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dpd 数字预失真数字预失真（Digital Predistortion，简称DPD）是一种在通信系统中用于抑制非线性失真的技术。
在无线通信中，由于传输信号经过放大器等非线性设备时，会引入失真，降低了通信质量。
DPD技术的出现解决了这个问题，提高了通信系统的性能。
传统的通信系统中，信号经过放大器放大后会出现失真，主要表现为信号的非线性畸变。
这种失真会导致信号的频谱扩展，频谱间相互干扰，从而影响接收端的解调性能。
为了解决这个问题，人们提出了数字预失真技术。
数字预失真技术是通过对发送信号进行预处理，使其与放大器的非线性特性相互抵消，从而抑制失真。
具体来说，数字预失真技术通过对发送信号进行非线性变换，使其频谱与放大器的非线性特性相适应，从而在放大器中引入与信号失真相反的变换，使得输出信号接近于原始信号，降低了失真的程度。
数字预失真技术的实现主要包括两个步骤：建立预失真模型和实施预失真算法。
首先，需要对放大器的非线性特性进行建模，得到一个数学模型。
这个模型可以通过测量或者数学建模的方式获取。
然后，根据模型，设计相应的预失真算法，对发送信号进行预处理，实施预失真。
通过不断优化算法，可以提高预失真效果，使得输出信号更接近于原始信号。
数字预失真技术在实际应用中取得了显著的效果。
它可以提高通信系统的性能，降低误码率，提高传输速率，延长系统的覆盖距离等。
在现代无线通信系统中，数字预失真技术被广泛应用于LTE、5G等高速无线通信系统中，取得了良好的效果。
总结起来，数字预失真技术是一种用于抑制非线性失真的技术。
它通过对发送信号进行预处理，使其与放大器的非线性特性相抵消，从而降低失真的程度。
数字预失真技术在无线通信系统中应用广泛，可以提高系统的性能，提高传输速率，延长系统的覆盖距离等。
通过不断优化算法，数字预失真技术将在未来的通信系统中发挥更加重要的作用。
削峰数字预失真（Peak Shaving Digital Predistortion，简称PSD）是一种削峰数字预失真（Peak Shaving Digital Predistortion，简称PSD）是一种用于改善功率放大器线性度的技术。
在音频系统中，为了提高输出功率和动态范围，通常会使用非线性的功率放大器。
然而，这种非线性会导致信号失真，特别是在高功率输出时。
削峰数字预失真通过在信号进入功率放大器之前对其进行处理，以消除或减小非线性失真的影响。
具体来说，它首先测量输入信号的幅度，然后根据需要对信号进行压缩或限幅，以降低峰值电平。
这样，当信号经过功率放大器时，其非线性失真对输出信号的影响会减小。
削峰数字预失真技术的主要优点是可以提高音频系统的动态范围和音质。
然而，它也有一些缺点，如可能导致信号的谐波失真增加、系统复杂度增加以及可能引入额外的延迟。
因此，在实际应用中需要权衡这些优缺点，选择合适的预失真方案。
数字预失真 (DPD)
数字预失真是一种数字信号处理技术，用于线性化功率放大器 (PA)。
PA 在高功率
等级下工作时会产生非线性失真，导致信号失真和频谱效率降低。
DPD 的原理
DPD 的基本原理是预失真输入信号，以补偿 PA 的非线性。
这可以通过以下步骤实现：
1.建模PA 非线性：测量PA 的幅度和相位响应，以创建其非线性特性的模型。
2.反演非线性：使用模型的逆函数预失真输入信号。
这将抵消 PA 的非线性，
产生线性化后的输出。
3.自适应调整：随着温度、功率水平和其他因素的变化，PA 的非线性特性会
发生变化。
DPD 算法必须不断调整，以确保持续的线性化。
DPD 算法类型
有各种不同的 DPD 算法，包括：
•模型参考 DPD：使用 PA 的详细物理模型。
•行为模型 DPD：使用更简单的数学模型，捕获 PA 的主要非线性。
•波形记忆 DPD：存储 PA 的过去输出，以预测和补偿非线性。
•神经网络 DPD：使用神经网络来近似 PA 的非线性。
优点
DPD 提供以下优点：
•降低信号失真
•提高频谱效率
•提高功率放大器的线性度
•延长 PA 的使用寿命
应用
DPD 广泛应用于各种无线通信系统，包括：
•移动电话
•基站
•雷达
•卫星通信
结论
数字预失真是一种强大的技术，用于线性化功率放大器。
它通过预失真输入信号来补偿 PA 的非线性，从而提高系统性能并延长 PA 的使用寿命。
各种 DPD 算法可提供不同的复杂度和性能权衡，使其适用于各种无线通信应用。
峰均⽐降低技术（削峰）参考⽂献赵景梅_⽆线通信中功率放⼤器的预失真技术研究⽬前OFDM调制采⽤OFDM多载波技术（推理过程省略）的峰均⽐较⾼。
应⽤此类信号会导致前端系统功放效率降低，也会对功放线性化效果有明显影响。
为改善这⼀缺点，⾸先要解决OFDM调制信号应⽤于线性化系统的⾼峰均⽐的问题。
对信号进⾏峰均⽐降低称作削峰处理。
峰均⽐信息可以⽤波峰因⼦(Crest factor)表⽰CF=√PAPR=max(|x|)√E[P(x)]⽬前常见的多载波技术都存在着⾼峰均⽐和⾮恒包络的特点。
这些信号对⾮线性失真特性敏感。
CFR技术的原理在于：通过减⼩信号峰值降低信号峰均⽐。
这样信号峰均⽐降低后功放在平均功率⼯作点对输出功率进⾏回退值就可降低。
从⽽有效提⾼功放效率。
由于CFR使得更多频域分量的信号分量接近功放饱和区，功放整体的⾮线性将会有所下降（赵景梅的⽂章有影响）。
OFDM当中的PAPR问题不少⽂档当中都提到了OFDM信号峰均⽐较⾼的问题。
（借⽤徐杨（XDU 2018）的毕业论⽂的分析，在⼀个符号周期内OFDM信号的峰均⽐分析。
）⾸先，在⼀个符号周期内，OFDM信号最⼤峰值功率可以表⽰为（其中m表⽰符号中的⽐特构成，k表⽰符号序号）：P=max k{|s k,m|2}=max k{|N c∑n=1I n,m exp(j2πf n kT cN c)|2}=N2c max k{|I k,m|2}功率均值应该为（在取最⼤的情况下，s k,m符号同向，k=0）¯P=E{|sk,m|2}=E{|N c∑n=1I n,m exp(j2πf n kT cN c)|2}=N c E{|I k,m|2}因⽽，PAPR的表达式可以写成PAPR=N c max k{|I k,m|2} E{|I k,m|2}Processing math: 100%。
削峰限流算法一、引言随着互联网技术的快速发展，特别是在云计算和大数据领域，服务的并发访问量常常会因为各种突发事件而出现瞬时的大规模增长，这种突发流量可能会远超过系统的承载能力，导致系统崩溃，服务不可用。
为了解决这个问题，削峰限流算法被提出并广泛应用于流量控制和系统稳定性保障。
本文将对削峰限流算法的原理、实现、应用等方面进行深入探讨。
二、削峰限流算法的原理削峰限流算法的基本原理是通过控制流量峰值，保障系统的稳定运行。
具体来说，当系统流量超过预设阈值时，削峰限流算法会对流量进行控制，将其限制在可承受范围内，避免系统过载。
这种算法通常采用滑动窗口、漏桶、令牌桶等经典算法实现。
三、削峰限流算法的实现1.滑动窗口算法：通过维护一个时间窗口内的流量计数器，当计数器超过预设阈值时，限制流量进入。
滑动窗口算法可以根据实际情况调整窗口大小和阈值，实现精细的流量控制。
2.漏桶算法：模拟一个实际的漏桶，水（流量）流入桶中，如果桶已满，则水溢出（被丢弃或延迟处理）。
漏桶算法能保证流量以一定的速率流出，从而控制突发流量。
3.令牌桶算法：令牌桶中存储一定数量的令牌，令牌以固定速率添加到桶中。
当数据包到达时，需要从桶中取出一个令牌，如果桶为空，则根据配置丢弃数据包或拒绝服务。
令牌桶算法能够实现流量整形和突发流量的平滑化。
四、削峰限流算法的应用削峰限流算法广泛应用于云计算、大数据处理、网络通信等领域。
以下是一些典型的应用场景：1.云服务：在云服务中，多个租户共享计算资源，由于突发流量的原因，可能会导致某一时刻某些租户请求量过大，占用过多资源，影响其他租户的服务质量。
通过应用削峰限流算法，可以有效控制各租户的资源使用量，保障系统稳定运行。
2.实时数据处理：在处理实时数据流时，数据量的突然增加可能导致数据处理速度跟不上，造成数据积压和系统瘫痪。
使用削峰限流算法可以限制数据流的输入速度，使数据处理系统能够平稳运行。
3.网络通信：在网络通信中，常常需要保证关键业务的稳定传输，而其他非关键业务可能占用大量带宽。
数据失真校正的基本原理与方法数据在现代社会中扮演着重要的角色，它们是决策制定和问题解决的基础。
然而，由于各种因素的影响，数据可能会出现失真。
数据失真是指数据与实际情况不符或包含错误信息的情况。
为了保证数据的准确性和可靠性，数据失真校正便成为了一项必不可少的任务。
数据失真可能源自多个方面，比如数据采集过程中的误差、传输中的干扰以及存储时的损坏等。
在进行数据失真校正之前，我们首先需要了解数据失真的类型。
常见的数据失真类型包括：噪声、失真、漂移和抖动。
噪声是指由于外部因素引起的随机干扰，使得数据产生误差。
失真是指由于系统非线性或传输介质特性而引起的数据形状失真。
漂移则是指数据在采集或传输过程中的漂移或偏移现象。
抖动则是指数据值在一段时间内的波动或震荡现象。
针对不同类型的数据失真，我们可以采用不同的校正方法。
一种常用的方法是滤波。
滤波是一种信号处理技术，通过对信号进行加权平均或频率变换，削弱或消除噪声、失真和抖动等干扰成分。
滤波方法主要分为时域滤波和频域滤波两种。
时域滤波是通过对信号进行加权平均或平滑处理来消除噪声和失真。
其中，移动平均滤波和中值滤波是常用的时域滤波方法。
频域滤波则是通过对信号进行傅里叶变换，将信号由时域转换为频域，然后通过滤波器对不需要或干扰的频率成分进行削弱或消除。
常见的频域滤波方法有低通滤波、带通滤波和带阻滤波等。
除了滤波方法外，校正数据失真的方法还包括曲线拟合、插值和外推等。
曲线拟合是通过选择合适的函数形式，将实际观测到的数据点拟合成一条平滑的曲线，从而消除噪声、失真和漂移等因素的影响。
常见的曲线拟合方法有多项式拟合、指数拟合和曲线拟合等。
插值是一种通过已知数据点之间的关系来推断未知数据点的方法。
根据已知数据点的分布规律，可以使用插值方法来校正数据失真。
最常见的插值方法有线性插值、多项式插值和样条插值等。
外推则是指通过已知数据点的趋势来推断未来数据点的值，从而校正数据失真。
外推方法主要有线性外推和曲线外推等。
RF放大器非线性测量技术--数字预失真效果随着无线通信技术的飞速发展，频谱利用率较高的调制方式得到了广泛应用，如PSK和QAM调制。
这些调制信号的一个共同特点是信号功率的平均值和包络峰值存在差异，峰均比（即峰值因子Crest Factor）较大，这要求放大器必须具有良好的线性特性，否则非线性影响，如互调失真，会导致频谱再生，进而产生邻道干扰。
在设计放大器，如WCDMA 多载波功率放大器时，要采用线性化技术来补偿放大器的非线性，从而提高放大器输出信号的频谱纯度，减少邻道干扰。
与此同时，我们还必须兼顾到放大器的工作效率。
线性化技术主要分为以下几类，如图1所示。
在放大器的设计中，一般都会将几种线性化技术结合在一起使用，以达到最佳的线性化效果。
图1 线性化技术分类数字预失真是预失真技术的一种，其基本原理如图2所示。
根据放大器的非线性特性（幅度和相位失真），对输入放大器的信号进行相反的失真处理，两个非线性失真功能相结合，就能够实现高度线性、无失真的系统。
在数字基带上进行预失真处理就是数字预失真；在模拟电路上进行预失真处理就是模拟预失真。
图2 数字预失真技术基本原理数字预失真技术的优势在于：工作在数字基带上，成本低，适应性强，还可以通过增加采样率和增大量化阶数来抵消高阶互调失真，可以使用简单高效的AB类放大器，避免前馈技术带来的复杂性、高成本和高功耗，显著提高放大器的线性和整体功效。
使用数字预失真技术的前提是必须准确测量得出放大器的非线性特性，进而才能根据放大器的非线性特性对输入的基带信号进行预失真处理。
但是，由于无线通信系统的信号带宽日益增加，如WCDMA四载波的带宽已达20MHz，用传统的窄带网络测量方法（如矢量网络分析仪），无法准确测量出宽带放大器在实际工。
削峰与数字预失真原理及其运用目录目录 (3)第一章：数字预失真原理及其运用 (5)1 功放线性化技术的引入 (5)2 射频功放非线性失真的表征 (6)2.1 射频功放中的三类失真 (6)2.2 多项式系统模型 (7)2.3 AM-AM & AM-PM模型 (8)2.4 ACPR与EVM (11)2.5 PA的记忆效应简介 (11)2.5.1 记忆效应的定义 (11)2.5.2 电学记忆效应 (13)2.5.3 热学记忆效应 (13)3 功放的线性化技术 (14)3.1 功率回退 (14)3.2前馈线性功放 (14)3.3预失真线性功放 (14)4 数字预失真（DPD）原理 (16)4.1 数字预失真原理 (16)4.2 数字预失真的实现 (17)4.2.1 PA的模型 (18)4.2.2 数字预失真的实现架构 (19)4.2.3 DPD模型参数的自适应过程 (20)4.2.4 基于LUT的数字预失真实现 (21)5 DPD的运用 (22)5.1 DPD在无线系统中的位置 (22)5.2 DPD提高系统的指标 (23)第二章：削峰原理及其运用 (24)6 削峰技术引入的目的 (25)6.1 峰均比定义及测量 (25)6.2 CCDF的数学表示 (26)7 削峰的主要指标 (27)7.1 削峰后的PAR (27)7.2 误差矢量幅度EVM (28)7.3 峰值码域误差(PCDE) (29)7.4 邻道泄漏功率比(ACPR) (29)8 常用的削峰方法 (29)8.1 单载波削峰方法 (29)8.1.1 基带I/Q独立和幅度削峰算法 (30)8.1.2 基带预补偿削峰算法 (30)8.1.3 IF硬削峰算法 (30)8.1.4 匹配滤波器DIF基本削峰算法 (31)8.1.5 匹配滤波IF脉冲抵消算法 (31)8.2 多载波削峰方法 (32)8.2.1 基带I/Q独立和幅度削峰 (32)8.2.2 DIF合波后硬削峰 (33)8.2.3 DIF合波后匹配滤波基本削峰方法 (33)8.2.4 DIF合波后匹配滤波脉冲抵消削峰方法 (34)8.2.5 DIF合波后窗函数削峰方法 (34)8.3 目前主流的削峰算法 (36)9 削峰CFR的运用 (36)10 术语、定义和缩略语 (37)10.1 术语、定义 (37)10.2 缩略语 (38)第一章：数字预失真原理及其运用1功放线性化技术的引入射频功率放大器（Power Amplifier，以下简称PA）已经成为移动通信系统的一个瓶颈。
削峰与数字预失真原理及其运用目录第一章：数字预失真原理及其运用1功放线性化技术的引入射频功率放大器（Power Amplifier，以下简称PA）已经成为移动通信系统的一个瓶颈。
它的基本功能是按一定的性能要求将信号放大到一定的功率。
由于在大功率状态下工作，它消耗了系统的大部分功率，因此，整个系统的效率主要由PA发射信号时的效率决定。
在第一代移动通信系统中（NMT），由于采用了恒定包络的调制方式，故没有严格的线性度的要求，所以可以采用高效率的PA，即使这样，也有85％的系统功率消耗在PA上（指在最大功率状态下）；在第二代移动通信系统GSM中，采用了时分双工，并仍然采用了恒定包络调制，由于存在突发时隙功率渐升/降（Power Ramping）的问题，对线性度的要求稍高，这会稍微损失一点效率，但是考虑到PA只在八分之一的时间内是处于工作状态的，因此，PA效率对整机效率的影响程度大大降低了；在第三代移动通信系统（以下简称3G，包括W-CDMA，cdma2000等）中，为了提高频谱效率，采用了复杂的线性调制方式，由于其幅度也携带信息，因此需要线性放大，另外，在3G系统中通常采用的是连续发射（指频分双工系统），所以PA在系统中扮演的角色就显得特别重要。
从PA的角度来看，现代移动通信系统面临的困难来自频谱效率的要求，高的频谱效率要求有高的线性度。
现代RF PA的研究重点是如何在保持一个合适的功率效率的同时改善放大器的线性度。
为了达到这个目的，除了优化PA本身的设计，即内部的线性化技术（Internal Linearization）以外，研究者还广泛采取前馈、预失真与反馈等外部线性化技术（External Linearization）。
由此各种PA的线性化技术因应而生。
概括而言，PA的线性化技术引入历程如下图所示，另外无论线性化技术的方法有多少种，目的无外乎以下两个：1：改善信号的带内（EVM）和带外(ACPR)的性能；2：提高PA的效率，从而降低系统成本，提高产品竞争力。
图PA线性化技术的引入历程2射频功放非线性失真的表征如果一个系统的输出是输入的非线性函数，则认为这个系统就是一个非线性的系统。
可以有很多方法来表征一个非线性系统，最常用的有：多项式模型；AM-AM&AM-PM转换模型；ACPR与EVM；Volterra模型等等。
2.1射频功放中的三类失真通常，A类与AB类放大器中存在着以下三类失真：第一类，也是“最简单”的幅度失真，就是放大器的增益压缩现象，即AM-AM失真，可以采用非线性的多项式模型来表征放大器的这种特性；第二类，是放大器的相位失真，即AM-PM 失真，可以采用贝塞尔函数或三角函数来表征这种失真，下面的AM-AM&AM-PM 模型将描述这类失真；以上两种失真都是针对放大器在单一频点或窄带时的非线性行为，如果放大器工作在宽带下，单独用AM-AM 和AM-PM 失真便不足以描述放大器的全部失真行为，在这种情况下，还要计入以下两类非线性失真：第三类，由放大器的热学和电学记忆效应引起的失真即电学记忆效应和热学记忆效应。
2.2 多项式系统模型在多项式系统模型中，设用下式来描述放大器的非线性：332210x a x a x a a y +++=（1）设输入信号（双音信号ω1<ω2）为：)cos()cos(21t A t A x ωω+=（2）则输出信号为：t A a A a a DC )cos()(:2122220ωω-++tA a t A a A atA a A a t A a )2cos(43cos )49(cos )49()2cos(43:),(123323311331213321ωωωωωωωω-+++++-t A a t A a t A a 2221222122212cos 21)cos(2cos 21:)2,2(ωωωωωω+++t A a t A a tA a t A a 23312332133133213cos 41)2cos(43)2cos(433cos 41:)3,3(ωωωωωωωω+++++其频谱（功率谱）如下图所示：在过滤掉无用的谐波频率成分后（这些频率分量因为远离基频，都很容易被过滤掉），就剩下基频分量与互调分量（互调分量与基频相隔很近，很难滤除，再加上要考虑到系统的中心频率需要图 由非线性导致的再生频谱，其中虚线代表AM-AM 转换分量在不同的频道上来回切换，所以任何滤波的方法都不在考虑之列），其中，基频分量F1为：331491A a A a F +=（3）互调分量IM3为：33433A a IM =（4）一般放大器都会呈现某种程度的增益饱和特性，所以a 3为负数，因此基频分量会较无非线性失真时小一些（由于能量守恒！）。
这样的频谱有一个特性，那就是其频谱的上边带与下边带完全对称。
这个模型最大的缺点是系统的非线性只与输入信号的幅度有关，而与其频率与带宽无关。
所以这种模型又被称作实际系统的“窄带模型”。
要注意的是，这里的系数a i 都是复系数。
这些系数由对测量数据的拟合得到。
2.3 AM-AM & AM-PM 模型AM-AM & AM-PM 模型也常被用来描述放大器的非线性。
放大器输入信号幅度的变化一方面影响到放大器输出信号的幅度，同时也影响到放大器输出信号的相位。
这种方法的优点是AM-AM 与AM-PM 数据很容易从试验中得到。
但是它是基于基频测量的，所以只适合于窄带的情况。
对于AM-AM 失真，无论是试验研究还是理论研究都已经很充分了（研究起来也简单一些），我们这里重点分析AM-PM 失真。
在分析之前，我们假设AM-AM 失真将导致这样的信号：t t t t v m m m s ωμωμω5cos 3cos cos )(53++=（5）这里m ω是调制信号，53,μμ分别是三阶与五阶失真系数，这里用到了包络分析。
因为对AM-PM 效应来说，信号相位的变化是信号调制频率的两倍，所以设信号具有如下形式（先不考虑幅度失真，以下的分析稍微有些繁琐）：⎥⎦⎤⎢⎣⎡++=)2cos 1(2cos )cos()(t t t t v m c m s ωφωω（6）将其展开，得（假设φ很小）：[]ψ-ψ=sin )sin(cos )cos()cos()(t t t t v c c m s ωωω（7）其中， ）＋（＝t m ωφ2cos 12ψ（8）)2cos 2sin(2sin )2cos 2cos(2cos cos t t m m ωφφωφφ-=ψ（9）)2cos 2sin(2cos )2cos 2cos(2sin sin t t m m ωφφωφφ+=ψ（10）利用贝塞耳级数展开式)2cos()(2)()sin cos(120∑∞=+=k m k m t k J J t ωββωβ（11）])12sin[()(2)sin sin(112∑∞=--⋅=k m k m t k J t ωβωβ（12）又因为有：)2sin(cos θπθ-=所以上两式还可以写为：tJ J t k J J t m k m k m ωββωπββωβ4cos )(2)()]4(cos[)(2)()sin cos(20120-≈-+=∑∞= （13）tJ t J t k k J t m m k m k m ωβωβωππβωβ6cos )(22cos )(2])12(22sin[)(2)sin sin(31112⋅+⋅≈---⋅=∑∞=- （14）一般的，如果只研究截至到五阶的非线性，则对于)sin cos(t m ωβ只取前两项（k=0，1），对于)sin sin(t m ωβ也只取前两项（k=1，2）。
这里将不在详细分析，直接给出结论，如果仅仅考虑AM-PM失真时有如下结论：1：仅仅考虑相位失真时最终的失真分量是两个正交分量的矢量叠加； 2：失真分量而且上边带IMD 的幅度与相位等于下边带IMD 的幅度与相位。
如果同时考虑AM-AM 失真与AM-PM 失真,且假设幅度失真与相位失真是同相的：35()[cos cos3cos5][cos()cos (1cos 2)]2s m m m m c m v t t t t t t t φωμωμωωωω⎡⎤=++⋅++⎢⎥⎣⎦（15）有如下结论：1：失真分量的上边带和下边带具有相同的幅度和相位； 2：低阶失真分量受到高阶失真分量的影响；如果同时考虑AM-AM 失真与AM-PM 失真,且假设幅度失真与相位失真是不同相的，之间有一个相位差χ，则：35()[cos()cos3()cos5()][cos()cos (1cos 2)]2s m m m m c m v t t t t t t t φωχμωχμωχωωω⎡⎤=+++++⋅++⎢⎥⎣⎦（16） 有如下结论：1：失真分量的上边带和下边带具有不相同的幅度和相位； 2：低阶失真分量受到高阶失真分量的影响；以上是理论分析，下面我们来看一些试验数据。
图是一个A 类放大器的AM-PM 特性的测量数据，作为比较，同时列出的还有将其偏置在浅AB 类与深AB 类的测量数据。
-101020304050R e l a t i v eP h a s e (10o/d i v )图中圆圈代表1dB 压缩点，我们可以看到，A 类的相位失真特性最小，在达到1dB 压缩点之前，相位基本上保持恒定，当达到1dB 点后，才开始明显升高，其最大AM-PM 摆幅大约是25度，这对应的是完全饱和时的情况。
当放大器偏置于AB 类时，相位失真在1dB 以下就开始有明显的增加；而当放大器偏置接近B 类时，则表现出对输入功率水平近似线性的相位变化，这个变化趋势一直持续到1dB 压缩点，然后就是一个迅速的下降。
所以设计AB 类放大器时，需要考虑相位失真特性。
下面我们分析幅度失真与相位失真对放大器整体线性度的影响。
如果只考虑幅度失真，对应于25dB 的载干C/I 比，三阶失真系数约等于；对AM-PM 效应，如果要产生同样大小的失真，其相位的最大偏移为弧度，即约25度，对于大多数放大器，在远离1dB 压缩点时都能满足这个指标。
如果我们完全忽略AM-AM 失真，则1度的AM-PM 失真对应的图 不同类型放大器的相位特性随输入功率的变化IM3水平为-53dBc，而且这个数按6dB每倍度数（度数翻倍，则IM3增加6dB）增加。
所以在远离1dB压缩点时，AM-PM失真对IM3有重要影响。
2.4ACPR与EVMACPR与EVM也是表征线性度的重要指标。
ACPR描述由于放大器的非线性，导致一部分功率泄漏到相邻信道中，对于相邻信道的接收机来说，它会增加接收的困难。
这些泄漏信号对于接收而言是完全随机的，因而唯一的办法是指定更加严格的线性度指标，即要求放大器有更小的互调。
