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在通信传输速度越来越快的背景下,抖动对于高速串行通信系统的评估和设计工作具有越来越重要的理论和工程意义。在以往抖动研究基础上,对抖动分解和分析理论的深入研究将更加科学的认识和消除抖动,从而降低误码率,保证通信质量。经验模态分解(EMD)方法以及希尔伯特黄(HHT)时频分析方法是近年来涌现出来的在信号处理领域中的新技术之一。由于其在信号处理上的很多优点和潜力,所以本文尝试把HHT方法应用到抖动分析和分解当中,在提取抖动特征以及能精确的分解抖动方面提供了一种新的路径,并在前人工作的基础上做了一些理论上的探索和应用上的扩展。本文的主要工作如下:(1)阐述了抖动的概念,抖动的定义,抖动的分类以及抖动的来源,抖动和误码率以及抖动相位噪声的关系。并且介绍了抖动函数和抖动噪声模型以及抖动成分的统计特征模型的定义。对抖动分析的方法以及应用做了总结并分别作了仿真并指出各自的优点和缺点。然后概述了目前比较适用的抖动测量方法等。(2)详细描述了经验模态分解(EMD)的过程和特点,并且与小波变换,短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布等方法进行了对比,得出了HHT时频分析方法的高分辨和自适应强的特性。对用HHT时频方法对抖动分析提出和验证了理论上的可能和应用前景。此外还论述和总结了Tailfit算法和FFT算法在抖动分解分解方面的应用和不足。(3)重点研究了HHT应用于抖动分解和分析的方法,提出了新方法和理论,首先使用HHT时频分析方法提取了抖动的特征,比较清晰的观测到确定性抖动的频率和幅度调制关系。然后使用EMD分解方法直接对总抖动做了分解的尝试,接着提出了HHT谱滤波这一新方法在抖动分解中的应用,将其与几种传统的抖动分解方法相比较,得出新方法的优势和不足。最后通过分析了一组实验抖动数据,验证了其分析实际抖动中的应用。