预失真算法

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DPD预失真算法的Matlab仿真实现优化
优化预失真算法、LMS算法及其他自适应算法在Matlab中的仿真实现代码。
IQ调制预失真技术及QAM解调案例
IQ调制预失真技术是无线通信系统中用于优化信号质量的关键技术,特别是在零中频(Zero-IF)IQ调制中尤为重要。零中频调制将射频信号直接转换到基带,简化了硬件设计,但由于幅度和相位不平衡,信号在传输过程中易产生失真,影响解调和信息恢复。预失真算法通过提前校正基带IQ数据,补偿不平衡,如幅度不平衡可通过调整Q分量实现。解调过程中,正确的IQ数据可以有效恢复原始信息。
Matlab预加载器在Matlab中创建和使用预加载器示例
介绍了在Matlab中创建和使用预加载器的两种类型:线性棒预加载器和两个圆形预加载器的具体方法和步骤。通过这些示例,读者可以更好地理解如何有效利用预加载器进行Matlab开发。
MongoDB 预构建安装程序
MongoDB 预构建安装程序简化了在不同操作系统和平台上的安装过程。这些安装程序包含预编译的二进制文件、必要的依赖项和配置实用程序,使用户无需手动构建和配置即可快速部署 MongoDB。
使用 DTI 高阶估计恢复高阶失真度
基于给定扩散加权磁共振数据集的高阶扩散张量成像 (DTI) 估计,本研究提出了一种恢复高阶失真度的方法。该方法利用 DTI 的高阶信息,从而对图像中的失真进行更准确的估计。实验结果表明,该方法在失真度恢复方面取得了显著的提升。
无失真传输条件与滤波研究(MATLAB实验)
利用MATLAB编程探讨实现无失真传输的必备条件,并深入分析滤波对波形的影响及变化。
MATLAB环境下FFT失真度误差测量研究
MATLAB环境下,对FFT进行失真度误差的详细测量研究。本研究探讨了在MATLAB中如何精确评估FFT过程中的误差和失真情况。通过实验和分析,揭示了在不同条件下FFT算法的性能差异及其对信号处理结果的影响。研究结果可为提升信号处理精度和算法优化提供重要参考。
PyTorch FSRCNN 训练测试代码和预训练权重
PyTorch 平台上的深度学习模型,用于图像超分辨率:FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM
基于预判决的频偏估计算法原理-高维数据挖掘中特征选择的稳健方法
基于预判决的频偏估计算法(PADE算法)是一种应用于相干接收机中的前馈式全数字频偏估计方法,主要通过模拟预判决来估计当前符号的频偏,结合环路滤波器抑制噪声影响,有效消除载波频偏对相位调制信号的影响。与传统四次方频偏估计算法不同,PADE算法依赖于前一个输入符号的频偏估计结果,以优化当前符号的频偏估计,最终通过减去估计值来修正频偏引起的相位分量。
基于Java Web的研发考研预调剂系统.zip
基于Java Web的研发考研预调剂系统的笔记,主要内容。