基于某MATLAB地自适应均衡器地研究

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1、实用标准基于MATLAB的自适应均衡器的研究【摘要】:随着科技的发展，如何实现工作高效发展已经成为各个领域的首要因素，在通信领域亦是如此。ISI（码间串扰）是干扰时变通信质量和传输速度的主要因素。由于基带传输的通信系统不可能满足实际波形不失真的实时传输系统中，所以串扰是必然会发生的。通常把消除串扰的滤波器称为均衡器，它其实就是一个逆滤波器通道。信道失真在高速通信，无线通信中会更加严重，从而信道均衡技术是成为了通信传输中不可缺少的。在通信系统中，优良的信道均衡器可以弥补信道不理想特性，降低信号传输错误率，从而达到降低信号失真的一种重要技术手段。本文介绍了自适

2、应均衡器的设计原则，结合递归最小二乘算法和最小均方算法。最后运用MATLAB进一步分析仿真实现这些算法的自适应线性滤波器并分析其性能。【关键词】：LMS算法；自适应；线性均衡器；RLS算法文档大全实用标准ResearchonAdaptiveEqualizerBasedonMATLABAbstract：Withthedevelopmentoftechnology，howtoefficientlyachievedevelopmenthasbecomeaprimaryfactorinvariousfield，isalsotrueinthefieldofcommu

3、nication.ISIisoneoftheimportantreasonsforvaryinginterferencecommunicationqualityandtransmissionspeed.Basebandtransmissionofthecommunicationsystemcannotmeetthereal-timeactualwaveformofundistortedtransmissionsystem，crosstalkisboundtoarise.Crosstalkeliminationcircuitusuallycalledequa

4、lizercamefromtheprinciplethatitisaninversefilterchannel.Incommunicationsystems，goodchannelequalizertocompensatefornon-idealcharacteristicsofthechannelinordertominimizesignaldistortion，animportanttechnologytoreducethetransmissionerrorrateofthesignal.Channeldistortioninahighspeedcom

5、munication，wirelesscommunicationismoresevere，sothatchannelequalizationtechniquesbecomeindispensablecommunicationtransmission.Thearticledescribesthedesignprinciplesoftheadaptiveequalizer，combinedwithrecursiveleastsquaresalgorithmandtheminimummeansquarealgorithm.Finally，furtheranaly

6、sisofsimulationusingMATLABadaptivelinearfilterthesealgorithmsandanalyzetheirperformance.Keywords：LMSalgorithm；Adaptive；Linearequalizer；RLSalgorithm文档大全实用标准目录第一章绪论11.1均衡器研究背景及意义11.2国内外研究现状21.3本文研究内容和主要工作3第二章自适应均衡器原理及其分类42.1信道42.2自适应均衡的原理和特点52.3自适应滤波器的分类和基本构成62.4自适应过程72.5横向滤波器的实现结构8

7、第三章基于LMS算法的自适应均衡原理103.1最小均方(LMS)算法基本原理103.2LMS算法133.3LMS算法的应用20第四章基于RLS算法的自适应均衡原理214.1RLS算法214.2RLS算法的应用244.3RLS算法与LMS算法的比较24第五章LMS与RLS算法的性能仿真及分析26第六章总结33致谢34参考文献35附录136附录238文档大全实用标准第一章绪论1.1均衡器研究背景及意义随着科技的快速发展，通信系统在其中肩负重任。ISI是干扰通信质量和传输速度的重要原因。而其中导致码间干扰的最主要原因是由于多径传输导致信道的非理想特性。要使均衡信

8、道不能达到理想状态的特性可以得到很好的弥补，从而降低了信号的失真度