matlab代码实现功放预失真模型

当设计功放预失真模型时，可以使用多种方法，其中包括多项式模型、神经网络模型等。这里以多项式模型为例来实现功放预失真模型的MATLAB代码。下面是一个简单的示例，使用多项式模型来建立功放预失真模型，并对输入信号进行预失真校正。

% 生成输入信号
fs = 100e6; % 采样率
t = 0:1/fs:1e-6; % 时间范围为1us
f1 = 10e6; % 输入信号频率
input_signal = sin(2*pi*f1*t);

% 生成功放的非线性变换
a = 0.5; % 非线性失真系数
output_signal = a*input_signal + (1-a)*input_signal.^3; % 功放的非线性失真模型

% 估计功放预失真模型
order = 3; % 多项式阶数
p = polyfit(input_signal, output_signal, order); % 用多项式拟合输入输出关系

% 使用预失真模型对输入信号进行预失真校正
pre_distorted_input_signal = polyval(p, input_signal);

% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, input_signal, 'b', t, pre_distorted_input_signal, 'r');
legend('原始输入信号', '预失真校正后输入信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
title('输入信号与预失真校正后输入信号');

subplot(2,1,2);
plot(input_signal, output_signal, 'b', input_signal, polyval(p, input_signal), 'r');
legend('功放非线性变换', '预失真模型输出');
xlabel('输入信号');
ylabel('输出信号');
title('功放非线性变换与预失真模型输出');

在这个示例中，我们首先生成了一个输入信号，然后通过设定一个简单的非线性失真模型来生成功放的输出信号。接着使用polyfit函数对输入输出关系进行多项式拟合，得到了预失真模型的参数。最后使用polyval函数对输入信号进行预失真校正，并绘制了相关结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的功放预失真模型可能会更加复杂，需要根据具体情况选择合适的建模方法。