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71.
为克服传统盲均衡算法收敛速度慢、均方误差大、易陷入局部极小值等缺点,在正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)的基础上,提出一种基于改进混合遗传的正交小波盲均衡算法(MHGA-WT-CMA)。该算法采用基于改进的编码方式、种群初始化、选择算子及交叉算子的遗传算法,以均衡器权系数为初始种群,将正交小波盲均衡算法嵌入遗传算法的父代与子代之间,对父代种群进行局部搜索,将得到的精英个体直接复制到子代中。再将其余个体进行二进制编码、轮盘赌选择、POX交叉以及非均匀变异等遗传算法操作,经过解码成实数进入子代中,进行下一次混合遗传优化,满足停止准则后输出最优权向量。这样可以结合二者的长处,使得算法既能较快收敛,又能在全局范围内得到最优权向量。计算机仿真实验表明,该算法具有收敛速度快、均方误差小、能搜索到全局最优解等特点。 相似文献
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76.
均匀分布噪声环境中谐波恢复新方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
借助误差信号的最小偶次均方(Least Mean Even,LME)的思想,提出了用非输入信号(输入信号的函数)的最小偶次均方对高阶累积量进行迭代,从而构造出基于高阶累积量类LME迭代的自适应谐波恢复新方法。仿真表明:该方法能较好地抑制均匀分布噪声。 相似文献
77.
在对基本LMS算法进行修改的基础上,提出了基于高阶累积量极性一动量迭代的自适应线性调颇(Linear Frquency Modulation,LFM)信号增强新算法,该算法有抑制高斯噪声效果好。计算量小,收敛快且输出信号平稳等特点,仿真结果证实了该算法的有效性和可靠性。因此,具有较强的实用性和较好的应用前景。 相似文献
78.
为了克服传统的虹膜定位算法准确率不高的缺点,提出了一种基于蚁群和Hough变换的虹膜定位算法.该算法首先利用梯度信息在虹膜边缘处的直观响应作为启发因素,引导蚁群搜索虹膜边缘.然后蚂蚁根据路径上的不断更新增大的信息素,搜索虹膜的内外边缘的像素点.最后通过Otsu阈值和Hough变换确定出虹膜内外边界.实验表明,该算法能够有效、快速地定位出虹膜的内外边界. 相似文献
79.
由于常模盲均衡算法(Constant modulus blind equalization,CMA)收敛速度和均方误差都不甚理想,且对多模信号均衡时会发生相位旋转,本文提出了基于模因算法的多模盲均衡算法(Multi-modulus blind equalization algorithm based on memetic algorithm,MA-MMA)。该算法将多模盲均衡算法(Multi-modulus blind equalization algorithm,MMA)代价函数的倒数作为模因算法(Memetic algorithm,MA)的适应度函数,利用MA全局优化机制和局部深度搜索能力,在每次全局搜索后对全部新产生的个体进行局部深度搜索,将全局和局部搜索得到的最优个体解向量作为MMA的初始最优权向量。仿真结果表明,与传统的CMA,MMA以及基于遗传算法的多模盲均衡算法相比,MA-MMA 的收敛速度最快,稳态误差最小,输出信号星座图最清晰。 相似文献
80.
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