主要内容
射频数据文件s参数的数据分析
这个例子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，阅读12个s参数文件，其中这些文件表示12个类似的射频滤波器到MATLAB®工作空间，并绘制它们。接下来，绘制并分析这些滤波器的通带响应，以确保它们符合统计规范。
从Filter Data Files中读取s参数
使用内置的RF工具箱™功能读取一组S-Parameter数据文件。为每个过滤器绘制S21 dB值。文件名为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的初始设置频率= S.Frequencies;%所有文件的频率值相同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Touchstone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
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 = (>= 2.11e9) and (> <= 2.17e9);s21_pass_data = s21_data (idx:);s21_pass_db = s21_db (idx:);freq_pass_ghz =频率(idx) / 1 e9;% Normalize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”) axis([min(freq_pass_ghz) max(freq_pass_ghz) -1 0]) grid在
S21数据的基本统计分析
为了确定数据是否服从正态分布，是否存在离群值，对所有通带S21数据集的幅值和组延时进行统计分析。
abs_S21_pass_freq = abs (s21_pass_data);
计算整个通带S21数据集的幅度的平均值和STD。
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度响应的平均值和STD。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);
将所有的原始通频带幅值数据绘制为频率的函数，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”) 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)在Axis ([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
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服从正态分布。
histfit (abs_S21_pass_freq(:))网格在轴([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”）
获取通带S21数据的groupdelay。使用带频带内的60%对群延迟进行统计分析，并将其归一化为10ns。
Idx_gpd =(频率>= 2.13e9) and(频率<= 2.15e9);freq_pass_ghz_gpd =频率(idx_gpd) / 1 e9;% Normalize到GHzs21_groupdelay_pass_data = s21_groupdelay (idx_gpd:) / 10 e-9;%正常化到10ns
计算归一化群延迟响应的平均频率和标准偏差。所有的数据被收集到一个单一的向量进行变更分析。
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);
将所有归一化的通带组延迟数据绘制为频率的函数，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”) 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)在xlim ([min (freq_pass_ghz_gpd)马克斯(freq_pass_ghz_gpd)]) ylabel (归一化组延迟S21)包含(“频率(GHz)”)标题(S21(归一化组延迟)-统计分析)举行从
绘制标准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('组延迟S21(秒)') ylabel (“分布”)标题(归一化组延迟直方图）
数据方差分析(ANOVA)
对通带S21数据的幅度进行方差分析。
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S21幅度响应的方差分析(ANOVA)网格)在
对归一化组延迟通带S21数据进行方差分析。
freq_pass_ghz_gpd anova1 ((s21_groupdelay_pass_data)。');
ylabel (归一化组延迟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(通带S21组延迟(归一化)方差分析(ANOVA)网格)在
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