Soft-Computing-Ansatz zur Entwicklung eines adaptiven Kanalausgleichs
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Adaptive Channel Equalizer ermöglichen eine effiziente, robuste, zuverlässige und erfolgreiche Kommunikation von Daten oder Nachrichten über unvollkommene Kanäle, was einen der größten Erfolge der Technik darstellt. Der Hauptvorteil des Soft-Computing-Ansatzes für den Entwurf von Kanalentzerrern und für die Systemidentifizierung ist die einfache Implementierung, sowohl in Bezug auf die Kodierung als auch auf die Parameterauswahl. In diesem Buch werden die Beiträge verschiedener wegweisender Veröffentlichungen zu adaptiven Filtern auf der Basis von Hard- und Softcomputing, insbesonder...
Adaptive Channel Equalizer ermöglichen eine effiziente, robuste, zuverlässige und erfolgreiche Kommunikation von Daten oder Nachrichten über unvollkommene Kanäle, was einen der größten Erfolge der Technik darstellt. Der Hauptvorteil des Soft-Computing-Ansatzes für den Entwurf von Kanalentzerrern und für die Systemidentifizierung ist die einfache Implementierung, sowohl in Bezug auf die Kodierung als auch auf die Parameterauswahl. In diesem Buch werden die Beiträge verschiedener wegweisender Veröffentlichungen zu adaptiven Filtern auf der Basis von Hard- und Softcomputing, insbesondere für Kanalentzerrung und Systemidentifikation, vorgestellt. Das Buch enthält einen detaillierten Literaturüberblick über die Verwendung von strukturierten stochastischen Soft-Computing-Algorithmen, die im Vergleich zu klassischen adaptiven Algorithmen in der Lage sind, die Koeffizienten einer Vielzahl von FIR- und nichtlinearen Strukturen schnell und effektiv anzupassen. Allerdings ist kein einzelnerAlgorithmus ausreichend, um alle Arten von Optimierungsproblemen zu lösen. Die Eignung eines bestimmten Algorithmus hängt von der jeweiligen Anwendung ab.
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