【摘 要】
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提出了一种改进的基于递归神经网络的盲均衡算法，它利用信号的高阶统计特性构造了代价函数，用共轭梯度算法对递归神经网络进行训练，且利用线性搜索法对参数进行动态选取，模拟结果
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提出了一种改进的基于递归神经网络的盲均衡算法，它利用信号的高阶统计特性构造了代价函数，用共轭梯度算法对递归神经网络进行训练，且利用线性搜索法对参数进行动态选取，模拟结果显示该算法能很好的用于各种信道及信号的均衡．
An improved blind equalization algorithm based on recurrent neural network is proposed, which constructs a cost function by using the high-order statistical properties of the signal. The conjugate gradient algorithm is used to train the recurrent neural network, and the parameters are dynamically selected by the linear search method The simulation results show that this algorithm can be well used for the balance of various channels and signals.
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