让我们想象您正处于必须将10亿位的高速通讯设计交付生产的压力下。最后一个问题似乎很难以理解 – 在芯片之间的高速通讯看似正常，但偶尔会出现一些您无法捕捉到的位错误。眼图看起来很正常，就与您曾经看过的正常操作的系统所显现的眼图一样。那么究竟哪里不对劲？难道隐藏着抖动问题？

抖动量测的原理大体上可以分为两类，即SONET/SDH和非SONET/SDH理论。这二派理论的目标都在于找出发射信号上的抖动，以及确认接收器所能容忍的抖动程度。SONET/SDH抖动量测已经存在很长一段时间了，但它的执行成本较高，而且很难以系统性的方法建立信息与特定的装置特性间的关系。另一种理论主张量测抖动的随机和确定性成分，即所谓的无限和有限成分，这时必须使用一种实际的方法来检验这些成分。

眼图是显现抖动的一个好方法。某特定位究竟是1或0，通常是在眼图的中间部份决定的。如果我们站在中间，有时某个边缘会滑向我们这一边。如果愿意等待够长的时间（或抖动的情形够糟），我们将会看到一直滑动、超越眼图的中心（晚到边缘）、或者太早到达而出现在眼图的中心或前面（早到边缘）的边缘。这些情形都会造成不当的决定，进而导致错误。即使是设计精良的发射器，也会发生这种情况。我们只要确定它们不会经常发生就行了，至于可被接受的发生频率则取决于目标BER – 以真实的系统来说通常为1x10-12。

为了证实错误的发生频率不会过高，专为计算错误而设计的仪器是必然的选择 - BERT（误码率测试器）。BERT与接收器采用相同的决定方式 – 设定一个时间决定点，通常是在位周期的中点。它们会在该时间点，依据进入的位究竟比预设的电压临界值高或低来做决定。早到边缘或超过决定点所在位置的晚到边缘，将会被视同错误加以记录。追踪造成此种情形的位比例，即可能发现幅度大到足以在决定点位置引起错误的抖动。效率是BERT的一项重要优点 – 有别于取样不足的仪器，如示波器和时间间隔分析仪（TIA’s），BERT会取样每一个进入的位。然而我们的目的是要确认不太常发生的某件事情，100%的取样效率可能会使量测耗费很多的时间。举例来说，在一个1 Gb/s的系统中，以1x10-12的BER而言，平均每1000秒（~17分钟）才会出现一次错误，一般假设您必须量测10或100个错误之后，才有信心说您量测到了特定的错误效能。这时需要的是能够加快量测速度的方法。

图1：范例眼图的交叉点，显示多个位路径（DJ）和每个路径的模糊特性（RJ）。

回想眼图作为显现抖动的方法会很有帮助。我们从图1的眼图，可以观察到波形的一些特性。首先，我们似乎看到了多重路径 – 有些位的上升缘发生时间，与其它位的上升缘发生时间明显不同。这并非随机现象，而是一再发生的情形 – 码型中的一些序列是待测电路较容易处理的，至于其它较难处理的序列则会稍微失真。太早和太晚到达的位会转变成抖动，而且因为这个机制是完全可重复的，所以称之为确定性抖动（DJ）。另一个观察结果是，每个路径都具有模糊的特性 – 即使是某个特定的码型序列，其边缘到达时间也会有所差异。这与确定性抖动不同，因为它会发生在所有的位序列上，所以称为随机抖动（RJ）。随机过程通常会呈现一个规则的机率分布。最后一项观察结果是，最糟的抖动可能源自于“叠加”在最严重的系统机制（DJ）上的随机机制（RJ）的尾部。短测试码型如27-1（‘PRBS-7’，长度为127个位）会经常重复，所以码型中容易处理与难以处理的部份会常常出现。在任何量测中都很可能会出现极端的系统性机制，而随机机制则会呈现一个规则、可预测的分布。或许有一种方法可以利用这项信息来加快量测的速度。

BERT与接收器判定电路间的主要差异是，BERT决定点的时间和电压临界值可以轻易地加以改变。不将决定点设在眼图中心，我们开始往左右两个方向将它移到不同的时间（在眼图上的水平方向），看看会发生什么情况。在一个相当完美的眼图的中心，应该很少会出现错误。往左边移动，我们发现很长一段时间都没有变化 – 仍然没看到什么错误。在接近交叉点时，情况变得更有趣了。当我们进入最远的确定路径的外侧（随机）尾端时，错误开始多了起来。如果我们将它绘制成图，以位周期中的位置为x轴，以错误机率为y轴，则在此区域内撷取到的资料点应该会呈现一个规则的机率分布。我们可以采取曲线拟合的处理方法，并从眼图中快速测得的部份外推到10-12，这在以往是一件相当费时的工作，现在我们可以透过更具时间效率的方法，估计出在非常低的机率极端值下的抖动效能。我们也可以根据曲线的位置，算出它偏离理想的边缘到达时间的距离，进而推论抖动的确定性部份。结合以上两项快速获得的信息，我们得出在10-12下的总抖动为RJ与DJ部份的总和。

图2：依据大约10-7的BER执行量测所得到