3.2自适应均衡技术(Adaptive Equalization Techniques)
自适应均衡技术ppt课件
均衡与自适应均衡
调滤波器的频率特性来弥补实际信道的幅频 特性和群延时特性，使包括均衡器在内的整 个系统的总频率特性满足无码间干扰传输条 件。时域均衡是直接从时间响应角度考虑， 使包括均衡器在内的整个传输系统的冲激响 应满足无码间干扰条件。频域均衡满足奈奎 斯特整形定理的要求，仅在判决点满足无码 间干扰的条件相对宽松一些。所以，在数字 通信中一般采用时域均衡。时域均衡器可以 分两大类：线性均衡器和非线性均衡器。
LMS算法其优点是结构简单，算法复杂度低， 易于实现，稳定性高，便于硬件实现，但是这 种算法收敛速度慢，对快速变化的信号不适合。
RLS算法是基于最小二乘准则的精确方法，它 的收敛速度快，稳定性强， 因此常被应用于 实时系统识别和快速启动的信道均衡。
自适应均衡技术的发展综述
递归RLS 或Kalman 滤波算法由Picinbono 在1978 年推导出的，70 年代～80 年代，世界上许多学 者专家从各个不同角度分别对RLS 算法进行了改 进和完善。与此同时，另外一类自适应均衡算 法——盲均衡技术也受到关注，盲均衡的最初研 究成果由Sato 在1975 年提出并应用到PAM 通信 系统中，随后Godard 等人将这种算法推广应用 到二维以及多维信号星座上。
目录
均衡与自适应均衡 自适应均衡技术的发展综述 为什么需要自适应均衡滤波器？
均衡与自适应均衡
在通信原理中我们学习过均衡技术，由于 信道特性的不理性等因素的影响，实际数字基 带系统的输出在抽样时刻上，或多或少会存在 一定的码间干扰。理论和实际均表明，在数字 基带系统输出端加入一种可调（或者不可调） 的滤波器，可以减小码间干扰的影响。这种起 补偿作用的滤波器统称为均衡器。 均衡器可分 为时域均衡器（TDE）和频域均衡器（FDE）两 大类。频域均衡是利用可
自适应均衡算法
自适应均衡算法自适应均衡算法是一种常用的数字图像处理算法，它可以有效地提高图像的质量和清晰度。
该算法的核心思想是通过对图像的直方图进行分析和处理，使得图像的亮度和对比度得到均衡，从而达到优化图像质量的目的。
本文将从算法原理、应用场景和优缺点三个方面来介绍自适应均衡算法。
一、算法原理自适应均衡算法的核心思想是将图像的直方图进行分析和处理，使得图像的亮度和对比度得到均衡。
具体来说，该算法将图像分成若干个小区域，对每个小区域的直方图进行均衡化处理，然后将处理后的小区域重新组合成一张完整的图像。
这样做的好处是可以针对不同区域的亮度和对比度进行不同的处理，从而达到更好的均衡效果。
自适应均衡算法的具体步骤如下：1. 将图像分成若干个小区域，每个小区域的大小可以根据实际情况进行调整。
2. 对每个小区域的直方图进行均衡化处理，使得该区域的亮度和对比度得到均衡。
3. 将处理后的小区域重新组合成一张完整的图像。
二、应用场景自适应均衡算法在数字图像处理中有着广泛的应用场景，下面列举几个常见的应用场景：1. 医学图像处理：在医学图像处理中，自适应均衡算法可以用来增强图像的对比度和清晰度，从而更好地显示病变部位。
2. 景观照片处理：在景观照片处理中，自适应均衡算法可以用来增强图像的色彩和对比度，从而使得照片更加美观。
3. 安防监控：在安防监控中，自适应均衡算法可以用来增强图像的亮度和对比度，从而更好地识别出目标物体。
三、优缺点自适应均衡算法有着许多优点，但也存在一些缺点，下面分别进行介绍：1. 优点：（1）能够针对不同区域的亮度和对比度进行不同的处理，从而达到更好的均衡效果。
（2）处理速度较快，适用于实时处理。
（3）算法简单易懂，易于实现。
2. 缺点：（1）容易出现过度增强的情况，导致图像失真。
（2）对于图像中存在的噪声和干扰，自适应均衡算法的效果并不理想。
（3）算法对于图像的分割和区域划分要求较高，需要进行精细的处理。
自适应均衡技术在通信中的作用探讨
自适应均衡技术在通信中的作用探讨摘要：在传统的无线数字通信系统中，包含了许多用于克服最差条件的开销。
进入21世纪以来，无线通信技术正以前所未有的速度向前发展，未来移动多媒体传输对频谱高效通信方式的需求不断增加，自适应技术再度成为研究的热点与主流。
阐述了自适应均衡技术理论，在此基础上对自适应均衡技术在信号处理、散射信道、短波信道中的作用进行了探索，为自适应均衡技术在通信中进一步推广提供参考。
关键词：自适应均衡技术；通信；作用0 引言在传统的无线数字通信系统中，系统设计的目标参数多是最差情况时的信道。
在信道条件较好的情况下，系统中依然包含了许多用于克服最差条件的开销。
信息高速传输的今天，高速高效传输数据已成为无线技术发展的必然趋势。
移动多媒体传输对频谱高效通信方式的需求不断增加，自适应技术再度成为研究的热点与主流。
当信道质量较好时，发射机调整发射功率、调制信号星座图大小、符号传输速率、编码效率、编码结构或这些参数的结合，这是自适应技术的基本原理。
为了充分利用无线信道的时变性，当信道质量恶化时，降低数据传输速率、减少星座点数目、调整编码结构等，对系统参数做出及时调整，最大限度地提高链路的平均频谱利用率。
1 自适应均衡技术理论1.1 自适应均衡器的基本原理自适应均衡的结构可以是横向结构以及格形结构，由分为若干级的延迟线构成，最常用的均衡器结构是线性横向均衡器，线性横向均衡器的传递函数可以被表示成延迟符号是由于线性横向均衡器级与级之间延迟时间的间隔为T，且延迟单元的增益相同。
在实现中，平台的费用、功耗以及无线传播特性支配着均衡器的结构及其算法的选择，最简单的线性横向均衡器只使用前馈延时，其传递函数是多项式，在便携式无线电话的应用中，当需要让用户的通话时长尽量加长时，用户单元的电池使用时间是关键的。
对于IIR型均衡器则存在不稳定性问题，当进行自适应处理过程中出现极点移出单位圆之外时，会使均衡器产生不稳定，所以很少被使用。
自适应均衡(包括LSM和RLS算法)
自适应均衡实验1、实验内容和目的1）通过对RLS 算法的仿真，验证算法的性能，更加深刻的理解算法的理论。
2）分别用RLS 算法和LSM 算法实现图1中的自适应均衡器，比较两种算法的差异，分析比较算法的性能，从而掌握两种算法的应用。
图1 自适应均衡框图2、基本原理分析1）LMS 算法原理LMS 算法一般来说包括两个基本过程：滤波过程和自适应过程。
滤波过程来计算线性滤波器的输出及输出结果与期望响应的误差。
自适应则是利用误差来自动调节滤波器的参数。
LMS 算法也是一个递推的算法。
设()J n 是滤波器在n 时刻产生的均方误差，其梯度计算如下：()()22n n ∇=-+J p Rw其中R 和p 分别是输入的自相关矩阵和输入与期望输出的互相关矩阵：()()()ˆH n n n =Ru u()()()*ˆn n n =pu d 则梯度向量的瞬态估计为：()()()()()()*ˆˆ22H n n n n n n ∇=-+J u d u u w 由最速下降算法可以得到抽头向量更新的递推关系式：()()()()()()*ˆˆˆ1Hn n n n n n μ⎡⎤+=+-⎣⎦w w u d u w整个LMS 算法归纳总结如下： 参数设置：M=抽头数（滤波器长度） μ=步长参数 m a x20MS μ<<其中max S 是抽头输入功率谱密度的最大值，而滤波器长度M 为中到大 初始化：如果知道抽头权向量()n w 的先验知识，则用它来选择()ˆ0w 的合适值，否则令()ˆ00=w。
更新滤波过程：()()()ˆH y n n n =wu ()()()e n d n y n =- ()()()()*ˆˆ1n n n e n μ+=+ww u 2）RLS 算法原理RLS 算法是一个递归的过程，递归最小二乘问题的正则方程可用矩阵写为()()()ˆn n n =Φwz 其中n 是可测数据的可变长度，()n Φ更新抽头输入的自相关矩阵，()n z 是抽头输入与期望响应之间的互相关向量，()ˆn w 是抽头的权值向量。
3.2自适应均衡技术(Adaptive Equalization Techniques)
§3-2 自适应均衡技术(Adaptive Equalization Techniques)Review ：分集有哪两层含义？合并的方式有哪几种？各自的基本思想是什么？分集是如何分类的？一、均衡基础（Fundamentals of Equalization ）====》 如何补偿信道的多径衰落？均衡本质：产生与信道相反的特性，用来抵消信道的时变多径传播特性引起的码间串扰。
均衡不用增加传输功率和带宽，即可改善移动通信链路的传输质量。
均衡重在消除码间串扰，而分集重在消除深度衰落的影响。
均衡适用于信号不可分离多径且时延扩展远大于符号宽度的情况。
均衡有两个基本途径：1、频域均衡，它使包括均衡器在内的整个系统的总传输函数满足无失真传输的条件(即H(w)=1)。
它往往是分别校正幅频特性和群时延特性，模拟通信（序列均衡）通常采用这种频域均衡法。
2、时域均衡，就是直接从时间响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的冲激响应满足无码间串扰的条件(即h(t)=)(t δ)。
数字移动通信面临的信号是时变信号，因此通常采用这种时域均衡法，来达到整个系统无码间串扰。
随着码率的提高，时域均衡愈来愈复杂，研究热点逐步转入频域均衡。
均衡器常被放在接收机的基带或中频部分实现二、均衡原理图3-8 均衡器的实现框图如果x (t )是原始基带号，f (t )是等效的基带冲激响应，即综合反映了发射机、信道和接收机的射频、中频部分的总的传输特性，g (t )是发射机、信道、接收机的射频、中频部分和均衡器四者的等效冲激响应。
均衡器的期望输出值为原始信息x (t )。
假定n b (t )= 0，则g (t )必须满足下式：)()()()(t t h t f t g eq δ=⊗=-------（3-8）其频域表达式如下：1)()(=f F f H eq -------（3-9）式（3-9）的物理意义：将经过信道后的信号中频率衰落大的频谱部分进行增强，衰落小的部分进行削弱，以使所收到频谱的各部分衰落趋于平坦，相位趋于线性。
不同的量化技术,自适应量化
不同的量化技术,自适应量化自适应量化（Adaptive Quantization）是一种量化技术，在数字信号处理中被广泛应用于图像和音频编码中。
在本文中，我们将详细介绍自适应量化的原理和应用。
量化是数字信号处理中常用的一种技术，将连续的数据转化为离散的数据，常用于压缩数据和信号传输中。
一般来说，量化是通过将连续的数据分割成不同的范围，然后将每个范围映射到离散的数值来完成的。
在传统的固定量化中，这些范围是预先确定的，且对于所有输入信号都是固定的。
然而，在一些情况下，固定量化可能无法满足要求，例如当输入信号中存在较大的动态范围时，固定量化会导致较大的量化误差。
自适应量化通过根据输入信号的动态范围和特性来调整量化范围，以减小量化误差。
其基本原理是根据输入信号的统计特性进行动态调整。
在实际应用中，有多种自适应量化方法，下面我们将介绍其中几种常见的方法。
一种常见的自适应量化方法是根据输入信号的动态范围进行调整。
在这种方法中，根据信号的最大和最小值来确定量化范围。
当输入信号的动态范围较大时，量化范围会增大，从而减小量化误差；当输入信号的动态范围较小时，量化范围会缩小，以保证较高的精度。
另一种自适应量化方法是基于输入信号的统计特性进行调整。
例如，可以根据输入信号的概率密度函数（Probability Density Function，PDF）来确定量化范围。
当输入信号的PDF呈现出较大的峰值时，量化范围会相应地缩小，以提高精度；当PDF呈现出较平坦的分布时，量化范围会相应地增大，以提高压缩比。
除了根据动态范围和统计特性进行自适应量化调整之外，还有一种方法是根据输入信号的变化率进行调整。
当输入信号的变化率较高时，量化范围会相应地增大，以提高信号的捕捉能力；当输入信号的变化率较低时，量化范围会相应地缩小，以提高信号的精度。
这种方法在一些对信号变化敏感的应用中特别有用，例如语音和音频编码中的动态范围控制。
自适应量化技术在图像和音频编码中得到了广泛的应用。
自适应均衡
自适应均衡
在自适应均衡算法中，有两种常用的方法：最小均方（Least Mean Square，LMS）和递归最小二乘（Recursive Least Squares，RLS）。
这两种方法都是迭代式的算法，通过不断调整权值来逼近信号的均衡状态。
LMS算法是基于梯度下降法的一种算法，它通过不断调整权值来减小均方误差。
算法的核心思想是通过对误差信号和输入信号的相关性进行估计，来更新权值。
LMS算法简单易于实现，但收敛速度较慢，准确性也相对较低。
相比之下，RLS算法是一种基于递归估计的算法，它使用信号的统计特性来进行加权最小二乘估计。
相对于LMS算法，RLS算法在准确性和收敛速度方面具有更好的性能。
但RLS算法由于计算复杂度较高，适用范围相对较窄。
无论是LMS算法还是RLS算法，在实际应用中都需要根据具体的场景和要求进行参数的调整和优化。
例如，可以通过改变步长参数、阻尼因子等来改进算法的性能。
此外，还可以利用自适应均衡算法的特点来进行前向和反馈滤波，实现音频信号的去噪、回声消除等应用。
总的来说，自适应均衡算法是一种强大的信号处理技术，可以用于消除信号中的失真和噪声。
通过选择合适的算法和参数，可以有效提高信号质量，并满足不同场景下的需求。
随着计算力的提升和新的算法的研发，自适应均衡技术也将在更广泛的领域中得到应用。
4.1-自适应均衡技术
wN
J (wN ) 0
（4-113）
将式（4-111）和（4-112）代入式（4-113）得：
RNN (n)wˆ N (n) pN (n)
（4-114）
n
RNN (n)
ni
yN
(i
)
y
T N
(i
)
i1
n
pN (n) ni x(i) yN (i)
i 1
（4-115） （4-116）
（4-106）
ek (n) xk (n) dˆk (n)
（4-107）
wN (n 1) wN (n) aek(n) yN (n) （4-108）
式中:α是步长，它控制着算法的收敛速度和稳定性。在 一个实际的系统中，为了使该均衡器能够收敛，一个 首要的条件是均衡器中的传播时延(N-1)T要大于信道 的最大相对时延。为了防止均衡器不稳定，α的取值要 满足下列条件：
w
0
1
T
N
（4-97）
将式（4-96）代入上式得：
2Rp 2p
（4-98）
=0， 可得MME对应得最佳权值为
wˆ R1 p
（4-99）
将上式代入式（4-96），并利用下列矩阵性质：对 于一个方阵,有(AB)T=BTAT；对于一个对称矩阵,有AT=A 和(A-1)T=A-1。则可得均衡后的最小均方误差为
heq(t) cn (t nT )
n
式中, cN是均衡器的复系数。
（4-81）
假定系统中没有噪声， 即Nb(t)=0， 则在理想情况
下， 应有 dˆ(t) x(t) ， 在这种情况下没有任何码 间干扰。 为了使 dˆ(t) x(t) 成立， g(t)必须满足下式：
数据链路层技术中的自适应调制技术解析(七)
数据链路层技术中的自适应调制技术解析自适应调制（Adaptive Modulation）是数据链路层技术中一种重要的调制方式，它通过根据信道条件的变化自动调整调制方式，以提高数据传输的可靠性和效率。
在本文中，我们将对自适应调制技术进行深入解析，从其原理、优点以及应用场景等方面进行论述。
一、自适应调制的原理自适应调制技术可以根据当前信道的质量来调整调制方式，以适应信道条件的变化。
当信道质量良好时，可以选择高速率的调制方式，以提高数据传输的速率；而当信道质量变差时，可以选择低速率的调制方式，以提高数据传输的可靠性。
在自适应调制中，通过接收端测量和反馈信道质量的参数，例如信噪比（SNR）和比特误码率（BER），来判断当前信道的质量。
根据这些参数，发送端可以根据事先设定好的调制方式列表，选择最适合当前信道的调制方式。
常见的调制方式包括BPSK、QPSK、16QAM和64QAM等。
二、自适应调制的优点自适应调制技术具有以下优点：1. 提高系统的频谱效率：通过选择适当的调制方式，可以在同样带宽下实现更高的数据传输速率，从而提高频谱效率。
2. 提高数据传输的可靠性：当信道质量下降时，通过降低调制方式的复杂度，可以减少比特误码率，从而提高数据传输的可靠性。
3. 适应多变环境：自适应调制可以在不同的信道环境下自动切换调制方式，以适应不同的信道特性，提高系统对多变环境的适应能力。
4. 降低功耗和延迟：自适应调制技术可以根据信道质量的变化灵活调整调制方式，从而减少功耗和传输延迟。
三、自适应调制的应用场景自适应调制技术在各种通信系统中都得到了广泛应用。
以下是几个常见的应用场景：1. 移动通信系统：对于移动通信系统来说，信道条件随时会发生变化，如高楼大厦、山区和密集城市等环境下的信道衰落问题。
自适应调制技术可以通过测量信道质量，选择适当的调制方式，提高数据传输的可靠性和效率。
2. 卫星通信系统：卫星通信受到天气、大气等因素的干扰，信道条件不稳定。
自适应均衡rls算法仿真流程
自适应均衡rls算法仿真流程自适应均衡RLS算法是一种自适应信号处理算法，它利用递归最小二乘法（RLS）来对信号进行均衡处理。
该算法在通信系统中广泛应用，能够实现对信号的实时均衡处理，提高系统的性能和稳定性。
本文将对自适应均衡RLS算法的原理、流程和仿真结果进行详细介绍，旨在帮助读者全面理解该算法的工作原理和应用场景。
一、自适应均衡RLS算法原理1.1 RLS算法简介递归最小二乘法（RLS）是一种基于最小二乘准则的自适应滤波算法，主要用于对信号进行滤波和均衡等处理。
该算法利用衰减因子对历史数据进行加权衰减处理，实现对信号的实时自适应处理。
RLS算法采用递归更新方式，能够快速收敛并适用于实时信号处理场景。
1.2自适应均衡RLS原理自适应均衡RLS算法是在RLS算法基础上进行改进，主要用于通信系统中信号均衡处理。
其主要原理是通过对接收信号进行均衡处理，使得输出信号与目标信号尽可能接近，从而实现对信号的高效处理和恢复。
自适应均衡RLS算法采用递归最小二乘准则，并结合均衡器来实现对信号的实时均衡处理。
1.3算法工作流程自适应均衡RLS算法主要包括初始化阶段和递归更新阶段两部分。
初始化阶段主要用于初始化算法参数和权值矩阵，递归更新阶段则是通过递归最小二乘法对信号进行实时处理。
二、自适应均衡RLS算法仿真流程2.1仿真环境搭建在进行自适应均衡RLS算法仿真之前，需要先搭建仿真环境。
通常情况下，可以使用MATLAB等工具进行仿真实验，通过编写相应的算法代码和仿真模型来模拟算法的工作过程。
在搭建仿真环境时，需要考虑信号源、传输通道和接收端等因素，以便进行真实的信号处理和均衡实验。
2.2信号仿真模型设计在进行自适应均衡RLS算法仿真时，需要设计相应的信号仿真模型。
该模型主要包括信号发生器、传输通道和接收端等组成部分，通过对信号的产生、传输和接收进行模拟，可以得到真实的信号处理和均衡效果。
通常情况下，可以选择合适的信号波形和参数设置，以便对算法的性能进行全面测试。
游戏处理器王者再临 Intel十一代酷睿桌面处理器
计算机与网络自年初开始，关于Intel第十一代酷睿桌面处理器的消息就层出不穷，尤其是广大的游戏玩家和内容创作者,都在翘首以盼，今天，帮助大家更好地了解一下全新的十一代酷睿桌面处理器的性能表现。
升级全新的CypressCove微架构IPC提升19%全新的Intel酷睿19-11900K和15-11600K处理器的架构代号为RocketLake-S,依旧采用了14nm的制程,单核性能相对于上代产品IPC提升19%,单核心的性能提升对于日常的大部分应用和游戏来讲，能够带来更加高效的处理速度，目前大部分的应用和游戏都是非常吃单核心性能的,这也就是为什么Intel如此注重IPC表现。
另外核心微架构方面,全新的第十一代酷睿桌面级处理器由SkyLake升级为全新的CypressCove架构，让整个处理器的执行效率大幅提升，这一代的处理器还特别引入了AVX-512指令和AI加速技术，全新的AI加速引擎支持Deep Leaning Boost深度学习加速技术以及VNNI矢量神经网络指令集,让CPU在游戏、内容创作和AI学习方面,综合性能全面提升。
同时全新的第十一代酷睿桌面级处理器还集成了全新的IntelXe架构的UHD系列核心显卡，图形处理性能相对于上代提升50%，在30帧的性能下基本可以流畅运行各种网络游戏,对于一般的日常办公和轻度游戏来讲,完全不需要额外搭配高性能的独立显卡。
全新的内存控制器第十一代酷睿处理器升级了最新的内存控制器,从上代的CometLake-S全系支持DDR4-2933MHz内存升级到DDR4-3200MHZ,升级内存频率对于整机的核显性能和游戏性能影响显著，能够有效提升跑分和游戏帧数。
从前的B和H系列主板不支持内存超频，现在的全新的主板均支持内存进一步超频,提升整机的可玩性和性能表现,这点对于大部分的用户来讲，非常有必要。
升级Adaptive Boost Technology充分释放多核睿频性能全新的第十一代酷睿i9处理器支持最新的英特尔Adaptive Boost Technology技术,这样技术能够适时地提高处理器多核睿频频率，就拿i9来讲，处理器的最高可将核心的频率提升到5.3GHz,进而全面提升处理器的性能表现，并且这项技术不提升电压和电流,在规范内进行运行，不算超频,对于普通的用户来讲，这项技术不需要额外进行操作,就能获取更大的性能提升。
数字通信系统中自适应均衡技术的研究
中图分类号:TN915.1 文献标识码:A 文章编号:1009-2552(2006)04-0053-03数字通信系统中自适应均衡技术的研究孙永梅,李 晖(大连交通大学电气信息学院,大连116028)摘 要:克服数字通信系统码间干扰的有效方法就是在接收端采用均衡技术。
文中给出了均衡问题的数学描述,综述了实现均衡的方法,讨论了基于LMS和基于RLS的自适应均衡算法,并通过MATLAB仿真比较了两类算法的性能。
关键词:数字通信;均衡;码间干扰;L MS算法;RLS算法The study of adaptive equalization in digital com munication system sSUN Yong mei,LI Hui(School of Electric and Information,Dalian Jiaotong University,Dalian116028,China) Abstract:Equalization in receivers is the effective method to reduce intersymbol interference.Mathe matical description of equalization is proposed,and equalization methods are summarized.Adaptive equalization algo rithms based on LMS and RLS are discussed,furthermore the performances of the algorithms are compared through MATLAB simulations.Key w ords:digital communication;equalization;intersymbol interference;LMS algorithm;RLS algorithm0 引言数字通信系统中,由于多径传输、信道衰落等影响,在接收端会产生严重的码间干扰(InterSymbol In terference,简称ISI),增大误码率。
均衡技术
均衡技术概述
均衡技术分类：
均衡技术概述
均衡器的分类： 1、 频域均衡 频域均衡是从校正系统的频率特性出发，利用一个可调 滤波器的频率特性去补偿信道或系统的频率特性，使包括可 调滤波器在内的基带系统的总特性接近无失真传输条件。 2、时域均衡 直接校正已失真的响应波形，使包括可调滤波器在内的 整个系统的冲激响应满足无码间串扰条件。
均衡技术原理
横向滤波器
设一个具有2N+1个抽头的横向滤波器，如下图所示，其单位冲激响应 为e(t)，则有
设它的输入为x(t)， x(t)是被均衡的对象，并设它没有附加噪声，如下图所 示。
则均衡后的输出波形y(t)为
均衡技术原理
均衡准则与实现
有限长横向滤波器不可能完全消除码间串扰，其输出将有剩余失真。为了评价 均衡效果，需要建立一个标准来度量剩余失真的大小。
均衡准则与实现
1）最小峰值失真准则下的迫零算法
均衡准则与实现
均衡准则与实现
均衡准则与实现
发展前景
在信息日益膨胀的数字化、信息化时代， 通信系统担负 了重大的任务，这要求数字通信系统向着高速率、高可靠性 的方向发展。信道均衡技术是通信系统中一项重要的技术， 能够很好的补偿信道的非理想特性， 从而减轻信号的畸变， 降低误码率在高速通信、无 线通信领域，信道对信号的畸变 将更加的严重，因此信道均衡技术是不可或缺的。自适应均 衡能够自动的调节系数从而跟踪信道，成为通信系统中一项 关键的技术。
均衡准则 • 峰值失真准则 • 均方失真准则 （1）峰值失真
意义：除k = 0以外的各值的绝对值之和反映了码间串扰的最大值。y0是有用 信号样值，所以峰值失真D 是码间串扰最大可能值（峰值）与有用信号样值之 比。显然，对于完全消除码间干扰的均衡器而言，应有D = 0；对于码间干扰 不为零的场合，希望D 越小越好。因此，若以峰值失真为准则调整抽头系数时， 应使D 最小。
RLS自适应均衡算法及其应用
RLS自适应均衡算法及其应用
在信号处理中，自适应均衡算法的主要目标是通过调整滤波器的系数
来消除信号传输中的失真和衰减。
该算法利用当前和过去的输入数据来预
测滤波器系数的最佳值，并将其用于信号分析、信道均衡和等应用中。
RLS自适应均衡算法通过最小化预测误差的平方和来确定滤波器系数。
算法的主要步骤包括初始化滤波器的系数和协方差矩阵，然后进行迭代计算，包括计算增益矩阵、误差信号、估计误差和更新滤波器系数。
随着迭
代次数的增加，滤波器系数收敛到最佳值。
1.具有较快的收敛速度和较好的跟踪性能；
2.对于信号的任何统计特性都是最优的；
3.可以处理非线性系统。
在通信系统中，RLS自适应均衡算法被广泛应用于消除信号传输中的
多径干扰，提高信号的质量和可靠性。
具体应用包括：
1.无线通信系统中的信道均衡：通过自适应均衡算法，可以对信号在
多径信道中的干扰进行估计和补偿，从而提高接收信号的质量。
2.降噪和滤波：自适应均衡算法可以应用于降低信号中的噪声和滤除
不需要的频率分量，从而提高信号的清晰度。
3.系统辨识和模型适应：通过使用自适应均衡算法，可以实时地对信
号的系统特性进行建模和辨识，从而提高系统的鲁棒性和适应性。
4.通信信道的均衡和均化：自适应均衡算法可以用于对通信信道进行
均衡和均化处理，从而提高信道的跨学科性能。
总之，RLS自适应均衡算法是一种优秀的信号处理工具，广泛应用于
通信系统和信号处理领域。
它具有快速收敛、最优性能和适应性强等特点，并在信号传输的失真和干扰消除中发挥着重要作用。
均衡技术
均衡技术带均衡器的数字通信系统的等效模型理论和实践证明，在数字通信系统中插入一种可调滤波器可以校正和补偿系统特性，减少码间干扰的影响。
这种起补偿作用的滤波器称为均衡器。
均衡技术-基本原理均衡器通常是用滤波器来实现的，使用滤波器来补偿失真的脉冲，判决器得到的解调输出样本，是经过均衡器修正过的或者清除了码间干扰之后的样本。
自适应均衡器直接从传输的实际数字信号中根据某种算法不断调整增益，因而能适应信道的随机变化，使均衡器总是保持最佳的状态，从而有更好的失真补偿性能。
工作模式自适应均衡器一般包含两种工作模式，即训练模式和跟踪模式。
首先，发射机发射一个己知的定长的训练序列，以便接收机处的均衡器可以做出正确的设置。
典型的训练序列是一个二进制伪随机信号或是一串预先指定的数据位，而紧跟在训练序列后被传送的是用户数据。
接收机处的均衡器将通过递归算法来评估信道特性，并且修正滤波器系数以对信道做出补偿。
在设计训练序列时，要求做到即使在最差的信道条件下，均衡器也能通过这个训练序列获得正确的滤波系数。
这样就可以在收到训练序列后，使得均衡器的滤波系数已经接近于最佳值。
而在接收数据时，均衡器的自适应算法就可以跟踪不断变化的信道，自适应均衡器将不断改变其滤波特性。
过程均衡器从调整参数至形成收敛，整个过程是均衡器算法、结构和通信变化率的函数。
为了能有效的消除码间干扰，均衡器需要周期性的做重复训练。
在数字通信系统中用户数据是被分为若干段并被放在相应的时间段中传送的，每当收到新的时间段，均衡器将用同样的训练序列进行修正。
均衡器一般被放在接收机的基带或中频部分实现，基带包络的复数表达式可以描述带通信号波形，所以信道响应、解调信号和自适应算法通常都可以在基带部分被仿真和实现。
均衡技术-结构分类均衡技术可以分为两大类：线性和非线性均衡。
这些种类是由自适应均衡器的输出接下来是如何控制均衡器来划分的。
判决器决定了接收数字信号比特的值并应用门限电平来决定d(r)的值。
adaptivethreshold函数的参数
adaptivethreshold函数的参数说明及实现方法一、概述在图像处理中，自适应阈值算法是一种常用的二值化方法。
自适应阈值算法可以根据图像局部的灰度特征来确定阈值，从而提高二值化效果。
本文将详细介绍自适应阈值算法的实现方法，包括参数说明、算法原理、代码实现等。
二、adaptivethreshold函数的参数说明1. src: 输入图像，必须为单通道灰度图像。
2. dst: 输出图像，与输入图像大小相同，数据类型为CV_8UC1。
3. maxValue: 像素最大值，一般为255。
4. adaptiveMethod: 自适应阈值算法类型。
可选项有：- ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：基于局部均值的自适应阈值算法。
- ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：基于高斯加权平均的自适应阈值算法。
5. thresholdType: 阈值类型。
可选项有：- THRESH_BINARY：二进制阈值化。
- THRESH_BINARY_INV：反二进制阈值化。
6. blockSize: 领域大小。
必须为奇数且大于1。
7. C: 常数项。
将计算出来的局部均值或高斯加权平均减去C作为最终权值。
三、自适应阈值算法原理自适应阈值算法是一种基于局部像素灰度特征的二值化方法。
其基本思想是将图像分成若干个小区域，然后对每个小区域计算一个局部阈值，从而得到二值化图像。
具体实现中，常用的自适应阈值算法有两种：基于局部均值的自适应阈值算法和基于高斯加权平均的自适应阈值算法。
下面将分别介绍这两种算法的原理。
1. 基于局部均值的自适应阈值算法对于每个像素点，以其为中心取一个大小为blockSize*blockSize的领域，计算该领域内像素灰度平均值mean。
然后将mean减去常数项C作为该像素点的最终权值。
2. 基于高斯加权平均的自适应阈值算法对于每个像素点，以其为中心取一个大小为blockSize*blockSize的领域，计算该领域内像素灰度加权平均值mean。
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§3-2 自适应均衡技术(Adaptive Equalization Techniques)Review ：分集有哪两层含义？合并的方式有哪几种？各自的基本思想是什么？分集是如何分类的？一、均衡基础（Fundamentals of Equalization ）====》 如何补偿信道的多径衰落？均衡本质：产生与信道相反的特性，用来抵消信道的时变多径传播特性引起的码间串扰。
均衡不用增加传输功率和带宽，即可改善移动通信链路的传输质量。
均衡重在消除码间串扰，而分集重在消除深度衰落的影响。
均衡适用于信号不可分离多径且时延扩展远大于符号宽度的情况。
均衡有两个基本途径：1、频域均衡，它使包括均衡器在内的整个系统的总传输函数满足无失真传输的条件(即H(w)=1)。
它往往是分别校正幅频特性和群时延特性，模拟通信（序列均衡）通常采用这种频域均衡法。
2、时域均衡，就是直接从时间响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的冲激响应满足无码间串扰的条件(即h(t)=)(t δ)。
数字移动通信面临的信号是时变信号，因此通常采用这种时域均衡法，来达到整个系统无码间串扰。
随着码率的提高，时域均衡愈来愈复杂，研究热点逐步转入频域均衡。
均衡器常被放在接收机的基带或中频部分实现二、均衡原理图3-8 均衡器的实现框图如果x (t )是原始基带号，f (t )是等效的基带冲激响应，即综合反映了发射机、信道和接收机的射频、中频部分的总的传输特性，g (t )是发射机、信道、接收机的射频、中频部分和均衡器四者的等效冲激响应。
均衡器的期望输出值为原始信息x (t )。
假定n b (t )= 0，则g (t )必须满足下式：)()()()(t t h t f t g eq δ=⊗=-------（3-8）其频域表达式如下：1)()(=f F f H eq -------（3-9）式（3-9）的物理意义：将经过信道后的信号中频率衰落大的频谱部分进行增强，衰落小的部分进行削弱，以使所收到频谱的各部分衰落趋于平坦，相位趋于线性。
均衡器实际上是传输信道的反向滤波器。
由于理想基带传输系统是按Nyquist 第一准则建立，其发送和接收滤波的传输函数是以Nyquist 取样频率fs 为中心的对称滚降函数。
所以理想信道的冲击响应是h(t)，非理想（失真）信道的冲击响应是f(t) ，见下图3-9。
图3-9 信道失真和信道均衡h （t ）为理想的冲激响应,在Nyquist 取样时刻，h （kTn ）=0（k ≠0）。
f （t ）在Nyquist 取样时刻，f （kTn ）≠0（k ≠0），从而形成码间串扰。
时域均衡的目的就是使经过均衡器的总冲激响应趋近h （t ），以到达消除非理想信道引起的码间串扰。
三、时域均衡原理若x(t)是均衡器接收信号的脉冲响应，而z(t)是经过均衡器输出的总脉冲响应，则有： ⎰-=t eq d t h x t z 0)()()(τττ=τττ⎰-teq d h t x 0)()(其中，heq （t ）是均衡器的脉冲响应。
若令heq （t ）为：∑-=-=NN k k eq kT t C t h )()(δ 其中T=1/f N ，f N 为Nyquist 取样频率，C k 为加权系数。
所以总脉冲响应可写为：∑-=-=N N k k kT t x C t z )()(可见，引入均衡器后，输出波形z(t)为输入波形x(t)经过2N+1个不同时延的加权和。
当t =nT 时，有∑-=-=N N k k T k n f C nT z ))(()(或简写为∑-=-=N N k k n k n x C z 。
式中k n x -表示以n 为中心，前面第k 个符号在取样时刻t=nT 时对第n 个符号造成的码间串扰。
所以均衡的过程就是调节加权系数C k (k ≠0)使00==∑≠-=-N k N k k n k n f C z -----------------------------------（3-10）问题：（1）如何产生系数序列{C k }？====》均衡器的主要工作，即各种均衡算法。
（2）如何使得{C k }随信道变化而变化？====》自适应均衡算法。
四、自适应均衡算法与准则( Equalization Algorithms and Criterions)依据符号间干扰为最小，来调节加权系数k c （k ≠0）的算法，叫均衡算法，其依据的准则叫均衡准则。
算法一般要求考虑自适应，即包括两步，第一：滤波过程，计算输出对输入信号的响应；第二：自适应过程，通过比较输出结果与期望响应产生估计误差，根据估计误差自动调整滤波器的参数。
自适应算法的性能指标(The Performance of An Algorithm)⏹ 收敛速度:系指对于恒定输入，当迭代算法的迭代结果已经充分接近最优解时，算法所需的迭代次数。
⏹ 失调：对自适应滤波器取总平均的均方差的终值与最优的最小均方差之间的差距。
⏹ 计算复杂度：完成迭代次数所需的操作次数。
⏹ 数值特性：当算法以数字逻辑实现时，由于噪声和计算机中数字表示引入的舍入误差，会导致计算的不精确。
均衡准则：最小峰值失真准则和最小均方误差准则。
⏹ 最小峰值失真准则：使干扰的峰值最小，消除取样点的符号干扰。
最小均方误差准则（LMS ）：使均衡器期望输出值d k 与实际输出值kd ˆ的误差e k =d k -kd ˆ的均方值最小，使输出趋于理想的响应。
算法的基本思想:利用代价函数都是凹面向上的特点，寻找最小值。
通常的求解算法是将代价函数D 对Ci 求导数，使导数为0，从而得到最佳Ci 值和Ci 的迭代公式，用于更新抽头系数。
以下介绍三种常用的算法1、 迫零算法基本思想：应调整抽头系数Cn ，使信道和均衡器组合冲击响应的抽样值在间隔T N 的取样点除一个外全部为零。
即),,2,1(0N k x C d N k i N i i k i k ±±±===∑≠-=-∧迭代算法：一般的，为确定迫使码间串扰为零的抽头系数，需要解2N+1个联立方程。
基于数学上可以证明“调整抽头系数的任何迭代法都能使干扰的峰值最小”的结论，求出实用抽头系数的方法：新权重=原先权重 + 常数*预测误差*当前输入向量，即),,2,1()()1(N n I e C C j n n n j n j ±±±=+=-+ α---------------------------------------------（3-11） 其中预测误差n e =期望输出值－预测输出值；a 是控制收敛速率和算法稳定性的步长。
通常要通过训练序列来调整均衡器权重（即抽头系数），在训练阶段之后，均衡器的抽头系数收敛到最佳值。
再继续系数的自适应调整，采用一种简单的递推算法：),,2,1()()1(N n d e C C j n n n j n j ±±±=+=-+ α----------------------------------------（3-12）2、最小均方算法(LMS ：least mean square)基本思想：使均衡器的期望输出值和实际输出值之间的均方误差(MSE ：E[)(2n e ])最小化。
性能：①干扰噪声越大，则失调噪声就越大。
减小步长，可减小稳态失调噪声，提高算法的收敛精度。
②变步长调整原则是：在初始收敛阶段或者未知系统参数发生变化时，步长应比较大，以便有较快的收敛速度和对时变系统的跟踪速度；而在算法收敛后，不管输入端干扰信号有多大，都应保持很小的调整步长以达到很小的稳态失调噪声。
③不足之处：梯度LMS 算法的收敛速度是很慢的，特别是当输入协方差矩阵R NN 的特征值相差较大，即lmax/lmin >>1时。
3、 递归最小二乘(RLS ：Recursive Lease Squares Lattice)算法基本思想：其使用实际收到信号的时间平均的误差表达式，来代替统计平均的误差表达式，以加快收敛。
做法：使估计误差的加权平方和最小：J （n ）=∑=-n i i n i e 12|)(|λ其中，1）λ是输入信号自相关矩阵的特征值，2）),(n i e =)(i x -)()(n w i y N TN 0n i ≤≤ ，T N N i y i y i y i )]1(),...,1(),([)(+--=y ，y N (i )是 i 时刻的接收端收到的输入数据向量，w N (n )是n 时刻新的抽头增益向量。
可见，误差e (i,n )是用n 时刻的抽头增益向量测试i 时刻（i ≤n ）的旧数据所得的误差，J (n )是在所有旧数据上用新抽头增益所测得的累计平方误差。
要完成RLS 算法就要找到均衡器的抽头增益向量w N (n )，使得累计平方误差J (n )最小，即： 0)(=∂∂n J Nw ，可以得到：)()(ˆ)(n n n N N NN p w R = 其中，w N 是RLS 均衡器的最佳抽头增益向量。
性能：①λ是一个可以改变均衡器性能的抽头系数。
如果信道是非时变的，那么λ可以设为1。
而通常的取值为0.8＜λ＜1。
λ值对收敛误差没有影响，但是它影响着RLS 均衡器的跟踪能力。
λ值越小，均衡器跟踪能力越强。
但是，如果λ值太小，均衡器将会不稳定。
①收敛速度快，其收敛性能与输入信号的频谱特性无关。
②计算复杂度高，需要的存储量极大，不利于实时实现。
③若自相关矩阵的逆失去了正定特性，可引起算法发散。
例3.2 下面参考美国数字蜂窝均衡器的设计。
如果f = 900MHz ，移动台的移动速度为 v = 80 km/h ，求：（a ）最大多普勒频移；（b ）信道相干时间；（c ）假定符号速率为24.3千个/秒，求不用更新均衡器时的被传符号的最大数目。
解：（a ）最大多普勒频移： fd=v/λ=66.67Hz（b ）信道相干时间：按式（3－79）求得Tc=9/(16πfd)=2.69⨯10-3s= 2.69ms（c ）为了确保对一个TDMA 时隙的一致性，数据必须在2.69ms 的时间间隔内被传送。
若符号速率为24.3千个/秒，则可被传送的比特数为：Nb=24,300⨯0.00269=65个字符五、自适应均衡器又由于移动信道是时变信道，因此移动通信系统中采用的均衡必须能够自适应。
均衡器的选取：信道的最大期望时延可以指示设计均衡器时所使用的阶数，而信道特性的变化速率往往会对均衡器的收敛速率提出要求。
图3-12自适应均衡器结构图自适应均衡器一般包含两种工作模式，即训练模式和跟踪模式。
训练模式：发射机发射一个已知的、定长的训练序列，用以训练均衡器的抽头系数加权算法（使均衡器输出的估值kd ˆ与所训练序列k I 的误差e k 的均方值为最小），使均衡器收敛。