skrf中LRRM算法

在Python中，skrf是一个用于RF和微波工程的开源软件包。其中包含了许多常用的RF和微波工程计算方法和算法，其中就包括LRRM算法。

LRRM算法是一种用于S参数矩阵的模型降阶的算法，它可以将高阶的S参数模型降阶为低阶的模型，从而减少计算量和存储空间。LRRM算法的核心思想是将高阶S参数模型分解为若干个低阶模型的加权和，其中每个低阶模型都可以用一个小的S参数矩阵来表示。

在skrf中，LRRM算法的实现可以通过调用Network类的reduce()方法来实现。该方法可以接受一个整数参数，表示要将S参数模型降阶到的阶数。例如，如果要将一个4阶S参数模型降阶到2阶，可以使用以下代码：

import skrf as rf

# 读取S参数数据
ntwk = rf.Network('data.s2p')

# 将S参数模型降阶到2阶
ntwk_reduced = ntwk.reduce(2)

需要注意的是，LRRM算法的降阶结果可能会对原始数据产生一定的误差，因此在使用时需要根据具体情况进行评估和调整。