实现CMA，MCMA等盲均衡算法的实现，以及收敛曲线的对比

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进化策略（ES）是最早也是最古老的进化算法，它基于自适应和进化。特别地，用于描述进化策略如何工作的主要概念是进化。进化策略算法的最新，最强大的版本之一是协方差矩阵适应进化策略（CMA-ES），该算法由Nikolaus Hansen和Andreas Ostermeier于2001年提出。在本文中，我们将与您分享MATLAB中CMA-ES的结构化开源实现。

全书分为两大部分，第一部分（第1～7章）阐述了组成计算机各个部件的结构以及由这些部件组成的一个完整计算机系统，第二部分（第8章）从RISC（精简指令系统计算机）、基于重叠技术的处理机、基于流水技术的处理机等方面讨论了计算机系统结构。

在数字视频广播有线标准接收机的盲均衡器中，通常采用恒模算法(CMA)进行系数的初始化计算。为了克服传统恒模算法收敛速度慢的缺点，该文提出了一种用于捕获阶段的快速盲均衡算法。该算法在捕获阶段同时利用恒模算法和面向判决的最小均方算法(DDLMS)的误差对系数进行更新，在不增加乘法运算次数条件下提高了均衡的性能。对该算法进行了理论分析，并针对正交幅度调制信号进行了仿真。结果证明，该算法能够在保证收敛精度的基础上，有效提高盲均衡收敛速度，同时便于硬件实现。

TD-CMA计算机组成原理与系统结构实验教程（完整版）

可以直接运行的盲均衡CMA算法

使用常模算法实现通信信号的盲均衡，具体算法有CMA算法、RLS-CMA算法，以及改进软法MRLS-CMA算法