【摘 要】
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在传统小波神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种基于动态参数调整的自适应步长盲均衡算法。根据均衡器输出信号的大小,并结合输出信号功率与收敛性质的关系,对迭代步长因子
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在传统小波神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种基于动态参数调整的自适应步长盲均衡算法。根据均衡器输出信号的大小,并结合输出信号功率与收敛性质的关系,对迭代步长因子进行改进,实现迭代步长因子的动态调整。通过多组对比实验对可调参数进行优化选取,从而克服收敛速度与收敛精度相互制衡的问题。实验结果表明,该算法的性能指标与预期结果基本相符,尤其在迭代次数较多时,相比传统小波神经网络盲均衡算法,具有更快的收敛速度与更高的收敛精度。
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