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juanlehehe金虫 (著名写手)
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迫零均衡和最小均方误差MATLAB算法，怎么理解 已有1人参与
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% zero forcing equalization hM = toeplitz([ht([2:end]) zeros(1,2*K+1-L+1)], [ ht([2:-1:1]) zeros(1,2*K+1-L+1) ]); d = zeros(1,2*K+1); d(K+1) = 1; c_zf = [inv(hM)*d.'].'; yFilt_zf = conv(y,c_zf); yFilt_zf = yFilt_zf(K+2:end); yFilt_zf = conv(yFilt_zf,ones(1,1)); % convolution ySamp_zf = yFilt_zf(1:1:N); % sampling at time T % mmse equalization hAutoCorr = conv(ht,fliplr(ht)); hM = toeplitz([hAutoCorr([3:end]) zeros(1,2*K+1-L)], [ hAutoCorr([3:end]) zeros(1,2*K+1-L) ]); hM = hM + 1/2*10^(-Eb_N0_dB(ii)/10)*eye(2*K+1); d = zeros(1,2*K+1); d([-1:1]+K+1) = fliplr(ht); c_mmse = [inv(hM)*d.'].'; yFilt_mmse = conv(y,c_mmse); yFilt_mmse = yFilt_mmse(K+2:end); yFilt_mmse = conv(yFilt_mmse,ones(1,1)); % convolution ySamp_mmse = yFilt_mmse(1:1:N); % sampling at time T 下图中的最小均方误差怎么推导？？  mimetex.gif |
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juanlehehe
金虫 (著名写手)
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