主要内容

射频数据文件s参数的数据分析

这个示例使用:

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这个示例展示了如何使用幅度、平均值和标准偏差(STD)对一组s参数数据文件执行统计分析。

首先，读取12个s参数文件，其中这些文件表示12个相似的射频滤波器到MATLAB®工作空间并绘制它们。接下来，绘制并分析这些滤波器的通带响应，以确保它们满足统计规范。

从过滤器数据文件中读取s参数

使用内置RF Toolbox™函数读取一组s参数数据文件。对于每个过滤器绘制S21 dB值。文件的名称为AWS_Filter_1。通过AWS_Filter_12.s2p s2p。这些文件代表了12个具有类似规格的通带滤波器。

numfiles = 12;文件名=“AWS_Filter_”+ (1: numfiles) +“.s2p”；%建立文件名S = sparameters(文件名(1));读取文件#1进行初始设置频率= S.Frequencies;%频率值对于所有文件都是相同的numfreq =元素个数(频率);%频率点个数s21_data = 0 (numfreq numfiles);%预分配速度s21_groupdelay = 0 (numfreq numfiles);%预分配速度阅读试金石文件为n = 1:numfiles S =参数(filename(n));s21 = rfparam (2, 1);s21_data (:, n) = s21;s21_groupdelay (:, n) = groupdelay(年代,频率,2,1);结束s21_db = 20 * log10 (abs (s21_data));图绘制(频率/ 1 e9 s21_db)包含(“频率(GHz)”) ylabel (滤波器响应(dB)的)标题(“12个滤波器的传输性能”)轴在网格在

图中包含一个axes对象。12个过滤器的传输性能包含12个类型为line的对象。

滤波器通带可视化

在本节中，您需要查找、存储并绘制AWS下行带宽(2.11 ~ 2.17 GHz)的S21数据。

Idx = (freq >= 2.11e9) & (freq <= 2.17e9);s21_pass_data = s21_data (idx:);s21_pass_db = s21_db (idx:);freq_pass_ghz =频率(idx) / 1 e9;%归一化到GHz情节(freq_pass_ghz s21_pass_db)包含(“频率(GHz)”) ylabel (滤波器响应(dB)的)标题(“12个滤波器的通带变化”([min(freq_pass_ghz) max(freq_pass_ghz) -1 0])网格在

图中包含一个axes对象。标题Passband变化为12个过滤器的axes对象包含12个类型为line的对象。

S21数据的基本统计分析

为了确定数据是否服从正态分布以及是否存在异常值，需要对所有通带S21数据集的量级和组时延进行统计分析。

abs_S21_pass_freq = abs (s21_pass_data);

计算整个通带S21数据集的大小的平均值和标准差。

mean_abs_S21 =意味着(abs_S21_pass_freq,“所有”）
mean_abs_S21 = 0.9289
std_abs_S21 =性病(abs_S21_pass_freq (:))
std_abs_S21 = 0.0104

计算每个频率点的通带幅值响应的平均值和标准差。这决定了数据是否服从正态分布。

mean_abs_S21_freq =意味着(abs_S21_pass_freq, 2);std_abs_S21_freq =性病(abs_S21_pass_freq 0 2);

绘制所有原始通带震级数据作为频率的函数，以及基本统计分析定义的上下限。

情节(freq_pass_ghz mean_abs_S21_freq,“米”)举行在情节(freq_pass_ghz mean_abs_S21_freq + 2 * std_abs_S21_freq,“r”2*std_abs_S21_freq，“k”)传说(“的意思是”，“意思是+ 2 *性病”，“的意思是- 2 *性病”)情节(freq_pass_ghz abs_S21_pass_freq,“c”，“HandleVisibility”，“关闭”网格)在轴([min(freq_pass_ghz) max(freq_pass_ghz) 0.9 1])“S21级”)包含(“频率(GHz)”)标题(“S21(震级)-统计分析”)举行从

图中包含一个axes对象。标题为S21(量级)-统计分析的axis对象包含3个类型为line的对象。这些对象表示平均值，平均值+ 2*STD，平均值- 2*STD。

绘制通带震级数据的直方图。这决定了数据的上限和下限是否服从正态分布。

histfit (abs_S21_pass_freq(:))网格在Axis ([0.8 10 100]) xlabel(“S21级”) ylabel (“分布”)标题(“比较滤波器通带响应与正态分布”）

图中包含一个axes对象。比较滤波器通带响应与正态分布的axis对象包含两个类型为bar、line的对象。

获取passband S21数据的groupdelay。使用带宽的内60%对组时延进行统计分析，并将其归一化为10 ns。

Idx_gpd = (freq >= 2.13e9) & (freq <= 2.15e9);freq_pass_ghz_gpd =频率(idx_gpd) / 1 e9;%归一化到GHzs21_groupdelay_pass_data = s21_groupdelay (idx_gpd:) / 10 e-9;%归一化到10纳秒

计算归一化群时延响应的频域均值和标准差。所有的数据被收集到一个单一的矢量改变分析。

mean_grpdelay_S21 =意味着(s21_groupdelay_pass_data, 2);std_grpdelay_S21 =性病(s21_groupdelay_pass_data 0 2);all_grpdelay_data =重塑(s21_groupdelay_pass_data。”元素个数(s21_groupdelay_pass_data), 1);

绘制所有归一化通带组时延数据作为频率的函数，包括由基本统计分析定义的上下限。

情节(freq_pass_ghz_gpd mean_grpdelay_S21,“米”)举行在情节(freq_pass_ghz_gpd mean_grpdelay_S21 + 2 * std_grpdelay_S21,“r”2*std_grpdelay_S21，“k”)传说(“的意思是”，“意思是+ 2 *性病”，“的意思是- 2 *性病”)情节(freq_pass_ghz_gpd s21_groupdelay_pass_data,“c”，“HandleVisibility”，“关闭”网格)在xlim ([min (freq_pass_ghz_gpd)马克斯(freq_pass_ghz_gpd)]) ylabel (“归一化群延迟S21”)包含(“频率(GHz)”)标题(“S21(归一化群延迟)-统计分析”)举行从

图中包含一个axes对象。标题为S21(归一化组延迟)的axis对象-统计分析包含3个类型为line的对象。这些对象表示平均值，平均值+ 2*STD，平均值- 2*STD。

绘制归一化通带组延迟数据的直方图。这决定了数据的上限和下限是否遵循均匀分布。

直方图(all_grpdelay_data 35)网格在包含('群延迟S21(秒)') ylabel (“分布”)标题(“归一化群时延直方图”）

图中包含一个axes对象。标题为直方图的归一化组延迟的axis对象包含一个直方图类型的对象。

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