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第1章 绪论 1

1.1 盲均衡技术的研究意义 1

1.2 盲均衡技术的应用 2

1.2.1 在数字电视中的应用 2

1.2.2 在CATV系统中的应用 2

1.2.3 在智能天线中的应用 3

1.2.4 在软件无线电中的应用 3

1.2.5 在图像盲恢复中的应用 3

1.2.6 在射频识别中的应用 4

1.3 高阶谱盲均衡算法的研究进展 4

1.3.1 Bussgang盲均衡算法 4

1.3.2 归一化累积量盲均衡算法 5

1.3.3 倒谱盲均衡算法 6

1.3.4 过采样盲均衡算法 6

1.4 本书研究背景及结构安排 7

1.4.1 本书研究背景 7

1.4.2 本书结构安排 7

参考文献 8

第2章 高阶谱盲均衡算法的基本理论 14

2.1 高阶统计量的基本知识 14

2.1.1 高阶矩和高阶累积量 14

2.1.2 高阶谱 22

2.1.3 倒谱 25

2.1.4 过采样 28

2.2 盲均衡的概念及均衡准则 29

2.2.1 盲均衡的概念 29

2.2.2 盲均衡的均衡准则 29

2.3 高阶谱盲均衡算法的基本原理 33

2.3.1 直接法高阶谱盲均衡算法的原理 33

2.3.2 间接法高阶谱盲均衡算法的原理 33

2.4 高阶谱盲均衡算法的评价指标 33

2.4.1 收敛速度 33

2.4.2 运算复杂度 34

2.4.3 误码特性 34

2.4.4 跟踪时变信道的能力 34

2.4.5 抗干扰能力 34

2.4.6 稳态剩余误差 34

2.5 本章小结 34

参考文献 35

第3章 Bussgang盲均衡算法的研究 37

3.1 Bussgang盲均衡算法的基本原理 37

3.1.1 Bussgang盲均衡算法的原理框图 37

3.1.2 无记忆非线性估计函数的分析 38

3.2 典型Bussgang盲均衡算法 39

3.2.1 DD算法 39

3.2.2 Sato算法 39

3.2.3 BGR算法 40

3.2.4 BG算法 40

3.2.5 Godard算法 40

3.2.6 Stop-and-Go算法 42

3.3 变步长Bussgang盲均衡算法的设计思想 43

3.4 基于误差信号峰度的变步长恒模盲均衡算法 43

3.4.1 算法形式 43

3.4.2 算法性能分析 43

3.4.3 计算机仿真结果 44

3.5 基于均衡器输出信号峰度的变步长恒模盲均衡算法 49

3.5.1 算法形式 49

3.5.2 算法性能分析 49

3.5.3 计算机仿真结果 49

3.6 基于误差信号非线性函数的变步长恒模盲均衡算法 52

3.6.1 算法形式 52

3.6.2 算法性能分析 53

3.6.3 计算机仿真结果 54

3.7 几种典型的步长控制因子分析 56

3.7.1 基于MSE的步长控制因子 56

3.7.2 基于剩余误差自相关函数的步长控制因子 59

3.7.3 基于MSE改进型Sigmoid函数形式的步长控制因子 60

3.8 本章小结 60

参考文献 61

第4章 归一化累积量盲均衡算法的研究 64

4.1 归一化累积量盲均衡算法的基本原理 64

4.2 四二阶归一化累积量盲均衡算法 65

4.2.1 均衡准则 65

4.2.2 算法形式 65

4.2.3 计算机仿真结果 67

4.3 六二阶归一化累积量盲均衡算法 68

4.3.1 均衡准则 68

4.3.2 算法形式 69

4.3.3 计算机仿真结果 71

4.4 三二阶归一化累积量盲均衡算法 72

4.4.1 均衡准则 72

4.4.2 对称—反对称变换 73

4.4.3 算法形式 76

4.4.4 计算机仿真结果 77

4.5 五二阶归一化累积量盲均衡算法 79

4.5.1 均衡准则 79

4.5.2 算法形式 80

4.5.3 计算机仿真结果 81

4.6 本章小结 83

参考文献 83

第5章 倒谱盲均衡算法的研究 85

5.1 倒谱盲均衡算法的基本原理 85

5.2 倒双谱盲均衡算法 86

5.2.1 传输函数的推导 86

5.2.2 盲均衡器结构形式 89

5.2.3 计算机仿真 89

5.3 倒三谱盲均衡算法 90

5.3.1 传输函数的推导 90

5.3.2 盲均衡器结构形式 92

5.4 倒四谱盲均衡算法 92

5.4.1 传输函数的推导 92

5.4.2 盲均衡器结构形式 96

5.4.3 计算机仿真结果 96

5.5 本章小结 97

参考文献 97

第6章 过采样盲均衡算法的研究 98

6.1 过采样盲均衡算法的基本原理 98

6.1.1 过采样的意义 98

6.1.2 过采样盲均衡算法的原理 100

6.2 T/4分数间隔采样的双模式盲均衡算法 102

6.2.1 算法原理 102

6.2.2 双模切换盲均衡原理 103

6.2.3 计算机仿真结果 104

6.3 T/4分数间隔采样的四二阶归一化累积量盲均衡算法 105

6.3.1 算法原理 105

6.3.2 计算机仿真结果 105

6.4 T/4分数间隔采样的六二阶归一化累积量盲均衡算法 107

6.4.1 算法原理 107

6.4.2 计算机仿真结果 108

6.5 T/4分数间隔采样的三二阶归一化累积量盲均衡算法 109

6.5.1 算法原理 109

6.5.2 计算机仿真结果 110

6.6 本章小结 112

参考文献 112

第7章 高阶谱盲均衡算法在医学图像处理中的应用 113

7.1 图像盲均衡的概念 113

7.1.1 医学CT图像的成像机理及退化过程 113

7.1.2 医学CT图像盲均衡的基本原理 114

7.1.3 医学图像盲均衡的定量衡量指标 115

7.2 基于行列变换的恒模医学CT图像盲均衡算法 116

7.2.1 算法原理 116

7.2.2 算法形式 118

7.2.3 算法收敛性能分析 118

7.2.4 计算机仿真结果 121

7.3 基于变步长的恒模医学CT图像盲均衡算法 123

7.3.1 基于误差信号峰度的变步长恒模医学CT图像盲均衡算法 123

7.3.2 基于均方误差的变步长恒模医学CT图像盲均衡算法 125

7.4 基于复值变换的恒模医学CT图像盲均衡算法 128

7.4.1 算法原理 128

7.4.2 算法形式 130

7.4.3 算法收敛性能分析 131

7.4.4 计算机仿真结果 134

7.5 本章小结 137

参考文献 137

附录A 奇数阶归一化累积量盲均衡准则的推导 138

附录B PAM信号五二阶归一化累积量盲均衡算法迭代公式的推导 139

附录C QAM信号五二阶归一化累积量盲均衡算法迭代公式的推导 140