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計算中常見的RMS和RSS,你真的了解嗎?

微云疏影 ? 來源:EDN電子技術(shù)設(shè)計 ? 作者:EDN電子技術(shù)設(shè)計 ? 2023-12-06 16:15 ? 次閱讀
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均方根值(RMS)和平方和的根值(RSS)是兩個相關(guān)的概念,它們在數(shù)學(xué)上有相似之處,也有各自的適用范圍,但絕不能混為一談。

想象一個場景,我們在時間T1時刻對某個負載電阻施加電壓E1。在此過程中會有一些功率耗散。該功率為P=E12/R。然后,在T2時刻,我們施加E2,得到E22/R,然后在時間T3時刻,我們施加E3,得到E32/R,以此類推。

如果我們將時間標(biāo)記保持緊密間隔,并且對從T1到Tn的時間執(zhí)行同樣的操作,我們將獲得E1到En的平方和,即E12+E22+E32+…+En2,這是傳遞到該電阻R的功率之和。獲得該總和后,我們將該總和除以n以獲得平均值,我們可以將其稱為“平方和”的平均值。接下來,我們?nèi) 捌椒胶汀逼骄档钠椒礁?,這樣我們就找到了施加在R上的電壓的RMS。

如果我們一直重復(fù)、重復(fù)、再重復(fù)施加電壓的序列,那么RMS值就是穩(wěn)定地施加到R上的電壓,其功率輸出和熱效應(yīng)與我們一直在討論的電壓施加序列相同。適用的計算公式也是我們非常熟悉的:

wKgaomVwLU6AevX-AAAFJdyGfqY474.png

“平方和的根”也就是RSS,與RMS看起來很相似,但概念截然不同。RSS的計算公式如下:

wKgaomVwLVSAAwRVAAAE44Bdfow638.png

這兩個概念之間的區(qū)別在于我們是否將總和或平方和除以“n”。 RSS與功率水平無關(guān),但在微波系統(tǒng)分析中確實有應(yīng)用。

所有微波系統(tǒng)都是由一些級聯(lián)設(shè)備組成的,在每個設(shè)備間的接口處,都會存在一定駐波比(SWR)。如果每個設(shè)備的功率都是無損的,那么級聯(lián)中的SWR就會產(chǎn)生一個復(fù)合系統(tǒng)的總駐波比,這個駐波比名義上是這些單個SWR的乘積。

很不幸的是,當(dāng)我們試圖估算出最壞情況下總駐波比的計算結(jié)果時,如果將其作為單個SWR的乘積,所得出的數(shù)字可能會高得離譜。在這種情況下,有時會決定將總駐波比的最壞情況估計為各個SWR的RSS。

請看圖1中的圖示:

wKgZomVwLVmAKdaWAAAu5PMiXu8331.png

圖1 設(shè)置總駐波比是設(shè)備間SWR的乘積。資料來源:John Dunn

只是編造一些可笑的設(shè)備名稱,顯示了1到5個設(shè)備間接口的計算,然后將這些值與圖2中的RSS進行比較。

wKgaomVwLV-AcxKMAAAH0ycUzNg308.png

圖2 1到5個設(shè)備間接口的乘積與RSS的比較。資料來源:John Dunn

總駐波比的RSS并不總是小于SWR乘積的計算結(jié)果,但有時會小于。對于圖示的設(shè)備間SWR,RSS結(jié)果對于具有四個和五個接口的情況較小。

SWR為6.928:1的可能性非常小,因此在現(xiàn)實世界中,這樣的結(jié)果可能會被視為不切實際。相比之下,3.413:1的SWR很可能是現(xiàn)實世界中最壞情況下SWR值的真實測量值。

我的客戶不僅接受了這種解釋,而且實際上也一直堅持這樣計算。

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