本期将介绍如何用cst的idemwork提取宽带宏模型（broadband macromodeling）。我们分为上下两个部分介绍，第一部分是宏模型及软件介绍，第二部分介绍实际案例。
什么是宏模型
宏模型技术是将频域网络参数转换为无源和因果网表形式，这种网表形式的模型可以用在时域和频域的仿真。宏模型转换现在是一种标准的方法，被用来进行复杂的无源互联器件的分析和仿真。
通常的做法是首先对通道的结构模型进行频域电磁仿真或高频测量，产生频率点表，例如s参数矩阵。 然后对这些数据运行一些具有无源约束的拟合算法以获得被动有理逼近，可以生成spice模型用于系统级的仿真。
为什么要用宏模型
通常我们在仿真互联结构的无源通道，得到的是s参数结果。
而通常的电路仿真(hspice, nspice, nexxim, 等)都是基于公式形式进行的。电路仿真在时域瞬态仿真时是没法直接对频域采样的数据进行处理的，所以如何将数据（touchstone）转换成模型（spice）被电路求解器所接受，通常有两种方法。
一种方法是对数据进行逆傅立叶变换，然后通过数值卷积进行时域仿真。这种方法通常非常耗时，而且在转换的过程中会损失很大一部分精度，所以用的比较少。
另一种就是本软件的做法：根据数据拟合等效电路，即宏模型的转换，这种方法通常需要一些近似逼近。是目前最有效的进行频域转换模型的办法。
无源性和因果性passivity and causality
对于一个互联结构，从物理上来说他总是无源（不会产生和放大能量）且因果（响应总是发生在激励之后）的。用两张图来说明什么是无源系统和因果系统。
仿真和测量误差和人物错误都会导致非无源和非因果的系统出现，这些都是不对的。对于系统来说，在频域里的一些无源性问题会造成系统在时域仿真中出现不希望看到的谐振。对于因果网络一样，如果在频域s参数里一个非常小的问题会导致在时域仿真中出现非常大的错误。
在处理这些数据转换过程中，最重要的是要保证这些互联网络符合无源性和因果性。对于系统来说有一条原则就是gigo（垃圾进垃圾出），对于一些特别差的数据，再好的软件也没法把错误掰过来。
idem的优势
在保证无源性和因果性的基础上，要很快的用高阶模型完成拟合，并且还有很高的精度，这些都是idem所能做到的事情。
idem现在已经是达索simulia cst下的一个模块，在cst2019版本里，已经集成进了界面。
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