JP2005070041A - ジッタ変調波形分析が可能なジッタのスペクトル分析 - Google Patents

Abstract

【課題】信号におけるジッタのスペクトル分析を改善するための手段を提供する。
【解決手段】信号(330)に対するジッタ分析を行うために、信号(330)から得られたジッタスペクトル(図7a)がフィルタリングされる(370)。これは、フィルタリングされたジッタスペクトル(図7B)が、決定論的であってランダムではない原因に起因する信号(330)内の決定論的なジッタ成分から生じることが予測されるものとして識別された１つ以上の決定論的なスペクトル成分のみから実質的に構成されるようになされる。フィルタリングされ識別された１つ以上の決定論的なスペクトル成分を時間領域に変換することによってジッタ変調信号(380;図7c)が得られる(370)。この場合、ジッタ変調信号(380)は、信号(330)において変調された決定論的なジッタ信号(460)を表す。
【選択図】図３

Description

本発明は、信号のジッタ分析に関するものである。

高速デジタル回路の過渡的動作（即ち、論理０から論理１へ（及び、この逆方向へ）の遷移）の特性判定は、この種のデジタル回路の設計と製造において、益々その重要性を増している。ジッタなどのタイミングの不安定性は、信号伝送エラー（即ち、一時的な、または、場合によっては、永続的な通信システム全体の機能停止）を引き起こす可能性があり、回避しなければならない。通信システムの全体的な性能指数としては、ビット誤り率（Ｂｉｔ Ｅｒｒｏｒ Ｒａｔｅ：ＢＥＲ）があるが、システム内には、多数のその他の潜在的なエラー原因（例：レベル／閾値の不整合）が存在しているため、ＢＥＲの大きな値が、必ずしも、タイミング問題を示しているわけではない。

タイミングに関する高速回路の主要な仕様の１つがジッタである。ＩＴＵ−Ｔ Ｇ．７０１によれば、ジッタとは、「時間軸におけるその理想的な位置からのデジタル信号の有意な瞬間の短期的且つ非累積的な変動」として定義されている。この「有意な瞬間」とは、パルスの立ち上がり／立ち下がりエッジやサンプリングの瞬間などの信号上の便利且つ容易に識別可能なポイントであってよい。理想的なパルス列と、なんらかのタイミングジッタを有する実際のパルス列間のこれらの瞬間における相対的な変位をプロットすることにより、所謂ジッタ関数が得られる。ジッタ時間関数以外にも、周波数領域において、ジッタスペクトルを表示することができる。又、遷移の可能性を示す所謂ジッタヒストグラムを使用してジッタを表示することも可能である。

ジッタヒストグラムは、例えば、オシロスコープ、タイムインターバルアナライザ、又はＢＥＲテスタを使用して計測することができる。本出願人であるアジレントテクノロジー社（Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）は、Ａｇｉｌｅｎｔ（登録商標）８１２５０ ＰａｒＢＥＲＴ（登録商標）などの様々なＢＥＲ試験装置を提供している。ヒストグラム値は、微分係数の絶対値を取得することにより、ＢＥＲ対サンプル遅延計測値（一般に、所謂バスタブ曲線と呼ばれているもの）から取得される。

尚、ジッタ分析のための様々な方法については、特許文献１において本出願人が開示しており、この開示内容は、本引用によって、本明細書に包含される。又、本発明者及び出願人による特許文献２は、スペクトルジッタ分析について開示しており、この開示内容も、本引用によって本明細書に包含される。

欧州特許出願第１２６５３９１号明細書 国際特許出願第ＰＣＴ／ＥＰ０２／０４８４号明細書 欧州特許出願第１２４１４８３号明細書 欧州特許出願第０２０１７３３３．２号明細書 国際特許出願ＷＯ−Ａ−００／７７６７４号明細書 「Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ、Ｒａｎｄｏｍ Ｖａｒｉａｂｌｅｓ ａｎｄ Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ」（Ａ．Ｐａｐｏｕｌｉｓ著。ＭｃＧｒａｗ Ｈｉｌｌ社。１９６５年） 「Ｒａｎｄｏｍ Ｄａｔａ」（Ｊ．Ｓ．Ｂｅｎｄａｔ、Ａ．Ｇ．Ｐｉｅｒｓｏｌ著。Ｊｏｈｎ Ｗｈｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ社。１９８６年）

改善されたジッタ分析を提供することが本発明の目的である。この目的は、独立請求項によって解決され、好適な実施形態は、従属請求項に示されている。

信号のジッタ分析を提供するべく、信号から得られたジッタスペクトルがフィルタリングされるが、これは、このフィルタリングされたジッタスペクトルが、デターミニスティックな及び非ランダムな原因に起因する信号内のデターミニスティックなジッタ成分に起因するものと予想されると識別された１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分のみを実質的に有するようになされる（デターミニスティックとは、決定論的であることを意味する。例えば、初期値が決まればその後の値も決定されることを言う。以下同じ。）。そして、このフィルタリング済みの識別された１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分を時間領域に変換することにより、ジッタ変調信号を導出する（このジッタ変調信号は、信号上において変調されたデターミニスティックなジッタ信号を表している）。

ジッタスペクトル内において、デターミニスティックなスペクトル成分を識別するために、様々な選択肢又はそれらの組み合わせを適用することができる。即ち、１つ又は複数の閾値を適用し、これらの閾値の１つ又は複数のものを超過した場合に、スペクトル成分を識別することができる。１つ又は複数の基本周波数に属する調波周波数（または高調波。以下同じ）を評価することも可能であろう。周波数軸上の所与のパターン及び／又はシーケンスに合致するスペクトルピークを識別することもできる。予想されるジッタ変調信号の周期性に関する先験的（または演繹的）な知識を使用して、予想ジッタ変調信号の基本周波数に属する特定の調波周波数を考慮した予想周波数においてデターミニスティックなスペクトル成分を識別することも可能である。取得したジッタスペクトルのスペクトル成分に対してサーチアルゴリズムを適用し、周波数軸上の所与のパターン又はシーケンスに合致するスペクトルピークを識別することもできる。実質的に非ランダムなエネルギーコンテンツを有するもの、特定の値を超過したエネルギーを有するもの、特定の既知の周波数におけるもの、所与のパターンのシーケンスに合致するもの、及び特定の周波数帯域内のものなどのスペクトル成分を選択することも可能である。

複数のジッタ変調信号が存在するか、または少なくとも存在すると予想される場合には、判定されたデターミニスティックなスペクトル成分をデターミニスティックなスペクトル成分のグループに割り当てることができ、この場合に、デターミニスティックなスペクトル成分のそれぞれのグループは、異なるデターミニスティックなジッタ変調信号に関係している。このデターミニスティックなスペクトル成分のグループの定義は、様々な選択肢又はそれらの組み合わせによって可能であり、例えば、調波関係（または高調波関係）によるものの場合には、そのグループ内の判定されたデターミニスティックなスペクトル成分は、基本周波数に属する調波周波数を有しており、周波数範囲によるものの場合には、そのグループ内の判定されたデターミニスティックなスペクトル成分は、その周波数範囲内の周波数を有しており、個別のシェーピング（個々の形状など）によるものの場合には、個別のグループ内のそれぞれの判定されたデターミニスティックなスペクトル成分は、所与のシェーピングを有しており、グループシェーピングによるものの場合には、そのグループ内の判定されたデターミニスティックなスペクトル成分は、位相及び大きさの周波数分布、時間領域における振幅波形の中の少なくとも１つによって判定された所与のシェーピングを有している。

フィルタリングは、例えば、選択した周波数のスペクトルコンテンツのみを通過させると共にその他のものを破棄するか、選択した周波数のスペクトルコンテンツのみを増幅するか、または選択されていない周波数のスペクトルコンテンツを減衰させるという選択肢又はこれらの組み合わせにより、提供することができる。フィルタリングは、好ましくは、周波数領域において実行されるが、しかるべく等価な時間領域フィルタを適用することも可能である。

ジッタスペクトルは、好ましくは、信号について判定されたジッタのスペクトル成分を表しており、これは、周波数領域におけるものが好ましい。このジッタスペクトルは、信号からエラー信号（好ましくは、バイナリエラー信号）を導出し、好ましくは、周波数領域への変換を提供することによってエラー信号からジッタスペクトルを導出することにより、取得可能である。または、この代わりに（又は、これとの組み合わせにおいて）、複数の異なるタイミングポイントにおいて、信号を基準信号と比較することにより、エラー信号を導出することも可能である。

一実施形態によれば、論理レベル間における遷移を有する計測対象信号のジッタ分析が提供される。複数の連続的なタイミングポイントのそれぞれにおいて、そのタイミングポイントにおける信号の検出を提供する。そして、この検出の結果を基準信号と比較し、この結果から、それぞれのタイミングポイントごとのエラー値を導出する。それぞれのエラー値は、個々のタイミングポイントごとの検出された遷移（又は、非遷移）と予想された遷移（又は、非遷移）間における一致情報を表している。

次いで、個々のタイミングポイントに関連する導出されたエラー値を表すエラー信号を提供する（即ち、このエラー信号は、複数の導出されたエラー値を表すものであり、それぞれのエラー値は、個々のタイミングポイントと関連付けられている）。従って、このエラー信号は、エラー値の変動を示しており、この変動は、時間（絶対時間又は相対時間スケール）又はタイミングポイントから導出されたその他の任意のスケールにわたって提供可能である。従って、エラー信号は、例えば、複数の連続的なタイミングポイントにわたって導出されたエラー値であってよい。又、複数の連続的なタイミングポイントの代わりに、絶対時間又は相対時間スケールなどの、エラー信号内のエラー値のその他のベースを複数の連続的なタイミングポイントから導出することも可能である。従って、擬似時間スケールに、連続的なイベント間の実際の時間差とは無関係な連続的なイベントとして複数の連続的なタイミングポイントを提供することができる。これは、エラー値を周期的にサンプリングする場合に、特に有用である。

次いで、エラー信号内のスペクトル成分を検出すると共に／又はジッタスペクトル（これは、信号内に含まれているジッタの関連スペクトル情報を表すことができる）を導出するべく、エラー信号にスペクトルジッタ処理を適用する。尚、このエラー信号のスペクトルジッタ分析には、自己相関、相互相関、フーリエ分析などのスペクトル処理用の実質的にあらゆる既存の方法を適用可能であることを理解されたい。スペクトル分析用の好適な例については、例えば、１９６５年にＭｃＧｒａｗ Ｈｉｌｌ社から発行されたＡ．Ｐａｐｏｕｌｉｓによる「Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ、Ｒａｎｄｏｍ Ｖａｒｉａｂｌｅｓ ａｎｄ Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ」、または、１９８６年にＪｏｈｎ Ｗｈｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ社から発行されたＪ．Ｓ．Ｂｅｎｄａｔ、Ａ．Ｇ．Ｐｉｅｒｓｏｌによる「Ｒａｎｄｏｍ Ｄａｔａ」に開示されている。言うまでもないが、既知のスペクトル分析法の１つ又は複数のものが適用可能であるかどうかは、様々な計測の個々の状況に応じて異なってくる。

従って、本発明の実施形態によれば、ジッタの影響に起因するスペクトル成分についての信号分析、ジッタスペクトルの導出、及び／又は信号上において変調されたジッタ変調信号の導出を実現することができる。そして、識別されたスペクトル成分に更なる処理を実行し、例えば、特定の周波数におけるジッタの回避や低減、または品質チェックなどを行うことができる。好適な例としては、信号内における既知のスペクトルジッタ成分の定量的な存在の評価、即ち、１つ又は複数のそれらの既知のスペクトルジッタ成分が１つ又は複数の所与の閾値を超過しているかどうかに関する合格／不合格試験である。従って、検出されたジッタ変調信号に関する知識を適用して、ジッタ変調の原因を検出、低減、又は除去することができる。そして、この結果、信号内のジッタ変調信号の定量的な評価、即ち、合格／不合格試験（１つ又は複数のそれらのジッタ変調信号が１つ又は複数の所与の閾値を超過しているかどうか）を実現できるのである。

信号内の遷移を検出するためのタイミングポイントは、遷移の可能性が高い（例：ジッタの影響下にある）範囲内において選択することが好ましい。タイミングポイントは、ジッタの影響下において遷移の可能性が高いこれらの範囲の実質的に中央において選択することが好ましい。このような遷移範囲は、例えば、前述のジッタヒストグラム、ビット誤り率（ＢＥＲ）計測、又はアイダイアグラム計測などの既知の技法を使用して判定可能である。

信号内の遷移が、基準周波数を有する基準信号（例：クロック信号）と関係している好適な実施形態においては、連続的なタイミングポイント間における距離を（例えば、基準周波数の周期、またはその倍数又は分数として）基準周波数から導出することが好ましい。タイミングポイントは、好ましくは遷移領域の中央において、ジッタの影響なしに遷移が予想されるタイミングにおいて選択することが好ましい（例えば、前述のアイダイアグラムを使用して判定する）。

遷移の検出は、様々な方法によって可能であるが、所与の基準タイミングポイントにおいてレベル閾値における信号値を検出するか（ＢＥＲ試験装置）、または、サンプリングした信号波形の評価によるもの（オシロスコープ）が好ましい。

基準信号は、受信が予想される信号を実質的に表している予想信号（例えば、本出願人が欧州特許出願公開第１２４１４８３号において使用しているもの）、受信が予想される信号のデータコンテンツを実質的に表している予想信号、信号から導出された信号、信号から導出されたデジタル信号（例えば、本出願人が欧州特許出願第０２０１７３３３．２号において使用しているもの）、一定の信号、任意の試験信号（例えば、本出願人が国際特許出願第ＷＯ／ＥＰ０３／５０３６５号において使用しているもの）などの中の１つであることが好ましい。任意の試験信号の好ましい選択肢は、デジタルデータ信号とは無関係の信号、デジタルデータ信号のデータコンテンツと関係していない信号、デジタルデータ信号に相関していない信号、デジタルデータ信号とデターミニスティックな関係を有していない信号、デジタルデータ信号とは無関係な信号、任意の試験値、一定の論理値（好ましくは、論理ＨＩＧＨ（高）及び論理ＬＯＷ（低）信号のいずれか）、デジタルデータ信号の１つの論理レベル、擬似ランダムバイナリシーケンスＰＲＢＳ、交互に変化する信号、交互に変化する論理値の信号（好ましくは、論理ＨＩＧＨと論理ＬＯＷ信号間において交互に変化するもの）である。

信号は、論理レベル間における遷移を有するデジタル信号や、アナログ信号など、どのような種類の試験対象信号であってもよい。

本発明は、１つ又は複数の適切なソフトウェアプログラムにより、部分的又は全体的に実施又はサポート可能であり、これらのソフトウェアプログラムは、どのような種類のデータ記憶媒体によっても格納又は提供可能であると共に、任意の適切なデータ処理ユニットにおいて（又は、これによって）実行可能である。又、本発明は、ハードウェア組み込み式のＡＳＩＣなどの、ソフトウェアやファームウェアの実行に関係しない専用の電子ハードウェアによっても部分的又は全体的に実施又はサポート可能である。従って、ソフトウェアとハードウェアソリューションの組み合わせも採用することができる。

本発明のその他の目的及び付随する利点の多くは、添付の図面と併せて、以下の詳細な説明を参照することにより、容易に明らかとなり、且つその理解を深めることができよう。尚、これらの図面においては、実質的又は機能的に等価又は類似の機能は、同一の参照符号によって示されている。

デジタル回路設計の検証及び特性判定のためには、計測されたジッタの量を定量化するのみならず、そのスペクトルコンテンツについて分析し、その原因を特定すると共に／又は、時間依存波形及び振幅を分析して干渉のメカニズムを理解することが有利である。設計においてデターミニスティックなジッタの除去又は低減を実現するには、ジッタをスペクトルコンテンツに分解すると共に／又は、デジタルデータ信号の比較から得られたエラー信号の周波数選択的フィルタリングを使用することによってデターミニスティックなコンテンツを抽出することにより、その生成されたジッタを、それのデターミニスティックなコンテンツについて分析する。ランダムジッタ変調のエネルギーは、一般に、広い周波数帯域に分散しているが、デターミニスティックなジッタの場合には、通常、個別（例：いくつか）の変調周波数にエネルギーが集中する。これらの周波数を判定する能力、及び／又は、デターミニスティックなコンテンツのジッタ波形を抽出する能力により、根本的な原因に対する洞察力が提供されると共に、デターミニスティックなジッタの定量化を実現することができる。従って、この結果、デバッグプロセスを大幅にスピードアップすることができる。

尚、以下においては、前述のＡｇｉｌｅｎｔ（登録商標）８１２５０ ＰａｒＢＥＲＴ（登録商標）などのビット誤り率テスタ（ＢＥＲＴ）を使用したジッタに関するスペクトル分析及び／又はジッタ変調分析を提供する好適な実施形態について説明する。しかしながら、本発明は、ＢＥＲＴに限定されるものではなく、任意の他の試験装置を提供して、定義されたタイミングポイントにおける検出された遷移と予想された遷移の比較又は全体信号波形のサンプリング及び評価からエラー信号を導出可能であることは明らかである。

図１は、本発明の実施形態の原理について説明するべく、一例において、ランダムデジタルデータ信号に対する純粋な正弦波ジッタ変調の影響を示している。尚、本発明は、アナログ信号などのその他のタイプの信号にも適用可能であって、ランダム信号に限定されるものではないことに留意されたい。従って、ランダムなデジタルデータ信号を有用な例として示しているのは、本発明の実施形態の効果を例証するためである。

図１の上の部分は、複数の遷移が重畳された典型的なアイダイアグラム１０を示している。わかりやすくするために、重畳されたラインの「境界」のみが示されている。この例においては、サンプリングポイント２０は、所与の閾値レベル４０において発生するすべての検出された遷移によって判定された遷移範囲３０内にあるように選択されている。このサンプリングポイント２０は、実質的に５０％の所与の閾値レベル４０について遷移範囲３０の実質的に中央において選択することが好ましい。又、サンプリングポイント２０は、ジッタヒストグラム５０を使用して選択することも可能であり、ジッタヒストグラム５０の重心において選択することが好ましい。

このサンプリングポイント２０において、それぞれの検出された信号値とデータアイの「中心」（例：右のアイ内において、基準タイミングポイント２５によって示されているもの）において予想される値を比較することにより、ストロービングが提供される。遷移が、データアイが閉じるように変位している（図１のアイダイアグラム１０において右への変位）場合には、このストロービングは結果的にエラーとなる。

理解を深めるために、ランダムなデジタルデータ信号に対する正弦波ジッタ変調６０を仮定する。尚、このランダムデータ信号は、説明を容易にするためのものであって、本発明がどのような種類の信号に対しても適用可能であることは明らかである。ジッタ変調６０が存在しない場合には、デジタルデータ信号のすべての遷移は、正確にサンプリングポイント２０において発生することになろう。しかしながら、ジッタ変調６０により、デジタルデータ信号の遷移がサンプリングポイント２０の「周辺」において周期的に変位し、この結果、遷移範囲３０が生成される。ジッタヒストグラム５０を見ただけでは、ジッタ変調６０の周波数に関してなんらの結論も下すことはできない。

図１において、ジッタ変調６０により、遷移が右に変位し、例えば、右のデーアアイの中心の基準タイミングポイント２５において予想される値と比較された場合には、ストロービングは結果的にエラーとなる。遷移の変位により、左側のデータビットの値が、実際には、基準タイミングポイントにおいて予想されるものと比較され、この結果、エラーとなるのである。

ここでは、ランダムデータを仮定していることから、ジッタ変調サイン波形６０の正の部分６５におけるケースの５０％においては、隣接ビットの値が等しく、サンプリングされたビットと予想されたビット間において遷移が発生しないため、ＢＥＲは、０．２５になる。従って、ジッタは、その特定のビットに対して影響を与えない。一方、これとは対照的に、変位が反対の場合には（即ち、ジッタ変調サイン波形６０の負の部分６７においては）、エラーは発生しない。右のデータアイが、変位（図１における左への変位）によって開かれるために、エラーは発生せず、この結果、現在のサンプリングポイント２０の基準データポイント２５に対するオフセットにも拘らず、予想値のサンプリングが可能となる。従って、（時間軸において（時間にわたって）示されているエラーＥを有する）エラー信号７０は、ジッタ変調６０のジッタ周波数に従って、そのエラー密度が変調されている。

図２は、図１に概略的に示されているもののシミュレーション結果の例を示している。図２は、時間の経過にわたって、生成されたエラー信号７０の論理値（０及び１によって表されているもの）を表している。このエラー信号７０は、エラー密度の周期的な変調を示している。この周期性は、ゼロエラーを有するセグメントと、これに続く５０％エラーを有するセグメントとして現れている。

図３は、図１〜図２に示されているジッタ分析を実行するための１実施形態を示すものである。被検装置（または被験デバイス：ＤＵＴ）３００は、クロック生成器３２０からクロック信号３１０を受信し、１つ又は複数の出力ポートにおいて出力信号３３０を供給する。この図３の例において、クロック信号３１０は、複数の入出力（Ｉ／Ｏ）セル３３５に印加されており、これらの入出力セルのそれぞれは、ＤＵＴ３００のデジタルコア３４０から（例：パラレルで、低データレートにおいて）データ信号を受信し、データを（例：シリアルで、高データレートにおいて）出力する。このデジタルコア３４０は、高度に集積された複合システムオンチップデバイス内の複数のデジタル処理ユニット（及び、オプションとしてアナログ処理ユニット）を表している。

周波数又は変調時間領域におけるデターミニスティックなジッタの分析を実現するためには、固有のランダムジッタ又は既知の特性を有する意図的に注入された補助的ジッタの存在が有利である。固有のジッタが定量化分析を実現するのに十分なものではない場合には、補助的なジッタ（好ましくは、高帯域のランダムジッタ又は既知の周波数の正弦波ジッタ）を注入することができる。図３の例において、これは、位相変調及び変調源３４５Ａを使用する基準クロック生成器３２０によるか、または、出力信号３３０に接続されたジッタ注入ユニットδによって変調源３４５Ｂ（これは、雑音生成器３４５Ａと実質的に同一であってよい）を使用することにより、実行可能である。

比較器３５０は、（追加のジッタ変調を有する、又は有していない）出力信号３３０を受信し、個々のサンプリングポイントおいて、この受信信号を基準信号３６０と比較し、例えば、図１及び図４の下の部分に描かれているエラー信号Ｅを出力として供給する。ＤＵＴ３００自体の内部で生成された固有のランダムジッタ又は前述のように意図的に注入された補助的なジッタの存在により、比較器３５０において基準信号３６０と比較された出力信号３３０は、比較器３５０の比較閾値を横断して変化し、この結果、デターミニスティックなジッタコンテンツが、比較器の出力において、エラー信号の密度変調に変換される。尚、補助的なジッタ注入は、オプションであって、後述する特定の利点を提供することに留意されたい。

分析ユニット３６５は、この比較器３５０からの出力を受信し、これからジッタスペクトル（例：図７ａに示されているもの）を導出する。後処理ユニット３７０は、このジッタスペクトルを処理して、ジッタスペクトル内のデターミニスティックなジッタ成分を識別し、これに相応してジッタスペクトルをフィルタリングし、識別されたデターミニスティックなジッタ成分（例：図７ｂに示されているもの）を除いて、ジッタスペクトル内のすべてのその他の成分を実質的に除去する。次いで、後処理ユニット３７０は、このフィルタリング済みの識別されたデターミニスティックなスペクトル成分を時間領域に変換することにより、ジッタ変調信号３８０（これは、信号３３０上において変調されたデターミニスティックなジッタ信号を表している）の導出を更に実現する。次に、このジッタ変調信号３８０に対する更なる分析を実行可能である（例：振幅、対称性、立ち上がり／立ち下がり時間、オーバーシュート／アンダーシュートなどの判定）。

図１のランダムデジタルデータ信号上において変調された純粋な正弦波ジッタ６０の場合には、図３のジッタ変調信号３８０は、そのような正弦波ジッタ信号を表すことになる（この信号には、処理上の制約に応じた多少の歪みが加えられている）。尚、個々の信号３８０に関して、データ信号３３０から前述の方法によって等価に抽出可能な任意の他の（例：アナログ）変調波形により、この正弦波ジッタ形状６０を置換可能であることは言うまでもない。

現実には、（図１及び図２の例に示されているような）純粋な正弦波ジッタが発生することはまれである。通常、実際のシステムには、設計エラーの結果として、デターミニスティックなジッタと潜在的に混合された熱及び散乱雑音によって発生する固有のランダムジッタが現れる。これは、多数の異なる相関していない原因の結果であるため、固有のランダムジッタは、一般に、ガウス分布として現れる。図４には、正弦波ジッタ４６０と固有に生成された（又は、人工的に注入された）ランダムジッタが混合して複合ジッタ信号４００を形成している例が示されている。

正弦波ジッタのピークツーピーク振幅４６０（破線）がランダムジッタのｒｍｓ値を実質的に超過しない限り、ジッタヒストグラム４５０における複合ジッタの分布は、依然として正弦波ジッタとランダムジッタの分離が困難な鐘状の分布として現れる。

ランダムジッタと正弦波ジッタが混合しており、正弦波ジッタ４６０がランダムジッタを大きくは超過していない場合には、サンプリングポイント２０（ここは、遷移の交差ポイントである）におけるサンプリングによって生成されるエラー信号４７０は、この場合にも、エラー密度の周期的な変調として現れる。純粋な正弦波ジッタ（図１に描かれているもの）との違いは、この場合には、正弦波の負の部分もエラーを生成し、その密度が正の部分よりも小さいことである。従って、正弦波ジッタ４６０の波形形状は、同様の方法でエラー信号４７０に変換され、例えば、周波数選択フィルタリングにより、抽出することができる。

図５は、正弦波ジッタ及びランダムジッタによって発生したシミュレートされたエラー信号４７０を示している。エラー密度における周期性又は変調波形形状を視認することは困難であり、信号は、ランダムな特性を有しているように見える。

図６は、正弦波ジッタ４６０がランダムジッタと混合して図４の信号４００を形成する個別のシミュレーション結果を示しており、正弦波変調４６０の周波数がピークとして現れている。

このエラー信号４７０は、デターミニスティックな波形４６０とランダムジッタの合計である元のジッタ変調波形４００の情報のすべてを含んでいる。広帯域雑音信号（ここでは、ランダムジッタ）は、連続的なフラットなパワー密度スペクトルを表すことから、エネルギーは、周波数の広い範囲にわたって均等に分布し、従って、通常、スペクトルの狭い区域における大きさは小さい。一方、これとは対照的に、周期的な信号（ここでは、デターミニスティックなジッタ）が広帯域雑音信号に含まれている場合には、この周期的な信号のパワー密度は、いくつかの（通常、等距離で離隔した）個別のラインに強く集中することになる。従って、信号４００内における合計ジッタ変調のデターミニスティックなコンテンツを強調すると共にランダムなコンテンツを抑圧する周波数選択フィルタリングにより、ジッタ変調波形４６０のデターミニスティックな部分を抽出することができる。

従って、ジッタスペクトルに対してフィルタリングを適用すると（例：図７ｂ）、元の形状に比べて最小限の歪みを有するデターミニスティックなジッタ変調波形を抽出することができる。

図７ａ〜図７ｃには、一例が示されており、この場合には、正弦波（図４）の代わりに、矩形ジッタ変調４６０が発生している。従って、図７ａのジッタスペクトルには、このデターミニスティックな矩形ジッタ変調４６０に起因する複数の個別のピークが示されている。

当技術分野において周知の十分なピーク識別アルゴリズムを適用すると共に、人間の目を使用することにより（または、これら両方の組み合わせにより）、ジッタスペクトルにおいて、このようなデターミニスティックなスペクトル成分を識別することができる。通常は、閾値を適応し、これらの閾値を超過した場合に、スペクトル成分を識別することができる。予想ジッタ変調信号の周期性に関する先験的（または演繹的）知識を使用して、予想ジッタ変調信号の基本周波数に属する調波周波数を特に考慮して、予想周波数におけるデターミニスティックなスペクトル成分を識別することもできる。取得したジッタスペクトルのスペクトル成分に対してサーチアルゴリズムを適用し、周波数軸上の所与のパターン又はシーケンスに合致するスペクトルピークを識別することもできる。実質的に非ランダムなエネルギーコンテンツを有するもの、特定の値を超過したエネルギーを有するもの、特定の既知の周波数におけるもの、所与のパターンのシーケンスに合致するもの、特定の周波数帯域内のものなどのスペクトル成分を選択することもできる。国際特許出願ＷＯ−Ａ−００／７７６７４号明細書にも、その他のピーク識別アルゴリズムが開示されている。

複数のジッタ変調信号が存在する場合には、判定されたデターミニスティックなスペクトル成分をデターミニスティックなスペクトル成分のグループに割り当てることが可能であり、この場合に、デターミニスティックなスペクトル成分のそれぞれのグループは、異なるジッタ変調信号に関係している。このデターミニスティックなスペクトル成分のグループの定義付けは、例えば、調波関係によるか、周波数範囲によるか、スペクトル成分の個別のシェーピングによるか、または、グループシェーピング（例：周波数分布、振幅など）により可能である。

図７ａの例の場合には、ジッタスペクトルにおいて、（例えば、閾値と調波関係を適用することによって）複数のデターミニスティックなスペクトルピークを容易に識別可能である。次いで、これに相応して、ジッタスペクトルをフィルタリングして、図７ｂに示されているように、識別されたデターミニスティックなスペクトル成分のみを実質的に示すことができる。このフィルタリングは、例えば、低域通過、帯域通過、又は複数帯域通過レーク（rake：くま手形）／櫛形（コム）フィルタリングなどを使用して、選択された周波数におけるスペクトルコンテンツのみを通過させると共にその他のものを破棄し、及び／または、選択された周波数におけるスペクトルコンテンツのみを増幅し、選択されていない周波数におけるスペクトルコンテンツを減衰させることにより、提供することができる。

フィルタリング済みの識別された１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分を時間領域に変換することにより、図７ｂのフィルタリング済みのジッタスペクトルから、ジッタ変調信号４６０を導出することができる。図７ｃには、このようにして導出されたものが、「オリジナル」のジッタ変調信号４６０と共に示されている。この導出されたジッタ変調信号４６０は、高周波数のスペクトル成分の除去により、「オリジナル」の矩形形状を逸脱していることが明らかである。

シミュレーションに使用する関連サンプリングポイントの数をより多く処理することにより、図７ｃに示されている結果を改善するこができる。又、選択された成分ごとに、より小さな帯域幅によるフィルタリングを実行して、ランダム成分がデターミニスティックな成分の通過帯域に漏れることを回避することにより、更なる改善を実現することも可能である。又、より高度のデターミニスティックなピーク検出法を利用することによって、デターミニスティックな成分の破棄量を減少させることにより、更なる改善も可能である。

ランダム部分のスペクトル密度は多くの周波数にわたって分散するが、正弦波部分のスペクトル成分は単一のラインに集中するという事実により、ランダムジッタ内に深く埋め込まれているスプリアスなデターミニスティックなジッタ成分の検出が大幅に改善される。この結果、デターミニスティックなジッタの小さな発生源も識別可能である。

図８ａ及び図８ｂには、サンプリングポイント２０の位置の影響について、図式的に、更に詳細に説明されている。ランダムジッタ及び正弦波ジッタから構成された複合ジッタ変調信号のエラーレート上における分布は、正弦波状にシフトしたガウス分布と見なすことができる。又、これは、仮想的な純粋にランダムなＢＥＲ曲線が、正弦波成分に起因して、ビット時間軸（図８ｂにおけるＸ軸）上を正弦波状に左右に移動することを意味している。従って、エラー密度変調８００の深さは、正弦波成分が小さいに場合には、ストローブポイント（サンプリングポイント２０）におけるＢＥＲ曲線の急峻さに依存する。このことから、最適な感度は、（図１及び図４に示されているような）データアイの中心又はジッタヒストグラムの重心から０．５ＵＩ（ＵＩ＝Ｕｎｉｔ Ｉｎｔｅｒｖａｌ、または単位間隔）だけオフセットされたサンプリングポイント２０において取得可能であることがわかる。

以上、デターミニスティックな（周期的な）ジッタ及びランダムジッタを含む複合ジッタを分析し、その根底にあるデターミニスティックな波形（及び、例えば、振幅や周波数などのその重要なパラメータ）を抽出する前述の方法が、デターミニスティックな部分の生成源が不明な場合における設計の検証及びデバッグに特に有用であることを示した。しかしながら、変調波形の抽出と、例えば、デターミニスティックなジッタ振幅の抽出は、特に設計に対するプロセス変動の影響が最適化されていない場合に、製造試験においても大きな価値を有するであろう。

周知の周波数のデターミニスティックなジッタによって発生する問題が存在し得ることが既に判明しているか、または予想される場合には、例えば、製造試験に有用な合格／不合格試験を提供することができよう。代表的なケースは、例えば、プロセス変動又はその他の製造上の問題に起因して既知の発生源からのジッタクロストークが発生する場合である。このような合格／不合格試験を製造試験のフローにおいて適用して、デターミニスティックなジッタについて、この種の障害の発生を試験することができる。所与の波形の既知のデターミニスティックなジッタが存在する場合には、例えば、製造試験において、（例えば、デターミニスティックなジッタの変調振幅に関する）合格／不合格試験を提供することができよう。

尚、合計ジッタと前述のように抽出されたデターミニスティックなジッタからランダムジッタを算出可能である。このランダムジッタに、製造試験において提供される合格／不合格試験を適用することも可能であろう。

以上の方法は、どのようなデータ又はクロック信号にも適用可能であって、これらのデータ又はクロック信号は、図３に示されている被検装置３００によって生成されたものである必要はなく、分析可能なジッタを生成する任意の他の方法によって生成可能である。

本発明においては、信号(330)に対するジッタ分析を行うために、信号(330)から得られたジッタスペクトル(図7a)がフィルタリングされる(370)。これは、フィルタリングされたジッタスペクトル(図7B)が、決定論的であってランダムではない原因に起因する信号(330)内の決定論的なジッタ成分から生じることが予測されるものとして識別された１つ以上の決定論的なスペクトル成分のみから実質的に構成されるようになされる。フィルタリングされ識別された１つ以上の決定論的なスペクトル成分を時間領域に変換することによってジッタ変調信号(380;図7c)が得られる(370)。この場合、ジッタ変調信号(380)は、信号(330)において変調された決定論的なジッタ信号(460)を表す。

ランダムなデジタルデータ信号に対する正弦波ジッタ変調の影響を示す。 ランダムなデジタルデータ信号に対する正弦波ジッタ変調によるエラー信号を示す。 本発明による実施形態の一例をす。 ランダムなデジタルデータ信号に対するジッタ変調及びランダムジッタコンテンツの影響を示す。 図４に示すランダムなデジタルデータ信号に対するジッタ変調及びランダムジッタコンテンツに起因するエラー信号を示す。 図４に関するジッタスペクトルを示す。 図４に関する抽出されたジッタ変調波形を示す。 図４に関する抽出されたジッタ変調波形を示す。 図４に関する抽出されたジッタ変調波形を示す。 サンプリングポイントの位置の影響を示す。 サンプリングポイントの位置の影響を示す。

符号の説明

７０ エラー信号
３３０ 信号
３５０ 検出器、比較器、信号生成ユニット
３６０ 基準信号
３６５ スペクトル分析ユニット
３７０ フィルタ、信号分析ユニット、識別器
３８０ ジッタ変調信号
４６０ デターミニスティックなジッタ信号

Claims (30)

1. 信号（３３０）のジッタ分析を提供する方法であって、
   （ａ）前記信号（３３０）から得られたジッタスペクトル（図７ａ）をフィルタリングするステップ（３７０）であって、フィルタリングされたジッタスペクトル（図７ｂ）が、デターミニスティックで非ランダムな原因に起因する前記信号（３３０）内のデターミニスティックなジッタ成分から生じることが予想されるものとして識別された１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分のみを実質的に有するようにするステップと、
   （ｂ）前記フィルタリングされ識別された１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分を時間領域に変換することにより、ジッタ変調信号（３８０；図７ｃ）を導出するステップ（３７０）であって、前記ジッタ変調信号（３８０）は、前記信号（３３０）において変調されたデターミニスティックなジッタ信号（４６０）を表すことからなる、ステップ
   を含む、方法。
2. 前記フィルタリングするステップの前に、
   前記信号（３３０）から前記ジッタスペクトル（図７ａ）を導出するステップと、
   前記ジッタスペクトル（図７ａ）内において、前記１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分を識別するステップ
   とのうちの少なくとも１つを更に有する、請求項１記載の方法。
3. 信号（３３０）のジッタ分析を提供する方法であって、
   （ａ）前記信号（３３０）からジッタスペクトル（図７ａ）を導出するステップ（３６５）と、
   （ｂ）前記ジッタスペクトル内において、１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分を識別するステップ（３７０）であって、それぞれの識別されたデターミニスティックなスペクトル成分は、デターミニスティックで非ランダムな原因に起因した前記信号（３３０）内のデターミニスティックなジッタ成分に起因するものと予想されることからなる、ステップと、
   （ｃ）フィルタリングされたジッタスペクトル（図７ｂ）が、前記識別された１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分のみを実質的に有するように、前記ジッタ成分をフィルタリングするステップ（３７０）と、
   （ｄ）前記フィルタリングされ識別された１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分を時間領域に変換することにより、ジッタ変調信号（３８０）を導出するステップ（３７０）であって、前記ジッタ変調信号（３８０）は、前記信号（３３０）において変調されたデターミニスティックなジッタ信号（４６０）を表すことからなる、ステップ
   を含む、方法。
4. 前記ジッタスペクトル（図７ａ）は、好ましくは周波数領域において、前記信号（３３０）について決定された前記ジッタのスペクトル成分を表すことかならなる、請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
5. 前記ジッタスペクトル（図７ａ）内において、前記１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分を識別するステップは、
   １つ又は複数の閾値を適用するステップであって、前記閾値の中の１つ又は複数のものを超えた場合に、スペクトル成分を識別することからなる、ステップと、
   １つ又は複数の基本周波数に属する調波周波数を評価するステップと、
   周波数軸上の所与のパターン及びシーケンスの少なくとも１つに合致するスペクトルピークを識別するステップと、
   予想されるジッタ変調信号（４６０）の周期性に関する先験的知識を使用して、前記予想ジッタ変調信号の基本周波数に属する調波周波数を特に考慮して予想周波数における前記デターミニスティックなスペクトル成分を識別するステップと、
   前記取得されたジッタスペクトル（図７ａ）の前記スペクトル成分に対してサーチアルゴリズムを適用して、周波数軸上の所与のパターン又はシーケンスに合致するスペクトルピークを識別するステップと、
   実質的に非ランダムなエネルギーコンテンツを有するスペクトル成分を選択するステップと、
   特定の値を超えるエネルギーを有するスペクトル成分を選択するステップと、
   特定の既知の周波数におけるスペクトル成分を選択するステップと、
   所与のパターンのシーケンスに合致するスペクトル成分を選択するステップと、
   特定の周波数帯域におけるスペクトル成分を選択するステップ
   とのうちの少なくとも１つを有することからなる、請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
6. 前記ジッタスペクトル（図７ａ）内において、前記１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分を識別するステップは、
   前記決定されたデターミニスティックなスペクトル成分の中の１つ又は複数のものをデターミニスティックなスペクトル成分の１つ又は複数のグループに割り当てるステップであって、デターミニスティックなスペクトル成分のそれぞれのグループは、異なるジッタ変調信号に関係することからなる、ステップ、
   を含むことからなる、請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
7. 前記割り当てるステップは、
   調波関係により、デターミニスティックなスペクトル成分のグループを定義するステップであって、そのグループ内の前記決定されたデターミニスティックなスペクトル成分は、基本周波数に属する調波周波数を有することからなる、ステップと、
   周波数範囲により、デターミニスティックなスペクトル成分のグループを定義するステップであって、そのグループ内の前記決定されたデターミニスティックなスペクトル成分は、その周波数範囲内の周波数を有することからなる、ステップと、
   個別のシェーピングにより、デターミニスティックなスペクトル成分のグループを定義するステップであって、そのグループ内のそれぞれの決定されたデターミニスティックなスペクトル成分は、所与のシェーピングを有することからなる、ステップと、
   グループシェーピングにより、デターミニスティックなスペクトル成分のグループを定義するステップであって、そのグループ内の前記決定されたデターミニスティックなスペクトル成分は、周波数分布と振幅の中の少なくとも１つによって決定された所与のシェーピングを有することからなる、ステップ
   とのうちの少なくとも１つを有することからなる、請求項６記載の方法。
8. 前記フィルタリングするステップは、
   選択された周波数における前記スペクトルコンテンツのみを通過させると共に、その他のものを破棄するステップと、
   前記選択された周波数における前記スペクトルコンテンツのみを増幅するステップと、
   前記選択されていない周波数におけるスペクトルコンテンツを減衰させるステップ
   とのうちの少なくとも１つを有することからなる、請求項１乃至７のいずれかに記載の方法。
9. 前記ジッタスペクトル（図７ａ）は、
   前記信号（３３０）からエラー信号（好ましくは、バイナリエラー信号（７０））を導出するステップと、
   前記エラー信号（７０）から、好ましくは周波数領域への変換を提供することにより、前記ジッタスペクトル（図７ａ）を導出するステップと、
   によって得られることからなる、請求項１乃至８のいずれかに記載の方法。
10. 前記エラー信号（７０）は、複数の異なるタイミングポイントにおいて、前記信号（３３０）を基準信号（３６０）と比較するステップによって得られることからなる、請求項１記載の方法。
11. 信号（３３０）のジッタ分析を提供する方法であって、
    （ｉ）複数のエラー値を受信するステップであって、それぞれのエラー値は、複数の連続的なタイミングポイントの中の１つと関連付けられており、それぞれのエラー値は、その関連付けられているタイミングポイントにおける前記信号（３３０）と基準信号（３６０）との比較から導出されることからなる、ステップと、
    （ｉｉ）前記導出されたエラー値のそれぞれのタイミングポイントに関して該導出されたエラー値を表すエラー信号（７０）を提供するステップと、
    （ｉｉｉ）前記エラー信号（７０）からジッタスペクトル（図７ａ）を導出するべく、スペクトル分析を提供するステップ
    を含む、方法。
12. 前記ステップ（ｉ）は、
    その関連付けられているタイミングポイントにおいて前記信号（３３０）に発生する遷移の検出結果と前記基準信号（３６０）との比較からそれぞれのエラー値を導出するステップ、
    を含むことからなる、請求項１１記載の方法。
13. 前記ステップ（ｉ）の前に、
    前記複数の連続的なタイミングポイントの中のそれぞれのものにおいて、そのタイミングポイントにおいて前記信号（３３０）内において発生する遷移の検出を提供するステップと、
    前記複数の連続的なタイミングポイントのそれぞれのものについて、前記検出の結果を前記基準信号（３６０）と比較し、その結果からエラー値を導出するステップ
    を更に含む、請求項１１または１２に記載の方法。
14. ステップ（ｉｉｉ）が前記エラー信号（７０）に対してフーリエ分析を適用するステップを有するという特徴と、
    それぞれのエラー値は、それぞれのタイミングポイントについて、検出された遷移又は非遷移と予想された遷移又は非遷移間における一致情報を表すという特徴と、
    前記エラー信号（７０）は、複数の前記導出されたエラー値を表しており、それぞれのエラー値は、そのそれぞれのタイミングポイントと関連付けられるという特徴と、
    前記エラー信号（７０）は、時間又は前記タイミングポイントから導出された任意の他のスケールにおける前記エラー値の変動を表すという特徴
    の内の少なくとも１つを有することからなる、請求項１１乃至１３のいずれかに記載の方法。
15. 前記タイミングポイントは、遷移の可能性が高い範囲内において選択されるという特徴と、
    前記タイミングポイントは、ジッタの影響下において遷移の可能性が高い範囲の実質的に中央において選択されるという特徴と、
    前記信号（３３０）内の遷移が、基準周波数を有する基準信号（３６０）に関係しており、連続的なタイミングポイント間における距離が前記基準周波数から導出されるという特徴
    のうちの少なくとも１つを有することからなる、請求項１１乃至１４のいずれかに記載の方法。
16. 前記ジッタスペクトル（図７ａ）は、請求項１１乃至１５のいずれかに記載のステップによって導出されることからなる、請求項１乃至１５のいずれかに記載の方法。
17. 前記信号（３３０）内における少なくとも１つのデターミニスティックなスペクトル成分及び少なくとも１つのジッタ変調信号（３８０）の中の少なくとも１つの定量的な存在を評価するステップを更に含む、請求項１乃至１６のいずれかに記載の方法。
18. 前記評価された定量的存在を所与の閾値と比較することにより、合格／不合格試験を提供するステップを更に含む、請求項１７記載の方法。
19. 前記評価された定量的存在が前記所与の閾値を超えた場合に、前記合格／不合格試験に不合格となることからなる、請求項１８記載の方法。
20. 前記基準信号（３６０）は、
    受信が予想される信号を実質的に表す予想信号と、
    受信が予想される前記信号のデータコンテンツを実質的に表す予想信号と、
    前記信号から導出された信号と、
    前記信号から導出されたデジタル信号と、
    一定の信号と、
    任意の試験信号であって、好ましくは、
    前記デジタルデータ信号と無関係の信号と、
    前記デジタルデータ信号のデータコンテンツと関係していない信号と、
    前記デジタルデータ信号と相関していない信号と、
    前記デジタルデータ信号とデターミニスティックな関係を有していない信号と、
    前記デジタルデータ信号と無関係な信号と、
    任意の試験値と、
    固定された論理値（好ましくは、論理ＨＩＧＨ及び論理ＬＯＷ信号の中の１つ）と、
    前記デジタルデータ信号の１つの論理レベルと、
    擬似ランダムバイナリシーケンスＰＲＢＳと、
    交番する信号と、
    交番する論理値の信号（好ましくは、論理ＨＩＧＨと論理ＬＯＷの信号間において交番するもの）
    の中の少なくとも１つである任意の試験信号と、
    の中の１つであることからなる、請求項１乃至１９のいずれかに記載の方法。
21. 計測対象の信号（３３０）のジッタ分析を提供する方法であって、
    複数の連続的なタイミングポイントの中のそれぞれのものにおいて、そのタイミングポイントにおいて前記信号（３３０）に発生する遷移の検出を提供するステップと、
    前記複数の連続的なタイミングポイントの中のそれぞれのものについて、前記検出結果を基準信号（３６０）と比較し、その結果からエラー値を導出するステップと、
    それらのそれぞれのタイミングポイントに関して前記導出されたエラー値を表すエラー信号（７０）を提供するステップと、
    前記エラー信号（７０）からジッタ変調波形を抽出するべく、前記エラー信号（７０）のジッタ変調波形分析を提供するステップ
    を含む、方法。
22. 前記信号（３３０）は、デジタル信号と、論理レベル間における遷移を有するデジタル信号と、アナログ信号とのうちの１つである、請求項１乃至２１のいずれかに記載の方法。
23. 補助的なジッタ（好ましくは、高帯域幅のランダムジッタ又は既知の周波数の正弦波ジッタ）を前記信号（３３０）に注入するステップを更に含む、請求項１乃至２２のいずれかに記載の方法。
24. コンピュータなどのデータ処理システム上において稼働した際に、請求項１乃至２３ののいずれかに記載の方法を実行する、好ましくは、データ記憶媒体に格納されたソフトウェアプログラム又はプロダクト（ソフトウエア製品）。
25. 信号（３３０）のジッタ分析を提供する装置であって、
    前記信号（３３０）から導出されたジッタスペクトル（図７ａ）をフィルタリングするよう構成されたフィルタ（３７０）であって、フィルタリングされたジッタスペクトル（図７ｂ）が、デターミニスティックで非ランダムな原因に起因した前記信号（３３０）内のデターミニスティックなジッタ成分から生じることが予想されるものとして識別された１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分のみを実質的に有するようにする、フィルタ（３７０）と、
    前記フィルタリングされ識別された１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分（図７ｂ）を時間領域に変換することにより、ジッタ変調信号（３８０）を導出するよう構成された信号分析ユニット（３７０）であって、前記ジッタ変調信号（３８０）は、前記信号（３３０）において変調されたデターミニスティックなジッタ信号（４６０）を表すことからなる、信号分析ユニット
    を備える、装置。
26. 前記信号（３３０）から前記ジッタスペクトル（図７ａ）を導出するよう構成されたスペクトル分析ユニット（３６５）と、
    前記ジッタスペクトル内において、前記１つ又は複数のデターミニスティックなスペクトル成分を識別するよう構成された識別器（３７０）
    を更に備える、請求項２５記載の装置。
27. 前記スペクトル分析ユニット（３６５）は、
    前記信号（３３０）からエラー信号（７０）（好ましくは、バイナリエラー信号（７０））を導出し（３５０）、前記エラー信号（７０）から、好ましくは周波数領域への変換を提供することにより、前記ジッタスペクトル（図７ａ）を導出するという機能と、
    複数の異なるタイミングポイントにおいて、前記信号（３３０）を基準信号（３６０）と比較するという機能
    との内の少なくとも１つを実行するよう構成されることからなる、請求項２５または２６の装置。
28. 信号（３３０）のジッタ分析を提供するよう構成されたスペクトル分析ユニット（３６５）において、
    複数のエラー値を受信するよう構成された信号生成ユニットであって、それぞれのエラー値は、複数の連続的なタイミングポイントの中の１つと関連付けられており、それぞれのエラー値は、その関連付けられているタイミングポイントにおける前記信号（３３０）と基準信号との比較から導出され、前記信号生成ユニットは、それらのそれぞれのタイミングポイントに関して前記導出されたエラー値を表すエラー信号（７０）を生成するよう更に構成されることからなる、信号生成ユニットと、
    前記エラー信号（７０）からジッタスペクトル（図７ａ）を導出するべく、前記エラー信号（７０）のスペクトルジッタ分析を提供するよう構成された分析ユニット
    を備える、スペクトル分析ユニット。
29. 信号（３３０）のジッタ分析を提供するよう構成されたスペクトル分析ユニットであって、
    複数の連続的なタイミングポイントのそれぞれのものにおいて、そのタイミングポイントにおいて前記信号（３３０）に発生する遷移の検出を提供するよう構成された検出器（３５０）と、
    前記複数の連続的なタイミングポイントのそれぞれについて、前記検出器の結果を基準信号（３６０）と比較し、その結果からエラー値（Ｅ）を導出するよう構成された比較器（３５０）と、
    それらのそれぞれのタイミングポイントに関して前記導出されたエラー値を表すエラー信号（７０）を生成するよう構成された信号生成ユニット（３５０）と、
    前記エラー信号（７０）からジッタスペクトル（図７ａ）を導出するべく、前記エラー信号（７０）のスペクトルジッタ分析を提供するよう構成された分析ユニット（３６５）
    を備える、スペクトル分析ユニット。
30. 前記スペクトル分析ユニットは、請求項２８又は２９に従って提供されることからなる、請求項２５乃至２９のいずれかに記載の装置。

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