和抽头加权系数
组成的线性系统，如图1所示。它的功能是利用它产生的无限多个响应之和，将接收滤波器输出端抽样时刻上有码间干扰的响应波形变换成无码间干扰的响应波形。 
图1 横向滤波器 不难看出，横向滤波器的特性将取决于各抽头系数。如果是可调整的，则图1所示的滤波器是通用的；特别当可自动调整时，则它能够适应信道特性的变化，可以动态校正系统的时间响应。的调整准确度也受到限制。如果的调整准确度得不到保证，即使增加长度也不会获得显著的效果。因此，有必要进一步讨论有限长横向滤波器的抽头增益问题。
个抽头的横向滤波器，如图2（a）所示，其传递函数 
图2 有限长横向滤波器及其输入输出波形 单位冲激响应为 
又设它的输入为
，是被均衡的对象，且没有附加噪声，如图2 (b)所示。则均衡后的输出波形
为 
在抽样时刻
，有 
或者简写为 
也就是说，均衡器在第k个抽样时刻得到的样值
将由
与
的乘积之和来确定。根据消除码间干扰的要求，我们得出 
将
展开 
令n等于
，得
个独立线性方程如下： 
写成矩阵形式，有 
解个独立线性方程，可求得 个，的样值为
其余
。
解得 
再用求得的
核对已均衡波的
，得 
可见，它能保证在
范围内消除码间干扰，但是超出这个范围还存在码间干扰。所以，当
有限时，不能完全消除码间干扰。然而，当
时，可完全消除码间干扰。，输出信号为，则它们的峰值畸变分别为 
理论分析表明：当均衡器输入峰值畸变
（即眼图不闭合）时，调整除
外的
个抽头增益并迫使均衡器单脉冲输出的抽样值
，而
，就可以获得最佳的均衡效果，即
最小。常称这种方法为“迫零调整”。秒依次输入时，在输出端就将获得各样值为的波形。根据迫零调整原理，若得到的某一为正极性时，则相应的抽头增益
应下降一个适当的增量
；若为负极性时，则相应的应增加一个增量。为了实现这个调整，在输出端将每个依次进行抽样并进行极性判决，这个过程由图中抽样与峰值极性判决器完成，判决的两种可能结果以“有无脉冲”表示并将其输入到控制电路。控制电路将在同一规定时刻将所有“极性脉冲”分别作用到相应的增益头上。让它们作增加或下降的改变。经过多次调整，就能达到均衡的目的。可见这种自动均衡器的精度与增量的选择和允许调整的时间有关。越小，精度就越高，但调整时间就越长。 
图3 预置式自动均衡器的原理框图 2.自适应均衡器
图4 自适应均衡器 理论分析和实践表明，最小均方算法比迫零算法的收敛性好，但在恶劣信道环境下，它的初始收敛性能变坏。为克服初始均衡的困难，在开始传输信息数据之前可以传输一段接收机已知的随机序列，用以对均衡器进行训练。这一段随机序列为训练序列。当然带有预置式自动均衡器的基带系统传输信息数据之前所传输的单脉冲训练也是训练训练，但其周期远大于码元周期。
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