Kayıpsız iki kapılı devrelere ilişkin ölçüm datasının dağılmış parametrelerle modellenmesi

Abstract

V. ÖZET Bu çalışmada, dağınık elemanlı devre fonksiyonlarının üretilmesinde en küçük kareler yönteminin karakteristik fonksiyon üzerinden uygulanması incelenmiştir. Karakteristik fonksiyon bilindiği gibi kutup ve sıfirları açısından hiçbir sınırlamaya tabi değildir. Yüksek frekanslarda toplu devre elemanlarını gerçekleme probleminden dolayı, dağılmış devre elemanları ile gerçekleme yapmak tercih edilir. Verilen nümerik datalar ayrık frekans noktalarında olabileceği gibi grafik şeklinde de olabilir. Çalışmada önce verilen datalara ait karakteristik fonksiyon oluşturuldu. En küçük kareler metodu oluşturulan bu karakteristik fonksiyona uygulanarak, dağılmış devre fonksiyonları elde edildi. Doğrusal en küçük kareler yöntemi ile elde edilen karakteristik fonksiyon her zaman verilen dataya yakınsamayabilir. Bu durumda doğrusal olmayan bir son optimizasyon yapılır. Optimizasyon sonucunda bulgular bölümünden de görüldüğü gibi daha iyi bir sonuç elde edilmiştir. Son olarak yine Matlab 'de hazırlanan Richards dağılmış devre sentezi ile elde edilen empedans fonksiyonu sentez edildi -54-

SUMMARY MODELLING OF NUMERICAL LOSSLESS TWO-PORT DATA USING DISTRD3UTED ELEMENTS This study deals with the modelling of numerical two-port data using distributed network elements. As it is known characteristic function dictates no restriction in terms of the location of the zeros and poles. Due to the realization problem of the lumped network elements in the high frequencies, realization with distributed network parameters are preferred. Given data can be either discrete or continuous. In this study, first characteristic function that belongs to given numerical data is formed. Then, distributed network function is obtained by performing linear least square method on the characteristic function. Final optimization is done for the cases where linear least square method for this problem does not provide a god approximation. As it seen calculations, a better result is obtained by the final optimization. Finally, obtained impedance function is synthesized by Richards network synthesis program prepared on Matlab. -55-