Damstart

Given the frequency map computed by damaver and the value of a cut-off volume, damstart generates a modification of the damaver model with fixed core for further use in DAMMIN as an initial approximation. The core indices of high occupancy atoms with fair number of contacts are set to 1 so that their phases will not change in a DAMMIN run. The program writes this model to the file damstart.pdb. The core volume is selected to be close to the cut-off volume (one half of expected excluded volume of the particle). This value is either read from the input file (default file name is damaver.pdb, see damaver) or prompted interactively. If the information on the expected particle volume is missing in the input pdb file then the cuf-off value is taken to be one quarter of the volume of the model.

Running damstart

$> damstart [[INPUTFILE] [OPTIONS]]

转载于:https://www.cnblogs.com/greencolor/archive/2010/10/07/1845301.html

内容概要:该论文研究了激光照射下生物组织内的非傅里叶导热现象,采用双相位滞后生物传热模型(DPL模型)进行分析,并与Pennes模型、热波模型进行了比较。研究表明,当热流延迟时间和温度延迟时间较小时,DPL模型接近传统傅里叶热传导;当热流延迟时间增加时,表现出更多的热波效应。通过数值模拟分析了不同参数下组织的温度分布,结果表明DPL模型能更准确地描述激光与生物组织的热相互作用,对激光临床治疗具有理论指导意义。论文还通过代码实现了DPL模型的数值求解,并比较了三种模型的温度响应差异,分析了不同延迟时间对温度分布的影响,提出了模型选择指导和临床应用建议。 适合人群:具备一定物理学、生物学和编程基础的科研人员、医学工程技术人员以及对激光生物效应感兴趣的学者。 使用场景及目标:①用于研究激光辐照生物组织的热效应;②为激光临床治疗提供理论支持和技术参考;③帮助研究人员理解不同传热模型的特点及其适用场景;④为精确的激光手术规划提供模型选择依据。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析,还给出了完整的Python代码实现,便于读者复现研究结果。此外,论文还讨论了不同延迟时间对温度分布的具体影响,为激光治疗参数优化提供了理论依据。未来研究方向包括多参数耦合条件下的DPL模型优化、不同组织类型的参数数据库建立等。
《DPD_sim_DPD_数字预失真_DPDmatlab_matlab_预失真_源码.zip》这个压缩包文件包含的是关于数字预失真(Digital Predistortion, DPD)技术的MATLAB源码。DPD是通信系统中一个重要的信号处理技术,主要应用于射频功率放大器(RF Power Amplifier, PA)中,以提高放大器的效率和线性度。本文将详细介绍DPD的基本原理、应用以及MATLAB在实现DPD算法中的关键步骤。 1. 数字预失真技术简介: 数字预失真是一种非线性补偿技术,其基本思想是在信号进入功率放大器之前,通过预设的非线性函数对信号进行逆操作,以抵消放大器在高功率输出时产生的非线性失真。这样可以确保放大后的信号尽可能接近原始输入信号,从而提高系统的线性度和频谱效率。 2. DPD工作原理: DPD的核心是建立一个模型来描述PA的非线性特性,通常采用多项式模型或记忆效应模型。模型参数通过实际PA的测量数据来确定,这一步称为系统校准。一旦模型建立,就可以用该模型对输入信号进行预失真处理。 3. MATLAB在DPD实现中的作用: MATLAB是一种强大的数学计算和数据分析工具,广泛用于信号处理和通信领域的仿真。在DPD中,MATLAB可以用来: - 建立和优化DPD模型:使用MATLAB的曲线拟合工具或自定义算法来拟合PA的非线性特性。 - 实现预失真算法:编程实现预失真器,根据模型对输入信号进行预失真处理。 - 仿真验证:通过仿真比较预失真后的信号与未处理信号,评估DPD的效果。 - 实时系统集成:MATLAB代码可以转换为C/C++,方便嵌入到硬件系统中。 4. DPD的实现步骤: - 数据采集:测量PA在不同输入功率下的输出,获取非线性特性数据。 - 模型选择与参数估计:根据数据选择合适的模型(如多项式模型、LUT模型等),并估计模型参数。 - 预失真器设计:编写MATLAB代码实现预失真算法,通常包括输入信号的预处理、模型运算和输出信号的后处理。 - 仿真与优化:通过MATLAB进行系统仿真,调整模型参数和预失真算法,以达到最佳性能。 - 硬件集成:将MATLAB代码转换为可执行的嵌入式代码,集成到实际的通信系统中。 5. MATLAB源码解析: 由于未提供具体的源码细节,无法深入解析。但一般来说,源码可能包括以下几个部分: - 数据处理模块:读取PA的测量数据,进行预处理。 - 模型建立模块:实现模型选择和参数估计。 - 预失真运算模块:根据模型进行预失真计算。 - 仿真与结果显示模块:展示预失真效果,并可能包括性能指标的计算。 DPD_sim_DPD_数字预失真_DPDmatlab_matlab_预失真_源码.zip这个压缩包文件包含了实现数字预失真技术的MATLAB源码,对于理解和研究DPD技术,以及在实际通信系统中应用DPD具有很高的价值。通过深入学习和分析这些源码,我们可以更深入地理解DPD的工作机制,并将其应用到实际项目中。
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