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近年来,在以往抖动研究的基础上,又提出了抖动分析与分解理论,对这一理论的深入研究可以使人们更科学、更全面地去理解、测量和消除抖动,这对于高速串行通信系统的评估和设计工作具有重要的理论和工程意义。另外,经验模态分解(EMD)方法是近年来在信号处理领域中涌现出来的新技术之一。但由于理论尚新,对其应用方法和领域的探索成为了近年来信息科学与技术研究的热点。本文创新地把EMD算法应用到抖动研究当中,不但针对抖动分析与分解研究提出了新方法、新思路,而且也为EMD方法的应用领域做了新的探索与扩展。主要的工作如下:(1)综述了抖动特征理论,包括抖动的概念,三种不同的定义以及他们之间的关系,抖动噪声模型,抖动函数的概念,抖动的分类以及各成分的统计特征模型和量化,抖动与BER的关系以及抖动产生源分析等等。(2)总结性地提出了抖动测量的新内容。在介绍了采集抖动函数技术的基础上,仿真了其中之一的简单相干提取法,随后还概述了各种用于抖动分析的技术以及常见抖动测量分析仪器的工作原理。此外还着重研究了抖动分解技术,阐述了抖动分解的意义,总结了已有的主要分解技术的原理,并通过仿真验证了它们的有效性以及指出了各自存在的不足。其中,本文还重点地针对TLC分解法存在算法不稳定、估算误差较大以及运算耗时等不足,在原算法基础上结合了FFT和滤波去噪处理方法,提出了一种改进方法,显著地提高了TLC抖动分解算法的精确性和时效性。(3)本论文首次运用EMD方法进行抖动研究,分别提出了抖动时频分析和抖动分解的新方法。首先说明了EMD理论和算法步骤;然后阐述了基于EMD的抖动时频分析新方法,其能够更为清晰地观测获得确定性抖动的频率成分以及调制关系;还提出了一种基于EMD的抖动分解新技术,其能够精确地将随机性抖动和低频的周期性抖动进行分离并估计总抖动值;最后,通过与传统的抖动分解技术进行比较,验证了在RJ和低频PJ的分解和估计中,EMD抖动分解方法的精确性优于其他分解方法。