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文檔簡介
1、盲均衡技術(shù)是一種不借助于訓(xùn)練序列,僅利用接收序列本身的先驗信息來均衡信道特性,使其輸出序列盡量逼近發(fā)送序列的新興自適應(yīng)均衡技術(shù)。它是通信與信息系統(tǒng)、信號與信息處理、檢測理論等學(xué)科的一個重要前沿?zé)狳c研究課題,也是目前數(shù)字通信技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。盲均衡技術(shù)在通信,雷達,聲納,控制工程,地震勘探,生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域均有非常重要的理論意義和實用價值。
統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論是一種專門研究小樣本情況下機器學(xué)習(xí)規(guī)律的理論,隨著其理論的不斷發(fā)展
2、和成熟,也由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在理論上缺乏實質(zhì)性進展,統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論開始受到越來越廣泛的重視,它為解決有限樣本學(xué)習(xí)問題提供了一個統(tǒng)一的框架。
本文所做的主要工作:
(1)研究了盲均衡的基本理論,分析了目前常用的幾種盲均衡算法,包括基于Bussgang類的盲均衡算法、基于高階統(tǒng)計量的盲均衡算法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論的盲均衡算法、基于小波變換的盲均衡算法和基于支持向量機的盲均衡算法。
(2)綜述了支持向量機
3、的基本理論,它是在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新型機器學(xué)習(xí)方法,支持向量回歸機采用了結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(zhǔn)則,它既考慮了訓(xùn)練樣本的擬合性,又考慮了訓(xùn)練樣本的復(fù)雜性,具有很好的推廣性能。
(3)總結(jié)了設(shè)計支持向量回歸機的模型選擇方面的進展,并通過一維回歸問題的計算機仿真闡述了RBF核函數(shù)的優(yōu)越性以及比較驗證了具有最優(yōu)特性的一組模型參數(shù)。模型選擇包括核函數(shù)的類型,模型正則化參數(shù)C,不敏感參數(shù)等。
(4)基于支持向量
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