模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡理論、算法與實(shí)現(xiàn)

內(nèi)容概要

　　《模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡理論、算法與實(shí)現(xiàn)》在以小波分析、模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論為工具，以復(fù)雜通信信道為對象，并結(jié)合現(xiàn)代先進(jìn)信號處理技術(shù)，深入研究了通信信道盲均衡理論、算法與仿真。

書籍目錄

第1章  緒論  1.1 研究背景與意義  1.2 水聲通信  1.3 水聲信道均衡的必要性及均衡算法性能評價  1.4 無線電通信盲均衡技術(shù)的研究狀況  1.5 水聲信道均衡技術(shù)的研究現(xiàn)狀  1.6 本書研究的問題與內(nèi)容安排第2章  基于正交小波變換的自適應(yīng)均衡算法  2.1 正交小波變換理論  2.2 基于正交小波變換的自適應(yīng)均衡理論第3章  基于正交小波變換的盲均衡算法  3.1 基于正交小波變換的常模盲均衡算法  3.2 基于正交小波變換的動量常模盲均衡算法  3.3 基于正交小波變換的超指數(shù)迭代常模盲均衡算法  3.4 基于正交小波變換的變步長常模盲均衡算法  3.5 基于正交小波變換的判決多模盲均衡算法  3.6 基于正交小波變換的正交多模盲均衡算法  3.7 基于小波變換的加權(quán)正交多模盲均衡算法第4章  基于正交小波變換的分?jǐn)?shù)間隔盲均衡算法  4.1 分?jǐn)?shù)間隔常模盲均衡算法  4.2 基于正交小波變換的分?jǐn)?shù)間隔常模盲均衡算法  4.3 基于正交小波變換的分?jǐn)?shù)間隔正交多模盲均衡算法  4.4 基于正交小波變換的分?jǐn)?shù)間隔聯(lián)合盲均衡算法第5章  基于正交小波包變換的盲均衡算法  5.1 正交小波包變換基本理論  5.2 基于正交小波包變換的常模盲均衡算法  5.3 基于正交小波包變換的超指數(shù)迭代盲均衡算法  5.4 基于正交小波包變換的判決反饋動量常模盲均衡算法  5.5 基于正交小波包變換的硬切換判決多模盲均衡算法第6章  基于平衡正交多小波變換的盲均衡算法  6.1 多小波理論  6.2 基于平衡正交多小波變換的常模盲均衡算法  6.3 基于平衡正交多小波變換的硬切換判決多模盲均衡算法  6.4 基于不同位置的正交多小波變換判決反饋常模盲均衡算法第7章  基于多種誤差準(zhǔn)則的正交小波盲均衡算法  7.1 基于奇對稱誤差函數(shù)的正交小波盲均衡算法  7.2 基于雙誤差函數(shù)的正交小波盲均衡算法  7.3 基于坐標(biāo)變換誤差函數(shù)的盲均衡算法  7.4 基于坐標(biāo)變換誤差函數(shù)的正交小波盲均衡算法  7.5 基于坐標(biāo)變換的平衡正交多小波盲均衡算法  7.6 基于雙曲正切誤差函數(shù)的正交小波變換盲均衡算法第8章  基于分集技術(shù)的正交小波盲均衡算法  8.1 分集技術(shù)概述  8.2 空間分集正交小波盲均衡算法  8.3 基于時間分集的正交小波變換軟切換判決多模盲均衡算法  8.4 頻率分集正交小波自優(yōu)化盲均衡算法  8.5 聯(lián)合合并的時空分集正交小波頻域盲均衡算法第9章  基于低階統(tǒng)計量的正交小波盲均衡算法  9.1 α穩(wěn)定分布與分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計量  9.2 基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計量的常模盲均衡算法  9.3 基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計量的正交小波盲均衡算法  9.4 基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計量的小波加權(quán)正交多模盲均衡算法第10章  基于信息熵的正交小波盲均衡算法  10.1 信息熵及其估計  10.2 基于信息熵的均衡器權(quán)向量迭代公式  10.3 基于Renyi熵的正交小波盲均衡算法  10.4 基于高斯窗廣義Shannon熵的小波正交多模盲均衡算法  10.5 基于二次逆方函數(shù)Tsallis熵的級聯(lián)正交多模盲均衡算法第11章  基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法  11.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型  11.2 基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡的改進(jìn)算法  11.3 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常模盲均衡算法  11.4 小波嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常模盲均衡算法第12章  基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法  12.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)  12.2 基于徑向基函數(shù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常模盲均衡算法  12.3 基于信號變換的RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常模盲均衡算法第13章  模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法  13.1 模糊規(guī)則與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器  13.2 多小波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法  13.3 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的混合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法  13.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的動態(tài)小渡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反饋盲均衡算法  13.5 動態(tài)遞歸模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法第14章  盲均衡算法的DSP實(shí)現(xiàn)  14.1 DSP概述  14.2 MQAM調(diào)制解調(diào)及其DSP實(shí)現(xiàn)  14.3 盲均衡算法DSP實(shí)現(xiàn)的一般流程  14.4 盲均衡算法DSP實(shí)現(xiàn)實(shí)例第15章  盲均衡算法性能水池實(shí)驗研究  15.1 實(shí)驗裝置與布局  15.2 水池信道特性  15.3 部分盲均衡算法性能驗證參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：第1章 緒論根據(jù)研究背景和意義，分析了水聲通信調(diào)制技術(shù)、水聲信道特性與仿真模型、水聲信道均衡的必要性，在綜述無線電信道和水聲信道盲均衡技術(shù)研究狀況的基礎(chǔ)上，確立以小波分析、模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高等數(shù)理統(tǒng)計、高階統(tǒng)計量及信息熵等理論為工其，研究水聲信道盲均衡理論、算法、仿真與實(shí)驗。1.1研究背景與意義水聲通信技術(shù)是近年來發(fā)展最快、研究活躍的科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域之一。與無線電通信技術(shù)相比，由于水聲信道比移動信道復(fù)雜，使得兩者在信道容量、數(shù)據(jù)速率及傳輸可靠性等方面的性能差距較大，水聲信道比移動信道復(fù)雜的主要原因是:（1）海水中聲波傳播損失隨頻率、距離、溫度和鹽度等水文條件的變化而變化；（2）聲波的界面反射和散射，經(jīng)常受到多種隨機(jī)因素的影響，因而海水中接收到的聲信號，會產(chǎn)生嚴(yán)重的多徑效應(yīng)，有時變、空變等特性。這些不利因素的存在，使得水聲信道是時變、空變、多徑、衰落、帶限的，在實(shí)現(xiàn)中遠(yuǎn)距離和高速水聲通信時，對通信質(zhì)量的影響更加顯著?，F(xiàn)在.水聲研究工作者都視水聲信道的多徑衰落為導(dǎo)致水聲通信質(zhì)量下降的主要因素。

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《模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡理論、算法與實(shí)現(xiàn)》是作者郭業(yè)才及其研究生2004年以來研究成果的總結(jié)與提煉，其主要內(nèi)容反映了水聲信道盲均衡技術(shù)的國內(nèi)外最新研究動態(tài)和學(xué)科前沿?！赌：〔ㄉ窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡理論、算法與實(shí)現(xiàn)》以小波分析、模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論為工具，以復(fù)雜通信信道為對象，并結(jié)合現(xiàn)代先進(jìn)信號處理技術(shù)，深入研究了通信信道盲均衡理論、算法與仿真?！赌：〔ㄉ窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡理論算法與實(shí)現(xiàn)》可作為信息與通信、水聲工程、自動控制等專業(yè)研究生的教材或主要參考書，也可供科研人員閱讀。

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