JP2735064B2 - 波形解析装置 - Google Patents
波形解析装置Info
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- JP2735064B2 JP2735064B2 JP8015107A JP1510796A JP2735064B2 JP 2735064 B2 JP2735064 B2 JP 2735064B2 JP 8015107 A JP8015107 A JP 8015107A JP 1510796 A JP1510796 A JP 1510796A JP 2735064 B2 JP2735064 B2 JP 2735064B2
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- Japan
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- wavelet
- measurement data
- analysis
- waveform
- component
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R29/00—Arrangements for measuring or indicating electric quantities not covered by groups G01R19/00 - G01R27/00
- G01R29/08—Measuring electromagnetic field characteristics
- G01R29/0807—Measuring electromagnetic field characteristics characterised by the application
- G01R29/0814—Field measurements related to measuring influence on or from apparatus, components or humans, e.g. in ESD, EMI, EMC, EMP testing, measuring radiation leakage; detecting presence of micro- or radiowave emitters; dosimetry; testing shielding; measurements related to lightning
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R29/00—Arrangements for measuring or indicating electric quantities not covered by groups G01R19/00 - G01R27/00
- G01R29/08—Measuring electromagnetic field characteristics
- G01R29/0864—Measuring electromagnetic field characteristics characterised by constructional or functional features
- G01R29/0892—Details related to signal analysis or treatment; presenting results, e.g. displays; measuring specific signal features other than field strength, e.g. polarisation, field modes, phase, envelope, maximum value
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
- G01R23/16—Spectrum analysis; Fourier analysis
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は波形解析装置に係
り、特に電子機器から放射される電磁波や、電子機器の
電圧、電流を分析し、ラインノイズ等のノイズ解析情報
を出力する波形解析装置に関する。
り、特に電子機器から放射される電磁波や、電子機器の
電圧、電流を分析し、ラインノイズ等のノイズ解析情報
を出力する波形解析装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】電気エネルギーを活用する電子機器にお
いて、半導体素子の広汎な活用と普及は電気エネルギー
を供給する電力系統や機器周辺へ高調波障害を引き起こ
している。このため、半導体素子を活用する電子機器の
みならず、すべての電子機器には電力系統や機器周辺へ
与える影響を緩和する方策を講じることが義務付けられ
ている。
いて、半導体素子の広汎な活用と普及は電気エネルギー
を供給する電力系統や機器周辺へ高調波障害を引き起こ
している。このため、半導体素子を活用する電子機器の
みならず、すべての電子機器には電力系統や機器周辺へ
与える影響を緩和する方策を講じることが義務付けられ
ている。
【０００３】このような電子機器が周辺に与える電磁界
の影響を緩和する方策の最初の段階は、電子機器が放射
する電磁界の時間的・空間的分布波形分析である。電磁
界の波形分析の常套手段はフーリエ解析である。フーリ
エ解析は波形の高調波含有率を求めるのに極めて有力な
手段であり、環境電磁界対策では標準的な分析方法とな
っている。
の影響を緩和する方策の最初の段階は、電子機器が放射
する電磁界の時間的・空間的分布波形分析である。電磁
界の波形分析の常套手段はフーリエ解析である。フーリ
エ解析は波形の高調波含有率を求めるのに極めて有力な
手段であり、環境電磁界対策では標準的な分析方法とな
っている。
【０００４】波形分析に活用されるのがスペクトラムア
ナライザーである。スペクトラムアナライザーはフーリ
エ変換器であり、例えばラインノイズ低減のためにフィ
ルタを装着したことで、どの周波数成分のノイズが減衰
したかを測定したり、電子機器から放射される電磁ノイ
ズの周波数面での強度を測定するために使われる。フー
リエ解析の利点は波形を高調波成分に分解するため、波
形の歪みを高調波成分の含有率で定量的に評価できる点
にある。
ナライザーである。スペクトラムアナライザーはフーリ
エ変換器であり、例えばラインノイズ低減のためにフィ
ルタを装着したことで、どの周波数成分のノイズが減衰
したかを測定したり、電子機器から放射される電磁ノイ
ズの周波数面での強度を測定するために使われる。フー
リエ解析の利点は波形を高調波成分に分解するため、波
形の歪みを高調波成分の含有率で定量的に評価できる点
にある。
【０００５】図１０は従来の波形解析装置の一例のブロ
ック図を示す。同図に示すように、この従来の波形解析
装置は、入力装置１０、出力装置２０、入出力制御装置
３０、記憶装置５０、波形検出装置８０、並びにフィル
タリングやフーリエ解析機能等を有する中央処理装置
（ＣＰＵ）９０から構成される。
ック図を示す。同図に示すように、この従来の波形解析
装置は、入力装置１０、出力装置２０、入出力制御装置
３０、記憶装置５０、波形検出装置８０、並びにフィル
タリングやフーリエ解析機能等を有する中央処理装置
（ＣＰＵ）９０から構成される。
【０００６】この波形解析装置では、波形検出装置８０
で検出した電子機器の所望の解析対象波形が入出力制御
装置３０を介して中央処理装置９０に供給され、ここで
フィルタリングやフーリエ解析による波形解析が行わ
れ、その波形解析結果が記憶装置５０に記憶されたり、
出力装置２０を介してスぺクトラムアナライザーの解析
結果として出力される。
で検出した電子機器の所望の解析対象波形が入出力制御
装置３０を介して中央処理装置９０に供給され、ここで
フィルタリングやフーリエ解析による波形解析が行わ
れ、その波形解析結果が記憶装置５０に記憶されたり、
出力装置２０を介してスぺクトラムアナライザーの解析
結果として出力される。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかるに、上記の構成
のフーリエ解析を応用したスぺクトラムアナライザーで
ある従来の波形解析装置は、原データ（測定データ）を
周波数領域に変換し、周波数とそれに対応した振幅及び
位相情報である周波数情報をフーリエ解析のみで波形解
析しているため、問題をすべて周波数領域に変換して議
論するため時間領域での情報あるいは空間の位置に関す
る情報が失われてしまう欠点がある。
のフーリエ解析を応用したスぺクトラムアナライザーで
ある従来の波形解析装置は、原データ（測定データ）を
周波数領域に変換し、周波数とそれに対応した振幅及び
位相情報である周波数情報をフーリエ解析のみで波形解
析しているため、問題をすべて周波数領域に変換して議
論するため時間領域での情報あるいは空間の位置に関す
る情報が失われてしまう欠点がある。
【０００８】例えば、パルス状のノイズを含む波形はフ
ーリエスペクトラムが広がり、原データの持つ時間領域
の特徴を捉えることが困難となる。ここで、ノイズ除去
を行い、その現象が起きている本質的な波形抽出を行お
うとするときには、フィルタリング処理を周波数領域あ
るいは、時間領域で行わなければならないが、フーリエ
解析後の各成分は連続した関数であるため、どの周波数
に対応する成分を除去するか、あるいは減衰させるかを
決めるフィルタリング処理のパラメータの設定は、測定
者の経験にまかされている。
ーリエスペクトラムが広がり、原データの持つ時間領域
の特徴を捉えることが困難となる。ここで、ノイズ除去
を行い、その現象が起きている本質的な波形抽出を行お
うとするときには、フィルタリング処理を周波数領域あ
るいは、時間領域で行わなければならないが、フーリエ
解析後の各成分は連続した関数であるため、どの周波数
に対応する成分を除去するか、あるいは減衰させるかを
決めるフィルタリング処理のパラメータの設定は、測定
者の経験にまかされている。
【０００９】図１１（Ａ）〜（Ｆ）はこのフィルタリン
グの過程を説明した波形図を示す。同図（Ａ）〜（Ｆ）
に示すように、カットオフ周波数が低くなるほど高域周
波数成分が抑圧されるために、フィルタリング後の波形
がなだらかに変化することは分かるが、どこまでが回路
動作に関係があり、抽出すべき波形なのか分からない。
グの過程を説明した波形図を示す。同図（Ａ）〜（Ｆ）
に示すように、カットオフ周波数が低くなるほど高域周
波数成分が抑圧されるために、フィルタリング後の波形
がなだらかに変化することは分かるが、どこまでが回路
動作に関係があり、抽出すべき波形なのか分からない。
【００１０】そこで、このようなフーリエ解析の欠点を
補うため、従来はパルスの存在する区間だけ部分的にフ
ーリエ変換する方法、すなわち、窓関数を用いるフーリ
エ変換やショート・タイム・フーリエ（Short Time Fou
rier）変換等が提案されている。これにより、ある程度
の時間領域での情報が得られ、フィルタリング処理時の
パラメータを設定する指針を得ることができる。しか
し、これらの変形フーリエ変換法は、時間情報を増やす
と周波数の精度が失われ、逆に周波数精度を向上させる
と時間情報が失われ、いわゆる不確定性が存在する。
補うため、従来はパルスの存在する区間だけ部分的にフ
ーリエ変換する方法、すなわち、窓関数を用いるフーリ
エ変換やショート・タイム・フーリエ（Short Time Fou
rier）変換等が提案されている。これにより、ある程度
の時間領域での情報が得られ、フィルタリング処理時の
パラメータを設定する指針を得ることができる。しか
し、これらの変形フーリエ変換法は、時間情報を増やす
と周波数の精度が失われ、逆に周波数精度を向上させる
と時間情報が失われ、いわゆる不確定性が存在する。
【００１１】以上は、時間波形について述べたが、電磁
ノイズの分布を測定する際の空間領域でのデータについ
ても同様のことがいえる。
ノイズの分布を測定する際の空間領域でのデータについ
ても同様のことがいえる。
【００１２】本発明は以上の点に鑑みなされたもので、
測定波形に含まれる回路動作に関係する本質的な波形成
分の解析ができる波形解析装置を提供することを目的と
する。
測定波形に含まれる回路動作に関係する本質的な波形成
分の解析ができる波形解析装置を提供することを目的と
する。
【００１３】また、本発明の他の目的は、不確定性が殆
どなく波形解析ができる波形解析装置を提供することに
ある。
どなく波形解析ができる波形解析装置を提供することに
ある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するため、解析対象の電子機器の測定データを入力す
る入力手段と、直交アナライジングウェーブレットを生
成する生成装置と、測定データに対して直交アナライジ
ングウェーブレットを使用してウェーブレット変換を行
い、複数のウェーブレットスペクトラムに分解した後、
これら各ウェーブレットスペクトラムのそれぞれに対し
てウェーブレット逆変換を行ってウェーブレット解析処
理後の測定データの各成分を生成するウェーブレット解
析測定データ生成手段と、生成されたウェーブレット解
析処理後の測定データの各成分のうち、所望のフィルタ
特性に応じた次数の各成分を加算処理してフィルタリン
グされた波形解析結果を得る加算手段とを有する構成と
したものである。
成するため、解析対象の電子機器の測定データを入力す
る入力手段と、直交アナライジングウェーブレットを生
成する生成装置と、測定データに対して直交アナライジ
ングウェーブレットを使用してウェーブレット変換を行
い、複数のウェーブレットスペクトラムに分解した後、
これら各ウェーブレットスペクトラムのそれぞれに対し
てウェーブレット逆変換を行ってウェーブレット解析処
理後の測定データの各成分を生成するウェーブレット解
析測定データ生成手段と、生成されたウェーブレット解
析処理後の測定データの各成分のうち、所望のフィルタ
特性に応じた次数の各成分を加算処理してフィルタリン
グされた波形解析結果を得る加算手段とを有する構成と
したものである。
【００１５】また、本発明は解析対象の電子機器の測定
データを入力する入力手段と、直交アナライジングウェ
ーブレットを生成する生成装置と、測定データに対して
直交アナライジングウェーブレットを使用してウェーブ
レット変換を行い、複数のウェーブレットスペクトラム
に分解した後、これら各ウェーブレットスペクトラムの
それぞれに対してウェーブレット逆変換を行ってウェー
ブレット解析処理後の測定データの各成分を生成するウ
ェーブレット解析測定データ生成手段と、生成されたウ
ェーブレット解析処理後の測定データの各成分と入力手
段により入力されたウェーブレット解析処理前の測定デ
ータの間で相関解析を行う相関解析手段と、相関解析手
段により得られた各次数の相関解析結果のうち、任意の
しきい値よりも大きい相関解析結果を加算処理して、し
きい値よりも小さな相関解析結果が除去された波形解析
結果を得る加算手段とを有する構成としたものである。
データを入力する入力手段と、直交アナライジングウェ
ーブレットを生成する生成装置と、測定データに対して
直交アナライジングウェーブレットを使用してウェーブ
レット変換を行い、複数のウェーブレットスペクトラム
に分解した後、これら各ウェーブレットスペクトラムの
それぞれに対してウェーブレット逆変換を行ってウェー
ブレット解析処理後の測定データの各成分を生成するウ
ェーブレット解析測定データ生成手段と、生成されたウ
ェーブレット解析処理後の測定データの各成分と入力手
段により入力されたウェーブレット解析処理前の測定デ
ータの間で相関解析を行う相関解析手段と、相関解析手
段により得られた各次数の相関解析結果のうち、任意の
しきい値よりも大きい相関解析結果を加算処理して、し
きい値よりも小さな相関解析結果が除去された波形解析
結果を得る加算手段とを有する構成としたものである。
【００１６】本発明では、ウェーブレット解析処理後の
測定データの各成分のうち、所望のフィルタ特性に応じ
た次数の各成分を加算処理してフィルタリングされた波
形解析結果を得るようにしたため、測定者がウェーブレ
ット解析処理後の測定データの時間波形を見ながら解析
対象の電子機器に関係のある波形を取捨選択できる。
測定データの各成分のうち、所望のフィルタ特性に応じ
た次数の各成分を加算処理してフィルタリングされた波
形解析結果を得るようにしたため、測定者がウェーブレ
ット解析処理後の測定データの時間波形を見ながら解析
対象の電子機器に関係のある波形を取捨選択できる。
【００１７】また、本発明では、ウェーブレット解析処
理後の測定データの各成分と入力手段により入力された
ウェーブレット解析処理前の測定データの間で相関解析
を行うようにしたため、相関解析結果に基づいて相関係
数の低いノイズ成分を除去できる。
理後の測定データの各成分と入力手段により入力された
ウェーブレット解析処理前の測定データの間で相関解析
を行うようにしたため、相関解析結果に基づいて相関係
数の低いノイズ成分を除去できる。
【００１８】更に、本発明は、測定データに対して直交
アナライジングウェーブレットと窓関数を使用して測定
データの解析したい波形の限定時間区間に対しウェーブ
レット解析を行って得られるウェーブレット解析処理後
の測定データの各成分を生成し、ウェーブレット解析処
理後の測定データの各成分のうち、所望のフィルタ特性
に応じた次数の各成分を加算処理してフィルタリングさ
れた波形解析結果を得るようにしたため、所望の波形部
分の変動の様子を解析できる。
アナライジングウェーブレットと窓関数を使用して測定
データの解析したい波形の限定時間区間に対しウェーブ
レット解析を行って得られるウェーブレット解析処理後
の測定データの各成分を生成し、ウェーブレット解析処
理後の測定データの各成分のうち、所望のフィルタ特性
に応じた次数の各成分を加算処理してフィルタリングさ
れた波形解析結果を得るようにしたため、所望の波形部
分の変動の様子を解析できる。
【００１９】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面と共に説明する。図１は本発明の一実施の形態の
ブロック図を示す。同図に示すように、この実施の形態
の波形解析装置は、入力装置１０、出力装置２０、入出
力制御装置３０、電磁検出装置４０、記憶装置５０並び
に中央処理装置（ＣＰＵ）６０から構成される。ＣＰＵ
６０はウェーブレット解析機能や相関解析機能等を有す
る装置で、演算処理装置６１、アナライジングウェーブ
レット生成装置６２、ウェーブレット解析装置６３及び
相関解析装置６４から構成されている。
て図面と共に説明する。図１は本発明の一実施の形態の
ブロック図を示す。同図に示すように、この実施の形態
の波形解析装置は、入力装置１０、出力装置２０、入出
力制御装置３０、電磁検出装置４０、記憶装置５０並び
に中央処理装置（ＣＰＵ）６０から構成される。ＣＰＵ
６０はウェーブレット解析機能や相関解析機能等を有す
る装置で、演算処理装置６１、アナライジングウェーブ
レット生成装置６２、ウェーブレット解析装置６３及び
相関解析装置６４から構成されている。
【００２０】この実施の形態では、測定データの解析方
法としてウェーブレット解析を用いる。フーリエ解析は
周波数情報を得るために使用されるが、ウェーブレット
解析を使用した場合には測定データを時間領域と周波数
領域にまたは、空間周波数と空間位置領域にまたがって
解析することができる。
法としてウェーブレット解析を用いる。フーリエ解析は
周波数情報を得るために使用されるが、ウェーブレット
解析を使用した場合には測定データを時間領域と周波数
領域にまたは、空間周波数と空間位置領域にまたがって
解析することができる。
【００２１】次に、図１の波形解析装置の一実施の形態
の動作について図２のフローチャートと共に、周波数領
域と時間領域について解析する場合を例にとって説明す
る。まず、ＥＵＴ（測定対象装置）７１から測定データ
を電磁検出装置４０などにより収集する（ステップ７
２）。この測定データは入出力制御装置３０を介してＣ
ＰＵ６０内のウェーブレット解析装置６３に入力される
と共に、記憶装置５０に記憶される。なお、測定データ
はそのまま又は加工処理を施して入力装置１０から入力
することもできる。
の動作について図２のフローチャートと共に、周波数領
域と時間領域について解析する場合を例にとって説明す
る。まず、ＥＵＴ（測定対象装置）７１から測定データ
を電磁検出装置４０などにより収集する（ステップ７
２）。この測定データは入出力制御装置３０を介してＣ
ＰＵ６０内のウェーブレット解析装置６３に入力される
と共に、記憶装置５０に記憶される。なお、測定データ
はそのまま又は加工処理を施して入力装置１０から入力
することもできる。
【００２２】一方、ＣＰＵ６０内のアナライジングウェ
ーブレット生成装置６２で生成された、直交アナライジ
ングウェーブレットとしての、ドビッシーのアナライジ
ングウェーブレットがウェーブレット解析装置６３に入
力され、ここで測定データの離散型ウェーブレット波形
解析が行われる（ステップ７３）。ドビッシーのアナラ
イジングウェーブレットは、離散値系の直交ウェーブレ
ットの一つである。このアナライジングウェーブレット
の係数は次の条件式から決定される（４個係数の場合）
ことが知られている。
ーブレット生成装置６２で生成された、直交アナライジ
ングウェーブレットとしての、ドビッシーのアナライジ
ングウェーブレットがウェーブレット解析装置６３に入
力され、ここで測定データの離散型ウェーブレット波形
解析が行われる（ステップ７３）。ドビッシーのアナラ
イジングウェーブレットは、離散値系の直交ウェーブレ
ットの一つである。このアナライジングウェーブレット
の係数は次の条件式から決定される（４個係数の場合）
ことが知られている。
【００２３】 Ｃ3−Ｃ2＋Ｃ1−Ｃ0＝０ （１） ０Ｃ3−１Ｃ2＋２Ｃ3−３Ｃ3＝０ （２） （１）式は入力データが一定値であれば、常に零となる
ことを意味する。（２）式は入力データが単調増加であ
っても常に零であることを意味している。したがって、
入力データが２次関数以上の変化率を持つときに値を持
ち、検出可能となる。このように関数のもつ特異性（不
連続性、微係数の不連続性）の起こる場所を特定可能と
するスペクトル解析としてウェーブレット解析が研究さ
れている。
ことを意味する。（２）式は入力データが単調増加であ
っても常に零であることを意味している。したがって、
入力データが２次関数以上の変化率を持つときに値を持
ち、検出可能となる。このように関数のもつ特異性（不
連続性、微係数の不連続性）の起こる場所を特定可能と
するスペクトル解析としてウェーブレット解析が研究さ
れている。
【００２４】また、ドビッシーのアナライジングウェー
ブレットは、直交ウェーブレットの一つであって、直和
分解で定義される部分空間により全体を再構成すること
ができる。いま、データベクトルをフーリエ変換等と同
様に、２のべき乗でとったとすると、２のべき乗を単位
とする平行移動と拡大・縮小が行われる部分空間が得ら
れる。これは、解像度を変えて、データベクトルを観察
するという多重解像度解析に相当する。また、２のべき
乗をとることによリフーリエ変換と同様に高速変換が可
能となる。アナライジングウェーブレット生成装置６２
はこの他にもいくつかの直交ウェーブレットを生成する
ことができる。
ブレットは、直交ウェーブレットの一つであって、直和
分解で定義される部分空間により全体を再構成すること
ができる。いま、データベクトルをフーリエ変換等と同
様に、２のべき乗でとったとすると、２のべき乗を単位
とする平行移動と拡大・縮小が行われる部分空間が得ら
れる。これは、解像度を変えて、データベクトルを観察
するという多重解像度解析に相当する。また、２のべき
乗をとることによリフーリエ変換と同様に高速変換が可
能となる。アナライジングウェーブレット生成装置６２
はこの他にもいくつかの直交ウェーブレットを生成する
ことができる。
【００２５】いま、測定データとして、図３に示すよう
な高周波ノイズを含んだ波形にウェーブレット解析を適
用することを考える。図３の波形は、ウェーブレット解
析装置でウェーブレット変換され、ウェーブレットの次
数に対応した各スぺクトラム（ウェーブレットスペクト
ラム）に分解される。この次数がフーリエ変換でいうと
ころの周波数に対応する。
な高周波ノイズを含んだ波形にウェーブレット解析を適
用することを考える。図３の波形は、ウェーブレット解
析装置でウェーブレット変換され、ウェーブレットの次
数に対応した各スぺクトラム（ウェーブレットスペクト
ラム）に分解される。この次数がフーリエ変換でいうと
ころの周波数に対応する。
【００２６】その後、これら各ウェーブレットスペクト
ラムのそれぞれに対してウェーブレット逆変換を行って
ウェーブレット解析処理後の時間領域の波形に戻され
る。時間領域の波形に戻された後の分解された各成分の
波形を図４に示す。ここで、測定者が各時間波形成分を
分析し、回路動作に関連すると思われる波形を選択して
演算処理装置６１において加算処理することにより目的
とする波形をノイズ成分から抽出することができる。
ラムのそれぞれに対してウェーブレット逆変換を行って
ウェーブレット解析処理後の時間領域の波形に戻され
る。時間領域の波形に戻された後の分解された各成分の
波形を図４に示す。ここで、測定者が各時間波形成分を
分析し、回路動作に関連すると思われる波形を選択して
演算処理装置６１において加算処理することにより目的
とする波形をノイズ成分から抽出することができる。
【００２７】図５は図４に示した１次から５次まで分解
波形を加算処理をした合成波形で、高周波ノイズが除去
され、波形の本質的な形が再現されていることが分か
る。すなわち、分解波形の１次成分から所望の次数成分
までを加算処理することにより、低城通過型のフィルタ
（低域フィルタ）と等価のフィルタリング処理結果が得
られる。同様に、分解波形の低い次数の成分を加算処理
から除くことにより、高域通過型のフィルタ（高域フィ
ルタ）と等価のフィルタリング処理結果が得られ、１次
と最高次を除いた所望の中間次数成分同士の加算処理に
より、帯域通過型のフィルタ（帯域フィルタ）と等価の
フィルタリング処理結果が得られる。
波形を加算処理をした合成波形で、高周波ノイズが除去
され、波形の本質的な形が再現されていることが分か
る。すなわち、分解波形の１次成分から所望の次数成分
までを加算処理することにより、低城通過型のフィルタ
（低域フィルタ）と等価のフィルタリング処理結果が得
られる。同様に、分解波形の低い次数の成分を加算処理
から除くことにより、高域通過型のフィルタ（高域フィ
ルタ）と等価のフィルタリング処理結果が得られ、１次
と最高次を除いた所望の中間次数成分同士の加算処理に
より、帯域通過型のフィルタ（帯域フィルタ）と等価の
フィルタリング処理結果が得られる。
【００２８】ここで、フーリエ変換等の周波数領域で選
択しなければならない従来の手法では、回路動作との関
連付けが困難なため、どの次数まで加算処理に加えるべ
きか判断が困難であった。これに対して、この実施の形
態では、測定者が時間波形をみながら、元の測定波形の
情報を保持したままフィルタリングができ、回路動作に
関係のある波形を取捨選択できる。なお、フィルタ特性
の選択やどの次数までを加算するかは、入力装置１０か
ら入出力制御装置３０を介してＣＰＵ６０に入力するこ
とで実現できる。
択しなければならない従来の手法では、回路動作との関
連付けが困難なため、どの次数まで加算処理に加えるべ
きか判断が困難であった。これに対して、この実施の形
態では、測定者が時間波形をみながら、元の測定波形の
情報を保持したままフィルタリングができ、回路動作に
関係のある波形を取捨選択できる。なお、フィルタ特性
の選択やどの次数までを加算するかは、入力装置１０か
ら入出力制御装置３０を介してＣＰＵ６０に入力するこ
とで実現できる。
【００２９】次に、相関をとる方法について説明する。
ここではＣＰＵ６０内の相関解析装置６４において、記
憶装置５０から入力される元の測定波形と、ウェーブレ
ット解析装置６３から入力されるウェーブレット解析処
理された各次数の波形との相関解析が行われる（ステッ
プ７４）。元の測定波形をｆ（ｔ）、ウェーブレット変
換された各次数の波形をｇ（ｔ）とし、それぞれのウェ
ーブレット係数ベクトルを
ここではＣＰＵ６０内の相関解析装置６４において、記
憶装置５０から入力される元の測定波形と、ウェーブレ
ット解析装置６３から入力されるウェーブレット解析処
理された各次数の波形との相関解析が行われる（ステッ
プ７４）。元の測定波形をｆ（ｔ）、ウェーブレット変
換された各次数の波形をｇ（ｔ）とし、それぞれのウェ
ーブレット係数ベクトルを
【００３０】
【外１】 と書くものとすると、
【００３１】
【外２】 の相関係数は次式で与えられる。
【００３２】
【数１】 からそれぞれの平均値を除いたベクトルである。
【００３３】このような手順でＣＰＵ６０内の相関解析
装置６４により相関解析が行われた計算結果を図６に示
す。図６において、相関係数は大きいものから順に３
次、６次、４次、８次、７次、５次、２次、１次である
ことがわかる。この相関係数の大きい次数のウェーブレ
ット分解波形ほど元の測定波形に含まれる本質的な成分
であると考えられる。
装置６４により相関解析が行われた計算結果を図６に示
す。図６において、相関係数は大きいものから順に３
次、６次、４次、８次、７次、５次、２次、１次である
ことがわかる。この相関係数の大きい次数のウェーブレ
ット分解波形ほど元の測定波形に含まれる本質的な成分
であると考えられる。
【００３４】従って、図１の演算処理装置６１におい
て、相関係数の大小を識別し（図２のステップ７５）、
それに基づいて相関係数に応じた再配列をし（図２のス
テップ７６）、任意に設定したしきい値よりも大きな相
関係数を得て、これらに対応する分解波形を加算する。
このしきい値よりも大きな相関係数が最も大きいものか
ら順に３次、６次、４次であるものとすると、これら３
つの次数の分解波形を加え合わせると、その合成波形は
図７のように相関の低いノイズ成分を除去した波形を得
ることができ、本質的な波形が得られることになる。
て、相関係数の大小を識別し（図２のステップ７５）、
それに基づいて相関係数に応じた再配列をし（図２のス
テップ７６）、任意に設定したしきい値よりも大きな相
関係数を得て、これらに対応する分解波形を加算する。
このしきい値よりも大きな相関係数が最も大きいものか
ら順に３次、６次、４次であるものとすると、これら３
つの次数の分解波形を加え合わせると、その合成波形は
図７のように相関の低いノイズ成分を除去した波形を得
ることができ、本質的な波形が得られることになる。
【００３５】また、図３の測定データ波形について特に
立ち下がり時の変動の様子を知りたい場合には、演算処
理装置６１が立ち下がり付近に時間領域での窓関数を用
いて、測定データ波形中の限定時間区間を図８のように
切り出した後、上記と同様にウェーブレット解析と相関
解析を用いることが考えられる。
立ち下がり時の変動の様子を知りたい場合には、演算処
理装置６１が立ち下がり付近に時間領域での窓関数を用
いて、測定データ波形中の限定時間区間を図８のように
切り出した後、上記と同様にウェーブレット解析と相関
解析を用いることが考えられる。
【００３６】この場合、元の測定波形とウェーブレット
解析結果の各次数の波形の相関解析を行い、相関係数の
大きい１次から５次までのウェーブレット分解波形の和
を図９に示す。この図９の合成波形から分かるように、
回路動作と相関の低い不要なノイズ成分が除かれてい
る。
解析結果の各次数の波形の相関解析を行い、相関係数の
大きい１次から５次までのウェーブレット分解波形の和
を図９に示す。この図９の合成波形から分かるように、
回路動作と相関の低い不要なノイズ成分が除かれてい
る。
【００３７】以上、時間波形について述べたが、電磁界
強度分布（２次元分布）についても同様のウェーブレッ
ト解析処理と相関処理によってフィルタリング処理を行
うことができる。
強度分布（２次元分布）についても同様のウェーブレッ
ト解析処理と相関処理によってフィルタリング処理を行
うことができる。
【００３８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
ウェーブレット解析処理後の測定データの各成分のう
ち、所望のフィルタ特性に応じた次数の各成分を加算処
理してフィルタリングされた波形解析結果を得ることに
より、測定者がウェーブレット解析処理後の測定データ
の時間波形を見ながら解析対象の電子機器に関係のある
波形を取捨選択できるため、元の測定波形の情報を保持
したままフィルタリングができる。
ウェーブレット解析処理後の測定データの各成分のう
ち、所望のフィルタ特性に応じた次数の各成分を加算処
理してフィルタリングされた波形解析結果を得ることに
より、測定者がウェーブレット解析処理後の測定データ
の時間波形を見ながら解析対象の電子機器に関係のある
波形を取捨選択できるため、元の測定波形の情報を保持
したままフィルタリングができる。
【００３９】また、本発明によれば、ウェーブレット解
析処理後の測定データの各成分と入力手段により入力さ
れたウェーブレット解析処理前の測定データの間で相関
解析を行い、相関解析結果に基づいて相関係数の低いノ
イズ成分を除去できるため、測定波形に含まれる本質的
な（回路動作に関係する）成分のみを抽出することがで
きる。
析処理後の測定データの各成分と入力手段により入力さ
れたウェーブレット解析処理前の測定データの間で相関
解析を行い、相関解析結果に基づいて相関係数の低いノ
イズ成分を除去できるため、測定波形に含まれる本質的
な（回路動作に関係する）成分のみを抽出することがで
きる。
【００４０】更に、本発明によれば、測定データに対し
て直交アナライジングウェーブレットと窓関数を使用し
て測定データの解析したい波形の限定時間区間に対しウ
ェーブレット解析を行うことにより、所望の波形部分の
変動の様子を解析できるため、より正確な波形の解析が
でき、以上より電磁界の時間・空間分布波形から電子機
器から放射される電磁波による電磁妨害（ＥＭＩ）に関
して、不確定性が殆どない正確な分析ができる。
て直交アナライジングウェーブレットと窓関数を使用し
て測定データの解析したい波形の限定時間区間に対しウ
ェーブレット解析を行うことにより、所望の波形部分の
変動の様子を解析できるため、より正確な波形の解析が
でき、以上より電磁界の時間・空間分布波形から電子機
器から放射される電磁波による電磁妨害（ＥＭＩ）に関
して、不確定性が殆どない正確な分析ができる。
【図１】本発明装置の一実施の形態のブロック図であ
る。
る。
【図２】本発明装置の一実施の形態の動作説明用フロー
チャートである。
チャートである。
【図３】高調波を含んだ波形の一例を示す図である。
【図４】ウェーブレット解析後の分解波形の一例を示す
図である。
図である。
【図５】ウェーブレット解析処理後の１次から５次まで
の波形の和の波形を示す図である。
の波形の和の波形を示す図である。
【図６】元の測定波形とウェーブレット解析処理後の各
次数の波形の相関係数を示す図である。
次数の波形の相関係数を示す図である。
【図７】ウェーブレット解析処理後の３次、４次、６次
の波形の和の波形を示す図である。
の波形の和の波形を示す図である。
【図８】測定データの波形を示す図である。
【図９】ウェーブレット解析処理によるフィルタリング
後の波形を示す図である。
後の波形を示す図である。
【図１０】従来装置の一例のブロック図である。
【図１１】従来装置によるフィルタリング処理を説明す
る図である。
る図である。
１０ 入力装置 ２０ 出力装置 ３０ 入出力装置 ４０ 電磁検出装置 ５０ 記憶装置 ６０ 中央処理装置（ＣＰＵ） ６１ 演算処理装置 ６２ アナライジングウェーブレット生成装置 ６３ ウェーブレット解析装置 ６４ 相関解析装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平８−334538（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−152363（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−274614（ＪＰ，Ａ) 電気学会マグネティックス研究会資料 ＶＯＬ．ＭＡＧ−95，ＮＯ．116− 130，ＰＰ．67−74，1995
Claims (6)
- 【請求項１】 解析対象の電子機器の測定データを入力
する入力手段と、 直交アナライジングウェーブレットを生成する生成装置
と、 前記測定データに対して前記直交アナライジングウェー
ブレットを使用してウェーブレット変換を行い、複数の
ウェーブレットスペクトラムに分解した後、これら各ウ
ェーブレットスペクトラムのそれぞれに対してウェーブ
レット逆変換を行ってウェーブレット解析処理後の測定
データの各成分を生成するウェーブレット解析測定デー
タ生成手段と、 生成された前記ウェーブレット解析処理後の測定データ
の各成分のうち、所望のフィルタ特性に応じた次数の各
成分を加算処理してフィルタリングされた波形解析結果
を得る加算手段とを有することを特徴とする波形解析装
置。 - 【請求項２】 前記加算手段は、前記所望のフィルタ特
性が低域フィルタ特性であるときは、生成された前記ウ
ェーブレット解析処理後の測定データの各成分のうち１
次成分から所望の次数成分までを加算処理し、高域フィ
ルタ特性であるときは、前記ウェーブレット解析処理後
の測定データの中間次数成分から最高次成分までを加算
処理し、帯域フィルタ特性であるときは、前記ウェーブ
レット解析処理後の測定データの少なくとも１次成分と
最高次成分をそれぞれ除いた任意の複数の中間次数成分
を加算処理して、フィルタリングされた波形解析結果を
得ることを特徴とする請求項１記載の波形解析装置。 - 【請求項３】 解析対象の電子機器の測定データを入力
する入力手段と、 直交アナライジングウェーブレットを生成する生成装置
と、 前記測定データに対して前記直交アナライジングウェー
ブレットを使用してウェーブレット変換を行い、複数の
ウェーブレットスペクトラムに分解した後、これら各ウ
ェーブレットスペクトラムのそれぞれに対してウェーブ
レット逆変換を行ってウェーブレット解析処理後の測定
データの各成分を生成するウェーブレット解析測定デー
タ生成手段と、 生成された前記ウェーブレット解析処理後の測定データ
の各成分と前記入力手段により入力されたウェーブレッ
ト解析処理前の測定データの間で相関解析を行う相関解
析手段と、 前記相関解析手段により得られた各次数の相関解析結果
のうち、任意のしきい値よりも大きい相関解析結果を加
算処理して、前記しきい値よりも小さな相関解析結果が
除去された波形解析結果を得る加算手段とを有すること
を特徴とする波形解析装置。 - 【請求項４】 解析対象の電子機器の測定データを入力
する入力手段と、 直交アナライジングウェーブレットと窓関数を生成する
生成装置と、 前記測定データに対して前記直交アナライジングウェー
ブレットと窓関数を使用して測定データの解析したい波
形の限定時間区間に対しウェーブレット解析を行って得
られるウェーブレット解析処理後の測定データの各成分
を生成するウェーブレット解析測定データ生成手段と、 生成された前記ウェーブレット解析処理後の測定データ
の各成分のうち、所望のフィルタ特性に応じた次数の各
成分を加算処理してフィルタリングされた波形解析結果
を得る加算手段とを有することを特徴とする波形解析装
置。 - 【請求項５】 前記加算手段は、前記所望のフィルタ特
性が低域フィルタ特性であるときは、生成された前記ウ
ェーブレット解析処理後の測定データの各成分のうち１
次成分から所望の次数成分までを加算処理し、高域フィ
ルタ特性であるときは、前記ウェーブレット解析処理後
の測定データの中間次数成分から最高次成分までを加算
処理し、帯域フィルタ特性であるときは、前記ウェーブ
レット解析処理後の測定データの少なくとも１次成分と
最高次成分をそれぞれ除いた任意の複数の中間次数成分
を加算処理して、フィルタリングされた波形解析結果を
得ることを特徴とする請求項４記載の波形解析装置。 - 【請求項６】 解析対象の電子機器の測定データを入力
する入力手段と、 直交アナライジングウェーブレットと窓関数を生成する
生成装置と、 前記測定データに対して前記直交アナライジングウェー
ブレットと窓関数を使用して測定データの解析したい波
形の限定時間区間に対しウェーブレット解析を行って得
られたウェーブレット解析処理後の測定データの各成分
を生成するウェーブレット解析測定データ生成手段と、 生成された前記ウェーブレット解析処理後の測定データ
の各成分と前記入力手段により入力されたウェーブレッ
ト解析処理前の測定データの間で相関解析を行う相関解
析手段と、 前記相関解析手段により得られた各次数の相関解析結果
のうち、任意のしきい値よりも大きい相関解析結果を加
算処理して、前記しきい値よりも小さな相関解析結果が
除去された波形解析結果を得る加算手段とを有すること
を特徴とする波形解析装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8015107A JP2735064B2 (ja) | 1996-01-31 | 1996-01-31 | 波形解析装置 |
| EP97101497A EP0787995A3 (en) | 1996-01-31 | 1997-01-30 | Waveform analyzer |
| US08/792,732 US5784285A (en) | 1996-01-31 | 1997-01-31 | Waveform analyzer |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8015107A JP2735064B2 (ja) | 1996-01-31 | 1996-01-31 | 波形解析装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09211040A JPH09211040A (ja) | 1997-08-15 |
| JP2735064B2 true JP2735064B2 (ja) | 1998-04-02 |
Family
ID=11879623
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8015107A Expired - Fee Related JP2735064B2 (ja) | 1996-01-31 | 1996-01-31 | 波形解析装置 |
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| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5784285A (ja) |
| EP (1) | EP0787995A3 (ja) |
| JP (1) | JP2735064B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US6542836B1 (en) | 1999-03-26 | 2003-04-01 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Waveform signal analyzer |
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1996
- 1996-01-31 JP JP8015107A patent/JP2735064B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1997
- 1997-01-30 EP EP97101497A patent/EP0787995A3/en not_active Withdrawn
- 1997-01-31 US US08/792,732 patent/US5784285A/en not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
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Also Published As
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|---|---|
| EP0787995A2 (en) | 1997-08-06 |
| EP0787995A3 (en) | 1998-11-18 |
| US5784285A (en) | 1998-07-21 |
| JPH09211040A (ja) | 1997-08-15 |
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