Figure 4.3: Clock jitter composition
Random jitter obeys the central limit theorem and thus it has a Gaussian probability
distribution function (PDF). As its name suggests, it has a random behavior and
statistical tools are thus often used to measure it (standard deviation, mean, etc.).
Deterministic jitter have in turn several components (see Figure 4.3): Periodic Jitter
(PJ), Data Dependent Jitter (DDP), Duty Cycle Distortion (DCD).
The main confusion when one is confronted with jitter measurement and quantification
is that some jitter metrics apply only to RJ and not to DJ and that of course,
DJ is present almost all the time. For example, we will show in the next sub-section,
that there is no mean to compute or measure a RMS (or sigma) jitter value for a signal
having both RJ and DJ.
4.4 Methods of jitter measurement
4.4.1 External methods of jitter measurement
There are many measuring equipments enabling precise external jitter measurement.
The jitter is mostly represented by a histogram, from which one can see if it has some
deterministic components or not. If it does not, the jitter can be quantified from the histogram
using the standard deviation ¾, which represents 68.28 percents of the samples
in the histogram. The jitter size obtained from ¾ is called RMS jitter. This kind of jitter
evaluation is valid only for Gaussian jitter distributions (see Figure 4.4). If the jitter
histogram differs from an ideal Gaussian distribution, it means, that the jitter contains
some deterministic components and the RMS jitter measurement from the histogram is
not possible any more.
Typically, we can assume that the random (stationary) noise sources will result in
average phase deviation values that are independent of time shift. They therefore share
the same RMS value '2r
ms = '(t)2, and we can consider the TIE from equation 4.8
to be a function of the observation internal only, i.e. TIE(t; ¿ )2 = TIE(¿ )2. The
26

Kết quả (Việt) 1:


 
 
          Hình 4.3: Thành phần jitter đồng hồNgẫu nhiên jitter tuân theo định lý giới hạn Trung tâm và do đó nó có một xác suất Gaussianphân phối các chức năng (định dạng PDF). Như tên của nó, nó có một hành vi ngẫu nhiên vàcông cụ thống kê được do đó thường được sử dụng để đo lường nó (độ lệch chuẩn, có nghĩa là, vv).Xác định jitter đã lần lượt một số thành phần (xem hình 4.3): sự biến động định kỳ(PJ), dữ liệu phụ thuộc Jitter (DDP), nhiệm vụ chu kỳ biến dạng (DCD).Chính sự nhầm lẫn khi một phải đối mặt với jitter đo lường và định lượnglà một số số liệu jitter áp dụng chỉ cho RJ và không để các DJ và rằng các khóa họcDJ là hiện nay hầu như tất cả thời gian. Ví dụ, chúng tôi sẽ hiển thị trong phần phụ kế tiếprằng không là không có nghĩa là để tính toán hoặc đo lường giá trị jitter RMS (hoặc sigma) cho một tín hiệucó cả RJ và DJ.4.4 các phương pháp đo lường jitter4.4.1 bên ngoài các phương pháp đo lường jitterCó rất nhiều thiết bị đo lường, phép đo lường chính xác bên ngoài jitter.Jitter là chủ yếu được đại diện bởi một biểu đồ, từ đó ta có thể thấy nếu nó có một sốxác định thành phần hay không. Nếu không, jitter có thể được định lượng từ biểu đồbằng cách sử dụng độ lệch chuẩn ¾, đại diện cho các phần trăm 68.28 của các mẫutrong biểu đồ. Kích thước jitter thu được từ ¾ được gọi là RMS jitter. Loại jitterđánh giá là hợp lệ chỉ cho nhà phân phối Gaussian jitter (xem hình 4.4). Nếu jitterbiểu đồ khác với một phân phối Gaussian lý tưởng, nó có nghĩa là, jitter chứamột số thành phần xác định và đo lường jitter RMS từ biểu đồkhông thể nào khác.Thông thường, chúng ta có thể giả định rằng các nguồn tiếng ồn (cố định) ngẫu nhiên sẽ cho kết quảTrung bình giai đoạn giá trị độ lệch độc lập với sự thay đổi thời gian. Họ do đó chia sẻcùng một giá trị RMS ' 2rMS = ' (t) 2, và chúng tôi có thể xem xét các TIE từ phương trình 4.8để có một chức năng của các quan sát nội bộ chỉ, tức là TIE (t; ¿) 2 = TIE (¿) 2. Các26

Kết quả (Việt) 2:

???????????

???????
?

? ?
???

??????????
??
? ? ? ?
??
?

? ?
???

????????
?? ?? ??
?

? ?
???

????????
??
??????????
?
?

? ?
????

????????
??
? ????????
??
? ?? ?????
????

????????
??
????????
? ?
?
???
????

????????
Hình 4.3: Thành phần jitter đồng hồ
jitter ngẫu nhiên tuân theo các định lý giới hạn trung tâm và do đó nó có một xác suất Gaussian
chức năng phân phối (PDF). Như tên gọi của nó cho thấy, nó có một hành vi ngẫu nhiên và
các công cụ thống kê được do đó thường được sử dụng để đo lường nó (độ lệch chuẩn, trung bình, vv).
Jitter xác định có đến lượt một số thành phần (xem Hình 4.3): định kỳ Jitter
(PJ), dữ liệu phụ thuộc jitter (DDP), Duty Cycle Distortion (DCD).
sự rắc rối chính khi người ta thấy đo jitter và định lượng
là một số số liệu jitter chỉ áp dụng cho RJ và không làm DJ và tất nhiên,
DJ có mặt gần như tất cả các thời gian . Ví dụ, chúng ta sẽ thấy trong các tiểu phần tiếp theo,
không có nghĩa là để tính toán hoặc đo RMS (hoặc sigma) giá trị jitter cho một tín hiệu
có cả RJ và DJ.
4.4 Phương pháp đo jitter
4.4.1 phương pháp ngoại đo jitter
có rất nhiều thiết bị đo cho phép đo jitter bên ngoài chính xác.
Các jitter chủ yếu là đại diện bởi một biểu đồ, từ đó người ta có thể thấy nếu nó có một số
thành phần xác định hay không. Nếu không, các jitter có thể được định lượng từ biểu đồ
bằng cách sử dụng ¾ độ lệch chuẩn, đại diện cho 68,28 phần trăm của các mẫu
trong biểu đồ. Kích thước jitter thu được từ ¾ được gọi là RMS jitter. Đây là loại jitter
đánh giá là chỉ có giá trị cho các phân phối jitter Gauss (xem Hình 4.4). Nếu jitter
biểu đồ khác nhau từ một phân phối Gaussian lý tưởng, nó có nghĩa là, rằng jitter có chứa
một số thành phần xác định và jitter đo RMS từ biểu đồ là
không thể nữa.
Thông thường, chúng ta có thể giả định rằng (stationary) nguồn tiếng ồn ngẫu nhiên sẽ dẫn trong
các giá trị độ lệch pha trung bình độc lập với thời gian chuyển đổi. Do đó, họ chia sẻ
các giá trị RMS cùng '2r
ms =' (t) 2, và chúng ta có thể xem xét các TIE từ phương trình 4.8
là một chức năng của sự quan sát nội bộ, tức là TIE (t; ¿) 2 = TIE (¿) 2 . các
26