自適應均衡演算法

Ⅰ 自適應均衡可以採用哪些最佳准則

自適應均衡可以採用哪些最佳准則？ 答：自適應均衡技術包括最小均方誤差演算法（LMS）、 遞歸最小二乘法（RLS）、快速遞歸最小二乘演算法 （ Fast RLS ） 、 平 方 根 遞 歸 最 小 二 乘 法 （ Square Root RLS）和梯度最小二乘法（Gradient RLS）。

Ⅱ 自適應均衡原理是什麼

自適應均衡
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【文章名】：自適應均衡
【內容】： DFE自適應均衡器的FPGA設計 孫洪標 碩士 自適應均衡器；DFE；FPGA； 通信與信息系統 南開大學; 採用可編程邏輯器件設計電子線路是現代電子技術發展的一種趨勢,它能大大縮短產品研製時間,現在國內外各大公司都採用可編程邏輯器件來設計電子線路.該論文是以數字可編程邏輯器件來設計DFE自適應均衡器.設計一個系統,不僅要實現它的演算法功能,還需提高系統性能,如滿足一定的頻率要求等.作者在對如何用可編程邏輯器件來設計高速電子線路進行深入的了解和研究基礎上,根據DFE自適應均衡器的原理、結構和功能要求以及所採用的器件的結構特點,提出了自己的合理設計思想,完成了DFE自適應均衡器的系統設計,時鍾頻率達到了51.4MHz,具有很好的性能.該設計採用的軟體是Altera公司的MAX+plusⅡ和Synplicity公司的Synplify,採用的器件是Altera公司的FLEX10k系列.

盲均衡技術在水聲信道高速率數據傳輸中的應用 石傑 碩士 水聲信道；自適應均衡；盲均衡； 水聲工程 西北工業大學; 在水聲數字通信系統中，聲波傳播的多途效應會引起嚴重的碼間干擾，使水下數據傳輸的可靠性和數據傳輸速率都大大的降低.為解決此問題，一個有效的方法是在接收端採用信道均衡技術.但是由於水聲信道的隨機時變性，傳統的均衡技術需要周期性的發送收端已知的訓練碼來跟蹤信道的變化，這樣做雖然提高了數據傳輸的可靠性，但是系統的重復訓練大大的降低了通信效率，在水聲信道高速率數據傳輸中並不適用.針對傳統的信道均衡技術的缺陷，該論文研究了不需要訓練碼就能直接進行信道均衡的盲均衡技術.該論文對幾種應用比較廣泛的盲均衡演算法進行了研究，對它們的原理和結構進行了描述，並且分別對其在特定的水聲信道中的性能進行了理論模擬，得到了滿意的結果，並且對這幾種演算法進行了比較.

小波分析及其在自適應均衡中的應用 王軍鋒 碩士 小波分析；自適應均衡；自適應濾波；多址干擾； 應用數學 西安電子科技大學; 該論文對小波分析在自適應均衡中的應用問題進行了研究,利用小波變換的優點來提高自適應均衡的收斂速度.論文在分析小波的特性和傳統自適應均衡演算法性能的基礎上,從用小波級數表示線性均衡器出發,給出了基於正交小波變換的自適應線性均衡演算法、判決反饋均衡演算法和常數模演算法,並分析了各種演算法的性能和模擬結果.另外,該論文還初步探討了小波分析在抑制CDMA中多址干擾的應用.提出了基於正交小波變換的抑制多址干擾的自適應演算法,模擬結果表明了該演算法的有效性,這為進一步研究小波分析在該領域的應用提供了借鑒.

高速鐵路自適應均衡技術的研究 王文靜 碩士 碼間干擾；自適應均衡；MLSE；PSP；高速鐵路； 通信與信息系統 北京交通大學 北方交通大學; 該文研究的主要內容為信道均衡技術,它是抗衰落技術中最重要的一種重點是研究針對高速鐵路的無線傳播環境,適應於高速移動信道上的自適應均衡技術.在該論文中,首先對移動傳播環境進行了描述,特別是對小尺度多徑傳播造成的幅度衰落、多徑時延和多普勒頻移進行了分析對不同的衰落進行分類,給出了造成不同衰落類型的原因.並且,針對不同的衰澆類型建立了不同的信道模擬模型分析了高速鐵路下移動通信信道的特點.然後,詳盡地介紹了各種克服碼間干擾ISI的自適應均衡技術,特別是針對時變信道的自適應均衡技術.在該論文的最後,採用MATLAB5.3,在GSM系統中對高速鐵路無線傳播環境進行了計算機模擬對傳統的MLSE演算法及MLSE-PSP和採用最小生存路徑的MLSE演算法進行模擬,對不同的傳播環境不同的多普勒頻移、不同EbN0下的性能傳輸誤碼率和復雜度進行比較,並在論文的最後給出了研究結論.

基於短波通信條件下的信道檢測 李鴻巍 碩士 自適應均衡器；短波通信；自動鏈路建立； 通信與信息系統 西安電子科技大學; 隨著通信技術研究的不斷深入,短波通信這種傳統的通信方式,正不斷朝著具有高度自適應的方向發展.美軍軍標MIL-STD-188-141A是針對短波知適應通信中的自動鏈路建立ALE而提出的一種軍用標准.該文在分析了自動鏈路建立協議的基礎上,主要工作集中在以PC機的串口作為信息傳輸途徑,嚴格按照軍標的規定實現了ALE系統鏈路層的單信道和多信道的幾種典型呼叫協議的軟體模擬,並在一個短波信通模型的基礎上進行了性能測試,而且還提出了一種可以進一步提高通信質量的方法,那就是在系統的接收端加入一個自適應均衡器以提高信噪比.經過測試看出,這一改進可以較大地改善系統的性能.

數字移動通信中信道均衡及自動頻率校正的研究和實現 邊柱 碩士 GSM；CDMA；自適應均衡；自動頻率校正； 信號與信息處理 東南大學; 該文首先簡要介紹了數字通信系統的背景、數字信號處理器DSP主要供應商TI公司TMS320C54x系列和這個系列的硬體結構以及軟體開發環境和EDA技術與ASIC技術的發展.然後討論了自適應均衡器的原理,結構和主要的自適應演算法,並簡要比較了各自的特點,接著介紹了用TMS320C54x進行演算法的模擬和實現.第三章簡單介紹了碼分多址系統的原理和體系結構.第四章首先介紹了AFC的原理,討論了它對通信系統的影響,然後提出了AFC的實現方法,並用VHDL語言設計程序在FPGA上實現演算法的模擬. 在課題研究中,主要完成了以下工作1.研究了通信系統中自適應均衡的原理和方法.2.研究了CDMA系統的主要技術和移動台的主要技術.3.研究並實現了CDMA系統中移動台的自動頻率校正技術,並通過了實際的模擬.

數字電視地面廣播中均衡器的設計和研究 歸琳 博士 數字電視；自適應均衡器；判決反饋；信道估計； 通信與信息系統 北京交通大學 浙江大學; 在OFDM技術中,以多載波傳輸結合FFT技術來對付信道衰落,在VSB技術中以自適應均衡器來對抗信道衰落.該文研究了OFDM和VSB對抗信道衰落技術,並分析其各自的特點和局限性.在此基礎上,設計出了新一代用於VSB系統的自適應均衡器.採用了新的均衡器思路,演算法和結構,使該均衡器在對抗強多徑衰落以及長時延靜態和動態的付徑上的性能得到很大提高.

自適應均衡技術在GSM接收機中的應用 孫德剛 碩士 GSM；自適應均衡器；MLSE；維特比演算法； 信號與信息處理 北京交通大學 北方交通大學; 由於瑞利衰落和多徑效應的影響,數字移動通信的無線傳輸信道存在時間選擇性及頻率選擇性失真.為克服這些不利因素,窄帶TDMA數字移動通信系統必須採用自適應均衡技術.該文論述了利用自適應均衡技術來補償由多徑信道引起的數據的碼間串擾問題.集中討論了非線性均衡技術中的各種最大似然序列估計MLSE均衡器結構,並對這些均衡器的性能、復雜度進行了比較.為了在GSM系統中獲得較理想的傳輸質量,提出了兩種帶有軟輸出結構的演算法-SOVA和VALPP.該文詳細討論了改進Viterbi硬判決演算法和軟判決演算法應用在GSM系統中的基本原理和計算方法.根據GSM系統標準的要求,我們在接收機中設計完成了MvA硬判決和軟判決演算法.

短波串列MODEM的若干DSP演算法研究 鄢宜灼 碩士 HF MODEM；8PSK；脈沖成形；同步；自適應均衡；數據引導估計； 信號與信息處理 北京郵電大學; 短波通信信道中主要存在兩種固有特性多徑效應和多普勒頻移.這兩種特性嚴重影響短波通信的性能.針對短波通信信道的這種特性,人們提出了兩種實現體制一種是多音並行體制一種是單音串列體制.該文採用的是單音串列體制,研究目標是設計出一些適用而有效的HF MODEM電台的基帶數字信號處理演算法,包括8PSK調制解調、脈沖成形、初始同步、位同步、載波相位同步、信道自適應均衡等.該文的內容共分成五部分第一部分簡要介紹了短波通信的由來、短波通信信道特點、HF MODEM實現體制以及該文研究的具體目的和工作重心.第二部分介紹了模擬系統的總體方案以及模擬系統中通信基本參數的選定.第三部分主要介紹了HF MODEM中8PSK調制解調和脈沖成形技術.首先簡要介紹了幾種數字調制方式以及影響數字調制方式選擇的因素,然後從介紹8PSK調制解調的數學模型入手,介紹8PSK調制解調的演算法設計.最後詳細介紹了升餘弦滾降脈沖成形濾波器的實現.第四部分主要討論了HF MODEM電台接收端基帶數字信號處理中的初始同步、位同步、載波相位同步問題.提出了適合於HFMODEM系統的8PSK調制的位同步演算法、載波相位同步演算法和初始同步策略,最後給出了模擬結果並進行了分析.第五部分主要討論了信道自適應均衡問題.由於在採用單音串列體制,短波通信信道的特性之一多徑效應凸顯,碼間干擾嚴重,極大影響數據的正確接收.因此設計一個優良的自適應均衡演算法成了HF MODEM電台性能提升的關鍵.這部分介紹了一種有效而適用的信道均衡演算法——數據引導估計DDE演算法,並對該演算法進行了模擬分析.

短波信道中TCM解碼與自適應均衡的聯合實現 黃琴 碩士 短波通信；TCM；自適應均衡；迭代判決反饋；盲均衡； 通信與信息系統 南京理工大學; 長期以來,短波通信是遠距離信息傳輸的重要手段之一,短波高速數據傳輸是數字通信領域的重要研究課題.該文主要研究短波串列高速數據機HF MODEM中的TCM解碼與自適應均衡的聯合.短波信道是一種惡劣信道,背景雜訊高且有時變多徑特性,該文採用網格編碼調制TCM技術提高系統的抗噪性能,採用自適應均衡的方法消除由多徑引起的碼間串擾ISI.該文在研究聯合實現TCM解碼與信道自適應均衡的過程中,通過對文獻中的TCM信號的均衡方案進行分析,運用迭代解碼的思想,提出了迭代判決反饋均衡器It DFE的結構.It DFE是一種不需要發送訓練序列的盲均衡方法,以接收信號的硬判決值為迭代初值,充分利用了Viterbi軟判決得到的最大後驗概率序列,在多次迭代均衡中完成TCM解碼與自適應均衡的聯合.對典型短波信道的模擬結果結果表明,It DFE比傳統的判決反饋均衡器性能有所提高,與其他盲均衡方法相比,實現更簡單.

Ⅲ 什麼是LMS自適應均衡器，怎麼用FPGA實現LMS自適應均衡器

自適應均衡屬於自適應信號處理的應用范疇，各種各樣的自適應均衡演算法如迫零（ZF）演算法、最小均方（LMS）演算法、遞歸最小二乘（RLS）演算法、變換域均衡演算法、Bussgang 演算法、高階或循環統計量演算法、基於非線性濾波器或神經網路的均衡演算法等應運而生。均衡器通常工作在接收機的基帶或中頻信號部分，基帶信號的復包絡含有信道帶寬信號的全部信息，所以，均衡器通常在基帶信號完成估計信道沖激響應和解調輸出信號中實現自適應演算法等

Ⅳ 經典的自適應均衡器准則或演算法有哪些

迫零演算法（ZF）、最小均方誤差演算法（LMS）、遞推最小二乘演算法（RLS）、卡爾曼演算法等。

Ⅳ 什麼是最小均方演算法

最小均方演算法，簡稱LMS演算法，即least mean square。該演算法廣泛應用於自適應濾波演算法中。
主要在增加很少運算量的情況下能夠加速其收斂速度，這樣在自適應均衡的時候就可以很快的跟蹤到信道的參數，減少了訓練序列的發送時間，從而提高了信道的利用率

Ⅵ opencv中有沒有提供限制對比度的自適應直方圖均衡化

1.CLAHE簡介

HE直方圖增強，大家都不陌生，是一種比較古老的對比度增強演算法，它有兩種變體：AHE和CLAHE；兩者都是自適應的增強演算法，功能差不多，但是前者有一個很大的缺陷，就是有時候會過度放大圖像中相同區域的雜訊，為了解決這一問題，出現了HE的另一種改進演算法，就是CLAHE；CLAHE是另外一種直方圖均衡演算法，能有效的增強或改善圖像（局部）對比度，從而獲取更多圖像相關邊緣信息有利於分割，比如在書架識別系統中的書脊切割中，使用CLAHE可以比傳統的直方圖增強方法達到更好的增強書脊邊界直線的效果，從而有利於後續的書脊邊界直線的檢測和提取。還能夠有效改善AHE中放大雜訊的問題，雖然在實際中應用不多，但是效果確實不錯。另外，CLAHE的有一個用途是被用來對圖像去霧，跟何凱明的暗通道去霧效果有的一拼。

CLAHE和AHE的區別在於前者對區域對比度實行了限制，並且利用插值來加快計算。

2.CLAHE在OpenCV中的使用

2.1 增強灰度圖像

[cpp] view plain
Ptr<cv::CLAHE> clahe = createCLAHE();
clahe->setClipLimit(clipLimit);
clahe->apply(src, dst);

2.2 增強彩色圖像

[cpp] view plain
vector<Mat> BGR;
split(src,BGR);
Ptr<cv::CLAHE> clahe = createCLAHE();
clahe->apply(BGR[0],BGR[0]);
clahe->apply(BGR[1],BGR[1]);
clahe->apply(BGR[2],BGR[2]);
Mat res;
merge(BGR,res);

Ⅶ 求基於RLS演算法和LMS的自適應均衡系統的MATLAB程序``

裡面有些代碼有問題，可以參考，代碼還是自己寫：！
%基於RLS演算法的自適應線性預測
clc;
clear all;
N=300;
M=100;%計算的次數
w1=zeros(N,M);w2=zeros(N,M);I=eye(2);e1=zeros(N,M);

for k=1:M
%產生白雜訊
Pv=0.008;%定義白雜訊方差
a1=-0.195;a2=0.95;o=0.02;r=0.95;
m=5000;%產生5000個隨機數
v=randn(1,m);
v=v*sqrt(Pv);%產生均值為0，方差為Pv的白雜訊
%m=1:N;
v=v(1:N);%取出前1000個
%plot(m,v);title('均值為0，方差為0.0965的白雜訊');ylabel('v(n)');xlabel('n');
v=v';

%向量初使化
x=zeros(1,N);
x(1)=v(1);%x(0)=v(0)
x(2)=v(2)-a1*v(1);%x(1)=v(1)-a1*v(0)
w=zeros(2,N);
w(:,1)=[0 0]';%w(0)=[0 0]';
X=zeros(2,N);
X(:,2)=[v(1) 0]';%X(0)=[0 0]';X(1)=[v(0) 0]'
C=zeros(2,2*N);
C(:,1:2)=1/o.*I;%C(0)=1/o*I
e=zeros(1,N)';%定義誤差向量
u=zeros(1,N);
g=zeros(2,N);

%根據RLS演算法進行遞推

for n=1:N-2
x(n+2)=v(n+2)-a1*x(n+1)-a2*x(n);
X(:,n+2)=[x(n+1) x(n)]';
u(n)=X(:,n+1)'*C(:,2*n-1:2*n)*X(:,n+1);
g(:,n)=(C(:,2*n-1:2*n)*X(:,n+1))./(r+u(n));
w(:,n+1)=w(:,n)+g(:,n)*(x(n+1)-X(:,n+1)'*w(:,n));
C(:,2*n+1:2*(n+1))=1/r.*(C(:,2*n-1:2*n)-g(:,n)*X(:,n+1)'*C(:,2*n-1:2*n));
e(n)=x(n+1)-X(:,n+1)'*w(:,n);

w1(:,k)=w(1,:)'; w2(:,k)=w(2,:)';%將每次計算得到的權矢量值儲存
e1(:,k)=e(:,1);%將每次計算得到的誤差儲存
end

end
%求權矢量和誤差的M次的平均值
wa1=zeros(N,1);wa2=zeros(N,1);en=zeros(N,1);
for k=1:M
wa1(:,1)=wa1(:,1)+w1(:,k);
wa2(:,1)=wa2(:,1)+w2(:,k);
en(:,1)=en(:,1)+e1(:,k);
end
n=1:N;
subplot(221)
plot(n,w(1,n),n,w(2,n));%作出單次計算權矢量的變化曲線
xlabel('n');ylabel('w(n)');title('w1(n)和w2(n)的單次變化曲線(線性預測，RLS)')
subplot(222)
plot(n,wa1(n,1)./M,n,wa2(n,1)./M);%作出100次計算權矢量的平均變化曲線
xlabel('n');ylabel('w(n)');title('w1(n)和w2(n)的100次平均變化曲線')
subplot(223)
plot(n,e(n,1).^2);%作出單次計算e^2的變化曲線
xlabel('n');ylabel('e^2');title('單次計算e^2的變化曲線');
subplot(224)
plot(n,(en(n,1)/M).^2);%作出M次計算e^2的平均變化曲線
xlabel('n');ylabel('e^2');title('100次計算e^2的平均變化曲線');

Ⅷ 自適應均衡技術的原理是什麼

由於多徑衰落引起的時延擴展造成了高速數據傳輸時碼元之間的干擾。採用增加平均信號電平的方法也無法降低時延擴展引起的誤碼率，只有採用自適應均衡技術，才是根本的解決辦法。

均衡有兩個基本途徑：一是頻域均衡，它使包含均衡器在內的整個系統的總傳輸特性滿足無失真傳輸的條件。它往往是分別校正幅頻特性和群時延特性，通常，線路均衡便採用頻域均衡法。二是時域均衡，就是直接從時間響應考慮，使包括均衡器在內的整個系統的沖激響應滿足無碼間串擾的條件。目前廣泛利用橫向濾波器作時域均衡器，它可根據信道特性的變化而進行調整。
由於信號為時變信號，在設計時，不可能根據先驗的統計結果預先了解到信號的統計特性，而要對信號採用短時白適應分析。為了能實現實時處理的要求，處理演算法必須能以簡單的運算來自動跟蹤信號統計特性的變化。
自適應均衡器需具有三個特點：快速初始收斂特性、好的跟蹤信道時變特性和低的運算量。
用於GSM數字移動通信系統中的8個訓練序列，如表21-3所示。它們具有很好的自相關性，能使均衡器具有好的收斂性

Ⅸ 急求，matlab在自適應均衡中RLS和LMS演算法的程序

%lms演算法源程序

clear all
close all
%channel system order
sysorder = 5 ;
% Number of system points
N=2000;
inp = randn(N,1);
n = randn(N,1);
[b,a] = butter(2,0.25);
Gz = tf(b,a,-1);
%This function is submitted to make inverse Z-transform (Matlab central file exchange)
%The first sysorder weight value
%h=ldiv(b,a,sysorder)';
% if you use ldiv this will give h :filter weights to be
h= [0.0976;
0.2873;
0.3360;
0.2210;
0.0964;];
y = lsim(Gz,inp);
%add some noise
n = n * std(y)/(10*std(n));
d = y + n;
totallength=size(d,1);
%Take 60 points for training
N=60 ;
%begin of algorithm
w = zeros ( sysorder , 1 ) ;
for n = sysorder : N
u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;
y(n)= w' * u;
e(n) = d(n) - y(n) ;
% Start with big mu for speeding the convergence then slow down to reach the correct weights
if n < 20
mu=0.32;
else
mu=0.15;
end
w = w + mu * u * e(n) ;
end
%check of results
for n = N+1 : totallength
u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;
y(n) = w' * u ;
e(n) = d(n) - y(n) ;
end
hold on
plot(d)
plot(y,'r');
title('System output') ;
xlabel('Samples')
ylabel('True and estimated output')
figure
semilogy((abs(e))) ;
title('Error curve') ;
xlabel('Samples')
ylabel('Error value')
figure
plot(h, 'k+')
hold on
plot(w, 'r*')
legend('Actual weights','Estimated weights')
title('Comparison of the actual weights and the estimated weights') ;
axis([0 6 0.05 0.35])

% RLS 演算法
randn('seed', 0) ;
rand('seed', 0) ;

NoOfData = 8000 ; % Set no of data points used for training
Order = 32 ; % Set the adaptive filter order

Lambda = 0.98 ; % Set the forgetting factor
Delta = 0.001 ; % R initialized to Delta*I

x = randn(NoOfData, 1) ;% Input assumed to be white
h = rand(Order, 1) ; % System picked randomly
d = filter(h, 1, x) ; % Generate output (desired signal)

% Initialize RLS

P = Delta * eye ( Order, Order ) ;
w = zeros ( Order, 1 ) ;

% RLS Adaptation

for n = Order : NoOfData ;

u = x(n:-1:n-Order+1) ;
pi_ = u' * P ;
k = Lambda + pi_ * u ;
K = pi_'/k;
e(n) = d(n) - w' * u ;
w = w + K * e(n) ;
PPrime = K * pi_ ;
P = ( P - PPrime ) / Lambda ;
w_err(n) = norm(h - w) ;

end ;

% Plot results

figure ;
plot(20*log10(abs(e))) ;
title('Learning Curve') ;
xlabel('Iteration Number') ;
ylabel('Output Estimation Error in dB') ;

figure ;
semilogy(w_err) ;
title('Weight Estimation Error') ;
xlabel('Iteration Number') ;
ylabel('Weight Error in dB') ;

可以看得出來，收斂速度RLS更快，對程序可以看得出來運算量也是RLS更大。
可以參照我回答的解決一個RLS具體問題的例子。在網路裡面可以搜到。