Что отличает «хорошую» глазную диаграмму от «плохой»?

Я провожу некоторые проверки USB на работе, и осциллограф Agilent, с которым я работаю, возвращает хорошую сводку статистики прохождения / неудачи вместе с симпатичной диаграммой глаз. Поскольку прохождение / неудача указывается в области видимости, мне не нужно делать тонны анализа этих диаграмм.

За последние несколько дней я просмотрел довольно много из них, и мне стало любопытно: в целом, что отличает «хорошие» глазные диаграммы от «плохих»? Во многих тестах, которые я запускал, устройство не удавалось, но глазная диаграмма выглядела очень похоже на пройденную.

Я могу понять диаграмму, где есть очевидные пересечения глаз, но какие еще факторы учитываются при взгляде на эти диаграммы?

Глаз, который вы показываете, твердо относится к категории «хороших» глаз. Там нет ничего, что должно вызывать ошибку чаще, чем раз в 100 000 лет или около того.

Некоторые вещи, чтобы искать:

• Вы посылаете реальные данные при измерении глаз? Неактивный шаблон или подобное поведение может создать глаз, который выглядит намного чище, чем глаз с реальными данными.

• Существуют ли какие-либо внешние помехи, которые могут вызывать перемежающуюся деградацию глаз (в данном случае это не было зафиксировано)?

Для сравнения вот несколько «плохих» глаз, взятых из поиска картинок Google.

Это случай существенного случайного шума:

Нижний глаз здесь показывает сильное искажение рабочего цикла:

Этот глаз показывает существенную межсимвольную интерференцию (ISI). Этот глаз, вероятно, все еще достиг бы 10 ^-9 или более высокой частоты ошибок по битам (но тогда, похоже, он получился из безшумной симуляции):

$\sqrt{f}$

Красный глаз показывает эффект отражения в линии передачи:

Эти глаза демонстрируют сильные эффекты джиттера, возможно, вызванные схемой восстановления данных часов, которая работает за пределами своих возможностей: