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1 1 2若是想要分析信号的失真与非线性功放之间的关系，我们需要搭建一个功放的工作该模型非常经典，包括AM-AM变换以及AM-PM变换。可以将该模型用公式表示其中，A(t)表示的是输入信号的幅度，b表示功放的AM-AM特性的拟合参数，而a₄,b₄表示的是功放的AM-PM特性的拟合参数。通过上面两个式2子我们可以发现：输入信号的幅度决定了输入信号的特a₄,b₄分别为典型值时，该模型的特性曲线图如1.11所示。真，即AM-PM效应，我们可以只看其幅度失真，响应函数可以通过下面的式子表示：其中，A(t)是输入信号的幅度，而P代表的是用来判定非线性程度的光滑因子，1.2记忆模型该模型是首个能够描述具有记忆效应的系统的模型，它改进了泰勒级数的不足，是该模型还是逐渐被抛弃，因为我们从上面式子中可以看到，当非线性阶数以及记忆阶数持续增长的时候，该模型的迭代参数也会越来越复杂，参数的计算也会变得更加艰难，这时候，我们需要加入更多的元器件去完成这个计算的过程，这无疑会提升整个通信系统的复杂度，同时也大大增加了成本。换言之，当两个阶数值变大时，该模型很难3度较低，实现难度及成本都比较低。它们的核心思想是，用一个LTI系统以及一个非记线性时不变系统无记忆非线性系统假设该LTI系统是一个三阶的FIR滤波器，那么我们可以求出其冲激响应如以下式模型则与Wiener非常相似，其核函数可以用公式表达成：它也可以看成一个非记忆非线性系统和一个L线性时不变这两种模型会被共同使用，其中一个会被用来描述PA,另一个则被用来作模1.1.4并联Wiener模型在上一部分我们介绍了Wiener模型，当我们将数个Wiener功放并联时，可以构建一个新的模型—一并联Wiener模型。其信号流程图大致如图1.15所示：Jn)图1.15并联Wiener模型流程图其中，我们可以将第i个支路上的输出结果表示为：ds₃=-0.1015-j0.0196.之前我们介绍过，在通过滤波器的时候，信号的偶次谐波往往会很轻易地就被过滤掉，因此我们只需着重考虑奇次谐波即可。奇次谐波作用下的记忆多项式模型用以下的I图1.16记忆多项式模型示意图假设非线性阶数为5,记忆阶数为2,那么我们可以计算得到系数：C₁n=1.0513+j0.0904,c₁1=-0.0680-j0.0023,c₁2=0Can=-0.0542-i0.2900,C₂1=0.2234+j0.2317,C₃=00.0621-j0.0932Cen=-0.9657-0.7028,Cc:=-0.2451-i0.3735,Cs,该模型是一个由数个处理单元相组合而构成的DSP系统。这些处理单元的拟人性使他们又得名为神经元。现如今大多数采用该模型的预失真装置都是三层前向神经网络结6图1.17神经网络模型示意图这个系统的输出我们可以用下式表示：式中，p代表的是从输入层至隐层的权系数

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