matlab编写神经网络处理功放线性化的程序

以下是一个使用Matlab编写神经网络处理功放线性化的示例程序：

% 训练集和测试集数据
train_data = [x1, x2, x3, ..., xn; y1, y2, y3, ..., yn];
test_data = [x1, x2, x3, ..., xn; y1, y2, y3, ..., yn];

% 构建神经网络
net = feedforwardnet(10, 'trainlm');
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.15;
net.divideParam.testRatio = 0.15;

% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, train_data(1,:), train_data(2,:));

% 预测测试集数据
predicted = net(test_data(1,:));

% 绘制预测结果和实际结果的比较图
plot(test_data(2,:), 'b');
hold on;
plot(predicted, 'r');
xlabel('样本序号');
ylabel('功放输出功率（dBm）');
legend('实际输出功率', '预测输出功率');

% 评估神经网络的性能
performance = perform(net, test_data(2,:), predicted);

在这个示例程序中，我们首先准备了训练集和测试集数据，并将它们存储在Matlab数组`train_data`和`test_data`中。然后，我们使用`feedforwardnet`函数创建一个具有10个隐藏层节点的前馈神经网络，并使用`trainlm`训练函数训练它。我们将训练集数据的70%用于训练、15%用于验证和15%用于测试。训练完成后，我们使用测试集数据来预测神经网络的输出，并将实际输出功率和预测输出功率绘制在同一张图中进行比较。最后，我们使用`perform`函数评估神经网络的性能。