三、串行數據系統中抖動的分類

　　在上一篇文章中，我們提到了串行數據系統中接收端芯片的工作原理以及TIE（Time Interval Error）抖動的概念，即數據與時鐘之間的相對抖動，而不是單純指數據本身或者時鐘本身的抖動。那么如果我們假定時鐘邊沿位置（對于高速數據鏈路系統，或者叫異步系統來說，該時鐘一般是恢復時鐘）為數據的理想邊沿，那么數據的TIE抖動事實上就是前文中分析時鐘抖動時的相位抖動，唯一不同的是時鐘信號的相位抖動在每一個時鐘周期都會有一個數值；而數據信號常常有很多個連零電平或者連1電平，無邊沿存在，因此也就沒有對應的相位抖動數值。所以為了分清這兩類抖動的概念，我們姑且在本文中暫定義時鐘信號的相位抖動叫相位抖動；數據信號的相位抖動就叫做TIE抖動（時間間隔誤差）；

　　TIE抖動是分析串行數據抖動的最基本單位，數據信號的每一個邊沿位置都會有一個TIE抖動值。一段很長的串行數據一定會包含數個上升沿或者下降沿，如下圖所示：

　　如果將所有邊沿處的TIE抖動做一個直方圖統計，我們可能會發現這些TIE值是具有一定的統計規律的，如下圖所示分別為呈現高斯分布的TIE抖動以及呈現雙峰分布的TIE抖動：

　　呈現高斯分布的抖動通常是由于熱噪聲等引起的，稱為隨機抖動（Random Jitter）；呈現雙峰且將高斯曲線分成兩部分的雙峰之間的抖動值稱為固有抖動（Deterministic Jitter）;通常來說抖動成分主要是由隨機抖動Rj和固有抖動Dj構成的，在之前的第二節我們有介紹到由于Rj的峰峰值是

　　****的，隨著累積樣本數的增加而增加，因此通常是用統計標準偏差值（幾個sigma范圍內的抖動值）來衡量的；而Dj則是用峰峰值來衡量的。當前大部分串行數據標準要求測量誤碼率為10e-12時的總體抖動（Tj）大小，而通常直方圖+/-7 sigma以內的數據樣本數才能達到10e+12。Tj就是衡量Dj與Rj的整體影響的抖動術語。誤碼率為10e-12時的總體抖動Tj=14Rj+Dj （Rj是指1sigma時的抖動或者叫RMS抖動；Dj是固有抖動的峰峰值）

　　如果我們不用統計的方式來分析TIE抖動，而是在一個很長的時間軸上來看所有的TIE抖動值的變化趨勢，即用如Lecroy示波器中的參數track的功能，我們也同樣能夠看出TIE抖動值的變化趨勢：

　　當TIE的樣本積累很多時，我們也能夠觀察到TIE參數變化的趨勢，如下圖所示，

　　上圖藍色波形即為TIE抖動參數的變化趨勢，呈現了周期性的變化，如果對其做FFT變換，會發現有周期性的頻譜成分，這類抖動就稱為周期性抖動（Pj），如下圖所示

　　周期性抖動Pj為固有抖動Dj的一部分，除此以外，還有和數據碼型相關的抖動DDj（數據相關性抖動）；占空比失真引起的DCD抖動；因數據碼型中0電平和1電平切換頻率不同導致的碼間干擾抖動ISI（因為不同頻率的信號經過信道時衰減延遲是不一樣的）;由于高次諧波以及串擾引起的抖動，一般稱為OBUJ（其它的固有不相干抖動），這類抖動屬于固有抖動成分，但是數值很小，很容易和隨機抖動Rj混到一起，不易區分，Lecroy的NQ-SCALE方法能夠較好的區分出這類抖動。