前言第1章概述1.1宽带无线移动通信系统的发展1.2功率放大器线性化技术简介1.2.1国内外研究现状1.2.2本书的创新性工作1.3本书结构安排第2章功率放大器数学模型2.1功率放大器非线性效应分析2.2非线性效应基带等效分析2.3无记忆功率放大器典型模型2.3.1Saleh模型2.3.2Rapp模型2.3.3多项式模型2.4宽带功率放大器记忆效应分析2.5有记忆功率放大器模型2.5.1Volterra模型2.5.2多项式模型2.5.3Wiener模型2.5.4Hammerstein模型2.5.5并行Hammerstein模型2.5.6神经网络模型2.6本章小结第3章功率放大器非线性对传输信号的影响3.1非线性的时域及频域分析3.1.1谐波失真3.1.2互调失真3.1.3交调失真3.1.4AM/AM和AM/PM畸变3.2功率放大器非线性对多载波信号功率谱的影响3.2.1无记忆模型功率谱的解析表达3.2.2有记忆模型功率谱的解析表达3.2.3仿真及分析3.3功率放大器非线性对多载波信号符号率的影响3.3.1误符号率的解析表达3.3.2仿真及分析3.4功率放大器非线性评价指标3.4.1分贝压缩点功率3.4.2三阶互调系数3.4.3三阶截断点3.4.4交调系数3.4.5输入及输出回退3.4.6系统性能总损耗3.5本章小结第4章宽带功率放大器预失真技术简介4.1数字预失真技术综述4.2预失真技术基本原理4.3非自适应性预失真技术4.3.1方案概述4.3.2特性曲线的测量4.4射频自适应预失真技术4.5中频自适应预失真技术4.6基带自适应数字预失真技术4.7本章小结第5章宽带功率放大器预失真估计结构5.1直接学习结构5.2间接学习结构5.2.1基于IDLA的新算法5.2.2仿真及分析5.3本章小结第6章基于查询表的数字预失真6.1查询表预失真方法综述6.1.1查询表形式6.1.2查询表的指针方式6.1.3查询表地址索引方式6.1.4查询表自适应算法6.1.5查询表预失真方法的不足6.2无记忆查询表预失真方法6.2.1常规查询表预失真算法6.2.2改进的查询表预失真方法6.3有记忆查询表预失真方法6.3.1一维查询表预失真方法6.3.2二维查询表预失真方法6.4本章小结第7章基于多项式的数字预失真7.1多项式预失真方法综述7.1.1多项式模型7.1.2多项式自适应算法7.1.3多项式预失真方法的不足7.2多项式形式的选择7.2.1预失真多项式形式7.2.2正交多项式模型7.3无记忆多项式预失真方法7.3.1分段无记忆多项式预失真方法7.3.2直接学习结构递推系数估计方法7.3.3间接学习结构系数估计方法7.3.4正交多项式预失真方法7.3.5动态系数多项式预失真方法7.4有记忆多项式预失真方法7.4.1分段有记忆多项式预失真方法7.4.2归一化最小均方系数估计方法7.4.3广义归一化梯度下降系数估计方法7.4.4广义记忆多项式预失真方法7.4.5分数阶记忆多项式预失真方法7.4.6Hammerstein预失真方法7.5本章小结第8章宽带功率放大器预失真方案设计8.1数字预失真系统设计8.2反馈环路延迟估计8.2.1常规环路延迟估计方法8.2.2提出的环路延迟估计方法8.2.3仿真分析8.3PAPR降低技术与预失真8.3.1问题引出8.3.2PAPR降低技术8.3.3限幅对OFDM信号预失真性能的影响8.3.4PAPR降低技术与PA线性化的内在联系8.4宽带功率放大器的有效阶估计8.5关于硬件实现8.5.1非自适应预失真硬件实现8.5.2自适应数字预失真硬件实现8.6宽带功率放大器预失真新理论与技术8.6.1功率放大器预失真新理论8.6.2功率放大器预失真新技术8.7本章小结参考文献附录A符号表附录B缩略语

功率放大器预失真，LMS法，多项式法等matlab实现，

《测量电子电路设计滤波器篇》（PDF）作者日)远坂俊昭出版社科学出版社书号7030171829丛书图解实用电子技术丛书页数:260出版时间2006.06第1章概述1.1滤波器的特性与种类1.1.1各种滤波器——本书介绍频率意义上的滤波器1.1.2噪声与滤波器的带宽1.1.3滤波器对白噪声的滤波效果1.1.4防混浠作用的低通滤波器1.1.5高通滤波器(HPF)的作用1.1.6带通滤波器(BPF)的作用1.1.7带阻滤波器(BEF)的作用1.1.8模拟滤波器与数字滤波器1.1.9能够自制的滤波器1.1.10由厂家制作的滤波器1.2滤波器的频率响应与时间响应特性1.2.1滤波器的阶数与衰减陡度1.2.2最大平坦：巴特沃斯特性1.2.3快速调整阶跃响应的贝塞尔特性1.2.4实现陡峭特性的切比雪夫特性1.2.5更加陡峭——椭圆(Elliptic)特性1.2.6滤波器的副作用——对响应特性的影响1.2.7高通滤波器的时间响应特性1.2.8带通滤波器的时间响应特性第2章RC滤波器与RC电路网络的设计2.1最简单的RC滤波器2.1.1RC低通滤波器的特性2.1.2DC前置放大器上附加RC滤波器2.1.3RC滤波器的多级连接2.2加深对RC电路网络的印象2.2.1表现电路网络动作的万能曲线2.2.2设计时利用渐近线2.2.3高频截止／低频截止的A万能曲线2.2.4描述相位返回特性的B万能曲线2.2.5PLL电路中应用的高频截止的B万能曲线2.2.6应用于0P放大器相位补偿的低频截止的B万能曲线第3章有源滤波器的设计3.1概述3.1.1有源滤波器——确定参数值时的自由度高3.1.22阶有源滤波器设计基础3.2有源低通滤波器的设计3.2.1经常使用的正反馈型2阶LPF(增益=1)的构成3.2.25阶巴特沃斯LPF的计算例3.2.3使LPF具有放大率的滤波电路3.2.4正反馈型LPF(增益≠1)的构成3.2.5减小元件灵敏度和失真的多重反馈型LPF3.2.6有源LPF的高频特性3.3有源高通滤波器的设计3.3.1正反馈型2阶HPF的构成3.3.25阶切比雪夫HPF的计算例3.3.3多重反馈型HPF的构成3.4状态可调滤波器的设计3.4.1状态可调滤波器的概念3.4.2反转型与非反转型在特性上的差别3.4.3在可变频率一可变Q的通用滤波器中的应用3.4.4状态可调滤波器模块3.4.5低失真率的双截型滤波器3.5带通滤波器的设计3.5.1将LPF与HPF级联专栏A状态可调滤波器在低失真率振荡器中的应用3.5.2Q-10以下的1个OP放大器的多重反馈型BPF3.5.3中心频率为1kHz，Q=5的带通滤波器3.5.42个放大器的高Q值BPF3.5.5能够用于评价OP放大器噪声的带宽100Hz的BPF3.6带阻滤波器的设计3.6.1使用BPF的带阻滤波器3.6.2测量失真用的双T陷波滤波器附录有源滤波器设计用的归一化表第4章LC滤波器的设计4.1LC滤波器概述4.1.1LC滤波器在10kHz以上的使用价值高4.1.2利用归一化表和模拟器使设计变得简单4.1.3LC滤波器的两种类型4.2LC滤波器的设计4.2.1低通LC滤波器的设计4.2.2归一化表的使用方法4.2.3由低通滤波器(LPF)变换为高通滤波器(HPF)4.2.4变换为带通滤波器(BPF)专栏B函数台式计算机的应用4.2.5BPF的带宽越窄响应越慢4.3LC滤波器的实验制作4.3.1附有5阶低通滤波器的前置放大器4.3.2巴特沃斯BPF的试制第5章模拟LC型有源滤波器的设计5.1模拟LC的概念5.1.1不希望使用线圈5.1.2实现FDNR的电路5.2实用的FDNR滤波器的设计5.2.15阶LPF的设计5.2.2特点——不受OP放大器直流漂移的影响5.2.3注意最大输入电平5.2.4信号源电阻为0Ω的FDNR滤波器5.2.5信号源电阻为0Ω的FDNR5阶低通滤波器的试制5.2.6抗误差用7阶切比雪夫滤波器的设计5.2.7特性的检验5.2.8利用高速A／D转换器减轻滤波器的负担5.2.9

用matlab实现FM信号的调制与解调，画出了各个点的波形、频谱。
并研究了在加噪声情况下波形失真的问题。

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第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

无失真信源编码实验，包括用C++编写的程序、实验报告、实验指导书。

第1章绪论1．1历史回顾1．2电通信系统的基本组成1．2．1数字通信系统1．2．2数字通信的早期工作1．3通信信道及其特征1．4通信信道的数学模型1．5本书的结构1．6深入学习第2章信号和系统的频域分析2．1傅里叶级数2．1．1实信号的傅里叶级数：三角傅里叶级数2．2傅里叶变换2．2．1实信号、偶信号和奇信号的傅里叶变换2．2．2傅里叶变换的基本性质2．2．3周期信号的傅里叶变换2．3功率和能量2．3．1能量型信号2．3．2功率型信号2．4带宽受限信号的抽样2．5带通信号2．6深入学习习题第3章模拟信号的发送和接收3．1调制简介3．2振幅调制(AM)3．2．1双边带抑制载波AM3．2．2常规振幅调制3．2．3单边带AM3．2．4残留边带AM3．2．5AM调制器和解调器的实现3．2．6信号多路复用3．3角度调制3．3．1FM信号和PM信号的表示形式3．3．2角度调制信号的频谱特性3．3．3角度调制器和解调器的实现3．4无线电广播和电视广播3．4．1AM无线电广播3．4．2FM无线电广播3．4.3电视广播3．5移动无线电系统3．6深入学习习题第4章随机过程4．1概率及随机变量4．2随机过程：基本概念4．2．1随机过程的描述4．2．2统计平均4．2．3平稳过程4．2．4随机过程与线性系统4．3频域中的随机过程4．3．1随机过程的功率谱4．3．2线性时不变系统的传输4．4高斯过程及白过程4．4．1高斯过程4．4，2白过程4．5带限过程及抽样4．6带通过程4．7深入学习习题第5章模拟通信系统中的噪声影响5．1噪声对线性调制系统的影响5．1．1噪声对基带系统的影响5．1．2噪声对DSB-SCAM的影响5．1．3噪声对SSBAM的影响5．1．4噪声对常规调幅的影响5．2使用锁相环(PLL)进行载频相位估计5．2．1锁相环5．2．2加性噪声对相位估计的影响5．3噪声对角度调制的影响5．3．1角度调制的门限效应5．3．2预加重和去加重滤波5．4模拟调制系统的比较5．5模拟通信系统中传输损耗和噪声的影响5．5．1热噪声源的特征5．5．2噪声温度效应及噪声系数5．5．3传输损耗5．5．4信号传输中继器5．6深入学习习题第6章信源与信源编码6．1信源的数学模型6．1．1信息的度量6．1．2联合熵与条件熵6．2信源编码理论6．3信源编码算法6．3．1霍夫曼信源编码算法6．3．2Lempel-Ziv信源编码算法6．4率失真理论6．4．1互信息量6．4．2微分熵6．4．3率失真函数6．5量化6．5．1标量量化6．5．2矢量量化6．6波形编码6．6．1脉冲编码调制(PCM)6．6．2差分脉冲编码调制(DPCM)6．6．3增量调制(M)6．7分析-合成技术6．8数字音频传输和数字音频记录6．8．1电话传输系统中的数字音频信号6．8．2数字音频录制6．9JPEG图像编码标准6．10深入学习习题第7章加性高斯白噪声信道中的数字传输7．1信号波形的几何表示7．2脉冲振幅调制7．3二维信号波形7．3．1基带信号7．3．2二维带通信号--载波相位调制7．3．3二维带通信号--正交振幅调制7．4多维信号波形7．4．1正交信号波形7．4．2双正交信号波形7．4．3单纯信号波形7．4．4二进制编码的信号波形7．5加性高斯白噪声信道中数字已调信号的最佳接收机7．5．1相关型解调器7．5．2匹配滤波器型解调器7．5．3最佳检测器7．5．4载波振幅已调信号的解调和检测7．5．5载波相位已调信号的解调和检测7．5．6正交振幅已调信号的解调和检测7。
5．7频率已调信号的解调和检测7．6加性高斯白噪声中信号检测的错误概率7.6．1二进制调制的错误概率7．6．2M进制PAM的错误概率7．6．3相位相干PSK调制的错误概率7．6．4DPSK的系统错误概率7．6．5QAM的错误概率7．6．6M进制正交信号的错误概率7．6．7M进制双正交信号的错误概率7．6．8M进制单纯信号的错误概率7．6．9FSK的非相干检测的错误概率7．6．10调制方式的比较7．7有线和无线通信信道的性能分析7．7．1再生中继器7．7．2无线信道中的链路预算分析7．8码元同步7．8．1超前-滞后门同步法7．8．2最小均方误差法7．8．3最大似然准则法7．8．4频谱线法7．8．5载波已调信号的码元同步7．9深入学习习题第8章通过带限AWGN信道的数字传输8．1通过带限信道的数字传输8．1．1带限基带信道上的数字PAM传输8．1．2带限带通信道上的数字传输8．2数字已调信号的功率谱8．2．1基带信号的功率谱8．2．2载波已调信号的功率谱8．3带限信道的信号设计8．3．1无码间干扰的带限信号的设计--奈奎斯特准则8．3．2具有可控ISI的带限信号8．4检测数字PAM的错误概率8．4．1具有零ISI的PAM检测的错误概率8．4．2可控ISI的逐码元数据检测8．4．3部分响应信号检测的错误概率8．5与记忆有关的数字调制信号8．5．1有记忆的调制编码与调制信号8．5．2最大似然序列检测器8．5．3部分响应信号的最大似然序列检测8．5．4有记忆数字信号的功率谱8．6存在信道失真的系统设计8．6．1已知信道的发送和接收滤波器的设计8．6．2信道均衡8．7多载波调制和OFDM8．7．1FFT算法实现的OFDM系统8．8深入学习习题第9章信道容量与信道编码9.1信道模型9.2信道容量9．2．1高斯信道容量9.3通信的容限9．3．1模拟信号的PCM传输9.4可靠通信的编码9．4．1正交信号错误概率的紧界9．4．2编码的原则9.5线性分析码9.5．1线性分组码的译码及其性能9.5．2突发错误纠错编码9.6循环码9．6．1循环码的结构9．7卷积码9．7．1卷积码的基本性质9．7．2卷积码的最佳译码--维特比算法9．7．3卷积码的其他译码算法9．7．4卷积码的错误概率界限9．8复合编码9．8．1乘积码9．8．2链接码9．8．3Turbo码9．8．4BCJR算法9．8．5Turbo码的性能9．9带限信道的编码9．9．1编码与调制的结合9．9．2网格编码调制9．10信道编码的实际应用9．10．1深层空间通信的编码9．10．2电话线路调制解调器的编码9．10．3光盘编码9．11深入学习习题第10章无线通信10．1衰落多径信道上的数字传输10．1．1时变多径信道的信道模型10．1．2衰落多径信道的信号设计10．1．3频率非选择性瑞利衰落信道上的二进制调制性能10．1．4通过信号分集提高系统性能10．1．5频率选择性信道的调制和解调--RAKE解调器10．1．6多天线系统和空时编码10．2连续载波相位调制10．2．1连续相位FSK(CPFSK)10．2．2连续相位调制(CPM)10．2．3CPFSK和CPM的频谱特性10．2．4CPM信号的解调和检测10．2．5CPM在AWGN信道和瑞利衰落信道中的性能10．3扩频通信系统10．3．1扩频数字通信系统的模型10．3．2直接序列扩频系统10．3．3直接序列扩频信号的应用10．3．4脉冲干扰和衰落的影响10．3．5PN序列的生成10．3．6跳频扩频10．3．7扩频系统的同步10．4数字蜂窝通信系统10．4．1GSM系统10．4．2基于IS-95的CDMA系统10．5深入学习习题附录A多信道二进制信号接收时的错误概率参考文献

脉冲压缩，回波信号波形仿真图，目标速度引起失真影响分析仿真图（MATLAB源码）

预失真功放PD-PA-PDmatlab实现，希望有所帮助

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。