Wie lang können Viertelwellenlängen-Stubs auf PCBs tatsächlich sein?
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Die Verwendung einer Viertelwellenlängen-Stub-Länge als maximale Länge für Stubs auf PCBs ist eine gängige Faustregel im HF-Design. Aber wie lang können diese Stubs tatsächlich bei verschiedenen Frequenzen und PCB-Materialien sein?
Dieses hilfreiche Diagramm ermöglicht es dir, sofort zu entscheiden:
Code zum Erzeugen dieses Plots
Wir verwenden UliEngineering, um die Ausbreitungsgeschwindigkeit in verschiedenen PCB-Materialien basierend auf ihrer relativen Permittivität (epsilon r) zu berechnen, und matplotlib, um den Plot zu erstellen:
Plot-Quarter-Wavelength-Stub-Length.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter, LogLocator
# UliEngineering-Importe
from UliEngineering.Electronics.PropagationSpeed import propagation_speed
from UliEngineering.EngineerIO import format_value
# Feste mu_r, typischerweise 1.0 für nicht-magnetische Materialien
mu_r = 1.0
# Epsilon_r-Bereich - https://techoverflow.net/2025/11/18/relative-permittivity-epsilon-r-of-different-pcb-materials-collection/
ers = [2.14, 4.2, 4.8]
er_labels = [r"Ultra-niedrig $\epsilon_r$ PTFE-Laminat", "Aluminium-PCB", "Standard FR4-PCB"]
# Frequenzachse: 10 MHz bis 10 GHz
frequencies = np.logspace(np.log10(10e6), np.log10(10e9), num=500)
# Plotten
plt.style.use("ggplot")
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 12))
# Farben generieren
colors = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(ers)))
for er, c in zip(ers, colors):
v = propagation_speed(er, mu_r) # Ausbreitungsgeschwindigkeit in m/s
lengths = v / (4.0 * frequencies) # Viertelwellenlänge in Metern
ax.loglog(frequencies, lengths, color=c, lw=2, label=rf"$\epsilon_r={er:.1f}$ - " + er_labels[ers.index(er)])
# Eine Legende hinzufügen, die epsilon_r (LaTeX) enthält
legend = ax.legend(loc='upper right', fontsize='small')
ax.set_xlabel("Frequenz")
ax.set_ylabel("λ/4-Länge")
ax.set_title("λ/4-Stub-Länge vs. Frequenz")
ax.grid(True, which="both", ls="--")
# Achsen-Formatter mit EngineerIO format_value
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, pos: format_value(x, "Hz")))
ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda y, pos: format_value(y, "m")))
# Nebenticks aktivieren und Nebentick-Beschriftungen auf der Y-Achse hinzufügen
ax.minorticks_on()
# Für logarithmische Achsen sicherstellen, dass Nebentick-Locators gesetzt sind, damit Nebenticks richtig angezeigt werden
ax.yaxis.set_minor_locator(LogLocator(base=10.0, subs=(2,3,4,5,6,7,8,9)))
ax.yaxis.set_minor_formatter(FuncFormatter(lambda y, pos: format_value(y, "m")))
# Nebentick-Beschriftungen formatieren: 30% kleiner und 70% Grau
maj_ylabels = ax.yaxis.get_ticklabels(which='major')
if len(maj_ylabels) > 0:
base_size = maj_ylabels[0].get_size()
else:
base_size = plt.rcParams.get('ytick.labelsize', plt.rcParams.get('font.size', 10))
ax.tick_params(axis='y', which='minor', labelsize=base_size * 0.7, labelcolor='0.7', colors='0.7')
# Auch X-Achsen-Nebenticks setzen und mit kleineren gedrehten Beschriftungen formatieren
ax.xaxis.set_minor_locator(LogLocator(base=10.0, subs=(2,3,4,5,6,7,8,9)))
ax.xaxis.set_minor_formatter(FuncFormatter(lambda x, pos: format_value(x, "Hz")))
maj_xlabels = ax.xaxis.get_ticklabels(which='major')
if len(maj_xlabels) > 0:
base_x_size = maj_xlabels[0].get_size()
else:
base_x_size = plt.rcParams.get('xtick.labelsize', plt.rcParams.get('font.size', 10))
ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=base_x_size * 0.7, labelcolor='0.7', colors='0.7')
for tl in ax.get_xminorticklabels():
tl.set_rotation(90)
for tl in ax.get_xmajorticklabels():
tl.set_rotation(90)
fig.tight_layout()
plt.savefig("Quarter-Wavelength-Stub-Length.svg")Check out similar posts by category:
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