基于数字双输入的超宽带Doherty功率放大器设计-从理论到ADS版图

news2024/11/26 10:30:25

基于数字双输入的超宽带Doherty功率放大器设计-从理论到ADS版图

参考论文: 高效连续型射频功率放大器研究

假期就要倒计时啦,估计是寒假假期的最后一个博客,希望各位龙年工作顺利,学业有成。

全部工程下载:基于数字双输入的超宽带Doherty功率放大器设计-从理论到ADS版图-ADS工程
不着急的穷学生和穷工程师可以私信我,打6-8折哦!

如果硕士毕业设计用到双输入,也算是比较深入的了,一般都是作为压轴的那一章。

作者我复现了七天,数字双输入的超宽带Doherty实际实现是有一定门槛的,需要对每个输入支路的功率、相位进行扫描,在此进行复现并给出模板、画图代码(虽然我现在不清楚实际测量的时候怎么搞,估计要写个脚本查表吧)。


使用几个频点的数据来近似说明整体的数据:
在0.7-3.1GHz的范围内,饱和输出功率为43.31-44.78dBm,饱和输出增益为10.37-12.24dB,饱和输出效率为60.5-74.07%,回退6dB效率为45.43%-61.5%。


前置文章:单输入Doherty 功率放大器的极限带宽分析(含Matlab分析代码),数字双输入的就是为解决此问题的,。

类似的双输入架构:双输入宽带混合 Doherty-Outphasing功率放大器设计(2021.02 MTT)-从理论到ADS版图

目录

    • 基于数字双输入的超宽带Doherty功率放大器设计-从理论到ADS版图
    • 0、实现效果展示
      • 0.1、版图展示
      • 0.2、扫描的结果
      • 0.3、实现的效果
    • 1、双输入的核心理论
      • 1.1、提要
      • 1.2、理论推导
      • 1.3、所需的约束
    • 2、基于ADS与CGH40010F的验证
    • 3、系统仿真和扫描
      • 3.1、系统仿真和扫描原理图
      • 3.2、使用Matlab提取数据
      • 3.3、画图分析的Matlab代码
    • 4、运行环境

0、实现效果展示

基于CGH40010F

这个博客几乎就是对“高效连续型射频功率放大器研究”论文中数字双输入部分的复现,是在原来的基础上进行了一的OPTIM,主要是原来论文里面的微带线参数都是保留一位小数,精度可能不太够

0.1、版图展示

整体的版图如下,由于是双输入的,有两个输入的端口
在这里插入图片描述

0.2、扫描的结果

数字双输入的超宽带Doherty实际实现是有一定门槛的,需要对每个输入支路的功率、相位进行扫描,此处Pin1 的扫描范围为6-30dBm,Pin2 的扫描范围为6-30dBm,相位差的扫描范围为0-180,最后扫描模板得到的结果如下(例如2700MHz),一般都会对其取包络(使用Matlab脚本提取,后面介绍):
在这里插入图片描述

0.3、实现的效果

因为需要对每个频率下的参数进行扫描,所以取几个频率点的数据进行参考,使用几个频点的数据来近似说明整体的数据:
在0.7-3.1GHz的范围内,饱和输出功率为43.31-44.78dBm,饱和输出增益为10.37-12.24dB,饱和输出效率为60.5-74.07%,回退6dB效率为45.43%-61.5%。

使用Matlab脚本提取包络,700MHz效率与增益结果如下所示,在700MHz,实现了44.78dBm的饱和输出功率,12.24dB的饱和增益,饱和效率为72.2%,回退6dB效率为50.13%
在这里插入图片描述

使用Matlab脚本提取包络,1500MHz效率与增益结果如下所示,在1500MHz,实现了43.38dBm的饱和输出功率,10.37dB的饱和增益,饱和效率为60.5%,回退6dB效率为61.5%
在这里插入图片描述
使用Matlab脚本提取包络,2300MHz效率与增益结果如下所示,在2300MHz,实现了44.31dBm的饱和输出功率,11.3dB的饱和增益,饱和效率为70.48%,回退6dB效率为45.43%
在这里插入图片描述
使用Matlab脚本提取包络,3100MHz效率与增益结果如下所示,在3100MHz,实现了43.3dBm的饱和输出功率,11.68dB的饱和增益,饱和效率为74.07%,回退6dB效率为49.91%
在这里插入图片描述

1、双输入的核心理论

1.1、提要

单输入Doherty 功率放大器的极限带宽分析(含Matlab分析代码)中分析了单输入DPA的极限带宽。在传统单输入DPA中,存在固定的载波功放和固定的峰值功放,因此在回退点的等效电路是固定的(峰值功放视为开路),如:
在这里插入图片描述
但是,如果我们能够自定义输入功率,从而自定义哪个功放充当峰值功放和载波功放,就可以在回退时获得两种工作模式(相当于有两种电路了,自然带宽可以拓展):
在这里插入图片描述

1.2、理论推导

上图中, θ 1 \theta_1 θ1 θ 2 \theta_2 θ2都和频率相关,所提及的角度是在f0出的电长度。(先简单回顾一下一个基础知识,在 f 0 f_{0} f0处电长度为180,那么在x f 0 f_{0} f0处其等效电长度为x180。例如,在在 f 0 f_{0} f0处电长度为180,那么在2 f 0 f_{0} f0处其等效电长度为2180=360。

为了简便起见,首先假设在某一工作频点处 θ 1 = 90 \theta_1=90 θ1=90,观察 θ 2 \theta_2 θ2的取值和带宽的关系(下面都使用Matlab脚本分析画图得到,分别对两种模式进行分析):
在这里插入图片描述
直观一些,可以看到无论 θ 2 \theta_2 θ2取何值,双输入 Doherty 功放在归一化频率f = 2处效率恶化严重。此时,工作在模式 I 下的双输入 Doherty 功放只有在f为 1 或者 3 附近具有良好的回退效率(红色鲜艳)。

可以看出,在工作模式 II 下,当 θ 2 \theta_2 θ2约为45°时,双输入 Doherty 功放在归一化频率1.3-2.6 之间可以获得良好的回退效率;而当 θ 2 \theta_2 θ2为其他值时,双输入 Doherty 功放只能在某一小频率区间获得良好的回退效率。

在这里插入图片描述
分析代码:

clc
clear
close all

Ropt=1;
% 相对带宽表达式
f0=1;
f_arrary=f0*linspace(0.6, 3.3, 99);
theta_1=90;
theta_2=0:5:180;

figure(1)
subplot(2,1,1)
[X,Y] = meshgrid(f_arrary,theta_2);
for i=1:1:length(theta_2)
    for j=1:1:length(X)
        Z(i,j)=DPA_Effi_Cal_v2(X(i,j),90,Y(i,j));
    end
end
surf(Y,X,Z);
title('双输入 Doherty 功放工作在模式 I')
colormap jet%jet是一种配色方案,还有其他方案如winter,summer····见help colormap
colorbar
xlabel('\theta_2');
ylabel('归一化频率');
zlabel('Efficiency(%)');

subplot(2,1,2)
[X,Y] = meshgrid(f_arrary,theta_2);
for i=1:1:length(theta_2)
    for j=1:1:length(X)
        Z(i,j)=DPA_Effi_Cal_v2(X(i,j),Y(i,j),90);
    end
end
surf(Y,X,Z);
title('双输入 Doherty 功放工作在模式 II')
colormap jet%jet是一种配色方案,还有其他方案如winter,summer····见help colormap
colorbar
xlabel('\theta_2');
ylabel('归一化频率');
zlabel('Efficiency(%)');

1.3、所需的约束

θ 1 \theta_1 θ1在f1处电长度为90°, θ 2 \theta_2 θ2在f1处电长度为45°,延时的变化符合微带线基本特性 θ 1 \theta_1 θ1在f2处电长度为2 * 90°, θ 2 \theta_2 θ2在f2处电长度为2 * 45°,以此类推)。

此外,TL1和TL2的阻抗要是Ropt,B类最佳阻抗。

负载RL的阻抗为Ropt/2,需要使用后匹配网络匹配到50欧姆。

2、基于ADS与CGH40010F的验证

作者论文中参数都是有效的,我是在原来的基础上进行了一的OPTIM,主要是原来论文里面的微带线参数都是保留一位小数,精度可能不太够

作者Ropt选的是30欧姆,漏极电压28V,栅极电压-3.3V。

2.1 θ 1 \theta_1 θ1电长度和阻抗的约束实现

Output/OutputSub_TL2原理图
微带线TL2的在f1处电长度为90°,阻抗为Ropt,延时的变化符合微带线基本特性 θ 1 \theta_1 θ1在f2处电长度为2 * 90°,以此类推)。构建优化:
在这里插入图片描述
查看阻抗和延时的实现效果,比较好:
在这里插入图片描述

2.2 θ 2 \theta_2 θ2电长度和阻抗的约束实现

Output/OutputSub_TL1原理图
微带线TL1的在f1处电长度为45°,阻抗为Ropt,延时的变化符合微带线基本特性 θ 2 \theta_2 θ2在f2处电长度为2 * 45°,以此类推)。构建优化:
在这里插入图片描述
查看结果,差的不多:
在这里插入图片描述

2.3 后匹配网络阻抗匹配约束

Output/OutputSub_PMN
理论负载是Ropt/2,需要把Ropt/2变换到50欧姆,也就是要把15欧姆变换到50欧姆,构建优化:
在这里插入图片描述
匹配良好:
在这里插入图片描述

2.4 输入匹配设计

Input/InputMatch_Sub

输入匹配要求不高,我直接用作者提供的电路,需要自己设计的可以使用源牵引方法,参考:番外5:ADS功放设计之负载牵引与源牵引、ADS使用记录之AB类功放设计。

电路图如下:
在这里插入图片描述
匹配效果还可以:
在这里插入图片描述

3、系统仿真和扫描

3.1、系统仿真和扫描原理图

Test/HB1ToneGComp2swp_v1
双输入架构使用俩个输入端口,扫描的相位差为变量My_Delay:
在这里插入图片描述
Param1就是Pin1的输入功率,Param2就是Pin2的输入功率,My_Delay为扫描的相位差,RFfreq为当前的频率,需要自己设置:
在这里插入图片描述
运行得到结果,:
在这里插入图片描述

3.2、使用Matlab提取数据

把上面表格的数据导出为csv:
在这里插入图片描述
打开我提供的Matlab代码,修改名字为你的csv文件名,此外需要手动修改Mydelay为你ADS中所设的的延迟扫描参数,例如:
在这里插入图片描述

% 输入csv的名字
csv_name='3100.csv';
% 手动设定扫描延时
Mydelay=-180:5:0;

运行Matlab即可。
全部代码:
在这里插入图片描述
运行代码,可以得到效率、增益和所需的输入功率、延迟等信息(2700MHz):
在这里插入图片描述
作者也提供了输入功率、相位差数据,可以对比一下,其中两路的输入功率数据是高度一致的:
在这里插入图片描述

3.3、画图分析的Matlab代码

DPA_Effi_Cal_v2.m

function [effi] = DPA_Effi_Cal_v2(freq,theta_1,theta_2)
% theta是对于f0而言的,此处来计算在freq处的角度
theta_1=theta_1*freq/1;
theta_2=theta_2*freq/1;

Ropt=1;
RL=Ropt/2;
ZP_OPBO=Ropt./(1j*tand(theta_2));% 峰值负载为无穷
ZC_OPBO=1./(1/RL+1./ZP_OPBO);% 并联关系
ZCB=Ropt*(ZC_OPBO+1j*Ropt*tand(theta_1))./(Ropt+1j*ZC_OPBO.*tand(theta_1));% Zin计算
effi=78.54*real(ZCB)/(2*Ropt);% 计算效率,阻抗大于2Ropt被认为是饱和,效率为78.54
effi(effi>78.54)=78.54;
effi(isnan(effi))=78.54;
end

draw_data.m

clc
clear
close
% 输入csv的名字
csv_name='3100.csv';
data=readmatrix(csv_name);%csvread只能读取纯数据
% 手动设定扫描延时
Mydelay=-180:5:0;

%添加延时数据到data数组
repeat_times=length(data)/length(Mydelay);
Mydelay_data=[];
for ind=1:1:repeat_times
    Mydelay_data=[Mydelay_data Mydelay];
end
data(:,5)=Mydelay_data;

Pout_dbm=data(:,3);%提取输出功率数据
Pout_dbm_Draw_step=0.4;
Pout_dbm_Draw=min(Pout_dbm):Pout_dbm_Draw_step:max(Pout_dbm);

for ind=1:1:length(Pout_dbm_Draw)
    eval(['Pout_dbm_DataAll.data', num2str(ind), '= [];']);
end

% 获取每个输出功率为Pout_dbm_Draw附近的点数据
for ind=1:1:length(data)
    for j=1:1:length(Pout_dbm_Draw)
        if abs(data(ind,3)-Pout_dbm_Draw(j))<=Pout_dbm_Draw_step/2
            eval(['Pout_dbm_DataAll.data', num2str(j), '=[Pout_dbm_DataAll.data', num2str(j),';data(ind,:)];']);
        end
    end
end
% 对每个数据提取最佳的效率点,并记录输入功率、延时等等
for ind=1:1:length(Pout_dbm_Draw)
    % 判断是否是空数组
    if eval(['isempty(Pout_dbm_DataAll.data',num2str(ind), ')'])
        eval('DrawData.Pin_1(ind)=NaN;');
        eval('DrawData.Pin_2(ind)=NaN;');
        eval('DrawData.Pout_dbm_Real(ind)=NaN;');
        eval('DrawData.Efficiency(ind)=NaN;');
        eval('DrawData.Delay(ind)=NaN;');
    else
        eval(['[max_val,max_ind]=max(Pout_dbm_DataAll.data', num2str(ind), '(:,4));']);
        eval(['DrawData.Pin_1(ind)=Pout_dbm_DataAll.data', num2str(ind), '(max_ind,1);']);
        eval(['DrawData.Pin_2(ind)=Pout_dbm_DataAll.data', num2str(ind), '(max_ind,2);']);
        eval(['DrawData.Pout_dbm_Real(ind)=Pout_dbm_DataAll.data', num2str(ind), '(max_ind,3);']);
        eval(['DrawData.Efficiency(ind)=Pout_dbm_DataAll.data', num2str(ind), '(max_ind,4);']);
        eval(['DrawData.Delay(ind)=Pout_dbm_DataAll.data', num2str(ind), '(max_ind,5);']);
    end
end

% 空数组插值
DrawData.Pin_1 = fillmissing(DrawData.Pin_1,'movmean',5);
DrawData.Pin_2 = fillmissing(DrawData.Pin_2,'movmean',5);
DrawData.Pout_dbm_Real = fillmissing(DrawData.Pout_dbm_Real,'movmean',5);
DrawData.Efficiency = fillmissing(DrawData.Efficiency,'movmean',5);
DrawData.Delay = fillmissing(DrawData.Delay,'movmean',5);
% 计算总的输入功率
DrawData.PinAll=10*log10((10.^(0.1*(DrawData.Pin_1-30)))+(10.^(0.1*(DrawData.Pin_2-30))))+30;
% 计算增益
DrawData.Gain=DrawData.Pout_dbm_Real-DrawData.PinAll;

% 画图
figure(1)

plot(DrawData.Pout_dbm_Real,DrawData.Efficiency,'-o','Color','r','LineWidth',1);hold on
ylabel('Drain Efficiency(%),Gain(dB)');xlabel('Pout(dBm)');

plot(DrawData.Pout_dbm_Real,DrawData.Gain,'-square','Color','magenta','LineWidth',1);hold on
legend('Efficiency', 'Gain')
title(csv_name)

figure(2)
plot(DrawData.Pout_dbm_Real,DrawData.Pin_1,'-v','Color','b','LineWidth',1);hold on
plot(DrawData.Pout_dbm_Real,DrawData.Pin_2,'-v','Color','b','LineWidth',1);hold on
ylabel('Pin(dBm)');xlabel('Pout(dBm)');
yyaxis right
plot(DrawData.Pout_dbm_Real,abs(DrawData.Delay),'-o','Color','black','LineWidth',1);
ylabel('Delay(°)');
legend('Pin_1', 'Pin_2','Delay')
title(csv_name)

4、运行环境

ADS版本:ADS2023

依赖的ADS库文件:Cree公司的GAN库,CGH40010F管子、(文件中包含,但可能要调整路径)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1456833.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

机器人初识 —— 定制AI

一、机器人设计难点 波士顿动力设计的机器人&#xff0c;尤其是其人形机器人Atlas和四足机器人Spot等产品&#xff0c;在技术上面临多重难点&#xff1a; 1. **动态平衡与稳定性**&#xff1a;双足或四足机器人在运动时需要维持极高的动态平衡&#xff0c;特别是在不平坦地面…

KMP算法简介以及相关例题的分析

一.KMP算法简介 KMP 算法是 D.E.Knuth、J,H,Morris 和 V.R.Pratt 三位神人共同提出的&#xff0c;称之为 Knuth-Morria-Pratt 算法&#xff0c;简称 KMP 算法。该算法相对于 Brute-Force&#xff08;暴力&#xff09;算法有比较大的改进&#xff0c;主要是消除了主串指针的回溯…

【Java面试】MongoDB

目录 1、mongodb是什么&#xff1f;2、mongodb特点什么是NoSQL数据库&#xff1f;NoSQL和RDBMS有什么区别&#xff1f;在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库&#xff1f;NoSQL数据库有哪些类型?启用备份故障恢复需要多久什么是master或primary什么是secondary或slave系列文章版…

【Vuforia+Unity】01实现单张多张图片识别产生对应数字内容

1.官网注册 Home | Engine Developer Portal 2.下载插件SDK&#xff0c;导入Unity 3.官网创建数据库上传图片&#xff0c;官网处理成数据 下载好导入Unity&#xff01; 下载好导入Unity&#xff01; 下载好导入Unity&#xff01; 下载好导入Unity&#xff01; 4.在Unity设…

unity C#中的封装、继承和多态简单易懂的经典实例

文章目录 封装 (Encapsulation)继承 (Inheritance)多态 (Polymorphism) C#中的封装、继承和多态是面向对象编程&#xff08;OOP&#xff09;的三大核心特性。下面分别对这三个概念进行深入解释&#xff0c;并通过实例来说明它们在实际开发中的应用。 封装 (Encapsulation) 实例…

11. Springboot集成Dubbo3(二)示例demo

目录 1、前言 2、注册中心 3、快速开始 3.1、添加dubbo3依赖 3.2、dubbo3-api ​编辑 3.3、dubbo3-server 3.3.1、添加依赖 3.3.2、实现IUserService 3.3.3、添加配置文件application.properties 3.3.4、修改Application启动类 3.3.5、出错解决 3.4、dubbo3-porta…

世界顶级名校计算机专业,都在用哪些书当教材?

前言 在当今信息化、数字化时代&#xff0c;计算机科学已成为全球最为热门和重要的学科之一。世界顶级名校的计算机专业&#xff0c;更是培养未来行业领袖和创新人才的重要基地。那么&#xff0c;这些名校的计算机专业究竟使用哪些教材呢&#xff1f;这些教材又具有哪些特色和…

智能化机械生产引擎:亿发制造ERP系统助帮助工厂真正把控车间管理

工厂的制造管理过程以车间管理为核心&#xff0c;而车间管理涉及到生产的下达、派工、汇报等复杂流程&#xff0c;几乎包含了生产的全过程。这种繁琐性使得车间管理变得异常困难&#xff0c;因此&#xff0c;引入一款专业的制造ERP软件成为解决难题的有效途径。 在制造业引入E…

文件IO及目录IO——day05

文件IO还剩下一个知识点&#xff0c;今天主要内容是目录IO 文件IO lseek lseekoff_t lseek(int fd, off_t offset, int whence); 功能:重新设定文件描述符的偏移量 参数:fd:文件描述符offset:偏移量whence:SEEK_SET 文件开头SEEK_CUR 文件当前位置SEEK_END 文件末尾…

【PyQt6] 框选截图功能

1 简介 书接上回, 全屏截图实现起来很简单, 来点稍微复杂点的, 框选截图 原理很简单, 弄个控件实现全屏半透视, 在全屏控件上画一个选框或者再弄一个几乎全透的子控件,实现鼠标拖动,缩放,移动, 键盘wasd 微调 用一个控件实现起来会很完美, 但是逻辑全部堆砌在一起,看代码会很…

PWM功能介绍 和配置

泰山派默认提供了3组PWM的GPIO &#xff0c; 为了检测PWM的输出&#xff0c;我们可以配合逻辑分析仪来查看效果&#xff0c;或者搭配STC8的LED灯 PWM 测试 列举所有的PWM设备&#xff1a; # 查找所有有pwm名称的文件 find / -name "pwm" # pwm4: pwmfe6e0000 edp屏幕…

VPX信号处理卡设计原理图:9-基于DSP TMS320C6678+FPGA XC7V690T的6U VPX信号处理卡 信号处理 无线电通信

一、概述 本板卡基于标准6U VPX 架构&#xff0c;为通用高性能信号处理平台&#xff0c;系我公司自主研发。板卡采用一片TI DSP TMS320C6678和一片Xilinx公司Virtex 7系列的FPGA XC7V690T-2FFG1761I作为主处理器&#xff0c;Xilinx 的Aritex XC7A200T作为辅助处理器。XC7A2…

OpenAI视频生成模型Sora的全面解析:从ViViT、扩散Transformer到NaViT、VideoPoet

前言 真没想到&#xff0c;距离视频生成上一轮的集中爆发(详见《视频生成发展史&#xff1a;从Gen2、Emu Video到PixelDance、SVD、Pika 1.0、W.A.L.T》)才过去三个月&#xff0c;没想OpenAI一出手&#xff0c;该领域又直接变天了 自打2.16日OpenAI发布sora以来(其开发团队包…

30分钟快速上手LaTex

文章目录 30 分钟快速上手 LATEX1.什么是LATEX?2.为什么学习LATEX?3.编写第一个LATEX程序4.LATEX文档的序言5.LATEX文档的标题、作者和日期信息6.LATEX文档的注释7.LATEX文档的粗体、斜体和下划线8.LATEX文档中添加图片9.LATEX中对图像进行标注、标签化和引用10.在LATEX中创建…

105.网游逆向分析与插件开发-网络通信封包解析-分析接收到的对话数据包

内容参考于&#xff1a;易道云信息技术研究院VIP课 上一个内容&#xff1a;接收数据的初步逆向分析 通过上一个内容&#xff0c;找到了数据包出现的一个很重要的位置&#xff0c;只要hook之后就能很好的得到这个数据了 然后来到明文数据的位置&#xff0c;把数据包复制出来&…

跨境电商独立站是什么?为什么要做独立站?

独立站在近两年被推上风口&#xff0c;很多人跟风涌入赛道&#xff0c;但并不知道做独立网站的根本原因是什么&#xff1f;为什么跨境电商要做独立站&#xff1f; 今天分享这篇文章&#xff0c;希望能帮助正在建站或想要建站的朋友们建立起对独立站的优劣势、未来发展空间的一…

《剑指Offer》笔记题解思路技巧优化 Java版本——新版leetcode_Part_4

《剑指Offer》笔记&题解&思路&技巧&优化_Part_4 &#x1f60d;&#x1f60d;&#x1f60d; 相知&#x1f64c;&#x1f64c;&#x1f64c; 相识&#x1f622;&#x1f622;&#x1f622; 开始刷题1. LCR 148. 验证图书取出顺序——栈的压入、弹出序列2. LCR 14…

Linux:grep进阶(11)

Linux&#xff1a;shell脚本&#xff1a;基础使用&#xff08;4&#xff09;《正则表达式-grep工具》_shell grep 全角字符串-CSDN博客https://blog.csdn.net/w14768855/article/details/132338954?ops_request_misc%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252217083360171680022…

状压dp,HDU1074.Doing Homework

目录 一、题目 1、题目描述 2、输入输出 2.1输入 2.2输出 3、原题链接 二、解题报告 1、思路分析 2、复杂度 3、代码详解 一、题目 1、题目描述 Ignatius has just come back school from the 30th ACM/ICPC. Now he has a lot of homework to do. Every teacher giv…

【JavaEE】_HTTP响应

目录 1. 首行 2. 报头header 3.空行 4. 正文body 1. 首行 响应首行&#xff1a;版本号状态码状态码描述&#xff1b; HTTP状态码描述了这次响应的结果&#xff08;比如成功、失败&#xff0c;以及失败原因等&#xff09;&#xff1b; 1. HTTP状态码有&#xff1a; &#…