在微波频率范围内测量材料的复电磁性能因其应用广泛从而得到越来越多的重视,尤其是在我们很多熟知的研究领域,如材料科学,微波电路设计,吸收器开发,生物研究等。电磁测量的重要性体现在它可以提供材料电和磁的特性,被证明是可用于众多研究和发展领域。许多方法已被开发来测量这些复杂的属性,如在时域或频域的方法;单端口或双端口的测量方法,但每个方法都受限于特定频率的性质和应用程序制约因素。随着新技术的不断出现和发展,现在可以将使用矢量网络分析仪测量的反射和透射系数,通过适当的软件程序进行计算,将数据转换为复介电常数和相对复磁导率。本论文目的是描述从使用网络分析仪测量出的S参数进行计算从而得出材料的电磁特性的一般程序。但由于散射参数求复电磁参数存在多值性的问题,故国内外专家提出了多种解决多值性以及半波长倍数据发散的问题,比如：冗余比较法,虚部补偿法等。解决半波长数据结果发散的问题通过短试样等方法来解决。或者对求解方程式进行改写,使得求解过程不会包含分母趋近于0的计算式,从理论上消除了半波谐振问题o Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具,以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。因此,很多人还把Python作为一种“胶水语言”(glue language)使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。python程序是一个完全开源的程序软件,除了其自带的math包和cmath包；同时广大的开发人员编写了相应的科学计算程序,如本论文使用的NumPy以及Matplot绘图程序软件。本论文设计实现了使用从网络矢量分析仪测得的数据,编写相应的python程序,通过文件读取模块对网络矢量分析仪测得的数据进行预读取和初步的数据处理,然后传递给数据运算模块利用群延迟的方法来计算复介电常数和相对复磁导率的方法,通过计算群延迟和测量群延迟的数值比较得到确定的n值,从而解决n值的多值性问题,并且同时解决了半波长倍数的数据发散问题。然后利用绘图模块队数据结果进行绘图,使得数据有一个比较直观的比较和认识.最后还进行了数据的误差分析,通过误差分析,同时进行了数据在可能误差情况下的计算,本论文的方法对误差的容忍度较高。