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基于小波和神经网络的自适应均衡算法的研究
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基于小波和神经网络的自适应均衡算法的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-15页
　　1.1 研究的背景与意义第10-11页
　　1.2 自适应均衡技术的研究现状第11-13页
　　1.3 均衡算法性能评价第13-14页
　　1.4 论文的主要结构第14-15页
第2章 多径衰落信道的理论与仿真第15-26页
　　2.1 多径衰落信道的理论分析第15-19页
　　　　2.1.1 影响信道的因素第15-16页
　　　　2.1.2 多径衰落信道的双扩展分析第16-19页
　　2.2 多径衰落信道的建模第19-24页
　　　　2.2.1 信道模型分析第19-22页
　　　　2.2.2 延时抽头线模型第22-24页
　　2.3 多径衰落信道的仿真结果第24-25页
　　2.4 本章小结第25-26页
第3章 基于小波理论的自适应均衡算法第26-64页
　　3.1 信道均衡的理论分析第26-36页
　　　　3.1.1 无ISI传输的信道模型第26-29页
　　　　3.1.2 均衡器的分类和结构第29-31页
　　　　3.1.3 盲均衡系统和Bussgang类算法第31-36页
　　3.2 小波和正交小波包的理论分析第36-46页
　　　　3.2.1 小波及多分辨分析第36-42页
　　　　3.2.2 正交小波包变换第42-46页
　　3.3 基于正交小波和正交小波包的信道均衡算法第46-55页
　　　　3.3.1 基于正交小波的常模盲均衡算法第46-49页
　　　　3.3.2 小波变换加速收敛的理论分析第49-50页
　　　　3.3.3 引入动量项的正交小波常模盲均衡算法第50-51页
　　　　3.3.4 变步长的正交小波常模盲均衡算法第51-53页
　　　　3.3.5 基于正交小波包变换的常模盲均衡算法第53-55页
　　3.4 仿真结果第55-63页
　　　　3.4.1 常模盲均衡与基于小波的常模盲均衡的对比第55-58页
　　　　3.4.2 基于小波的常模盲均衡与改进算法的仿真第58-63页
　　3.5 本章小结第63-64页
第4章 基于神经网络的自适应均衡算法第64-82页
　　4.1 神经网络的基础理论第64-67页
　　　　4.1.1 神经网络的结构第64-66页
　　　　4.1.2 神经网络的分类及特点第66-67页
　　4.2 基于小波和神经网络的信道均衡算法第67-75页
　　　　4.2.1 BP前馈神经网络常模盲均衡算法第67-70页
　　　　4.2.2 基于超指数的前馈神经网络常模盲均衡算法第70-73页
　　　　4.2.3 结合小波和前馈神经网络的常模盲均衡算法第73-75页
　　4.3 仿真结果第75-81页
　　4.4 本章小结第81-82页
结论第82-84页
参考文献第84-89页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第89-90页
致谢第90页

本篇论文共90页，点击这进入下载页面。
 
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