广东信息化眼图测试配件

USB眼图

USB眼图是用余辉方式累积叠加显示采集到串行信号的比特的结果，叠加后的图形形状看起来和眼睛很像，故名眼图。由于USB眼图是用一张图形就完整地表征了串行信号的比特信息，所以成为了衡量信号质量的重要工具，所以眼图测量也叫“信号质量测试”。

随着网络科技的完善人们逐渐无法满足于单调且静态的资讯，开始追求多媒体影音效果，为了达到身临其境的感受，影像或游戏的资料量越来越大。另一方面，为了维持视觉语音整体流畅度及即时性，各种产品间的传递效率和处理速度必须加快。整体而言，加快信号传输速度就会造成接收端辨识率降低。此外，现今电子产品体积越来越迷你化，电路板间的信号线间的距离也越来越近，造成信号线与信号线间的相互干扰已不得再忽略。那么该如何判定一个产品的传输质量的好坏？USB眼图就能够作为判定产品信号品质优劣的依据。 克劳德高速数字信号测试实验室信号完整性测试、多端口矩阵测试、HDMI测试、USB测试、DDR测试。广东信息化眼图测试配件

信号完整性的第一步—搞懂眼图在传统汽车工程师的世界里，1MHz以上的信号就觉得是高频了，那个时候很少会考虑信号完整性，眼图更是闻所未闻。智能网联汽车的兴起，千兆以太网来了，DDR来了，GPS来了，4G，5G来了，汽车工程师突然成了通信工程师，我们还是我们，走线却不再是那根走线。眼图是信号完整性的第一步，看懂眼图也算我们入行了。

观察眼图的方法是:用一个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像人的眼睛，故称 为 "眼图"。 自动化眼图测试推荐货源眼图测试(信号完整性测试)-HDMI 2.1。

数字信号眼图分析

波形参数测试室数字信号测试常用的测量方法，但是随着数字信号速率的提高，波形参数的测量方法越来越不适用，5G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。不同的操作人员的波形的不同位置测量得到的结果也是不一样的，这就使用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，显示了眼图的形成过程。我们可以看到，随着叠加的波形数量的增加，数字信号逐渐形成一个个类似眼睛一样的形状，我们把这种图形叫作眼图。

传统眼图测量方法的原理传统方法的个缺点就是效率太低。对于现在的高速信号如PCI-ExpressGen2，PCI-SIG要求测量1百万个UI的眼图，用传统方法就需要触发1百万次，这可能需要几个小时才能测量完。第二个缺点是，由于每次触发只能叠加一个UI,形成1百万个UI的眼图就需要触发1百万次，这样不断触发的过程中必然将示波器本身的触发抖动也引入到了眼图上。对于2.5GBbps以上的高速信号，这种触发抖动是不可忽略的。如何同步触发，也就是说如何使每个UI的数据相对于触发点排列？也有两种方法，一种方法是在被测电路板上找到和串行数据同步的时钟，将此时钟引到示波器作为触发源，时钟的边沿作为触发的条件。另外一种方法是将被测的串行信号同时输入到示波器的输入通道和硬件时钟恢复电路(CDR)通道，硬件CDR恢复出串行数据里内嵌的时钟作为触发源。这种同步方法引入了CDR抖动，这是传统方法的第三个缺点。眼图测试分析系统参数？

    对于眼图的概念，有以下几点比较重要：眼图是波形的叠加：眼图的测量方法不是对单一波形或特定比特位置的波形参数进行测量，而是把尽可能多的波形或比特叠加在一起，这样可以看到信号的统计分布情况。只有差的信号都满足我们对于信号的基本要求，才说明信号质量是可以接受的。波形需要以时钟为基准进行叠加：眼图是对多个波形或bit的叠加，但这个叠加不是任意的，通常要以时钟为基准。对于很多并行总线来说，由于大部分都有专门的时钟传输通道，所以通常会以时钟通道为触发，对数据信号的波形进行叠加形成眼图，一般的示波器都具备这个功能。而对于很多高速的串行总线信号来说，由于时钟信息嵌入在数据流里，所以需要测量设备有相应的时钟恢复功能（可能是硬件的也可能是软件的），能够先从数据流里提取出时钟，然后以这个时钟为基准对数据比特进行叠加才能形成眼图。因此，很多高速串行数字信号的眼图测试通常需要该示波器或测量设备有相应的时钟恢复功能。下图是个对串行数据流进行软件时钟恢复的例子。 USB2.0眼图测试设备步骤？信息化眼图测试销售电话

眼图测试比较好抽样时刻应 在 "眼睛" 张开比较大的时刻。广东信息化眼图测试配件

产生抖动的原因有很多，常见的一种由于噪声引起的。

一个带噪声的数字信号及其判决。一般我们把数字信号超过阈值的状态判决为“1”，把低于阈值的状态判决为"0",由于信号的上升沿不是无限陡的，所以噪声会引起信号过阈值点时刻的左右变化，这就是由噪声引起的信号抖动。由于噪声是随机的、无界的，因此造成的随机抖动也是随机的、无界的、也就是说理论上随着样本数的增加随机抖动的峰峰值是无穷大，所以通常用随机抖动的RMS值而不是峰峰值来衡量随机抖动的大小。理想的随机抖动应该是一个高斯分布，所以有时候也会根据系统误码率的要求，对随机抖动的RMS值乘以一个系数，再和确定性抖动一起计算系统的总体抖动。随机抖动的大小取决于系统的噪声，和发送的码型无关，因此早期在没有专门的抖动分解软件时，是让被测件产生一个周期性的0101的码型来进行随机抖动的测试。 广东信息化眼图测试配件

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