Mục lục Ứng dụng NEUROFUZZY trong điều khiển nhiệt độ thông qua KIT AT89C52
Trang 1MỤC LỤC
PHẦN 1 HỆ THỐNG THÔNG TIN DI ĐỘNG TOÀN CẦU GSM
CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU HỆ THỐNG THÔNG TIN DI ĐỘNG GSM 12
CHƯƠNG 2 : CẤU TRÚC MẠNG GSM 14
1 Trạm di động 14
2 Hệ thống con trạm gốc 15
3 Hệ thống mạng con 15
CHƯƠNG 3 : LIÊN KẾT VÔ TUYẾN 17
1 Đa truy cập và cấu trúc kênh 17
2 Kênh lưu thông (TCH) 18
3 Kênh điều khiển (CCH) 19
4 Cấu trúc Burst 19
5 Biến đổi âm thoại sang sóng vô tuyến 20
6 Cân bằng đa đường 24
7 Nhảy tần 25
8 Truyền phát gián đoạn 25
9 Thu gián đoạn 25
10 Điều khiển công suất 25
CHƯƠNG 4 : MẠNG GSM 27
1 Quản lý tài nguyên vô tuyến 28
2 Quản lý di động 29
CHƯƠNG 5 : CÔNG NGHỆ GSM 32
1 Chất lượng tiếng nói 32
2 Các dịch vụ Fax và dữ liệu 32
3 Bảo mật 33
4 Liên lạc di động quốc tế 33
CHƯƠNG 6 : CÁC DỊCH VỤ GSM 34
Trang 2PHẦN 2 BỘ CÂN BẰNG
CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU 36
CHƯƠNG 2 : NHIỄU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN 38
1 Fading 40
2 Nhiễu liên ký tự và nhiễu đồng kênh 43
3 Doppler 45
4 Mô hình kênh vô tuyến 49
CHƯƠNG 3 : BỘ CÂN BẰNG 56
1 Tổng quan cân bằng 56 2 Bộ cân bằng thích ứng tổng quát 58 3 Bộ cân bằng trong máy thu 61 4 Bộ cân bằng mù 62 5 Tổng quát các kỹ thuật cân bằng 70 6 Bộ lọc tuyến tính 72 7 Cân bằng phi tuyến 74 8 Các giải thuật bù thích ứng 77 PHẦN 3 MẠNG NEURAL NETWORKS CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN NEURAL NETWORKS 85
1 Giới thiệu chung 85
2 Ý tưởng sinh học 85
3 Mô hình nhân tạo cơ bản 86
4 Sử dụng Neural Networks 87
5 Thu thập dữ liệu cho Neural Networks 88
6 Tiền và hậu xử lý 90
7 Perceptron nhiều lớp 91
8 Các mạng hàm Radial Basis 99
9 Mạng Neural xác suất (PNN) 102
10 Mạng Neural hồi quy tổng quát hóa (GRNN) 104
11 Mạng tuyến tính 105
12 Mạng Kohonen 105
Trang 3CHƯƠNG 2 : MÔ HÌNH MẠNG NEURAL NETWORKS 108
1 Mô hình neuron và cấu trúc mạng 105
2 Cấu trúc dữ liệu 112
3 Kiểu huấn luyện 112
4 Kết luận 113
CHƯƠNG 3 : PERCEPTRON 114
1 Mô hình neuron 114
2 Cấu trúc Perceptron 115
3 Quy luật học tập 116
4 Huấn luyện thích ứng 116
CHƯƠNG 4 : MẠNG TUYẾN TÍNH THÍCH ỨNG 117
1 Mô hình Neuron 117
2 Cấu trúc mạng 118
3 Trung bình bình phương sai số 119
4 Thuật toán LMS 119
5 Lọc thích ứng 120
6 Kết luận 126
CHƯƠNG 5 : BACKPROPAGATION 128
1 Tổng quát 128
2 Huấn luyện nhanh 134
3 So sánh bộ nhớ và tốc độ 138
4 Cải thiện tính tổng quát hóa 139
5 Tiền và hậu xử lý 142
6 Giới hạn 143
7 Tóm tắt 144
CHƯƠNG 6 : MẠNG RADIAL BASIS 146
1 Hàm radial basis 146
2 Mạng hồi quy tổng quát hóa (GRNN) 148
3 Mạng xác suất (PNN) 150
4 Kết luận 151
CHƯƠNG 7 : MẠNG HỒI TIẾP 152
1 Mạng Elman 152
2 Mạng Hopfield 154
3 Kết luận 156
Trang 4CHƯƠNG 8 : MẠNG SELF - ORGANIZING 157
1 Học cạnh tranh 157
2 Bản đồ tự tổ chức 159
PHẦN 4 CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG VÀ KẾT QUẢ CHƯƠNG 1 : THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH 162
CHƯƠNG 2 : KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 166
CHƯƠNG 3 : CHƯƠNG TRÌNH NGUỒN 257
KẾT LUẬN 285
TÀI LIỆU THAM KHẢO 286