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一种matlab-判决反馈均衡器

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采纳 10 次蒙特卡洛仿真绘制结果,假如想获得更平滑结果,可适当调整 nFrame,我将 DFE—LMS 和横向滤波器 LMS均衡做在了一起比较,如有问题,请留言!%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% DFE—LMS 算法 实数基带系统仿真程序% 功能:实数基带系统判决反馈 LMS 均衡算法仿真——〉BER\MSE 指标% 编写:李振兴% E—Mail:lizhenxing@126.com% Tel:% 任何问题以及错误欢迎通过邮箱沟通%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clcclear allclose all hidden%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 初始化参数设置(用户可根据需要修改此处参数)nFrame = 10; % 仿真发送的帧数(可作为蒙特卡洛仿真次数)nPacket = 2500; % 每帧的发送的数据点数stepa = 0.01; % 学习步长stepb = 0。1;dB = 25; % 信噪比e = zeros(1,nPacket); % 瞬时计算误差E = zeros(1,nPacket); % 统计均方误差(为平滑用)h = [0。18,0.3,1,0。18]; %ISI 信道参数h = h/norm(h);nW = 11; % 横向均衡器阶数nB = 2; % 反馈层阶数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意:当帧数 nFrame 不等于 1 的时候不要绘制星座图!% nFrame 根据需要可以适当设置,只要使得 MSE 曲线足够平滑就可以% 均衡器阶数对结果影响较大,这里给出的是经过实验的最佳阶数% 学习步长不宜设置过大%% 算法实现过程LP = nPacket—nW; % 移掉几个数据避开负或零下标X = zeros(nW+1,LP); % 组织均衡器输入矩阵Y = zeros(nB+1,LP);y = zeros(1,nPacket);z = zeros(1,nPacket);% 循环开始(迭代次数=nFrame*nPacket)for kk = 1:nFrame % 此处修改蒙特卡洛次数 W = zeros(nW+1,1); B = zeros(nB+1,1); sX = round(rand(1,nPacket))*2-1; % BPSK 或 2PAM 信号% scatterplot(sX); % nFrame=1 时调试用 rX = filter(h,1,sX); % 通过信道% scatterplot(rX); % nFrame=1 时调试用 vn = randn(1,...

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