(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
試験測定機器を用いてジッタを分析する方法であって、
波形に関係したデータ・パターンを取込みメモリに蓄積する処理と、
上記波形の上記データ・パターンに関連したエッジ場所を識別する処理と、
上記エッジ場所をタイミング基準と比較する処理と、
該比較に応答して、上記波形のコンポジット・ジッタに対応するタイム・インターバル・エラー値を収集する処理と、
上記コンポジット・ジッタを、上記データ・パターンに相関するジッタ成分と、上記データ・パターンに相関しないジッタ成分とに分解する処理と、
スペクトラム・アプローチを用いて、上記データ・パターンに相関しない上記ジッタ成分を、周期的であると認識可能なジッタ成分と、周期的であると認識不能なジッタ成分とに分解する処理と、
上記スペクトラム・アプローチを用いて分解された上記ジッタ成分を時間領域に変換する処理と、
上記コンポジット・ジッタから、上記データ・パターンに相関するジッタ成分と、上記認識可能な周期的ジッタ成分とを減算して、非相関の残留ジッタを分離する処理と、
上記非相関の残留ジッタを、限定非相関ジッタ及びランダム・ジッタに分解する処理と
を具え、
上記非相関の残留ジッタを分解する処理が、
上記非相関の残留ジッタの１つ以上のデータ・セットを組合せ残留ジッタに累積する処理と、
該組合せ残留ジッタの見積りの累積分布関数（ＣＤＦ）曲線を求める処理と、
Ｑ空間において上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線を試験する処理と、
上記Ｑ空間における上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の試験に基づいて上記限定非相関ジッタを分離する処理とを有し、
更に、上記限定非相関ジッタを分離する処理が、
上記Ｑ空間での上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の第１部分への線形適合を実行して第１漸近線を求める処理と、
該第１漸近線の傾斜を求める処理と、
上記第１漸近線がインタセプトＪＬにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第１漸近線を投影する処理と、
上記Ｑ空間での上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の第２部分への線形適合を実行して第２漸近線を求める処理と、
上記第２漸近線の傾斜を求める処理と、
上記第２漸近線がインタセプトＪＲにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第２漸近線を投影する処理と
ＪＬ及びＪＲの比較に基づいて上記限定非相関ジッタを分離する処理とを有するジッタ分析方法。
【請求項２】
波形を受ける入力手段と、
該入力手段に結合され、上記波形に関連したデータ・パターンを蓄積すると共に、非相関の残留ジッタの１つ以上のデータ・セットを組合せ残留ジッタに累積する取込みメモリと、
該取込みメモリに結合され、上記データ・パターンのエッジ場所をタイミング基準と比較し、上記波形のコンポジット・ジッタに対応するタイム・インターバル・エラー値の収集を行う制御器とを具え、
該制御器がジッタ分解モジュールを含み、該ジッタ分解モジュールが上記コンポジット・ジッタを、上記データ・パターンに相関するジッタ成分と、上記データ・パターンに相関しないジッタ成分とに分解し、
上記ジッタ分解モジュールは、
スペクトラム・アプローチを用いて、上記データ・パターンに相関しない上記ジッタ成分を、周期的であると認識可能なジッタ成分と、周期的であると認識不能なジッタ成分とに分解し、
上記ジッタ成分を時間領域に変換し、
上記コンポジット・ジッタから、上記データ・パターンに相関するジッタ成分と、上記認識可能な周期的ジッタ成分とを減算して、上記非相関の残留ジッタを分離し、
上記非相関の残留ジッタを、限定非相関ジッタ及びランダム・ジッタに分解し、
上記組合せ残留ジッタの累積分布関数（ＣＤＦ）曲線の見積りを行い、
Ｑ空間で上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線を試験し、
該試験に基づいて上記限定非相関ジッタを分離し、
上記Ｑ空間での上記組合せ残留ジッタのＣＤＦ曲線の第１部分に線形適合を行って第１漸近線を求め、
該第１漸近線の傾斜を求め、
上記第１漸近線がインタセプトＪＬにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第１漸近線を投影し、
上記Ｑ空間での上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の第２部分への線形適合を実行して第２漸近線を求め、
上記第２漸近線の傾斜を求め、
上記第２漸近線がインタセプトＪＲにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第２漸近線を投影し、
ＪＬ及びＪＲの比較に基づいて上記限定非相関ジッタを分離する
試験測定機器。
【請求項３】
試験測定機器を用いてノイズを分析する方法であって、
波形のデータ・パターン内に存在するコンポジット・ノイズを求める処理と、
上記コンポジット・ノイズを、上記データ・パターンに相関するノイズと、上記データ・パターンに相関しないノイズとに分解する処理と、
スペクトラム・アプローチを用いて、上記データ・パターンに相関しない上記ノイズを、周期的であると認識可能なノイズと、周期的であると認識不能なノイズとに分解する処理と、
上記コンポジット・ノイズから、上記データ・パターンに相関するノイズと、上記認識可能な周期的なノイズとを減算し、非相関の残留ノイズを分離する処理と、
上記非相関の残留ノイズを限定非相関ノイズ及びランダム・ノイズに分解する処理と
を具え、
上記非相関の残留ノイズを分解する処理が、
上記非相関の残留ノイズの１つ以上のデータ・セットを組合せ残留ノイズに累積する処理と、
該組合せ残留ノイズの見積りの累積分布関数（ＣＤＦ）曲線を求める処理と、
Ｑ空間において上記組合せ残留ノイズの上記ＣＤＦ曲線を試験する処理と、
上記Ｑ空間における上記組合せ残留ノイズの上記ＣＤＦ曲線の試験に基づいて上記限定非相関ノイズを分離する処理とを有し、
更に、上記限定非相関ノイズを分離する処理が、
上記Ｑ空間での上記組合せ残留ノイズの上記ＣＤＦ曲線の第１部分への線形適合を実行して第１漸近線を求める処理と、
該第１漸近線の傾斜を求める処理と、
上記第１漸近線がインタセプトＪＬにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第１漸近線を投影する処理と、
上記Ｑ空間での上記組合せ残留ノイズの上記ＣＤＦ曲線の第２部分への線形適合を実行して第２漸近線を求める処理と、
上記第２漸近線の傾斜を求める処理と、
上記第２漸近線がインタセプトＪＲにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第２漸近線を投影する処理と
ＪＬ及びＪＲの比較に基づいて上記限定非相関ノイズを分離する処理とを有するノイズ分析方法。
【請求項４】
試験測定機器を用いてジッタを分析する方法であって、
波形に関連したデータ・パターンを取込みメモリに蓄積する処理と、
上記波形の上記データ・パターンに関連したエッジ場所を識別する処理と、
該エッジ場所をタイミング基準と比較する処理と、
該比較に応答して、上記波形のコンポジット・ジッタに対応するタイム・インターバル・エラー値を収集する処理と、
スペクトラム・アプローチを用いて、上記コンポジット・ジッタを、周期的であると認識可能なジッタ成分と、周期的であると認識不能なジッタ成分とに分解する処理と、
上記ジッタ成分を時間領域に変換する処理と、
上記ジッタ成分に基づいて、非相関の残留ジッタのヒストグラムを発生する処理と、
上記非相関の残留ジッタの１つ以上のデータ・セットを組合せ残留ジッタに累積する処理と、
該組合せ残留ジッタを限定非相関ジッタ及びランダム・ジッタに分解する処理と
を具え、
上記組合せ残留ジッタを分解する処理が、
上記組合せ残留ジッタの見積りの累積分布関数（ＣＤＦ）曲線を求める処理と、
Ｑ空間において上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線を試験する処理と、
上記Ｑ空間における上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の試験に基づいて上記限定非相関ジッタを分離する処理とを有し、
更に、上記限定非相関ジッタを分離する処理が、
上記Ｑ空間での上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の第１部分への線形適合を実行して第１漸近線を求める処理と、
該第１漸近線の傾斜を求める処理と、
上記第１漸近線がインタセプトＪＬにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第１漸近線を投影する処理と、
上記Ｑ空間での上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の第２部分への線形適合を実行して第２漸近線を求める処理と、
上記第２漸近線の傾斜を求める処理と、
上記第２漸近線がインタセプトＪＲにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第２漸近線を投影する処理と
ＪＬ及びＪＲの比較に基づいて上記限定非相関ジッタを分離する処理とを有するジッタ分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、試験測定機器を用いてジッタを分析する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ジッタ及びノイズは、電気技術者及び類似の専門家の間で、高周波数の信号に品質問題を引き起こすものとして一般に知られている。一般に、ジッタは、高周波数信号又は波形において種々の状況でのパルスの「水平」変位とみなすことができ、ノイズは、「垂直」変位とみなすことができる。種々の形式の信号源は、電気磁気干渉、クロストーク、データ依存効果、ランダム・ソースなどによって、信号の全体的なジッタ及びノイズに影響する。信号へのジッタ又はノイズの影響は、特に高周波数システムにおいて、信号品質に有害である。その結果、技術者及び他の設計者は、これらの影響に注意をする。これら影響により、回路要素、特定のシステムに用いる通信リンクの種類及び品質、信号を伝送する際の周波数などに考慮しなければならない。
【０００３】
オシロスコープなどの試験測定機器を用いて、ジッタを成分に分解して、システムのトータル・ジッタの分析を補助する。ジッタを分解する従来のアプローチでは、ランダム・ジッタ（random jitter: ＲＪ）からデターミニスティック（確定）ジッタ（deterministic jitter: ＤＪ）を分離し、特定のビット・エラー・レート（ＢＥＲ）にてトータル・ジッタの分析のためにジッタ成分を「再組み立て（reassembling）」又は畳み込む。これは、しばしば、ＴＪ＠ＢＥＲと呼ばれる。ＲＪからＤＪを分離する期間中、認識されないある周期的及び／又は非周期的な限定ジッタ（bounded jitter）成分がＲＪ内に誤って含まれるかもしれない。典型的にはランダム成分を大幅に増加してＴＪ＠ＢＥＲを計算するので、間違った認定はトータル・ジッタ量を推定する試みに有害である。すなわち、誇張されたＲＪの結果は、システムのトータル・ジッタの非常に誇張された見積りとなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−５７２８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
最近、ジッタ分析の技術は、「Ｑスケール」にジッタ・ヒストグラムをプロットし、そのプロットの前金特性を用いてＲＪのシグマ値を推論する方法を取り込んでいる。例えば、PCI Express Gen 3標準で特定されているように、既知のこの方法は、コンポジット・ジッタ又は総計ジッタに、若しくは、データ依存成分を除去するジッタに適用する。これらアプリケーションにおいて、スペクトラム分析又は他の方法により、周期的ジッタを最初に除去しない。しかし、分布における周期的ジッタの存在は、推論されたＲＪシグマをバイアスするので、他の可能な方法よりもトータル・ジッタの計算の精度が低下する。
【０００６】
かかる制限により、オシロスコープ又は他の試験測定機器のユーザは、波形のトータル・ジッタを正確に見積もることが妨げられる。より正確な測定なしに、ジッタが信号の品質及び完全性に干渉するのを防ぐシステムを単独に設計することはいうまでもなく、ジッタの源を診断することは、困難であるか不可能である。信号の品質が改善されるように、信号のランダム・ジッタ及びトータル・ジッタをより正確に見積もることが望ましい。
【０００７】
そこで、スペクトラム分析及び時間領域の確率密度を用いて、ジッタ成分を分離して分析する方法が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の概念は、次の通りである。
（１）試験測定機器を用いてジッタを分析する方法であって；波形に関係したデータ・パターンを取込みメモリに蓄積し；上記波形の上記データ・パターンに関連したエッジ場所を識別し；上記エッジ場所をタイミング基準と比較し；該比較に応答して、上記波形のコンポジット・ジッタに対応するタイム・インターバル・エラー値の収集を行い；上記コンポジット・ジッタを、上記データ・パターンに相関するジッタ成分と、上記データ・パターンに相関しないジッタ成分とに分解し；スペクトラム・アプローチを用いて、上記データ・パターンに相関しない上記ジッタ成分を、周期的であると認識可能なジッタ成分と、周期的であると認識不能なジッタ成分とに分解し；上記スペクトラム・アプローチを用いて分解された上記ジッタ成分を時間領域に変換し；上記コンポジット・ジッタから、上記データ・パターンに相関するジッタ成分と、上記認識可能な周期的ジッタ成分とを減算して、非相関の残留ジッタを分離し；上記非相関の残留ジッタを、限定非相関ジッタ（bounded uncorrelated jitter）及びランダム・ジッタに分解するジッタ分析方法。
（２）上記スペクトラム・アプローチを用いるステップは、１つ以上の離散フーリエ変換計算を用いて、上記ジッタ成分を、周期的であると認識可能なジッタ成分と、周期的であると認識不能なジッタ成分とに分解する概念１の方法。
（３）上記スペクトラム・アプローチを用いるステップは、１つ以上の高速フーリエ変換計算を用いて、上記ジッタ成分を、周期的であると認識可能なジッタ成分と、周期的であると認識不能なジッタ成分とに分解する概念１の方法。
（４）上記非相関残留ジッタを分解するステップは；非相関残留ジッタの１つ以上のデータ・セットを組合せ残留ジッタに累積し；該組合せ残留ジッタの見積り累積分布関数（ＣＤＦ：cumulative distribution function）を求め；Ｑ空間にて上記組合せ残留ジッタのＣＤＦ曲線を試験し；Ｑ空間にて上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の試験に基づいて限定非相関ジッタを分離する概念１の方法。
（５）上記限定非相関ジッタを分離するステップは；Ｑ空間での上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の第１部分への線形適合（フィット）を実行して第１漸近線を求め；該第１漸近線の傾斜を求め；上記第１漸近線がインタセプトＪＬにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第１漸近線を投影し；Ｑ空間での上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の第２部分への線形適合を実行して第２漸近線を求め；上記第２漸近線の傾斜を求め；上記第２漸近線がインタセプトＪＲにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第２漸近線を投影し；ＪＬ及びＪＲの比較に基づいて上記限定非相関ジッタを分離する概念４の方法。
（６）上記限定非相関ジッタを分離するステップは；ＪＬ及びＪＲを比較し；ＪＬがＪＲよりも小さいときに、上記限定非相関ジッタをＪＲマイナスＪＬ（ＪＲ−ＪＬ）に分離する概念５の方法。
（７）上記限定非相関ジッタを分離するステップは；ＪＬ及びＪＲを比較し；ＪＬがＪＲ以上のときに、上記限定非相関ジッタをゼロと判断する概念５の方法。
（８）上記第１漸近線の傾斜は、１をσＬで除算した値（１／σＬ）であり；上記第２漸近線の傾斜は、１をσＲで除算した値（１／σＲ）であり；ＪＬがＪＲよりも小さいとき、上記ランダム・ジッタの標準偏差σを、（σＬ＋σＲ）を２で除算した値（（σＬ＋σＲ）／２）として求める概念５の方法。
（９）コンポジット・ジッタを相関ジッタ成分及び非相関ジッタ成分に分解するステップは；上記データ・パターンの少なくともその部分をデターミニスティック・ジッタ特性と相関して、データ依存性ジッタを識別する概念１の方法。
（１０）コンポジット・ジッタを相関ジッタ成分及び非相関ジッタ成分に分解するステップは；上記波形のスペクトラム分析を実行して、上記波形のデターミニスティック・ジッタ成分を更に識別する概念１の方法。
（１１）上記非相関残留ジッタを限定非相関ジッタ及びランダム・ジッタに分解するステップは、Ｑ空間での上記非相関残留ジッタの試験に基づいて上記限定非相関ジッタを分離する概念１の方法。
（１２）更に；上記限定非相関ジッタの確率密度関数（ＰＤＦ）を１対のディラック関数として生成し、各ディラック関数が０．５の重みを有し、ＢＵＪ振幅により分割して上記ディラック関数を原点から等距離とし；上記ランダム・ジッタの標準偏差σをガウシャン分布に変換し；上記ジッタの分解後に、上記限定非相関ジッタ、上記周期的ジッタ成分、上記相関ジッタ成分及び上記ランダム・ジッタのガウシャン分布のＰＤＦを畳み込んで、トータル・ジッタの見積りＰＤＦを求め；トータル・ジッタの上記ＰＤＦを積分して、累積分布関数（ＣＤＦ）及び相補的累積分布関数（ＣＣＤＦ）を求める概念１の方法。
（１３）上記ＣＤＦ及びＣＣＤＦがバスタブ曲線に対応し；更に、該バスタブ曲線に基づいて特定のビット・エラー・レートに対するアイ・オープニング及びトータル・ジッタの少なくとも一方を見積る概念１２の方法。
（１４）波形を受ける入力手段と；該入力手段に結合され、上記波形に関連したデータ・パターンを蓄積する取込みメモリと；該取込みメモリに結合され、上記データ・パターンのエッジ場所をタイミング基準と比較し、上記波形のコンポジット・ジッタに対応するタイム・インターバル・エラー値の収集を行う制御器とを具え；該制御器がジッタ分解モジュールを含み、該ジッタ分解モジュールが上記コンポジット・ジッタを、上記データ・パターンに相関するジッタ成分と、上記データ・パターンに相関しないジッタ・成分とに分解し；上記ジッタ分解モジュールは；スペクトラム・アプローチを用いて、上記データ・パターンに相関しない上記ジッタ成分を、周期的であると認識可能なジッタ成分と、周期的であると認識不能なジッタ成分とに分解し；上記ジッタ成分を時間領域に変換し；上記コンポジット・ジッタから、上記データ・パターンに相関するジッタ成分と、上記認識可能な周期的ジッタ成分とを減算して、非相関の残留ジッタを分離し；上記非相関の残留ジッタを、限定非相関ジッタ及びランダム・ジッタに分解することを特徴とする試験測定機器。
（１５）上記取込みメモリは、非相関残留ジッタの１つ以上のデータ・セットを組合せ残留ジッタに累積し；上記ジッタ分解モジュールは、上記組合せ残留ジッタの累積分布関数（ＣＤＦ）曲線の
見積りを行い、Ｑ空間での上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線を試験し；該試験に基づいて上記限定非相関ジッタを分離する概念１４の試験測定機器。
（１６）上記ジッタ分解モジュールは；Ｑ空間での上記組合せ残留ジッタのＣＤＦ曲線の第１部分に線形適合を行って第１漸近線を求め；該第１漸近線の傾斜を求め；上記第１漸近線がインタセプトＪＬにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第１漸近線を投影し；Ｑ空間での上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の第２部分への線形適合を実行して第２漸近線を求め；上記第２漸近線の傾斜を求め；上記第２漸近線がインタセプトＪＲにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第２漸近線を投影し；ＪＬ及びＪＲの比較に基づいて上記限定非相関ジッタを分離する概念１５の試験測定機器。
（１７）上記ジッタ分解モジュールは、ＪＬ及びＪＲを比較し、ＪＬがＪＲよりも小さいときに応答して、上記限定非相関ジッタをＪＲマイナスＪＬに分離する概念１６の試験測定機器。
（１８）上記ジッタ分解モジュールは、ＪＬ及びＪＲを比較し、ＪＬがＪＲ以上のときに応答して、上記限定非相関ジッタをゼロと判断する概念１６の試験測定機器。
（１９）上記第１漸近線の傾斜は、１をσＬで除算した値（１／σＬ）であり；上記第２漸近線の傾斜は、１をσＲで除算した値（１／σＲ）であり；上記分解モジュールは、ＪＬがＪＲよりも小さいときに応答して、上記ランダム・ジッタの標準偏差σを、（σＬ＋σＲ）を２で除算した値（（σＬ＋σＲ）／２）として求める概念１６の試験測定機器。
（２０）上記分解モジュールは、Ｑ空間での残留ジッタの試験に基づいて上記限定非相関ジッタを分離する概念１４の試験測定機器。
（２１）試験測定機器を用いてノイズを分析する方法であって；波形のデータ・パターン内に存在するコンポジット・ノイズを判断し；上記コンポジット・ノイズを、上記データ・パターンに相関するノイズと、上記データ・パターンに相関しないノイズとに分解し；スペクトラム・アプローチを用いて、上記データ・パターンに相関しない上記ノイズを、周期的であると認識可能なノイズと、周期的であると認識不能なノイズとに分解し；上記コンポジット・ノイズから、上記データ・パターンに相関するノイズと、上記認識可能な周期的なノイズとを減算し、非相関の残留ノイズを分離し；上記非相関の残留ノイズを限定非相関ノイズ及びランダム・ノイズに分解するノイズ分析方法。
（２２）概念１のステップを機械により実行する関連命令を有する機械アクセス可能な記録媒体。
（２３）試験測定機器を用いてジッタを分析する方法であって；波形に関連したデータ・パターンを取込みメモリに蓄積し；上記波形の上記データ・パターンに関連したエッジ場所を識別し、該エッジ場所をタイミング基準と比較し；該比較に応答して、上記波形のコンポジット・ジッタに対応するタイム・インターバル・エラー値の収集を行い；スペクトラム・アプローチを用いて、上記コンポジット・ジッタを、周期的であると認識可能なジッタ成分と、周期的であると認識不能なジッタ成分とに分解し；上記ジッタ成分を時間領域に変換し；上記ジッタ成分に基づいて、非相関の残留ジッタのヒストグラムを発生し；上記非相関の残留ジッタの１つ以上のデータ・セットを組合せ残留ジッタに累積し；該組合せ残留ジッタを限定非相関ジッタ及びランダム・ジッタに分解する  ジッタ分析方法。
（２４）上記スペクトラム・アプローチを用いるステップは、１つ以上の離散フーリエ変換計算を用いて、上記ジッタ成分を、周期的であると認識可能なジッタ成分と、周期的であると認識不能なジッタ成分とに分解する概念２３の方法。
（２５）上記スペクトラム・アプローチを用いるステップは、１つ以上の高速フーリエ変換計算を用いて、上記ジッタ成分を、周期的であると認識可能なジッタ成分と、周期的であると認識不能なジッタ成分とに分解する概念２３の方法。
（２６）上記非相関残留ジッタを分解するステップは；組合せ残留ジッタの見積り累積分布関数（ＣＤＦ：cumulative distribution function）を求め；Ｑ空間にて上記組合せ残留ジッタのＣＤＦ曲線を試験し；Ｑ空間にて上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の試験に基づいて限定非相関ジッタを分離する概念２３の方法。
（２７）上記限定非相関ジッタを分離するステップは；Ｑ空間での上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の第１部分への線形適合（フィット）を実行して第１漸近線を求め；該第１漸近線の傾斜を求め；上記第１漸近線がインタセプトＪＬにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第１漸近線を投影し；Ｑ空間での上記組合せ残留ジッタの上記ＣＤＦ曲線の第２部分への線形適合を実行して第２漸近線を求め；上記第２漸近線の傾斜を求め；上記第２漸近線がインタセプトＪＲにてＱ＝０軸を横切るまで、求めた上記傾斜に応じて上記第２漸近線を投影し；ＪＬ及びＪＲの比較に基づいて上記限定非相関ジッタを分離する概念２６の方法。
（２８）上記限定非相関ジッタを分離するステップは；ＪＬ及びＪＲを比較し；ＪＬがＪＲよりも小さいときに、上記限定非相関ジッタをＪＲマイナスＪＬ（ＪＲ−ＪＬ）に分離する概念２７の方法。
（２９）上記限定非相関ジッタを分離するステップは；ＪＬ及びＪＲを比較し；ＪＬがＪＲ以上のときに、上記限定非相関ジッタをゼロと判断する概念２７の方法。
（３０）上記第１漸近線の傾斜は、１をσＬで除算した値（１／σＬ）であり；上記第２漸近線の傾斜は、１をσＲで除算した値（１／σＲ）であり；ＪＬがＪＲよりも小さいとき、上記ランダム・ジッタの標準偏差σを、（σＬ＋σＲ）を２で除算した値（（σＬ＋σＲ）／２）として求める概念２７の方法。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施例により、ジッタ分解モジュールを含んだ試験測定機器の簡略化したブロック図である。
【図２Ａ】波形のジッタ成分の分解と、ランダム・ジッタとしての非認識限定ジッタ要素の間違った認定を示す図である。
【図２Ｂ】本発明の実施例による波形のジッタ成分の分解及び再組合せを示す図である。
【図３Ａ】本発明の実施例によるジッタの分解、畳み込み及び分析を瀬詰めする流れ図である。
【図３Ｂ】本発明の実施例によるジッタの分解、畳み込み及び分析を瀬詰めする流れ図である。
【図３Ｃ】本発明の実施例によるジッタの分解、畳み込み及び分析を瀬詰めする流れ図である。
【図３Ｄ】本発明の実施例によるジッタの分解、畳み込み及び分析を瀬詰めする流れ図である。
【図４Ａ】ガウシャン分布を示す図である。
【図４Ｂ】コンポジット分布を示す図である。
【図４Ｃ】限定非相関ジッタ分布を伴うガウシャンの分布を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
ここでは、本発明を試験測定機器に関して説明する。試験測定機器は、本発明の種々の実施例を実現でき、含むことができる。また、本発明の実施例は、例えば、デジタル信号又はアナログ信号に関連したジッタ測定及び分析を含む種々の異なるアプリケーションに種々の方法で適用できる。信号は、例えば、高周波の有線又は無線の通信システム、高速メモリ又はその他のロジック回路、蓄積装置、ネットワークなどに関連している。ここで説明する試験測定機器を信号のジッタの正確な分解、畳み込み、及び／又は分析に用いることができる。
【００１１】
ここで用いる用語「ジッタ」は、信号又は波形のパルスの種々の観点での「水平」変位を言い、例えば、時間領域内のパルスの変位、位相タイミングの変位、又はパルス自体の幅の変位である。ここで用いる用語「ノイズ」は、信号又は波形のパルスの種々の観点での「垂直」変位を言い、例えば、信号の振幅エラー又はその他の垂直ノイズ効果である。ここで説明する本発明の技術は、「ノイズ」よりも「ジッタ」について一般的に説明するが、ここで開示する本発明の実施例は、信号又は波形に関連したジッタ又はノイズ若しくはこれらの両方を分解し、分離し、畳み込むのに用いることができる。
【００１２】
図１は、本発明の実施例による試験測定機器１０５の簡略化したブロック図１００であり、ジッタ分解モジュール１４０を含んでいる。試験測定機器１０５は、ここではオシロスコープ１０５とするが、試験測定機器１０５がスペクトラム・アナライザ、信号アナライザなどの種々の適切な試験測定機器でもよいことが理解できよう。オシロスコープ１０５は、本発明の実施例により、例えば、１つ以上の入力端子１１０と、取込み回路１１５と、メモリ１２５と、ジッタ分解モジュール１４０を有する制御器１３５と、表示ユニット１６０とを含んでいる。制御器１３５、より限定的には、ジッタ分解モジュール１４０は、単独又はオシロスコープ１０５の他のコンポーネントとの組合せで、ここで説明する本発明の種々の実施例の実現できる。
【００１３】
オシロスコープ１０５は、種々の実施例に用いるのに最適なように、１、２、４又は任意の数のチャネル、即ち、入力端子１１０を有する。オシロスコープ１０５のコンポーネントは、図に示すように互いに直接的に結合しているが、オシロスコープ１０５は、種々の他の回路又はソフトウェアのコンポーネント、入力手段、出力手段及び／又はインタフェースを含んでもよいことが理解できよう。これらは、図示する必要はないが、オシロスコープ１０５の図示するコンポーネントに関連してそれらの間に配置される。
【００１４】
入力端子１１０にて、１つ以上の被試験波形又は信号を受ける。取込み回路１１５は、信号を取り込み、デジタル化する。デジタル化した信号（デジタル化信号）をメモリ１２５に蓄積する。デジタル化信号は、１つ以上のデータ・パラメータ１３０を含んでいる。メモリ１２５は、１つ以上のデータ・パターン１３０を蓄積できる適切な記録可能媒体又は蓄積媒体である。メモリは、１つ以上のデータ・パターン１３０との比較のために、１つ以上のタイム・インターバル・エラー（ＴＩＥ）値（図示せず）を蓄積することもできる。代わりに、メモリ１２５から分離した記録可能媒体にＴＩＥを蓄積することもできる。
【００１５】
制御器１３５は、メモリ１２５及び表示ユニット１５０に機能的に結合される。制御器１３５は、被試験波形又は信号を処理し、対応するジッタ分布、ヒストグラム、確率密度関数曲線、累積分布関数曲線、Ｑ空間プロット、トレース及び／又はその他のジッタ測定結果を発生する。これらは、表示ユニット１５０に表示できる。制御器１３５は、ジッタ分解モジュール１４０を含んでいるが、このモジュールの動作は、詳細に後述する。制御器１３５及び／又はジッタ分解モジュール１４０のコンポーネントは、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの任意の組合せを用いて実現できる。
【００１６】
実施例において、制御器１３５は、バス又はワイヤの如き導体を介して外部装置１７０とジッタ情報を通信する。外部装置１７０は、例えば、オシロスコープ１０５から分離したコンピュータ又は外部メモリなどがある。代わりに、又は更に追加して、制御器１３５は、信号又は波形のジッタ分析に関する情報を外部装置１７０に送信できるし、及び／又は、外部装置１７０からの情報を受信して、オシロスコープ１０５を用いた実行するジッタ分析を強調できる。
【００１７】
図２Ａは、波形のジッタ成分の分解と、ランダム・ジッタ２２５としての非認識限定ジッタ要素２４５、２５０の間違った認定とを示す図２００である。波形２０５を取り込んだ後、波形に関連したパターン（例えば、図１の１３０）のエッジ場所を認識及び分析でき、タイム・タグの順序リストがデータ・パターンに基づいて発生する。次に、エッジ場所をタイミング基準と比較する。より限定的には、制御器（例えば１３５）により、タイム・タグの順序リストを、取り込んだ同じデータ・ストリームのジッタのない状態を表すタイム・タグのリストと比較できる。かかる比較により、ＴＩＥ値２１０と呼ぶタイム・インターバル・エラー・タグの順序リストが発生する。ＴＩＥ値は、基本的には、取り込んだ波形に関連するコンポジット・ジッタ２１０又は集合ジッタ（aggregate jitter）に対応する。
【００１８】
コンポジット・ジッタを求めた後、分離技術を用いて、デターミニスティック・ジッタ（ＤＪ）２２０をランダム・ジッタ（ＲＪ）２２５から分離する。デターミニスティック・ジッタ２２０は、更に、周期的ジッタ（ＰＪ）２３０、データ依存性ジッタ（ＤＤＪ）２４０及び／又はデューティ・サイクル歪（ＤＣＤ）ジッタ２３５に分割できる。ＤＪ２２０をその構成要素ＰＪ２３０，ＤＤＪ２４０及び／又はＤＣＤ２３５（サブ・ハーモニック・ジッタの如き他の可能なデターミニスティック・ジッタ成分の中で）に分ける技術は、当業者に既知であり、本発明の種々の実施例において主要な重大事ではない。
【００１９】
当業者において、一般に、ランダム・ジッタは、ガウシャン確率分布及び比較的広い周波数内容を有すると理解されている。これとは対照的に、デターミニスティック・ジッタは、限定（bounded）確率分布を含むと理解され、通常、時間領域での繰り返し特性を示す。これら特性は、時間領域ジッタを周波数（スペクトラム）領域に変換することにより、他のジッタ形式からＲＪを分離する手段を提供すると当業者には認識されている。この分離手段は、多くの望ましく理解しやすい属性がある。例えば、スペクトラム分析において、いくつかの「スパイク」が規則的な周波数インターバルで現れ、他のスパイクは、明らかにランダムな場所に現れる。スパイクの全てはデターミニスティック・ジッタに対応する一方、残りのスペクトラム「フロア」は、ガウシャン確率分布のランダム・ジッタにより全体的に構成されると仮定される。実際にも、非認識（認識されない）周期的限定ジッタ２４５及び／又は非認識非周期的限定ジッタ２５０の如く非認識限定ジッタ成分は、スペクトラム・フロア内に潜み、ＲＪ限定内に知られずに含まれる。ＤＪ２２０をＲＪ２２５から分離する既存の方法は、これら非認識ジッタ要素の存在を認識するのに効果的ではない。従来の分析では、これら成分の全ては、周波数領域で区別できないので、これらを「ランダム」ジッタと分類する（よって、限定されないガウシャン確率密度関数を含むと仮定する）。
【００２０】
例として、クロストークによるジッタは、非周期的であり、データ・パターンと非相関であり、限定確率分布を含むが、疑うことなくＲＪ２２５と一緒に分類できる。ジッタ・モデルを用いて低ビット・エラー・レートでの通信リンクの性能を推定する際に、限定ジッタ・ソースを非限定ソースと間違った結果は特に深刻である。さらに、ＲＪ２２５の強調により、所定ビット・エラー・レート（ＢＥＲ）でトータル・ジッタが強調されるが、ここでは、これをＴＪ＠ＢＥＲ２５２と呼ぶ。典型的には、ランダム成分を大幅に増やしてＴＪ＠ＢＥＲ２５２を計算するので、かかる間違った認定は、トータル・ジッタ量を推定する如何なる試みにも有害である。
【００２１】
図２Ｂは、本発明の実施例による波形２０５のジッタ成分の分解及び再組合せを示す図２０２である。上述の如く、ここでは、タイム・インターバル・エラー（ＴＩＥ）値２１０と呼ぶタイム・インターバル・エラー・タグの順序リストを求める。ＴＩＥ値は、本質的には、取込み波形に関連したコンポジット・ジッタ又は集合ジッタ２１０に対応する。ここでは、このジッタを「コンポジット」ジッタ２１０と呼ぶ。
【００２２】
図２Ｂの図２０２は、ジッタの分解の高レベルの図である。コンポジット・ジッタ２１０を種々のジッタ成分に分解し分析する本発明のより特定的な技術について、図３Ａ〜３Ｄ及び図４Ａ〜４Ｃを参照して詳細に後述する。一般に、オプションとしてデータ・パターン相関技術と組合せたスペクトラム・ジッタ分離技術を用いて、コンポジット・ジッタ２１０を相関デターミニスティック・ジッタ２２０及び非相関残留ジッタ２５５に分解する。上述の如く、相関デターミニスティック・ジッタ２２０を更にＰＪ２３０、ＤＤＪ２４０及び／又はＤＣＤ２３５に分解する。
【００２３】
非相関残留ジッタ２５５を更に限定非相関ジッタ（ＢＵＪ：bounded uncorrelated jitter）２６０及び非限定非相関ジッタ２６５に分解する。非限定非相関ジッタ２６５は、ガウシャン確率密度関数にてＲＪ２２５として表すことができる（その必要がないかもしれないが）。ＢＵＪ２６０は、ＰＪ２３０として予め分離されていない周期的限定ジッタ成分２７０と非周期的限定ジッタ２７５の如き成分を含んでいる。非周期的限定ジッタ２７５は、不明瞭で、拡散し、又は広いスペクトラム分布かもしれず、ワイド・スペクトラム・ジッタ又はスミアー（smeared）スペクトラム・ジッタと呼べる。かかる限定非相関ジッタ２６０の結果、例えば、クロストーク又は他の信号干渉及び／又は異常となる。
【００２４】
非相関残留ジッタ２５５をＢＵＪ２６０及び非限定非相関ジッタ２６５に分解した後、トータル・ジッタ計算は、非常に安定し少ない散乱ＢＵＪ分解に基づく。さらに、他の限定だが非確定（非デターミニスティック）効果でのＰＪ又はエラーの周期性を見つける際のエラーに基づくトータル・ジッタの過見積りが大幅に減る。
【００２５】
図３Ａ〜３Ｄは、本発明の実施例によりジッタを分解し、畳み込み、分析する流れ図３００を示す。この処理は、ステップ３０５で開始し、オシロスコープ１０５の入力端子が信号又は波形を受ける。ステップ３１０にて、波形に関連した１つ以上のデータ・パターンが取込みメモリに蓄積される。ステップ３１５にて、波形に関連したデータ・パターンのエッジ場所を識別し分析し、ステップ３２０にて、タイミング基準と比較する。その結果、ステップ３２５にて、ＴＩＥ値の収集を得る。これは、波形３０５のコンポジット・ジッタに対応する。
【００２６】
次に、処理はステップ３３５に進む。このステップにて、スペクトラム分析技術、又は、他の技術と共にスペクトラム分析技術を独占的に用いて、デターミニスティック・ジッタを分離するかを判断する。この判断は、例えば、操作者又はユーザが信号を分析する機会を得た後に、オシロスコープの操作者又はユーザから受けた入力又は指示に基づいて行われる。代わりに、この判断は、プログラム又は信号の自動分析に基づいて自動的に行ってもよい。何れの場合にも、データ・パターンが既知のパターン長で周期的に繰り返されると、スペクトラム技術のみを用いて、全てのデターミニスティック・ジッタを本質的に分離できるという事実により、この判断は、少なくとも部分的に導かれる。パターンが既知の長さで繰り返されても、例えば、業界標準に従うか、操作者の好みに従うことが必要なとき、他の方法との組合せにてスペクトラム分析技術を用いることが望ましい。パターンが非繰り返しの場合、スペクトラム分析は、単独ではＤＤＪを十分に分離できない。かかる場合、スペクトラム分析技術及び時間相関技術の組合せにより、良好な結果が得られる。
【００２７】
ステップ３３５にてスペクトラム分析を独占的に実行すると判断すると、処理がステップ３４９に進み、スペクトラム分析を実行して、信号又は波形のデターミニスティック成分を識別する。そうでなく、ステップ３３５にて、スペクトラム分析を独占的に実行しないと判断すると、処理は２つのパスの一方に沿って進む。好適実施例において、第１パスは、時間相関分析を含み、データ依存性ジッタを識別して、場合によっては除去する。この処理は、ステップ３４０で行われ、ステップ３４５に進む。ステップ３４５では、スペクトラム分析により、波形のデターミニスティック成分を識別する。代わりに、第２パスは、ステップ３４２にて、スペクトラム分析を実行し、ステップ３４７にて時間相関分析を行う。
【００２８】
ステップ３４０又は３４７にて実行する時間相関分析を用いて、ＤＤＪを識別する。オプションとして、かかるＤＤＪを除去してもよい（又は、等価的に、コンポジット・ジッタがＤＤＪを不在にすることを示す時間タグの変更した順序リストを作成してもよい）。「００１０１１０１」の如きビット・パターンを多数回にわたって観察し、最終エッジ（例えば「０１」）でのＴＩＥのヒストグラムが作成されると、そのヒストグラムの平均値がそのビット・パターンによるＴＩＥの最良の期待値を示すことができる。大体において、ヒストグラムに存在する変動又は広がりは、データ・パターンに相関しないＲＪ又はその他のジッタ・ソースによる。この例は、時間相関を用いてＤＤＪを見つける１つの方法を示す。例えば、データが循環繰り返しパターンを表すかによって、他の類似方法を利用できることが理解できよう。
【００２９】
ステップ３４５、３４２及び／又は３４９にて実行したスペクトラム分析技術は、データ・パターン自体には必然的に相関しない波形３４５のデターミニスティック成分を更に識別する。すなわち、スペクトラム・アプローチを用いて、データ・パターンに非相関のジッタ成分を、周期的であると認識可能なジッタ成分と、周期的であると認識不能なジッタ成分とに分解できる。スペクトラム分析において、あるしきい値（可能ならば周波数に依存する）を超えた「スパイク」は、デターミニスティック・ジッタと見なされ、そのように識別される。繰り返しパターン長によって分割されたデータ・レートに対応しない周波数にてこれらスパイクが現れると、スパイクは、データ・パターンに相関していないと識別される。このスペクトラム分析アプローチは、１つ以上の離散フーリエ変換（ＤＦＴ）又は高速フーリエ変換（ＦＦＴ）の計算を用いて、ジッタ成分を、デターミニスティック及び／又は周期的であると認識可能なジッタ成分と、デターミニスティック及び／又は周期的であると認識不能なジッタ成分とに分解することを含む。
【００３０】
ステップ３３５、３４０、３４５、３４７及び／又は３４９の技術を用いて波形内の限定デターミニスティック・ジッタ成分を識別した後に、ジッタのガウシャン成分及び集合デターミニスティック成分を十分に分離する。しかし、それにもかかわらず、この点までの流れ図にて説明された模範的技術及びパラメータを用いて、そうでなければ示されない非認識個別限定ジッタ成分が残る。これら限定成分の存在（典型的には、観察されるジッタの大部分となる）により、比較的小さなガウシャン成分の標準偏差σを正確に測定するという意図がずれる。すなわち、ステップ３３５、３４０、３４５、３４２、３４７及び／又は３４９の技術は、非相関残留ジッタ２５５をＢＵＪ２６０及び非限定非相関ジッタ２６５に分解する前に、限定成分ＤＪ２２０（ＰＪ２３０、ＤＤＪ２４０及び／又はＤＣＤ２３５を含む）を除去する。詳細に後述するように、これは、コンポジット・ジッタ又は集合ジッタ２１０に対してではなく、非相関残留ジッタ２５５に対してのＱスケール分析を実行する準備ステップである。
【００３１】
非相関限定ジッタ成分を更に分離するために、スペクトラム分析技術を独占的に適用するか否かのステップ３５での判断に応じてＢ１又はＢ２を介して、処理が図３Ｂに進む。Ｂ１を介して図３Ｂのステップ３４８に進むパスは、周波数領域でのスペクトラム分析を用いて分析したジッタ成分を時間領域に戻す変換を行う。例えば、スペクトラム技術を用いて、認識可能な周期的ジッタ（例えば、図２Ａ／２ＢのＰＪ２３０）を除去した後、ステップ３４８にて、残りのスペクトラム・ジッタ成分（例えば、非限定ＲＪ２２５、非認識周期的限定ジッタ２４５及び／又は非認識非周期的限定ジッタ２５０）を時間領域に変換する。ステップ３４０及び／又は３４７にて予め除去していないかもしれないデータ・パターン（例えば、２３５及び２４０の如きデータ依存性ジッタ）に相関されたジッタ成分を、ステップ３５０にて、残りのジッタ及び／又はコンポジット・ジッタ（例えば、２１０）から減算して、非相関残留ジッタ（例えば、２５５）を分離する。例えば、成分を好ましくは時間領域にて合成し、線形重ね合わせの原理を用いてその成分を減算することにより、この減算が行える。代わりに、又は追加的に、パターンにおけるあるエッジのみの制御された取込み又は処理により、この減算を行える。その後、処理は、ステップ３５２に進み、非相関残留ジッタのヒストグラムが作成される。
【００３２】
さもなければ、処理がＢ２を介して図３Ｂのステップ３４９に進み、ジッタ成分を時間領域に変換する。その後、処理は、直接的にステップ３５２に進む。いずれの場合にも、非相関残留ジッタを表す時間領域表現が利用可能になると、図３Ｂのステップ３５２にて非相関残留ジッタのヒストグラムを作成する。
【００３３】
引き続き図３Ｂを参照する。ステップ３５５にて、非相関残留ジッタの現在のセットが第１データ・セットであるか否かを判断する。ノーの場合、処理がステップ３６０に進み、現在のデータ・セットを非相関残留ジッタの以前のデータ・セットと累積して、非相関残留ジッタの組合せセット（例えば、図２Ｂの２５５）を累積する。そうではなくイエスの場合、処理がステップ３６５に進み、組合せ残留ジッタの見積った（見積り）累積分布関数（ＣＤＦ）曲線を作成する。例えば、非相関残留ジッタのヒストグラムを積分して、見積ったＣＤＦを生成する。ステップ３６０の後の処理も、ステップ３６５に進む。次に、ステップ３７０にて、例えば、Ｑ空間で組合せ非相関残留ジッタ２５５のＣＤＦ曲線を試験することにより、結果の見積りＣＤＦ曲線を分析して、ＢＵＪ（例えば、図２Ｂの２６０）を非限定非相関ジッタ（例えば、図２Ｂの２６５）から分離する。したがって、Ｑ空間での組合せ残留ジッタのＣＤＦ曲線の試験に基づいて、ＢＵＪが分離される。
【００３４】
Ｑスケールは、ＣＤＦ確率軸の数学的変換なので、ガウシャン分布が直線として現れ、その傾斜が標準偏差に反比例する。見積りＣＤＦをＱスケールに描く（プロットする）と、例えば、最小化条件により直線が左及び右の漸近領域にフィットし、これら直線の傾斜がガウシャン分布の標準偏差を表す。ガウシャン・ランダム・ジッタのみがＰＤＦ（Probability Density Function：確率密度関数）の非限定の左及び右の極値に寄与するので、ガウシャン・ジッタ・モデルの標準偏差を変化させ、その結果を測定済分布と比較することにより、このランダム・ジッタの標準偏差を見積もることができる。例えば、曲線の視覚検査に基づくユーザの指示を含む他の手段によって、直線を曲線の漸近線にフィットできることが理解できよう。
【００３５】
ステップ３７０において、ジッタを予め非相関成分及び相関成分に変えるという意味での混乱（クラッタ）のない環境にて、非相関残留ジッタ２５５のＰＤＦ／ＣＤＦ／Ｑ空間分析を実行するので、Ｑ空間分析は、非相関残留ジッタを更に純粋にし、別の状態では認識できない周期的限定ジッタ２４５／２７０及び／又は非周期的限定ジッタ２５０／２７５を示す。
【００３６】
より限定的には、非相関残留ジッタ２５５をＢＵＪ２６０及び非限定非相関ジッタ２６５に分解し、Ｑ空間での組合せ残留ジッタのＣＤＦ曲線の試験に基づいてＢＵＪを分離する処理は、次のステップを含む。以下の説明では、図３Ｃ及び３Ｄの流れ図を参照すると共に、図４Ａ、４Ｂ及び４Ｃも参照する。詳細に後述するように、図４Ａ〜４Ｃは、ガウシャン分布、コンポジット分布、ガウシャン及び限定非相関ジッタ（ＢＵＪ）分布を含む種々の分布を示している。
【００３７】
ステップ３７０にてＱ空間での組合せ残留ジッタのＣＤＦ曲線を作成した後、ステップ３７５にて、図３Ｃ及び図４Ｃに示すように、Ｑ空間での組合せ残留ジッタのＣＤＦ曲線４０５（図４Ｃ）の左側部分に線形フィットを実行して第１漸近線（例えば、３８１）を求める。ステップ３８０にて、第１漸近線３８１の傾斜を求める。これは、１をσLでの除算（１／σL）として定義される。ステップ３８５において、第１漸近線３８１がインタセプトＪLにてＱ＝０軸を横切るまで、所定傾斜に応じて第１漸近線３８１を投影する。ステップ３８７にて、図３Ｃ及び図４Ｃに示すように、Ｑ空間での組合せ残留ジッタのＣＤＦ曲線４０５の右部分に線形フィットを実行して第２漸近線（例えば、３８２）を求める。ステップ３８９にて、第２漸近線３８２の傾斜を求める。これは、１をσRでの除算（１／σR）として定義される。ステップ３９１にて、第２漸近線３８２がインタセプトＪRにてＱ＝０軸を横切るまで、所定傾斜に応じて第２漸近線３８２を投影する。
【００３８】
したがって、ＪL及びＪRの比較に基づいて、ＢＵＪ２６０を分離できる。特に、ステップ３９２にて、ＪLがＪR未満であるか否かの判断を行う。イエスならば、処理がステップ３９３に進み、ＢＵＪ２６０をＪRマイナスＪLに設定（ＪR−ＪL）するかそのように決定し、ランダム・ジッタの標準偏差（例えば、σGAUSSIAN）をσL＋σRの平均、即ち、（σL＋σR）を２で除算した値（σL＋σR）／２に設定するかそのように決定する。すなわち、残留ジッタをガウシャン成分及び限定ジッタ成分の和としてモデル化する。
【００３９】
ステップ３９２でノーの場合、ＪRがＪL以下であり、処理がステップ３９４に進み、ＢＵＪ２６０をゼロに設定するかそのように決定する。ＢＵＪの負の値は、物理的な意味がない。すなわち、通常、この値が生じるならば小さく、測定処理にてノイズを表す。さらに、ランダム・ジッタの標準偏差（例えば、σGAUSSIAN）を残留ジッタの標準偏差（例えば、σRESIDUAL）に設定するかそのように決定する。すなわち、右及び左の漸近線は、ほぼ同一線上であり、ランダム・ジッタを全体的なガウシャンとしてモデル化する。
【００４０】
よって、上述のスペクトラム・ステップ及び／又は相関ステップを用いて認識可能な非ランダム・ジッタを先ず除去することにより、図３Ｃ、３Ｄ及び４Ｃに示すように、その後のＣＤＦ分析は、混乱のない環境で動作するので、より正確にタスクを実行できる。Ｑ空間でのＣＤＦ分析は、上述の好ましい方法であるが、非相関残留ジッタの見積ったＣＤＦを直接分析できるし、他の適切な分析技術を用いることもできることが理解できよう。
【００４１】
処理は、図３Ｄに進み、ステップ３９５にて、ＢＵＪ２６０のＰＤＦを、好ましくは、１対のディラック関数（Dirac function）として導く。ディラック関数の各々は、０．５の重みを有し、２６０にて識別したＢＵＪ振幅により分離され、原点の周りで等しい間隔となるか、原点から等しい距離となる。ジッタの分解の後、ステップ３９６にて、ＢＵＪのＰＤＦ、周期的ジッタ成分及び相関ジッタ成分（例えば、データ依存性ジッタ）を畳み込む。ステップ３９７にて、ランダム・ジッタの標準偏差σをガウシャン分布に変換し、前に述べたＰＤＦにより畳み込んで、トータル・ジッタＰＤＦを作成する。処理は、ステップ３９８に進み、トータル・ジッタのＰＤＦを積分して、累積分布関数（ＣＤＦ）及び相補累積分布関数（ＣＣＤＦ）を作成する。ステップ３９０にて、ＣＤＦ及びＣＣＤＦをバスタブ曲線にまとめる。すなわち、ＣＤＦ及びＣＣＤＦがバスタブ曲線に対応するか、そうでなければバスタブ曲線に整える。バスタブ曲線を作成した後、ステップ３９９にて、バスタブ曲線に基づいて、特定のビット・エラー・レート（ＢＥＲ）に対するアイ・オープニング及び／又はトータル・ジッタを見積る。
【００４２】
図４Ａ〜４Ｃを参照する。Ｑスケールの水平軸は、ジッタ分布の場合の時間とノイズ分布の場合の電圧を表す。垂直軸は、Ｑ値を表す。
【００４３】
図４Ａにおいて、Ｑスケールでプロットした純粋のガウシャン・ランダム・ジッタ又はノイズを示す。図示の如く、これは、１をσで除算した傾斜の単一の直線を近似する。なお、σは、ガウシャン成分の標準偏差である。図４Ｂは、コンポジット・ジッタ又はノイズのＣＤＦを表す。これは、２つの極値での直線を近似するが、相関ジッタ成分及び非相関ジッタ成分の両方により、複雑な方法で、中央部分から外れている。一方、図４Ｃは、上述の技術を用いて識別可能な全てのジッタを先ず除去し、残りの残留ジッタのＣＤＦをＱスケールにプロットした場合に、ＢＵＪ成分のみが分離されて残ることを示す。よって、ＢＵＪの分解又は分離を非常に正確且つ高信頼で実行できる。さらに、ＲＪをより正確に判断し、その結果、トータル・ジッタも寄り正確に判断できる。この結果、より高信頼且つ正確なＴＪ＠ＢＥＲの測定ができる。
【００４４】
特定の実施例について説明したが、本発明の原理は、これらの実施例に限定されるものではない。別の実施例において、関連命令を記憶する記録媒体の命令を実行して、上述の本発明の種々の実施例のステップを実施する試験測定機器を実現できる。本発明の要旨を逸脱することなく、種々の変形変更が可能である。
【符号の説明】
【００４５】
１０５  試験測定機器
１１０  入力端子
１１５  取込み回路
１２５  メモリ
１３０  データ・パターン
１３５  制御器
１４０  ジッタ分解モジュール
１６０  表示ユニット
１７０  外部装置
【図１】
0005965587.tif 000002
【図２Ａ】
0005965587.tif 000003
【図２Ｂ】
0005965587.tif 000004
【図３Ａ】
0005965587.tif 000005
【図３Ｂ】
0005965587.tif 000006
【図３Ｃ】
0005965587.tif 000007
【図３Ｄ】
0005965587.tif 000008
【図４Ａ】
0005965587.tif 000009
【図４Ｂ】
0005965587.tif 000010
【図４Ｃ】
0005965587.tif 000011