This thesis presents the design, implementation, and fabrication of a pattern-guided equalizer in a 65nm CMOS process. By counting the occurrence of 6 out of 16 4-bit patterns in the received data and utilizing their spectral content, the signal is equalized separately at fN and fN/2, where fN is half the bit rate. The design was packaged using a 64 pin Quad Flat No leads (QFN) package. Two different channels were used and the equalizer was able to open the eye for both 13dB and 17dB of attenuation at the Nyquist frequency. The adaptation performance was determined by measuring the vertical and horizontal eye openings for all possible equalizer coefficients. Measured results at 6Gb/s confirm that the adaptation engine opens a closed eye to within 2.6% of optimal vertical opening and 7% of optimal horizontal eye opening while consuming 16.8mW from a 1.2V supply.

This thesis presents the design, implementation, and fabrication of a pattern-guided equalizer in a 65nm CMOS process. By counting the occurrence of 6 out of 16 4-bit patterns in the received data and utilizing their spectral content, the signal is equalized separately at fN and fN/2, where fN is half the bit rate. The design was packaged using a 64 pin Quad Flat No leads (QFN) package. Two different channels were used and the equalizer was able to open the eye for both 13dB and 17dB of attenuation at the Nyquist frequency. The adaptation performance was determined by measuring the vertical and horizontal eye openings for all possible equalizer coefficients. Measured results at 6Gb/s confirm that the adaptation engine opens a closed eye to within 2.6% of optimal vertical opening and 7% of optimal horizontal eye opening while consuming 16.8mW from a 1.2V supply.

The aim of this thesis is a description and implementation of algorithms of the tracked objects in the video feed. This thesis introduces Mean shift and Continuously adaptive mean shift algorithms which represent category based on kernel tracking. For construction of a model is used a threedimensional color histogram whose construction is described in this thesis as well. The achievements of described algorithms are compared in the testing images sequences and evaluated in details.

Tato práce je psaná v angličtině a je zaměřená na problematiku ekvalizace v digitálních komunikačních systémech. Teoretická část zahrnuje stručné pozorování různých způsobů návrhu ekvalizérů. Praktická část se zabývá implementací nejčastěji používaných ekvalizérů a s jejich adaptačními algoritmy. Cílem praktické části je porovnat jejich charakteristiky a odhalit činitele, které ovlivňují kvalitu ekvalizace. V rámci problematiky ekvalizace jsou prozkoumány tři typy ekvalizérů. Lineární ekvalizér, ekvalizér se zpětnou vazbou a ML (Maximum likelihood) ekvalizér. Každý ekvalizér byl testován na modelu, který simuloval reálnou přenosovou soustavu s komplexním zkreslením, která je složena z útlumu, mezisymbolové interference a aditivního šumu. Na základě implenentace byli určeny charakteristiky ekvalizérů a stanoveno že optimální výkon má ML ekvalizér. Adaptační algoritmy hrají významnou roli ve výkonnosti všech zmíněných ekvalizérů. V práci je nastudována skupina stochastických algoritmů jako algoritmus nejmenších čtverců(LMS), Normalizovaný LMS, Variable step-size LMS a algoritmus RLS jako zástupce deterministického přístupu. Bylo zjištěno, že RLS konverguje mnohem rychleji, než algoritmy založené na LMS. Byly nastudovány činitele, které ovlivnili výkon popisovaných algoritmů. Jedním z důležitých činitelů, který ovlivňuje rychlost konvergence a stabilitu algoritmů LMS je parametr velikosti kroku. Dalším velmi důležitým faktorem je výběr trénovací sekvence. Bylo zjištěno, že velkou nevýhodou algoritmů založených na LMS v porovnání s RLS algoritmy je, že kvalita ekvalizace je velmi závislá na spektrální výkonové hustotě a a trénovací sekvenci.