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Adaptive Minimum Entropy Equalization Algorithm

机译:自适应最小熵均衡算法

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摘要

We employ minimum entropy deconvolution principle for blind equalization of complex digital signals. In essence, we maximize the output energy, constrain the equalizer output not to exceed certain level and obtain an adaptive solution capable of opening a closed-eye with the recovery of true energy of signal. We provide evidence of good performance in comparison to existing adaptive methods, like CMA and its variants, through simulations.
机译:我们采用最小熵反卷积原理对复杂的数字信号进行盲均衡。从本质上讲,我们使输出能量最大化,将均衡器的输出限制在不超过一定水平,并获得一种自适应解决方案,该解决方案可以睁开双眼,恢复信号的真实能量。与现有的自适应方法(例如CMA及其变体)相比,我们通过仿真提供了良好性能的证据。

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