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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)

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

定 價(jià):¥78.00

作 者: 郭業(yè)才 著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 人工智能

ISBN: 9787030333636 出版時(shí)間: 2011-12-01 包裝: 精裝
開本: 16開 頁數(shù): 356 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  郭業(yè)才編寫的《模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡理論算法與實(shí)現(xiàn)》以水聲信號發(fā)送、傳輸、接收為主線,以模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高等數(shù)理統(tǒng)計(jì)及信息熵等理論為工具,以多技術(shù)融合為主要特征,系統(tǒng)論述了基于模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水聲信道盲均衡理論、算法、仿真與實(shí)驗(yàn)研究。主要內(nèi)容:(1)在高斯噪聲環(huán)境下,基于單小波變換與多小波變換的盲均衡理論與算法、基于不同誤差準(zhǔn)則的小波盲均衡理論與算法、基于信息熵的小波盲均衡理論與算法、基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊小波神經(jīng)網(wǎng)的盲均衡理論與算法,以及適用于高階QAM信號的多模盲均衡算法研究;(2)在Alpha分布噪聲環(huán)境下,基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量的小波常模與多模盲均衡理論與算法;(3)部分盲均衡算法的DSP實(shí)現(xiàn)及水池實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證研究。全書敘述深入、層層遞進(jìn)、環(huán)環(huán)緊扣、內(nèi)容豐富,具有新穎性、系統(tǒng)性、相對獨(dú)立性的特點(diǎn),總結(jié)了作者在水聲信道盲均衡技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)取得的最新科研成果,集理論、算法、仿真、實(shí)驗(yàn)于一體。《模糊小波神經(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。

作者簡介

暫缺《模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡理論、算法與實(shí)現(xiàn)》作者簡介

圖書目錄

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(jià) 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(shí)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(shí)空分集正交小波頻域盲均衡算法第9章 基于低階統(tǒng)計(jì)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(jì)量 9.2 基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量的常模盲均衡算法 9.3 基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量的正交小波盲均衡算法 9.4 基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)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(jì) 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(yàn)研究 15.1 實(shí)驗(yàn)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(yàn)證參考文獻(xiàn)

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