信号完整性分析中抖动的分类

当TIE的样本积累很多时，我们也能够观察到TIE参数变化的趋势，如下图所示，

上图蓝色波形即为TIE抖动参数的变化趋势，呈现了周期性的变化，如果对其做FFT变换，会发现有周期性的频谱成分，这类抖动就称为周期性抖动（Pj），如下图所示

周期性抖动Pj为固有抖动Dj的一部分，除此以外，还有和数据码型相关的抖动DDj（数据相关性抖动）；占空比失真引起的DCD抖动；因数据码型中0电平和1电平切换频率不同导致的码间干扰抖动ISI(因为不同频率的信号经过信道时衰减延迟是不一样的);由于高次谐波以及串扰引起的抖动，一般称为OBUJ（其它的固有不相干抖动），这类抖动属于固有抖动成分，但是数值很小，很容易和随机抖动Rj混到一起，不易区分，Lecroy的NQ-SCALE方法能够较好的区分出这类抖动。
综上所述，串行数据的总体抖动Tj的构成如下树状图：

四、时钟抖动与数据抖动的联系

主要有如下几点：
1、数据抖动是以TIE抖动作为基本单位展开分析的，根据抖动的构成成分，将一定误码率情况下（特定的样本数量）的总体抖动Tj分解为Dj，Rj，DDj，Pj等；因为数据信号不具备如时钟信号一样的周期重复性，因此数据信号没有周期抖动、相邻周期间抖动的指标。

2、高速串行数据标准一般要求在特定误码率情况下（如10e-12）的总体抖动Tj，固有抖动Dj，随机抖动Rj等指标不能过大；而时钟信号一般是芯片手册给出要求，因此分析时钟抖动时需要多大的数据量则需要引起注意，不一样的样本数据量，测得的抖动结果也会偏差很大。如果时钟手册给出的指标非常苛刻，则有可能是在1sigma范围内的数据量进行测量分析的（数据量小，所以抖动也会小很多），参照图4。

3、时钟的相位抖动、周期抖动、相邻周期间抖动也同样可以作为基本单位进行统计分析，同样也可以设定特定样本数据时的Tj，Dj，Rj以及相关的分解（数据相关性抖动ISI等不适用于时钟抖动，因为时钟抖动0电平和1电平的切换率是恒定的），以便分析抖动的来源，但是如果用数据抖动的分析软件来分析时钟抖动的话一般只能分析相位抖动，周期抖动和相邻周期间抖动只能通过直方图以及参数跟踪的方法来分析。

4、时钟芯片手册或者其它芯片手册中给出的时钟抖动指标通常是某一类抖动的峰峰值或者RMS值，也有要求总体抖动Tj，Dj，Rj指标的，给出这样的指标时我们一定得搞清楚这个指标是对应于多大的样本数据量。