一种级联混合小波神经网络盲均衡算法

针对严重非线性失真信道,提出了一种级联混合小波神经网络自适应盲均衡器．这种均衡器在小波网 络输入层之前级联一个横向滤波器,横向滤波器的节点输出作为小波网络的输入．利用常数模代价函数分别获得横 向滤波器和小波网络的梯度信息,将两个梯度信息进行加权融合处理,可以得到混合小波网络参数调整的梯度信 息．级联混合小波网络盲均衡器实现了对非凸性误差性能曲面的线性和非线性寻优的组合．普通电话信道和非线性 信道条件下的仿真结果表明,级联混合小波网络盲均衡与前馈网络盲均衡以及传统小波网络盲均衡相比较,具有更 好的均衡性能．     

武汉市江夏区血吸虫病疫情变化趋势分析

江夏区是湖北省武汉市血吸虫病重流行区之一,全区境内湖泊、河流众多,有金水河、西凉斧头湖、梁子湖、汤逊湖和长江五大水系,属典型湖沼型血吸虫病流行区,每年受长江水位影响,防治难度极大,为实现国家2004-2015年防治血吸虫病中长期规划目标,2004年以来全区开展了以控制传染源为主的防治策略,血吸虫病疫情发生了较大变化,为了解全区疫情控制效果,对2004-2009年查治病和查灭螺工作数据建库分析,评价疫情变化趋势.     

Turbo编码和交织器研究的新进展

Turbo码自提出以来一直是世界范围内信息与编码界的热点，短短十年来Turdo码的发展经历了由仿真分析到理论探讨再到实践应用的不断发展的过程。主要介绍了近三年来Turdo码编码和交织器研究的新进展。     

预应力拱板平房仓设计与施工初探

预应力拱板平房仓是一种较好的结构形式，具有结构合理、制作方便、保温性能良好、室内美观等特点，而被越来越多的粮库建设单位所采用。     

线性修正下的神经网络盲均衡算法

研究了一种利用横向滤波器对神经网络进行线性修正的盲均衡算法。在神经网络的输入层之前加入一个横向滤波器,以横向滤波器的节点输出作为神经网络盲均衡器的输入,利用常数模代价函数分别得到横向滤波器和神经网络盲均衡器的瞬时输出误差,将瞬时误差加权处理作为调节误差分别对横向滤波器和神经网络盲均衡器的权系数进行调节,算法实现了对非凸性误差曲面进行线性和非线性寻优的组合。计算机仿真证明提出的算法有效提高了神经网络盲均衡算法的收敛速度,降低了稳态剩余误差,具有更好的实用性和均衡性能。     

楼房厚板转换层设计浅析

深圳市京侨名苑位于深圳市区，建筑面积约4万平方米，主楼30层，裙房4层，地下室2层，主楼高约100米，抗震设防强度为7度。该建筑上部结构为高层公寓，裙房为大柱网商场。由于上部结构剪力墙布置不规则(分户墙为斜向布置)，因此需在第5层设置厚板转换层以满足下部裙房建筑功能的要求。     

差异进化算法初始化的小波神经网络盲均衡

利用小波神经网络实现盲均衡最大的难题之一就是网络参数的初始化问题,文中提出了一种采用差异进化算法进行网络参数初始化方法.结合常数模盲均衡算法设置适应度函数,并将尺度因子和平移因子以及网络连接权值进行实数编码,以接收数据对网络进行优化设计,获得一组渐近最优的网络初始化参数,在此基础上以传统梯度下降算法对信号进行均衡接收.计算机仿真证明基于差异进化算法初始化的小波神经网络盲均衡有效提高了均衡性能.     

双模式神经网络盲均衡算法研究

文中以前馈神经网络作为盲均衡器,根据CMA盲均衡算法及决策指向性算法(DD)提出了两种神经网络学习目标函数,并在对两种目标函数下神经网络盲均衡算法性能分析的基础上,给出了依据移动窗剩余误差理论确定切换门限的方法,提出了双模式神经网络盲均衡算法,并以短数据样本重用确定网络的初始权重.仿真表明文中提出的双模式神经网络盲均衡算法能够克服在单一目标函数下神经网络盲均衡算法的缺陷,且收敛速度快,有效的提高了均衡性能.     

判决引导和常数模融合盲均衡算法研究

结合判决引导（DD：Decision-Directed）算法和常数模算法（CMA：Constant Modulus Algorithm）的各自优点,研究了一种基于DD和CMA的融合盲均衡算法。DD算法收敛速度快,但要求初始接收信号眼图张开,CMA算法稳健,但是收敛速度慢,为此,对接收信号依DD算法和CMA算法获得瞬时误差后进行加权融合处理,以加权后获得的瞬时误差对均衡器权系数进行调节,实现均衡。计算机仿真证明了融合盲均衡算法有效提高收敛速度的同时具有良好的稳健性和均衡性能。