| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 符号与缩写含义清单 | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究目的及意义 | 第8页 |
| ·盲均衡技术发展概述 | 第8-11页 |
| ·性能评价标准 | 第11-12页 |
| ·全文的章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 支持向量机 | 第13-26页 |
| ·支持向量机描述 | 第13页 |
| ·机器学习问题的表示 | 第13-14页 |
| ·经验风险最小化 | 第14-15页 |
| ·VC维理论 | 第15-16页 |
| ·机器学习的复杂性与推广能力 | 第16-17页 |
| ·结构风险最小化 | 第17-19页 |
| ·支持向量机分类问题 | 第19-21页 |
| ·支持向量回归机 | 第21-23页 |
| ·核函数与支持向量机 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于支持向量机的小波盲均衡算法 | 第26-42页 |
| ·盲均衡原理 | 第26-27页 |
| ·常数模算法 | 第27-28页 |
| ·基于支持向量机初始化的常数模算法 | 第28-35页 |
| ·算法原理 | 第28页 |
| ·支持向量机的初始化问题 | 第28-31页 |
| ·算法仿真 | 第31-35页 |
| ·基于支持向量机小波变换的常数模算法 | 第35-41页 |
| ·算法原理 | 第35-36页 |
| ·算法仿真 | 第36-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于可变分段误差函数的小波向量机盲均衡算法 | 第42-57页 |
| ·基于可变分段误差函数的小波盲均衡算法 | 第42-49页 |
| ·算法原理 | 第42-44页 |
| ·性能分析 | 第44-45页 |
| ·算法仿真 | 第45-49页 |
| ·基于可变分段误差函数的小波向量机盲均衡算法 | 第49-56页 |
| ·算法原理 | 第49-50页 |
| ·支持向量机的初始化问题 | 第50-51页 |
| ·算法仿真 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于变步长的小波向量机盲均衡算法 | 第57-70页 |
| ·基于变步长的向量机盲均衡算法 | 第57-63页 |
| ·算法原理 | 第57-58页 |
| ·步长对收敛性能的影响 | 第58页 |
| ·支持向量机的初始化问题 | 第58-59页 |
| ·性能分析 | 第59-60页 |
| ·算法仿真 | 第60-63页 |
| ·基于变步长的小波向量机盲均衡算法 | 第63-69页 |
| ·算法原理 | 第63-65页 |
| ·算法仿真 | 第65-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 结论与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 作者简介及攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第75页 |