| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 符号说明 | 第6-7页 |
| 第一章 小波神经网络理论 | 第7-25页 |
| 1．1 小波分析的基本理论 | 第7-16页 |
| 1．2 人工神经网络 | 第16-21页 |
| 1．3 小波神经网络 | 第21-25页 |
| 第二章 信道均衡的基本理论 | 第25-38页 |
| 2．1 引言 | 第25-26页 |
| 2．2 码间干扰产生的原因 | 第26-29页 |
| 2．3 基于LMS准则的线性均衡器(LMS-LTE)性能分析 | 第29-30页 |
| 2．4 基于RLS准则的线性均衡器(RLS-LTE)性能分析 | 第30-32页 |
| 2．5 判决反馈均衡器(DFE)性能分析 | 第32-33页 |
| 2．6 基于小波神经网络的均衡器(WNNE)性能分析 | 第33-35页 |
| 2．7 线性均衡器性能仿真 | 第35-37页 |
| 2．8 小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于可变学习速度的小波神经网络 | 第38-41页 |
| 3．1 引言 | 第38页 |
| 3．2 可变学习速度的小波神经网络及其仿真 | 第38-39页 |
| 3．3 小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于熵函数的小波神经网络在信道均衡中的应用 | 第41-50页 |
| 4．1 神经网络中的熵函数准则 | 第41-42页 |
| 4．2 变尺度小波神经网络及其初始化 | 第42-45页 |
| 4．3 基于可变尺度小波神经网络的信道均衡器及仿真结果 | 第45-49页 |
| 4．4 小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第58-59页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第59页 |
