CST 眼圖仿真實例 (中）- Classical方法
先總結一下之前介紹過的內容，首先眼圖工具的4個位置：
1. 3D界面后處理：
2. 3D界面后處理模板：
3. 電路界面后處理：
生成后處理任務
4. 電路界面后處理任務：
3D中的兩個眼圖工具進入方法等效，但不常用，因為3D往往用于計算S參數，所以眼圖工具中往往只能選擇通過S參數計算；電路中的兩個眼圖工具進入方法也是等效，更常用，因為電路可以加階梯信號激勵，由于眼圖是時域的KPI，通過時域信號獲取眼圖比通過S參數要合理合法。
那么本期要演示什么功能呢？上期介紹的是推薦的statistical模式計算，其實還有個classical：
這個classical和另一個后處理模板Eye Diagram – Wrap Time Signal to Eye Diagram道理是一樣的，就是最傳統最原始的眼圖獲取方法 --- 數字信號直接疊加。
那么是什么樣的數字信號呢？當然是多個隨機的0和1，常用的就是PRBS，也可以是真隨機和K28.5：
那么多少個0和1合適呢？這個就是Classical方法的局限：多少0和1都不夠。想象一下，假如誤碼率BER為10^-8，難道我們需要仿真上億個0和1嗎？這輩子不用干別的了，比挖礦還費勁。
我們用自帶案例，差分過孔線來演示，里面的classical眼圖都已經設置好：
先查看模型，用的是波導端口，multipin強制計算共模和差模。
可隱藏介質只看金屬：
仿真帶寬很重要，這個決定我們能看的信號最高速度。
正常仿真獲得S參數：
前往電路，每個端口都加了一個1000mil的理想傳輸線，還有兩個探針，P1和P2。
再看transient任務，用的是PRBS信號單端激勵，所以可推測該案例的眼圖就是Classical計算方法。這里并沒有看差模或串擾的問題，只是演示Classical和PRBS組合獲取眼圖的方法。
可見一個0或1的時長是0.5ns。查看任務仿真時長，64ns，所以仿了128個bit。
單端發射信號：
單端接收信號：
然后我們看看后處理的眼圖，這里用的并不是眼圖工具的Classical，而是直接wrap time時間折疊。Twrap就是一個0加一個1的時間，1ns。兩個后處理分別處理P1和P2的信號，分別獲得眼圖：
可見理想的PRBS疊加出來的眼圖一定是方方正正的，上升下降都是我們自己定義的，這個結果沒太大意義。
輸出的眼圖能看點東西，但是128的樣本數量十分有限。Classical的結果推薦只看采樣點：
下面我們用眼圖工具中的Classical驗證一下。添加一個新的Transient任務，必須用step（pulse）表征信道，不可以用PRBS：
仿真時間可大幅縮短，不需要64ns，只需要階梯響應穩定就好，這里我們2ns就夠：
添加眼圖后處理到Tran1任務中：
這里Channel要選Tran1任務的P2，UI是0.5ns，N=7保持一致：
可見這個方法得到的眼圖和剛才wrap多個0和1得到的眼圖非常接近，而這個方法的仿真時間非常短，并且能獲得更多信息，眼高眼寬，瀑布圖，眼圖詳細屬性等等：
如果仔細和剛才wrap的眼圖相比，細節上還是有一點差異，這是因為兩次任務獲得的上升沿不完全一樣，這就是不同vector fitting的結果。甚至由于網格，材料，采樣等等因素沒有收斂性分析，真正符合物理性的上升沿可能和這兩個結果差別更大。
如果我們點擊三維模塊，將其S參數的宏建模從默認改成IDEM工具：
可在IDEM中查看無源性和因果性，可見該S參數質量不完美：
生成宏模型后可一鍵導入剛才電路中：
然后就回到電路界面了：
接下來正常操作，更新兩個Transient任務，得到的上升沿就一致了，因為用的一個宏模型。然后兩個classical眼圖后處理的結果基本一樣了。
小結：
1. 眼圖計算分三大類，Classical傳統方法，Statistical統計法，和Worst Case最差情況。主要推薦的是Statistical統計法+階梯信號Step response。
2. 本期介紹的兩個方法都屬于Classical傳統方法，一個是仿真多bit的PRBS信號，再用wrap time后處理疊加；另一個是仿真單bit的step響應，再用眼圖工具的Classical后處理疊加，后者更快。
3. 本期用的Transient任務都不是真瞬態仿真，所以用到了vector fitting宏模型的概念，簡單介紹了如何直接調用IDEM，分析S參數質量和等效電路生成；這里沒有對頻域結果的精確度分析。
4. 真瞬態仿真得到眼圖也是很推薦?？傊?，無論什么方法，都是需要先獲得接收處的時域信號響應結果，眼圖都只是后處理。
