本发明是关于一种可适性均衡方法及均衡电路，尤其是有关于根据所接 收到的字符的信噪比值调整步进阶数的均衡方法及均衡电路。

一般均衡器(Equalizer)都是使用最小均方（Least Mean Square, LMS)算 法来更新其均衡系数（Coefficient)。在字符（symbol)时间n之下，均衡 器所产生的均衡结果y(n)，是由线性滤波器(Linear Filter)和决策反馈滤波器 (Decision Feedback Filter)的输出结果相加而得： =Z K" + " - c—A (") + - A;). q (") (i)
其中r(n)代表所接收到的字符，d(n)是字符r(n)的决策值，而k代表线性
滤波器和决策反馈滤波器中的闸数。
接着量测决策值d(n)和均衡结果y(n)之间的误差如下：
K") (2) 而线性滤波器和决策反馈滤波器中的均衡系数是根据最小均方（LMS)
算法而更新：
<^0 + 1) = (^(") + "*(")-^(« —A:) (3) c—fc(" + l)(")《"+A) (4)
其中ILi代表最小均方算法所定义的步进阶数(Step Size), Ck(n)是线性滤 波器中第k个均衡系数，而c-k(n)代表决策反馈滤波器中第k个均衡系数。 从第(2)式可推算均方差(Mean Square Error, MSE):
雄=辟(")|2} = £转)-:K")I2} (5)
图1是各种步进阶数的MSE曲线，其中步进阶数的值p各为a， b和c，
且a>b>c。较大的步进阶数的MSE曲线收敛得较快，并饱和在较高的MSE 值，如『a的曲线所示。相对的，较小的步进阶数值的MSE曲线收敛得慢， 饱和时具有较低的MSE值，如『c的曲线所示。由此可知，较小的步进阶 数的MSE具有较佳的稳定性。由MSE可进一步推算均衡结果的信噪比值 (Signal to Noise Radio, SNR):
醇K).log^ (6)
其中S代表字符所有可能值的期望值： S = £{±1,±3,±5，±7} (7)
图2是由MSE推算而得的信噪比值曲线。在均衡过程幵始后，信噪比 值会逐渐上升，最后饱和在一位准（level)上。不同的步进阶数的信噪比值 曲线上升速率不同，饱和位准也不同。举例来说，（^a的信噪比值曲线收敛 得快，但是饱和位准低，而『c的信噪比值曲线收敛慢，饱和位准高。由此 可见，在均衡的过程中较佳收敛速度和较佳信噪比值之间必须有所取舍。如 果欲两全其美，上述的均衡方法是有待改良的。