【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，具体涉及一种ltcc滤波器智能设计方法。
技术介绍
1、传统的滤波器设计通常采用手动设计和优化的方式，这种方式需要工程师具有丰富的经验和技能。但是，随着滤波器设计的复杂性和规模的不断增加，手动设计的方法已经无法满足设计的需求。例如射频无源芯片的设计需要考虑如功耗、噪声、带宽等多种因素，这些因素之间存在着复杂的相互关系，因此需要一种智能化的滤波器设计方法来改善设计效率和设计质量，尤其是需要一种智能化的电感设计方法用于滤波器设计。
2、对于ltcc滤波器中的电感，其缺乏快速、准确的计算机辅助设计工具。在传统的建模技术中，如求解代数和微分方程的数值方法需要耗费非常高的计算代价，才能获得准确的结果。而对于包括解析表达式和等效电路在内的经验模型，对寄生和耦合效应处理不足，特别是在高频域中通常忽略了寄生和耦合效应。
技术实现思路
1、本专利技术解决现有技术中ltcc滤波器设计效率低、精度差的问题。
2、为解决上述问题，本专利技术提供一种ltcc滤波器智能设计
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种LTCC滤波器智能设计方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的LTCC滤波器智能设计方法，其特征在于，还包括：
3.如权利要求2所述的LTCC滤波器智能设计方法，其特征在于，所述基于所述第二电参数进行滤波器设计包括：
4.如权利要求1所述的LTCC滤波器智能设计方法，其特征在于，所述根据所述等效电路模型拟合所述Y参数，获得所述等效电路模型中的第一电参数包括：
5.如权利要求2所述的LTCC滤波器智能设计方法，其特征在于，所述逆向深度神经网络模型的输入为电参数；所述电参数包括元件数值和寄生元件数值；
...【技术特征摘要】
1.一种ltcc滤波器智能设计方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的ltcc滤波器智能设计方法，其特征在于，还包括：
3.如权利要求2所述的ltcc滤波器智能设计方法，其特征在于，所述基于所述第二电参数进行滤波器设计包括：
4.如权利要求1所述的ltcc滤波器智能设计方法，其特征在于，所述根据所述等效电路模型拟合所述y参数，获得所述等效电路模型中的第一电参数包括：
5.如权利要求2所述的ltcc滤波器智能设计方法，其特征在于，所述逆向深度神经网络模型的输入为电参数；所述电参数包括元件数值和寄生元件数值；
<...【专利技术属性】
技术研发人员：杨毅民，岑晔，李晓鑫，吴秋逸，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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