黄刚 ｜ 文
前面文章说过，在高速链路中导致接收端眼图闭合的原因，很大部分并不是由于高频的损耗太大了，而是由于高低频的损耗差异过大，导致码间干扰严重，因此不能张开眼睛。针对这种情况，前面有讲过可以通过CTLE和FFE（包括DFE）均衡进行解决，原理无非就是衰减低频幅度或者抬高高频幅度，从而达到在接收端高低频均衡的效果。同时我们在前文还埋了个伏笔：
隔了一段时间，不知道大家还记得我们这个约定吗？不管你们记不记得，本人肯定没有忘记哈。现在就把这个关子拿出来讲讲，也就是今天要说的编码方式。说到针对于NRZ数据的编码方式，本人听过的有4B／5B，8B／10B，64B／66B，64／67B，128B／130B，128B／132B编码（可能各位还有其他吧），不同的编码方式针对于不同的信号协议，当然效率也是不一样的。什么叫效率？在数据包传送的术语叫开销，意思就是除了实际需要的数据之外的一些数据bit，例如冗余校验等。那大家看上面的编码的数值比就知道了，例如8B／10B，要把8bit的实际数据扩展为10B，那开销就是20％，效率就只有80％了，更通俗来说就是增加了20％的非实际数据的传输 。所以一个好的编码方式，除了看它本身的算法优化情况外，还要注重效率高不高。
本人将用两期的篇章主要介绍下8B／10B和64／66B编码方式，其他的主要都是由他们扩展开来的。那介绍完前面总体的情况后，进入本期的主题，8B／10B编码。
首先，为什么要编码？原来的码型有什么不好的地方吗？其中最主要的原因用下面这个图来进行解释：
大家看明白了吧，由于我们的串行链路中会有交流耦合电容，我们知道理想电容的阻抗公式是Zc＝1／2πf＊C，因此信号频率越高，阻抗越低，反之频率越低，阻抗越高。因此上面的情况，当码型是高频的时候，基本上可以不损耗的传输过去，但是当码型为连续“0”或者“1”的情况时，电容的损耗就很大，导致幅度不断降低，带来的严重后果是无法识别到底是“1”还是“0”。因此编码就是为了尽量把低频的码型优化成较高频的码型，从而保证低损耗的传输过去。
上面解释了原因，下面就介绍下这种8B／10B的编码方式的算法。
如上图，关于8B／10B编码算法有下面几点需要理解：
1，低5位（ABCDE）中间加一位，进行5B／6B编码，高三位（FGH）中间加一位，进行3B／4B编码；
2，编码后的bit仅会出现这三种情况：5个“0”与5个“1”、4个“0”与6个“1”、6个“0”与4个“1”；
3，有两个术语要知道：不均等性（disparity）和极性偏差（running disparity，RD）。
不均等性是指编码后的码型数据是“1”多还是“0”多，如果是“1”多，则极性偏差RD为－RD，如果是“0”多则为＋RD。那定义＋－RD有什么意义呢？＋－RD代表着同一个码型的两种编码方式。我们本身就是编码的目标就是为了缓解长“0”或长“1”的影响，因此在编码后如果“1”多的话，我们下一次的编码就要把这种码型做一个修正，因此从－RD码型变成＋RD码型。如果是“0”和“1”一样多，极性则不用变，如下图：
4，我们怎么知道编码后映射成什么码型呢？因此会有一个专门的编码表，我们只需要在上面找到我们的原始码型，然后就一目了然了。编码表如下所示（部分截图）：
说了那么多，还不如举个例子更直观。
我们以上面的D3．0码型进行仿真验证：
原始的码型如下：
仿真得到8B／10B编码后的码型如下：
对照上面的编码表，结果完全相同，从RD－的模型出发，编码后RD－的码型“1”比较多，因此极性变成RD＋的编码码型，接着RD＋的编码码型“0”比较多，极性又变回RD－，因此码型就是RD－和RD＋之间循环下去。
