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提出一种神经网络结合分离信号对功率放大器预失真建模的方法。将输入/输出信号的线性与非线性部分分开处理,利用神经网络良好的逼近能力,采用LM算法,拟合出功率放大器特性曲线,进而建立预失真模型,使非线性功率放大器的输入/输出曲线整体呈线性化。在保证输出幅度限制和输出功率最大化的前提下,与未作信号分离的神经网络建模方法、多项式建模方法以及Saleh函数模型方法相比较,发现信号分离神经网络建模方法能得到较小的归一化均方误差和误差矢量幅度。仿真结果表明,采用信号分离神经网络对功率放大器及其预失真建模,整体线性化误差较小、精度高、效果更佳。 相似文献
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基于水滴在脉冲电场中的受力分析,建立了高频脉冲电场中液滴运动模型及轨迹方程。采用高速显微摄像系统研究了油中水滴的运动规律,分析了脉冲电场形式、强度及频率对水滴运动轨迹和速度的影响规律。模拟结果表明,在直流脉冲电场中,场强主要影响单液滴运动的速度,频率主要影响单液滴的加速及减速时间。试验表明,单液滴运动平均速度随频率的升高而加快;双液滴相对运动速度随场强增加,在直流脉冲电场中减小,在方波电场和交流脉冲电场中变大;双液滴在脉冲电场中的相对运动速度由高至低依次为:交流脉冲电场、方波电场和直流脉冲电场。 相似文献
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