【摘 要】
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为克服传统盲均衡算法收敛速度慢、均方误差大、易陷入局部极小值等缺点,在正交小波变换盲均衡算法（WT-CMA）的基础上,提出一种基于改进混合遗传的正交小波盲均衡算法（MHGA-WT-CM
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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全国优秀博士学位论文作者专项资金资助项目（200753）, 安徽省高等学校自然科学基金项目（KJ2010A096）, 江苏省自然科学基金项目（BK2009410）, 江苏省高等学校自然科学基金项目（08KJB510010）, 江苏省“六大人才高峰”培养对象资助项目（2008026）
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为克服传统盲均衡算法收敛速度慢、均方误差大、易陷入局部极小值等缺点,在正交小波变换盲均衡算法（WT-CMA）的基础上,提出一种基于改进混合遗传的正交小波盲均衡算法（MHGA-WT-CMA）。该算法采用基于改进的编码方式、种群初始化、选择算子及交叉算子的遗传算法,以均衡器权系数为初始种群,将正交小波盲均衡算法嵌入遗传算法的父代与子代之间,对父代种群进行局部搜索,将得到的精英个体直接复制到子代中。再将其余个体进行二进制编码、轮盘赌选择、POX交叉以及非均匀变异等遗传算法操作,经过解码成实数进入子代中,进行下一
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