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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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