数字预失真的关键技术，说明原理及其模型等 dpd算法的基础知识，很有用的资料

视频图matlab代码使用来自消费者深度相机的深度信息进行可靠的平面检测 整个工作在Matlab中实现，不再包括任何库。 如果您在运行我们的代码时遇到任何问题，请随时向我们发送电子邮件： 引文 如果您在研究中使用这些代码，请引用： @article{Jin2017, author = {Zhi Jin and Tammam Tillo and Wenbin Zou and Yao Zhao and Xia Li}, title = {Robust Plane Detection using Depth Information from a Consumer Depth Camera}, journal = {IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology}, year = {2017} } 拟议工作的框架 结果 提出的DPD方法与最新方法的检测比较。 从左到右的每一行是：（a）室内场景的深度图，（b）相应的地面真实情况，（c）CORG，（d）RPCA，（e）CC-RANSAC和（f）的测试结果建议的方

给定基于MP模型的的模拟PA，采用RLS算法辨识参数，并构建PA，在使用基于MP模型的DPD对PA实现非线性的改善。

基于matlab的表情识别代码 ZTE_DPD (Matlab) 本任务包含三个练习，分别是数字中频设计与仿真、数据预处理和数字预失真，请将以下三个练习的仿真报告何并为一个文档输出，仿真代码分别输出。 一、 数字中频设计与仿真 1. 练习目的 数字中频是基带和射频之间的桥梁，涉及信号与系统、数字信号处理和软件无线电等基础知识，本练习意在帮助大家认识和了解数字中频在现代移动通信系统中所处的地位和作用，学习其基本概念和基本原理，并能够利用Matlab软件进行简单的设计与仿真，为后续CFR/DPD算法的研究打下良好的基础。 2. 练习设置  UMTS4载波数字上下变频（DUC/DDC） 内容： 1） 提供UMTS 4载波基带数据源（见附件UMTS.mat），采样率为3.84Msps，自行设计数字滤波器完成信号的上采样（包括成型滤波）、移频合路和下采样，即先将各个载波插值到61.44Msps(16 * 3.84)，再搬移至期望的频点并合路，然后将合路信号抽取至7.68Msps(2 * 3.84)，并将指定频点的载波搬移回零频； 2） 分别计算信号在基带的功率、移频合路后的总功率以及抽取后载波

预失真消除了功率放大器在传输宽带信号时产生的非线性效应。本应用说明演示了如何使用Xilinx®fpga实现数字预失真(DPD)的高效实现。

dbc matlab生成代码使用间接学习架构的GMP DPD Matlab库 如何引用 如果在项目中使用该仓库，请引用该仓库。 下面是一个示例bibtex条目。 @misc{TarverILADPD, author = {Tarver, Chance}, title = {GMP DPD Using Indirect Learning Architecture Matlab Library}, month = sep, year = 2019, doi = {put apprpriate doi here from current doi above}, } 介绍 功率放大器（PA）是非线性设备。 这些非线性会导致诸如载波周围的频谱再生长之类的失真。 3GPP和FCC对此相邻载波泄漏和其他非线性伪影施加了限制。 为了解决这个问题，我们可以使用PA非线性的倒数进行预失真。 一种标准的方法是通过间接学习体系结构。 设计预失真器的一个挑战是我们不知道预失真器的输出应该是什么，因此我们可以直接使用最小二乘法来求解预失真器的设计。 间接学习体系结构使我们能够规避这一问题。 如何安装： 选项1：将

AB全部授权合集(375个)DPD、用Dekart Private Disk打开

第二章 数字预失真技术理论 第一节 引言 第 节 线性化技术 述第二节 线性化技术概述 第二节 数字预失真基本原理第 节 数字预失真基本原理 第三节 数字预失真线性化系统 第四节 数字预失真器及其参数辨识 1.无记忆数字预失真器 （多项式、Salel） 2.记忆型数字预失真器（Volterra级数、记忆多项式、 Hammerstein-Wiener、改进型Hammerstein、改进型Wiener等） 第 节 数字 失真器参数辨识算法第五节 数字预失真器参数辨识算法 第六节 峰均值比及削峰技术简介第六节 峰均值比及削峰技术简介 第七节 数字预失真器的ADS仿真

主要是讲述了一些关于C++的基本知识，包含面很广，各方面都有涉及,有很多应用程序的示例

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