MATLAB非线性建模工具：功率放大器Wiener-Hammerstein与记忆多项式模型系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现Wiener-Hammerstein和记忆多项式两种非线性模型，用于功率放大器的建模与分析。支持参数辨识、模型验证、失真分析及预失真方案评估，为射频系统设计提供完整的非线性特性研究工具。

详 情 说 明

基于Wiener-Hammerstein和记忆多项式模型的功率放大器非线性建模与分析系统

项目介绍

本项目实现了一个针对射频功率放大器的非线性建模与分析系统。系统采用Wiener-Hammerstein非线性系统辨识方法对功率放大器进行精确建模，同时实现记忆多项式模型作为对比基准。系统包含完整的模型参数辨识、验证、非线性失真分析和预失真补偿方案评估功能，为功率放大器的线性化设计和性能优化提供全面的分析工具。

功能特性

• Wiener-Hammerstein非线性建模：采用三阶串联结构（线性-非线性-线性）精确表征功率放大器的记忆非线性特性
• 记忆多项式基准建模：实现经典记忆多项式模型作为性能对比基准
• 智能参数辨识：基于最小二乘法和优化算法进行模型参数高效提取
• 综合性能验证：提供NMSE（归一化均方误差）、EVM（误差向量幅度）等多维度性能指标评估
• 可视化分析：生成AM-AM/AM-PM特性曲线、功率谱密度、邻道泄漏比等关键图表
• 预失真补偿评估：系统评估数字预失真技术的线性化效果

使用方法

1. 数据准备：准备功率放大器的输入输出信号数据（复数基带I/Q格式）
2. 参数配置：设置信号采样频率、带宽、模型阶数、记忆深度等参数
3. 数据集划分：指定训练集与测试集的比例划分
4. 模型训练：运行系统进行Wiener-Hammerstein和记忆多项式模型参数辨识
5. 结果分析：查看模型验证结果、性能指标和各类分析图表
6. 预失真评估：分析预失真补偿方案的有效性并生成评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 优化工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 至少8GB内存（建议16GB用于大规模数据处理）
• 支持复数矩阵运算的处理器

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了功率放大器非线性建模的完整流程，包括数据加载与预处理、模型参数配置、Wiener-Hammerstein结构辨识、记忆多项式基准建模、模型验证与性能评估、非线性特性分析图表生成、预失真补偿效果评估以及综合报告输出等功能。该文件通过模块化设计将复杂的非线性系统辨识过程组织为清晰的执行流程，为用户提供一站式的功率放大器分析与设计解决方案。