"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、限定非相関ジッタ及びランダムジッタに分解するジッタ分析方法。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。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。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。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、PCIExpressGen3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。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。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。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boundeduncorrelatedjitter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:cumulativedistributionfunction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界非相関ジッタを分離する概念4の方法。6上記限界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JLJR-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、σLσRを2で除算した値σLσR/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、上記限界非相関ジッタ、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界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界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、σLσRを2で除算した値σLσR/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界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:cumulativedistributionfunction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界非相関ジッタを分離する概念26の方法。28上記限界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JLJR-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、σLσRを2で除算した値σLσR/2として求める概念27の方法。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。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。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。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。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。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。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。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aggregatejitterに対応する。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DJ220をランダムジッタRJ225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PJ230、データ依存性ジッタDDJ240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。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。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、非限定ソースに対する限定ジッタソースを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でトータルジッタの強調となり、ここでは、TJBER252と呼ぶ。典型的には、ランダム成分を大幅に増やしてTJBER252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。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。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。非相関残留ジッタ255を更に限定非相関ジッタBUJ:boundeduncorrelatedjitter260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。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。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。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。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。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。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/又は終端器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。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DJ220PJ230、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。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。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。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。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PDFProbabilityDensityFunction: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。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界ジッタ245/270及び/又は非周期的限界ジッタ250/275を示す。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。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。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σLσRの平均、即ち、σLσRを2で除算した値σLσR/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。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。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。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Diracfunction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。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。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TJBERの測定ができる。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。"