| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1 通信均衡技术的发展 | 第10-11页 |
| 2 盲均衡技术及其发展 | 第11-13页 |
| 3 神经网络盲均衡算法国内外研究动态 | 第13-16页 |
| 4 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于小波神经网络盲均衡的基础知识 | 第18-38页 |
| 1 小波神经网络的基本原理 | 第18-30页 |
| (1) 小波及小波分析的概念 | 第18-22页 |
| (2) 小波框架 | 第22-24页 |
| (3) 神经网络的发展及其特点 | 第24-25页 |
| (4) 小波神经网络的基本网络结构和发展状况 | 第25-30页 |
| 2 盲均衡技术的基本原理 | 第30-36页 |
| 3 基于小波神经网络盲均衡的实现 | 第36-38页 |
| 第三章 基于前馈小波神经网络的盲均衡算法) | 第38-61页 |
| 1 神经网络理论盲均衡算法的基本原理 | 第38-39页 |
| 2 小波神经网络的结构及状态方程 | 第39-41页 |
| 3 基于小波神经网络的盲均衡算法 | 第41-46页 |
| (1) 输出层权值迭代公式 | 第42页 |
| (2) 隐层权值迭代公式 | 第42-43页 |
| (3) 伸缩因子a_i和平移因子b_i的迭代公式 | 第43-44页 |
| (4) 计算机仿真结果 | 第44-46页 |
| 4 复数状态下前馈小波神经网络盲均衡算法 | 第46-60页 |
| (1) 输出层权值迭代公式 | 第48-50页 |
| (2) 隐层权值迭代公式 | 第50-53页 |
| (3) 伸缩因子以a_i和平移因子b_i的迭代公式 | 第53-55页 |
| (4) 复值前馈神经网络传递函数 | 第55-58页 |
| (5) 计算机仿真 | 第58-60页 |
| 5 小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于反馈小波神经网络的盲均衡算法 | 第61-86页 |
| 1 双线性反馈小波神经网络的结构及状态方程 | 第61-66页 |
| 2 实数系统下双线性反馈小波神经网络盲均衡算法 | 第66-73页 |
| (1) 前馈单元权值迭代公式 | 第66-67页 |
| (2) 反馈单元权值迭代公式 | 第67-68页 |
| (3) 线性反馈单元权值迭代公式 | 第68-69页 |
| (4) 伸缩因子a_i和平移因子b_i的迭代公式 | 第69-71页 |
| (5) 计算机仿真 | 第71-73页 |
| 3 复数系统下双线性反馈小波神经网络盲均衡算法 | 第73-85页 |
| (1) 前馈单元权值迭代公式 | 第76-77页 |
| (2) 反馈单元权值迭代公式 | 第77-79页 |
| (3) 线性反馈单元权值迭代公式 | 第79-80页 |
| (4) 伸缩因子以a_i和平移因子b_i的迭代公式 | 第80-83页 |
| (5) 计算机仿真 | 第83-85页 |
| 4 小结 | 第85-86页 |
| 第五章 结论与展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 在读期间发表论文 | 第95页 |