采用Volterra级数法对4H2SiC射频MESFET的大信号非线性特性进行了分析,并研究了器件尺寸与线性度的关系。
模型考虑了陷阱效应对非线性特性的影响,模拟结果能够较好地反映实验结果。
进一步分析表明,在1GHz和1.01GHz频率下,当栅长从0.8μm增大到1.6μm,器件的输入(输出)三阶截取点从33.55dBm(36.26dBm)减小到18.1dBm(13.4dBm),1dB压缩点从24dBm下降到7.43dBm。
为实际器件的线性化设计提供理论依据。

运用以下六种坡计算方法编写坡度计算程序：1）简单差分2）二阶差分3）三阶反距离平方权差分4）三阶反距离权差分5）三阶不带权差分6）边框差分

使用matlab对实现双色法计算温度，对数据进行的三阶多项式拟合处理，计算出温度后求出平均温度

利用矢量传感器阵列隐含的多平移不变特性，可构建出三阶输出数据张量；
进而利用张量PARAFAC分解算法（交替最小二乘，ALS）完成信号DOA-极化联合估计。
该算法为R.Bro&N.D.Sidiropoulos于1998年提出，是PARAFAC分解应用于矢量阵列信号处理的早期成果。

估计高阶统计量的双谱程序，随机过程可用它的各阶矩来完整描述。
与矩一样，可用累积量从时域来描述随机过程的统计特性；
亦可用高阶谱(包括功率谱)从频域来描述随机过程的统计特性。
由于三阶矩与三阶累积量相同，故三阶谱(也称双谱)定义为三阶矩函数(或称三阶自相关函数）的二重傅里叶变换。
已测试过可以运行使用

常规PID模糊PID神经网络PID控制效果比较-success.rar最近做毕设，题目是智能励磁，做了个模糊PID和神经网络PID励磁控制，说白了，和励磁没任何关系，就是对一个三阶模型进行控制，现在与大家分享下。
其中常规PID和模糊PID是用仿真实现的，而神经网络PID是用编程实现的。
现已附上GUI和mdl文件。

单步QR分解法，收敛速度相对于基本QR方法大大加速，但不能用于二阶和稀疏的三阶矩阵，不能算复数特征值，精度在

本书为该系列图书的第ⅱ卷，清晰地提出并论述了"一阶测量"的概念。
所谓的一阶测量，是针对二阶和三阶测量而言的。
来自软件质量的数据显示：就目前而言，只有小部分组织拥有可以支持二阶测量的文化。
作者认为，"在你对自己正在谈论什么尚未搞清楚之前，追求精确是毫无意义的。
"本书通过大量图表、案例告诉软件工程管理者应该如何创造一种测量的积极氛围，进而简单有效地对事物进行测量，并始终如一地生产出你想要的高质量软件。
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AD9854全套资料，包括芯片手册和PCB原理图，直接可以出电路板。
性质如下：输入频率：10MHz至300MHz复合输出信号带宽：6.8kHz至270kHz单边带噪声系数（SSBNF）：7.5dB输入三阶交调截点(IIP3)：−7.0dBm无AGC范围最高达−34dBm连续AGC范围：12dB前端衰减器：16dB基带I/Q16位（或24位）串行数字输出LO和采样时钟频率合成器可编程抽取系数、输出格式、AGC和频率合成器设置370Ω输入阻抗电源电压：2.7V至3.6V低功耗：17mA48引脚LFCSP封装

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

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。