抖动可能是晶体振荡器本身内部噪声所导致的结果,可能会导致数据信号的相位差或幅度变化,或者受到系统软件中其他因素的影响,比如开关电源噪音、热噪声、震动、串扰以及其他部件和多种其他要素产生的影响。
意识到任意抖动是一种始终存在的状态,无法进行全面的预测和分析。机器设备所经历的任意抖动是由多个主要和次要因素组成的,包括热噪声、迹线总宽度变化、散粒噪音和闪动等。任意抖动是光纤宽带的高斯过程,有时被称为固有噪音,因为它一直存在。任意抖动具有所有常见的概率分布函数特征,这种特征是无界的,并且不能通过确定的峰值来描述。相反,通常通过其相对标准偏差来描述。任意抖动与其他抖动源是独立的,因为其存在不会增加其他抖动源的风险。
预测性抖动,有时也称为有限抖动,通常定义为在已知系统软件的所有组件的情况下,能够预测和分析每个连接边缘所观察到的抖动量。由于预测性抖动由其他非随机抖动组成,所以它不遵循常规分布函数。存在有限数量的非随机抖动源,因此我们可以推断它具有有限的概率密度函数(PDF)。这使得我们可以根据其峰-值(可量化分析的值)对预测性抖动进行定性分析。
可预测性抖动可以进一步分为两种子类型:规律性抖动和与数据信息相关的抖动。规律性抖动是指具有固定频率或周期时间的抖动。它很容易进行准确测量,并且在频谱中显示出明显的信息峰值。一些很好的规律性抖动例子包括开关电源噪音和与附近手机充电线有关的串扰。与数据信息相关的抖动包括所有抖动,其强度受到数据信号的脉冲宽度调制比或数字时钟边沿转换的影响。例如,在数据流分析中,与交替的比特(01010101)相比,与一长串相同比特(00011001)相连的比特转换将是不同的。因为这种行为在数字时钟和震荡器中不会出现,这种方式的可预测性抖动被认为是非正常的要素。
对晶体振荡器的抖动进行分类有许多方法,尽管了解您所观察到的抖动种类非常重要,但同样重要的是能够准确测量不同种类的抖动。这样可以更轻松地进行干扰的排除和减少系统软件的总误码率(BER)。