【基于动态参数调整的小波神经网络盲均衡算法】
在无线通信和数字信号处理领域，盲均衡算法是一种重要的技术，用于纠正传输过程中由于信道影响导致的信号失真。小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）因其良好的非线性表达能力和自适应能力，在盲均衡领域得到了广泛应用。本文主要探讨了一种基于动态参数调整的小波神经网络盲均衡算法，旨在提高收敛速度和精度。
传统的盲均衡算法通常采用固定步长的迭代方法，但这种方法可能会遇到收敛速度和精度之间的矛盾。赵慧青和万智萍提出的新算法则引入了动态参数调整机制，特别是对迭代步长因子进行了优化。他们观察到均衡器输出信号的大小与输出信号功率及收敛特性之间存在密切关系，并据此设计了一个新的迭代步长调整策略。
具体来说，当均衡器输出信号较大时，算法会适当减小迭代步长以减缓收敛速度，防止过拟合和振荡；相反，当输出信号较小时，增大迭代步长可以加速收敛过程。这种动态调整机制使得算法能够自适应地平衡收敛速度和精度，解决了传统算法中的固有问题。
为了进一步优化算法性能，作者进行了多组对比实验，对可调参数进行筛选和优化。这些参数可能包括小波基的选择、网络结构、学习率等。实验结果证实，经过参数优化后的动态调整算法在多次迭代后表现出更快的收敛速度和更高的收敛精度，与预期结果基本一致。
此外，文章还提供了详细的英文引用格式，以便其他研究人员参考和引用这项工作。论文发表在《计算机工程》2016年第42卷第6期上，对于从事神经网络、深度学习、机器学习以及数据建模的研究人员来说，这是一个有价值的技术贡献，因为它为解决通信系统中的信号均衡问题提供了新的思路和方法。
基于动态参数调整的小波神经网络盲均衡算法是一种创新性的技术，它通过动态调整迭代步长，有效地解决了传统算法的局限性，提高了盲均衡的性能。这对于提升无线通信系统的质量和效率具有重要意义。
