西藏眼图测量高速信号传输

二进制信号传输时的眼图只有一只“眼睛”，当传输三元码时，会显示两只“眼睛”。眼图是由各段码元波形叠加而成的，眼图的垂直线表示比较好抽样时刻，位于两峰值中间的水平线是判决门限电平。在间串扰和噪声的理想情况下，波形无失真，每个码元将重叠在一起，终在示波器上看到的是迹线又细又清晰的“眼睛”，“眼”开启得比较大。当有码间串扰时，波形失真，码元不完全重合，眼图的迹线就会不清晰，引起“眼”部分闭合。若再加上噪声的影响，则使眼图的线条变得模糊，“眼”开启得小了，因此，“眼”张开的大小表示了失真的程度，反映了码间串扰的强弱。由此可知，眼图能直观地表明码间串扰和噪声的影响，可评价一个基带传输系统性能的优劣。另外也可以用此图形对接收滤波器的特性加以调整，以减小码间串扰和改善系统的传输性能。通常眼图可以用下图所示的图形来描述，由此图可以看出：Q因子可以综合反映眼图的质量，Q因子越高，眼图的质量就越好，信噪比就越高。西藏眼图测量高速信号传输

眼图测试分析

波形参数测试是数字信号质量评估常用的测量方法，但是随着数字信号速率的提高，靠幅度、上升时间等的波形参数的测量方法越来越不适用了

一个5Gbps的信号来说，由于受到传输通道的损耗的影响，不同位置的信号的幅度、上升时间、脉冲宽度等都是不一样的。不同的操作人员在波形的不同位置测量得到的结果也是不一样的。

因此我们必须采用别的方法对于信号的质量进行评估，对于高速数字信号来说常用的就是眼图的测量方法

所谓眼图，实际上就是高速数字信号不同位置的数据比特按照时钟的间隔叠加在一起自然形成的一个统计分布图。

眼图的形成过程。我们可以看到，随着叠加的波形数量的增加，数字信号逐渐形成了一个个类似眼睛一样的形状，我们就把这种图形叫做眼图。

西藏眼图测量高速信号传输测试中眼图能用来做什么？

眼高和眼宽

数字信号在采样前后，需要有一定的建立时间(SetupTime)和保持时间(HoldTime)，数字信号在这一段时间内应保持稳定，才能保证正确采样，如图5.1中蓝色部分。而对于输入电平的判决，需要高电平的电压值高于输入高电平VIH，低电平的电压值地与输入低电平VIL，绿色部分。所以，我们可以得知比较早的采样时刻和比较晚的采样时刻

在比较好采样时刻，采样的误码率是比较低的，而随着采样时刻向时间轴两侧的移动，误码率不断增大，如图6所示。所以工程上也经常画出信号采样周期内误码率的变化曲线，称为澡盆曲线(Bathtub Curve)。

眼图形成的原理

一般均可以用示波器观测到信号的眼图，其具体的操作方法为：将示波器跨接在接收滤波器的输出端，然后调整示波器扫描周期，使示波器水平扫描周期与接收码元的周期同步，这时示波器屏幕上看到的图形就称为眼图。示波器一般测量的信号是一些位或某一段时间的波形，更多的反映的是细节信息，而眼图则反映的是链路上传输的所有数字信号的整体特征，两者对比。

如果示波器的整个显示屏幕宽度为100ns，则表示在示波器的有效频宽、取样率及记忆体配合下，得到了100ns下的波形资料。但是，对于一个系统而言，分析这么短的时间内的信号并不具有代表性，例如信号在每一百万位元会出现一次突波（Spike），但在这100ns时间内，突波出现的机率很小，因此会错过某些重要的信息。如果要衡量整个系统的性能，这么短的时间内测量得到的数据显然是不够的。设想，如果可以以重复叠加的方式，将新的信号不断的加入显示屏幕中，但却仍然记录着前次的波形，只要累积时间够久，就可以形成眼图，从而可以了解到整个系统的性能，如串扰、噪声以及其他的一些参数，为整个系统性能的改善提供依据。 眼图测量中新的眼图生成方法；

眼图码间串扰

眼图的“眼睛”张开的大小反映着码间串扰的强弱。“眼睛”张的越大，且眼图越端正，表示码间串扰越小；反之表示码间串扰越大。

当存在噪声时，噪声将叠加在信号上，观察到的眼图的线迹会变得模糊不清。若同时存在码间串扰，“眼睛”将张开得更小。与间串扰时的眼图相比，原来清晰端正的细线迹，变成了比较模糊的带状线，而且不很端正。噪声越大，线迹越宽，越模糊；码间串扰越大，眼图越不端正。

眼图对于展示数字信号传输系统的性能提供了很多有用的信息：可以从中看出码间串扰的大小和噪声的强弱，有助于直观地了解码间串扰和噪声的影响，评价一个基带系统的性能优劣；可以指示接收滤波器的调整，以减小码间串扰。 眼图宽度（眼宽）的定义;西藏眼图测量高速信号传输

眼图参数有很多，如眼高、眼宽、眼幅度、眼交叉比、“1”电平，“0”电平，消光比，Q因子，平均功率等；西藏眼图测量高速信号传输

抖动大的眼图的交点，直方图是一个像素宽的交点块投射到时间轴上的投影

器件生成的固有抖动称为抖动输出。其主要来源可以分为两个：随机抖动(RJ)和确定性抖动(DJ)。可以把抖动看作从理想定时位置的、逻辑转换的定时变化，如图2中的直方图所示。这一分布显示了被不同抖动源模糊的理想定时位置。抖动分布是RJ和DJ概率密度函数的卷积。随机抖动源自各种随机流程，如热噪声和散粒噪声，其假设遵守高斯分布，如图3a所示。由于高斯分布的尾部扩展到无穷大，RJ的峰到峰值没有边界，而RJ的均方根则收敛到高斯分布的宽度上。 西藏眼图测量高速信号传输