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摘要
眼图交叉点估计是眼图参数计算的重要步骤，直接影响到眼宽、峰峰值抖动等参数的计算精度。传统方法基于数据的统计特性，需要大量数据才能得到较精确的结果，由于矢量网络分析仪生成眼图较其他仪器更复杂，当数据量较大时需要采集数据的时间较长，影响仪器的使用效率。为了解决这一问题，提出了一种基于局部插值的眼图交叉点估计算法，在数据量较小时仍能估计出较精确的结果。实验表明，这种方法在估计精度为1.2×10-13 s时所需的数据量仅为传统算法的1/4。
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眼图交叉点估计是眼图参数计算的重要步骤，直接影响到眼宽、峰峰值抖动等参数的计算精度。传统方法基于数据的统计特性，需要大量数据才能得到较精确的结果，由于矢量网络分析仪生成眼图较其他仪器更复杂，当数据量较大时需要采集数据的时间较长，影响仪器的使用效率。为了解决这一问题，提出了一种基于局部插值的眼图交叉点估计算法，在数据量较小时仍能估计出较精确的结果。实验表明，这种方法在估计精度为1.2×10-13 s时所需的数据量仅为传统算法的1/4。
