Pythonのscikit-rfライブラリを使用して、.s2pファイルからMasonの単方向電力利得（U）を計算し、fmaxを推定するためのスクリプト例を紹介します。
この手法は、SIGLENT以外のアンリツやキーサイトなど、メーカーを問わずVNAから出力された標準的なTouchstone形式のファイルに適用可能です。
1. 準備：ライブラリのインストール
事前に以下のライブラリが必要です。
pip install scikit-rf matplotlib numpy
2. Pythonスクリプト例
このスクリプトでは、.s2pファイルを読み込み、各周波数ポイントでの$U$をデシベル単位で計算してプロットします。
import skrf as rf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 1. .s2pファイルの読み込み
# 'device_data.s2p' をお手持ちのファイル名に変更してください
network = rf.Network('device_data.s2p')
# 2. Masonの単方向電力利得 (U) の計算
# scikit-rf の内部関数 unilateral_gain を使用します
U_linear = network.unilateral_gain
U_db = 10 * np.log10(U_linear)
# 周波数データの取得 (HzからGHzへ変換)
freq_ghz = network.f / 1e9
# 3. プロット
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.semilogx(freq_ghz, U_db, label="Mason's Unilateral Gain (U)", color='blue', linewidth=2)
# 0dBのライン（fmaxの基準）
plt.axhline(0, color='red', linestyle='--', label='0 dB (fmax point)')
# グラフの整形
plt.title('CNT-TFT RF Performance: Mason\'s Unilateral Gain')
plt.xlabel('Frequency [GHz]')
plt.ylabel('Gain [dB]')
plt.grid(True, which="both", ls="-", alpha=0.5)
plt.legend()
# 4. 簡易的なfmaxの自動計算 (0dB付近のデータを線形補完)
try:
# U=1 (0dB) となる周波数を探す
# 実際には高周波側の -20dB/dec 領域で外挿する必要があります
f_max_idx = np.argmin(np.abs(U_db))
f_max_guess = freq_ghz[f_max_idx]
print(f"Estimated f_max (from data): {f_max_guess:.2f} GHz")
except:
print("f_max is outside the measured frequency range.")
plt.show()
3. 実務的な解説：スクリプトのポイント
network.unilateral_gain
scikit-rfに標準実装されているこの関数は、前述のSパラメータを用いた複雑な等価式を内部で自動計算します。これにより、自分で$K$係数などを計算して合成する手間が省けます。
外挿（Extrapolation）の追加
CNT-TFTの測定帯域が不足している場合、高周波側のデータに対して傾き $-20\text{ dB/dec}$ でフィッティングを行う必要があります。
その場合は、numpyのpolyfitを用いて以下のように追加処理を行います。
# 高周波側の特定の範囲（例：5GHz〜10GHz）でフィッティング
mask = (freq_ghz > 5) & (freq_ghz < 10)
log_f = np.log10(network.f[mask])
U_val = U_db[mask]
# 1次式 (傾き -20dB/dec) でフィッティング
slope, intercept = np.polyfit(log_f, U_val, 1)
# U=0 となる周波数を算出
f_max_extrapolated = 10**(-intercept / slope)
print(f"Extrapolated f_max: {f_max_extrapolated / 1e9:.2f} GHz")
4. 注意点
-
データのクレンジング: CNT-TFTは高インピーダンスであるため、低周波側でノイズが乗りやすく、$U$が負の値（dB計算でエラー）になることがあります。その場合は、
np.where(U_linear > 0, 10*np.log10(U_linear), np.nan)のように処理して無効な値を無視してください。 -
デエンベディング: このスクリプトに入力する
.s2pファイルは、VNA本体またはポスト処理によってパッド成分が除去（De-embedded）されたものを使用してください。パッド成分が含まれていると、得られる fmax はデバイス本来の性能よりも著しく低くなります。
SIGLENTのVNAから生データを吸い出してこのスクリプトに渡す自動化環境について、さらに詳細な制御（PyVISA連携など）が必要であれば、続けて解説可能です。
出典：Google Gemini (Gemini は AI であり、間違えることがあります。)
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