原文服务方: 太原理工大学学报       
摘要:
提出了一种新的前馈神经网络(N-FNN)复值盲均衡算法.新算法改变了传统均衡技术大量发送训练序列而降低系统传输的有效信息率,有效地消除码间干扰,提高了通信质量.笔者设计出新的传递函数和代价函数,利用最陡梯度下降法推导出输出层和隐层单元权值的迭代公式.通过对QAM信号进行计算机仿真,笔者提出的新算法与同类算法相比,具有均方误差收敛速度加快、误码率降低、稳态剩余误差减小等优点
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文献信息
篇名 前馈神经网络复值盲均衡算法的研究
来源期刊 太原理工大学学报 学科
关键词 前馈神经网络 盲均衡算法 代价函数 传递函数
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目 计算机与信息工程
研究方向 页码范围 264-266
页数 3页 分类号 TN911.5
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-9432.2006.03.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张晓琴 太原理工大学信息工程学院 4 28 2.0 4.0
2 侯永兴 太原理工大学信息工程学院 4 13 2.0 3.0
3 张立毅 太原理工大学信息工程学院 67 600 11.0 23.0
4 王华奎 太原理工大学信息工程学院 135 747 13.0 20.0
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2012(1)
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研究主题发展历程
节点文献
前馈神经网络
盲均衡算法
代价函数
传递函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
太原理工大学学报
双月刊
1007-9432
14-1220/N
大16开
太原市迎泽西大街79号3337信箱
1957-01-01
汉语
出版文献量(篇)
4103
总下载数(次)
0
总被引数(次)
28999
相关基金
山西省自然科学基金
英文译名:Shanxi Natural Science Foundation
官方网址:http://sxnsfc.sxinfo.gov.cn/sxnsf/index.aspx
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导