Digital Finite Impulse Response Equalizer for Nonlinear Frequency Response Compensation in Wireless Communication
Notice bibliographique
Résumé
Signal distortion can occur when the gain or attenuation of a component changes non-linearly with frequency, which is referred to as nonlinear frequency response. Common communications components such as filters, amplifiers, and mixers can lead to nonlinear frequency responses, which can cause errors in transmitting and receiving. This article outlines the design and demonstration of a static and dynamic finite impulse response (FIR) digital equalizer circuit. Using predistortion topology with a coupled feedback loop, the adaptive Least-Mean Square (LMS) algorithm was implemented. The FIR filter was simulated in MATLAB and Vivado and then implemented onto an Eclypse Z7 Field Programmable Gate Array (FPGA) evaluation board. Simulations showed that the custom RTL module gave the same frequency response that was produced in MATLAB calculations. The filter was able to dynamically equalize the frequency responses of different nonlinear boards that were used as the devices under test (DUT). Measurements showed that the equalizer was able to compensate for system distortion from 0.2 to 0.8 Nyquist frequency. The phase response remained relatively linear across the band of interest, with a group delay flatness less than 10 ns.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».