近年来，随着人工智能技术的兴起，像人工神经网络（ANN）这样的新型建模方法正为射频器件仿真开辟新路径。借助自动化和AI技术，就能利用这些“沉睡”的测试数据建立先进的仿真模型，从而推动设计效率和准确性大幅提升。
我的同事，研发经理Matt特意录制了一个视频，展示如何借助 Keysight ADS和其最新发布的 Load Pull Data GUI插件，构建一条从“测试数据”到“仿真模型”的自动化流程。
想象一下，您可以几分钟内完成以下操作：
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合并不同格式的测试文件
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统一数据结构并可视化处理异常点
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一键生成仿真模型并完成验证
而这些，甚至无需Python 编程能力。
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【数据处理】
从杂乱的数字到可视化，只需几步
本次演示使用的是 Qorvo 公司公开发布的 GaN 器件实测数据，数据由博宸微波系统测量，采用 LPC 文件格式。打开其中 915MHz 的测试文件可以看到，其数据结构十分复杂，并不适合直接用于模型提取。
Keysight 提出了一个名为“Pipeline Data Tools”的 Python 框架，定义了通用的数据结构标准。它可以将各种负载牵引数据格式（不论来源如何）统一到一个可建模的数据结构中，极大简化了数据整合、转换、可视化和建模的整个流程。
用户可以通过两种方式使用这一工具：
1
使用 Python 脚本灵活调用
（适合复杂情况以及Python高端玩家）；
2
直接通过 ADS 插件图形界面完成操作
（适合简单情况和不想编程的用户）。
整个建模流程简单直观。
安装插件后，ADS 软件界面中会出现新的操作菜单：
首先，选择“读取多文件”，导入4个不同频点的测试数据。
系统会自动合并这些数据集，并将测量值定义为变量。双击即可查看数据结构，其中包含三个关键索引：源功率、反射系数和频率。
接下来，用户可以绘制如功率附加效率（PAE）曲线，并插值到1dB增益压缩点进行分析。
这个过程不仅是可视化检查，也有助于发现测试数据中的问题。
【仿真建模】
三种AI/ML模型，满足场景需求
完成数据清理后，即可进入建模环节。
工具提供三种建模方案：
Lookup模型：基于原始数据构建ANN模型，模拟速度快，适合数值计算场景；
Tone模型：感知输入条件并生成电压信号，适合输出匹配网络设计；
Wave模型：高级建模方式，通过ANN还原输入/输出波形，适用于非线性建模。
提取模型仅需几分钟。仿真运行后，系统会自动遍历所有测试条件，并绘制出仿真与实测数据的对比图。
从图中可以看到，模型输出功率与实测曲线高度吻合，精度令人满意。
最后，视频还展示了如何利用这个模型，在 Rogers 基板上使用贴片器件优化宽带输出匹配网络，进一步演示如何将模型融入实际设计。
这就是从“测试数据回收站”到“可部署仿真模型”的蜕变蝶化过程。
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