基于matlab的史密斯圆图演示仿真图

简介: 基于matlab的史密斯圆图演示仿真图

1.算法描述

   史密斯图表(Smith chart,又称史密斯圆图)是在反射系散平面上标绘有归一化输入阻抗(或导纳)等值圆族的计算图。是一款用于电机与电子工程学的图表,主要用于传输线的阻抗匹配上。该图由三个圆系构成,用以在传输线和某些波导问题中利用图解法求解,以避免繁琐的运算。一条传输线(transmission line)的电阻抗力(impedance)会随其长度而改变,要设计一套匹配(matching)的线路,需要通过不少繁复的计算程序,史密夫图表的特点便是省略一些计算程序。

    史密斯图表的基本在于以下的算式:

image.png

   当中的Γ代表其线路的反射系数(reflection coefficient),即S参数(S-parameter)里的S11,ZL是归一负载值,即ZL / Z0。当中,ZL是线路本身的负载值,Z0是传输线的特征阻抗(本征阻抗)值,通常会使用50Ω。
   图表中的圆形线代表电阻抗力的实数值,即电阻值,中间的横线与向上和向下散出的线则代表电阻抗力的虚数值,即由电容或电感在高频下所产生的阻力,当中向上的是正数,向下的是负数。图表最中间的点(1+j0)代表一个已匹配(matched)的电阻数值(ZL),同时其反射系数的值会是零。图表的边缘代表其反射系数的长度是1,即100%反射。在图边的数字代表反射系数的角度(0-180度)和波长(由零至半个波长)。 

   史密斯圆图: 反射系数圆图+阻抗/导纳圆图。输入阻抗不易直接测得,通过测量反射系数间接获得输入阻抗值。史密斯圆图中反射系数和输入阻抗一一对应。

image.png

史密斯圆图的应用:

    已知传输线的特性阻抗=50Ω,传输线的负载阻抗为=(50+j50)Ω,求离负载z=0.1λ处的等效阻抗。解:=/=1+j1 R=1 X=1

    找到R=1的电阻圆和X=1的电抗圆的交点A,连接OA并延长交电长度刻度圆于B,OA顺时针旋转电长度0.1λ交电长度刻度圆于C,连接OC,交c1于P(据此读出|r|和Φ),过P点的R和X就是离负载z=0.1λ处的归一化输入阻抗。

2.仿真效果预览
matlab2022a仿真结果如下:

image.png
image.png

3.MATLAB核心程序

    %case1
    shuntL=Zo/(s*w)
    seriesC=1/(w*abs(deltaZP*Zo))
    figure(2)
    smith3
    gama1=(zInterceptP-1)/(zInterceptP+1) %reflection coeffients of the interscetion to 1+js
    t=num2str(s);
    s4=[ '  Y=1 - j' t]
    plot(gama1,'rx')
    text(real(gama1),imag(gama1),s4) %plot intersection point
    s1=['Shunt L ' num2str(shuntL) '  Series C '  num2str(seriesC)] %list 2 element match on figure
    title(s1)
    plot(gama,'rx') %plot desired complex impedance
    text(real(gama),imag(gama),s3)
    text(.5,1,s5)
    %check solution
    [zTest]=shuntL_seriesC(shuntL,seriesC,w,Zo)
    xlabel(['actual impdeance=' num2str(zTest)])
    
    %*******************************************
elseif (deltaZP < 0 & imag(s)==0) % Shunt L Series L zInterceptP
    %case2
    shuntL=Zo/(w*s)
    seriesL=abs(deltaZP*Zo)/w
    figure(3)
    smith3
    gama1=(zInterceptP-1)/(zInterceptP+1)
    t=num2str(s);
    s4=[ '  Y=1 - j' t]
    plot(gama1,'rx')
    text(real(gama1),imag(gama1),s4)
    s1=['Shunt L ' num2str(shuntL) '  Series L '  num2str(seriesL)]
    title(s1)
    plot(gama,'rx')
    text(real(gama),imag(gama),s3)
    text(.5,1,s5)
    [zTest]=shuntL_seriesL(shuntL,seriesL,w,Zo)
    xlabel(['actual impdeance=' num2str(zTest)])
    %*******************************************
end
 
    if (deltaZM < 0 & imag(s)==0) % Shunt C Series L zInterceptM
    %case3
    shuntC=s/(Zo*w)
    seriesL=abs(deltaZM*Zo)/w
    figure(4)
    smith3
    gama1=(zInterceptM-1)/(zInterceptM+1)
    t=num2str(s);
    s4=[ '  Y=1 +  j' t]
    plot(gama1,'rx')
    text(real(gama1),imag(gama1),s4)
    s1=['Shunt C ' num2str(shuntC) '  Series L '  num2str(seriesL)]
    title(s1)
    plot(gama,'rx')
    text(real(gama),imag(gama),s3)
    text(.5,1,s5)
    [zTest]=shuntC_seriesL(shuntC,seriesL,w,Zo)
    xlabel(['actual impdeance=' num2str(zTest)])
   
    %*******************************************
elseif (deltaZM > 0 & imag(s)==0) % Shunt C Series C zInterceptM
    %case4
    shuntC=s/(Zo*w)
    seriesC=1/(Zo*deltaZM*w)
    figure(5)
    smith3
    gama1=(zInterceptM-1)/(zInterceptM+1)
    t=num2str(s);
    s4=[ '  Y=1 + j' t]
    plot(gama1,'rx')
    text(real(gama1),imag(gama1),s4)
    s1=['Shunt C ' num2str(shuntC) '  Series C '  num2str(seriesC)]
    title(s1)
    plot(gama,'rx')
    text(real(gama),imag(gama),s3)
    text(.5,1,s5)
    [zTest]=shuntC_seriesC(shuntC,seriesC,w,Zo)
    xlabel(['actual impdeance=' num2str(zTest)])
   
    %*******************************************
end
相关文章
|
3天前
|
传感器 算法 vr&ar
六自由度Stewart控制系统matlab仿真,带GUI界面
六自由度Stewart平台控制系统是一种高精度、高稳定性的运动模拟装置,广泛应用于飞行模拟、汽车驾驶模拟、虚拟现实等领域。该系统通过六个独立的线性致动器连接固定基座与移动平台,实现对负载在三维空间内的六个自由度(三维平移X、Y、Z和三维旋转-roll、pitch、yaw)的精确控制。系统使用MATLAB2022a进行仿真和控制算法开发,核心程序包括滑块回调函数和创建函数,用于实时调整平台的位置和姿态。
|
12天前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于game-based算法的动态频谱访问matlab仿真
本算法展示了在认知无线电网络中,通过游戏理论优化动态频谱访问,提高频谱利用率和物理层安全性。程序运行效果包括负载因子、传输功率、信噪比对用户效用和保密率的影响分析。软件版本:Matlab 2022a。完整代码包含详细中文注释和操作视频。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解MATLAB仿真,输出ACO优化的收敛曲线、规划路径结果及每条路径的满载率。在MATLAB2022a版本中运行,展示了优化过程和最终路径规划结果。核心程序通过迭代搜索最优路径,更新信息素矩阵,确保找到满足客户需求且总行程成本最小的车辆调度方案。
|
9天前
|
人工智能 算法 数据安全/隐私保护
基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
该程序基于ACO蚁群优化算法解决VRPSD问题,使用MATLAB2022a实现,输出优化收敛曲线及路径规划结果。ACO通过模拟蚂蚁寻找食物的行为,利用信息素和启发式信息指导搜索,有效求解带时间窗约束的车辆路径问题,最小化总行程成本。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
10天前
|
算法 C++ Windows
基于离散差分法的复杂微分方程组求解matlab数值仿真
本程序基于离散差分法求解复杂微分方程组,将连续微分方程转化为差分方程,采用一阶显式时间格式和一阶偏心空间格式。在MATLAB2022a上测试通过,展示了运行结果。
|
15天前
|
存储
基于遗传算法的智能天线最佳阵列因子计算matlab仿真
本课题探讨基于遗传算法优化智能天线阵列因子,以提升无线通信系统性能,包括信号质量、干扰抑制及定位精度。通过MATLAB2022a实现的核心程序,展示了遗传算法在寻找最优阵列因子上的应用,显著改善了天线接收功率。
基于毕奥-萨伐尔定律的交流电机的4极旋转磁场matlab模拟与仿真
本课题基于毕奥-萨伐尔定律研究交流电机的4极旋转磁场,对比不同定子半径和2极旋转磁场。通过MATLAB2022a进行仿真,核心程序计算每个导线对空间点的磁场贡献,并绘制磁场分布。毕奥-萨伐尔定律描述了电流元产生的磁场分布,对于理解交流电机中旋转磁场的形成至关重要。
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了基于分组卷积神经网络(GroupCNN)和灰狼优化(GWO)的时间序列回归预测算法。算法运行效果良好,无水印展示。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及详细中文注释。GroupCNN通过分组卷积减少计算成本,GWO则优化超参数,提高预测性能。项目包含操作步骤视频,方便用户快速上手。