source follower作用

发布网友发布时间：2022-07-27 19:16

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热心网友时间：2023-10-29 03:33

上一篇啰里啰嗦的讲了一下图（1.a），不知道大家觉得从作者君的角度来看feedback，会不会比较简单粗暴？总而言之，作者君的脑子回路就是这样的直接：不去研究到底是什么反馈类型，上来就画信号流图，辨析电路的信号流向，再判断电路的作用。用最基本的反馈公式得到传输函数之后，再简化函数，最后就能看出反馈类型了。

这一篇，我们来看看图（1.b）。

等等，为什么研究了图（1.a），我们还要研究图（1.b）呢？（左看右看，区别似乎只是M1上面那个负载？）

哈，大家是不是看过令人头疼的"Effect of loading"？不同的负载对feedback的影响？现在机会来了！我们本着“四两拨千斤”的原则，从简单的source follower来入手，看看这个Effect of loading到底如何看待？

话不多说，简单粗暴的信号流图来了：

跟之前的图（1.a）的信号流图对比，图（1.b）的主要区别就在于多出了右上角阴影部分那一块。我们可以这样想：当上方是电流源的时候，由于电流源的电阻视为无穷大，而且电路的电流被其所*。而换成电阻后，负载Rd是个不可以被忽视的东西，我们必须考虑Rd的影响。而Rd其实可以影响的其实是Vd，也就是drain 的电压。所以在这里，gds，也就是ro（ro=1/gds），代表着沟道调制效应的小信号drain电阻必须被纳入分析之中。

为了检验这个信号流图到底对不对，我们把Rd假设为无穷大，这样Rd就可以看做是一个对小信号输出电流不敏感的模块，也就可以等效于图（1.a）里面的理想电流源了。

当Rd为无穷大的时候，灰色模块基本上可以看成是断路：open loop。因此这个模块就不用被include进我们的feedback analysis，所以也就等效于图（1.a）了。

好了，验证完毕，我们可以安心继续分析图（1.b）了！

如果直接用不动脑子的方法，我们可以给出图（1.b）的两个小信号方程：

(eq.1)

(eq.2)

一顿猛推公式，我们可以得到：

(eq.3)

喂喂喂！这个看起来很复杂呢！而且你这样推公式，感觉很懒，不动脑子？

好像是有点呢……要不我们用个有意思点的方法来重做一遍？重新画下信号流图：

大家仔细看看，这个图跟我们前面那个图有什么不同？灰色的部分有把Vout纳入，而这个紫色的部分没有了Vout。所以，这个紫色的部分其实很容易得到它的传输函数。因为我们根据：

在这个紫色的sub feedback里面，前馈通路的gain是1，反馈通路的gain是-gds(Rd+Rs)。所以它的等效闭环增益也就很容易拿到了：

(eq.4)

然后，我们再接着简化信号流图：

最后，这个紫色的H1(s)变成了总的feedback的前馈通路的一部分，最后的公式计算可以简化成：

(eq.5)

对比一下(eq.3)和(eq.5)，哈哈，居然是一样的！总算长舒一口气了……

为了再在验证一下，假设gds很大，也就是沟道调制效应不计，(eq.5)就被简化成了最经典的图（1.a）的样子。嗯嗯，这样总算放心了！

得到了公式还是不能骄傲自满，我们再想想？在一个source follower里面，如果用来提供bias电流的不是理想电流源，而是我们这一路分析的一个有限的电阻，对于总体的feedback的影响。

对gain的影响：因为(eq.5)的分母由于gds的存在而变大了，所以总增益变小了。

然后再考虑对于输出阻抗的影响。原来的等效输出阻抗是1/(gm+1/Rs)，或者说是Rs/(1+gmRs)。当Rs很大的时候，约等于1/gm。现在多出了一个local feedback，或者说，现在的open loop gain变大了，close loop对输出阻抗的衰减作用更大，因而输出阻抗变小了。

PS:source follower是series-shunt （voltage-voltage）feedback。