Статистическое описание jitterа, Стало интересно, применимость статистических параметров к jitterу Опции

[Саша Z]

Тут вот такоя мысля в голову стрельнула:
Можно ли статистически/вероятностно описать jitter сигнала (цифрового ессно) ? Т.е. имея конкретный сигнал постоянной и известной частоты (средней по времени) и наблюдая его jitter (скажем замер по осцилографу), можно ли сказать напримеr что у него гаусиановая dispersion (сорри, не знаю как термин на русском) и определенная standard deviation ?
Подозреваю для этого нужно знать природу конкретного jittera..

[Igor_S]

Тут вот такоя мысля в голову стрельнула:
Можно ли статистически/вероятностно описать jitter сигнала (цифрового ессно) ? Т.е. имея конкретный сигнал постоянной и известной частоты (средней по времени) и наблюдая его jitter (скажем замер по осцилографу), можно ли сказать напримеr что у него гаусиановая dispersion (сорри, не знаю как термин на русском) и определенная standard deviation ?
Подозреваю для этого нужно знать природу конкретного jittera..

Но ведь солидные осциллосопы LeCroy, Agilent, Tektronix без всяких проблем рисуют статистическое распределение джиттера. Standard Deviation (суть RMS), Peak to Peak, Eye Pattern и все что пожелаете...

[Саша Z]

Но ведь солидные осциллосопы LeCroy, Agilent, Tektronix без всяких проблем рисуют статистическое распределение джиттера. Standard Deviation (суть RMS), Peak to Peak, Eye Pattern и все что пожелаете...

Именно так, вчера проверял на своем Tekе..., но, вопрос как раз именно о том как например в тех же скопах они считают standard deviation/expected value. Ведь чтоб его просчитать нужно знать тип статистического distribution. Возможно они заранее предполагают какое-нить наиболее распростарненное distribution типа normal (gaussian) либо uniform..
Peak values - это понянто - просто используют что-то типа peak detector наверняка...

[Igor_S]

Не силен я в матаматике, и может ошибаюсь, но по-моему такие понятея как мат. ожидание, дисперсия, среднекв. отклонение - не зависят от типа распределения, а суть просто операции над массивом выборок (джиттер в нашем случае).
Кстати, буквально в соседней ветке была ссылка на справочник:

http://www.clascalc.ru/statistics.htm

Успехов

[Саша Z]

Не силен я в матаматике, и может ошибаюсь, но по-моему такие понятея как мат. ожидание, дисперсия, среднекв. отклонение - не зависят от типа распределения, а суть просто операции над массивом выборок (джиттер в нашем случае).
Кстати, буквально в соседней ветке была ссылка на справочник:

http://www.clascalc.ru/statistics.htm

Успехов

Ошибаетесь.
variance/std. deviation, expected value от типа distribution и вычисляются согласно каждому типу.