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发表于 2010-4-21 09:13 | 显示全部楼层
我看资料说死区是正负2V,那是不是正负18V供电时最大输出电压能达到正负16V?也就是32V信号电压?

以5532的电压增益来说,接驳CD类信号源时能达到的实际输出电压是多少?减少负反馈量以提高输出电压幅度?

网上搜不到这些问题,特来求教,谢谢!

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发表于 2010-4-21 13:03 | 显示全部楼层
双电源的一半,即18V

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发表于 2010-4-21 13:05 | 显示全部楼层
一般实际应用就输出1.几伏

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发表于 2010-4-21 13:46 | 显示全部楼层
反正我用NE5532代换过TDA2822,可以用,声音不小,也不热,负载是两个8欧小嗽叭

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发表于 2010-4-21 13:54 | 显示全部楼层
1# zergxia


5532与LT1028是类似的,
用LT1028双18V供电,仿真可以输出正负15V,超过此限度就削波,所以5532在正负18V供电时是不能够输出正负16V的。
LT1028 output.jpg

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发表于 2010-4-21 17:49 | 显示全部楼层
1# zergxia


5532与LT1028是类似的,
用LT1028双18V供电,仿真可以输出正负15V,超过此限度就削波,所以5532在正负18V供电时是不能够输出正负16V的。
ch639827608 发表于 2010-4-21 13:54

呵呵呵呵!

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发表于 2010-4-21 17:52 | 显示全部楼层
运放输出,在音响中的应用,很少输出这么大的,比较理想的情况是输出电源的10分之1,例如 +-18V供电,输出+-2V以下,比较好,这样的效果比较好。

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发表于 2010-4-21 19:08 | 显示全部楼层
输出正负2v和正负11v的FFT。
2v document.jpg
11V document.jpg

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发表于 2010-4-21 19:11 | 显示全部楼层
输出正负15v的傅立叶分析。
15v document.jpg

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发表于 2010-4-21 20:38 | 显示全部楼层
ch639827608 ,你这个快速傅里叶分析是误导人,请你先搞清楚FFT是什么原理吧。

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发表于 2010-4-21 20:39 | 显示全部楼层
10# soundgood

FFT是傅立叶变换,原理就是傅立叶变换。怎么误导人?
我倒要听听阁下关于FFT的解释。


.FOUR -- Compute a Fourier Component after a .TRAN Analysis


Syntax: .four <frequency> [Nharmonics] [Nperiods] <data trace1> [<data trace2> ...]



Example: .four 1kHz V(out)

Waveform Arithmetic


There are three types of mathematical operations that can be performed on waveform data:



1. Plot expressions of traces.

2. Compute the average or RMS of a trace.

3. Display the Fourier Transform of a Trace.



1. Plot expressions of traces.



Both the View=>Visible Traces and View=>Add Trace commands allow one to enter an expression of data. Another method to plot an expression of available simulation data traces is to move the mouse to the trace's label and right click. This dialog box also allows you to set the trace's color and allows you to attach a cursor to the waveform. LTspice will do a dimensional analysis of the expression and plot it against a vertical axis labeled with those units. All waveforms in a plotting pane with the same units are plotted on the same axis.




This command is performed after a transient analysis. It's supplied in order to be compatible with legacy SPICE simulators. The output from this command is printed in the .log file. Use the menu item "View=>Spice Error Log" to see the output. For most purposes, the FFT capability built into the waveform viewer is more useful.



If the integer Nharmonics is present, then the analysis includes that number of harmonics. The number of harmonics defaults to 9 if not specified.



The Fourier analysis is performed over the period from the final time, Tend, to one period before Tend unless an integer Nperiods is given after Nharmonics. If Nperiods is given as -1, the Fourier analysis is performed over the entire simulation data range.

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发表于 2010-4-21 20:47 | 显示全部楼层
(接上)The difference of two voltages; e.g., V(a)-V(b); can equivalently written as V(a,b). The following functions are available for real data:



Function Name
Description

abs(x)
Absolute value of x

acos(x)
Arc cosine of x

arccos(x)
Synonym for acos()

acosh(x)
Arc hyperbolic cosine

asin(x)
Arc sine

arcsin(x)
Synonym for sin()

asinh(x)
Arc hyperbolic sine

atan(x)
Arc tangent of x

arctan(x)
Synonym for atan()

atan2(y, x)
Four quadrant arc tangent of y/x

atanh(x)
Arc hyperbolic tangent

buf(x)
1 if x > .5, else 0

ceil(x)
Integer equal or greater than x

cos(x)
Cosine of x

cosh(x)
Hyperbolic cosine of x

d()
Finite difference-based derivative

exp(x)
e to the x

floor(x)
Integer equal to or less than x

hypot(x,y)
sqrt(x**2 + y**2)

if(x,y,z)
If x > .5, then y else z

int(x)
Convert x to integer

inv(x)
0. if x > .5, else 1.

limit(x,y,z)
Intermediate value of x, y, and z

ln(x)
Natural logarithm of x

log(x)
Alternate syntax for ln()

log10(x)
Base 10 logarithm

max(x,y)
The greater of x or y

min(x,y)
The smaller of x or y

pow(x,y)
x**y

pwr(x,y)
abs(x)**y

pwrs(x,y)
sgn(x)*abs(x)**y

rand(x)
Random number between 0 and 1 depending on the integer value of x.

random(x)
Similar to rand(), but smoothly transitions between values.

round(x)
Nearest integer to x

sgn(x)
Sign of x

sin(x)
Sine of x

sinh(x)
Hyperbolic sine of x

sqrt(x)
Square root of x

table(x,a,b,c,d,...)
Interpolate a value for x based on a look up table given as a set of pairs of points.

tan(x)
Tangent of x.

tanh(x)
Hyperbolic tangent of x

u(x)
Unit step, i.e., 1 if x > 0., else 0.

uramp(x)
x if x > 0., else 0.

white(x)
Random number between -.5 and .5 smoothly transitions between values even more smoothly than random().




For complex data, the functions atan2(,), sgn(), u(), buf(), inv() uramp(), int(), floor(), ceil(), rand(), min(,), limit(,), if(,,), and table(...) are not available. The functions Re(x) and Im(x) are available for complex data and return a complex number with the real part equal to the real or imaginary part of the argument respectively and the imaginary part equal to zero. The functions Ph(x) and Mag(x) are also available for complex data and return a complex number with the real part equal to the phase angle or magnitude of the argument respectively and the imaginary part equal to zero. The function conj(x) is also available for complex data and returns the complex conjugate of x.



The following operations, grouped in reverse order of precedence of evaluation, are available for real data:



Operand
Description

&
Convert the expressions to either side to Boolean, then AND.

|
Convert the expressions to either side to Boolean, then OR.

^
Convert the expressions to either side to Boolean, then XOR.


  

>
TRUE if expression on the left is greater than the expression on the right, otherwise FALSE.

<
TRUE if expression on the left is less than the expression on the right, otherwise FALSE.

>=
TRUE if expression on the left is less than or equal the expression on the right, otherwise FALSE.

<=
TRUE if expression on the left is greater than or equal the expression on the right, otherwise FALSE.


  

+
Addition

-
Subtraction


  

*
Multiplication

/
Division


  

**
Raise left hand side to power of right hand side.


  

!
Convert the following expression to Boolean and invert.


  

@
Step selection operator




TRUE is numerically equal to 1 and FALSE is 0. Conversion to Boolean converts a value to 1 if the value is greater than 0.5, otherwise the value is converted to 0.



The step selection operator, '@' is useful when multiple simulation runs are available as in a .step, .temp, or .dc analysis. It selects the data from a specific run. For example, V(1)@3 would plot the data from the 3rd run no matter what steps where selected for plotting.



For complex data, only +, -, *, /, **, and @ are available. Also with regard to complex data, the Boolean XOR operator, ^ is understood to mean exponentiation, **.



The following constants are internally defined:



Name
Value

E
2.7182818284590452354

Pi
3.14159265358979323846

K
1.3806503e-23

Q
1.602176462e-19




The keyword "time" is understood when plotting transient analysis waveform data. Similarly, "freq" and "omega" are understood when plotting data from an AC analysis. "w" can be used as a synonym for omega.



2. Compute the average or RMS of a trace.



The waveform viewer can integrate a trace to obtain the average and RMS value over the displayed region. First zoom the waveform to the region of interest, then move the mouse to the label of the trace, hold down the control key and left mouse click.







3. Display the Fourier Transform of a Trace.



You can use the menu command View=>FFT to perform a Fast Fourier transform on various data traces.

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发表于 2010-4-21 21:03 | 显示全部楼层
10# soundgood

ch639827608 ,你这个快速傅里叶分析是误导人,请你先搞清楚FFT是什么原理吧


阁下似乎很懂FFT的原理,那么现在请阁下运用FFT的原理说说这FFT图怎么个法子误导人?
请吧。

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发表于 2010-4-21 21:21 | 显示全部楼层
soundgood ,阁下是否从下述文字中找到FFT误导人的根据?

快速傅氏变换,是离散傅氏变换的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现,但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换,可以说是进了一大步。

设x(n)为N项的复数序列,由DFT变换,任一X(m)的计算都需要N次复数乘法和N-1次复数加法,而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法,一次复数加法等于两次实数加法,即使把一次复数乘法和一次复数加法定义成一次“运算”(四次实数乘法和四次实数加法),那么求出N项复数序列的X(m), 即N点DFT变换大约就需要N2次运算。当N=1024点甚至更多的时候,需要N2=1048576次运算,在FFT中,利用WN的周期性和对称性,把一个N项序列(设N=2k,k为正整数),分为两个N/2项的子序列,每个N/2点DFT变换需要(N/2)2次运算,再用N次运算把两个N/2点的DFT 变换组合成一个N点的DFT变换。这样变换以后,总的运算次数就变成N+2(N/2)2=N+N2/2。继续上面的例子,N=1024时,总的运算次数就变成了525312次,节省了大约50%的运算量。而如果我们将这种“一分为二”的思想不断进行下去,直到分成两两一组的DFT运算单元,那么N点的 DFT变换就只需要Nlog2N次的运算,N在1024点时,运算量仅有10240次,是先前的直接算法的1%,点数越多,运算量的节约就越大,这就是 FFT的优越性.
傅里叶变换(Transformée de Fourier)是一种积分变换。因其基本思想首先由法国学者傅里叶系统地提出,所以以其名字来命名以示纪念。

应用
傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量)。

概要介绍
傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的(参见:林家翘、西格尔著《自然科学中确定性问题的应用数学》,科学出版社,北京。原版书名为 C. C. Lin & L. A. Segel, Mathematics Applied to Deterministic Problems in the Natural Sciences, Macmillan Inc., New York, 1974)。
傅里叶变换属于谐波分析。
傅里叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似;
正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取;
卷积定理指出:傅里叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段;
离散形式的傅里叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅里叶变换算法(FFT)).

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ch639827608 ,你这个快速傅里叶分析是误导人,请你先搞清楚FFT是什么原理吧。


阁下是否理解为FFT算法会有很大的误差?或者这就是你认为只有你懂FFT的原理的根据?

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台式CD机最大输出信号(0dB)电压一般2Vrms,大约折合6Vp_p。但是一般录音信号电平远远小于0dB电平。

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按照阁下这说法,我的CD的输出运放在正负15V供电就输出正负1.5v或以下较好了吗?
还有,运放扩流的耳放,在正负18v供电,也就输出在正负2.0v以下较好了吗?
我的多媒体音箱惠威M2000的低音炮功放是5534加一对中功率管的,正负22v供电,输出也就正负2.2v较好了吗?
更有,我有一块创新的声卡SB Live,其线路输出的运放是正负5V供电的,也就输出正负0.5v较好了吗?

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