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恕我直言……

S参数数据的因果关系对很多人来说是一个神秘的课题，自动修正S参数数据的因果关系就像魔术一样。本文建议，虽然因果关系的度量在检测问题时是有用的，但解决这类问题的方法应该是纠正其根本原因，而不是使用自动化过程进行表面的更改。

基本要求是，系统或电路的响应必须在施加刺激之后而不是之前发生。如果不能满足这一要求，可能会导致从时域仿真中的小故障到完全不稳定的SPICE仿真的各种错误。因此，工程师希望检测和纠正其S参数数据中的因果误差。

那些理解了Kramers-Kronig关系的神秘对话，以及从实部计算虚部数据和从实部计算虚部数据的能力。可以肯定的是，蓝冠注册 Kramers-Kronig关系是一个很好的数学问题，它确实有它的用处。如果你真的想了解它，我推荐科林·沃里克关于这个主题的优秀教程。

不幸的是，Kramers-Kronig关系并不能提供太多的工程方面的见解，因此整个主题成为了专家的领域。

有一些我非常尊敬的人用过因果纠错法，尽管我不知道他们纠正的错误的确切性质。有些人我很尊重他们提供的产品包括因果关系纠正;事实上，我自己的产品——SiSoft的量子通道设计师™——就包含了因果关系修正，因为这是我们客户的要求。

尽管如此，我还没有看到一个应用程序中，因果关系的纠正不仅仅是一个更大问题的表面修复，我也没有看到一个例子中，蓝冠招商 因果关系的纠正提供了对潜在问题的洞察力。因此，我认为因果校正不是一个好主意，我将提供我认为更有效的替代方法，特别是它们能带来更好的工程设计。

Yuriy Shlepnev也引入了S参数质量度量，其中一个度量是因果关系。虽然我相信这些措施设计得很好，可以发挥一定的作用，但它们并不总是能指出问题，即使在有最严重缺陷的S参数文件中也是如此。我将给出一个例子，解释为什么这个有病态缺陷的数据的因果关系度量并不特别令人担忧，并展示这个例子如何暗示其他选项。