一种ADAM算法辅助多级对数放大器的信号优化方法

本发明提供了一种ADAM算法辅助多级对数放大器的信号优化方法，包括以下步骤：对初始化后的最优参数组进行训练，并通过迭代更新的方式，得到多级对数放大器的最优参数。迭代更新过程包括：设置比例因子和极数的范围；将最佳得分初始化为无穷大，最优参数设置为0；遍历循环比例因子和极数范围内的每一个参数组合，并根据每一个组合生成测试数据集；利用深度学习模型对测试数据集进行预测，再根据与真实结果之间的均值绝对误差，得到当前得分；更新当前得分为最佳得分，并更新比例因子和极数；遍历结束后得到最优参数。本发明能够优化多级对数放大器对原始信号的恢复，寻找到补偿效果最佳的参数组合。