Cela s'explique en grande partie par l'intégration accrue de ces systèmes dans des SoC, FPGA ou ASIC relativement compacts. Ces processeurs d'application personnalisés et leurs fonctions sont au cœur de l'électronique moderne, des développements internes les plus simples aux applications IoT les plus récentes, en passant par l'électronique omniprésente que nous utilisons au quotidien.
De nombreux développeurs travaillant sur des systèmes embarqués sur mesure s'appuient sur leurs oscilloscopes pour déboguer et visualiser différents types de problèmes. Depuis plusieurs années, les oscilloscopes abordables permettent d'analyser les problèmes de synchronisation et de bruit de base, la qualité du signal et les problèmes de données. Grâce à ses nombreuses fonctionnalités, telles que l'utilisation des canaux numériques en MSO (analyse de signaux mixtes), le décodage série, la recherche et l'enregistrement de signaux, l'oscilloscope reste l'outil indispensable au dépannage de base dans tout environnement de travail d'un ingénieur. Cependant, face à certains défis, comme l'analyse de la gigue ou l'étude des distorsions du signal, les limites d'un oscilloscope conventionnel sont rapidement atteintes. Cela nécessite des fonctions d'analyse étendues, généralement hors de portée du budget d'un ingénieur moyen.

Les oscilloscopes haut de gamme offrent depuis longtemps des options pour des fonctions d'analyse et de mesure étendues, telles que l'analyse de gigue, essentielle compte tenu de la complexité du développement de systèmes modernes. La plateforme UltraVision II de Rigol combine plusieurs circuits intégrés spécifiques (ASIC) et des FPGA personnalisés au sein d'une plateforme de test hautement intégrée, fiable et abordable, basée sur un concept avancé d'analyse et de débogage. L'oscilloscope de la série MSO8000 (image d'en-tête) est l'outil de conception embarquée le plus complet de Rigol, capable de caractériser des signaux jusqu'à 2 GHz et d'analyser les problèmes complexes d'intégrité, de distorsion et de synchronisation des signaux.

En résumé, la série MSO8000 offre les capacités d'analyse les plus complètes, la plus grande capacité de mémoire et la fréquence d'échantillonnage la plus élevée de sa catégorie. Ses fonctionnalités sont conçues pour la conception embarquée et l'analyse de pannes, afin d'accélérer l'examen et le débogage des systèmes de test modernes. Les fonctions permettant d'effectuer rapidement et facilement des analyses de signaux complexes sont décrites en détail ci-dessous.

Caractérisation du comportement de la gigue :
La précision d’un cycle de signal est cruciale pour la transmission de données numériques, notamment à haut débit. Même les variations les plus infimes de la fréquence d’horloge influent sur les taux d’erreur et le débit de données. Or, ces erreurs temporelles ne peuvent être visualisées simplement avec un oscilloscope traditionnel, comme c’était le cas auparavant pour les communications série courantes.

La fonction d'analyse de gigue de la série MSO8000 apporte la solution. Grâce à ses fréquences d'échantillonnage élevées et à sa mémoire importante, l'oscilloscope compare les variations de synchronisation sur des milliers de transitions d'horloge. Ceci permet de visualiser les fluctuations de synchronisation inférieures à 100 picosecondes et de suivre ces variations sur de longues périodes.

L'un des éléments clés pour visualiser la gigue est l'erreur d'intervalle de temps (TIE). La TIE est définie comme la différence de temps entre le front d'horloge idéal et le front d'horloge mesuré. Deux méthodes de mesure permettent d'analyser les erreurs lors de la mesure de la TIE. L'une d'elles est le graphique de tendance de la TIE. Ce graphique illustre l'erreur cumulée des valeurs de TIE au fil du temps. Cette visualisation de tendance est un outil d'analyse précieux car elle met en évidence les causes périodiques des fluctuations. La figure 2 montre un signal d'horloge haute fréquence (canal 1, jaune) et la tendance de fluctuation de la TIE (violet).

L'unité de l'axe vertical représenté ici pour la tendance TIE est de 10 nanosecondes/DIV. Cette tendance indique que la gigue TIE présente un comportement périodique. Cela signifie qu'un signal ou un événement périodique affecte la fréquence d'horloge. La tendance TIE peut être mesurée avec plus de précision à l'aide du curseur (voir figure 3). Ce dernier permet de mesurer facilement la période du signal et de calculer la fréquence (1/DX). Des mesures directes peuvent également être effectuées sur la tendance TIE. La période de cette tendance est un indicateur important de l'origine des problèmes de gigue.

Outre l'évolution du TIE, il est également possible de calculer la distribution des valeurs de TIE. La forme et l'écart type de ces valeurs sont importants pour en déterminer la cause. La visualisation de l'histogramme du signal est appropriée à cet effet (voir figure 4).

Il est important de bien comprendre la nature des valeurs et des tendances du TIE, ainsi que la manière d'interpréter leur distribution. Comme décrit précédemment, le TIE est calculé comme la variation périodique cumulée du signal interférent. Autrement dit, la tendance du TIE s'apparente à l'intégrale du signal interférent. Par conséquent, une variation de période de type onde carrée peut être déduite de la tendance du TIE illustrée à la figure 4. Dans cet exemple, on observe que la période du signal d'horloge augmente linéairement (tendance croissante), puis diminue linéairement (tendance décroissante). Cette augmentation linéaire indique que la période du signal d'horloge est stable, mais supérieure à la période optimale attendue. Il en va de même pour la diminution linéaire : la période doit également présenter une valeur stable, inférieure à la période attendue. Ainsi, la période oscille entre deux valeurs stables, l'une supérieure et l'autre inférieure à la période attendue. La mesure de fréquence dans la tendance montre que la fluctuation est due à un signal carré de 10 kHz. L'histogramme montre que la fluctuation semble constante car la distribution TIE est répartie uniformément et symétriquement sur ces valeurs.

Pour le circuit mesuré, les sources de signaux proches ont été mesurées et le signal d'interférence de 10 kHz a été déterminé (voir figure 5, courbe bleue).

La gigue peut être causée par divers facteurs, notamment des problèmes avec les boucles à verrouillage de phase (PLL), des fluctuations de courant dans le circuit ou des émissions d'interférences. Les exemples suivants se concentreront sur l'utilisation des histogrammes pour mesurer la gigue, car ils illustrent les changements résultant de sa correction.
Étant donné que les ondes d'interférence sinusoïdales et triangulaires ont une intégrale sinusoïdale à l'origine de la gigue, il est insuffisant de tirer des conclusions sur la source d'interférence en se basant uniquement sur la tendance. L'histogramme et son écart type sont des outils complémentaires permettant d'identifier plus précisément le signal d'interférence. Par exemple, l'histogramme de la figure 6 montre une distribution bimodale des valeurs TIE avec une tendance sinusoïdale.

L'histogramme présente un écart type (valeur sigma) d'environ 3,2 nanosecondes. La valeur moyenne de cette tendance étant proche de zéro, l'écart type peut être approximé par la valeur RMS du signal (voir la mesure de la valeur RMS, en bas à gauche). La représentation graphique de l'histogramme permet de visualiser une éventuelle asymétrie, par exemple lorsque le signal dévie lentement puis se corrige rapidement.

La figure 7 illustre un exemple pertinent de distribution de fluctuations asymétriques qui conserve une allure quasi sinusoïdale dans la tendance des fluctuations du TIE. Cette distribution facilite l'identification du processus susceptible d'être à l'origine de la variabilité.

L'analyse de la gigue est importante car elle concerne l'intégrité des données et, en fin de compte, les erreurs qui consomment du temps système ou de la bande passante. Par conséquent, la simple analyse de la variation de synchronisation est insuffisante ; la manière dont les données sont présentées à l'utilisateur est tout aussi importante. L'oscilloscope MSO8000 propose plusieurs méthodes de récupération d'horloge pour mesurer la gigue. Un flux de données série peut utiliser une horloge explicite ou être traité selon une fréquence d'horloge définie. Alternativement, le flux de données peut également utiliser un circuit PLL pour déterminer la période.

Les mesures décrites ci-dessus ont été réalisées avec une horloge constante. En revanche, la figure 8 présente une mesure de gigue du même signal que celui de la figure 7, effectuée sur l'oscilloscope MSO8000 à l'aide d'une méthode de récupération PLL du premier ordre avec une bande passante de boucle de 200 kHz. Grâce à cette récupération d'horloge dynamique, le comportement de la gigue est nettement amélioré et les fluctuations bimodales de l'histogramme disparaissent.

Un zoom vertical sur la tendance permet désormais d'analyser plus finement les fluctuations de gigue (figure 9, 500 ps/DIV). La gigue périodique reste visible, mais elle a été considérablement réduite et n'aura probablement plus d'incidence sur les erreurs de bits potentielles.

Une fois toutes les occurrences de gigue analysées et éliminées, la tendance peut être affinée (en dessous de 500 ps/DIV) pour analyser le comportement du bruit (voir figure 10). L'oscilloscope MSO8000 permet également un affichage statistique direct des valeurs TIE sous forme de tableau, ainsi qu'une comparaison d'un cycle à l'autre (cycle à cycle) ou une comparaison de la largeur de l'impulsion positive/négative à la suivante (largeur +/- à largeur +/-). Une fois la gigue du système entièrement corrigée, les sources de bruit inférieures à 500 picosecondes par division peuvent être affichées, comme illustré sur la figure 10. L'oscilloscope MSO8000 permet également un affichage statistique direct des valeurs TIE sous forme de tableau, ainsi que des valeurs cycle à cycle et des valeurs calculées à partir des largeurs positive et négative.

Pris ensemble, ces nouveaux outils d'analyse de gigue permettent une visualisation et une analyse précises des problèmes de gigue dans les liaisons de communication série essentielles, ce qui dépasse largement les capacités d'un oscilloscope de milieu de gamme classique.

Diagramme de qualité du signal et diagramme de l'œil :
La gigue est l'une des caractéristiques qui contribuent à la qualité globale du signal. L'objectif de toute analyse de la qualité du signal est de réduire les erreurs de données lors de la communication entre l'émetteur et le récepteur. Ces erreurs sont souvent dues à des problèmes de synchronisation et de gigue. Cependant, des problèmes peuvent également survenir en raison d'une bande passante insuffisante, d'une connexion à la masse incorrecte, d'un bruit accru ou d'une adaptation d'impédance inadéquate, autant d'éléments qui affectent négativement l'interprétation des bits par le récepteur. La meilleure méthode pour visualiser la qualité globale du signal de données consiste à afficher le diagramme de l'œil, qui représente la forme du signal de données transmis. Traditionnellement, ces méthodes de mesure sont utilisées sur des oscilloscopes haute puissance et coûteux. L'affichage en temps réel du diagramme de l'œil est un excellent moyen de valider et de déboguer les liaisons de données série, où le débit et un faible taux d'erreur binaire sont essentiels aux performances du système.

Le diagramme de l'œil analyse les lignes de données superposées et alignées du signal et synchronise ces séquences binaires avec l'horloge restaurée. Les options de récupération d'horloge déjà décrites, sélectionnables pour la mesure de la gigue, peuvent également être utilisées pour l'analyse du diagramme de l'œil. Ce dernier est créé par superposition de chaque séquence binaire. Un diagramme de densité est ensuite généré à partir de milliers de séquences binaires. On obtient ainsi un motif, visible sur la figure 11. Ce motif est appelé diagramme de l'œil car sa forme centrale ressemble à un œil ouvert qui se ferme à un point de chaque côté. L'objectif est d'obtenir un œil ouvert afin d'interpréter correctement les états binaires (0 ou 1) au centre de l'œil.

Cette méthode d'analyse avancée permet de vérifier les câbles et les connecteurs. De plus, l'impact sur la qualité du signal lors de la conception peut être identifié grâce à la détection d'effets indésirables tels que la diaphonie ou d'autres émissions.

Par exemple, le diagramme de l'œil de la figure 11 révèle certains problèmes potentiels. En fonction du seuil défini sur le MSO8000, l'instrument calcule la largeur et la hauteur de l'œil. Les bords de l'œil étant peu marqués, on constate que ce signal présente une bande passante limitée, ce qui peut s'avérer problématique. La qualité peut être évaluée analytiquement en vérifiant que le niveau et la largeur de l'œil, ainsi que le temps de montée du signal, sont égaux ou inférieurs aux valeurs indiquées dans la fiche technique. Des incertitudes de fréquence liées à l'horloge de récupération apparaissent également lors de cette mesure. Ceci se manifeste par le fait que la courbe de l'histogramme ne présente pas une distribution gaussienne, contrairement à ce qui serait attendu pour un signal de bonne qualité. De plus, l'œil présente un comportement bruité : son amplitude fluctue pendant la transmission et il se referme verticalement.

Une fois que le problème à l’origine de la fluctuation de fréquence a été identifié et que l’interférence a été éliminée, l’œil s’ouvrira à nouveau (voir figure 12).

L'histogramme montre désormais que la fluctuation de fréquence résiduelle est au moins symétrique. Cette amélioration est également perceptible sur un champ de vision plus large. Une fois la source de bruit proche identifiée et éliminée, la hauteur et la largeur des yeux s'améliorent (voir figure 13) et le signal devient plus précis.

Cette mesure met encore plus en évidence le problème de bande passante du signal, la pente du bord étant mieux analysée grâce à des lignes de regard plus étroites. On observe également des variations d'amplitude lors de la transmission des données, ce qui contribue à un léger rétrécissement de la ligne de regard.
Enfin, la figure 14 montre une bande passante améliorée après le remplacement du circuit émetteur par une version optimisée. L'histogramme indique la disparition de certaines valeurs aberrantes dans les fluctuations du signal. Cette amélioration est clairement visible par la pente réduite et l'ouverture complète de la ligne de regard verticale.

Résumé :
L’analyse des défauts des signaux de données numériques dans les systèmes embarqués est essentielle en électronique moderne. Les oscilloscopes numériques modernes et performants étendent les capacités d’analyse mises à la disposition des ingénieurs pour leurs besoins quotidiens. La technologie UltraVision-II de Rigol et les oscilloscopes de la série MSO8000 complètent ces outils grâce à l’analyse de la gigue et du diagramme de l’œil. Cette analyse complète de la qualité du signal est proposée à un prix attractif et se distingue par sa simplicité d’utilisation. L’analyse de la gigue et du diagramme de l’œil sur le MSO8000 simplifie considérablement la visualisation et l’analyse de la qualité globale du signal dans les liaisons de données série, ainsi que le dépannage des problèmes liés à l’horloge, au bruit et à la bande passante. Grâce à ses nouvelles fonctions d’analyse, sa mémoire de 500 Mpts et sa fréquence d’échantillonnage élevée (10 GS/s), basées sur la plateforme UltraVision II, la série MSO8000 de Rigol offre une solution complète pour les développements actuels dans ce domaine.

Auteur : Auteur : Boris Adlung, RIGOL Technologies, Gilching