摘要
本发明公开了一种单级共源结构和电感负载输出级电路的预测补偿方法,涉及单级共源放大器信号处理领域,本发明采用Huber损失函数针对不同预测任务进行定制化设计,提高模型对异常值的鲁棒性,确保在不同误差级别下的敏感度平衡,此外,通过Adam优化算法的动态参数更新机制,模型能够快速响应电路性能的变化,实时调整电路参数,从而显著提高了电路的稳定性和可靠性。综上,本发明实现对单级共源放大器和电感负载输出级电路的智能化、自动化补偿控制,优化电路设计流程,提升电路性能的预测精度和调整效率。
技术关键词
预测补偿方法
输出级电路
多任务学习模型
联合损失函数
电感
电压控制电容
样本
优化电路设计
深度神经网络模型
可变增益放大器
控制接口
更新模型参数
网络分析仪
偏差
误差
可变电阻
信号处理
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联合损失函数
样本
生成网络模型
注意力
MRI切片
交直流转换电路
照明电路
驱动芯片
应急供电电源
LED照明装置
观测器设计方法
同步电机
抑制高频噪声
输入输出关系
模糊逻辑