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论文的方向和内容了。主要是考虑多个模型和算法的比较.pdf
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论文的方向和内容了。主要是考虑多个模型和算法的比较.pdf
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由于和老板沟通了一下, 那么就可以确定下面论文的方向和内容了。 主要是考虑多个模型和
算法的比较,和采用不同的模型进行预失真的比较,并总结这些方法的共性和个性。
文档的后面是论文前的一些研究工作:
实测的
B3G
功放数据
AMAM AMPM
特性
Matlab
程序
% -----For the AMAM and AMPM-----
load CdmatimeV2.mat
figure;
scatter(abs(i n),abs(out), 'r.' );
grid on
ti tle( 'the AM/AM Characteristic' );
xlabel( 'the Normalized In put Power' );
ylabel( 'the Normalized Output Power' );
figure;
phase=-a ngle(i n)*180/pi+a ngle(out)*180/pi;
scatter(abs(i n),phase, 'r.' )
grid on
ti tle( 'the AM/PM Characteristic' );
xlabel( 'the Normalized In put Power' );
ylabel( 'the Output Phase Shift' );
陥“
( haiu I - id a
D.
口
2 g.3 D
陌
Q
.
T DE
I hflj htaTmai
二已
d! hpul
宅
-El/la=LI
a
IrdaU1I
一
实测功放数据的频谱特性
Matlab
程序:
Fs = 1e7;
h = spectrum.periodogram( 'gauss' );
Hpsd =
psd(h,in(1:8000), 'Fs' ,Fs, 'SpectrumType' , 'twosided' , 'NFFT' ,2048, rdc' ,true);
Hpsd1=
psd(h,out(1:8000), 'Fs' ,Fs, 'SpectrumType' , 'twosided' , 'NFFT' ,2048, erdc' ,true);
plot(Hpsd)
hold on
plot(Hpsd1)
grid off
Saleh
建模:
Matlab
程序:
% ---- Saleh model estimated ------
%use cftool to analysis the curve fit.
%It's very convinient.
%General model: Amplitude
% f(x) = a*x/(1+b*x*x)
%Coefficients (with 95 % confidence bounds): %a = 1.105 (1.102, 1.108) %b = 0.4286 (0.4232, 0.434)
% SSE: 1.107
% R-square: 0.9951
% Adjusted R-square: 0.9951
% RMSE: 0.01646 %alpha=1.105; beta=0.4286;
%x=0:1/2000:1;
%f=alpha*x./(1+beta*x.*x);
%figure
%plot(x,f);
%General model: phase
% f(x) = a*x*x/(1+b*x)+c
%Coefficients (with 95% confidence bounds):
% a = 2.334 (2.287, 2.38)
% b = -0.6716 (-0.6818, -0.6615)
% c = 14.53 (14.52, 14.54)
'Cente
'Cent
%Good ness of fit: % SSE: 62.23
% R-square: 0.986
% Adjusted R-square: 0.986
% RMSE: 0.142
%alpha=2.334; beta=-0.6716; c=14.53;
%x=0:1/2000:1;
%f=alpha*x.*x./(1+beta*x.*x)+c; %figure
%plot(x,f);
用信号激励
Saleh
模型
Matlab
程序:
% ——simulate Saleh Model t=(1:le ngth(i n))/1e7;
yabs=abs(i n);
phi0=a ngle(i n);
alpha=1.105; beta=0.4286;
yamp=alpha*yabs./(1+beta*yabs.*yabs);
alpha=2.334; beta=-0.6716; c=14.53;
yphi=alpha*yabs.*yabs./(1+beta*yabs.*yabs)+c;
yest=yamp.*exp(j*(-yphi*pi/180+phi0));
figure;
plot(t,abs(yest), '-ro' , 'Markersize' ,3, 'MarkerFaceColor' ,‘r')
hold on
plot(t,abs(out), 'g')
grid on
title( 'the estimate and real timedoma in sig nal' )
hold off
legend( 'estm' , 'real' )
Pt;
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