零强制均衡器 迫零均衡器是指在通信系统中使用的一种线性均衡算法，它应用信道频率响应的逆函数。 该程序是Matlab中的零强制均衡器的实现和误码率的计算。 理论 迫零均衡器是指在通信系统中使用的一种线性均衡算法，它应用信道频率响应的逆函数。 考虑具有频率响应F（f）的信道，令均衡器的频率响应为C（f）。 均衡器的构造必须使C（f）= 1 / F（f）。 当在均衡器末尾接收到信号时，由于C（f）F（f）= 1，所以消除了信道噪声。 方法 该项目中使用的软件是MATLAB。 将产生随机噪声信号，该噪声信号将被视为信道噪声。 将确定信道噪声的频率响应，并将其通过迫零均衡器，并计算BER。 算法 •以位数或符号为输入•通过以0等于N的概率生成0,1来完成输入初始化•将调制技术选择为fsk，bpsk和qpsk•噪声作为高斯白噪声，通过瑞利添加0dB方差通道•完成信号的均衡•完成误差的计算•模拟的BER

提出了一种新的基于多层神经网络的盲均衡算法，神经网络的训练采用一种新的混合算法。该算法结合了Rosario算法与Solis和wets的随机优化方法的优点，具有全局收敛特性（经过一门限后）。模拟结果显示，该算法比常量模板算法（CMA）具有更快的收敛速度，性能优于线性均衡器和使用传统BP方法的神经网络均衡器。

这是通信过程中自适应均衡的两种仿真方法。通过LMS及RLS算法来实现自适应均衡

用MFC实现图像均衡算法，带详细注释；运行环境VS2017,删掉了DEBUG文件夹，用VS2017打开编译以下可直接运行

针对基于CMA的DFE盲均衡算法收敛速度慢、收敛后稳态剩余误差大的缺点,提出了一种改进的基于CMA的DFE盲均衡算法。该算法通过引入均方误差作为调整步长的参量，构造出指数型变步长函数，把基于CMA的DFE盲均衡算法中前馈滤波器和反馈滤波器更新方程中的固定步长值变为可变值，并对其收敛性做了分析。计算机仿真表明，改进算法具有较快的收敛速度和更小的剩余误差。

该文档描述了IRC的均衡算法，主要应用于LTE无线通信中

磨损均衡算法对比CFTL代码,目标整理代码实现在MLC上支持DFTL,SDFTL,CPFTL

turbo均衡 ，用于多径信道提升性能，map、SISO算法，PSK和QAM调制

概述了非线性均衡算法在光传输系统中的必要性与重要性，阐述了经典的非线性均衡算法原理，指出了经典算法的缺点与局限性。结合近几年的研究现状，详细介绍了 4 种基于人工智能的非线性均衡算法，包括人工神经网络、支持向量机、无监督聚类和深度神经网络，并从性能、复杂度、实时性、应用灵活性等方面进行了对比，最后展望分析了基于人工智能的非线性均衡未来的发展趋势。

以新兴的盲均衡技术为理论基础，一些盲均衡算法相继提出。本文以高阶的QAM信号作为输入信号，针对常模算法、多模算法、加权多模算法存在的缺陷，最终引入一种性能优越的加入动量项的加权多模算法。通过计算机的仿真实验首次对这些算法进行依次比较，所得实验结果表明加入动量项的加权多模盲均衡算法在信道均衡上的性能明显优于前面几种算法，它具有更快的收敛速度和更小的稳态误差，因此具有实用价值。