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基于低阶统计量的多模频域盲均衡算法

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
符号与缩写含义清单第8-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·研究的目的和意义第10-11页
   ·盲均衡技术的发展与研究现状第11-13页
   ·本文主要研究内容第13-15页
第二章 α稳定分布噪声第15-19页
   ·α稳定分布及其特点第15-17页
     ·α稳定分布的定义第15-16页
     ·α稳定分布的特点第16-17页
   ·α稳定分布随机变量的产生第17页
   ·分数低阶统计量第17-18页
   ·本章小结第18-19页
第三章 α稳定分布噪声下的盲均衡算法第19-27页
   ·基于分数低阶统计量的盲均衡算法第19-23页
     ·常数模算法第19-20页
     ·基于分数低阶统计量的常模盲均衡算法第20-21页
     ·算法仿真实验第21-23页
   ·基于分数低阶统计量的正交小波盲均衡算法第23-26页
     ·基于分数低阶统计量的小波常模盲均衡算法第23-24页
     ·算法仿真实验第24-26页
   ·本章小结第26-27页
第四章 基于分数低阶统计量的小波频域盲均衡算法第27-35页
   ·基于分数低阶统计量的频域盲均衡算法第27-31页
     ·频域常数模算法第27-28页
     ·基于分数低阶统计量的频域常数模算法第28-29页
     ·算法仿真实验第29-31页
   ·基于分数低阶统计量的小波频域常数模算法第31-34页
     ·算法描述第31-32页
     ·算法仿真实验第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第五章 基于分数低阶统计量的小波频域多模盲均衡算法第35-52页
   ·加权多模盲均衡算法第35-38页
     ·多模盲均衡算法第35-36页
     ·加权多模盲均衡算法第36-37页
     ·算法仿真实验第37-38页
   ·基于正交小波变换的频域加权多模盲均衡算法第38-41页
     ·频域加权多模算法第38页
     ·算法仿真实验第38-39页
     ·基于小波变换的频域加权多模算法第39-40页
     ·算法仿真实验第40-41页
   ·基于低阶统计量的小波频域加权多模盲均衡算法第41-45页
     ·算法描述第41-42页
     ·算法仿真实验第42-45页
   ·基于低阶统计量的小波硬切换判决频域加权多模算法第45-51页
     ·算法描述第45-48页
     ·算法仿真实验第48-51页
   ·本章小结第51-52页
第六章 基于低阶统计量的模值变换小波频域盲均衡算法第52-60页
   ·基于模值变换的频域多模盲均衡算法第52-54页
     ·算法描述第52-53页
     ·算法仿真实验第53-54页
   ·基于低阶统计量的模值变换小波频域多模盲均衡算法第54-59页
     ·算法描述第54-57页
     ·算法仿真实验第57-59页
   ·本章小结第59-60页
第七章 基于低阶统计量的小波频域自适应盲均衡算法第60-67页
   ·自适应β多模盲均衡算法第60-61页
   ·基于分数低阶统计量的小波频域自适应盲均衡算法第61-63页
     ·基于分数低阶统计量的频域自适应多模盲均衡算法第61-62页
     ·基于低阶统计量的小波频域自适应多模盲均衡算法第62-63页
   ·算法仿真实验第63-66页
   ·本章小结第66-67页
第八章 基于低阶统计量的模糊神经网络频域盲均衡算法第67-78页
   ·模糊神经网络控制器第67-68页
   ·基于模糊神经网络控制的常数模算法第68-69页
   ·基于低阶统计量的模糊神经网络频域常数模算法第69-71页
     ·算法描述第69-70页
     ·算法仿真第70-71页
   ·基于低阶统计量的模糊神经网络频域加权多模算法第71-77页
     ·算法描述第71-74页
     ·算法仿真第74-77页
   ·本章小结第77-78页
第九章 结论与展望第78-80页
   ·结论第78-79页
   ·展望第79-80页
参考文献第80-85页
致谢第85-86页
攻读硕士学位期间的科研成果第86页

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