JP2023138489A - ノイズを求めて特性を評価する方法及び試験測定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】オシロスコープのノイズ特性をより速く評価する。【解決手段】オシロスコープのノイズ特性をダイナミックに求める方法は、オシロスコープの現在の環境設定に基づいて、５０においてストレージからノイズのパワー・スペクトル密度（ＰＳＤ）モデルを取り出し、被試験デバイスによって生成された波形に適用される任意のフィルタ処理の表現を生成し、ＰＳＤ及び表現を使用して修正パワー・スペクトル密度を生成し、５４において、修正パワー・スペクトル密度を使用してダイナミックなオシロスコープのノイズ特性を求める。【選択図】図７

Description

本開示は、試験測定装置に関し、より詳細には、オシロスコープ（「スコープ」）などの試験測定装置の内部ノイズの補償に関する。

ＤＤＲ５（ダブル・データ・レート５）、Thunderbolt、ＵＳＢ４バージョン１、一部のイーサネット（登録商標）の変形などのいくつかのデータ通信規格には、ノイズやタイムベースのジッタなどのオシロスコープの欠陥に対するオプション又は必須の補正が含まれている。ノイズ変動の手動測定に基づいて、オシロスコープの電圧ノイズを補正するのは、面倒であり柔軟性がない。電圧スケール、等化処理、エンベデッド/ディエンベッド・フィルタなどのオシロスコープの環境設定を変更するには、通常、独特の校正処理が必要である。

図１は、オシロスコープのガウス・ランダム電圧ノイズ（ＲＮ_sで示す）が、被試験デバイス（ＤＵＴ）のノイズとジッタの両方の測定に影響を与える典型的な測定状況を示す。ＤＵＴ１０の内部構造は、最も重要な特性を捉えた挙動モデルによって表されても良い。ＤＵＴ１０上のデータ生成部１２は、理想的なシンボルを生成し、このシンボルは、クロック１４によって供給されるタイミング・イベントに従って、Ｄフリップ・フロップ１３から出力される。出力されたシンボルは、意図的及び非意図的に（intentionally and unintentionally）、ステップ応答フィルタｈ_u(ｔ)１６によって整形される。ＴＰ１の信号は、ＤＵＴの関心を引く特性であるタイムベースのランダム・ジッタＲＪ_iとランダム・ノイズＲＮ_iの影響を受ける。オシロスコープ１８は、ＴＰ３において、ランダム・ノイズＲＮ_s１９を加えるので、ＤＵＴジッタとノイズを測定しようとしても不正確になる。オシロスコープの入力回路（オシロスコープのフロント・エンドと呼ばれることもある）には、アンプ、アッテネータ、スプリッタ、プローブ又はその他のコンポーネントが含まれる場合があるが、これらの集合的なランダム・ノイズの寄与（contributions）は、ここでは単一成分ＲＮ_sで効果的にモデル化される。ＤＵＴの信号は、望ましくないオシロスコープの寄与と組み合わされて、オシロスコープで受信され、オプションで増幅され、次いで、サンプル・アンド・ホールド（Ｓ/Ｈ）及びアナログ・デジタル・コンバータ（ＡＤＣ）２０によってデジタル形式に変換される。概して、デジタル信号処理（ＤＳＰ）を使用して、得られる信号の測定精度を向上させることができる。

オシロスコープのランダム・ノイズは、オシロスコープのチャンネル（通常、複数ある）ごとに異なることがあり、また、オシロスコープの設定（スケールやオフセットなど）で変化することがある。オシロスコープのノイズの特性を評価する最も簡単な方法は、ＤＵＴを入力から切り離し（多くの場合、終端に置き換える）、測定に使用するのと同じ方法でオシロスコープの設定を構成し、通常は分析用のサンプル・ノイズ波形を取り込んで（アクイジションして）残留ランダム・ノイズの特性評価を行うことである。終端は必ずしも必要ではないが、オシロスコープへの入力に対する外部からの刺激信号を除去する必要があることに注意されたい。その後、ＤＵＴを再度取り付けて、潜在的に補正できる測定を行っても良い。この完全に手動のプロセスの重大な欠点は、設定を変更するたびに、ＤＵＴの取り外しと再取り付けを含めて繰り返す必要があることである。

現在入手可能なオシロスコープは、分析ソフトウェアと共に、ノイズの特性評価と補正の様々な手法を有している。ノイズの値を確立するのに完全に手動のプロセスに依存するものもあれば、一部の計算と処理工程を自動化するものもあるが、通常、様々なオシロスコープの設定や測定構成のいずれかが変更されるたびに校正を繰り返す必要がある。ノイズ補正値の特性を評価して使用するために、もっと手間のかからない方法が必要である。

特定の環境設定での物理的な機器のノイズ・フロアを表す時間領域のアナログ波形（時系列）に関しては、単一の値である波形の分散「σ²」を使って波形のランダム・ノイズ・パワーを定量化できる。この分散は、時系列の各値と、この時系列の平均値との間の差分の平均である。等価的に、分散の正の平方根である波形の標準偏差であるσを定量化することもできる。以下の説明において、標準偏差への言及では、分散を使用することも簡単に行うことができ、その逆も同様であると理解されよう。

時系列の分散は、多くの場合、この時系列について直接計算される。分散は、時系列データのフーリエ変換に対して計算を行うパーセバルの定理（Parceval's Theorem）の適用によっても計算できることはよく知られている。信号を表す時系列のフーリエ変換は、パワー・スペクトル密度（Power Spectral Density：ＰＳＤ）と呼ばれる。この原理を用いた分散σ²（又は標準偏差σ）の計算は、図２及び以下の数式Ａに示される。

テクトロニクスは、ノイズ補正に役立つオシロスコープのノイズ特性評価アプリケーションを提供している。このアプリケーションは、例えば、ＤＤＲ５アプリケーションの測定を実行するときに使用することができる。このアプローチは、オシロスコープの入力から刺激信号を除去する終端又は他の手段とＤＵＴを１回交換する必要があるだけで、多数のオシロスコープ設定に関するノイズの分散の測定と保存を自動化することで、完全に手動のアプローチを改善する。図３は、このアプローチの簡略化された例を示す。

図３に示すように、オシロスコープの入力から外部の刺激信号を除去する終端又はその他の手段２２で、ＤＵＴを置き換える。オシロスコープのスケール、オフセット、レコード長、帯域幅及び入力チャンネル２４の予測可能な組み合わせのそれぞれについて、アプリケーションは、代表的な波形を捕捉（キャプチャ）し、２８において、総ノイズ分散σ_n ²（又はノイズの標準偏差σ_n）を計算し、これをデータベース３０に記憶する。

特開２０１９－１４６１６３号公報

「オシロスコープ」の紹介サイト、テクトロニクス、［online］、［２０２３年３月１７日検索］、インターネット<https://www.tek.com/ja/products/oscilloscopes>

多数のパラメータについて、この特性評価が行われる場合を考えると、データベースのサイズが非常に大きくなることがあり、特性評価の処理が遅くなる。オシロスコープのフロント・エンド２４と、２６での補正は、オシロスコープのスケール、オフセット、レコード長、帯域幅などが原因で変動が生じる。

更に、図３の簡略化されたアーキテクチャは、ユーザの複数の状況の中の限られたものを解決するのみである。多くの試験環境設定では、ネットワーク・モデルをエンベデッド又はディエンベッドするような１つ以上の信号処理工程、連続時間線形等化処理（continuous time linear equalization：ＣＴＬＥ）やフィード・フォワード等化処理（feed forward equalization：ＦＦＥ）などの線形等化処理、又は、ベッセル・トムソンなどの信号フィルタ処理を適用する必要があり、これは、通常、オシロスコープの実際のノイズを変化させるので、保存されたσ_nの値が無効になる。この状況は、図５のダイナミックに変化するブロックが原因であった。現在の技術では、これらの１つ以上の信号処理工程は、図４の２７に示される単一のデジタル・フィルタに組み合わされる。

ＤＤＲ５の場合、この状況は、対象の試験環境設定ごとに、一意のσ_nの値を記憶することによって取り扱われる。各デジタル・フィルタはリソースを消費するが、現在のオシロスコープでは、通常、わずかなリソースしか利用できない。

これにより、ノイズ・データベースのサイズが更に拡大し、特性評価プロセスが遅くなり、４つをはるかに超えるデジタル・フィルタが必要になることも珍しくないため、実用上の障壁にぶつかる。最後に、このプロセスは、校正時に、ディエンベッド処理、線形等化処理及びベッセル・トムソン・フィルタ処理を含む、複数のフィルタのあり得る全ての組み合わせを予測できるかどうかに依存する。多くの場合、これは、不可能ではないにしても、実用的ではない。

本開示技術の実施形態は、従来技術のこれら及び他の欠点に取り組むものである。

本開示技術の実施形態には、オシロスコープの静的なノイズの分散（σ_n ²）測定値ではなく、ＰＳＤ測定値のデータベースのようなストレージを作成することによって、オシロスコープのノイズの特性を評価する処理が最初にある。これに続いて、ＤＵＴを取り付けた後、ＰＳＤ情報と現在の試験環境設定に関する知識を適用して、測定値を補正する。この実施形態によれば、特性評価後の演算を用いたデジタル信号処理による、ほぼ無限に柔軟性のあるノイズ整形が可能になる。この実施形態には、オシロスコープのノイズのパワー・スペクトル密度モデルのセット（グループ）を生成し、それをデータベースなどのストレージに記憶する処理がある。このプロセスは、これまでのアプローチのように、オシロスコープの入力から外部刺激信号を除去することに依存しているが、オシロスコープの静的なノイズ値（分散又は標準偏差）を保存する代わりに、オシロスコープのアクイジション（波形取り込み）チャンネルのパワー・スペクトル密度が保存され、オシロスコープの周波数対ノイズの充分に詳細な説明を与える。

図１にシリアル・トランスミッタ及び測定システムにおけるジッタ及びノイズのモデル例を示す。 図２は、波形のパワー・スペクトル密度の積分によって算出される波形分散のグラフ表現を示す。 図３は、オシロスコープのアクイジション・ノイズの特性を評価するための現在の静的アプローチの例を示す。 図４は、ダイナミックに変化する信号チャンネルを用いたオシロスコープのノイズ分析のための現在の順応型プロセスの一例を示す。 図５は、複数のフィルタで構成されるダイナミックに変化する信号チャンネルを用いたオシロスコープのノイズ分析の一例を示す。 図６は、パワー・スペクトル密度に基づくノイズ特性評価の方法の一実施形態を示す。 図７は、特定の処理環境設定に基づいてオシロスコープのノイズ特性をダイナミックに求める方法の一実施形態を示す。 図８は、オシロスコープのノイズ特性をダイナミックに求める方法を差動信号に適合させるための実施形態の図を示す。

図６は、パワー・スペクトル密度（ＰＳＤ）に基づくノイズ特性評価プロセスの実施形態を示す。前のアプローチと同様に、オシロスコープの入力回路（おそらくプローブを含む）２４は、ＤＵＴから切断され、場合によっては２２で終端される。補正とプローブのディエンベッド処理は、通常どおり２６で実行される。図に示すように、スケールやオフセットなどのオシロスコープの一部の設定は、４２内で適用され、オシロスコープのノイズに影響する。このノイズは、オシロスコープのチャンネル毎に異なる場合がある。このオシロスコープは、多くの場合と同様に、複数のチャンネルを有する。これらの影響力のあるオシロスコープ設定値ごとに、ノイズのＰＳＤモデルを計算するため、プロセスは、これらのモデルのコレクションを４０で収集し、４２の特性評価ストレージに保存する。このオシロスコープの設定のコレクション（集合）は、以下では、オシロスコープの環境設定と呼ぶことがある。以下で更に説明するように、この実施形態は、オシロスコープに関して利用可能な複数の設定の中の少数の設定（セット）を利用する利点を有する。これにより、ＰＳＤモデルに必要なストレージの全体的なサイズが削減される。

特性評価プロセスによって、特性評価のデータベースその他のコレクションが生成された後、ユーザは、オシロスコープを使用して測定を行うことができる。ユーザは、ＤＵＴをオシロスコープに接続して、測定のニーズを満たすために必要なデジタル信号処理を伴う一連の測定を設定できる。図７は、ノイズ補正プロセスの一実施形態を示す。図７では、このプロセスが、測定に使用するデジタル信号処理５２を、特性評価ストレージ５０からのＰＳＤモデルに適用する。このプロセスは、フロント・エンド設定の現在のオシロスコープの環境設定に基づいて、ＰＳＤモデルを選択することで、５４において、この特定の処理の環境設定に適用可能なオシロスコープのノイズの分散又は標準偏差σ_nを計算できる。

提案する実施形態の有意な違いは、ユーザが制御するフィルタ処理を適用する前に、ノイズの特性評価を行う点にある。このユーザが制御するフィルタ処理とは、本願で使用される場合、ノイズの周波数分布（形状）に影響を与える任意のプロセスを意味し、システムの恒久的な部分ではなく、ユーザの制御下にあるものである。実際、フィルタ処理は、特性評価の時点でさえ判明している必要はない。上述したように、現在のアプローチでは、ノイズの静的な状態の特性を評価し、これには、各フィルタを適用する必要がある。提案する実施形態は、オシロスコープの（好ましくは、予め取得した）ノイズの特性評価に依存してはいるが、そのノイズ補正のプロセスは、後から選択された任意のフィルタに関するダイナミックなノイズ特性を生成するように順応する。本願で使用されるノイズ特性としては、ノイズの分散又は標準偏差（分散の平方根）があるが、他のノイズ特性を使用しても良いことに留意されたい。

図７中において、ノイズ補正プロセスは、ＰＳＤストレージ５０にアクセスし、複数の設定の中の該当するオシロスコープの環境設定のＰＳＤモデルを取得する。上述のように、通常、これには、オシロスコープのスケールとオフセットが含まれるが、これら２つの設定のみの使用に限定する意図はなく、暗示するものでもない。複数の設定の中の使用される環境設定には、オシロスコープで使用可能な複数の設定の中の少数の設定（縮小セット）が含まれる。このプロセスは、実際には、例えば、異なるフィルタを使用する複数の測定、又は、複数の異なるオフセットを使用する単一の測定に関する順次又は同時に行う複数のプロセスの場合もあることが理解できよう。プロセスの各事例は、測定とＤＵＴの実際の試験環境で動作しているため、適用されるフィルタ処理を「よく理解」している。このプロセスは、フィルタ処理に関する情報に基づいて動作し、波形に適用されるフィルタ処理を表現したものを生成する。これは、顧客固有の設計、規格を満たすために適用される等化処理フィルタなどから得られることがある。このプロセスは、フィルタ処理を表現したものとＰＳＤプロファイルを組み合わせて、補正されるノイズの修正パワー・スペクトル密度を生成する。一実施形態では、プロセスは、この表現したものと、ストレージからの初期ＰＳＤとの積を計算する。

次に、このプロセスは、修正又はフィルタ処理ＰＳＤと呼ばれる新しいＰＳＤを、対象の周波数範囲にわたって積分して、ノイズの分散を生じる。このプロセスでは、ノイズの分散又はその平方根である標準偏差を、ノイズ特性として使用できる。このノイズ特性を使用して波形を更に処理すると、オシロスコープのノイズが測定結果に与える影響を軽減できる。

ノイズ補正プロセスの理解を容易にする具体的な例では、ノイズ整形フィルタが、図７のダイナミック変数（おそらくエンベデッド基準チャンネル、ＣＴＬＥフィルタ及びベッセル・トムソン・フィルタから構成される）５２を表す複合有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタであると仮定する。一実施形態では、このプロセスは、ＦＩＲタップｈ[ｎ]を使用して、フィルタ応答を周波数領域表現Ｈ[ｋ]に変換する。次に、このプロセスは、周波数領域表現を、振幅２乗（magnitude square）形式|Ｈ²[ｋ]|に変換する。次に、振幅２乗形式を使用して、必要に応じて、ＰＳＤストレージで使用される間隔に一致するようにスペクトル・マグニチュード・ベクトルを再サンプリングする。

次に、このプロセスは、ストレージから初期ＰＳＤを取得し、これを再サンプリングされた振幅２乗フィルタ関数とポイントごとに乗算して、修正されたＰＳＤ「ＰＳＤ_filt」を生成する。図２に関して上述したように、修正ＰＳＤは、対象とする周波数範囲にわたって積分され、数式１に従ってノイズの分散σ_n ²を生成する。

頻繁に関心が寄せられる特別なケースの１つは、差動信号又は擬似差動信号の場合であり、最終的な信号は、ある１つの波形と、その（名目上）代数学的な逆の波形（通常、２つの波形は、オシロスコープの別々のチャンネルから得られる）の数学的な差分を計算することによって作成される。この場合、オシロスコープのこれらソース・チャンネルの夫々に対応する２つのＰＳＤモデルは、それぞれ独自のフィルタが乗算されて、それぞれ独自の修正ＰＳＤを得る。次に、プロセスは、これらを合算してＰＳＤ_filtを形成する。そして、この場合では、σ_n ²の計算は、図８に記述される。

ノイズの代数演算は、通常、(＋)信号から(－)信号を減算する場合でも、「加算」として良いことに注意されたい。また、上記の動作は、Ｎ＞２の複数Ｎ個の信号に抽象化できる。

発生する可能性のある懸念事項の１つは、ノイズ・ストレージ又はデータベースのサイズである。図２に関して上述したように、ＰＳＤを保存すると、より多くのスペースを占有する。実施形態は、σ_n ²値の代わりに、ＰＳＤ全体を保存するため、ストレージが大幅に増加すると予想されるかもしれない。しかし、開示された実施形態は、複数のパラメータの特性を評価するという従来技術では必要なことを排除する。これらのパラメータには、限定するものではないが、オシロスコープの帯域幅、レコード長及び複数の数学的フィルタが含まれる。本願の実施形態では、ユーザが調整可能なオシロスコープの帯域幅を、スペクトル・フィルタとして容易にモデル化することができ、そのために、ダイナミックに実装することができるので、オシロスコープの帯域幅の有用であろう設定の全てを保存する必要はない。このプロセスは、様々な下限周波数（different lower frequency limit）からフィルタ処理されたＰＳＤを積分することにより、より短いレコード長を扱うことができる。数学的な信号源又はオシロスコープの数学的機能（mathematical functions）は、従来のアプローチでは、ＦＩＲフィルタを適用していた。この実施形態では、分析中にこれらを適用するので、これらは特性評価を必要としない。これは、また、想像できる限り多くの数学的フィルタに効果的にアクセスできることを意味する。これらには、ノイズの特性評価中には予測しなかったものが含まれることがある。

更に、各ＰＳＤのサイズは、想定よりも小さいことがある。例えば、ノイズ波形の時間レコードに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行してパワー・スペクトル密度のピリオドグラム推定値を計算し、次いで、正の周波数に対応する、この変換の半分についての振幅２乗値を計算する「ブルート・フォース（brute-force：可能性のある候補を全て試す）」手法を採用することもできる。波形の長さが１,０００万ポイントの場合では、これは、周波数軸上に等間隔に配置された５００万個のノイズ電力密度値を生じる。

しかし、一般的な計測器のノイズ・フロアは、ほぼ均一に分布したガウス・ノイズと、通常、ピリオドグラム中に非常に狭いスパイクとして現れるいくつかのディターミニスティック成分とによって支配される。スパイクはランダム・ノイズの一部ではないため、除去できる。残りのノイズは、ＦＦＴで与えられるよりも、はるかにまばらな周波数間隔を利用して特性を評価できる。例えば、１ディケード当たり（per decade：周波数比が１０毎に）２００ポイントの間隔の対数（ログ）スケールの周波数では、１４００個より多数の値で２５ｋＨｚから１００ＧＨｚまでのノイズの特性を評価できる。

ノイズ特性評価のストレージ・サイズは、冗長データの保存を避けることによっても小さくすることができる。例えば、パワー・スペクトル密度が、スケールやオフセットなどの独立変数の中の１つの範囲（レンジ）の一部でほぼ変化しないことが判明した場合、その範囲に関して１つ又は少数のＰＳＤを保存し、補正目的でＰＳＤを取得する必要がある時点において、補間又は参照を行っても良い。

ほとんど全てのオシロスコープは、取得した波形データをストレージ・メディア上のファイルに保存できるため、後で波形を呼び出して表示又は分析することができる。このような呼び出された波形は、基準波形と呼ばれることもある。開示の別の態様によれば、オシロスコープが波形を保存する時点で、オシロスコープの設定に対応するノイズＰＳＤ情報が利用可能である場合、オシロスコープは、そのノイズ・データも保存できる。

ある実装では、ノイズの特性評価は、ノイズのスペクトラムを認識しない実装と下位互換性のある方法で、波形ファイル内に保存される。別の実装では、ノイズ特性評価は、波形ファイルと同じ基底名（base name）で、「*.noise」などの独特な拡張子を持つ専用のバイナリ・ファイルに保存される。同様に、図４の右端のような既にフィルタ処理が適用された波形は、測定に入るときに、適切にフィルタ処理されたＰＳＤ情報とともに保存することもできる。更に別の実装では、波形ファイルにはストレージ（データベースなど）への参照が含まれ、これが、波形ファイルとともに保存される。いずれの場合も、これらの拡張ファイルにより、補正の基礎を与える保存されたノイズ情報と共に、保存された波形を呼び出して新しいノイズ補正測定に使用することができる。

分析アプリケーションは、オシロスコープ又は他の試験測定装置に実施形態の方法を実行させる命令の形態のコード（プログラム）の実行によって、オシロスコープ内の１つ以上のプロセッサ上又はネットワーク接続補助プロセッサ上で動作しても良い。上記の説明では、オシロスコープが試験測定装置であるという状況に焦点を当てていたが、これは、オシロスコープのノイズが、オシロスコープの波形の取得（アクイジション）中に発生するためである。しかし、将来、他の試験測定装置が波形を取得し、ノイズの原因となる可能性もある。従って、波形を取得し、測定にノイズ源をもたらす任意の装置は、本願の実施形態を採用できる。

従来、ノイズの分散（σ_n又はσ_n ²）の手動測定に基づいてオシロスコープの電圧ノイズを補正することは、等化処理又はエンベデッド／ディエンベッド・フィルタの変更が、通常、独自の校正を必要とするため、非常に面倒で柔軟性に欠けいた。本開示技術の実施形態は、これらの問題に取り組むものである。本開示技術の実施形態は、概して、オシロスコープのノイズ・フロアのスペクトルの描写を十二分に捕捉し、任意のフィルタ（数学的な任意のフィルタ又はＤＳＰ適用フィルタを含む）が既知となる、測定が行われる時点までノイズ分散の計算を遅らせる。本開示技術の実施形態は、ノイズ補正時に、文字通り、任意のチャンネル・フィルタ（ＣＴＬＥ、ケーブル・ディエンベッド、基準損失チャンネル、ベッセル・トムソンなど）を扱うことができ、波形取得時又はノイズ特性評価時にフィルタがわかっている必要がない。

本開示技術の態様は、特別に作成されたハードウェア、ファームウェア、デジタル・シグナル・プロセッサ又はプログラムされた命令に従って動作するプロセッサを含む特別にプログラムされた汎用コンピュータ上で動作できる。本願における「コントローラ」又は「プロセッサ」という用語は、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＡＳＩＣ及び専用ハードウェア・コントローラ等を意図する。本開示技術の態様は、１つ又は複数のコンピュータ（モニタリング・モジュールを含む）その他のデバイスによって実行される、１つ又は複数のプログラム・モジュールなどのコンピュータ利用可能なデータ及びコンピュータ実行可能な命令で実現できる。概して、プログラム・モジュールとしては、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含み、これらは、コンピュータその他のデバイス内のプロセッサによって実行されると、特定のタスクを実行するか、又は、特定の抽象データ形式を実現する。コンピュータ実行可能命令は、ハードディスク、光ディスク、リムーバブル記憶媒体、ソリッド・ステート・メモリ、ＲＡＭなどのコンピュータ可読記憶媒体に記憶しても良い。当業者には理解されるように、プログラム・モジュールの機能は、様々な実施例において必要に応じて組み合わせられるか又は分散されても良い。更に、こうした機能は、集積回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）などのようなファームウェア又はハードウェア同等物において全体又は一部を具体化できる。特定のデータ構造を使用して、本開示技術の１つ以上の態様をより効果的に実施することができ、そのようなデータ構造は、本願に記載されたコンピュータ実行可能命令及びコンピュータ使用可能データの範囲内と考えられる。

開示された態様は、場合によっては、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はこれらの任意の組み合わせで実現されても良い。開示された態様は、１つ以上のプロセッサによって読み取られ、実行され得る１つ又は複数のコンピュータ可読媒体によって運搬されるか又は記憶される命令として実現されても良い。そのような命令は、コンピュータ・プログラム・プロダクトと呼ぶことができる。本願で説明するコンピュータ可読媒体は、コンピューティング装置によってアクセス可能な任意の媒体を意味する。限定するものではないが、一例としては、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を含んでいても良い。

コンピュータ記憶媒体とは、コンピュータ読み取り可能な情報を記憶するために使用することができる任意の媒体を意味する。限定するものではないが、例としては、コンピュータ記憶媒体としては、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリやその他のメモリ技術、コンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、ＤＶＤ（Digital Video Disc）やその他の光ディスク記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置やその他の磁気記憶装置、及び任意の技術で実装された任意の他の揮発性又は不揮発性の取り外し可能又は取り外し不能の媒体を含んでいても良い。コンピュータ記憶媒体としては、信号そのもの及び信号伝送の一時的な形態は除外される。

通信媒体とは、コンピュータ可読情報の通信に利用できる任意の媒体を意味する。限定するものではないが、例としては、通信媒体には、電気、光、無線周波数（ＲＦ）、赤外線、音又はその他の形式の信号の通信に適した同軸ケーブル、光ファイバ・ケーブル、空気又は任意の他の媒体を含んでも良い。

加えて、本願の説明は、特定の特徴に言及している。本明細書における開示には、これらの特定の特徴の全ての可能な組み合わせが含まれると理解すべきである。ある特定の特徴が特定の態様又は実施例に関連して開示される場合、その特徴は、可能である限り、他の態様及び実施例との関連においても利用できる。

また、本願において、２つ以上の定義されたステップ又は工程を有する方法に言及する場合、これら定義されたステップ又は工程は、状況的にそれらの可能性を排除しない限り、任意の順序で又は同時に実行しても良い。

明細書、特許請求の範囲、要約書及び図面に開示される全ての機能、並びに開示される任意の方法又はプロセスにおける全てのステップは、そのような機能やステップの少なくとも一部が相互に排他的な組み合わせである場合を除いて、任意の組み合わせで組み合わせることができる。明細書、要約書、特許請求の範囲及び図面に開示される機能の夫々は、特に明記されない限り、同じ、等価、又は類似の目的を果たす代替の機能によって置き換えることができる。

実施例

以下では、本願で開示される技術の理解に有益な実施例が提示される。この技術の実施形態は、以下で記述する実施例の１つ以上及び任意の組み合わせを含んでいても良い。

実施例１は、オシロスコープのノイズ特性をダイナミックに求める方法であって、オシロスコープの現在の環境設定に基づいてストレージからノイズのパワー・スペクトル密度モデルを取り出す処理と、被試験デバイスによって生成される波形に適用されるフィルタ処理の表現を生成する処理と、上記パワー・スペクトル密度と上記表現とを使用して、修正パワー・スペクトル密度を生成する処理と、ダイナミックなオシロスコープのノイズ特性を求めるために上記修正パワー・スペクトル密度を使用する処理とを具える。

実施例２は、実施例１の方法であって、上記波形の更なる処理においてダイナミックなオシロスコープのノイズ特性を適用する処理を更に具える。

実施例３は、実施例１又は２のいずれかの方法であって、オシロスコープへの任意の入力部から外部刺激信号を除去する処理と、オシロスコープの異なる環境設定の夫々に関して複数の波形信号を取得する処理と、上記複数の波形中の波形夫々に関するパワー・スペクトル密度モデルを計算する処理と、上記パワー・スペクトル密度モデルをストレージに記憶する処理とによって、オシロスコープに関する複数のパワー・スペクトル密度モデルのストレージを作成する処理を更に具える。

実施例４は、実施例３の方法であって、上記オシロスコープの異なる環境設定は、上記オシロスコープで使用可能な複数の設定の中の少数の設定を利用する。

実施例５は、実施例１～４のいずれかの方法であって、任意のフィルタ処理の表現を生成する処理は、フィルタ・タップのタップ値を周波数領域表現に変換する処理と、上記周波数領域表現の振幅（magnitude）を２乗して、振幅２乗周波数領域表現を生成する処理と、上記周波数領域表現のスペクトル振幅２乗（magnitude-squared）ベクトルをリサンプリングして、上記パワー・スペクトル密度モデルで使用される周波数間隔に見合った周波数間隔を取得する処理を有する。

実施例６は、実施例１～６のいずれかの方法であって、上記修正パワー・スペクトル密度を使用する処理が、対象の周波数範囲にわたって上記修正スペクトル密度を積分して、ダイナミック・オシロスコープ・ノイズ特性としてオシロスコープのノイズの分散を生成する処理を有する。

実施例７は、実施例６の方法であって、上記オシロスコープのノイズの分散の平方根をとり、上記オシロスコープのノイズの標準偏差をダイナミックなオシロスコープのノイズ特性として生成する処理を更に具える。

実施例８は、実施例１～７のいずれかの方法であって、この方法は、上記オシロスコープ上の２つ以上チャンネルに関して、上記取り出す処理、上記生成する処理及び上記使用する処理を繰り返して、２つ以上の修正パワー・スペクトル密度を生成し、次いで、上記２つ以上の修正パワー・スペクトル密度を組み合わせて、上記ダイナミックなオシロスコープのノイズ特性を求めるために使用される上記修正スペクトル密度を生成する。

実施例９は、試験測定装置であって、被試験デバイス（ＤＵＴ）から波形を取得できる１つ以上の入力部と、１つ以上のプロセッサとを具え、該１つ以上のプロセッサが、現在の測定装置の設定に基づいてデータベースからノイズのパワー・スペクトル密度モデルを取り出す処理と、上記ＤＵＴによって生成された波形に適用される任意のフィルタ処理の表現を生成する処理と、上記パワー・スペクトル密度と上記表現とを使用して、修正パワー・スペクトル密度を生成する処理と、上記修正パワー・スペクトル密度を使用して、ダイナミックな測定装置のノイズ特性を求める処理とを上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを実行する。

実施例１０は、実施例９の測定装置であって、上記１つ以上のプロセッサが、上記波形の更なる処理においてダイナミックな測定装置のノイズ特性を適用する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを実行するように更に構成されている。

実施例１１は、実施例９又は１０のいずれかの測定装置であって、上記１つ以上のプロセッサは、オシロスコープの異なる環境設定の夫々に関して生成される複数の波形信号を取得する処理と、上記複数の波形中の波形夫々に関するパワー・スペクトル密度モデルを計算する処理と、上記パワー・スペクトル密度モデルをストレージに記憶する処理とを上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを実行するように更に構成されている。

実施例１２は、実施例１１の測定装置であって、上記オシロスコープの異なる環境設定は、上記オシロスコープで使用可能な複数の設定の中の少数の設定を利用する。

実施例１３は、実施例９乃至１２のいずれかの測定装置であって、任意のフィルタ処理の表現を生成する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムは、フィルタ・タップのタップ値を周波数領域表現に変換する処理と、上記周波数領域表現の振幅（magnitude）を２乗して、振幅２乗周波数領域表現を生成する処理と、振幅２乗周波数領域表現の少なくとも１つのスペクトル・マグニチュード・ベクトルを再サンプリングして、パワー・スペクトル密度モデルに見合った周波数間隔を取得する処理とを上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを含む。

実施例１４は、実施例９～１３のいずれかの測定装置であって、上記修正パワー・スペクトル密度を使用する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムは、対象の周波数範囲にわたって上記修正パワー・スペクトル密度を積分して、ダイナミックなオシロスコープのノイズ特性としてオシロスコープのノイズの分散を生成する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせる。

実施例１５は、実施例１４の測定装置であって、上記１つ以上のプロセッサが、上記オシロスコープのノイズの分散の平方根を取って、上記オシロスコープのノイズの標準偏差を上記ダイナミックなオシロスコープのノイズ特性として生成する処理を、上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを実行するように更に構成されている。

実施例１６は、実施例９～１５のいずれかの測定装置であって、上記プロセッサは、上記オシロスコープ上の２つ以上チャンネルに関して、上記取り出す処理、上記生成する処理及び上記使用する処理を行って２つ以上の修正パワー・スペクトル密度を生成する処理と、上記２つ以上の修正パワー・スペクトル密度を組み合わせて、上記ダイナミックなオシロスコープのノイズ特性を求めるために使用される上記修正スペクトル密度を生成する処理とを上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを実行するよう更に構成されている。

実施例１７は、オシロスコープのノイズの特性を評価する方法であって、オシロスコープの入力部から外部刺激信号を除去する処理と、オシロスコープの異なる環境設定の夫々に関して生成される複数の波形信号を取得する処理と、上記複数の波形中の波形夫々に関するパワー・スペクトル密度モデルを計算する処理と、上記パワー・スペクトル密度モデルをストレージに記憶する処理とを具える。

実施例１８は、実施例１７の方法であって、上記オシロスコープの異なる環境設定は、上記オシロスコープで使用可能な複数の設定の中の少数の設定を利用する。

実施例１９は、実施例１８の方法であって、使用可能な複数の設定の中の少数の設定には、スケール、オフセット及びチャンネルが含まれる。

実施例２０は、実施例１７～１９のいずれかの方法であって、パワー・スペクトル密度モデルを記憶する処理が、上記オシロスコープの環境設定に関するノイズ・データを記憶する処理を含む。

開示された本件の上述のバージョンは、記述したか又は当業者には明らかであろう多くの効果を有する。それでも、開示された装置、システム又は方法のすべてのバージョンにおいて、これらの効果又は特徴のすべてが要求されるわけではない。

説明の都合上、本発明の具体的な実施例を図示し、説明してきたが、本発明の要旨と範囲から離れることなく、種々の変更が可能なことが理解できよう。従って、本発明は、添付の請求項以外では、限定されるべきではない。

２２ 終端
２４ オシロスコープのフロント・エンド、プローブ
２６ 補正及びプローブディエンベディングブロック
４０ ＰＳＤモデルのコレクション
４２ 特性評価ストレージ
５２ デジタル信号処理
５４ オシロスコープのノイズ分散の計算

Claims (10)

1. オシロスコープのノイズ特性をダイナミックに求める方法であって、
   上記オシロスコープの現在の環境設定に基づいてストレージからノイズのパワー・スペクトル密度モデルを取り出す処理と、
   被試験デバイスによって生成される波形に適用されるフィルタ処理の表現を生成する処理と、
   上記パワー・スペクトル密度と上記表現とを使用して、修正パワー・スペクトル密度を生成する処理と、
   ダイナミックなオシロスコープのノイズ特性を求めるために上記修正パワー・スペクトル密度を使用する処理と
   を具えるオシロスコープのノイズ特性をダイナミックに求める方法。
2. 上記オシロスコープへの任意の入力部から外部刺激信号を除去する処理と、
   上記オシロスコープの異なる環境設定の夫々に関して複数の波形信号を取得する処理と、
   上記複数の波形中の波形夫々に関するパワー・スペクトル密度モデルを計算する処理と、
   上記パワー・スペクトル密度モデルをストレージに記憶する処理と
   によって、上記オシロスコープに関する複数のパワー・スペクトル密度モデルのストレージを作成する処理を更に具える請求項１に記載のオシロスコープのノイズ特性をダイナミックに求める方法。
3. 任意のフィルタ処理の表現を生成する処理が、
   フィルタ・タップのタップ値を周波数領域表現に変換する処理と、
   上記周波数領域表現の振幅を２乗して、振幅２乗周波数領域表現を生成する処理と、
   上記周波数領域表現のスペクトル振幅２乗ベクトルをリサンプリングして、上記パワー・スペクトル密度モデルで使用される周波数間隔に見合った周波数間隔を取得する処理を有する請求項１に記載のオシロスコープのノイズ特性をダイナミックに求める方法。
4. 上記修正パワー・スペクトル密度を使用する処理が、
   対象の周波数範囲にわたって上記修正スペクトル密度を積分して、ダイナミック・オシロスコープ・ノイズ特性として上記オシロスコープのノイズの分散を生成する処理を有する請求項１に記載のオシロスコープのノイズ特性をダイナミックに求める方法。
5. 試験測定装置であって、
   被試験デバイス（ＤＵＴ）から波形を取得できる１つ以上の入力部と、
   １つ以上のプロセッサと
   を具え、該１つ以上のプロセッサが、
   現在の測定装置の設定に基づいてデータベースからノイズのパワー・スペクトル密度モデルを取り出す処理と、
   上記ＤＵＴによって生成された波形に適用される任意のフィルタ処理の表現を生成する処理と、
   上記パワー・スペクトル密度と上記表現とを使用して、修正パワー・スペクトル密度を生成する処理と、
   上記修正パワー・スペクトル密度を使用して、ダイナミックな測定装置のノイズ特性を求める処理と
   を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを実行する試験測定装置。
6. 上記１つ以上のプロセッサが、
   上記オシロスコープの異なる環境設定の夫々に関して生成される複数の波形信号を取得する処理と、
   上記複数の波形中の波形夫々に関するパワー・スペクトル密度モデルを計算する処理と、
   上記パワー・スペクトル密度モデルをストレージに記憶する処理と
   を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを実行するように更に構成される請求項５に記載の試験測定装置。
7. 任意のフィルタ処理の表現を生成する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムが、
   フィルタ・タップのタップ値を周波数領域表現に変換する処理と、
   上記周波数領域表現の振幅を２乗して、振幅２乗周波数領域表現を生成する処理と、
   上記振幅２乗周波数領域表現の少なくとも１つのスペクトル・マグニチュード・ベクトルを再サンプリングして、パワー・スペクトル密度モデルに見合った周波数間隔を取得する処理と
   を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムを含む請求項５に記載の試験測定装置。
8. 上記修正パワー・スペクトル密度を使用する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせるプログラムが、対象の周波数範囲にわたって上記修正パワー・スペクトル密度を積分して、ダイナミックなオシロスコープのノイズ特性として上記オシロスコープのノイズの分散を生成する処理を上記１つ以上のプロセッサに行わせる請求項５に記載の試験測定装置。
9. オシロスコープのノイズ特性を評価する方法であって、
   上記オシロスコープの入力部から外部刺激信号を除去する処理と、
   オシロスコープの異なる環境設定の夫々に関して生成される複数の波形信号を取得する処理と、
   上記複数の波形中の波形夫々に関するパワー・スペクトル密度モデルを計算する処理と、
   上記パワー・スペクトル密度モデルをストレージに記憶する処理と
   を具えるオシロスコープのノイズ特性を評価する方法。
10. 上記オシロスコープの異なる環境設定は、上記オシロスコープで使用可能な複数の設定の中の少数の設定を利用する請求項９に記載のオシロスコープのノイズ特性を評価する方法。

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