自适应均衡算法

Ⅰ 自适应均衡可以采用哪些最佳准则

自适应均衡可以采用哪些最佳准则？ 答：自适应均衡技术包括最小均方误差算法（LMS）、 递归最小二乘法（RLS）、快速递归最小二乘算法 （ Fast RLS ） 、 平 方 根 递 归 最 小 二 乘 法 （ Square Root RLS）和梯度最小二乘法（Gradient RLS）。

Ⅱ 自适应均衡原理是什么

自适应均衡
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【文章名】：自适应均衡
【内容】： DFE自适应均衡器的FPGA设计 孙洪标 硕士 自适应均衡器；DFE；FPGA； 通信与信息系统 南开大学; 采用可编程逻辑器件设计电子线路是现代电子技术发展的一种趋势,它能大大缩短产品研制时间,现在国内外各大公司都采用可编程逻辑器件来设计电子线路.该论文是以数字可编程逻辑器件来设计DFE自适应均衡器.设计一个系统,不仅要实现它的算法功能,还需提高系统性能,如满足一定的频率要求等.作者在对如何用可编程逻辑器件来设计高速电子线路进行深入的了解和研究基础上,根据DFE自适应均衡器的原理、结构和功能要求以及所采用的器件的结构特点,提出了自己的合理设计思想,完成了DFE自适应均衡器的系统设计,时钟频率达到了51.4MHz,具有很好的性能.该设计采用的软件是Altera公司的MAX+plusⅡ和Synplicity公司的Synplify,采用的器件是Altera公司的FLEX10k系列.

盲均衡技术在水声信道高速率数据传输中的应用 石杰 硕士 水声信道；自适应均衡；盲均衡； 水声工程 西北工业大学; 在水声数字通信系统中，声波传播的多途效应会引起严重的码间干扰，使水下数据传输的可靠性和数据传输速率都大大的降低.为解决此问题，一个有效的方法是在接收端采用信道均衡技术.但是由于水声信道的随机时变性，传统的均衡技术需要周期性的发送收端已知的训练码来跟踪信道的变化，这样做虽然提高了数据传输的可靠性，但是系统的重复训练大大的降低了通信效率，在水声信道高速率数据传输中并不适用.针对传统的信道均衡技术的缺陷，该论文研究了不需要训练码就能直接进行信道均衡的盲均衡技术.该论文对几种应用比较广泛的盲均衡算法进行了研究，对它们的原理和结构进行了描述，并且分别对其在特定的水声信道中的性能进行了理论仿真，得到了满意的结果，并且对这几种算法进行了比较.

小波分析及其在自适应均衡中的应用 王军锋 硕士 小波分析；自适应均衡；自适应滤波；多址干扰； 应用数学 西安电子科技大学; 该论文对小波分析在自适应均衡中的应用问题进行了研究,利用小波变换的优点来提高自适应均衡的收敛速度.论文在分析小波的特性和传统自适应均衡算法性能的基础上,从用小波级数表示线性均衡器出发,给出了基于正交小波变换的自适应线性均衡算法、判决反馈均衡算法和常数模算法,并分析了各种算法的性能和仿真结果.另外,该论文还初步探讨了小波分析在抑制CDMA中多址干扰的应用.提出了基于正交小波变换的抑制多址干扰的自适应算法,仿真结果表明了该算法的有效性,这为进一步研究小波分析在该领域的应用提供了借鉴.

高速铁路自适应均衡技术的研究 王文静 硕士 码间干扰；自适应均衡；MLSE；PSP；高速铁路； 通信与信息系统 北京交通大学 北方交通大学; 该文研究的主要内容为信道均衡技术,它是抗衰落技术中最重要的一种重点是研究针对高速铁路的无线传播环境,适应于高速移动信道上的自适应均衡技术.在该论文中,首先对移动传播环境进行了描述,特别是对小尺度多径传播造成的幅度衰落、多径时延和多普勒频移进行了分析对不同的衰落进行分类,给出了造成不同衰落类型的原因.并且,针对不同的衰浇类型建立了不同的信道仿真模型分析了高速铁路下移动通信信道的特点.然后,详尽地介绍了各种克服码间干扰ISI的自适应均衡技术,特别是针对时变信道的自适应均衡技术.在该论文的最后,采用MATLAB5.3,在GSM系统中对高速铁路无线传播环境进行了计算机仿真对传统的MLSE算法及MLSE-PSP和采用最小生存路径的MLSE算法进行仿真,对不同的传播环境不同的多普勒频移、不同EbN0下的性能传输误码率和复杂度进行比较,并在论文的最后给出了研究结论.

基于短波通信条件下的信道检测 李鸿巍 硕士 自适应均衡器；短波通信；自动链路建立； 通信与信息系统 西安电子科技大学; 随着通信技术研究的不断深入,短波通信这种传统的通信方式,正不断朝着具有高度自适应的方向发展.美军军标MIL-STD-188-141A是针对短波知适应通信中的自动链路建立ALE而提出的一种军用标准.该文在分析了自动链路建立协议的基础上,主要工作集中在以PC机的串口作为信息传输途径,严格按照军标的规定实现了ALE系统链路层的单信道和多信道的几种典型呼叫协议的软件仿真,并在一个短波信通模型的基础上进行了性能测试,而且还提出了一种可以进一步提高通信质量的方法,那就是在系统的接收端加入一个自适应均衡器以提高信噪比.经过测试看出,这一改进可以较大地改善系统的性能.

数字移动通信中信道均衡及自动频率校正的研究和实现 边柱 硕士 GSM；CDMA；自适应均衡；自动频率校正； 信号与信息处理 东南大学; 该文首先简要介绍了数字通信系统的背景、数字信号处理器DSP主要供应商TI公司TMS320C54x系列和这个系列的硬件结构以及软件开发环境和EDA技术与ASIC技术的发展.然后讨论了自适应均衡器的原理,结构和主要的自适应算法,并简要比较了各自的特点,接着介绍了用TMS320C54x进行算法的仿真和实现.第三章简单介绍了码分多址系统的原理和体系结构.第四章首先介绍了AFC的原理,讨论了它对通信系统的影响,然后提出了AFC的实现方法,并用VHDL语言设计程序在FPGA上实现算法的仿真. 在课题研究中,主要完成了以下工作1.研究了通信系统中自适应均衡的原理和方法.2.研究了CDMA系统的主要技术和移动台的主要技术.3.研究并实现了CDMA系统中移动台的自动频率校正技术,并通过了实际的仿真.

数字电视地面广播中均衡器的设计和研究 归琳 博士 数字电视；自适应均衡器；判决反馈；信道估计； 通信与信息系统 北京交通大学 浙江大学; 在OFDM技术中,以多载波传输结合FFT技术来对付信道衰落,在VSB技术中以自适应均衡器来对抗信道衰落.该文研究了OFDM和VSB对抗信道衰落技术,并分析其各自的特点和局限性.在此基础上,设计出了新一代用于VSB系统的自适应均衡器.采用了新的均衡器思路,算法和结构,使该均衡器在对抗强多径衰落以及长时延静态和动态的付径上的性能得到很大提高.

自适应均衡技术在GSM接收机中的应用 孙德刚 硕士 GSM；自适应均衡器；MLSE；维特比算法； 信号与信息处理 北京交通大学 北方交通大学; 由于瑞利衰落和多径效应的影响,数字移动通信的无线传输信道存在时间选择性及频率选择性失真.为克服这些不利因素,窄带TDMA数字移动通信系统必须采用自适应均衡技术.该文论述了利用自适应均衡技术来补偿由多径信道引起的数据的码间串扰问题.集中讨论了非线性均衡技术中的各种最大似然序列估计MLSE均衡器结构,并对这些均衡器的性能、复杂度进行了比较.为了在GSM系统中获得较理想的传输质量,提出了两种带有软输出结构的算法-SOVA和VALPP.该文详细讨论了改进Viterbi硬判决算法和软判决算法应用在GSM系统中的基本原理和计算方法.根据GSM系统标准的要求,我们在接收机中设计完成了MvA硬判决和软判决算法.

短波串行MODEM的若干DSP算法研究 鄢宜灼 硕士 HF MODEM；8PSK；脉冲成形；同步；自适应均衡；数据引导估计； 信号与信息处理 北京邮电大学; 短波通信信道中主要存在两种固有特性多径效应和多普勒频移.这两种特性严重影响短波通信的性能.针对短波通信信道的这种特性,人们提出了两种实现体制一种是多音并行体制一种是单音串行体制.该文采用的是单音串行体制,研究目标是设计出一些适用而有效的HF MODEM电台的基带数字信号处理算法,包括8PSK调制解调、脉冲成形、初始同步、位同步、载波相位同步、信道自适应均衡等.该文的内容共分成五部分第一部分简要介绍了短波通信的由来、短波通信信道特点、HF MODEM实现体制以及该文研究的具体目的和工作重心.第二部分介绍了仿真系统的总体方案以及仿真系统中通信基本参数的选定.第三部分主要介绍了HF MODEM中8PSK调制解调和脉冲成形技术.首先简要介绍了几种数字调制方式以及影响数字调制方式选择的因素,然后从介绍8PSK调制解调的数学模型入手,介绍8PSK调制解调的算法设计.最后详细介绍了升余弦滚降脉冲成形滤波器的实现.第四部分主要讨论了HF MODEM电台接收端基带数字信号处理中的初始同步、位同步、载波相位同步问题.提出了适合于HFMODEM系统的8PSK调制的位同步算法、载波相位同步算法和初始同步策略,最后给出了仿真结果并进行了分析.第五部分主要讨论了信道自适应均衡问题.由于在采用单音串行体制,短波通信信道的特性之一多径效应凸显,码间干扰严重,极大影响数据的正确接收.因此设计一个优良的自适应均衡算法成了HF MODEM电台性能提升的关键.这部分介绍了一种有效而适用的信道均衡算法——数据引导估计DDE算法,并对该算法进行了仿真分析.

短波信道中TCM解码与自适应均衡的联合实现 黄琴 硕士 短波通信；TCM；自适应均衡；迭代判决反馈；盲均衡； 通信与信息系统 南京理工大学; 长期以来,短波通信是远距离信息传输的重要手段之一,短波高速数据传输是数字通信领域的重要研究课题.该文主要研究短波串行高速调制解调器HF MODEM中的TCM解码与自适应均衡的联合.短波信道是一种恶劣信道,背景噪声高且有时变多径特性,该文采用网格编码调制TCM技术提高系统的抗噪性能,采用自适应均衡的方法消除由多径引起的码间串扰ISI.该文在研究联合实现TCM解码与信道自适应均衡的过程中,通过对文献中的TCM信号的均衡方案进行分析,运用迭代译码的思想,提出了迭代判决反馈均衡器It DFE的结构.It DFE是一种不需要发送训练序列的盲均衡方法,以接收信号的硬判决值为迭代初值,充分利用了Viterbi软判决得到的最大后验概率序列,在多次迭代均衡中完成TCM解码与自适应均衡的联合.对典型短波信道的仿真结果结果表明,It DFE比传统的判决反馈均衡器性能有所提高,与其他盲均衡方法相比,实现更简单.

Ⅲ 什么是LMS自适应均衡器，怎么用FPGA实现LMS自适应均衡器

自适应均衡属于自适应信号处理的应用范畴，各种各样的自适应均衡算法如迫零（ZF）算法、最小均方（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法、变换域均衡算法、Bussgang 算法、高阶或循环统计量算法、基于非线性滤波器或神经网络的均衡算法等应运而生。均衡器通常工作在接收机的基带或中频信号部分，基带信号的复包络含有信道带宽信号的全部信息，所以，均衡器通常在基带信号完成估计信道冲激响应和解调输出信号中实现自适应算法等

Ⅳ 经典的自适应均衡器准则或算法有哪些

迫零算法（ZF）、最小均方误差算法（LMS）、递推最小二乘算法（RLS）、卡尔曼算法等。

Ⅳ 什么是最小均方算法

最小均方算法，简称LMS算法，即least mean square。该算法广泛应用于自适应滤波算法中。
主要在增加很少运算量的情况下能够加速其收敛速度，这样在自适应均衡的时候就可以很快的跟踪到信道的参数，减少了训练序列的发送时间，从而提高了信道的利用率

Ⅵ opencv中有没有提供限制对比度的自适应直方图均衡化

1.CLAHE简介

HE直方图增强，大家都不陌生，是一种比较古老的对比度增强算法，它有两种变体：AHE和CLAHE；两者都是自适应的增强算法，功能差不多，但是前者有一个很大的缺陷，就是有时候会过度放大图像中相同区域的噪声，为了解决这一问题，出现了HE的另一种改进算法，就是CLAHE；CLAHE是另外一种直方图均衡算法，能有效的增强或改善图像（局部）对比度，从而获取更多图像相关边缘信息有利于分割，比如在书架识别系统中的书脊切割中，使用CLAHE可以比传统的直方图增强方法达到更好的增强书脊边界直线的效果，从而有利于后续的书脊边界直线的检测和提取。还能够有效改善AHE中放大噪声的问题，虽然在实际中应用不多，但是效果确实不错。另外，CLAHE的有一个用途是被用来对图像去雾，跟何凯明的暗通道去雾效果有的一拼。

CLAHE和AHE的区别在于前者对区域对比度实行了限制，并且利用插值来加快计算。

2.CLAHE在OpenCV中的使用

2.1 增强灰度图像

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

2.2 增强彩色图像

[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 求基于RLS算法和LMS的自适应均衡系统的MATLAB程序``

里面有些代码有问题，可以参考，代码还是自己写：！
%基于RLS算法的自适应线性预测
clc;
clear all;
N=300;
M=100;%计算的次数
w1=zeros(N,M);w2=zeros(N,M);I=eye(2);e1=zeros(N,M);

for k=1:M
%产生白噪声
Pv=0.008;%定义白噪声方差
a1=-0.195;a2=0.95;o=0.02;r=0.95;
m=5000;%产生5000个随机数
v=randn(1,m);
v=v*sqrt(Pv);%产生均值为0，方差为Pv的白噪声
%m=1:N;
v=v(1:N);%取出前1000个
%plot(m,v);title('均值为0，方差为0.0965的白噪声');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)';%定义误差向量
u=zeros(1,N);
g=zeros(2,N);

%根据RLS算法进行递推

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,:)';%将每次计算得到的权矢量值储存
e1(:,k)=e(:,1);%将每次计算得到的误差储存
end

end
%求权矢量和误差的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));%作出单次计算权矢量的变化曲线
xlabel('n');ylabel('w(n)');title('w1(n)和w2(n)的单次变化曲线(线性预测，RLS)')
subplot(222)
plot(n,wa1(n,1)./M,n,wa2(n,1)./M);%作出100次计算权矢量的平均变化曲线
xlabel('n');ylabel('w(n)');title('w1(n)和w2(n)的100次平均变化曲线')
subplot(223)
plot(n,e(n,1).^2);%作出单次计算e^2的变化曲线
xlabel('n');ylabel('e^2');title('单次计算e^2的变化曲线');
subplot(224)
plot(n,(en(n,1)/M).^2);%作出M次计算e^2的平均变化曲线
xlabel('n');ylabel('e^2');title('100次计算e^2的平均变化曲线');

Ⅷ 自适应均衡技术的原理是什么

由于多径衰落引起的时延扩展造成了高速数据传输时码元之间的干扰。采用增加平均信号电平的方法也无法降低时延扩展引起的误码率，只有采用自适应均衡技术，才是根本的解决办法。

均衡有两个基本途径：一是频域均衡，它使包含均衡器在内的整个系统的总传输特性满足无失真传输的条件。它往往是分别校正幅频特性和群时延特性，通常，线路均衡便采用频域均衡法。二是时域均衡，就是直接从时间响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的冲激响应满足无码间串扰的条件。目前广泛利用横向滤波器作时域均衡器，它可根据信道特性的变化而进行调整。
由于信号为时变信号，在设计时，不可能根据先验的统计结果预先了解到信号的统计特性，而要对信号采用短时白适应分析。为了能实现实时处理的要求，处理算法必须能以简单的运算来自动跟踪信号统计特性的变化。
自适应均衡器需具有三个特点：快速初始收敛特性、好的跟踪信道时变特性和低的运算量。
用于GSM数字移动通信系统中的8个训练序列，如表21-3所示。它们具有很好的自相关性，能使均衡器具有好的收敛性

Ⅸ 急求，matlab在自适应均衡中RLS和LMS算法的程序

%lms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 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') ;

可以看得出来，收敛速度RLS更快，对程序可以看得出来运算量也是RLS更大。
可以参照我回答的解决一个RLS具体问题的例子。在网络里面可以搜到。