rational

Выполните рациональный подбор кривой, чтобы объединить зависимые частотой данные

Описание

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

Комплексные частоты даны уравнением:

$\begin{array}{l} F (s) = \sum_{k = 1}^{n} \frac{C_{k}}{s - A_{k}} + D \\ где, s = j \times 2 π f \\ C - остатки \\ A - полюса \\ D - прямой термин \end{array}$

Создание

Синтаксис

fit = rational(freq,data)

fit = rational(s)

fit = rational(___,tol)

[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.

пример

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

fit = rational(___,tol) возвращает рациональный объект fit это удовлетворяет допуску относительной погрешности. Задайте tol после любой из комбинаций входных аргументов от предыдущих синтаксисов.

[fit,error] = rational(___) также возвращает ошибку подгонки. Используйте любую из комбинаций входных аргументов от предыдущих синтаксисов.

пример

fit = rational(___,Name,Value) свойства наборов с помощью одной или нескольких пар "имя-значение". Например, fit = rational(s,'Tolerance',-34)устанавливает погрешность относительной погрешности в децибелах для fit. Задайте пары "имя-значение" после любого из входных параметров от предыдущих синтаксисов.

Входные параметры

развернуть все

`freq` — Неотрицательные частоты
вектор

Неотрицательные частоты в виде вектора из неотрицательных частот в Гц.

Типы данных: double

`data` — Сетевые данные о параметре
вектор | 2D массив | трехмерный массив

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

`tol` — Допуск относительной погрешности
скаляр

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

Типы данных: double

`s` — S-параметры N-порта
N-by-N матрица элементов S

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

Свойства

развернуть все

`'Tolerance'` — Допуск относительной погрешности
`-40 dB` (значение по умолчанию) | скаляр

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

Типы данных: double

`'TendsToZero'` — Поведение пригодных для больших S-параметров
`true` (значение по умолчанию) | `false`

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

`'MaxPoles'` — Максимальное количество полюсов
1000 (значение по умолчанию) | скалярное неотрицательное целое число

Максимальное количество полюсов в виде скалярного неотрицательного целого числа.

Типы данных: double

`'ErrorMetric'` — Ошибочные метрики в `rational` объект
`'default'` (значение по умолчанию) | `'Relative'`

Ошибочные метрики в rational объект в виде одного из следующего:

Если вы задаете 'ErrorMetric' как 'default', rational объект распределяет ошибку равномерно.
Если вы задаете 'ErrorMetric' как 'Relative', rational возразите соответствует и peaks и оврагам или получает меньшую ошибку для меньших значений.

Типы данных: char

`'NoiseFloor'` — Игнорирует низкоуровневый шум в данных
`-inf` (значение по умолчанию) | скаляр

Игнорирует низкоуровневый шум в данных в виде скаляра.

Пример: 'NoiseFloor',-60

Типы данных: double

`'Display'` — Параметры отображения для алгоритма подбора
`'off'` (значение по умолчанию) | `'on'` | `'plot'` | `'both'`

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

'off'— Никакое отображение
'on'— Печатная информация
'plot'— Графики прогресса интерполяции
'both'— Обе распечатанной информации и графики.

Типы данных: char

Функции объекта

`timeresp`	Ответ времени для рационального объекта и `rationalfit` функциональный объект
`stepresp`	Ответ неродной сигнала для рационального объекта и `rationalfit` функциональный объект
`freqresp`	Частотная характеристика рационального объекта и `rationalfit` функциональный объект
`pwlresp`	Вычислите ответ времени кусочного линейного входного сигнала
`impulse`	Импульсная характеристика для объекта рациональной функции
`ispassive`	Возвратите true если `rationalfit` выход является пассивным элементом на всех частотах
`makepassive`	Осуществите пассивность `rationalfit` выведите или рациональный объект
`passivity`	Постройте пассивность N-by-N `rationalfit` функциональный выход
`generateSPICE`	Сгенерируйте файл SPICE от `rationalfit` из S-параметров

Примеры

свернуть все

Подходящий `passive.s2p` Файл

Скрипт Open Live Script

Создайте S-параметры из файла с именем passive.s2p.

S = sparameters('passive.s2p');

Выполните рациональный подбор кривой S-параметров.

fit = rational(S);

Нули, полюса, усиление и усиление DC подгонки

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')

Figure contains an axes. The axes with title Real part of data and response contains 12 objects of type line. These objects represent Data, Response, Matched Points.

Figure contains an axes. The axes with title Imaginary part of data and response contains 12 objects of type line. These objects represent Data, Response, Matched Points.

Figure contains an axes. The axes with title Error (difference between data and response) contains 4 objects of type line. This object represents Error.

fit = 
  rational with properties:

      NumPorts: 2
      NumPoles: 44
         Poles: [44x1 double]
      Residues: [2x2x44 double]
    DirectTerm: [2x2 double]
         ErrDB: -22.6464

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

[z,p,k,dcgain] = zpk(fit)

z=2×2 cell array
    {43x1 double}    {43x1 double}
    {43x1 double}    {43x1 double}

p=2×2 cell array
    {44x1 double}    {44x1 double}
    {44x1 double}    {44x1 double}

k = 2×2
10⁹ ×

   -2.5743   -0.0556
   -0.6980   -1.3221

dcgain = 2×2

    0.0933   -0.0302
   -1.1079    0.4746

Приспособьте Peaks и овраги в `rational` Объект

Скрипт Open Live Script

Создайте объект S-параметров из заданного файла S2P.

S = sparameters('sawfilterpassive.s2p');
f = S.Frequencies;

Создайте rational объект с допуском -40 дБ.

fit = rational(S,-40);

Сравните подгонку к данным. Вы видите отклонения в меньших значениях на полулогарифмическом графике.

dresp = freqresp(fit,f);
plot(f,20*log10(abs(squeeze(S.Parameters(2,1,:)))),...
    f,20*log10(abs(squeeze(dresp(2,1,:)))),f,20*log10(abs(squeeze(S.Parameters(2,1,:)-dresp(2,1,:)))))
title('Default Fitting for sawfilterpassive.s2p');
ylabel('dB');
xlabel('Frequency (Hz)');
legend('Data','Fit','Error','Location','northwest');

Figure contains an axes. The axes with title Default Fitting for sawfilterpassive.s2p contains 3 objects of type line. These objects represent Data, Fit, Error.

Создайте rational объект с 'ErrorMetric' установите на 'Relative' соответствовать и peaks и оврагам.

rfit = rational(S,-40,'ErrorMetric','Relative');

Сравните подгонку к данным. Peaks и овраги адаптированы.

rresp = freqresp(rfit,f);
figure(2)
plot(f,20*log10(abs(squeeze(S.Parameters(2,1,:)))),...
    f,20*log10(abs(squeeze(rresp(2,1,:)))), f, 20*log10(abs(squeeze(S.Parameters(2,1,:)-rresp(2,1,:)))));
title('Relative Error Fitting for sawfilterpassive.s2p');
ylabel('dB');
xlabel('Frequency (Hz)');
legend('Data','Fit','Error','Location','northwest');

Figure contains an axes. The axes with title Relative Error Fitting for sawfilterpassive.s2p contains 3 objects of type line. These objects represent Data, Fit, Error.

Проигнорируйте низкоуровневый шум в более подходящих данных

Скрипт Open Live Script

Создайте объект S-параметров из заданного файла S2P.

S = sparameters('passive.s2p');
f = S.Frequencies;
data = S.Parameters;

Обнулите одни из элементов данных.

data(2,2,:) = 0;

Создайте rational объект с допуском -40 дБ.

fit = rational(f,data,-40);

Сравните подгонку к данным. Подгонка и данные соответствуют тесно.

xresp = freqresp(fit,f);
figure(3)
plot(f,abs(squeeze(data(2,1,:))),f,abs(squeeze(xresp(2,1,:))))

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line.

Добавьте шум в данные и создайте rational объект.

rng(1);
noisyData = data + 1e-4 * rand(size(S.Parameters));
nfit = rational(f,noisyData,-40);

Сравните подгонку к данным с шумом. Шум не может быть адаптирован, потому что это - данные с подгонкой высшего порядка с худшей ошибочной метрикой.

nresp = freqresp(nfit,f);
figure(4)
plot(f,abs(squeeze(noisyData(2,2,:))),f,abs(squeeze(nresp(2,2,:))))

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line.

Создайте rational объект с уровнем шума -60 дБ и график подгонка. Монтер игнорирует низкоуровневый шум.

ffit = rational(f,noisyData,-40,'NoiseFloor',-60);
fresp = freqresp(ffit,f);
figure(5)
plot(f,abs(squeeze(noisyData(2,2,:))),f,abs(squeeze(fresp(2,2,:))))

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line.

Смотрите также

rationalfit

Введенный в R2020a

Документация

rational

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Входные параметры

`freq` — Неотрицательные частоты
вектор

`data` — Сетевые данные о параметре
вектор | 2D массив | трехмерный массив

`tol` — Допуск относительной погрешности
скаляр

`s` — S-параметры N-порта
N-by-N матрица элементов S

Свойства

`'Tolerance'` — Допуск относительной погрешности
`-40 dB` (значение по умолчанию) | скаляр

`'TendsToZero'` — Поведение пригодных для больших S-параметров
`true` (значение по умолчанию) | `false`

`'MaxPoles'` — Максимальное количество полюсов
1000 (значение по умолчанию) | скалярное неотрицательное целое число

`'ErrorMetric'` — Ошибочные метрики в `rational` объект
`'default'` (значение по умолчанию) | `'Relative'`

`'NoiseFloor'` — Игнорирует низкоуровневый шум в данных
`-inf` (значение по умолчанию) | скаляр

`'Display'` — Параметры отображения для алгоритма подбора
`'off'` (значение по умолчанию) | `'on'` | `'plot'` | `'both'`

Функции объекта

Примеры

Подходящий `passive.s2p` Файл

Нули, полюса, усиление и усиление DC подгонки

Приспособьте Peaks и овраги в `rational` Объект

Проигнорируйте низкоуровневый шум в более подходящих данных

Смотрите также

Документация RF Toolbox

Поддержка

Документация

rational

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Входные параметры

freq — Неотрицательные частоты вектор

data — Сетевые данные о параметре вектор | 2D массив | трехмерный массив

tol — Допуск относительной погрешности скаляр

s — S-параметры N-порта N-by-N матрица элементов S

Свойства

'Tolerance' — Допуск относительной погрешности -40 dB (значение по умолчанию) | скаляр

'TendsToZero' — Поведение пригодных для больших S-параметров true (значение по умолчанию) | false

'MaxPoles' — Максимальное количество полюсов1000 (значение по умолчанию) | скалярное неотрицательное целое число

'ErrorMetric' — Ошибочные метрики в rational объект 'default' (значение по умолчанию) | 'Relative'

'NoiseFloor' — Игнорирует низкоуровневый шум в данных -inf (значение по умолчанию) | скаляр

'Display' — Параметры отображения для алгоритма подбора 'off' (значение по умолчанию) | 'on' | 'plot' | 'both'

Функции объекта

Примеры

Подходящий passive.s2p Файл

Нули, полюса, усиление и усиление DC подгонки

Приспособьте Peaks и овраги в rational Объект

Проигнорируйте низкоуровневый шум в более подходящих данных

Смотрите также

Документация RF Toolbox

Поддержка

`freq` — Неотрицательные частоты
вектор

`data` — Сетевые данные о параметре
вектор | 2D массив | трехмерный массив

`tol` — Допуск относительной погрешности
скаляр

`s` — S-параметры N-порта
N-by-N матрица элементов S

`'Tolerance'` — Допуск относительной погрешности
`-40 dB` (значение по умолчанию) | скаляр

`'TendsToZero'` — Поведение пригодных для больших S-параметров
`true` (значение по умолчанию) | `false`

`'MaxPoles'` — Максимальное количество полюсов
1000 (значение по умолчанию) | скалярное неотрицательное целое число

`'ErrorMetric'` — Ошибочные метрики в `rational` объект
`'default'` (значение по умолчанию) | `'Relative'`

`'NoiseFloor'` — Игнорирует низкоуровневый шум в данных
`-inf` (значение по умолчанию) | скаляр

`'Display'` — Параметры отображения для алгоритма подбора
`'off'` (значение по умолчанию) | `'on'` | `'plot'` | `'both'`

Подходящий `passive.s2p` Файл

Приспособьте Peaks и овраги в `rational` Объект