用于RF滤波器的一组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。
从过滤器数据文件中读取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％读取了TouchStone文件对于n = 1：numfiles s = sparameters（filename（n））;S21 = RFPARAM（S，2,1）;s21_data（：，n）= s21;结束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'）轴上格上
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 = 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]）网格上
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 =均值（abs_s21_pass_freq，'所有'）
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标准偏差。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）保持上;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'off'）网格上轴（[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'抱紧关闭
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（:)）网格上轴（[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'）
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）保持上绘图（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（'意思'那'平均+ 2 * std'那'意思是 - 2 * std'）绘图（Freq_pass_GHz，PHA_S21，'C'那'houspvisibility'那'off'）网格上轴（[min（freq_pass_ghz）max（freq_pass_ghz）-180 180]）Ylabel（'阶段S21'）xlabel（'频率（GHz）'）标题（'S21（阶段） - 统计分析'抱紧关闭
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）网格上轴（[ - 180 180 0 100]）Xlabel（'阶段S21（度）'）ylabel（'分配'）标题（'过滤阶段响应的直方图'）
S21数据的ANOVA分析
对幅度和相通带数据进行ANOVA分析。
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（“通带损失的方差分析”（ANOVA）'）网格上
ANOVA1（PHA_S21。'，FREQ_PASS_GHZ）;
ylabel（'阶段S21（度）'）xlabel（'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”）网格上
将相位数据拟合到1阶多项式
使用线性回归模型执行S21相位数据的曲线拟合。
phase_s21_fit = fit（repmat（freq_pass_ghz，numfiles，1），all_pha_data，'poly1'）
phase_s21_fit =线性型号poly1：paplace_s21_fit（x）= p1 * x + p2系数（具有95％的置信度）：p1 = -310.8（-500.9，-120.6）p2 = 665.3（258.3,1072）
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