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※ 引述《ryeko (DT)》之銘言: : 算是延續之前的問題 : 但我現在就改成在Freq. domain做1-tap EQ : 經通道之後有多出幾點的問題 就去掉到後h點(h+1:channel length) : 現在我把我的FEQ作法po出來 : 大家幫我看看這樣作哪裡可能有問題 : 先謝謝了!麻煩各位!!.... : ======================================================== : 我再作remove cp與fft之後 才作LMS algorithm 在OFDM系統中,每個子載波上所帶的通道響應被看待成是各自獨立的 因此以1-tap FEQ來看的話,並不是像LMS這種演算法來training等化器 不過倒是看過以LMS對每個子載波通道響應做時間上tracking的論文 : 然後LMS的weight長度訂成跟fft點數一樣 64 : weight再跟fft後的data相乘... : 因為weight只有64個 而data symbols有2048個 : 所以我是把2048點分段1~64, 65~128,...,1985~2048 : 這樣每段都是長64 所以就剛好分別能跟weight作相乘 : ((( 問題: 能像上述那樣做嗎 那樣是one tap FEQ嗎? ))) : 順便付一下 LMS 寫法: x[n] = ifft( X[k] ) , where n=0,1,2,...,N-1 y_cp[n] = conv( x_cp[n] , h[n] ) + w[n] , where w[n]:white gaussian noise 丟掉CP做FFT後 Y[k] = fft( y[n] ) , where k=0,1,2,...,N-1 假設CP長度大於通道長度且完美同步情況下 Y[k] = X[k]*H[k] + W[k] where H[k] = fft( h[n] ) , W[k] = fft( w[k] ) 則可以分別針對每個子載波得到通道估測 ^ H[k] = Y[k] / X[k] , X[k]則是頻域上你已知的training symbol 最後對各個子載波做通道等化(1-tap FEQ) ^ ^ X[k] = Y[k] / H[k] 之前剛好整理過的資料,希望對你有幫助,有錯麻煩指正  ̄▽ ̄||| --



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◆ From: 140.115.152.43
1F:推 lovewa:強者我同學終於發聲了,我就說他是強者吧~推他一把! 05/25 21:24
2F:→ renj:好說好說,怎麼都比不過你阿 05/25 21:44
3F:推 ryeko:推!謝謝你抽空解釋! 05/25 22:04







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