| 第1章 绪论 | 第6-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第6-7页 |
| 1.2 自适应均衡技术综述 | 第7-11页 |
| 1.2.1 自适应均衡技术的基本思想 | 第7-8页 |
| 1.2.2 自适应均衡算法的分类与基本现状 | 第8-11页 |
| 1.3 小波分析在自适应均衡中的应用 | 第11页 |
| 1.4 本文的主要工作及章节安排 | 第11-13页 |
| 第2章 自适应均衡算法及性能的研究 | 第13-33页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 自适应滤波器的基本原理 | 第13-16页 |
| 2.3 Widrow-Hoff LMS算法 | 第16-22页 |
| 2.3.1 最陡下降法原理 | 第16-18页 |
| 2.3.2 能使LMS算法收敛于权值最优解的步长收敛范围 | 第18-19页 |
| 2.3.3 LMS算法的动态特性:学习曲线及其时间常数 | 第19-21页 |
| 2.3.4 特征值分散的影响 | 第21-22页 |
| 2.3.5 梯度噪声及其所引起的失调 | 第22页 |
| 2.4 改进的LMS算法:变步长与变换域LMS算法 | 第22-28页 |
| 2.4.1 变步长LMS算法 | 第23-26页 |
| 2.4.2 变换域LMS算法 | 第26-28页 |
| 2.5 仿真研究 | 第28-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 小波变换的基本理论 | 第33-47页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 小波变换的基本理论 | 第34-37页 |
| 3.2.1 小波变换的基本概念 | 第34-36页 |
| 3.2.2 小波变换的时频局部特性 | 第36-37页 |
| 3.3 多分辨率分析与离散小波快速算法 | 第37-42页 |
| 3.3.1 多分辨率分析 | 第37-41页 |
| 3.3.1.1 小波函数与小波空间 | 第38-39页 |
| 3.3.1.2 正交小波函数与多分辨率分析 | 第39-40页 |
| 3.3.1.3 二尺度方程 | 第40-41页 |
| 3.3.2 Mallat快速算法 | 第41-42页 |
| 3.4 仿真研究 | 第42-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于小波变换的线性自适应均衡算法研究 | 第47-69页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 线性均衡器 | 第47-50页 |
| 4.3 基于MSE准则的线性自适应均衡器 | 第50-53页 |
| 4.4 LMS算法的仿真研究 | 第53-57页 |
| 4.5 小波分析 | 第57-58页 |
| 4.6 正交小波变换的自适应线性均衡算法 | 第58-68页 |
| 4.6.1 引入正交小波的线性均衡器结构 | 第58-59页 |
| 4.6.2 基于正交小波的线性均衡算法 | 第59-61页 |
| 4.6.3 WTLE算法收敛速度及条件数的变换 | 第61-63页 |
| 4.6.4 基于小波变换的LMS类算法的仿真研究 | 第63-68页 |
| 4.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 变步长小波变换均衡算法及其仿真实验研究 | 第69-77页 |
| 5.1 本文提出的改进算法 | 第69-70页 |
| 5.2 实验研究 | 第70-76页 |
| 5.2.1 训练启动方式-信源适当延时形成期望信号 | 第71-73页 |
| 5.2.2 训练启动方式-信源未延时形成期望信号 | 第73-74页 |
| 5.2.3 自启动方式 | 第74-76页 |
| 5.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章 全文总结 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致 谢 | 第83-84页 |
| 摘 要 | 第84-87页 |
| ABSTRACT | 第87页 |
