JP2015019372A - データ分析システム及び方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】データ中の複数フレームを視覚的に比較可能にする。【解決手段】マシーン１０５の論理的細分決定部１３５は、データを受けて、データの論理的細分（Logical Subdivision：パケット、ビデオ・フレーム、波形など）を決定する。フレーム特定部１４０は、データの論理的細分に基いてデータ内のフレームを特定する。マシーン１０５は、モニタ１１５に複数のフレームをユーザが視覚的に比較可能となるよう表示する。【選択図】図１

Description

本発明は、データ分析に関し、特に、パケット化データ又はシリアル・データを分析するための新しいシステム及び方法に関する。
現時点では、信号やシリアル・データの分析には、様々な限界がある。オシロスコープを用いれば、信号全体を観測することはできる。もしユーザがデータのパケットを個々に検査したければ、ユーザは、オシロスコープで、これらパケットを逐次見て回ることができる。
特表２００６−５０６８４２号公報
「パケット」の記事、Wikipedia（日本語版）、［オンライン］、［２０１４年７月９日検索］、インターネット<http://ja.wikipedia.org/wiki/パケット）>
しかし、ユーザは、信号中の全てのパケットを見て回らなければならず、関心のある特定のパケットを発見するのが困難になる。加えて、オシロスコープは、ユーザが全てのパケットを見て回るので、全てのパケットを処理しなければならず、分析速度の低下につながる。基本的に、ユーザは、オシロスコープ上で、１度に１つの波形を見ることができるのみである。もっと多数のことが分析に関わってくると、ユーザが覚えておくべきことが多くなるが、これらは忘れ易いし、記憶違いを起こし易い。
従来技術におけるこうした問題やその他の問題について、解決する必要がある。
本発明によるマシーンは、データを受けて、データの論理的細分（Logical Subdivision）からなる１つ以上のユニットをそれぞれ表す複数のフレームに分割する。そして、マシーンは、２つのフレームを視覚的に比較可能にする。
本発明の概念１は、システムであって
マシーンと、
データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、
上記データの論理的細分を特定するための論理的細分決定部と、
上記データ中の重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、
上記第１フレームと上記第２フレームとをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具え、
上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれが、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含むことを特徴としている。
本発明の概念２は、上記概念１のシステムであって、上記第１フレームが第２マシーンからインポートされることを特徴としている。
本発明の概念３は、上記概念１のシステムであって、
上記論理的細分がパケットを含み、
上記システムが、上記データ中のパケット内のヘッダ情報及びデータ・コンテンツの少なくとも１つに基づいて上記データをフィルタ処理するフィルタを更に具えている。
本発明の概念４は、上記概念１のシステムであって、
上記論理的細分がビデオ・フレームを含み、
上記システムが、上記ビデオ・フレーム中のライン番号及びビデオ・コンテンツの少なくとも１つに基いて上記データをフィルタ処理するフィルタを更に具えている。
本発明の概念５は、上記概念１のシステムであって、
上記論理的細分が、周期（サイクル）の数、特定の持続時間及び特定の特性を含むパルスの少なくとも１つに基づく波形を含み、
上記システムが、波形特性に基づいて上記データをフィルタ処理するフィルタを更に具えている。
本発明の概念６は、上記概念５のシステムであって、上記データの上記論理的細分の特定に利用される上記波形は、別の第２信号から受けたものであることを特徴としている。
本発明の概念７は、上記概念１のシステムであって、上記システムが、上記第１フレームからの差がしきい値内にある上記第２フレームを特定するフィルタを更に具えている。
本発明の概念８は、上記概念７のシステムであって、
上記第１フレームが第２マシーンからインポートされ、
上記フィルタが、上記第２フレームを上記第１フレームに最も近い上記データ中のフレームとして特定するよう動作することを特徴としている。
本発明の概念９は、上記概念１のシステムであって、
関心のあるイベントを特定するイベント特定部と、
上記第１フレーム及び上記第２フレームを特定する前に上記関心のあるイベントと関連しない上記データ中のフレームを除外するフィルタと
を更に具えている。
本発明の概念１０は、上記概念１のシステムであって、
上記システムが
上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれについて演算を実行し、第１演算結果及び第２演算結果をそれぞれ生成する演算部を更に具え、
上記モニタが、上記第１演算結果と上記第２演算結果とをユーザが視覚的に比較可能にすることを特徴としている。
本発明の概念１１は、方法であって、
マシーンでデータを受け取る処理と、
上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、
上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、
上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理と
を具えている
本発明の概念１２は、上記概念１１の方法であって、上記マシーンで上記データの第１フレーム及び第２フレームを特定する処理は、第２マシーンから上記第１フレームをインポートする処理を含んでいる。
本発明の概念１３は、上記概念１１の方法であって、
上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理は、上記マシーンで上記データ中のパケットを特定する処理を含み、
上記方法が、更に、上記データ中のパケット内のヘッダ情報及びデータ・コンテンツの少なくとも１つに基づく上記データのフィルタ処理を具えている。
本発明の概念１４は、上記概念１１の方法であって、
上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理が、上記マシーンで上記データ中のビデオ・フレームを特定する処理を含み、
上記方法が、更に、上記ビデオ・フレーム中のライン番号及びビデオ・コンテンツの少なくとも１つに基く上記データのフィルタ処理を具えている。
本発明の概念１５は、上記概念１１の方法であって、
上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理が、上記マシーンで上記データ中の波形を特定する処理を含み、
上記方法が、更に、波形特性に基づく上記データのフィルタ処理を具え、
上記波形は、周期（サイクル）の数、特定の持続時間及び特定の特性を含むパルスの少なくとも１つに基づくことを特徴としている。
本発明の概念１６は、上記概念１５の方法であって、上記データの上記論理的細分の特定に利用される上記波形は、別の第２信号から受けたものであることを特徴としている。
本発明の概念１７は、上記概念１１の方法であって、上記第１フレームからの差がしきい値内にある上記第２フレームを特定する処理を更に具えている。
本発明の概念１８は、上記概念１７の方法であって、
上記マシーンで上記データの第１フレーム及び第２フレームを特定する処理が、第２マシーンから上記第１フレームをインポートする処理を含み、
上記第１フレームからの差がしきい値内にある上記第２フレームを特定する処理が、上記第２フレームを上記第１フレームに最も近い上記データ中のフレームとして特定する処理を含んでいる。
本発明の概念１９は、上記概念１１の方法であって、上記マシーンで上記データの第１フレーム及び第２フレームを特定する処理が、
関心のあるイベントを特定する処理と、
上記第１フレーム及び上記第２フレームを特定する前に上記関心のあるイベントと関連のないフレームを除外する処理とを含んでいる。
本発明の概念２０は、非一時的記憶媒体から構成される物であって、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、
上記マシーンでデータを受け取る処理と、
上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、
上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、
上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理と
を生じさせる。
図１は、シリアル・データ又はパケット化データ中の複数のフレームをユーザが比較可能にする本発明の実施形態によるマシーンを示す。 図２は、図１のマシーンが受けて複数のフレームに分割されるデータを示す。 図３は、データをフィルタ処理し、ユーザが観測するかもしれないフレームの数を減少させる図１のフィルタを示す。 図４Ａは、フレームを演算して結果を生成する図１の演算部の例を示す。 図４Ｂは、フレームを演算して結果を生成する図１の演算部の別の例を示す。 図５は、ミスアライメントを補正するために異なるスタート点へとフレームを調整する図１のフレーム調整部を示す。 図６は、ユーザが視覚的に比較できるよう、２つの波形を未加工の形式と解読形式で表示する図１のマシーンを示す。 図７Ａは、図１のマシーンを用いてフレームを比較する処理の本発明の実施形態によるフローチャートの一部分である。 図７Ｂは、図１のマシーンを用いてフレームを比較する処理の本発明の実施形態によるフローチャートの残りの部分である。 図８は、いくつかの異なる方法でフレームを視覚的に比較可能にするための処理のフローチャートを示す。 図９は、いくつかの異なる方法で、データの複数フレームをフィルタ処理するための手順のフローチャートを示す。 図１０は、ミスアライメントに関してフレームを補正する処理のフローチャートを示す。 図１１は、あるフレームに関する演算結果を同一フレームにコピーする処理のフローチャートを示す。
図１は、シリアル・データ又はパケット化データ中の複数のフレームをユーザが比較可能にする本発明の実施形態によるマシーンを示す。パケット化データは、「パケット」と呼ばれる関連する多数のユニットに論理的に分解可能なデータである。図１では、コンピュータ１１０、モニタ１１５、キーボード１２０及びマウス１２５を含むコンピュータ・システムとしてマシーン１０５が示されている。当業者であれば、マシーン１０５に他の構成要素が含まれていても良いことが理解できよう。例えば、スキャナ、プリンタなど、その他の入出力デバイスが含まれていても良い。加えて、マシーン１０５は、図１に示していない従来からある構成要素を含んでいてもよい。そうした要素の例としては、例えば、ＣＰＵ（中央演算装置）、メモリ、記憶部（ＨＤＤ、ＳＳＤなど）などがある。更に、図１に示さずも、当業者であれば、マシーン１０５は、直接又はネットワーク（図示せず）など何らかの形式で、他のマシーンと相互に通信しても良いことが理解できよう。最後に、図１では、マシーン１０５を従来からあるデスクトップ・コンピュータとして示しているが、当業者であれば、マシーン１０５は、本願でマシーン１０５に関して規定する機能を提供できるのであれば、どのような形式のマシーン又はコンピューティング・デバイスでも良いことが理解できよう。こうしたものとしては、例えば、ラップトップ・コンピュータ、ＰＤＡ（パーソナル・デジタル・アシスタント）、携帯電話、スマートフォン、タブレット、適切に設計されたオシロスコープなどを含めても良い。
マシーン１０５は、複数の多様なモジュールを含んでいる。入力ポート１３０は、データを受ける。入力ポート１３０は、ユーザからデータを受けることができるし、他のデータ源、例えば、可能なものがいくつかあるなかでも、他のマシーン、ネットワークに取り付けたセンサなどからデータを受けることもできる。論理的細分決定部１３５は、データに関する論理的細分（Logical Subdivision）を決定する。論理的細分が取る形態は、データ自身に依存しても良い。例えば、ネットワーク内を移動するデータは、通常、パケット化されるので、論理的細分はパケットとすることができる。ビデオ・データに関しては、ビデオの個々のフレームを論理的細分とすることができる。波形データに関しては、周期の数、特定の持続時間、パルス又はパルスの特定の特性（例えば、所定のレート又はサイズなど）を、論理的細分に含めることができる。加えて、論理的細分を特定する波形を、データの一部分とするか、又はその代わりに、第２の信号とすることができる。当業者であれば、データが別形態を取ることもでき、また、こうしたデータの論理的細分を構成可能となものとしても良いことが理解できよう。
フレーム特定部１４０は、論理的細分決定部１３５が決定した論理的細分に基いて、データ内の個々のフレームを特定できる。例えば、もし論理的細分がパケットなら、フレーム特定部１４０は、データ内の個々のパケットを特定できる。もし論理的細分がビデオ・フレームなら、フレーム特定部１４０はデータ中の個々のビデオ・フレームを特定できる。もし論理的細分がパルスなら、フレーム特定部１４０は、データ中の個々のパルスを特定できる。その他も同様である。
図２は、図１のマシーンが受けて複数のフレームに分割されるデータを示す。図２では、データ２０５が、断片２１０−１、２１０−２、、、と始まり、同様にして断片２１０−ｎまで続くというように、データの種々の断片を含むものとして示されている。これら断片は、データ２０５の所望の任意のサブセット（部分集合）と考えることができ、これは、例えば、個々のビット又はバイトや、もう少し高いレベルの概念、例えば、パケットとしても良い。データのこれら断片は、上述のように、論理的細分へと組織化できる。例えば、もしデータ２０５がビデオ・データを表しているなら、断片２１０−１、２１０−２、２１０−ｎ等は、パケットを表すと考えることでき、これらは、フレーム２１５−１、２１５−２、２１５−３、２１５−４等のビデオ・フレームへと組織化できる。当業者であれば、他の形態のデータであっても、同様にして複数のフレームへ分割する仕方を考えつくであろう。
一度フレームが特定されれば、ユーザは視覚的にフレームを検査できる。例えば、ユーザは、問題があると思われるフレームを探すために、複数のフレームを視覚的にざっと見ることができる。また、ユーザは、視覚的に個々のフレームを拡大して、精査できる。更に、ユーザは、視覚的でない方法でもフレームを検査できる。なお、本願において、ユーザによる視覚的な検査に言及した説明に関しては、これに視覚的でない検査も含まれると理解していただきたい。
図２では、複数のフレームをデータの重複の無い別々の部分として示しており、これは、多くの場合に当てはまる。しかし、データの論理的細分は、多くの異なるフレーム構造を取ることが可能で、重複する場合もあり得る。例えば、複数のフレームが、２１０−１、２１０−２、２１０−ｎなどの断片それぞれの最初から始まるとし、このとき、各フレームが４つのデータ断片を含むとしても良い。こうした状況では、複数のフレームが重複することがある。
図１に戻ると、フィルタ１４５は、データをフィルタ処理できる。データのフィルタ処理は、ユーザがデータの分析で検査する必要のあるデータの量を低減する手段の１つを提供する。フィルタ処理を行う方法には、多くの異なるものがある。フィルタ処理を行う１つの方法としては、ユーザが関心のあるフレームに関連する情報を提供し、フィルタ１４５がその関連データを含まない全てのフレームを除外することで行っても良い。こうした例としては、パケットのヘッダ中の情報に基づいてパケットをフィルタ処理（例えば、特定の送信元ＩＰアドレスから送られていないパケットや特定の宛先ＩＰアドレスに送られるパケットをフィルタ処理で除外する）、ライン番号に基づくビデオ・データのパケットのフィルタ処理、波形特性（例えば、振幅）に関連する基準（例えば、最大又は最小振幅、実効値（ＲＭＳ）、所定値より大きい又は小さい、など）や時間に関連する基準（例えば、周波数、周期、立ち上がり時間など）に基づく波形中のパルスのフィルタ処理などが含まれる。これら特性は、フレーム中の波形全体に適用でき、これには、データ中の複数のサイクルを含めても良い。こうした例に限定されることなく、パケット、ビデオ・データ及び波形は、どれも別の方法でフィルタ処理されても良い。データのフィルタ処理はオプションであり、ユーザは、データのフィルタ処理無しでデータを検査しても良い。
フィルタ１４５が動作する別の事項は、データ中のデッド・タイムを除外することである。例えば、パケット・ストリーム中において、適切なデータを含むパケットが散発的にしか送信されず、それらの間と間には何も送信されないという場合である。こうしたデッド・タイムをデータからフィルタ処理で除外できる。
フィルタ１４５が動作する更に別の事項は、ユーザの関心があるフレームを特定することである。例えば、ユーザは、特定のフレームを関心があるとして特定でき、そして、所与のフレームとの差が所与のしきい値内にある全てのフレームを発見するように、マシーン１０５に要求できる。次に、フィルタ１４５は、データ中のフレームを審査し、所与のフレームとの差があるしきい値内にない全てのフレームを除外する。
フィルタ１４５が動作する更に別の事項は、あるイベントに関連するフレームを特定することである。マシーン１０５は、イベント特定部１５０を用いて、関心のあるイベントを受ける（例えば、ユーザから受ける）ことができる。イベント特定部１５０は、何らかの望ましい動作により、イベントを捕捉するよう動作できる。例えば、イベント特定部１５０は、あるイベントをデータの送信元（例えば、データ中のパケットのヘッダ情報中の送信元ＩＰアドレス）として特定できる。そして、フィルタ１４５は、このイベントと関連しない全てのフレームを除外できる。
また、ユーザは、手作業でデータをフィルタ処理しても良い。例えば、後で検査するために、関心のあるフレームを手作業で選択したいこともあろう。
図３は、図１のフィルタを示し、これは、ユーザが検査する可能性のあるフレームの数を減少させる。図３では、データ２０５を複数フレームのシリーズとして示し、特に、フレーム２１５−１、２１５−２、２１５−３及び２１５−４を含むことを示している。フィルタ１４５は、データ２０５に対して動作し、フィルタ処理済みデータ３０５を生成する。フィルタ処理済みデータ３０５は、フィルタ１４５で除外されなかったフレームだけを含んでいる。このため、フィルタ処理済みデータ３０５は、例えば、フレーム２１５−１、２１５−３及び２１５−４は含むが、フレーム２１５−２は含まない。
図１に戻ると、演算部１５５は、データのサブセット（一部分：例えば、場合によっては全ての個々のフレームを含む１つ以上のフレーム）に対して又はデータ全体に対して演算を実行する。こうした演算の例としては、フーリエ変換のような変換を含めても良い。また、演算部１５５は、２セットのデータに対して演算を実行できる。例えば、演算部１５５は、２セットのデータについて、一方から他方を差し引きすることによって比較し、その差分を分離できる。１個だけのデータに対する演算と同様に、こうした演算は、２つのデータ・ストリームに対してこれらを一体として作用させることができるし、また、２つのフレームのようなデータの複数のサブセットに対して作用させることもできる。
図４Ａ及び４Ｂは、１つ又は複数のフレームを演算して結果を生成する図１の演算部を示す。図４Ａでは、演算部１５５がフレーム２１５−１を演算し、結果４０５を生成することが示されている。例えば、もし演算部１５５がフーリエ変換を実行するなら、結果４０５は、フレーム２１５−１に対してフーリエ変換を実行した結果である。図４Ｂでは、演算部１５５が２つのフレーム２１５−１及び２１５−２を演算し、結果４１０を生成することが示されている。上述のように、演算部１５５は、フレーム２１５−１及び２１５−２を比較でき、結果４１０は、２つの入力フレーム間の差分とすることができる。
計算が終わり次第、演算部１５５の結果（図４Ａの結果４０５又は図４Ｂの結果４１０）を、ユーザに提示しても良い。よって、ユーザは、その結果をデータ中のフレームの分析結果の一部として利用できる。また、演算部１５５の結果は、ユーザに視覚的に提示されても良い。
フレームに関する演算結果は、それ自身もフレームと考えることができる。よって、結果４０５及び４１０に対して更なる演算を行っても良い。例えば、データ中の各フレームに対してフーリエ変換を実行し、次に、これらフレーム間の変動、フレームの標準偏差、フレームの平均、フレームの最大又は最小のような統計的な演算をこれら結果に対して実行しても良い。
図１に戻ると、フレーム調整部１６０は、フレームのスタート点を調整でき、これにより起こり得るミスアライメント（不一致）を補正できる。例えば、もし入力データがビデオの場合、複数のフレームは、理想的には、そのビデオ中の単一のフレームの開始と一致（アライン）しているはずであり、既知のデータ・サイズを有しているはずである。しかし、もしデータがわずかに破損していたら、例えば、１フレーム中で数ビットが欠けていたら、ある１フレームが実際にはその次のフレームに含まれる数ビットを含んでいるであろうし、このエラーは、そのデータの残りの全体へも伝播するであろう。ミスアライメント（不一致、不整合）の補正処理によって、そのデータの複数フレームをより効果的に利用できる。
フレーム調整部１６０は、複数フレームのミスアライメントを補正するのに、異なる種々の手法を利用できる。例えば、もしフレームが既知のスタート点を有するなら、フレーム調整部１６０は、そのフレームのスタート点をその既知の正しいスタート点へと単純に変更しても良い。これに代えて、フレーム調整部１６０が、ミスアライメントを最小にする１フレームに関する調整値を計算するようにしても良い。
フレーム調整部１６０がこうしたミスアライメントをどのように補正できるかの例として、ユーザが２つのフレームを特定している状況を考えてみる。すると、フレーム調整部１６０は、これらフレームの一方又は両方に複数の種々の補正を試み、そして、これら種々の補正を用いて調整したときに、フレーム間の差分をそれぞれ算出しても良い。これにより、複数の補正法のそれぞれに対応する複数の差分が得られる。続いて、フレーム調整部１６０は、どの補正だと補正後のフレーム間差分が最小になるかを特定し、その最小差分を生成する調整手法を、ミスアライメントの補正手法として用いても良い。
図５は、図１のフレーム調整部を示し、これは、ミスアライメント補正のために、異なるスタート点に調整できる。図５では、フレーム調整部１６０が計算部５０５を含み、これは、２フレームの一方又は両方を調整する２フレーム間の差分を計算できる。最小差分特定部５１０は、調整後の２フレーム間の最小差分を特定でき、これによって、ミスアライメントのあるフレームに対する補正値を決定できる。
フレーム調整は、手作業でも行える。状況によっては、ミスアライメントを補正するのに、どのようにフレームを調整するのが最良であるかをユーザが知っていることもある。フレーム調整部１６０は、ユーザがフレームのスタート点を手作業で調整することも可能にしている。
図１に戻ると、マシーン１０５は、記憶部１６５、フレーム比較部１７０及び検索部（retriever）１７５を含んでいても良い。記憶部１６５は、フレームと、そのフレームについての（演算部１５５を用いた）演算の結果を記憶するのに利用できる。蓄積部１８０は、フレームとその演算結果のような、記憶部１６５中のデータを蓄積できる。フレーム比較部１７０は、２つのフレームを比較し、それらが同一か（即ち、それらフレームが同じデータを含むか）どうかを判断できる。２つのフレームが同一の場合、一方のフレームに関して実行された演算結果を検索して読み出すのに検索部１７５を利用でき、続いて、その結果は、その同一のフレームに対して実行された演算結果として蓄積できる（蓄積部１８０も利用する）。このようにして、マシーン１０５は、同じデータに対して演算を２度実行する必要性を回避する（この一連の処理は、同じデータに対する演算は同じ結果を生成するであろうことを前提としている。もし同じデータに対する演算で異なる結果が生じるなら、この一連の処理は機能しない）。
上述のように、本発明の実施形態は、ユーザが複数のデータを視覚的に比較可能にするものである。図６は、２つの波形を表示する図１のマシーンを示し、このとき、２つの波形は、ユーザが視覚的に比較できるように、そのまま（生、未加工）の形式と、解読した形式の両方で示されている。図６において、波形６０５及び６１０は、モニタ１１５上に示される。波形６０５及び６１０は、異なる２つの波形でも良いし、単一データからの複数フレームでも良い。これら両方は、ユーザによって選択されたものであるので、両方共にユーザに対して表示され、これによって、ユーザは、これら波形を視覚的に比較できる。
波形６０５及び６１０（これらは生データであり、実際にはネットワークからアクセスされた信号）に加えて、マシーンは、各波形に関して解読した（interpret）データも表示できる。例えば、モニタ１１５が、解読データ６１５及び６２０も表示することが示されている。例えば、もし波形６０５及び６１０がネットワークを介して送信された信号を示すなら、解読データ６１５及び６２０が、信号中に符号化されたビットを表すとしても良い。図６は、解読データ６１５及び６２０をビットとして示すが、当業者であれば、解読データ６１５及び６２０が、もっと高レベルで解読されたデータを示すようにして良いことが理解できよう。例えば、パケット・レベルやアプリケーション・レベルとしても良い（例えば、データを処理するアプリケーションとしてデータを解読し、アプリケーションがデータを解読する）。また、当業者であれば、波形６０５及び６１０とは別の他の形式のデータを、解読すべき未加工（生）のデータとしても良いことも理解できよう。
ある状況では、ユーザは、単一データ内の複数フレームを比較したいかもしれない。しかし、別の状況では、ユーザは、そのデータ内の複数フレームと、別のデータ源からの複数フレームとを比較したいかもしれない。例えば、別のマシーンがユーザの関心がある１つ以上のフレームを示し、これらフレームを、ユーザがデータ内の複数フレームに対して比較したいかもしれない。マシーンは、別のマシーンから１つ又は複数のフレームをインポート（導入）でき、データ内の複数フレームとの比較に利用したり、インポートしたフレームに最も近いデータ内のフレームを見つけるのに利用したりできる。
図７Ａ及び７Ｂは、複数フレームを比較するために図１のマシーンを用いた処理の本発明によるフローチャートを示す。図７Ａにおいて、ステップ７０５では、システムがデータを受ける。ステップ７１０では、システムがデータの論理的細分を特定する。ステップ７１５では、データの論理的細分に基いて、システムがデータをフィルタ処理しても良い。破線矢印７２０で示すように、ステップ７１５は、省略しても良い。ステップ７２５では、デッド・タイムを表す全てのフレームを除外しても良い。図１を参照して上述したように、デッド・タイムの除外は、データのフィルタ処理の一部分としても良い。破線矢印７３０で示すように、ステップ７２５は、省略しても良い。ステップ７３５では、システムがイベントを特定する。ステップ７４０では、そのイベントに関連しない全フレームをシステムが除外しても良い。図１を参照して上述したように、イベントに関連しないフレームの除外は、データのフィルタ処理の一部分としても良い。破線矢印７４５で示すように、ステップ７３５及び７４０は、省略しても良い。
ステップ７５０（図７Ｂ）では、システムがデータ中の２つのフレームを特定できる。ステップ７５５では、システムは、これらフレームについて演算を実行しても良い。図４Ａ及び４Ｂに関連して上述したように、演算は、これらフレームについて、個々に（それぞれ単独に）又はまとめて（両方を使って）実行できる。破線矢印７６０で示すように、ステップ７５５は、省略しても良い。ステップ７６５では、ミスアライメントを補正するために、システムがフレームを調整しても良い。破線矢印７７０で示すように、ステップ７６５は省略しても良い。最後に、ステップ７７５において、システムは、視覚的に比較できるように、ユーザにこれらフレームを提示しても良い。
図８は、いくつかの異なる方法でフレームを視覚的に比較可能にするための処理のフローチャートを示す。図８において、ステップ８０５では、視覚的な比較のため、システムが複数フレームの生（未加工、そのまま）のデータを提示できる。これに代えて、ステップ８１０では、視覚的な比較のため、システムが複数フレームの解読データを提示しても良い。これに代えて、ステップ８１５では、視覚的な比較のため、システムが複数フレームの演算結果を提示しても良い。当業者であれば、ステップ８０５、８１０及び８１５は、互いに排他的なものではなく、希望に応じて任意に組み合わせて実行しても良いことが理解できよう。
図９は、いくつかの異なる方法で、データの複数フレームをフィルタ処理するための手順のフローチャートを示す。図９において、ステップ９０５では、システムは、パケットのヘッダ中の情報に基づいて、パケット・データをフィルタ処理できる。これに代えて、ステップ９１０では、システムは、ビデオ・フレーム中のライン番号に基づいて、ビデオ・データをフィルタ処理できる。これに代えて、ステップ９１５では、図１を参照して上述したように、システムが波形特性に基づいて、波形データをフィルタ処理できる。これに代えて、ステップ９２０では、システムは、あるフレームからの距離がしきい値内にあるデータ中のフレームを特定しても良い。
図１０は、ミスアライメントに関してフレームを補正する処理のフローチャートを示す。図１０において、ステップ１００５では、システムは、フレームを、そのフレームの既知のスタート点にアライメント（一致）させても良い。これに代えて、ステップ１０１０では、システムは、種々の調整を行って複数フレーム間の差分を複数算出しても良い。ステップ１０１５では、システムは、こうして算出された複数の差分のなかで、最小距離となるのはどれかを特定できる。そして、ステップ１０２０では、システムは、特定した最小差分に基づいて、フレームを調整できる。
図１１は、あるフレームに関する演算結果を同一フレームにコピーする処理のフローチャートを示す。図１１において、ステップ１１０５では、システムは、あるフレームについて演算を実行する。ステップ１１１０では、システムは、そのフレームと、そのフレームについての演算結果を蓄積する。ステップ１１１５では、システムは、別の新たなフレームを特定する。ステップ１１２０では、システムは、その新しいフレームを先に蓄積したフレームと比較し、これらが同一かどうか判断する。もし同一（Ｙｅｓ）なら、ステップ１１２５において、システムは、蓄積したフレームについての演算結果を読み出し、ステップ１１３０において、システムは、その読み出した結果を、新しいフレームについて演算を実行した結果として蓄積する。
図１１では、新しいフレームを１つの蓄積フレームだけと比較するシステムを示しているが、当業者であれば、本発明の実施形態は、任意の数のフレームについて演算を実行してその結果を蓄積でき、そして、任意の数の蓄積フレーム、場合によっては、全ての蓄積フレームと、新しいフレームとを比較し、どこかしらに一致部分があるかどうかを判断するようにしても良いことが理解できよう。もし一致部分があれば、ステップ１１２５及び１１３０は、その一致したフレームに基づいて実行できる。従って、ステップ１１２０において、もし一致がなければ、システムは、ステップ１１０５に戻り、新しいフレームについて演算を実行してその結果を蓄積するか、又は、ステップ１１２５及び１１３０を飛ばしても良い（破線１１３５で示すように別の新しいフレームを見つけるか、又は処理を終わらせるかのどちらか）。
先の説明では、２フレームの比較処理を記述しているが、本発明の実施形態は、２フレームだけの比較に限定されるものではない。例えば、データから得られる１フレームを、他のデータ源からインポートした２フレームと比較しても良いし、逆に、インポートした１フレームと、データから得られる２フレームと比較しても良い。本発明の実施形態は、説明したやり方で、任意の数のフレームを比較するように一般化できる。
以下の説明は、適切なマシーン（単数又は複数）の手短な概略の記述の提供を意図するものであり、この中で、発明の概念のある側面を実現できる。典型的には、マシーン（単数又は複数）は、システム・バスを含み、これに、プロセッサ、メモリ、例えば、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リード・オンリー・メモリ（ＲＯＭ）、又は他の状態保持メディア、記憶装置、ビデオ・インターフェース、そして、入力／出力インターフェース・ポートが取り付けられる。機械（単数又は複数）は、少なくとも一部分は、キーボード、マウスなどの従来の入力デバイスからの入力によって、制御されても良く、加えて、別のマシーンから受けた指示、バーチャル・リアリティ（ＶＲ）環境を用いるインタラクティブな処理、生体フィードバック、又は、他の入力信号によって制御されても良い。本願において、用語「マシーン（機械）」は、単一のマシーン、１つのバーチャル・マシーン、通信可能に結合された複数マシーン又は複数バーチャル・マシーンのシステム、又は、一緒に動作する複数デバイスを広く包含するよう意図している。典型的なマシーンは、パソコン、ワークステーション、サーバ、ポータブル・コンピュータ、ハンドヘルド・デバイス、電話、タブレットなどのようコンピューティング・デバイスに加えて、例えば、自動車、電話、タクシーなどの私有又は公共の輸送機関のような輸送装置を含んでいる。
マシーンは、プログラマブル又はノン・プログラマブル・ロジック・デバイス又はアレー（ＦＰＧＡなど）、ＡＳＩＣ、組込み型コンピュータ、スマート・カードなどのような組込み型コントローラ（embedded controller）でも良い。マシーンは、ネットワーク・インターフェース、モデム、他の通信手段など、１つ以上のコネクションを用いて１つ以上の遠隔装置に接続されても良い。複数のマシーンは、イントラネット、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどのような物理的又は論理的なネットワークにより、相互接続されていても良い。当業者であれば、ネットワーク通信には、無線周波数（ＲＦ）、衛星、マイクロ波、ＩＥＥＥ８１０.１１、Bluetooth（登録商標）、光通信、赤外線通信、ケーブル、レーザなどといった、有線又は無線の短距離、長距離のキャリアやプロトコルを用いて良いことが理解できよう。
発明の概念の実施形態は、マシーンがアクセスしたときに、マシーンがタスクを実行するか、又は、理論的なデータ形式又は低レベルのハードウェア状況を定義するという結果が得られる機能、手続、データ構造、アプリケーション・プログラムなどを含む関連データを参照するか又は連動して記述されても良い。関連データは、例えば、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの揮発性及び／又は不揮発性メモリ、又は、他の記憶デバイス及びそれらに関連する記憶媒体で、ハード・ドライブ、フレキシブル・ディスク、オプティカル・ストレージ、テープ、フラッシュ・メモリ、メモリ・スティック、デジタル・ビデオ・ディスク、生体ストレージなどを含む。関連データは、パケット、シリアル・データ、パラレル・データ、伝播信号などの形式の物理的及び／又は論理ネットワークを含む伝送環境を通して送ることができ、圧縮又は暗号フォーマットで利用されても良い。関連データは、分散型環境で利用され、ローカルに及び／又はマシーンがアクセスする遠隔に蓄積されても良い。発明の概念の実施形態が、１つ以上のプロセッサで実行可能な命令を含む非一時的マシーン読み出し可能なメディアを含んでも良く、この命令は、本願で説明した発明の概念の要素を実行する命令を含んでいる。
図示した実施形態を参照しながら本発明の原理を説明してきたが、こうした原理から離れることなく、図示した実施形態の構成や詳細を変更したり、望ましい形態に組み合わせても良いことが理解できよう。先の説明では、特定の実施形態に絞って説明しているが、別の構成も考えられる。特に、「本発明の実施形態によると」といった表現を本願では用いているが、こうした言い回しは、一般に実施形態として可能であること述べているに過ぎず、特定の実施形態の構成に限定することを意味するものではない。本願で用いているように、こうした用語は、別の実施形態に組み合わせ可能な同じ又は異なる実施形態を言及していると考えても良い。
本発明の実施形態は、これらに限定されるものではないが、次の記述のように拡張できる。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定するための論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレームと上記第２フレームとをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定するための論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレームと上記第２フレームとをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複しておらず、更に上記第１フレームは第２のマシーンからインポートされたものである。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、パケットを含む上記データの論理的細分を特定するための論理的細分決定部と、上記データ中の上記パケット内のヘッダ情報及びデータ・コンテンツの少なくとも１つに基いて上記データをフィルタ処理するフィルタと、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具え、このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれが上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、上記第１フレーム及び上記第２フレームが重複しないことを特徴としている。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、ビデオ・フレームを含む上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中のビデオ・フレーム内のライン番号及びビデオ・コンテンツの少なくとも１つに基いて上記データをフィルタ処理するフィルタと、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具え、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれが上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、上記第１フレーム及び上記第２フレームが重複しないことを特徴としている。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、波形を含む上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、波形特性に基づいて上記データをフィルタ処理するフィルタと、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具え、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれが上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、上記第１フレーム及び上記第２フレームが重複せず、更に、上記波形が複数の周期、特定の持続時間、特定特性のパルスの中の少なくとも１つに基づいていることを特徴としている。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、波形を含む上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、波形特性に基づいて上記データをフィルタ処理するフィルタと、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具え、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれが上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、上記第１フレーム及び上記第２フレームが重複せず、更に、上記波形が複数の周期（サイクル）、特定の持続時間、特定特性のパルスの中の少なくとも１つに基づいており、上記データの上記論理的細分の特定に利用される上記波形は、別の第２信号から受けたものであることを特徴としている。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレームからの差がしきい値内にある上記第２フレームを特定するフィルタと、上記第１フレームと上記第２フレームとをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレームに最も近い上記データ中のフレームを第２フレームとして特定するフィルタと、上記第１フレームと上記第２フレームとをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、関心のあるイベントを特定するイベント特定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームを特定する前に上記関心のあるイベントと関連しない上記データ中の全フレームを除外するフィルタと、上記第１フレームと上記第２フレームとをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれについて演算を実行して第１演算結果及び第２演算結果をそれぞれ生成する演算部と、上記第１演算結果と上記第２演算結果とをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれについてフーリエ変換を実行して第１演算結果及び第２演算結果をそれぞれ生成する演算部と、上記第１演算結果と上記第２演算結果とをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームの両方について演算を実行して第３演算結果を生成する演算部と、上記第３演算結果をユーザが視覚的に検査可能にし、これによって上記第１フレーム及び上記第２フレームを比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレームと上記第２フレームとをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複しておらず、上記入力ポートが上記ユーザから論理的細分決定部への上記データの上記論理的細分を受けることを特徴としている。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、パケットを含む上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレームと上記第２フレームとをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複しておらず、更に、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データ中のパケットである。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレームと上記第２フレームとを両方共に生データと解読データとしてユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データをフィルタ処理するフィルタと、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレームと上記第２フレームとをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームを特定する前にデッド・タイムを表す全フレームをデータから除外するフィルタと、上記第１フレームと上記第２フレームとをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つを調整してミスアライメントを補正するフレーム調整部と、上記第１フレームと上記第２フレームとをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つをその既知のスタート点に調整するフレーム調整部と、上記第１フレームと上記第２フレームとをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つを調整してミスアライメントを補正するフレーム調整部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。更に、上記フレーム調整部が、上記第１フレーム及び上記第２フレームに対する少なくとも２つの調整のために上記第１フレーム及び上記第２フレーム間の差分を計算する計算部と、複数の上記差分の中かの最小差分を特定する最小差分特定部とを含み、特定された上記最小差分に基づいて上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つを調整するよう動作することを特徴としている。
本発明の実施形態はシステムを含み、このシステムは、マシーンと、データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、上記データの論理的細分を特定する論理的細分決定部と、上記データ中の第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、上記第１フレーム及び上記第２フレームをユーザが視覚的に比較可能にするモニタと、上記第１フレームについて演算を実行して第１演算結果を生成する演算部と、上記第１フレーム及び上記第１演算結果を蓄積する上記マシーン内の記憶部と、第３フレームを上記第１フレームと比較して上記第３フレームが上記第１フレームと同一かどうか判断するフレーム比較部と、もし上記第３フレームが上記第１フレームと同一なら上記第１演算結果を上記記憶部から読み出す検索部と、上記記憶部中の上記第１演算結果を、上記第３フレームについて演算した第３演算結果として蓄積する蓄積部とを具えている。このとき、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれは、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含み、また、上記第１フレーム及び上記第２フレームは重複していない。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、第２マシーンから第１フレームをインポートする処理を含む上記マシーンで上記データの重複しない上記第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データ中のパケットを特定する処理を含む上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記データ中のパケット内のヘッダ情報及びデータ・コンテンツの少なくとも１つに基づく上記データのフィルタ処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データ中のビデオ・フレームを特定する処理を含む上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記ビデオ・フレーム中のライン番号及びビデオ・コンテンツの少なくとも１つに基く上記データのフィルタ処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データ中の波形を特定する処理を含む上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、波形特性に基づく上記データのフィルタ処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具え、上記波形は、周期の数、特定の持続時間及び特定の特性を含むパルスの少なくとも１つに基づいている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データ中の波形を特定する処理を含む上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、波形特性に基づく上記データのフィルタ処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具え、上記波形は、周期の数、特定の持続時間及び特定の特性を含むパルスの少なくとも１つに基づいており、上記データの上記論理的細分の特定に利用される上記波形は、別の第２信号から受けたものであることを特徴としている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、第１フレームからの差がしきい値内にある第２フレームを特定する処理を含む上記マシーンで上記データの重複しない上記第１フレーム及び上記第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、第２マシーンから第１フレームをインポートする処理を含む上記マシーンで上記データの重複しない上記第１フレーム及び上記第２フレームを特定する処理と、上記第２フレームを上記第１フレームに最も近い上記データ中のフレームとして特定する処理を含む上記第１フレームからの差がしきい値内にある上記第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれについて演算を実行する処理と、第１演算結果及び第２演算結果をそれぞれ生成する処理と、上記マシーンを用いて上記第１演算結果及び上記第２演算結果を視覚的に比較可能にする処理を含む上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームの両方について演算を実行する処理と、第３演算結果を生成する処理と、上記マシーンを用いて上記第３演算結果を視覚的に比較可能にすることによって上記第１フレーム及び上記第２フレームを比較する処理を含む上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれについてフーリエ変換を実行する処理と、第１演算結果及び第２演算結果をそれぞれ生成する処理と、上記マシーンを用いて上記第１演算結果及び上記第２演算結果を視覚的に比較可能にする処理を含む上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具え、上記第１フレーム及び第２フレームを特定する処理が、関心のあるイベントを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームを特定する前に上記関心のあるイベントと関連のない全フレームを除外する処理とを含んでいる。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データ中のパケットを特定する処理と、上記マシーンで上記データ中の第１パケットと該第１パケットと異なる第２パケットを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１パケット及び上記第２パケットを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを生データとして視覚的に比較可能にする処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを解読データとして視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記データのフィルタ処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームを比較するために上記第１フレーム及び上記第２フレームの両方を用いて演算を実行する処理を含む上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームを特定する前にデッド・タイムを表す全フレームを除外する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする前に上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つを調整してミスアライメントを補正する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つをその既知のスタート点に一致させるアライメント処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具えている。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする前に上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つを調整してミスアライメントを補正する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを具え、上記ミスアライメントを補正する処理が、上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つに対する少なくとも２つの調整値を得るために上記第１フレーム及び上記第２フレーム間の差分を計算する処理と、複数の上記差分の中の最小差分を特定する処理と、特定された上記最小差分に基いて上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つに対する調整値を決定する処理とを含んでいる。
本発明の実施形態には方法が含まれ、この方法は、マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理と、上記第１フレームについて演算を実行して第１演算結果を生成する処理と、上記第１フレーム及び上記第１演算結果を記憶する処理と、上記第１フレームと同一の第３フレームを特定する処理と、蓄積した上記第１演算結果を読み出す処理と、上記第１演算結果を上記第３フレームについて実行した第３演算結果として蓄積する処理とを具えている。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、第２マシーンから第１フレームをインポートする処理を含む上記マシーンで上記データの重複しない上記第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データ中のパケットを特定する処理を含む上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記データ中のパケット内のヘッダ情報及びデータ・コンテンツの少なくとも１つに基づく上記データのフィルタ処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データ中のビデオ・フレームを特定する処理を含む上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記ビデオ・フレーム中のライン番号及びビデオ・コンテンツの少なくとも１つに基く上記データのフィルタ処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データ中の波形を特定する処理を含む上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、波形特性に基づく上記データのフィルタ処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせ、このとき、上記波形は、周期の数、特定の持続時間及び特定の特性を含むパルスの少なくとも１つに基づくことを特徴としている。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データ中の波形を特定する処理を含む上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、波形特性に基づく上記データのフィルタ処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせ、このとき、上記波形は、周期の数、特定の持続時間及び特定の特性を含むパルスの少なくとも１つに基づいており、上記データの上記論理的細分の特定に利用される上記波形は、別の第２信号から受けたものであることを特徴としている。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、第１フレームからの差がしきい値内にある第２フレームを特定する処理を含む上記マシーンで上記データの重複しない上記第１フレーム及び上記第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、第２マシーンから第１フレームをインポートする処理を含む上記マシーンで上記データの重複しない上記第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第２フレームを上記第１フレームに最も近い上記データ中のフレームとして特定する処理を含む上記第１フレームからの差がしきい値内にある上記第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれについて演算を実行する処理と、第１演算結果及び第２演算結果をそれぞれ生成する処理と、上記マシーンを用いて上記第１演算結果及び上記第２演算結果を視覚的に比較可能にする処理を含む上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームの両方について演算を実行する処理と、上記マシーンを用いて上記第３演算結果を視覚的に比較可能にすることによって上記第１フレーム及び上記第２フレームを比較する処理を含む上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれについてフーリエ変換を実行する処理と、第１演算結果及び第２演算結果をそれぞれ生成する処理と、上記マシーンを用いて上記第１演算結果及び上記第２演算結果を視覚的に比較可能にする処理を含む上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせ、このとき、上記第１フレーム及び第２フレームを特定する処理が、関心のあるイベントを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームを特定する前に上記関心のあるイベントと関連のない全フレームを除外する処理とを含んでいる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データ中のパケットを特定する処理と、上記マシーンで上記データ中の第１パケットと該第１パケットと異なる第２パケットを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１パケット及び上記第２パケットを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを生データとして視覚的に比較可能にする処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを解読データとして視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記データのフィルタ処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームを比較するために上記第１フレーム及び上記第２フレームの両方を用いて演算を実行する処理を含む上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームを特定する前にデッド・タイムを表す全フレームを除外する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする前に上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つを調整してミスアライメントを補正する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つをその既知のスタート点に一致させるアライメント処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする前に上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つを調整してミスアライメントを補正する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理とを生じさせ、このとき、上記ミスアライメントを補正する処理が、上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つに対する少なくとも２つの調整値を得るために上記第１フレーム及び上記第２フレーム間の差分を計算する処理と、複数の上記差分の中の最小差分を特定する処理と、特定された上記最小差分に基いて上記第１フレーム及び上記第２フレームの少なくとも１つに対する調整値を決定する処理とを含んでいる。
本発明の実施形態は、非一時的記憶媒体から構成される物を含み、上記非一時的記憶媒体は、それに記憶された命令を有し、該命令は、マシーンで実行されたときに、上記マシーンでデータを受け取る処理と、上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理と、上記第１フレームについて演算を実行して第１演算結果を生成する処理と、上記第１フレーム及び上記第１演算結果を記憶する処理と、上記第１フレームと同一の第３フレームを特定する処理と、蓄積した上記第１演算結果を読み出す処理と、上記第１演算結果を上記第３フレームについて実行した第３演算結果として蓄積する処理とを生じさせる。
従って、本願で説明した実施形態は、幅広く種々に組み合え可能であるとの観点から、詳細な説明や図面等は、単に説明の都合によるものに過ぎず、本発明の範囲を限定するものと考えるべきではない。
１０５ マシーン
１１０ コンピュータ
１１５ モニタ
１２０ キーボード
１２５ マウス
１３０ 入力ポート
１３５ 論理的細分決定部
１４０ フレーム特定部
１４５ フィルタ
１５０ イベント特定部
１５５ 演算部
１６０ フレーム調整部
１６５ 記憶部
１７０ フレーム比較部
１７５ 検索部
１８０ 蓄積部
２０５ データ
２１０ フレーム
２１５ フレーム
３０５ フィルタ処理済みデータ
４０５ 図４Ａの結果
４１０ 図４Ｂの結果
５０５ 計算部
５１０ 最小差分特定部

Claims (12)

  1. マシーンと、
    データを受ける上記マシーン上の入力ポートと、
    上記データの論理的細分を特定するための論理的細分決定部と、
    上記データ中の重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定するフレーム特定部と、
    上記第１フレームと上記第２フレームとをユーザが視覚的に比較可能にするモニタとを具え、
    上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれが、上記データの上記論理的細分の１ユニットを含むことを特徴とするデータ分析システム。
  2. 上記論理的細分がパケットを含み、
    上記データ中のパケット内のヘッダ情報及びデータ・コンテンツの少なくとも１つに基づいて上記データをフィルタ処理するフィルタを更に具える請求項１記載のデータ分析システム。
  3. 上記論理的細分がビデオ・フレームを含み、
    上記システムが、上記ビデオ・フレーム中のライン番号及びビデオ・コンテンツの少なくとも１つに基いて上記データをフィルタ処理するフィルタを更に具える請求項１記載のデータ分析システム。
  4. 上記論理的細分が、サイクルの数、特定の持続時間及び特定の特性を含むパルスの少なくとも１つに基づく波形を含み、
    上記システムが、波形特性に基づいて上記データをフィルタ処理するフィルタを更に具える請求項１記載のデータ分析システム。
  5. 上記第１フレームからの差がしきい値内にある上記第２フレームを特定するフィルタを更に具える請求項１記載のデータ分析システム。
  6. 関心のあるイベントを特定するイベント特定部と、
    上記第１フレーム及び上記第２フレームを特定する前に上記関心のあるイベントと関連しない上記データ中のフレームを除外するフィルタと
    を更に具える請求項１記載のデータ分析システム。
  7. 上記第１フレーム及び上記第２フレームのそれぞれについて演算を実行し、第１結果及び第２結果をそれぞれ生成する演算部を更に具え、
    上記モニタが、上記第１結果と上記第２結果とをユーザが視覚的に比較可能にすることを特徴とする請求項１記載のデータ分析システム。
  8. マシーンでデータを受け取る処理と、
    上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理と、
    上記マシーンで上記データの重複しない第１フレーム及び第２フレームを特定する処理と、
    上記マシーンを用いて上記第１フレーム及び上記第２フレームを視覚的に比較可能にする処理と
    を具えるデータ分析方法。
  9. 上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理は、上記マシーンで上記データ中のパケットを特定する処理を含み、
    上記データ中のパケット内のヘッダ情報及びデータ・コンテンツの少なくとも１つに基づく上記データのフィルタ処理を更に具える請求項８記載のデータ分析方法。
  10. 上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理が、上記マシーンで上記データ中のビデオ・フレームを特定する処理を含み、
    上記ビデオ・フレー請求項８記載のデータ分析方法。ム中のライン番号及びビデオ・コンテンツの少なくとも１つに基く上記データのフィルタ処理を具える請求項８記載のデータ分析方法。
  11. 上記マシーンで上記データの論理的細分を特定する処理が、上記マシーンで上記データ中の波形を特定する処理を含み、
    上記方法が、更に、波形特性に基づく上記データのフィルタ処理を具え、
    上記波形は、サイクルの数、特定の持続時間及び特定の特性を含むパルスの少なくとも１つに基づくことを特徴とする請求項８記載のデータ分析方法。
  12. 上記マシーンで上記データの第１フレーム及び第２フレームを特定する処理が、
    関心のあるイベントを特定する処理と、
    上記第１フレーム及び上記第２フレームを特定する前に上記関心のあるイベントと関連のないフレームを除外する処理と
    を含む請求項８記載のデータ分析方法。
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