使用ISI或Q计算来调整均衡器设置的制作方法

使用isi或q计算来调整均衡器设置
技术领域
1.本发明涉及信号分析和均衡器设置，尤其涉及使用isi或q计算来调整均衡器的方法。


背景技术：

2.信号通过信道后，由于信道的失真特性信号会失真。各种信号处理技术被用于恢复所接收的信号和由该信号表示的数据。一种这样的处理技术是使用均衡器设备进行均衡。均衡器具有必须调节的设置，以使均衡器调整于信道，从而提供最优的信号处理。在现有技术中，码间串扰(inter-symbol interference，isi)被计算并用于选择最佳均衡器设置。然而，通过测试，已经发现这种用于确定均衡器设置的现有技术方法是不准确的。通常，这种方法将均衡器设置得太低，并且误差在信号变化时不一致，使得简单的偏移调节不会提供准确的结果。其他现有技术扩展了这种方法，以组合isi和眼高来形成用于调整的oeh(open eye height，开眼高度)计算和oea(open eye area，开眼区域)计算。因此，在本领域中需要一种低功率眼监视器以及一种调整均衡器设置以优化误码率(bit error rate，ber)的方法和系统。


技术实现要素：

3.为了克服现有技术的缺点，一种用于处理随时间接收的信号以生成用于控制信号的均衡的均衡器代码的方法。在一个实施例中，该方法包括处理信号以识别信号的眼，以及处理信号以计算每个眼的眼高，处理信号以计算每个眼的噪声值。然后，对于每个眼，将眼高乘以眼高以生成眼高乘积。对于每个眼，将眼高乘积除以噪声值以生成q2值，以及使用所计算出的q2值，将均衡器代码调整到最优均衡器设置。
4.该方法还可以包括通过以下方式计算噪声值：计算信号的每个带的isi值，将每个眼的眼高计算为相邻上平均值和相邻下平均值之间的差值，以及对于每个眼，通过对眼以上的带和眼以下的带的isi值求和来计算噪声值。每个带是可能的量化器输出电平。在一个实施例中，最优均衡器设置建立尽可能大的最小眼，或者建立尽可能大的所有眼的总和。预期该方法可以出现在通信系统中，以解决信道中的信号衰减。均衡器代码的调整包括迭代过程，其中使用两个或更多个不同的均衡器代码来生成与均衡器代码相对应的isi值，并且处理和比较不同的isi值以确定最优均衡器代码。
5.本文还公开了一种用于处理随时间接收的信号以生成均衡器代码的方法。在一个实施例中，该方法包括处理信号以识别信号的眼，以及处理信号以生成信号的每个带的isi值。然后，将每个眼的眼高计算为相邻上平均值和相邻下平均值之间的差值。对于每个眼，通过对眼以上的带和眼以下的带的isi值求和来计算噪声值，并将每个眼高除以所计算出的相关联眼的噪声值，从而生成每个眼的q值。然后，使用所计算出的q值，将均衡器代码调整到最优均衡器设置。
6.在一种配置中，最优均衡器设置建立尽可能大的最小眼，或建立尽可能大的所有
眼的总和。该信号可以是pam格式信号。在一个实施例中，该方法在通信系统中执行，以解决信道中的信号衰减。该方法还可以包括对每个q值求平方，以在调整(adaptation)期间更容易地识别q2值中的峰值。调整均衡器代码的步骤包括迭代过程，在迭代过程中使用两个或更多个不同的均衡器代码来生成与均衡器代码相对应的q值，并且处理q值，并且比较处理的结果以确定最优均衡器代码。处理结果如图4a-图4d所示。
7.还公开了一种用于使用均衡器代码均衡信号的系统。该系统可以包括均衡器和控制器，该均衡器被配置为基于均衡器代码均衡信号，该控制器被配置为处理信号并生成均衡器代码，诸如通过处理信号以识别信号的眼，并且处理信号以生成信号的每个带的isi值。然后，将每个眼的眼高计算为相邻上平均值和相邻下平均值之间的差值，并且对于每个眼，通过将眼以上的带和眼以下的带的isi值求和来计算噪声值。控制器还将每个眼高除以相关联的眼的所计算出的噪声值，从而生成每个眼的q值，以及使用所计算出的q值，将均衡器代码调整到最优均衡器设置。
8.带可以是可能的量化器输出电平。预期最优均衡器设置可以建立尽可能大的最小眼，或者建立尽可能大的所有眼的总和。在一种配置中，信号是pam格式信号并且存在四个带和三个眼。该方法可以在通信系统中执行，以解决信道中的信号衰减。该方法还可以包括对每个q值求平方，以便在调整期间更容易地识别均衡器输出中的峰值。在一个实施例中，调整均衡器代码的步骤包括迭代过程，在迭代过程中使用两个或更多个不同的均衡器代码来生成不同的q2值，并且处理和比较不同的q2值以确定最优均衡器代码。该信号也可以作为确定最优均衡器代码的一部分或者在确定最优均衡器代码之后被处理。
9.本领域技术人员在审查以下附图和详细说明后，将会明白本发明的其他系统、方法、特征和优点。所有这些附加的系统、方法、特征和优点都包含在本说明书中，包含在本发明的范围内，并且受到所附权利要求的保护。
附图说明
10.附图中的部件不一定按比例绘制，重点在于说明本发明的原理。在附图中，在不同的视图中，相同的附图标记表示对应的部分。
11.图1是示出眼图(eye diagram)的示例样本绘制图(plot)。
12.图2示出了多站通信系统的示例实施例的框图。
13.图3a示出了示例性光纤通信链路。
14.图3b示出了示例性有线通信链路。
15.图4a示出了基于基于isi调整的均衡器代码(系数)的isi的示例绘制图。
16.图4b示出了使用开眼高度方法用于确定均衡器代码的各种均衡器代码的开眼高度的示例绘制图。
17.图4c示出了使用开眼区域方法用于确定均衡器代码的各种均衡器代码的开眼区域的示例绘制图。
18.图4d示出了使用q计算方法和q2计算方法用于确定最优均衡器代码的各种均衡器代码的q和q2值的示例绘制图。
19.图5是带有均衡器的示例性接收器的框图。
具体实施方式
20.以下公开的是创新的概述，随后参考图1进行更详细的讨论。为了克服现有技术的缺点，使用统计分析，采样绘制图揭示了带(band)中心和带噪声，它们可以被处理和组合以估计q结果。这些相同的带中心和带噪声用于计算oeh或oea。然而，当q参数设置得太高或者当输入眼非常小或有噪声时，oeh结果会变得盲目。这种盲目性使得oeh调整在某些情况下不能决定向哪个方向调节ctle设置。oea计算有时收敛于短的/宽的眼，而不是高的/窄的眼，即使较高的眼是优选的，即使它是窄的。眼高与isi的q比率不太可能产生盲目零结果，并且与现有技术方法相比，仅在一个相位角(具有最大q结果的角度)优化它会导致更好的均衡器设置。如图1所示，存在四个带，即，带0 168、带1 162、带2 164和带3 166。对于信号振幅(amplitude)带0、1、2、3，使用以下等式来计算q结果0、1、2(底部、中间、顶部)：等式q[n]＝(band_center[n+1]-band_center[n])/(band_noise[n+1]+band_noise[n])，其中n是眼开度(eye opening)0、1、2中的一个。
[0021]
为了帮助理解本文所用的一些术语的图示，提供并讨论了图1。这仅仅是从样本绘制图形成的一个可能的眼图，并且这些原理可以应用于许多其他信号、信号类型和使用环境。图1是示出眼图的样本绘制图。
[0022]
在图1中，相对于横轴上的相位112和纵轴116上的样本幅度(电压)，绘制了接收的信号的样本104。在该信号的不同相位上，基于每个样本的幅度(电压)绘制各种样本。在相位的范围内，样本形成较高样本密度的区域124和很少或没有样本的区域108(称为眼)。还示出了眼交叉(eye crossing)190。
[0023]
在基于pam4信号的该示例实施例中，存在四个带168、162、164、166，使得这些带定义了pam4信号的四个级别。在其他实施例中，可以使用任何pam格式信号，诸如pam2(nrz)pam8、pam4、pam 16或任何pam格式。如图1所示，带0 168是最低带，其次是带1 162、带2 164，以及顶部处是带3 166。在处理期间，所接收的信号将被限幅或量化到这四个带之一，以将采样相位或时间的所接收的信号定义为0、1、2或3信号电平。每个带之间是眼，诸如顶眼108。如图所示，在带0和带1之间存在眼0 106，在带1和带2之间存在眼1 107，在带2和带3之间存在眼2 108。眼是没有样本的区域。
[0024]
对于每个眼，在某些振幅和相位下，阈值电平为180、182、184。该阈值被定义为边界的幅度，使得幅度低于该阈值的样本被限幅(slice)到直接在该阈值以下的带，而幅度在该阈值以上的样本被限幅到直接在该阈值以上的带。以这种方式，以采样相位角130所接收的样本的振幅被评估，并且取决于其相对于阈值180、182、184的值，其中一个阈值位于每个眼开度中。基于与阈值180、812、184相关的样本值，样本被量化或限幅成四个带值中的一个，诸如带0、带1、带2或带3。
[0025]
图1中还示出了码间串扰(下文称为isi)134。isi是噪声的量度，因为它是采样相位点130处符号值的分布。大的isi值指示采样相位点130处的采样值的宽分布，这指示比采样相位点处的所有采样处于相同振幅时更高的噪声水平。
[0026]
在一个实施例中，眼监视器生成代码(诸如10比特代码)，该代码与样本的幅度相对应，并且这些样本相对于相位绘制，以生成如图1所示的眼图。相位通常类似于采样时间。相位旋转到360度，然后重复。采样点也可以称为相位延迟或相位角。
[0027]
如果采样点位于眼的中间，则理想情况下，所有样本都落在样本密集带处或密集
带附近的窄区域内。如果采样相位角处的样本接近阈值交叉180、182、184，则样本被分布，并且难以确定一个眼开始和另一个眼结束的位置。如果所有样本被一起平均，则平均零点120是一半样本大于平均零线并且一半样本小于平均零线的幅度。
[0028]
使用该符号，可以将样本定义为平均零点120以上和平均零点120以下。现在，使用大于平均零点120的样本组，可以基于相对于平均值1电平140的样本的值将该组划分成两个样本集。平均值1电平是这样的幅度，其中，从大于平均值0电平的样本开始，一半的样本大于平均值1电平140，并且一半的样本小于平均值1电平140。
[0029]
同样，使用小于平均值零120的样本组，可以基于相对于平均值1电平144的样本的值将该组划分成两个样本集。平均值1电平144是这样的幅度，其中，从小于平均值0电平的样本开始，一半的样本大于平均值1电平144，并且一半的样本小于平均值1电平144。
[0030]
可以基于以相同的一般方式选择的平均值2电平150、154、158、162进一步划分样本的这些子组。对于每个平均值2电平150、154、158、162的计算，遵循相同的过程。描述了用于确定平均值电平150的示例性过程。使用大于平均值1电平140的样本组，平均值2电平150是其中一半样本大于平均值2电平150并且一半样本小于平均值2电平150的幅度。这定义了如何计算平均电平120、140、144、150、154、158、162中的每一个。
[0031]
接下来，下文讨论了计算isi值134的过程。isi表示码间串扰，这是一种信号失真的形式，其中具有后续符号的一个符号干扰。这是一种不想要的现象，因为先前符号具有与噪声类似的影响，从而使得通信不太可靠。脉冲的扩展超过其分配的时间间隔会导致其干扰邻近的脉冲。isi通常是由多径传播或通信信道固有的线性或非线性频率响应导致连续符号“模糊(blur)”在一起而引起的。
[0032]
在该实施例中，为每个带168、162、164、166计算isi值134。针对带3的平均值电平150讨论该过程。将对每个带重复该过程，以计算isi0 172、isi1134、isi2 176、isi3170。对于带3 166，使用平均值2电平150，并基于上述计算来确定，并且从该线或参考的幅度，计算来自平均值2电平150的每个样本之间的距离。isi值计算在本领域中是已知的，因此不再详细描述。
[0033]
基于上述分布计算，在区域166中发现最大25％的样本值，也称为以带3 166为中心，其为平均值2电平150。同样，在区域(带)168中找到最小的25％的样本值，并且以带0 168为中心，其为平均值2电平162。
[0034]
回到区域166中的样本，这些样本被平均在一起以形成平均值2电平150。然后，使用平均值2电平150，计算每个样本和平均值2电平150之间的差值。这产生了样本值和平均值2电平150之间的差值。然后，对差值执行绝对值函数，其仅产生差值的正值。所得的一组正差值被一起平均，并且该平均值是该带的isi，在这种情况下，是带3 166的isi 170。换句话说，采样点处样本带的厚度是isi，它是噪声，或采样点处样本的偏差。
[0035]
在先前实施例中，均方根计算用于获得确定isi结果的偏差。虽然产生了好的结果，但是它的计算复杂，并且是处理器密集型的。换句话说，均方根计算需要太多的时钟周期来计算。作为替代方案，提议使用“平均偏差(mean average deviation，mad)”计算isi值。数据集的mad计算是从中心点的绝对偏差的平均值。它是统计离差或可变性的汇总统计。
[0036]
计算q值的方法
[0037]
本文还公开了一种用于计算q的方法。使用下述q方法，isi计算执行四次，每个带一次。这是对仅基于一个带计算单个isi的现有技术的改进。使用平均值2带150、154、158、162，为每个带计算isi值，给出4个isi值。
[0038]
接下来，该方法分析并考虑三个眼106、107、108。首先考虑三个眼的情况，在本讨论中称为底眼(眼0 106)、中眼(眼1 107)和顶眼(眼2 108)，如果底眼被分析，并且它位于带0和带1之间。因此，每个眼被夹在两个带之间。该方法将底眼(眼0 106)的眼高定义为平均值2 158减去平均值2 162的值。这就是眼高最初的定义。然后将眼高除以相关联的带的isi值(噪声)。眼0的噪声为isi1 134加上isi0 172。这个总和是眼0 106的噪声。
[0039]
本讨论的焦点是眼0 106。接下来，对于眼0 106的噪声值，刚刚为眼0计算的眼高除以眼0的噪声。因此，眼0的q是(平均值2电平158减去平均值2电平162)除以(isi0 172加上isi1 134的总和)。对三个眼中的每个眼执行相同的计算过程，以生成每个眼的q结果。对于每个计算，在q计算中使用的值将与该具体对应的眼的值相对应。
[0040]
使用该方法，可以调整均衡器以建立尽可能大的最小眼，或者调整均衡器以建立尽可能大的所有眼的总和。在其他实施例中，其他优化参数是可能的，诸如但不限于，建立每个眼相同的尺寸，或者建立眼2(或者任何具体眼的q)作为最大的。在调整期间，不仅为所选择的优化参数计算最优代码，而且可以利用和调整各种不同的优化参数来确定哪个优化参数(具有相关联的最优均衡器代码)实现最低的误码率。
[0041]
改进的q值计算(q2)
[0042]
本文还公开了一种新的和新颖的方法，用于计算与所公开的系统和方法一起使用的q值。如上所述，q值用于计算或确定最优均衡器设置。
[0043]
在上文公开的q计算方法中，q值计算为q＝眼高/噪声，其在上文中称为q[n]＝(band_center[n+1]-band_center[n])/(band_noise[n+1]+band_noise[n])，其中n为眼开度0、1、2中的一个。虽然这种操作产生了好的结果，但是通过修改q计算来代替用下面的等式计算q(例如q2)来进行改进是可能的：q2＝眼高*眼高/噪声。
[0044]
在有线线路和光学系统中，识别优化信号均衡的均衡器代码设置是重要的。可以使用任何类型的均衡器，包括但不限于ctle、ffe、dfe。在一个实施例中，均方根运算可用于计算q值。这可以通过对噪声值求平方，然后对所得到的平方噪声值进行求和，然后对求和进行平方根来实现。然而，在信号处理和计算机环境中，平方根运算是困难的、复杂的，并且耗时耗力的。作为结果，通过在计算q时避免使用平方根运算而实现了优点。
[0045]
在q计算和均衡器代码优化中，基本目标是确定q曲线的峰值，这揭示了最优ctle设置。换句话说，目标是确定哪些ctle代码产生最优均衡，以及在峰值q值，即对应于q曲线峰值的q值处导出最佳ctle代码。图4a至图4d示出了示例性q曲线。然而，在一些实施例中，q曲线通常是平坦的(见图4a)，导致峰值q和接近峰值q值的其它q值之间的有限差值。例如但不限于，与有线系统相比，光学系统在q曲线中可能具有较小的峰值，使得峰值检测具有挑战性。这又使得难以确定最优均衡器代码。
[0046]
为了解决和克服该问题，公开了新的q计算方法，其避免了这种复杂、耗时和冗长的平方根运算，同时提高了识别与其他q值相关的峰值q值的能力。对于每个眼，所公开的q计算被定义为q2＝(眼高*眼高)/噪声。因此，与等式的均方根版本相比，分子和分母都是平方的。分母的平方消除了不需要的平方根运算，并且对眼高进行了平方。这消除了不必要的
平方根运算。因此，只需进行一次乘法运算(在分子上)，与平方根运算相比，这要简单得多，也不会冗长。这种新的q2计算产生了q平方值，由于平方运算，该q平方值更大，并且与先前公开的方法相比具有更明显的峰值，使得更容易定位峰值q值或q曲线中的峰值(导致q曲线中的峰值的曲线变陡)。
[0047]
例如，假设q曲线具有两个峰值，一个在12单位幅度，另一个在13单位幅度。这些q值峰值之间的差值为1个单位(13-12＝1)，并且该差值可能难以检测。然而，如果两个q值峰值都是平方的，则12单位幅度的平方变成144单位幅度，13单位幅度的平方变成169单位幅度。这导致169-144＝25个单位的差值，这导致与144单位幅度的下一个闭合绘制图位置相比，169个单位幅度的曲线峰值更容易检测。
[0048]
尽管公开为平方运算，但可进行附加或其他运算以增加q值，同时避免不必要的平方根运算。例如，分子和分母可以是三次方或四次方。该数学运算不改变q曲线中峰值的位置，仅改变振幅，从而增加了q曲线峰值(峰值q值)检测的精度。类似地，因为峰值q曲线位置不变，所以确定最优均衡器代码的能力同样不变。与rms方法(使用平方根运算)相比，这种计算q的新方法的另一个好处是提高了精度，因为冗长而复杂的平方根运算会导致复合舍入误差。还应注意的是，这些操作和计算可以发生在软件(诸如以非暂时状态存储在存储器中的机器可执行代码、由处理器执行)、硬件配置或两者的组合中。此外，本文公开的方法和操作可以在模拟领域、数字领域或两者的组合中实现。
[0049]
为了建立均衡器设置，均衡器设置有具体的增强水平(boost level)(均衡设置)，并测量(和存储)该均衡器设置的q。增加均衡设置，再次测量并记录q。此时，降低均衡设置，并再次测量和记录q。然后比较每个均衡器设置的q结果，产生最大q的均衡器设置被选择为更好的均衡器设置。应当理解，可能需要使用不同的均衡器设置进行一次以上的迭代，直到发现理想的均衡器设置。如上所述，当计算q2值时，使用与基于非平方q所使用的相同的过程和迭代方法来调整均衡器。
[0050]
在一个实施例中，该处理可在硬连线的处理元件中执行，以执行本文所述的计算。处理元件可以包括asic、dsp、被配置为执行存储在存储器中的非暂时性机器可读代码的处理器、状态机、控制器、控制逻辑或任何其他系统，或者这些元件的任何组合。被称为机器可执行指令的软件代码可以由这些元件作为处理的一部分来执行。
[0051]
当样本最接近带时，接收信号的最优采样、限幅或量化发生在采样点(相位)，并且优化的眼高开度使比特误差最小化。
[0052]
图2示出了根据本文公开的方法和装置配置的多站通信系统的示例实施例的框图。如图所示，第一站200被配置成通过一个或多个信道204与第二站208通信。第一站200和第二站208中的每一个都可以包括接收器212b、216b和发送器212a、216a。如图所示，接收器212b、216b和发送器212a、216a中的至少一个连接到处理设备220a、220b、220c、220d。处理设备220可以包括处理器、asic、控制逻辑、状态机、交换结构、调制器、解调器或任何其他这样的设备中的一者或多者。处理设备220可以被配置为执行信号均衡、滤波或如本文所讨论的任何其他类型的信号处理或信号分析，诸如均衡器设置的计算。对处理设备220的输入可以以本领域中已知的任何方式发生。类似地，尽管某些路径或接口被示为串行或并行，但是完全可以想到的是，这些路径中的任何一个可以被配置为串行或并行路径或者两者。
[0053]
发送器212a、216a的可选输入230a、240b包括为系统数据提供的输入，以便系统数
据可以在发送器内或由发送器处理。这可以允许系统数据与网络数据一起通过(一个或多个)信道204传输。类似地，接收器212b、216b输出信号240a、230b，这些信号提供通过信道204传输的信号中恢复或分离的系统数据。
[0054]
一个示例使用环境为利用光纤链路和激光器或其他形式的光信号生成器(光源)的光通信系统。图3a示出了示例性光纤通信链路。为了实现远程联网装备304a、304b之间的通信，提供了光纤发送器和接收器。作为发送器308的一部分的激光驱动器312用调制电流驱动激光器316，该调制电流从激光器产生调制光输出。该光输出被耦合到光纤320中用于信号传输。在光纤链路的接收侧是接收器328。光能由光电二极管332转换成电信号，并由放大器336进一步处理，以将信号幅度设置为适于进一步处理的电平。此外，尽管示出了从网络装备304a到网络装备304b的单个路径，但是可以设想的是，通信路径上的数据流可以是双向的，或者可以提供从网络装备304b到网络装备304a的分离的返回路径。预期本文公开的创新可用于其他环境。
[0055]
图3b示出了示例性有线通信链路。与图3a相比，相同的元件标记有相同的附图标记。代替如图3a所示的光通信路径和光发送器和接收器，示出了具有连接到联网装备304a、304b的(一个或多个)电缆350的有线系统。利用导电信道的通信设备是已知的，在此不再描述。还可以设想的是，本文公开的创新可以用于无线系统，或者将受益于本文公开的改进的均衡器代码生成的任何系统。
[0056]
图4a、4b、4c和4d示出了各种均衡器代码的码间串扰的示例绘制图。在图4a中，纵轴404表示码间串扰(isi)，而横轴408表示ctle代码。isi图形的值实际上是(1-isi)，因此相对于图4b、4c和4d所示的其他方法，该曲线没有反转。图4a中的绘制图420表示基于各种不同均衡器代码(诸如ctle系数)的isi。在绘制图420中，峰值424示出最大绘制图值。可以看出，很难将峰值424与峰值附近的绘制图位置426、428区分开。作为结果，当峰值424没有被清楚地定义时，选择最优均衡器代码是困难的。
[0057]
图4b示出了使用开眼高度方法用于确定均衡器代码的各种均衡器代码的开眼高度的示例绘制图。在图4b中，纵轴404表示开眼高度(oeh)，而横轴408表示ctle代码。如图所示，绘制图430具有峰值424。峰值424与最优均衡器代码相关联。从绘制图430中可以看出，峰值424比与好但非最优均衡器代码相关联的相邻绘制图点426、428更容易区分。从图4b中可以看出，曲线430比图4a的绘制图420具有更大的斜率值，因此更容易将峰值424与绘制图上的其他点区分开。
[0058]
图4c示出了使用开眼区域方法用于确定均衡器代码的各种均衡器代码的开眼区域的示例绘制图。在图4c中，纵轴404表示开眼区域(oea)，而横轴408表示ctle代码。如图所示，绘制图440具有峰值424。峰值424与最优均衡器代码相关联。从绘制图430中可以看出，峰值424比与好但非最优均衡器代码相关联的相邻绘制图点426、428更容易区分。从图4c中可以看出，绘制图440比图4a的绘制图420具有更大的斜率值，因此更容易将峰值424与绘制图上的其他点区分开。
[0059]
图4d示出了使用q计算方法和q2计算方法用于确定最优均衡器代码的各种均衡器代码的q和q2值的示例绘制图。在图4d中，纵轴404表示q，而横轴408表示ctle代码。如图所示，绘制图450具有峰值424，并且是使用本文公开的q计算方法计算的。峰值424与最优均衡器代码相关联。从绘制图450中可以看出，峰值424比与好但非最优均衡器代码相关联的相
邻绘制图点426、428更容易区分。
[0060]
类似地，如图所示，绘制图460具有峰值424，并使用本文公开的q2计算方法计算。峰值424与最优均衡器代码相关联。从绘制图460中可以看出，峰值424比与好但非最优均衡器代码相关联的相邻绘制图点464、468更容易区分。从图4d中可以看出，绘制图450和绘制图460比图4a的绘制图420具有更大的斜率值，因此更容易将峰值424与绘制图上的其他点区分开。
[0061]
图5是带有均衡器的示例性接收器的框图。这只是一个可能的框图。输入504将来自信道(光纤、有线、无线)的输入信号提供给均衡器用于均衡，以减轻信道的失真影响。均衡器执行信号的频率具体操控，并向量化器512和控制器516提供均衡信号。量化器512可以是限幅器或被配置为基于输入信号与一个或多个阈值的比较，将输入信号比较并量化为两个或更多个逻辑电平或预定值的任何设备。量化器512，例如限幅器，是本领域普通技术人员已知的，因此不再详细描述。量化器512的输出呈现在输出520上，用于后续处理，并呈现给控制器516。
[0062]
控制器516可为硬件、软件或两者的任何组合，该控制器配置为处理信号和/或均衡器输出，并基于分析，执行本文讨论的方法步骤，以识别提供最优均衡的最优均衡器代码(设置)。控制器516利用不同的均衡器代码执行一次或多次连续迭代，并根据本文描述的实施例处理和分析代码的结果均衡器输出，从而得到最优均衡器代码。控制器516还可以考虑来自输入504上的输入信号和输出520上的输出信号的反馈和比较。
[0063]
控制器516可以包括能够检测和监视眼图绘制图中眼的一个或多个方面(诸如上述开眼高度(oeh)方法、开眼区域(oea)方法和q或q2方法)的眼监视器。在一个实施例中，控制器516被配置为具有有限指令集的有限状态机，因此能够执行可以以非有形格式存储在存储器中的机器可执行指令。为了实现高速操作，许多功能在诸如状态机的硬件中实现，或者部分在硬件中实现，部分在处理器上执行的软件中实现。例如，可以使用纯硬件配置，或者dsp、asic、执行软件代码的处理器、语句或被配置为如本文所述执行的任何其他元件。
[0064]
本领域技术人员在审查以下附图和详细说明后，将会明白本发明的其他系统、方法、特征和优点。所有这些附加的系统、方法、特征和优点都包含在本说明书中，包含在本发明的范围内，并且受到所附权利要求的保护。
[0065]
虽然已描述了本发明的各种实施例，但本领域普通技术人员应明白，本发明范围内的更多实施例和实施是可能的。此外，本文描述的各种特征、元素和实施例可以以任何组合或布置来要求保护或组合。