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
2023/12/19 1:19:29 18.5MB 预失真
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基于HOG特征提取的图像分类器,HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。
通过将整幅图像分割成小的连接区域称为cells,每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向,这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标)描述子。
为改善准确率,局部直方图可以通过计算图像中一个较大区域称为block的光强作为measure被对比标准化,然后用这个measure归一化这个block中的所有cells.这个归一化过程完成了更好的照射/阴影不变性。
2023/12/16 11:58:32 17KB HOG 特征提取
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这是我自己写的对图像进行预处理的matlab源程序,主要是对图像进行光照补偿、旋转与尺度归一化。
上传上来和大家一起学习、分享。
2023/12/8 9:34:26 2KB 预处理 人脸图像
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这是本人写的有关bmp文件的关于车牌字符的代码,请多多指教!
2023/11/20 22:49:54 1.96MB bmp 字符分割 车牌
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《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
2023/11/19 11:56:30 16.89MB 滤波器
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lssvm的程序,归一化处理,输入数据进行归一化处理,从而加快训练速度
2023/11/10 19:27:26 2KB svm
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--文件名:mine4.vhd。
--功能:实现4种常见波形正弦、三角、锯齿、方波(A、B)的频率、幅度可控输出(方波--A的占空比也是可控的),可以存储任意波形特征数据并能重现该波形,还可完成--各种波形的线形叠加输出。
--说明:SSS(前三位)和SW信号控制4种常见波形种哪种波形输出。
4种波形的频率、--幅度(基准幅度A)的调节均是通过up、down、set按键和4个BCD码置入器以及一--个置入档位控制信号(ss)完成的(AMP的调节范围是0~5V,调节量阶为1/51V)。
--其中方波的幅度还可通过u0、d0调节输出数据的归一化幅值(AMP0)进行进一步--细调(调节量阶为1/(51*255)V)。
方波A的占空比通过zu、zp按键调节(调节--量阶1/64*T)。
系统采用内部存储器——RAM实现任意输入波形的存储,程序只支--持键盘式波形特征参数置入存储,posting为进入任意波置入(set)、清除(clr)状态--控制信号,SSS控制存储波形的输出。
P180为预留端口,
2023/10/27 16:32:26 79KB VHDL波形发生器
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(用了两种方法)像素变化率NPCR(thenumberofpixelschangerate)和归一化平均变化强度UACI(theunifiedaveragechangingintensity)。
其中NPCR表示的不同密文图像在相同位置上灰度值互不相同的比率,而UACI则表示不同密文图像之间的平均变化密度,通常用于图像加密性能分析
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实现指纹图像的归一化功能,能很好地实现!主要是计算图像整体均值,方差,最后实现归一化
2023/9/14 1:09:52 10KB 指纹 归一化
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采用python进行特征归一化处理的kdd99数据集。
采用的是包含了百分之10的那个数据子集处理的
2023/9/3 10:24:17 66.32MB kdd99
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡