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具有增强Hammerstein模型的Doherty功率放大器线性化,用于LTE系统
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基于改进粒子群算法的Hammerstein模型辨识代码
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Python写的 在网上找的代码,改了一下,权重随训练变化的 改的有点乱,请多担待 训练参数误差能到2.89%
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基于最小Wilcoxon学习方法的Hammerstein模型辨识
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本文首先介绍了数字预失真器的几种模型结构和识别算法,它们虽然能够很好地实现功率放大器的线性化,却存在运算量较大的问题.结合LS算法和Haremerstein模型的优点,提出了一种基于Hammerstein模型的数字预失真算法...
Hammerstein模型对传感器进行建模
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基于Hammerstein模型对传感器进行建模,可以将其解为非线性和线性环节,设计完非线性补偿器之后,带入到实验数据,验证补偿效果
基于Hammerstein_Wiener模型的非线性预测控制及其仿真研究
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模块化模型功率放大器的自适应预失真
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为补偿正交频分复用(OFDM)通信系统中由记忆高功率放大器(HPA)引起的失真,提出了一种自适应数字预失真方法。...仿真结果表明,利用模块化模型能快速、简便地实现记忆放大器的线性化,而且具有满意的性能。
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