Flexible test bed for the behavioural modelling of power amplifiers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The paper aims to focus on the memory-polynomial model (MPM) as special case of Volterra series, implemented in hardware. The behavior of the MPM is fully proved through a comparison with AM-AM and AM-PM measured data. The results show that this simulation technique is able to prove the effectiveness of the MPM implementation as behavioural model for high power radiofrequency amplifiers. The system is able to compensate perturbations caused by modern communication systems. Design/methodology/approach – The implementation uses Matlab-Simulink, and its digital signal processing (DSP) builder. The first stage allows developing the model in Matlab using the DSP builder blockset through the signal compiler block. Then, the design is downloaded to the DSP board. Findings – The paper demonstrates a proper behavior of the MPM as a truncation of the Volterra series, with respect to different inputs. This is a key point, because the series truncations allow first to implement this model in real time and second to obtain a correct precision, for instance when modeling amplification of digital signals in high frequency. Originality/value – The global system approach permits to easily develop, simulate, and validate a wireless system. The efficiency of a complete connected solution based on Agilent Technologies tools, combining simulations and measurements under true operating conditions, seems to be clearly demonstrated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».