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摘要:
本文主要研究信号的归一化峰度及其在弱非线性系统辨识中的应用策略问题.首先简要介绍了几类常见的无记忆/有记忆非线性模型及其表示方法;给出了信号的归一化峰度定义及重要性质;在此基础上,分别针对非线性系统的记忆效应和非线性阶数对系统输出信号归一化峰度的影响进行了理论推导和仿真分析,揭示了该参数随系统特性的变化规律,表明归一化峰度具备精确辨识弱非线性系统的潜力.最后,针对SFDR(无杂散动态范围)高达85dBFS(dB Full Scale)的弱非线性系统,本文提出了一种分步辨识的方法,并结合所提出的方法阐明了此规律对于弱非线性系统盲辨识和失真补偿的潜在应用价值及其精度优势.
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文献信息
篇名 归一化峰度及其在弱非线性系统盲辨识中的应用
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 归一化峰度 弱非线性 记忆效应 非线性阶数 系统辨识
年,卷(期) 2010,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1389-1396
页数 分类号 TP3
字数 7403字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0530.2010.09.019
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马洪 23 75 6.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
归一化峰度
弱非线性
记忆效应
非线性阶数
系统辨识
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
总下载数(次)
13
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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