在现代通信中，发射机的射频功放大多是非线性的，而且这往往就是系统非线性的主要来源。功放的非线性会给系统带来很多负面的影响，使整个系统的性能降低很多，因此，现代的调制技术对系统的线性化程度要求也越来越高，如何克服功放的非线性，提高系统的线性化程度，就成了通信领域的一个重要课题和研究热点。提高系统线性有很多方法，预失真技术是当前，实现最方便，成本最低也是发展最快、最有前途的技术之一。预失真技术是通过在功放前构造非线性失真的逆特性，来实现线性化的目的;并通过比较系统输出和理想期望响应之间的差值，来自适应更新逆模型的参数，从而更好的调试功放的输出，以适应功放的非线性漂移。随着预失真理论研究的深入和数字技术的不断成熟，数字预失真技术的发展非常迅速。本文论述了功放的非线性和预失真技术的理论，重点研究了适用于该场合的自适应算法，并对算法进行了仿真;用verilog设计了自适应数字基带预失真器，写出了寄存器传输级代码，并进行了仿真和综合。本文第一章简要介绍了预失真技术的相关背景;第二章论述了功放非线性的相关内容;第三章归纳了克服功放非线性的多种方法，重点介绍了预失真的技术和理论，给出了相关算法，并通过matlab仿真验证了自适应算法的正确性和预失真的有效性，这是本文的理论基础和依据;第四章数字基带预失真技术，并对此做了概括说明;第五章详细阐述了重点模块的总体设计思想、电路组成结构、实现技巧和实现的关键点等，这是全文的重点;给出了仿真结果和综合结果，并在此基础上作出了结论。本文设计的预失真器具有以下特点：流水线设计，使得系统可以在较高的频率稳定的工作。最高工作频率可达153MHz。支持基带输入信号有正有负，最多可带8位小数（二进制），即精度可以达到2561。资源节省，普通FPGA即可支持。从仿真结果和综合结果可以看出，本文所设计的预失真器，功能正确，实际效果也比较理想，同时兼顾了资源和速度的平衡，系统的各项性能指标均达到了一定的实际应用的要求。

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。