random jitter与 Deterministic jitter

zs1647 · 发表于 2016-8-29 17:34:19

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jitter 分为两种：1、random jitter 2、Deterministic jitterrandom jitter服从高斯分布，
Deterministic jitter不服从高斯分布。
那么一个确定的振荡电路，如何从仿真中区分这两个jitter?

bigb24 · 发表于 2016-8-30 21:44:57

没有看到过相关的文献，只是个人理解：
RANDOM JITTER应该是说由电路中的随机量引起的噪声（例如电阻热噪声，1/f噪声等，大量不想关随机事件之和服从高斯分布）；
Deterministic jitter应该是指电路设计引起的相位变化，例如PVT，这些不是随机量。
至于仿真如何区分，只能是通过PHASE NOISE分析随机噪声，PVT的话，通过MISMATCH、MC来分析吧

franky30cm · 发表于 2016-9-4 01:20:06

一般的模擬若不加入tran. noise，是不會有random jitter的效應的。
至於deterministic jitter，要看你想分析怎樣的DJ。DJ也有分好幾種的。
有興趣可以私訊我。

模拟IC工程师 · 发表于 2016-9-4 21:08:55

我的理解：Deterministic jitter指的是spur.

peterlin2010 · 发表于 2016-9-4 21:50:06

回复 4# 模拟IC工程师

SEE
http://www.ni.com/white-paper/14227/zht/

.....

....

抖動模型
最常見的抖動模型一般都會採用圖 13 的階層 (Hierarchy) 架構。在此階層中，總抖動 (Total Jitter，TJ) 首先會分成兩種：隨機抖動 (Random Jitter，RJ) 與精確抖動 (Deterministic Jitter，DJ)。之後我們會發現，如果能正確分辨這兩種抖動類型，會深深影響模型的正確度，遠超過其他模型決策要素。
精確抖動會再細分為好幾種：規律抖動 (Periodic Jitter、PJ，有時也稱為正弦抖動、Sinusoidal Jitter、SJ)、工作週期相關 (Duty-Cycle Dependent，DCD) 抖動、資料相關抖動 (Data Dependent Jitter、DDJ，有時也稱為符際干擾、Inter-Symbol Interference、ISI)。有時候還會採用其他分類 (有界不相關抖動、Bounded Uncorrelated Jitter、BUJ)。
下列段落說明了各種抖動類型的特色與成因。

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圖 13. 抖動包含隨機抖動與精確抖動

隨機抖動
隨機抖動是一種無法預測的時序雜訊，因為沒有可辨識的模式。最常見的隨機雜訊，就是把收音機調到無作用的載波頻率時會出現的聲音。雖然理論上隨機程序的機率分佈無所不有，但隨機抖動的分佈通常會根據抖動模型的用途而呈現高斯分佈狀態。其中一個原因就是，許多電子電路的隨機雜訊主要來源都是熱雜訊，也稱為 Johnson 雜訊或射雜訊 (Shot Noise)，這些雜訊都具有高斯分佈。還有另一個更根本的原因，許多無關的雜訊來源會引發複合效應，無論單一來源的分佈狀態為何，其整體效應都會根據中央極限定理 (Central Limit Theorem) 而相當接近高斯分佈。
高斯分佈也稱為正常分佈，其 PDF 會以常見的鐘形曲線顯示。舉例來說，圖 14 為這種分佈範例，其中的平均值是 0，標準差則是 1.0。如要徹底了解此分佈，請見參考書目 (Davenport and Root, 1987)，但此分佈最重要的特色如下：就高斯分佈而言，可能達到的峰值沒有限制。換句話說，就算此隨機變數的多數樣本都聚集在平均值附近，理論上任何一個特定樣本與平均值之間的落差可能會非常可觀。所以這種基礎分佈的峰值對峰值不會有界限。如果從這種分佈中擷取的樣本越多，量測到的峰值對峰值就會越大。通常工程師會多次取樣，記錄峰值對峰值結果，進而測試這種分佈的特性。採取這種方式務必小心。針對某個隨機變數的 N 次觀察項目而得的峰值對峰值本身就是一種隨機變數，儘管標準差比較低。如果把這種隨機變數當作品質篩選的合格/淘汰標準，就得提高合格門檻，以便將量測不確定性納入考量，但有些基本上可通過的元件卻會遭到淘汰。
此外有個更好的方法，那就是讓 N 次觀察項目配合預設的分佈狀態 (在此情況下為高斯分佈)。接下來即可把該分佈的數學說明用來有效預測更長期的行為。圖 15 為僅有高斯抖動的訊號眼圖，以及相關的 TIE 柱狀圖。

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圖 14. 高斯分佈圖

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圖 15. 眼圖與高斯抖動柱狀圖

精確抖動
精確抖動是一種可重複且可預測的時序抖動。因此這種抖動的峰值對峰值有限，而且只要根據合理的少數觀察項目，即可有效觀察或預測其界限。根據抖動特性與成因，下列段落會進一步說明這種抖動的子分類。規律抖動
週而復始的抖動稱為規律抖動。圖 3 為規律抖動範例，其中的 TIE 時間趨勢顯示了反覆出現的三角波。因為各種規律波形皆可分解為一系列均勻的傅立葉正弦波，這種抖動有時也稱為正弦抖動。圖 16 是峰值振幅為 1.0 的正弦波機率分佈。
一般來說，規律抖動與資料串流內任何規律出現的模式沒有關係。以下段落說明了與反覆出現的資料模式有關的抖動。
規律抖動通常是因為外部的精確雜訊來源進入系統而造成的，比如說切換電源供應器雜訊或強大的當地 RF 載波。也可能是不穩定的時脈回復 PLL 所造成的。
圖 17 為規律抖動單位間隔為 0.2 的訊號眼圖，以及相關的 TIE 柱狀圖。

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圖 16. 非高斯分佈圖

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圖 17. 眼圖與非高斯抖動柱狀圖