蓝冠官网《Q374919》高速串行信道的时域模拟实际上是计算实验而不是数学评估。就像任何物理实验一样，它们也有可信限制，蓝冠官网 用户应该确定这些可信限制是什么。这篇文章演示了这些可信限制。

1.0评价与实验

我们习惯于认为来自计算机的结果是完全准确的，而且比我们需要的要精确得多。很多时候，这会导致一种错误的安全感，原因是以下三个可能的问题:

错误的计算:执行的计算一开始就不是正确的。例如，蓝冠注册施加的边界条件是不现实的(3D场求解者要注意)，或者选择的方程不适用于手头的问题。

数值上的不精确性:用于解决这些方程的算法并不完美(请参阅[1]来获得这个主题的最终实用处理)。

不完全覆盖:没有考虑到所有相关案例。

如果这些问题都没有发生，那么我们就可以把这个计算称为求值。否则，我们应该把计算看作是一个计算实验，蓝冠招商 具有与物理实验相同的不确定度。也就是说，计算实验可能有随机误差和系统误差的来源，并且有适用于结果的置信限。在做工程决策时，应该能够在结果周围画出误差条，并解释这些误差条。

本文将高速串行通道的时域模拟作为计算实验，并探讨了在这类实验中应用的置信限。对于本文所考虑的实验，最关键的问题是不完全覆盖。串行信道性能受到码间干扰的严重影响，如[2]所示，为了得到一致准确的结果，所有长度为64或64以上的消息都应该包含在实验中。可以这样说，时域模拟永远不会接近所需的超过1019位。

虽然本文显示的结果可能有一些直接的价值，但目标是演示一些技术，可以用来确定一般时域模拟的置信限度。

2.0实验方法

模拟的通道是在低损耗介质中传输超过1.5m PC板道的5 Gb/s数据。在发射端没有均衡，在接收端有线性均衡。

采用的实验方法是改变时域模拟中使用的数据模式以及时域模拟的长度。

为了保证数据模式的独立性，我们在同一个263-1线性反馈移位寄存器(LFSR)模式中从不同的起始位置提取数据模式。该模式的优点是它比实验中任何一个时域模拟都要长。如果一个数据模式在模拟过程中重复出现，那么数据模式将不再是独立的。

我们可以选择不同的LFSR模式，而不是为相同的LFSR模式选择不同的种子。如果不同的数据模式足够长，能够产生符号间干扰的代表性样本，那么这将是一个有效的选择。然而，交替的1/0模式或27-1 LFSR不能提供符号间干扰的足够样本。

这种方法被应用于三种不同长度的模拟:100万位、10万位和1亿位。这些结果可以用来估计通过运行更长时间的时域模拟，可信限度可以提高多少。

对同一通道也进行了统计分析。统计分析与时域模拟完全不同，因为它直接计算眼睛图的统计量，而不是从时域波形的样本中编译它们。这种计算的优点是它直接解释了符号间干扰的统计显著性样本，缺点是它只严格适用于线性时不变信道。由于本研究中使用的信道是真正的线性时不变的，所以这种统计分析可以认为是一种评估，而不是计算实验，其结果是时域模拟结果的平均值。对于本研究而言，统计分析的结果是“正确的”答案。