主要内容

射频数据文件s参数的数据分析

这个示例展示了如何使用大小、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,这些文件代表12个类似的射频滤波器到MATLAB®工作空间并绘制它们。接下来,绘制和分析这些滤波器的通带响应,以确保它们满足统计规范。

从过滤数据文件读取s -参数

使用内置的RF工具箱™函数读取一组S-Parameter数据文件。对每个滤波器绘制S21 dB值。文件名称为AWS_Filter_1。通过AWS_Filter_12.s2p s2p。这些文件代表了12个具有类似规范的通带滤波器。

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;%所有文件的频率值是相同的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);%预分配速度读取试金石文件n = 1:numfiles S = parameter (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个滤光片的传输性能”)轴网格

图中包含一个轴对象。标题为“12个过滤器的传输性能”的axis对象包含12个类型为line的对象。

滤波器通带可视化

在本节中,查找、存储和绘制来自AWS下行频带(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;%正常化到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个滤波器的通频带变化”)轴([min(freq_pass_ghz) max(freq_pass_ghz) -1 0])网格

图中包含一个轴对象。标题为Passband variation of 12 filters的轴对象包含12个类型为line的对象。

S21数据的基本统计分析

为确定数据是否服从正态分布,是否存在离群值,对所有通频带S21数据集的幅值和组延迟进行统计分析。

abs_S21_pass_freq = abs (s21_pass_data);

计算整个通频带S21数据集的幅值的平均值和标准差。

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频带幅度响应的平均值和标准差。这决定了数据是否符合正态分布。

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

绘制所有原始通频带大小数据作为频率的函数,以及由基本统计分析定义的上下限。

情节(freq_pass_ghz mean_abs_S21_freq,“米”)举行情节(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)轴([min(freq_pass_ghz) max(freq_pass_ghz) 0.9 1]) ylabel(“S21级”)包含(“频率(GHz)”)标题(“S21(震级)-统计分析”)举行

图中包含一个轴对象。标题为S21(幅度)-统计分析的轴对象包含3个类型为线的对象。这些对象代表Mean, Mean + 2*STD, Mean - 2*STD。

绘制通频带大小数据的直方图。这决定了数据的上限和下限是否符合正态分布。

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

图中包含一个轴对象。标题为“比较滤波器通频带响应与正态分布”的axis对象包含两个类型为bar、line的对象。

获取通带S21数据的组延迟。使用内60%的带宽对群延迟进行统计分析,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;%正常化到GHzs21_groupdelay_pass_data = s21_groupdelay (idx_gpd:) / 10 e-9;%正常化到10 ns

计算归一化组延迟响应的每频率平均值和标准偏差。所有的数据被收集到一个单一的矢量,用于alter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);

将所有归一化频带群延迟数据作为频率的函数绘制出来,包括基本统计分析定义的上下限。

情节(freq_pass_ghz_gpd mean_grpdelay_S21,“米”)举行情节(freq_pass_ghz_gpd mean_grpdelay_S21 + 2 * std_grpdelay_S21,“r”) plot(freq_pass_ghz_gpd,mean_grpdelay_S21 - 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)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(归一化组延迟)-统计分析')举行

图中包含一个轴对象。标题为S21(归一化组延迟)-统计分析的轴对象包含3个类型为line的对象。这些对象代表Mean, Mean + 2*STD, Mean - 2*STD。

绘制归一化通频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)网格包含('组延迟S21(秒)') ylabel (“分布”)标题(“归一化组延迟直方图”

图中包含一个轴对象。具有归一化组延迟标题直方图的轴对象包含一个直方图类型的对象。

对数据进行方差分析

对通频带S21数据的大小进行方差分析。

freq_pass_ghz anova1 (abs_S21_pass_freq。');

图One-way ANOVA包含uicontrol类型的对象。

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(“通过频带S21幅度响应的方差分析”网格)

图中包含一个轴对象。带S21量级响应的方差分析(ANOVA)轴对象包含847个线型对象。

对归一化组延迟通频带S21数据进行方差分析。

freq_pass_ghz_gpd anova1 ((s21_groupdelay_pass_data)。');

图One-way ANOVA包含uicontrol类型的对象。

ylabel ('归一化群延迟S21')包含(“频率(GHz)”) ax2 = gca;ax2。XTick = 0.5:4:40.5;ax2。XTickLabel = {2.13, 2.132, 2.134, 2.136, 2.138, 2.14, 2.142, 2.144, 2.146, 2.148, 2.15};标题(通频带S21组延迟(归一化)的方差分析网格)

图中包含一个轴对象。通带S21群时延(归一化)的方差分析(ANOVA)轴对象包含287个线型对象。

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