射频滤波器一组s参数的数据分析
此示例显示了如何对一组S-参数数据文件进行统计分析。首先，阅读表示12个类似RF滤波器的十二个S参数文件进入MATLAB工作区并绘制它们。接下来，绘图和分析这些过滤器的通带响应，以确保它们符合统计规范。
从过滤数据文件中读取s参数
使用内置RF Toolbox功能用于读取一组S参数数据文件。对于每个过滤器，收集和绘制S21原始值和S21 DB值。文件的名称是AWS_FILTER_1.S2P通过AWS_FILTER_12.S2P。这些文件表示具有相似规格的12个通带筛选器。
numfiles = 12;filename =.“aws_filter_”+（1：numfiles）+“.s2p”;％构造文件名S = sparameters(文件名(1));%读取文件#1进行初始设置频率= S.Frequencies;所有文件的％频率值都是相同的numfreq = numel（freq）;％频率点数s21_data = 0 (numfreq numfiles);%预分配速度%读取Touchstone文件为了n = 1:numfiles S = parameters(filename(n));s21 = rfparam (2, 1);s21_data (:, n) = s21;结尾s21_db = 20 * log10（abs（s21_data））;图绘图（freq / 1e9，s21_db）xlabel（'频率（GHz）') ylabel ('过滤响应（DB）')标题(“12个滤波器的传输性能”）轴在网格在
过滤通信可视化
在本节中，查找，存储和绘制S21数据从AWS下行链路频带（2.11到2.17 GHz）。
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;％标准化为GHz情节(freq_pass_ghz s21_pass_db)包含('频率（GHz）') ylabel ('过滤响应（DB）')标题(“12个过滤器的通带变化”）轴（[min（freq_pass_ghz）max（freq_pass_ghz）-1 0]）网格在
S21数据的基本统计分析
对所有通带S21数据集的幅度和相位进行统计分析。这决定了数据是否遵循正常分布，如果存在异常数据。
abs_S21_pass_freq = abs (s21_pass_data);
计算整个通带S21数据集的幅度的平均值和标准偏差。
mean_abs_S21 =意味着(abs_S21_pass_freq,'全部'）
mean_abs_s21 = 0.9289
std_abs_s21 = std（abs_s21_pass_freq（:)）
std_abs_S21 = 0.0104
计算每个频率点的通带幅度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 =均值（abs_s21_pass_freq，2）;std_abs_s21_freq = std（abs_s21_pass_freq，0,2）;
绘制作为频率的函数的所有原始通带幅度数据，以及由基本统计分析定义的上下限。
情节(freq_pass_ghz mean_abs_S21_freq)在;绘图（freq_pass_ghz，mean_abs_s21_freq + 2 * std_abs_s21_freq，'r') plot(freq_pass_ghz,mean_abs_S21_freq - 2*std_abs_S21_freq，“k”） 传奇（“的意思是”那'平均+ 2 * std'那'意思是 - 2 * std'）绘图（freq_pass_ghz，abs_s21_pass_freq，'C'那'houspvisibility'那“关闭”网格)在轴（[min（freq_pass_ghz）max（freq_pass_ghz）0.9 1]）;ylabel（“S21级”)包含('频率（GHz）')标题('S21（幅度） - 统计分析')举行从
绘制通带幅度数据的直方图。这决定了数据的上限和下限是否遵循正态分布。
histfit（abs_s21_pass_freq（:)）网格在轴（[0.8 1 0 100]）Xlabel（“S21级”) ylabel ('分配')标题('比较过滤器通带响应与正常分布'）
计算通带S21数据的相位响应，然后是相位响应的每个频率均值和标准偏差。然后将所有通带S21相位数据收集到单个向量中以供以后分析。
pha_s21 =角度（s21_pass_data）* 180 / pi;mean_pha_s21 =均值（pha_s21,2）;std_pha_s21 = std（pha_s21,0,2）;ALL_PHA_DATA = REPAPE（PHA_S21。'，NUMER（PHA_S21），1）;
将所有原始通带相位数据作为频率的函数，以及由基本统计分析定义的上限和下限。
plot（freq_pass_ghz，mean_pha_s21）保持在情节(freq_pass_ghz mean_pha_S21 + 2 * std_pha_S21,'r'）绘图（freq_pass_ghz，mean_pha_s21 - 2 * std_pha_s21，“k”） 传奇（“的意思是”那'平均+ 2 * std'那'意思是 - 2 * std')情节(freq_pass_ghz pha_s21,'C'那'houspvisibility'那“关闭”网格)在轴（[min（freq_pass_ghz）max（freq_pass_ghz）-180 180]）Ylabel（'阶段S21')包含('频率（GHz）')标题(“S21(阶段)-统计分析”)举行从
绘制通带相位数据的直方图。这决定了数据的上限和下限是否遵循均匀分布。
直方图（ALL_PHA_DATA，35）网格在xlabel([-180 180 0 100])“阶段S21(度)) ylabel ('分配')标题('过滤阶段响应的直方图'）
S21数据的方差分析
对幅度和相通带数据进行ANOVA分析。
freq_pass_ghz anova1 (abs_S21_pass_freq。');
ylabel（“S21级”)包含('频率（GHz）'）AX1 = GCA;AX1.xtick = 0.5：10：120.5;ax1.xticklabel = {2.11，''，2.12，''，2.13，'', 2.14,'', 2.15,'', 2.16,''，2.17};标题（“通带损失的方差分析”网格)在
freq_pass_ghz anova1 (pha_s21。');
ylabel（“阶段S21(度))包含('频率（GHz）'）AX2 = GCA;Ax2.xtick = 0.5：10：120.5;ax2.xticklabel = {2.11，''，2.12，''，2.13，'', 2.14,'', 2.15,'', 2.16,''，2.17};标题（“通带阶段响应的差异（ANOVA）分析”网格)在
相位数据拟合为一阶多项式
使用线性回归模型对S21相数据进行曲线拟合。
phase_s21_fit = fit（repmat（freq_pass_ghz，numfiles，1），all_pha_data，“poly1”）
系数(95%置信限):p1 = -310.8 (-500.9， -120.6) p2 = 665.3 (258.3, 1072)
你也可以从以下列表中选择一个网站:
