基于支持向量机与正交小波变换的盲均衡算法
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-15页 |
| 符号及缩写含义清单 | 第15-16页 |
| 引言 | 第16-17页 |
| 1 绪论 | 第17-23页 |
| ·选题的背景和意义 | 第17-18页 |
| ·盲均衡技术的发展 | 第18-20页 |
| ·支持向量机研究概况 | 第20页 |
| ·算法性能的评价标准 | 第20-21页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第21-23页 |
| 2 支持向量机原理 | 第23-37页 |
| ·支持向量机描述 | 第23页 |
| ·支持向量机理论基础 | 第23-27页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第23-24页 |
| ·VC维 | 第24-25页 |
| ·机器学习的复杂度和推广能力 | 第25页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第25-27页 |
| ·支持向量机最优超平面构造 | 第27-30页 |
| ·支持向量机回归算法 | 第30-33页 |
| ·核与支持向量机 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 3 正交小波变换支持向量机盲均衡算法 | 第37-49页 |
| ·盲均衡原理 | 第37-38页 |
| ·支持向量机常数模盲均衡算法 | 第38-43页 |
| ·算法描述 | 第38-40页 |
| ·算法仿真 | 第40-43页 |
| ·基于正交小波变换的支持向量机盲均衡算法 | 第43-47页 |
| ·算法描述 | 第43-45页 |
| ·算法仿真 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 4 引入支持向量机的小波分数间隔盲均衡算法 | 第49-67页 |
| ·基于正交小波变换常数模盲均衡算法 | 第49-52页 |
| ·正交小波变换盲均衡理论 | 第49-51页 |
| ·算法描述 | 第51-52页 |
| ·基于正交小波变换的分数间隔常数模盲均衡算法 | 第52-59页 |
| ·分数间隔均衡器思想 | 第52-53页 |
| ·算法描述 | 第53-55页 |
| ·算法仿真 | 第55-58页 |
| ·性能分析 | 第58-59页 |
| ·引入支持向量机的正交小波分数间隔盲均衡算法 | 第59-66页 |
| ·算法描述 | 第59-62页 |
| ·算法实现步骤 | 第62-63页 |
| ·计算量分析 | 第63页 |
| ·算法仿真 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 5 基于支持向量机的小波判决引导组合盲均衡算法 | 第67-79页 |
| ·正交小波判决引导组合盲均衡算法 | 第67-70页 |
| ·判决引导与线均衡算法的组合算法 | 第68-69页 |
| ·基于正交小波的判决引导组合算法描述 | 第69-70页 |
| ·基于支持向量机的小波判决引导组合盲均衡算法 | 第70-76页 |
| ·算法描述 | 第70-72页 |
| ·算法仿真 | 第72-76页 |
| ·性能分析 | 第76页 |
| ·本章小结 | 第76-79页 |
| 6 结论与展望 | 第79-81页 |
| ·结论 | 第79-80页 |
| ·展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第89页 |
