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在这篇文章中，我将回顾一个经验法则，该法则可用于估算RMS周期间抖动，前提是你知道RMS周期抖动。我首先在实验室中观察了这个经验法则，并随后了解了更多。
该法则很简单。如果周期抖动分布是高斯或正态分布，则周期间抖动可以根据周期抖动估算如下： Jcc (RMS)= sqrt(3) * Jper (RMS) 我首先在定时知识库文章中记录了这一点，该文章是EstimatingRMS Cycle to Cycle Jitter from RMS Period Jitter ()。我今天会花更多时间在这个想法上，并从几个不同的角度来解决这个问题。 问题是什么？ 在我们的应用笔记“A Primer On Jitter, Jitter Measurement and Phase-Locked Loops” ()中，下图显示了后处理相位噪声进入定时抖动指标的下列斜率。周期抖动和周期间抖动分别显示为20dBc / dec和40dB / dec斜率的高通滤波器。要记住这样一个有用的例子。 重要术语 在继续之前，这里有几个来自AN279:Estimating Period Jitter from Phase Noise（）的定义。 ● 周期间抖动 - 相邻时钟周期之间的时钟周期中的短期变化。这种抖动测量（在此缩写为JCC）可以被特指为RMS或峰间量。 ● 周期抖动 - 与平均时钟周期相比，所有测量时钟周期内时钟周期的短时变化。这种抖动测量（在此缩写为JPER）可以指定为RMS或峰间量。 |
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实验室测量例子
首先，下面的示例实验测量直接来自知识库文章。为了方便起见，带注释的图像变得更加紧凑。 1、在100万次循环后的周期分布呈现高斯分布，并且非常接近于分别符合±1，±2和±3标准差的68-95-99.7％规则。 2、测量的RMS周期抖动是周期抖动分布的标准偏差或约1.17 ps。因此，我们可以估算RMS周期以抖动为sqrt（3）* 1.17 ps或2.03 ps。 3、实际测量的周期到周期抖动为2.05 ps，这与估算值相当接近。 Excel演示示例 您也可以在Excel模拟中演示此规则。为了探索效果，我生成了一个电子表格，其中我选取了一个理想的时钟边缘，然后通过从高斯分布中采集随机样本来抖动边缘。然后，我进行了周期测量和周期间测量，每个周期测量30个边沿，每个边沿100个，时钟边沿表示100MHz时钟抖动。请注意，由于周期间抖动结果是带符号的，即正或负，所以我们应该预期这些量的标准偏差会更大，其他都相等。100个边缘试验通常比30个边缘试验更接近sqrt（3）规则，但即使在30个边缘上仍然可以看到总体效果。 经验法则的解释 那么这个经验法则是如何产生的呢？如前所述，我多年前在实验室首次观察到这一点。然而，我几乎没有看到这方面的文字。最终我找到了StatekTechnical Note 35，An overview of oscillator jitter（）。下面的解释是这个推导的一个稍微简化和修改的版本，其中数量是“大”时间序列的期望值（回想我对100条边优于30条边收敛的规则）。 让下面的变量代表单个边缘的时间抖动的方差，即抖动边缘与理想边缘的时间差异。 如果每个边缘的抖动是独立的，那么周期抖动的方差可以写为： |
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后处理阶段噪声
AN279:Estimating Period Jitter from Phase Noise（），描述了如何根据对相位噪声积分应用4[sin（pi* f * tau）] ^ 2权重因子，从相位噪声中估计周期抖动。加权因子主要是 20dB / dec高通滤波器，直到在半载波频率达到峰值。 事实证明，您可以使用类似的方法计算周期间抖动。这需要应用主要是 40dB / dec高通滤波器的{4 [sin（pi * f * tau）] ^ 2} ^ 2或16 [sin（pi * f * tau）] ^ 4加权因子，直到在半载频处达到峰值。这正是AN687所指的。 那么如何整合一个更清晰的HPF裙，使得周期间抖动大于周期抖动和sqrt（3）规则？ 我不得不挖掘我在编写该应用笔记时使用的旧Matlab程序。幸运的是，我仍然拥有该文件和原始数据。然后我运行该程序的修改版本，并比较maxfOFFSET的结果，其中相位噪声数据集在fc / 2和fc处被扩展和截断。答案是，虽然周期到周期的HPF裙子更陡峭，但最大值也更高。看下面的情节。蓝色宽轨迹是周期抖动加权（滤波）相位噪声，红色宽轨迹是周期间抖动加权相位噪声。这是造成差异的更大的远偏移相位噪声贡献。 我希望你喜欢这篇Timing 101文章。循环周期抖动的sqrt（3）经验法则在实验室，Excel电子表格模拟以及后处理相位噪声时都表现良好。 (mbbeetchina) |
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