这一篇在干嘛?
这一章讲有源滤波器(active filter):用运算放大器(operational amplifier, op-amp)加上电阻电容网络,把”放行某些频率、拦下另一些频率”这件事做得又稳又好。你会认识四种滤波器(低通、高通、带通、带阻)、三种响应”性格”(巴特沃斯、切比雪夫、贝塞尔),以及两个核心设计参数——阻尼系数和极点数,最后通过 RFID 接收机、FM 立体声收音机等真实系统例子看到滤波器到底怎么用。
本章导航
- 9–1 基本滤波器响应
- 9–2 滤波器响应特性
- 9–3 有源低通滤波器
- 9–4 有源高通滤波器
- 9–5 有源带通滤波器
- 9–6 有源带阻滤波器
- 9–7 滤波器响应的测量
- 本章小结与关键公式
- 习题与扩展配图
- 附录 切片末尾的第10章配图
9–1 基本滤波器响应
**滤波器(filter)**是一种”频率安检门”:让某些频段的信号顺利通过,同时衰减或拦截其他频段。按通行方向分四种:
| 类型 | 通过什么 | 拦下什么 | 生活类比 |
|---|---|---|---|
| 低通滤波器(low-pass filter) | 临界频率 以下的频率 | 高于 的频率 | 只放行”低音”的门 |
| 高通滤波器(high-pass filter) | 以上的频率 | 低于 的频率 | 只放行”高音”的门 |
| 带通滤波器(band-pass filter) | 下限 到上限 之间的频带 | 频带外的所有频率 | 只放行”中音”的门 |
| 带阻滤波器(band-stop filter) | 频带外的所有频率 | 频带内的频率(如 50 Hz 工频干扰) | 专门拦”某一段”的门 |
描述一个滤波器,最核心的词是临界频率(critical frequency,也叫截止频率 cutoff frequency)——通带的边界;以及带宽(bandwidth, BW)——通带的宽度。
- 对低通滤波器:响应从 0 Hz 一直延续到 ,所以它的带宽就等于临界频率:
- 对带通滤波器:带宽是上、下两个临界频率之差:
- 带通滤波器的中心频率(center frequency) 理想上取两个临界频率的几何平均:
- 衡量带通滤波器”挑频”能力的是品质因数(quality factor, Q):
越大,带宽越窄,选择性越好。此外还有一种全通滤波器(all-pass filter):它让所有频率都通过,但对不同频率引入不同的相移——专门用来”调相位”而不动幅度。
常见坑:低通滤波器的带宽别再"减"了
低通滤波器通带从 0 Hz 开始,因此 ,不需要也不能再做减法。只有带通、带阻这类”有下限”的滤波器才用 。把这两个公式混用是初学阶段最典型的丢分点。
通关标准:
给你任何一个滤波器,你能说出它放行哪个频段;给出 、 能算出 BW、 和 Q,这一节就算过了。
9–2 滤波器响应特性
同样是低通滤波器,“过渡带”可以做得平缓也可以做得陡峭,通带内可以平坦也可以有波纹——这些差别就是滤波器的响应特性(response characteristic)。靠选择元件参数,任何一种滤波器(低通/高通/带通/带阻)都可以被设计成三种性格之一:巴特沃斯(Butterworth)、切比雪夫(Chebyshev)或贝塞尔(Bessel)。

图:三种滤波器响应特性的低通响应曲线对比(原书图 9–5)
巴特沃斯特性(Butterworth)
- 通带内幅度响应非常平坦,因此又被称为最大平坦响应(maximally flat response);
- 每个极点的滚降速率为 −20 dB/十倍频(−20 dB/decade/pole);
- 缺点:相位响应非线性——不同频率分量穿过滤波器时延时不同,于是脉冲信号的上升/下降沿会出现过冲(overshoot)。
适用场景:通带内所有频率必须获得相同增益的场合。它是最常用、也是本章后续所有设计示例默认的特性。
切比雪夫特性(Chebyshev)
- 滚降速率快于 −20 dB/decade/pole,想要同样的陡峭度可以用更少的极点、更简单的电路;
- 代价:通带内出现波纹(ripple)或过冲(取决于极点数),相位非线性比巴特沃斯更严重。
适用场景:需要快速滚降、又不在乎通带平坦度的场合。
贝塞尔特性(Bessel)
- 相位随频率线性变化,因此脉冲输入几乎不过冲;
- 滚降速率比巴特沃斯慢(每个极点不足 −20 dB/decade)。
适用场景:滤波脉冲波形而不失真。比如数字信号的整形通道,用贝塞尔就不会把方波的棱角”揉圆”。
阻尼系数(Damping Factor, DF)
一个有源滤波器呈现哪种特性,由阻尼系数(damping factor, DF)决定。看图 9–6 这个通用模型:它由频率选择网络(RC 网络)+ 同相放大器 + 负反馈网络组成,阻尼系数就藏在负反馈网络里:

图:有源滤波器的通用框图,注意 对应第 6 章的 、 对应 (原书图 9–6)
直观理解:输出一旦想”冒尖”,负反馈立刻把它按回来;DF 设得精准,通带响应曲线就被”压”得平平的。通过高等数学推导(本书不展开),要实现二阶巴特沃斯响应,DF 必须等于 1.414。由式 (9–5) 反推反馈电阻比:
而这个电阻比同时就是同相放大器的闭环增益:
即二阶巴特沃斯滤波器的通带增益固定为 1.586 倍。
常见坑: 谁除以谁别搞反
DF = 2 − R₁/R₂ 中, 是反馈电阻(对应第 6 章的 ), 是输入电阻(对应 )。把比值写反,增益和 DF 全错。记住:比值 0.586 < 1,说明反馈电阻要比输入电阻小。
例 9–2
已知:图 9–6 类型的二极点(两阶)有源滤波器,负反馈网络中 。求:要获得最大平坦的巴特沃斯响应, 应取多少?
解:二阶巴特沃斯要求 ,所以
选最接近的标准 5% 精度阻值 5600 Ω,即可非常接近理想巴特沃斯响应。
练习:若 、,阻尼系数是多少?(答案:DF = 2 − 5.6/10 = 1.44)
临界频率与滚降速率
临界频率由 RC 网络的元件值决定。对单极点(一阶)滤波器(图 9–7):

图:一阶(单极点)低通滤波器(原书图 9–7)
(低通、高通的 公式相同。)极点(pole)数决定滚降速率:巴特沃斯响应每个极点贡献 −20 dB/decade,所以一阶 −20、二阶 −40、三阶 −60 dB/decade,以此类推。
想要三个及以上极点,就靠级联(cascade):三阶 = 二阶 + 一阶;四阶 = 二阶 + 二阶……级联中的每一级称为一个级/段(stage 或 section)。

图:通过级联增加滤波器的极点数(原书图 9–8)
因为巴特沃斯最常用,本章后续都用它演示。下表(原书表 9–1)给出最高六阶巴特沃斯滤波器的滚降速率、各级阻尼系数与反馈电阻比——设计时直接查表即可:
| 阶数 | 滚降 dB/decade | 第1级 极点 | 第1级 DF | 第1级 | 第2级 极点 | 第2级 DF | 第2级 | 第3级 极点 | 第3级 DF | 第3级 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | −20 | 1 | 可选 | — | ||||||
| 2 | −40 | 2 | 1.414 | 0.586 | ||||||
| 3 | −60 | 2 | 1.00 | 1 | 1 | 1.00 | 1 | |||
| 4 | −80 | 2 | 1.848 | 0.152 | 2 | 0.765 | 1.235 | |||
| 5 | −100 | 2 | 1.00 | 1 | 2 | 1.618 | 0.382 | 1 | 0.618 | 1.382 |
| 6 | −120 | 2 | 1.932 | 0.068 | 2 | 1.414 | 0.586 | 2 | 0.518 | 1.482 |
常见坑:高阶滤波器的各级 DF 不一样
四阶滤波器不是”两级都取 DF = 1.414”,而是第一级 1.848、第二级 0.765(查表 9–1)。每一级的反馈电阻比也不同(0.152 和 1.235)。照抄二阶公式到高阶电路是高频错误。
通关标准:
能说清三种特性的优缺点与适用场景;给定阶数能查表 9–1 得到各级 DF 和电阻比;给定 能算出 。
9–3 有源低通滤波器
先回答”为什么要’有源’“。相比只用 R、L、C 的无源滤波器,用运放做有源元件有四大好处:
- 提供增益——信号穿过滤波器不被衰减;
- 高输入阻抗——不会过分加重前级信号源的负担;
- 低输出阻抗——后级负载不影响滤波器本身的响应;
- 容易调谐——可在宽频率范围内调整而不破坏预期响应。
单极点滤波器
图 9–9(a) 是只有一个低通 RC 网络的有源滤波器, 以上滚降 −20 dB/decade,响应曲线见图 9–9(b)。运放接成同相放大器(noninverting amplifier),通带增益由 、 决定:
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图:Multisim 仿真入口 F09-09,用波特图仪测单极点低通有源滤波器的频率与相位响应(原书图)

图:单极点有源低通滤波器电路 (a)(原书图 9–9a)

图:单极点有源低通滤波器的响应曲线 (b)(原书图 9–9b)
Sallen-Key 低通滤波器
Sallen-Key 结构(也叫 VCVS,压控电压源滤波器)是最常见的二阶(两极点)滤波器电路之一,见图 9–10。它包含两个低通 RC 网络: 和 ,在 以上提供 −40 dB/decade 滚降(巴特沃斯特性下)。它的独门之处是电容 ——它提供反馈来塑造通带边缘附近的响应。二阶 Sallen-Key 的临界频率:
若取等值元件 、,则简化为熟悉的 。