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多小波模糊神经网络盲均衡算法的综述报告
小波模糊神经网络（WaveletFuzzyNeuralNetwork,WFNN）是一种基于小波变换和模糊神经网络的混合模型。在数字通信中，信道的失真和噪声会对接收信号造成严重的影响。盲均衡（BlindEqualization）是一种常用的恢复失真和降低噪声的信号恢复技术。在盲均衡中，使用自适应算法通过接收到的信号来恢复原始信号，而无需已知信道信息。本文将介绍在盲均衡中应用小波模糊神经网络的研究现状和进展。
WFNN模型是由模糊神经网络和小波变换两部分组成的。在模糊神经网络中，输入信号被送入模糊层，该层根据指定的隶属函数对输入信号进行模糊化处理。然后，经过模糊层的输出将送入神经网络层进行学习和分类。小波变换是一种频域转换技术，用于将信号从时域转换到小波域。小波变换的主要目的是分析频域信号，在频域中查找信号的特征和求解问题，之后再将其转换回时域。
应用小波模糊神经网络于盲均衡时，主要结合以下三个步骤：
1.在接收信号上进行小波变换，以将信号从时域转换到小波域。
2.根据隶属函数将信号从小波域模糊化。
3.运用学习算法在神经网络层中，对经过模糊化的信号进行学习。
与传统的盲均衡算法相比，小波模糊神经网络盲均衡算法具有以下优点：
1.收敛速度快：小波模糊神经网络可以利用神经网络的强大学习能力，快速收敛。
2.提高了结果的准确性：该算法利用了小波变换的频域特征提取技术和模糊神经网络的分类能力，可以提高结果的准确性。
3.不需要已知信道信息：该算法不需要事先获得信道信息，使得其在现实应用中更具有实用性和适用性。
针对小波模糊神经网络盲均衡算法的研究中，仍存在以下几个问题：
1.神经网络的结构选择：需要设计合适的神经网络结构，以使得算法的效率和准确性得到最佳的发挥。
2.隶属函数选取：隶属函数的选择对模糊操作的结果有着很大的影响，因此需要选择合适的隶属函数。
3.算法的鲁棒性：算法对于噪声和信号干扰的鲁棒性还有提高的空间。
综上所述，小波模糊神经网络盲均衡算法具有广泛的应用前景，在数字通信和信号处理领域具有重要的意义。随着该算法研究的深入和改进，其在实际应用中的效果和性能将会得到更加完善的提升。