信號在信道進行傳輸時,經常會出現串擾,采用基于最大似然序列估計(MLSE)的電子色散均衡器的方法,克服光纖通信中的由各種色散引起的碼間干擾。 研究基于最大似然序列估計(MLSE)的均衡器,采用維特比算法實現,用matlab仿真出采用MLSE后的性能指標(眼圖和誤碼率)的提升。
標簽: 信號 傳輸 信道
上傳時間: 2013-12-26
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上傳時間: 2013-12-31
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附件中的m代碼包括了一系列的擬合函數,這些函數通常的輸入是概率分布的樣本。還有最大似然估計仿真器、最小平方仿真器、混合高斯分布估計的EM算法、
標簽: 附件 代碼 函數
上傳時間: 2016-07-31
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Matlab程序,用于比較線性均衡器、判決反饋均衡器(DFE)、盲最大似然序列估計均衡器(MLSE)等誤碼率性能。
標簽: Matlab 程序
上傳時間: 2013-11-27
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實現(4,1,6)卷積碼的維特比譯碼源程序,采用了最大似然算法
標簽:
上傳時間: 2014-01-11
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word文檔對球形譯碼的理論原理和仿真結果進行了分析 1.sphereandML是主程序,性能接近最大似然ML檢測,調用了spheredecode和spheredecodeinf兩個子程序; 2.main_spheretoML是主程序,性能達到最大似然NL檢測,調用了spheredecodetoML和spheredecodeinftoML兩個子程序。
標簽: sphereandML word 文檔 仿真
上傳時間: 2017-03-10
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本程序是無線定位中的chan算法,主要是用兩次最大似然估計得出的估計值。
標簽: chan 程序 無線定位 算法
上傳時間: 2014-01-27
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加入載波相位偏差,用最大似然估計和錯誤估計估計相位誤差,并進行比較。
標簽: 載波 相位
上傳時間: 2014-11-27
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信號空間分集ssd的誤碼率分析,m語言實現,最大似然譯碼。
標簽: ssd 信號 分集 分
上傳時間: 2013-12-05
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語音識別中的說話人自適應研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學差異基礎上,研究兩種基于模型 的自適應算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗概率(MAp)。 實驗結果表明,不論采用哪種自適應都能使識別率有一定的提升。兩 種算法之間的差異性在于MAP具有良好的漸進性,但收斂性較差, 而MLLR在很大程度上改善了收斂特性,但其漸進特性卻不如MAP。 文章討論了在側汰P自適應中,初始模型參數的先驗知識對自適 應效果的影響,以及在MLLR中,回歸類對自適應效果的影響。文 章還進一步研究了采用兩種算法的累加自適應效果,從結果看MAP 和MLLR結合的方法比單獨使用M[AP和MLLR的效果要好。文章 還對包括基于特征層的歸一化算法和用于基于聲學模型的MLLR算 法等效性進行討論,并給出了統一的算法框架。
標簽: MLLR MAP nh 語音識別
上傳時間: 2014-01-09
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