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基于支持向量机与正交小波变换的盲均衡算法的中期报告
一、研究背景和意义
在通信系统中，信号传输过程中会遭受各种噪声、失真等影响，这些都会导致接收信号的质量下降，从而影响通信质量和传输效率。因此，信号处理中一个重要的问题就是如何恢复出原始信号，即信号盲均衡问题。盲均衡算法的研究不仅可以帮助改善通信系统的性能，而且在语音识别、图像处理等领域也有着广泛的应用。
目前，已经有很多关于盲均衡算法的研究，其中支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种比较常用的方法之一。SVM是一种二分类模型，其基本思想是通过寻找一个最优的超平面，将数据集分成不同的两个类别。然而，在盲均衡过程中，信号的统计特性通常是未知的，并且由于信号在信道中受到了复杂的干扰和失真，所以它们通常是非线性的。这些问题导致了传统的SVM方法不适用于信号盲均衡问题。
因此，本研究旨在探究一种基于支持向量机和正交小波变换（OrthogonalWaveletTransform，OWT）的盲均衡算法，该算法可以克服传统SVM方法的不足，提高盲均衡的性能。
二、研究内容和方法
本研究提出了一种基于SVM和OWT的盲均衡算法。首先，采用正交小波变换将接收信号转化为小波域信号，利用小波变换的特性将信号的频域信息和时域信息分离开来，从而便于分析和处理。然后，把小波域信号分为低频信号和高频信号两部分，利用支持向量机对低频信号进行建模和预测，根据预测结果恢复出原始信号。
具体来说，本研究的方法包括以下几个步骤：
1.将接收信号通过正交小波变换，将其转变为小波域信号。
2.将小波域信号分为低频信号和高频信号两部分。
3.对低频信号进行支持向量机模型的建模和预测。
4.使用预测结果对原始信号进行恢复。
本研究中的支持向量机模型采用了径向基函数（RadialBasisFunction，RBF）作为核函数，来建立信号的模型。RBF是一种常用的非线性函数，其具有很好的逼近能力和泛化能力，可以较好地解决信号非线性问题。
三、预期结果和结论
本研究采用MATLAB进行仿真实验，对所提出的盲均衡算法进行测试和评估。实验结果表明，该算法对于不同的信道失真情况和噪声干扰情况，均能够实现有效的盲均衡，恢复出原始信号，且在复杂信道环境下具有较高的鲁棒性和稳定性。与传统SVM方法相比，本研究的方法在噪声和失真严重的情况下，具有更好的性能表现。
综上所述，本研究提出了一种基于支持向量机和正交小波变换的盲均衡算法，旨在提高信号盲均衡的性能。本算法可以有效地解决信号复杂性和非线性问题，实现较好的盲均衡效果，可在通信系统等领域中得到广泛应用。