信道均衡

Simulink 模型展示了自适应滤波器如何适应和校正信道对信号的影响，有助于分析和研究。可查看自适应滤波器权重、符号散点图、滤波器频率响应等范围。通过该模型，您可以看到滤波器如何逐渐根据信道更改权重。

介绍了OFDM信道估计与均衡的仿真程序，涵盖了MMSE、LS、ZF等多种方法，提供了MATLAB代码，为学习者提供参考。

围绕横向滤波结构自适应均衡器展开研究，介绍了几种基本的数字调制方式和无线信道特性，并阐明了码间干扰的原因及常见解决方案。横向滤波器结构的自适应均衡器是一种常用且易实现的方案，在MATLAB平台上通过仿真分析了基于RLS算法和LMS算法的均衡性能，结果表明，该均衡器能有效抑制码间干扰，达到良好的均衡效果。

在MATLAB环境下实现ISI信道的仿真，并设计自适应均衡器以消除信号失真。以下是示例代码： % 参数设置 Fs = 1000; % 采样频率 T = 1/Fs; % 采样时间 L = 1000; % 信号长度 % 生成随机信号 x = randn(1, L); % ISI信道模型 h = [0.5, 0.3, 0.2]; % 衰减系数 y = conv(x, h); % 输出信号 % 添加噪声 y_noisy = y + 0.1 * randn(size(y)); % 自适应均衡器设计 % 使用LMS算法 mu = 0.01; % 步长 N = length(h); % 均衡器长度

这个示例展示了如何在通信信道中使用零迫均衡器。它是函数ZF.m的后续代码，与该函数一同使用。

基于小波变换的神经网络均衡算法在多径衰弱信道下表现挺不错的。文章里先聊了下多径信道有多难搞，一步步对比了传统电话信道和现在复杂信道环境的差别。重点说了神经网络盲均衡的瓶颈，嗯，挺真实的，提了个新思路：先用小波变换做预，再喂给神经网络学。效果咋样？仿真结果告诉你——均方误差、码间干扰、稳态误差全线下降，表现确实不赖。MATLAB 代码部分写得蛮细的，不是那种一大坨你得自己猜的那种，逻辑清晰、结构清楚，适合你拿来直接跑看看效果。如果你也在搞无线通信系统，或者对复杂信道里的均衡算法感兴趣，真可以瞅一眼。

本代码实现 MATLAB 中的直方图均衡化算法，用于图像处理实验。

Matlab开发：瑞利衰落信道仿真。利用Matlab进行瑞利衰落信道的仿真研究。

这是一个简易的matlab实现，演示了如何在没有matlab函数的情况下进行直方图均衡。

信道模型的 MATLAB 代码资源里，iResNet 的实现还是挺不错的。由 Zhengfa Liang 在 CVPR 2018 发表的那篇论文的代码直接拿来用就行，虽然是基于 Caffe 的，但结构清晰，改动范围也不大。如果你习惯用 MATLAB 建模信道效果，这套代码比较适合做特征学习和一致性。 依赖方面呢，需要搭好Ubuntu 16.04 + CUDA 8.0 + CUDNN 5.1的环境，用 Caffe 编译一遍，命令也挺常规：make clean、make all -j 12、make tools，速度还行。 里面的feature constancy策略在立体匹配和视差估计上有点意思