CN1209631C

CN1209631C - 用于抖动分析的方法

Info

Publication number: CN1209631C
Application number: CNB998025151A
Authority: CN
Inventors: 简·布莱恩·威尔斯特拉帕; 丹尼斯·帕特里奇
Original assignee: Wavecrest Corp
Current assignee: Wavecrest Corp
Priority date: 1998-01-30
Filing date: 1999-01-29
Publication date: 2005-07-06
Anticipated expiration: 2019-01-29
Also published as: WO1999039216A1; EP1051631A1; EP1051631B1; DE69923160T2; KR20010052156A; US20020120420A1; CN1289410A; AU2488299A; TW419586B; JP2002502041A; DE69923160D1; US6356850B1

Abstract

一种用于分开抖动信号的各个分量的方法、设备、和制造产品。该方法包括如下步骤：获得信号间隔的测量值，对于每个间隔产生变量测量值，将变量估算值从时域转换到频域，确定抖动信号的随机分量和周期分量。

Description

用于抖动分析的方法

发明的背景

1、发明的领域

本发明一般来说涉及测量设备和方法；更具体地说，本发明涉及用于分析信号分量的系统和方法；还要具体地说，本发明涉及分析串行数据信号中抖动的系统和方法。

2、相关技术的描述

在串行数据通信中的抖动是数据转换时间相对于理想的位时钟有效转换时间的差。抖动表示距理想状态的偏差，一般来说是微微秒量级。随着半导体器件中数据转换速率的增加，以及其它高速应用的增多，抖动分量可能变得更加重要。例如，在视频图像芯片中，抖动可能引起视频图象的闪烁或跳动。还有，在串行数据通信系统中，抖动可能引起误差。为了理解抖动对于半导体器件和数据通信系统的影响，在样机阶段和生产测试期间，抖动的测量和定时的其它方面是至关重要的。

抖动有4个主要的分量，内部符号干扰(ISI)、占空循环畸变(DCD)、周期性抖动(PJ)、和随机抖动(RJ)。ISI是由数据路径传播延迟引起的，ISI是过去的数据历史的函数并且发生在所有的有限带宽数据路径中。DCD是由对于正的和负的数据转换的不同的传播延迟引起的。PJ是由一个或多个正弦波和它的/它们的谐波引起的。假定RJ是高斯正态分布，并具有功率谱密度，即它是频率的函数。

ISI、DCD、PJ全都是有界的。可以用比特周期、单位间隔(UI)、或者秒描述为峰值或峰—峰值。PJ对于每个谱线一般来说都有一个量值。

RJ是无界的。可以通过一个标准偏差用UI或秒来描述它。在生产测试中，使用一个抖动容差掩码来模拟一个实际的能排斥低频抖动的数据通信接收机的行为。抖动容差掩码是在频域中确定的一个函数。它的量值是频率的函数。在大多数的串行数据通信系统中，数据/时钟恢复电路宁愿容许低频抖动而不容许高频抖动，掩码的形状就反映了这一事实。

分析抖动分量对于产品设计人员和测试人员是有价值的。例如，测量PJ有助于确定电路上是否有串扰。分析ISI和DCD可以确定位误差的原因。

在WO-A-97/07611中描述的系统是用于在一个非二进制数字系统中测量抖动的系统。通过对信号进行微分，并且使用导数的最大绝对值作为每个转换时间的定时标记，来检测数字信号的转换时间。

在EP-B-0543139中所示的系统表示一个抖动分析器，它不需要时间窗口和T-V转换器作为硬件，也不需要采样时钟信号进行傅里叶变换。从时间间隔测量电路提供每个脉冲的脉冲宽度，并且通过FFT分析对脉冲宽度抖动的分量进行分析。

然而，当前可以利用的测量仪器并不能将抖动分量分开。例如，示波器在不能分开RJ和PJ的情况下只能表示出抖动的总体分布。虽然频谱分析器可以测量抖动，但频谱分析器一般不可能用在数据流上。况且，当频谱分析器测量抖动值时，它不分开PJ和RJ。

位误差测试设备允许比较串行数据模式与测试模式。虽然确定了位误差速率，但没有提供有关位误差速率的抖动分量的任何信息。抖动分量的相对比例也是不确定的。还有，位误差测试设备提供估算位误差速率的一个缓慢的方法。对于lgb/s的位速率，以统计可信度估算位误差速率一般需要2个小时。

本发明对于这个问题和其它问题提供了一个解决方案，并且还提高其它的优点。的确，按照本发明的原理设计的各个实施例的优点是：在不需要位时钟的情况下测量抖动分量，并且根据测量进行统计检查，并且产生失效速率的统计预报。

发明的概述

本发明公开了用于分析抖动的方法、设备、及其制造的产品。对于内部符号干扰、占空循环畸变、随机抖动、和周期性抖动进行测量。该方法包括如下步骤：获得信号间隔的测量值，对于每个间隔产生变量测量值，从时域向频域变换所说的变量估算值，和通过应用恒定误警筛选程序确定抖动信号的随机分量和周期分量。

另一个实施例提供在串行数据通信中的ISI、DCD、RJ、PJ的测量。该方法包括如下步骤：测量数据模式的单位间隔；确定一个匹配模式；计算一个测量时间表，这个时间表对于每个间隔确定一个测量组；获得许多间隔的多个测量值；产生每个间隔的变量估算值；从时域向频域变换所说的变量估算值；和通过应用恒定误警筛选程序确定抖动信号的随机分量和周期分量。

按照本发明的另一个方面，提供一种设备，用于测量具有重复数据模式的信号中的抖动。该设备包括一个用于收集数据的测量单元和一个用于分析信号并确定信号的随机分量和周期分量的分析单元。

按本发明的又一个方面，提供一种制造的产品，所说的产品包括一个程序存储介质，用于存储执行下述方法步骤的指令：分析信号中的抖动，和确定信号的随机分量和周期分量。

附图简述

现在参照附图，其中：参考号数对应于各处的对应部分。

图1示例性地表示用于本发明的一个实施例的信号分析系统的有代表性的硬件环境；

图2是一个流程图，表示按照本发明的实施例由分析程序完成的步骤；

图3是一个流程图，表示在确定匹配模式中使用的分析程序106完成的步骤；

图4是一个流程图，表示在计算一个变量的测量组中使用的分析程序106完成的步骤；

图5是一个流程图，说明按自相关函数操作FFT时用分析程序106完成的步骤；

图6是实际的数据转换相对于理想的位时钟的移动的一个示意图；

图7是单次时间测量的示意图；

图8是一个简单重复的理想图形；

图9a-9d是简单图形转动的示意图：

图10a-10d是带有测量数据的转动的示意图；

图11和12是表示一个恒定误警筛选程序的应用的示意图。

详细描述

在下面的对于优选实施例的描述中，参照形成本发明的一部分的附图，附图中借助于说明表示一个可以实施本发明的特定实施例。当然，还可以利用其它的一些实施例，并且在不偏离本发明的范围的条件下还可以进行结构变化。

图1示例性地表示用于本发明的一个实施例的信号分析系统100的有代表性的硬件环境。一个典型的配置可以包括一个测量设备102，测量设备102通过计数器测量两个事件(开始和停止)之间的时间间隔。

在这里参照引用的美国专利No4908784中公开了一种测量设备。典型的的测量设备是可从波峰有限公司(Wavecrest Corporation，Edina，MN)得到的Wavecrest DTS-2075。

本领域的普通技术人员都知道，能够进行基于现实世界测量(即，非理想的或存在不确定性的测量)的信号/分布分析的其它系统也是可以利用的。

测量设备102连接到一个工作站104，并在存储在工作站104中的一个分析程序106的控制下操作。分析程序106一般通过数据分析软件实施。一种在市场上销售的分析软件是可从波峰有限公司(WavecrestCorporation，Edina，MN)得到的“Wavecrest虚拟仪器(VI)”软件。工作站104包括一个处理器108和一个存储器，存储器包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、和/或其它组件。工作站104在存储在存储器中的一个操作系统(如UNIX^R或Microsoft^R Windows NT操作系统)的控制下操作，因而可在输出设备110上向用户提供数据，并且接收和处理经输入设备112(如键盘或鼠标)输入的来自于用户的命令。

最好使用由工作站104执行的一个或多个计算机程序或应用程序来实施本发明的分析程序106。本领域的普通技术人员都知道，工作站104的功能可以用另外的硬件装置实施，其中包括如下的配置：测量设备102包括CPU118、存储器140、和I/O138，它们能够实施由分析程序106完成的某些或所有的步骤。一般来说，实施本发明的操作系统和计算机程序确实体现在一种计算机可读存储介质中，例如一个或多个数据存储设备114，如ZIP^R驱动器、软盘驱动器、硬盘驱动器、CD-ROM驱动器、固件、或磁带驱动器。然而，这些程序还可以存放在远程服务器、个人计算机、或其它计算机设备中。

分析程序106提供不同的测量/分析的任选项和测量程序。分析程序106通过板上CPU118与测量设备交互作用。在一个实施例中，测试设备102提供待处理/允许操作功能，使测量设备102可以同步地或异步地测量一个信号。将这个信号加到要进行测量的事件的通道输入待处理/允许操作控制端120、122、124、126。在一般情况下，这个信号就是模式启动信号。计数器/内插器128、130、和132测量事件的开始和结束之间经过的时间。从模式启动信号后的第n个开始数据边缘(N_开始)到模式启动信号开始后的第n个停止数据边缘(N_停止)取为一次测量。N_开始和N_停止都是整数。内插器一般可以提供直到0.8ps的精细时间分辨率。多路转换器134响应于输入控制端120、122、124、126并且根据时钟136的信号控制计数器/内插器128、130、132。时钟136一般是一个精密晶体振荡器。在这里参照引用的、题目为“重复波形中的噪声分析“的、1998年3月13日提交的、申请系列号为No.09/039121的申请中，公开了一种用于提供待处理/允许操作功能的测量设备102的设计。这个申请共同转让给本申请的授让人。

在两次测量之间的时间是随机选取的。这就可以保证自相关函数能够正确地实行。这是在统计学意义下的随机采样。一个自相关函数定义为一个信号和这个信号的时移复制品的乘积，这个乘积或者按数学方式实现，或者按电学方法实现，或者按这两者实现。使用自相关函数是一种众所周知的信号分析方法。在一个实施例中，测量设备102在约21-25微秒加上测量时间间隔的一个随机时间间隔进行一次测量。内支路信号(它是随机的)和外支路信号(模式启动)的一个“与”函数启动单次一步时间间隔测量。

测量设备102具有串行数据信号，或者在输入端120提供，或者在输入端122提供。这个数据信号必须具有已知的图形，并且是重复出现的。在光纤系统中，这个信号可以由光—电转换器提供。

测量设备102具有模式启动信号，或者在输入控制端124提供，或者在输入控制端126提供。这个模式启动信号有一个过渡时期，这个过渡时期和任意数据基准边缘都有一个确定的关系。模式启动信号可来源于测试中的设备，或者来源于基于硬件的图形识别器，其“触发”在数据模式中具有唯一位置的字。

在本发明的典型的实施例中，不需要有或不期望有任何位时钟信号。在许多情况下，没有低抖动位时钟信号。

本领域的普通技术人员都明白，图1所示的典型的环境并不想限制本发明。的确，本领域的普通技术人员将认识到，在不偏离本发明的范围的条件下，还可以使用其它的可替换的硬件环境。

图2是一个流程图，表示由本发明的一个实施例的分析程序106完成的各个步骤。其中描述用于测量内部符号干扰、占空循环畸变、随机抖动、和周期性抖动的一种方法。

方块200表示测量UI的分析程序106。这个方块200构成用于随后测量和数据分析的基础。

方块202表示分析程序106的模式匹配。针对期望模式的理想图像测试测量数据。然后，分析程序106估算ISI+DCD。

方块204表示分析程序106计算估算PJ+RJ所需要的测量组。

方块206表示分析程序106对于各个数据组进行测量并且对于每一个数据组的方差进行计算。虽然在这里描述的优选实施例中使用了统计方差，但本领域的普通技术人员应该理解，还可以应用测量所说的测量变量的其它方法。

方块208表示分析程序106操作一个FFT(快速傅里叶变换)。在另一个实施例中，为了模拟串行数据通信接收机的抖动容差，可以利用一个掩码。抖动容差掩码是在频域中定义的一个函数。利用掩码来模拟在接收机中的抖动排除。

方块210表示分析程序106分开PJ和RJ，并且计算它们的估算值。

图6示意地表示实际的数据转换相对于理想的位时钟信号的位移。图6中的增量是从数据转换到有效位时钟转换的时间差。d0是和数据边缘0有关的增量，d1是和数据边缘1有关的增量，如此等等。

如果多次重复一个指定的数据模式，ISI+DCD相对于一个模式的边界(基准边缘0)将是静止不变的。每个增量将是一个常数。对于ISI+DCD，串行数据边缘位置都集中到一个稳定的状态。然而，ISI+DCD相对于位时钟信号将有抖动。其增量不再是相同的数值。

PJ和RJ将使每个增量及时发变。这些增量在N(N是大于零的一个整数)个UI时间间隔上的变化就产生了PJ和RJ的一个自相关函数。这些增量的平均值可以用来估算ISI+DCD。增量的变化可以进行PJ和RJ估算。以此方式，可以将ISI+DCD估算同PJ和RJ估算分开。

使用在本领域中众所周知的布来克曼—塔基信号分析方法的修改方案。这个方案可以应用抖动容差掩码来保证符合数据通信标准。通过图7和以下的讨论来证实修改的布来克曼—塔基自相关函数的应用。

图7是表示一个单次时间测量的一个示意图。图7表示从一个任意的边缘转换到另一个任意的边缘转换的放大的视图，它们和理想的位时钟信号进行比较。在一个实施例中，将下面数学方程引向可从波峰有限公司(Wavecrest Corporation，Edina，MN)得到的Wavecrest DTS-2075上的应用。本领域的普通技术人员应该理解，修改这些数学方程，将使上述实施例可以应用到其它的硬件仪器。

单次测量的时间间隔是N*UI，N是一个近似的整数。时间间隔近似为N*UI，或近似为N*T，其中T是信号周期，N是一个整数。X0和Xn是抖动的增量。如图7所示，

(1.1)tmeas(N)＝N*UI+Xn-X0.

对于每个N，按照一个随机的时间表进行M次测量。

因此：

(1.2)方差

(tmeas (N)) = \frac{1}{M - 1} Σ_{k = 1}^{M} {[tmeas (N) - \overset{&OverBar;}{tmeas (N)}]}^{2}

(1.3) \overset{&OverBar;}{tmeas (N)} = \frac{1}{M} Σ_{k = 1}^{M} (N + UI + Xn - X 0)

(1.4) \overset{&OverBar;}{tmeas (N)} = N * UI + \frac{1}{M} Σ_{k = 1}^{M} (Xn - X 0)

如果ISI+DCD“很小“，(Xn-X0)的平均值很小，则：

(1.5) tmeas(N)≡N*UI

代入(1.2)，则有

(1.6)方差

(tmeas (N)) &cong; \frac{1}{M - 1} Σ_{k = 1}^{M} {(Xn - X 0)}^{2}

(1.7)方差

(tmeas (N)) &cong; \frac{1}{M - 1} Σ_{k = 1}^{M} ({Xn}^{2} + {X 0}^{2}) + \frac{1}{M - 1} Σ_{k = 1}^{M} (- 2 * Xn * X 0)

(1.7)中的第一项是恒定为N的函数，且第二项是PJ和RJ的自相关函数的-2倍，见(1.8)：

(1.8)方差

(tmeas (N)) &cong; C - 2 * [\frac{1}{M - 1} Σ_{k = 1}^{M} (Xn * X 0)]

N*UI是τ，自相关函数的滞后时间。自一个信号的自相关函数的傅里叶变换给出了这个信号的功率谱密度。

当对于(1.8)进行FFT时，迫使数据记录的均值为0；这将使C的值不相关联。这一情况通过PJ和RJ不是静止的事实证明是合理的，因为它们没有“直流“分量。

UI的估算

信号分析系统100对于开始模式信号进行M1(一个整数)次测量，并且计算平均值和标准偏差。用模式(以UI为单位)长度(Lpatt)去除平均值，其结果就是UI的估算值。然后，可以使用标准偏差如以下所述估算平均值的标准误差：STD(测量)/SQRT(M1)。在一般情况下，如果平均值的标准误差太大，增加测量次数将减小这个误差。一般来说，如果M1＞100，那么，这个估算值将能很好地工作。可以针对一个缺省的或用户确定的常数来检验这个估算值。例如，可以由数据通信和/或远程通信工业来确定一个可以接受的误差。还有，这个误差可以是这样的，即随后测量的精度受到减损。增加M1，可以充分减小这个误差。

模式的匹配

信号分析系统100比较测量的数据与期望的模式的图像。这个期望的模式图像必须转动以完成这个匹配，这是因为开始模式信号和基准数据边缘之间的关系是任意的缘故。匹配采用最小二乘准则。本领域的普通技术人员应该理解，还可以使用其它的实现匹配的方法。一般来说，采取任何措施处理实际测量的模式和这个转动的图像之间的误差，都可以找到这种匹配。图3是一个流程图，表示按照本发明的一个实施例的分析程序106在确定匹配模式过程中完成的步骤。应该理解，处理器108对于流程图中所列的程序步骤起作用，以实现按照本发明的原理的方法。在优选实施例中，这个程序用C语言写成。然而，这个程序可以用一系列其它语言写成，其中包括C++和FORTRAN。

方块300表示分析程序106，它从数据边缘0(基准边缘)到数据边缘1进行M2次测量。计算平均值和平均值误差。针对一个缺省的或用户确定的常数来检验这个平均值误差。

方块302表示分析程序106重复由方块300表示的步骤：从数据边缘0到数据边缘2、从数据边缘0到数据边缘3、……从数据边缘0到数据边缘(end-1)，这里″end″是模式重复的边缘号。

方块304是一个判断方块，表示分析程序106检验所取的测量平均值误差是否太大。例如，将这个平均值误差和一个缺省的或用户确定的常数进行比较。如果是肯定的结果，则方块306表示：分析程序106将增加M2并返回到方块300，并且重复进行测量；否则，转动该模式，如方块308所表示的。尤其是在存在大量的PJ和RJ的情况下，这个误差可能太大。增加M2，可能使这项测试通过。一般来说，M2大于100。

方块308表示：分析程序106将按以下所述的转动该模式。

方块310表示：分析程序106通过如以下所述的求所说误差的平方和来比较每个转动的模式与实际所测数据。

方块312表示：分析程序106如以下所述的选择最佳模式匹配。

方块314表示：分析程序106如以下所述的基于模式匹配计算ISI和DCD。

图8是一个理想的重复模式的边缘转换相对于时间的示意图。所有的边缘转换都是整数边界。不存在任何抖动。下面的内容描述的是一个实施例的模式图像、转动、和模式匹配，它们由图3的方块308、310、312表示。时间按箭头所指的方向CW(顺时针方向)移动。标有数字的线代表边缘(转换)位置，用UI(单位间隔)表示这个位置。

图8中的圆的顶部是这个模式的基准位置。这个模式在位置0开始，在位置8结束。8是这个模式用UI表示的模式长度(Lpatt)。这个模式用集合：[01378]描述。

这个模式有4个边缘(end＝4)。开始和结束位置计数为一个边缘。从以上所述：边缘号0是在0UI的基准边缘，边缘号1在1UI，边缘号2在3UI，如此等等。模式中的边缘数目必须总是偶数，否则它的开始和结束边缘具有相反的极性。

在图8所示的上述圆中，没有表示出极性。然而，假定：正(+)转换发生在0UI，负(-)转换在1UI，正(+)转换发生在3UI，负(-)转换在7UI，正(+)转换发生在8UI。这个模式已重复。观察模式的通用方法是忽略极性。这就允许按照反向的数据和非反向的数据定义模式，不必关心极性。

图8的上述的圆没有表现出任何抖动。所有的边缘都有整数的UI位置，它们相对于理想的位时钟信号转换具有0位移。

图9a-9d是由图3的方块308表示的一个简单的模式的转动的典型的示意图。从所有的边缘位置减去基准位置后面的第一个边缘的边缘位置，就转动了由图9A中圆900表示的基准模式[01378]CCW 1个边缘号。在这种情况下，减1。这导致了图9b中的圆902定义为[02678]。边缘号：[01234]。初始模式的转动导致下述的圆：[01378]900，[02678]902，[04568]904(图9c)，和[01248]906(图9d)。图9a-9d的所有的这些圆900、902、904、906都来源于同一个模式。只有基准边缘有了变化。应该说明的是，转换和加或减边缘无关，即匹配的发生和边缘极性无关。再次转动，将导致[01378]，这是初始的圆900。初始模式经4次转动(模式中的边缘数)将产生初始模式。

图10a-10d是有关测量数据转动的典型的示意图。如图3的方块310所表示的，将圆1000、1002、1004、1006的转动模式(分别表示在图10a-10d中)同实际测量的平均值进行比较。在模式[01378]的4个可能的转动上放置测量的平均值2.2m、5.6m、7.3m。这些测量的平均值是从基准边缘到第一、第二、和第三边缘。

如图3的方块312所示的，目的是找出哪一个模式的转动与所测数据匹配。第i个增量(i是边缘号)是第i个理想位置减去第i个测量的平均值。求增量的平方，然后对于每个转动求和。“匹配“的转动具有最小的和(S)。

[01378]S＝(1.0-2.2)平方+(3.0-5.6)平方+(7.0-7.3)平方＝8.29

[02678]S＝(2.0-2.2)平方+(6.0-5.6)平方+(7.0-7.3)平方＝0.29

[04568]S＝(4.0-2.2)平方+(5.0-5.6)平方+(6.0-7.3)平方＝5.29

[01248]S＝(1.0-2.2)平方+(2.0-5.6)平方+(4.0-7.3)平方＝25.29

[02678]是匹配的转动：它有最小的和。通过计算具有最小的和的增量的标准偏差，可以得到匹配的质量。一般来说，如果使用许多随机数据模式和大量的抖动(ISI+DCD)，则小于0.5UI的标准偏差就是一个极好的匹配。

方块314表示ISI和DCD的计算。对于ISI+DCD的峰—峰值的估算值是：

MAX[-MIN(增量)，(MAX(增量)-MIN(增量))，MAX(增量)]

增量是从匹配的模式计算出来的增量集合。在上述方程中，当d0(基准边缘增量)处在总增量分布的下限或上限时，需要-MIN(增量)和MAX(增量)。本领域的普通技术人员应该理解，这些简单的说明只是为了举例的目的。一个典型的信号可能有几百或几千种模式转换。

计算方差的测量值集合以估算PJ和RJ

图4是一个流程图，表示由本发明的一个实施例的分析程序106在计算一个方差的测量值集合中完成的步骤。信号分析系统100使用匹配的模式的边缘位置计算方差(tmeas(N))(称之为VAR(N))测量值集合。使用VAR(N)向FFT提供数据，FFT提供PJ和RJ数据。本领域的普通技术人员应该理解，还可以使用测量中的变量的其它测量值(如峰—峰测量值或变量的任何统计度量值)代替这个统计变量。其目的在于计算出测量值集合，以便可以对于每个N只取一个测量值集合。

方块400表示分析程序106计算期望的N。在下面表示的方程中，“end”是匹配的模式中的最后一个边缘号。Lpatt是用UI表示的模式的长度。p(i)是在匹配的模式中用UI表示的对于边缘i的理想边缘位置。如果令p(end)＝Lpatt，则可以从下式计算出期望的N：

a.p(2*end)-p(0). p(2*end)-p(1)

p(2*end)-p(2)… p(2*end)-p(2*end-1)

b.p(2*end-1)-p(0). p(2*end-1)-p(1)

p(2*end-1)-p(2)… p(2*end-1)-p(2*end-2)

c.p(2*end-2)-p(0). p(2*end-2)-p(1)

p(2*end-2)-p(2)… p(2*end-2)-p(2*end-3)

……

zzz.p(1)-p(0).

方块402表示分析程序106从由方块400中的步骤表示的已找到所有的组合中寻找从1到Lpatt“覆盖”N的测量值集合，其中对于每个N只有一个测量值集合。每个测量值集合只有一个唯一的边缘对和一个期望的N。某些模式不覆盖所有的N：其中存在“孔“(间隙)。将孔的位置存储起来。

方块404表示分析程序106转换边缘号对成为硬件特定格式，如果必要的话。例如，在这里描述的一个实施例中，通过从波峰有限公司(WavecrestCorporation，Edina，MN)得到的Wavecrest DTS-2075来实施分析程序106。在DTS-2075中，把由方块402中描述的步骤表示的数据转换成N_{开始}+/-和N_停止+/-，用于第n个事件计数器的支路。当在根据本发明其它的硬件实施例中实施分析程序106时，本领域的普通技术人员应该懂得类似转换的可利用性。例如，虽然分析程序106在分析串行数据通信信号的抖动中完成的步骤和极性无关，但实际的信号都有一个极性，信号的极性是针对测量这个信号的硬件确定的。

对于每个边缘对进行M3次测量

如由方块206所示的，信号分析系统100对于每个边缘对进行M3次测量，并且计算每个集合的方差和平均值。这个平均值是针对期望的N检验的。VAR(N)存入对于这个特定的边缘对的“期望的N“所在的位置。使用内插的数据“填充孔“(如果有的话)。已经产生了一个VAR(N)记录。这个记录就是PJ和RJ的自相关函数。

操作FFT

图5是一个流程图，表示本发明的一个实施例的分析程序106在对于由方块206确定的自相关函数操作FFT中完成的步骤。这将提供PJ和RJ的信息。对于一个信号的自相关函数进行FFT处理的基础是布来克曼—塔基信号分析方法的一个修正方案。在本发明的一个实施例中，分析程序106使用这个方法估算PJ和RJ。一般来说，本领域的普通技术人员应该理解，还可以使用能把函数从时域转换到频域的其它方法。

方块500表示分析程序106确定镜像VAR(N)，从而产生MVAR(N)。将VAR(0)设定为0。镜像函数利用了VAR(N)围绕N＝0的对称性。VAR(N)＝VAR(-N)。这几乎将VAR(N)记录的长度增加了一倍，并且改善了FFT输出的频率分辨率。

方块502表示分析程序106迫使MVAR(N)的平均值为0。

方块504表示分析程序106确定MVAR(N)的窗口。布来克曼—塔基信号分析方法通常使用三角形窗口。但本领域的普通技术人员应该理解，还可以使用其它的窗口，如开氏—贝塞尔、高斯、或其它窗口。

方块506表示分析程序106确定这个记录的Padd。这将改善FFT的分辨率和精确度。Padd也称之为零增广。

方块508表示分析程序106操作FFT。通常使用基数2FFT。

方块510表示分析程序106使用一个掩码去加权FFT输出，这个FFT输出是频率的函数。一般来说，串行数据通信系统相对于变频抖动更能容忍低频抖动。这一步骤是可选择的。

方块510表示分析程序106应用一个如下边描述的恒定误警筛选程序。

方块514表示分析程序106如以下所述的分开RJ和PJ。

分开PJ和RJ

信号分析系统100增加PJ谱线的幅度，从而给出用峰值UI表示的PJ的幅度。信号分析系统100对于RJ曲线求和，并且取其平方根，以估算RJ，RJ用UI表示为标准偏差。

在本发明的一个实施例中，分开PJ和RJ的方法使用一种用在雷达中的称之为恒定误警筛选程序的技术。在视频应用中，也称之为中间筛选程序。这个筛选程序由一个滑动窗口组成，这个滑动窗口加到FFT的输出箱。这个窗口有奇数个箱。例如，对于具有9个箱的一个窗口，对于下面的4个箱和上面的4个箱求平均。如果中间的箱大于这个平均值一个确定的比例，则存储这个中间箱的幅度和位置，随后可用它来识别PJ产生的谱线。这个窗口在一个箱上移动，并且重复这个方法直到已经处理完所有的FFT输出箱时为止。

图11和12是表示应用了恒定误警筛选程序后的曲线图。图11表示PJ和RJ的FFT的原来的输出。这个输出为恒定误警筛选程序提供输入。垂直轴是分贝，水平轴是频率。图中的谱峰是PJ，图中下面的包络就是RJ。在这里，FFT原始数据可能已经与用于标准测试的抖动容差掩码相乘过。应用一个恒定误警筛选程序。

图12表示恒定误警筛选程序输出端的输出。筛选程序的滑动窗口的宽度为9个箱。每个PJ谱线的幅度和频率都与RJ隔离开。总的PJ的估算值是谱线幅度的代数和。这就给出总的PJ的估算值，以峰值UI或秒为单位。

通过从FFT原始数据中去掉谱线，就可以计算出RJ的估算值。对于箱的输出幅度求和，并求平方根。其结果就是RJ的一个总估算值，以UI或秒为单位。

为了进行说明和描述的目的，已经给出了本发明的优选实施例的上述描述。但不希望就此为止，或者说不期望将本发明限制在所公开的精确形式上。按照上述的教导，许多改进和变化都是可能的。期望本发明的范围不受这个详细描述的限制，本发明的范围仅由所附的权利要求书所限定。

Claims

1、一种分析具有转换时间的信号中的抖动的方法，所说的转换时间确定了时间的间隔，抖动具有随机分量和周期分量，所说方法包括如下步骤：

(a)对于多个间隔获得多个测量值；

(b)对于每个间隔产生测量值的变量估算值；

(c)将变量估算值从时域转换到频域；

(d)确定抖动信号的随机分量和周期分量，包括如下步骤：向频域变量估算值应用恒定误警筛选程序，以便分开随机分量和周期分量。

2、权利要求1的方法，其特征在于：该将变量估算值从时域转换到频域的步骤是通过快速傅里叶变换完成的。

3、权利要求1的方法，其特征在于：变量估算值包括方差估算值。

4、如权利要求1所述的方法，在步骤(a)之前还包括下列步骤：

(a)测量一数据模式的单位间隔；

(b)确定一个匹配模式，其中，抖动包括内部符号干扰分量和占空循环畸变分量，确定匹配模式的步骤包括如下步骤：基于匹配模式和测量值的比较计算内部符号干扰和占空循环畸变；

(c)计算对于每个间隔确定一个测量值集合的一个测量时间表。

5、权利要求4的方法，其特征在于：确定匹配模式的步骤进一步包括如下步骤：

多次转动基准模式；

比较转动和数据模式；和

选择匹配模式。

6、权利要求5的方法，其特征在于：该比较转动和数据模式的步骤还包括如下步骤：通过最小二乘法比较转动和数据模式。

7、权利要求4的方法，其特征在于：该将变量估算值从时域转换到频域的步骤是通过快速傅里叶变换完成的。

8、权利要求4的方法，其特征在于：变量估算值包括方差估算值。

9、权利要求4的方法，其特征在于：该测量数据模式单位间隔的步骤进一步包括如下步骤：对测量到的该数据模式的单位间隔进行统计可信度测量。

10、权利要求4的方法，其特征在于：该确定匹配模式的步骤进一步包括如下步骤：测量确定了的匹配模式的统计可信度。