OFDM系统的数字预失真系统，记忆多项式，LMS算法

正弦信号的matlab代码自适应信号处理 非线性放大器和线性预测滤波器的总谐波失真 Srilakshmi Alla 内容 清除记忆 clc; clear all; close all; 以下给出的配置用于测量非线性放大器的总谐波失真 输入信号是一个1-kHz正弦波，以48k的5k长度采样 x=sin(2*pi*1/48*(0:4999)); 非线性放大器的模型 clip=1.3; x_0=abs(x)/clip; phi=angle(x); y1=clip*(x_0./(1+x_0.^6).^(1/6)).*cos(phi); 非线性传递函数 clip=1.3; x_dat=0:0.02:2; x_0=abs(x_dat)/clip; y_dat=clip*(x_0./(1+x_0.^6).^(1/6)); 一个子图显示了非线性传递函数，第二个子图显示了非线性放大器的输入和输出的200个样本，在第三个子图上显示了失真信号的2 k窗口频谱。 figure; subplot(3,1,1); plot(x_dat,x_dat,'linewidth',2); hold on; plot(x_d

maxim SC1894 模拟预失真设计源码调试通过，并配有PC调试软配套使用。使用UART1串口连接通信，界面简单易懂，方便操作。 IAP_For_Upgrade_VCT.hex是引导程序，需要一同下载使用

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梯形校正论文 将图像中黑线的坐标转换到实际的距离坐标，比如采集的图像中某一行黑线位置在3/4处，通过计算可以算出距离坐标原点（摄像头正下方处）Y=20CM,X=80CM，然后可以用算法优化路径。

首先分析图像，得到每一行上赛道边线或中线的坐标，如此得到一列离散点列 每一个点有一个横纵坐标，单位为像素，根据感光阵列的大小（若干毫米）将坐标变换到实际摄像头上，单位变为米,根据每个点的X、Y坐标计算出Z（深度）将每个点的坐标代入逆透视变换公式中得到实际坐标系下的坐标.

函数 [ THD, ph, amp ] = compute_THD( t,x, freq ) 由 Yoash Levron 博士撰写2013年2月。 计算总谐波失真 (THD) 信号 x(t)。 还计算了基本谐波的幅度和相位。 这些值通常用于电源系统、音频信号处理和其他相关领域。 该函数计算基本谐波信号的形式： x(t) = amp*cos(w*t - ph) +（更高的谐波） 其中： w = 2*pi*freq 所以“amp”和“ph”是相位和幅度的基本谐波。 DC 偏移不会影响 THD。 输入： t - [sec] 时间向量。 （应该是带有基本谐波“频率”的期刊） x - 信号向量。 freq - [Hz] 基本谐波的频率。 输出： THD - 总谐波失真（比例为 1 = 100%）。 ph - 基本谐波的 [rad] 相位。 amp - 基本谐波的幅度。

针对宽带信号功率放大器（PA）的非线性效应和记忆效应，提出了一种基于直接学习结构的数字预失真（DPD）方法。该方法结合牛顿法进行参数提取，降低了参数迭代次数和运算量。以20 MHz带宽的64QAM信号作为输入信号，采用记忆多项式（MP）模型的预失真器以及Wiener功放模型进行仿真。仿真结果表明，该方法能有效补偿放的非线性失真，系统经过6次迭代后，其归一化均方误差（NMSE）可达-65.83 dB，误差矢量幅度（EVM）降低到0.06%，邻道功率比（ACPR）可达-45.33 dBc。