基于非均匀子带分解的宽带线性盲均衡器

本文提出了一种基于非均匀子带分解的宽带线性盲均衡器,其主要的特点是采用基于信号功率谱幅度分割的方法实现非均匀子带分解,优化了非均匀子带滤波器的系数选择,从而提高了宽带线性盲均衡算法的收敛速度.另外,本文对非均匀子带均衡器系数更新策略进行了讨论,给出了在算法收敛速度和运算复杂度之间进行折中的一个有效方法.理论分析和仿真实验结果验证了本文提出宽带线性盲均衡器的有效性.

基于信号功率谱密度分布的动态非均匀子带分解方法

针对频谱变化范围较大的宽带信号的子带分解问题,为了动态地调整子带的宽带与数量,合理地控制子带信号的自相关矩阵特征值扩散度,提高子带信号处理的性能和效率,在基于离散傅里叶变换(DFT)子带分解方法的基础上,提出了一种基于信号功率谱密度(PSD)的动态非均匀子带分解的新方法。对于给定序列,通过功率谱估计,确定子带数目和子带幅度范围,通过子带调制实现不同子带向零频处搬移,实现信号的分解。利用Matlab对子带信号特征值扩散度和信号重建性能进行了仿真。实验结果表明,与均匀子带分解相比,提出的方法直接利用PSD的分布信息实现非均匀子带分解,有效地控制了子带信号特征值扩散度在合理范围内的分布,并具有较好的重构性能。