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RLS_LMS.rar_混合LMS_Wiener放大器_Wiener模型_预失真Wiener

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简介:
该资源包含RLS和LMS算法结合使用的代码及文档,旨在实现用于无线通信系统的预失真Wiener滤波器设计。适用于研究与教学。 数字预失真系统采用Wiener-Hammerstein模型的功放和记忆多项式模型的预失真技术,并使用RLS-LMS混合算法进行自适应调整。

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  • RLS_LMS.rar_LMS_Wiener_Wiener_Wiener
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    该资源包含RLS和LMS算法结合使用的代码及文档,旨在实现用于无线通信系统的预失真Wiener滤波器设计。适用于研究与教学。 数字预失真系统采用Wiener-Hammerstein模型的功放和记忆多项式模型的预失真技术,并使用RLS-LMS混合算法进行自适应调整。
  • memorySaleh.rar_matlab _有记忆_记忆_
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    本资源为MATLAB代码包,专注于研究通信系统中的预失真技术。包含针对有记忆效应的记忆放大器设计的预失真模型和算法,适用于改善信号传输质量的研究与应用开发。 射频放大器预失真涉及有记忆的Saleh放大器参数和模型设置。
  • PSO-Wiener.rar_pso识别_wiener_wiener_wiener识别_粒子群识别
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    本资源包含利用粒子群优化(PSO)算法进行Wiener系统辨识的研究内容。通过优化,旨在提高Wiener模型的准确性和效率。适用于信号处理与控制系统研究。 在控制系统领域,模型辨识是至关重要的一步,它能够帮助我们理解和预测系统的动态行为。Wiener模型因其独特的非线性结构,在各种复杂系统建模中被广泛应用。然而,由于其复杂的非线性特性,给模型的辨识过程带来了挑战。 为解决这一难题,人们引入了粒子群优化(PSO)算法等智能优化方法来提高辨识效率和精度。作为一种基于群体智慧的全局搜索技术,PSO模拟鸟群觅食行为,在寻优过程中每个个体代表一个解,并通过调整速度与方向寻找最优解。其迭代更新机制确保整个种群能够有效探索解决方案空间并避免陷入局部极值。 在针对Wiener模型参数辨识时,可以将这些未知参数视为目标函数中的变量,利用PSO算法进行优化处理。典型地,该模型包括线性部分和非线性部分:前者通常采用传统最小二乘法等方法确定;而后者则构成主要的挑战点。借助于PSO技术,则能够高效搜索到最合适的非线性参数组合以完成整个系统的建模。 一段程序展示了如何应用PSO算法对Wiener系统实施辨识操作,其中包含了完整的代码实现细节及必要的计算逻辑封装,用户仅需调整模型特定部分即可适应不同类型的控制系统。通过这种方式,无需深入了解具体优化机制也能获得理想的识别效果。 该技术的应用范围广泛覆盖学术研究和工程实践,在处理具有非线性和复杂动态特性的系统中尤为适用——比如工业自动化、电力供应以及生物医学等领域。结合PSO算法的高效性与Wiener模型灵活度的优势,则可以更加精准地为实际应用建立数学模型,并设计出更优控制器以提升系统的稳定性和性能表现。 总之,PSO算法在解决非线性问题上展现出了巨大潜力,它克服了传统方法在此类任务中的局限。深入理解和利用这项技术将有助于我们更好地掌握并控制复杂的动态系统,在工程实践中开辟新的解决方案路径。
  • 功率的非线性特性和研究
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    本研究聚焦于分析功率放大器的非线性特性,并探讨有效的预失真补偿技术,以提升通信系统的性能和效率。 功率放大器的输出信号相对于输入信号可能会产生非线性失真。为了改善这一点,通常会在功放前设置一个预失真处理模块,通过这种方式使得整个系统的输入-输出特性更加线性化。
  • 数字化功率
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    数字化预失真功率放大器是一种先进的射频通信技术,通过数字信号处理实现对非线性效应的有效补偿,显著提升无线发射系统的效率和性能。 带记忆效应的射频功放数字基带预失真、基于LUT的HPA数字基带预失真方法研究、预失真线性化技术原理分析、RF功率放大器非线性及移动通信关键技术研究、射频功率放大器数字预失真算法的研究和实现、射频功率放大器的数字自适应基带预失真技术以及OFDM系统线性功率放大器基带自适应预失真研究。
  • 基于数字的Doherty仿
    优质
    本研究探讨了采用数字预失真技术优化Doherty放大器性能的方法,并通过计算机仿真验证其有效性。 Doherty放大器能够在宽动态范围内输出功率,并且具备高效率和出色的线性度。
  • MP.zip_MP__
    优质
    MP.zip_MP模型_放大器_放大器模型是一款专门针对电子工程领域设计的专业软件包。它包含了详细的放大器电路及性能模拟模型,帮助工程师和研究人员准确预测并优化放大器的电气特性与表现。此工具集适用于从理论分析到实际应用开发的各个环节,是进行高级电子设计不可或缺的一部分。 标题中的“MP.zip_MP模型_mp_放大器_放大器模型”指的是一个压缩文件,其中包含了一个名为“MP.m”的MATLAB程序,该程序是关于放大器的数学模型,特别是MP模型。MP模型通常是指微分方程模型,用于描述电子放大器的行为。这种模型可以用来分析放大器的关键性能指标,包括频率响应、增益、输入电阻和输出电阻等。 文中提到“放大器MP数学模型,并用LS算法求得各项的系数”,这表明在构建MP模型时使用了最小二乘法(Least Squares, LS)来确定参数。最小二乘法是一种优化技术,用于找到一组使预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化的参数。在这个场景中,通过实验数据或理论计算得到的放大器响应被用来拟合模型,从而获得MP模型的各项系数。 在MATLAB中执行这类任务通常包括以下步骤: 1. 定义微分方程模型:MP模型一般由描述放大器动态行为的一阶或二阶微分方程构成。 2. 数据准备:收集实际的输入和输出信号数据来反映放大器性能。 3. 最小二乘法求解:使用MATLAB内置函数如`lsqcurvefit`或`ode45`等,对模型进行拟合以找到最佳系数值。 4. 模型验证:将得到的最佳参数代入模型计算预测输出,并与原始数据对比评估准确性。 标签“mp模型”、“放大器”和“放大器模型”进一步强调了这个项目的核心内容是关于电子放大器的数学建模,特别是MP模型的应用实现。在名为MP.m的文件中可以找到MATLAB代码,这些代码可能包括定义模型结构、设置初始条件以及使用LS算法进行优化的部分。 该压缩包提供了一个基于MATLAB工具来建立和优化放大器的MP模型,并通过最小二乘法对实际数据拟合以获得准确参数。这对于理解和设计电子放大器系统具有重要的工程意义。
  • 基于Matlab的碳排及数据
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    本研究开发了一种基于Matlab平台的碳排放混合预测模型,结合多种算法优化预测精度,并分析了相关历史数据以支持决策制定。 碳排放混合预测模型(包含Matlab完整源码和数据)包括BP、lssvm、HPOBP、AVOA_LSSVM、DVMD_HPOBP、DVMD_AVOALSSVM以及DVMD_CEEMDAN_AVOALSSVM_HPOBP等多种模型。
  • 数字自适应算法的研究
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    本研究聚焦于开发高效的数字预失真技术及其自适应调整策略,旨在优化无线通信系统的线性度与效率。通过精确建模和创新算法,显著提升信号传输质量,减少功率放大器的功耗及电磁干扰。 由于功率放大器的特性会受到温度和供电电压等因素的影响而发生变化,为了确保预失真功率放大器能够稳定运行,其自适应性能变得至关重要。基于查找表的预失真放大器通常采用最小均方(LMS)自适应算法。本段落介绍了这种预失真放大器的基本结构,并提出了一种新的变步长LMS算法,该算法考虑了步长参数与误差之间的非线性关系。最后通过MATLAB构建了一个自适应预失真系统的仿真模型。经过500次迭代的测试表明,所提出的算法在改善预失真放大器性能方面明显优于以往的方法。
  • DPD_Indirect_RLS.rar_DPD多项式_RLS多项式_功_RLS间接算法
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    该资源为DPD(数字预失真)技术中的RLS(递归最小二乘法)间接型算法实现,专注于功率放大器的预失真处理,适用于通信系统中提高信号质量和效率的研究与应用。 基于RLS算法的功放数字预失真仿真Saleh模型多项式研究。