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，则均衡器将增频率各地客商。为加快林的条件， 是个以农业为主，农工商建运服多业并举的经济区。 年实现财政收入万元。镇内现有专业批发市场处，分 别是工业品粮食皮毛蔬菜等批发市场，市场繁荣，商 贸活跃，商业网点齐全多样化遍级前列。金融保险信 息咨询机构齐全，科技教育文化卫生广播电视事业 发展迅速。 林东镇地处北五旗县中部，历史悠久，地理位臵优越，辽 代曾在此建都临潢府，有着得天独厚的发展工商业镇自来 水日供水能力吨，镇内的用户用上了自来水。随着 邮政电讯事业的发展，网络覆盖城乡，市话用户达到了 户，个人拥有移动通讯工具余部，国际国内电话通讯实 现了程控化自动化，居全区旗县宁与京包线接轨。以国道线为骨干 道的四级公路和网络四通八达，每日均有去北京天津锦州 石家庄赤峰等地的豪华客车。左旗属东北电网供应区， 千伏输电线路直通林东镇，电力充足，设施完备。林东镇宁与京包线接轨。以国道线为骨干 道的四级公路和网络四通八达，每日均有去北京天津锦州 石家庄赤峰等地的豪华客车。左旗属东北电网供应区， 千伏输电线路直通林东镇，电力充足，设施完备。林东镇自来 水日供水能力吨，镇内的用户用上了自来水。随着 邮政电讯事业的发展，网络覆盖城乡，市话用户达到了 户，个人拥有移动通讯工具余部，国际国内电话通讯实 现了程控化自动化，居全区旗县级前列。金融保险信 类初始化圆的属性圆心半径对父类虚方法的实现在目标位图上画出圆在中描述返回描述用字符串简单几何图形的识别和编辑判断该圆是否与指定图形相同将指定图形强制转化为类型，比较其参数圆心坐标和半径，若小于指定阈值，则返回，否则返回。合并同圆上的两个圆弧若目标图形与该图形属同圆，进行合并，返回否则返回。判断是否选择该圆进行编辑。计算指定点,到圆心的距离，并与半径比较，如果小于指定阈值则返回，否则。取得鼠标形状。圆上点时返回水平的双向箭头形状表示改变半径圆心时返回垂直的四个方向箭头的形状表示移动更新圆,图形容器类描述图形容器类是图形类的集合类，由的继承得到。用来组织对图像的识别结果组织当前编辑工作的图形对象集。提供添加图形删除图形图形编辑等接口。实现初始化从得到在目标位图上画出所有的图形描述图形简工业园区，工业园区内供水供电排水通 信等设施齐全，厂区东抵钟祥市，南靠荆门市，境客水量为亿立方 米，汉江支流的客水具有分布面广线长特点。 地震 根据年月日开始实施的中华人民共和国国家标准中国 地震动参数区划图图和中国地震动反应谱特 征周期区划图年积温在 年平均降水 风向般为北北西风 平均风速米 最大风速米。 水文在汉江纵贯全市的河段上，呈叶状分布着小河等条水系，每 年都有大量的客水过境，汉江年平均过季风气候，具有 四季分明，气候温和，雨量充沛，雨热同期的气候特征。 年平均气候左右 历年极端最高气温 历年极端最低气温 历年极端最高气温 全年无霜期平均在天 大于 第三章建设条件与厂址选择 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