眼图综述报告
-----------李洋
目录
1. 眼图的形成 (2)
1.1 传统的眼图生成方法 (2)
1.2 实时眼图生成方法 (3)
1.3 两种方法比较 (4)
2. 眼图的结构与参数介绍 (4)
2.1 眼图的结构图 (4)
2.2 眼图的主要参数 (5)
2.2.1 消光比 (5)
2.2.2 交叉点 (5)
2.2.3 Q因子 (6)
2.2.4 信号的上升时间、下降时间 (6)
2.2.5 峰—峰值抖动和均方根值抖动 (6)
2.2.6 信噪比 (6)
3. 眼图与系统性能的关系 (7)
4. 眼图与BER的关系 (7)
4. 如何获得张开的眼图 (8)
5. 阻抗匹配的相关知识 (9)
5.1 串联终端匹配 (9)
5.2 并联终端匹配 (10)
6. 眼图常见问题分析 (10)
7. 总结 (17)
1.眼图的形成
眼图是一系列数字信号在示波器上累积而显示的图形，其形状类似于眼睛，故叫眼图。
在用余辉示波器观察传输的数据信号时，使用被测系统的定时信号，通过示波器外触发或外同步对示波器的扫描进行控制，由于扫描周期此时恰为被测信号周期的整数倍，因此在示波器荧光屏上观察到的就是一个由多个随机符号波形共同形成的稳定图形。这种图形看起来象眼睛，称为数字信号的眼图。
示波器测量的一般信号是一些位或某一段时间的波形，更多的反映的是细节信息。而眼图则反映的是链路上传输的所有数字信号的整体特性。如下图：
1.1 传统的眼图生成方法
采样示波器的CLK通常可能是用户提供的时钟,恢复时钟,或者与数据信号本身同步的码同步信号.
图：采样示波器眼图形成原理
1.2 实时眼图生成方法
实时示波器通过一次触发完成所有数据的采样,不需附加的同步信号和触发信号.通常通过软件PLL方法恢复时钟。
图：实时示波器眼图形成原理
另一种示意图:
图：实时示波器眼图形成原理
1.3 两种方法比较
1.传统的方法比实时眼图生产方法测量的速度要慢100至1000倍。
2.传统的眼图生成方法测量精度没有实时眼图生成方法高。
3.传统的方法会引入触发电路噪声，时钟恢复电路噪声。
4.传统的方法眼图的分析功能有限。
2. 眼图的结构与参数介绍
2.1 眼图的结构图
图：眼图的结构框架
注：二进制信号传输时的眼图只有一只“眼睛”，当传输三元码时，会显示两只“眼睛”。如下图所示：
图: 二元码数据信号眼图 图: 三眼码数据信号眼图
2.2 眼图的主要参数
眼图主要的参数有如下：消光比；交叉点；Q 因子；信号的上升时间、下降时间；峰—峰值抖动；均方根值抖动；信噪比等。
2.2.1 消光比
消光比定义为眼图中“1”电平比“ 0 ”电平的值。根据不同的速率、不同的传输距离、不同的激光器类型，消光比要求不一样。一般的对于FP/DFB 直调激光器要求消光比不小于8.2dB 。EML 电吸收激光器消光比不小于10dB 。ITU-T 中对于消光比没有规定一个最大值，但是这并不意味着消光比可以无限大，消光比太高了，将导致激光器的啁啾系数太大，导致通道代价超标，不利于长距离传输。
一般建议实际消光比与最低要求消光比大0.5~1.5dB 。这不是一个绝对的数值，之所以给出这么一个数值是害怕消光比太高了，传输以后信号劣化太厉害，导致误码产生或通道代价超标。
2.2.2 交叉点
交叉点就是两只眼睛交叉的地方，它的比例反映了信号的占空比大小。由于传输过程中，光信号的脉冲宽度将会展宽，导致接收侧的交叉点相对于发送侧上
Time A m p l i t u d e Eye Diagram
Time A m p l i t u d e Eye Diagram
移。为了有利于长距离传输，保证接收侧的交叉点比例在大约50%左右，使得接收侧的灵敏度最佳，我们一般建议在发送侧把交叉点的位置稍微下移一些，一般发送侧交叉点比例建议控制在40%~45%。
2.2.3 Q因子
Q因子可以通过示波器测得，它综合反映出眼图的质量问题。Q因子越高越好，表明眼图的质量越好。Q因子一般受噪声、光功率、电信号是否从始端到终端阻抗匹配（有关阻抗匹配，后文会详细说明）等因素影响。一般来说，眼图中“1”电平的这条线越细、越平滑，Q 因子越高。在不加光衰减的情况下，发送侧光眼图的Q因子不应该小于12 ，越高越好。接收测的Q因子不应该小于6 ，越高越好。
2.2.4 信号的上升时间、下降时间
信号的上升时间、下降时间反映了信号的上升、下降的快慢，一般指整个信号幅度的20%~80%的变化的时间。一般要求其上升、下降时间不能大于信号的周期的40%。如9.95G信号要求其上升、下降时间不大于40ps。
2.2.5 峰—峰值抖动和均方根值抖动
峰—峰值抖动和均方根值抖动，可以定性反映信号的抖动大小，做为比较参考，这两个测量值是越小越好。定量地测量输出抖动还是要专门的测试抖动的仪表，如Agilint 的37718、ACTERNA 的ANT20-SE 在测量抖动的时候仪表一般需要预热30分钟以上，才能保证测量值相对准确。
2.2.6 信噪比
信噪比同样可以定性反映信号的质量好坏，做为一个比较参考。这个测量值是越大越好，一般在发送侧的测量值都大于30dB。定量地测量需要使用光谱分析仪。
3.眼图与系统性能的关系
经过研究和实验可以从眼图中得出整体系统的性能情况，这里我们结合眼图框架给出下面的结论。
图：眼图的结构图
1.最佳抽样时刻应是“眼睛”张开最大的时刻；
2.眼图斜边的斜率决定了系统对抽样定时误差的灵敏程度；斜率越大，对定时误差越灵敏；
3.眼图的阴影区的垂直高度表示信号的畸变范围；
4.眼图中央的横轴位置对应于判决门限电平；
5.过零点失真为压在横轴上的阴影长度，有些接收机的定时标准是由经过判决门限点的平均位置决定的，所以过零点失真越大，对定时标准的提取越不利。
6.抽样时刻上、下两阴影区的间隔距离之半为噪声容限，噪声瞬时值超过它就可能发生错误判决。
4.眼图与BER的关系
经过研究分析，可以得出眼图与误码率关系如下图所示：
利用眼图分析抖动得到浴盆曲线(Bath Tub),从而进行误码率的估算，结果如下图所示：
图：眼图的浴盆曲线与误码率分析图
4.如何获得张开的眼图
1)PCB走线长度
短走线并非始终能够满足，但是短走线意味低损耗。
2)走线宽度
宽走线可以降低趋肤效应。
3)减小板材的介电常数
即降低介电损耗(Dielectric Loss)，但将增加成本。
4)信号预加重和均衡处理
通过对跳变位预加重(Pre-Emphasis)处理补偿线路上因信号跳变产生的针对高频分量的损耗。
5)其它接收端均衡处理等。
5.阻抗匹配的相关知识
阻抗匹配是负载阻抗与电源内阻抗或与传输线波阻抗之间的特定配合关系。阻抗匹配是指在能量传输时，要求负载阻抗要和传输线的特征阻抗相等，此时的传输不会产生反射，这表明所有能量都被负载吸收了。反之则在传输中有能量损失。在高速PCB设计中，阻抗的匹配与否关系到信号的质量优劣。
常见阻抗匹配的方式有两种
5.1串联终端匹配
在信号源端阻抗低于传输线特征阻抗的条件下，在信号的源端和传输线之间串接一个电阻R，使源端的输出阻抗与传输线的特征阻抗相匹配，抑制从负载端反射回来的信号发生再次反射。
串联匹配是最常用的终端匹配方法。它的优点是功耗小，不会给驱动器带来额外的直流负载，也不会在信号和地之间引入额外的阻抗，而且只需要一个电阻元件。
匹配电阻选择原则：匹配电阻值与驱动器的输出阻抗之和等于传输线的
特征阻抗。常见的CMOS和TTL驱动器，其输出阻抗会随信号的电平大小
变化而变化。因此，对TTL或CMOS电路来说，不可能有十分正确的匹配
电阻，只能折中考虑。链状拓扑结构的信号网路不适合使用串联终端匹配，
所有的负载必须接到传输线的末端。
常见应用：一般的CMOS、TTL电路的阻抗匹配。USB信号也采样这种方法做阻抗匹配。
5.2 并联终端匹配
在信号源端阻抗很小的情况下，通过增加并联电阻使负载端输入阻抗与传输线的特征阻抗相匹配，达到消除负载端反射的目的。实现形式分为单电阻和双电阻两种形式。
匹配电阻选择原则：在芯片的输入阻抗很高的情况下，对单电阻形式来说，负载端的并联电阻值必须与传输线的特征阻抗相近或相等；对双电阻形式来说，每个并联电阻值为传输线特征阻抗的两倍。
并联终端匹配优点是简单易行，显而易见的缺点是会带来直流功耗：单电阻方式的直流功耗与信号的占空比紧密相关；双电阻方式则无论信号是高电平还是低电平都有直流功耗，但电流比单电阻方式少一半。
常见应用：以高速信号应用较多。
6.眼图常见问题分析
接下来我们来看一些典型的较好的眼图和一些有问题的眼图，并分析这些眼图的问题在哪里。
以下是一个较好的622M的光眼图，我们可以看出比较对称，眼线很细，消光比适中，Q因子很高，达到了24.
以下为不加STM-4滤波器的622的眼图，可以看出眼图的眼线较细，特别是上升、下降沿，“1”电平有点波动，这是因为不加低通滤波器以后，信号的高频
谐波没有被滤掉，各谐波分量叠加起来成为有波纹的方波。我们看到即使“1”电平不平坦，其Q因子仍然达到21.7。
以下为一个较好的2.5G的，眼图比较对称，眼线比较细，“0”、“1”电平都比较平滑，消光比适中，Q因子较高。
以下为较好的10G眼图，眼图对称，眼图比较细，特别是“0”、“1”电平；上升、下降沿稍粗一点，可见信号的抖动较大；消光比适中，Q因子较高。交叉点稍微高，实际调试中，可以将交叉点调低一点点。
总的来说，速率越高，眼图质量将越差。这主要由两个方面引起：第一是抖动，速率越高，抖动越难控制；第二是噪声，由于测试过程一般都要加相应的低通滤波器，10G信号的低通滤波器的带宽大约为8GHz，622M信号的低通滤波器的带宽大约为500MHz，从500MHz~8GHz这个频率范围的噪声，被622M信号的滤波器滤掉了，却没有被10G信号的滤波器滤掉，所以从眼图看了，10G信号的噪声更大一下。
有问题的眼图分析
以下为一个有问题的622M眼图，这个眼图问题比较多，我们来一一分析：首先，眼图有非常明显的两个上升、下降沿（俗称双眼皮）；“0”电平“1”电平不平坦，信号有过冲，下冲；消光比偏低只有4.1dB ；产生这些现象的原因怀疑是信号的阻抗不匹配，导致信号的过冲、下冲和多径。这个眼图还说明了另一个问题，眼图要能够套住模板只是眼图的最基本的要求，而不是唯一的要求。我们看一下，这个眼图的边的离模板还是有一定的余量的。
我们再来看看以下622M眼图，其问题在于噪声非常大，估计是信号的滤波没有处理好。
以下为2.5G眼图，总的质量还不错，存在的问题是眼图有点歪，不对称，这个跟激光器的调制特性有一定的关系。
以下2.5G眼图，存在的问题是抖动较大，注意与上一个眼图比较，其上升、下降沿都较粗，特别注意比较其峰峰值抖动、均方根抖动、下图都比上图的大。
以下2.5G的眼图就比较糟糕，眼图扭来扭去的，上升、下降都很缓，信号质量不好，Q因子只有6.4。消光比也很低，只有6.6dB。其原因可能是驱动器、激光器本身问题、或者阻抗非常不匹配。
以下一个为2.5G眼图，可以明显看出眼图的上升沿有振铃，可能两个原因引起的：第一是信号线上面阻抗不匹配；第二是直调激光器的张驰振荡引起的振铃。
以下为10G眼图，眼图存在两个问题，第一消光比太低，只有10dB。眼图“1”电平很粗、不平坦。可能的原因是：信号不匹配引起的。
以下10G眼图没有其测量数据，但是从眼图的上升、下降沿比较粗可以看出来，其信号的抖动比较大。
以下为10G眼图，这个眼图的问题是噪声比较大，这从哪里看出来呢？请注意，眼图的上升、下降、“1”电平都比较粗，整个眼图散点比较多，很不干净。
以上三个眼图我们分析了导致眼图不好的三种情况：阻抗不匹配、抖动、噪声。这三种情况如何从眼图看出来呢？
如果眼图的“1”电平线比较粗、不平坦（上面），那么就是阻抗不匹配引起的。解决问题要从保证从始端到终端阻抗匹配。如果眼图的上升、下降沿比较粗（中间），那么就是抖动引起的，解决问题要从减小信号抖动，如：提高输入时钟质量，合理设计锁相环，特别是低通滤波器部分着手。如果眼图的都比较粗（全部），那么就是噪声引起的，一般来说是电源噪声、地回路不通畅或者信号周围有大的干扰源引起的，解决问题也是要从这几方面着手。
对于眼图，不能以一把尺子来衡量，速率越高，眼图质量越难保证；目标传输距离越远，要求的眼图质量也好；同时有数据、时钟输入的光模块比只有数据输入的光模块的眼图质量会更好一些，特别在抖动方面；
7.总结
本次研究眼图，仅仅是定位在综述报告水平，只是较初级的理解，对于眼图的深入原理和应用还需要进一步的研究和实验。
眼图常用知识介绍 关于眼图及其测量大家已经做了较多的讨论传输指标测试大全其侧重于眼图的定义和测量光眼图分析张轩/22336著 以及色散对长距离传输后的眼图的影响 如下降时间消光比信噪比以及如何从各个方面来衡量一个眼图的优劣 现在我们公司常用的测量眼图的仪器为CSA8000 1眼图与常用指标介绍 下图为一个10G光信号的眼图右边一栏为这个光信号的一些测量值ExdB交叉点比例QF平均光 功率Rise下降时间峰值抖动 RMSJ 消光比定义为眼图中电平比电平的值传输距离又不同的要求Ｇ．９５７的建议 衡量器件是否符合要求除了满足建议要求之外 一般的对于FP/DFB直调激光器要求ＥＭＬ电吸收激光器消光比不小于10dBμ?ê??a2￠2?òa??×???1a±è
可以无限大将导致激光器的啁啾系数太大不利于长距传 输与速率的最低要求消光比大0.5~1.5dB???ùò???3??a?′ò???êy?μê?o|????1a±èì???á? μ????ó??2úéú?òí¨μà′ú??3?±ê??óD2úéú?ó??2￠?òí¨μà′ú???ú×???±êòa?ó?à′ó???éò? óéóú′?ê?1y3ì?Dμ????óê?2àμ???2?μ??à??óú·￠?í2àé?ò?±￡?¤?óê?2àμ???2?μ?±èày?ú′ó??50ê1μ??óê?2àμ?áé???è×???ò?°?·￠?í2à??2?μ?±èày?¨òé?????ú4045 Q因子综合反映眼图的质量问题表明眼图的质量越好 光功率一般来说1???????ú2??ó1a?￥??μ??é????越高越好越高越好 如果需要准确地测量光功率 信号的上升时间下降的快慢 的变化的时间下降时间不能大于信号的周期的40如9.95G信号要求其上升 峰可以定性反映信号的抖动大小这两个测量值是越小越好如Agilint 的37718 在测量抖动的时候才能保证测量值相对准确 做为一个比较参考一般在发送侧的测量值都大于30dB
信号完整性分析基础系列之一 ——关于眼图测量（上） 汪进进美国力科公司深圳代表处 内容提要：本文将从作者习惯的无厘头漫话风格起篇，从四个方面介绍了眼图测量的相关知识：一、串行数据的背景知识; 二、眼图的基本概念; 三、眼图测量方法; 四、力科示波器在眼图测量方面的特点和优势。全分为上、下两篇。上篇包括一、二部分。下篇包括三、四部分。 您知道吗？眼图的历史可以追溯到大约47年前。在力科于2002年发明基 于连续比特位的方法来测量眼图之前，1962年-2002的40年间，眼图的测量是基 于采样示波器的传统方法。 您相信吗？在长期的培训和技术支持工作中，我们发现很少有工程师能完整地准确地理解眼图的测量原理。很多工程师们往往满足于各种标准权威机构提供的测量向导，Step by Step，满足于用“万能”的Sigtest软件测量出来的眼图给出的Pass or Fail结论。这种对于Sigtest的迷恋甚至使有些工程师忘记了眼图是 可以作为一项重要的调试工具的。 在我2004年来力科面试前，我也从来没有听说过眼图。那天面试时，老板反复强调力科在眼图测量方面的优势，但我不知所云。之后我Google“眼图”， 看到网络上有限的几篇文章，但仍不知所云。刚刚我再次Google“眼图”，仍然 没有找到哪怕一篇文章讲透了眼图测量。 网络上搜到的关于眼图的文字，出现频率最多的如下，表达得似乎非常地专业，但却在拒绝我们的阅读兴趣。 “在实际数字互连系统中，完全消除码间串扰是十分困难的，而码间串扰 对误码率的影响目前尚无法找到数学上便于处理的统计规律，还不能进行准确计算。为了衡量基带传输系统的性能优劣，在实验室中，通常用示波器观察接收信号波形的方法来分析码间串扰和噪声对系统性能的影响，这就是眼图分析法。 如果将输入波形输入示波器的Y轴，并且当示波器的水平扫描周期和码元 定时同步时，适当调整相位，使波形的中心对准取样时刻，在示波器上显示的图形很象人的眼睛，因此被称为眼图（Eye Map）。 二进制信号传输时的眼图只有一只“眼睛”，当传输三元码时，会显示两 只“眼睛”。眼图是由各段码元波形叠加而成的，眼图中央的垂直线表示最佳抽样时刻，位于两峰值中间的水平线是判决门限电平。 在无码间串扰和噪声的理想情况下，波形无失真，每个码元将重叠在一起，最终在示波器上看到的是迹线又细又清晰的“眼睛”，“眼”开启得最大。当有码
机械制图基本知识 一.零件图的作用与内容 1.零件图的作用 任何机械都是由许多零件组成的，制造机器就必须先制造零件。零件图就是制造和检验零件的依据，它依据零件在机器中的位置和作用，对零件在外形、结构、尺寸、材料和技术要去等方面都提出了一定的要求。 2.零件图的内容 一张完整的零件图应该包括以下内容，如图1所示 图1 INT7 2”的零件图 （1）标题栏 位于图中的右下角，标题栏一般填写零件名称、 标题栏 技术要求
材料、数量、图样的比例，代号和图样的责任人签名和单位名称等。标题栏的方向与看图的方向应一致。 （2）一组图形用以表达零件的结构形状，可以采用视图、剖视、剖面、规定画法和简化画法等表达方法表达。 （3）必要的尺寸反映零件各部分结构的大小和相互位置关系，满足零件制造和检验的要求。 （4）技术要求给出零件的表面粗糙度、尺寸公差、形状和位置公差以及材料的热处理和表面处理等要求。 二、视图 基本视图:物体向６个基本投影面(物体在立方体的中心，投影到前后左右上下6个方向)投影所得的视图，他们是他们是:
前视图（主视图）、左视图、右视图、顶视图、底视图及后视 图。 三、全剖半剖 为了辅助了解物体内部结构及相关参数，有时候需要对物体进行剖切所得的视图分为全剖视图和半剖视图。 全剖视图：用剖切面完全的剖开物体所得到的剖视图称为全剖试图
半剖视图：当物体具有对称平面时，向垂直于对称平面的投影面上投影所得的图形，可以对中心线为界，一半画成剖视图，另一半画成视图，称为半剖视图。 四、尺寸及其标注
1、尺寸的定义：以特定单位表示线性尺寸值的数值 2、尺寸的分类： 1）基本尺寸通过它应用上、下偏差可计算出极限尺寸的尺寸。 2）实际尺寸通过测量获得的尺寸。 3）极限尺寸一个尺寸允许的两个极端，其中最大的一个称为最大极限尺寸；较小的一个称为最小极限尺寸。 4）尺寸偏差最大极限尺寸减其基本尺寸的所得的代数差称为上偏差；最小极限尺寸减其基本尺寸所得代数差称为下偏差。上下偏差统称为极限偏差，偏差可正可负。 5）尺寸公差简称公差最大极限尺寸减去最小极限尺寸之差，它是允许尺寸的变动量。尺寸公差永为正值 ；其中Φ20为基本尺寸，0.81为公差。0.5为上偏差，-0.31例如：Φ200.5 -0.31 为下偏差。20.5和19.69分别为最大最小极限尺寸。 6）零线 在极限与配合图中，表示基本尺寸的一条直线，以其为基准确定偏差和公差。 7)标准公差 极限与配合制中，所规定的任一公差。国家标准中规定，对于一定的基本尺寸，其标准公差共有20个公差等级。 公差分为CT 、IT、JT 3个系列标准。CT系列为铸造公差标准，IT是ISO 国际尺寸公差，JT为中国机械部尺寸公差
领域应用 | 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用 | 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱 1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论
随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。
眼图——概念与测量（摘记） 中文名称： 眼图 英文名称： eyediagram;eye pattern 定义： 示波器屏幕上所显示的数字通信符号,由许多波形部分重叠形成，其形状类似“眼”的图形。“眼”大表示系统传输特性好；“眼”小表示系统中存在符号间干扰。 一．概述 “在实际数字互连系统中，完全消除码间串扰是十分困难的，而码间串扰对误码率的影响目前尚无法找到数学上便于处理的统计规律，还不能进行准确计算。为了衡量基带传输系统的性能优劣，在实验室中，通常用示波器观察接收信号波形的方法来分析码间串扰和噪声对系统性能的影响，这就是眼图分析法。 在无码间串扰和噪声的理想情况下，波形无失真，每个码元将重叠在一起，最终在示波器上看到的是迹线又细又清晰的“眼睛”，“眼”开启得最大。当有码间串扰时，波形失真，码元不完全重合，眼图的迹线就会不清晰，引起“眼”部分闭合。若再加上噪声的影响，则使眼图的线条变得模糊，“眼”开启得小了，因此，“眼”张开的大小表示了失真的程度，反映了码间串扰的强弱。由此可知，眼图能直观地表明码间串扰和噪声的影响，可评价一个基带传输系统性能的优劣。另外也可以用此图形对接收滤波器的特性加以调整，以减小码间串扰和改善系统的传输性能。通常眼图可以用下图所示的图形来描述，由此图可以看出： （1）眼图张开的宽度决定了接收波形可以不受串扰影响而抽样再生的时间间隔。显然，最佳抽样时刻应选在眼睛张开最大的时刻。 （2）眼图斜边的斜率，表示系统对定时抖动（或误差）的灵敏度，斜率越大，系统对定时抖动越敏感。
（3）眼图左（右）角阴影部分的水平宽度表示信号零点的变化范围，称为零点失真量，在许多接收设备中，定时信息是由信号零点位置来提取的，对于这种设备零点失真量很重要。 (4）在抽样时刻，阴影区的垂直宽度表示最大信号失真量。 （5）在抽样时刻上、下两阴影区间隔的一半是最小噪声容限，噪声瞬时值超过它就有可能发生错误判决。 （6）横轴对应判决门限电平。” 二、眼图的一些基本概念 —“什么是眼图？” “眼图就是象眼睛一样形状的图形。 图五眼图定义” 眼图是用余辉方式累积叠加显示采集到的串行信号的比特位的结果，叠加后的图形形状看起来和眼睛很像，故名眼图。眼图上通常显示的是1.25UI的时间窗口。眼睛的形状各种各样，眼图的形状也各种各样。通过眼图的形状特点可以快速地判断信号的质量。 图六的眼图有“双眼皮”，可判断出信号可能有串扰或预（去）加重。 图六“双眼皮”眼图 图七的眼图“眼睛里布满血丝”，这表明信号质量太差，可能是测试方法有错误，也可能是PCB布线有明显错误。
领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一
项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。
2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以 对知识图谱给一个这样的定义： 知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的 知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点 （Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边
实验名称数字解调与眼图 学院信息科学与工程学院专业班级 姓名 学号
数字解调与眼图 一、实验目的 1. 掌握2DPSK相干解调原理。 2. 掌握2FSK过零检测解调原理。 二、实验内容 1. 用示波器观察2DPSK相干解调器各点波形。 2. 用示波器观察2FSK过零检测解调器各点波形。 3．用示波器观察眼图。 三、基本原理 可用相干解调或差分相干解调法（相位比较法）解调2DPSK信号。在相位比较法中，要求载波频率为码速率的整数倍，当此关系不能满足时只能用相干解调法。本实验系统中，2DPSK载波频率等码速率的13倍，两种解调方法都可用。实际工程中相干解调法用得最多。2FSK信号的解调方法有：包络括检波法、相干解调法、鉴频法、过零检测法等。 图4-1 数字解调方框图 （a）2DPSK相干解调（b）2FSK过零检测解调 本实验采用相干解调法解调2DPSK信号、采用过零检测法解调2FSK信号。2DPSK模块内部使用+5V、+12V和-12V电压，2FSK模块内部仅使用+5V电压。图4-1为两个解调器的原理方框图，其电原理图如图4-2所示（见附录）。
2DPSK解调模块上有以下测试点及输入输出点： ? MU 相乘器输出信号测试点 ? LPF 低通、运放输出信号测试点 ? Vc 比较器比较电压测试点 ? CM 比较器输出信号的输出点/测试点 ? BK 解调输出相对码测试点 ? AK-OUT 解调输出绝对码的输出点/测试点（3个） ? BS-IN 位同步信号输入点 2FSK解调模块上有以下测试点及输入输出点： ? FD 2FSK过零检测输出信号测试点 ? LPF 低通滤波器输出点/测试点 ? CM 整形输出输出点/测试点 ? BS-IN 位同步信号输入点 ? AK-OUT 解调输出信号的输出点/测试点（3个） 2DPSK解调器方框图中各单元与电路板上元器件的对应关系如下： ?相乘器U29：模拟乘法器MC1496 ?低通滤波器R31；C2 ?运放U30：运算放大器UA741 ?比较器U31：比较器LM710 ?抽样器U32:A：双D触发器7474 ?码反变换器U32:B：双D触发器7474；U33:A：异或门7486 2FSK解调器方框图中各单元与电路板上元器件对应关系如下： ?整形1 U34:A：反相器74HC04 ?单稳1、单稳2 U35：单稳态触发器74123 ?相加器U36：或门7432 ?低通滤波器U37：运算放大器LM318；若干电阻、电容 ?整形2 U34:B：反相器74HC04 ?抽样器U38:A：双D触发器7474 在实际应用的通信系统中，解调器的输入端都有一个带通滤波器用来滤除带外的信道白噪声并确保系统的频率特性符合无码间串扰条件。本实验系统中为简化实验设备，发端即数字调制的输出端没有带通滤波器、信道是理想的，故解调器输入端就没加带通滤波器。 下面对2DPSK相干解调电路中的一些具体问题加以说明。 ? MU的波形接近图4-3所示的理论波形，略有区别。 ?信源是周期为24bit的周期信号，当24bit的相对码BK中“1”码和“0”码个数不相等时，相乘器U29的输出信号MU及低通滤波器输出信号LPF是正负不对称的信号。在实际的2DPSK通信系统中，抽样判决器输入信号是一个均值为0且正负对称的信号，因此最佳判决电平为0。本实验系统中，Vc决定判决电平。当Vc=0而相对码BK中“1”码和“0”码个数差别太大时，可能出现误判决，即解调器出现误码。因为此时LPF信号的正电平或负电
领域目标知识图谱系统 1.简介 领域目标知识图谱既可以理解为一种技术，也可以是一种成果。知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术。随着近年来的不断发展，知识图谱应用于人工智能的多种场景，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。人工智能可以划分为感知智能（主要对图片、视频、语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等）。知识图谱是认知智能领域中主要的技术之一。 知识图谱图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。通用知识图谱强调的是广度，数据不一且多来自于互联网，很难形成完整的全局性的针对本体层的统一管理。在越来越多的垂直领域中，知识图谱也被广泛应用，已经成为基础数据服务，为上层智能应用提供数据支撑。 领域目标知识图谱针对企业或者政府机构现存数据可用性差，无法自动提取有价值知识或者资源的问题，提供一种通过数据智能清洗、智能融合、数据可视化等技术将数据转化为知识或者资源的方式。在知识图谱构建技术中，领域内知识表示建模、实体识别与实体链接、关系事件抽取、隐形关系发现为领域目标知识图谱研究的方向。
2.提供功能 1.基础数据管理及数据采集 一方面通过分布式爬虫技术爬取互联网公开数据源，包括新闻、微信公众号、微博、移动客户端、贴吧、论坛等公开数据源信息，存储到数据仓库中。另一方面也可以使用业务方直接提供的数据接口。 2.数据整理与数据清洗 将采集的数据进行标准化的清洗，可以根据智能比对完成数据的查漏补缺。也可以人工清洗采集数据。最终将清洗后的数据按照统一标准格式存储到泛目标库当中。 3.数据融合 数据融合分为智能自动融合和手动融合。智能自动融合是对同一目标的多条记录进行属性合并和信息合并，使多条杂乱的数据融合成一条相对完整的融合目标，并对目标与目标之间建立关联。手动融合是将相似度较高但机器无法百分百判定是同一目标的记录，采取人工稽核的方式进行手动融合。 4.专题图谱构建 根据用户实际需求可针对某一行业或某一领域的积累的大量数据，通过清洗和融合后梳理成为相对完成的知识网络专题图谱，并以数据可视化的手段进行展示，提供用户方便快捷的获取该领域的知识。 3.系统特点 （1）系统灵活、易扩展 开发了一套灵活性高、扩展性强的数据转化及导入工具。可在短时间内，根据用户现有数据的格式、特点开发转换插件，支持各类结构化、非结构化、文件等格式的数据导入。
信号完整性分析基础系列之一_——关于眼图测量(全) 您知道吗？眼图的历史可以追溯到大约47年前。在力科于2002年发明基于连续比特位的方法来测量眼图之前，1962年-2002的40年间，眼图的测量是基于采样示波器的传统方法。 您相信吗？在长期的培训和技术支持工作中，我们发现很少有工程师能完整地准确地理解眼图的测量原理。很多工程师们往往满足于各种标准权威机构提供的测量向导，Step by Step，满足于用“万能”的Sigtest软件测量出来的眼图给出的Pass or Fail结论。这种对于Sigtest 的迷恋甚至使有些工程师忘记了眼图是可以作为一项重要的调试工具的。 在我2004年来力科面试前，我也从来没有听说过眼图。那天面试时，老板反复强调力科在眼图测量方面的优势，但我不知所云。之后我Google“眼图”，看到网络上有限的几篇文章，但仍不知所云。刚刚我再次Google“眼图”，仍然没有找到哪怕一篇文章讲透了眼图测量。 网络上搜到的关于眼图的文字，出现频率最多的如下，表达得似乎非常地专业，但却在拒绝我们的阅读兴趣。 “在实际数字互连系统中，完全消除码间串扰是十分困难的，而码间串扰对误码率的影响目前尚无法找到数学上便于处理的统计规律，还不能进行准确计算。为了衡量基带传输系统的性能优劣，在实验室中，通常用示波器观察接收信号波形的方法来分析码间串扰和噪声对系统性能的影响，这就是眼图分析法。 如果将输入波形输入示波器的Y轴，并且当示波器的水平扫描周期和码元定时同步时，适当调整相位，使波形的中心对准取样时刻，在示波器上显示的图形很象人的眼睛，因此被称为眼图（Eye Map）。 二进制信号传输时的眼图只有一只“眼睛”，当传输三元码时，会显示两只“眼睛”。眼图是由各段码元波形叠加而成的，眼图中央的垂直线表示最佳抽样时刻，位于两峰值中间的水平线是判决门限电平。 在无码间串扰和噪声的理想情况下，波形无失真，每个码元将重叠在一起，最终在示波器上看到的是迹线又细又清晰的“眼睛”，“眼”开启得最大。当有码间串扰时，波形失真，码元不完全重合，眼图的迹线就会不清晰，引起“眼”部分闭合。若再加上噪声的影响，则使眼图的线条变得模糊，“眼”开启得小了，因此，“眼”张开的大小表示了失真的程度，反映了码间串扰的强弱。由此可知，眼图能直观地表明码间串扰和噪声的影响，可评价一个基带传输系统性能的优劣。另外也可以用此图形对接收滤波器的特性加以调整，以减小码间串扰和改善系统的传输性能。通常眼图可以用下图所示的图形来描述，由此图可以看出：（1）眼图张开的宽度决定了接收波形可以不受串扰影响而抽样再生的时间间隔。显然，最佳抽样时刻应选在眼睛张开最大的时刻。 （2）眼图斜边的斜率，表示系统对定时抖动（或误差）的灵敏度，斜率越大，系统对定时抖动越敏感。
领域应用| 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用| 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者| 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1. 概论 2. 什么是知识图谱 3. 知识图谱的表示 4. 知识抽取 5. 知识图谱的存储 6. 金融知识图谱的搭建 1. 定义具体的业务问题 2. 数据收集& 预处理 3. 知识图谱的设计 4. 把数据存入知识图谱 5. 上层应用的开发 7. 知识图谱在其他行业中的应用 8. 实践上的几点建议 9. 结语
1. 概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。
眼图综述报告 -----------李洋 目录 1. 眼图的形成 (2) 1.1 传统的眼图生成方法 (2) 1.2 实时眼图生成方法 (3) 1.3 两种方法比较 (4) 2. 眼图的结构与参数介绍 (4) 2.1 眼图的结构图 (4) 2.2 眼图的主要参数 (5) 2.2.1 消光比 (5) 2.2.2 交叉点 (5) 2.2.3 Q因子 (6) 2.2.4 信号的上升时间、下降时间 (6) 2.2.5 峰—峰值抖动和均方根值抖动 (6) 2.2.6 信噪比 (6) 3. 眼图与系统性能的关系 (7) 4. 眼图与BER的关系 (7) 4. 如何获得张开的眼图 (8) 5. 阻抗匹配的相关知识 (9) 5.1 串联终端匹配 (9) 5.2 并联终端匹配 (10) 6. 眼图常见问题分析 (10) 7. 总结 (17)
1.眼图的形成 眼图是一系列数字信号在示波器上累积而显示的图形，其形状类似于眼睛，故叫眼图。 在用余辉示波器观察传输的数据信号时，使用被测系统的定时信号，通过示波器外触发或外同步对示波器的扫描进行控制，由于扫描周期此时恰为被测信号周期的整数倍，因此在示波器荧光屏上观察到的就是一个由多个随机符号波形共同形成的稳定图形。这种图形看起来象眼睛，称为数字信号的眼图。 示波器测量的一般信号是一些位或某一段时间的波形，更多的反映的是细节信息。而眼图则反映的是链路上传输的所有数字信号的整体特性。如下图： 1.1 传统的眼图生成方法 采样示波器的CLK通常可能是用户提供的时钟,恢复时钟,或者与数据信号本身同步的码同步信号.
图：采样示波器眼图形成原理 1.2 实时眼图生成方法 实时示波器通过一次触发完成所有数据的采样,不需附加的同步信号和触发信号.通常通过软件PLL方法恢复时钟。 图：实时示波器眼图形成原理 另一种示意图:
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/7010899570.html, 基于医学领域的知识图谱 作者：帕尔哈提·吐尼牙孜 来源：《电脑知识与技术》2020年第08期 摘要：随着科学技术的快速发展，知识图谱的构建也受到了越来越人的重视，并为广泛应用到了各行各业，取得了非常优异的成果。然而，通过对实际情况进行分析可以发现，知识图谱在医学领域方面的应用却还存在着像是拓展性差、限制多以及效率多等问题，对其作用发挥造成了非常大的消极影响。在这种背景下，要想将知识图谱的作用更大程度地发挥出来，为医学事业的发展提供更有力的支持和保障，相关人员必须要跟上时代发展的脚步，采用自上而下的方式展开对相关技术的全面解析，这样才可以构建出一个更为科学合理的医学领域知识图谱，为相关工作的顺利展开提供更有力的支持和保障。鉴于这种情况，该文首先详细分析了医学知识图谱构建的方法，最后以此为基础提出了几点有效应用医学知识图谱的策略。 关键词：医学领域;知识图谱;构建技术 中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2020）08-0201-03 自从2012年知识图谱被提出以后开始就获得了突飞猛进的发展，并被广泛应用到了各个领域当中，取得了非常优异的成果。但是，到现在为止，知识图谱在医学领域当中应用却还有一定问题存在。并且随着信息技术的快速发展，各种和医学相关的网络非结构化数据更是正在以指数级的速度快速增加，这里面更是包涵了非常多还没有被挖掘出来的医学方面知识。在当前这个新的发展时代，通过人工智能技术的有效利用以及借鉴专家经验进行知识图谱构建，可以将医学实体之间存在的潜在联系更为充分的挖掘出来，切实做好数据反哺工作，为临床决策以及循证医学的进一步发展和医患人员工作效率提高起到更大的推动作用。所以，本文展开基于医学领域的知识图谱探究有着重要的现实意义。 1 医学知识图谱构建的方法 1.1医学知识表示 所谓知识表示实际上指的就是相关人员为了对世界进行描述所做出的约定，属于一个推动知识模式化、形式化以及符号化发展的重要过程。其表示方式会对系统的知识获得、储存以及运用效率都造成非常大的影响[1]。但是，医学数据拥有储存方式不同、电子病历标准和格式 不同、会频繁遇到交叉领域以及种类繁杂等特征，造成了其和其余领域的知识表示出现了比较大的差异，给知识表示工作的顺利展开带去了非常大的挑战。在早期阶段，在进行医学知识图谱构建的时候，常用的知识表示方法主要有框架表示法、语义网表示法、产生式表示法以及谓
1眼图基本概念 1.1 眼图的形成原理 眼图是一系列数字信号在示波器上累积而显示的图形，它包含了丰富的信息，从眼图上可以观察出码间串扰和噪声的影响，体现了数字信号整体的特征，从而估计系统优劣程度，因而眼图分析是高速互连系统信号完整性分析的核心。另外也可以用此图形对接收滤波器的特性加以调整，以减小码间串扰，改善系统的传输性能。 用一个示波器跨接在接收滤波器的输出端，然后调整示波器扫描周期，使示波器水平扫描周期与接收码元的周期同步，这时示波器屏幕上看到的图形就称为眼图。示波器一般测量的信号是一些位或某一段时间的波形，更多的反映的是细节信息，而眼图则反映的是链路上传输的所有数字信号的整体特征，如下图所示： 图示波器中的信号与眼图 如果示波器的整个显示屏幕宽度为100ns，则表示在示波器的有效频宽、取样率及记忆体配合下，得到了100ns下的波形资料。但是，对于一个系统而言，分析这么短的时间
内的信号并不具有代表性，例如信号在每一百万位元会出现一次突波（Spike），但在这100ns时间内，突波出现的机率很小，因此会错过某些重要的信息。如果要衡量整个系统的性能，这么短的时间内测量得到的数据显然是不够的。设想，如果可以以重复叠加的方式，将新的信号不断的加入显示屏幕中，但却仍然记录着前次的波形，只要累积时间够久，就可以形成眼图，从而可以了解到整个系统的性能，如串扰、噪声以及其他的一些参数，为整个系统性能的改善提供依据。 分析实际眼图，再结合理论，一个完整的眼图应该包含从“000”到“111”的所有状态组，且每一个状态组发生的次数要尽量一致，否则有些信息将无法呈现在屏幕上，八种状态形成的眼图如下所示： 图眼图形成示意图 由上述的理论分析，结合示波器实际眼图的生成原理，可以知道一般在示波器上观测到的眼图与理论分析得到的眼图大致接近（无串扰等影响），如下所示：
关于眼图测量 作者：汪进进美国力科公司深圳代表处 信号完整性分析基础系列之一——关于眼图测量(上) 眼图的历史可以追溯到大约47年前。在力科于2002年发明基于连续比特位的方法来测量眼图之前，1962年-2002的40年间，眼图的测量是基于采样示波器的传统方法。 您相信吗？在长期的培训和技术支持工作中，我们发现很少有工程师能完整地准确地理解眼图的测量原理。很多工程师们往往满足于各种标准权威机构提供的测量向导，Step by Step，满足于用"万能"的Sigtest软件测量出来的眼图给出的Pass or Fail 结论。这种对于Sigtest的迷恋甚至使有些工程师忘记了眼图是可以作为一项重要的调试工具的。 在我2004年来力科面试前，我也从来没有听说过眼图。那天面试时，老板反复强调力科在眼图测量方面的优势，但我不知所云。之后我Google"眼图"，看到网络上有限的几篇文章，但仍不知所云。刚刚我再次Google"眼图"，仍然没有找到哪怕一篇文章讲透了眼图测量。 网络上搜到的关于眼图的文字，出现频率最多的如下，表达得似乎非常地专业，但却在拒绝我们的阅读兴趣。 "在实际数字互连系统中，完全消除码间串扰是十分困难的，而码间串扰对误码率的影响目前尚无法找到数学上便于处理的统计规律，还不能进行准确计算。为了衡量基带传输系统的性能优劣，在实验室中，通常用示波器观察接收信号波形的方法来分析码间串扰和噪声对系统性能的影响，这就是眼图分析法。 如果将输入波形输入示波器的Y轴，并且当示波器的水平扫描周期和码元定时同步时，适当调整相位，使波形的中心对准取样时刻，在示波器上显示的图形很象人的眼睛，因此被称为眼图（Eye Map）。 二进制信号传输时的眼图只有一只"眼睛"，当传输三元码时，会显示两只"眼睛"。眼图是由各段码元波形叠加而成的，眼图中央的垂直线表示最佳抽样时刻，位于两峰值中间的水平线是判决门限电平。 在无码间串扰和噪声的理想情况下，波形无失真，每个码元将重叠在一起，最终在示波器上看到的是迹线又细又清晰的"眼睛"，"眼"开启得最大。当有码间串扰时，波形失真，码元不完全重合，眼图的迹线就会不清晰，引起"眼"部分闭合。若再加上噪声的影响，则使眼图的线条变得模糊，"眼"开启得小了，因此，"眼"张开的大小表示了失真的程度，反映了码间串扰的强弱。由此可知，眼图能直观地表明码间串扰和噪声的影响，
您知道吗？眼图的历史可以追溯到大约47年前。在力科于2002年发明基于连续比特位的方法来测量眼图之前，1962年‐2002的40年间，眼图的测量是基于采样示波器的传统方法。 您相信吗？在长期的培训和技术支持工作中，我们发现很少有工程师能完整地准确地理解眼图的测量原理。很多工程师们往往满足于各种标准权威机构提供的测量向导，Step by Step，满足于用“万能”的Sigtest软件测量出来的眼图给出的Pass or Fail结论。这种对于Sigtest 的迷恋甚至使有些工程师忘记了眼图是可以作为一项重要的调试工具的。 在我2004年来力科面试前，我也从来没有听说过眼图。那天面试时，老板反复强调力科在眼图测量方面的优势，但我不知所云。之后我Google“眼图”，看到网络上有限的几篇文章，但仍不知所云。刚刚我再次Google“眼图”，仍然没有找到哪怕一篇文章讲透了眼图测量。 网络上搜到的关于眼图的文字，出现频率最多的如下，表达得似乎非常地专业，但却在拒绝我们的阅读兴趣。 “在实际数字互连系统中，完全消除码间串扰是十分困难的，而码间串扰对误码率的影响目前尚无法找到数学上便于处理的统计规律，还不能进行准确计算。为了衡量基带传输系统的性能优劣，在实验室中，通常用示波器观察接收信号波形的方法来分析码间串扰和噪声对系统性能的影响，这就是眼图分析法。 如果将输入波形输入示波器的Y轴，并且当示波器的水平扫描周期和码元定时同步时，适当调整相位，使波形的中心对准取样时刻，在示波器上显示的图形很象人的眼睛，因此被称为眼图（Eye Map）。 二进制信号传输时的眼图只有一只“眼睛”，当传输三元码时，会显示两只“眼睛”。眼图是由各段码元波形叠加而成的，眼图中央的垂直线表示最佳抽样时刻，位于两峰值中间的水平线是判决门限电平。 在无码间串扰和噪声的理想情况下，波形无失真，每个码元将重叠在一起，最终在示波器上看到的是迹线又细又清晰的“眼睛”，“眼”开启得最大。当有码间串扰时，波形失真，码元不完全重合，眼图的迹线就会不清晰，引起“眼”部分闭合。若再加上噪声的影响，则使眼图的线条变得模糊，“眼”开启得小了，因此，“眼”张开的大小表示了失真的程度，反映了码间串扰的强弱。由此可知，眼图能直观地表明码间串扰和噪声的影响，可评价一个基带传输系统性能的优劣。另外也可以用此图形对接收滤波器的特性加以调整，以减小码间串扰和改善系统的传输性能。通常眼图可以用下图所示的图形来描述，由此图可以看出：（1）眼图张开的宽度决定了接收波形可以不受串扰影响而抽样再生的时间间隔。显然，最佳抽样时刻应选在眼睛张开最大的时刻。 （2）眼图斜边的斜率，表示系统对定时抖动（或误差）的灵敏度，斜率越大，系统对定时抖动越敏感。 图一眼图 （3）眼图左（右）角阴影部分的水平宽度表示信号零点的变化范围，称为零点失真量，在
面向微生物领域的大规模知识图谱研究 —国家重点研发项目“科学大数据管理系统” 2016年，科技部依据《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》、《关于促进云计算创新发展，培育信息产业新业态的意见》、《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》等文件，会同相关部门组织开展了《云计算和大数据重点专项实施方案》编制工作，并在此基础上启动“云计算和大数据重点专项”2016年度项目。该专项的总体目标是形成自主可控的云计算和大数据系统解决方案、技术体系和标准规范；在云计算与大数据的重大设备、核心软件、支撑平台等方面突破一批关键技术；基本形成以自主云计算与大数据骨干企业为主体的产业生态体系和具有全球竞争优势的云计算与大数据产业集群；提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力，实现核心关键技术自主可控，促进我国云计算和大数据技术的研究与应用达到国际领先水平，加快建成信息强国。 科学大数据管理系统即面向特定领域的大数据管理系统是该专项之下的项目之一。随着大规模巡天望远镜、大型粒子加速器、高通量基因测序仪等源源不断产生巨量科学数据，使得全球科技创新进入科学大数据时代。科学大数据的管理与分析水平，是能否在未来分秒必争的重大科学发现中胜出的关键。同时，科学大数据管理面临一系列问题和挑战，主要表现在：（1）超大规模关系数据管理；（2）多源数据关联和知识发现；（3）科学计算的高效数据处理。 一、研究背景 生命科学领域100亿级RDF知识图谱数据来源于上百个分布在全球的不同数据源，包括欧洲生物信息研究所、美国国家人类基因组研究中心以及由中国科学院微生物研究所牵头的世界微生物数据中心等。其中，由中科院微生物所牵头的世界微生物数据中心（Word Data Center for Microorganism，WDCM）隶属于国际生命科学联盟下属的世界微生物菌种保藏联合会和国际教科文组织下属的国际微生物资源中心。2010年，该数据中心落户中科院微生物研究所。这是我国生物学领域的第一个世界数据中心，也是国际生物学领域第一个设立在发展中国家的世界数据中心。如何进一步充分利用现有计算机技术，挖掘微生物大数据乃至科学大数据中的巨量信息成为亟待解决的问题之一。 “图数据管理关键技术及系统”课题面向大规模图数据管理需求，研究图数据索引方法和查询优化策略，分布式系统设计及联邦查询方法，图数据交互式检索和分析。其围绕图数据管理的核心问题，以微生物大数据为应用背景，研究海量图数据的索引方法和查询优化策略，实现基于结构感知的高通量、并行化的图模式查询；研究基于数据划分的分布式系统设计及联邦查询方法，实现跨地域多节点的分布式RDF图数据管理；研究并实现图数据的交互式检索和分析。 二、研究意义 通过本课题的研究，计划实现一个高效的大规模科学RDF知识图谱数据管理系统。这
眼圖之量測分析 引言 眼圖是一項時間分析工具，讓使用者能夠清楚看見時間和強度的誤差。在真實生活中，諸如抖動之類的誤差非常難以量化，因為經常改變，而且非常小。因此，眼圖非常利於尋找最大抖動以及電壓強度的誤差，如圖一所示。 圖一、眼圖檢視的抖動和電壓雜訊示意圖 誤差增加時，眼圖中心的白色空間就會縮小。那個空間由兩項特性所定義：眼寬(Eye Width)和眼高(Eye Height)。圖二中白色空間的寬度就稱為眼寬。因此，眼圖由數量足夠的樣本構成（數百萬個時間段落轉換），眼寬就是用來度量在任何指定的時間期間內、資料線穩定的時間長度的良好工具。這樣可以了解可允許的保存時間和建立時間有多少。 最後完成的眼圖中的白色空間的高度就稱為眼高。如果眼圖由數量足夠的樣本構成（數百萬個時間段落轉換），眼高可以指出接收器的VIH和VIL必須位於何處，才能正確地對資料取樣。數位訊號轉換的品質越好，眼圖中的開放白色空間越大。換言之，眼寬和眼高應該盡可能地大。 圖二、眼圖的高度及寬度示意圖
實驗原理 其形狀似人的眼睛，因此被稱爲眼圖。而檢視數位傳輸器的輸出三個時間段落，即可建構出眼圖。圖三中的眼圖是將所有可能的0與1的組合疊在一條線段上，而完成建構。 圖三、數位訊號對應之眼圖 在數位系統中，時間是最重要的因素之一。數位通訊的可靠性和準確性都是根據其時間功能的品質而定。在真實世界的數位通訊系統中，有許多時間上的誤差，其中最重要的兩個是抖動(Jitter)和飄移(Drift)。分別以抖動(Jitter)及飄移(Drift)敘述之： 一、抖動(Jitter) 抖動(Jitter)是指與事件的理想時間的誤差，通常是從參考訊號的過零點(Zero-Crossing)進行測量。抖動通常歸因於串音(Cross-Talk)、同時切換輸出，以及其它週期性發生的干擾訊號。由於抖動會隨著時間而變化，如圖四所示，因此對抖動的測量及量化有多種進行方式，從目測幾秒鐘內的抖動範圍，到以數據進行的測量（例如根據長時間的標準誤差）。 圖四、訊號之抖動