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1，數字示波器存儲深度的基本概念

“存儲深度”是個翻譯過來的詞語,英文叫“Record Length”。有的將它翻譯成“存儲長度”，“記錄長度”，等。它表示示波器可以保存的采樣點的個數。存儲深度是“1千萬個采樣點”，示波器廠商寫作10Mpts,10MS或10M的都有。這里，pts可以理解為points的縮寫，S理解為Samples的意思。

存儲深度表現在物理介質上其實是某種存儲器的容量，存儲器英文就是“Memory”。該存儲器容量的大小也就是“存儲深度”。存儲器保存滿了，達到存儲深度的極限之后怎么辦？ 我們可以將示波器的存儲器理解為環形存儲器。示波器不斷采樣得到新的采樣點會填充進來，老的采樣點會自動地溢出，這樣周而復始的過程直到示波器被“觸發信號”“叫停”或者間隔一定長的時間被強迫“叫停”為止。“叫停”一次，示波器就將存儲器中保存的這些采樣點“搬移”到示波器的屏幕上顯示。這兩次“搬移”之間等待的時間相對于采樣的時間極其漫長，被稱為“死區時間”。

上述過程經常被筆者這樣打比方：存儲器就像一個“水缸”，“水缸”的容量就是“存儲深度”。如果使用一個“水龍頭”以恒定的速度對水缸注水，水龍頭的水流速度就是“采樣率”。當水缸已經被注滿水之后，水龍頭仍然在對水缸注水，水缸里的水有一部分會溢出來，但水缸的總體容量是保持不變的。在某種條件下，水缸里的水將被全部倒出來，周而復始。圖1形象地表示了這種環形存儲器的概念。

    2，數字示波器存儲器的物理介質

存儲器的物理介質是什么?  是否就是我們熟悉的DDR內存呢?  容量為什么那么小？為什么不可以用硬盤或者SD卡等大容量介質作為物理介質呢？ 如果是硬盤作為存儲介質，示波器不就可以作為數據記錄儀了嗎？

據筆者了解，早期的示波器包括現在的高帶寬示波器使用的存儲器都是示波器廠商自己設計的專用芯片，甚至一度存儲器芯片和ADC芯片之間的配合是A公司（后來叫K公司）的一個技術瓶頸。在若干年之前，K公司的所有示波器在存儲深度達到每通道2Mpts采樣點之后，采樣率會自動降低到4GS/s，直到2006年（好象是這個年份，也許更晚點），當年的A公司收購了某芯片公司才解決這個技術瓶頸。現在K公司的低帶寬示波器的所有系列中，存儲深度指標一直不能突破每通道2Mpts，我猜想它可能采用的還是老款芯片。

    對于高端數字示波器，存儲器芯片一直是核心技術，對于里面的技術細節筆者知之甚少。示波器中的ADC速率太快，普通的存儲介質根本來不及在這么短的時間內“吞吐”那么大量的數據量。

還是用具體的數字來理解高速ADC的超大數據量對存儲器“吞吐量”提出的要求。譬如ADC的采樣率是20GS/s，也就是說每秒鐘要采樣20G個點，而每個點是由8個0和1組成。如果ADC的輸出是完全按照串行數據的傳輸到存儲器中，那么傳輸速率就是160Gbps。這是什么概念？ 現在的PCI-Express 3.0的速率是 8Gbps，最高速的高速芯片在單板上傳輸速率能達到25Gbps，但還不成熟，也沒有用到示波器上。高速ADC的采樣點怎么傳輸到存儲器中，這是一個難題! 其實這么高速的ADC也不可能是單芯片設計的，內部是由很多2.5GS/s或1.25GS/s，250MS/s的“小的”ADC“交織拼接”實現的。既然不完全是串行的方式實現，采用并行傳輸之后，傳輸到存儲器的數據又怎么校準、對齊，再通過觸發機制規整地顯示到數字示波器屏幕上呢？ 這是示波器廠商的一點點小秘密。數字示波器發展到今天這方面門檻談不上多高,但還是有那么一點點的。 

大家可能又會問另外一個問題，存儲器的數據又是怎么傳輸CPU中被分析、被顯示呢? 這也是一個問題，這問題涉及到數字示波器的數據處理的架構。隨著數字示波器技術的發展，目前存在的兩種架構，一種是基于PC平臺的，另外一種是嵌入式的，主要是基于FPGA實現的。隨著DDR內存速率的提高和FPGA計算能力的增強，現在基于FPGA計算平臺的存儲器芯片已經不再神秘，多是采用工業上的DDR內存顆粒了，因此存儲深度這個指標，在不顧及存儲的采樣點是否真的被顯示、被分析的情況下，可以做得特別大了。但往往真實情況是，雖然存儲深度很高，但顯示的采樣點數和分析的采樣點數可能只有千分之幾，這主要取決于FPGA的“計算資源”或者說取決于成本，換句話說，取決于數字示波器產品的定義了。當然在不顧及成本的情況下，可以向外行人吹噓一下是算法的優勢。在這類產品中，在屏幕上看到的波形對應的存儲深度并不等于采樣率乘以采樣時間，這有時侯確是讓人很糾結的。

3，存儲深度的應用價值

有些低頻信號中有高頻噪聲，有些高速信號包含了低頻調制，有些信號的變化過程非常緩慢，有些分析本身只有樣本數足夠多才有意義，這四種情況下都需要長存儲。 而前兩種情況都需要將感興趣的低頻成分完整地捕獲下來，才能進行有意義的分析。在很多的實際應用中都屬于上述四種長存儲的應用范疇,如電源軟啟動過程的測量，電源紋波和電源噪聲的測量， FFT分析，擴頻時鐘分析，發現隨機或罕見的錯誤，統計分析，抖動追蹤分析，眼圖，等。關于這方面有非常多的應用文檔，該文不再細述。