Google Colab(Colaboratory)でPythonの高周波用ライブラリscikit-rfを使う(1)まずは準備とTouchstone形式でSパラメータファイルを読み込んでdB表示をする。事例はMarki MicrowaveのQuadplexer(4バンド分離）のs5pを使う。

Pythonの高周波用ライブラリscikit-rfはいろんな人にお勧めしている。最新バージョンはv1.3.0で、IEEEP370 de-embeddingやmultiline TRLも実装されてより使いやすくなった。

https://scikit-rf.readthedocs.io/en/latest/index.html

ただ、Python環境を作るのに苦戦している人も結構いて、またvenvで仮想環境を作るのも敷居が高いという話も聞く。

そこで、Pythonと有名なパッケージ（NumPy, Matplotlib, SciPy, Pandasなどなど）とAI関連のパッケージがすでに入っていて、Googleのアカウントさえあればだれでも使えるGoogle Colab(Colaboratory)を使って簡単に試せるようにしてみる。GPUやTPUも使えて、Googleドライブとも接続できて便利。さらにGoogleのAI、Geminiも搭載されていて分からなくなったら質問できるし、コードの続きを推定もしてくれる。

https://colab.research.google.com/?hl=ja

ただし、残念ながらscikit-rfは入っていない。でも使うようにできる方法はあるので1からやってみる。

まずリンクを開き、ファイル→ドライブの新しいノートブックを選ぶとUntitled0.ipynbというファイルができる。名前をここではscikitrf-01.ipynbに変更した。

こんな画面になっているはず。まさにJupyter Notebookと同じような画面になる。セルにプログラムを入力してSHIFT＋ENTERで実行できる。

まずは!pip install scikit-rfとする。これでscikit-rfがインストールできる。ただしいったん閉じると消えてしまうことに注意。

これを毎回やらないといけない（Googleドライブに保存する方法があるがそれはまた別の機会に）。そんなに時間はかからない。

次はGoogleドライブをマウントする。

from google.colab import drive

drive.mount('/content/drive')

とする。このノートブックは"/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/"に保存されている。

必要なパッケージをインポートする。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import skrf as rf

さて、いつも例題にTDKさんのSパラメータを使っているが、今回はMarki MicrowaveのQuadplexer(1つのアンテナからの入力は4つに分ける）を使う。

https://markimicrowave.com/products/surface-mount/diplexers/mmpx-00002psm/

このファイルをGoogleドライブに置き、以下のようにしてTouchstoneフォーマットのSパラメータが読み込める。

path = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/"

ntwk = rf.Network(path + "MMPX-00002PSM.s5p")

これだけ。簡単！

dB表示で図示するにはntwk.plot_s_db()だけでＯＫだが…

何も指定しないと全部表示されてしまう。必要なものだけ表示するには

ntwk.plot_s_db(m=1, n=0)のようにする。注意する点としてはm, n はＳmnの添え字を表すが、1から始まるのではなく0始まり。

なのでS21を表示させたかったらm=1, n=0にする。ここではS21,S31,S41,S51をプロットしてみる。

確かにQuadplexerになってる。ただ周波数の単位がHzでe+10がごちゃごちゃしている。

周波数だけ変換してもいいのだが、読み込むときに単位を設定するのが簡単。f_unitを使う。

ntwk = rf.Network(path + "MMPX-00002PSM.s5p", f_unit="GHz")

予期した通りの結果になった。またrf.stylely()というのを使うともうちょっとすっきりしたグラフになる。

Y軸の範囲を変えたいときはmatplotlibのplt.ylim範囲を使えばいい。

あと便利なのはntwk["0-10ghz"]みたいに直接周波数を使ってスライシングできる。

ここまでをまとめてテキストデータにしておく。

!pip install scikit-rf

from google.colab import drive

drive.mount('/content/drive')

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import skrf as rf

rf.stylely()

path = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/"

ntwk = rf.Network(path + "MMPX-00002PSM.s5p", f_unit="GHz")

ntwk.plot_s_db(m=1, n=0)

ntwk.plot_s_db(m=2, n=0)

ntwk.plot_s_db(m=3, n=0)

ntwk.plot_s_db(m=4, n=0)

plt.ylim(-100, 0)

たったこれだけでなかなかきれいな表示ができる。次はスミスチャートを描いてみよう。