Tuning based on clustering and selforganizing maps for fuzzy equalization
Fecha
Autor corporativo
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Compartir
Director
Altmetric
Resumen
Descripción
This paper present two novel algorithms for tuning second order fuzzy equalizers. The algorithms are based on data clustering and selforganizing maps techniques. In addition, this paper presents some experimental results concerning the behavior of both algorithms when the parameters of the channel vary.
Este artículo presenta dos algoritmos de sintonización de ecualizadores difusos para canales de comunicación de orden dos, basados en técnicas de agrupamiento y mapas autoorganizados. También se presenta los resultados de pruebas experimentales realizadas a cada uno de los algoritmos con el fin de caracterizar su comportamiento ante variaciones de los parámetros del canal.
Este artículo presenta dos algoritmos de sintonización de ecualizadores difusos para canales de comunicación de orden dos, basados en técnicas de agrupamiento y mapas autoorganizados. También se presenta los resultados de pruebas experimentales realizadas a cada uno de los algoritmos con el fin de caracterizar su comportamiento ante variaciones de los parámetros del canal.
Palabras clave
data mining, fuzzy equalization, tuning., ecualizadores difusos, extracción de datos, mapas autoorganizados, agrupamiento, ecualizadores difusos, extracción de datos, mapas autoorganizados, agrupamiento.