O que separa um diagrama de olho "bom" de um diagrama "ruim"?

Estou executando alguns testes de verificação USB no trabalho, e o osciloscópio Agilent com o qual estou trabalhando retorna um bom resumo das estatísticas de aprovação / reprovação, além de um diagrama de olho. Como a aprovação / reprovação está indicada no escopo, não preciso fazer uma tonelada de análises nesses diagramas.

Eu observei algumas delas nos últimos dias e isso me deixou curioso: em geral, o que separa os diagramas oculares "bons" dos "diagramas" ruins? Em muitos dos testes que fiz, o dispositivo falhou, mas o diagrama dos olhos parecia muito semelhante ao que foi aprovado.

Consigo entender um diagrama em que ocorram cruzamentos flagrantes pelo olho, mas que outros fatores são levados em consideração ao observar esses diagramas?

O olho que você mostra está firmemente na categoria de "bons" olhos. Não há nada que deva causar um erro com mais frequência do que uma vez a cada 100.000 anos.

Algumas coisas a procurar:

• Você está enviando dados reais enquanto mede os olhos? Um padrão inativo ou comportamento semelhante pode criar um olho que parece muito mais limpo do que seria com dados reais.

• Existe alguma interferência externa que possa estar causando degradação intermitente no olho (que não foi capturada neste caso)?

Para comparação, aqui estão alguns olhos "ruins", tirados da pesquisa de imagens do Google.

Este é um caso de ruído aleatório substancial:

O olho inferior aqui mostra uma forte distorção do ciclo de trabalho:

Este olho mostra uma interferência intersimbólica substancial (ISI). Esse olho provavelmente ainda alcançaria uma taxa de erro de 10 a ⁹ ou melhor (mas parece que vem de uma simulação sem ruído):

$\sqrt{f}$

O olho vermelho mostra o efeito de um reflexo na linha de transmissão:

Esses olhos mostram fortes efeitos de tremulação, talvez causados ​​por um circuito de recuperação de dados de relógio sendo feito para funcionar além de suas capacidades: