随着信号的传输速率越来越高,传输路径越来越复杂,信道建模的难度也越来越大。当前的高速传输主要采用串行Ser Des的方式,相比于并行信号,Ser Des具有布线空间少、抗干扰能力强、传输速率快等优点。但高速Ser Des信号,对发送端和接收端的均衡能力要求高。均衡技术作为高速Ser Des串行通信系统的核心,可以有效的解决损耗对信号的影响从而降低误码率。因此本文针对高速串行信道的建模和均衡优化技术进行了深入的研究,提高高速信号的传输质量。近年来机器学习的热度不断升温,机器学习已经成为分析海量数据的重要手段。通过机器学习方法模拟信道和均衡优化也成为国内外的热点。本文通过分析机器学习方法并与信道与均衡技术结合,利用采集的大量模拟数据,提出采用深度神经网络DNN与循环神经网络RNN方法对信道建模,以及对信号的均衡技术进行改进。通过机器学习方法对信道和均衡的建模仿真,实现快速精准的对信号完整性进行评估和分析。其次,在信号传输过程中,串扰和衰减会限制传输距离和传输速率,也会给测试和信号采集带来困难。为了恢复理想信号,高速串行链路通常包含复杂的均衡摸块。目前均衡设计中面临的主要问题是抽头系数和抽头个数的确定,以及均衡算法的制定。针对这个技术难点,本文对高速串行链路的主要均衡技术前向反馈均衡器FFE和判决反馈均衡器DFE的均衡算法进行了深入研究,提出了将神经网络算法与FFE均衡算法结合,将神经网络算法与DFE均衡算法结合,通过这种新颖的方法来确定最合理的均衡抽头系数以及最优均衡抽头系数的个数。