使用具有RationalFit的“NPoles”参数
此示例显示如何使用“npoles”参数来提高输出的质量RationalFit.。默认情况下，RationalFit.函数使用48或更少的极点来找到最能匹配数据的合理功能。如果48极是不够的，则改变所使用的极数量的范围可能是有利的RationalFit.。
首先，在文件中包含的带通滤波器数据中读取npoles_bandpass_example.s2p.，并绘制S21.数据。接下来，使用RationalFit.功能适合合理的功能S21.数据，具有“NPoles”参数设置为其默认值，并在视觉上将结果与原始数据进行比较。最后，使用RationalFit.同样，这次指定更多数量的极点，看看结果是否有所提高。
读取和可视化数据
s =斯波拉姆计（'npoles_bandpass_example.s2p'）;图形子图（2,1,1）RFPLOT（S，2,1，'D b'）子图（2,1,2）RFPLOT（S，2,1，'角度'）
使用“NPOLE”的默认值时分析RationalFit的输出
使用rfparam.提取的功能S21.值，然后致电RationalFit.。
S21 = RFPARAM（S，2,1）;datafreq =s.fr;defaultfit = RationalFit（DataFreq，S21）;
警告：仅实现-13.0 DB精度，具有48个极点，而不是-40.0 dB。考虑使用“NPOLES”参数指定更多数量的极点。
使用弗赖琴函数来计算输出的响应RationalFit.。
respfreq = 2.25e9：2e5：2.75E9;defaultresp = freqResp（DefaultFit，Respfreq）;
将原始数据与由计算的默认合理函数的频率响应进行比较RationalFit.。
子图（2,1,1）绘图（DataFreq，20 * log10（ABS（S21）），'.-'抱紧上绘图（respfreq，20 * log10（abs（defaultresp）））保持关闭Xlabel（'频率（Hz）'）ylabel（'幅度（db）'）defaultnpoles = numel（defaultfit.a）;defaultstr = ['默认NPOLES（用'，num2str（defaultnpoles），'杆）'];标题（defaultstr）图例（'原始数据'那'默认的RationalFit'那'地点'那'最好'）子图（2,1,2）绘图（DataFreq，Unwrap（角度（S21））* 180 / PI，'.-'抱紧上绘图（respfreq，unwrap（角度（defaultresp））* 180 / pi）保持关闭Xlabel（'频率（Hz）'）ylabel（'角度（度）'）传奇（'原始数据'那'默认的RationalFit'那'地点'那'最好'）
分析输出的程度如何RationalFit.匹配原始数据，似乎虽然默认值RationalFit.在带通区域的中心执行合理的工作，在带通区域的边缘上的拟合差。使用更复杂的合理功能可能会达到更好的合适。
使用“NPOLE”的自定义值时分析RationalFit的输出
适合原文S21.数据，但这次，指导RationalFit.使用“NPOLES”参数在49和60杆之间使用。
customfit = RationalFit（DataFreq，S21，'npoles'，[49 60]）;customresp = freqResp（CustomFit，Respfreq）;
将原始数据与通过计算的自定义Rational函数的频率响应进行比较RationalFit.。
图形子图（2,1,1）绘图（DataFreq，20 * log10（ABS（S21）），'.-'抱紧上绘图（respfreq，20 * log10（abs（customresp）））持有关闭Xlabel（'频率（Hz）'）ylabel（'幅度（db）'）customnpoles = numel（customfit.a）;customstr = ['npoles = [49 60]（用途'，num2str（customnpoles），'杆）'];标题（Customstr）图例（'原始数据'那'自定义RationalFit'那'地点'那'最好'）子图（2,1,2）绘图（DataFreq，Unwrap（角度（S21））* 180 / PI，'.-'抱紧上绘图（respfreq，unwrap（角度（customresp））* 180 / pi）保持关闭Xlabel（'频率（Hz）'）ylabel（'角度（度）'）传奇（'原始数据'那'自定义RationalFit'那'地点'那'最好'）
使用较大数量的杆的配合显然更精确。
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