如何应用递归最小二乘法优化函数多项式模型，以及如何使用NMSE和EVM指标评估预失真模型的性能？

为了提高功率放大器的线性性能并减少非线性失真，预失真技术的建模和优化至关重要。在构建预失真模型时，函数多项式因其简便性和有效性被广泛应用。递归最小二乘法（RLS）则是一种动态算法，能够实时更新模型参数，尤其适合于处理随时间变化的系统，比如功率放大器的非线性特性。

参考资源链接：[功率放大器非线性特性与预失真建模研究](https://wenku.csdn.net/doc/2uc5k3ez5w?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，首先需要通过收集功率放大器在不同输入功率下的输出数据来构建训练集。然后，采用函数多项式来近似表达功率放大器的非线性特性，多项式的系数将通过RLS算法进行估计和更新。RLS算法的递归性质使得它能够在新的数据到来时迅速适应，从而实现在线实时校正。

在模型参数确定后，通过计算模型输出与期望输出之间的均方根误差（NMSE），可以评估预失真模型的拟合精度。NMSE越小，表示模型的非线性失真补偿效果越好。此外，误差向量幅度（EVM）也是一个重要指标，它衡量的是信号星座图中点的位置与理想位置之间的误差，EVM越低，表示信号质量越高，预失真模型的性能越好。

通过这些指标的综合评估，可以确定预失真模型是否达到了预期的性能，以及是否需要进一步调整模型的参数和结构。这项研究不仅涉及了模型的构建和优化，还深入探讨了性能评估的方法，对于实际应用中功率放大器线性化的研究和开发具有重要的指导意义。更多关于功率放大器非线性特性与预失真建模研究的细节，可以参考《功率放大器非线性特性与预失真建模研究》一文。

参考资源链接：[功率放大器非线性特性与预失真建模研究](https://wenku.csdn.net/doc/2uc5k3ez5w?spm=1055.2569.3001.10343)