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文章给出了基于增强NARMA结构的宽带信号激励下的功率放大器行为模型,并使用递归最小二乘（RLS）算法进行模型参数的提取和更新,该算法具有良好的自适应跟踪特性和数值鲁棒性,因此能够明显的提高模型的精确性并适合用于硬件实现。通过使用ADS仿真软件去收集一个100W功率放大器输入和输出的时域包络数据来进行模型的生成和验证。计算结果表明,本模型能够真实的捕捉到放大器的非线性特性和记忆效应,与传统的记忆多项式模型（MP）相比较,增强NARMA模型的NNSE降低了约6dB,并同时降低了模型的复杂度。 相似文献
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在高度信息化的今天,各种数据存储设备已经取代了传统的纸张,成为数据的最重要载体,而各种自然灾害,例如地震,都是很难被预测的,它们对于数据的安全造成了极大的威胁,因此无论对于个人还是企业或是政府,灾难前的数据备份以及灾难后的数据修复都显得十分重要. 相似文献
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