不同色散条件下的特征选择方法，稳定性挺不错，适合高维数据挖掘场景。仿真参数配得蛮全，从激光器线宽到频偏、CD 都考虑到了，挺贴近真实系统环境。用的是VPI 仿真数据，CD 跨度从100ps/nm到800ps/nm，偏振+色散的组合场景挺典型，拿来测算法抗干扰能力刚刚好。

用的是CMA 蝶形结构来搞均衡+偏振解复用，FIR 用了21 抽头，步长设成0.003，稳定收敛，响应也快。频偏上走的是四次方频偏估计，组大小M=500，兼顾了实时性和精度，挺实用的配法。

配合的是 V·V 相位估计，组大小N=8，噪声强也不容易抖，比较稳。系统 BER 也给了表格数据，有实测参考，能直接看效果，不用自己先试一遍。哦对，频偏场景还可以看看这篇频偏估计+特征选择的方案，跟这个仿真模型契合度蛮高。

这篇关于特征选择的文章也值得一看，里面有些抗干扰思路和这个仿真环境搭配起来效果还不错。如果你平时做高维数据，尤其偏通信信号方向，这两篇结合起来用，效率能提不少。

建议你试试看自己仿一套 BER 数据，调一下 CD 参数（比如从100ps/nm扫到800ps/nm），观察下不同算法的鲁棒性差异。嗯，记得控制好频偏模拟，不然影响判决准确率。