抖动与眼图的视觉分析
高速数字信号的眼图和抖动测量
Total Jitter (TJ)
Data-Uncorrelated
Deterministic Jitter (DJ) Periodic Jitter (PJ) Sub Rate Jitter (SRJ)
Random Jitter (RJ)
Data Dependent Jitter (DDJ) Inter-symbol Interference (ISI)
高速数字信号的 眼图和抖动测量技术
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V 1.0
1
数字信号的眼图
• 数字信号的眼图包含丰富的信息,体现数字信号的整体特征,能够很好的 评估数字信号的品质,因而数字信号眼图分析是数字系统信号完整性分析 的关键之一。 • 眼图实际上是一系列数字信号的不同码型按一定的规律在示波器屏幕上累 积显示的结果。
• PLL(锁相环路)
• 模拟链路接收端通过硬件PLL恢复时钟后看到的抖动成分
• 外时钟恢复
• 被测信号没有使用嵌入式时钟而是具有显性时钟信号
• 特殊方式
• 实例:PCI Express时钟恢复方式
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PLL带宽对抖动测量的影响
抖动传递函数JTF:恢复时钟中的抖动与输入信号中抖动之比
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Bathtub曲线
• Bathtub曲线的中部大部分地 受到Rj的影响 • 靠向眼睛交叉点较大地受到Dj 影响 • 在既定的BER水平下,Dj的PkPk值与Rj的标准偏差值影响眼 睛的张开度
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为什么需要时钟恢复
数字信号的很多测试测量都需要时钟信息
眼震视图结果分析及临床意义
眼震视图结果分析及临床意义
眼震视图结果分析及临床意义
1.简介
眼震视图是一种通过记录眼球运动来评估眼动的检查方法。
该检查可以帮助医生了解眼球运动是否正常,并对患者进行诊断和治疗方案的制定提供有价值的信息。
2.检查过程
- 眼震仪的使用:将眼震仪放置在患者眼前,然后患者需要注视着一个特定的点,同时记录仪器所测得的眼球运动情况。
- 测量参数:眼震仪通常会记录眼球的水平和垂直方向上的运动,以及眼球在恢复到初始位置时的震颤情况。
- 数据获取:通过眼震仪记录的数据可以眼震视图,该视图展示了眼球运动的详细信息。
3.分析眼震视图结果
- 眼球固定性震颤:该类型的眼球震颤通常在注视固定点时可见。
这种震颤可能是由眼肌不协调或神经系统疾病引起的。
- 眼球混乱性震颤:这种眼球震颤通常在眼球移动时出现,如在注视新的目标时。
这种震颤可能是由脑干或小脑病变引起的。
- 眼球追随性震颤:这种震颤发生在注视目标移动时,通常是正常的,但在某些情况下可能是病理性的。
4.临床意义
- 眼震视图可以帮助医生判断眼球运动是否正常,从而对患者可能存在的眼动失调进行早期诊断。
例如,眼球固定性震颤可能提示神经系统疾病,如帕金森病。
- 通过分析眼震视图可以评估眼球运动功能改善的效果,并调整治疗方案,如物理治疗或药物治疗。
- 对于一些眼动失调引起的眼球运动异常,眼震视图的结果可以指导手术治疗的选择和实施。
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一文看懂数字定时:时钟信号、抖动、迟滞和眼图
一文看懂数字定时:时钟信号、抖动、迟滞和眼图通过本文可以了解时钟信号的数字定时以及诸如抖动、漂移、上升时间、下降时间、稳定时间、迟滞和眼图等常用术语。
本教程是仪器基础教程系列的一部分。
1. 时钟信号发送数字信号其实发送的就是一串由0或1组成的数字序列。
然而,与不同设备进行通信时,定时信息要与发送的位相关联。
数字波形作为时钟信号的参考。
您可以将时钟信号看成是一个指挥者,它为数字电路系统的各个部分提供定时信号,使每个过程都可在精确的时间点触发。
时钟信号是具有固定周期的方波。
周期是指一个时钟边沿到下一个同类时钟边沿之间的时间间隔,最常用的方式是一个上升沿到下一个上升沿之间的时间间隔。
时钟的频率等于时钟周期的倒数。
图1. 数字波形作为时钟信号的参考,时钟信号具有固定周期,在数据传输过程中用固定的时间间隔来同步数字信号发射器和接收器。
时钟信号的占空比是波形处于所占的时间比。
图2展示了两个具有不同占空比的波形的区别您可以发现占空比为30%的波形处于的时间少于占空比为50%的波形。
图2.信号的占空比是指波形处于的时间百分比。
时钟信号用于在数据传输过程中同步数字信号发射器和接收器。
比如,发射器可以在时钟信号的每个上升沿发送一个数据位,接收器可使用相同的时钟读取数据。
在这种情况下,设备的确定边沿是上升沿(从低电平到高电平)。
对于其他设备则可能是下降沿(从高电平到低电平)。
时钟的确定边沿又称为有效时钟边沿。
数字信号发射器在每个有效时钟边沿触发新的数据发送,而接收器则在每个有效时钟边沿上进行采样。
后来的设备开始同时使用时钟的上升验和下降沿;这种设备被称为双倍数据速率传输(DDR)设备。
事实上,数据传输对于有效边沿有短暂的短延;这种延时称为时钟到输出时间。
当接收器依据采集时钟接收数据时,我们需要注意两个定时参数,以确保接收数据的可靠性。
建立时间(ts)是指数据连续处于有效逻辑电平且接收器准备好接收输入信号所需的时间。
保持时间(tH)是指接收器采样后,数据发生变化前需要保持在原有状态的时间。
Agilent——眼图、抖动、相噪
Agilent——眼图、抖动、相噪2009-02-25 22:31随着数据速率超过Gb/s水平,工程师必须能够识别和解决抖动问题。
抖动是在高速数据传输线中导致误码的定时噪声。
如果系统的数据速率提高,在几秒内测得的抖动幅度会大体不变,但在位周期的几分之一时间内测量时,它会随着数据速率成比例提高,进而导致误码。
新兴技术要求误码率(BER),亦即误码数量与传输的总码数之比,低于一万亿分之一(10-12)。
随着数据通信、总线和底板的数据速率提高,市场上已经出现许多不同的抖动检定技术,这些技术采用各种不同的实验室设备,包括实时数字示波器、取样时间间隔分析仪(TIA)、等时取样示波器、模拟相位检波器和误码率测试仪(BERT)。
为解决高数据速率上难以解决的抖动问题,工程师必需理解同步和异步网络中使用的各种抖动分析技术本文重点介绍3 Gb/s以上新兴技术的数据速率。
低于3 Gb/s的实时示波器可以捕获连续的数据流,可以同时在时域和频域中分析数据流;在更高的数据速率上,抖动分析要更具挑战性。
本文将从数字工程师的角度,介绍应对SONET/SDH挑战的各种经验。
抖动分析基本上包括比较抖动时钟信号和参考时钟信号。
参考时钟是一种单独的黄金标准时钟,或从数据中重建的时钟。
在高数据速率时,分析每个时钟的唯一技术是位检测和误码率测试;其它技术则采用某种取样技术。
如图1所示,眼图是逻辑脉冲的重叠。
它为测量信号质量提供了一种有用的工具,即使在极高的数据速率时,也可以在等时取样示波器上简便生成。
边沿由‘1’到‘0’转换和‘0’到‘1’转换组成,样点位于眼图的中心。
如果电压(或功率)高于样点,则码被标为逻辑‘1’;如果低于样点,则标为‘0’。
系统时钟决定着各个位的样点水平位置。
图1: 具有各项定义的眼图E1是逻辑‘1’的平均电压或功率电平,E0是逻辑‘0’的平均电压或功率电平。
参考点t = 0在左边的交点进行选择,右边的交点及其后是位周期TB。
眼球运动轨迹的视觉感知分析与应用
眼球运动轨迹的视觉感知分析与应用眼球运动,是指人眼在观察物体过程中,眼球的移动轨迹。
眼球运动是人类视觉系统的核心,它不仅能够帮助我们更好地理解和认知环境,还可以帮助我们预测运动方向、追踪目标等。
在现代科技的驱动下,眼球运动的研究已经得到了广泛的关注,成为了许多领域的研究热点,包括医学、认知心理学、计算机科学等。
本文将对眼球运动轨迹的视觉感知分析和应用进行探讨。
一、眼球运动轨迹的基本特征眼球运动轨迹是由眼睛的肌肉运动控制的,它可以分为两类:非房室运动和房室运动。
前者指的是眼球的平动,后者指的是眼球的旋转。
从运动方式来看,眼球运动轨迹可以分为显微(microsaccade)、微视差(microfixation)、视差调节(vergence)、追踪(smooth pursuit)、扫描(saccade)和注视(fixation)等几个主要阶段。
其中,扫描是眼球运动的主要模式,每个扫描周期包括一次注视和一次扫描。
而注视则是眼球停留在某个目标上的时刻,注视周期一般在100-300毫秒之间。
在注视过程中,眼睛试图通过调整眼球在横向和纵向的位置以及焦距的调整来保持视野中心在目标上。
当我们需要观察不同位置或不同目标时,我们的眼球就会通过扫描和注视的方式来进行。
另外,眼球的扫描速度也是眼球运动轨迹的重要特征之一。
一般来说,眼球在扫描过程中的速度可以达到200度/秒,而注视过程中的速度则非常缓慢,平均只有20度/秒。
这意味着眼球运动的速度和眼睛所观察物体的细节有着密切的关系。
二、视觉感知分析眼球运动轨迹的研究在视觉感知方面有着广泛的应用。
一方面,它可以用来研究人类视觉系统的运作机理,进一步探究人类视觉的感知机制。
另一方面,眼球运动轨迹分析还可以应用于各种视觉技术中,如遥感图像分析、医学图像分析等。
在视觉感知的研究中,眼球运动的扫描和注视行为被认为是最具信息价值的。
例如,在阅读过程中,通过眼球运动轨迹的分析,可以对文本的结构和内容进行分析。
人类视觉感知过程中眼球运动轨迹分析
人类视觉感知过程中眼球运动轨迹分析人类的视觉感知是一种复杂而精细的过程,其中眼球运动轨迹起着至关重要的作用。
通过研究眼球运动轨迹可以深入了解人类在视觉感知过程中的注意力分布、信息获取方式以及认知策略。
本文将对人类视觉感知过程中的眼球运动轨迹进行探讨,并介绍一些常见的分析方法。
人的眼睛是一种复杂的感知器官,具有高度的敏感度和精准的运动能力。
当我们注视一个场景或物体时,眼球会不断地进行快速而精细的运动,使我们能够获取到全息感知信息。
这种眼球运动包括注视(fixation)和扫视(saccade)两种不同的运动模式。
注视是指眼球在观察一个目标时保持相对静止的状态。
在注视期间,我们的视觉系统会将目标的细节信息传递给大脑进行处理。
然而,由于视觉系统的局限性,我们不能够通过静态的视觉输入获取到所有信息,因此扫视运动形成了补充信息获取的重要方式。
扫视是指眼球在不同目标或区域之间快速跳转的运动。
这种运动模式使我们能够快速地获取到目标的整体结构和布局信息。
扫视运动通常发生在注视运动之间,并且在眼球移动过程中持续时间较短,速度较快。
研究人类视觉感知过程中的眼球运动轨迹可以通过不同的技术手段来实现。
其中最常用的方法是眼动追踪技术。
这种技术基于眼动仪,通过记录眼球运动的精确位置和速度来获得运动轨迹。
利用眼动追踪技术,研究人员可以获取到每个参与者在观察特定场景或执行特定任务时的注视点和扫视路径。
眼动追踪数据的分析对揭示人类视觉感知过程起着重要作用。
其中一种常见的分析方法是注视聚集度(fixation clustering)。
注视聚集度可以通过计算注视点之间的距离和角度来评估视觉系统在处理特定任务时的注意力分布。
较短的距离和较小的角度表明视觉系统更集中地关注特定区域,而较长的距离和较大的角度则表明视觉系统更广泛地扫视周围环境。
除了注视聚集度,还可以使用扫视路径长度(scanpath length)来评估眼球运动轨迹的整体特征。
抖动与眼图的测试与分析
6
2007-8-23
Zhao Kai
高速串行总线-损耗 速率越高互连距离越长,损耗越大
Clean, open, logical 1 & 0 at launch from transmitter Logical 1 & 0 can be hard to distinguish at end of long interconnects; (this is often called a “closed eye”)
8 驱动器 Driver 8 对比器 对比器Comparator 8 PCB线路与电缆的衰减与损耗 线路与电缆的衰减与损耗
对经常切换的“1,0,1,0,…” 的高频信号,衰减比连续的 的高频信号,衰减比连续的“1,1,1,1,0,0,0,0,…”的低频信号 对经常切换的 的低频信号 要来得厉害。所以长的连续不变码到达更高的电平, 要来得厉害。所以长的连续不变码到达更高的电平,在跳变时需要更多的时间才能到 达门限电平,导致信号抖动。因为这个抖动的幅度与码型相关, 达门限电平,导致信号抖动。因为这个抖动的幅度与码型相关,所以又称码型相关抖 动。 8 因为阻抗不匹配导致信号发射。被发射的信号叠加在原由的信号导致幅度增加而最终 因为阻抗不匹配导致信号发射。 使转换电平所耗费的时间更多,从而产生抖动。 使转换电平所耗费的时间更多,从而产生抖动。 不一样的电平 DDJ
7 2007-8-23 Zhao Kai
高速串行总线-串扰
Serial data can be a single differential signal…
Tx
+ + - -
path
+ + -
Rcv
…but generally there are multiple “lanes” of serial data running side by side; these can CROSSTALK with each other.
眼动数据的可视化分析与应用
第一章绪论1.1研究背景人眼运动可以表证人的认知活动,而眼动追踪技术作为一种研究个体认知水平及心理状态的新型研究手段,被广泛地应用各个领域的基础研究和应用研究,为不同领域的研究者开展眼动追踪研究提供有价值的参考。
1.1.1眼动数据可视化的定义眼动数据可视化泛指一种专门通过使用各种眼神运动图像记录仪来进行实时图像、视频与各种眼动参数的记录,并运用各种方式将其转化为人们易于理解的图像或者其他形式。
视觉的立体感知过程开始于通过物体或周围情境所受的反射而发出来的黄色光线,然后阳光透过我们的眼角膜、瞳孔及其他晶状体而直接进入我们的整个眼睛。
视网膜上分布着两种不同的感光细胞:视杆细胞和视锥细胞。
按上述两种细胞的不同分布又将人类的视野范围分为三个主要区城:中央窝、旁中央窝和外围区城。
人眼主要通过旁中央窝来获取视觉信息,而该区域仅占整个视野范围的1%。
虽然只有很少部分,但此一个区域所记录的信息却包含了由视觉神经直接传递给人类大脑的有效视觉信息的50%。
虽然人眼的外围视野精度很差,但它更容易获得目标的运动和对比等信息,因此当我们把眼睛聚集到某个物体或者图片某个焦点时,生理上是将眼球的中央窝区城重合于我们眼球的晶状体当前的聚焦区域,这说明由于眼球的视觉特征,我们会将最多的视觉处理资源放在视野范围能获取最佳图像的特定区城,通过让中央窝区域获得图像,大脑才能够得到感兴趣区域的尽可能高的分辨率的图像和最多的视觉数据。
人类眼球的时间和空间采样能力限制了我们从周围环境中提取视觉信息的方式,当我们将视线从视野范围的中央区域移出时,视觉精度会迅速下降,所以需要使用一系列眼动行为使我们能够将视线放在目标物或场景的感兴趣的位置。
当我们头部保持静止观察静态物体时,我们主要的眼动行为是眼跳(Saccade)和注视(Fixation)。
但当我们在移动或物体在移动时,为了确保中央窝视野能够保持在感兴趣的位置就会触发其他的眼动行为,如集散运动(Distribution movement)能够帮我们将视线放在不同位置目标上,平稳跟踪(Smooth Pursuit)可帮助我们将视线放在运动的目标上,前庭眼反射(Vestibular ocular rellex)行为则能够在我们的头部或身体运动时将中央窝视野保持在兴趣点,所以眼动行为在我们处理视觉信息时起着关键的作用。
眼动 实验报告
眼动实验报告眼动实验报告引言:眼动技术是一种研究人类视觉注意和眼球运动的非侵入性方法,通过追踪眼球运动轨迹和注视点,可以揭示人类的认知过程和信息处理方式。
本文将介绍一项关于眼动实验的研究,旨在探究人们对于不同类型图像的注意力分配和感知差异。
实验设计:本实验采用了单因素设计,参与者被要求观看一系列图像,并且使用眼动仪记录他们的眼球运动。
实验中使用了三种不同类型的图像:自然风景、抽象艺术和人物肖像。
每种类型的图像共有30张,以确保结果的可靠性。
实验过程中,参与者被要求尽可能地专注于图像,并且避免分散注意力。
结果分析:通过对实验数据的统计分析,我们发现了一些有趣的结果。
首先,观察到参与者对于自然风景图像的注视时间最长,平均注视时间为3.5秒,而抽象艺术图像和人物肖像图像的平均注视时间分别为2.8秒和2.3秒。
这表明人们对于自然风景图像更容易产生兴趣和吸引力。
其次,我们还观察到了不同类型图像的注视点分布差异。
在自然风景图像中,参与者的注视点主要集中在风景的整体构图和明暗对比较强的区域。
而在抽象艺术图像中,注视点则更加分散,参与者更倾向于在图像的各个部分进行注视。
而在人物肖像图像中,注视点则主要集中在人物的眼睛和嘴巴等面部特征上。
这些结果表明人们对于不同类型图像的注意力分配存在差异,可能与图像的内容和特征有关。
讨论与启示:通过这项实验,我们对于人们对不同类型图像的注意力分配和感知差异有了更深入的了解。
这对于广告设计、心理学研究和人机交互等领域具有一定的指导意义。
在广告设计中,我们可以根据人们对于不同类型图像的注意力偏好,来选择更具吸引力的图像内容,以提高广告的效果。
在心理学研究中,我们可以进一步探究人们对于不同类型图像的感知和认知过程,以揭示人类视觉系统的工作机制。
在人机交互中,我们可以根据人们对于不同类型图像的注意力分配特点,来设计更符合人类认知习惯的界面和交互方式。
总结:眼动实验是一种非常有价值的研究方法,通过追踪眼球运动轨迹和注视点,可以深入了解人类的视觉注意和认知过程。
眼动追踪与视觉注意力
眼动追踪与视觉注意力在人类感知世界的过程中,视觉注意力起着至关重要的作用。
它能够帮助我们过滤信息、集中注意力并选择性地集中在感兴趣的事物上。
而眼动追踪技术则是一种被广泛应用于心理学、人机交互、认知科学等领域的实验方法,它可以帮助研究者深入了解人们在视觉任务中的注意分配与视觉搜索的机理。
眼动追踪技术通过记录被试者眼球运动的轨迹和注视点,提供了研究者一个直观的视觉注意数据。
通过分析眼动追踪数据,我们可以了解被试者在不同条件下对视觉刺激的注意偏好和注意转移的速度。
这不仅让我们对人们是如何从环境中筛选信息的过程有了更加全面的认识,同时也揭示了人们的注意力分配是否受到任务需求、知觉特性和认知机制的影响。
一种常见的眼动追踪实验是将被试者要观察的刺激(如图片、文字等)呈现在一个屏幕上,通过追踪眼球运动数据,我们可以得到被试者针对这些刺激的视觉注意分布。
通过计算注视点的数量、注视时长、注视位置等等眼动参数,研究者能够推断被试者对视觉刺激的重要性和吸引力。
这种定量的眼动数据可以帮助我们更好地理解注意力在视觉任务中的表现和影响。
除了刺激驱动的眼动追踪实验,视觉注意力也可以主动地被引导和操纵。
研究者可以使用一些视觉提示,例如箭头、颜色或形状等,来引导被试者的注意力。
通过观察被试者的眼动行为,我们可以了解到被试者是如何根据这些提示来调整他们的注意焦点和注意策略的。
这种主动操控注意力的实验设计,让我们有机会研究被试者的注意力如何在不同条件下进行选择性分配,并可根据结果推断视觉任务中的认知过程如何工作。
眼动追踪技术的应用不仅限于实验室环境,它也被广泛应用于人机交互的领域。
通过追踪用户的眼球运动,我们可以推断他们在与计算机界面进行交互时的视觉兴趣点和注意力分配情况。
这些信息对于改进界面设计、提高用户体验至关重要。
例如,在网页设计中,我们可以利用眼动追踪技术来确定用户对不同元素的关注度,从而优化布局和内容的呈现方式,使用户能够更快速、准确地获取所需信息。
高速数字信号的眼图和抖动测量技术(基于Keysight示波器测量)
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码间干扰ISI
由于链路的有限带宽,抑制了信号中高频成分的通过
• 驱动器 Driver • 对比器Comparator • PCB线路与电缆的散射(衰减、损耗、阻抗不连续性导致的反射) 对经常切换的“1,0,1,0,…” 的高频信号,衰减比连续的“1,1,1,1,0,0,0,0,…” 的低
频信号要来得厉害。所以长的连续不变码到达更高的电平,在跳变时需要更多的 时间才能到达门限电平,导致信号抖动。因为这个抖动的幅度与码型相关,所以 又称码型相关抖动。
定义: 信号的某特定时刻相对于其理想时间位置上的短期偏离
参考: Bell Communications Research, Inc (Bellcore), “Synchrouous Optical Network (SONET) Transport Systems: Common Generic Criteria, TR-253-CORE”, Issue 2, Rev No. 1, December 1997
Total Jitter (Tj)总体抖动
Random Jitter (Rj) 随机抖动
Deterministic Jitter (Dj) 确定性抖动
Periodic Jitter (Pj) 周期性抖动 Data-Dependent Jitter(DDJ)数据相关抖动
Inter-Symbol Interference (ISI)码间干扰 Duty Cycle Distortion (DCD)占空比失真
+
-
JT(t,W, s) dt
t
由于右边信号跳变所造成的误码
由于左边信号跳变所造成的误码
TBER (t,W, s) = LBER (t,W, s) + RBER (t,W, s)
眼图和抖动
数字高清信号具有很高的数据率,为保证高清系统的建设安全,从系统设计到施工选材都要进行严格的测试和测量。
文章介绍了增强性测试、电缆长度增强性测试、SDI 校验场和CRC 误码测试,强调了利用眼图和抖动显示来帮助排查故障的重要性。
SDI 校验场信号 眼图 解调器法向高清晰度电视(HD )过渡可以是一个平稳的过程,当我们一开始对系统设备进行设计时,就应当严格按照正确的工程实践来进行。
对于数字高清信号,它具有很高的数据率,我们应当正确选用合适的电缆类型,这一点十分重要,同时还要确保施工质量。
在安装电缆的过程中应当避免对电缆施加外来的应力,例如扭转、弯曲等不正确的操作,这样就可以保证HD 信号能够很顺利地从A 点传送到B 点。
在施工过程中我们还要做一些简单的测试和测量,以保证每一传输链路段都具有良好的性能。
一 增强性测试在模拟传输系统中,信号的劣化是逐渐衰变的,但数字传输系统却有所不同,在信号崩溃之前它可以实现无故障工作。
到目前为止,还没有一种在线测试(服务中测试)方法可以测量传输系统的余量。
为了评估传输系统的运行状况,需要进行离线(中断服务)增强性测试。
在增强性测试中,可以改变数字信号的一项或多项参数直至出现传输失效。
导致信号传输失试时,我们可以按照有关串行数字视频标准(SMPTE 259M 或SMPTE 292M )来进行,最直观的测试方法就是增加电缆的长度直至错误发生。
其他测试方法有:改变信号的幅度或上升时间,或者在被测信号中插入噪声和(或)抖动等。
在这些测试方法中,每一种测试都可以用来评估接收机性能的一项或多项这种测试方法与SDI 校验场信号(该信号我们将在后文中予以介绍)结合起来,将是最有效的增强性测试,因为它可以反映系统的真实运行状况。
另一方面,我们在对接收机进行增强性测试时,如果所采用的测试方法只是检查接收机处理幅度变化的能力和插入抖动后的特性,虽然这种测试方法对于评估和验收设备是有用的,但是对于查看系统的运行状况却没有太大的意义(测量发送设备的信号幅度以及在系统中的各个部位进行抖动测量对于运行测试是重要的,但却不是增强性测试)。
双眼视异常临床分析图形分析法
一、概念的复习
调节(Accommodation):为了看清近
距离目标,眼通过增加晶体曲率,从而增 加眼的屈光力,使近距离的物体在视网膜 上形成清晰的像。这种为看清近距离目标 而改变眼的屈光力的功能称为调节。
调节的分类
1 反射性调节:由于模糊像引起的调节。 2 辐辏性调节:由于眼球汇聚引起的调节。 3 张力性调节:在无任何视觉刺激情况下由于 睫状肌张力引起的调节。 4 近感知性调节:由于心理感知观察视标或器 械在眼近处引起的调节。
图形分析法缺点:
对双眼视数据标记不全 不能分析大部分与调节有关的双眼视异常 过于依赖一些准则 繁琐,费时
谢谢!
聚散(convergence and divergence):
调整两眼视线夹角对准外物,以达双眼单 视,获得最佳立体视。 分类:1 张力性聚散 2 调节性聚散 3 近感知性聚散 4 融像性聚散
AC/A:
调节与集合一起出现,当出现一定的集合 量时,不同个体会出现不同量的调节,用 调节性集合(单位:△)和每单位调节 (单位:D)比率表示,即AC/A 。
6、Percival准则:
评价水平位均衡标准之一 不考虑隐斜量 要求需求线经过双眼单视清晰区中间1/3与 调节刺激在0到3D间所组成的舒适区 Percival准则的图形表达
公式:P=1/3G-2/3L:
P:所需棱镜 G:水平量侧界限宽度中较大的一侧 L:水平量侧界限宽度中较小的一侧 当其<=0时,表示符合P法则,不需处理 当其>0时,表示需要该棱镜值以符合P法则, 棱镜底朝向双眼单视清晰区水平界限宽度 较宽的一方
眼震视图结果分析与临床意义
02
通过与其他影像学检查的联合 应用,可以更准确地诊断眼部 疾病,提高诊断的准确性和可 靠性。
03
联合应用还可以为临床医生提 供源自多的信息,有助于制定更 有效的治疗方案。
眼震视图在临床诊断中的价值与意义
01
眼震视图技术在临床诊断中具有重要的价值,可以用
于评估眼球运动障碍、前庭病变和神经系统疾病等。
诊断癫痫
部分癫痫患者在发作时会 出现眼震,眼震视图可以 记录这些症状,有助于癫 痫的诊断。
眼震视图在眼科疾病中的应用
诊断眼球震颤
眼震视图可以观察眼球震颤的类型和程度,对于眼球震颤的诊断和治疗具有指导意义。
评估视力障碍
通过观察眼球运动和眼位,可以评估视力障碍的程度和原因,有助于视力障碍的诊断和 治疗。
眼震视图结果分析与 临床意义
https://
REPORTING
• 眼震视图的基本概念 • 眼震视图的结果分析 • 眼震视图的临床意义 • 眼震视图的发展前景 • 结论
目录
PART 01
眼震视图的基本概念
REPORTING
WENKU DESIGN
眼震视图的定义
眼震视图是通过特殊设备和技术,观 察眼球运动和震颤的一种检查方法。
位较为不规则。
眼震相位的变化可以反映病 情的进展和治疗的效果,如 果治疗后眼震相位规则化, 说明治疗有效。
眼震视图与其他影像学检查的比较
1
眼震视图是一种无创、无痛、无辐射的检查方法, 可以观察眼球震动的特点和规律,从而评估前庭 系统功能。
2
与其他影像学检查相比,眼震视图具有更高的敏 感性和特异性,能够更准确地诊断前庭系统疾病。
3
然而,眼震视图结果的分析需要专业知识和经验, 因此需要由专业医生进行解读和分析。
(仅供参考)抖动和眼图的视觉分析
抖动和眼图的视觉化分析抖动为实际数据与其理想位置的时间偏差TIE 为信号相对于标准时钟或者标准信号的定时误差TIE 在高速数字系统中即为抖动…0.0ns0.990ns 2.000ns 2.980ns 4.000nsP2P3P4P1TIE0.000ns-0.010ns0.000ns-0.020ns眼图是怎么形成的?Random Jitter(随机抖动)•随机抖动符合高斯型分布•直方图(估计) ↔ pdf(数学模型)•抖动峰峰值=无穷大…无界!1-sigma or RMS 7-sigma•内部热能现象•Flicker Noise, Shot Noise •热能的原子与分子振动•分子的解体•外部的宇宙射线Deterministic Jitter(确定性抖动)•确定性抖动是非高斯分布并且有界Peak-to-PeakPeriodic Jitter(周期性抖动)•TIE 随时间的变化是重复的、周期性的•Periodic jitter 和相位调制(PM)是等效的Peak-to-Peak•系统时钟(抖动频率在MHz 量级)•开关电源(抖动频率在KHz 量级)Duty Cycle distortion(占空比失真)•上升时间和下降时间不对称•或者测试时参考电平选择不当0.0v-0.1vInter-Symbol Interference(码间干扰抖动)•DDJ 或PDJ –数据相关性抖动或码型相关性抖动,和ISI的术语是等价的.•码型是如何影响随后的比特位的?◦由于传输链路的效应、反射等换个角度看抖动,时域看看我们有了什么视角?抖动视觉化–时间趋势图▪直方图告诉了我们分布,但是只有统计特性,缺少了时间信息▪时间趋势图可以直观告诉我们波形里是否有特定频率的调制▪下图为5个周期SSC @ 30khz抖动视觉化Gaussian Random Noise Sinusoidal Jitter抖动视觉化–频谱图▪从频域上观测抖动▪抖动中决定性的频率成分会在谱线上明显超出噪底哪个眼图好?哪个直方图好?视觉化眼图和抖动的问题?浴盆曲线误码率是关键vs. UI 张开程度•For a given position in the time there’s a given probability of error –“BER ”, Bit Error Ratio•For a given position in the time there’s a given probability of signal crossing –PDF , probability density function1 UIP r o b a b i l i t y o f ‘h i t ’P r o b a b i l i t y o f E r r o r –B E R基于示波器分析的浴盆曲线Rj δδ/Dj δδ与Tj @ BERAssume bi-modal distribution (dual-Dirac), measure Tj at two BER Fit curve to points, slope is Rj, Intercept is DjMeasuredTj @ 10-7MeasuredTj @ 10-4½Dj δδ½xRj δδEstimatedTj @ 10-12x≈7.4σx≈10.4σx≈14.1σ双狄拉克模型Conditions: only where Gaussian.抖动类型分析•抖动分离为误码产生的根本原因提供了更精确的定位和分析方法•抖动分析方法,参照T11 MJSQ ,已经被工业界广泛接受Constituent Components of Jitter= Unbounded= Bounded Total Jitter(TJ)Duty-Cycle Jitter (DCD)Data Dependent Jitter (DDJ)Periodic Jitter(PJ)Deterministic Jitter (DJ)Random Jitter(RJ)Jitter Visualization –Bathtub Plot▪Shows the Eye Opening at a Specified BER Level▪Note the eye closure of System I vs. System II due to the RJ-RJ is unbounded so the closure increases as BER level increases▪System I has .053UI of RJ with no PJ▪System II has .018UI of RJ and .14UI of PJ @ 5 and 10MhzSystem I System ISystem II System IITektronix -Innovators of Jitter Analysis •1998First Real-Time Scope Based Jitter Analysis Software•2002 Invented SW Based PLL Clock Recovery and the Spectral Approach for Jitter Separation•2004–Invented RT Eye rendering on a Real Time Scope•2004-First vendor to support both modeled (Dual-Dirac) and measured (Spectral) jitter methods •2005-Invented measurements with Jitter and Noise reconciliation•2011-First scope vendor with BUJ support•2015–RT Noise Analysis and Sampling BER and PDF Mask Testing抖动和眼图的视觉化眼图怎么切割的?时钟决定!TIE 抖动需要参考时钟•参考时钟提取的过程就是时钟恢复•参考时钟有几种确定的方式:◦Constant Clock with Minimum Mean Squared ErrorThis is the mathematically “ideal” clockBut, only applicable when post-processing a finite-length waveformBest for showing very-low-frequency effectsAlso shows very-low-frequency effects of scope’s timebase◦Phase Locked Loop (e.g. Golden PLL)Tracks low-frequency jitter (e.g. clock drift)Models “real world” clock recovery circuits very well◦Explicit ClockThe clock is not recovered, but is directly probed◦Explicit Clock (Subrate)The clock is directly probed, but must be multiplied up by some integral factorImportance of Clock Recovery•From spec, “The jitter measurement device shall comply with the JTF”.•How do I verify JTF?◦JTF is difference between input clock (ref) and input clock(unfiltered)◦Use 1100b or 0011b pattern (proper 50% transition density)◦Check 1) LF attenuation, 2) -3 dB corner frequency, and 3) slope23JTF vs PLL Loop Bandwidth•Configuring the correct PLL settings is key to correctmeasurements•Most standards have a reference/defined CR setup◦For example, USB 3.0 uses a Type II with JTF of 4.9Mhz•Type I PLL◦Type I PLL has 20dB of roll off per decade◦JTF and PLL Loop Bandwidth are Equal•Type 2 PLL◦Type II PLL has 40dB of roll off per decade◦JTF and PLL Loop Bandwidth are not Equal▪For example, USB 3.0 uses a Type 2 PLL with a JTF of 4.9Mhz.The corresponding loop bandwidth is 10.126 Mhz▪Setting the Loop Bandwidth as opposed to JTF will lead to24PLL Loop Bandwidth vs. Jitter Transfer Function(JTF)JTF Filtering Effects based on different PLL bandwidthsf3dB= 30 kHz f3dB= 300 kHz f3dB= 3 MHzJitter for Busy People Hints, Tips and Common ErrorsUsing the Jitter Analysis Tools•Issues manifested in different layers of theprotocol stack◦Crosstalk, jitter, reflections, skew◦Disparity, encoding or CRC errors•Where do I start debugging?•Jitter and Eye Diagram Tools◦Oscilloscope-based for quick results▪Fast jitter measurements with▫‘One Button’ Jitter Wizard▪Compare timing, jitter, eye, amplitude measurements▪User-definable clock recovery, filters, pass/fail limits, andreference levelsMore Hints for Successful Jitter Analysis•Clock Recovery has a great deal of influence on jitter results. Think about what you’re trying to accomplish.◦Constant-Clock is the most “unbiased”Often best if you’re trying to see very-low-frequency effectsBut it can also show wander in the scope’s timebase◦PLL recovery can model what a real data receiver will seeIt can track and remove low-frequency effects, allowing you to “see through” to the jitter that really contributes to eye closur e ◦Explicit-Clock is appropriate if your design uses a forwarded clockMake sure your probes are deskewedHints for looking at Spread-Spectrum Clock•If you don’t want to see the SSC effects, use TIE and PLL clock recovery with a bandwidth of at least 1 MHz. A Type-II (2nd-order) PLL will track out the SSC more effectively than a Type-I PLL.•If you do want to observe the SSC profile:◦Use a Period measurement and turn on a 3rd-order low-pass filter(in DPOJET) with abandwidth of 200 kHzBecause Period trends accentuate high frequency noise, the low-frequency SSC trend will be obscured if you don’t use a filter You can’t use a Frequency measurement directly. The combination of filtering and the reciprocal operation (Freq = 1/Per) cau se distortion in the resulting waveshape. (This is a mathematical fact, not a DPOJET defect.)◦If you use a TIE measurement, you’ll see modulation that looks like a sine wave. This is normal. It’s because TIE measures phase modulation, which is the integral of frequency. It turns out that the integral of a triangle wave looks very much like a sine wave.误码率与噪声分析Anatomy of a Serial Data LinkComplete LinkReceiverChannel+-+-+-+-+-+-+-+-E q u a l i z e rP r e -E m p h a s i sTransmitterAspirational goal: 0 errorsPractical Goal: Bit Error Rate < Target BER•Since BER is the ultimate goal, why not measure it directly?Serial Data Link Integrity = Bit Error Rate•Bit Error Ratio Testers (BERTs) are the tools for measuring BER directly •Why not use ONLY BERTs for Serial Data Link Analysis?◦Difficult to model/emulate equalizer◦Measurements could take a very long time◦Instruments are very expensive and not all that flexible◦Does not analyze the root causes of the impairments of the links•Alternative approach: use a scope and advanced analysis tools ◦Easily move from Compliance to Debug◦Better equipped to identify root causes of eye closure◦Equalizer can easily be modeled◦More cost effective◦Faster throughputWhy Measure Jitter and Noise?▪Link Model: Transmitter + Channel + Receiver▪Transmitter generates a stream of symbols▪Receiver uses a slicer to make a decision on the transmitted symbol▪The Bit Decision is made at a certain time (t) of the symbol interval and a comparison of the sliced data to a threshold (v) is performed ▪Jitter impairs the time slicing position▪Noise impairs the decision threshold?Jitter combined with Noise Analysis is a better predictor of BER performance!A Quick Look at Jitter and Noise Duality•Jitter analysis evaluates a waveform in the horizontal dimension based on when the waveform crosses a horizontal reference line.•Jitter decomposition is based on spectral analysis of Time Interval Error vs. time◦Individual jitter componentscan be separated (i.e.PJ, RJ, DDJ, etc.)◦TJ can then be estimated at atarget BER level ▪Noise evaluates along a vertical dimension on the basis ofcrossings of a vertical referenceline at some percentage of the unit interval (usually 50%).▪Noise decomposition is based on spectral analysis of voltage error vs. time–Individual noise components canbe separated (i.e. PN,RN, DDN, etc.)–TN can then be estimated at atarget BER level抖动和噪声的解析•Jitter and Noise Decomposition provide deep insight into BERFull Jitter Analysis vs. Mask Testing•Jitter separation analysis is able to extrapolate total jitter or eye closure at various Bit Error Rates at a specific voltage threshold but it doesn’t reveal the statistical eye closure at any other voltage.•Conventional mask testing considers both time and voltage , but cannot extrapolate eye closure at low BER.Can we combine the best of both?41Statistical Jitter + Noise Analysis•By jointly analyzing Jitter and Noise, behavior at all points in the eye can be extrapolated at low BER•The methodology is analogous to current jitter analysis, but is performed across both dimensions of the eye◦Jitter and noise are separated into components (Random, Periodic, Data-Dependent,…)◦The components are reassembled into a model that allows accurate extrapolation.42Timing-Induced Jitter•Since jitter is defined as a shift in an edge’s time relative to its expected position, it is easy to think of jitter as being caused by horizontal (chronological) displacement.•Note that the displaced edge (green) has not moved vertically in this example.43Noise-Induced Jitter•Consider a burst of voltage noise (right) that displaces a waveform vertically.◦In this case, the displaced edge (green) has not moved horizontally.•The jitter as measured at the chosen reference voltage is identical in these cases!◦So, why should we care?44Noise-to-Jitter (AM-to-PM) Conversion•Since waveform transitions are never instantaneous, the slope (slew rate) of the edge acts as a gain constant that controls how effectively noise is converted to “observed jitter”.•We can think of RJ as being composed of two components.◦Horizontally induced: RJ(h)◦Vertically induced: RJ(v)•Since these two components are uncorrelated with each other, they add in the RSS sense:RJ=RJ(h)2+RJ(v)2•Similarly, PJ can be decomposed into PJ(h) and PJ(v) based on root cause•We measure noise at a reference point in the bit interval (usually 50%)•If slew rate isn’t zero, jitter (horizontal displacement) causes observed noise•So as with RJ, RN can be decomposed into components:◦Horizontally induced: RN(h)◦Vertically induced: RN(v)•Similarly, PN can be decomposed into PN(h) and PN(v) based on root causeNoise to Jitter and Jitter to Noise ConversionConsider: an “ideal” edge in a patternactually has two impairments:◦Jitter(h) (see the blue trace)INTROD UCTION –and Noise(note that both of Jitter and Noise result in jitter on edge)The Combined response (bottomright) includes the jittercaused by noiseNon-impaired bit edgeWe can separate the noisecontribution of jitter for diagnosticpurposes by breaking RJ intoRJ(v) and RJ(h)DPOJET and 80SJNB are the only tool that will show you this separation, and thus give youan important troubleshooting hint: e.g. is it crosstalk causing trouble, or the clocks?48Theory: Construction of the BER Eye •Consider a very simple pattern: 7 bit repeating•Overlay multiple segments of the 7-bit pattern. Each one has noise and jitter, so although the bit pattern is clear, they follow many slightly different paths:•Average many pattern repeats together. Everything that is uncorrelated with the pattern averages out. What remains is called the ‘correlated waveform’.◦This waveform fully characterizes DDJ, DCD, DDN, ISI –all data dependent effects•The correlated waveform can be snipped into individual bits and overlaid to form an eye diagram, using the recovered clock as the alignment reference. This forms the ‘correlated eye’:•Spectral jitter separation is used to find PDFs of the random and periodic jitter.•The RJ and PJ PDFs are convolved to find the uncorrelated jitter PDF (red)• A similar analysis of the noise yields the uncorrelated noise PDF (blue)◦Care must be taken to properly account for AM-to-PM and PM-to-AM conversion in these steps; otherwise some noise or jitter would be ‘double-counted’.•Two-dimensional convolution is used to create a joint PDF of uncorrelated jitter + noise. (We can call this the ‘jitter/noise set’)•The jitter/noise set is convolved (two-dimensionally) with the correlated eye for the ‘1’ bits to get the overall(correlated + uncorrelated) PDF for ‘1’ bits•The ‘1’ bit PDF is integrated vertically (from bottom to top) to get the ‘1’ bit CDF (Cumulative Distribution Function)◦In this color-graded view, each color represents a particular BER level•A similar treatment for ‘0’ bits yields the ‘0’ bit CDF54Theory: Construction of the BER Eye –Conclusion•The ‘1’ bit and ‘0’ bit CDFs are added to get the overall “BER Eye”◦ A particular BER contour can be found in the 3D version of this plot by slicing it horizontally, or by extracting a specific color on either version◦Since this ‘eye’ looks rather unconventional, DPOJET extracts the3D ViewColor-Graded View。
眼动数据分析与视觉注意力研究
眼动数据分析与视觉注意力研究眼动数据分析是一种通过研究眼球在视觉任务中的运动轨迹来揭示人类视觉系统功能的方法。
视觉注意力是指个体在感知任务中对特定环境中某个特定部分的选择性关注和信息处理能力。
眼动数据分析与视觉注意力研究的目的是探索人类认知的机制和视觉注意力对信息处理的影响。
眼动数据分析的主要内容是通过眼动仪记录被试者在观察视觉刺激时的眼球运动,并对这些数据进行定量和定性分析。
眼动仪可以非常精确地测量被试者的注视点和视线轨迹,从而获得一系列眼动指标,如注视持续时间、注视频率和扫视速度等。
通过分析这些指标,可以揭示被试者在观察过程中的认知策略和注意分配。
眼动数据的分析可以用于不同领域的研究,如心理学、认知科学和人机交互等。
在认知心理学中,眼动数据被广泛应用于对注意机制、感知和记忆过程的研究。
例如,研究人员可以通过比较不同条件下的眼动数据来探索特定刺激对视觉注意力的影响。
在人机交互领域,眼动数据被用于评估用户对界面的注意分配和信息处理效率。
视觉注意力是个体在感知任务中对特定环境中某个特定部分的选择性关注和信息处理能力。
虽然我们的感知系统能够接收到大量的外界信息,但我们的注意力有限,只能关注特定的信息。
研究视觉注意力可以帮助我们了解人类是如何选择性地关注和处理信息的。
通过眼动数据的分析,研究人员可以研究视觉注意力在不同任务和情境中的变化。
在视觉注意力研究中,经常使用的实验范式是眼动定向搜索任务。
在这个任务中,被试者需要在一系列视觉刺激中寻找一个特定的目标。
研究人员可以通过分析眼动数据来了解被试者是如何选择注视点和扫视路径的。
例如,他们可以研究被试者在寻找目标时的注视点是否遵循一定的规律,比如是否更频繁地注视目标周围的区域。
通过这种方式,研究人员可以深入了解视觉注意力的机制和其对任务执行的影响。
除了眼动数据分析方法,近年来还出现了一些新的技术,如功能磁共振成像(fMRI)和脑电图(EEG),可以结合眼动数据来研究视觉注意力。
眼动信号与视觉感知的关系研究
眼动信号与视觉感知的关系研究随着人类对大脑和视觉系统的研究深入,眼动信号与视觉感知的关系也成为了一个备受关注的领域。
眼动信号是指我们在观看场景或视觉任务时眼球移动的轨迹和速度,它与视觉的感知有紧密的关系,可被用来了解人类的思维和行为过程。
眼动信号的类型眼动信号主要可以分为两类:追踪型和注视型。
前者是指远距离的眼球运动,如在观赏奔跑中的马时,我们会通过追踪它在草原上的运动轨迹来判断它的行进方向和速度。
而注视型眼动是指对一个具体的物体、区域或特征进行关注的眼球运动。
在研究中,一般都是用注视型眼动信号来代表视觉注意力。
眼动与视觉感知的关系在日常生活中,人们的眼球移动非常快速,几乎每秒钟可以发出3到4个注视动作。
眼动信号与我们的视觉感知之间存在着紧密的关系,视觉注意力会直接影响眼球注视,不同注视点处对场景的“关注程度”可以直接影响我们对整个场景的感知和印象。
当我们注意到一个特定的区域时,注视点处的信息会被处理并被传递到大脑中的视觉皮层。
然而,值得注意的是,当我们的眼球移动时,不同位置的视网膜上的信号会随之变化,这一点需要被纳入到眼动与视觉感知的研究中。
近年来,随着技术的发展,我们可以通过眼动追踪技术将眼动数据与实验参与者的视觉行为相结合,来探究视觉注意力和感知之间的关系。
现在许多实验都是基于这一技术展开的,以此来探究眼动与视觉感知的复杂关系。
眼动与视觉任务的关系眼动和视觉感知之间的关系不仅限于日常生活中对场景的感知,它也与一些特定的视觉任务有紧密的联系。
例如,在目标搜索任务中,我们会利用眼动技术来把握参与者在空间中的注视点,以此来研究他们在任务中的表现。
类似地,在阅读任务中,我们会利用眼动技术来表征不同的阅读策略和加工方式。
除此之外,眼动技术还可以被用来研究认知心理学领域中的许多问题,例如意识和注意力问题。
随着我们对眼动和视觉感知的探究不断深入,我们相信这一领域将会为我们带来更多的惊人发现。
结语眼动信号与视觉感知的关系是一个具有挑战性的研究领域。
如何使用抖动效果增加视觉震撼感
如何使用抖动效果增加视觉震撼感抖动效果是一种常用的视频后期处理技巧,可以为视频增添一种震撼感,使画面更加生动有趣。
Adobe Premiere Pro软件提供了丰富的抖动效果选项,下面将介绍一种常用的抖动效果使用方法,帮助你在视频编辑中增加视觉震撼感。
首先,打开Adobe Premiere Pro软件并导入你需要编辑的视频素材。
将视频素材拖动到时间轴上,准备开始抖动效果的添加。
接下来,选中时间轴上的视频素材,在“效果”窗口中搜索“抖动效果”。
点击“抖动”效果,将其拖动到视频素材上。
在“控制”窗口中,你可以看到抖动效果的参数选项。
首先调整“类型”参数,可以选择不同的抖动效果,如随机、双向、左右等。
根据你的需要选择适合的抖动类型。
然后,调整“幅度”参数,控制抖动的幅度大小。
增加幅度值可以使抖动更加剧烈,减小幅度值则会产生轻微的抖动效果。
根据视频内容和你想要呈现的震撼感,调整幅度值。
接着,调整“频率”参数,控制抖动的频率。
提高频率值可以使抖动更加频繁,降低频率值则会产生较慢的抖动效果。
根据你的需求和效果要求,调整频率值。
除了基本参数之外,你还可以调整其他更高级的参数,如“相位”和“倍频”。
这些参数可以进一步定制你想要的抖动效果。
通过调整这些参数,可以获得更加个性化和丰富的抖动效果。
当你对抖动效果的参数进行了所有调整后,可以通过预览窗口查看效果。
点击预览窗口上方的播放按钮,即可实时预览抖动效果在视频素材上的应用。
如果你对抖动效果的位置有所要求,可以使用“移动”参数进行微调。
通过调整移动参数的数值,可以使抖动效果沿着指定方向移动,增加视频的视觉冲击力。
同时,Premiere Pro软件还提供了其他辅助效果,如模糊、淡入淡出等,可以搭配抖动效果一同使用,创造更加丰富多样的视频效果。
最后,当你满意了抖动效果的应用之后,点击“导出”按钮,即可将编辑好的视频导出保存。
选择合适的导出设置,如分辨率、帧速率和文件格式等,并点击“导出”按钮,等待编辑视频的完成。
从眼状图入手,了解高电平抖动问题
从眼状图入手,了解高电平抖动问题
要理解抖动,我们首先要了解眼状图。
眼状图是数字信号在时域中的表现形式,其中电压振幅按时间变化绘制。
一长串数据可分割成多个片段,称之为单位间隔(UI),这些UI 在示波器上一个个叠加,有助于示波器一次显示极大数量的数据。
单位间隔定义为UI = 1/比特速率。
如图 1 中眼状图所示。
一个眼状图由 1 个UI 组成(工程师有时会绘制两个并排眼状图),它是数字信号质量的视觉体现。
图1
既然我们了解了眼状图,就可提出这样一个问题“什幺是抖动?”抖动可定义为不希望看到的、信号理想转换位置的高频率偏移。
抖动可分为总体抖动(TJ)、随机抖动(RJ) 和确定性抖动(DJ)。
顾名思义,总体抖动(TJ) 包含所有抖动组成部分的影响。
下图 2 中的流程图是TJ 及其所有组件的分解图:
图2。
抖动 — 噪声二元性与眼图的剖析
BER 是误码总比特数与传输的总比特数之比。BER 是用于衡量信号在抵达接收器之前发生足够大的失真, 致使其被错误地解释为错误逻辑值的概率指标。这一基本定义将指导我们确定应采用哪种 BER 计算方法作 为金标准。
如前所述,可使用两种截然不同的方法来评估链路 BER。二者均取决于 PDF 下方区域的积分和。其中一种 方法取决于沿水平/时间轴方向的积分,而另一种方法则取决于沿垂直/电压轴方向的积分。在本白皮书 中,我们将详细讨论后一种方法。我们还会比较两种方法得出的结果。
Martin Miller,哲学博士,Teledyne-LeCroy 首席科学家:Marty 于 1981 年在美国罗彻斯特大学获得粒子 物理学博士学位。他已为 Teledyne-LeCroy 效力 30 余年,在模拟、数字和软件设计等多个研发职能部门 工作过,经验非常丰富。Marty 在过去 24 年里一直潜心研究数字示波器的显示和测量算法及方法,并在 信号完整性(抖动和时序)领域取得了卓著的成果。他目前拥有此领域的十几项美国专利。他还参与了
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抖动 — 噪声二元性与眼图的剖析
摘要
我们将比较两种将眼图结构分别视为时序不确定性或垂直不确定性的方法。我们将证明,即使眼图处于 关闭状态,也只有第二种视角能够准确地评估 BER。根据 BER 的定义可以推知,正确的 BER 评估应该以 此为基础:依据各自的独立积分,分别考虑眼图的两个部分。基于对 BER 的这一认知,尽管抖动引发的 垂直噪声与信号 ISI 之间存在关联,但仍可以采用与后者相同的方法来考虑前者。以此观点为基础,我们 提出了一种综合考虑 Tx 抖动和 ISI 效应的统计仿真方法。我们将使用概率群分布函数 (PMF) 来表示 ISI 和 抖动的贡献,从而让算法变得简单而且直观。我们还会基于建议的方法解释一些相关的效应,例如抖动 会随着输入码型的 PRBS 序列的增加而增大。
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抖动和眼图的视觉化分析抖动为实际数据与其理想位置的时间偏差TIE 为信号相对于标准时钟或者标准信号的定时误差TIE 在高速数字系统中即为抖动…0.0ns0.990ns 2.000ns 2.980ns 4.000nsP2P3P4P1TIE0.000ns-0.010ns0.000ns-0.020ns眼图是怎么形成的?Random Jitter(随机抖动)•随机抖动符合高斯型分布•直方图(估计) ↔ pdf(数学模型)•抖动峰峰值=无穷大…无界!1-sigma or RMS 7-sigma•内部热能现象•Flicker Noise, Shot Noise •热能的原子与分子振动•分子的解体•外部的宇宙射线Deterministic Jitter(确定性抖动)•确定性抖动是非高斯分布并且有界Peak-to-PeakPeriodic Jitter(周期性抖动)•TIE 随时间的变化是重复的、周期性的•Periodic jitter 和相位调制(PM)是等效的Peak-to-Peak•系统时钟(抖动频率在MHz 量级)•开关电源(抖动频率在KHz 量级)Duty Cycle distortion(占空比失真)•上升时间和下降时间不对称•或者测试时参考电平选择不当0.0v-0.1vInter-Symbol Interference(码间干扰抖动)•DDJ 或PDJ –数据相关性抖动或码型相关性抖动,和ISI的术语是等价的.•码型是如何影响随后的比特位的?◦由于传输链路的效应、反射等换个角度看抖动,时域看看我们有了什么视角?抖动视觉化–时间趋势图▪直方图告诉了我们分布,但是只有统计特性,缺少了时间信息▪时间趋势图可以直观告诉我们波形里是否有特定频率的调制▪下图为5个周期SSC @ 30khz抖动视觉化Gaussian Random Noise Sinusoidal Jitter抖动视觉化–频谱图▪从频域上观测抖动▪抖动中决定性的频率成分会在谱线上明显超出噪底哪个眼图好?哪个直方图好?视觉化眼图和抖动的问题?浴盆曲线误码率是关键vs. UI 张开程度•For a given position in the time there’s a given probability of error –“BER ”, Bit Error Ratio•For a given position in the time there’s a given probability of signal crossing –PDF , probability density function1 UIP r o b a b i l i t y o f ‘h i t ’P r o b a b i l i t y o f E r r o r –B E R基于示波器分析的浴盆曲线Rj δδ/Dj δδ与Tj @ BERAssume bi-modal distribution (dual-Dirac), measure Tj at two BER Fit curve to points, slope is Rj, Intercept is DjMeasuredTj @ 10-7MeasuredTj @ 10-4½Dj δδ½xRj δδEstimatedTj @ 10-12x≈7.4σx≈10.4σx≈14.1σ双狄拉克模型Conditions: only where Gaussian.抖动类型分析•抖动分离为误码产生的根本原因提供了更精确的定位和分析方法•抖动分析方法,参照T11 MJSQ ,已经被工业界广泛接受Constituent Components of Jitter= Unbounded= Bounded Total Jitter(TJ)Duty-Cycle Jitter (DCD)Data Dependent Jitter (DDJ)Periodic Jitter(PJ)Deterministic Jitter (DJ)Random Jitter(RJ)Jitter Visualization –Bathtub Plot▪Shows the Eye Opening at a Specified BER Level▪Note the eye closure of System I vs. System II due to the RJ-RJ is unbounded so the closure increases as BER level increases▪System I has .053UI of RJ with no PJ▪System II has .018UI of RJ and .14UI of PJ @ 5 and 10MhzSystem I System ISystem II System IITektronix -Innovators of Jitter Analysis •1998First Real-Time Scope Based Jitter Analysis Software•2002 Invented SW Based PLL Clock Recovery and the Spectral Approach for Jitter Separation•2004–Invented RT Eye rendering on a Real Time Scope•2004-First vendor to support both modeled (Dual-Dirac) and measured (Spectral) jitter methods •2005-Invented measurements with Jitter and Noise reconciliation•2011-First scope vendor with BUJ support•2015–RT Noise Analysis and Sampling BER and PDF Mask Testing抖动和眼图的视觉化眼图怎么切割的?时钟决定!TIE 抖动需要参考时钟•参考时钟提取的过程就是时钟恢复•参考时钟有几种确定的方式:◦Constant Clock with Minimum Mean Squared ErrorThis is the mathematically “ideal” clockBut, only applicable when post-processing a finite-length waveformBest for showing very-low-frequency effectsAlso shows very-low-frequency effects of scope’s timebase◦Phase Locked Loop (e.g. Golden PLL)Tracks low-frequency jitter (e.g. clock drift)Models “real world” clock recovery circuits very well◦Explicit ClockThe clock is not recovered, but is directly probed◦Explicit Clock (Subrate)The clock is directly probed, but must be multiplied up by some integral factorImportance of Clock Recovery•From spec, “The jitter measurement device shall comply with the JTF”.•How do I verify JTF?◦JTF is difference between input clock (ref) and input clock(unfiltered)◦Use 1100b or 0011b pattern (proper 50% transition density)◦Check 1) LF attenuation, 2) -3 dB corner frequency, and 3) slope23JTF vs PLL Loop Bandwidth•Configuring the correct PLL settings is key to correctmeasurements•Most standards have a reference/defined CR setup◦For example, USB 3.0 uses a Type II with JTF of 4.9Mhz•Type I PLL◦Type I PLL has 20dB of roll off per decade◦JTF and PLL Loop Bandwidth are Equal•Type 2 PLL◦Type II PLL has 40dB of roll off per decade◦JTF and PLL Loop Bandwidth are not Equal▪For example, USB 3.0 uses a Type 2 PLL with a JTF of 4.9Mhz.The corresponding loop bandwidth is 10.126 Mhz▪Setting the Loop Bandwidth as opposed to JTF will lead to24PLL Loop Bandwidth vs. Jitter Transfer Function(JTF)JTF Filtering Effects based on different PLL bandwidthsf3dB= 30 kHz f3dB= 300 kHz f3dB= 3 MHzJitter for Busy People Hints, Tips and Common ErrorsUsing the Jitter Analysis Tools•Issues manifested in different layers of theprotocol stack◦Crosstalk, jitter, reflections, skew◦Disparity, encoding or CRC errors•Where do I start debugging?•Jitter and Eye Diagram Tools◦Oscilloscope-based for quick results▪Fast jitter measurements with▫‘One Button’ Jitter Wizard▪Compare timing, jitter, eye, amplitude measurements▪User-definable clock recovery, filters, pass/fail limits, andreference levelsMore Hints for Successful Jitter Analysis•Clock Recovery has a great deal of influence on jitter results. Think about what you’re trying to accomplish.◦Constant-Clock is the most “unbiased”Often best if you’re trying to see very-low-frequency effectsBut it can also show wander in the scope’s timebase◦PLL recovery can model what a real data receiver will seeIt can track and remove low-frequency effects, allowing you to “see through” to the jitter that really contributes to eye closur e ◦Explicit-Clock is appropriate if your design uses a forwarded clockMake sure your probes are deskewedHints for looking at Spread-Spectrum Clock•If you don’t want to see the SSC effects, use TIE and PLL clock recovery with a bandwidth of at least 1 MHz. A Type-II (2nd-order) PLL will track out the SSC more effectively than a Type-I PLL.•If you do want to observe the SSC profile:◦Use a Period measurement and turn on a 3rd-order low-pass filter(in DPOJET) with abandwidth of 200 kHzBecause Period trends accentuate high frequency noise, the low-frequency SSC trend will be obscured if you don’t use a filter You can’t use a Frequency measurement directly. The combination of filtering and the reciprocal operation (Freq = 1/Per) cau se distortion in the resulting waveshape. (This is a mathematical fact, not a DPOJET defect.)◦If you use a TIE measurement, you’ll see modulation that looks like a sine wave. This is normal. It’s because TIE measures phase modulation, which is the integral of frequency. It turns out that the integral of a triangle wave looks very much like a sine wave.误码率与噪声分析Anatomy of a Serial Data LinkComplete LinkReceiverChannel+-+-+-+-+-+-+-+-E q u a l i z e rP r e -E m p h a s i sTransmitterAspirational goal: 0 errorsPractical Goal: Bit Error Rate < Target BER•Since BER is the ultimate goal, why not measure it directly?Serial Data Link Integrity = Bit Error Rate•Bit Error Ratio Testers (BERTs) are the tools for measuring BER directly •Why not use ONLY BERTs for Serial Data Link Analysis?◦Difficult to model/emulate equalizer◦Measurements could take a very long time◦Instruments are very expensive and not all that flexible◦Does not analyze the root causes of the impairments of the links•Alternative approach: use a scope and advanced analysis tools ◦Easily move from Compliance to Debug◦Better equipped to identify root causes of eye closure◦Equalizer can easily be modeled◦More cost effective◦Faster throughputWhy Measure Jitter and Noise?▪Link Model: Transmitter + Channel + Receiver▪Transmitter generates a stream of symbols▪Receiver uses a slicer to make a decision on the transmitted symbol▪The Bit Decision is made at a certain time (t) of the symbol interval and a comparison of the sliced data to a threshold (v) is performed ▪Jitter impairs the time slicing position▪Noise impairs the decision threshold?Jitter combined with Noise Analysis is a better predictor of BER performance!A Quick Look at Jitter and Noise Duality•Jitter analysis evaluates a waveform in the horizontal dimension based on when the waveform crosses a horizontal reference line.•Jitter decomposition is based on spectral analysis of Time Interval Error vs. time◦Individual jitter componentscan be separated (i.e.PJ, RJ, DDJ, etc.)◦TJ can then be estimated at atarget BER level ▪Noise evaluates along a vertical dimension on the basis ofcrossings of a vertical referenceline at some percentage of the unit interval (usually 50%).▪Noise decomposition is based on spectral analysis of voltage error vs. time–Individual noise components canbe separated (i.e. PN,RN, DDN, etc.)–TN can then be estimated at atarget BER level抖动和噪声的解析•Jitter and Noise Decomposition provide deep insight into BERFull Jitter Analysis vs. Mask Testing•Jitter separation analysis is able to extrapolate total jitter or eye closure at various Bit Error Rates at a specific voltage threshold but it doesn’t reveal the statistical eye closure at any other voltage.•Conventional mask testing considers both time and voltage , but cannot extrapolate eye closure at low BER.Can we combine the best of both?41Statistical Jitter + Noise Analysis•By jointly analyzing Jitter and Noise, behavior at all points in the eye can be extrapolated at low BER•The methodology is analogous to current jitter analysis, but is performed across both dimensions of the eye◦Jitter and noise are separated into components (Random, Periodic, Data-Dependent,…)◦The components are reassembled into a model that allows accurate extrapolation.42Timing-Induced Jitter•Since jitter is defined as a shift in an edge’s time relative to its expected position, it is easy to think of jitter as being caused by horizontal (chronological) displacement.•Note that the displaced edge (green) has not moved vertically in this example.43Noise-Induced Jitter•Consider a burst of voltage noise (right) that displaces a waveform vertically.◦In this case, the displaced edge (green) has not moved horizontally.•The jitter as measured at the chosen reference voltage is identical in these cases!◦So, why should we care?44Noise-to-Jitter (AM-to-PM) Conversion•Since waveform transitions are never instantaneous, the slope (slew rate) of the edge acts as a gain constant that controls how effectively noise is converted to “observed jitter”.•We can think of RJ as being composed of two components.◦Horizontally induced: RJ(h)◦Vertically induced: RJ(v)•Since these two components are uncorrelated with each other, they add in the RSS sense:RJ=RJ(h)2+RJ(v)2•Similarly, PJ can be decomposed into PJ(h) and PJ(v) based on root cause•We measure noise at a reference point in the bit interval (usually 50%)•If slew rate isn’t zero, jitter (horizontal displacement) causes observed noise•So as with RJ, RN can be decomposed into components:◦Horizontally induced: RN(h)◦Vertically induced: RN(v)•Similarly, PN can be decomposed into PN(h) and PN(v) based on root causeNoise to Jitter and Jitter to Noise ConversionConsider: an “ideal” edge in a patternactually has two impairments:◦Jitter(h) (see the blue trace)INTROD UCTION –and Noise(note that both of Jitter and Noise result in jitter on edge)The Combined response (bottomright) includes the jittercaused by noiseNon-impaired bit edgeWe can separate the noisecontribution of jitter for diagnosticpurposes by breaking RJ intoRJ(v) and RJ(h)DPOJET and 80SJNB are the only tool that will show you this separation, and thus give youan important troubleshooting hint: e.g. is it crosstalk causing trouble, or the clocks?48Theory: Construction of the BER Eye •Consider a very simple pattern: 7 bit repeating•Overlay multiple segments of the 7-bit pattern. Each one has noise and jitter, so although the bit pattern is clear, they follow many slightly different paths:•Average many pattern repeats together. Everything that is uncorrelated with the pattern averages out. What remains is called the ‘correlated waveform’.◦This waveform fully characterizes DDJ, DCD, DDN, ISI –all data dependent effects•The correlated waveform can be snipped into individual bits and overlaid to form an eye diagram, using the recovered clock as the alignment reference. This forms the ‘correlated eye’:•Spectral jitter separation is used to find PDFs of the random and periodic jitter.•The RJ and PJ PDFs are convolved to find the uncorrelated jitter PDF (red)• A similar analysis of the noise yields the uncorrelated noise PDF (blue)◦Care must be taken to properly account for AM-to-PM and PM-to-AM conversion in these steps; otherwise some noise or jitter would be ‘double-counted’.•Two-dimensional convolution is used to create a joint PDF of uncorrelated jitter + noise. (We can call this the ‘jitter/noise set’)•The jitter/noise set is convolved (two-dimensionally) with the correlated eye for the ‘1’ bits to get the overall(correlated + uncorrelated) PDF for ‘1’ bits•The ‘1’ bit PDF is integrated vertically (from bottom to top) to get the ‘1’ bit CDF (Cumulative Distribution Function)◦In this color-graded view, each color represents a particular BER level•A similar treatment for ‘0’ bits yields the ‘0’ bit CDF54Theory: Construction of the BER Eye –Conclusion•The ‘1’ bit and ‘0’ bit CDFs are added to get the overall “BER Eye”◦ A particular BER contour can be found in the 3D version of this plot by slicing it horizontally, or by extracting a specific color on either version◦Since this ‘eye’ looks rather unconventional, DPOJET extracts the3D ViewColor-Graded View。