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8b10b编码

Posted by ChatGPT & MaZhaoxin on March 4, 2023

==本文中存在大量错误，阅读时需谨慎对待。==

1. 介绍

8b10b编码属于通信系统中的线路编码。线路编码是一种将数字信号转换为电信号的技术，它将数字信号转换为特定的电信号，以便在通信系统中传输和接收数据。线路编码可以提高数据传输的可靠性和稳定性，减少传输过程中的错误和丢失。除了8b10b编码之外，还有其他常见的线路编码技术，例如曼彻斯特编码、差分曼彻斯特编码、4B5B编码等。这些编码技术在不同的应用场景中具有不同的优缺点，需要根据具体的应用需求进行选择。

8b10b编码是一种将8位数据编码为10位数据的技术，用于在高速串行通信中保证数据传输的可靠性和稳定性。它将8位数据块映射到10位编码块，以便在传输过程中检测和纠正错误。该编码技术还可以实现数据的时钟恢复和数据的流量控制。具体来说，8b10b编码将8个数据位和2个控制位编码成10个符号，其中控制位用于检测和纠正错误，以及控制传输速率和流量（==此处有误==）。这种编码技术广泛应用于许多领域，包括计算机网络、存储系统、高速数据传输（包括光纤通道、串行ATA和PCI Express）等。

8b/10b编码的目的之一是防止串行数据出现长时间的连续0或连续1，从而保证数据传输的DC平衡。在传送数据的过程中，如果数据传输信号中出现连续的0或连续的1，就会导致传输信号中的直流偏移（DC offset）偏高或偏低，从而可能会影响接收端的解码能力，导致数据传输错误。为了解决这个问题，8b/10b编码方案采用了一种特殊的编码方式，使得编码后的数据传输信号中的0和1的数量大致相等，从而保证了数据传输的DC平衡，提高了数据传输的可靠性和稳定性。

8b10b编码的优点包括：

  1. 可以检测和纠正数据传输中的错误，提高数据传输的可靠性和稳定性。
  2. 可以实现数据的时钟恢复，避免数据传输过程中时钟漂移导致的错误和数据丢失。
  3. 可以实现数据的流量控制，避免数据传输过程中的数据堆积和拥塞。
  4. 可以提高数据传输的带宽效率，减少传输过程中的数据开销。

8b10b编码的缺点包括：

  1. 编码后的数据长度比原始数据长度长，会增加数据传输的延迟和开销。
  2. 编码后的数据传输速率比原始数据传输速率低，会降低数据传输的效率。
  3. 编码器和解码器的实现比较复杂，会增加系统的设计和开发成本。
  4. 编码后的数据不便于直接处理和分析，需要进行解码才能得到原始数据。

2. 编码过程

8b10b编码将每个8位的数据块映射到一个10位的编码块上。其中，8位数据被划分为两个4位的组，每个组都被编码成5位的编码（==此处有误==）。编码采用了一些特殊的规则，以保证编码后的数据具有一定的特性，例如保证连续的0或1的个数不超过5个，以便接收端能够正确识别数据。

在8b10b编码中，由于每个8位数据都被映射为两个5位编码字（==此处有误==），因此在传输过程中，可能会出现连续多个编码字的极性相同，导致信号中的直流偏置增加。这会对信号的传输和接收产生负面影响，例如可能导致信号失真、误码率增加等问题。为了解决这个问题，8b10b编码中引入了极性偏差RD（Running Disparity）。RD是一个特殊的编码字，用于在连续多个编码字的极性相同时，改变编码字的极性，从而减少信号中的直流偏置。具体来说，当连续多个编码字的极性相同时，将RD编码字插入到这些编码字之间，可以改变这些编码字的极性，从而减少信号中的直流偏置。

8b10b编码方案中还包括了一些控制字符，用于控制传输过程中的一些特殊操作，例如同步、流控制等。

具体的编码过程包括两个步骤：数据编码和控制字符编码。

  1. 数据编码

    数据编码是将8位数据块映射为10位编码块的过程。具体步骤如下：

    1）将8位数据块划分为两个4位组；（==此处有误==） 2）对每个4位组进行编码，得到两个5位编码； 3）将两个5位编码合并为一个10位编码块。

    编码规则如下：

    • 5B6B编码规则：将4位数据组转化为5位编码，每个编码中包含3个0和2个1或者3个1和2个0，这样可以保证数据传输时的直流分量为0，有利于传输信号的稳定。
    • 奇偶校验码：将每个5位编码的1的个数统计出来，如果是偶数，则在编码的最高位加上一个0，如果是奇数，则加上一个1，这样可以保证在传输过程中能够检测出一位错误。

  2. 控制字符编码

    控制字符编码是将特殊的控制字符映射为10位编码块的过程。控制字符包括同步字符、空闲字符、流控制字符等。这些控制字符的编码方式与数据编码类似，但是它们有特殊的含义，用于控制传输过程中的一些特殊操作。

3. 编码过程的实现

这里提供一个简单的8b10b编码算法的伪代码，供参考：

  1. 定义一个字典，将所有可能的8位二进制序列映射到对应的10位编码序列。
  2. 将输入的数据序列按8位一组进行分组。
  3. 对于每组8位数据，查找对应的10位编码序列，并将其添加到输出序列中。
  4. 每当编码器输出连续的5个1或0时，就会在第6个位上强制改变极性，以消除直流偏移。这个过程也叫做RD控制。
  5. 返回输出序列。

伪代码如下（==此处有误==）：

def encode_8b10b(data):
    # 定义编码字典
    encoding_dict = {
        '00000000': '1110000000',
        '00000001': '1110000001',
        '00000010': '1110000010',
        # ... 其他编码
        '11111110': '0001111101',
        '11111111': '0001111110'
    }
    
    # 分组并编码
    encoded_data = ''
    count = 0  # 记录连续1或0的个数
    for i in range(0, len(data), 8):
        group = data[i:i+8]
        encoded_group = encoding_dict[group]
        # 进行极性控制
        for bit in encoded_group:
            if bit == '1':
                count += 1
            else:
                count = 0
            if count == 5:
                encoded_data += '0' if encoded_data[-1] == '1' else '1'
                count = 0
            encoded_data += bit
    
    return encoded_data

4. 编码前后的对比

我本想从功率谱和游程两个方面对比8b10b编码前后的序列，但是编码的Python函数一直没有搞定，只能作罢。

4.1 功率谱

在计算功率谱是会用到Welch方法，这是一种非参数估计方法，它将信号分成多个不重叠的段，然后对每个段进行傅里叶变换，最后将这些段的功率谱平均起来。这种方法的优点是可以处理非稳态信号，同时可以有效地减少噪声的影响。

Welch方法的步骤如下：

  1. 将信号分成多个不重叠的段，每个段的长度为N。
  2. 对每个段进行窗函数处理，以减少频谱泄漏的影响。常用的窗函数有汉宁窗、汉明窗等。
  3. 对每个段进行傅里叶变换，得到每个段的功率谱密度。
  4. 将所有段的功率谱密度取平均，得到最终的功率谱密度。

在实际应用中，Welch方法通常使用Python中的SciPy库中的signal模块来实现。其中，signal.welch函数可以计算一个信号的功率谱密度，它支持指定分段数、窗函数等参数。

接着可以使用Matplotlib库来将功率谱以图形的形式展现出来。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal

def plot_power_spectrum(sequence, sampling_rate, nperseg=256):
    # 计算频率和对应的功率谱密度
    frequencies, power_spectrum = signal.welch(sequence, fs=sampling_rate, nperseg=nperseg)
    # 绘制功率谱图
    plt.figure(figsize=(8, 4))
    plt.semilogy(frequencies, power_spectrum)
    plt.xlabel('frequency (Hz)')
    plt.ylabel('power spectral density')
    plt.title('Power Spectrum')
    plt.show()

该函数使用signal.welch函数计算输入序列的功率谱密度，并使用Matplotlib库中的semilogy函数绘制功率谱图。其中，semilogy函数可以将y轴的刻度标记转换为对数刻度，以更好地展示功率谱的范围。

4.2 游程

在数字通信中，游程（Run Length）是指一个信号中连续出现的相同符号（或者说是相同的比特）的个数。

以下是一些Python代码，用于统计一个序列中每种游程出现的次数：

def run_length_encoding(sequence):
    encoding = []
    current_char = sequence[0]
    current_count = 1
    for i in range(1, len(sequence)):
        if sequence[i] == current_char:
            current_count += 1
        else:
            encoding.append((current_char, current_count))
            current_char = sequence[i]
            current_count = 1
    encoding.append((current_char, current_count))
    return encoding

def count_run_lengths(sequence):
    encoding = run_length_encoding(sequence)
    counts = {}
    for char, length in encoding:
        if length in counts:
            counts[length] += 1
        else:
            counts[length] = 1
    return counts

run_length_encoding函数用于统计游程，它将计算输入序列中连续出现的0和1的数量，然后返回一个包含这些数量的列表。

例如，如果输入序列为[1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0]，则该函数将返回[(1, 2), (0, 3), (1, 4), (0, 1)]，表示序列中有2个连续的1，3个连续的0，4个连续的1，以及1个单独的0。

count_run_lengths函数用于计算每个游程出现的次数，该函数首先使用上面的 run_length_encoding 函数来计算输入序列中的游程，然后使用一个字典来记录每个游程出现的次数。对于每个游程，如果它已经在字典中，则将其计数器加1，否则将其添加到字典中并将计数器设置为1。

例如，如果输入序列为[1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0]，则该函数将返回{2: 1, 3: 1, 4: 1, 1: 1}，表示有1个长度为2的游程，1个长度为3的游程，1个长度为4的游程和1个长度为1的游程。

5. 写在最后

本文是在ChatGPT（Based on OpenAI API (gpt-3.5-turbo)）的帮助下完成的，我主要负责提问和整理答案。同样地在此特别感谢ChatGPT API Demo (ddiu.me)的站长提供镜像。

这次的主要目的是考察ChatGPT写代码的能力，但不知道是我表达方式不准确，还是它的训练库里没有准确的相关知识，它对8b10b的编码方案和编码过程的描述一直是错误的，所以最终也没拿到可直接用的编码脚本。

根据维基百科en.wikipedia.org和一些常见SerDes协议规格文档，8b10b编码是拆分为5b6b和3b4b两步，并基于极性偏差RD来实现的，我自己也用MATLAB做过实现和验证。但ChatGPT一直认为是拆分成两个4bit来实现，即使在我提醒了它之后依然如此，而RD控制是在我提醒后才加上的。所以在使用ChatGPT时，一定要警惕它可能是在胡诌。

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而在写编码实现的函数时，它一直在尝试按照一一对应关系把mapping表列出来，中途多次因为回复过长而中断。可想而知即使能完整回复，它给出的方案也一定是错误的。

虽然没有办法拿到ChatGPT提供的编码脚本，但可以让它来写计算功率谱和游程的函数代码。我的体验感受是它很强，但也需要用的人做好引导。

一开始，我直接告诉ChatGPT去统计给定序列中每种游程出现的次数，结果就是一次又一次打回修改的过程。虽然它的态度很诚恳，对我指出的错误都很认真的回应，但到了最后直接针对我指出的case在代码里特殊处理，这种打补丁的方式也太过讨打了。最后还是我换了种问法，先让它写计算游程的函数，再基于上个函数写统计游程出现次数的函数，才一遍就输出了正确的代码（已验证）。

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整体的体验感受还是很棒的，尤其是当你只需要提出想法和思路，它就可以很快地把成品带到你的面前，并给出了简单的说明和测试结果供你review时，可以省去了大量需要关心和处理的细节问题。

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