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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明涉及基于SVM训练的权重系数迁移的改进Volterra滤波器的均衡方法，包括：S1、经过光纤传输的光信号经过解调后，从接收端的接收信号中提取训练序列；S2、根据Volterra滤波器的结构为训练序列构建特征向量，并构建训练集；S3、将训练集输入SVM训练器，通过计算得到最优超平面；S4、提取最优超平面的法向量作为权重系数，并将其迁移至Volterra滤波器中作为抽头系数；S5、将待测信号序列输入S4的Volterra滤波器，并对Volterra滤波器的输出进行判决以实现信道均衡。本发明将最优超平面的法向量迁移至Volterra滤波器，无需自适应算法更新滤波器的抽头系数，降低计算复杂度。
主权项：1.基于SVM训练的权重系数迁移的改进Volterra滤波器的均衡方法，应用于高速光纤传输系统，其特征在于，所述均衡方法包括以下步骤：S1、经过光纤传输的光信号经过解调后，从接收端的接收信号中提取训练序列；S2、根据Volterra滤波器的结构为训练序列构建特征向量，并构建训练集；Volterra滤波器为三阶Volterra滤波器，包括前向滤波器和反馈滤波器；特征向量的构建，包括：训练序列中每个原始信号数据、经过抽头延时器处理的信号数据以及接收的信号数据作为特征构建特征向量；训练集的构建，包括：根据原始信号数据对应设置标签，将其构建的特征向量及其对应的标签构建训练集；S3、将训练集输入SVM训练器，通过计算得到最优超平面；S4、提取最优超平面的法向量作为权重系数，并将其迁移至Volterra滤波器中作为抽头系数；S5、将待测信号序列输入步骤S4得到的Volterra滤波器，并对Volterra滤波器的输出进行判决，从而实现信道均衡。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于SVM训练的权重系数迁移的改进Volterra滤波器的均衡方法
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