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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