關鍵字：噪聲檢測

如今的噪聲問題已經進入下一個領域：高速串行背板。實際上，這與噪聲和抖動都有關，嚴格地講，這是一個應用技術。Tektronix的Pavel Zivny將噪聲定義為“垂直(用于光信令的電壓或功率)方向上的所有不良現象”，并將抖動有所區別地定義為“水平發方向(即時間方向)上的所有不良現象”。問題在于由于這兩種現象共同作用而對誤碼率(BER)性能產生影響，因此很難分隔這兩個問題。

現在已經可以進行大量串行數據測量，或者至少將測量表示出來用于分析，如圖1中的眼圖所示。在存儲管模擬示波器出現之后，工程師們開始使用眼圖進行定性分析。他們在一個重復的位圖上觀察兩個轉換過程，發現如果數據抖動時，重疊的波形會趨于平緩。

早期的數字存儲示波器(DSO)帶有彩色顯示器，但內存相對較小，通過用顏色顯示抖動事件的相對分布情況，這種示波器增加了第三種定性關系。目前的DSO的速度較快，其內存可以存儲長數據序列，DSP引擎能夠進行數據分析，可對眼圖測量進行定性分析。

這種示波器還可以簡化設置，并提供標準圖像波罩，并將圖像用于可行/不可行測試(請參閱“眼圖樣本尺寸和定時”)。

為了了解廣義上的噪聲影響串行數據傳輸的原因，這里引入幾個眼圖。圖2a是一個好信號的眼圖。接收器將有短暫的時間用于檢測傳輸。在圖2b中，眼圖中的電壓是固定的，因此問題不在于電壓，但是定時邊沿的抖動非常厲害。在圖2c中，定時邊沿沒問題，但是信號在垂直面的雜聲狀況很差，可能來自電源。

圖2d為同時有噪聲和抖動問題的信號。接收器比較器將不得不與低噪聲相比，從而在高電平和低電平之間控制較窄的電壓范圍。另外，由于傳輸向前后來回移動，用于了解信息的電路的定時邊沿逐漸減小。

誤碼率

這些測量的實際目的是評估不同抖動和噪聲對誤碼率的影響(圖3)。抖動有很多組成部分。而噪聲則主要分為隨機噪聲和確定性噪聲。

隨機噪聲是我們使用示波器或頻譜分析儀觀察信號時通常所指的噪聲或RMS噪聲。確定性噪聲則被分成周期噪聲，這種噪聲具有與信令位速率無關的清晰的頻譜分布。例如，來自電源的串擾就是一種周期噪聲。串行數據未在處理器時鐘上運行時，處理器時鐘也會出現周期性噪聲。

數據相關噪聲(DDN)能以取決于位圖的方式捕捉位速率造成的損害，如lonely-low圖(在這種圖中，許多電平為一的兩端分布著零電平)。DDN通常是由ISI (碼間干擾)引起的，即由于傳導或電容性耦合、損失或傳輸線路的影響，能量從一個位耦合到相鄰位的物理機制引起的。

眼圖測量

LeCroy的Mike Hertz表示，由于儀器的內存中可獲得完整的數據記錄，因此通過將原始波形中每個位的間隔與預載入的波罩進行比較，可以確定單個位的位置。當打開波罩測試時，整個波形將被逐位掃描，并與波罩進行比較。

一旦檢測到波罩碰撞，將保存位碼，并生成位值表。這個表是經過排序的，從波形的第一個位開始。它可以用來索引回原始波形，以顯示壞位的波形。某些眼圖測量被指定為許多標準的必需測試項目。基本的眼圖測試包括振幅和定時。

眼圖振幅是零電平信號分布與電平為一的信號分布平均數之差。眼圖振幅測量是通過在眼圖中央位置附近區域(通常為零點交叉時間之間距離的20%)分布振幅值進行的。

眼圖高度是信噪比測量，除了零電平與一電平之間的標準偏差是從眼圖振幅中減去之外，它與眼圖振幅非常相似。

眼圖寬度則反映信號的總抖動。交叉點之間的時間是基于信號中的兩個零交叉點處的直方圖平均數計算而來，每個分布的標準偏差是從兩個平均數之間的差值相減而來。

光纖上的光學信號需要另外一種眼圖測量，稱為“消光比”。需要測量它是因為激光發射器在數據傳輸期間不會完全關閉。消光比的定義很簡單，它是打開狀態與關閉狀態時激光的光功率之比。進行激光功率測量比電壓測量更為復雜，這是因為前者需要在測量設備前端采用光電轉換器。

至于定時測量，其眼圖交叉點是指電平從零向一以及從一向零的轉換中達到同一振幅的點。它以眼圖振幅的百分比表示。測量儀器展示眼圖的水平切片，并以最小直方圖寬度截取切片。

如果你截取的是垂直切片而非水平切片，那么你可以測量平均功率，即整個數據流的平均值。與分隔一和零直方圖的眼圖振幅測量不同，平均功率是直方圖的平均值。如果數據編碼正常工作，平均功率應為總眼圖振幅的50%。

誤碼率的提取

BER計算的基本部分為時間間隔錯誤(TIE)，即數據邊沿和恢復時鐘邊沿之間的差。TIE直方圖的測量可以確定抖動值超過給定最大值的可能性。

為了獲得BER，數據樣本的TIE將以TIE值與該值出現次數的直方圖的形式表示。這樣做的目的是為了確定數據傳輸與數據采樣同時發生的可能性。如果數據同時也在被采樣的話，直方圖將有可能有條件地在位周期內的給定時間出現數據邊沿。浴缸曲線(產品失效曲線)以圖形方式顯示了這種關系(圖4)。

系統通常在10-12范圍內指定誤碼率。以10-12的范圍測量一以下可能性的事件會產生過多邊沿，以致于無法獲取這些邊沿，而現在的儀器也無法存儲這么多的邊沿。這將需要從較小規模的測量中對直方圖進行歸納。