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語言 |
| DC.contributor | 電機工程學系 | zh_TW |
| DC.creator | 楊盛松 | zh_TW |
| DC.creator | cheng-song yang | en_US |
| dc.date.accessioned | 2002-6-20T07:39:07Z | |
| dc.date.available | 2002-6-20T07:39:07Z | |
| dc.date.issued | 2002 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.ncu.edu.tw:88/thesis/view_etd.asp?URN=89521068 | |
| dc.contributor.department | 電機工程學系 | zh_TW |
| DC.description | 國立中央大學 | zh_TW |
| DC.description | National Central University | en_US |
| dc.description.abstract | 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。 | zh_TW |
| DC.title | 複數訊號多層感知決策回授等化器-使用進化演算法 | zh_TW |
| dc.language.iso | zh-TW | zh-TW |
| DC.title | Multilayer perceptron decision feedback equalizer in complex signals based on evolutionary algorithms | en_US |
| DC.type | 博碩士論文 | zh_TW |
| DC.type | thesis | en_US |
| DC.publisher | National Central University | en_US |