複數訊號多層感知決策回授等化器-使用進化演算法; Multilayer perceptron decision feedback equalizer in complex signals based on evolutionary algorithms

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題名:	複數訊號多層感知決策回授等化器-使用進化演算法;Multilayer perceptron decision feedback equalizer in complex signals based on evolutionary algorithms
作者:	楊盛松;cheng-song yang
貢獻者:	電機工程研究所
日期:	2002-06-19
上傳時間:	2009-09-22 11:46:43 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學圖書館
摘要:	論文提要及內容：由於在通訊通道中所傳送的訊號主要為複數訊號，而且自然界的通訊通道都是非理想的，這將使接收端所收到的訊號有所失真，此失真源自通道中的雜訊(Noise)及符元干擾(ISI)效應。使用決策回授等化器(DFE)可將此種失真降低。因此，我們想利用類神經網路(Neural)的架構配合最小均方演算法(LMS)、倒傳遞演算法(BP)及進化演算法(EAs)來實踐決策回授等化器處理複數訊號，進而比較各種演算法的性能。在本論文中，我們尤其強調進化演算法的優秀性能，其在處理實數訊號方面已有一些論文提過[1,2]，但在處理複數訊號的過程中，我們改善了進化演算法，所以在本論文中，我們也將實數訊號的處理含括在內。而且為了改善進化演算法的耗時缺點，我們也結合了EAs及BP，這種利用EAs求得最佳的一組權數(Weights)並以BP來調適此權數，在決策回授等化器處理訊號上將更為有用。除了各種演算法的介紹外，為了論文的完整性及一致性，本論文將從基本的等化器及類神經網路來開始討論，最後再將電腦模擬的結果附上以說明各種演算法的性能比較。
顯示於類別:	[電機工程研究所] 博碩士論文

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