הבנה S Parameters

פרמטרים S, או פיזור פרמטרים, הם השפה האוניברסלית של סיווג רשת גבוה.כל אלמנט של S-matrix הוא מספר מורכב שלוכד את האמפולדה ואת מערכת היחסים בין אירוע גל על נמל אחד וגל משתקף או מועבר בנמל אחר.

  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) [15] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) [15] ויקרא י"ד:2 ויקרא:2 ויקרא:2 ויקרא: ויקרא י"ד):
  • (ב) ויקרא י"ד:2 ויקרא:2 ויקרא:2

(ה) פרמטרים אלה נמדדים עם מנתח רשת וקטור (VNA) בתנאים של תנוחה מבוקרת היטב, בדרך כלל 50 ⁇ .VNAs להשתמש בהגדרה מקוצרת הכוללת ניתוק התייחסות מדויק, מושגת לעתים קרובות באמצעות גודל קצר-פתוח של פיזור (SOLT) של מדדי גליציה (SLT) או קו-reect-reect-line (TRL) של אמצעי שימורים (TR) של מדדי-C) של ה-Cliation) הוא מדדי-S-S-S-S-S-C.

נתונים S-parameter מסופקים לעתים קרובות כקבצי אבן מגע (.sNp) המכילים תדירות, גודל, ושלב. קבצים אלה עשויים לכלול שורות מרובות עבור נקודות תדר שונות, וכל שורה מכילה את החלקים האמיתיים והדמיוניים או את הגודל והשלב עבור כל S-parameter. נתונים גולמיים אלה, עם זאת, לא ישירות נותן לך מעגל chematic כי ניתן להשתמש ב- SPICE-typeator הוא מקיף יותר על ידי ספירת של SLTF.

למה מודלים מעגליים דרבי שווים?

מודל מעגלי שווה ערך מתורגם להתנהגות ה- S-parameter מופשטת לרשת קונקרטית של מתנגדים, קפוצים, אינדוקטורים, ולעתים מקורות מבוקרים או קווי שידור.

  • (FLT:0) מהירות הסימולציות: 1FLT:1 מודל חד פעמי פועל פקודות של גודל מהר יותר מאשר סימולציה אלקטרומגנטית מלאה גלי, המאפשרת התאמות עיצוב מהירות ניתוח מונטה קרלו.
  • (FLT:0) תובנה עיצוב: המחשה של ההרחבה 1 (ראה קיבול) עם התנגדות סדרה וחינוך מייד אומר לך תדירות התחדשות עצמית וגורם איכות.אתה יכול לדמיין היכן אפקטים parasitic שולטים וכיצד הם בקנה מידה עם תדירות. לדוגמה, התחדשות עצמית של אינדוק מתגלה לשיא בגודל של חוסר נחיתות; המודל מגלה את המקבילה גורם זה.
  • (FLT:0Systemאינטגרציה:BuildFLT:1 ; SPICE ו סימולטורים איזון הרמוני לצפות מעגלים שווים, לא ⁇ S-parameters, לבצע DC, transient, או לא ליניארי ניתוח.הם מאפשרים ערבוב נתונים של תדירות דו-קיום עם סימולציות זמן-דומיין.זה חשוב במיוחד בעיצובים מעורבים של סימנים, שבו אנלוגי ודיגיטליים חולקים את אותה תת-סטרופה.
  • (FLT:0)Optimization: 1FLT) ניתן לכוון ממדים פיזיים על ידי קישור ערכי RLC המפלט לגיאומטריה.לדוגמה, הגדלת רוחב כדי להפחית את החדירה הופכת לטאטא פשוט.ב סימולטור מסחרי, אתה יכול להגדיר אופטימיזציה כי מאמת את הפרמטרים המודל כדי לעמוד בפרופיל אימפולסיבי.
  • (FLT:0) יכולת: ההרחבה: ⁇ 1:1 ; ניתן לשתף את תת-העיגול המקבילה בין קבוצות וכלים מבלי לדרוש את ההתקנה המדידה המקורית או קבצי Touchstone גולמיים.

שקול קיבול פני השטח נמדד מ 10 MHz עד 20 GHz. גודל S-parameter מראה dip חד בתדירות של כוח-עצמי, אבל כי משטח גולמי אינו מבודד את הסדרה או התנגדות סדרה שווה ערך. על ידי מניעת מעגל שווה ערך - קיבול בסדרה עם אינדוקנס והתנגדות - אתה יכול להפריד את הביצועים intrinic, Csy גם מאפשר את ההשפעה הנוכחית של Eternative.

טרנספורמציות מתמטיות מפתח

הצעד הראשון בבניית מודל מגושם הוא להמיר S-parameters לפרמטרים של שכנוע - פשטות (Z) או הודה (Y) או MAtrices - שניתן לפרש באופן ישיר כסדרה או ענפים מקבילים.עבור רשת דו-פורטהגנוסה (הנחה התייחסות 50 ⁇ ) מבוססים היטב.

  • (ב) [[1924]]]]]]]] [[1924]]]]]] [[1924]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]
  • (ב) [[1924]]]]]]]] [[1924]]]]]] [[1924]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]

(ב) בחירת Y-parameters היא נוחה במיוחד כאשר המעגל הרצוי מכיל ענפים מתפתלים (למשל, קיבול מסימן לקרקע) Z-parameters מתאים אלמנטים של סדרת מקבילה, למעשה אתה עובד עם שניהם, בהתאם לסעיף 9(F) {\displaystyle \ mc} LT1=1=R)}

התאמת S-Parameter נתונים לתפקוד רציונאלי

האתגר המתמטי הליבה הוא להשוות את Y או Z פרמטרים עם פונקציה רציונלית שמתאימה לרשת של קליט. פונקציה רציונלית לוקחת את הטופס

(S) ⁇ ( ⁇ ri /(s − pi) + d + s.

(ב) ב[[1924]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]] ו[[1924]], [[1924]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]], [[[[1924]]]]]], [[1924]]]], [[[[1924]]]]]]]], [[1924]], [[[[1924]]]], [[[[1924]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]]]]]]]], [[19

(ב) אלגוריתם האלגוריתם של גוסטבסן וסמית'אן בשנת 1999 וכעת זמין באופן נרחב ב-FLT:2scikit-rfirph 3, הציג את ה-RF Toolbox של MATLAB, וסימולטורים מסחריים של חברת התקליטים, הפך לשיטת הדומיננטית משום שהיא מנסחת את הבעיה הלא-לינארית כסדרה של בעיות לינאריות לפחות באמצעות פרוטוקולים:

  • בחירת קוטבים ראשוניים, או ביונארית, ממולאת על רצועת התדר או זוגות מורכבים של הדבקה מורכבת. בחירת הקוטב הראשונית המסכן יכולה להאט את ההתכנסות או להוביל למינימה מקומית. A נפוצה היא להציב קטבים ראשוניים בזוג מורכב conjugate עם חלק קטן אמיתי לייצג חזרות.
  • פתרון בעיית קוהרנטיות ליניארית לפחות עבור שאריות ואת האפקטיביות כביכול "sigma" שלב זה משתמש בנתונים בתדר נמדד בכל נקודות כדי לפתור מערכת שנקבעה יתר.
  • העלאת הקטבים על ידי זיהוי אפסים של הפונקציה של הסיגמה. הפונקציה של הסיגמה היא פונקציה רציונלית עזר כי, כאשר מאריך מהמקור, מבודד את המקומות.מציאת אפסים שלה מספק אינדיקטורים חדשים כי התכנסות לעבר הקוטב האמיתי.
  • חזור עד שהקוטבים מייצבים, בדרך כלל בתוך 5-10 היציאות.

לאחר שהקוטבים נמצאים, מודל רציונלי לפחות-squares הסופי פותר מניב את שאריות ואת תנאי האופציונליים d ו e. התוצאה היא מודל רציונלי שבדרך כלל מתאים לנתונים המקוריים בתוך חלק קטן של חלקיק של דיסבל ודרגה של שלב.עבור נתונים רועשים, התאמה משקל או לפני-ממד יכול למנוע את האלגוריתם מעקב אחר חפצים.בפועל, תוך שגיאה על ידי גודל של ניתוח נתונים קטנים (soison פחות מתאים) עבור מבנים קטנים יותר.

הבטחת מעבר ושקיפות

מודל שמתאים ל- S-parameters המדוייק לחלוטין הוא חסר תועלת אם הוא מייצר אנרגיה - כלומר, אם זה לא פאסיביות לא פתורות יכול להיבדק על ידי כך שחייב את כל הקטבים יש חלקים אמיתיים שליליים (עבור מערכת יציבה) וכי החלק האמיתי של מטריצה ההודאה הוא חיובי בכל תדרי הבחינה.

שלב-בי-שלב דוגמה: אימוץ מודל Capacitor

כדי להמחיש את זרימת העבודה, לשקול 100 משטח משטח קרמיקה רב-קרקעי נמדד מ 1 MHz ל 10 GHz עם VNA. קובץ S-parameter הגולמי מראה סנטימטר עמוק בפנים; SIRFLT:02103FLT:1 GHz קרוב 1.5 GHz, המציין את תדירות ה-עצמית.

  1. (ב) ויקרא: ויקרא י"א): "הבאה" (ב) [17], ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  2. (FLT:0) וקטור מתאים: החל בשני קטבים: אחד הקוטב האמיתי עבור אובדן ⁇ נמוך (ESR) וזוג מורכב אחד עבור ההתחדשות.לאחר התאמה, השגיאה המודל נבדק.שגיאה RMS עשוי להיות סביב 0.01 dB. עלייה לשלושה קטבים אם יש צורך לעתים קרובות שלישי אמיתי חוטים ללכוד phsitic נוסף מחבילה.
  3. (ב) [[1924]]]]]] [[1924]]]]]] [[1924]]]]]]]] [[1924]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]
  4. דור ה-FLT:0 (Netlist Generation:FLT:1) כותב תת-התחרכי עם אלמנטים אלה.עבור מודל פשוט, רשת RLC סדרה בין שני הנמלים מספיקה.
  5. (FLT:0)Verification:FLT:1 סימולציה המודל ב סימולטור איזון הרמוני ו overlay את ה- S-parameters מן המדידה המקורית.הגודל והשלב צריכים להסכים בתוך 0.1 dB ו 1 ° עד 5 GHz. בצע בדיקה של זמן-דואוקומה (TDR): התגובה צריכה להראות דיפרזה במיקום ה- capacitance ו 1 ° עד 5 השתקפות לא מזיקה.

דוגמה זו היא פשוטה, אבל מרכיבים אמיתיים לעתים קרובות להציג מספר רב של חזרות ממבנה אלקטרודה פנימי.במקרים אלה, סדר גבוה יותר מתאים עם כמה זוגות מורכבים של פולודים מורכבים נדרש.

זרימת עבודה מעשית ממדיעה למודל

בריחת הפער בין מדידה VNA לבין מודל מעגלים מאומת כולל רצף ממושמע:

  1. (FLT:0)Measurement and calibration: ההרחבה 1 (SOLT, TRL, או ⁇ אלקטרונית) המכסה את טווח התדירות של עניין. החל את ניכוי הנמל או de-embedd כדי להעביר את מטוס ההתייחסות למכשיר תחת בדיקה (DUT מודרני VNAs מאפשר לשמור את הנתונים כקובץ מגע עם דיוק תקין או תיקון מדויק.
  2. (FLT:0Dataייבוא and preprocessing:FLT:1 לטעון את קובץ .s2p לתוך כלי הניתוח שלך. לבדוק עבור ספייק רעש, שלב עטיפה, ו סיבתיות על ידי בחינת התגובה זמן-דומיין באמצעות שינוי פורסט הפוך. Smooth או truncate נתונים בשוליים של הלהקה אם יש צורך.זה טוב לבדוק את האמיתי ואת הדמיון עבור חלקים מורכבים - רכיב פסיבי של חלק בלתי-אימפולסיבי צריך להיות חלק אמיתי של ממש לא-אימפולסיבי.
  3. (FLT:0) הסכמה ל- Y או Z פרמטרים: FIRLT:1 , בחר את סוג הפרמטר המתאים ביותר לטופולוגיה המעגלית הצפויה.עבור DUT המחוברת ל-Y, Y-parameters הם טבעיים; עבור אלמנט סדרה, Z-parameters מועדפים.עבור רשת של שני תחומים, אתה יכול גם להמיר פרמטרים היברידיים או ABCD אם יש צורך.
  4. (ב) [17]5 , אלגוריתם מתאים עם מספר משפטי של קטבים: להגדיל את ההזמנה עד לשגיאה שורש-mean-quare בין המודל הרציונלי לבין הנתונים הוא מתחת -40 dB או עד למגבלות עובריות מעשיות מגיעות.
  5. (ב) עיין ואכיפה: (ב) , (ב) , עיין ב'התב" (ב) , ויקרא י"ד): 2) כדי להבטיח מודל יציב.
  6. דור ה-FLT:0 (Netlist Generation:FLT:1 Map Fallss and Livingues to RLC רכיבים וכותבים רשימה חברתית של פלטפורמות רבות מציעים פונקציה "Generate Equivalent Circuit" שיוצרת בלוק תת-קרקעי עם פרמטרים.
  7. (ב) ⁇ :0) ⁇ :0; ⁇ 1:1 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

עבור ייצור גבוה כרכים, זרימת עבודה זו יכולה להיות אוטומטית באמצעות תסריטים. Python עם scikit-rf יכול לקרוא קבוצה של קבצי Touchstone, מודלים מתאימים, ייצוא נטורליסטים, הבטחת איכות מודלים עקבית.

כלים ותוכנות

מגוון של כלי קוד מסחריים ופתוחים תומכים בזרימת העבודה הזו:

  • (FLT:0)Felople Generator:1 (BSMG) "ADSsight ADSearFLT:2": 3 "Broadband SPICE Model Generator" (BSMG) משתמש ב-Virtative כדי ליצור מודלים SPICE ישירות מהנתונים S-parameter.הוא משלב בצורה חלקה עם מעגלים וסימולטורים אלקטרומגנטיים ותומכת בעיכובים עבור חיבורים ארוכים.
  • (ב) [ה]ה'[דרוש מקור]: [ה] [ה]] [ה]] [ה'] [ה']]'[ה']'[ה']'[ה']'[']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה'[ה']']'[ה']'[ה']'[ה'[ה']']'[ה'[ה']']'[ה'[ה']'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה']']'[ה'[ה'[ה'[ה']']']']'[ה']']'[ה'[ה'[ה'[ה']']']']']'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה']']'[ה'[ה']'['[ה'[ה'[ה']']'[ה']']'['['['[']'['['
  • (FLT:0)ANSYS HFSS:FLT:1ir בעוד בעיקר מפתיר EM, HFSS יכול לייצא מודלים מעגליים מקבילים באמצעות ממשק "Circuit" שלה או דרך הקוסם מודל S-parameter, יצירת תת-מחלקה בפורמט SPICE.
  • (הופנה מהדף ⁇ :0) ,00 (FalLT:1 ; ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) [15] ,0) ,MATLAB RF Toolbox: FLT:1 הפונקציה (FLT 3: 3) מספקת יישום מובנה של אלגוריתם מתאים וקטורת, בעוד ש-FLT:4 לאכוף את הפסיביות.

עבור מהנדסים המעדיפים גישה מתוכמת לחלוטין, פיסול בשילוב עם סופר נטורליסט יכול להשתלב לתוך צינור אינטגרציה מתמשך, לייצר מודלים באופן אוטומטי עבור כל רכיב נמדד.מערכת פייתון גם מאפשר חיבור קל למאגרי מידע ומערכות בקרה גרסאות, המאפשר מעקב מודל.

אימות וסירוב

מודל הוא רק טוב כמו אימותו. מעבר לעיכוב פשוט של עקבות S-parameter, אימות קפדני כולל:

  • גודל וקטור (EVM): ההרחבה 1 (FLT:0) ,הגדיל את ההבדל בין ה- S-parameters המקורי וסימולציה.ביישומים קריטיים, EVM מתחת ל- 50 dB עשוי להיות נדרש. השתמש במדדי שגיאה מופחתת במשקל אם להקות מסוימות חשובות יותר.
  • (FLT:0Groupעיכוב התאמה:FLT:1 שלב דיוק הוא חיוני עבור מערכות הדופק ודיגיטליות.P. Plot העיכוב קבוצתי הנגזר משני סטי הנתונים כדי לתפוס שגיאות פיזור. עיכובים קבוצתיים לעתים קרובות מצביעים על תקלות גבוהות מאוד ⁇ . A Common קבלה קריטריון הוא פחות מ 1% בעיכוב קבוצתי בתוך הלהקה התפעולית.
  • (ב) ⁇ (ב"א): ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (FLT:0) יכולת על טמפרטורה והטיה: FLT:1 אם המדידה שלך כוללת גורים סביבתיים, ודא כי המודל המפלט נשאר סביר מבחינה גופנית.מודל הדורש ערכים מנוגדים שליליים בתנאים מסוימים הוא חשוד.
  • (FLT:0Cross-validation: FIRLT:1) יש כמה נקודות תדירות במהלך התאמה והשוואה תחזיות נגד נתונים לא מנוצלים אלה.טכניקה זו שומרת מפני התאמה יתר. גישה טיפוסית היא להשתמש ב-90% מהמידע עבור התאמה ו -10% עבור אימות, ולאחר מכן לסובב את החלוקה.

אם המודל הראשוני נכשל, להחזיר את הסדר המתאים, להוסיף נקודה DC (התועדה ממדידות בתדר נמוך), או להירגע מגבלות מעבר מעט ולאחר מכן מחדש כוח.לעתים קרובות עלייה צנועה בסדר מודל משפרת באופן דרמטי את ההתאמה ללא קדמיות הקרבה.בנוסף, לשקול גם הסרת נתונים רועשים בשוליים של הלהקה, במיוחד אם VNA הציגה טווח דינמי נמוך שם.

מלכודות נפוצות ועיסוקים טובים

אפילו מתרגלים מנוסים נתקלים במכשולים.ההנחיות הבאות עוזרות להימנע מהטעויות הנפוצות ביותר:

  • (FLT:0)Flor calibration: FLT:1 , Residual Directivity, מקור, וטעמת טעינה מעוותת S-parameters.תמיד להשתמש ב calibration טרי ולוודא עם תקן ידוע של thru. השתמש בדיקת קלליברציה (למשל, מדידת קצר או פתוח) לפני רכישת נתונים.
  • (FLT:0) רוחב פס בלתי אפשרי: FLT:1 הדגם המוציא מפרשים בצורה גרועה מחוץ לטווח התדר הממדד. Measure מעבר ללהקת הריבית כך שהאלגוריתם המתאים יכול ללכוד כראוי התנהגות רול-off.אם אפשרי, להאריך מדידות ל- DC באמצעות מנתח אימפולסיבית נמוך או על ידי ביטול המגמה הנמוכה.
  • (FLT:0) מתאים: 1FLT יותר מדי קטבים יכולים ללכוד רעש מדידה, יצירת תנודות לא פיזיקליות.התחל עם הזמנה נמוכה ולהגדיל בהדרגה, התבוננות ברמת השגיאה. השתמש בקריטריונים מידע (AIC, BIC) כדי לבחור את ההזמנה האופטימלית. A כלל של אצבע: אין להשתמש יותר מפול אחד לחזרות גלויות בנתונים.
  • (FLT:0) אבחון התנהגות DCRE:FLT:1 Capacitors ב DC הם מעגלים פתוחים, ומחנכים הם קצרים.הוספת נקודה סיינטטית DC (למשל, תנופה אינסופית עבור capacitor, אפס עבור אינדוקטור) מעצימים את ההתאמה ומשפר דיוק נמוך.
  • (FLT:0) בהנחה של טופולוגיה קבועה: ההרחבה 1 (A shunt capacitor) עשויה לדרוש סדרה של הוראת תדרים גבוהים; מודל מקביל פשוט נכשל מעבר לזיכרון עצמי.Let the Dataכתיב את הצורך באלמנטים פרציטיים מסדר גבוה יותר, תמיד לבדוק את הפונקציה הרציונלית המתאימה כדי לראות אם ניצוצות נוספות.
  • (FLT:0) אכיפה פסיבית: FIRLT:1) מודל קל מאוד לא פאסיבי עשוי לתפקד בסימולציה ליניארית אבל לגרום לכישלונות התכנסות בניתוחים טרנספורמטיביים או הרמוניים.תמיד לבדוק ולאכוף פסיביות לפני סיום המודל. כלים כמו scikit-rf לספק פונקציות כדי לזהות ולתקן הפרות פסיביות עם השפעה מינימלית על דיוק.
  • (FLT:0) אבחון של שינויים בתהליך: FLT:1 אם הרכיב הוא מריצה הפקה, לשקול ריאציות אצווה-to-batch. Fit a Worst-case או סטטיסטי באמצעות מדידות מרובות.לדוגמה, למדוד עשרה קיבולים, להתאים מודל נומינאל, ולאחר מכן לחלץ את הסטייה הסטנדרטית של ערכי RLC.

שיקולים מתקדמים: אפקטים מחוסנים ומודלים של Broadband

כאשר הממדים הפיזיים של המכשיר הופכים לחלק משמעותי של אורכי גל, אלמנטים פשוטים לא יכולים ללכוד את הטבע מבוזר. במקרים כאלה, ההתאמה הרציונלית חייבת לכלול תנאי עיכוב.

(ב) ⁇ eph:0) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

(ה) עיין בהוראות (ב) ב[[1924]], ב[[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]] [[[[1924]]]]]]]] [[[[1924]]]]]] [[[[1924]]]]]]]] [[[[1924]]]]]], [[[[1924]]]]]] [[[[1924]]]]]]]] [[[[[[1924]]]]

עבור מדידות פס רחב מאוד מ DC עד 110 GHz, מודל רציונלי יחיד עשוי להיאבק בשל מגוון דינמי רחב של גודל ושלב.חלוקת טווח התדר לפסים תת-קרקעיים ותפרים מודלים עם מעברים חלק יכול לשמר דיוק מבלי לדרוש ספירת פולוט גבוהה באופן לא מעשי. Vector-fit-fit-fiting כי השימוש בתדירות תלוי משקל יכול גם להדגיש את הקצוות שבו הוא קשה ביותר כדי לעבור גישה מתקדמת של זוג מתאים אחר, אז, אז, כלומר, כלומר, הוא יעיל יותר, אשר מופעלת, לאחר מכן, הוא מסוגל להשתמש בטכניקה מורכבת של שיטות מדידה גבוהה.

עבור מבנים פסיביים כמו זוגות ומסננים, המעגל המקביל יכול להיות מעודן עוד על ידי אכיפת סימטריה או ריבוניות. כלי מסחרי לעתים קרובות לאפשר למשתמש להגביל את ההתאמה כדי להבטיח רשת פסיבית, סיבתית, פיזית ריאלית באמת, המטרה הסופית היא לייצר מודל שלא רק תואם את המדידות של אלקטרו-ממדית, אלא גם מציית לחוקי הפיזיקה.כאשר נעשה שימוש בסימולציות ברמת המערכת, מודלים כאלה להבטיח כי התנהגות לא-אווירית יעילה יותר, היא יעילה יותר, כלומר, בין לחץ מדויק יותר, לבין איזון מדויק יותר, דרך לחץ דם מדויק יותר, הוא יעיל יותר, הוא יעיל יותר, דרך לחץ דם מדויק יותר, הוא יעיל יותר, תוך כדי שינוי אלקטרו-מחדש, הוא מטווח, תוך כדי שינוי פיזיקלימי, תוך כדי איזון מדויק יותר, תוך כדי שינוי פיזיקלימי, תוך כדי שינוי יעיל יותר, תוך כדי איזון מדויק יותר, תוך כדי שינוי יעיל יותר, תוך כדי שינוי יעיל יותר, תוך כדי שינוי יעיל יותר, תוך כדי שינוי יעיל יותר, תוך כדי שינוי יעיל יותר, תוך כדי שינוי יעיל יותר, תוך כדי שינוי יעיל יותר, תוך כדי שינוי יעיל יותר, תוך כדי שינוי יעיל יותר, תוך כדי שינוי יעיל יותר, באמצעות ניתוח יעיל יותר, תוך כדי שינוי פיזיקלימי, תוך כדי שינוי יעיל יותר, אלא