均衡技术是为了消除码间串扰的影响

自适应均衡器

可以自动调整抽头滤波系数的均衡器。包含两个工作模式，训练模式和跟踪模式；

1. 训练模式：发射机发射一个已知的定长的序列，以便接收机处的均衡器可以做出正确的设置
2. 跟踪模式：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。

决定算法性能的因素：

1. 收敛速度，系统从初始状态到达迭代状态的结果逼近最优解时所需要的时间
2. 失调，均衡器取总平均的均方差的终值与最有均方差之间的差距
3. 计算复杂度，完成迭代所需要的计算次数
4. 数值特性，当算法以数字逻辑电路实现时，有误差存在会影响最终的精确特性

LMS算法

判决依据是最小均方误差，即期望信号与均衡器输出$y(n)$之差的平方值的期望值最小，并且根据这个来修改权系数

RLS算法

本质上是最陡下降算法，由梯度的向量值估计

迫零算法（ZF）