рациональный

Выполнение рациональной подгонки к сложным частотно-зависимым данным

Описание

Используйте rational объект и интерполяционный алгоритм для создания рационального соответствия частотно-зависимым данным.

Комплексные частоты задаются уравнением:

$\begin{array}{l} F (s)_{}^{} \frac{_{}}{_{}} \\ =∑k=1nCks−Ak+Dwhere, s = j \\ \times 2āfC − \\ residureA − polesD − \end{array}$ прямой член

Создание

Синтаксис

fit = рациональный (freq, данные)

fit = рациональный (ые)

fit = рациональный (___, tol)

[fit, error] = рациональный (___)

fit = рациональный (___, имя, значение)

Описание

fit = rational(freq,data) возвращает рациональный объект со сложными частотами с использованием заданного частотного вектора и данных параметров сети.

пример

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

fit = rational(___,tol) возвращает рациональный объект fit это соответствует относительному допуску ошибки. Определить tol после любой комбинации входных аргументов из предыдущих синтаксисов.

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

пример

fit = rational(___,Name,Value) задает свойства, используя одну или несколько пар имя-значение. Например, fit = rational(s,'Tolerance',-34)устанавливает относительный допуск ошибки в децибелах для fit. Укажите пары имя-значение после любого из входных аргументов из предыдущих синтаксисов.

Входные аргументы

развернуть все

`freq` - неотрицательные частоты
вектор

Неотрицательные частоты, определяемые как вектор неотрицательных частот в Гц.

Типы данных: double

`data` - Данные параметров сети
вектор | 2-е множество | 3D множество

Данные параметров сети, указанные как вектор, массив 2-D или массив 3-D. Длина значений данных должна быть равна длине значений частоты.

`tol` - Относительная погрешность
скаляр

Относительный допуск ошибки, заданный как скаляр, меньший или равный нулю. tol значение задает входные данные для 'Tolerance' собственность.

Типы данных: double

`s` - S-параметры N-порта
Матрица N-на-N элементов S

S-параметры N-порта, определяемые как матрица N-на-N элементов S, совместно использующих идентичные полюса.

Свойства

развернуть все

`'Tolerance'` - Относительная погрешность
`-40 dB` (по умолчанию) | скаляр

Относительный допуск ошибки, заданный как скаляр, меньший или равный нулю.

Типы данных: double

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

Поведение посадки для больших S-параметров, указанных как true или false. Когда true, прямой член в аппроксимации устанавливается равным нулю, так что рациональная аппроксимация F(S) стремится к нулю, когда S приближается к бесконечности. Когда false, допускается ненулевой прямой член.

Типы данных: logical

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

Максимальное число полюсов, указанное как скалярное неотрицательное целое число.

Типы данных: double

`'ErrorMetric'` - Метрики ошибок в `rational` объект
`'default'` (по умолчанию) | `'Relative'`

Метрики ошибок в rational объект, указанный как один из следующих:

При указании 'ErrorMetric' как 'default', rational объект распределяет ошибку равномерно.
При указании 'ErrorMetric' как 'Relative', rational объект подходит как для пиков, так и для впадин или получает меньшую ошибку для меньших значений.

Типы данных: char

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

Игнорирует низкоуровневый шум в данных, указанный как скаляр.

Пример: 'NoiseFloor',-60

Типы данных: double

`'Display'` - Параметры отображения для алгоритма подгонки
`'off'` (по умолчанию) | `'on'` | `'plot'` | `'both'`

Отображение опций алгоритма подгонки рационального объекта, указанных как одно из следующих:

'off'- Нет дисплея
'on'- Печатная информация
'plot'- Графики хода интерполяции
'both'- Как печатная информация, так и сюжеты.

Типы данных: char

Функции объекта

`timeresp`	Временной отклик для рационального объекта и `rationalfit` объект функции
`stepresp`	Реакция ступенчатого сигнала для рационального объекта и `rationalfit` объект функции
`freqresp`	Частотная характеристика рационального объекта и `rationalfit` объект функции
`pwlresp`	Расчет временной характеристики кусочно-линейного входного сигнала
`impulse`	Импульсная характеристика для объекта рациональной функции
`ispassive`	Вернуть значение true, если `rationalfit` выход пассивен на всех частотах
`makepassive`	Обеспечение пассивности `rationalfit` выход или рациональный объект
`passivity`	Пассивность графика N-by-N `rationalfit` вывод функции
`generateSPICE`	Создать файл SPICE из `rationalfit` S-параметров

Примеры

свернуть все

Подгонка `passive.s2p` Файл

Открыть сценарий в реальном времени

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

S = sparameters('passive.s2p');

Выполните рациональную подгонку S-параметров.

fit = rational(S);

Нули, полюса, коэффициент усиления и коэффициент усиления по постоянному току

Открыть сценарий в реальном времени

Создание объекта S-Parameters из файла с именем default.s2p. Выполните рациональную подгонку 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, коэффициент усиления и коэффициент усиления постоянного тока 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

Вписать вершины и долины в `rational` Объект

Открыть сценарий в реальном времени

Создайте объект S-параметров из указанного файла S2P.

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

Создать rational объект с допуском -40 дБ.

fit = rational(S,-40);

Сравните соответствие с данными. Отклонения при меньших значениях можно увидеть 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.

Создать rational объект с 'ErrorMetric' установить в значение 'Relative' для соответствия как вершинам, так и долинам.

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

Сравните соответствие с данными. Установлены вершины и долины.

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.

Игнорировать низкоуровневый шум в данных монтажника

Открыть сценарий в реальном времени

Создайте объект S-параметров из указанного файла S2P.

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

Установите нулевое значение для одной из записей данных.

data(2,2,:) = 0;

Создать rational объект с допуском -40 дБ.

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

Сравните соответствие с данными. Посадка и данные тесно совпадают.

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.

Добавление шума к данным и создание rational объект.

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

Сравните соответствие данным с шумом. Шум не может быть установлен, так как это данные с более высоким порядком посадки с худшей метрикой ошибки.

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.

Создать rational объект с шумовым полом -60 dB и постройте график посадки. Слесарь игнорирует низкий уровень шума.

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.

См. также

rationalfit

Представлен в R2020a

Документация

рациональный

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Входные аргументы

`freq` - неотрицательные частоты
вектор

`data` - Данные параметров сети
вектор | 2-е множество | 3D множество

`tol` - Относительная погрешность
скаляр

`s` - S-параметры N-порта
Матрица N-на-N элементов S

Свойства

`'Tolerance'` - Относительная погрешность
`-40 dB` (по умолчанию) | скаляр

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

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

`'ErrorMetric'` - Метрики ошибок в `rational` объект
`'default'` (по умолчанию) | `'Relative'`

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

`'Display'` - Параметры отображения для алгоритма подгонки
`'off'` (по умолчанию) | `'on'` | `'plot'` | `'both'`

Функции объекта

Примеры

Подгонка `passive.s2p` Файл

Нули, полюса, коэффициент усиления и коэффициент усиления по постоянному току

Вписать вершины и долины в `rational` Объект

Игнорировать низкоуровневый шум в данных монтажника

См. также

Документация инструментария RF

Поддержка

Документация

рациональный

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Входные аргументы

freq - неотрицательные частоты вектор

data - Данные параметров сети вектор | 2-е множество | 3D множество

tol - Относительная погрешность скаляр

s - S-параметры N-порта Матрица N-на-N элементов S

Свойства

'Tolerance' - Относительная погрешность -40 dB (по умолчанию) | скаляр

'TendsToZero' - Поведение соответствия для больших S-параметров true (по умолчанию) | false

'MaxPoles' - Максимальное количество полюсов 1000 (по умолчанию) | скалярное неотрицательное целое число

'ErrorMetric' - Метрики ошибок в rational объект 'default' (по умолчанию) | 'Relative'

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

'Display' - Параметры отображения для алгоритма подгонки 'off' (по умолчанию) | 'on' | 'plot' | 'both'

Функции объекта

Примеры

Подгонка passive.s2p Файл

Нули, полюса, коэффициент усиления и коэффициент усиления по постоянному току

Вписать вершины и долины в rational Объект

Игнорировать низкоуровневый шум в данных монтажника

См. также

Документация инструментария RF

Поддержка

`freq` - неотрицательные частоты
вектор

`data` - Данные параметров сети
вектор | 2-е множество | 3D множество

`tol` - Относительная погрешность
скаляр

`s` - S-параметры N-порта
Матрица N-на-N элементов S

`'Tolerance'` - Относительная погрешность
`-40 dB` (по умолчанию) | скаляр

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

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

`'ErrorMetric'` - Метрики ошибок в `rational` объект
`'default'` (по умолчанию) | `'Relative'`

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

`'Display'` - Параметры отображения для алгоритма подгонки
`'off'` (по умолчанию) | `'on'` | `'plot'` | `'both'`

Подгонка `passive.s2p` Файл

Вписать вершины и долины в `rational` Объект