线性均衡器计算输出信号的值主要基于其滤波器结构和抽头系数。以下是线性均衡器计算输出信号值的基本步骤：

1. 输入信号采样：

• 线性均衡器通常对输入信号进行采样，这些采样值代表了信号在不同时间点的幅度。

2. 延迟与加权：

• 采样后的信号被送入均衡器的各个延迟单元。这些延迟单元用于产生信号的不同延迟版本。

• 每个延迟单元的输出都与一个相应的抽头系数相乘。这些抽头系数是线性均衡器的核心，它们决定了如何调整不同延迟版本的信号强度以补偿信道的失真。

3. 求和：

• 所有加权后的延迟信号被相加，形成均衡器的输出信号。这个输出信号是原始输入信号经过均衡器处理后的结果，旨在更接近原始发送信号或期望的信号。

1. 数学表达：

• 如果用数学表达式来表示，线性均衡器的输出y(n)可以表示为：

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

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其中，x(n-k)是输入信号的第n-k个采样值，w_k是第k个抽头系数，N是均衡器的阶数或抽头数量。

5. 抽头系数的计算：

• 抽头系数通常通过某种算法来计算，这些算法基于信道估计结果和期望的输出信号。常用的算法包括最小均方误差（MMSE）算法和迫零（ZF）算法等。

• 最小均方误差算法旨在最小化均衡器输出与期望输出之间的均方误差。

• 迫零算法则试图完全消除码间干扰（ISI），但可能受到噪声放大的影响。

6. 自适应调整：

• 在自适应均衡器中，抽头系数可以根据接收到的信号动态调整，以适应信道的变化。这通常通过某种自适应算法来实现，如最小均方（LMS）算法或其变体。

综上所述，线性均衡器通过对其输入信号的采样值进行延迟、加权和求和来计算输出信号的值。抽头系数的选择和调整是线性均衡器性能的关键，它们决定了均衡器如何补偿信道的失真以改善信号质量。