资 源 简 介
此演示展示了误码性能的线性、 判决反馈 （DFE） 和最大似然序列估计 （MLSE） 均衡器在深为空的静态信道中操作时。有了完善的渠道知识，然后用虽然简单，但也有不完美的信道估计算法，首先调用 MLSE 均衡器。通过蒙特 Carlo 仿真确定误码率结果。演示了如何使用这些均衡器无缝地跨多个块的数据，在那里数据块之间必须保持均衡状态。演示绘制误码率结果动态，每个 Eb/No 值。在仿真运行在一个特定的 Eb/No 值时，标绘的误码率点将更改其位置上表明许多错误的集合如何降低误码率估计的方差的阴谋。此外演示了每个均衡器类突发误码性能。它通过显示改进的灰度直方图的连续错误之间的时间间隔。如果无误的时间间隔的高百分比是小于大约五位，然后错误的性能可说是突发性。
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