在信号发生器中，低通滤波器（Low-Pass Filter, LPF）主要用于抑制高频噪声、平滑输出信号波形（如消除谐波失真或数字信号的阶梯效应），或在调制过程中分离基带信号与载波。根据实现方式、性能需求和应用场景，信号发生器中常用的低通滤波器类型可分为模拟滤波器和数字滤波器两大类，具体细分如下：

一、模拟低通滤波器

模拟滤波器通过电阻、电容、电感等无源元件或运算放大器等有源元件实现，具有实时处理、无延迟的特点，适用于高频信号的硬件处理。

1. 无源低通滤波器

• RC无源滤波器
  • 结构：由电阻（R）和电容（C）串联组成，是最简单的低通滤波器。
  • 截止频率：fc=2πRC1。
  • 特点：
    • 结构简单、成本低，但通带增益小于1（无放大），且负载效应显著（输出阻抗高）。
    • 适用于低频、小信号场景（如音频信号发生器中的噪声抑制）。
  • 示例：在函数发生器中，RC滤波器可用于平滑方波或三角波的输出，减少高频谐波。
• LC无源滤波器
  • 结构：由电感（L）和电容（C）组成，常见形式为π型或T型滤波器。
  • 截止频率：fc=2πLC1。
  • 特点：
    • 通带增益为1（无损耗），但电感体积大、成本高，且可能引入磁干扰。
    • 适用于高频信号（如射频信号发生器中的载波平滑）。
  • 示例：在微波信号发生器中，LC滤波器可用于抑制输出信号中的高频杂散。

2. 有源低通滤波器

• 运算放大器（Op-Amp）有源滤波器
  • 结构：结合运算放大器、电阻和电容，实现增益可调的滤波。
  • 常见类型：
    • Sallen-Key滤波器：二阶低通滤波器，结构简单，通带增益由运放反馈网络决定。
    • 多反馈（MFB）滤波器：二阶或高阶滤波器，通过多反馈路径实现陡峭的滚降特性。
    • 巴特沃斯滤波器：通带内增益平坦，适合需要低失真的场景（如音频信号发生器）。
    • 切比雪夫滤波器：滚降更快，但通带内有波纹，适合需要强抑制高频的场景。
  • 特点：
    • 通带增益可调（甚至放大），输出阻抗低，负载效应小。
    • 适用于需要精确控制截止频率和增益的信号发生器（如任意波形发生器中的谐波抑制）。
  • 示例：在Keysight 33500B系列任意波形发生器中，有源滤波器用于平滑输出信号，减少高频噪声。

二、数字低通滤波器

数字滤波器通过数字信号处理（DSP）算法实现，适用于软件定义信号发生器（如任意波形发生器）或数字调制系统。其优势在于灵活性高、可编程性强，且无需硬件调整。

1. 有限脉冲响应（FIR）滤波器

• 原理：通过卷积运算实现滤波，输出仅取决于当前和过去的输入样本。
• 特点：
  • 线性相位特性（相位失真小），适合需要保持信号时域形状的场景（如脉冲信号发生器）。
  • 计算量较大，但可通过FPGA或DSP芯片高效实现。
• 设计方法：
  • 窗函数法（如汉宁窗、汉明窗）、频率采样法、最优等波纹设计法（如Parks-McClellan算法）。
• 示例：在R&S SMW200A矢量信号发生器中，FIR滤波器用于数字上变频（DUC）后的基带信号平滑。

2. 无限脉冲响应（IIR）滤波器

• 原理：通过反馈网络实现滤波，输出取决于当前和过去的输入及输出样本。
• 特点：
  • 计算量小，但相位非线性（可能引入群延迟失真）。
  • 适合对相位要求不高的场景（如噪声抑制）。
• 设计方法：
  • 模拟滤波器数字化（如双线性变换法将巴特沃斯、切比雪夫模拟滤波器转换为数字滤波器）。
• 示例：在低频信号发生器中，IIR滤波器可用于快速抑制高频噪声。

3. 级联积分梳状（CIC）滤波器

• 原理：通过积分器和梳状滤波器的级联实现高效滤波，适合高速采样率下的降采样。
• 特点：
  • 结构简单，无需乘法器，适合FPGA实现。
  • 滚降特性较平缓，通常需与其他滤波器级联使用。
• 示例：在高速任意波形发生器中，CIC滤波器用于降低采样率并抑制高频镜像。

三、信号发生器中低通滤波器的典型应用场景

1. 输出信号平滑：
   • 在函数发生器中，RC或Sallen-Key滤波器用于将方波转换为三角波或正弦波。
   • 在任意波形发生器中，FIR滤波器用于减少数字采样带来的阶梯效应。
2. 调制系统基带处理：
   • 在QAM或PSK调制中，数字低通滤波器用于限制基带信号带宽，避免载波泄漏。
3. 噪声抑制：
   • 在低频信号发生器中，有源或无源滤波器用于抑制电源噪声或环境干扰。
4. 抗混叠滤波：
   • 在数字信号发生器中，模拟或数字低通滤波器用于限制信号带宽，防止采样时发生混叠。

四、选择滤波器的关键因素

1. 截止频率：需根据信号带宽和噪声特性选择。
2. 滚降特性：陡峭的滚降（如切比雪夫滤波器）适合强抑制高频，但可能引入波纹或相位失真。
3. 相位线性度：FIR滤波器适合需要保持信号时域形状的场景。
4. 实现复杂度：模拟滤波器适合硬件实现，数字滤波器适合软件定义信号发生器。
5. 成本与体积：LC滤波器体积大，适合高频但成本高；RC滤波器成本低但性能有限。