CN112285406B - 一种高精度时域测量方法及装置、存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种高精度时域测量方法及装置、存储介质，其中高精度时域测量方法包括：获取数字信号波形的波形碎片，波形碎片包括数字信号波形每次穿越阈值电平的跳变数据；通过聚合算法对波形碎片进行分析，得到数字信号波形中每个边沿上阈值电平的水平位置信息；根据水平位置信息计算所述数字信号波形的时域参数。由于技术方案通过聚合算法对波形碎片进行分析，进而准确计算得到边沿上阈值电平的水平位置，可增强上升沿时间、下降沿时间的测量精度；此外，技术方案对数字信号的全部采样点都可进行测量，不会存在因峰值抽样或等间隔抽样引入的失真、抖动现象。

Description

一种高精度时域测量方法及装置、存储介质

技术领域

本发明涉及示波器技术领域，具体涉及一种高精度时域测量方法及装置、存储介质。

背景技术

示波器是设计、制造和维修电子设备不可或缺的工具，现在的示波器多以数字示波器为主，因具有波形触发、存储、显示、测量、分析等功能而日益普及，随着科技及市场需求的快速发展，数字示波器被认为是工程师们的眼睛，其将作为一种必要的工具而用来应对工程师们的测量挑战。现代数字示波器对被测信号进行采集后，还需要对采样数据进行测量；虽然在一定的时间尺度下，已经可以得到较为精确的时间测量结果，然而在大时间尺度下获取高精度的时间测量结果，还是一个难点。

一方面是迫于巨量数据的处理压力。高精度意味着示波器的采样率高，大时间尺度意味着采样时间长，当同时满足两者时意味着示波器采集的波形点数量巨大。尽管示波器存储单元的存储深度也在不断增长，但是由于内存限制、系统数据带宽效率的瓶颈，大部分示波器在测量准确度和响应速度之间做了平衡，即对示波器采集的波形进行一定程度的抽样，如峰值抽样或等间隔抽样，试图以最小的波形失真来获得更高的测量速度。另一方面是受限于算法对波形目标点的搜索能力。现有的算法有：零交法、最小二乘直线拟合法、基于概率统计的方法。对于这些方法，要么受到噪声和量化误差影响致使测量精度较低，要么虽然满足部分周期测量的精度需求，但是在测量上升时间和下降时间还存在偏差。对于时域的测量，工程上不仅仅关注周期、频率，还关注沿的变化（如上升时间和下降时间）；这些测量项，与三个垂直方向的数值（分别对应沿的低、中、高位置）密切相关。

由于存储空间限制、数据带宽效率的原因，示波器通常将采集到的原始数据进行抽样，然后对抽样后的数据进行测量，这种测量方式仅对采集到的部分数据进行测量，不是全存储深度测量。无论是何种抽样方式，提供给测量的波形数据实际上被降低了采样率，比如波形经等间隔抽样后很容易丢失重要的波形信息；此外，峰值抽样又会人为地引入抖动，从而导致波形细节失真。无论何种抽样方式，抽样系数较大时，经过抽样的波形通常会失真；对经过抽样的波形进行测量，无法满足大时间尺度下时间精度要求高的场景。因此，当前的多数数字示波器无法实现真正意义上的全存储深度水平测量。

一个信号周期内，采样点的数目可能是相当巨大的；同时，由于外界噪声、采样量化误差的影响，会给采样点本身带来一定扰动。因此，准确定位某一个幅值的水平位置是一个难点，当前多数数字示波器还存在对波形上任一幅值的水平位置定位不准的问题，无法保证水平（时间）测量精度。

比如，中国专利（CN103176012B）中公开了一种可提高测量准确度的示波器及测量方法，主要是对存储单元中采集到的波形进行峰值抽样，对峰值抽样后的波形进行测量，在数据量处理速度和波形失真度之间做平衡。由于采用峰值抽样的方式在数据量处理和波形失真之间做平衡，则致使水平测量结果不够准确，主要体现在两个方面。一是峰值抽样变相降低了提供给测量模块的采样波形的采样率，降低了对被测信号的时域分辨率，当存储单元的数据量很大、远超出测量模块的数据处理量时，会导致较大的压缩比，严重时会导致测量模块的被测波形失真；二是峰值抽样本身会将抖动引入采样波形，在压缩比较小的情况下，也导致无法获得高精度的测量结果。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是如何提高信号波形时域测量的准确度。为解决上述问题，本申请提供一种高精度时域测量方法及装置、存储介质。

根据第一方面，本发明提供了一种高精度时域测量方法，其包括以下步骤：获取数字信号波形的波形碎片；所述波形碎片包括所述数字信号波形每次穿越阈值电平的跳变数据；通过聚合算法对所述波形碎片进行分析，得到所述数字信号波形中每个边沿上阈值电平的水平位置信息；根据所述水平位置信息计算所述数字信号波形的时域参数。

所述获取数字信号波形的波形碎片，包括：设置至少一个阈值电平，搜索所述数字信号波形中每次穿越所述阈值电平的数据点，形成跳变数据；获取所述跳变数据中起点数据的坐标、终点数据的坐标，以及获取所述跳变数据的极性，从而形成所述波形碎片。

设置有多个所述阈值电平，且分别为高阈值电平、中阈值电平和低阈值电平；对于任意所述阈值电平，若所述数字信号波形多次穿越该阈值电平，则分别形成多个所述波形碎片。

所述通过聚合算法对所述波形碎片进行分析，得到所述数字信号波形中每个边沿上阈值电平的水平位置信息，包括：对各个所述波形碎片进行时间排序，获取每两个相邻的波形碎片之间的碎片间距，以及每个所述波形碎片的极性；所述波形碎片的极性用于表征该波形碎片所穿越的阈值电平的高低；根据所述碎片间距对连续排序的若干个相同极性的波形碎片进行聚合处理，筛选出所述数字信号波形中每个边沿上的聚合碎片；确定所筛选出的聚合碎片对应的阈值电平和阈值电平的水平位置信息。

所述根据所述碎片间距对连续排序的若干个相同极性的波形碎片进行聚合处理，筛选出所述数字信号波形中每个边沿上的聚合碎片，包括：对于连续排序的若干个相同极性的波形碎片，根据任意一个波形碎片和下一个波形碎片之间的碎片间距进行数据聚合，进而得到对应的聚合碎片；根据各所述聚合碎片中碎片间距确定位于所述数字信号波形中每个边沿上的聚合碎片。

所述根据所述水平位置信息计算所述数字信号波形的时域参数，包括：利用具有相同极性聚合碎片对应的阈值电平的水平位置信息，计算所述数字信号波形的周期和/或频率。

根据第二方面，本发明提供了一种数字示波器，其包括：波形生成单元，用于生成数字信号波形；时域测量单元，用于根据上述第一方面中所述的方法对所述数字信号波形进行测量，以得到对应的时域参数；显示单元，用于对所述数字信号波形和/或所述时域参数进行显示。

所述时域测量单元包括：获取模块，用于获取数字信号波形的波形碎片；所述波形碎片包括所述数字信号波形每次穿越阈值电平的跳变数据；聚合模块，用于通过聚合算法对所述波形碎片进行分析，得到所述数字信号波形中每个边沿上阈值电平的水平位置信息；计算模块，用于根据所述水平位置信息计算所述数字信号波形的时域参数。

所述聚合模块在通过聚合算法对所述波形碎片进行分析的过程为：对各个所述波形碎片进行时间排序，获取每两个相邻的波形碎片之间的碎片间距，以及每个所述波形碎片的极性；根据所述碎片间距对连续排序的若干个相同极性的波形碎片进行聚合处理，筛选出所述数字信号波形中每个边沿上的聚合碎片；确定所筛选出的聚合碎片对应的阈值电平和阈值电平的水平位置信息。

根据第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现上述第一方面中所述的方法。

本发明的有益效果是：

上述实施例中提供了一种高精度时域测量方法及装置、存储介质，其中高精度时域测量方法包括：获取数字信号波形的波形碎片，波形碎片包括数字信号波形每次穿越阈值电平的跳变数据；通过聚合算法对波形碎片进行分析，得到数字信号波形中每个边沿上阈值电平的水平位置信息；根据水平位置信息计算所述数字信号波形的时域参数。第一方面，由于技术方案通过聚合算法对波形碎片进行分析，利于准确计算得到边沿上阈值电平的水平位置，可增强上升沿时间、下降沿时间的测量精度；第二方面，技术方案对数字信号的全部采样点都可进行测量，不会存在因峰值抽样或等间隔抽样引入的失真、抖动现象；第三方面，由于计算数字信号波形的时域参数是聚合分析后产生的水平位置信息，那么可在保存足够的位置信息情况下减少参与计算的数据量，从而提高大时间尺度下水平测量的精度和速度；第四方面，与现有技术相比，技术方案既没有对采集到的数据进行抽样，也没有直接基于采样点进行算法分析而是采用一种间接测量的机制来实现数字信号波形的高精度时域测量。

附图说明

图1为本申请实施例一中数字示波器的结构示意图；

图2为时域测量单元的结构示意图；

图3为本申请实施例二中高精度时域测量方法的流程图；

图4为获取波形碎片的流程图；

图5为得到水平位置信息的流程图；

图6为设置多个阈值电平的示意图；

图7为设置高阈值、中阈值、低阈值的示意图；

图8a为数字信号波形穿越低阈值电平的示意图；

图8b为图8a中Q区域的放大示意图；

图9为一个具体实施例中聚合算法的原理示意图；

图10为本申请实施例三中数字示波器的结构示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。

另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。

本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接（联接）。

实施例一、

请参考图1，本实施例中公开一种数字示波器，其主要包括波形生成单元11、时域测量单元12和显示单元13，下面分别说明。

波形生成单元11能够读取数字化的波形数据，并对波形数据进行映射处理，从而生成数字信号波形。比如图7中所示的数字信号波形，波形上的任意一个位置处实质上包括了众多的数据点。

在本实施例中，生成数字信号波形的数字信号既可以是数字示波器中存储的历史波形数据，也可以是模拟信号经实时采样形成的波形数据，那么这里不对数字信号的来源进行限制。如果数字信号经模拟采样而得到，那么一个模拟信号转换为数字信号的过程可以由常规的ADC器件来完成，比如经过信号采样、信号保持、信号量化、信号编码等多个基本步骤。

时域测量单元12是具有数据运算处理能力的一类功能器件，比如CPU、微处理器、FPGA等。时域测量单元12用于对数字信号波形进行时域测量，以得到对应的时域参数；关于时域测量单元12的具体测量过程可以参考下文的实施例二。

显示单元13为显示器、显示面板、投影仪等设备，用于对数字信号波形和/或时域参数进行显示。

进一步地，数字示波器1还可以包括存储器（图1中未示意），利用存储器对数字化的波形数据、数字信号波形、时域参数，甚至时域测量过程中的一些设置参数、中间参数进行存储。

在一个具体实施例中，参见图2，时域测量单元12包括获取模块121、聚合模块122和计算模块123，分别说明如下。

获取模块121能够读取数字信号波形，从而获取数字信号波形的波形碎片；这里的波形碎片包括数字信号波形每次穿越阈值电平的跳变数据。

比如，获取模块121对数字信号波形进行一次整体的搜索，得到一组关于跳变的多个数据点（“跳变”是指采样点对阈值电平发生了一次穿越），如此将每一组关于跳变的多个数据点称为“跳变数据”，从而简记为“波形碎片”；此后，便可以将波形碎片发送至聚合模块122。此外，整体搜索数字信号波形并发送波形碎片的过程可以是一边搜索一边发送，也可以是整体搜索完成后一次性发送，也可以是循环式地搜索到一定量的碎片后发送，具体采用的方式不做限制。

需要说明的是，获取模块121可配置至少一个阈值电平，从而搜索数字信号波形中每次穿越阈值电平的数据点，形成跳变数据；进一步获取跳变数据中起点数据的坐标、终点数据的坐标，以及获取跳变数据的极性，从而形成波形碎片。可以理解，这里的极性通常表示的是数据点所穿越的阈值电平的高低。

当然，也可以配置多个阈值电平，且分别为高阈值电平、中阈值电平和低阈值电平；那么对于其中的任意一个阈值电平，若数字信号波形多次穿越该阈值电平，则分别形成多个波形碎片。此外，跳变数据的极性指的是阈值电平的大小状态，一般分为低阈值Low、中阈值Mid、高阈值High，具体可参考图6和图7中的附图标记Low、Mid、High。

参见图6和图7，对于低阈值Low、中阈值Mid和高阈值High，这三个数值用于衡量数字信号波形是否达到某一状态，称为阈值电平。通常，两个连续的上升沿（或下降沿）的Mid水平位置之间的间隔，用于描述周期；同一条边沿上High的水平位置和Low的水平位置之间的间隔，用于描述上升时间（或下降时间）。对于Mid的水平位置，通常出现在Mid附近数据点最密集的位置或Mid附近采样点连线上。而对于High（或low）的水平位置，有些特别；以上升沿为例，对于上升沿上的High，采样信号恰好稳定达到High即可认定上升结束；对于上升沿的Low，采样信号恰好稳定离开Low阈值即可认定上升开始；这样计算出来的上升时间是“纯粹”的上升值，较少受采样波形在阈值电平处所持续时间的影响。

聚合模块122与获取模块121连接，那么聚合模块122用于通过聚合算法对波形碎片进行分析，得到数字信号波形中每个边沿上阈值电平的水平位置信息。

比如，聚合模块122对各个波形碎片进行时间排序，获取每两个相邻的波形碎片之间的碎片间距，以及每个波形碎片的极性（如低阈值Low、中阈值Mid、高阈值High）；根据碎片间距对连续排序的若干个相同极性的波形碎片进行聚合处理，筛选出数字信号波形中每个边沿上的聚合碎片；确定所筛选出的聚合碎片对应的阈值电平和阈值电平的水平位置信息。

计算模块123用于根据水平位置信息计算数字信号波形的时域参数。比如，利用具有相同极性的阈值电平的水平位置信息，计算数字信号波形的周期和/或频率。

进一步地，聚合模块122在通过聚合算法对波形碎片进行分析的过程为：对各个波形碎片进行时间排序，获取每两个相邻的波形碎片之间的碎片间距，以及每个波形碎片的极性；对连续排序的若干个相同极性的波形碎片，通过判断碎片距离是否变大来进行聚合处理，筛选出数字信号波形中每个边沿上的聚合碎片；确定所筛选出的聚合碎片对应的阈值电平和阈值电平的水平位置信息。

关于时域测量单元12中获取模块121、聚合模块122、计算模块123的具体功能可以参考下面的实施例二。

可以理解，本实施中的技术方案由于计算数字信号波形的时域参数是聚合分析后产生的水平位置信息，那么可在保存足够的位置信息情况下减少参与计算的数据量，从而提高大时间尺度下水平测量的精度和速度；此外，与现有技术相比，技术方案既没有对采集到的数据进行抽样，也没有直接基于采样点进行算法分析，而是采用一种间接测量的机制来实现数字信号波形的高精度时域测量。

实施例二、

本实施例中公开一种用于数字示波器的高精度时域测量方法，该高精度时域测量方法主要在图1中的时域测量单元12上进行应用。

请参考图3，提供的高精度时域测量方法可包括步骤S210-S230，下面分别说明。

步骤S210，获取数字信号波形的波形碎片。这里的波形碎片包括数字信号波形每次穿越阈值电平的跳变数据。

比如图2，获取模块121对数字信号波形进行一次整体的搜索，得到一组关于跳变的多个数据点（“跳变”是指采样点对阈值电平发生了一次穿越），如此将每一组关于跳变的多个数据点称为“跳变数据”，从而简记为“波形碎片”。

步骤S220，通过聚合算法对波形碎片进行分析，得到数字信号波形中每个边沿上阈值电平的水平位置信息。

比如，通过分段二分聚合算法计算得到数字信号波形中每个边沿上低阈值、中阈值、高阈值的水平位置。分段二分聚合算法的核心思想是：利用波形碎片之间的碎片间距，将一段连续的同一极性的波形碎片划分成若干片段，每个片段的波形碎片组成一个新的聚合碎片（聚合碎片包含起点坐标、终点坐标、极性、引起穿越的阈值采样点数目、与下一个聚合碎片的距离），之后利用聚合碎片的信息计算出数字信号波形上每条边沿上的低阈值、中阈值、高阈值的水平位置。这里的边沿是指数字信号波形中同时跨越低阈值电平、中阈值电平和高阈值电平的下降沿和上升沿。

步骤S230，根据水平位置信息计算数字信号波形的时域参数。由于水平位置信息可以在时域中用水平方向上的采样序号或者时间来进行表征，所以方便利用相邻上升沿（或下降沿）上相同极性的阈值电平的水平位置信息来得到周期值，进而计算得到频率值。

在本实施例中，参见图2和图4，上述的步骤S210主要涉及获取数字信号波形的波形碎片的过程，具体可以包括步骤S211-S212，分别说明如下。

步骤S211，获取模块121设置至少一个阈值电平（比如高阈值High、中阈值Mid、低阈值Low），搜索数字信号波形中每次穿越阈值电平的数据点，形成跳变数据。

步骤S212，获取模块121获取跳变数据中起点数据的坐标、终点数据的坐标，以及获取跳变数据的极性，从而形成波形碎片。

在一个具体实施例中，参见图6和图7，设置有多个阈值电平，且分别为高阈值电平、中阈值电平和低阈值电平（即High、Mid、Low）。那么，对于其中的任意一个阈值电平，若数字信号波形多次穿越该阈值电平，则分别形成多个波形碎片。

在一个具体实施中，参见图8a和图8b，在数字信号波形L的下半部分，存在波形多次穿越低阈值电平Y的情况，那么形成的波形碎片可分别表示为SA-EA、SB-EB、SC-EC、SD-ED。

需要说明的是，每个波形碎片表征一次对阈值电平的跳变，具体包含：（1）跳变数据中跳变起点的水平坐标（通常是一个采样点的序号）、垂直坐标（通常对应采样点的ADC码字值）；（2）跳变数据中跳变终点的水平坐标（通常也是一个采样点的序号）、垂直坐标（通常对应采样点的ADC码字值）；（3）波形碎片对应的阈值电平极性（即低阈值Low、中阈值Mid、高阈值High）。那么可以理解，在得知跳变数据中起点数据和终点数据坐标的情况下，可以计算出波形碎片中跳变起点和跳变终点之间有多少个数据点（比如记作threshold_dot），从而可知数据点在阈值电平上的水平分布特征。

在本实施例中，参见图2和图5，上述的步骤S220主要涉及获得每个边沿上阈值电平的水平位置信息的过程，具体可以包括步骤S221-S223，分别说明如下。

步骤S221，聚合模块122对各个波形碎片进行时间排序，获取每两个相邻的波形碎片之间的碎片间距，以及每个波形碎片的极性。碎片间距是指前一个波形碎片的终点数据坐标和当前波形碎片的起点数据坐标之间水平差值。

步骤S222，聚合模块122根据碎片间距对连续排序的若干个相同极性的波形碎片进行聚合处理，筛选出数字信号波形中每个边沿上的聚合碎片。

在一个具体实施例中，聚合模块122对于连续排序的若干个相同极性的波形碎片，通过判断任意一个波形碎片和下一个波形碎片之间的碎片间距是否比之前的碎片间距更大，来决定是否进行数据聚合，得到对应的聚合碎片；那么进一步地，聚合模块122根据各聚合碎片中碎片间距、引起穿越的阈值采样点数目（threshold_dot数目）等信息确定位于数字信号波形中每个边沿上的聚合碎片。可以理解，在根据碎片之间的距离关系，根据任意一个波形碎片和下一个波形碎片进行数据聚合时，距离关系的一个判断标准是：任意一个碎片和下一个碎片之间的间距是否比之前的碎片间距大。

步骤S223，聚合模块122确定所筛选出的聚合碎片对应的阈值电平和阈值电平的水平位置信息。

在一个具体实施中，参见图2和图9，利用一个简单的逻辑例程来说明聚合模块122实现的功能。对多个波形碎片进行时间排序，排序结果如碎片Z、A、B、C、D、E、F、G等（这里为方便说明，将波形碎片简称为“碎片”），其中碎片A、B、C、D具有Low极性，其余的具有Mid极性。碎片A、B之间的碎片间距为10，碎片B、C的碎片间距为2，碎片C、D的碎片间距为15。为便于说明程序执行过程，这里可设置第一数组（记作Aggregation）和第二数组（记作AsistAggregation）来存放“聚合碎片”，并且设置两个数值符号preFrag、currentFrag来分别表示前一个波形碎片和当前波形碎片。

首先，读取碎片A（Low极性），由于碎片A和碎片Z的极性不同，所以需要处理与碎片Z同极性的碎片所描述的Mid阈值位置。碎片Z和距离值dist=0会生成一个“聚合碎片”，然后被添加到第二数组（AsistAggregation）的尾部；之后第一数组（Aggregation）和第二数组（AsistAggregation）中的“聚合碎片”经过水平位置分析后，会得到Mid极性的水平位置。接下来，给preFrag赋予一个无效值，并清空第一数组和第二数组。处理完Mid极性的碎片后，由于第一数组为空、preFrag为无效值，所以将碎片A赋值给preFrag。

接着，读取碎片B（Low极性），通过preFrag的跳变终点坐标和碎片B的跳变起点坐标，可以知道两者的水平距离dist（dist=10），利用该dist与碎片A生成一个“聚合碎片”，存入第一数组的尾部，之后将碎片B赋值给preFrag。

接下来，读取碎片C（Low极性），计算出与preFrag的距离dist（dist=2），由于第二数组为空、该距离小于第一数组中最后一个元素的距离信息（该距离信息为10），所以由碎片B和距离值dist=2生成一个“聚合碎片”，存入第二数组，之后将preFrag更新为碎片C。

接下来，读取碎片D（Low极性），计算出与preFrag的距离dist（dist=15），利用preFrag和dist（dist=15）生成一个“聚合碎片”添加到第二数组的尾部；第二数组中，最后一个元素的距离信息dist=15大于前一个元素的距离信息dist=2，因此需要将两个元素聚合为一个元素（新元素为碎片B的起点坐标、碎片C的终点坐标、碎片B的极性Low、碎片B和碎片C阈值采样点数目的和、与下一个“聚合碎片”的距离值dist=15）。第二数组中，新生成的元素（“聚合碎片”B+C）前已经无其他元素，因此该元素与第一数组中最后一个元素（“聚合碎片”A）进行比较（比较距离值，15>10），进而将第二数组中仅存的元素取出，存入第一数组的尾部，之后将preFrag更新为碎片D。

接下来，读取碎片E（Mid极性），由于碎片极性与preFrag极性不同，所以将preFrag和距离值dist=0生成一个“聚合碎片”添加到第二数组的尾部，分析第一数组和第二数组中的聚合碎片信息，得出这组连续的Low极性碎片的水平位置。之后将preFrag赋予无效值，清空第一数组和第二数组，继续分析碎片E及碎片E之后的碎片。

对于一组相同极性的波形碎片（记作Frags），经过聚合模块122施行的聚合算法会在第一数组（如Aggregation）和第二数组（如AsistAggregation）中各生成一组聚合碎片。这两组聚合碎片有两个特点：a）恰好是以Frags中最大的距离分成两组，比如图9的第一数组内存储了2个聚合碎片，第二数组内存储了1个聚合碎片，第一数组内的最后一个聚合碎片与第二数组内的第一个聚合碎片的间隔，恰好是碎片A~D中最大的间隔，并且，第一数组内聚合碎片的间隔逐渐增大，第二数组内聚合碎片的间隔逐渐减小；b）聚合碎片带有水平位置信息、阈值采样点（如threshold_dot）的数目，以及相邻间隔大小。

比如图8b，在低阈值电平Y的作用下，形成有四个波形碎片（SA-EA、SB-EB、SC-EC、SD-ED），但是经过聚合分析后，却划分成了三个聚合碎片，即SA-EA、SB-EC、SD-ED。在图8b中，通过分析聚合碎片中引起穿越的阈值采样点（threshold_dot）的数目（绝对数目或相对数目）、聚合碎片之间的间距及比例关系，可以判断出SB-EC不属于上升沿或下降沿的一部分，所以应视为边沿之外的过激或震动，此时可将聚合碎片SA-EA视为数字信号波形中下降沿上的聚合碎片，将聚合碎片SD-ED视为数字信号波形中上降沿的聚合碎片，那么就容易得到这两个聚合碎片分别对应的阈值电平和阈值电平的水平位置信息。

可以理解，利用筛选出的聚合碎片可以进一步地分析出High、Mid、Low阈值的水平位置。由于信号本身的特点（周期信号的上升沿和下降沿是交替出现的），所以一组连续High极性（或Low极性）的波形碎片中，一部分属于前一个上升沿（下降沿），一部分属于后一个下降沿（上升沿）；而一组连续的Mid极性的波形碎片，完整地属于当前的上升沿（或下降沿）。那么，利用前述第一数组（如Aggregation）和第二数组（如AsistAggregation）中聚合碎片的特点a），可以从一组High（或者Low）极性的波形碎片中区分出哪些属于前一边沿、哪些属于后一边沿。利用前述特点b），对连续的相同极性的聚合碎片，根据每个聚合碎片的阈值采样点（threshold_dot）的绝对数量和相对数量，进行筛选且滤除占比很小的“聚合碎片”，筛选出符合条件的N个聚合碎片（这N个聚合碎片可以进一步聚合为1个，此时该“进一步聚合”的聚合碎片的水平位置就是对应阈值的水平位置；这个水平位置可以是聚合碎片的数据起点、数据终点、数据中点或碎片上的任意一数据点）。并且，筛选的条件包括但不限于以下情形：对于High极性（或Low极性）的聚合碎片，要寻找前N个和最后N个满足threshold_dot绝对数量或相对数量条件的聚合碎片，分别对应前一个上升沿的High阈值位置（前一个下降沿的Low阈值位置），和后一个下降沿的High阈值位置（后一个下降沿的Low阈值位置）；对于Mid极性的聚合碎片，选择threshold_dot绝对数量或者相对数量最大的N个聚合碎片。

可以理解，由于技术方案通过聚合算法对波形碎片进行分析，增强了对边沿高、低阈值电平的水平定位精度，则利于准确计算得到边沿上阈值电平的水平位置，可得到高精度的上升沿时间、下降沿时间；此外，技术方案对数字信号的全部采样点都可进行测量，不会存在因峰值抽样或等间隔抽样引入的失真、抖动现象。

实施例三、

在实施例二中公开的高精度时域测量方法的基础上，本实施例中公开一种数字示波器。

请参考图10，数字示波器3其包括存储器31和处理器32。其中，存储器31可以被认为是计算机可读存储介质，用于存储程序，该程序可以是实施例二中全存储深度测量方法对应的程序代码。

处理器32与存储器31连接，用于通过执行存储器31存储的程序实现高精度时域测量方法。那么，处理器32实现的功能可以参考实施例二中的步骤S210-S230，以及参考图4、图5中公开的步骤，这里不再进行详细说明

本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。

以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。

Claims (4)

1.一种高精度时域测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取数字信号波形的波形碎片；所述波形碎片包括所述数字信号波形每次穿越阈值电平的跳变数据；所述波形碎片的信息包括对应跳变数据中起点数据的坐标、终点数据的坐标、跳变数据的极性；跳变数据的极性指的是所穿越的阈值电平的大小状态，若穿越高阈值电平则具有High极性，若穿越中阈值电平则具有Mid极性，若穿越低阈值电平则具有Low极性；

通过聚合算法对所述波形碎片进行分析包括：对多个所述波形碎片进行时间排序，获取每两个相邻的波形碎片之间的碎片间距，以及每个所述波形碎片的极性；对于连续排序的若干个相同极性的波形碎片A、B、C、D进行碎片间距或极性的判断；

若判断波形碎片A与它之前的波形碎片的极性不同，则利用波形碎片A的信息以及波形碎片A和波形碎片B之间的碎片间距生成聚合碎片，该聚合碎片的信息包括波形碎片A的起点坐标、终点坐标和极性，以及包括波形碎片A的阈值采样点数目和与波形碎片B之间的碎片间距；

若判断波形碎片B和波形碎片C之间的碎片间距比波形碎片B和波形碎片A之间的碎片间距没有更大，则利用波形碎片B的信息以及波形碎片B和波形碎片C之间的碎片间距生成聚合碎片，该聚合碎片的信息包括波形碎片B的起点坐标、终点坐标和极性，以及包括波形碎片B的阈值采样点数目和与波形碎片C之间的碎片间距；

若判断波形碎片C和波形碎片D之间的碎片间距比波形碎片C和波形碎片B之间的碎片间距更大，则利用波形碎片B、波形碎片C的信息以及波形碎片C和波形碎片D之间的碎片间距生成聚合碎片，该聚合碎片的信息包括波形碎片B的起点坐标、波形碎片C的终点坐标、波形碎片C的极性，波形碎片B与波形碎片C的阈值采样点数目之和，以及波形碎片C和波形碎片D之间的碎片间距；

若判断波形碎片D与它之后的波形碎片的极性不同，则利用波形碎片D的信息以及预设0值的碎片间距生成聚合碎片，该聚合碎片的信息包括波形碎片D的起点坐标、终点坐标和极性，以及包括波形碎片D的阈值采样点数目和0值的碎片间距；

根据生成的聚合碎片的信息筛选出所述数字信号波形中每个边沿上的聚合碎片包括：对于High极性或Low极性的聚合碎片，寻找前N个和最后N个满足阈值采样点数目的绝对数量或相对数量条件的聚合碎片，分别对应前一个上升沿的High阈值位置或前一个下降沿的Low阈值位置，和分别对应后一个下降沿的High阈值位置或后一个上升沿的Low阈值位置；对于Mid极性的聚合碎片，选择阈值采样点数目的绝对数量或者相对数量最大的N个聚合碎片；

确定所筛选出的聚合碎片对应的阈值电平的水平位置信息，根据所述水平位置信息计算所述数字信号波形的时域参数包括：利用具有相同极性聚合碎片对应的阈值电平的水平位置信息，计算所述数字信号波形的周期和/或频率。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取数字信号波形的波形碎片，包括：

设置三个所述阈值电平且分别为高阈值电平、中阈值电平和低阈值电平，搜索所述数字信号波形中每次穿越所述阈值电平的数据点，形成跳变数据；

对于任意所述阈值电平，若所述数字信号波形多次穿越该阈值电平，则分别形成多个所述波形碎片。

3.一种数字示波器，其特征在于，包括：

波形生成单元，用于生成数字信号波形；

时域测量单元，用于根据权利要求1-2中任一项所述的方法对所述数字信号波形进行测量，以得到对应的时域参数；

显示单元，用于对所述数字信号波形和/或所述时域参数进行显示。

4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-2中任一项所述的方法。

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