基于基追踪去噪的向量匹配方法组成比例

本发明专利技术属于集成电路技术领域，具体涉及一种带噪声的传递函数拟合的基于基追踪去噪的向量匹配方法。所述方法包括：通过测量或模拟获得M个频率数据样本；通过基追踪方法获得拟合有理函数的极点；通过基追踪方法获得拟合有理函数的零点。本方法可以从含噪声的频率响应中以更高的收敛性得到更加精确的传递函数拟合结果。

【技术实现步骤摘要】
基于基追踪去噪的向量匹配方法
本专利技术属集成电路
，具体涉及一种带噪声的传递函数拟合的基于基追踪去噪的向量匹配方法。
技术介绍
现有技术公开了向量匹配(VectorFitting,VF)算法是一种从测量或仿真的频域数据中拟合有理传递函数模型的高效算法，其中，从一组初始极点开始，VF逐步迭代地把这些极点放在更合适的位置。由于它的鲁棒和高效的表达形式，该算法已经在众多领域得到了广泛应用，如电源系统的瞬态分析，微波系统建模以及格林函数的表示。VF算法的收敛性和精确性对于大多数应用已被证明是非常优秀的，然而，在某些场合，如待拟合的频率响应被噪声污染的情况下，VF算法的精确度和收敛性尚不太令人满意。在松弛向量匹配(RelaxedVectorFitting,RVF)算法中，在极点确定步骤引进了一个松弛的非平凡的限制以提升VF算法的重置极点到更合适位置的能力。RVF算法相比传统的VF算法，在有噪声的频率响应情况下可以得到更好的收敛性和精确度。近年来，一种基于方差加权的松弛向量匹配(VarianceWeightedRelaxedVectorFitting,VWRVF)算法被提出来进一步提升R本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于基追踪去噪的向量匹配方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1.通过测量或模拟获得M个频率数据样本

【技术特征摘要】
1.一种基于基追踪去噪的向量匹配方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1.通过测量或模拟获得M个频率数据样本步骤2.对于拟合的有理函数H(s)，假定可以用f(s)有理函数来拟合，即假定首先确定极点{p1,…pn}，分步骤2.1.在M个频率数据样本上，形成下述方程，获得最小二乘问题，其中这里{an}是一组初始极点；分步骤2.2.利用基追踪方法求解分步骤1中的最小二乘问题：b＝Ax+z其中x∈Rn为未知向量，b∈Rm是含噪声的数据，z是噪声项，A，x，b分别为：

【专利技术属性】
技术研发人员：杨帆，曾璇，宇哲伦，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：上海,31