均衡技术
电池均衡技术
电池均衡技术一、为什么要电池均衡1.1概况锂离子电池组内单体电池不一致性是指电池组内各串并联单体之间的性能差异现象。
电池组中单体电池在制造和使用过程中必然存在电压、容量、内阻等不一致，并且是一个不断累积的过程，时间越长单体电池之间产生的差异越大；并且锂离子电池组还会受到使用环境的影响，在使用过程中单体电池的不一致性会被逐渐放大，从而导致某些单体电池性能加速衰减。
1.2原因分析（1）电池内部构造和材质上的不一致性。
在电池的制造过程中，电池容易被制造技术所影响，导致电池的组成材料分布不均匀，例如活性物质的性能、厚度和微孔率等在一定程度上会有差异。
即使同一工厂生产的同一批次的同种型号的电池，其实际的容量和内阻都可能存在差异性。
出厂后的电池在放置时，会受到存储环境和自放电现象的影响，使得单体电池的差异程度越来越大。
（2）多个电池串并联使用时的不一致性。
锂离子电池作为电池储能核心部件，为了使系统达到一定要求的电压、功率和能量等级，一般不会单个使用，而是通过串并联来提高电压和容量。
在对电池进行充放电操作时，由于各单体电池本身已有差异性，故各单体电池的充放电速率是不一样的，电池组必然会产生过充电和过放电现象，从而加剧各单体电池的不一致性。
1.3造成危害锂离子电池组内各单体电池的不一致性会导致很多问题。
例如容量损失：各单体电池组成电池组的容量符合“短板理论”，最差的单体电池的容量决定整个电池组的性能；寿命损失：对于容量较小的单体电池，每次都是满充满放，这种对电池的过度使用会缩短单体电池寿命；内阻增大：对于拥有不同内阻的各单体电池，流过相同的电流，会使得内阻大的电池发热量相对比较多。
而电池温度过高，会造成劣化速度加快，即内阻又会进一步升高。
1.4解决办法a）严格控制电池的生产过程控制好各种原材料的一致性，制定各种原材料的标准，严格按照标准对原材料进行检验、储存。
提高生产技术水平，对制造过程使用严格的统计控制方式，确保每个技术规范都在规定的公差内，确保过程能力指数符合常规生产参数的分布规律。
动力电池并联均衡技术
动力电池并联均衡技术动力电池并联均衡技术动力电池并联均衡技术是一种旨在提高电动汽车电池组性能的关键技术。
在电动汽车中，电池组由多个电池单体组成，而电池单体之间存在电化学特性的差异，这会导致电池组内部的电荷和放电不平衡，进而影响整个电池组的性能和寿命。
因此，采用并联均衡技术可以解决这个问题。
首先，要了解电池并联均衡技术的原理。
在电池组中，通过将多个电池单体连接在一起，可以增加整个电池组的电流和电容量。
然而，由于电池单体之间有不同的内阻和容量，这些差异会导致一些电池单体容易充电和放电过度，而其他电池单体则无法充电和放电到设计值。
为了解决这个问题，可以采用并联均衡技术，即在电池单体之间增加均衡电路，通过调节电池之间的电流和电压，使得电池单体的充放电过程更加平衡。
其次，要了解电池并联均衡技术的实现方法。
一种常见的方法是采用均衡电路，将多个电池单体连接在一起，通过控制电流和电压，使得电池单体之间的电荷均匀分布。
这可以通过监测每个电池单体的电压和温度，然后通过控制均衡电路中的开关和电阻，来实现电荷的均衡。
另外，还可以采用外部能量储存器，如超级电容器，来辅助电池组的均衡。
超级电容器可以接收电池单体之间的过剩电荷，并在需要时释放电荷，以实现电池单体之间的均衡。
最后，要了解电池并联均衡技术的应用。
电池并联均衡技术主要应用于电动汽车和混合动力汽车等电动汽车领域。
在这些车辆中，电池组是核心部件，直接影响车辆的续航里程和性能。
通过采用并联均衡技术，可以提高电池组的能量利用率，延长电池组的使用寿命，并提高整个电动汽车系统的可靠性和稳定性。
此外，电池并联均衡技术还可以应用于其他领域，如储能系统和可再生能源系统，以提高整个系统的性能和效率。
综上所述，电池并联均衡技术是一种关键技术，可以提高电动汽车电池组的性能和寿命。
通过了解并应用电池并联均衡技术的原理和实现方法，可以有效解决电池组内部的充放电不平衡问题，提高整个电动汽车系统的性能和可靠性。
高速串行信号的均衡技术
高速串行信号的均衡技术
高速串行信号的均衡技术主要包括前向均衡（feed-forward equalization）和后向均衡（feedback equalization）两种方式。
前向均衡是在发送端对信号进行预先处理，通过增强高频部分的信
号来抵消传输线路中的损耗，以及减小信号在传输过程中的失真。
而后向均衡则是在接收端对接收到的信号进行处理，通过对信号进
行滤波和补偿来消除传输过程中的失真和噪声。
另外，高速串行信号的均衡技术还包括了一些具体的算法和方法，比如决策反馈均衡（DFE）、线性均衡器、最大似然序列估计（MLSE）等。
这些算法和方法可以根据信道的特性和系统的要求来
选择和应用，以提高信号的传输质量和可靠性。
总的来说，高速串行信号的均衡技术是一项复杂而重要的技术，它在高速串行通信中起着至关重要的作用，能够有效地提高信号的
传输质量，保证通信系统的稳定性和可靠性。
随着通信技术的不断
发展，均衡技术也在不断创新和完善，以适应日益增长的通信需求。
无线通信中的信道估计与均衡技术
三、应用和发展方向
总结起来，无线通信中的信道估计与均衡技术对于提高系统性能和可靠性至关重要。通过准确估计信道状态并采用合适的均衡方法，可以有效地消除信道引起的失真和干扰，从而实现可靠的数据传输。随着技术的不断发展，信道估计与均衡技术将在无线通信领域发挥更重要的作用，推动无线通信技术的进步和应用的广泛发展。
一、信道估计技术
在无线通信系统中，信道状态信息（CSI）的准确性对于接收端的性能至关重要。信道估计技术旨在通过接收到的信号来估计信道的状况，从而实现对发送信号的解调和解码。常见的信道估计技术包括最小二乘法（LS）、最大似然估计（MLE）和最小均方误差（MMSE）等。
最小二乘法是一种较为简单和直观的信道估计技术。它基于接收信号与已知的训练序列之间的误差最小化原理，通过计算误差的平方和来估计信道参数。最大似然估计技术则是通过最大化接收信号的似然函数来估计信道参数，可以提供较高的估计准确性。而最小均方误差技术则是在估计信号的同时最小化估计误差的均方误差，通常能够提供较好的性能。
信道估计与均衡技术在无线通信系统中有广泛的应用。例如，在移动通信系统中，信道估计技术可以用于自适应调制和功率控制，从而提高系统的吞吐量和能效。而均衡技术则可以用于解决移动通信中的多路径干扰和时延扩展等问题。
未来，随着无线通信系统的发展和演进，信道估计与均衡技术也将继续不断发展。一方面，需要研究更准确和高效的信道估计算法，以应对不同信道环境下的挑战。另一方面，可以结合深度学习和人工智能等技术，进一步提高均衡技术的性能和适应性。
均衡技术原理
均衡技术原理
均衡技术是一种通过调整系统参数或引入辅助控制方式来实现系统的稳定运行的方法。
它可以用于各种领域，例如电力系统、网络通信等。
均衡技术的原理主要包括以下几个方面：
1. 系统分析和建模：首先需要对系统进行分析和建模，以便了解系统的特性和行为。
这可以通过数学模型、仿真实验等方式来实现。
在建模过程中，需要考虑系统的各种参数和环境因素。
2. 稳定性分析：通过对系统模型进行稳定性分析，可以确定系统的稳定性边界和稳定性条件。
这包括对系统的特征根进行分析，判断系统的阻尼比、振荡频率等。
3. 控制策略设计：基于对系统的分析和稳定性分析结果，设计相应的控制策略。
控制策略可以包括PID控制器、模糊控制器、神经网络控制器等。
通过调整控制器的参数或引入辅助控制方式，可以实现系统的稳定运行。
4. 控制器参数调整：根据实际系统的工作情况，进行控制器参数的调整和优化。
这可以通过实验或系统辨识的方法来实现。
控制器参数的调整可以使系统响应更加快速和稳定，提高系统的性能。
5. 系统仿真和实验验证：将设计好的控制策略应用到实际系统中，进行仿真和实验验证。
通过与理论模型进行比较，可以评
估控制策略的有效性和性能。
通过以上几个步骤，均衡技术可以帮助系统实现稳定运行。
它在现代工程中具有广泛的应用，能够提高系统的性能和可靠性。
通信系统--均衡技术
均衡基本原理
若在各个来奎斯特取样时刻（即t=k/2fN，k=±1, ±2…） 对实际信道脉冲响应x(t)取样，因其样值不为零而形成符 号（码）间干扰，如图所示，利用信道均衡器引入的脉冲 响应使得总脉冲响应y(t)能接近h(t)，则可消除非理想信道 引起的符号（码）间干扰。这就是时域均衡器的基本原理。
u o y k n tha
谢
赏 观 谢
2.15
项目1-2 数字调制技术
鄢立
抗衰落与多径干扰消除技术
录
目
Contents
02 03
01
均衡技术概述 均衡原理 小结
Part
01
均衡技术概述
鄢 立
均衡技术概述
在通信系统中，由于通信地面站天线波束较宽，受地物、地貌 和海况等诸多因素的影响，使接收机收到经折射、反射和直射 等几条路径到达的电磁波等多径效应的存在，导致由这些不同 路径到达的电磁波射线相位不一致且具有时变性，使接收信号 呈衰落状态；同时这些电磁波射线到达的时延不同，可能出现 码间干扰。
自适应均衡算法
均衡准则：最小峰值失真准则和最小均方误差准则。 最小峰值失真准则：使干扰的峰值最小，消除取样点的符 号干扰。 最小均方误差准则（LMS）：使均衡器期望输出值dk与实 际输出值δk的误差ek=dk-δk的均方值最小，使输出趋于理 想的响应。
Part
03
小结
鄢 立
小结
均衡不用增加传输功率和带宽，即可改善移动通信链路的 传输质量。均衡重在消除码间串扰。 均衡适用于信号不可分离多径且时延扩展远大于符号宽度 的情况。起源于固定式有线传输网络中的频率均衡滤波器。
自适应均衡算法
自适应均衡技术
LMS算法有两个关键：
梯度∇(k)的计算以及收敛因子μ的选择。
（一） (k ) 的近似计算 精确计算梯度 (k ) 是十分困难的，一种粗略 的但是却十分有效的计算的近似方法是：直 2 2 ( k ) E { 接取 作为均方误差 (k )} 的估计值，即
(k ) [ 2 (k )] 2 (k )[ (k )]
自适应均衡技术
目录
均衡与自适应均衡 自适应均衡技术的发展综述
为什么需要自适应均衡滤波器？
均衡与自适应均衡
在通信原理中我们学习过均衡技术，由于 信道特性的不理性等因素的影响，实际数字基 带系统的输出在抽样时刻上，或多或少会存在 一定的码间干扰。理论和实际均表明，在数字 基带系统输出端加入一种可调（或者不可调） 的滤波器，可以减小码间干扰的影响。这种起 补偿作用的滤波器统称为均衡器。 均衡器可分 为时域均衡器（TDE）和频域均衡器（FDE）两 大类。频域均衡是利用可
自适应均衡技术的发展综述
递归RLS 或Kalman 滤波算法由Picinbono 在 1978年推导出的，70 年代～80 年代，世界上 许多学者专家从各个不同角度分别对RLS 算法进 行了改进和完善。与此同时，另外一类自适应 均衡算法——盲均衡技术也受到关注，盲均衡的 最初研究成果由Sato 在1975 年提出并应用到 PAM 通信系统中，随后Godard 等人将这种算法 推广应用到二维以及多维信号星座上。
1 XX
E{ (k )}min E{d (k )} R Wopt
2 2 T Xd
求最佳权系数向量的精确解需要知道RXd 和RXX 的先验统计知识，而且还需要进行矩阵求逆 等运算。Widrow and Hoff (1960)提出了一种 Wopt 的近似值的 在这些先验统计知识未知时求 方法。这种算法的根据是最优化方法中的最 速下降法。根据最速下降法，“下一时刻” 权系数向量W(K+1)应该等于“现时刻”权系 数向量W(k)加上一个负均方误差梯度−∇(k)的 比例项，即 W (k 1) W (k ) (k ) 其中 是一个控制收敛速度与稳定性的常数， 称之为收敛因子。
水声通信系统中信道估计和均衡技术研究
水声通信系统中信道估计和均衡技术研究随着数字通信技术的发展，信息的传输和接收已经不再依赖于传统的有线接口，而更多地采用无线接口。
在海洋通信中，由于水的阻尼和散射特性，水声通信成为了一种主要的无线通信技术。
在水声通信技术中，信道估计和均衡技术是其中的两大核心技术，本文将对这两个技术进行深入研究。
一、水声通信信道特点水声通信信道的特点与一般无线通信的特点有很大的不同。
由于水分子在运动时波动比较频繁，所以水声信道会带来三个主要的方面的影响：1. 多路路径效应：水分子的快速运动导致水声信道的传输路径发生变化，信号同时到达接收端的多个传输路径上，导致系统的多路径衰落。
2. 蓝噪声：水声信道会引发蓝噪声，这是一种在低频率处具有比较强烈的噪声干扰的噪声。
由于海底活动和环境的变化，这种噪声会经常地发生变化。
3. 时变性：由于海水中溶解气体的不稳定性、温度、盐度、水压等环境因素的影响，水声信道的传输速度和衰落状况会不断变化，因此水声信号的传输速度和幅度会发生变化。
以上三个因素会导致水声信道的信号很难传输，这就需要信道估计和均衡技术的支持。
二、水声通信信道估计技术水声通信信道估计的目的是获得信道传输状况的信息，比如说带宽、噪声、信号强度、时变性和多路径等。
为了实现这个目标，当前主要采用了两个技术：扩展卡尔曼滤波技术和小波变换思想。
首先，扩展卡尔曼滤波技术是将卡尔曼滤波技术应用到非线性情况下的信号估计中，这种方法能够应对信号差别比较大、时变性比较强的情况，能够很好地应对水声信道的变化情况。
其次，小波变换思想是指将原始信号表示为不同频率和时间上的一系列小波函数相加的形式，这一技术可以用于信号的去噪和特征提取，能够很好地应用到信道估计中。
三、水声通信均衡技术为了得到传输信号，必须在接收端进行均衡，以消除多路径的干扰，减小信道传输时的失真。
目前主要使用的水声通信均衡技术有以下几种：线性均衡、时域均衡和频域均衡。
1.线性均衡线性均衡是传统的均衡方法，它仅限于单径线路场景；此方法可以用于去除白噪声的干扰，但无法处理多径干扰和波形畸变。
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数字通信系统中，由于多径传输、信道衰落等影响，在接收端会产生严重的码间干扰（Inter Symbol Interference，简称ISI），增大误码率。
为了克服码间干扰，提高通信系统的性能，在接收端需采用均衡技术。
均衡是指对信道特性的均衡，即接收端的均衡器产生与信道特性相反的特性，用来减小或消除因信道的时变多径传播特性引起的码间干扰。
目录1基本原理2结构分类3作用分类4自适应算法5发展前景基本原理理论和实践证明，在数字通信系统中插入一种可调滤波器可以校正和补偿系统特性，减少码间干扰的影响。
这种起补偿作用的滤波器称为均衡器。
图是带均衡器的数字通信系统的等效模型：均衡器通常是用滤波器来实现的，使用滤波器来补偿失真的脉冲，判决器得到的解调输出样本，是经过均衡器修正过的或者清除了码间干扰之后的样本。
自适应均衡器直接从传输的实际数字信号中根据某种算法不断调整增益，因而能适应信道的随机变化，使均衡器总是保持最佳的状态，从而有更好的失真补偿性能。
自适应均衡器一般包含两种工作模式，即训练模式和跟踪模式。
首先，发射机发射一个己知的定长的训练序列，以便接收机处的均衡器可以做出正确的设置。
典型的训练序列是一个二进制伪随机信号或是一串预先指定的数据位，而紧跟在训练序列后被传送的是用户数据。
接收机处的均衡器将通过递归算法来评估信道特性，并且修正滤波器系数以对信道做出补偿。
在设计训练序列时，要求做到即使在最差的信道条件下，均衡器也能通过这个训练序列获得正确的滤波系数。
这样就可以在收到训练序列后，使得均衡器的滤波系数已经接近于最佳值。
而在接收数据时，均衡器的自适应算法就可以跟踪不断变化的信道，自适应均衡器将不断改变其滤波特性。
均衡器从调整参数至形成收敛，整个过程是均衡器算法、结构和通信变化率的函数。
为了能有效的消除码间干扰，均衡器需要周期性的做重复训练。
在数字通信系统中用户数据是被分为若干段并被放在相应的时间段中传送的，每当收到新的时间段，均衡器将用同样的训练序列进行修正。
均衡器一般被放在接收机的基带或中频部分实现，基带包络的复数表达式可以描述带通信号波形，所以信道响应、解调信号和自适应算法通常都可以在基带部分被仿真和实现。
结构分类均衡技术可以分为两大类：线性和非线性均衡。
这些种类是由自适应均衡器的输出接下来是如何控制均衡器来划分的。
判决器决定了接收数字信号比特的值并应用门限电平来决定d(r)的值。
如果d(r)没用在反馈路径中调整均衡器，均衡器就是线性的。
另一方面，如果d(r)反馈回来调整均衡器，则为非线性均衡。
线性均衡器包括线性横向均衡器、线性格型均衡器等等，非线性均衡器包括判决反馈均衡器、最大似然序列均衡器等等，在这里主要介绍实际中应用较广的线性横向均衡器、线性格型均衡器、判决反馈均衡器及分数间隔均衡器。
按照抽样间隔的不同，均衡器还可以分为码元间隔均衡器和分数间隔均衡器。
实际中码元间隔均衡器使用比较多，但是性能上却不如分数间隔均衡器的好。
1. 线性横向均衡器(LTE)线性横向均衡器是自适应均衡方案中最简单的形式，它的基本框图如图所示。
图中，输入信号的将来值、当前值及过去值，均被均衡器时变抽头系数进行线性加权求和后得到输出，然后根据输出值和理想值之间的差别按照一定的自适应算法调整滤波器抽头系数。
在实际应用中，期望信号d(n)是未知的，否则也就失去了通信的意义。
为使参数调整得以顺利进行，一种折中的方法是把由输出信号Y(n)进行判决所得的估计信号d(n)作为期望信号。
事实上，在这种情况下，整个数字均衡器已经成了一个非线性系统，因为其收敛特性的分析是相当繁难的。
但是在信道畸变不是异乎寻常的严重的情况下，其收敛性是可以得到保证的。
线性横向均衡器最大的优点就在于其结构非常简单，容易实现，因此在各种数字通信系统中得到了广泛的应用。
但是其结构决定了两个难以克服的缺点：其一就是噪声的增强会使线性横向均衡器无法均衡具有深度零点的信道——为了补偿信道的深度零点，线性横向均衡器必须有高增益的频率响应，然而同时无法避免的也会放大噪声；另一个问题是线性横向均衡器与接收信号的幅度信息关系密切，而幅度会随着多径衰落信道中相邻码元的改变而改变，因此滤波器抽头系数的调整不是独立的。
由于以上两点线性横向均衡器在畸变严重的信道和低信噪比(SNR)环境中性能较差，而且均衡器的抽头调整相互影响，从而需要更多的抽头数目。
2. 线性格型均衡器(LLE)格型滤波器(Latice Filter)最早是由Makhoul于1977年提出的，所采用的方法在当时被称为线性预测的格型方法，后被称为格型滤波器。
这种格型滤波器具有共扼对称的结构：前向反射系数是后向反射系数的共扼。
格型滤波器最突出的特点是局部相关联的模块化结构。
格型系数对于数值扰动的低灵敏型，以及格型算法对于信号协方差矩阵特征值扩散的相对惰性，使得其算法具有快速收敛和优良数值特性。
因为实际中，信道特性无法知道，所以也就难以估计需要的滤波器阶数。
而用格型滤波器作为自适应均衡器的结构时，可以动态的调整自适应均衡器的结构以满足实际的均衡需求而不必重新设定均衡器的阶数和重新启动自适应算法。
如图所示为格型均衡器的结构框图：格型均衡器由于在动态调整阶数的时候不需要重新启动自适应算法，因而在无法大概估计信道特性的时候非常有利，可以利用格型均衡器的逐步迭代而得到最佳的阶数，另外格型均衡器有着优良的收敛特性和数值稳定性，这些都有利于在高速的数字通信和深度衰落的信道中使用格型均衡器。
但是如前面所讨论的那样，格型均衡器的结构比较复杂，实现起来困难，从而限制了格型均衡器在数字通信中的应用。
3. 判决反馈均衡器(DFE)诸如LTE的线性均衡器为了补偿信道的深度零点而增大增益从而也放大了噪声，因此在有深度谱零点的带通信道中线性均衡器性能不佳。
然而对于这样的恶劣信道，判决反馈均衡器由于存在着不受噪声增益影响的反馈部分因而性能优于线性横向均衡器。
判决反馈均衡的基本方法就是一旦信息符号经检测和判决以后，它对随后信号的于扰在其检测之前可以被估计并消减。
其结构如图所示。
包括两个抽头延迟滤波器：一个是前向滤波器(FFF)，另一个是反向滤波器(FBF)。
其作用和原理与前面讨论的线性横向均衡器类似：FBF的输入是判决器的先前输出，其系数可以通过调整减弱当前估计中的码间干扰。
其中FFF抽头系数的个数为L而FBF抽头系数的个数为M。
判决反馈均衡器(DFE)的结构具有许多优点，当判决差错对性能的影响可忽略时DFE优于线性均衡器，显而易见相对于线性均衡器加入判决反馈部分可得到性能上相当大的改善，反馈部分消除了由先前被检测符号引起的符号间干扰，例如相对于LTE较小的噪声增益和MSE,相对于MLSE和格型结构的低运算复杂度、相对于横向结构更容易达到稳态性能等等。
然而DFE结构面临的主要问题之一是错误传播，错误传播是由于对信息的不正确判决而产生的，错误信息的反馈会影响FBF部分从而影响未来信息的判决；另一问题是移动通信中的收敛速度。
4. 分数间隔均衡器(FSE）最佳分数间隔均衡器等价于由匹配滤波器后接波特间隔均衡器的最佳线性接收机。
线性调制系统的最佳接收滤波器是级联于实际信道的一个匹配滤波器。
对时变信道系统的最佳接收是采用匹配滤波器和一个T间隔抽头的均衡器。
一个以码元速率取样的T间隔均衡器不能形成匹配滤波器，而FSE是以不低于奈奎斯特速率取样，可以达到匹W,滤波器和T间隔均衡器特性的最好组合，即FSE可以构成一个最好的自适应匹配滤波器，且FSE在较低噪声环境下可以补偿更严重的时延和幅度失真。
FSE对采样器噪声不敏感，这也是由于没有频谱重叠现象而产生的优点。
作用分类均衡器的设计与信号性质有关。
对传输电话信号，由于人耳对相位不敏感,只对传输信道的幅-频特性提出要求就够了。
传输电视信号时,对传输信道的幅-频、相-频特性都有要求，否则图像就失真。
电子计算机输出的数字电码脉冲也对幅-频、相-频特性有要求，因为波形畸变会因码间干扰而导致误码。
均衡作用可分为频域均衡（包括幅度均衡、相位或时延均衡）和时域均衡。
前者是校正频率特性；后者是直接校正畸变波形。
按调节方法还可分为固定均衡和可变均衡。
可变均衡又可细分为手动均衡和自适应(自动)均衡。
1.幅度均衡器一种校正幅－频特性的频域均衡器。
图中的bs曲线是未经均衡的系统衰减-频率特性。
衰减值按-20 lg(U0/Ui)计算,单位为分贝,U0和Ui分别为输出电压和输入电压。
用衰减值的好处是当求两个网络的合成衰减时可作代数相加。
若要获得平坦的幅-频特性曲线，可在系统中接入幅度均衡器，其特性如图中的be曲线。
均衡后系统特性如曲线bd。
适当地选取图中电路中的各元件值，可使衰减-频率特性近似于图的be曲线。
图中的电路只用无源元件的，称为无源幅度均衡器。
也可以用晶体管或运算放大器构成有源幅度均衡器。
可变幅度均衡器一般通过改变元件值来调节幅－频特性。
在宽频带范围内，实现所需均衡特性的一种方法是将均衡曲线分成若干频段,每个频段由一节衰减-频率特性为钟型的均衡器进行调节。
另一种方法是将均衡曲线分解为各次谐波，分别由衰减-频率特性为余弦型的均衡器进行调节。
2. 相位均衡器用以校正相-频特性的频域均衡器。
因为时延等于相-频特性曲线的斜率，通常用的是时延均衡器，使未均衡系统的时延-频率特性与时延均衡器（也是相位均衡器）的时延－频率特性相加后接近平线。
时延均衡器也分无源和有源、固定和可变几种类型。
3.横向均衡器一种最常用的时域均衡器。
频带利用率高的数字通信设备常用这种均衡器。
输入的畸变波形进入有抽头的时延线，再经过各横向路径并乘以不同系数ɑn后相加则获得已均衡信号。
调节各系数值，可得所需要的输出波形。
各系数可以是固定的，也可以随系统特性的变化而自动调节，后者称为自适应均衡器。
在某些场合，还将接收判决所得数码反馈到输入端，与输入信号相加，这种均衡器称为判决反馈均衡器，其性能比横向均衡器的为好。
自适应算法自适应均衡器的原理就是按照某种准则和算法对其系数进行调整最终使自适应均衡器的代价(目标)函数最小化，达到最佳均衡的目的。
而各种调整系数的算法就称为自适应算法，自适应算法是根据某个最优准则来设计的。
最常用的自适应算法有迫零算法，最陡下降算法，LMS算法，RLS算法以及各种盲均衡算法等。
自适应算法所采用的最优准则有最小均方误差(LMS)准则，最小二乘(LS)准则、最大信嗓比准则和统计检测准则等，其中最小均方误差(LMS)准则和最小二乘(LS)准则是目前最为流行的自适应算法准则。
由此可见LMS算法和RLS算法由于采用的最优准则不同，因此这两种算法在性能，复杂度等方面均有许多差别。
一种算法性能的好坏可以通过几个常用的指标来衡量，例如收敛速度一一通常用算法达到稳定状态(即与最优值的接近程度达到一定值)的迭代次数表示；误调比——实际均方误差相对于算法的最小均方误差的平均偏差；运算复杂度—完成一次完整迭代所需的运算次数；跟踪性能一一一对信道时变统计特性的自适应能力。