Recursive least-squares backpropagation algorithm for stop-and-go decision-directed blind equalization

Stop-and-go decision-directed (S&G-DD) equalization is the most primitive blind equalization (BE) method for the cancelling of intersymbol-interference in data communication systems. Recently, this scheme has been applied to complex-valued multilayer feedforward neural network, giving robust res...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on neural networks Ročník 13; číslo 6; s. 1472 - 1481
Hlavní autoři:	Abrar, S., Zerguine, A., Bettayeb, M.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States IEEE 01.11.2002
Témata:	Algorithms Backpropagation algorithms Blind equalizers Blinds Computer simulation Convergence Data communication Decision feedback equalizers Equalization Feedforward neural networks Least squares method Least squares methods Multi-layer neural network Neural networks Recursive Robustness
ISSN:	1045-9227
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!