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

基于用于电力电子的失真和位移因子的电源功率因数计算。 提供电源电流的电压图、电流图和总谐波失真

5.5 赋值运算符 赋值运算定义如下： = 赋值运算符。 ++ 递增，例如 x++相当于 x ＝ x+1；当用于数组下标时，在自加运算前先求变量值。 -- 递减，例如 x--相当于 x ＝ x − 1；当用于数组下标时，在自减运算前先求变量值。 += 自加指定值，例如 x += 3相当于 x = x + 3，x += (−3)相当于 x = x + (−3)。 −= 自减指定值，例如 x −= 3相当于 x = x − 3，x −= (−3)相当于 x = x − (−3)。 5.6 取值范围记号 取值范围记号定义如下： x = y..z x取从 y至 z（含 z）的值，其中 x、y 和 z 是整数。 5.7 数学函数 数学函数定义如下 ; 0 Abs( x ) ; 0 x x x x >=⎧ = ⎨ − <⎩ (5-1) Ceil( x ) 取不小于 x 的最小整数。 (5-2) Clip1Y( x ) = Clip3( 0， ( 1 << BitDepthY ) − 1 ， x ) (5-3) Clip1C( x ) = Clip3( 0， ( 1 << BitDepthC ) − 1 ， x ) (5-4) Clip3( x, y, z ) = ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧ > < 其其其其; ; ; z yzy xzx (5-5) Floor( x ) 取不大于 x 的最大整数。 (5-6) InverseRasterScan( a, b, c, d, e ) = ⎩ ⎨ ⎧ == == 1;*))//(( 0;*))/%(( ecbda ebbda (5-7) Log2( x ) 取以 2 为底的 x 的对数。 (5-8)

数字预失真的学习笔记！对多篇数字预失真的论文进行了总结和记录！供大家参考学习。主要包括射频非线性基础知识，功放模型，预失真原理，预失真的学习架构！！

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Heat Distortion，可以模拟真实的热浪和失真效果，具有高级先进的噪波选项功能、风和以及更多功能，支持模糊，扭曲，错乱，形态等属性操作，值得一提的是插件直接支持MASK操作，操作比较简单，可以模拟真实的热浪和失真效果，具有高级先进的噪波选项功能、风和以及更多功能，支持模糊，扭曲，错乱，形态等属性操作，值得一提的是插件直接支持MASK操作。 插件特征： Realistic Heat Noise 真实热浪噪波 Image Distortion 画面失真 Heat Haze 热气 Advanced Noise Control 噪波控制 Wind 风 ——大飞哥软件自习室

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