为了找到函数预测的临界耦合点kcritical,在式(7)中对kcc求导。将结果设置为零,求解kcc得式(8),其中所有的变量被定义为正。 在这里,如图3所示,
为了找到函数预测的临界耦合点kcritical,在式(7)中对kcc求导。将结果设置为零,求解kcc得式(8),其中所有的变量被定义为正。
在这里,如图3所示,kcritical定义的是“神奇的区域”范围。为了找到在临界耦合点的幅值,kcritical取代回式(7)中的kcc。由此产生的方程表明,在系统成为欠耦合之前,可以实现在尽可能远的操作点效率最大化。使式用(7)和回顾Rload=Rsource,这个电压增益(VLoad/VSource)在临界耦合点可以转换成散射参数,可将|S21|critical表示为回想一下,为了达到最大范围,我们必须减少kcritical,因为这增加了“神奇的区域”范围,可以使kcritical增加到1.0。检查(8)显示减少KLC。降低kcritical可以增加范围。然而,根据(9),减少KLC也降低了效率。事实上,对KLC的选择,是对“神奇区域”的效率水平(V形脊高度)和“神奇区域”的范围(V形脊的空间长度)的权衡。图4示出的曲线图是|S21|与kcritical权衡曲线,作为通用参数KLC的函数。