※ 引述《ninzaburo (寂寞讓人失去理智)》之銘言： : 目前在研究使用線性/非線性等化器來做通道的等化補償(解決多重路徑所造成的通道失真) : 不過目前卡在不知道tap數量要設多少比較好？ : 想請教一下各位先進要如何決定濾波器的tap數比較適當呢？ : 如果有相關的文獻或網站 希望能不吝提供 <(_"_)> 不好意思 因為沒有人回文, 我發表一下我的看法好了 一般來說, 等化器的tap數決定 其實是一種成本/效能的tradeoff, 決定因素有: 1. 通道模型: 通常多重路徑效應會被model成一個FIR濾波器形式 若是要消除此效應, 可以把等化器training成該FIR倒數的IIR濾波器的Impluse response 若是該impluse response收斂很快, 那你根本也不需要多少tap, 等化效果就飽和了 若是通道環境很爛, 那我曾看過一個通道環境下用100多個tap的等化器也還不夠 2. 系統需求: 若是系統要求的BER沒有到很低, 那你也不用付出太大的成本阿 也就不用使用太多tap數了 不過我想原波應該是想知道用多少tap數可以得到飽和的等化效果 若是FIR通道模型固定 那你可以分析反通道的IIR形式, 其impulse response 假如impluse response在15個tap後值就很小(代表收斂可忽略) 那你大概也就用15個tap 若是通道模型是有隨機參數 那你可以跑個tap number/ performance分析 根據不同的tap number, 先用個LMS演算法, 設定好ideal desire signal delay number 進行等化器training, 看等化器收斂後的square error 你就可以看到在等化器係數收斂後, 通常用50個tap的效果會比10個好 那你就可以增加tap數, 看哪時候等化效果飽和, 你就知道哪種tap數可以處理此通道 當然這是在slow fading的情況下啦, fast fading還有要重新收斂的問題 若是原波對adaptive signal processing還不熟 可以先看看Hakin的書 那你就會大概有個瞭解了 但我相信那是很辛苦的事情, 加油 若其他版友有其他意見也歡迎提出 我隨便講講若有不詳盡的地方也希望大家提出己見 謝謝!!! --

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