自适应均衡属于自适应信号处理的应用范畴，各种各样的自适应均衡算法如迫零（ZF）算法、均方（LMS）算法、递归二乘（RLS）算法、变换域均衡算法、Bussgang 算法、高阶或循环统计量算法、基于非线性滤波器或神经网络的均衡算法等应运而生。均衡器通常工作在接收机的基带或中频信号部分，基带信号的复包络含有信道带宽信号的全部信息，所以，均衡器通常在基带信号完成估计信道冲激响应和解调输出信号中实现自适应算法等，本文选择了两种典型的自适应算法：以LMS自适应均衡器和RLS自适应均衡器为基础，用MATLAB 仿真软件对LMS和RLS两种算法进行仿真，比较并分析了两种算法的性能。 　　1 自适应均衡器

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很多高校图书馆没有此书。此书的价值在于参考文献中引用了很多IEEE（上世纪八九十年代）中的文章，相当于一本综述。 12.1节中的某些说法窃以为是以讹传讹。实践出真知，忌人云亦云。

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原来有一个表中的主键是int自增长类型， 因为业务变化需要把int改成char类型的主键。同时因为原来的表中已经存在了数据，不能删除表重建，只能修改表结构。 首先去掉自增长属性： alter table table_name  change indexid indexid int; 然后去掉主键： ALTER TABLE table_name   DROP   primary key; 修改表结构为char类型： alter table table_name change indexid indexid char(18); 最后重新添加主键： alter table table_name ad

自适应滤波LMS算法MATLAB实现，需要的人可以看看！

压缩感知(CS)是一种新的信号采样、处理和恢复理论,能够显著地降低高频窄带信号的采样频率。针对稀疏度未知信号的重建,提出了步长自适应前向后向追踪(AFBP)算法。不同于固定步长前向后向追踪(FBP)算法,AFBP的步长可变。它利用一种自适应阈值的方法选取前向步长,然后对候选支撑集进行正则化处理以保证其可靠性,接着用自适应阈值与变步长双向控制的方法选取后向步长以减少重建时间。AFBP能够自适应后向删除估计支撑集中部分错误索引以提高信号准确重建概率。在稀疏信号非零值服从常见分布条件下,用AFBP、FBP等算法进行重建的结果表明,AFBP的准确重建概率、重建精度与FBP相当,重建时间明显少于FBP,能够更高效地重建稀疏度未知信号。

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