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融合多项式与神经网络的RoF系统数字预失真技术研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第7-11页
    1.1 选题背景第7页
    1.2 国内外研究现状第7-9页
    1.3 本文的主要工作和内容安排第9-10页
    1.4 本文的创新点第10-11页
第二章 RoF系统的非线性特性和预失真技术第11-26页
    2.1 RoF系统非线性分析第11-18页
        2.1.1 激光二极管第11-12页
        2.1.2 单模光纤第12-13页
        2.1.3 光电探测器第13-14页
        2.1.4 功率放大器第14-18页
    2.2 RoF系统记忆效应第18-19页
    2.3 预失真技术第19-24页
        2.3.1 基本原理第19-20页
        2.3.2 射频预失真技术和基带预失真技术第20-21页
        2.3.3 数字预失真模型第21-24页
    2.4 本章小结第24-26页
第三章 基于径向基神经网络RoF系统数字预失真技术研究第26-40页
    3.1 基于径向基函数神经网络拓扑结构第26-28页
    3.2 模型参数训练过程第28-29页
    3.3 实验测试平台以及测试信号第29-32页
    3.4 建模结果及讨论第32-36页
    3.5 线性化实验结果及分析第36-38页
    3.6 本章小结第38-40页
第四章 融合记忆多项式和径向基神经网络RoF系统数字预失真技术研究第40-51页
    4.1 记忆多项式模型第40-41页
    4.2 融合记忆多项式和径向基神经网络拓扑结构第41-42页
    4.3 建模结果及讨论第42-46页
    4.4 线性化实验结果及分析第46-48页
    4.5 不同预失真器线性化比较分析第48-49页
    4.6 本章小结第49-51页
第五章 总结与展望第51-52页
    5.1 总结第51页
    5.2 下一步工作建议第51-52页
参考文献第52-57页
攻读硕士期间完成的科研成果第57-58页
致谢第58页

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