博碩士論文 89521068 詳細資訊




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姓名 楊盛松(cheng-song yang)  查詢紙本館藏   畢業系所 電機工程學系
論文名稱 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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摘要(中) 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。
論文目次 目錄
圖目錄、表目錄 ……………………………………………………… Ⅲ
第一章 緒論
1-1 基本演算法簡介………………………………………….. 1
1-2 調適性濾波器簡介..……………………………………… 2
1-3 調適性濾波器的應用簡介……………………………….. 3
1-4 通道中訊號的傳輸……………………………………….. 6
1-5 研究動機………………………………………………….. 7
第二章 類神經網路架構應用在等化器上
2-1 等化器分類……………………………………………….. 8
2-2 類神經網路介紹………………………………………….. 10
2-3 多層感知器……………………………………………….. 13
2-4 以多層感知器實現未回授決策等化器………………….. 15
2-5 以多層感知器實現決策回授等化器…………………….. 17
第三章 最小均方演算法及倒傳遞演算法
3-1 多層感知決策回授等化器……………………………….. 19
3-2 實數域中的最小均方演算法…………………………….. 22
3-3 實數域中的倒傳遞演算法……………………………….. 24
3-4 複數域中的最小均方演算法…………………………….. 27
3-5 複數域中的倒傳遞演算法……………………………….. 29
第四章 進化演算法
4-1 進化演算法簡介…………………………………. 33
4-2 進化演算法流程…………………………………. 35
4-3 實數域的進化演算法……………………………. 38
4-3-1初始化……………………………………… 38
4-3-2重組………………………………………… 39
4-3-3突變………………………………………… 42
4-3-4評估………………………………………… 43
4-3-5選擇………………………………………… 45
4-3-6風險分析…………………………………… 45
4-4 複數域的進化演算法………………………………47
4-4-1初始化……………………………………… 47
4-4-2重組………………………………………… 48
4-4-3突變………………………………………….50
4-4-4評估………………………………………… 51
4-4-5選擇………………………………………… 53
4-4-6風險分析…………………………………… 54
第五章 模擬結果
5-1 實數訊號的模擬結果………………………………55
5-1-1收斂特性-均方誤差…………………………55
5-1-2收斂特性-適存度……………………………57
5-1-3位元錯誤率………………………………… 60
5-2 複數訊號的模擬結果………………………………63
5-2-1收斂特性-均方誤差…………………………63
5-2-2收斂特性-適存度……………………………65
5-2-3位元錯誤率………………………………… 68
第六章 結論………………………………………………………71
參考文獻………………………………………………………… 72
參考文獻 參考文獻
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指導教授 賀嘉律(Chia-Lu Ho) 審核日期 2002-6-20
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