「良い」アイダイアグラムと「悪い」アイダイアグラムの違いは何ですか？

私は職場でいくつかのUSB検証テストを実行していますが、作業しているAgilentオシロスコープは、かなりのアイダイアグラムとともに合格/不合格の統計の良い要約を返します。合格/不合格はスコープ内で示されるため、これらのダイアグラムで大量の分析を行う必要はありません。

私は過去数日間でこれらのかなりの数を見ました、そして、それは私に興味を起こさせました：一般に、「良い」アイ・ダイアグラムを「悪い」アイ・ダイアグラムから分けるものは何ですか？私が実行した多くのテストで、デバイスは失敗しましたが、アイダイアグラムは合格したものと非常に似ていました。

私は目を介して露骨な交差がある図を理解することができますが、これらの図を見るとき、他のどのような要因が考慮されますか？

表示する目は、「良い」目のカテゴリにしっかりと含まれています。100,000年ごとに1回以上エラーを引き起こすはずのあるものはありません。

探すべきこと：

• 目の測定中に実際のデータを送信していますか？アイドルパターンまたは同様の動作により、実際のデータの目よりもずっときれいに見える目が作成される可能性があります。

• 目の断続的な劣化を引き起こす可能性のある外部干渉はありますか（この場合は捕捉されませんでした）？

比較のために、Google画像検索から取得した「悪い」目をいくつか示します。

これは、実質的なランダムノイズの場合です。

下の目は強いデューティサイクルの歪みを示しています。

この目は、実質的なシンボル間干渉（ISI）を示しています。この目は、おそらくまだ10 ^-9以上のビット誤り率を達成します（しかし、ノイズのないシミュレーションから来ているように見えます）。

ここの右の目は、減衰の特性である形状を持つISIを示しています（これは通常、表皮効果の損失から生じます）。$\sqrt{f}$

赤目は、伝送ラインでの反射の影響を示しています。

これらの目は、クロックデータリカバリ回路がその機能を超えて動作することによって引き起こされる可能性のある、強いジッター効果を示しています。