線性均衡器計(jì)算輸出信號(hào)的值主要基于其濾波器結(jié)構(gòu)和抽頭系數(shù)。以下是線性均衡器計(jì)算輸出信號(hào)值的基本步驟：

1. 輸入信號(hào)采樣：

• 線性均衡器通常對輸入信號(hào)進(jìn)行采樣，這些采樣值代表了信號(hào)在不同時(shí)間點(diǎn)的幅度。

2. 延遲與加權(quán)：

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

• 每個(gè)延遲單元的輸出都與一個(gè)相應(yīng)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(diào)整不同延遲版本的信號(hào)強(qiáng)度以補(bǔ)償信道的失真。

3. 求和：

• 所有加權(quán)后的延遲信號(hào)被相加，形成均衡器的輸出信號(hào)。這個(gè)輸出信號(hào)是原始輸入信號(hào)經(jīng)過均衡器處理后的結(jié)果，旨在更接近原始發(fā)送信號(hào)或期望的信號(hào)。

1. 數(shù)學(xué)表達(dá)：

• 如果用數(shù)學(xué)表達(dá)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(fù)制代碼

其中，x(n-k)是輸入信號(hào)的第n-k個(gè)采樣值，w_k是第k個(gè)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(jì)算：

• 抽頭系數(shù)通常通過某種算法來計(jì)算，這些算法基于信道估計(jì)結(jié)果和期望的輸出信號(hào)。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(yīng)調(diào)整：

• 在自適應(yīng)均衡器中，抽頭系數(shù)可以根據(jù)接收到的信號(hào)動(dòng)態(tài)調(diào)整，以適應(yīng)信道的變化。這通常通過某種自適應(yīng)算法來實(shí)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(hào)的采樣值進(jìn)行延遲、加權(quán)和求和來計(jì)算輸出信號(hào)的值。抽頭系數(shù)的選擇和調(diào)整是線性均衡器性能的關(guān)鍵，它們決定了均衡器如何補(bǔ)償信道的失真以改善信號(hào)質(zhì)量。