基于深度学习的以太网PHY芯片均衡器算法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的以太网PHY芯片均衡器算法及系统，适用于高速以太网通信中物理层信号的非线性失真补偿与符号判决。系统包括信号生成模块、信道建模模块、深度学习均衡器模块与动态适配模块，其中均衡器基于轻量化神经网络构建，输入为每符号周期采样的多点信号数据，输出为PAM4符号的概率分布与电平重构值。通过融合交叉熵与均方误差的混合损失函数设计，系统可同时优化符号分类准确率与电平回归精度；结合在线数据采集与增量微调机制，实现对时变信道特性的快速自适应调整，提升系统通信可靠性。本发明通过深度学习网络与动态自适应机制的协同优化，显著提升信号恢复精度与抗噪声能力，大幅提高高速以太网通信的可靠性与灵活性。