数据分析上的RF过滤一组S参数
这个例子展示了如何对一组s参数数据文件执行统计分析。首先，将代表12个类似RF滤波器的12个s参数文件读入MATLAB工作空间并绘图。接下来，绘制并分析这些滤波器的通带响应，以确保它们满足统计规范。
阅读S参数从筛选数据文件
使用内置的RF工具箱函数读取一组s参数数据文件。对于每个过滤器，收集并绘制S21原始值和S21 dB值。文件的名称是AWS_Filter_1。通过AWS_Filter_12.s2p s2p。这些文件表示具有类似规格的12个通带滤波器。
numfiles = 12;文件名=“AWS_Filter_”+ (1:numfiles) +“.s2p”;%建立文件名S = S参数（文件名（1））;％读取文件＃1的初始设置FREQ = S.Frequencies;频率值对于所有文件都是相同的numfreq =元素个数(频率);频率点的数目s21_data =零（numfreq，numfiles）;％的速度预分配％读取文件试金石为n = 1时：numfiles S = S参数（文件名（N））;S21 = rfparam（S，2,1）;s21_data（：，N）= S21;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（“的12层的过滤器传输性能”)轴上格上
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到2.17 GHz)的S21数据。
IDX =（频率> = 2.11e9）＆（频率<= 2.17e9）;s21_pass_data = s21_data（IDX，:);s21_pass_db = s21_db（IDX，:);freq_pass_ghz =频率（IDX）/ 1E9;%正常化到GHz图（freq_pass_ghz，s21_pass_db）xlabel（“频率(GHz)”）ylabel（滤波器响应(dB)的）标题（“12个滤波器的通带变化”)轴([最小(freq_pass_ghz) max(freq_pass_ghz) -1 0])网格上
在S21基本数据统计分析
对所有通带S21数据集的幅度和相位进行统计分析。这决定了数据是否服从正态分布，以及是否存在离群数据。
abs_S21_pass_freq = ABS（s21_pass_data）;
计算整个通带S21数据集的大小的平均值和标准偏差。
mean_abs_S21 =平均值（abs_S21_pass_freq，“所有”)
mean_abs_S21 = 0.9289
std_abs_S21 = std (abs_S21_pass_freq(:))
std_abs_S21 = 0.0104
计算在每个频率点处的通带幅度响应的平均值和标准偏差。这个确定数据遵循正态分布。
mean_abs_S21_freq =意味着(abs_S21_pass_freq, 2);std_abs_S21_freq = std (abs_S21_pass_freq,0,2);
绘制所有的原始通带幅度数据作为频率的函数，以及由基本的统计分析所定义的上限和下限。
图（freq_pass_ghz，mean_abs_S21_freq）保持上;情节(freq_pass_ghz mean_abs_S21_freq + 2 * std_abs_S21_freq,“r”）图（freq_pass_ghz，mean_abs_S21_freq - 2 * std_abs_S21_freq，数k)传说('意思',“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”）网格上axis([min(freq_pass_ghz) max(freq_pass_ghz) 0.9 1]);ylabel (“震级S21”）xlabel（“频率(GHz)”）标题（“S21(震级)-统计分析”）保持离
为通带幅度数据绘制直方图。这决定了数据的上下限是否服从正态分布。
histfit (abs_S21_pass_freq(:))网格上轴([0.8 10 100])xlabel(“震级S21”）ylabel（“分布”）标题（比较滤波器通带响应和正态分布)
计算通带S21数据的相位响应，然后计算相位响应的单位频率均值和标准偏差。然后将所有的通带S21相位数据收集到单个矢量中进行分析。
pha_s21 =角(s21_pass_data) * 180 /π;mean_pha_S21 =意味着(pha_s21, 2);std_pha_S21 =性病(pha_s21 0 2);all_pha_data =重塑(pha_s21。”元素个数(pha_s21), 1);
绘制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下限。
情节(freq_pass_ghz mean_pha_S21)上图（freq_pass_ghz，mean_pha_S21 + 2 * std_pha_S21，“r”) plot(freq_pass_ghz,mean_pha_S21 - 2*std_pha_S21，数k)传说('意思',“意思是+ 2 *性病”,“的意思是- 2 *性病”）图（freq_pass_ghz，pha_s21，“c”,“HandleVisibility”,“关”）网格上max(freq_pass_ghz) -180 180]) ylabel(“S21阶段”）xlabel（“频率(GHz)”）标题（'S21（相位） - 统计分析'）保持离
绘制通频带相位数据的直方图。这决定了数据的上下限是否服从均匀分布。
直方图(all_pha_data 35)网格上轴（[ - 180 180 0 100]）xlabel（'相S21（度）'）ylabel（“分布”）标题（“滤波器相位响应直方图”)
在S21数据的方差分析
对星等和相位通频带数据进行方差分析。
的anoval（abs_S21_pass_freq'，freq_pass_ghz。）;
ylabel (“震级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(“方差分析通损耗（ANOVA）”）网格上
的anoval（pha_s21'，freq_pass_ghz。）;
ylabel ('相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(通带相位响应方差分析(ANOVA)）网格上
适合相位数据，以一阶多项式
执行使用线性回归模型S21相位数据的曲线拟合。
phase_s21_fit =适合(repmat (freq_pass_ghz numfiles 1) all_pha_data,'POLY1')
phase_s21_fit =线性模型POLY1：phase_s21_fit（X）= P1 * X + P2系数（具有95％置信界限）：P1 = -310.8（-500.9，-120.6）P2 = 665.3（258.3，1072）
