| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| ·研究目的及意义 | 第14-15页 |
| ·盲均衡技术发展概述 | 第15-16页 |
| ·多小波理论发展概述 | 第16页 |
| ·模糊神经网络发展概述 | 第16-17页 |
| ·本论文工作 | 第17-20页 |
| 第二章 模糊神经网络盲均衡理论 | 第20-36页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·盲均衡原理 | 第20-27页 |
| ·通信系统的基本模型 | 第20-21页 |
| ·自适应均衡 | 第21-23页 |
| ·盲均衡准则 | 第23-25页 |
| ·盲均衡算法 | 第25-27页 |
| ·模糊理论基础 | 第27-30页 |
| ·隶属度 | 第27-28页 |
| ·语言变量 | 第28-29页 |
| ·模糊推理 | 第29-30页 |
| ·神经网络理论基础 | 第30-34页 |
| ·神经网络结构 | 第30-32页 |
| ·神经网络学习过程 | 第32-33页 |
| ·神经网络特点 | 第33-34页 |
| ·模糊神经网络 | 第34-35页 |
| ·模糊神经网络基本原理 | 第34页 |
| ·模糊神经网络模型 | 第34-35页 |
| ·模糊神经网络学习机制 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于平衡正交多小波变换的盲均衡算法 | 第36-54页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·多小波理论 | 第36-41页 |
| ·多小波 | 第36-38页 |
| ·多小波分解 | 第38-39页 |
| ·平衡正交多小波变换矩阵 | 第39-40页 |
| ·多小波性质 | 第40-41页 |
| ·基于平衡正交多小波变换的常数模算法 | 第41-47页 |
| ·基于正交多小波变换的盲均衡结构 | 第41-42页 |
| ·算法描述 | 第42-44页 |
| ·计算量分析 | 第44页 |
| ·计算机仿真 | 第44-47页 |
| ·基于平衡正交多小波变换的双模式盲均衡算法 | 第47-51页 |
| ·双模式算法 | 第47-48页 |
| ·基于平衡正交多小波的双模式盲均衡算法 | 第48-49页 |
| ·计算机仿真 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-54页 |
| 第四章 基于径向基函数的模糊神经网络盲均衡算法 | 第54-68页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·基于径向基函数的模糊神经网络盲均衡算法 | 第54-62页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第54-55页 |
| ·基于RBF神经网络的盲均衡算法 | 第55-56页 |
| ·模糊C-均值聚类算法 | 第56-57页 |
| ·基于RBF的模糊神经网络盲均衡算法(FNN-RBF) | 第57-58页 |
| ·计算机仿真 | 第58-62页 |
| ·基于RBF的复数信号模糊神经网络盲均衡算法 | 第62-67页 |
| ·信号变换 | 第62-63页 |
| ·基于信号变换的盲均衡算法 | 第63-64页 |
| ·基于信号变换的模糊神经网络盲均衡算法 | 第64-65页 |
| ·计算机仿真与性能分析 | 第65-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 第五章 多小波模糊神经网络盲均衡算法 | 第68-78页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·基于模糊神经网络盲均衡算法 | 第68-72页 |
| ·模糊规则的提出 | 第68-70页 |
| ·模糊神经网络控制器 | 第70-72页 |
| ·算法描述 | 第72页 |
| ·基于平衡正交多小波变换的模糊神经网络盲均衡算法 | 第72-74页 |
| ·算法描述 | 第72-73页 |
| ·性能分析 | 第73-74页 |
| ·计算机仿真 | 第74-76页 |
| ·小结 | 第76-78页 |
| 第六章 结论与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第88页 |