| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-27页 |
| ·研究盲均衡技术的意义 | 第12-13页 |
| ·盲均衡技术的算法分析 | 第13-18页 |
| ·经典算法 | 第14-15页 |
| ·高阶谱算法 | 第15-16页 |
| ·神经网络算法 | 第16-18页 |
| ·基于神经网络盲均衡技术的研究现状 | 第18-25页 |
| ·基于代价函数方法 | 第18-21页 |
| ·基于能量函数方法 | 第21-22页 |
| ·基于统计特征方法 | 第22页 |
| ·基于模糊神经网络自适应均衡器的发展 | 第22-25页 |
| ·课题的研究背景 | 第25页 |
| ·论文结构安排 | 第25-27页 |
| 第2章 模糊神经网络 | 第27-44页 |
| ·模糊神经网络的概念 | 第27-30页 |
| ·模糊神经网络的概念 | 第27-30页 |
| ·模糊神经网络的特点 | 第30页 |
| ·模糊神经网络的结构 | 第30-37页 |
| ·模糊神经网络的拓扑结构 | 第30-31页 |
| ·网络结构的确定 | 第31-37页 |
| ·模糊神经网络隶属函数的选取 | 第37-41页 |
| ·模糊神经网络隶属函数的确定方法 | 第37-39页 |
| ·常用的隶属函数 | 第39-40页 |
| ·隶属函数的选取原则 | 第40-41页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第41-43页 |
| ·结构学习 | 第41-42页 |
| ·参数学习 | 第42-43页 |
| ·模糊神经网络盲均衡算法的原理 | 第43-44页 |
| ·基于模糊神经网络控制器的盲均衡算法 | 第43页 |
| ·基于模糊神经网络分类器的盲均衡算法 | 第43页 |
| ·基于模糊神经网络均衡器的盲均衡算法 | 第43-44页 |
| 第3章 基于模糊神经网络控制器的盲均衡算法 | 第44-69页 |
| ·模糊神经网络控制器的基本原理 | 第44-49页 |
| ·模糊控制器的原理 | 第44-46页 |
| ·自适应模糊控制器原理 | 第46-47页 |
| ·模糊控制特点及应用 | 第47-49页 |
| ·恒模盲均衡算法的基本原理 | 第49-51页 |
| ·经典盲均衡算法的基本原理 | 第49-50页 |
| ·恒模盲均衡算法的基本原理及性能分析 | 第50-51页 |
| ·变步长及控制参数盲均衡算法思想的提出 | 第51页 |
| ·模糊神经网络控制恒模盲均衡器步长的算法 | 第51-60页 |
| ·模糊神经网络控制恒模盲均衡器步长算法的基本原理 | 第51-52页 |
| ·模糊神经网络控制恒模盲均衡器步长的算法形式 | 第52-55页 |
| ·基于模糊神经网络控制步长的QAM盲均衡算法仿真 | 第55-57页 |
| ·基于模糊神经网络控制步长的PSK盲均衡算法仿真 | 第57-60页 |
| ·基于模糊神经网络控制非线性修正因子的盲均衡算法 | 第60-68页 |
| ·模糊神经网络控制非线性修正因子的盲均衡算法原理 | 第60-61页 |
| ·模糊神经网络控制非线性修正因子的算法形式 | 第61-64页 |
| ·基于模糊神经网络控制非线性修正因子的QAM盲均衡算法仿真 | 第64-66页 |
| ·基于模糊神经网络控制非线性修正因子的PSK盲均衡算法仿真 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第4章 基于模糊神经网络分类器的盲均衡算法 | 第69-90页 |
| ·模糊神经网络分类器的基本原理 | 第69-77页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第69页 |
| ·聚类分析的分类 | 第69-71页 |
| ·模糊聚类的特点及应用 | 第71-72页 |
| ·信道盲估计算法 | 第72-77页 |
| ·基于直接法聚类的模糊神经网络盲均衡算法 | 第77-83页 |
| ·基于直接法聚类盲均衡算法的基本原理 | 第77-78页 |
| ·基于直接法聚类的盲均衡算法形式 | 第78-79页 |
| ·基于直接聚类模糊神经网络分类器的QAM盲均衡算法仿真 | 第79-81页 |
| ·基于直接聚类模糊神经网络分类器的PSK盲均衡算法仿真 | 第81-83页 |
| ·基于动态聚类法模糊神经网络的盲均衡算法 | 第83-89页 |
| ·基于动态聚类法模糊神经网络盲均衡算法的基本原理 | 第83页 |
| ·基于动态聚类法模糊神经网络的盲均衡算法形式 | 第83-85页 |
| ·基于动态聚类模糊神经网络分类器的QAM盲均衡算法仿真 | 第85-87页 |
| ·基于动态聚类法模糊神经网络分类器的PSK盲均衡算法仿真 | 第87-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第5章 模糊神经网络取代横向滤波器的盲均衡算法 | 第90-109页 |
| ·动态模糊神经网络的基本原理 | 第90-93页 |
| ·动态模糊神经网络原理 | 第91-92页 |
| ·动态模糊神经网络的特点 | 第92-93页 |
| ·基于带延时单元的动态模糊神经网络盲均衡算法 | 第93-101页 |
| ·基于带延时单元的动态模糊神经网络盲均衡算法基本原理 | 第93页 |
| ·基于带延时单元的动态模糊神经网络盲均衡的算法形式 | 第93-97页 |
| ·基于带延时单元的动态模糊神经网络的QAM盲均衡算法仿真 | 第97-99页 |
| ·基于带延时单元的动态模糊神经网络的PSK盲均衡算法仿真 | 第99-101页 |
| ·基于反馈型动态模糊神经网络的盲均衡算法 | 第101-108页 |
| ·基于反馈型动态模糊神经网络的盲均衡算法的基本原理 | 第101页 |
| ·基于反馈型动态模糊神经网络盲均衡的算法形式 | 第101-104页 |
| ·基于反馈型动态模糊神经网络的QAM盲均衡算法仿真 | 第104-106页 |
| ·基于反馈型动态模糊神经网络的PSK盲均衡算法仿真 | 第106-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第6章 结论与展望 | 第109-112页 |
| ·本文所做的工作 | 第109-110页 |
| ·本文的创新点 | 第110页 |
| ·进一步研究的方向 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 | 第122-123页 |
