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MATLAB实现的功率放大器记忆多项式建模与数字预失真系统
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资 源 简 介
本项目基于MATLAB构建了功率放大器的记忆多项式行为模型，通过非线性参数提取和查找表生成，实现了高精度的数字预失真功能，有效改善功率放大器的幅度和相位失真特性。
详 情 说 明
基于记忆多项式模型的功率放大器行为建模与查找表实现系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的功率放大器记忆多项式行为建模系统，通过建立非线性记忆效应数学模型，构建高效的数字预失真查找表。系统能够准确描述功率放大器的幅度和相位失真特性，支持模型参数提取、非线性特性分析和预失真补偿表生成功能。系统包含记忆深度可配置的多项式建模引擎、自适应参数估计算法和实时查找表更新机制。功能特性
- 记忆多项式建模：支持可配置的非线性阶数（3-9阶）和记忆深度（1-3个采样周期）
- 参数估计优化：采用最小二乘算法进行高精度模型参数提取
- 查找表生成：基于模型生成数字预失真补偿查找表，支持压缩和插值技术
- 性能评估：提供NMSE、EVM等模型精度评估指标
- 特性分析：输出功率放大器的AM-AM、AM-PM特性曲线
- 实时更新：支持训练数据长度与更新周期参数配置
使用方法
- 准备输入数据：采集功率放大器的输入/输出复数基带信号对（I/Q数据）
- 配置模型参数：设置多项式阶数、记忆深度、归一化系数等参数
- 运行建模系统：执行主程序开始模型训练和查找表生成
- 获取输出结果：
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 信号处理工具箱
- 至少4GB内存（推荐8GB以上）
- 支持复数运算和矩阵操作
