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针对在有限样本条件下恒模算法无法保证代价函数的经验风险与期望风险收敛到一致的问题,提出了一种基于结构风险最小化(SRM)准则的恒模盲均衡器(Structural risk minumum-contant model blind equalier,SRM-CMBE).该方法利用信号的恒模特性,在高维特征空间中以SRM为准则构造代价函数,采用核方法实现计算,并结合Kumar快速算法和静态迭代学习算法在线跟踪信道,能够在小样本条件下有效保证代价函数的经验风险收敛到期望风险.通过仿真实验,并与标准恒模盲均衡器(Constant model blind equalizer,CMBE)和修正的恒模盲均衡器(Modified-constant model blind equalizer,M-CMBE)进行比较,结果证明该方法的非线性均衡性能最佳. 相似文献
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针对传统的常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢且存在局部收敛的问题,提出了一种快速收敛的免疫克隆正交小波盲均衡算法(CSA-WT-CMA)。该算法将免疫克隆选择算法引入至正交小波盲均衡算法(WT-CMA)中,利用克隆选择算法多峰值函数寻优的特点,将均衡器的权向量作为抗体,并采用正交小波变换降低信号的自相关性。理论分析与仿真实验结果表明,在同样的剩余码间干扰下,与正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法具有更快的收敛速度。 相似文献
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针对恒模算法(CMA)收敛速度慢,稳态误差大的缺点,在分析正交小波变换理论和分数间隔恒模算法(FSE-CMA)的基础上,提出了一种基于正交小波变换的分数间隔恒模盲均衡算法(WT-FSE-CMA)。该算法将正交小波变换理论引入到T/2分数间隔恒模盲均衡算法中,充分利用了小波变换对信号的去相关性,以及分数间隔均衡器对信号的过采样性质。与波特间隔、T/2分数间隔恒模盲均衡算法相比,该算法收敛速度快、稳态误差小,均衡效果较好。水声信道的仿真结果验证了该算法的性能。 相似文献
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针对水声信道高速数据传输中的码间干扰问题,设计了一种基于小波包变换的分数间隔盲均衡器,优化均衡器性能,以提高水下通信质量。采用具有过采样性质的分数间隔均衡器,减少了波特间隔均衡器常数模算法(CMA)的稳态误差,又加快了其收敛速度;并利用去相关性较强的小波包理论,进一步加快了分数间隔盲均衡器算法(FSE-CMA)和小波分数间隔均衡器算法(WT-FSE-CMA)的收敛速度。水声信道的仿真结果,验证了该均衡器的良好性能。 相似文献
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最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机 总被引:11,自引:0,他引:11
基于小波分解理论和支持向量机核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量核函数——Littlewood-Paley小波核函数.该核函数不仅具有平移正交性,而且可以以其正交性逼近二次可积空间上的任意曲线,从而提升了支持向量机的泛化性能.在Littlewood-Paley小波函数作为支持向量核函数的基础上,提出了最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机(LS-LPWSVM).实验结果表明,LS-LPWSVM在同等条件下比最小二乘支持向量机的学习精度要高,因而更适用于复杂函数的学习问题. 相似文献
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针对水声信道高速数据传输中的码间干扰问题,设计了一种基于小波包变换的分数间隔盲均衡器,优化均衡器性能,以提高水下通信质量。采用具有过采样性质的分数间隔均衡器,减少了波特间隔均衡器常数模算法(CMA)的稳态误差,又加快了其收敛速度;并利用去相关性较强的小波包理论,进一步加快了分数间隔盲均衡器算法(FSE-CMA)和小波分数间隔均衡器算法(WT-FSE-CMA)的收敛速度。水声信道的仿真结果,验证了该均衡器的良好性能。 相似文献
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基于支持向量回归理论和小波支持向量核函数,提出了一种新的SAR滤波方法。首先对支持向量回归方法做了分析,通过对复杂信号进行逼近实验,验证了其应用于图像滤波的可行性和合理性。之后将SAR图像看成是一个二维连续信号,将对复杂信号具有更好逼近能力的小波支持向量核函数用于SAR图像滤波,小波核函数由Morlet小波构建。实验结果表明本文提出的方法能很好的降低SAR图像噪声,而且能比传统方法更好的保持边缘。 相似文献
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Wavelet support vector machine 总被引:28,自引:0,他引:28
Li Zhang Weida Zhou Licheng Jiao 《IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics》2004,34(1):34-39
An admissible support vector (SV) kernel (the wavelet kernel), by which we can construct a wavelet support vector machine (SVM), is presented. The wavelet kernel is a kind of multidimensional wavelet function that can approximate arbitrary nonlinear functions. The existence of wavelet kernels is proven by results of theoretic analysis. Computer simulations show the feasibility and validity of wavelet support vector machines (WSVMs) in regression and pattern recognition. 相似文献
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Twin support vector machine (TWSVM) is a research hot spot in the field of machine learning in recent years. Although its performance is better than traditional support vector machine (SVM), the kernel selection problem still affects the performance of TWSVM directly. Wavelet analysis has the characteristics of multivariate interpolation and sparse change, and it is suitable for the analysis of local signals and the detection of transient signals. The wavelet kernel function based on wavelet analysis can approximate any nonlinear functions. Based on the wavelet kernel features and the kernel function selection problem, wavelet twin support vector machine (WTWSVM) is proposed by this paper. It introduces the wavelet kernel function into TWSVM to make the combination of wavelet analysis techniques and TWSVM come true. The experimental results indicate that WTWSVM is feasible, and it improves the classification accuracy and generalization ability of TWSVM significantly. 相似文献
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为了提高混沌时间序列的预测精度,针对小波有利于信号细微特征提取的优点,结合小波技术和SVM的核函数方法,提出基于Gaussian小波SVM的混沌时间序列预测模型.证明了偶数阶Ganssian小波函数满足SVM平移不变核条件,并构建相应的Gaussian小波SVM.时混沌时间序列进行相空间重构,将重构相空间中的向量作为SVM的输入参量.用Ganssian小波SVM与常用的径向基SVM及Morlet小渡SVM进行对比实验,通过对Chen's混沌时间序列和负荷混沌时间序列的预测,结果表明,Ganssian小波SVM的效果比其他两种SVM更好. 相似文献