WCDMA系统中基于小波网络的数字预失真技术研究



WCDMA系统中基于小波网络的数字预失真技术研究

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WCDMA系统中基于小波网络的数字预失真技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-17页
· 课题研究背景与意义	第11-13页
· 线性化技术发展及现状	第13-15页
· 本文的研究内容及主要工作	第15-17页
第2章功率放大器的非线性特性与行为模型	第17-31页
· 功率放大器的非线性特性	第17-20页
· 谐波失真	第17-18页
· 互调失真	第18-19页
· 交调失真	第19页
· AM/AM和AM/PM失真	第19-20页
· 功率放大器非线性的影响	第20-22页
· 带内失真	第20-21页
· 带外失真	第21-22页
· 功率放大器的记忆效应	第22-23页
· 功放的非线性技术指标	第23-25页
· 1dB压缩点	第23-24页
· 三阶互调系数和三阶截断点	第24页
· 邻信道泄露功率比	第24-25页
· 误差矢量幅度	第25页
· 功率放大器的行为模型	第25-31页
· 无记忆模型	第26-28页
· 有记忆模型	第28-31页
第3章功放的线性化技术与数字预失真	第31-43页
· 功放的线性化技术	第31-36页
· 功率回退技术	第31页
· 负反馈技术	第31-33页
· 前馈技术	第33页
· LINC技术	第33-34页
· 预失真技术	第34-36页
· 功放线性化技术的对比	第36页
· 数字预失真技术	第36-43页
· 自适应数字预失真技术原理	第36-38页
· 预失真系统学习结构	第38-39页
· 数字预失真技术分类	第39-43页
第4章人工神经网络与小波分析理论	第43-59页
· 人工神经网络	第43-54页
· 人工神经网络概述	第43-44页
· 人工神经元模型	第44-45页
· 神经网络的拓扑结构	第45-46页
· 神经网络的学习	第46-49页
· BP神经网络	第49-54页
· 小波分析	第54-59页
· 连续小波变换	第55-57页
· 离散小波变换	第57-58页
· 几种常用的小波	第58-59页
第5章基于小波网络的数字预失真算法设计与仿真	第59-77页
· 小波神经网络	第59-64页
· 小波神经网络分类	第59-60页
· 小波神经网络学习算法	第60-63页
· 小波网络与BP网络的比较	第63-64页
· 基于小波网络的数字预失真算法设计	第64-67页
· 问题描述	第64页
· 小波神经网络设计	第64-67页
· 算法仿真及性能分析	第67-77页
· 训练样本提取	第67-70页
· 仿真过程及结果分析	第70-77页
第6章结论与展望	第77-79页
参考文献	第79-83页
致谢	第83-85页
攻读硕士学位期间发表论文情况	第85 页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。

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