有记忆功放的非线性测试及其预失真器设计

为有效地克服设计专用电路获取功放实际模型带来的时间和成本开销问题,设计了一个基于Agilent仿真软件和射频仪器的宽带功放测试方案。阐述测量功放记忆性和非线性的操作步骤及相关仪器设置。采用带宽为5 MHz的WCDMA单载波信号激励功放,测量了功放的记忆强度和非线性,从中提取了功放模型并设计了数字预失真器。预失真器工作函数采用记忆多项式模型,采用限记忆的RLS算法来辨识预失真器系数克服数据饱和问题。实际测试结果表明,该预失真器可以使功放输出信号的邻近信道抑制比改善9 dB,验证了本文功放预失真器研究方法的可行性。     

本振泄露对预失真技术的影响研究

无线通信系统中的预失真技术能较好地克服功率放大器的非线性效应,受到广泛的研究和应用.但在实际应用中,预失真技术的线性化性能会受到各种因素的影响,如本振泄露.在研究分析了本振泄露对预失真技术的影响后,设计改进了预失真的模型和算法,并将其应用在预失真技术中.通过仿真测试,验证了该方法的有效性.在存在本振泄露的预失真放大器中,采用该方法能够降低本振泄露的影响,提高功率放大器的效率和线性化性能.     

基于Hammerstein的非线性信道辨识算法综述

为了应对信道非线性特性引起的非线性失真,恢复出信道信息,需要对非线性信道进行辨识。首先介绍了Hammerstein非线性模型,然后从线性记忆深度和非线性阶数估计、线性和非线性系数估计两方面总结分析了目前国内外的研究现状。最后,根据Hammerstein非线性信道辨识算法研究现状作出大胆预测。     

基于多项式数字基带自适应预失真技术的研究

由于自适应数字预失真具有稳定性好、适应能力强等优点,被广泛应用于实现功率放大器的线性化。而本文正是研究了基于多项式数字基带自适应预失真技术。首先,介绍了基于多项式数字基带自适应预失真技术;其次,分析了间接学习结构理论;最后,对OFDM信号进行了仿真实验。结果表明：预失真可以有效地抑制带外频谱以及补偿功放的非线性失真和记忆效应。     

用于功率放大器的阶梯记忆多项式预失真器(英文)

为了减少数字预失真系数的数量,提出了阶梯记忆多项式(SMP)预失真器.该预失真器通过改变传统记忆多项式预失真器中不同记忆深度对应的最大非线性阶数以降低系数数量.SMP预失真器系数的提取采用离线学习结构,直接通过功率放大器(PA)的输入、输出采样数据计算预失真系数.仿真结果表明了SMP预失真器的鲁棒性,它并不局限于某一特定PA模型.SMP预失真器的有效性分别在记忆多项式模型、并行Wiener模型、Wiener.Hammerstein模型、非单位延时记忆多项式模型和基于Freescale LDMOSFET MRF21030制作的实际PA上,通过仿真和实验的方式进行了验证.与传统MP预失真器相比,SMP预失真器可减少系数数量60%以上.     

关于网络舆论失真的思考

网络舆论在大众传播中失真是一种必然现象,但并不代表网络谣言可以泛滥。目前,我国网络舆论失真与网民特殊心态、市场需求、传统媒体话语权、政府对信息公开滞后或隐蔽、网络大V们推波助澜等有密切关系。     

基于广义回归神经网络(GRNN)的函数逼近

本文利用径向基网络的一种变化形式--广义回归神经网络(GRNN)提出了基于广义回归神经网络的函数逼近方法,利用matlab中的神经网络工具箱设计了GRNN模型,用于对非线性函数的逼近.通过网络的训练、测试达到了预期的效果,并与BP网络、RBF网络对比,说明GRNN网络的优势.     

负反馈对放大电路产生的非线性失真和干扰的影响

在一般的教材中，负反馈对减小放大电路产生的非线性失真的抑制干扰，只是做了定时的说明，本文目的是要定量的研讨一下负反馈是如何减小非线性失真、抑制干扰和内部噪声的。为了阐述问题清楚起见，还是把负反馈对放大电路产生的非线性失真和干扰的影响先定性的作一简要的结论性的交待。反馈对放大电路产生的输出电压的各种成分有很大影响，这些成分包括：由放大电路的非线性产生的谐波以及各种形式的干扰．如果是负反馈，则自反馈电路加到输入端的所有谐波的相位，将使这些谐波的输出电压减弱（两者的波形具有互补性）。同理，负反馈也能减…     

基于ARM的无线网络视频监控系统设计与实现

利用ARM cortex-A8开发一个无线网络视频监控系统。采用系统采用B/S架构,用WiFi网络传输视频数据,由Web视频服务器、无线传输模块和远程监控终端3部分组成。探讨Web视频服务器的软硬件设计,包括服务器硬件平台搭建、Linux系统移植部署、MJPG-streamer移植及WiFi网络构建。测试结果表明,系统运行稳定,实时性较高,可实现多终端同时监控,采集到的图像清晰流畅,无明显失真,视频监控效果良好。     

非线性编辑网络实验室建设研究——以大洋D3-Edit3200B，D3-EDIT1000非线性编辑系统为例

随着网络新技术的不断涌现,学校在构建非线性编辑网络实验室时应当在先进性、实用性和可扩充性之间找一个平衡点,以满足学校实验和实训教学的要求,充分考虑各种因素,构建适合自己学校的非线性编辑网络实验室.本文以大洋D3-Edit3200B,D3-EDIT1000非线性编辑系统为例就非线性编辑网络实验室设计原则、非线性编辑网络实验室技术分析、非线性编辑网络实验室具体应用进行了初步研究.     

基于PC声卡的电网电压波形失真度测量方法

通过对正弦信号失真度计算公式的描述,提出了一种利用PC声卡测量电网电压波形失真度的新方法,并给出了误差分析。可实现电网电压波形失真度低成本和较高精度测量的目的,具有实际应用的价值。     

强非线性微分方程符号分析法的计算机实现及有效性研究

目前国际上正在寻找一种分析强非线性系统的方法，而等效小参量法目前在文献中可查到的应用仪限于失真度小于20％以下的系统，文章对等效小参量法的原理进行分析，认为该方法可以适用于更强的非线，陆系统分析，在此基础上，使用Matlab语言编程，用符号迭代法求解出一个典型强非线性系统方程的近似解，并用数值分析验证其结果的有效性和准确程度，分析结果表明，等效小参量法能够适用于失真度大于25%以上的系统，满足目前国际上的实际需要。     

FFT分析中一种减少频谱泄漏的方法

利用Origin软件的快速傅立叶变换（FFT）分析A/D转换动态精度存在的频谱泄漏问题。解决频谱泄漏的方法有很多,本文介绍一种减少频谱泄漏的线性插值方法,并与其它方法进行比较。     

基于支持向量回归神经网络的动态系统辨识

结合支持向量机和神经网络各自的优点,提出了一种新颖的自适应支持向量回归神经网络(SVR-NN).首先,利用支持向量回归方法确定SVR-NN的初始结构和初始化权值,基于支持向量自适应地构造SVR-NN神经网络的隐层节点;然后,使用退火过程的鲁棒学习算法更新网络节点参数和权值.为了验证所提出方法的有效性,给出了自适应SVR-NN应用于非线性动态系统辨识的实例.仿真结果表明,与以前的神经网络方法相比,基于SVR-NN网络的辨识方案能获得相当好的性能,它具有很快的收敛速度.因此,自适应的SVR-NN为非线性系统辨识提供了极有吸引力的新途径.     

集中供热系统热网控制策略的研究

集中供热系统热网有着多输入、多输出、非线性、时变性、强耦合的特点,智能解耦控制算法是解决热网流量控制的有效方法。文章讨论了神经网络解耦控制策略,设计了基于非线性、多变量的神经网络解耦控制器。应用于实验室热网控制的结果表明,该控制算法有明显的控制效果,能实现稳定供热和均匀供热的整体目标。     

Application of honey-bee mating optimization on state estimation of a power distribution system including distributed generators

We present a new approach based on honey-bee mating optimization to estimate the state variables in distribution networks including distributed generators. The proposed method considers practical models of electrical equipments such as static var compensators, voltage regulators, and under-load tap changer transformers, which have usually nonlinear and discrete characteristics. The feasibility of the proposed approach is demonstrated by comparison with the methods based on neural networks, ant colony optimization, and genetic algorithms for two test systems, a network with 34-bus radial test feeders and a realistic 80-bus 20 kV network.     

缓冲材料振动传递率的测试及非线性辨识

本文依据相关的标准和工程实际需求,分析了振动传递率测试中的试样固定方式,设计了一种简易固定装置。以发泡聚乙烯为例,分析了振动传递率测试方法,将4种厚度规格的试样分别在5种应力下进行了3Hz-200Hz的扫频试验,测出了发泡聚乙烯在不同厚度和应力下的振动传递率,并对试验结果进行了分析。采用BP神经网络建立了振动传递率非线性模型,并利用matlab／nntool对网络进行了训练和仿真,结果表明,该模型具有较强的泛化能力,能精确辨识振动传递率,从而可以预测任意厚度和应力下的振动传递率。     

Nonlinear Time-Varying Systems Identification Using Basis Sequence Expansions Combined with Neural Networks

A new method for identifying nonlinear time-vaying systems with unknown structure is presented,The method extends the application ar5ea of basis sequence identification.The essential idea is to utilize the learning and nonlinear approximating ability of neural networks to model the non-linearity of the system,characterize time-varying dynamics of the system by the time-varying parametric vector of the network ,then the parametric vector of the network is approximated by a weighted sum of known basis sequences,Because of black-box modeling ability of neural networks,the presented method can identify noninear time-varying systems with unknown structure,In order to improver the real-time capability of the algorithm ,the neural network is trained by a simple fast learning algorthm based on local least squares presented by the authors,The effectiveness and the perfomence of the method are demonstrate3d by some simulation results.     

非线性网络编辑数字实验系统的特性分析

分析了开发的非线性网络编辑系统工作原理和结构,探讨了网络技术与传统非编技术的最佳结合点,旨在构建性价比高,非线性网络编辑系统。全程解析网络非编技术以解决应用中的一些疑难问题,提高非线性编辑教学质量和电视数字制作水平。     

基于光电混合系统的家用机器人视觉系统

指出家用机器人比工业机器人将具有更广泛的应用前景。构建一种基于光电混合系统的家用机器人的视觉系统,以联合变换相关器实现目标图像的平移不变性,以综合判别函数和WTA网络构成级联式神经网络实现目标图像的畸变不变性。讨论整个系统的原理及其实施方案,论证其可行性,为家用机器人提供了一种有效的多目标实时模式识别方法。