JP2002286774A - 信号対ノイズ比測定方法及び信号対ノイズ比測定装置 - Google Patents
信号対ノイズ比測定方法及び信号対ノイズ比測定装置Info
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- JP2002286774A JP2002286774A JP2001093597A JP2001093597A JP2002286774A JP 2002286774 A JP2002286774 A JP 2002286774A JP 2001093597 A JP2001093597 A JP 2001093597A JP 2001093597 A JP2001093597 A JP 2001093597A JP 2002286774 A JP2002286774 A JP 2002286774A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 信号対ノイズ比の測定を高精度かつ高速で行
うことができる信号対ノイズ比測定方法及び信号対ノイ
ズ比測定装置の提供。 【解決手段】 ＦＦＴ部１６がウォブル信号を高速フー
リエ変換してスペクトラムを生成し、ピーク検出部１７
がそのスペクトラムからピークレベルを求め、第１のレ
ベルヒストグラム作成部１８及び第２のレベルヒストグ
ラム作成部１９がピークレベルからレベルヒストグラム
を作成し、ノイズフロア検出部２１がそのレベルヒスト
グラムからノイズフロアを検出し、信号対ノイズ比算出
部２２が上記のノイズフロアの検出にも用いられるピー
クレベル及びその検出されたノイズフロアから信号対ノ
イズ比を求めている。
うことができる信号対ノイズ比測定方法及び信号対ノイ
ズ比測定装置の提供。 【解決手段】 ＦＦＴ部１６がウォブル信号を高速フー
リエ変換してスペクトラムを生成し、ピーク検出部１７
がそのスペクトラムからピークレベルを求め、第１のレ
ベルヒストグラム作成部１８及び第２のレベルヒストグ
ラム作成部１９がピークレベルからレベルヒストグラム
を作成し、ノイズフロア検出部２１がそのレベルヒスト
グラムからノイズフロアを検出し、信号対ノイズ比算出
部２２が上記のノイズフロアの検出にも用いられるピー
クレベル及びその検出されたノイズフロアから信号対ノ
イズ比を求めている。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えばＤＶＤ−Ｒ
やＤＶＤ−ＲＷ等の記録ディスクに記録されたウォブル
信号の信号対ノイズ比（ＣＮＲ）を測定するための信号
対ノイズ比測定方法及び信号対ノイズ比測定装置に関す
る。
やＤＶＤ−ＲＷ等の記録ディスクに記録されたウォブル
信号の信号対ノイズ比（ＣＮＲ）を測定するための信号
対ノイズ比測定方法及び信号対ノイズ比測定装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】ＤＶＤ−ＲやＤＶＤ−ＲＷ等の記録ディ
スクには、ディスクの回転速度を検出するためにディス
ク上には正弦波状の溝（Ｇｒｏｏｖｅ Ｗｏｂｂｌｅ）
が予め形成されており、この溝に応じて抽出される信号
がウォブル信号と呼ばれている。
スクには、ディスクの回転速度を検出するためにディス
ク上には正弦波状の溝（Ｇｒｏｏｖｅ Ｗｏｂｂｌｅ）
が予め形成されており、この溝に応じて抽出される信号
がウォブル信号と呼ばれている。
【０００３】この種の記録ディスクの検査項目の一つと
して、上記のウォブル信号の信号対ノイズ比（ＣＮＲ）
を測定する必要があり、従来からその測定方法として
は、抽出されたウォブル信号をスペクトル・アナライザ
により目視で観測してキャリアレベルとノイズレベルを
決定し、その値からＣＮＲを求めていた。
して、上記のウォブル信号の信号対ノイズ比（ＣＮＲ）
を測定する必要があり、従来からその測定方法として
は、抽出されたウォブル信号をスペクトル・アナライザ
により目視で観測してキャリアレベルとノイズレベルを
決定し、その値からＣＮＲを求めていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うに目視に頼った測定方法では、測定結果が測定者の恣
意に依存し、またアナライザの性能に起因するばらつき
を持つことから、測定精度が悪く、しかも測定に相当の
時間を要する、という課題があった。
うに目視に頼った測定方法では、測定結果が測定者の恣
意に依存し、またアナライザの性能に起因するばらつき
を持つことから、測定精度が悪く、しかも測定に相当の
時間を要する、という課題があった。
【０００５】本発明は、このような課題を解決するため
になされたもので、信号対ノイズ比の測定を高精度かつ
高速で行うことができる信号対ノイズ比測定方法及び信
号対ノイズ比測定装置を提供することを目的としてい
る。
になされたもので、信号対ノイズ比の測定を高精度かつ
高速で行うことができる信号対ノイズ比測定方法及び信
号対ノイズ比測定装置を提供することを目的としてい
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、本発明の第１の観点に係る信号対ノイズ比測定方法
は、入力信号の所定帯域のスペクトラム成分を抽出する
工程と、前記抽出されたスペクトラム成分中の信号のピ
ークレベルを検出する工程と、前記抽出されたスペクト
ラム成分中の電圧０レベルから前記ピークレベルまでの
信号レベルを複数段階に区分けし、信号の出現頻度が最
も高い信号レベルの段階を検出する工程と、前記検出さ
れた信号の出現頻度が最も高い信号レベル及び前記検出
された信号のピークレベルに基づき、信号対ノイズ比を
算出する工程とを具備することを特徴とするものであ
る。
め、本発明の第１の観点に係る信号対ノイズ比測定方法
は、入力信号の所定帯域のスペクトラム成分を抽出する
工程と、前記抽出されたスペクトラム成分中の信号のピ
ークレベルを検出する工程と、前記抽出されたスペクト
ラム成分中の電圧０レベルから前記ピークレベルまでの
信号レベルを複数段階に区分けし、信号の出現頻度が最
も高い信号レベルの段階を検出する工程と、前記検出さ
れた信号の出現頻度が最も高い信号レベル及び前記検出
された信号のピークレベルに基づき、信号対ノイズ比を
算出する工程とを具備することを特徴とするものであ
る。
【０００７】本発明の第２の観点に係る信号対ノイズ比
測定装置は、入力信号の所定帯域のスペクトラム成分を
抽出する手段と、前記抽出されたスペクトラム成分中の
信号のピークレベルを検出する手段と、前記抽出された
スペクトラム成分中の電圧０レベルから前記ピークレベ
ルまでの信号レベルを複数段階に区分けし、信号の出現
頻度が最も高い信号レベルの段階を検出する手段と、前
記検出された信号の出現頻度が最も高い信号レベル及び
前記検出された信号のピークレベルに基づき、信号対ノ
イズ比を算出する手段とを具備することを特徴とするも
のである。
測定装置は、入力信号の所定帯域のスペクトラム成分を
抽出する手段と、前記抽出されたスペクトラム成分中の
信号のピークレベルを検出する手段と、前記抽出された
スペクトラム成分中の電圧０レベルから前記ピークレベ
ルまでの信号レベルを複数段階に区分けし、信号の出現
頻度が最も高い信号レベルの段階を検出する手段と、前
記検出された信号の出現頻度が最も高い信号レベル及び
前記検出された信号のピークレベルに基づき、信号対ノ
イズ比を算出する手段とを具備することを特徴とするも
のである。
【０００８】本発明では、入力信号の所定帯域のスペク
トラム成分から信号のピークレベルを検出すると共に、
該スペクトラム成分中の電圧０レベルからピークレベル
までの信号レベルを複数段階に区分けし、信号の出現頻
度が最も高い信号レベルの段階を検出し、最も出現頻度
の高い信号レベル及びピークレベルに基づき、信号対ノ
イズ比を算出している。即ち、ノイズフロアの検出を、
レベルヒストグラムを用いて行っているので、ディジタ
ル処理によって信号対ノイズ比を求めることができる。
従って、信号対ノイズ比の測定を人手に頼ることなく、
かつ、測定機器の性能等に依存することなく、客観的
に、高精度かつ高速で行うことができる。
トラム成分から信号のピークレベルを検出すると共に、
該スペクトラム成分中の電圧０レベルからピークレベル
までの信号レベルを複数段階に区分けし、信号の出現頻
度が最も高い信号レベルの段階を検出し、最も出現頻度
の高い信号レベル及びピークレベルに基づき、信号対ノ
イズ比を算出している。即ち、ノイズフロアの検出を、
レベルヒストグラムを用いて行っているので、ディジタ
ル処理によって信号対ノイズ比を求めることができる。
従って、信号対ノイズ比の測定を人手に頼ることなく、
かつ、測定機器の性能等に依存することなく、客観的
に、高精度かつ高速で行うことができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づき説明する。図１は本発明の一実施形態に係る測
定システムの構成を示す概略的ブロック図である。
に基づき説明する。図１は本発明の一実施形態に係る測
定システムの構成を示す概略的ブロック図である。
【００１０】この図に示すように、１１はモータによっ
て回転されるＤＶＤ−ＲやＤＶＤ−ＲＷ等の記録ディス
ク１０上の信号（Ｉａ、Ｉｂ、Ｉｃ、Ｉｄ）を読み取る
ための４分割光ピックアップである。マトリックス回路
１２は、ピックアップ１１により読み取られた信号（Ｉ
ａ、Ｉｂ、Ｉｃ、Ｉｄ）からウォブル信号（（Ｉａ＋Ｉ
ｂ）−（Ｉｃ＋Ｉｄ））を生成する。
て回転されるＤＶＤ−ＲやＤＶＤ−ＲＷ等の記録ディス
ク１０上の信号（Ｉａ、Ｉｂ、Ｉｃ、Ｉｄ）を読み取る
ための４分割光ピックアップである。マトリックス回路
１２は、ピックアップ１１により読み取られた信号（Ｉ
ａ、Ｉｂ、Ｉｃ、Ｉｄ）からウォブル信号（（Ｉａ＋Ｉ
ｂ）−（Ｉｃ＋Ｉｄ））を生成する。
【００１１】ウォブル信号は、Ａ／Ｄ変換器１３により
例えば８０ＭＨｚ程度のサンプリング周波数を用いてデ
ィジタル信号に変換され、一旦メモリ１４に記憶される
ようになっている。通常、ウォブル信号の周波数は１４
０ｋＨｚ程度であるので、サンプリング周波数はナイキ
ストの定理によりその４倍以上であるのが好ましく、ま
たメモリ１４の容量は２５６ｋＷｏｒｄ程度以上が好ま
しい。
例えば８０ＭＨｚ程度のサンプリング周波数を用いてデ
ィジタル信号に変換され、一旦メモリ１４に記憶される
ようになっている。通常、ウォブル信号の周波数は１４
０ｋＨｚ程度であるので、サンプリング周波数はナイキ
ストの定理によりその４倍以上であるのが好ましく、ま
たメモリ１４の容量は２５６ｋＷｏｒｄ程度以上が好ま
しい。
【００１２】メモリ１４に記憶された信号は、デシメー
ション部１５により例えば１／１２８程度にデシメーシ
ョンされる。このデシメーション部１５は、例えばハー
フバンドフィルタにより低域のみ通過させた後に１サン
プルおきに信号を間引きする動作を７回繰り返すことに
より１／１２８デシメーションが実行される。この場
合、最後のサンプリング周波数は３１２．５ｋＨｚとな
り、元データが２５６ｋＷｏｒｄとすると、デシメーシ
ョン部１５から出力される信号はデシメーションされて
２０４８ポイントとなる。このようにデシメーションす
ることによって、計算量を大幅に減らすことができ、処
理の高速化を図ることができる。
ション部１５により例えば１／１２８程度にデシメーシ
ョンされる。このデシメーション部１５は、例えばハー
フバンドフィルタにより低域のみ通過させた後に１サン
プルおきに信号を間引きする動作を７回繰り返すことに
より１／１２８デシメーションが実行される。この場
合、最後のサンプリング周波数は３１２．５ｋＨｚとな
り、元データが２５６ｋＷｏｒｄとすると、デシメーシ
ョン部１５から出力される信号はデシメーションされて
２０４８ポイントとなる。このようにデシメーションす
ることによって、計算量を大幅に減らすことができ、処
理の高速化を図ることができる。
【００１３】ＦＦＴ部１６は、デシメーション部１５か
ら出力される２０４８ポイントの信号を高速フーリエ変
換（ＦＦＴ）し、スペクトラムを求める。このスペクト
ラムは１０２４ポイントとなる。ここで、ＦＦＴ部１６
は、窓関数を用いた所定の分解能帯域幅（ＲＢＷ）で所
定帯域のスペクトラム成分を抽出している。このように
窓関数を用いることで所定帯域幅を実現することができ
る。窓関数は、例えばＲＢＷ＝１ｋＨｚとなるようにす
る。その場合、例えば窓関数としてＧａｕｓｓ関数（ｇ
（ｔ））を選んだ場合、以下の式のようにしてＲＢＷ＝
１ｋＨｚの窓関数を作ることができる。
ら出力される２０４８ポイントの信号を高速フーリエ変
換（ＦＦＴ）し、スペクトラムを求める。このスペクト
ラムは１０２４ポイントとなる。ここで、ＦＦＴ部１６
は、窓関数を用いた所定の分解能帯域幅（ＲＢＷ）で所
定帯域のスペクトラム成分を抽出している。このように
窓関数を用いることで所定帯域幅を実現することができ
る。窓関数は、例えばＲＢＷ＝１ｋＨｚとなるようにす
る。その場合、例えば窓関数としてＧａｕｓｓ関数（ｇ
（ｔ））を選んだ場合、以下の式のようにしてＲＢＷ＝
１ｋＨｚの窓関数を作ることができる。
【００１４】 ＮＦＦＴ＝（ｋ／Rｂｗ）ｆｓ ＝（３．０／１０００）×６２５０００ ＝１８７５→２０４８ ＮＦＦＴ：ＦＦＴを実行するデータサイズ（２のべき
乗） Rｂｗ：分解能帯域幅 ｋ：窓関数の時間幅と分解能帯域幅とを関係付ける定数 ｆｓ：サンプリング周波数 ｇ（ｔ）＝ｅｘｐ[−ｔ２／ａ２] ａ２＝４ｌｎ２／（π・Rｂｗ）２ Δｔ＝１／ｆｓ＝１／２×３１２．５ｋＨｚ ｇ[ｉ]＝ｅｘｐ[−９．１２×１０−６×ｉ２] ｉ＝−１０２４→１０２４ →ｇ＝７×１０−７
乗） Rｂｗ：分解能帯域幅 ｋ：窓関数の時間幅と分解能帯域幅とを関係付ける定数 ｆｓ：サンプリング周波数 ｇ（ｔ）＝ｅｘｐ[−ｔ２／ａ２] ａ２＝４ｌｎ２／（π・Rｂｗ）２ Δｔ＝１／ｆｓ＝１／２×３１２．５ｋＨｚ ｇ[ｉ]＝ｅｘｐ[−９．１２×１０−６×ｉ２] ｉ＝−１０２４→１０２４ →ｇ＝７×１０−７
【００１５】ＦＦＴ部１６は、例えば得られたスペクト
ラムから１４０ｋＨｚを中心に前後５０ｋＨｚ、即ち９
０ｋＨｚ〜１９０ｋＨｚを所定の帯域として抽出する。
なお、スペクトラム値はリニアとされている。すなわ
ち、Ｓｐｅｃ（ｉ）＝（Ｉ[ｉ] ２＋Ｑ［ｉ］２）１／２
の電圧ドメインとされている。
ラムから１４０ｋＨｚを中心に前後５０ｋＨｚ、即ち９
０ｋＨｚ〜１９０ｋＨｚを所定の帯域として抽出する。
なお、スペクトラム値はリニアとされている。すなわ
ち、Ｓｐｅｃ（ｉ）＝（Ｉ[ｉ] ２＋Ｑ［ｉ］２）１／２
の電圧ドメインとされている。
【００１６】ピーク検出部１７は、ＦＦＴ部１６で得ら
れた９０ｋＨｚ〜１９０ｋＨｚ間の帯域のスペクトラム
からピークレベルを検出する。
れた９０ｋＨｚ〜１９０ｋＨｚ間の帯域のスペクトラム
からピークレベルを検出する。
【００１７】第1のレベルヒストグラム作成部１８は、
抽出された９０ｋＨｚ〜１９０ｋＨｚ間の帯域のスペク
トラム成分中の０ボルトレベルからピークレベルまでの
信号のレベルを粗く例えば３２段階に区分けし、例えば
Ｘ軸に各段階のレベル（信号レベル）、Ｙ軸にサンプル
数（信号の出現頻度）とした第１のレベルヒストグラム
を作成する。
抽出された９０ｋＨｚ〜１９０ｋＨｚ間の帯域のスペク
トラム成分中の０ボルトレベルからピークレベルまでの
信号のレベルを粗く例えば３２段階に区分けし、例えば
Ｘ軸に各段階のレベル（信号レベル）、Ｙ軸にサンプル
数（信号の出現頻度）とした第１のレベルヒストグラム
を作成する。
【００１８】第２のレベルヒストグラム作成部１９は、
第１のレベルヒストグラム作成部１８で作成された第1
のレベルヒストグラムからサンプル数が最大の段階を検
出し、その段階を更に細かく例えば６４段階に区分け
し、例えばＸ軸に各段階のレベル（信号レベル）、Ｙ軸
にサンプル数（信号の出現頻度）とした第２のレベルヒ
ストグラムを作成する。
第１のレベルヒストグラム作成部１８で作成された第1
のレベルヒストグラムからサンプル数が最大の段階を検
出し、その段階を更に細かく例えば６４段階に区分け
し、例えばＸ軸に各段階のレベル（信号レベル）、Ｙ軸
にサンプル数（信号の出現頻度）とした第２のレベルヒ
ストグラムを作成する。
【００１９】ローパスフィルタ２０は、第2のレベルヒ
ストグラム作成部１９で作成された第２のレベルヒスト
グラムから低域成分だけを通過させる。
ストグラム作成部１９で作成された第２のレベルヒスト
グラムから低域成分だけを通過させる。
【００２０】ノイズフロア検出部２１は、ローパスフィ
ルタ２０を通過させた第２のレベルヒストグラムからサ
ンプル数が最大の段階をノイズフロアとして検出する。
ルタ２０を通過させた第２のレベルヒストグラムからサ
ンプル数が最大の段階をノイズフロアとして検出する。
【００２１】上記のようにレベルヒストグラムを２段階
に作成してサンプル数が最大の段階を検出するようにし
ているので、計算量を大幅に減らすことができ、処理の
高速化を図ることができる。また、ローパスフィルタ２
０を介して第2のレベルヒストグラム作成部１９で作成
された第２のレベルヒストグラムから低域成分だけを通
過させるようにしているので、ノイズ成分を除去でき、
サンプル数が最大の段階の検出を高精度で行うことがで
きる。
に作成してサンプル数が最大の段階を検出するようにし
ているので、計算量を大幅に減らすことができ、処理の
高速化を図ることができる。また、ローパスフィルタ２
０を介して第2のレベルヒストグラム作成部１９で作成
された第２のレベルヒストグラムから低域成分だけを通
過させるようにしているので、ノイズ成分を除去でき、
サンプル数が最大の段階の検出を高精度で行うことがで
きる。
【００２２】信号対ノイズ比算出部２２は、ピーク検出
部１７により検出されたピークレベル及びノイズフロア
検出部２１により検出されたノイズフロアから下記に式
を用いて信号対ノイズ比算出（ＣＮＲ）を算出する。 ＣＮＲ＝２０ｌｏｇ（ピークレベル／ノイズフロア）
部１７により検出されたピークレベル及びノイズフロア
検出部２１により検出されたノイズフロアから下記に式
を用いて信号対ノイズ比算出（ＣＮＲ）を算出する。 ＣＮＲ＝２０ｌｏｇ（ピークレベル／ノイズフロア）
【００２３】ＳＩＮＡＤ部２３は、ＦＦＴ部１６で抽出
されたスペクトラム成分及びピーク検出部１７により検
出されたピークレベルを用いてＳＩＮＡＤ（Ｓｉｇａｎ
ｌＮｏｉｓｅ ａｎｄ Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）を算出
する。
されたスペクトラム成分及びピーク検出部１７により検
出されたピークレベルを用いてＳＩＮＡＤ（Ｓｉｇａｎ
ｌＮｏｉｓｅ ａｎｄ Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）を算出
する。
【００２４】ＴＨＤ＋Ｎ部２４は、ＦＦＴ部１６で抽出
されたスペクトラム成分及びピーク検出部１７により検
出されたピークレベルを用いてＴＨＤ＋Ｎ（Ｔｏｔａｌ
Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ ａｎｄ
Ｎｏｉｓｅ）を算出する。
されたスペクトラム成分及びピーク検出部１７により検
出されたピークレベルを用いてＴＨＤ＋Ｎ（Ｔｏｔａｌ
Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ ａｎｄ
Ｎｏｉｓｅ）を算出する。
【００２５】次に、このように構成されたシステムにお
ける処理の流れを、図２のフローチャート及び図３〜図
１２に示す波形図を参考にしながら説明する。
ける処理の流れを、図２のフローチャート及び図３〜図
１２に示す波形図を参考にしながら説明する。
【００２６】図３はメモリ１４に記憶された信号を示し
ている（ステップ２０１）。図３では、２５６ｋＷｏｒ
ｄからなるサンプルデータのうち４０００ポイントを示
している。
ている（ステップ２０１）。図３では、２５６ｋＷｏｒ
ｄからなるサンプルデータのうち４０００ポイントを示
している。
【００２７】次に、この信号は、図４及び図５に示すよ
うに、デシメーション部１５により１／１２８にデシメ
ーションされる（ステップ２０２）。図４では、信号全
体を示している。また、図５は図４の一部を拡大（１０
００〜１２００サンプル）した図である。
うに、デシメーション部１５により１／１２８にデシメ
ーションされる（ステップ２０２）。図４では、信号全
体を示している。また、図５は図４の一部を拡大（１０
００〜１２００サンプル）した図である。
【００２８】次に、この信号は、図６及び図７に示すよ
うに、ＦＦＴ部１６により高速フーリエ変換される（ス
テップ２０３）。図６では、縦軸がｄＢである。図７で
は、縦軸はリニアである。図８にその拡大図を示す。ま
た、このＦＦＴでは、例えば図９に示す窓関数としてＧ
ａｕｓｓ関数を用い、分解能帯域幅（ＲＢＷ）を１ｋＨ
ｚとしている。
うに、ＦＦＴ部１６により高速フーリエ変換される（ス
テップ２０３）。図６では、縦軸がｄＢである。図７で
は、縦軸はリニアである。図８にその拡大図を示す。ま
た、このＦＦＴでは、例えば図９に示す窓関数としてＧ
ａｕｓｓ関数を用い、分解能帯域幅（ＲＢＷ）を１ｋＨ
ｚとしている。
【００２９】次に、ピーク検出部１７により図７及び図
８に示したスペクトラムから「Ｐｅａｋ」が検出される
（ステップ２０４）。この検出は例えば９０〜１９０ｋ
Ｈｚの間で電圧最大のところとして行うことができる。
８に示したスペクトラムから「Ｐｅａｋ」が検出される
（ステップ２０４）。この検出は例えば９０〜１９０ｋ
Ｈｚの間で電圧最大のところとして行うことができる。
【００３０】次に、第１のレベルヒストグラム作成部１
８により図７及び図８に示した０Ｖｏｌｔからピークレ
ベルまでが３２段階に（図７及び図８に示したＹ軸方向
に）区分けされ、図１０に示すように、Ｘ軸に各段階の
レベル、Ｙ軸にサンプル数がプロットされた第１のレベ
ルヒストグラムが作成される（ステップ２０５）。
８により図７及び図８に示した０Ｖｏｌｔからピークレ
ベルまでが３２段階に（図７及び図８に示したＹ軸方向
に）区分けされ、図１０に示すように、Ｘ軸に各段階の
レベル、Ｙ軸にサンプル数がプロットされた第１のレベ
ルヒストグラムが作成される（ステップ２０５）。
【００３１】次に、第２のレベルヒストグラム作成部１
９により、図１０に示した第1のレベルヒストグラムか
らサンプル数が最大の段階が検出され、その段階を更に
細かく６４段階に区分けされ、図１１に示すように、Ｘ
軸に各段階のレベル、Ｙ軸にサンプル数がプロットされ
た第２のレベルヒストグラムが作成される（ステップ２
０６）。
９により、図１０に示した第1のレベルヒストグラムか
らサンプル数が最大の段階が検出され、その段階を更に
細かく６４段階に区分けされ、図１１に示すように、Ｘ
軸に各段階のレベル、Ｙ軸にサンプル数がプロットされ
た第２のレベルヒストグラムが作成される（ステップ２
０６）。
【００３２】次に、ローパスフィルタ２０により図１１
に示した第２のレベルヒストグラムから低域成分だけが
通過され、図１２示すように、より滑らかなレベルヒス
トグラムが生成される（ステップ２０７）。
に示した第２のレベルヒストグラムから低域成分だけが
通過され、図１２示すように、より滑らかなレベルヒス
トグラムが生成される（ステップ２０７）。
【００３３】次に、ノイズフロア検出部２１により図１
２に示した第２のレベルヒストグラムからサンプル数が
最大であるノイズフロアが検出される（ステップ２０
８）。
２に示した第２のレベルヒストグラムからサンプル数が
最大であるノイズフロアが検出される（ステップ２０
８）。
【００３４】そして、信号対ノイズ比算出部２２によ
り、図７で検出されたピークレベル及び図１２で検出さ
れたノイズフロアから信号対ノイズ比算出（ＣＮＲ）が
算出される。
り、図７で検出されたピークレベル及び図１２で検出さ
れたノイズフロアから信号対ノイズ比算出（ＣＮＲ）が
算出される。
【００３５】このように本実施形態では、ＦＦＴ部１６
がウォブル信号を高速フーリエ変換してスペクトラムを
生成し、ピーク検出部１７がそのスペクトラムからピー
クレベルを求め、第１のレベルヒストグラム作成部１８
及び第２のレベルヒストグラム作成部１９がピークレベ
ルからレベルヒストグラムを作成し、ノイズフロア検出
部２１がそのレベルヒストグラムからノイズフロアを検
出し、信号対ノイズ比算出部２２が上記のノイズフロア
の検出にも用いられるピークレベル及びその検出された
ノイズフロアから信号対ノイズ比を求めているので、信
号対ノイズ比の測定を高精度かつ高速で行うことができ
る。
がウォブル信号を高速フーリエ変換してスペクトラムを
生成し、ピーク検出部１７がそのスペクトラムからピー
クレベルを求め、第１のレベルヒストグラム作成部１８
及び第２のレベルヒストグラム作成部１９がピークレベ
ルからレベルヒストグラムを作成し、ノイズフロア検出
部２１がそのレベルヒストグラムからノイズフロアを検
出し、信号対ノイズ比算出部２２が上記のノイズフロア
の検出にも用いられるピークレベル及びその検出された
ノイズフロアから信号対ノイズ比を求めているので、信
号対ノイズ比の測定を高精度かつ高速で行うことができ
る。
【００３６】即ち、従来の信号対ノイズ比の測定方法と
しては、ウォブル信号をスペクトル・アナライザにより
目視で観測してキャリアレベルとノイズレベルを決定
し、その値からＣＮＲを求めていたので、測定結果が測
定者の恣意に依存し、またアナライザの性能に起因する
ばらつきを持ち、測定精度が悪く、しかも測定に相当の
時間を要する、という問題があった。
しては、ウォブル信号をスペクトル・アナライザにより
目視で観測してキャリアレベルとノイズレベルを決定
し、その値からＣＮＲを求めていたので、測定結果が測
定者の恣意に依存し、またアナライザの性能に起因する
ばらつきを持ち、測定精度が悪く、しかも測定に相当の
時間を要する、という問題があった。
【００３７】これに対して、本発明では、ウォブル信号
を高速フーリエ変換し、その後の処理をすべてディジタ
ル処理によって行っているので、測定をすべて機械化で
きる。従って、客観的で高精度に信号対ノイズ比の測定
を行うことができ、しかも迅速な測定を行うことが可能
となる。
を高速フーリエ変換し、その後の処理をすべてディジタ
ル処理によって行っているので、測定をすべて機械化で
きる。従って、客観的で高精度に信号対ノイズ比の測定
を行うことができ、しかも迅速な測定を行うことが可能
となる。
【００３８】なお、本発明は、上述した実施形態には限
定されない。例えば、上述した実施形態では、ウォブル
信号をデシメーションして高速フーリエ変換していた
が、ウォブル信号を直接高速フーリエ変換しても勿論よ
い。
定されない。例えば、上述した実施形態では、ウォブル
信号をデシメーションして高速フーリエ変換していた
が、ウォブル信号を直接高速フーリエ変換しても勿論よ
い。
【００３９】また、高速フーリエ変換に際して窓関数を
用いていたが、所定帯域幅が得られるのであれば必ずし
もこのような関数を用いる必要もない。
用いていたが、所定帯域幅が得られるのであれば必ずし
もこのような関数を用いる必要もない。
【００４０】更に、上述した実施形態では、ウォブル信
号の信号対ノイズ比を測定する例を示していたが、他の
入力信号の信号対ノイズ比を測定する場合にも勿論本発
明を適用できる。
号の信号対ノイズ比を測定する例を示していたが、他の
入力信号の信号対ノイズ比を測定する場合にも勿論本発
明を適用できる。
【００４１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
信号対ノイズ比の測定を高精度かつ高速で行うことがで
きる。
信号対ノイズ比の測定を高精度かつ高速で行うことがで
きる。
【図１】本発明の一実施形態に係るシステムの構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図２】図１に示したシステムの処理フローを示す図で
ある。
ある。
【図３】図１に示したメモリに記憶された入力信号の波
形図である。
形図である。
【図４】デシメーション後の入力信号の波形図である。
【図５】図４の一部を拡大した波形図である。
【図６】高速フーリエ変換後のスペクトラム図（縦軸ｄ
Ｂ）である。
Ｂ）である。
【図７】高速フーリエ変換後のスペクトラム図（縦軸リ
ニア）である。
ニア）である。
【図８】図７の一部を拡大した波形図である。
【図９】窓関数として用いたＧａｕｓｓ関数の一例を示
す図である。
す図である。
【図１０】第１のレベルヒストグラムを示す図である。
【図１１】第２のレベルヒストグラムを示す図である。
【図１２】図１１の第２のレベルヒストグラムにローパ
スフィルタをかけた後の第２のレベルヒストグラムを示
す図である。
スフィルタをかけた後の第２のレベルヒストグラムを示
す図である。
１１ ４分割光ピックアップ １２ マトリックス回路 １３ Ａ／Ｄ変換器 １４ メモリ １５ デシメーション部 １６ ＦＦＴ部 １７ ピーク検出部 １８ 第1のレベルヒストグラム作成部 １９ 第２のレベルヒストグラム作成部 ２０ ローパスフィルタ ２１ ノイズフロア検出部 ２２ 信号対ノイズ比算出部
Claims (14)
- 【請求項１】 入力信号の所定帯域のスペクトラム成分
を抽出する工程と、 前記抽出されたスペクトラム成分中の信号のピークレベ
ルを検出する工程と、 前記抽出されたスペクトラム成分中の電圧０レベルから
前記ピークレベルまでの信号レベルを複数段階に区分け
し、信号の出現頻度が最も高い信号レベルの段階を検出
する工程と、 前記検出された信号の出現頻度が最も高い信号レベル及
び前記検出された信号のピークレベルに基づき、信号対
ノイズ比を算出する工程とを具備することを特徴とする
信号対ノイズ比測定方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載の信号対ノイズ比測定方
法において、 前記スペクトラム成分抽出工程は、高速フーリエ変換に
より所定帯域のスペクトラム成分を抽出することを特徴
とする信号対ノイズ比測定方法。 - 【請求項３】 請求項２に記載の信号対ノイズ比測定方
法において、 前記入力信号をデシメーションした後の信号を高速フー
リエ変換することを特徴とする信号対ノイズ比測定方
法。 - 【請求項４】 請求項２に記載の信号対ノイズ比測定方
法において、 前記スペクトラム成分抽出工程は、窓関数を用いた所定
の分解能帯域幅で前記所定帯域のスペクトラム成分を抽
出することを特徴とする信号対ノイズ比測定方法。 - 【請求項５】 請求項１に記載の信号対ノイズ比測定方
法において、 前記段階検出工程は、前記抽出されたスペクトラム成分
中の電圧０レベルから前記ピークレベルまでの信号レベ
ルを粗く複数段階に区分けし、信号の出現頻度が最も高
い信号レベルの段階を検出し、その信号の出現頻度が最
も高い信号レベルの段階を更に細かく複数段階に区分け
し、その中から信号の出現頻度が最も高い信号レベルの
段階を検出することを特徴とする信号対ノイズ比測定方
法。 - 【請求項６】 請求項５に記載の信号対ノイズ比測定方
法において、 前記段階検出工程は、信号の出現頻度が最も高い信号レ
ベルの段階を更に細かく複数段階に区分けし、各段階に
対する信号の出現頻度を求めて高域成分を除去し、その
結果のピーク値から信号の出現頻度が最も高い信号レベ
ルの段階を検出することを特徴とする信号対ノイズ比測
定方法。 - 【請求項７】 請求項１に記載の信号対ノイズ比測定方
法において、 前記入力信号が、ウォブル信号をＡ／Ｄ変換したディジ
タル信号であることを特徴とする信号対ノイズ比測定方
法。 - 【請求項８】 入力信号の所定帯域のスペクトラム成分
を抽出する手段と、 前記抽出されたスペクトラム成分中の信号のピークレベ
ルを検出する手段と、 前記抽出されたスペクトラム成分中の電圧０レベルから
前記ピークレベルまでの信号レベルを複数段階に区分け
し、信号の出現頻度が最も高い信号レベルの段階を検出
する手段と、 前記検出された信号の出現頻度が最も高い信号レベル及
び前記検出された信号のピークレベルに基づき、信号対
ノイズ比を算出する手段とを具備することを特徴とする
信号対ノイズ比測定装置。 - 【請求項９】 請求項８に記載の信号対ノイズ比測定装
置において、 前記抽出手段が、高速フーリエ変換により所定帯域のス
ペクトラム成分を抽出することを特徴とする信号対ノイ
ズ比測定装置。 - 【請求項１０】 請求項９に記載の信号対ノイズ比測定
装置において、 前記入力信号をデシメーションする手段を更に具備し、 前記高速フーリエ変換では、前記デシメーションされた
入力信号の所定帯域のスペクトラム成分を抽出すること
を特徴とする信号対ノイズ比測定装置。 - 【請求項１１】 請求項９に記載の信号対ノイズ比測定
装置において、 前記高速フーリエ変換では、窓関数を用いた所定の分解
能帯域幅で前記所定帯域のスペクトラム成分を抽出する
ことを特徴とする信号対ノイズ比測定装置。 - 【請求項１２】 請求項８に記載の信号対ノイズ比測定
装置において、 前記段階検出手段は、前記抽出されたスペクトラム成分
中の電圧０レベルから前記ピークレベルまでの信号レベ
ルを粗く複数段階に区分けし、信号の出現頻度が最も高
い信号レベルの段階を検出し、その信号の出現頻度が最
も高い信号レベルの段階を更に細かく複数段階に区分け
し、その中から信号の出現頻度が最も高い信号レベルの
段階を検出することを特徴とする信号対ノイズ比測定装
置。 - 【請求項１３】 請求項１２に記載の信号対ノイズ比測
定装置において、 前記段階検出手段は、信号の出現頻度が最も高い信号レ
ベルの段階を更に細かく複数段階に区分けし、各段階に
対する信号の出現頻度を求めてローパスフィルタにより
高域成分を除去し、その結果のピーク値から信号の出現
頻度が最も高い信号レベルの段階を検出することを特徴
とする信号対ノイズ比測定装置。 - 【請求項１４】 請求項８に記載の信号対ノイズ比測定
装置において、 ウォブル信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換手
段を更に具備し、 前記抽出手段は、前記変換されたディジタル信号の所定
帯域のスペクトラム成分を抽出することを特徴とする信
号対ノイズ比測定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001093597A JP2002286774A (ja) | 2001-03-28 | 2001-03-28 | 信号対ノイズ比測定方法及び信号対ノイズ比測定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001093597A JP2002286774A (ja) | 2001-03-28 | 2001-03-28 | 信号対ノイズ比測定方法及び信号対ノイズ比測定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002286774A true JP2002286774A (ja) | 2002-10-03 |
Family
ID=18947911
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001093597A Pending JP2002286774A (ja) | 2001-03-28 | 2001-03-28 | 信号対ノイズ比測定方法及び信号対ノイズ比測定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002286774A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008232833A (ja) * | 2007-03-20 | 2008-10-02 | Denso Corp | ノイズフロア強度算出方法，ｆｍｃｗレーダ |
-
2001
- 2001-03-28 JP JP2001093597A patent/JP2002286774A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008232833A (ja) * | 2007-03-20 | 2008-10-02 | Denso Corp | ノイズフロア強度算出方法，ｆｍｃｗレーダ |
| US7567204B2 (en) | 2007-03-20 | 2009-07-28 | Denso Corporation | Method for determining noise floor level and radar using the same |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
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