CN117854527A - 自适应仪表噪声去除 - Google Patents

Abstract

本发明涉及自适应仪表噪声去除。一种测试测量仪表，包括：输入端，被配置为从被测装置(DUT)接收输入信号；输出显示器；以及被配置为执行代码的一个或多个处理器，代码使得一个或多个处理器：测量输入信号的噪声分量，基于测量总体、以及由测试测量仪表产生的噪声比总噪声测量的相对量来补偿测得噪声分量，以及在输出显示器上产生经补偿的测得噪声分量作为噪声测量。还描述了方法。

Description

自适应仪表噪声去除

相关申请的交叉引用

本公开要求提交于2022年10月5日的题为“ADAPTIVE OSCILLOSCOPE NOISEREMOVAL(自适应示波器噪声去除)”的美国临时申请号63/413,450的权益，其公开内容通过引用整体结合于此。

技术领域

本公开涉及测试测量仪表，并且更具体地涉及用于降低诸如示波器之类的测试测量仪表中的噪声的技术。

背景技术

随着通信系统向更高速度发展，用于测量通信系统的测量仪表的自生噪声会对某些测量的准确度造成更大的负面影响。例如，最新一代的PCIe(高速外围组件互连)通信系统第6代(PCIe第6代)已将所需的信号编码类型从NRZ(不归零)编码更改为PAM4(脉冲幅度调制4级)编码。已公布的PCIe第6代规范可通过PCI SIG(PCI专业组)获得。规范中从NRZ到PAM4的这种编码更改显著降低了有效信号必须通过的眼图垂直张开度，降低至三分之一。与前代PCIe的情况相比，仪表噪声对第6代的这些经降低的眼图垂直张开度有更显著的影响。

PCIe第6代标准要求，对于特定测量，比如抖动测量和SNDR(信噪失真比)的噪声分量，应去除来自示波器之类的测量仪表的噪声。其他行业标准，如IEEE 802.3ck(电气电子工程师协会53.125千兆波特电信号以太网标准之一)也要求去除示波器噪声。

要去除仪表产生的噪声，首先必须确定噪声的量。在标准实践中，噪声被建模为具有正态分布的高斯噪声。基于中心极限定理，正态分布是实际应用中普遍接受的噪声模型。从被测装置(DUT)接收信号的仪表测得的总噪声是来自仪表的噪声和来自DUT的噪声的组合，即，

n_meas＝n_DUT+n_instrument(instrument，仪表)

由于DUT噪声和仪表噪声彼此不相关，因此它们的标准差统计值关系如下：

因此，DUT噪声的标准差可确定为：

当测量测试样本随机变量的标准差时，结果可能因样本而异，尤其是当用于测量的总体有限时。典型地，测量SNDR PCIe测试的仪表噪声包括接收大约2000个样本并计算噪声的标准差。在实际情况中，由于来自DUT的附加噪声，σ_instrument(即仪表噪声的标准差)无法在仪表还在接收来自DUT的信号时直接测得。作为替代，可以在没有到仪表的其他输入时对σ_instrument进行表征。例如，可以通过在没有输入信号的情况下接收长采集，如几百万个样本，来对σ_instrument进行表征。当在如此长的采集时间内进行测量时，σ_instrument通常非常稳定，并且可表示为仪表噪声的平均标准差由于样本规模大，不同采集运行之间仪表噪声的该平均标准差变化很小。请注意，两个标准差，即特定样本的标准差σ_instrument和平均标准差/>彼此相似，但不相同。

如上所述，σ_instrument值不能直接测得，因为它是每次采集运行时仪表接收到的总噪声的分量值。作为替代，只能用仪表的平均标准差来近似σ_instrument。当每次采集运行使用相同的/>时，它是一个恒定值。但当样本总体较低时，这种方法并不能反映σ_instrument的实际变化量。

公式1提供了一种确定来自DUT的标准差的方法，即取测得标准差的平方与仪表平均标准差的平方之差的平方根。使用这种方法从测得噪声中去除仪表噪声时，存在两个主要问题。首先，使用公式(1)去除仪表噪声会增大仪表所确定的DUT噪声标准差的变化。例如，图1是从来自DUT的测量获得的以毫伏为单位的标准差的图表100。包括来自DUT和仪表的噪声的测得标准差示为附图标记102，在图表100顶部附近。此外，在本例中，被确定为约3.5mV，如附图标记104所示。然后，使用公式1从测得值102减去/>将呈报来自DUT的标准差，如附图标记106所示。但要注意，去除仪表噪声后的DUT噪声(附图标记116)比测得噪声(附图标记112)的变化更大。其次，如图2所示，当来自DUT噪声的噪声相对于仪表噪声较小，并且测得噪声的标准差由于总体有限而变化较大时，测得噪声202的标准差中的一些会小于所表征的仪表噪声，导致在仪表噪声去除之后DUT噪声的标准差的值为零。如图2中的尖峰204所示，具有零标准差对于具有非零噪声量的DUT来说是不正确的。这种特征正是目前测量仪表中去除仪表噪声方式的不良产物。

本公开的实施例解决了本领域的这些和其他限制。

附图说明

图1是示出在仪表噪声去除之前和之后由传统仪表进行的测量的标准差和变化的图表。

图2是使用图1的技术去除仪表噪声之后DUT噪声的标准差的直方图。

图3A是示出根据本公开实施例从64个样本确定的标准差的分布的图表。

图3B是根据本公开实施例的以对数-对数标度绘制的标准差值与样本规模相比较的图表。

图4是图表，示出了对于比图1所示更大的样本规模，在仪表噪声去除之前和之后由传统仪表进行的测量的标准差和变化。

图5A和5B是示出使用常规仪表噪声去除方法分别从2048和8192个样本确定的标准差变化的图表。

图6是示出根据本公开实施例的去除仪表噪声之后的DUT噪声在平均仪表噪声与测得噪声之比上的导数的图表。

图7是示出根据本公开实施例的基于去除的仪表噪声量去除仪表噪声的效果的图表。

图8A和8B是示出根据本公开实施例的去除仪表噪声的两个不同过程的流程图。

图9是示出根据本公开实施例的执行自适应仪表噪声去除的示例操作的流程图。

图10是示出根据本公开实施例的修改经修改的S形函数中的参数的效果的图表。

图11是示出包括根据本公开实施例的自适应仪表噪声去除方法的各噪声去除方法的比较的图表。

图12是根据本公开实施例的包括自适应仪表噪声去除的诸如示波器之类的测量仪表的功能框图。

具体实施方式

根据本公开的实施例涉及自适应噪声去除工具，其更准确地测量源自DUT的噪声，并且更特别地，与目前测量系统中当前可得到的相比，降低这样的DUT噪声测量的变化。

表1示出了当对同一随机变量取有限数量的样本时标准差变化的模拟结果。对于表1中捕获的数据，随机变量采用高斯分布产生，标定标准差设置为1。

表1样本总体对标准差变化的影响

总体	标准差的标准差
		64	0.089
128	0.063
		256	0.045
512	0.031
		1024	0.012
2048	0.016
		4096	0.011
8192	0.008

对于表1中的每个样本总体，标准差直方图遵循高斯概率分布函数，相同的标准差在表1中的第二列中示出。例如，图3A示出了样本总体为64的情况。

图3B是以对数-对数标度的图表310，其示出了标准差如何随着样本规模的增大而减小。具体而言，图表310包括取自表1的多个数据点312，沿样本数量绘制。最佳拟合所有图表化数据点312的直线解320示出了标准差如何作为样本规模的函数而减小。

公式(2)给出图3B所示的最佳拟合直线320解，其示出对表1中呈现的数据点的准确拟合。

其中n是样本总体；

是来自多次试验的从有限数量的样本计算出的标准差的平均值；以及

σ_variation是标准差的变化，表示为标准差的标准差。

如前所述，基于公式(1)的仪表噪声去除产生DUT噪声的标准差值。这已经参考使用公式(1)的100000次重复试验的结果的图1看到了，并且再次参考图4看到。图1和图4之间的差异在于总体样本规模，产生图1的显示的汇集数量是2048，产生图4的显示的汇集数量是8192。其他参数保持不变，高斯噪声的平均值为0，DUT的标准差为1.5mV，仪表的标准差为3.5mV。上面解释了图1的细节，但是图4非常相似，在显示的上部绘制了测得噪声402的标准差，并且仪表噪声404被确定为3.5mV。使用公式(1)从测得噪声402去除仪表噪声404得到DUT的标准差406。要注意，类似于相应噪声102、106的变化112和116(图1)，测得噪声402的变化412类似地小于计算出的DUT噪声406的变化416。

图5A和5B分别是用于产生图1和图4的相同数据的统计域视图500、510。例如，仪表噪声104′和404′仍示为约3.5mV。标准差112′和116′示为图1中偏差112和116的对应物。类似地，标准差412′和416′是图1的偏差412和416的对应物。要注意，样本规模会影响变化，变化遵循公式(2)的推导。对照图5A和5B，随着总体增大为4倍(总体8192比总体2014)，标准差减小至约这可以在下面表2的数据中看到，也可以通过图5A和5B中的差异以图表方式看到。

表2样本总体对仪表噪声去除变化的影响

本公开的实施例使用样本总体规模与其所得变化之间的这种关系作为自适应测量仪表噪声去除的基础。首先，公式(1)可重写为：

如上所述，由于是仪表噪声的表征，因此它被视为各次仪表采集运行之间的恒定值。因此，基于公式(1)和(3)，σ_DUT是σ_meas的函数，并且其导数由公式(4)导出：

公式4的该导数反映了在去除仪表噪声后测得噪声的变化对DUT噪声变化的影响程度。由于测得噪声是DUT噪声和仪表噪声的组合，因此下式一直成立：

σ_instrument≤σ_meas

当用于执行仪表噪声去除时，仅当时，所表征的仪表噪声/>是σ_instrument的平均值。

然后，在条件(5)的条件下，基于公式(4)，应用公式(1)，得到：

因此，公式(6)和公式(4)揭示了仪表噪声去除放大DUT噪声测量值变化的原因和程度。仪表噪声与测得噪声之比基于公式(4)确定放大系数，如图6所示，图6是去除仪表噪声后DUT噪声在仪表噪声与测得噪声之比上的导数的图表600。导数的即时值由函数602表示。对于表2所示的情况，基于公式(4)，导数为2.54，如曲线602的点610所示。因数2.54与表2最右边两列中的数字之比相匹配。

公式(3)和公式(4)均示出了仪表噪声与测得噪声之比。将这两个公式相乘得到以下约束条件：

因此，对于相同的测得噪声，当使用公式(1)去除不同量的仪表噪声时，公式(7)中所示的约束条件表明，当去除更多的仪表噪声时，得到的DUT噪声更低，同时变化更大；并且当去除更少的仪表噪声时，得到的DUT噪声更高，同时变化更小。图7是示出该现象的图表。对于相同的测得噪声，随着基于公式(1)去除更多的仪表噪声，测得的DUT噪声减小，同时变化增大。例如，轨迹702示出根据公式(1)的0mV仪表去除，而轨迹702示出1.5mV去除。类似地，轨迹706和708分别示出了2.5mV和3.5mV去除。注意图表700右侧标示的变化。0mV去除的变化(附图标记为712)是最小的变化，而随着去除的仪表噪声量增大，变化714、716和718逐渐变大。

因此，噪声测量的变化与样本总体的平方根的倒数成比例，如公式(4)所示。更高的样本总体有助于减小该变化。如表2所示，当总体增大至4倍时，该变化减小至约1/2。

当每次采集运行的样本数量有限时，有两种方法可以测量DUT噪声。如图8A所示，可以在操作802中累积样本总体，这在操作806中产生累积的DUT噪声测量，然后在操作806中去除仪表噪声。图8B中示出了另一种可能性，其中，在操作812中去除仪表噪声，然后在操作814中累积DUT噪声测量。图8A所示的操作顺序比图8B所示的操作顺序产生更准确的更好结果。通过在操作802中累积测得噪声的总体，减小了测得噪声的变化，这降低了较小的测得噪声实例的机会。与之相比，在图8B所示的操作顺序中，对于基于单次采集运行的每个噪声测量，变化可能很大。因此，较小的测得噪声实例的机会更高，导致基于图7中所示的曲线的变化的更大放大。

本公开的实施例包括自适应降噪方法，其产生比当前方法和装置更好的DUT噪声测量。无论测得的噪声值是多少，公式(7)确定在去除了恒定量的仪表噪声的情况下降低DUT噪声测量与降低DUT噪声测量变化之间的约束条件。

新的自适应仪表噪声去除方法改为基于表征的仪表噪声与测得噪声之比来调整要去除的仪表噪声量。当该比较高时，去除的仪表噪声较少。相反，当该比较低时，去除的仪表噪声较多。该方法降低了去除仪表噪声后DUT噪声标准差的变化，并少量增大了DUT噪声测量的标准差。

有各种方式来实施自适应仪表噪声去除。一组示例操作被示为图9的流程900。

因为更大的样本总体表现出测得噪声的更低标准差，因此第一操作902将比例因数定义为样本总体规模的函数。例如，操作902可以归纳如下比例因数(scaleFactor)，但是可以根据实施细节来使用其他比例因数：

定义(1)

接下来，操作904基于公式(2)将仪表变化值(比如variationInst)定义为样本总体和表征的仪表噪声的函数：

定义(2)

操作906定义与仪表的标准差相关的两个变量，一个用于高值，一个用于低值：

定义(3)

注意，可针对高仪表噪声值和低仪表噪声值使用不同的scaleFactor值。scaleFactor值也可以是与操作902中指定的值不同的值。

操作908定义低和高信噪比(SNR)偏差值，比如：

定义(4)

关于定义4，注意，定义4中甚至可以使用不同于步骤1和步骤3中指定的scaleFactor值。

操作910接受具有从0到1的值变化的平滑函数的值，使得用户或开发者可以选择参数来对平滑函数整形。例如，平滑函数可以是以下经修改的S形函数的归一化函数：

经修改的S形函数(1)

图10是示出三个不同参数选择如何影响函数1的结果的示例的图表1000。在每个函数中，参数a被选择为0.5。然后，参数b为3的函数1得到函数轨迹1002，使用参数b为5得到函数轨迹1004，并且使用参数b为10得到函数轨迹1006。因此，通过选择不同的参数变量，可以选择平滑函数的形状。

为了将图10所示的平滑函数应用于本公开的实施例，首先，将x定义为：

定义(5)

然后，将p定义为经归一化的经修改的S形函数1的输出，其中x为输入变量。σ_Interp是通过以下插值获得的值：

在完成所有上述后，本公开的实施例产生DUT噪声的标准差的测得输出，其取决于与仪表噪声相比的测得噪声的量。换言之，噪声测量是自适应的，如下所述：

自适应输出：

如上面的自适应输出公式所示，本公开的实施例使用三种不同的方式来补偿仪表噪声，这取决于仪表噪声与总噪声之比。参考图9，在操作912中确定仪表噪声与测得噪声之比。当与测得噪声(如上所述，包括仪表噪声和来自DUT的噪声)相比仪表噪声量较低时，从测得噪声减去所有仪表噪声。另一方面，当与总噪声相比仪表噪声量相对较高时，则使用定义4确定测得输出，并将输出设置为低SNR偏差值。如果仪表噪声的量介于这两个极端之间，则测得输出为插值得到的值，如公式8所示。在图9的操作914中捕获基于仪表噪声相对于总噪声的相对量的该仪表噪声去除。

测试结果证明，根据本公开实施例的自适应噪声去除比现有方法性能更好。针对观察仪表噪声去除后DUT噪声标准差的平均值和标准差值(变化)的数值示例，比较三种方法：

方法1：用公式(1)去除表征的仪表噪声的全部量；

方法2：用公式(2)去除表征的仪表噪声的95％；以及

方法3：用标示为操作914的上述自适应输出进行自适应仪表噪声去除，其中，从DUT测得噪声中去除的仪表噪声量取决于与总噪声量相比的仪表噪声量。

在本例中，假设仪表噪声为3.2mV，DUT噪声为1.0mV，样本总体为2048。结果见表3和图11。

表3仪表噪声去除方法间的比较

表3和图11的图表1100的结果表明，与方法1相比，自适应仪表噪声去除方法显著降低了DUT噪声的变化，DUT噪声的平均值略有增大。与标记为附图标记1104的方法2相比，图11中标记为附图标记1106的自适应方法3具有更低的平均值和更低的变化。方法2(1104)和方法3(1106)都避免了DUT噪声达到0，这是上述的误差条件，而方法1达到了0值，如图11中的附图标记1102所示。

本公开介绍了一种新的自适应仪表噪声去除方法，该方法基于对作为样本总体的函数的噪声变化的分析、以及确定仪表噪声去除如何放大变化的推导公式。数值示例表明，新方法能显著降低去除仪表噪声后的DUT噪声测量变化，仅略微增大DUT噪声平均值。该方法可用于去除垂直噪声，也可用于去除抖动测量中的仪表噪声。

本公开的实施例在特定硬件和/或软件上操作以实施上述噪声去除操作。图12是用于实施这里公开的实施例的示例测试测量仪表1200的框图，诸如示波器或其他仪表。测试测量仪表1200包括一个或多个端口1202，其可以是任何信号传输介质。端口1202可以包括接收器、发射器和/或收发器。每个端口1202是测试测量仪表1200的一个通道。端口1202与一个或多个处理器1216联接，以处理在端口1202处从一个或多个被测装置(DUT)1290接收的信号和/或波形。在一些实施例中，端口接受来自DUT 1290或来自一个或多个DUT的多个信号。尽管在图12中示出了双信号DUT 1290，但是测试测量仪表1200可以接受任意数量的输入信号，最高达到端口1202的数量。此外，虽然为了便于图示，在图12中仅示出了一个处理器1216，但是本领域技术人员将理解，在仪表1200中可以组合使用不同类型的多个处理器1216，而不是单个处理器1216。

端口1202还可以连接到测试仪表1200中的测量单元1208。测量单元1208可以包括能够测量通过端口1202接收到的信号的各方面(例如，电压、安培数、幅度、功率、能量、噪声、抖动等)的任何组件。测试测量仪表1200可以包括另外的硬件和/或处理器，如调节电路、模数转换器和/或其他电路，以将接收的信号转换成波形用于进一步分析。所得波形然后可以存储在存储器1210中，以及显示在显示器1212上。

一个或多个处理器1216可以被配置为执行来自存储器1210的指令，并且可以执行由这些指令指示的任何方法和/或相关步骤，如显示和修改由仪表接收的输入信号。存储器1210可以被实施为处理器高速缓存、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、固态存储器、(一个或多个)硬盘驱动器或任何其他存储器类型。存储器1210用作存储数据的介质，所述数据诸如所采集的样本波形、计算机程序产品和其他指令。

用户输入1214联接到处理器1216。用户输入1214可以包括键盘、鼠标、触摸屏和/或用户可用来设置和控制仪表1200的任何其他控件。用户输入1214可以包括结合显示器1212操作的图形用户界面或文本/字符界面。用户输入1214可以在仪表1200本身上或从远程装置接收远程命令或以编程形式的命令。显示器1212可以是数字屏幕、基于阴极射线管的显示器或向用户显示波形、测量结果和其他数据的任何其他监视器。虽然测试仪表1200的各组件被描绘为集成在测试测量仪表1200内，但是本领域普通技术人员将理解，这些组件中的任何组件可以在测试仪表1200的外部，并且可以以任何常规方式(例如，有线和/或无线通信介质和/或机制)联接到测试仪表1200。例如，在一些实施例中，显示器1212可以远离测试测量仪表1200，或者仪表可以被配置为除了在仪表1200上显示输出之外还向远程装置发送输出。在另外的实施例中，来自测量仪表1200的输出可以被发送到或存储在远程装置中，例如云装置，其可从联接到云装置的其他机器访问。

仪表1200可以包括自适应仪表噪声去除处理器1220，其可以是与上述一个或多个处理器1216分离的处理器，或者主组件处理器1220的功能可以集成到一个或多个处理器1216中。此外，自适应仪表噪声去除处理器1220可以包括单独的存储器、使用上述存储器1210或仪表1200可访问的任何其他存储器。自适应仪表噪声去除处理器1220可以包括实施上述功能的专用处理器或操作。例如，自适应仪表噪声去除处理器1220可以包括用于确定仪表1220进行的噪声测量的标准差的标准差处理器1222。此外，处理器1224可以确定仪表噪声与测得噪声之间的相对噪声量，使得自适应仪表噪声去除处理器1220可以确定使用哪种自适应输出方法来补偿仪表噪声。自适应仪表噪声去除处理器1220还可以包括插值处理器1226，用于产生插值得到的平滑曲线。该处理器1226将针对自适应噪声处理的中间情况是活动的，在所述中间情况中，仪表噪声既不是总测得噪声的高百分比也不是低百分比。

自适应仪表噪声去除处理器1220的任何或所有组件，包括标准差处理器1222、噪声相对量处理器1224和插值处理器1226，可以体现在一个或多个单独的处理器中，并且这里描述的单独功能可以被实施为专用或通用处理器的特定预编程操作。此外，如上所述，自适应仪表噪声去除处理器1220的任何或所有组件或功能可以集成到操作仪表1200的一个或多个处理器1216中。

本公开的各方面可以在特别创建的硬件上、在固件上、在数字信号处理器上或在包括根据编程指令操作的处理器的特别编程的通用计算机上操作。这里使用的术语控制器或处理器旨在包括微处理器、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，例如由一个或多个计算机(包括监视模块)或其他装置执行的一个或多个程序模块中。通常，程序模块包括例程、程序、对象、组件、数据结构等，其在由计算机或其他装置中的处理器执行时实行特定的任务或实施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，例如硬盘、光盘、可移除存储介质、固态存储器、随机存取存储器(RAM)等。如本领域技术人员将理解的，程序模块的功能可以根据各方面的需要进行组合或分发。此外，功能可以全部或部分体现在固件或硬件等价物中，例如集成电路、FPGA等。特定的数据结构可用于更有效地实施本公开的一个或多个方面，并且这样的数据结构预期在这里描述的计算机可执行指令和计算机可用数据的工具内。

在一些情况下，所公开的方面可以在硬件、固件、软件或其任意组合中实施。所公开的方面还可以被实施为由一个或多个或非暂时性计算机可读介质承载或存储在其上的指令，这些指令可以被一个或多个处理器读取和执行。这样的指令可以称为计算机程序产品。如这里讨论的，计算机可读介质是指可由计算装置访问的任何介质。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。

计算机存储介质是指可以用来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)、闪存或其他存储技术、光盘只读存储器(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装置，以及以任何技术实施的任何其他易失性或非易失性、可移除或不可移除的介质。计算机存储介质不包括信号本身和信号传输的暂态形式。

通信介质是指可用于计算机可读信息的通信的任何介质。作为示例而非限制，通信介质可以包括同轴线缆、光纤线缆、空中或适于电、光、射频(RF)、红外、声或其他类型的信号的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这些特定特征的所有可能组合。例如，在特定方面的上下文中公开了特定特征的情况下，也可以在其他方面的上下文中尽可能地使用该特征。

此外，当在本申请中提到具有两个或多个定义的步骤或操作的方法时，定义的步骤或操作可以以任何顺序或同时执行，除非上下文排除了这些可能性。

尽管为了例示的目的图示和描述了本公开的特定方面，但是应当理解，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以做出各种修改。因此，本公开不应受到除了所附权利要求之外的限制。

示例

下面提供了所公开技术的示出性示例。这些技术的实施例可以包括下面描述的一个或多个示例以及这些示例的任意组合。

示例1是一种测试测量仪表，包括：输入端，被配置为从被测装置(DUT)接收输入信号；输出显示器；以及被配置为执行代码的一个或多个处理器，所述代码使得所述一个或多个处理器：测量所述输入信号的噪声分量，基于测量总体、以及由所述测试测量仪表产生的噪声比总噪声测量的相对量来补偿测得噪声分量，以及在所述输出显示器上产生经补偿的测得噪声分量作为噪声测量。

示例2是根据示例1所述的测试测量仪表，其中，所述一个或多个处理器被配置为如下补偿所述测得噪声分量：仅当所述输入信号的测得噪声分量大于阈值时从噪声测量去除由所述测试测量仪表产生的所有表征的噪声，所述阈值是通过所述测量总体、以及仪表噪声与所述输入信号的测得噪声分量之比确定的。

示例3是根据前述示例中任一示例所述的测试测量仪表，其中，所述输入信号的测得噪声分量包括来自所述DUT的噪声和由所述测试测量仪表产生的噪声。

示例4是根据前述示例中任一示例所述的测试测量仪表，其中，所述一个或多个处理器被配置为通过产生插值曲线并将所述曲线应用于去除噪声量来补偿所述测得噪声分量。

示例5是根据示例4所述的测试测量仪表，其中，所述插值曲线是横跨所述仪表的低信噪比偏差值到高信噪比偏差值的函数。

示例6是根据示例4所述的测试测量仪表，其中，所述一个或多个处理器被配置为仅当所述测得噪声分量在低阈值与高阈值之间时通过所应用的插值曲线来补偿所述测得噪声分量。

示例7是根据示例6所述的测试测量仪表，其中，所述低阈值和所述高阈值是通过所述测量总体、以及仪表噪声与所述输入信号的测得噪声分量之比确定的。

示例8是根据前述示例中任一示例所述的测试测量仪表，其中，所述一个或多个处理器被配置为通过将所述噪声测量设置为仪表变化值的经缩放的值来补偿所述测得噪声分量。

示例9是根据示例8所述的测试测量仪表，其中，所述一个或多个处理器被配置为仅当所述测得噪声分量低于低阈值时将所述噪声测量设置为仪表变化值的经缩放的值。

示例10是根据前述示例中任一示例所述的测试测量仪表，其中，所述一个或多个处理器被配置为通过将所述噪声测量设置为来补偿所述测得噪声分量，其中，n是所述输入信号中的待测样本数量，/>是由所述测试测量仪表产生的表征的噪声，并且scaleFactor是基于n的相对大小的缩放因数。

示例11是一种在测量仪表中产生噪声测量的方法，包括：接受来自被测装置(DUT)的输入信号；测量所述输入信号中的噪声量，其中，测量所述噪声量包括测量由所述DUT产生的噪声量和由所述测量仪表产生的噪声量；以及基于测量总体、以及由所述测量仪表产生的噪声量比测得噪声量的相对量来补偿所述测得噪声量。

示例12是根据示例11所述的方法，其中，补偿所述测得噪声量包括仅当所述输入信号的测得噪声分量大于阈值时去除由所述测量仪表产生的所有表征的噪声。

示例13是根据示例12所述的方法，其中，阈值量是通过噪声测量数量、以及仪表噪声与所述输入信号中的噪声测得量之比确定的。

示例14是根据前述示例方法中任一个所述的方法，其中，补偿所述测得噪声量包括产生插值曲线；以及将所述曲线应用于去除噪声量。

示例15是根据示例14所述的方法，其中，仅当所述测得噪声分量在低阈值与高阈值之间时将所述插值曲线应用于所述去除噪声量。

示例16是根据示例15所述的方法，其中，所述低阈值和所述高阈值是通过噪声测量数量、以及所述仪表噪声与所述输入信号的测得噪声分量之比确定的。

示例17是根据前述示例方法中任一个所述的方法，其中，补偿所述测得噪声包括将所述噪声测量设置为仪表变化值的经缩放的值。

示例18是根据示例17所述的方法，其中，仅当所述测得噪声分量低于低阈值时，将所述噪声测量设置为所述仪表变化值的经缩放的值。

示例19是根据前述示例方法中任一个所述的方法，其中，补偿所述测得噪声包括将所述噪声测量设置为其中，n是所述输入信号中的待测样本数量，/>是由测试测量仪表产生的噪声，并且scaleFactor是基于n的相对大小的缩放因数。

所公开的主题的先前描述的版本具有许多优点，这些优点或者被描述过，或者对于普通技术人员来说是显而易见的。即便如此，这些优点或特征并非在所公开的装置、系统或方法的所有版本中都是必需的。

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这些特定特征的所有可能组合。在特定方面或示例的上下文中公开了特定特征的情况下，也可以在其他方面和示例的上下文中尽可能地使用该特征。

此外，当在本申请中提到具有两个或多个定义的步骤或操作的方法时，定义的步骤或操作可以以任何顺序或同时执行，除非上下文排除了这些可能性。

尽管为了例示的目的图示和描述了本发明的具体示例，但是应当理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以做出各种修改。因此，本发明不应受到除了所附权利要求之外的限制。

Claims (19)

1.一种测试测量仪表，包括：

输入端，被配置为从被测装置(DUT)接收输入信号；

输出显示器；以及

被配置为执行代码的一个或多个处理器，所述代码使得所述一个或多个处理器：

测量所述输入信号的噪声分量，

基于测量总体、以及由所述测试测量仪表产生的噪声比总噪声测量的相对量来补偿测得噪声分量，以及

在所述输出显示器上产生经补偿的测得噪声分量作为噪声测量。

2.根据权利要求1所述的测试测量仪表，其中，所述一个或多个处理器被配置为如下补偿所述测得噪声分量：仅当所述输入信号的测得噪声分量大于阈值时从噪声测量去除由所述测试测量仪表产生的所有表征的噪声，所述阈值是通过所述测量总体、以及仪表噪声与所述输入信号的测得噪声分量之比确定的。

3.根据权利要求1所述的测试测量仪表，其中，所述输入信号的测得噪声分量包括来自所述DUT的噪声和由所述测试测量仪表产生的噪声。

4.根据权利要求1所述的测试测量仪表，其中，所述一个或多个处理器被配置为通过产生插值曲线并将所述曲线应用于去除噪声量来补偿所述测得噪声分量。

5.根据权利要求4所述的测试测量仪表，其中，所述插值曲线是横跨所述仪表的低信噪比偏差值到高信噪比偏差值的函数。

6.根据权利要求4所述的测试测量仪表，其中，所述一个或多个处理器被配置为仅当所述测得噪声分量在低阈值与高阈值之间时通过所应用的插值曲线来补偿所述测得噪声分量。

7.根据权利要求6所述的测试测量仪表，其中，所述低阈值和所述高阈值是通过所述测量总体、以及仪表噪声与所述输入信号的测得噪声分量之比确定的。

8.根据权利要求1所述的测试测量仪表，其中，所述一个或多个处理器被配置为通过将所述噪声测量设置为仪表变化值的经缩放的值来补偿所述测得噪声分量。

9.根据权利要求8所述的测试测量仪表，其中，所述一个或多个处理器被配置为仅当所述测得噪声分量低于低阈值时将所述噪声测量设置为仪表变化值的经缩放的值。

10.根据权利要求1所述的测试测量仪表，其中，所述一个或多个处理器被配置为通过将所述噪声测量设置为来补偿所述测得噪声分量，其中，n是所述输入信号中的待测样本数量，/>是由所述测试测量仪表产生的表征的噪声，并且scaleFactor是基于n的相对大小的缩放因数。

11.一种在测量仪表中产生噪声测量的方法，包括：

接受来自被测装置(DUT)的输入信号；

测量所述输入信号中的噪声量，其中，测量所述噪声量包括测量由所述DUT产生的噪声量和由所述测量仪表产生的噪声量；以及

基于测量总体、以及由所述测量仪表产生的噪声量比测得噪声量的相对量来补偿所述测得噪声量。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，补偿所述测得噪声量包括仅当所述输入信号的测得噪声分量大于阈值时去除由所述测量仪表产生的所有表征的噪声。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，阈值量是通过噪声测量数量、以及仪表噪声与所述输入信号中的噪声测得量之比确定的。

14.根据权利要求11所述的方法，其中，补偿所述测得噪声量包括：

产生插值曲线；以及

将所述曲线应用于去除噪声量。

15.根据权利要求14所述的方法，其中，仅当所述测得噪声分量在低阈值与高阈值之间时将所述插值曲线应用于所述去除噪声量。

16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述低阈值和所述高阈值是通过噪声测量数量、以及所述仪表噪声与所述输入信号的测得噪声分量之比确定的。

17.根据权利要求11所述的方法，其中，补偿所述测得噪声包括将所述噪声测量设置为仪表变化值的经缩放的值。

18.根据权利要求17所述的方法，其中，仅当所述测得噪声分量低于低阈值时，将所述噪声测量设置为所述仪表变化值的经缩放的值。

19.根据权利要求11所述的方法，其中，补偿所述测得噪声包括将所述噪声测量设置为其中，n是所述输入信号中的待测样本数量，/>是由测试测量仪表产生的噪声，并且scaleFactor是基于n的相对大小的缩放因数。