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1、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新的逼近工具已成為目前研究的熱點,它繼承了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換的優(yōu)點,通過訓(xùn)練自適應(yīng)的調(diào)整小波基的形狀實現(xiàn)小波變換,比單純的小波分解使用更少的基函數(shù)單元,比BP網(wǎng)絡(luò)具有更快的收斂速度。 在數(shù)字通信系統(tǒng)中,由于需要高速傳輸數(shù)據(jù),常存在著碼間干擾(ISI)。為克服由于信道作用產(chǎn)生的ISI,常在接收端使用均衡器對信道畸變進行補償。傳統(tǒng)的均衡器一般是線性均衡器(LTE),但當(dāng)信道呈現(xiàn)一定的非線性特性時,LTE的性能會下
2、降。均衡可以看作非線性分類問題,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以形成復(fù)雜的非線性判決。 圍繞以上內(nèi)容,針對存在加性噪聲和信道具有非線性失真等情況下,所作的主要工作有: (1)研究了基于最小均方誤差算法的線性均衡器(LMS-LTE)和基于遞歸最小二乘算法的線性均衡器(RLS-LTE),分析了線性均衡器的收斂速度慢、容錯性能差等缺點; (2)研究了作為均衡器的高維小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層單元數(shù)量過于龐大的問題。為了使網(wǎng)絡(luò)實用并且規(guī)模最小,提出
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