Me gustaría modelar una señal de reloj con un parámetro de deriva en mi simulación digital.
La implementación actual maneja:
Propiedades no implementadas:
Para circuitos de cruce de dominio de reloj, me gustaría implementar un reloj primario (estable) y secundario (a la deriva). Sé que mi modelo digital no puede manejar los problemas de metaestabilidad, ese no es mi objetivo en absoluto, pero pude detectar errores de apretón de manos.
*La deriva del reloj no es fluctuación . Los relojes que funcionan a la misma velocidad pueden variar en rangos inferiores al porcentaje, por lo que un circuito funciona un poco más rápido.*
La mayoría de los documentos solo tienen clasificaciones para la fluctuación de fase, por otro lado, los transceptores, como en los FPGA, tienen unidades de compensación de fase que realizan la corrección de fase automáticamente. No puedo encontrar un valor máximo para ellos...
Entonces mis preguntas son: - ¿Es un valor absoluto o relativo? - Si es relativo, ¿relativo a qué: un ciclo, 1 segundo,...?
Si alguien tiene alguna sugerencia sobre cómo modelar el jitter, también será bienvenida :).
La forma de medir la deriva depende de los efectos que esté modelando.
Los osciladores de cristal tienden a especificar una desviación fraccionaria de la frecuencia, generalmente en "ppm" o partes por millón. A menudo especifican (o dan valores típicos para) la deriva debida a la temperatura y al envejecimiento. Por ejemplo, una deriva de 25 ppm por año significa que después de un año la frecuencia puede estar entre 0,999975 y 1,000025 de lo que era inicialmente.
Los sistemas de comunicaciones a menudo especifican el desfase del reloj en términos de intervalos unitarios (UI). Wander mide la deriva del reloj en intervalos mucho más grandes que el intervalo de baudios. Por ejemplo, el reloj se desvía después de varios milisegundos o más, para un sistema de 1 Gb/s. Un desvío de una interfaz de usuario significa que la fase del reloj se ha desplazado en un intervalo de baudios completo. El valor especificado puede ser el rms de una variación estadística o puede ser un límite máximo.
tom carpintero
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