基于RPRG+ICCD与RANSAC的多分量多项式相位信号参数估计

多分量多项式相位信号的检测和参数估计是多项式相位信号处理的一大难点。时频分析方法能够通过时频分布表征多项式相位信号的瞬时频率,通过对提取的瞬时频率进行多项式拟合得到其系数,经过简单的变换即可获得多项式相位信号的参数。文中利用RPRG+ICCD分离多分量多项式相位信号得到各个分量的瞬时频率,再使用RANSAC进行多项式拟合,最终实现了多项式相位信号的参数估计。实验结果表明,文中提出的方法能够实现在时频域部分重叠的多分量多项式相位信号的分离和参数估计。     

基于编码—解码模型的D类功率放大器行为建模

D类功率放大器具有优异的传输效率,属于开关类功放,其输出信号存在较大的非线性失真。对D类功率放大器进行行为建模时要同时考虑其非线性和记忆特性。文中将小波变换引入到编码—解码神经网络模型中,提出了小波编码—解码神经网络模型。使用基于门限循环单元的编码—解码模型和小波编码—解码模型进行D类功率放大器的行为建模。实验结果表明,文中提出的D类功率放大器行为模型相比于传统的Voterra-Laguerre模型而言,在信号的时域和频域都具有更高的精度。