線性均衡器計算輸出信號的值主要基于其濾波器結構和抽頭系數(shù)。以下是線性均衡器計算輸出信號值的基本步驟：

1. 輸入信號采樣：

• 線性均衡器通常對輸入信號進行采樣，這些采樣值代表了信號在不同時間點的幅度。

2. 延遲與加權：

• 采樣后的信號被送入均衡器的各個延遲單元。這些延遲單元用于產(chǎn)生信號的不同延遲版本。

• 每個延遲單元的輸出都與一個相應的抽頭系數(shù)相乘。這些抽頭系數(shù)是線性均衡器的核心，它們決定了如何調整不同延遲版本的信號強度以補償信道的失真。

3. 求和：

• 所有加權后的延遲信號被相加，形成均衡器的輸出信號。這個輸出信號是原始輸入信號經(jīng)過均衡器處理后的結果，旨在更接近原始發(fā)送信號或期望的信號。

1. 數(shù)學表達：

• 如果用數(shù)學表達式來表示，線性均衡器的輸出y(n)可以表示為：

$$y(n)=\sum _{k=0}^{N?1}{w}_k?x(n?k)$$

復制代碼

其中，x(n-k)是輸入信號的第n-k個采樣值，w_k是第k個抽頭系數(shù)，N是均衡器的階數(shù)或抽頭數(shù)量。

5. 抽頭系數(shù)的計算：

• 抽頭系數(shù)通常通過某種算法來計算，這些算法基于信道估計結果和期望的輸出信號。常用的算法包括最小均方誤差（MMSE）算法和迫零（ZF）算法等。

• 最小均方誤差算法旨在最小化均衡器輸出與期望輸出之間的均方誤差。

• 迫零算法則試圖完全消除碼間干擾（ISI），但可能受到噪聲放大的影響。

6. 自適應調整：

• 在自適應均衡器中，抽頭系數(shù)可以根據(jù)接收到的信號動態(tài)調整，以適應信道的變化。這通常通過某種自適應算法來實現(xiàn)，如最小均方（LMS）算法或其變體。

綜上所述，線性均衡器通過對其輸入信號的采樣值進行延遲、加權和求和來計算輸出信號的值。抽頭系數(shù)的選擇和調整是線性均衡器性能的關鍵，它們決定了均衡器如何補償信道的失真以改善信號質量。