# Avaliação 2 - Síntese de filtro Passivo e Ativo **Aluno:** Maurício Taffarel Barreto da Silva **Professor:** Maicon Deivid Pereira **Número:** 17 **Data:** 11/05/2021 ## 1. Contextualização e parâmetros: Para meu filtro, tenho os seguintes parâmetros de projeto: - Tipo de filtro: **Passa baixas** - Número do aluno: **17** - Limite da Banda de Passagem ($f_{p}$): $34kHz$ - Limite da Banda de Rejeição ($f_s$): $204kHz$ - Atenuação máxima na banda de passagem ($A_{máx}$): $0.2dB$ - Atenuação mínima na banda de rejeição ($A_{min}$): $50dB$ - Impedância de carga e de fonte iguais a $1 k\Omega$ ## 2. Determinação da ordem do filtro Para determinar a ordem do filtro, temos o seguinte conjunto de equações: $$\epsilon=\sqrt{10^{A_{máx}/10}-1}=0.217091105416$$ $$n>\frac{\log\left(\frac{10^{A_{min}/10}-1}{10^{A_{máx}/10}-1}\right)}{\log\left(\frac{w_{s}}{w_{p}}\right)^{2}}$$ O cálculo numérico realizado pode ser encontrado através deste [link](https://www.desmos.com/calculator/0ctryxlbrm) O valor encontrado foi: $$n\ge4.06521970749$$ Assim, a ordem escolhida será $n=5$. Com a orden, sabemos a quantidade de indutores e capacitores, serão necessários 3 capacitores e 2 indutores. ## 3. Obtenção do filtro passivo Utilizando as equações abaixo, podemos determinar o valor dos capacitores: $$C_{k}=2\epsilon^{\frac{1}{k}}\sin\left(\frac{2k-1}{2n}\pi\right)$$ $$L_{k}=2\epsilon^{\frac{1}{k}}\sin\left(\frac{2k-1}{2n}\pi\right)$$ Sabendo a ordem do filtro, pode-se determinar, através do Octave, a função de transferência que implementa este filtro: ```python=12 [Ne, Wne] = buttord(wp, ws, Amax, Amin, 's') ``` A seguinte linha também devolve ordem do filtro 5. Através da seguintes linhas determinamos os componentes: ```python=14 e = (10^(Amax/10)-1)^(1/2) C1 = 2*e^(1/Ne)*sin((2*1-1)*pi/(2*Ne)) L2 = 2*e^(1/Ne)*sin((2*2-1)*pi/(2*Ne)) C3 = 2*e^(1/Ne)*sin((2*3-1)*pi/(2*Ne)) L4 = 2*e^(1/Ne)*sin((2*4-1)*pi/(2*Ne)) C5 = 2*e^(1/Ne)*sin((2*5-1)*pi/(2*Ne)) ``` Podemos reunir os valores retornados pelo script na tabela abaixo: | Componente | Valores | |:----------:|:---------:| | $C_1$ | $0.4553F$ | | $L_2$ | $1.1921H$ | | $C_3$ | $1.4735F$ | | $L_4$ | $1.1921H$ | | $C_5$ | $0.4553F$ | Para desnormalização, temos: $$C_{kd}=\frac{C_{k}}{ab}$$ $$L_{kd}=\frac{bL_{k}}{a}$$ Os valores de $a$ e $b$ podem ser calculados da seguinte maneira: $$𝑎=𝜔_{p}= 2.1363\cdot10^{5}rd/s$$ $$𝑏 = R_1 = R_2=1k\Omega$$ Podemos determinar com o seguinte trecho do script: ```python=22 a = wp; b = R1; C1d = (C1)/(a*b) L2d = (b*L2)/(a) C3d = (C3)/(a*b) L4d = (b*L4)/(a) C5d = (C5)/(a*b) ``` Deste modo, resumindo os valores obtidos na tabela: | Componente | Valores | |:----------:|:---------:| | $C_1$ | $2.1315nF$ | | $L_2$ | $5.5803mH$ | | $C_3$ | $6.8976nF$ | | $L_4$ | $5.5803mH$ | | $C_5$ | $2.1315nF$ | O esquemátido do circuito encontrado pode ser visto abaixo: ![](https://i.imgur.com/N2VIDeP.png) ## 4. Obtenção do filtro ativo equivalente (Transfomação de Bruton) A transformação de Bruton para obtenção do filtro ativo equivalente pode ser feita da seguinte forma: - Resistores serão capacitores com valor de $1/R\space F$ - Indutores serão resistores com valor de $L \space\Omega$ - Capacitores serão supercapacitores com valor $1$ $FDNR = 1$$GIC$ > Importante ter cuidado com os valores dos resistores, eles devem ser suficientemente grandes para evitar a distorção, devido a característica de um amplificador operacional real.[color=#ee0000] Assim, temos: $$C_i=\frac{1}{R_i}$$ $$R_i=L_i$$ $$D_i=\frac{CC_LR_2R_4}{R_3}$$ Considerando um ampop real, escolhi $R_2=R_3=R_4=R'=1k\Omega$ e $C=1F$ Como $C'_j=D_i=C_k/R'$ (considerando resistores iguais), com isto temos: $$C_i=\frac{1}{R_i}=\frac{1}{1000}=1mF$$ $$R_i=L_i=5.5803m\Omega$$ $$C'_j=\frac{C_k}{R'}=\frac{1}{1000}=1mF$$ E assim, reunimos os valores obtidos na tabela abaixo: | Compoente | Valores | |:-----------:|:---------------:| | $C_i$ | $1mF$ | | $R_i$ | $5.5803m\Omega$ | | $C_1^2$ | $2.1315nF$ | | $C_2^2$ | $6.8976nF$ | | $C_3^2$ | $2.1315nF$ | | $C'_j$ | $1mF$ | | $R_{2,3,4}$ | $1k\Omega$ | Assim, pôde-se implementar o circuito abaixo: ![](https://i.imgur.com/4AmLHLh.png) ## 5. Gráficos dos filtros apresentadas Nesta parte, iremos observar a resposta em frequência dos filtros simulados no LTSpice. ### 5.1 Resposta em frequência (amplitude) <center> <img src="https://i.imgur.com/vGgpJjo.png"> </center> A resposta em frequência simulada obtida com o filtro passivo e o circuito ativo apresentam uma boa correspondência. ## 5.2 Resposta em frequência (Banda de passagem) <center> <img src="https://i.imgur.com/WmmMyAQ.png"> </center> O resultado obtido mais uma vez, satisfatório, apresentando boa correspondência. ## 6.3 Resposta em frequência (Banda de rejeição) <center> <img src="https://i.imgur.com/Byu37Dj.png"> </center> É possível verificar que o circuitos, tanto o passivo e o ativo, também atendem os requisitos de projeto no limite da banda de rejeição, no qual é atendido uma atenuação de no mínimo $50dB$. Isso foi atendido com sobra, como projetado. ## 5.4 Resposta em frequência (fase) E por último, mas não menos importante, a fase, que não foi levada em consideração neste projeto, mas possui uma fundamental importância, também apresentam as respostas em frequência muito próximas umas das outras. <center <img src="https://i.imgur.com/tlnoze6.png"> </center> ## 6. Obtenção da tabela de comparação com especificações do gabarito Para obter as atenuações e os ganhos, podemos inserir os seguintes comandos: Para o filtro passivo: ```python >> abs(Tp(1)) ans = 6.0206 >> max(abs(Tp(2*pi*fp<wp))) ans = 6.2185 >> min(abs(Tp(2*pi*fp>ws))) ans = 70.606 ``` Para o filtro ativo: ```python >> abs(Ta(1)) ans = 6.0228 >> max(abs(Ta(2*pi*fa<wp))) ans = 6.2540 >> min(abs(Ta(2*pi*fa>ws))) ans = 72.335 ``` | | Frequência (Hz) | Ganho Filtro LC $(dB)$ | Ganho Filtro ativo $(dB)$ | Atenuação Filtro LC $(dB)$ | Atenuação Filtro ativo $(dB)$ | | ----------------- |:---------------:|:----------------------:|:-------------------------:|:--------------------------:|:-----------------------------:| | Banda de passagem | $f_p=34kHz$ | $6.0206$ | $6.0228$ | $0.1979$ | $0.23412$ | | Banda de rejeição | $f_p=204kHz$ | $70.606$ | $72.335$ | $64.5854$ | $66.3122$ | ###### tags: `Blog`,`UFBA`