DPD迭代学习 matlab代码

很抱歉，我无法提供您所需的DPD迭代学习的MATLAB代码。然而，您可以参考引用中提到的简化的ILC算法的实现，该代码可以通过函数"Find_out_PA(in_PA)"对功率放大器进行建模。该模型的输出可以用以下公式表示：y = α0 + α1x + α2x|x|^2 + ...
此外，您还可以参考引用中给出的关于步长mu和阶数M的取值范围和选择方式的建议。根据该引用，一般来说，阶数M可以取32，步长mu可以在[0,μ]范围内取值，其中μ是最大收敛因子。您可以通过生成(0,1)内的随机数来动态选择步长mu，例如mu=rand()*mu_max。
如果您需要更具体的DPD迭代学习的MATLAB代码示例，建议您查阅MATLAB官方文档或其他相关资源，以获取更详细的实现信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [LMS自适应滤波的MATLAB实现](https://blog.csdn.net/weixin_44386642/article/details/124104911)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [DPD_ILC:实现“ RF功率放大器线性化的迭代学习控制”](https://download.csdn.net/download/weixin_42175516/16313009)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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