这是一篇关于商业解决方案中抖动和噪声分离算法比较的技术文档，主要介绍了罗氏&施瓦茨公司开发的新型抖动和噪声分解算法与其他商业解决方案的性能对比。以下是对这些核心内容的简要概述：

1. 抖动和噪声分析的重要性：

  抖动和噪声是限制信号质量的关键因素，影响高速传输的吞吐量和可靠性。

  抖动和噪声分离有助于识别电路设计中的问题来源，并预测改进效果。

  现代高速接口标准要求对总抖动和各个抖动分量进行合规性测试。

2. 罗德与施瓦茨的新型抖动和噪声分解算法：

  该算法基于可追溯的信号建模，从根本上解决了传统算法在复杂情况下的不准确问题。

  可在罗德与施瓦茨的RTO和RTP示波器上部署，使用R&S®RTP-K133抖动和R&S®RTP-K134抖动与噪声分解选项。

  提供了更准确、更可靠的测量结果，且所需数据量显著减少。

3. 信号生成环境：

  使用基于软件的信号生成环境，避免了真实设备信号通过示波器前端放大器时引入的噪声和失真。

  信号模型包含时钟时间戳向量、随机位序列、水平和垂直扰动等组件，可灵活配置各种抖动扰动。

  通过改变滤波器截止频率调整信号的最大频率含量，有效改变码间干扰（ISI）和占空比失真（DCD）。

4. 抖动分析框架对比：

  罗德与施瓦茨的算法基于采样信号数据，而非时间间隔误差（TIE）数据，包括信号的所有样本。

  竞争对手的算法主要依赖TIE数据进行抖动分解，使用双狄拉克模型估算总抖动。

  罗德与施瓦茨的方法不依赖重复模式，避免了虚拟边缘的插值，提高了分析精度。

5. 抖动测试案例：

  定义了多种测试案例，包括组合抖动、数据相关抖动、周期性抖动和随机抖动，以比较不同解决方案的分解精度。

  所有测试案例均在有无扩频时钟调制（SSC）的情况下进行分析，确保结果的可比性。

  罗德与施瓦茨的算法在各种测试中表现出更高的准确性和一致性，尤其是在SSC存在的情况下。

6. 各供应商抖动分量比较：

  对比了罗德与施瓦茨与供应商1、供应商2和供应商3在各个抖动分量上的分解结果。

  罗德与施瓦茨在总抖动（TJ）、随机抖动（RJ）、数据相关抖动（DDJ）和周期性抖动（PJ）的测量中表现出色。

  其他供应商在组合抖动信号分析中，RJ值普遍较高，DDJ和PJ的识别精度较低。

7. 结论：

  罗德与施瓦茨的新型抖动和噪声分解算法在精度和可靠性方面优于市场上其他商业解决方案。该算法在处理复杂抖动场景时表现出色，尤其在有SSC的情况下，能够准确识别各个抖动分量。通过详细的测试案例验证，该算法为高速接口的信号完整性测量提供了有力支持