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[导读]在本文的第一部分中,我们了解了如何门控振荡器以生成表现良好的脉冲。现在,我们将了解如何将这个想法扩展到生成表现良好的阶跃函数或非常平滑的方波。

在本文的第一部分中,我们了解了如何门控振荡器以生成表现良好的脉冲。现在,我们将了解如何将这个想法扩展到生成表现良好的阶跃函数或非常平滑的方波。

这里的理想函数是海维赛德函数或单位阶跃函数,其值为 0 或 1,且值之间有无限陡峭的过渡。正如我们在第 1 部分中遇到的狄拉克 delta 脉冲是正态分布或钟形曲线的极端情况一样,海维赛德函数是逻辑函数的极限(我猜逻辑学家使用它的频率与水管工使用浴缸曲线的频率差不多)。

边缘光滑的方波

任何使用音频设备的人都会使用方波测试,用 RC 时间常数控制无穷大,这对于日常使用来说已经足够了,但另一种方法是用余弦波的一部分代替那个仍然尖锐的阶跃。采用第 1 部分中的电路并添加一些门控意味着我们不是为每个触发输入生成一个完整的升余弦脉冲,而是在每个转换时获得一个半周期,极性交替。结果:方波的频率为触发器的一半,边缘平滑。修改后的电路如图1所示。

图 1在原始电路中添加的额外逻辑现在在每个触发脉冲上产生半余弦,具有交替极性,从而产生具有平滑边缘的方波。

在脉冲或振荡器模式下,每当 A1b 的输出变为高电平时,U1b 都会向 U2 发送复位信号,从而产生一个升余弦的完整周期。在方波模式下,每当 A1b在半周期点发生变化时,U2 都会复位,无论极性如何。U1b 和 U3b/c 充当门控 EXOR,通过一条支路延迟来生成复位脉冲。图 2显示了一些波形;将这些波形与第 1 部分图 2 中的波形进行比较。与之前一样,当选择振荡器模式时,A2 会堵塞,从而强制进行连续的正弦波操作。

图2图1中电路的一些波形。

图 3显示了单个正向转换,并与我们的目标曲线进行比较。这些都是理论图,但实际输出非常接近余弦。

图 3目标阶跃函数是一条逻辑曲线;为了进行比较,显示了一段余弦曲线。

在第 1 部分中,我们尝试通过对三波进行一些额外的压缩来更接近正态分布曲线。这种方法在一定程度上是有效的,但过于复杂,部分原因是波形缺乏对称性。现在我们有一个对称函数可以作为目标,这应该更容易模拟。

建立我们的目标曲线

多路复用器 U1 的备用部分与三个新电阻器一起提供了一个巧妙的解决方案,图 4中的电路片段显示了具体方法。

图 4添加红色组件可以更好地拟合我们的目标曲线。三波振幅增加,现在可以进一步压缩。

将 47k (R14) 与 D3/4 串联可增加跳变点的电平,因此三波现在跨度为 ~4.3 V 而不是 ~1.1 V。通过 R7 增加对 D5/6 的驱动会导致二极管不会将三角形压缩为(余弦)正弦,而是将其压缩为更方形但幅度更大的形状。R24 和 R25 连接在 D7/8 上,将二极管两端的电压降低,这样峰值(现在是平缓的曲线)就会被 A2b 的(轨到轨)输出裁剪。(D7/8 的电阻负载略微软化了它们的响应,这也有帮助。)

U1c 有两个作用。当要生成脉冲或连续正弦波时,它使 R14 短路并打开 R24,从而提供我们的标准工作条件,但在方波模式下,R14 留在电路中,而 R24 接地,这是额外的三波幅度和压缩所需的。

波形现在看起来像图 5(注意轨迹 C 的比例变化),而图 6显示了单个实际边缘,并带有理论上理想的步骤以供比较 - 并且匹配现在非常好。

图5添加图4所示修改后的波形。

图6目标曲线与图5中轨迹D的部分比较。

这里有一些捏造,图 6 中的两条曲线在半高点处被调整为相同的斜率。由于 R24/R25 将二极管两端的信号幅度降低了近 12%,因此斜率也将比余弦版本小得多,这不是一个实际问题。

最终电路

为了将所有这些变成可以进行音频测试的功能齐全的套件,我们需要添加一些额外的东西:

· 轨道分离器定义中央公共轨道

· 带有输出缓冲器的电平控制电位器

· 简单的振荡器产生触发脉冲,并带有输入,以便外部 TTL 信号可以覆盖内部信号

· 用于选择模式的开关。

将所有这些放在一起,我们得到了图 7中完整且合理的最终电路。通过添加第 1 部分图 5 中详细介绍的附加功能,可以轻松容纳多个范围。也可以添加第 1 部分图 6 中所示的改进的脉冲整形电路,但可能比它的价值更繁琐。

图 7完整电路现在可产生具有良好边缘形状的方波以及脉冲和连续正弦波。

没有标明引脚号是故意的,因为包含这些引脚号意味着布局优化。注意将逻辑信号与模拟信号分开,特别是在 R24 接地端及其周围,当开路时,这些接地端可能会拾取开关尖峰。U1 的 E-not(引脚 6)和 V EE(引脚 7)必须为 0 V。

虽然这种生成良好脉冲的方法可能比准确度更有趣,但它确实表明,用二极管处理三角形不仅限于生成正弦波,而这正是这个想法的起点。对于任何更复杂的东西,AWG 可能是更好的解决方案,尽管不那么有趣。

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