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權向量均衡器數據采集長度算法介紹
閱讀：492 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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