目標：研究cma各個引數對演算法收斂的影響。
內容：1. batch，2. 訊號的length，3. kernel_size (eq濾波器階數), 4. step_size.
所得結論可以同理移植到mma等類似學習演算法。
下圖是qpsk訊號經過多徑衰落通道（path=4，tau=[0, 0.5, 1, 2]）前後的星座圖
如圖，考察了 batch=2, 10, 50, 100時的情況
因此可以考慮使用更大的batch。
解釋：batch是指每經過batch次前饋（**）才進行一次反饋學習。
實驗控制了其他引數:
如下圖，考察了length=256, 512, 1024, 2048點時的情況
，實際情況可由具體需求來定。
實驗控制了其他引數:
如下圖，考察了kernel size=8, 16, 32, 64的情況。
結論：kernel size 與最終收斂程度成正相關。但收斂速度成反相關。實際情況可由具體需求來定。比如如果使用dnn來做最終的解調判決，並不需要收斂程度達到64階那麼高的kernel。
其他引數：
如圖，考察了step size=0.02, 0.01, 0.001, 0.0001時的情況。
結論：step size 與收斂速度成正相關，但是與最終收斂程度成反相關，如果取值太大，還可能造成不收斂。取值過小導致收斂太慢。
其他引數：
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