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2020年4月27日 (月)

Pythonの高周波系のライブラリ scikit-rfを使ってみる(その4) 評価ボード(EVB)に実装された素子の素の特性をDe-embedで求める。Qucsstudioで元データを作った。

さて次はDeembeddingだ。

まず、素の素子としては、TDKさんのLPFをWebからダウンロードしてきた。

import skrf as rf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
rf.stylely()
LPF=rf.Network('DEA162690LT-5051B1.s2p')
LPF.plot_s_db()

とすると、

Lpf_raw_data

と表示できる。

では、これが評価ボードに乗った想定をQucsstudioで作ってみよう。回路は、マイクロストリップラインがボードにひかれていて、SMAコネクタ相当がLC回路になっているとする。こんな感じ。

Qucs_lpf

この特性は、

LPF_with_EVB.plot_s_db()

とすると、

Lpf_with_evb

がたがたの特性に想定通りなっている。

EVBの左側のポート1の特性は

EVB_port1.plot_s_db()

Evb_port1

のような感じ。

EVBの右側は、、、左側をひっくり返したものなので実はポートの付け替えで作れる。

EVB_port2=EVB_port1.copy()

EVB_port2.renumber([0,1],[1,0])

のような感じで。

ではDe-embedしてみよう。ものすごく簡単に**と.invを使って、

LPF_deembed=EVB_port1.inv**LPF_with_EVB**EVB_port2.inv
LPF_deembed.plot_s_db(show_legend=False)

とするだけ。

結果は、

Lpf_deembed

元の波形が再現できた!

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