Exponenta Banner
exponenta event banner

rational

Выполните рациональный подбор кривой, чтобы объединить зависимые частотой данные

расширьте все на странице

Описание

Используйте rational возразите и interpolative алгоритм, чтобы создать рациональную подгонку к зависимым частотой данным.

Комплексные частоты даны уравнением: s=j2πfreq.

f(s) = остатки (1)s-полюса (1)+остатки (1)s-полюса (1)+...+остатки (n)s-полюса (n)+direct_term

Создание

Синтаксис

fit = rational(freq,data)
fit = rational(___,tol)
fit = rational(s,___)
[fit,error] = rational(___)
fit = rational(Name,Value)

Описание

fit = rational(freq,data) возвращает рациональный объект с комплексными частотами с помощью данного вектора частоты и сетевых данных о параметре.

fit = rational(___,tol) возвращает рациональный объект fit это удовлетворяет допуску относительной погрешности.

пример

fit = rational(s,___) возвращает рациональный объект для S-параметров N-порта.

[fit,error] = rational(___) также возвращает ошибку подгонки.

fit = rational(Name,Value) свойства наборов с помощью одной или нескольких пар "имя-значение". Например, fit = rational('Tolerance',-34)устанавливает погрешность относительной погрешности в децибелах для подгонки.

Входные параметры

развернуть все

Неотрицательные частоты в виде вектора неотрицательных частот в Гц.

Типы данных: double

Сетевые данные о параметре в виде вектора, 2D массива или трехмерного массива. Длина значений данных должна равняться продолжительности значений частоты.

Допуск относительной погрешности в виде скаляра, меньше чем или равного нулю. tol наборы значений вход для 'Tolerance' свойство.

Типы данных: double

S-параметры N-порта в виде N-by-N матрица элементов S совместное использование идентичных полюсов.

Свойства

развернуть все

Допуск относительной погрешности в виде скаляра, меньше чем или равного нулю.

Типы данных: double

Поведение пригодных для больших S-параметров в виде true или false. Когда true, прямой термин в подгонке обнуляется так, чтобы рациональный подходящий F(S) имеет тенденцию обнулять как S бесконечность подходов. Когда false, ненулевой прямой термин позволен.

Типы данных: логический

Максимальное количество полюсов в виде скалярного неотрицательного целого числа.

Типы данных: double

Параметры отображения для алгоритма подбора рационального объекта в виде одного из следующего:

  • 'off' - Никакое отображение

  • 'on' - Печатная информация

  • 'plot' - Графики прогресса интерполяции

  • 'both' - и распечатанная информация и графики.

Типы данных: char

Функции объекта

zpkВычислите нули, полюса и усиление рационального объекта
ispassiveВозвратите true если rationalfit выход является пассивным элементом на всех частотах
makepassiveОсуществите пассивность rationalfit выведите или рациональный объект
freqrespЧастотная характеристика рационального объекта и rationalfit функциональный объект
steprespОтвет неродной сигнала рационального объекта и rationalfit функциональный объект
timerespОтвет времени для рационального объекта и rationalfit функциональный объект
passivityПостройте пассивность N-by-N rationalfit функциональный выход
generateSPICEСгенерируйте файл SPICE от rationalfit из S-параметров

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте s-paratmeters из passive.s2p.

S = sparameters('passive.s2p');

Выполните рациональный подбор кривой S-параметров.

fit = rational(S);
Скрипт Open Live Script

Создайте объект S-Parameters из файла с именем default.s2p. Выполните рациональный подбор кривой S-параметров.

S = sparameters('default.s2p');
fit = rational(S,'Display', 'plot')

fit = 
  rational with properties:

      NumPorts: 2
      NumPoles: 25
         Poles: [25x1 double]
      Residues: [2x2x25 double]
    DirectTerm: [2x2 double]
         ErrDB: -21.7113

Вычислите нули, полюса, усиление и усиление DC рационального объекта.

[z,p,k,dcgain] = zpk(fit)
z=2×2 cell array
    {25x1 double}    {25x1 double}
    {25x1 double}    {25x1 double}


p=2×2 cell array
    {25x1 double}    {25x1 double}
    {25x1 double}    {25x1 double}


k = 2×2

    0.8240    0.0039
   -0.0405    0.0011


dcgain = 2×2

    0.9248   -0.0108
   -1.2311    0.8725

Ссылки

[1] Nakatsukasa, Юджи, Оливье Сэт и Ллойд Н. Трефетэн. “Алгоритм AAA для Рационального Приближения”. SIAM Journal на Научных вычислениях 40, № 3 (январь 2018): A1494–1522. https://doi.org/10.1137/16M1106122.

Смотрите также

Темы

Введенный в R2020a

Документация RF Toolbox
Поддержка