A Volterra Approach to Digital Predistortion : Sparse Identification and Estimation
Idioma: inglés
Editorial: Wiley Jan 2025, 2025
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - Thorough discussion of the theory and application of the Volterra series for impairments compensation in RF circuits and systems A Volterra Approach to Digital Predistortion: Sparse Identification and Estimation offers a comprehensive treatment of the Volterra series approach as a practical tool for the behavioral modeling and linearization of nonlinear wireless communication systems. Although several perspectives can be considered when analyzing nonlinear effects, this book focuses on the Volterra series to study systems with real-valued continuous time RF signals as well as complex-valued discrete-time baseband signals in the digital signal processing field. A unified framework provides the reader with in-depth understanding of the available Volterra-based behavioral models; in particular, the book emphasizes those models derived by exploiting the knowledge of the physical phenomena that produce different types of nonlinear distortion. From these distinctive standpoints, this work remarkably contributes to theoretical issues of behavioral modeling. The book contributes to practical state-of-the-art questions on linearization, granting the reader practical guidance in designing digital predistortion schemes and adopting up-to-date machine learning methods to exploit the sparsity of the identification problem and reducing computational complexity. Later chapters include information on: - Identification of Volterra-based models as a linear regression problem, allowing the adoption of sparse machine learning methods to reduce computational complexity while keeping rich model structures- Deduction of Volterra models based on circuit model knowledge, offering pruned model structures that are better fitted for specific scenarios- Wireless communication systems and the nonlinear effects produced by power amplifiers, mixers, frequency converters or IQ modulators- Digital predistortion schemes and experimental results for both indirect and direct learning architectures A Volterra Approach to Digital Predistortion: Sparse Identification and Estimation is an essential reference on the subject for engineers and technicians who develop new products for the linearization of wireless transmitters, as well as researchers and students in fields and programs of study related to wireless communications. …
N° de ref. del artículo 9781394248124
- Título
- A Volterra Approach to Digital Predistortion : Sparse Identification and Estimation
- Autor
- Juan A Becerra
- Editorial
- Wiley Jan 2025
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1394248121
- ISBN 13
- 9781394248124
- Peso del artículo
- 531 gramos
- Dimensiones
- 229x152x16 mm
Thorough discussion of the theory and application of the Volterra series for impairments compensation in RF circuits and systems
A Volterra Approach to Digital Predistortion: Sparse Identification and Estimation offers a comprehensive treatment of the Volterra series approach as a practical tool for the behavioral modeling and linearization of nonlinear wireless communication systems. Although several perspectives can be considered when analyzing nonlinear effects, this book focuses on the Volterra series to study systems with real-valued continuous time RF signals as well as complex-valued discrete-time baseband signals in the digital signal processing field.
A unified framework provides the reader with in-depth understanding of the available Volterra-based behavioral models; in particular, the book emphasizes those models derived by exploiting the knowledge of the physical phenomena that produce different types of nonlinear distortion. From these distinctive standpoints, this work remarkably contributes to theoretical issues of behavioral modeling.
The book contributes to practical state-of-the-art questions on linearization, granting the reader practical guidance in designing digital predistortion schemes and adopting up-to-date machine learning methods to exploit the sparsity of the identification problem and reducing computational complexity.
Later chapters include information on:
- Identification of Volterra-based models as a linear regression problem, allowing the adoption of sparse machine learning methods to reduce computational complexity while keeping rich model structures
- Deduction of Volterra models based on circuit model knowledge, offering pruned model structures that are better fitted for specific scenarios
- Wireless communication systems and the nonlinear effects produced by power amplifiers, mixers, frequency converters or IQ modulators
- Digital predistortion schemes and experimental results for both indirect and direct learning architectures
A Volterra Approach to Digital Predistortion: Sparse Identification and Estimation is an essential reference on the subject for engineers and technicians who develop new products for the linearization of wireless transmitters, as well as researchers and students in fields and programs of study related to wireless communications.
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Acerca del autor
Carlos Crespo-Cadenas, PhD, is a Full Professor at the Universidad de Sevilla, Spain.
María José Madero-Ayora, PhD, is an Associate Professor at the Universidad de Sevilla, Spain.
Juan A. Becerra, PhD, is an Associate Professor at the Universidad de Sevilla, Spain.
The authors are members of IEEE and the Microwave Theory and Techniques (MTT) Society and have published over 70 papers and served as reviewers for several research journals and international conferences.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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La responsabilidad por defectos se rige por la disposición "Garantía" en nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I).
última actualización: 07/12/2017
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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última actualización: 25/04/2018