小波嵌入神经网络盲均衡算法
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-16页 |
| 符号与缩写含义清单 | 第16-17页 |
| 引言 | 第17-19页 |
| 1 绪论 | 第19-25页 |
| ·背景及意义 | 第19-20页 |
| ·盲均衡技术的研究现状 | 第20-22页 |
| ·盲均衡算法性能指标 | 第22-23页 |
| ·论文结构及研究内容 | 第23-25页 |
| 2 小波神经网络与盲均衡理论基础 | 第25-37页 |
| ·小波神经网络基本理论 | 第25-32页 |
| ·小波变换的基本概念 | 第25-27页 |
| ·连续小波变换 | 第27-29页 |
| ·离散二进小波变换 | 第29-30页 |
| ·小波神经网络的发展和模型 | 第30-32页 |
| ·水声信道 | 第32-33页 |
| ·盲均衡系统的数学模型 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 3 基于前馈神经网络的盲均衡算法 | 第37-51页 |
| ·引入动量项的前馈神经网络盲均衡算法 | 第37-43页 |
| ·基于前馈神经网络的盲均衡算法 | 第37-39页 |
| ·加入动量项 | 第39-40页 |
| ·仿真试验 | 第40-43页 |
| ·基于前馈神经网络的超指数迭代盲均衡算法 | 第43-48页 |
| ·超指数迭代盲均衡算法 | 第43-45页 |
| ·基于超指数迭代的前馈神经网络盲均衡算法 | 第45-46页 |
| ·仿真试验 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-51页 |
| 4 基于正交小波变换的前馈神经网络联合盲均衡算法 | 第51-67页 |
| ·基于正交小波变换的盲均衡结构 | 第51-53页 |
| ·基于正交小波变换的前馈神经网络盲均衡算法 | 第53-58页 |
| ·算法原理 | 第53-55页 |
| ·计算量分析 | 第55-56页 |
| ·仿真实验 | 第56-58页 |
| ·基于正交小波变换分数间隔的神经网络盲均衡算法 | 第58-65页 |
| ·分数间隔均衡器模型 | 第58页 |
| ·正交小波变换分数间隔的盲均衡结构 | 第58-60页 |
| ·正交小波变换分数间隔的神经网络盲均衡结构 | 第60-62页 |
| ·性能分析 | 第62-63页 |
| ·仿真实验 | 第63-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 5 基于正交小波包变换的神经网络盲均衡算法 | 第67-75页 |
| ·基于正交小波包变换的前馈神经网络盲均衡结构 | 第67-70页 |
| ·正交小波包矩阵的矩阵表示 | 第68-69页 |
| ·算法描述 | 第69-70页 |
| ·计算量分析 | 第70-71页 |
| ·仿真试验 | 第71-73页 |
| ·小结 | 第73-75页 |
| 6 基于小波嵌入神经网络的盲均衡算法 | 第75-93页 |
| ·基于空间分集的小波神经网络盲均衡算法 | 第76-83页 |
| ·等增益空间分集均衡器 | 第76-77页 |
| ·小波神经网络均衡器结构 | 第77页 |
| ·小波神经网络引入至空间分集盲均衡算法 | 第77-80页 |
| ·仿真试验 | 第80-83页 |
| ·引入小波神经网络的分数间隔盲均衡算法 | 第83-91页 |
| ·T/2分数间隔均衡器 | 第84-85页 |
| ·将小波神经网络引入T/2分数间隔盲均衡算法 | 第85-88页 |
| ·性能分析 | 第88页 |
| ·仿真试验 | 第88-91页 |
| ·小结 | 第91-93页 |
| 7 结论 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-101页 |
| 致谢 | 第101-103页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第103页 |
