高频的测量需要密集踩点，记录的数据量需要很大，而且一点通常也不会只有一次读数，而应该是多次取中值的。104MHz的频点大致是1.5m一个测量点，实测中室内磁场强度读数跳变不大，故1.5m测量和读数一次，可基本达到精度要求。
2、场强分布的研究
场强的分布研究可从两方面着手，一是地理位置分布，二是统计值分布。地理位置分布直观反映了场强在空间的分布，为工程实际的建设提供依据和参考。统计值的分布则在概率统计层面为研究场强的特性提供可能，场强的统计分布值能更加有效地反映一个地点的场强特性，为综合设计通信系统提供参考，例如基站或者发射塔定位、接收机的安装和灵敏度控制等等，均需要考虑空间分布和统计分布的影响。
从我们时间测量和实验整理的情况看，地理位置分布总体呈现出掩蔽效应，即场强和遮挡物的多少成反比，这与理论值一致，但分布值中存在的诸多的突发变动点，为位置预测带来了困难。因而我们进行了统计分布的研究，统计分布值呈现的拟合效果不尽如人意，我们没有十足的把握说明场强的统计分布呈现高斯分布，这一方面由于现有测量数据拟合效果有偏差，另一方面是由于要求的测量数据不够（不到1000组），结论的可信度不够。解决的最好方法不是自己再去测量更多的数据，而是和其他组同学联合各自的数据进行统一分析，结论就具有很高的可靠性了。参考其他组同学的结论，高斯拟合仍然具有较高的可信度。
七、分工安排
吴XX： 测量读取、MATLAB编程、数据处理、图片处理、数据分析、报告撰写 刘XX： 测量记录、数据录入、图片处理、报告撰写。
八、心得体会
吴XX
本次实验本人初次感受了电磁波的传播特性，其波动性和掩蔽效应都很明显。我对电磁波的阴影衰落和穿透损耗有了更切身的体会。数据采集、数据处理、数据分析、分布研究，这些最基本的电磁测量和研究方法在这个实验中都得到了体现。研究频段的选择在低频，实验的难度下降了不少，但一次实际测量的体会，这种过程的积累，将对以后测试和把握高频的特性打下良好的基础。
对于测试路径的安排，我们考虑了很久，处于方便测量较多数据的考虑，我们选择了体型较大的教三，和人流较为稀少的学二前道路和人流较为繁多的主干道。
实验数据处理处理过程比较繁琐，需要相当程度的细心。大二的时候使用过一段时间的MATLAB，但是近一年时间没有使用，用起来手生，所以通过模仿网上和参考书上的例子来热身，渐渐地，数据处理和图形显示的代码就一行一行的敲出来了。本次实验用到的核心函数不多，其他的代码多是辅助绘图的，但图形的精细化处理是一个需要耐心和毅力的工作。数据
的可视化给实验结论的得出带来了方便，分布的拟合为了解磁场统计特性提供了方法。以后的学习工作中，要继续加强数据处理和数据可视化的学习和实践，这将对将来的工作和科研夯实基础。
实际中电磁波的测量研究大多是基于统计和概率的研究，这点在本次实验中得到了很好的体现。例如，测量本身就是一种多点多次测量，磁场强度分布的得到是一种统计结论，穿透损耗的计算也是统计计量值。这些值和分布虽然具有波动，但依旧服从一定的统计规律，这为实际的应用提供了可能。例如，可以依据穿透损耗，对信号进行补偿，对接收机的灵敏度进行调整等等。以后的工作和研究中，要有意识地积累更多的经验和参数结论，在工程应用中丰富自己。
刘XX
本实验是大学以来第一次实地测量性实验。与平时在实验室中照着书本或手册“依葫芦画瓢”大不相同的是，除了要完成理论到实践的过渡，还有许多实际问题等待着我们去分析和解决。在这次实验中，我们使用了场强仪进行测量，使用了excel 和 matlab 对数据进行处理，学会了绘制概率累计和柱状图曲线，对软件的使用进一步熟悉。通过数据处理，对电磁场的传播模型有了基本的认识，通过数据分析也更直观的认识到校园内场强变化。实验中一共测量了600多组数据，有效数据559组。
经过实验前的预习，我了解了电磁波在空间中反射，绕射和散射的三种传输模式；并对无线信道中的阴影衰落、路径损耗和建筑物穿透损耗的概念形成了初步认识，为数据的测量和分析打下了理论基础。
由于本次实验需要采集的样本数据量比较大，为了找出看似随机数据背后的统计特性，我们使用了Excel录入数据，Matlab处理数据。分析数据时，我们将一层的室内和室外数据单独提出来做了一张图，以便更直观地分析穿透损耗的影响；然后室内一到五层采用汇总图列出比较，方便观察场强分布与楼层垂直高度变化的关系。
通过本次实验，我对电磁场与电磁波的特性以及移动通信的相关理论有了更为直观的认识，同时也提高了动手能力。
九、附录：数据处理过程
本次实验涉及到的Matlab核心处理代码不多，处理函数也仅有几个。作图涉及到诸多精细调整的地方（如图形排布、大小、位置，线形、颜色、粗细比例，标注的字体字号，坐标标度的特殊控制等等），使用代码控制作图细节将十分繁琐，故辅助采用了Matlab可视化工具处理。这里仅列出关键处理函数和处理步骤，略去大量图形细节的函数和调整过程。
附：主要作图和计算代码；
Tnorth=xlsread('mainstreet.xlsx','s'); Enorth=mean(Tnorth) Vnorth=std(Tnorth)
Tnorth1=reshape(Tnorth,1,558); Tnorth2=[Tnorth1,zeros(1,558),[1:558]]; Tnorth2=reshape(Tnorth2,558,3);
figure(1) %操场北面 subplot(1,2,1); histfit(Tnorth); axis([-80,-40,0,100]); grid on;
title('全体样本电平概率分布'); xlabel('电平值(dBmw)'); ylabel('样本数量(个)');
legend('实际样本分布','理想概率分布线'); subplot(1,2,2);
[h1,s1]=cdfplot(Tnorth); %画累积概率分布图 axis([-75,-50,0,1]); hold on;
text(-65,0.23,['最小值= ',num2str(s1.min)]); text(-65,0.18,['最大值= ',num2str(s1.max)]); text(-65,0.13,['均值= ',num2str(s1.mean)]); text(-65,0.08,['中值= ',num2str(s1.median)]);
text(-65,0.03,['标准差= ',num2str(s1.std)]); title('对应累积概率分布'); xlabel('电平值(dBmw)'); ylabel('累积概率');
legend('实际分布','理想正态分布'); x1=-75:0.1:-50;
f1=normcdf(x1,-61.5643,5.1099); plot(x1,f1,'r'); figure(10)
surf(Tnorth2');%画衰落强度图 title('全体样本低频信号概率分布'); xlabel('<南------北>'); axis([1,558,1,2]); caxis([-75 -50]); colorbar('horiz');
北京邮电大学电磁场与电磁波实验报告
