包络追踪ET和数字预失真DPD的技术介绍，特别是用于功率放大器方面的解决方案 ET&DPD Technologies and PA solution

对各种大图片进行压缩，压缩不失真。大图片压缩后大小在100k以内,可以根据自己的需求进行设置压缩大小。

基于记忆多项式模型数字预失真算法的改进，刘洋，，本文针对功率放大器工作于非线性区并且对于宽带信号具有记忆效应的特点，介绍了一种基于Hammerstein模型的数字预失真算法，并用归一�

利用ADS进行功放以及预失真（DPD）的设计，原理，设计步骤。

一个理想的放大器，其输出信号应当如实的反映输入信号，即他们尽管在幅度上不同，时间上也可能有延迟，但波形应当是相同的．但是，在实际放大器中，由于种种原因，输入信号不可能与输入信号的波形完全相同，这种现象叫做失真． 　　放大器产生失真的原因主要有2个： 　　① 放大器件的工作点进入了特性曲线的非线性区，使输入信号和输出信号不再保持线性关系，这样产生的失真称为非线性失真． 　　② 放大器的频率特性不好，对输入信号中不同频率成分的增益不同或延时不同，这样产生的失真成为线性失真． 　　非线性失真产生的主要原因来自2方面：① 晶体管等特性的非线性；② 静态工作等位置设置的不合适或输入信号过大．由于

基于间接学习结构的数字预失真MATLAB实现

高清世界全版地图，是英文版，可放大不失真。

数字预失真（dpd）原理matlab仿真，对学习研究比较有帮助

为了进一步改善非线性功率放大器系统的线性度,提出了一种基于BP神经网络逆向建模的离线训练自适应预失真方法。利用BP神经网络对功放逆向建模,并将建立好的逆模型参数作为预失真器模型初值。为了提高在初始预失真系统中预失真器的线性化效果及系统自适应进程的速度,在建立自适应预失真系统之前,利用BP逆向模型对预失真器进行离线训练。最后采用直接结构和最小均方(LMS)算法调节神经网络预失真器的权值,以消除放大器非线性的扰动。仿真结果显示,此方案可使邻道互调功率降低约18 dB,而经典的直接—非直接结构只降低了8 dB,表明此预失真方案能够更好地改善功率放大器的线性度。

放大器可以在很宽的动态范围内输出功率，并且具有很高的效率和卓越的线性度。Doherty放大器由载波放大器和峰值放大器组成，两者通过四分之一波长的传输线链接在一起。载波放大器通常针对线性工作进行偏置（例如A类或AB类放大器），而峰值放大器一般针对非线性工作进行偏置（例如C类放大器）。随着输入功率的增加，峰值放大器逐渐导通，从而增强载波放大器输出的功率。如果设计正确，放大器的总功率将得到提升，而且具有更好的线性性能和效率。　　随着功放设计师追求高效率和低相邻通道功率比（ACPR），使用数字预失真（DPD）改善线性度正变得越来越流行。为了演示Doherty放大器的设计，本文将讨论利用AWR公司的Mi