抖动作为衡量数据传输稳定性和可靠性的核心指标,在超大规模集成电路（Integrated Circuits,ICs）、高速串行链路（High-speed Serial Links,HSSLs）以及云计算（Cloud Computing）的测试分析中发挥重要作用。随着数字技术的飞速发展,抖动测试、分析和定位等相关技术的研究已经滞后于数字系统工作速率的快速提升。抖动分析建模技术已经逐渐成为高速数字系统设计的重要环节,有效精确的抖动分析技术可以为不同的数字系统建立精确的抖动模型,为准确评估系统性能、定位抖动、改善系统设计、降低误码率等提供技术支撑。根据上述背景,结合攻读博士学位期间承担的研究项目,深入研究高速串行链路中码型的抖动合成及其抖动分解关键技术,实现复杂高精度的独立抖动合成,研究高精度、低时间和空间复杂度的抖动分解,研究基于高维隐变量模型和时域抖动样本的抖动分解方法,具体研究内容如下:（1）研究并分析了信号的抖动定义、抖动定义分类以及抖动模型的分类,并依据实际复杂信号传输产生的抖动的机理,结合现有的研究成果,提出了运用于具体电路产生抖动的抖动数学模型,为实现不同抖动类型的合成方法和产生抖动分解样本提供依据;（2）分析频率调制、调制的抖动合成方法,针对这些方法无法实现抖动幅度和频率独立控制的问题,研究并设计了基于时间调制的高精度、高分辨率的抖动合成方法。采用直接数字波形合成（Direct Digital Waveform Synthesis,DDWS）和数字时间转化（Digital Time Converter,DTC）实现抖动的时钟信号,其中抖动的频率和幅度可以独立控制,并采用交叉点校准方法降低实际电路中码间干扰和占空比失真对合成抖动的影响,最后通过重定时电路将抖动从时钟耦合到数据码型中,产生复杂的、高精度的抖动的数据码型信号。在“XXXX数据码型发生器”项目中成功实现抖动合成,其抖动频率范围为1Hz-20 MHz,分辨率最低为20 ppm;其抖动幅度最大为8.33 ns,步进为最低2 ps。同时,该方法为抖动分解所需要的数据样本提供来源依据,并应用于抖动分解的测试和验证,是本文中抖动分解方法研究的基础;（3）研究传统的基于统计概率的抖动分解方法,针对双狄拉克模型中确定性抖动建模函数简单局限的问题,以及传统分解方法的精度不高、时间效率较低的问题,提出基于神经网络的抖动分解方法,通过神经网络忽略复杂数学模型的约束,并借助数据样本来拟合分解所需要的非线性函数,通过回归分析以此逼近期望的分解结果,实现抖动分解,提升时间效率和分解精度。具体如下:1)提出基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和统计域抖动样本的抖动分解方法,验证神经网络的抖动分解方法的可行性;2)提出基于一维卷积神经网络（One-dimensional Convolutional Neural Network,1D-CNN）,对直方图坐标点进行特征提取,获取抖动直方图的均值和方差,通过改变卷积维数和输入样本维数降低算法的时间复杂度和空间复杂度;提出基于双狄拉克模型（Dual-Dirac,DD）的计算网络,提升抖动分解的精度,实现更优的抖动分解性能。相比CNN,1D-CNN-DD网络还可以更便捷的实现抖动分解;3)引入直方图点云,研究并分析了输入直方图的点云特性,根据对抖动分解的需求和理论验证,提出了Point Net-DD网络,先提升一维卷积步长学习高维的特征,同时采用全局最大池化和全局平均池化分别提取方差和均值特征,再引入DD网络计算最终的确定性抖动和随机抖动。相比1D-CNN-DD的方法,该方法在降低时间复杂度和空间复杂度的情况下,可以更好的对输入的抖动直方图进行特征提取,实现更优的抖动分解;4)提出了基于时域的时间间隔误差（Time Interval Error,TIE）抖动样本的抖动分解算法Jitter Net。通过VAE（Variational Auto Encoder）结构实现对隐变量模型的参数计算,再通过特征提取器获取双狄拉克模型计算所需要的均值和方差,最终借助DD网络实现抖动分解。相比于采用抖动直方图作为输入的统计域抖动分解方法,时域抖动样本更容易获取,降低抖动分解计算时间;同时基于隐变量模型的计算也提高了抖动分解精度,并更好的应用于测试设备中。基于本文的研究,采用统计域样本的Point Net-DD抖动分解方法,其分解确定性抖动的平均误差为3.9306 ps,随机抖动的平均误差为0.6706 ps,并且时间复杂度为106.827 M,空间复杂度为1.085 M;而基于时域TIE样本的抖动分解方法Jitter Net,其分解确定性抖动的平均误差为3.7775 ps,随机抖动的平均误差为0.5856ps,并且时间复杂度为57.057 M,空间复杂度为3.456 M。