[发明专利]基于时间－频率域分析的信号抖动检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种信号抖动测量方法，特别是涉及一种基于时间-频率域分析的信号抖动的检测方法。

背景技术

抖动(JITTER)是本领域内众所周知的术语，被定义为信号边缘的位置对于其理想位置的时间偏差，也常被称为时序失真。抖动是由于热、电磁噪声、电路不稳、传输损失以及周边干扰而产生。抖动会造成数据传输系统的数据传输错误，从而降低系统的整体可靠度。

抖动可以分为随机抖动和定量性抖动。随机抖动本质上是属于高斯分布，一般是由热噪声，散粒噪声等因素造成，具有功率谱密度，是功率的函数。定量性抖动包含下列成分：周期性抖动(Period Jitter，PJ)，数据相关抖动(Data Dependent Jitter；DDJ)，工作周期失真抖动(Duty Cycle Distortion；DCD)等。就本质而言，周期性抖动是由一个或多个正弦波和它们的谐波引起；数据相关抖动通常由数据路径传播延迟引起；而工作周期失真由对于正的和负的数据转换的不同传播延迟引起。总抖动是定量性抖动与随机抖动的累加。

上述抖动参量当前普遍使用的测量和表示方式有：

抖动统计

抖动直方图

抖动的时间趋势

抖动的频谱

抖动的眼图

其中，抖动统计和抖动直方图通常被用于随机抖动分析；抖动的时间趋势常用于表达抖动的变化规律；抖动的频谱分析被用于识别抖动的周期性成分；眼图由于即能表征信号的幅度，又能表征信号的时差，因此被广泛应用。

根据抖动理论，抖动可以被归纳为对信号的频率和相位的调制：

(1)

其中，P是信号S(t)的波形函数，例如，正弦函数或方波函数。

这种对信号频率和相位的调制，可以通过先计算出信号抖动的时间趋势波形，再计算该时间趋势波形的傅立叶变换从而得到抖动的频谱来了解。现有的抖动的频谱分析方法可以有效地找出对信号频率和相位的调制的各种调制频率，也即抖动的频率分量。然而，这些频率分量在真实世界中常常随时间变化，而且频率分量之间存在相互调制。如果能够跟踪这种频率分量随时间变化和互相调制的过程，无疑可以帮助电路设计工程师更快地找到抖动的产生根源，进一步抑制甚至消除抖动。遗憾的是，现有的抖动的频谱分析技术，在应用傅立叶变换将抖动的时间趋势波形从时间域变换到频率域的过程中，丢失了全部的时间信息，因此得到的是频率分量的统计值，无法表征抖动频率分量的随时间变化过程。另外，除了上述对信号频率和相位的稳态调制现象以外，当电子设备应用于各种复杂应用环境的时候，时常会遇到随机干扰，可能会导致对信号频率和相位的瞬态的调制，也即信号的瞬态抖动。有时信号电路本身的不稳定也会造成信号的瞬态抖动。现有的抖动的频谱分析，其傅立叶变换假设被分析信号是周期性信号，因此无法诊断信号的瞬态抖动。

发明内容

本发明的目的在于克服在先技术的不足而提出的一种信号抖动频率分量变化和信号瞬态抖动的检测方法。这种方法不是对被测试信号作直接分析，而是对被测试信号抖动的时间趋势波形作进一步的时间-频率域分析来达到对信号抖动频率分量变化和信号瞬态抖动检测的目的。该方法包括下列步骤：首先，计算被测试信号以获得其抖动的时间趋势波形，然后，将抖动的时间趋势波形在时间-频率域中分解，进而根据分解结果找出抖动的频率分量随时间的变化，或者找出瞬态抖动的频率及其发生的时刻。

本发明方法可以采用以下技术方案来实现：

首先计算出被测试信号的抖动的时间趋势波形。被测试信号可以是时钟信号或者数据信号，根据各种抖动算法计算出抖动的时间趋势波形。各种能够产生时间趋势波形的抖动算法，例如信号的周期抖动(Period Jitter，PJ)算法，工作周期失真抖动(Duty Cycle Jitter，DCJ)算法，周期-周期抖动(Cycle to Cycle Jitter，CCJ)算法，时间间隔抖动(Time Interval Error，TIE)算法等都可采用。例如图2上图是采用时间间隔抖动算法计算出的时钟信号TIE时间趋势波形，图3上图是采用周期抖动算法计算出的数据信号PJ时间趋势波形。

然后，将抖动的时间趋势波形通过小波变换、短时傅立叶变换或者其它时间域到时间-频率域的变换算法，分解到时间-频率域中，并且以图形或者曲线表述。

进而，根据图形或者曲线找出抖动的频率分量随时间的变化，或者找出瞬态抖动的频率及其发生的时刻。