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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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      適應決定饋等化器의 收斂速度 改善 = The Improvement of Convergence Speed in Adaptive Decision Feedback Equalizer

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      For high speed data transmission on the telephone line, it is necessary to have a rapid convergence of equalizer parameters to the appropriate steady state values.
      In order to improve the convergence speed of an ADFE for 8-level data, the influence of step size variation in training mode was investigated by computer simulation. About 20% improvement of convergence speed was accomplished by step-wise reduction of the step size parameter in training mode and efficient fixed step size in decision directed mode.
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      For high speed data transmission on the telephone line, it is necessary to have a rapid convergence of equalizer parameters to the appropriate steady state values. In order to improve the convergence speed of an ADFE for 8-level data, the influence o...

      For high speed data transmission on the telephone line, it is necessary to have a rapid convergence of equalizer parameters to the appropriate steady state values.
      In order to improve the convergence speed of an ADFE for 8-level data, the influence of step size variation in training mode was investigated by computer simulation. About 20% improvement of convergence speed was accomplished by step-wise reduction of the step size parameter in training mode and efficient fixed step size in decision directed mode.

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