主要内容
RF数据文件的S参数数据分析
此示例说明如何使用幅度，平均值和标准偏差（STD）对一组S参数数据文件进行统计分析。
首先，阅读十二个S参数文件，其中这些文件将12个类似的RF滤波器表示到MATLAB®工作区中并绘制它们。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。
从过滤器数据文件读取S-Parameters
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，绘制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用于初始设置freq = s.fruquences;所有文件的％频率值都是相同的numfreq = numel（freq）;％频率点数s21_data =零（numfreq，numfiles）;％预先释放速度s21_groupdelay = zeros（numfreq，numfiles）;％预先释放速度％读取了TouchStone文件为了n = 1：numfiles s = sparameters（filename（n））;S21 = RFPARAM（S，2,1）;s21_data（：，n）= s21;s21_groupdelay（：，n）= groupdelay（s，freq，2,1）;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个过滤器的传输性能'）轴在网格在
过滤通信可视化
在本节中，查找，存储和绘制来自AWS下行链路频段（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 = freq（IDX）/ 1E9;％标准化为GHzplot（freq_pass_ghz，s21_pass_db）xlabel（'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
为了确定数据是否遵循正常分布，并且如果存在异常值，请对所有通带S21数据集的幅度和组延迟进行统计分析。
abs_s21_pass_freq = abs（s21_pass_data）;
计算整个通带S21数据集的幅度和STD。
mean_abs_s21 =均值（abs_s21_pass_freq，'全部'）
mean_abs_s21 = 0.9289
std_abs_s21 = std（abs_s21_pass_freq（:)）
std_abs_s21 = 0.0104
计算每个频率点处的通带幅度响应的平均值和STD。这决定了数据是否遵循正常分布。
mean_abs_s21_freq =均值（abs_s21_pass_freq，2）;std_abs_s21_freq = std（abs_s21_pass_freq，0,2）;
将所有原始通带幅度数据绘制为频率的函数，以及由基本统计分析定义的上限和下限。
plot（freq_pass_ghz，mean_abs_s21_freq，'M'） 抓住在绘图（freq_pass_ghz，mean_abs_s21_freq + 2 * std_abs_s21_freq，'r'）绘图（freq_pass_ghz，mean_abs_s21_freq - 2 * std_abs_s21_freq，'K'） 传奇（'意思'那'平均+ 2 * std'那'意思是 - 2 * std'）绘图（freq_pass_ghz，abs_s21_pass_freq，'C'那'houspvisibility'那'离开'） 网格在轴（[min（freq_pass_ghz）max（freq_pass_ghz）0.9 1]）Ylabel（'幅度S21'）Xlabel（'频率（GHz）'） 标题（'S21（幅度） - 统计分析'） 抓住离开
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（'幅度S21'）ylabel（'分配'） 标题（'比较过滤器通带响应与正常分布'）
获取通带S21数据的GroupDelay。使用带带的内部60％用于对Glableay的统计分析，并将其标准化为10 ns。
idx_gpd =（freq> = 2.13e9）＆（freq <= 2.15e9）;freq_pass_ghz_gpd = freq（idx_gpd）/ 1e9;％标准化为GHzs21_groupdelay_pass_data = s21_groupdelay（idx_gpd，:) / 10e-9;％标准化为10 ns
计算归一化组延迟响应的每个频率均值和标准偏差。所有数据都被收集到单个向量中以进行改变分析。
mean_grpdelay_s21 =均值（s21_groupdelay_pass_data，2）;std_grpdelay_s21 = std（s21_groupdelay_pass_data，0,2）;all_grpdelay_data = REPAPE（S21_GROUPDELAY_PASS_DATA。'，numel（s21_groupdelay_pass_data），1）;
将所有归一化通带GroupDelay数据绘制为频率的函数，包括基本统计分析所定义的上限和下限。
plot（freq_pass_ghz_gpd，mean_grpdelay_s21，'M'） 抓住在绘图（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'） 传奇（'意思'那'平均+ 2 * std'那'意思是 - 2 * std'）绘图（freq_pass_ghz_gpd，s21_groupdelay_pass_data，'C'那'houspvisibility'那'离开'） 网格在xlim（[min（freq_pass_ghz_gpd）max（freq_pass_ghz_gpd）]）ylabel（'规范化组延迟S21'）Xlabel（'频率（GHz）'） 标题（'S21（标准化组延迟） - 统计分析'） 抓住离开
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Xlabel（'组延迟S21（秒）'）ylabel（'分配'） 标题（'标准化组延迟的直方图'）
数据方差分析（ANOVA）
在通带S21数据的幅度上执行ANOVA。
Anova1（abs_s21_pass_freq'，freq_pass_ghz）;
ylabel（'幅度S21'）Xlabel（'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
在归一化GroupDelay通带S21数据上执行ANOVA。
ANOVA1（（s21_groupdelay_pass_data）。'，freq_pass_ghz_gpd）;
ylabel（'规范化组延迟S21'）Xlabel（'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 GroupDelay的”差异分析（ANOVA）“（归一化）'） 网格在
相关话题
您还可以从以下列表中选择一个网站：
