CN115706607A - 使用机器学习的组合tdecq测量和发射器调谐 - Google Patents

使用机器学习的组合tdecq测量和发射器调谐 Download PDF

Info

Publication number
CN115706607A
CN115706607A CN202210966822.XA CN202210966822A CN115706607A CN 115706607 A CN115706607 A CN 115706607A CN 202210966822 A CN202210966822 A CN 202210966822A CN 115706607 A CN115706607 A CN 115706607A
Authority
CN
China
Prior art keywords
training
tensor
machine learning
array
test
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210966822.XA
Other languages
English (en)
Inventor
J·J·皮克德
谈侃
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tektronix Inc
Original Assignee
Tektronix Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tektronix Inc filed Critical Tektronix Inc
Publication of CN115706607A publication Critical patent/CN115706607A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/22—Detection or location of defective computer hardware by testing during standby operation or during idle time, e.g. start-up testing
    • G06F11/26—Functional testing
    • G06F11/27—Built-in tests
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F1/00—Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
    • G06F1/02—Digital function generators
    • G06F1/022—Waveform generators, i.e. devices for generating periodical functions of time, e.g. direct digital synthesizers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/22—Detection or location of defective computer hardware by testing during standby operation or during idle time, e.g. start-up testing
    • G06F11/2273—Test methods
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B10/00—Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
    • H04B10/07—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems
    • H04B10/073—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems using an out-of-service signal
    • H04B10/0731—Testing or characterisation of optical devices, e.g. amplifiers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Optical Communication System (AREA)
  • Monitoring And Testing Of Transmission In General (AREA)
  • Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)

Abstract

本发明涉及使用机器学习的组合TDECQ测量和发射器调谐。本发明进一步涉及一种测试和测量系统，其具有测试和测量仪器、测试自动化平台以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为执行代码，所述代码使所述一个或多个处理器接收由被测设备的操作所创建的波形，生成一个或多个张量阵列；将机器学习应用于所述一个或多个张量阵列中的第一张量阵列以产生均衡器抽头值；将机器学习应用于所述一个或多个张量阵列之一的第二张量阵列以产生被测设备的预测的调谐参数；使用均衡器抽头值来产生发射器和色散眼图闭合四相（TDECQ）值；并将TDECQ值和预测的调谐参数提供给测试自动化平台。

Description

使用机器学习的组合TDECQ测量和发射器调谐
相关申请的交叉引用
本公开要求保护2021年8月12日提交的题为“COMBINED TDECQ AND TRANSMITTERTUNING MACHINE LEARNING SYSTEM”的美国临时申请第63/232,378号的权益，其公开内容通过引用以其整体并入本文中。
技术领域
本公开涉及测试和测量系统，并且更特别地涉及用于组件调谐和性能测量的系统。
背景技术
机器学习技术可以显著提高复杂测量的速度，例如诸如发射器色散眼图闭合四相（TDECQ）测量。例如，测量速度的提高转化为生产线上生产吞吐量的提高。
节省生产线上用于测试和验证被测设备（DUT）性能的时间可以节省数万美元。
附图说明
图1示出了测试和测量系统的实施例；
图2示出了在测试和测量系统内训练单个机器学习网络的实施例；
图3示出了在测试和测量系统内训练两个机器学习网络的实施例；
图4示出了在测试和测量系统内使用单个机器学习网络执行TDECQ测试和提供调谐参数的实施例；
图5示出了在测试和测量系统内使用两个机器学习网络执行TDECQ测试和提供调谐参数的实施例。
具体实施方式
使用机器学习测试被测设备（DUT）可能涉及迭代过程，其中DUT接收调谐参数集。当DUT使用该调谐参数集操作时，它产生针对确定设备通过还是失败的值或值范围的测量结果。下面的讨论可以采用调谐和测试光发射器或收发器的示例来提供上下文示例。这里的实施例适用于经历测试过程以确定DUT是否如通过所需要的那样操作的任何DUT。
图1示出了光发射器14作为DUT的实例中的测试设置的实施例。测试设置包括测试和测量系统，该系统可以包括诸如示波器10和测试自动化平台30之类的测试和测量仪器。测试自动化平台30可以驻留在生产线上，以执行DUT的通过/失败分析。测试和测量仪器10通常通过仪器探头16在输入11处接收来自DUT 14的电信号。在光发射器的情况下，探头将通常包括耦合到光电转换器18的测试光纤，所述光电转换器18将电信号提供给测试和测量仪器，以被采样、数字化和获取为表示来自DUT的信号的波形。例如，如果测试和测量仪器10包括采样示波器，则时钟恢复单元（CRU）20可以从波形数据恢复时钟信号。测试和测量仪器具有由处理器12表示的一个或多个处理器、存储器22和用户接口26。存储器可以存储以代码形式的可执行指令，当由处理器执行时，该指令使处理器执行任务。存储器还可以存储获取的波形。测试和测量仪器的用户接口26允许用户与仪器10交互，诸如输入设置、配置测试等。参考均衡器和分析模块24可以在均衡信号中发挥作用。
替代地，或除了测试和测量仪器上的用户接口之外，测试自动化平台30上的用户接口34可以允许用户配置测试和测量仪器，以及为测试自动化平台和总体系统提供设置和其他信息。测试自动化平台可以包括一件测试装备或其他计算设备。虽然该平台可以驻留在制造商的生产线上，但是并不意图也不应暗示对任何特定位置或在任何特定情形下的使用的限制。测试自动化平台还可以包括由32表示的一个或多个处理器和存储器36。如进一步更详细讨论的，测试和测量设备10上的一个或多个处理器12以及测试自动化平台30上的一个或多个处理器32可以协同工作以分发任务，或者一个或另一个设备的（一个或多个）处理器可以执行所有任务。下面讨论的机器学习网络可以采取被配置为操作所述机器学习网络中的一个或多个的这些处理器之一的形式。
本公开的实施例可以包括实现到独立软件应用中的配置，在以下讨论中称为“ML工具”。测试自动化系统操作测试自动化应用，作为环路中的主要系统控制器。它向DUT发送操作或调谐参数，并控制温度。在DUT是光收发器的实例中，参数包括传输参数。这种方法可以在2022年3月22日提交的美国专利申请第17/701,186号“TRANSCEIVER TUNING USINGMACHINE LEARNING”中找到，该美国专利申请以其整体通过引用并入于此。测试自动化应用还将仪器波形采集与传输/操作参数更新同步。此外，它向ML工具软件提供传输/操作参数值，并从神经网络读取回下一个猜测参数值。神经网络基于从示波器获取的波形来估计结果。
机器学习辅助参数调谐系统具有两种操作模式：训练和运行时。在训练过程期间，测试自动化应用向DUT发送参数集，并获取所得到的波形。用户将扫描参数，以允许机器了解所有参数设置的波形看起来像什么。然后，测试自动化块将大型的波形和参数集馈送给ML工具，作为用于训练机器的数据集，这也可以称为机器学习网络。
在运行时期间，经训练的机器为优化的均衡滤波器抽头（通常为波形的前馈均衡（FFE）抽头）以及为创建观察参数集创建估计。FFE抽头的应用均衡了输入波形。然后，TDECQ计算过程使用经均衡的波形作为输入。TDECQ过程通常将不使用机器学习来获得TDECQ，而是使用现有的测量过程来计算它。
图2示出了单个机器训练的实施例。FFE抽头优化块40可以使用预先存在的软件代码来优化和找到要发送到机器学习网络44的训练波形的最佳FFE抽头42。在该实施例中，机器的训练将波形张量阵列与参数和最佳FFE抽头相关联。参数52可以是光发射器或存储在从中获取波形的DUT中的其他操作参数值。张量阵列可以如2022年5月18日提交的美国专利申请第17/747,954号“SHORT PATTERN WAVEFORM DATABASE BASED MACHINE LEARNING FORMEASUREMENT”和/或2022年2月3日提交的美国专利申请第17/592,437号“EYE CLASSESSEPARATOR WITH OVERLAY, AND COMPOSITE, AND DYNAMIC EYE-TRIGGER FOR HUMANS ANDMACHINE LEARNING”中所描述的那样，所述美国专利申请的内容通过引用并入于此。短模式波形数据库张量生成器46生成一个或多个张量阵列。在这里的实施例中，张量生成器生成两个张量阵列集48和50。如这里使用的术语“张量阵列”意指张量图像的阵列。张量阵列48可以包括张量阵列，该阵列中的每个张量图像具有一个或多个波形，这些波形用于为下面运行时操作中讨论的TDECQ计算过程确定FFE抽头。张量阵列50可以包括具有一个张量图像阵列的张量阵列，每个张量图像具有在下面运行时操作中讨论的调谐参数过程中使用的三个或更多个波形。张量阵列中的每个张量图像还可以包括与三个或更多个波形相关联的环境参数的描绘，诸如表示获取波形时的温度的条形图。
TDECQ过程通常将使用测量TDECQ的现有方法。它采用输入波形，并用优化的抽头对其进行均衡。然后，它在内部执行必要的步骤来测量TDECQ并输出该值。它将该值返回给测试自动化应用，以用于关于通过/失败进行评估。
图3示出了与图2的实施例类似的训练实施例。该实施例具有机器A和机器B。机器A专门用于将张量阵列与优化的FFE抽头相关联。机器A 54从FFE抽头优化块40接收优化的FFE抽头42，并且从短模式波形张量生成器46接收包括一个张量图像阵列的第一张量阵列48。一个阵列针对阵列中的每个张量图像可以具有一个波形。机器B 56专门用于将参数与张量阵列相关联。机器B接收包括一个张量图像阵列的第二张量阵列50，阵列中的每个张量具有三个波形。机器B还接收与用于生成张量阵列50的波形相关联的操作参数52。训练中使用的各种组件都具有标识符“训练”，以区别于它们的运行时对应物。波形包括“训练波形”，FFE抽头是“训练FFE抽头”，等等。
在该示例中，运行时具有在测试自动化平台上调谐光发射器的目标。如上面所描述的，这可以包括在制造商的生产线上运行的制造测试自动化平台。测试自动化应用控制总体系统，用参数设置DUT，并设置测试和测量仪器来获取DUT波形。测试自动化应用将波形和参数发送到调谐系统。系统观察波形，并确定该参数集是否产生超过TDECQ值限制的最佳波形。如果没有，那么系统向测试自动化应用反馈新参数集，所述测试自动化应用将这些参数加载到DUT中进行另一次尝试。具有在期望参数内的TDECQ值的DUT通过，并被视为优化的。
图4示出了使用单个机器学习网络的运行时配置的实施例。测试自动化应用60接收例如由图1中的测试和测量仪器10从DUT获取的波形55，并将该波形提供给短模式波形数据库张量生成器46和TDECQ测量过程62。测试自动化应用60还输出参数集53，并将它们发送给经训练的机器学习网络44。机器学习网络44从张量生成器46接收张量阵列。机器学习网络44使用张量阵列50，其具有使用三个波形图像的张量图像，以生成预测参数66，并将它们返回给测试自动化应用。机器学习网络44还可以使用参数53来生成预测参数66，所述参数53可以包括例如获取波形55时的温度。机器学习网络44接收包括单个张量图像阵列的张量阵列48，阵列中的每个张量使用一个波形，并向TDECQ过程62提供预测的FFE抽头64。TDECQ过程使用FFE抽头64来均衡波形55，计算均衡波形的TDECQ值，并将TDECQ值68发送到测试自动化应用。如果TDECQ值满足准则，则调谐结束。如果TDECQ值没有通过，则测试自动化应用在下一次测试迭代中使用预测的参数。
图5示出了使用两个机器学习网络的运行时配置的实施例。机器A 54接收张量48，并仅处理TDECQ过程62的FFE抽头64。机器B接收张量50和参数53，并且仅处理预测参数66作为输出。
组合TDECQ加速和调谐参数确定的该系统的优点在于：波形张量生成器仅需要运行一次。另一个优点在于仅需要一个经训练的神经网络来进行TX调谐和TDECQ观察这两者。该系统提供了比使用单独的第三方TDECQ测量更好的工程设计和更好的用户体验，所述第三方TDECQ测量需要针对调谐过程和TDECQ测量的单独训练过程。
本公开的各方面可以在特别创建的硬件、固件、数字信号处理器或专门编程的通用计算机上操作，所述通用计算机包括根据编程指令操作的处理器。如本文中使用的术语控制器或处理器意图包括微处理器、微型计算机、专用集成电路（ASIC）和专用硬件控制器。本公开的一个或多个方面可以体现在计算机可用数据和计算机可执行指令中，诸如由一个或多个计算机（包括监控模块）或其他设备执行的一个或多个程序模块中。一般而言，程序模块包括例程、程序、对象、组件、数据结构等，其当由计算机或其他设备中的处理器执行时执行特定的任务或实现特定的抽象数据类型。计算机可执行指令可以存储在非暂时性计算机可读介质上，所述非暂时性计算机可读介质诸如硬盘、光盘、可移除存储介质、固态存储器、随机存取存储器（RAM）等。如本领域技术人员应当领会的，程序模块的功能可以按照期望在各个方面进行组合或分布。此外，该功能可以全部或部分体现在固件或硬件等同物中，诸如集成电路、FPGA以及诸如此类。特定的数据结构可以用于更有效地实现本公开的一个或多个方面，并且这样的数据结构被设想在本文中描述的计算机可执行指令和计算机可用数据的范围内。
在一些情况下，可以在硬件、固件、软件或其任何组合中实现所公开的方面。所公开的方面还可以实现为由一个或多个或非暂时性计算机可读介质携带或存储在其上的指令，这些指令可以由一个或多个处理器读取和执行。这样的指令可以被称为计算机程序产品。如本文中所讨论的，计算机可读介质意指可以由计算设备访问的任何介质。作为示例而非限制，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。
计算机存储介质意指可以用于存储计算机可读信息的任何介质。作为示例而非限制，计算机存储介质可以包括RAM、ROM、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、闪速存储器或其他存储技术、致密盘只读存储器（CD-ROM）、数字视频盘（DVD）或其他光盘存储、盒式磁带、磁带、磁盘存储或其他磁存储设备、以及以任何技术实现的任何其他易失性或非易失性、可移除或不可移除介质。计算机存储介质不包括信号本身和信号传输的暂时形式。
通信介质意指可以用于计算机可读信息通信的任何介质。作为示例而非限制，通信介质可以包括同轴线缆、光纤线缆、空气或适用于电、光、射频（RF）、红外、声或其他类型信号通信的任何其他介质。
此外，本书面描述参考了特定特征。应当理解，本说明书中的公开内容包括那些特定特征的所有可能的组合。例如，在特定方面的上下文中公开了特定特征的情况下，该特征也可以尽可能地用于其他方面的上下文中。
此外，当本申请中参考具有两个或更多个定义步骤或操作的方法时，定义步骤或操作可以按任何次序或同时实行，除非上下文排除了那些可能性。
说明书（包括权利要求书、摘要和附图）中公开的所有特征以及公开的任何方法或过程中的所有步骤，可以以任何组合进行组合，除了其中至少一些这样的特征和/或步骤相互排斥的组合之外。除非另有明确说明，否则说明书（包括权利要求、摘要和附图）中公开的每个特征均可以被用于相同、等同或类似目的的替代特征所替换。
示例
下面提供了所公开技术的说明性示例。这些技术的实施例可以包括下面所描述的示例中的一个或多个以及任何组合。
示例1是测试和测量系统，包括：测试和测量仪器；测试自动化平台；以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为执行代码，所述代码使所述一个或多个处理器进行以下操作：接收由被测设备的操作所创建的波形；生成一个或多个张量阵列；将机器学习应用于所述一个或多个张量阵列中的第一张量阵列，以产生均衡器抽头值；将机器学习应用于所述一个或多个张量阵列之一的第二张量阵列，以产生被测设备的预测的调谐参数；使用均衡器抽头值来产生发射器和色散眼图闭合四相（TDECQ）值；并且将TDECQ值和预测的调整参数提供给测试自动化平台。
示例2是示例1的测试和测量系统，其中所述第一张量阵列包括多个张量图像，张量阵列中的每个张量图像具有一个波形。
示例3是示例1或2中任一项所述的测试和测量系统，其中所述第二张量阵列包括多个张量图像，张量阵列中的每个张量图像具有三个或更多个波形。
示例4是示例1至3中任一项所述的测试和测量系统，其中使所述一个或多个处理器将机器学习应用于第一张量阵列的代码和使所述一个或多个处理器将机器学习应用于第二张量阵列的代码在同一机器学习网络内操作。
示例5是示例1至4中任一项所述的测试和测量系统，其中使所述一个或多个处理器将机器学习应用于第一张量阵列的代码和使所述一个或多个处理器将机器学习应用于第二张量阵列的代码在每个张量阵列的单独的机器学习网络中操作。
实例6是示例1至5所述的测试和测量系统，其中所述一个或多个处理器进一步配置为执行代码，以使所述一个或多个处理器训练一个或多个机器学习网络，所述代码使所述一个或多个处理器进行以下操作：接收训练波形；使用训练波形来产生训练均衡器抽头值；从训练波形生成一个或多个训练张量阵列；并且将所述一个或多个训练张量阵列、训练均衡器抽头以及与训练波形相关联的调谐参数作为训练数据集提供给所述一个或多个机器学习网络。
示例7是示例6所述的测试和测量系统，其中所述一个或多个机器学习网络包括两个机器学习网络，第一机器学习网络可训练以产生均衡器抽头值，以及第二机器学习网络可训练以产生预测的调谐参数。
示例8是示例7所述的测试和测量系统，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为执行代码，以使所述一个或多个处理器训练第一机器学习网络，所述代码使所述一个或多个处理器进行以下操作：接收训练波形；使用训练波形来产生训练均衡器抽头值；从训练波形生成一个训练张量阵列，训练张量阵列中的每个张量图像具有一个波形；并且将训练张量阵列和训练均衡器抽头作为训练数据集提供给第一机器学习网络。
示例9是示例7所述的测试和测量系统，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为执行代码，以使所述一个或多个处理器训练第二机器学习网络，所述代码使所述一个或多个处理器进行以下操作：接收训练波形；从训练波形生成一个训练张量阵列，训练张量阵列中的每个张量图像具有三个或更多个波形；并且将训练张量阵列和与训练波形相关联的调谐参数作为训练数据集提供给第二机器学习网络。
示例10是示例1至9中任一项所述的测试和测量系统，其中所述一个或多个处理器包括驻留在测试和测量仪器以及测试自动化平台中的至少一个中的一个或多个处理器。
示例11是示例1至10中任一项所述的测试和测量系统，其中所述被测设备包括光收发器或光发射器。
示例12是示例11所述的测试和测量系统，进一步包括探头，所述探头包括用于接收光信号的光纤和用于从光信号生成电信号的光电转换器，所述电信号要被转换成波形。
示例13是测试被测设备的方法，包括：接收由被测设备的操作创建的波形；生成一个或多个张量阵列；将机器学习应用于所述一个或多个张量阵列中的第一张量阵列，以产生均衡器抽头值；将机器学习应用于所述一个或多个张量阵列的第二张量阵列，以产生被测设备的预测的调谐参数；使用均衡器抽头值来产生发射器色散眼图闭合四相（TDECQ）值；并且向测试自动化平台提供TDECQ值和预测的调谐参数。
示例14是示例13所述的方法，其中所述第一张量阵列包括多个张量图像，张量阵列中的每个张量图像具有一个波形。
示例15是示例13或14中任一项所述的方法，其中所述第二张量阵列包括多个张量图像，张量阵列中的每个张量图像具有三个波形。
示例16是示例13至15中任一项所述的方法，其中将机器应用于第一张量阵列和将机器学习应用于第二张量阵列包括通过一个机器学习网络应用机器学习。
示例17是示例13至15中任一项所述的方法，其中将机器学习应用于第一张量阵列包括使用第一机器学习网络应用机器学习，以及将机器学习应用于第二张量阵列包括使用第二机器学习网络应用机器学习。
示例18是示例13至17中任一项所述的方法，进一步包括训练一个或多个机器学习网络，所述训练包括：接收训练波形；使用训练波形来产生训练均衡器抽头值；从训练波形生成一个或多个训练张量阵列；并且将所述一个或多个训练张量阵列、训练均衡器抽头值以及与训练波形相关联的调谐参数作为训练数据集提供给所述一个或多个机器学习网络。
示例19是示例18所述的方法，其中训练一个或多个机器网络包括训练第一机器学习网络和第二机器学习网络，所述训练包括：使用训练波形来产生训练均衡器抽头值；从训练波形生成第一训练张量阵列，第一训练张量阵列中的每个张量图像具有一个波形图像；生成第二训练张量阵列，第二训练张量阵列中的每个张量图像具有三个或更多个波形图像；将第一训练张量阵列和训练均衡器抽头作为训练数据集提供给第一机器学习网络；并且将第二训练张量阵列和与训练波形相关联的调谐参数作为训练数据集提供给第二机器学习网络。
示例20是示例13至19中任一项所述的方法，其中接收由DUT的操作产生的波形信号包括接收来自DUT的光信号，并将光信号转换为要转换为所述波形的电信号。
尽管出于说明的目的，已经对本公开的特定方面进行了图示和描述，但是应当理解，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以进行各种修改。因此，除了所附权利要求之外，本公开不应受到限制。

Claims (20)

1.一种测试和测量系统，包括：
测试和测量仪器；
测试自动化平台；以及
一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为执行代码，所述代码使所述一个或多个处理器进行以下操作：
接收由被测设备的操作所创建的波形；
生成一个或多个张量阵列；
将机器学习应用于所述一个或多个张量阵列中的第一张量阵列，以产生均衡器抽头值；
将机器学习应用于所述一个或多个张量阵列之一的第二张量阵列，以产生被测设备的预测的调谐参数；
使用均衡器抽头值来产生发射器和色散眼图闭合四相（TDECQ）值；并且
将TDECQ值和预测的调整参数提供给测试自动化平台。
2.根据权利要求1所述的测试和测量系统，其中所述第一张量阵列包括多个张量图像，张量阵列中的每个张量图像具有一个波形。
3.根据权利要求1所述的测试和测量系统，其中所述第二张量阵列包括多个张量图像，张量阵列中的每个张量图像具有三个或更多个波形。
4.根据权利要求1所述的测试和测量系统，其中使所述一个或多个处理器将机器学习应用于第一张量阵列的代码和使所述一个或多个处理器将机器学习应用于第二张量阵列的代码在同一机器学习网络内操作。
5.根据权利要求1所述的测试和测量系统，其中使所述一个或多个处理器将机器学习应用于第一张量阵列的代码和使所述一个或多个处理器将机器学习应用于第二张量阵列的代码在每个张量阵列的单独的机器学习网络中操作。
6.根据权利要求1所述的测试和测量系统，其中所述一个或多个处理器进一步配置为执行代码，以使所述一个或多个处理器训练一个或多个机器学习网络，所述代码使所述一个或多个处理器进行以下操作：
接收训练波形；
使用训练波形来产生训练均衡器抽头值；
从训练波形生成一个或多个训练张量阵列；并且
将所述一个或多个训练张量阵列、训练均衡器抽头以及与训练波形相关联的调谐参数作为训练数据集提供给所述一个或多个机器学习网络。
7.根据权利要求6所述的测试和测量系统，其中所述一个或多个机器学习网络包括两个机器学习网络，第一机器学习网络可训练以产生均衡器抽头值，以及第二机器学习网络可训练以产生预测的调谐参数。
8.根据权利要求7所述的测试和测量系统，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为执行代码，以使所述一个或多个处理器训练第一机器学习网络，所述代码使所述一个或多个处理器进行以下操作：
接收训练波形；
使用训练波形来产生训练均衡器抽头值；
从训练波形生成一个训练张量阵列，训练张量阵列中的每个张量图像具有一个波形；并且
将训练张量阵列和训练均衡器抽头作为训练数据集提供给第一机器学习网络。
9.根据权利要求7所述的测试和测量系统，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为执行代码，以使所述一个或多个处理器训练第二机器学习网络，所述代码使所述一个或多个处理器进行以下操作：
接收训练波形；
从训练波形生成一个训练张量阵列，训练张量阵列中的每个张量图像具有三个或更多个波形；并且
将训练张量阵列和与训练波形相关联的调谐参数作为训练数据集提供给第二机器学习网络。
10.根据权利要求1所述的测试和测量系统，其中所述一个或多个处理器包括驻留在测试和测量仪器以及测试自动化平台中的至少一个中的一个或多个处理器。
11.根据权利要求1所述的测试和测量系统，其中所述被测设备包括光收发器或光发射器。
12.根据权利要求11所述的测试和测量系统，进一步包括探头，所述探头包括用于接收光信号的光纤和用于从光信号生成电信号的光电转换器，所述电信号要被转换成波形。
13.一种测试被测设备的方法，包括：
接收由被测设备的操作创建的波形；
生成一个或多个张量阵列；
将机器学习应用于所述一个或多个张量阵列中的第一张量阵列，以产生均衡器抽头值；
将机器学习应用于所述一个或多个张量阵列中的第二张量阵列，以产生被测设备的预测的调谐参数；
使用均衡器抽头值来产生发射器色散眼图闭合四相（TDECQ）值；并且
向测试自动化平台提供TDECQ值和预测的调谐参数。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述第一张量阵列包括多个张量图像，张量阵列中的每个张量图像具有一个波形。
15.根据权利要求13所述的方法，其中所述第二张量阵列包括多个张量图像，张量阵列中的每个张量图像具有三个波形。
16.根据权利要求13所述的方法，其中将机器应用于第一张量阵列和将机器学习应用于第二张量阵列包括通过一个机器学习网络应用机器学习。
17.根据权利要求13所述的方法，其中将机器学习应用于第一张量阵列包括使用第一机器学习网络应用机器学习，以及将机器学习应用于第二张量阵列包括使用第二机器学习网络应用机器学习。
18.根据权利要求13所述的方法，进一步包括训练一个或多个机器学习网络，所述训练包括：
接收训练波形；
使用训练波形来产生训练均衡器抽头值；
从训练波形生成一个或多个训练张量阵列；并且
将所述一个或多个训练张量阵列、训练均衡器抽头值以及与训练波形相关联的调谐参数作为训练数据集提供给所述一个或多个机器学习网络。
19.根据权利要求18所述的方法，其中训练一个或多个机器网络包括训练第一机器学习网络和第二机器学习网络，所述训练包括：
使用训练波形来产生训练均衡器抽头值；
从训练波形生成第一训练张量阵列，第一训练张量阵列中的每个张量图像具有一个波形图像；
生成第二训练张量阵列，第二训练张量阵列中的每个张量图像具有三个或更多个波形图像；
将第一训练张量阵列和训练均衡器抽头作为训练数据集提供给第一机器学习网络；并且
将第二训练张量阵列和与训练波形相关联的调谐参数作为训练数据集提供给第二机器学习网络。
20.根据权利要求13所述的方法，其中接收由DUT的操作产生的波形信号包括接收来自DUT的光信号，并将光信号转换为要转换为所述波形的电信号。
CN202210966822.XA 2021-08-12 2022-08-12 使用机器学习的组合tdecq测量和发射器调谐 Pending CN115706607A (zh)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US202163232378P 2021-08-12 2021-08-12
US63/232378 2021-08-12
US17/877,829 US11940889B2 (en) 2021-08-12 2022-07-29 Combined TDECQ measurement and transmitter tuning using machine learning
US17/877829 2022-07-29

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115706607A true CN115706607A (zh) 2023-02-17

Family

ID=85040013

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210966822.XA Pending CN115706607A (zh) 2021-08-12 2022-08-12 使用机器学习的组合tdecq测量和发射器调谐

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11940889B2 (zh)
JP (1) JP2023026402A (zh)
CN (1) CN115706607A (zh)
DE (1) DE102022119975A1 (zh)
TW (1) TW202315350A (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022169996A1 (en) * 2021-02-03 2022-08-11 Tektronix, Inc. Eye classes separator with overlay, and composite and dynamic eye-trigger for humans and machine learning
US11923895B2 (en) 2021-03-24 2024-03-05 Tektronix, Inc. Optical transmitter tuning using machine learning and reference parameters

Family Cites Families (106)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69120594T2 (de) 1990-04-26 1997-01-09 Fujitsu Ltd Wellenformentzerrer mit Neuronalnetzwerk
US5594655A (en) 1993-08-20 1997-01-14 Nicolet Instrument Corporation Method and apparatus for frequency triggering in digital oscilloscopes and the like
US5397981A (en) 1994-02-28 1995-03-14 Fluke Corporation Digital storage oscilloscope with automatic time base
US6715112B2 (en) 2000-11-29 2004-03-30 Agilent Technologies, Inc. Method and apparatus for displaying triggered waveform on an error performance analyzer
US7181146B1 (en) 2001-01-17 2007-02-20 Optical Communication Products, Inc. Self-adjusting data transmitter
US7298463B2 (en) 2001-04-23 2007-11-20 Circadiant Systems, Inc. Automated system and method for optical measurement and testing
US6975642B2 (en) 2001-09-17 2005-12-13 Finisar Corporation Optoelectronic device capable of participating in in-band traffic
WO2004064210A1 (en) 2003-01-08 2004-07-29 Ceyx Technologies, Inc. Apparatus and method for measurement of dynamic laser signals
US6892150B2 (en) 2002-05-24 2005-05-10 Tektronix, Inc. Combined analog and DSP trigger system for a digital storage oscilloscope
US6885685B2 (en) 2002-06-11 2005-04-26 Sumitomo Electric Industries, Ltd. Control system for a laser diode and a method for controlling the same
TW524969B (en) 2002-07-25 2003-03-21 Faztec Optronics Corp Rapid testing system for optical transmission module and the testing method
KR100516662B1 (ko) 2003-01-04 2005-09-22 삼성전자주식회사 에스씨엠 아날로그 광전송시 레이저다이오드의 바이어스를최적화하기 위한 광전송 시스템
US6836493B2 (en) 2003-01-15 2004-12-28 Agilent Technologies, Inc. Laser initialization in firmware controlled optical transceiver
US6909731B2 (en) 2003-01-23 2005-06-21 Cheng Youn Lu Statistic parameterized control loop for compensating power and extinction ratio of a laser diode
US20040236527A1 (en) 2003-05-21 2004-11-25 Felps Jimmie Doyle Method and apparatus for synchronous viewing of asynchronous waveforms
US7467336B2 (en) 2004-02-02 2008-12-16 Synthesys Research, Inc Method and apparatus to measure and display data dependent eye diagrams
US20050222789A1 (en) 2004-03-31 2005-10-06 West Burnell G Automatic test system
US7245828B2 (en) 2004-10-29 2007-07-17 Finisar Coporation Extinction ratio determination using duty cycle modulation
US20080126001A1 (en) * 2006-09-01 2008-05-29 Murray David W Equipment testing system and method having scaleable test line limits
JP2008158391A (ja) 2006-12-26 2008-07-10 Nec Corp 光送信器および光送信制御方法
US8526821B2 (en) 2006-12-29 2013-09-03 Finisar Corporation Transceivers for testing networks and adapting to device changes
US8583395B2 (en) 2007-07-23 2013-11-12 Finisar Corporation Self-testing optical transceiver
US8040391B2 (en) 2007-08-06 2011-10-18 Panasonic Corporation White balance adjustment device, image capture device, white balance adjustment method, storage medium, and integrated circuit
CN101355404B (zh) 2008-09-04 2011-04-06 中兴通讯股份有限公司 一种优化调整发射机参数的装置和方法
JP5359760B2 (ja) 2009-10-09 2013-12-04 住友電気工業株式会社 光トランシーバ
EP2499504B1 (en) 2009-11-12 2021-07-21 Digital Harmonic LLC A precision measurement of waveforms using deconvolution and windowing
US20110286506A1 (en) * 2010-01-29 2011-11-24 Lecroy Corporation User Interface for Signal Integrity Network Analyzer
US9059803B2 (en) 2012-09-28 2015-06-16 Intel Corporation Mechanism for facilitating an optical instrumentation testing system employing multiple testing paths
US8938164B2 (en) 2012-09-28 2015-01-20 Intel Corporation Optical link auto-setting
US9709605B2 (en) 2012-12-12 2017-07-18 Tektronix, Inc. Scrolling measurement display ticker for test and measurement instruments
US20140343883A1 (en) * 2013-05-15 2014-11-20 Teledyne Lecroy, Inc. User Interface for Signal Integrity Network Analyzer
US8861578B1 (en) 2013-06-25 2014-10-14 Intel Corporation Transition time measurement of PAM4 transmitters
US9264270B2 (en) 2013-06-27 2016-02-16 Intel Corporation Transition time measurement of PAM4 transmitters
US9049075B2 (en) 2013-08-21 2015-06-02 Avago Technologies General Ip (Singapore) Pte. Ltd. Adaptive modal PAM2/PAM4 in-phase (I) quadrature (Q) phase detector for a receiver
US9379878B1 (en) 2013-12-27 2016-06-28 Clariphy Communications, Inc. Deskew in a high speed link
US9136952B2 (en) 2014-01-17 2015-09-15 Tektronix, Inc. Pulse amplitude modulation (PAM) bit error test and measurement
US9866928B2 (en) 2014-11-21 2018-01-09 Nec Corporation Intra-transceiver optical superchannel switching via RF sub-band multiplexing technique
US20160328501A1 (en) * 2015-05-05 2016-11-10 Fractal Audio Systems Automatic AMP Matching
KR102356890B1 (ko) 2015-06-11 2022-01-28 삼성전자 주식회사 온도 조절 장치 제어 방법 및 장치
US9548858B1 (en) 2016-01-18 2017-01-17 Inphi Corporation Skew management for PAM communication systems
US9699009B1 (en) 2016-06-30 2017-07-04 International Business Machines Corporation Dual-mode non-return-to-zero (NRZ)/ four-level pulse amplitude modulation (PAM4) receiver with digitally enhanced NRZ sensitivity
JP6717082B2 (ja) 2016-06-30 2020-07-01 富士通オプティカルコンポーネンツ株式会社 光送信モジュールおよび光送信モジュールの制御方法
US10585121B2 (en) 2016-09-12 2020-03-10 Tektronix, Inc. Recommending measurements based on detected waveform type
US10956500B2 (en) * 2017-01-19 2021-03-23 Google Llc Dynamic-length stateful tensor array
WO2018162048A1 (en) 2017-03-07 2018-09-13 Advantest Corporation Test apparatus and method for characterizing a device under test
CN107342810B (zh) 2017-07-03 2019-11-19 北京邮电大学 基于卷积神经网络的深度学习智能眼图分析方法
US20190038387A1 (en) 2017-08-07 2019-02-07 Dentsply Sirona Inc. Integrated porcelain system for a dental prosthesis
US10749594B1 (en) 2017-08-18 2020-08-18 DeepSig Inc. Learning-based space communications systems
US11032022B1 (en) 2017-10-11 2021-06-08 Genghiscomm Holdings, LLC Detection, analysis, and countermeasures for automated and remote-controlled devices
US10270527B1 (en) 2017-11-22 2019-04-23 Mellanox Technologies, Ltd. Method for testing optical transmitters
US10236982B1 (en) 2017-12-21 2019-03-19 Ciena Corporation Fiber parameter identification
US10608672B2 (en) 2017-12-22 2020-03-31 Massachusetts Institute Of Technology Decoding concatenated codes by guessing noise
EP3732932A4 (en) 2017-12-30 2022-05-11 INTEL Corporation WIRELESS COMMUNICATION METHODS AND DEVICES
CN110213678B (zh) 2018-02-28 2020-09-08 上海诺基亚贝尔股份有限公司 无源光网络中的通信方法、设备和计算机可读介质
US10592141B2 (en) 2018-03-06 2020-03-17 Western Digital Technologies, Inc. Error characterization for control of non-volatile memory
US10396897B1 (en) 2018-04-17 2019-08-27 General Electric Company Systems and methods for predicting defects in optical transceiver devices
US10171161B1 (en) 2018-04-23 2019-01-01 Ciena Corporation Machine learning for link parameter identification in an optical communications system
US11238346B2 (en) * 2018-04-25 2022-02-01 Qualcomm Incorproated Learning a truncation rank of singular value decomposed matrices representing weight tensors in neural networks
US10903204B2 (en) 2018-07-24 2021-01-26 Amazing Microelectronic Corp. Lateral transient voltage suppressor device
WO2020020324A1 (zh) 2018-07-27 2020-01-30 京东方科技集团股份有限公司 信号传输方法及装置、显示装置
US11468206B2 (en) 2018-08-20 2022-10-11 Sri International Machine learning system for building renderings and building information modeling data
US11181552B2 (en) * 2018-11-28 2021-11-23 Tektronix, Inc. Categorization of acquired data based on explicit and implicit means
CN111327367B (zh) 2018-12-14 2022-01-18 上海诺基亚贝尔股份有限公司 光网络中的光发射器、方法和存储介质
US10852323B2 (en) 2018-12-28 2020-12-01 Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg Measurement apparatus and method for analyzing a waveform of a signal
US11237190B2 (en) 2019-01-21 2022-02-01 Tektronix, Inc. Automatic detection of logical path segments in a measurement population
US11595289B2 (en) 2019-03-29 2023-02-28 Barefoot Networks, Inc. Network testing using a programmable packet engine
US10863255B2 (en) 2019-04-17 2020-12-08 Cisco Technology, Inc. Method and system for optical path restoration
US10727973B1 (en) 2019-04-19 2020-07-28 Fujitsu Limited Apparatus and method for self-learning and predictive DWDM network
US10935603B1 (en) 2019-08-07 2021-03-02 Seagate Technology Llc Data channel optimization with smart black box algorithms
US11494608B2 (en) * 2019-08-14 2022-11-08 Intel Corporation Methods and apparatus to tile walk a tensor for convolution operations
CN112448760B (zh) 2019-08-31 2022-07-29 华为技术有限公司 一种获取发射机测试参数的方法和装置以及存储介质
US11005697B2 (en) 2019-09-03 2021-05-11 Cisco Technology, Inc. Orthogonal frequency-division multiplexing equalization using deep neural network
US11133865B2 (en) 2019-10-08 2021-09-28 Nec Corporation Optical network performance evaluation using a hybrid neural network
US20220407595A1 (en) * 2019-11-05 2022-12-22 Georgia Tech Research Corporation Devices, systems, and methods for processing optical components
KR20210063721A (ko) 2019-11-25 2021-06-02 삼성전자주식회사 뉴로모픽 장치 및 이를 포함하는 뉴로모픽 시스템
US11323184B2 (en) * 2019-11-29 2022-05-03 Maxim Integrated Products, Inc. Chromatic dispersion equalizer adaption systems and methods
MX2022009652A (es) 2020-02-14 2022-09-07 Commscope Technologies Llc Metodo para medicion del ancho de banda en una fibra optica.
CN113518271B (zh) 2020-04-10 2024-02-13 上海诺基亚贝尔股份有限公司 无源光网络中用于信道管理的方法、装置和系统
US11336378B2 (en) 2020-04-17 2022-05-17 Cisco Technology, Inc. Techniques for applying equalization to signals received over multimode fiber links
DE112021003212T5 (de) 2020-06-11 2023-04-27 Tektronix, Inc. System und Verfahren zur Trennung und Klassifizierung von Signalen mittels zyklischer Schleifenbilder
US20220070040A1 (en) 2020-08-25 2022-03-03 Qualcomm Incorporated Machine Learning Based Nonlinearity Mitigation Using Peak Reduction Tones
KR20220032925A (ko) 2020-09-08 2022-03-15 삼성전자주식회사 펄스 진폭 변조 기반 dq 신호를 생성하는 메모리 장치, 메모리 컨트롤러 및 이들을 포함하는 메모리 시스템
KR20220050317A (ko) 2020-10-16 2022-04-25 삼성전자주식회사 멀티 레벨 시그널링을 이용하는 메모리 장치의 테스트용 신호 생성 방법 및 이를 수행하는 메모리 장치
US11177986B1 (en) 2020-11-24 2021-11-16 Texas Instruments Incorporated Lane adaptation in high-speed serial links
KR20220086948A (ko) 2020-12-17 2022-06-24 삼성전자주식회사 기준 전압 트레이닝을 수행하는 수신기 및 이를 포함하는 메모리 시스템
KR20220099251A (ko) 2021-01-06 2022-07-13 삼성전자주식회사 멀티 레벨 신호 수신을 위한 수신기, 이를 포함하는 메모리 장치 및 이를 이용한 데이터 수신 방법
EP3936877B1 (en) 2021-01-22 2022-12-21 Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG Measurement instrument, measurement system, and signal processing method
CN114793305A (zh) 2021-01-25 2022-07-26 上海诺基亚贝尔股份有限公司 用于光通信的方法、设备、装置和介质
WO2022169996A1 (en) 2021-02-03 2022-08-11 Tektronix, Inc. Eye classes separator with overlay, and composite and dynamic eye-trigger for humans and machine learning
EP4241394A1 (en) 2021-02-11 2023-09-13 Huawei Technologies Co., Ltd. Optical system and method for configuring the optical system
EP4057016A1 (en) 2021-03-11 2022-09-14 Tridonic GmbH & Co. KG Method for predicting a remaining lifetime of an electrical component of an electrical circuit
US11923896B2 (en) * 2021-03-24 2024-03-05 Tektronix, Inc. Optical transceiver tuning using machine learning
US11923895B2 (en) * 2021-03-24 2024-03-05 Tektronix, Inc. Optical transmitter tuning using machine learning and reference parameters
US11388081B1 (en) 2021-03-30 2022-07-12 Keysight Technologies, Inc. Methods, systems, and computer readable media for impairment testing using an impairment device
US20220334180A1 (en) 2021-04-20 2022-10-20 Tektronix, Inc. Real-equivalent-time flash array digitizer oscilloscope architecture
JP2022174467A (ja) 2021-05-11 2022-11-24 日本電気株式会社 通信システム、受信機、等化信号処理回路、方法、及びプログラム
US20220373597A1 (en) 2021-05-18 2022-11-24 Tektronix, Inc. Bit error ratio estimation using machine learning
US20220373598A1 (en) * 2021-05-21 2022-11-24 Tektronix, Inc. Short pattern waveform database based machine learning for measurement
US20220390515A1 (en) * 2021-06-04 2022-12-08 Tektronix, Inc. General digital signal processing waveform machine learning control application
US11907090B2 (en) * 2021-08-12 2024-02-20 Tektronix, Inc. Machine learning for taps to accelerate TDECQ and other measurements
US11695601B2 (en) 2021-08-13 2023-07-04 Nvidia Corporation On-chip virtual oscilloscope using high-speed receiver sampler readback
US20230098379A1 (en) * 2021-09-29 2023-03-30 Tektronix, Inc. System and method for developing machine learning models for testing and measurement
US11646863B2 (en) * 2021-10-12 2023-05-09 Nvidia Corporation Equalization adaptation schemes for high-speed links
US20220200712A1 (en) 2021-10-14 2022-06-23 Intel Corporation Link monitoring and indication of potential link failure
US20230228803A1 (en) * 2022-01-14 2023-07-20 Tektronix, Inc. Machine learning model training using de-noised data and model prediction with noise correction
US20230306578A1 (en) * 2022-03-28 2023-09-28 Sonix, Inc. Ultrasonic defect detection and classification system using machine learning

Also Published As

Publication number Publication date
TW202315350A (zh) 2023-04-01
JP2023026402A (ja) 2023-02-24
DE102022119975A1 (de) 2023-02-16
US11940889B2 (en) 2024-03-26
US20230050303A1 (en) 2023-02-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115706607A (zh) 使用机器学习的组合tdecq测量和发射器调谐
CN106197970B (zh) 一种基于优化张紧弦模型的桥索监测方法及系统
US11907090B2 (en) Machine learning for taps to accelerate TDECQ and other measurements
JP2022162977A (ja) 試験測定システム、光トランスミッタのチューニング方法及び光トランスミッタをチューニングするための機械学習システムのトレーニング方法
US20230228803A1 (en) Machine learning model training using de-noised data and model prediction with noise correction
US11923896B2 (en) Optical transceiver tuning using machine learning
US20220390515A1 (en) General digital signal processing waveform machine learning control application
CN104734774A (zh) 用于监控以及控制光通信系统的性能的方法和装置
CN114222934A (zh) 地震观测设备、地震观测方法以及记录介质
JP2022177835A (ja) 試験測定システム及びビット・エラー・レートを求める方法
CN114218778A (zh) 一种用于声爆试验数据的分析方法及装置
CN110705137B (zh) 一种应力幅值和均值的确定方法以及装置
US20080126001A1 (en) Equipment testing system and method having scaleable test line limits
WO2022101958A1 (ja) 空間多重光伝送路の特性を評価する装置及び方法
CN108760349B (zh) 一种轮胎六分力的预测方法和系统
CN117836638A (zh) 具有机器学习波形生成的数字孪生，包括用于被测设备仿真的参数控制
Marcos et al. Fault detection and isolation for a rocket engine valve
CN116451738A (zh) 使用去噪声数据的机器学习模型训练和具有噪声校正的模型预测
JP2023183409A (ja) 試験測定装置及び被試験デバイスの性能測定方法
US20240168471A1 (en) Interoperability predictor using machine learning and repository of tx, channel, and rx models from multiple vendors
KR102128990B1 (ko) Mri 데이터 변환 방법 및 이를 위한 장치
TW202413957A (zh) 分離雜訊以增加測試及測量系統中的機器學習預測準確度
CN117235467A (zh) 分离噪声以提高测试和测量系统中的机器学习预测准确性
CN118069982A (zh) 使用机器学习和来自多个供应商的Tx、信道和Rx模型的仓储的互操作性预测器
CN114563637A (zh) 一种线束传导干扰确定方法及相关设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication