用narxnet函数写功放模型的拟合matlab代码

以下是用MATLAB的NARX神经网络函数进行功放模型拟合的代码示例：

% 数据准备
load power_amp_data.mat % 加载功放数据
inputData = tonndata(input, false, false); % 将输入数据转换为时间序列数据
targetData = tonndata(output, false, false); % 将输出数据转换为时间序列数据

% 划分训练集和测试集
trainRatio = 0.7; % 训练集占比
valRatio = 0.15; % 验证集占比
testRatio = 0.15; % 测试集占比
[trainInd,valInd,testInd] = divideblock(length(inputData), trainRatio, valRatio, testRatio);

% 创建NARX神经网络
inputDelays = 1:2; % 输入数据延迟时间
feedbackDelays = 1:2; % 输出数据延迟时间
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数
narxNet = narxnet(inputDelays,feedbackDelays,hiddenLayerSize);

% 设置神经网络参数
narxNet.divideFcn = 'divideblock'; % 数据划分函数
narxNet.divideParam.trainInd = trainInd;
narxNet.divideParam.valInd = valInd;
narxNet.divideParam.testInd = testInd;
narxNet.trainFcn = 'trainlm'; % 训练函数
narxNet.performFcn = 'mse'; % 性能函数
narxNet.trainParam.epochs = 1000; % 最大训练轮数
narxNet.trainParam.goal = 1e-5; % 目标误差
narxNet.trainParam.max_fail = 20; % 最大连续失败次数

% 训练神经网络
[x,xi,ai,t] = preparets(narxNet,inputData,{},targetData);
narxNet = train(narxNet,x,t,xi,ai);

% 用测试集评估神经网络性能
testInputs = inputData(testInd);
[testX,testXi,testAi,testT] = preparets(narxNet,testInputs,{},targetData(testInd));
testOutputs = narxNet(testX,testXi,testAi);
testPerformance = perform(narxNet,testT,testOutputs);

% 绘制预测结果与实际结果的比较图
figure;
plot(cell2mat(testT),'b');
hold on;
plot(cell2mat(testOutputs),'r');
xlabel('Time (samples)');
ylabel('Output');
legend('Target','Prediction');

需要注意的是，这里的`power_amp_data.mat`是一个MATLAB数据文件，其中包含了功放的输入和输出数据。如果你没有这个数据文件，可以自行生成一个相应格式的数据文件。