理解串行數(shù)據(jù)測(cè)試中的總體抖動(dòng)算法
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總體抖動(dòng)（Total Jitter，簡(jiǎn)稱Tj）為某誤碼率（Bit Error Ratio，簡(jiǎn)稱BER）下抖動(dòng)的峰峰值，在很多串行數(shù)據(jù)的規(guī)范中通常需要測(cè)量誤碼率為10e-12的Tj，簡(jiǎn)寫為Tj@BER=10e-12。對(duì)于BER小于10e-8的Tj的測(cè)量，通常只有誤碼率測(cè)試儀BERT可以直接測(cè)量到。對(duì)于示波器，假設(shè)該高速信號(hào)為2.5Gbps的PCIe，單個(gè)bit的時(shí)長(zhǎng)為Unit interval = 400ps，假設(shè)示波器采樣率為20G采樣率，則1個(gè)bit上包括了400ps/50ps = 8個(gè)采樣點(diǎn)，一次分析1M個(gè)bit需要8M的存儲(chǔ)深度，如果要測(cè)量10個(gè)比特的抖動(dòng)，需要讓示波器在8M的存儲(chǔ)深度下掃描100次，由于示波器在8Mpts時(shí)計(jì)算抖動(dòng)已經(jīng)很耗時(shí)，重復(fù)100次的測(cè)試時(shí)間會(huì)非常長(zhǎng)。所以示波器測(cè)量小于10e-12的誤碼率時(shí)的總體抖動(dòng)必須通過某些算法來估算Tj。
圖1：TIE抖動(dòng)圖示與抖動(dòng)概率密度函數(shù)（PDF）
基于示波器求解抖動(dòng)的算法通常在三個(gè)領(lǐng)域觀察和分析，即時(shí)域、頻域、統(tǒng)計(jì)域。比如TIE track即為TIE抖動(dòng)在時(shí)域的函數(shù)；在頻域分析抖動(dòng)的頻譜，可以計(jì)算周期性抖動(dòng)Pj和隨機(jī)抖動(dòng)Rj；TIE直方圖、Tj的概率密度函數(shù)（Probability Density Function，簡(jiǎn)稱PDF）是在統(tǒng)計(jì)域來分析抖動(dòng)。
對(duì)于總體抖動(dòng)的計(jì)算，通常從統(tǒng)計(jì)域分析，即分析抖動(dòng)的直方圖、概率密度函數(shù)PDF和累計(jì)分布函數(shù)（Cumulative Distribution Function，簡(jiǎn)稱CDF）。
概率密度函數(shù)PDF的定義為：對(duì)于實(shí)數(shù)隨機(jī)變量X，任何滿足下列條件的函數(shù)
都可以被定義為其概率密度函數(shù) :
在下圖2中簡(jiǎn)要描述了從TIE直方圖生成PDF、CDF、浴盆曲線Bathtub curve的過程。
在第一步的圖示中，X軸是抖動(dòng)的值，Y軸是某個(gè)抖動(dòng)值上的樣本數(shù)量，示波器測(cè)量每個(gè)信號(hào)每個(gè)邊沿與參考時(shí)鐘的偏差（即TIE），統(tǒng)計(jì)在某個(gè)抖動(dòng)值上邊沿的數(shù)量，得到TIE的直方圖；
第二步中對(duì)直方圖做歸一化，即直方圖中每個(gè)方柱子的數(shù)量除以樣本總數(shù)，得到每個(gè)抖動(dòng)值的發(fā)生概率，在這一步中即可得到TIE的概率密度函數(shù)PDF；
評(píng)論