大问题。对于高于比特每秒高速通信来说，在调制解调器中需要均衡器来校正信道失真。由于信道特性总的来说是未知的，且是时变的，因此需要用自适应算法进行自适应均衡。自适应算法的设计主要分为两个步骤，首先选择均衡器的类型，然后根据选择均衡器的类型设计均衡器的算法。本课题均衡器的结构选择横向滤波器，算法形式选用算法。横向滤波器的选择本课题采用的自适应均衡器是有限长抽头式横向滤波器，其结构框图所示。设横向滤波器的输入序列矢量为，滤波器的加权矢量或称系数矢量为，横向滤波器的结构图物理电气信息学院本科毕业设计则横向滤波器的输出可表示为式中，为横向滤波器的长度。算法迭代公式的推导本设计采用的算法是算法。以下为该算法的推导过程设为系统的期望响应信号，也称为训练信号，为滤波器的输出相对于的误差，即取滤波器的输出与期望响应之间的均方误差为代价函数，即定义为均衡器输入序列的自相关矩阵，是个阶方阵为互相关矩阵。于是，式可表示为根据最小均方误差准则，使式对的梯度即偏导为零，即则可得到的最佳值应满足方程式中，称为横向滤波器的维纳解。算法的核心思想是用平方误差代替均方误差，即式变为由最陡下降法得物理电气信息学院本科毕业设计将式代入式得式中，为步长因子。计算机仿真算法的算法流程上小节分析了算法的推导过程。本小节从计算机实现的角度出发，分析均衡算法的流程。首先，以流程图的形式分析算法的运算过程。由图可以看出，算法有两个数据输入口和个数据输出口。在实际应用中，为了观察均衡器收敛的情况，往往需要再增加个数据输出，即由误差信号导出的均方误差值。通过对均方误差随迭代次数的变化情况的观察以了解均衡器是初始化读入信号读入期望信号计算均衡器输出计算误差调整权系数是否超过循环次数输入信号向量期望信号均衡算法输出终止循环算法流程图物理电气信息学院本科毕业设计否收敛及其收敛后稳态误差的大小。由以上的叙述可知，线性自适应均衡器可以采用多种工作万式，因此，将以上基本算法应用于这几种均衡模式即可得到工作在不同状态下的线性均衡算法。算法及其应用本实验通过个二阶自回归过程来研究实时数据集平均对算法的影响，模型的差分方程为其中是零均值方差为的白噪声图为模型及其二阶自适应线性预测模型，根据算法的基本步骤可以写出该算法的程序如下模型及二阶自适应线性预测器物理电气信息学院本科毕业设计每个点的误差平方每个点的误差平方累积每个点的次误差平方均值权值的累积权值的累积,输入信号物理电气信息学院本科毕业设计,与的收敛曲线,次平均后与的收敛曲线,误差曲线学习曲线次平均误差曲线学习曲线下面对结果进行分析图为与的收敛曲线，比较平滑的为次平均求得的收敛曲线，而另外种起伏较大的为单次实现的收敛曲线，权初值为。输入信号物理电气信息学院本科毕业设计与的收敛曲线图为初始权值为，时的误差曲线，即所谓的学习曲线，收敛速度较快的为次集平均学习曲线，而起伏较大的为单次实现的学习曲线物理电气信息学院本科毕业设计平方误差曲线学习曲线修改值，则实验结果如下与的收敛曲线物理电气信息学院本科毕业设计平方误差曲线学习曲线由以上分析可知，当收敛步长值变小时，收敛曲线的起伏变小，但收敛速度也减慢,物理电气信息学院本科毕业设计参考文献张思玉自适应均衡算法的研究硕士论文成都电子科技大学，吴碧自适应均衡技术的研究与实现硕士论文北京中国科学院声学研究所，李强，王其申消除噪声的自适应滤波方法研究安庆师范学院学报自然科学版蔡泽鉴，葛建华改进的半盲自适应信道均衡技术数字电视与数字视频夏云非，唐桃波，宋洪运自适应信号处理在通信中的应用仪器仪表学报，无线通信原理与应用蔡涛，李旭，杜振民译第版，北京电子工业出版社，王彬，邱新芸自适应均衡器及其发展趋势仪器仪表学报韩明秋自适应均衡技术的应用研究硕士论文兰州兰州大学，荣雅君,杨秋霞自适应滤波器的设计及其应用河北大学学报自然科学版何振亚自适应信号处理北京科学出版社，孙洪标自适应均衡器的设计硕士论文天津南开大学，董昕通信系统自适应均衡技术研究硕士论文成都电子科技大学，张璞，黄瑞光自适应噪声抵消系统的算法讨论与实现研究电声技术，曹达仲，王尤翠数字移动通信中的自适应均衡技术通信技术李芳，黄志勇，陈红伟种高性能低运算量自适应滤波器算法微电子学与计算机梁廷页，谢胜利短波通信中的自适应信道均衡技术通信技术王庆平无线通信中的自适应均衡理论及应用研究硕士论文昆明昆明理工大学，物理电气信息学院本科毕业设计测器匹配滤波器中频部分射频接收前端发射机，信道和接收机的射频中频部分的合成冲激响应等效噪声重建的信息数据据均衡器判决器使用自适应均衡器的通信系统结构框图ˆ物理电气信息学院本科毕业设计若是原始信息信号，是等效的基带冲激响应，即综合反映了发射机信道和接收机的射频中频部分总的传输特性，则均衡器收到的信号可表示为若均衡器的冲激响应是，在不考虑噪声的情况下，均衡器的输出为ˆ其中，是发射机，信道，接收机和均衡器四者的等效冲激响应。横向滤波均衡器的基带复数冲激响应可以描述如下其中，是横向滤波的系数。均衡器的期望输出值为原始信号。假定，则为了使公式中的ˆ，必须要求均衡的目的就是实现这公式。其频域表达式为上式表明，均衡器实际上就是信道的反向滤波器。若传输信道是频率选择性的，则均衡器将增频率胁到人类健康。例如铅可以侵犯人的造血系统神经组织和肾脏,从而引起神经衰弱小红细胞性贫血和血红蛋白过少性贫血脑病变和肾病变，因此如何处理重金属废水是迫在眉睫的环境问题。重金属废水的传统处理方法重金属废水的传统的处理方法包括化学沉淀离子交换电化学处理反渗透膜技术蒸馏电渗析等。化学沉淀法化学沉淀法是利用各种物质在水中的溶解度的不同，对废水中些溶解性污染物进行化学沉淀分离处理。常用的方法有氢氧化物沉淀法硫化物沉淀法铁氧体共沉淀法等。硫化物沉淀法是向废水中投加硫化剂，使金属离子与硫化物反应，生成难溶的金属硫化物沉淀。金属硫化物的溶解度比金属氢氧化物的溶解度小，因此处理效果比氢氧化物沉淀更好，而且沉渣量少，含水率低，便于回收有用金属。其缺点是硫化剂较为昂贵。如控制不好导致硫化剂过量时，会产生硫化氢，造成二次污染或出水残余硫化物使增大。铁氧体是由铁离子氧离子以及其他金属离子所组成的氧化物，是种具有铁磁性的半导体，采用铁氧化法处理重金属废水是根据铁氧体的生成原理，利用铁氧体反应，把废水中二价或三价金属离子充填到铁氧体尖晶石的晶格中去，从而沉淀分离。可使废水中的多种金属离子如铜铅汞镉等净化到排放标准。它具有处理效果好设备简单沉渣易分离且可综合利用等优点。但需投加较多的硫化亚铁和氢氧化钠，处理后的水含硫酸钠量较高，沉渣需加温曝气，运行费用高，不适合大规模废水的处理。离子交换法离子交换法是种借助于离子交换剂上的可交换离子和废水中的其他同性离子进行交换反应而使水质净化的方法。在工业废水的处理中可用于回收和去除工业废水中的金镉铜铬等金属离子。离子交换剂分为无机和有机两大类，无机类离子交换剂常见的有天然沸石和人工合成沸石有机类离子交换剂有磺化煤和各类离子交换树脂。而在废水处理中，离子交武汉生物工程学院学士学位论文设计文献综述换树脂应用的较多。尽管离子交换剂法对废水预处理的要求很高，应用范围较窄，且离子交换剂再生及再生液的处理有时也是个难以解决的问题。但此法具有离子去除率高设备较简单操作易控制离子交换材料可以按照需要人工合成等优点，因而在工业上有着广泛的应用。电解法电解法是利用直流电使溶液与电源的正负极接触并发生氧化还原反应的方法。废水中的重金属离子在阴极直接被还原，由高价有毒金属还原为低价金属，如将有剧毒的还原成将和还原成可回收利用的金属铜和银。但电解法的操作控制条件严格，要选择适宜的电解材料，否则会使电解效率降低，电能消耗增加，这样会增加操作费用另外，要控制，处理不同的废水对的要求也不样在反应的过程中要时常搅拌以防止沉淀物在电解槽中沉降。此方法常应用于处理含重金属离子较高的工业废水，且操作简单，可以回收贵重金属。但缺点是消耗能量大，处理成本较高，因沉淀而产生的污泥量多。反渗透反渗透是种以压力为驱动力的膜分离技术。由于分离过程无相变耗能低工艺简单不污染环境等优点，因而得到了迅速的发展，其应用已由早期的脱盐，扩展到化工医疗食品的废水的处理与再生回用。但实现反渗透过程必须具备两个条大问题。对于高于比特每秒高速通信来说，在调制解调器中需要均衡器来校正信道失真。由于信道特性总的来说是未知的，且是时变的，因此需要用自适应算法进行自适应均衡。自适应算法的设计主要分为两个步骤，首先选择均衡器的类型，然后根据选择均衡器的类型设计均衡器的算法。本课题均衡器的结构选择横向滤波器，算法形式选用算法。横向滤波器的选择本课题采用的自适应均衡器是有限长抽头式横向滤波器，其结构框图所示。设横向滤波器的输入序列矢量为，滤波器的加权矢量或称系数矢量为，横向滤波器的结构图物理电气信息学院本科毕业设计则横向滤波器的输出可表示为式中，为横向滤波器的长度。算法迭代公式的推导本设计采用的算法是算法。以下为该算法的推导过程设为系统的期望响应信号，也称为训练信号，为滤波器的输出相对于的误差，即取滤波器的输出与期望响应之间的均方误差为代价函数，即定义为均衡器输入序列的自相关矩阵，是个阶方阵为互相关矩阵。于是，式可表示为根据最小均方误差准则，使式对的梯度即偏导为零，即则可得到的最佳值应满足方程式中，称为横向滤波器的维纳解。算法的核心思想是用平方误差代替均方误差，即式变为由最陡下降法得物理电气信息学院本科毕业设计将式代入式得式中，为步长因子。计算机仿真算法的算法流程上小节分析了算法的推导过程。本小节从计算机实现的角度出发，分析均衡算法的流程。首先，以流程图的形式分析算法的运算过程。由图可以看出，算法有两个数据输入口和个数据输出口。在实际应用中，为了观察均衡器收敛的情况，往往需要再增加个数据输出，即由误差信号导出的均方误差值。通过对均方误差随迭代次数的变化情况的观察以了解均衡器是初始化读入信号读入期望信号计算均衡器输出计算误差调整权系数是否超过循环次数输入信号向量期望信号均衡算法输出终止循环算法流程图物理电气信息学院本科毕业设计否收敛及其收敛后稳态误差的大小。由以上的叙述可知，线性自适应均衡器可以采用多种工作万式，因此，将以上基本算法应用于这几种均衡模式即可得到工作在不同状态下的线性均衡算法。算法及其应用本实验通过个二阶自回归过程来研究实时数据集平均对算法的影响，模型的差分方程为其中是零均值方差为的白噪声图为模型及其二阶自适应线性预测模型，根据算法的基本步骤可以写出该算法的程序如下模型及二阶自适应线性预测器物理电气信息学院本科毕业设计每个点的误差平方每个点的误差平方累积每个点的次误差平方均值权值