在高速串行数据的测验中，颤动的测验十分重要。在串行数据的颤动测验中，颤动界说 为信号的边缘与其参阅时钟之间的误差。关于颤动丈量值的量化，一般有颤动的峰峰值和有效值这两个参数。不过，颤动的峰峰值跟着丈量时刻的添加，丈量值不断 变大，不能将颤动值与误码率直接联系起来，所以关于颤动测验，颤动的峰峰值并不是一个抱负的目标来很衡量器材和体系的功能。
整体颤动（Total Jitter，简称Tj）为某误码率（Bit Error Ratio，简称BER）下颤动的峰峰值，在许多串行数据的标准中一般需求丈量误码率为10e-12的Tj，简写为Tj@BER=10e-12。 关于BER小于10e-8的Tj的丈量，一般只要误码率测验仪BERT能够直接丈量到。关于示波器，假定该高速信号为2.5Gbps的PCIe，单个 bit的时长为Unit interval = 400ps，假定示波器采样率为20G采样率，则1个bit上包含了400ps/50ps = 8个采样点，一次剖析1M个bit需求8M的存储深度，假如要丈量10个比特的颤动，需求让示波器在8M的存储深度下扫描100次，因为示波器在 8Mpts时核算颤动现已很耗时，重复100次的测验时刻会十分长。所以示波器丈量小于10e-12的误码率时的整体颤动有必要经过某些算法来预算Tj。
图1：TIE颤动图示与颤动概率密度函数（PDF）
基 于示波器求解颤动的算法一般在三个范畴调查和剖析，即时域、频域、核算域。比方TIE track即为TIE颤动在时域的函数；在频域剖析颤动的频谱，能够核算周期性颤动Pj和随机颤动Rj；TIE直方图、Tj的概率密度函数 （Probability Density Function，简称PDF）是在核算域来剖析颤动。
关于整体颤动的核算，一般从核算域剖析，即剖析颤动的直方图、概率密度函数PDF和累计散布函数（Cumulative Distribution Function，简称CDF）。
概率密度函数PDF的界说为：关于实数随机变量X，任何满意下列条件的函数都能够被界说为其概率密度函数 :
在下图2中扼要描绘了从TIE直方图生成PDF、CDF、浴盆曲线Bathtub curve的进程。
在第一步的图示中，X轴是颤动的值，Y轴是某个颤动值上的样本数量，示波器丈量每个信号每个边缘与参阅时钟的误差（即TIE），核算在某个颤动值上边缘的数量，得到TIE的直方图；
第二步中对直方图做归一化，即直方图中每个方柱子的数量除以样本总数，得到每个颤动值的产生概率，在这一步中即可得到TIE的概率密度函数PDF；
图2：颤动的直方图与PDF
在第三步中，对PDF的直方图从左右两头向中心进行积分。假定信号边缘相对抱负方位超出间隔x时，或许导致误码，误码率是对%&&&&&%从x到∞或-∞的积分（当x大于0时为∞，小于0时为-∞）：BER(x) =1-CDF(x)。然后，对Y轴取对数后如下图3中深蓝色直方图。所示，因为测验样本较少，最矮的直方图的概率（即误码率）仅1%=10e-2，要核算10e-12的BER，需求对现有的BER直方图进行外插值；
