JP2004357050A - System and method for evaluating waveform quality - Google Patents

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waveform
evaluation value
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adjustment parameter
sampling
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Tomoya Tezuka
智也 手塚
Naomichi Yamada
尚道 山田
Tadamichi Shiraishi
忠道 白石
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain a waveform quality evaluation system capable of evaluating waveform quality on the basis of the characteristic of the form itself represented by a waveform. <P>SOLUTION: This waveform quality evaluation system is provided with an oscilloscope 2 and a waveform quality evaluating device 3, and the waveform quality evaluating device 3 is provided with a storing means 32 and a CPU 36. The storing means 32 stores waveform evaluation value calculation reference and an adjustment parameter corresponding to an evaluation value of a waveform. The oscilloscope 2 inputs a waveform based on an adjustment parameter set by a DUT 1 and samples the waveform. Also, the CPU 36 calculates the characteristic amount of the sampled waveform, refers to the waveform evaluation value calculation reference to calculate an evaluation value based on the characteristic amount and outputs an adjustment parameter corresponding to the calculated evaluation value to the DUT 1. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、波形の品質を評価する波形品質評価システム及び波形品質評価方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来の波形識別装置においては、波形識別すべきデジタル信号をサンプリングし、このサンプリングデータにおける振幅レベルの標準偏差を特定の時間および振幅レベルに区切って計算し、この計算結果から上記アイパターン開口度を評価する(例えば、特許文献1参照)。
【0003】
【特許文献1】
特開平6−237231号公報(第4頁、図1)
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
従来の波形識別装置は、標準偏差を基にアイパターン開口度を評価していたが、この評価は、標準偏差により求められるデジタル信号のビットエラーレートがアイパターン開口度に対応することを利用するものであった。このため、被測定物の最適な調整パラメータを探索する場合において、調整パラメータに基づくデジタル信号である波形があらわす形そのものの特徴からその波形の品質を評価することができないという不都合があった。一般に、被測定物の調整パラメータを探索する場合、被測定物からの出力波形が調整パラメータに応じて変化するので、上述した標準偏差を用いてアイパターン開口度を評価するという方法よりも、波形識別すべきデジタル信号があらわす形そのものの特徴から波形の評価を行うことが望ましかった。
【0005】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、被測定物の調整パラメータを探索する場合において、被測定物からの出力波形があらわす形そのものの特徴に基づいて波形の品質を評価することができる波形品質評価システム及び波形品質評価方法を得るものである。
【0006】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る波形品質評価システムは、サンプリング手段、記憶装置、および処理手段を備えるものである。サンプリング手段は、被測定物で設定された調整パラメータに基づく波形を入力し、この波形をサンプリングする。また、記憶手段は、波形の特徴量に基づいて波形の評価値を算出するための基準である波形評価値算出基準を格納するとともに、評価値に対応する調整パラメータを格納する。また、処理手段は、サンプリング後における波形があらわす形に基づいて波形の特徴量を算出するとともに、波形評価値算出基準を参照して算出後における特徴量に基づいて波形の評価値を算出し、算出後における評価値に対応する調整パラメータを格納する記憶手段から探索し、探索後における調整パラメータを被測定物へ出力する。
【0007】
【発明の実施の形態】
実施の形態1.
この発明の実施の形態1に係るについて図面を参照しながら説明する。図1は、この発明の実施の形態1に係る波形品質評価システムの全体構成を示す図である。なお、各図中、同一符号は同一または相当部分を示す。
【0008】
図1において、DUT(被測定物)1は、所定の調整パラメータに基づく波形を出力するものであり、例えば、光送信器が用いられる。この調整パラメータは、DUT1の出力波形を変更するためのものであり、例えば、電圧値用パラメータ、電流値用パラメータなどがある。オシロスコープ(サンプリング手段)2は、DUT1で設定された調整パラメータに基づく波形(デジタル信号)を入力し、この波形をサンプリングする。また、波形品質評価装置3は、DUT1から出力された波形の品質を評価するものであり、例えば、パソコンが用いられる。パルスパターンジェネレータ4は、DUT1にデータパターンを供給し、オシロスコープ2が波形をサンプリングする際に用いるクロック信号を生成するものである。
【0009】
オシロスコープ2は、O/Eコンバータ(光/電気コンバータ)21、サンプリング回路22、フィルタ回路23、およびメモリ24を有する。
【0010】
また、波形品質評価装置3は、通信ポート31、記憶装置(記憶手段)32、キーボード33、マウス34、ディスプレイ35、およびCPU(処理手段)36を有する。そして、記憶装置32は、波形評価値算出基準を格納するとともに、波形の評価値に対応する調整パラメータを格納する。ここで、「波形評価値算出基準」とは、波形の特徴量に基づいて当該波形の評価値を算出するための基準であり、例えば、関数などが用いられる。「波形の特徴量」とは、波形の形そのものを用いて得られる定量値であり、例えば、判定マスクと波形との距離などが該当する。また、「評価値」とは、DUT1からの出力波形の品質を評価するための指標値であり、例えば、「0」とか「1」といった数値が用いられる。この評価値は、その善し悪しを判断するための客観的な判断材料となる。なお、記憶装置32は、例えば、ROM、RAM、HDD等である。
【0011】
つぎに、この実施の形態1に係る波形品質評価システムの動作について説明する。図2は、この実施の形態1に係る波形品質評価システムの動作を示すフローチャートである。
【0012】
DUT1は、ある調整パラメータが設定されており、この調整パラメータに基づく波形を自動でオシロスコープ2へ出力する。
【0013】
ステップ100において、オシロスコープ2のサンプリング回路22は、DUT1から出力された波形をO/Eコンバータ21を介して入力する。このO/Eコンバータ21は、光信号を電気信号に変換するものである。また、このサンプリング回路22は、パルスパターンジェネレータ4で生成されたクロック信号を入力する。
【0014】
次に、ステップ101において、サンプリング回路22は、O/Eコンバータ21で電気信号に変換された波形、およびパルスパターンジェネレータ4で生成されたクロック信号に基づいて、上記電気変換された波形についてサンプリングを行う。このサンプリングは、例えば、O/Eコンバータ21で電気信号に変換された複数の異なる波形についての瞬時電圧成分を周期的に取り出す処理である。そして、フィルタ回路23は、サンプリング後における波形(サンプリングデータという。)をフィルタ処理し、フィルタ処理された波形をメモリ24に蓄積する。
【0015】
次に、ステップ102において、波形品質評価装置3のCPU36は、オシロスコープ2から、メモリ24に蓄積された波形を通信ポート31を介して順次入力し、この波形についての電圧軸方向(y軸方向)および時間軸方向(x軸方向)の領域分布(後述のクロスポイント、電圧のレベル)を算出する。この算出例を図3に示す。
【0016】
図3は、図1に示した波形品質評価装置がDUTからの出力波形についての電圧軸方向および時間軸方向の領域分布を算出した例を示す図である。図3では、ある電圧軸および時間軸についての対象領域6において、複数の異なる出力波形が連続して存在し、これらは相互に異なる電圧値を有している。CPU36は、時間軸方向において波形がクロスするポイント(以下「クロスポイント」という。)Tcrs0、Tcrs1と、電圧軸方向における電圧の0レベル(Vlv0)および1レベル(Vlv1)とを算出する。
【0017】
次に、ステップ103において、CPU36は、上記波形を正規化する。このCPU36は、上記波形を正規化するに際し、例えば、次の式(1)および(2)を用いて、時間軸成分および電圧軸成分のそれぞれについて波形を正規化する。
【0018】
時間軸成分X’={(X−Tcrs0)÷(Tcrs1−Tcrs0)} ・・・(1)
電圧軸成分Y’={(Y−Vlv0)÷(Vlv1−Vlv0)} ・・・(2)
但し、(X,Y)はサンプリングデータ、(X’,Y’)は正規化されたデータである。
【0019】
次に、ステップ104において、CPU36は、対象領域6を所定の領域に分割し、分割された分割領域についての濃度ヒストグラムを作成する。この作成例を図4に示す。
【0020】
図4は、図1に示した波形品質評価装置が作成した濃度ヒストグラムの例を示す図である。図4(A)では、図3に示した対象領域6のうち分割領域311が示され、図4(B)では、分割領域311についての濃度ヒストグラム311aが作成されている。
【0021】
次に、ステップ105において、CPU36は、分割領域311についての濃度ヒストグラム311aを平滑化する。このCPU36は、上記濃度ヒストグラム311aを平滑化するに際し、例えば、次式(3)を用いて平滑化する。
【0022】
g(i,j)=[{A×f(i−1,j−1)}+{A×f(i,j−1)}+{A×f(i+1,j−1)}+{A×f(i−1,j)}+{A×f(i,j)}+{A×f(i+1,j)+{A×f(i−1,j+1)}+{A×f(i,j+1)}+{A×f(i+1,j+1)]÷ΣAi ・・・(3)
但し、f(i,j)は濃度ヒストグラムの注目点における値、g(i,j)は平滑化された値である。Aiは各点における重みであり、AiはAからAまでの値である。
【0023】
上記式(3)で用いられる値f(i,j)を含む値を図5に示す。図5は、図1に示した波形品質評価装置が平滑化処理に用いた値の例を示す図である。図5では、注目点における値f(i,j)を中心として、8つの近傍点における値f(i−1,j−1)、f(i,j−1)、f(i+1,j−1)、f(i−1,j)、f(i+1,j)、f(i−1,j+1)、f(i,j+1)、f(i+1,j+1)が示されている。
【0024】
また、上記式(3)で用いられる重みAiを図6に示す。図6は、図1に示した波形品質評価装置が平滑化処理に用いた重みの例を示す図である。図6(A)では、AからAまでにおける点が示され、図6(B)、(C)、(D)では、それぞれの重みの値の代表例が示されている。例えば、図6(B)の場合、AからAの重みはすべて「1」である。
【0025】
CPU36が平滑化した例を図7に示す。図7は、図1で示した波形品質評価装置が実行した平滑化後における波形の例を示す図である。図7は、波形311aを平滑化した波形311bが示されている。波形311aは、0から23までの階調に濃度分割され、波形311bは、0から15までの階調に平滑化されている。
【0026】
ステップ105において、CPU36は、濃度ヒストグラム311aを平滑化するに際し、上述した平滑化処理を繰り返し実行する。この平滑化後における波形を図8(A)に示す。図8(A)は、図1に示した波形品質評価装置が繰り返し実行した平滑化後における波形の例を示す図である。図8(A)には、0から13までの階調に平滑化された波形(平滑化処理が4回連続して行われた波形)311cが示されている。このようにすると、波形に含まれるノイズ成分を除去することが可能となり、波形があらわす形そのものを特定し易くなり、波形の特徴を強調する効果を得ることができる。なお、判定マスク313は、後述のとおり、波形の特徴量の算出に用いられるものである。
【0027】
次に、ステップ106において、CPU36は、平滑化後における波形を2値化する。この波形を図8(B)に示す。図8(B)は、波形品質評価装置が実行した2値化後における波形の例を示す図である。図8(B)には、2値化された波形311dが示されている。
【0028】
次に、ステップ107において、CPU36は、2値化後における波形があらわす形に基づいて当該波形の特徴量を算出するとともに、記憶装置32に格納された波形評価値算出基準を参照して、算出後における特徴量に基づいて波形の評価値を算出する。具体的には、このCPU36は、波形の特徴量を算出するに際し、判定マスク313と波形311dとの間の距離を算出する。この算出例を図9に示す。
【0029】
図9は、図1に示した波形品質評価装置が判定マスクを用いて算出した特徴量の例を示す図である。図9では、判定マスク313と波形311dとの間の距離a1からa4まで、bおよびcが、上記特徴量としてそれぞれ算出されている。これらの距離a1からa4まで、bおよびcを算出することにより、DUT1からの出力波形の変化を定量的に分析することができる。
【0030】
また、このCPU36は、ステップ107において、上記波形評価値算出基準を参照して上記評価値を算出するに際し、例えば、上述した距離a1からa4まで、bおよびcに基づいて上記評価値を算出する。
【0031】
次に、ステップ108において、CPU36は、算出後における評価値が許容値か否かを判断する。この許容値は、上記評価値で示される波形の品質についての許容レベルを定めたもので、特定の値、一定範囲の値を含むものである。この許容値は、記憶装置32に格納されている。
【0032】
次に、ステップ109において、CPU36は、算出後における評価値が許容値でない場合は、算出後における評価値に対応する調整パラメータを記憶装置32から探索(決定)し、この調整パラメータを通信ポート31を介してDUT1へ出力する。
【0033】
DUT1は、波形品質評価装置3から、上記調整パラメータを調整用端子(不図示)を介して入力し、この調整パラメータを設定した後、設定後における調整パラメータに基づく波形をオシロスコープ2へ自動で再出力し、次のステップ100に進む。
【0034】
オシロスコープ2は、ステップ100および101の処理を実行し、波形品質評価装置3は、ステップ102から107までの処理を実行する。
【0035】
そして、ステップ108において、CPU36により、算出後における評価値が許容値か否かを判断し、算出後における評価値が許容値でない場合は、ステップ100から107までの処理を繰り返す。すなわち、次の(1)および(2)の処理を順次繰り返す。(1)オシロスコープ2は、波形品質評価装置3のCPU36が出力した調整パラメータに基づく波形をDUT1から再入力し、再入力後における波形をサンプリングする。(2)CPU36は、サンプリング後における波形があらわす形に基づいて当該波形の特徴量を算出するとともに、記憶装置32の波形評価値算出基準を参照して算出後における特徴量に基づいて当該波形の評価値を算出し、算出後における評価値に対応する調整パラメータを探索して、探索後における調整パラメータをDUT1へ出力する。
【0036】
そして、ステップ108において、CPU36により、算出後における評価値が許容値か否かを判断し、算出後における評価値が許容値である場合は、処理を終了する。
【0037】
その後、使用者が、キーボード33やマウス34の入力手段を介して所定の操作を行うと、波形品質評価装置3のCPU36は、DUT1からの出力波形についての関連付けられた特徴量、評価値、および調整パラメータを記憶装置32から読み出し、上記特徴量、評価値および調整パラメータを相互に関連付けてディスプレイ(表示手段)35に出力する。これにより、使用者は、DUT1からの出力波形についての品質評価を把握することが可能となる。
【0038】
以上説明したように、オシロスコープ2が、DUT1で設定された調整パラメータに基づく波形を入力してこの波形をサンプリングする。そして、波形品質評価装置3が、サンプリング後における波形があらわす形に基づいて波形の特徴量を算出し、この特徴量に基づいて算出した波形の評価値に対応する調整パラメータを探索し、探索後における調整パラメータをDUT1へ出力する。このため、DUT1に設定する最適な調整パラメータを探索する際に、DUT1の出力波形があらわす形そのものの特徴を指標的に表現した評価値に応じた調整パラメータを自動で探索することができる。また、このようにすることにより、波形があらわす全体的な形を評価対象とすることができる。この点、ある特定の範囲における波形を基に評価を行う従来の波形識別装置とは異なる。
【0039】
しかも、この波形品質評価装置3は、調整パラメータを探索するに際し、算出後における波形の評価値が許容値か否かを判断し、上記評価値が許容値でない場合は、調整パラメータを探索して(読み出して)この調整パラメータをDUT1へ出力し、この出力された調整パラメータに基づく波形の評価値を再算出することを繰り返し実行する。このため、DUT1の最適な出力波形を自動で探索することができる。
【0040】
また、この波形品質評価装置3は、波形の特徴量を算出するに際し、サンプリングされた波形を濃度ヒストグラムに変換し、濃度ヒストグラムを用いて平滑化処理を行う。これにより、波形に含まれるノイズ成分を除去した信号を抽出することができるので、波形の特徴を最適な状態で評価することができる。さらに、波形品質評価装置3は、波形の特徴量を算出するに際し、前記サンプリングした波形を2値化処理する。これにより、波形の比較がし易くなり、調整パラメータの相違による波形の変化の度合いを評価し易くなる。
【0041】
なお、この実施の形態1では、波形品質評価装置3は、波形の特徴量を算出するに際し、判定マスク313と波形311dとの間の距離を算出したが、これに限られない。波形品質評価装置3は、例えば、複数の異なる波形の差分を波形の特徴量として算出してもよい。この算出例を図10および図11に示す。図10は、図1に示した波形品質評価装置が波形の特徴量を算出する際に用いた複数の波形の例を示した図であり、図11は、図1に示した波形品質評価装置が図10に示した波形を用いて算出した特徴量の例を示す図である。図10(A)(B)(C)では、それぞれ、2値化後における波形3111、3112、3113が示され、図11では、波形3112と波形3113との差分が求められている。これにより、各波形の変化量を求めることが可能となり、DUT1の調整パラメータ、温度等の条件が変化した場合の過渡的な波形の変化を捉えることが可能となる。
【0042】
また、波形品質評価装置3は、波形の特徴量を算出するに際し、所定のサンプリングデータ(サンプリング後における波形)数、濃度ヒストグラム311aの分解数を用いて算出したが、これらに限られない。サンプリングデータ数や濃度ヒストグラム311aの分解数が変化すると、波形の特徴量の精度も変化するので、その評価値の精度を変えることが可能となる。この関係を図12に示す。図12は、サンプリングデータ数及び濃度ヒストグラムの分解数と評価値の精度との関係を示した図である。図12によると、例えば、サンプリングデータ数や、濃度ヒストグラムの分解数を変化させると(図12中、「小」又は「大」の方向)、粗調整又は微調整に応じた調整パラメータの探索を行うことが可能となる。
【0043】
さらに、オシロスコープ2と波形品質評価装置3とはそれぞれ別個独立した場合で説明したが、これらの機能を兼ね備える一体型の装置であってもよい。例えば、波形品質評価装置3の機能を備える一体型オシロスコープ2であってもよい。
【0044】
【発明の効果】
この発明は以上説明したように、波形品質評価システムは、被測定物で設定された調整パラメータを探索する際に、調整パラメータに基づく波形があらわす形そのものの特徴を指標的に表現した評価値を基に波形の品質を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の実施の形態1に係る波形品質評価システムの全体構成を示す図である。
【図2】この発明の実施の形態1に係る波形品質評価システムの動作を示すフローチャートである。
【図3】図1に示したオシロスコープが入力した波形の例を示す図である。
【図4】図1に示した波形品質評価装置が作成した濃度ヒストグラムの例を示す図である。
【図5】図1に示した波形品質評価装置が平滑化処理に用いた注目点における値の例を示す図である。
【図6】図1に示した波形品質評価装置が平滑化処理に用いた重みの例を示す図である。
【図7】図1に示した波形品質評価装置が処理した平滑化後における波形の例を示す図である。
【図8】図1に示した波形品質評価装置が図7に示した波形を平滑化および2値化した波形の例を示す図である。
【図9】図1に示した波形品質評価装置が判定マスクを用いて算出した特徴量の例を示す図である。
【図10】図1に示した波形品質評価装置が評価値を算出する際に用いた複数の波形の例を示す図である。
【図11】図1に示した波形品質評価装置が図10に示した波形を用いて算出した特徴量の例を示す図である。
【図12】サンプリングデータ数と濃度ヒストグラム分解数との関係を示す図である。
【符号の説明】
1 DUT(被測定物)、2 オシロスコープ、3 波形品質評価装置、4 パルスジェネレータ、21 O/Eコンバータ、22 サンプリング回路、23フィルタ回路、24 メモリ、31 通信ポート、32 記憶装置、36 CPU。
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a waveform quality evaluation system and a waveform quality evaluation method for evaluating waveform quality.
[0002]
[Prior art]
In a conventional waveform identification device, a digital signal to be identified is sampled, and a standard deviation of an amplitude level in the sampled data is calculated by dividing the standard deviation into a specific time and amplitude level, and the eye pattern aperture is calculated from the calculation result. It is evaluated (for example, see Patent Document 1).
[0003]
[Patent Document 1]
JP-A-6-237231 (page 4, FIG. 1)
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
The conventional waveform discriminating apparatus evaluates the eye pattern aperture based on the standard deviation. This evaluation utilizes that the bit error rate of the digital signal obtained by the standard deviation corresponds to the eye pattern aperture. Was something. For this reason, when searching for the optimal adjustment parameter of the device under test, there is an inconvenience that the quality of the waveform cannot be evaluated from the characteristics of the shape itself represented by the waveform as a digital signal based on the adjustment parameter. In general, when searching for an adjustment parameter of a device under test, the output waveform from the device under test changes according to the adjustment parameter. It was desired to evaluate the waveform from the characteristics of the shape itself represented by the digital signal to be identified.
[0005]
The present invention has been made to solve the above-described problem, and an object thereof is to search for an adjustment parameter of an object to be measured, based on a characteristic of a shape itself represented by an output waveform from the object to be measured. To obtain a waveform quality evaluation system and a waveform quality evaluation method capable of evaluating waveform quality.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
A waveform quality evaluation system according to the present invention includes a sampling unit, a storage device, and a processing unit. The sampling means inputs a waveform based on the adjustment parameters set for the device under test, and samples this waveform. Further, the storage means stores a waveform evaluation value calculation reference which is a reference for calculating an evaluation value of the waveform based on the characteristic amount of the waveform, and stores an adjustment parameter corresponding to the evaluation value. Further, the processing means calculates the waveform feature value based on the shape of the waveform after sampling, and calculates the waveform evaluation value based on the calculated feature value with reference to the waveform evaluation value calculation criterion, A search is made from storage means for storing the adjustment parameter corresponding to the calculated evaluation value, and the adjustment parameter after the search is output to the device under test.
[0007]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Embodiment 1 FIG.
Embodiment 1 of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a waveform quality evaluation system according to Embodiment 1 of the present invention. In the drawings, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.
[0008]
In FIG. 1, a DUT (device under test) 1 outputs a waveform based on predetermined adjustment parameters, and for example, an optical transmitter is used. The adjustment parameters are used to change the output waveform of the DUT 1, and include, for example, a voltage value parameter and a current value parameter. The oscilloscope (sampling means) 2 inputs a waveform (digital signal) based on the adjustment parameters set by the DUT 1, and samples this waveform. The waveform quality evaluation device 3 evaluates the quality of the waveform output from the DUT 1, and uses, for example, a personal computer. The pulse pattern generator 4 supplies a data pattern to the DUT 1 and generates a clock signal used when the oscilloscope 2 samples a waveform.
[0009]
The oscilloscope 2 has an O / E converter (optical / electrical converter) 21, a sampling circuit 22, a filter circuit 23, and a memory 24.
[0010]
In addition, the waveform quality evaluation device 3 includes a communication port 31, a storage device (storage unit) 32, a keyboard 33, a mouse 34, a display 35, and a CPU (processing unit) 36. Then, the storage device 32 stores a waveform evaluation value calculation reference and an adjustment parameter corresponding to the waveform evaluation value. Here, the “waveform evaluation value calculation criterion” is a criterion for calculating the evaluation value of the waveform based on the characteristic amount of the waveform, and for example, a function is used. The “waveform feature amount” is a quantitative value obtained using the waveform shape itself, and corresponds to, for example, the distance between the determination mask and the waveform. The “evaluation value” is an index value for evaluating the quality of the output waveform from the DUT 1, and a numerical value such as “0” or “1” is used, for example. This evaluation value is an objective judgment material for judging the quality. Note that the storage device 32 is, for example, a ROM, a RAM, an HDD, or the like.
[0011]
Next, the operation of the waveform quality evaluation system according to the first embodiment will be described. FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the waveform quality evaluation system according to the first embodiment.
[0012]
The DUT 1 is set with a certain adjustment parameter, and automatically outputs a waveform based on the adjustment parameter to the oscilloscope 2.
[0013]
In step 100, the sampling circuit 22 of the oscilloscope 2 inputs the waveform output from the DUT 1 via the O / E converter 21. The O / E converter 21 converts an optical signal into an electric signal. Further, the sampling circuit 22 inputs the clock signal generated by the pulse pattern generator 4.
[0014]
Next, in step 101, the sampling circuit 22 performs sampling on the electric-converted waveform based on the waveform converted into the electric signal by the O / E converter 21 and the clock signal generated by the pulse pattern generator 4. Do. This sampling is, for example, a process of periodically extracting instantaneous voltage components of a plurality of different waveforms converted into electric signals by the O / E converter 21. Then, the filter circuit 23 filters the waveform after sampling (referred to as sampling data) and stores the filtered waveform in the memory 24.
[0015]
Next, in step 102, the CPU 36 of the waveform quality evaluation device 3 sequentially inputs the waveform stored in the memory 24 from the oscilloscope 2 via the communication port 31, and the voltage axis direction (y-axis direction) of this waveform is In addition, an area distribution (a cross point and a voltage level described later) in the time axis direction (x axis direction) is calculated. An example of this calculation is shown in FIG.
[0016]
FIG. 3 is a diagram illustrating an example in which the waveform quality evaluation device illustrated in FIG. 1 calculates a region distribution in a voltage axis direction and a time axis direction for an output waveform from a DUT. In FIG. 3, a plurality of different output waveforms continuously exist in the target region 6 for a certain voltage axis and a time axis, and these have different voltage values from each other. The CPU 36 calculates points (hereinafter referred to as “cross points”) Tcrs0 and Tcrs1 where the waveforms cross in the time axis direction, and the 0 level (Vlv0) and 1 level (Vlv1) of the voltage in the voltage axis direction.
[0017]
Next, in step 103, the CPU 36 normalizes the waveform. When normalizing the waveform, the CPU 36 normalizes the waveform for each of the time axis component and the voltage axis component using, for example, the following equations (1) and (2).
[0018]
Time axis component X ′ = {(X−Tcrs0)} (Tcrs1−Tcrs0)} (1)
Voltage axis component Y ′ = {(Y−Vlv0)} (Vlv1−Vlv0)} (2)
Here, (X, Y) is sampling data, and (X ′, Y ′) is normalized data.
[0019]
Next, in step 104, the CPU 36 divides the target area 6 into predetermined areas, and creates a density histogram for the divided areas. FIG. 4 shows an example of this creation.
[0020]
FIG. 4 is a diagram showing an example of a density histogram created by the waveform quality evaluation device shown in FIG. FIG. 4A shows a divided area 311 of the target area 6 shown in FIG. 3, and FIG. 4B shows a density histogram 311a for the divided area 311.
[0021]
Next, in step 105, the CPU 36 smoothes the density histogram 311a for the divided area 311. The CPU 36 smoothes the density histogram 311a using, for example, the following equation (3).
[0022]
g (i, j) = [ {A 1 × f (i-1, j-1)} + {A 2 × f (i, j-1)} + {A 3 × f (i + 1, j-1) } + {A 4 × f (i-1, j)} + {A 5 × f (i, j)} + {A 6 × f (i + 1, j) + {A 7 × f (i-1, j + 1) )} + {A 8 × f (i, j + 1)} + {A 9 × f (i + 1, j + 1)] ÷ ΣAi (3)
Here, f (i, j) is a value at the target point of the density histogram, and g (i, j) is a smoothed value. Ai is the weight at each point, Ai is the value from A 1 to A 9.
[0023]
FIG. 5 shows values including the value f (i, j) used in the above equation (3). FIG. 5 is a diagram illustrating an example of values used in the smoothing process by the waveform quality evaluation device illustrated in FIG. 1. In FIG. 5, values f (i−1, j−1), f (i, j−1), f (i + 1, j−) at eight neighboring points are centered on the value f (i, j) at the point of interest. 1), f (i-1, j), f (i + 1, j), f (i-1, j + 1), f (i, j + 1), and f (i + 1, j + 1).
[0024]
FIG. 6 shows the weights Ai used in the above equation (3). FIG. 6 is a diagram illustrating an example of weights used in the smoothing process by the waveform quality evaluation device illustrated in FIG. In FIG. 6 (A), that the definitive from A 1 to A 9 is shown, FIG. 6 (B), the are shown typical examples of (C), in (D), respective weight values. For example, in the case of FIG. 6 (B), the weight of the A 1 A 9 are all "1".
[0025]
FIG. 7 shows an example in which the CPU 36 performs smoothing. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a waveform after smoothing performed by the waveform quality evaluation device illustrated in FIG. 1. FIG. 7 shows a waveform 311b obtained by smoothing the waveform 311a. The waveform 311a is density-divided into gray levels from 0 to 23, and the waveform 311b is smoothed into gray levels from 0 to 15.
[0026]
In step 105, when smoothing the density histogram 311a, the CPU 36 repeatedly executes the above-described smoothing process. The waveform after this smoothing is shown in FIG. FIG. 8A is a diagram illustrating an example of a smoothed waveform repeatedly executed by the waveform quality evaluation device illustrated in FIG. 1. FIG. 8A shows a waveform 311c smoothed to gradations from 0 to 13 (a waveform in which the smoothing process is performed four times in succession). In this way, it is possible to remove the noise component included in the waveform, it is easy to identify the shape itself represented by the waveform, and it is possible to obtain the effect of enhancing the characteristics of the waveform. Note that the determination mask 313 is used for calculating the characteristic amount of the waveform, as described later.
[0027]
Next, in step 106, the CPU 36 binarizes the smoothed waveform. This waveform is shown in FIG. FIG. 8B is a diagram illustrating an example of a waveform after binarization executed by the waveform quality evaluation device. FIG. 8B shows a binarized waveform 311d.
[0028]
Next, in step 107, the CPU 36 calculates the characteristic amount of the waveform based on the waveform represented by the binarized waveform, and refers to the waveform evaluation value calculation criterion stored in the storage device 32 to calculate the feature value. An evaluation value of the waveform is calculated based on the later feature amount. Specifically, the CPU 36 calculates the distance between the determination mask 313 and the waveform 311d when calculating the characteristic amount of the waveform. FIG. 9 shows an example of this calculation.
[0029]
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a feature amount calculated by the waveform quality evaluation device illustrated in FIG. 1 using the determination mask. In FIG. 9, the distances a1 to a4 between the determination mask 313 and the waveform 311d, and b and c are calculated as the feature amounts, respectively. By calculating b and c from these distances a1 to a4, it is possible to quantitatively analyze changes in the output waveform from DUT1.
[0030]
When calculating the evaluation value with reference to the waveform evaluation value calculation criterion in step 107, the CPU 36 calculates the evaluation value based on b and c, for example, from the distances a1 to a4 described above. .
[0031]
Next, at step 108, the CPU 36 determines whether or not the calculated evaluation value is an allowable value. The permissible value defines a permissible level for the quality of the waveform indicated by the evaluation value, and includes a specific value and a value in a certain range. This allowable value is stored in the storage device 32.
[0032]
Next, in step 109, if the evaluation value after the calculation is not the allowable value, the CPU 36 searches (determines) an adjustment parameter corresponding to the evaluation value after the calculation from the storage device 32, and stores the adjustment parameter in the communication port 31. Is output to the DUT 1 via the.
[0033]
The DUT 1 inputs the adjustment parameters from the waveform quality evaluation device 3 via an adjustment terminal (not shown), sets the adjustment parameters, and then automatically regenerates a waveform based on the adjusted adjustment parameters to the oscilloscope 2. Output and go to the next step 100.
[0034]
The oscilloscope 2 executes the processing of steps 100 and 101, and the waveform quality evaluation device 3 executes the processing of steps 102 to 107.
[0035]
Then, in step 108, the CPU 36 determines whether or not the evaluation value after calculation is an allowable value. If the evaluation value after calculation is not an allowable value, the processing from steps 100 to 107 is repeated. That is, the following processes (1) and (2) are sequentially repeated. (1) The oscilloscope 2 re-inputs the waveform based on the adjustment parameter output by the CPU 36 of the waveform quality evaluation device 3 from the DUT 1, and samples the waveform after the re-input. (2) The CPU 36 calculates the characteristic amount of the waveform based on the shape of the waveform after sampling, and refers to the waveform evaluation value calculation criterion in the storage device 32 and calculates the characteristic amount of the waveform based on the calculated characteristic amount. An evaluation value is calculated, an adjustment parameter corresponding to the evaluation value after the calculation is searched, and the adjustment parameter after the search is output to the DUT1.
[0036]
Then, in step 108, the CPU 36 determines whether or not the calculated evaluation value is an allowable value. If the calculated evaluation value is an allowable value, the process ends.
[0037]
Thereafter, when the user performs a predetermined operation via the input means of the keyboard 33 or the mouse 34, the CPU 36 of the waveform quality evaluation device 3 causes the associated characteristic amount, evaluation value, and output waveform of the DUT 1 to be output. The adjustment parameter is read out from the storage device 32, and the feature amount, the evaluation value, and the adjustment parameter are output to the display (display unit) 35 in association with each other. As a result, the user can grasp the quality evaluation of the output waveform from the DUT 1.
[0038]
As described above, the oscilloscope 2 inputs a waveform based on the adjustment parameters set by the DUT 1 and samples this waveform. Then, the waveform quality evaluation device 3 calculates a characteristic amount of the waveform based on the shape of the waveform after sampling, searches for an adjustment parameter corresponding to the evaluation value of the calculated waveform based on the characteristic amount, and Is output to the DUT1. For this reason, when searching for the optimal adjustment parameter to be set in the DUT 1, it is possible to automatically search for the adjustment parameter corresponding to the evaluation value that expresses the characteristic of the shape itself represented by the output waveform of the DUT 1 in an index manner. Further, in this manner, the entire shape represented by the waveform can be set as an evaluation target. This point is different from a conventional waveform discriminating apparatus that performs evaluation based on a waveform in a specific range.
[0039]
Moreover, when searching for adjustment parameters, the waveform quality evaluation device 3 determines whether or not the calculated waveform evaluation value is an allowable value. If the evaluation value is not an allowable value, the waveform quality evaluation device 3 searches for an adjustment parameter. Outputting (reading) these adjustment parameters to the DUT 1 and repeatedly calculating the evaluation value of the waveform based on the output adjustment parameters are repeatedly performed. Therefore, the optimum output waveform of the DUT 1 can be automatically searched.
[0040]
Further, when calculating the characteristic amount of the waveform, the waveform quality evaluation device 3 converts the sampled waveform into a density histogram, and performs a smoothing process using the density histogram. As a result, a signal from which the noise component included in the waveform has been removed can be extracted, so that the characteristics of the waveform can be evaluated in an optimal state. Further, when calculating the characteristic amount of the waveform, the waveform quality evaluation device 3 binarizes the sampled waveform. This makes it easy to compare the waveforms and to easily evaluate the degree of change of the waveform due to the difference in the adjustment parameter.
[0041]
In the first embodiment, the waveform quality evaluation device 3 calculates the distance between the determination mask 313 and the waveform 311d when calculating the characteristic amount of the waveform. However, the present invention is not limited to this. For example, the waveform quality evaluation device 3 may calculate a difference between a plurality of different waveforms as a waveform feature amount. An example of this calculation is shown in FIGS. FIG. 10 is a diagram showing an example of a plurality of waveforms used when the waveform quality evaluation device shown in FIG. 1 calculates the characteristic amount of the waveform, and FIG. 11 is a diagram showing the waveform quality evaluation device shown in FIG. 11 is a diagram showing an example of a feature amount calculated using the waveform shown in FIG. 10A, 10B, and 10C show waveforms 3111, 3112, and 3113 after binarization, respectively, and in FIG. 11, a difference between the waveform 3112 and the waveform 3113 is obtained. As a result, it is possible to determine the amount of change in each waveform, and it is possible to capture a transitional change in the waveform when conditions such as the adjustment parameter and the temperature of the DUT 1 change.
[0042]
In addition, the waveform quality evaluation device 3 uses the number of predetermined sampling data (waveform after sampling) and the number of decompositions of the density histogram 311a when calculating the characteristic amount of the waveform, but is not limited thereto. When the number of sampling data and the number of decompositions of the density histogram 311a change, the accuracy of the characteristic amount of the waveform also changes, so that the accuracy of the evaluation value can be changed. This relationship is shown in FIG. FIG. 12 is a diagram showing the relationship between the number of sampling data and the number of decompositions of the density histogram and the accuracy of the evaluation value. According to FIG. 12, for example, when the number of sampling data and the number of decompositions of the density histogram are changed (in the direction of “small” or “large” in FIG. 12), the search for the adjustment parameter according to the coarse adjustment or the fine adjustment is performed. It is possible to do.
[0043]
Furthermore, although the oscilloscope 2 and the waveform quality evaluation device 3 have been described as being independent from each other, an integrated device having these functions may be used. For example, the integrated oscilloscope 2 having the function of the waveform quality evaluation device 3 may be used.
[0044]
【The invention's effect】
As described above, the waveform quality evaluation system according to the present invention, when searching for an adjustment parameter set in a device under test, evaluates an evaluation value that expresses the characteristic of the shape itself represented by the waveform based on the adjustment parameter as an index. The quality of the waveform can be evaluated based on this.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a waveform quality evaluation system according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing an operation of the waveform quality evaluation system according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a waveform input by the oscilloscope illustrated in FIG. 1;
FIG. 4 is a diagram showing an example of a density histogram created by the waveform quality evaluation device shown in FIG.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a value at a point of interest used in the smoothing process by the waveform quality evaluation device illustrated in FIG. 1;
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of weights used for a smoothing process by the waveform quality evaluation device illustrated in FIG. 1;
FIG. 7 is a diagram showing an example of a smoothed waveform processed by the waveform quality evaluation device shown in FIG. 1;
8 is a diagram showing an example of a waveform obtained by smoothing and binarizing the waveform shown in FIG. 7 by the waveform quality evaluation device shown in FIG.
9 is a diagram illustrating an example of a feature amount calculated by the waveform quality evaluation device illustrated in FIG. 1 using a determination mask.
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a plurality of waveforms used when the waveform quality evaluation device illustrated in FIG. 1 calculates an evaluation value.
11 is a diagram illustrating an example of a feature amount calculated by the waveform quality evaluation device illustrated in FIG. 1 using the waveform illustrated in FIG. 10;
FIG. 12 is a diagram showing the relationship between the number of sampling data and the number of density histogram decompositions.
[Explanation of symbols]
1 DUT (DUT), 2 oscilloscope, 3 waveform quality evaluation device, 4 pulse generator, 21 O / E converter, 22 sampling circuit, 23 filter circuit, 24 memory, 31 communication port, 32 storage device, 36 CPU.

Claims (8)

波形の特徴量に基づいて前記波形の評価値を算出するための基準である波形評価値算出基準を格納するとともに、前記評価値に対応する調整パラメータを格納する記憶手段と、
被測定物で設定された調整パラメータに基づく波形を入力し、この波形をサンプリングするサンプリング手段と、
サンプリング後における波形があらわす形に基づいて前記波形の特徴量を算出するとともに、前記波形評価値算出基準を参照して算出後における特徴量に基づいて前記波形の評価値を算出し、前記記憶手段を参照して算出後における評価値に対応する調整パラメータを探索し、探索後における調整パラメータを前記被測定物へ出力する処理手段と
を備えたことを特徴とする波形品質評価システム。
A storage unit that stores a waveform evaluation value calculation criterion that is a criterion for calculating the evaluation value of the waveform based on the characteristic amount of the waveform, and stores an adjustment parameter corresponding to the evaluation value.
Sampling means for inputting a waveform based on the adjustment parameter set in the device under test and sampling the waveform,
Calculating a characteristic value of the waveform based on the shape of the waveform after sampling; calculating an evaluation value of the waveform based on the characteristic value after calculation with reference to the waveform evaluation value calculation criterion; Processing means for searching for an adjustment parameter corresponding to the evaluation value after the calculation with reference to, and outputting the adjustment parameter after the search to the device under test.
前記処理手段は、
前記調整パラメータを探索するに際し、前記算出後における評価値が許容値か否かを判断し、前記算出後における評価値が前記許容値でない場合は、
前記算出後における評価値に対応する調整パラメータを探索する処理、
探索後における調整パラメータを前記被測定物へ出力する処理、
前記サンプリング手段は、前記処理手段が出力した調整パラメータに基づく波形を前記被測定物から再入力し、再入力後における波形をサンプリングする処理、
前記処理手段は、前記サンプリング後における波形があらわす形に基づいて前記波形の特徴量を再算出するとともに、前記波形評価値算出基準を参照して算出後における特徴量に基づいて前記評価値を再算出する処理
をそれぞれ繰り返し実行することを特徴とする請求項1記載の波形品質評価システム。
The processing means includes:
When searching for the adjustment parameter, determine whether the evaluation value after the calculation is an allowable value, if the evaluation value after the calculation is not the allowable value,
A process of searching for an adjustment parameter corresponding to the evaluation value after the calculation,
A process of outputting the adjustment parameter after the search to the device under test,
The sampling means re-inputs a waveform based on the adjustment parameter output by the processing means from the device under test, and samples the waveform after the re-input,
The processing means recalculates the characteristic value of the waveform based on the shape of the waveform after the sampling, and re-calculates the evaluation value based on the characteristic value after the calculation with reference to the waveform evaluation value calculation criterion. 2. The waveform quality evaluation system according to claim 1, wherein the calculating process is repeatedly executed.
前記処理手段は、前記波形の特徴量を算出するに際し、前記サンプリング後における波形を濃度ヒストグラムに変換し、前記濃度ヒストグラムを用いて平滑化処理を行う
ことを特徴とする請求項1又は2記載の波形品質評価システム。
The method according to claim 1, wherein, when calculating the characteristic amount of the waveform, the processing unit converts the waveform after the sampling into a density histogram, and performs a smoothing process using the density histogram. Waveform quality evaluation system.
前記処理手段は、前記波形の特徴量を算出するに際し、前記サンプリング後における波形について2値化処理を行う
ことを特徴とする請求項1又は2記載の波形品質評価システム。
3. The waveform quality evaluation system according to claim 1, wherein the processing unit performs a binarization process on the waveform after the sampling when calculating the characteristic amount of the waveform. 4.
被測定物で設定された調整パラメータに基づく波形を入力してこの波形をサンプリングするサンプリングステップと、
前記サンプリングされた波形があらわす形に基づいて前記波形の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記波形の特徴量に基づいて前記波形の評価値を算出するための基準である波形評価値算出基準を参照して、算出された特徴量に基づいて前記評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記算出された評価値に対応する調整パラメータを記憶手段から探索する探索ステップと、
探索された調整パラメータを前記被測定物へ出力する調整パラメータ出力ステップと
を含むことを特徴とする波形品質評価方法。
A sampling step of inputting a waveform based on the adjustment parameter set in the device under test and sampling the waveform;
A feature value calculating step of calculating a feature value of the waveform based on a shape represented by the sampled waveform;
An evaluation value calculation step of calculating the evaluation value based on the calculated feature value, with reference to a waveform evaluation value calculation criterion that is a criterion for calculating the evaluation value of the waveform based on the feature value of the waveform; ,
A search step of searching an adjustment parameter corresponding to the calculated evaluation value from storage means,
Outputting a searched adjustment parameter to the device under test.
前記評価値算出ステップで算出された評価値が許容値か否かを判断する判断ステップをさらに含み、
前記判断ステップで前記評価値が前記許容値でないと判断された場合は、前記探索ステップ、前記調整パラメータ出力ステップ、前記サンプリングステップ、前記特徴量算出ステップ、および前記評価値算出ステップをそれぞれ繰り返し実行する
ことを特徴とする請求項5記載の波形品質評価方法。
The method further includes a determination step of determining whether the evaluation value calculated in the evaluation value calculation step is an allowable value,
When it is determined in the determining step that the evaluation value is not the allowable value, the search step, the adjustment parameter output step, the sampling step, the feature amount calculation step, and the evaluation value calculation step are repeatedly executed. 6. The waveform quality evaluation method according to claim 5, wherein:
前記特徴量算出ステップは、前記サンプリングステップでサンプリングされた波形を濃度ヒストグラムに変換し、前記濃度ヒストグラムを用いて平滑化処理を行うステップを含む
ことを特徴とする請求項5又は6記載の波形品質評価方法。
7. The waveform quality according to claim 5, wherein the feature amount calculating step includes a step of converting the waveform sampled in the sampling step into a density histogram, and performing a smoothing process using the density histogram. Evaluation method.
前記特徴量算出ステップは、前記サンプリングステップでサンプリングされた波形について2値化処理を行うステップを含む
ことを特徴とする請求項5又は6記載の波形品質評価方法。
7. The waveform quality evaluation method according to claim 5, wherein the feature amount calculating step includes a step of performing a binarization process on the waveform sampled in the sampling step.
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