迈克·梅耶MathWorks
取传递函数数据表示连续时间线性均衡器(或CTLE)的频率响应,并将其转换为增益极点零(或GPZ)矩阵,该矩阵可用于SerDes Toolbox™CTLE块的统计分析和时域仿真。
在SerDes工具箱中创建精确的行为模型,重现晶体管级设计工具或测量的结果。该模型准确地再现了CTLE的行为,IBIS-AMI模型将在信道模拟器中预测硅的行为。SerDes工具箱CTLE是通过GPZ矩阵配置的,因此需要一种从传递函数信息中提取极点和零点的方法。
使用RF工具箱™中的有理函数拟合传递函数到数据。有理函数使用非迭代插值算法来构造拟合。结果是一个稳定的、具有因果关系的理性对象,可用于SerDes统计分析和时域模拟。
欢迎观看关于SerDes工具箱的视频。在本视频中,我将解释如何取传递函数数据表示连续时间线性均衡器(CTLE)的频率响应,并将其转换为增益极点零,或GPZ,矩阵,可以加载到SerDes工具箱CTLE块。
在本视频中,我将讨论转换过程的目标以及为什么要遵循这种方法,介绍SerDes Toolbox CTLE块,然后展示该过程和可以用来将传递函数转换为GPZ矩阵的MATLAB脚本。最后,我将讨论一些你可能需要做的事情,以得到一组好的极点和零。
我们要解决的问题是什么?我们试图在SerDes工具箱中创建一个行为模型,对晶体管级设计工具中捕获的行为进行建模。行为模型需要准确地再现CTLE的行为,以便IBIS-AMI模型能够在信道模拟器中预测硅的行为。SerDes工具箱CTLE是通过GPZ矩阵配置的,因此需要一种从传递函数信息中提取极点和零点的方法。
以下是建模CTLE时需要考虑的一些事情。当在上游进行更改时,一个好的模型将很容易更新。例如,在硅的设计和表征过程中,CTLE曲线数据可能会发生变化,因此有必要更新模型中的曲线数据。
当模型很容易更新时,就可以在设计过程的早期创建IBIS-AMI模型,这为系统设计人员和其他人进行初步分析提供了方便的方法。当新的数据可用时,可以使用更新的信息重新生成IBIS-AMI模型。
SerDes工具箱中的CTLE块就是为这个过程设计的。这是一种行为模式,所以速度很快。GPZ矩阵易于配置。它具有统计分析和时域分析的能力。CTLE可以通过在统计分析中查看信道的脉冲响应来适应(从所有配置中选择一种配置)。它被编译成一个可移植的、完全兼容的IBIS-AMI模型。
SerDes工具箱CTLE是一个通用的CTLE块。正如您将看到的,它是用户可配置的。有一点很重要:在SerDes Designer应用程序中设置模型时,根据需要使用尽可能多的CTLE块。如果你的设备有四个阶段的CTLE,那么使用四个CTLE块来建模。这将使配置、更新和模型执行变得简单而高效。
如果您正在使用SerDes Designer应用程序,则可以通过在楼层平面区域中选择一个CTLE块来访问配置参数。的参数是:
接下来是对配置如何指定的控制。第一种选择是直流增益和峰值增益。这是进行假设探索的一种方便方法,因为需要指定两个增益和一个频率。这里显示了默认设置,它是一组9个配置。你可以修改向量,使其有更多或更少的构型。
直流增益是0 Hz时的增益,单位是dB。峰值增益是直流增益和峰值频率增益之间的差值,单位为dB。
第二种选择是直流增益和交流增益。这类似于直流增益和峰值增益,因为有两个增益和一个频率来指定。直流增益是0 Hz时的增益,单位是dB。交流增益是在峰值频率处的增益,单位为dB。
第三种选择是交流增益和峰值增益。这类似于直流增益和峰值增益,因为有两个增益和一个频率来指定。交流增益是在峰值频率处的增益,单位为dB。峰值增益是峰值频率增益和直流增益的差值,单位为dB。
第四个选择是我将在这里讨论的:GPZ矩阵。它是最通用的,但通常需要一些脚本将数据转换为正确的格式。
总之:有三种规格可以用于快速的假设分析:直流增益和峰值增益,直流增益和交流增益,交流增益和峰值增益。还有第四种更一般的选择:GPZ矩阵。从这里出来的重点是GPZ矩阵选项的配置规范。
GPZ矩阵每个配置有一行。
增益是以dB为单位的增益。
极点和零点的单位是Hz。
复极点和零必须有共轭。
为了稳定,极点必须大于零。
如果有必要,可以用0Hz极点和零填充数组,以使所有行长度相同。
下面是从传递函数数据创建GPZ矩阵的过程概述。
对于传递函数数据,最容易处理的格式是csv文件,其中第一列包含频率点,第二列和第三列是实/虚传递函数数据。
MATLAB有多个有用的函数,可以用来重新格式化其他格式的数据。
将数据导入到MATLAB中有多种方法。函数readmatrix()可以很好地将csv格式数据读取到矩阵中。
一旦导入,数据就被分成频率矢量和复杂数据矢量。这里的数据可能需要从其他格式(如幅度/相位)转换。
这里的示例脚本假设导入的数据在第1列中有频率点,在第2列和第3列中有真实/假想数据。
结果是一个频率点向量和一个复数据向量。
下一步是使用RF工具箱中的有理函数来拟合有理函数到数据。有理函数使用非迭代插值算法来构造拟合。结果是一个理性对象。
zpk函数用于从有理对象中提取增益、极点和零点。SerDes工具箱CTLE要求增益以dB为单位,极点/零以Hz为单位。在构造gpz矩阵时,将zpk函数输出转换为dB和Hz。结果是一个gpz矩阵在MATLAB工作空间变量。
为了检验拟合的准确性,从有理目标中提取频率响应。
原始数据的幅值(以dB为单位)和相位(以相位为单位)以及拟合后的响应都被绘制出来。
gpz矩阵是一个MATLAB工作空间变量。它可以复制和粘贴到SerDes Designer应用程序或Simulink。万博1manbetx它也可以直接从SerDes Designer应用程序中引用。
下面是一个从SerDes Designer应用程序中引用MATLAB工作空间变量的例子。如果增益极点零矩阵字段中的值是MATLAB工作空间变量的名称,SerDes Designer将使用它作为GPZ矩阵。
在配置CTLE时,CTLE传递函数图是查看CTLE如何解释曲线的一种方便方法。
以下是在创建GPZ矩阵时需要考虑的一些问题:
GPZ矩阵在整个分析带宽内必须是数值稳定的。带宽是采样间隔的两倍之一。样本间隔是符号时间除以每个符号的样本数。这意味着带宽可以非常宽。例如,如果符号时间为40ps,每个符号的采样数为16,则带宽为200ghz。
最好的方法是将极点和零的数目控制在10或更少。非常高频的极点和非常低频的极点会引起不稳定,应该避免。
这里有一些技巧,以帮助实现良好的GPZ矩阵:
利用对合理函数的控制来改变最大极点数和调整误差公差。这两种选择都可以帮助用最少的极点得到最好的匹配。
如果有高或低的频率极点,它可以帮助截断原始数据。非常低的频率数据和高于2倍奈奎斯特频率的数据不会影响均衡数据,经常会被截断。
为了获得极点和零点最少的最佳拟合,可能需要反复试验。
感谢收看本期视频。
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