一种用Volterra级数分析含多个非线性元件振荡电路的新方法

本文提出了用Volterra级数分析含多个非线性元件振荡电路的一种方法,并给出了单频、双频、三频振荡时,计算振荡频率、基波幅度和高次谐波幅度的公式.该方法可使计算机辅助分析成为可能,适用于弱线性和中等程度非线性振荡电路的分析.     

非线性网络广义频率响应函数统一递推分析法

假设非线性动态网络解为Volterra级数响应,利用一般的网络分析法,对任一定常非线性动态网络列出其时域的标准动态方程.将该非线性微分方程分解成一个线性动态系统与一组非线性电源,利用线性微分方程求解方法求出线性系统的解,即一阶Volterra级数响应,再考虑系统非线性电源的作用和幂级数递推关系式,导出N 阶(N≥2)Volterra响应的递推算式,即可得到非线性网络响应的Volterra级数形式.在此基础上,讨论了Volterra级数时域响应的频域变换,推导出对应的广义频率响应函数,即Volterra级数的频域核的递推算式,并给出了计算实例.     

基于Volterra级数分析的半导体激光器非线性模型

根据非线性系统Volterra级数分析理论建立了半导体激光器的非线性模型.半导体激光器由本征激光器与寄生网络级联而成.本征激光器的非线性传递函数利用谐波输入法从速率方程得到,而寄生网络的非线性传递函数由影响其非线性的主要因素决定.在此基础上利用非线性系统的级联关系得到半导体激光器的非线性传递函数,并利用模型计算了半导体激光器的二次谐波、三次谐波和三阶交调失真.计算结果显示,在宽频范围内模型计算结果与仿真结果接近,且寄生网络对于激光器非线性的影响随频率升高而逐渐加大.通过比较Volterra模型与直接仿真之间的误差随输入信号功率的变化趋势可看出Volterra模型更加适用于分析弱非线性系统.所建立的模型有助于半导体激光器的器件表征与射频光传输系统的设计.     

基于GA优化BP神经网络辨识的Volterra级数核估计算法

为取得更有效的船舶运动预报效果,提出了一种利用遗传算法(GA)优化单输出三层反向传播(BP)神经网络辨识Volterra级数核的算法.在船舶航行姿态时间序列的混沌特性识别基础上,分析了GA、BP神经网络和Volterra级数模型的特征.利用GA优化BP神经网络获得最优的初始权值和阈值,根据BP神经网络算法求得最终的最优权值和阈值.进行Taylor级数分解,得到Volterra级数各阶核,对船舶的横摇运动时间序列进行多步预报.仿真实验表明:所提方法预报精度高、时间长,具有有效性和适应性.     

非线性网络Volterra级数表示的伴生函数序列

Volterra级数的有限项和式可近似表示非线性网络I/O性质。为了提高它的表示精度,本文提出了Volterra级数的伴生函数序列概念。通过一种离散非线性变换,由Volterra级数的部分和序列简易地构造出了它的伴生函数序列,例題的结果是满意的。     

一种非线性系统自适应辨识的新方法

研究了Volterra级数模型的非线性系统的自适应辨识问题．并提出了基于Volterra滤波器的自适应算法，讨论了步长因子的确定问题以及对算法收敛性的影响．最后给出了一个用Volterra自适应滤波器对非线性系统建模的实例，证明了这种方法的有效性．     

基于冗余提升小波包及Volterra级数的机械故障预测方法

针对Volterra级数模型在染噪时间序列预测中精度较低,以及收敛速度慢的关键问题,提出了一种基于冗余提升小波包(Redundant Lifting Wavelet Packet,RLWP)及Volterra级数的机械故障预测方法。首先用冗余提升小波包对振动信号进行分解,对分解得到的末层所有频带信号用奇异值分解进行降噪。然后通过构造二阶Volterra级数预测模型对降噪后的各频带信号进行预测。最后用冗余提升小波包重构算法对各频带预测信号重构,获得预测信号。仿真结果表明:结合冗余提升小波包的多分辨率分析及奇异值降噪,能明显提高Volterra级数模型的预测精度及收敛速度。在工程应用中该方法准确预测出了某离心压缩机的不平衡故障。     

一类弱奇异Volterra积分方程的修正复合Gauss-Legendre求积算法

考虑一类带有非紧致核的弱奇异Volterra积分方程,其解可以表示为奇异积分的形式.对于得到的奇异积分,通过对被积函数在零点进行Puiseux级数展开,基于修正的复合Gauss-Legendre求积算法进行计算,得到了高精度的数值解.数值算例验证了算法具有非常高的计算精度和较高的计算效率.     

一种基于功率谱分析的非线性系统故障诊断方法

首先分析了Volterra级数的各级输出之间存在相互耦合的原因,然后,利用Gram-Schmidt正交化方法在频域内对Volterra级数的各级输入向量进行正交化,以消除各级输出之间的相互耦合.并依此提出了一种基于Volterra级数各阶核输出功率谱分析的非线性系统故障诊断方法.文中给出了对Volterra级数各阶输入向量正交化的具体步骤,并利用一个工程实例验证了该故障诊断方法的有效性.     

放大器非线性失真的Volterra级数算法研究

基于Volterra级数方法,对大功率放大器的非线性失真进行了分析,提出了一种新的Volterra自适应预失真的设计方法及其算法.理论分析和仿真实验结果表明:该算法具有收敛速度快,能有效地减小非线性失真的影响.在输入两音信号时,该算法使放大器的3次失真抑制了13 dB左右.     

非线性动态网络响应分析仿真算法设计及实现

为解决Volterra 级数解的连续算式分析非线性网络响应时,高阶Volterra响应算式中存在广义卷积积分的迭加运算的问题,利用方波函数的积分变换具有将时域内的微分、积分运算变换成方波域内的矩阵代数运算的性质,首先将非线性网络的一阶Volterra级数响应进行方波函数变换,求出非线性网络的一阶冲激响应的积分脉冲变换矩阵,推导出高阶Volterra 响应在方波脉冲域的离散算式,计算总响应,最后求出非线性网络的响应.文中给出了该算法,仿真结果证明了它的有效性.     

一种Volterra级数模型的简化辨识方法及其应用

针对基于Volterra级数模型的非线性系统辨识中存在的“维数灾难”问题,提出了一种基于分块最小均方(BLMS)滤波器的简化辨识方法.该方法利用影响指数的概念,在保证一定辨识精度的前提下,根据每个Volterra核函数对辨识结果贡献的大小对其进行筛选,然后用筛选出的有效核函数作为对原系统的近似,从而达到降低辨识维数,减少计算量的目的.最后,文章用一个工程实例验证了该算法的有效性.     

Volterra级数在光纤通信中的应用

简要地介绍了Volterra级数理论,及其在光纤通信中的应用.说明了基于Volterra级数的非线性薛定谔方程的半解析闭式解在研究光纤通信中的非线性效应的重要意义,并对Volterra级数在波分复用(WDM)系统和光正交频分复用(OOFDM)系统中的应用进行了具体的描述和总结.     

一种改进的TOA无线定位算法

Chan算法和Taylor级数展开法是两种性能优良的定位算法,但是在定位过程中要进行多次矩阵相乘和求逆运算,这些运算在定位过程中将占用大量处理时间,因此降低计算量可以提高运行效率。本文利用RLS法对Chan算法和Taylor级数展开法进行改进,提出了一种改进的利用到达时间（TOA）的定位算法,避免了高阶矩阵的相乘和求逆,能够达到Chan算法与Taylor级数展开法结合法的精度,并能有效地减少运算量,提高算法的效率。     

稀疏假设下双频功率放大器的建模与预失真

提出一种简单而灵活的功放建模与预失真改进方法.该方法基于Volterra级数核系数的稀疏性假设,结合最大似然估计和最佳模型确定的信息准则,并且在选择活跃系数时结合了贪婪算法.将该技术应用于输入信号中心频率为2.61 GHz的宽带码分多址(wideband code division multiple access,WC...     

5位1.5GHz采样频率的Flash ADC的设计及数字后台校正实现

基于TSMC 0.18μm工艺设计了一个单通道5位,1.5GHz Flash模数转换器(ADC),该ADC通过改进跟踪保持电路和采用动态比较器结构实现了数据的高速转换.仿真结果表明,当输入信号达到奈奎斯特频率时,信号与噪声加谐波失真比(SNDR)为24.04dB,无杂散动态范围(SFDR)为29.97dB.为进一步提高此ADC的性能,消除非线性,基于Volterra级数搭建了数字后台校正模型.对比仿真结果,校正后谐波明显下降,SNDR提高了4.91dB,SFDR提高了6.94dB,有效位数提高了约0.82位.     

一种简化Volterra级数的记忆功放行为模型

考虑强非线性和长记忆效应的功放行为模型,需要降低Volterra级数模型的辨识参数,提出了一种基于简化Volterra级数的功率放大器行为模型。通过对广义记忆多项式模型(GMP)中的交叉相乘项的记忆时间距离l进行有效控制,可以在满足系统误差要求的同时减少辨识参数的数量。仿真结果表明,简化的Volterra级数模型性能优于记忆多项式模型(MP),略低于GMP模型,模型辨识参数大大减少。     

Volterra级数与摄动法的内在关系研究

摄动法是求解弱非线性方程的经典定量方法之一,而Volterra级数是一种可表征弱非线性系统的经典数学模型．研究表明,对于受迫多项式非线性系统,只有当其线性派生系统是阻尼耗散系统,由对系统输入进行小参数摄动求得的稳态输出响应才和由Volterra级数给出的解完全一致．结论意味着：Volterra级数并不能表示任意的多项式非线性系统,而仅适合表征线性派生系统是阻尼耗散系统的多项式非线性系统．     

一种用计算机分析非线性模型电子电路的网络模型

本文讨论用计算机分析非线性模拟电子电路,提出了一种用Volterra—Wiener级数导出的网络模型,研究了基本非线性电路元件的模型,然后讨论如何用这些模型构成基于改进节点法的网络方程,这种方法也适用于分析线性电路。图9,表2,参考文献3。     

PIN二极管失真量的Volterra级数分析法

本文在叙述PIN二极管导电机理的基础上,采用Volterra级数方法对PIN二极管的失真进行了定量的分析。