動(dòng)測(cè)量一直被稱(chēng)為示波器測(cè)試測(cè)量的最高境界。傳統(tǒng)最直觀的抖動(dòng)測(cè)量方法是利用余輝來(lái)查看波形的變化。后來(lái)演變?yōu)楦叩葦?shù)學(xué)概率統(tǒng)計(jì)上的艱深問(wèn)題，抖動(dòng)測(cè)量結(jié)果準(zhǔn)還是不準(zhǔn)的問(wèn)題就于是變得更加復(fù)雜。時(shí)鐘的特性可以用頻率計(jì)測(cè)量頻率的穩(wěn)定度，用頻譜儀測(cè)量相噪，用示波器測(cè)量TIE抖動(dòng)、周期抖動(dòng)、cycle-cycle抖動(dòng)。
但是時(shí)域測(cè)量方法和頻域測(cè)量方法的原理分別是什么? TIE抖動(dòng)和相噪抖動(dòng)之間的關(guān)系到底是怎么推導(dǎo)的呢?
抖動(dòng)是衡量時(shí)鐘性能的重要指標(biāo)，抖動(dòng)一般定義為信號(hào)在某特定時(shí)刻相對(duì)于其理想位置的短期偏移。這個(gè)短期偏移在時(shí)域的表現(xiàn)形式為抖動(dòng)(下文的抖動(dòng)專(zhuān)指時(shí)域抖動(dòng))，在頻域的表現(xiàn)形式為相噪。本文主要探討下時(shí)鐘抖動(dòng)和相噪以及其測(cè)量方法，以及兩者之間的關(guān)系。
1、抖動(dòng)介紹
抖動(dòng)是對(duì)時(shí)域信號(hào)的測(cè)量結(jié)果，反映了信號(hào)邊沿相對(duì)其理想位置偏離了多少。抖動(dòng)有兩種主要成分：確定性抖動(dòng)和隨機(jī)抖動(dòng)。確定性抖動(dòng)是可以重復(fù)和預(yù)測(cè)的，其峰峰值是有界的，通常意義上的DJ是指其pk-pk值;隨機(jī)抖動(dòng)是不能預(yù)測(cè)的定時(shí)噪聲，分析時(shí)一般使用高斯分布來(lái)近似表征，理論上可以偏離中間值無(wú)限大，所以隨機(jī)抖動(dòng)是沒(méi)有峰到峰邊界的，通常意義上的RJ指標(biāo)是指其RMS值，可以根據(jù)其RMS值推算其在一定誤碼率時(shí)的值。目前最常用的分析方法是使用雙狄拉克模型。該模型假定概率密度函數(shù)兩側(cè)的尾部是服從高斯分布的，高斯分布很容易模擬，并且可以向下推算出較低的概率分布?？偠秳?dòng)是RJ和DJ概率密度函數(shù)的卷積。
但是，業(yè)界對(duì)于高斯分布能否精確地描繪隨機(jī)抖動(dòng)直方圖的尾部還存在爭(zhēng)議。真正的隨機(jī)抖動(dòng)是遵守高斯分布的，但實(shí)際的測(cè)量中多個(gè)低幅度的DJ會(huì)卷積到一個(gè)分布函數(shù)，這導(dǎo)致測(cè)量出的概率密度分布的中心接近高斯分布，而尾部卻夾雜了一些DJ。所以，真正的RJ可能只占高斯模型的抖動(dòng)的一部分，測(cè)量中RJ可能被放大了，同時(shí)總抖動(dòng)也會(huì)被放大。
2、抖動(dòng)測(cè)量
時(shí)鐘抖動(dòng)通常有三種測(cè)量方法，對(duì)應(yīng)于TIE(Time Interval Error 時(shí)間間隔誤差)、period(周期抖動(dòng))和Cycle-Cycle(相鄰周期抖動(dòng))三種抖動(dòng)指標(biāo)。
TIE抖動(dòng)(時(shí)間間隔誤差)，以被測(cè)時(shí)鐘沿與理想時(shí)鐘沿之間的時(shí)間差為樣本，即以圖中的TIEn為樣本，通過(guò)對(duì)很多個(gè)樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，表征時(shí)鐘沿與理想時(shí)鐘沿偏離值的變化、分布情況，如下圖所示：
Period Jitter(周期抖動(dòng))，以時(shí)鐘信號(hào)的周期做樣本，即以圖中的Pn做樣本，通過(guò)對(duì)很多個(gè)樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，表征時(shí)鐘信號(hào)周期Pn的變化、分布情況，對(duì)于保證數(shù)字系統(tǒng)中的建立保持時(shí)間規(guī)范很有意義。如下圖所示：
Cycle-Cycle Jitter(Cycle-Cycle抖動(dòng))，以時(shí)鐘信號(hào)相鄰周期的差值做樣本，即以圖中的Cn做樣本，通過(guò)對(duì)很多個(gè)樣本(1K~10K)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，表征時(shí)鐘信號(hào)相鄰周期變化值的變化、分布情況，一般用于需要限制頻率突變的場(chǎng)合。如下圖所示：
