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權向量均衡器數據采集長度算法介紹

閱讀:533        發布時間:2019-5-30

權向量均衡器數據采集長度算法介紹:

   自適應參數的確定為了用FPGA實現LMS算法,先在MATLAB平臺上對LMS算法進行仿真,以確定影響算法性能的相關參數具體值。(1)迭代步長:用于控制收斂速度和穩態誤差。值大,收斂快,但收斂后的穩態誤差大;值小,收斂慢,但收斂后的穩態誤差小。因此,需要確定合適的值。(2)權向量長度N:增加長度,LMS算法收斂性能會得到提高,但增大了計算量且硬件實現難度越大;減小長度,收斂變慢,甚至算法無法收斂。因此,需要確定合適的權長。

  為了確定合適的和在權向量長度的情況下,用脈沖幅號進行仿真,可得階FIR橫向濾波器輸出結果。顯然,PAM信號清晰分開,因此所得參數可作為FPGA實現的依據。均衡器數據采集長度算法的實現,定點運算數制在FPGA內部,數據用符號數表示。規定zui高位作為符號位,用“0”表示正數,“1”表示負數,且所有數據都采用補碼形式表示。

  這里,在FPGA內部設計乘法器時,使用12位硬件有符號數乘法器,采用*的定點運算方法進行運算.具體步驟如下:(1)根據MATLAB仿真實驗所確定的輸入數據、濾波系數等變量的數值范圍及用信號進行多次仿真的實驗結果,得到各變量的數值范圍變量名稱(2)根據MATLAB仿真實驗得到的各變量數值的動態范圍,來確定各變量小數點的定標。具體方法是:對于輸入信號xk,其數值范圍在(-2,2)之間,那么滿量程時用兩位表示即可,所以把小數點定標在第9位,這樣就可以在滿足動態范圍的前提下提供的精度。

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