基于EMD的定时抖动分析与分解方法研究

摘要

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。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图表目录，主要符号表

声明

第一章绪论

1.1论文的研究背景和选题意义

1.2抖动研究的起因与发展应用

1.2.1 抖动研究的起因

1.2.2 抖动研究发展与应用

1.3论文选题及结构

第二章抖动特征理论概述

2.1抖动的定义

2.1.1 抖动测量中的三种不同定义

2.1.2 抖动的噪声模型

2.1.3 抖动函数的定义

2.2抖动的分类及其特征模型

2.2.1 随机性抖动(RJ)

2.2.2 确定性抖动(DJ)

2.2.3 周期性抖动(PJ)

2.2.4 占空比抖动(DCD)

2.2.5 码间干扰抖动(ISI)

2.2.6 总抖动(TJ)与误码率(BER)

2.3抖动源

2.4本章小结

第三章抖动的测量与分析技术

3.1抖动测量的新内容

3.2抖动采集

3.2.1 时间间隔法

3.2.2 简单相干法

3.2.3 简单相干法仿真实验

3.3抖动的分析

3.3.1 抖动统计

3.3.2 直方图分析

3.3.3 时域分析

3.3.4 频域分析

3.3.5 眼图分析

3.3.6 时频分析

3.4抖动测量分析仪器

3.4.1 实时示波器(RTO)

3.4.2 等时采样示波器(ETO)

3.4.3 时间隔分析仪(TIA)

3.5本章小结

第四章抖动分解技术

4.1抖动分解的意义

4.2 Tailfit算法

4.2.1 算法原理

4.2.2 仿真实验

4.3 FFT算法

4.3.1 算法原理

4.3.2 仿真实验

4.4 TLC算法

4.4.1 算法原理

4.4.2 仿真实验

4.5 TLC的算法改进

4.5.1 方法原理

4.5.2 仿真实验

4.6本章小结

第五章基于EMD算法的抖动分析与分解新技术

5.1 EMD算法原理概述

5.1.1 EMD算法步骤

5.1.2 HHT算法步骤

5.2基于EMD算法的抖动时频分析

5.2.1 原理概述与方法流程图

5.2.2 抖动的时频分析实验

5.3基于EMD算法的抖动分解

5.3.1 原理概述与方法流程图

5.3.2 抖动分解实验

5.3.3 不同抖动分解算法的比较实验

5.4本章小结

第六章总结与展望

6.1 工作总结

6.2 工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间的研究成果