在对于一个眼图进行好和坏的评估时,通常都有一些常见的衡量指标,比如眼高,眼宽,抖动,占空比等,如上图。通过对眼睛不同部位的表征,可以快速地判断和定性信号的问题。比如眼图跳变沿交叉点的上下区域可以占空比,如果上下区域比例不对称,则占空比的结果可能存在问题。
有时候为了能简单直观地判断眼图指标是否符合要求,可以将规范定义的要求制作成一个模板,然后通过示波器来调用,便可以直接观察到眼图是否有接触到模板。如果没有接触到则表示眼图的指标符合规范要求,同样如果有接触到模板,也可以根据接触的位置针对性的改善。不需要像传统的测试方法去一一地测量眼图指标了 眼图是用余辉方式累积叠加显示采集到串行信号的比特位结果,叠加后的图形形状看起来和眼睛很像,故名眼图。机械眼图测试检查

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。 江苏眼图测试调试如何帮自己的产品测试眼图。

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"。
眼图,是由于示波器的余辉作用,将扫描所得的每一个码元波形重叠在一起,从而形成眼图。其是指利用实验的方法估计和改善(通过调整)传输系统性能时在示波器上观察到的一种图形。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"。眼图中包含了丰富的信息,从眼图上可以观察出码间串扰和噪声的影响,体现了数字信号整体的特征,从而可以估计系统优劣程度,因而眼图分析是高速互连系统信号完整性分析。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,改善系统的传输性能。深入剖析眼图及高速串行设计中的眼图测试?

主要参数如下:(1)眼图张开的宽度决定了接收波形可以不受串扰影响而抽样再生的时间间隔。显然,比较好抽样时刻应选在眼睛张开比较大的时刻。(2)眼图斜边的斜率,表示系统对定时抖动(或误差)的灵敏度,斜率越大,系统对定时抖动越敏感。(3)眼图左(右)角阴影部分的水平宽度表示信号零点的变化范围,称为零点失真量,在许多接收设备中,定时信息是由信号零点位置来提取的,对于这种设备零点失真量很重要。(4)在抽样时刻,阴影区的垂直宽度表示比较大信号失真量。(5)在抽样时刻上、下两阴影区间隔的一半是小噪声容限,噪声瞬时值超过它就有可能发生错误判决。(6)横轴对应判决门限电平。示波器观测到的眼图。机械眼图测试检查
克劳德高速数字信号测试实验室眼图测试。机械眼图测试检查
在实际系统中,完全消除码间串扰是十分困难的,而码间串扰对误码率的影响目前尚无法找到数学上便于处理的统计规律,还不能进行准确计算。为了衡量基带传输系统的性能优劣,在实验室中,通常用示波器观察接收信号波形的方法来分析码间串扰和噪声对系统性能的影响,这就是眼图分析法。眼图是一系列数字信号在示波器上累积而显示的图形,它包含了丰富的信息,从眼图上可以观察出码间串扰和噪声的影响,体现了数字信号整体的特征,从而估计系统优劣程度,因而眼图分析是高速互连系统信号完整性分析。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,改善系统的传输性能。机械眼图测试检查
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...