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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(1)CRC校验采用8位的CRC-8校验,生成多项式为G(x)=x8+x2+x+1(2)将部分字段的内容显示在屏幕上,具体格式:目的地址:xx-xx-xx-xx-xx-xx源地址:xx-xx-xx-xx-xx-xx类型字段:xx数据字段:。



帧校验字段:xx校验正确(或错误)(3)由于帧数据字段封装的是文本信息,所以该字段内容请按照字符串格式输出,其它各字段均按照十六进制格式输出。
(4)要求有良好的编程规范和注释,编程所使用的操作系统、语言和编译环境不限,但是需在课程设计报告文档中予以说明。
2023/12/13 5:27:32 159KB crc-8
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matlab函数,包括:复化梯形公式复化Simpson公式复化四阶Newton-Cotes公式Romberg积分法Gauss-Legendre积分Gauss-Chebyshev积分Gauss-Laguerre积分Gauss-Hermite积分及以上四个正交多项式的生成函数
2023/12/9 19:06:47 89KB 数值积分 matlab
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功率放大器预失真,LMS法,多项式法等matlab实现,
2023/12/7 19:22:17 2.12MB 预失真
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为了方便,把代码放在Word里面了,每次上机实验的题目代码都在。
第一次:对如下多项式编写类定义:+++…+其中,n为多项式的次数。
完成如下功能:(1)可存储任意大的多项式(提示:可用动态数组实现)。
(2)定义构造函数、析构函数、拷贝构造函数。
(3)包含一个static成员存储定义的多项式的数量。
(4)定义一个成员函数输出多项式。
(可参照-x^4-6x^3+5格式输出)(5)定义一个成员函数计算多项式的值。
(6)写main函数测试类的功能。
(7)采用多文件实现。
考虑:哪些成员函数可以声明为const.第二次:(8)重载“+”运算符,实现两个多项式相加。
(9)重载“-”运算符,实现两个多项式相减。
(10)重载“*”运算符,实现两个多项式相乘。
(11)重载“=”运算符,实现两个多项式的赋值运算。
考虑:把其中某个运算符重载为友元函数。
第三次:C++的一般编译器都定义和封装了字符串功能,请模仿定义string类的实现,可以实现并支持如下功能:(1)strings=“吉林大学”;
(2)stringt=s;(3)stringm;
m=t;
(4)m.legnth()函数测量字符串的长度(5)m.cat(stringconst&)连接字符串第四次:我公司为仪器生产企业,目前生产摄像机和行车记录仪两种产品,分别销售给用户。
摄像机包含摄像、图像质量设定、编码算法等属性。
将摄像机增加相应芯片(具有操作菜单、自动拍摄、车速传感器、源代码等功能)后,形成一个行车记录仪。
要求:设计摄像机类,并请根据下列不同的功能要求,采用不同的继承方式,设计行车记录仪类,并添加测试代码,体验不同继承方式下的成员访问属性。
(类设计时可根据需要自行添加数据成员和其他成员函数。
)(1)行车记录仪的芯片可以使用摄像机的摄像、图像质量设定功能。
行车记录仪用户可以操作行车记录仪的操作菜单和摄像机的摄像功能。
(2)行车记录仪的芯片可以使用摄像机的拍摄、图像质量设定功能。
行车记录仪用户仅仅可以操作行车记录仪的操作菜单。
(3)行车记录仪的芯片可以使用摄像机的拍摄、图像质量设定功能。
行车记录仪用户仅仅可以操作行车记录仪的操作菜单同时其他公司购买行车记录仪,因该公司也用于销售,不得泄露其全部内容课后:(1)采用组合方式设计行车记录仪类,增加相应测试代码,体验继承和组合的关系。
(2)分别为继承和组合方式下为各类添加构造函数、析构函数,增加相应测试代码,体验对象的初始化和构造顺序。
(3)将摄像机类和行车记录仪类功能相近的函数(如拍摄、编码等功能函数)设为同名函数,增加相应测试代码,体验同名函数覆盖。
(4)为我公司建立一个多态的产品类层次结构,使用抽象类,测试时,创建一个基类指针的容器,通过基类指针调用虚函数,体验多态。
2023/12/6 1:35:36 110KB 吉林大学 C++ 实验报告 代码
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卷积码是在信息序列通过有限状态移位寄存器的过程中产生的。
通常,移存器包含N级(每级A比特),并对应有基于生成多项式的m个线性代数方程,输入数据每次以A位(比特)移入移位寄存器,在此同时有n位(比特)数据作为己编码序列输出,编码效率为A/n。
参数N被称作约束长度,它指明了当前的输出数据与多少输入数据有关。
它决定了编码的复杂度。
译码器的功能就是,运用一种可以将错误的发生减小到最低程度的规则或方法,从已编码的码字中解出原始信息。
在信息序列和码序列之间有一对一的关系。
此外,任何信息序列和码序列将与网格图中的唯一一条路径相联系。
因而,卷积译码器的工作就是找到网格图中的这一条路径。
Viterbi算法可被描述如下;
把在时刻i,状态所对应的网格图节点记作,每个网相节点被分配一个值。
节点值按如下方式计算:(1)设,。
(2)在时刻i,对于进入每个节点的所有路径计算其不完全路径的长度。
(3)令为在i时刻,到达与状态。
相对应的节点的最小不完全路径长度。
通过在前一节点随机选择一条路径就可产生新的结果。
非存留支胳将从网格图中删除。
以这种方式,可以从。
处生成一组最小路径。
(4)当L表示输入编码段的数目,其中每段为k比特,m为编码器中的最大穆存器的长度,如果,那么令,返回第二步。
一旦计算出所有节点值,则从时刻,状态。
开始,沿网格图中的存留支路反向追寻即可。
这样被定义的支路与解码输出将是一一对应的。
关于不完全路径长度,硬判决解码将采用Hamming距离,而软判决解码将采用Euclidean距离。
2023/11/27 12:42:20 39KB 卷积 编解码
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在[-1,1]区间上取n=20个等距节点,计算出以相应节点上的e^x的值作为数据样本,以1,x,x^2,⋯,x^l为基函数做出l=3,5,7,9次的最小二乘拟合多项式。
画出ln⁡(cond(A))-l曲线,其中A是确定最小二乘多项式系数的矩阵。
计算出不同阶最小二乘多项式给出的最小偏差σ(l)。
将基函数改为1,P_1(x),P_2(x),⋯,P_l(x),其中P_i(x)是勒让德多项式,结果如何?
2023/11/27 1:40:45 85KB 数值计算 matlab
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本帖代码和教程有Matlab技术论坛原创,原帖参见http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=3885一、数值积分基本公式数值求积基本通用公式如下Eqn1.gif(1.63KB)2009-11-2023:23xk:求积节点Ak:求积系数,与f(x)无关数值积分要做的就是确定上式中的节点xk和系数Ak。
可以证明当求积系数Ak全为正时,上述数值积分计算过程是稳定。
二、插值型数值积分公式对f(x)给定的n+1个节点进行Lagrange多项式插值,故Eqn2.gif(2.95KB)2009-11-2023:23即求积系数为Eqn3.gif(3.29KB)2009-11-2023:23三、牛顿-柯特斯数值积分公式当求积节点在[a,b]等间距分布时,插值型积分公式(先使用Lagrange对节点进行多项式插值,再计算求积系数,最后求积分值)称为Newton-Cotes积分公式。
由于Newton-Cotes积分是通过Lagrange多项式插值变化而来的,我们都知道高次多项式插值会出现Runge振荡现象,因此会导致高阶Newton-Cotes公式不稳定。
Newton-Cotes积分公式的求积系数为Eqn4.gif(3.38KB)2009-11-2023:28其中C(k,n)称为柯特斯系数。
(1)当n=1时,Newton-Cotes公式即为梯形公式Eqn5.gif(1.68KB)2009-11-2023:28容易证明上式具有一次代数精度(对于Newton-Cotes积分公式,n为奇数时有n次迭代精度,n为偶数时具有n+1次精度,精度越高积分越精确,同时计算量也越大)(2)当n=2时,Newton-Cotes公式即为辛普森(Simpson)公式或者抛物线公式Eqn6.gif(2.04KB)2009-11-2023:28上式具有3次迭代精度(3)当n=4时,Newton-Cotes公式称为科特斯(Cotes)公式Eqn7.gif(2.68KB)2009-11-2023:28上式具有5次迭代精度。
由于n=3和n=2时具有相同的迭代精度,但是n=2时计算量小,故n=3的Newton-Cotes积分公式用的很少(4)当≥8时,通过计算可以知道,在n=8时柯特斯系数出现负值由于数值积分稳定的条件是求积系数Ak必须为正,所以n>=8以上高阶Newton-Cotes公式,我们不能保证积分的稳定性(其根本原因是,Newton-Cotes公式是由Lagrange插值多项推导出来的,而高阶多项式会出现Rung现象)。
四、复化求解公式n阶Newton-Cotes公式只能有n+1个积分节点,但是高阶Newton-Cotes公式由不稳定。
为了提高大区间的数值积分精度,我们采用了分段积分的方法,即先将原区间划分成若干小区间,然后对每一个小区间使用Newton-Cotes积分公式,这就是复化Newton-Cotes求积公式。
(1)当n=1时,称为复化梯形公式。
将[a,b]等分为n份,子区间长度为h=(b-a)/n,则复化梯形公式为(注意:复化求解公式不需要求积子区间等间距,只是Newton-Cotes公式分段积分时自动对小区间进行等分,我们这里采用等分子区间是为了便于计算而已)Eqn8.gif(2.18KB)2009-11-2023:28(2)当n=2时,称为复化辛普森公式。
Eqn9.gif(2.96KB)2009-11-2023:28五、Newton-Cotes数值积分公式Matlab代码
2023/11/26 8:36:30 126KB Matlab 技术论坛 牛顿 科特斯
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读取STC单片机ID号,利用CRC-ITU算法存入EEPROM,在应用程序中比较单片机ID号和EEPROM中的CRC数据,两者符合规定算法才运行程序执行,这样将达到程序坚不可摧的目的!(在具体应用中,可以灵活修改生成多项式0X1021的值,防止被破解算法)
2023/11/24 14:37:47 43KB STC
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本软件是“测量计算工具包软件”的全面升级版。
升级后的软件强化了坐标转换的功能,精简了其他不大使用的功能,软件名称更改为“坐标转换”,2013是全面升级后的第一个版本。
为适应国家测绘局地理信息办公室《2000国家大地坐标系推广使用技术指南》(以下简称《指南》)和《大地测量控制点坐标转换技术规程》(以下简称《规程》)的要求,坐标转换2013除保留原有的布尔沙模型和二维四参数模型外,增加了三维七参数、二维七参数、三维四参数和多项式拟合模型。
另外,在转换参数的表达形式上也进行了调正,将“尺度比”改为“尺度变化”,与《指南》和《规程》保持一致。
升级后的坐标转换软件对程序界面和代码也进行了优化,参数的数值表示方式由固定宽度改为科学表示方式,使得其计算精度更高。
升级前的“椭球间的坐标转换”对应于升级后的“布尔沙模型”,升级前的“多公共点相似变换”对应于升级后的“二维四参数模型”。
这两种模型升级前的转换参数完全可以用于升级后的软件,仅需将将“尺度比”换算为“尺度变化”即可,换算公式为:尺度变化D=尺度比K-1。
如果用户拥有转换区域的公共点(《指南》和《规程》叫“重合点”)的话,建议用升级后的软件重新计算转换参数。
必须说明的是,不同的转换模型,转换参数是不能互换的。
本软件的所有转换模型的计算公式都来源于《指南》和《规程》,仅对“多项式拟合”公式的表达形式进行了格式上的统一。
坐标转换2014版增加了GPS高程拟合和墨卡托投影正反算转换。
2023/11/23 18:38:15 2.81MB 坐标转换
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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