TW202238146A - 噪聲補償抖動測量工具及方法 - Google Patents

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Abstract

測試和測量裝置包括輸入，用以從待測裝置(DUT)接收測試波形，其中該測試波形具有複數個輸入位準變遷；選擇器，建構用以分別和單獨地僅提取與該測試波形之兩個或更多個預界定的輸入位準變遷圖案匹配的該測試波形的該等部分；噪聲補償器，建構用以針對該波形的該等提取部分的每一個單獨地決定和去除由接收該測試波形之該測試和測量裝置的隨機噪聲所引起之抖動測量的分量；加法器，建構用於以從該測試波形的該等提取部分去除噪聲分量來產生時序測量的複合分布；以及抖動處理器，建構用以從該複合分布來決定該DUT的第一噪聲補償抖動測量。亦揭示了決定噪聲補償抖動測量的方法。

Description

噪聲補償抖動測量工具及方法
本發明涉及與測試和測量系統相關的系統和方法，且特別地，涉及可以準確量化輸入信號的抖動分量的測試和測量工具。 [優先權]
本發明主張2021年3月16日所申請之命名為“APPARATUS AND METHOD FOR ACCURATELY EXTRAPOLATING J6U AND JRMS MEASUREMENTS WITH NOISE COMPENSATION”的美國臨時申請案第63/161,937號的權益，該臨時申請案將全部地結合於本文以供參考。
許多現代的電子裝置和通訊系統使用數位資料位元的序列化流跨越通道來將數位資訊從發射器轉移到接收器。使用者可能對測量所發射或所接收之信號的品質以預測錯誤率非常感興趣。特別地，抖動分析意指測量每個上升或下降波形邊緣與其理想位置之時間位移，亦即抖動，的過程，然後分析該抖動來識別不同的子分量，以用於預測位元錯誤率或者開發或調試電子電路。
在分析輸入信號之抖動中的一個問題在於，在輸入信號本身的任何抖動分析之前，測量工具會在輸入信號之其處理過程中產生並引入噪聲。此種噪聲會影響到決定抖動之波形變遷的表觀位置。因此，分析所處理之輸入信號的抖動並不會隔離被測試的裝置，因為來自待測裝置(DUT)的抖動和來自測量工具的噪聲被結合在一起。而且，消除工具噪聲係困難的，因為工具噪聲會在每次變遷時使所測量的抖動偏差，並且偏差本身係與輸入信號中的特定符號序列之特定邊緣的轉換速率相關的。換言之，工具噪聲會不同地影響每個變遷，此意指無法簡單地從組合噪聲中減去工具噪聲來分析輸入信號的抖動。
本發明的實施例解決了先前技術的該等和其他缺陷。
及
如上所述，習知的抖動分析方法在進行待測裝置(Device Under Test)的測量時無法補償測量工具的噪聲。有幾種等效的方法可以表示抖動值。一種方法係使用測量Jrms和JNu。Jrms被界定為波形中所有不相關之抖動的均方根值。JNu，其中N係整數，被界定為不相關之抖動值的範圍，其中排除了最低(1*
Figure 02_image001
)/2個觀測值，並且也排除了最高(1*
Figure 02_image001
)/2個觀測值，以致僅保留中心1﹣1*
Figure 02_image001
個觀測值。不相關之抖動被界定為減去與資料圖案相關之確定性抖動後所剩餘的抖動。有時候，此種與資料圖案相關的確定性抖動被稱作資料相關抖動(DDJ)。Jrms和JNu出現在乙太網路(IEEE 802.3)以及其他高速串列標準中，且被PCI-SIG(週邊組件介面特殊興趣群組)內部地使用以研究和指明抖動。在PCIe Gen 6標準的開發中，開發群組特定地使用抖動測量JNu，其中N=6，亦即J6u，並探索幾種補償工具噪聲的方法。惟，PCIe標準並未明確說明如何進行此類測量。本發明的實施例提供了允許進行此種測量的噪聲補償抖動測量，且實際上，允許使用者很好地控制用於資料標準以及用於裝置一般測試之噪聲補償抖動測量的準確性。
抖動合規值，諸如在PCIe中所使用的該等值，可以以上文所介紹的Jrms和JNu來表示。
方程式(1)：
Figure 02_image003
方程式(2)：
Figure 02_image005
其中
Figure 02_image007
=4.8916
方程式(3)：
Figure 02_image009
當用於PCIe Gen 6合規性目的來進行測量時，DUT傳輸具有48個變遷的52個PAM4(脈波振幅調變，四階)符號之界定的循環圖案。由於各種理由，對其他圖案或沒有重複圖案的任意符號序列進行該等或類似測量係有用的，例如當正在開發中的實體裝置尚未被組態用以產生在PCIe標準中所指明之精確的52個符號圖案時。如本文所描述地，本發明實施例允許使用者來界定對其執行測量的任何圖案或序列圖案。使用本發明實施例允許使用者快速地執行用於PCIe Gen 6以及其他各種資料通訊標準之所欲的抖動測量。
在下文描述中，“噪聲”意指信號參數中之非故意或非預期的變異。當參數係時間時，其可係絕對值或增量值，通常使用更具體的術語“抖動”。當參數係電壓時，可以使用術語“電壓噪聲”、“垂直噪聲”或僅只使用“噪聲”，其中最終情況應根據上下文而清楚明瞭。“電壓”係用以表示由諸如示波器之工具所測量的相關參數，但實際參數可以係電流、光學大小或其他值，取決於所使用的探針類型。
RJ，隨機抖動(Random Jitter)，係高斯隨機時序變化的標準偏差。類似地，RN，意指隨機噪聲(Random Noise)，係高斯隨機電壓變化的標準偏差。標準偏差亦可以以“sigma”或σ來表示。
術語“變遷”和“邊緣”可以互換地使用，且意指符號序列中之信號從一個標稱位準到另一個不同位準的振幅變遷，其發生在某個非零時間間隔上，因此具有非無限轉換速率。
第1圖係具有待測裝置(DUT)10及諸如示波器之測量工具40的習知測試和測量系統中之抖動和噪聲的方塊圖模型。 在第1圖的此模型中，
Figure 02_image011
表示DUT 10中之本徵抖動的標準偏差，此意指時脈源的隨機調變與由DUT所產生之測試信號的任何振幅效應無關。在藉由D型正反器16的及時調變後，來自PAM-N產生器12的純資料符號係由
Figure 02_image013
(t) 18轉換為具有有限上升時間的信號變遷，此係DUT 10之發射器的單位步級響應。最後，DUT 10的本徵電壓噪聲RNi在信號出現在DUT 10的輸出TP1之前被線性添加到信號。資料產生器12被標記為PAM-N，因為它產生任意數量N的脈波振幅調變符號，N=2、3、4、等等。
測試信號係在測量工具40，或附接的測試探針處接收，其中
Figure 02_image015
表示工具40的附加噪聲。
Figure 02_image015
被假定為與任何其他變量不相關的穩定隨機變量。源
Figure 02_image011
和
Figure 02_image017
二者皆係要表徵之Jrms和J6u值的合法部分，但
Figure 02_image015
值並不是，因為它是由工具40所產生的。
Figure 02_image015
係工具40所施加之測量缺陷的單一最大貢獻者。因此，在決定及報告Jrms和J6u之前，應去除
Figure 02_image015
的影響。
本發明的實施例包括在測量DUT的噪聲或抖動時使用資料分析的新操作來消除測量工具本身之本徵隨機噪聲的影響。
每當兩個不相關的高斯變量X和Y疊加時，它們就會產生一個新的高斯變量，其標準偏差係如下文之方程式4中所計算的。
方程式(4)：
Figure 02_image019
當具有標準偏差RN的高斯隨機電壓噪聲在具有轉換速率
Figure 02_image021
的波形邊緣k上操作時，其係界定為邊緣橫跨所選固定電壓基準的時間變化之隨後而發生的抖動的標準偏差係在下文方程式5中給定。
方程式(5)：
Figure 02_image023
結合方程式4和5，在邊緣k上所觀測到的總抖動被表徵為如方程式6中所述。
方程式(6)：
Figure 02_image025
重新設置方程式6提供了如方程式7之在邊緣k上之用於噪聲補償抖動的表示。
方程式(7)：
Figure 02_image027
如果需要測量僅累積時間間隔誤差(TIE)的測試信號中具有相同轉換速率的邊緣，則可以使用方程式7來計算DUT的補償隨機抖動，前提在於RN sigma(RN標準偏差)值對於測量工具係已知的。然而，許多測試信號包括具有不同轉換速率的邊緣。因此，傳送具有不同轉換速率的測試信號之包括PAM-N產生裝置(其中N可能大於2)的DUT的隨機抖動，並非由方程式7來直接計算。
在PCIe Gen 6圖案的情況中，每個主要的PAM4邊緣類型，諸如0到3邊緣，在每個預界定的52個符號重複中出現四次。在技術上，該四個邊緣的每一個都是唯一的，因為與其他三個0到3變遷相比，它在其前後具有不同的符號序列。並且，欲測試的0到3邊緣或任何其他邊緣的該四個邊緣的每一個都可能具有不同的轉換速率。實際上，其他邊緣類型，諸如輸入測試信號中的0到1邊緣，可能具有與0到3邊緣截然不同的轉換速率。
本發明的實施例提供了對具有不同特徵的邊緣進行分類或界定的能力。例如，由M個整數所組成的模板可以表示M個連續的傳輸符號。如果使用字符{0，1，2，3}來表示PAM4符號，則[0 3]的2符號模板表示所有0到3的變遷。[0 0 0 3]的4符號模板可能表示0到3變遷的較窄子集，亦即，遵循一組至少三個相鄰0符號的該等者。較長的模板通常允許圖案的更大特定性，因此縮小了子集中所表示的轉換速率的範圍。
藉由將模板界定的此種特定性與對轉換速率和電壓噪聲在所測抖動上之影響的補償相結合，本發明的實施例可以以比任何其他已知方法更高的準確度來補償電壓噪聲。
第2圖係用以實施本文所揭示的本發明實施例之諸如示波器的實例測試和測量工具200的方塊圖。工具200包括一或多個輸入220，其可係任何電性信令介質且可以扮演測試介面。信號輸入220從待測裝置210接收資料。如上所述，DUT 210可以傳送PAM-N信號。時脈恢復240和時間間隔誤差(TIE)250係可以在輸入信號上被執行的兩個過程。時脈恢復過程240決定與輸入信號相對應的時脈週期和精確的時脈邊緣位置，而TIE過程250計算輸入波形中之每個邊緣的時間間隔誤差。測試信號可以在執行時脈恢復240和TIE過程250之前或之後被儲存在獲取記憶體222中。
噪聲補償抖動分析器270可以包括多個子組件或子操作，如下文參照第4及7圖中所描述的。抖動分析器270可以實施為任何處理電路，諸如編程的專用或通用電腦處理器、應用特定積體電路(ASIC)、數位信號處理器(DSP)、場可編程閘陣列(FPGA)、或實施為該等元件的組合、等等。在一些實施例中，抖動分析器270可以被組態用以執行來自記憶體262或其他記憶體的指令，並且可以執行由該等指令所指示之任何方法和／或相關聯的步驟。
工具200包括一或多個處理器260。雖然為了便於說明在第2圖中僅顯示出一個處理器260，但是如孰習於本項技藝之人士將理解的，可以組合地使用不同類型的多個處理器，而不是單個處理器260。一或多個處理器260與記憶體262結合而操作，記憶體262可以儲存用以控制該一或多個處理器的指令、或與測試信號的測量或工具200的一般操作相關的資料、或資料。記憶體262可以實施為處理器快取、隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、固態記憶體、硬碟驅動器、或任何其他記憶體類型。並且，雖然顯示為不同的記憶體222及262，但是兩者或其他記憶體都可能存在於整個工具200中。儲存在任何記憶體222，262中或其他地方的任何資料或指令也可由工具200中的任何組件存取。
使用者輸入和介面280係耦接到或整合到工具200中。使用者輸入280可以包括鍵盤、滑鼠、觸控螢幕、和／或使用者可用於與工具200交互作用的任何其他控件。顯示器／輸出290可係觸控螢幕顯示器，接受使用者輸入並提供工具輸出。或者，顯示器／輸出290可係僅輸出顯示器。顯示器／輸出290可係數位螢幕、電腦監視器、或任何其他監視器，用以向使用者顯示測試結果、時間戳記、噪聲位準、抖動、抖動資料、或其他結果，如本文所討論的。顯示器／輸出290還可以包括一或多個可能與視覺顯示器相關或不相關的資料輸出。來自顯示器／輸出290的資料輸出可以被傳送到諸如局部區域網路的資料網路，該資料網路可以耦接到主機電腦用以查看資料。顯示器／輸出290還可以將資料傳送到遠程網路，諸如可由主機電腦在網際網路上存取的雲端網路。雖然測試工具200的組件係描繪為與測試工具200整合在一起，但是熟習於本項技藝之一般人士將理解的是，該等組件的任一個都可以在測試工具200的外部並且可以以任何傳統方式來耦接到測試工具200，諸如以有線和／或無線通信媒體及／或其他機制。
工具200通常可以包括一或多個測量單元，未描繪出。該測量單元可以包括能夠測量經由輸入220所接收之信號方面(例如，電壓、電流量、振幅、等等)的任何組件。工具200還可以包括調節電路、類比至數位轉換器、和／或其他電路。
第3A及3B圖一起圖示出依據實施例之描述用以進行噪聲補償抖動測量之流程300中的操作的實例流程圖。在第3A及3B圖中或本文其他地方所描述的操作可以由諸如第2圖之工具200的測量工具所執行。
過程300藉由形成一組K個模板而在操作302開始，其中該組K個模板中的每個單獨的模板k界定了諸如從第2圖中的DUT 210所傳送之測試信號的信號流內的目標變遷類別。該等模板通常被形成以便界定互斥的變遷組，並且通常來自PAM-N產生器之大部分或所有可能的變遷將在該等模板之一中表示。模板可係預界定的或使用者界定的。第4圖係抖動處理器400之一些元件或操作的方塊圖，其可係第2圖之噪聲補償抖動分析器270的實施例。換言之，抖動處理器400說明了可存在於噪聲補償抖動分析器270中的組件、功能、或操作。
請參閱第4圖，在第3A圖之操作302中所提及的模板可以接收自使用者，或可以預界定並儲存於模板庫408中。實例雙符號模板可以識別測試資料的特定變遷。例如，模板[0→3]匹配輸入信號之實例流：1-0-2- 0-3-3-0-2中加底線的變遷。其他模板可包括其他符號，諸如[0，0，3]、[1，0，3]、[2，0，3]、和[3，0，3]。在某些模板中可以使用通配符。模板可係任一長度，此允許使用者在分析輸入信號中有很大的特定性。除了所接收的符號之外，模板也可以以不同的方式來表徵，諸如藉由轉換速率。
接下來，過程300進入迴圈，該迴圈係執行用於操作302中所界定之K個變遷的每一個。首先，操作304識別和隔離輸入信號中匹配當前模板k的變遷。
然後，對於輸入信號的每個匹配模板變遷，在操作306中決定平均轉換速率。在操作308中，累積所有當前模板匹配變遷的TIE觀測值，然後在操作310中，由該等TIE觀測值來創建出直方圖。
請參閱第4圖，上述每個操作都可以由抖動處理器400的特定組件或操作所執行。雖然在本文中通常被稱作組件，但熟習於本項技藝之人士將理解的是，參照抖動處理器400所描述的各個功能可以以在一或多個處理器上操作的組合系統來實施。
操作304、306、和308可以由抖動處理器400中的對應組件所執行。模板或圖案識別符420組件可以藉由從K個界定模板的群組中選擇當前模板k來執行操作304，以供被測試波形中的分析之用。操作306的轉換速率測量可以由轉換速率測量組件430所執行，以及來自操作308的TIE值可以以TIE累積器440來累積。在操作310中所提及的直方圖可以以直方圖創建器450來產生。
直方圖分析器／處理器460可用以在所創建的直方圖上執行分析。例如，在操作312(第3A圖)中，直方圖分析器／處理器460可以計算在操作310中所產生之直方圖的平均值。然後，操作314去除此計算的平均值並產生新的直方圖，其係零均值直方圖。
接下來，在操作316中，直方圖分析器／處理器460決定在操作314中所產生之直方圖的高斯(Gaussian)部分和直方圖的非高斯(Non-Gaussian)部分。高斯和非高斯處理器在第4圖中被圖示為處理器462，464。高斯部分係由標準偏差所表徵，非高斯部分係由對應於直方圖之雙狄拉克模型(dual-dirac model)的峰對峰部分所表徵。
曲線分析的一些實例係圖示於第5A、5B、及5C圖中。該等圖式顯示了當高斯分布(Gaussian distribution)502與一對由不同“DJdd”量所隔開的狄拉克函數(Dirac functions)504、514、524組合或卷積時所發生的三個實例。該三個實例使用相同的高斯sigma 502但不同的DJdd值，從而導致三種不同的最終分布506、516、和526。該等卷積可被稱作雙狄拉克模型(dual-dirac model)。
在執行其分析時，高斯處理器462和非高斯處理器464可以使資料的直方圖，諸如在操作314中所產生的直方圖，擬合於曲線。第6A及6B圖圖示出使來自實例資料直方圖的資料602擬合於曲線612的實例過程。該等圖式顯示了對於不同和離散資料樣本602的給定分布，如何形成直方圖，可以決定一組雙狄拉克(dual-dirac)參數{
Figure 02_image029
，DJdd}，該參數給定與測量資料602的行為最匹配或對其建模的分布，尤其是在尾部，用以產生曲線612。第6A圖圖示了資料602和曲線612的線性尺度視圖，而第6B圖則圖示出對數尺度視圖。第6B圖的對數尺度視圖提供了測量資料602與“尾部”區域中的曲線612匹配的較佳視圖，亦即，在曲線的任一端，離中心最遠。熟習於本項技藝的該等人士將理解的是，q尺度分析係一種用以創建此種模型的已知方法，雖然也可以使用其他方法。
請翻閱第3A圖，在操作318中，高斯處理器462和非高斯處理器464與雙狄拉克處理器470相結合，從操作314中所生成的直方圖產生RJdd sigma(RJdd標準偏差)值和DJdd值。從工具200中所觀測到的該等和其他值，操作320使用上文的方程式5來決定由於工具本身所引入的噪聲而產生的有效隨機抖動。請注意的是，由於工具噪聲所引起的此種隨機抖動係在單個模板之基礎上決定的，亦即，僅針對與當前模板描述k匹配的輸入波形的部分。在隨後的迴圈中，過程300也決定了與其他模板匹配的輸入資料的隨機抖動。由於工具噪聲所引起的抖動分量可以由第4圖之抖動處理器400的工具噪聲組件480所決定或與其結合以決定。
在操作322中，在操作320中所決定的隨機抖動係使用上文的方程式7從RJdd中去除，用以產生補償的RJdd。此種補償的RJdd被稱作
Figure 02_image031
。接下來，抖動處理器400將在操作322中所決定之使用
Figure 02_image031
的雙狄拉克機率分布以及在操作312中所決定的DJdd值合成為高分辨率。此種雙狄拉克模型所代表之抖動的尾部不一定限於實際抖動觀測中所存在的機率或總體。
流程300的操作304-324然後針對參照上文操作302所描述之K個模板系列中的下一個模板k重複。請參閱第4圖，執行流程300的操作之抖動處理器400的組件被示為一群組組件410，用以說明抖動處理器400的一部分在由模板或類定義所界定的資料子集上進行操作，抖動處理器400的另一個組件414在由組件群組410所產生的資料的總和上進行操作。
請參閱第3B及7圖，接下來所描述的係依據本發明實施例之進一步用以產生噪聲補償抖動的操作和組件。來自第3A圖的流程300延續進入操作326，如第3B圖中所示。操作326組合在操作324中用於K個模板組中之每個模板k所產生的合成機率分布函數。換言之，在操作326中，將在操作324中用於k=1所產生的機率函數添加到在操作324中用於k=2所產生的機率函數，並且對於在K個模板組中的所有模板k重複該過程。此組合可以由求和組件710 (第7圖)所執行，該組件係第4圖之抖動處理器400的一部分。具體而言，第4圖中所提及的組合處理416接收來自所有K個分布的輸出，或者來自組件群組410的直方圖。求和組件710在操作328中創建了不再是以雙狄拉克形式的複合分布，且該複合分布確實包含尾部，亦即，離中心最遠的該等分布區域。複合分布的尾部可以被合理地外推，遠遠超出在第3A圖的流程300中所分析之資料的實際總體。
從720所示的帶尾複合分布，分布分析器722在操作330中產生rms值，其係產生為Jrms。藉由排除用於720所創建的分布的尾部部分，在操作332中創建了無尾複合分布，並圖示為730。上文描述了排除分布函數的尾部。從無尾複合分布730，分布分析器732在操作334中產生最小和最大抖動值的範圍，其係紀錄為J6u。
一旦產生了Jrms和JNu參數，方程式(1)-(3)可用以產生等效於Jrms和J6u的各種參數。其他等效參數也可以使用其他的方程式來產生，取決於所報告的特定參數。
為了要增加本文上述之抖動測量的準確性，第3A及3B圖的操作可以以來自DUT的其他樣本總體來重複，用以增加K個直方圖中的每一個的總體。
鑒於本發明實施例在產生模板中所提供的靈活性，使用者的測量工具在準確指明將在特定分析中所使用之來自DUT 210的那些資料變遷中具有大量的控制。
本發明的觀點可以在特別創建的硬體、韌體、數位信號處理器上操作，或者在包括依據編程指令操作的處理器之特別編程的電腦上操作。本文所使用之控制器或處理器的術語係打算要包括微處理器、微電腦、應用特定積體電路(ASIC)、和專用硬體控制器。本發明的一或多個觀點可以以電腦可用資料和電腦可執行指令來實施，諸如以一或多個程式模組來實施，由一或多部電腦(包括監控模組)或其他裝置所執行。通常，程式模組包括常式、程式、目標、組件、資料結構、等等，當由電腦或其他裝置中的處理器所執行時，它們執行特定任務或實施特定抽象資料類型。電腦可執行指令可以儲存在電腦可讀取儲存媒體上，諸如硬碟、光碟、可抽取式儲存媒體、固態記憶體、隨機存取記憶體(RAM)、等等。如熟習於本項技藝之人士將理解的是，程式模組的功能可視需要地以各種觀點來組合或分布。此外，該功能可以全部或部分地實施於韌體或硬體等效物中，諸如積體電路、FPGA、和其類似物。特定的資料結構可用以更有效地實施本發明的一或多個觀點，並且在本文所描述的電腦可執行指令和電腦可用資料的範疇內預期此類資料結構。
所揭示的觀點可以在一些情況中以硬體、韌體、軟體、或其任何組合來實施。所揭示的觀點來可以實施為由一或多個電腦可讀取儲存媒體所承載或儲存於其上的指令，該電腦可讀取儲存媒體可以由一或多個處理器所讀取和執行。該等指令可被稱作電腦程式產品。如本文所討論的電腦可讀取媒體意指可以由計算裝置所存取的任何媒體。做為實例而非限制，電腦可讀取媒體可以包括電腦儲存媒體和通信媒體。
電腦儲存媒體可以意指可用以儲存電腦可讀取資訊的任何媒體。做為實例而非限制，電腦儲存媒體可以包括RAM、ROM、可電拭除可編程唯讀記憶體(EEPROM)、快閃記憶體或其他記憶體技術、光碟唯讀記憶體(CD-ROM)、數位影音光碟(DVD)或其他光碟儲存器、磁匣、磁帶、磁碟儲存器或其他磁性儲存裝置、以及以任何技術來實施的任何其他揮發性或非揮發性的、可抽取式或不可抽取式媒體。電腦儲存媒體不包括信號本身和信號傳輸的暫態形式。
通信媒體意指可用於電腦可讀取資訊之通信的任何媒體。做為實例而非限制，通信媒體可以包括同軸電纜、光纖、空氣、或適用於電性、光學、射頻(RF)、紅外線、聲音或其他類型信號之通信的任何其他媒體。 實例
本文所揭示之技術的說明性實例係提供於下文。該等技術的實施例可以包括在下文所描述之實例的任一個或多個、和其任何組合。
實例1係測試和測量裝置，包括輸入，用以從待測裝置(DUT)接收測試波形，其中該測試波形具有複數個輸入位準變遷；選擇器，建構用以分別和單獨地僅提取與該測試波形之兩個或更多個預界定的輸入位準變遷圖案匹配的該測試波形的該等部分；噪聲補償器，建構用以針對該波形的該等提取部分的每一個單獨地決定和去除由接收該測試波形之該測試和測量裝置的隨機噪聲所引起之抖動測量的分量；加法器，建構用於以從該測試波形的該等提取部分去除噪聲分量來產生時序測量的複合分布；以及抖動處理器，建構用以從該複合分布來決定該DUT的第一噪聲補償抖動測量。
實例2係如實例1之測試和測量裝置，其中該加法器係建構用以排除該複合分布的尾部來產生中心複合分布，且其中該抖動處理器係進一步建構用以從該中心複合分布來決定該DUT的第二噪聲補償抖動測量。
實例3係如實例2之測試和測量裝置，其中該第一噪聲補償抖動測量係Jrms且其中該第二噪聲補償抖動測量係JNu。
實例4係如實例1至3中任一實例之測試和測量裝置，其中與該測試波形的第一預界定圖案匹配之變遷的轉換速率係不同於與該測試波形的第二預界定圖案匹配之變遷的轉換速率。
實例5係如實例1至4中任一實例之測試和測量裝置，其中該噪聲補償器係建構用以使與該等預界定圖案之一匹配的該測試波形的該等提取部分之一組時序資料的直方圖擬合於曲線。
實例6係如實例5之測試和測量裝置，其中該噪聲補償器係建構用以根據q尺度的特性使該組時序資料的該直方圖擬合於該曲線。
實例7係如實例6之測試和測量裝置，其中該曲線係對應於雙狄拉克模型(dual-dirac model)的機率分布。
實例8係用以決定輸入信號之抖動測量的方法，該抖動測量補償由建構用以接收該輸入信號之工具所引起的噪聲，該實例方法包含在工具處接收來自待測裝置(DUT)的該輸入信號；從所接收的該輸入信號來產生測試波形；選擇分別與該輸入信號之兩個或更多個預界定圖案匹配的該測試波形的兩個或更多個部分；針對該兩個或更多個所選擇部分的每一個單獨地決定由工具噪聲所引起之抖動的分量，並單獨地合成時序測量的直方圖以補償該工具噪聲；將該兩個或更多個所選擇部分之時序測量的該等噪聲補償直方圖相加，以產生複合機率分布；以及從該複合機率分布來決定該DUT的噪聲補償抖動測量。
實例9係如實例8之方法，其中針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個單獨地決定由工具噪聲所引起之抖動的分量包括，產生該測試波形之所選擇的該部分之時序誤差的原始直方圖；從該原始直方圖去除該等時序誤差的平均值，並產生零均值直方圖；以及執行雙狄拉克分析(dual-dirac analysis)以擬合該零均值直方圖，用以決定該零均值直方圖的高斯(Gaussian)和非高斯(Non-Gaussian)部分。
實例10係如實例9之方法，進一步包括，針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個：從該零均值直方圖來導出雙狄拉克(dual-dirac)確定性抖動；以及從該零均值直方圖來導出隨機抖動。
實例11係如實例10之方法，進一步包括，針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個：決定由該測試波形之該選擇部分的平均轉換速率在該工具的隨機噪聲上的影響所添加的隨機抖動分量；以及去除所添加的該隨機抖動分量以產生用於該測試波形之該選擇部分的補償隨機抖動分量。
實例12係如實例11之方法，進一步包括，針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個，藉由將該補償隨機抖動分量與來自該零均值直方圖的該雙狄拉克(dual-dirac)確定性抖動進行卷積來合成該測試波形之該選擇部分的補償雙狄拉克模型(dual-dirac model)。
實例13係如上述實例方法中任一實例之方法，其中將時序測量的該等噪聲補償直方圖相加包括，至少部分地根據該輸入信號在該兩個或更多個所選擇部分的每一個中之相對數量的變遷，以執行該兩個或更多個所選擇部分之時序測量的該等噪聲補償直方圖的加權求和。
實例14係如上述實例方法中任一實例之方法，進一步包括排除該組合機率分布的尾部以產生中心求和分布，以及從該中心求和分布來決定噪聲補償抖動值。
實例15係測試和測量裝置，包含輸入，用以從待測裝置(DUT)接收輸入信號並從所接收的該輸入信號來創建測試波形；一或多個處理器，組態用以執行代碼，以致使該一或多個處理器決定該輸入信號中的抖動，該抖動係藉由以下來補償由接收該輸入信號之裝置所引起的噪聲：在該接收裝置處接收該輸入信號；從所接收的該輸入信號來產生測試波形；選擇分別與該輸入信號之兩個或更多個預界定圖案匹配的該測試波形的兩個或更多個部分；針對該兩個或更多個所選擇部分的每一個單獨地決定由工具噪聲所引起之抖動的分量，並單獨地合成時序測量的直方圖以補償該工具噪聲；將該兩個或更多個所選擇部分之時序測量的該等噪聲補償直方圖相加，以產生複合機率分布；以及從該複合機率分布來決定該DUT的噪聲補償抖動測量。
實例16係如實例15之測試和測量裝置，其中針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個單獨地決定由工具噪聲所引起之抖動的分量包括：產生該測試波形的該第一部分之時序誤差的原始直方圖；從該原始直方圖去除該等時序誤差的平均值，並產生零均值直方圖；以及執行雙狄拉克分析(dual-dirac analysis)以擬合該零均值直方圖，用以決定該零均值直方圖的高斯(Gaussian)和非高斯(Non-Gaussian)部分。
實例17係如實例16之測試和測量裝置，其中該一或多個處理器係進一步組態用以從該零均值直方圖來導出雙狄拉克(dual-dirac)確定性抖動，以及從該零均值直方圖來導出隨機抖動。
實例18係如實例17之測試和測量裝置，其中該一或多個處理器係進一步組態用以，針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個，決定由該測試波形之該選擇部分的平均轉換速率在該接收裝置的隨機噪聲上的影響所添加的隨機抖動分量，以及去除所添加的該隨機抖動分量以產生用於該測試波形之該選擇部分的補償隨機抖動分量。
實例19係如實例15至18中任一實例之測試和測量裝置，其中該一或多個處理器係進一步組態用以，針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個，藉由將該補償隨機抖動分量與來自該零均值直方圖的該雙狄拉克(dual-dirac)確定性抖動進行卷積來合成該測試波形之該選擇部分的補償雙狄拉克模型(dual-dirac model)。
實例20係如實例19之測試和測量裝置，其中該一或多個處理器係進一步組態用以，藉由至少部分地根據該輸入信號在該兩個或更多個所選擇部分的每一個中之相對數量的變遷，以執行該兩個或更多個所選擇部分之時序測量的該等噪聲補償直方圖的加權求和，來將時序測量的該等噪聲補償直方圖相加。
實例21係如實例15至20中任一實例之測試和測量裝置，其中該一或多個處理器係進一步組態用以排除該組合機率分布的尾部以產生中心求和分布，以及從該中心求和分布來決定噪聲補償抖動值。
所揭示的標的物之先前所描述的版本具有許多優點，該等優點已被描述或對一般技術人士將呈顯而易見。即便如此，該等優點或特徵在所揭示的設備、系統、或方法的所有版本中都不是必需的。
此外，此書面描述參照了特定特徵。應理解的是，在此說明書中的揭示內容包括該等特定特徵的所有可能的組合。在特定觀點或實例的上下文中揭示特定特徵的情況下，該特徵也可以在可能的範圍內用於其他觀點和實例的上下文中。
再者，當在本申請中提及具有兩個或更多個界定的步驟或操作的方法時，所界定的步驟或操作可以以任何順序或同時地執行，除非上下文排除該等可能性。
儘管為了說明的目的已圖示且描述了本發明的具體實例，但是應理解的是，在不背離本發明的精神和範疇的情況下可以做成各種修正。因此，本發明不應受限於所附申請專利範圍。
10,210:待測裝置(DUT) 12:PAM-N產生器 16:D型正反器 18:
Figure 02_image013
(t) 40,200:測量工具 220:測試信號輸入 222:獲取記憶體 240:時脈恢復 250:時間間隔誤差(TIE) 260:處理器 262:記憶體 270:噪聲補償抖動分析器 280:使用者輸入和介面 290:顯示器/輸出 300:流程 302~334:操作 400:抖動處理器 408:模板庫 420:圖案識別符 430:轉換速率測量組件 440:TIE累積器 450:直方圖創建器 460:直方圖分析器/處理器 462:高斯處理器 464:非高斯處理器 470:雙狄拉克處理器 480:工具噪聲組件 490:平均抖動 502:高斯標準偏差 504,514,524:狄拉克函數 506,516,526:最終分布 602:資料 612:曲線 710:求和組件 720:帶尾複合分布 722,732:分布分析器 730:無尾複合分布
本發明之實施例的觀點、特徵和優點將從下文參照附圖之實施例的描述中變得顯而易見，其中：
[第1圖]係具有待測裝置(DUT)及測量工具的習知測試和測量系統中之抖動的方塊圖模型。
[第2圖]係依據本發明實施例的包括噪聲補償抖動測量之測試和測量工具的實例方塊圖。
[第3A及3B圖]圖示出依據實施例之描述在進行噪聲補償抖動測量中的操作的實例流程圖。
[第4圖]係說明依據本發明實施例之可存在於噪聲補償抖動測量工具的抖動處理器中之實例元件或操作的實例方塊圖。
[第5A、5B、及5C圖]說明了高斯分布(Gaussian distributions)與一對狄拉克函數(Dirac functions)的樣本、常規、組合。
[第6A及6B圖]圖示出擬合一組雙狄拉克(dual-dirac)參數的結果，該組雙狄拉克參數使用q尺度圖來對一組測量資料的分布行為建模，如在本發明實施例中所執行的。
[第7圖]係說明依據本發明實施例之可存在於噪聲補償抖動測量工具的抖動處理器中之其他實例元件或操作的實例方塊圖。
200:測量工具
210:待測裝置
220:測試信號輸入
222:獲取記憶體
240:時脈恢復
250:時間間隔誤差(TIE)
260:處理器
262:記憶體
270:噪聲補償抖動分析器
280:使用者輸入和介面
290:顯示器/輸出

Claims (21)

  1. 一種測試和測量裝置，包含： 輸入，用以從待測裝置(DUT)接收測試波形，該測試波形具有複數個輸入位準變遷； 選擇器，建構用以分別和單獨地僅提取與該測試波形的輸入位準變遷之兩個或更多個預界定圖案匹配的該測試波形的該等部分； 噪聲補償器，建構用以針對該波形的該等提取部分的每一個單獨地決定和去除由接收該測試波形之該測試和測量裝置的隨機噪聲所引起之抖動測量的分量； 加法器，建構用於以從該測試波形的該等提取部分去除噪聲分量來產生時序測量的複合分布；以及 抖動處理器，建構用以從該複合分布來決定該DUT的第一噪聲補償抖動測量。
  2. 如請求項1之測試和測量裝置，其中該加法器係建構用以排除該複合分布的尾部來產生中心複合分布，且其中該抖動處理器係進一步建構用以從該中心複合分布來決定該DUT的第二噪聲補償抖動測量。
  3. 如請求項2之測試和測量裝置，其中該第一噪聲補償抖動測量係Jrms且其中該第二噪聲補償抖動測量係JNu。
  4. 如請求項1之測試和測量裝置，其中與該測試波形的第一預界定圖案匹配之變遷的轉換速率係不同於與該測試波形的第二預界定圖案匹配之變遷的轉換速率。
  5. 如請求項1之測試和測量裝置，其中該噪聲補償器係建構用以使與該等預界定圖案之一匹配的該測試波形的該等提取部分之一組時序資料的直方圖擬合於曲線。
  6. 如請求項5之測試和測量裝置，其中該噪聲補償器係建構用以根據q尺度的特性使該組時序資料的該直方圖擬合於該曲線。
  7. 如請求項5之測試和測量裝置，其中該曲線係對應於雙狄拉克模型(dual-dirac model)的機率分布。
  8. 一種用以決定輸入信號之抖動測量的方法，該抖動測量補償由建構用以接收該輸入信號之工具所引起的噪聲，該方法包含： 在工具處接收來自待測裝置(DUT)的該輸入信號； 從所接收的該輸入信號來產生測試波形； 選擇分別與該輸入信號之兩個或更多個預界定圖案匹配的該測試波形的兩個或更多個部分； 針對該兩個或更多個所選擇部分的每一個單獨地決定由工具噪聲所引起之抖動的分量，並單獨地合成時序測量的直方圖以補償該工具噪聲； 將該兩個或更多個所選擇部分之時序測量的該等噪聲補償直方圖相加，以產生複合機率分布；以及 從該複合機率分布來決定該DUT的噪聲補償抖動測量。
  9. 如請求項8之用以決定抖動測量的方法，其中針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個單獨地決定由工具噪聲所引起之抖動的分量包括： 產生該測試波形之所選擇的該部分之時序誤差的原始直方圖； 從該原始直方圖去除該等時序誤差的平均值，並產生零均值直方圖；以及 執行雙狄拉克分析(dual-dirac analysis)以擬合該零均值直方圖，用以決定該零均值直方圖的高斯(Gaussian)和非高斯(Non-Gaussian)部分。
  10. 如請求項9之用以決定抖動測量的方法，進一步包括，針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個： 從該零均值直方圖來導出雙狄拉克(dual-dirac)確定性抖動；以及 從該零均值直方圖來導出隨機抖動。
  11. 如請求項10之用以決定抖動測量的方法，進一步包括，針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個： 決定由該測試波形之該選擇部分的平均轉換速率在該工具的隨機噪聲上的影響所添加的隨機抖動分量；以及 去除所添加的該隨機抖動分量以產生用於該測試波形之該選擇部分的補償隨機抖動分量。
  12. 如請求項11之用以決定抖動測量的方法，進一步包括，針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個，藉由將該補償隨機抖動分量與來自該零均值直方圖的該雙狄拉克(dual-dirac)確定性抖動進行卷積來合成該測試波形之該選擇部分的補償雙狄拉克模型(dual-dirac model)。
  13. 如請求項8之用以決定抖動測量的方法，其中將時序測量的該等噪聲補償直方圖相加包括，至少部分地根據該輸入信號在該兩個或更多個所選擇部分的每一個中之相對數量的變遷，以執行該兩個或更多個所選擇部分之時序測量的該等噪聲補償直方圖的加權求和。
  14. 如請求項8之用以決定抖動測量的方法，進一步包括： 排除該組合機率分布的尾部以產生中心求和分布；以及 從該中心求和分布來決定噪聲補償抖動值。
  15. 一種測試和測量裝置，包含： 輸入，用以從待測裝置(DUT)接收輸入信號並從所接收的該輸入信號來創建測試波形；以及 一或多個處理器，組態用以執行代碼，以致使該一或多個處理器決定該輸入信號中的抖動，該抖動係藉由以下來補償由接收該輸入信號之裝置所引起的噪聲： 在該接收裝置處接收該輸入信號； 從所接收的該輸入信號來產生測試波形； 選擇分別與該輸入信號之兩個或更多個預界定圖案匹配的該測試波形的兩個或更多個部分； 針對該兩個或更多個所選擇部分的每一個單獨地決定由工具噪聲所引起之抖動的分量，並單獨地合成時序測量的直方圖以補償該工具噪聲； 將該兩個或更多個所選擇部分之時序測量的該等噪聲補償直方圖相加，以產生複合機率分布；以及 從該複合機率分布來決定該DUT的噪聲補償抖動測量。
  16. 如請求項15之測試和測量裝置，其中針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個單獨地決定由工具噪聲所引起之抖動的分量包括： 產生該測試波形的該第一部分之時序誤差的原始直方圖； 從該原始直方圖去除該等時序誤差的平均值，並產生零均值直方圖；以及 執行雙狄拉克分析(dual-dirac analysis)以擬合該零均值直方圖，用以決定該零均值直方圖的高斯(Gaussian)和非高斯(Non-Gaussian)部分。
  17. 如請求項16之測試和測量裝置，其中該一或多個處理器係進一步組態用以： 從該零均值直方圖來導出雙狄拉克(dual-dirac)確定性抖動；以及 從該零均值直方圖來導出隨機抖動。
  18. 如請求項17之測試和測量裝置，其中該一或多個處理器係進一步組態用以，針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個： 決定由該測試波形之該選擇部分的平均轉換速率在該接收裝置的隨機噪聲上的影響所添加的隨機抖動分量；以及 去除所添加的該隨機抖動分量以產生用於該測試波形之該選擇部分的補償隨機抖動分量。
  19. 如請求項15之測試和測量裝置，其中該一或多個處理器係進一步組態用以，針對該測試波形之所選擇的該兩個或更多個部分的每一個，藉由將該補償隨機抖動分量與來自該零均值直方圖的該雙狄拉克(dual-dirac)確定性抖動進行卷積來合成該測試波形之該選擇部分的補償雙狄拉克模型(dual-dirac model)。
  20. 如請求項19之測試和測量裝置，其中該一或多個處理器係進一步組態用以，藉由至少部分地根據該輸入信號在該兩個或更多個所選擇部分的每一個中之相對數量的變遷，以執行該兩個或更多個所選擇部分之時序測量的該等噪聲補償直方圖的加權求和，來將時序測量的該等噪聲補償直方圖相加。
  21. 如請求項15之測試和測量裝置，其中該一或多個處理器係進一步組態用以： 排除該組合機率分布的尾部以產生中心求和分布；以及 從該中心求和分布來決定噪聲補償抖動值。
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