JP2909688B2 - 波形解析装置 - Google Patents
波形解析装置Info
- Publication number
- JP2909688B2 JP2909688B2 JP28500492A JP28500492A JP2909688B2 JP 2909688 B2 JP2909688 B2 JP 2909688B2 JP 28500492 A JP28500492 A JP 28500492A JP 28500492 A JP28500492 A JP 28500492A JP 2909688 B2 JP2909688 B2 JP 2909688B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- waveform
- maximum
- minimum
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Landscapes
- Measurement Of Current Or Voltage (AREA)
- Monitoring And Testing Of Transmission In General (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、スペクトラムアナライ
ザやオシロスコープ等の波形解析装置のうち、被解析波
形が極大変化あるいは極小変化する点をその波形の特徴
点として検出する機能を備えた波形解析装置に関する。
ザやオシロスコープ等の波形解析装置のうち、被解析波
形が極大変化あるいは極小変化する点をその波形の特徴
点として検出する機能を備えた波形解析装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば、被測定信号に含まれる周波数成
分の各レベルを測定するために、図１３に示すスペクト
ラムアナライザ１が用いられている。
分の各レベルを測定するために、図１３に示すスペクト
ラムアナライザ１が用いられている。
【０００３】スペクトラムアナライザ１は、入力端子１
ａからの入力信号Ｓを測定部２で受信して検波する。測
定部２の受信周波数は、周波数掃引制御部３によって所
定の周波数範囲を所定ステップで掃引され、入力信号Ｓ
に含まれる各周波数毎の検波出力が測定部２からＡ／Ｄ
変換器４へ出力される。Ａ／Ｄ変換器４は、測定部２の
受信周波数のステップ掃引に同期して、検波出力をディ
ジタル信号に変換して波形メモリ５へ出力する。
ａからの入力信号Ｓを測定部２で受信して検波する。測
定部２の受信周波数は、周波数掃引制御部３によって所
定の周波数範囲を所定ステップで掃引され、入力信号Ｓ
に含まれる各周波数毎の検波出力が測定部２からＡ／Ｄ
変換器４へ出力される。Ａ／Ｄ変換器４は、測定部２の
受信周波数のステップ掃引に同期して、検波出力をディ
ジタル信号に変換して波形メモリ５へ出力する。
【０００４】波形メモリ５は、Ａ／Ｄ変換器４から出力
される検波出力データを、受信周波数に対応するアドレ
スに順番に記憶する。したがって、波形メモリ５には、
入力信号Ｓに含まれる所定周波数範囲内の周波数毎のス
ペクトラムデータが周波数順に記憶されることになる。
される検波出力データを、受信周波数に対応するアドレ
スに順番に記憶する。したがって、波形メモリ５には、
入力信号Ｓに含まれる所定周波数範囲内の周波数毎のス
ペクトラムデータが周波数順に記憶されることになる。
【０００５】表示装置６は、波形メモリ５に記憶された
スペクトラムデータを、一連の波形データとして周波数
順に読出して、横軸を周波数とする表示画面６ａに例え
ば図１４のように表示する。
スペクトラムデータを、一連の波形データとして周波数
順に読出して、横軸を周波数とする表示画面６ａに例え
ば図１４のように表示する。
【０００６】したがって、このスペクトラム波形から入
力信号Ｓに含まれる基本波成分および歪み成分の周波数
やレベル等を読みとることができる。しかし、これら各
成分の周波数やレベルを画面上のスケールから正確に読
取ることは困難なため、従来のスペクトラムアナライザ
１では、特徴点検出手段７によってこの波形が極大変化
あるいは極小変化する点を特徴点として検出し、検出し
た特徴点の位置を波形上にマークｍで指示するととも
に、各マークの例えば上の位置にその周波数Ｆ1、
Ｆ2 、…とレベルＬ1 、Ｌ2 、…を表示するようにして
いる。
力信号Ｓに含まれる基本波成分および歪み成分の周波数
やレベル等を読みとることができる。しかし、これら各
成分の周波数やレベルを画面上のスケールから正確に読
取ることは困難なため、従来のスペクトラムアナライザ
１では、特徴点検出手段７によってこの波形が極大変化
あるいは極小変化する点を特徴点として検出し、検出し
た特徴点の位置を波形上にマークｍで指示するととも
に、各マークの例えば上の位置にその周波数Ｆ1、
Ｆ2 、…とレベルＬ1 、Ｌ2 、…を表示するようにして
いる。
【０００７】極大点や極小点の一般的な検出方法は、デ
ータを周波数順（アドレス順）に読出し、ｎ番目のデー
タが１つ前のｎ−１番目のデータおよび次のｎ＋１番目
のデータより大きいとき、このｎ番目を極大点と判定
し、逆にｎ番目のデータがｎ−１番目のデータおよび次
のｎ＋１番目のデータより小さいとき、このｎ番目を極
小点と判定する方法であるが、波形メモリ５に記憶され
る波形データには、小刻みに変化する雑音成分も含まれ
ている。特に無線信号等のスペクトラムを解析する場
合、観測しようとする信号に多くの広帯域な雑音が含ま
れ、そのスペクトラム波形は例えば図１５のように、激
しく小刻みにレベル変動しながら大きく変化する波形と
なり、このような波形の極大点や極小点を前記の方法で
検出すると、目的の特徴点ｍ以外に不要の特徴点ｍ′が
多数検出されてしまう。
ータを周波数順（アドレス順）に読出し、ｎ番目のデー
タが１つ前のｎ−１番目のデータおよび次のｎ＋１番目
のデータより大きいとき、このｎ番目を極大点と判定
し、逆にｎ番目のデータがｎ−１番目のデータおよび次
のｎ＋１番目のデータより小さいとき、このｎ番目を極
小点と判定する方法であるが、波形メモリ５に記憶され
る波形データには、小刻みに変化する雑音成分も含まれ
ている。特に無線信号等のスペクトラムを解析する場
合、観測しようとする信号に多くの広帯域な雑音が含ま
れ、そのスペクトラム波形は例えば図１５のように、激
しく小刻みにレベル変動しながら大きく変化する波形と
なり、このような波形の極大点や極小点を前記の方法で
検出すると、目的の特徴点ｍ以外に不要の特徴点ｍ′が
多数検出されてしまう。
【０００８】このため、特徴点検出手段７は、データが
直前の特徴点から所定値Δｒ以上の変化幅をもって極大
変化または極小変化したとき、その点を次の特徴点と判
定するようにしていた。
直前の特徴点から所定値Δｒ以上の変化幅をもって極大
変化または極小変化したとき、その点を次の特徴点と判
定するようにしていた。
【０００９】この特徴点の判別の基準となる前記所定値
は判別分解能として、特徴点検出手段７に対して予め固
定設定されているか、あるいは測定者が波形を観測しな
がら手動で可変できるようにしていた。
は判別分解能として、特徴点検出手段７に対して予め固
定設定されているか、あるいは測定者が波形を観測しな
がら手動で可変できるようにしていた。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記の
ように判別分解能が固定値で設定されている場合には、
測定部２等の感度を変化させて測定を行なうと、波形メ
モリに記憶されるデータの大きさも変化して、不要な特
徴点が多数検出されたり、逆に本来の特徴点が検出でき
なかったする等の不都合が生じる。
ように判別分解能が固定値で設定されている場合には、
測定部２等の感度を変化させて測定を行なうと、波形メ
モリに記憶されるデータの大きさも変化して、不要な特
徴点が多数検出されたり、逆に本来の特徴点が検出でき
なかったする等の不都合が生じる。
【００１１】また、手動による判別分解能の設定では、
測定する信号の切り換え毎に波形をみながら調整しなけ
ればならず、測定の自動化に全く対応することができな
い。しかも、設定のバラツキによって特徴点の検出に大
きな差が生じてしまうという問題があった。
測定する信号の切り換え毎に波形をみながら調整しなけ
ればならず、測定の自動化に全く対応することができな
い。しかも、設定のバラツキによって特徴点の検出に大
きな差が生じてしまうという問題があった。
【００１２】本発明はこの課題を解決し、入力信号に対
する感度の影響がなく、無調整でバラツキが少ない特徴
点を検出できる波形解析装置を提供することを目的とし
ている。
する感度の影響がなく、無調整でバラツキが少ない特徴
点を検出できる波形解析装置を提供することを目的とし
ている。
【００１３】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に、本発明の波形解析装置は、ディジタル化された一連
の被解析波形のデータを記憶する記憶手段（１３、１
５）と、前記記憶手段によって記憶されたデータから最
大値と最小値を検出し、該最大値と最小値の差を前記被
解析波形の最大変化幅として出力する最大変化幅検出手
段（１８）と、前記被解析波形の極大変化または極小変
化を判別するための判別分解能の値を、前記最大変化幅
検出手段によって検出された最大変化幅の大小に応じて
増減させて出力する判別分解能可変手段（１９）と、前
記記憶手段によって記憶されたデータを順番に読出しな
がら、該データが前記判別分解能可変手段からの前記判
別分解能以上の変化幅で極大変化または極小変化する点
を前記被解析波形の特徴点として検出する特徴点検出手
段（１７）とを備えている。
に、本発明の波形解析装置は、ディジタル化された一連
の被解析波形のデータを記憶する記憶手段（１３、１
５）と、前記記憶手段によって記憶されたデータから最
大値と最小値を検出し、該最大値と最小値の差を前記被
解析波形の最大変化幅として出力する最大変化幅検出手
段（１８）と、前記被解析波形の極大変化または極小変
化を判別するための判別分解能の値を、前記最大変化幅
検出手段によって検出された最大変化幅の大小に応じて
増減させて出力する判別分解能可変手段（１９）と、前
記記憶手段によって記憶されたデータを順番に読出しな
がら、該データが前記判別分解能可変手段からの前記判
別分解能以上の変化幅で極大変化または極小変化する点
を前記被解析波形の特徴点として検出する特徴点検出手
段（１７）とを備えている。
【００１４】
【作用】このようにしたため、本発明の波形解析装置で
は、記憶手段によって記憶された被解析波形のデータの
最大変化幅が最大変化幅検出手段によって検出され、判
別分解能がこの最大変化幅に応じた値に可変され、その
判別分解能で、被解析波形の特徴点が検出される。
は、記憶手段によって記憶された被解析波形のデータの
最大変化幅が最大変化幅検出手段によって検出され、判
別分解能がこの最大変化幅に応じた値に可変され、その
判別分解能で、被解析波形の特徴点が検出される。
【００１５】
【実施例】以下、図面に基づいて本発明の一実施例を説
明する。図１は前記同様に入力信号Ｓのスペクトラムの
波形を解析する一実施例のスペクトラムアナライザ１０
の構成を示している。
明する。図１は前記同様に入力信号Ｓのスペクトラムの
波形を解析する一実施例のスペクトラムアナライザ１０
の構成を示している。
【００１６】図１において、入力信号Ｓは入力端子１０
ａを介して測定部１２のミキサ１２ａへ入力される。ミ
キサ１２ａでは、シンセサイザ構成の局発回路１２ｂか
らの局発信号と入力信号Ｓとが混合され、その混合成分
のうち所定の中間周波数Ｆｉの成分のみが中間周波フィ
ルタ１２ｃで選択されて検波回路１２ｄへ出力され、検
波回路１２ｄで例えば直線（あるいは対数検波）検波さ
れる。
ａを介して測定部１２のミキサ１２ａへ入力される。ミ
キサ１２ａでは、シンセサイザ構成の局発回路１２ｂか
らの局発信号と入力信号Ｓとが混合され、その混合成分
のうち所定の中間周波数Ｆｉの成分のみが中間周波フィ
ルタ１２ｃで選択されて検波回路１２ｄへ出力され、検
波回路１２ｄで例えば直線（あるいは対数検波）検波さ
れる。
【００１７】局発回路１２ｂは、周波数掃引制御部１３
からの受信周波数データＦｒに対して、常にＦｉだけ高
い（または低い）周波数ＦL の局発信号をミキサ１２ａ
に出力しているため、検波回路１２ｄでは、入力信号Ｓ
に含まれる周波数Ｆｒの信号成分が検波されて、その検
波出力はＡ／Ｄ変換器１４へ出力される。
からの受信周波数データＦｒに対して、常にＦｉだけ高
い（または低い）周波数ＦL の局発信号をミキサ１２ａ
に出力しているため、検波回路１２ｄでは、入力信号Ｓ
に含まれる周波数Ｆｒの信号成分が検波されて、その検
波出力はＡ／Ｄ変換器１４へ出力される。
【００１８】周波数掃引制御部１３は、受信周波数デー
タＦｒを、予め設定されたスタート周波数ＦｓからΔＦ
のステップでエンド周波数Ｆｅまでステップ可変させ、
Ａ／Ｄ変換器１４は、このステップ可変に同期して検波
出力をディジタル値に変換して波形メモリ１５へ出力す
る。
タＦｒを、予め設定されたスタート周波数ＦｓからΔＦ
のステップでエンド周波数Ｆｅまでステップ可変させ、
Ａ／Ｄ変換器１４は、このステップ可変に同期して検波
出力をディジタル値に変換して波形メモリ１５へ出力す
る。
【００１９】波形メモリ１５は０番地からＮ−１番地ま
でのＮ個のアドレスを有し、Ａ／Ｄ変換器１４の出力
を、周波数掃引制御部１３の受信周波数データＦｒのス
テップ可変と同期して１つずつ増加するアドレス信号Ａ
によって０番地から順番に記憶させる。
でのＮ個のアドレスを有し、Ａ／Ｄ変換器１４の出力
を、周波数掃引制御部１３の受信周波数データＦｒのス
テップ可変と同期して１つずつ増加するアドレス信号Ａ
によって０番地から順番に記憶させる。
【００２０】表示装置１６の表示制御手段１６ａは、波
形メモリ１５に記憶された一連の波形データをアドレス
順に読出して、横軸を周波数する一連のスペクトラム波
形を表示器１６ｂに表示させる。また、この表示制御手
段１６ａは、特徴点検出手段１７で検出される特徴点の
アドレスと、掃引のスタート周波数Ｆｓおよびそのステ
ップΔＦとを受けて、表示器１６ｂのスペクトラム波形
に特徴点をマーク表示し、マークに対応する位置にその
周波数とレベルとを表示させる。
形メモリ１５に記憶された一連の波形データをアドレス
順に読出して、横軸を周波数する一連のスペクトラム波
形を表示器１６ｂに表示させる。また、この表示制御手
段１６ａは、特徴点検出手段１７で検出される特徴点の
アドレスと、掃引のスタート周波数Ｆｓおよびそのステ
ップΔＦとを受けて、表示器１６ｂのスペクトラム波形
に特徴点をマーク表示し、マークに対応する位置にその
周波数とレベルとを表示させる。
【００２１】特徴点検出手段１７は、波形メモリ１５に
記憶された波形データの中から、後述する判別分解能可
変手段１９から出力された判別分解能（以下、単に分解
能と記す）Δｒに基づいて、特徴点のアドレスを検出す
る。
記憶された波形データの中から、後述する判別分解能可
変手段１９から出力された判別分解能（以下、単に分解
能と記す）Δｒに基づいて、特徴点のアドレスを検出す
る。
【００２２】最大変化幅検出手段１８は、図２に示すフ
ローチャートに従って波形メモリ１５に記憶された波形
データのなかから最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを検出
し、その差ＭＡＸ−ＭＩＮを被解析波形の最大変化幅Ｗ
として、判別分解能可変手段１９へ出力する。
ローチャートに従って波形メモリ１５に記憶された波形
データのなかから最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを検出
し、その差ＭＡＸ−ＭＩＮを被解析波形の最大変化幅Ｗ
として、判別分解能可変手段１９へ出力する。
【００２３】即ち、波形メモリ１５に記憶された最初の
波形データＤ0 で、仮りの最大値Ｘと仮の最小値Ｙを初
期化した後、次のデータを読出し、読出したデータＤn
がＸより大ならばＸをＤn で更新し、データＤn がＹよ
り小以下ならばＹをＤn で更新する（Ｓ１〜Ｓ７）。
波形データＤ0 で、仮りの最大値Ｘと仮の最小値Ｙを初
期化した後、次のデータを読出し、読出したデータＤn
がＸより大ならばＸをＤn で更新し、データＤn がＹよ
り小以下ならばＹをＤn で更新する（Ｓ１〜Ｓ７）。
【００２４】また、読出したデータＤn がＸ以下あるい
はＹ以上と判定された場合には、Ｘ、Ｙの更新はなされ
ない。以下、Ｎ個のデータがすべて読出されるまで同様
の処理がなされ、Ｎ個のデータに対する処理が終了する
と、Ｘの最終値が最大値ＭＡＸ、Ｙの最終値が最小値Ｍ
ＩＮとして登録され、その差がこの波形の最大変化幅Ｗ
として算出される（Ｓ８〜Ｓ１０）。
はＹ以上と判定された場合には、Ｘ、Ｙの更新はなされ
ない。以下、Ｎ個のデータがすべて読出されるまで同様
の処理がなされ、Ｎ個のデータに対する処理が終了する
と、Ｘの最終値が最大値ＭＡＸ、Ｙの最終値が最小値Ｍ
ＩＮとして登録され、その差がこの波形の最大変化幅Ｗ
として算出される（Ｓ８〜Ｓ１０）。
【００２５】このようにして算出された最大変化幅Ｗを
受けた判別分解能可変手段１９は、予め決められた係数
ｋを最大変化幅Ｗに乗算して、その結果ｋ・Ｗを分解能
Δｒとして特徴点検出手段１７へ出力する。この比例係
数ｋは、予め決められた値であって、例えば０．１程度
の値が用いられ、Ｗが例えば１００（ｍＶ）の場合には
Δｒは１０（ｍＶ）となる。
受けた判別分解能可変手段１９は、予め決められた係数
ｋを最大変化幅Ｗに乗算して、その結果ｋ・Ｗを分解能
Δｒとして特徴点検出手段１７へ出力する。この比例係
数ｋは、予め決められた値であって、例えば０．１程度
の値が用いられ、Ｗが例えば１００（ｍＶ）の場合には
Δｒは１０（ｍＶ）となる。
【００２６】特徴点検出手段１７は、前記したようにこ
の分解能Δｒに基づいて、波形メモリ１５に記憶された
波形の特徴点のアドレスを検出する。
の分解能Δｒに基づいて、波形メモリ１５に記憶された
波形の特徴点のアドレスを検出する。
【００２７】図３は、特徴点として極大特徴点と極小特
徴点とを検出するための処理手順の概略のフローチャー
トを示している。
徴点とを検出するための処理手順の概略のフローチャー
トを示している。
【００２８】即ち、始めに波形メモリ１５に記憶されて
いる最初のデータＤ0 が基準データＲとして初期化され
た後、次のデータが順次読出され、読出されたデータＤ
n がＲ±Δｒの範囲内にあるか否かが判定される（Ｓ２
１〜Ｓ２４）。この判定は、被解析波形の最初の変化が
極大方向であるか極小方向であるかを判定しており、こ
こで図４の（ａ）に示すようにアドレスＰのデータＤP
が最初にＲ＋Δｒ以上になった場合には、この波形の最
初の変化は極大方向であると判定されて、そのときのｎ
の値（＝Ｐ）が最初の極大候補アドレスＴに初期設定さ
れ、極大特徴点検出処理が実行される（Ｓ２５、Ｓ２
６）。また図４の（ｂ）に示すようにアドレスＰのデー
タＤP が最初にＲ−Δｒ以下になった場合には、波形の
最初の変化が極小方向であると判断されて、そのときの
ｎの値が最初の極小候補アドレスＵとして初期設定さ
れ、極小特徴点検出処理が実行される（Ｓ２７、Ｓ２
８）。
いる最初のデータＤ0 が基準データＲとして初期化され
た後、次のデータが順次読出され、読出されたデータＤ
n がＲ±Δｒの範囲内にあるか否かが判定される（Ｓ２
１〜Ｓ２４）。この判定は、被解析波形の最初の変化が
極大方向であるか極小方向であるかを判定しており、こ
こで図４の（ａ）に示すようにアドレスＰのデータＤP
が最初にＲ＋Δｒ以上になった場合には、この波形の最
初の変化は極大方向であると判定されて、そのときのｎ
の値（＝Ｐ）が最初の極大候補アドレスＴに初期設定さ
れ、極大特徴点検出処理が実行される（Ｓ２５、Ｓ２
６）。また図４の（ｂ）に示すようにアドレスＰのデー
タＤP が最初にＲ−Δｒ以下になった場合には、波形の
最初の変化が極小方向であると判断されて、そのときの
ｎの値が最初の極小候補アドレスＵとして初期設定さ
れ、極小特徴点検出処理が実行される（Ｓ２７、Ｓ２
８）。
【００２９】極大特徴点検出処理で極大特徴点が検出さ
れた後、最終のデータの読出しが終了していない場合に
は、極小特徴点検出処理へ移行し、極小特徴点検出処理
で極小特徴点が検出された後、最終のデータの読出しが
終了していない場合には極大特徴点検出処理に移行する
（Ｓ２９、Ｓ３０）。
れた後、最終のデータの読出しが終了していない場合に
は、極小特徴点検出処理へ移行し、極小特徴点検出処理
で極小特徴点が検出された後、最終のデータの読出しが
終了していない場合には極大特徴点検出処理に移行する
（Ｓ２９、Ｓ３０）。
【００３０】そして、すべてのデータの読出しが終了し
た場合には、検出された極大特徴点、極小特徴点のアド
レスが表示制御手段１６ａへ出力される（Ｓ３１）こと
になる。
た場合には、検出された極大特徴点、極小特徴点のアド
レスが表示制御手段１６ａへ出力される（Ｓ３１）こと
になる。
【００３１】図５は、極大特徴点検出処理の具体的な手
順を示している。この処理では、始めに現在のデータＤ
n と前のデータＤn-1 との比較がなされ、データＤn が
データＤn-1 より大きいときには、データＤn と極大候
補データＤT が比較され、Ｄn がＤT より大きいとき、
極大候補アドレスＴがｎで更新され、最終データに達し
たか否かの判定後に、次のデータの読出しがなされる
（Ｓ２６1 〜Ｓ２６5 ）。
順を示している。この処理では、始めに現在のデータＤ
n と前のデータＤn-1 との比較がなされ、データＤn が
データＤn-1 より大きいときには、データＤn と極大候
補データＤT が比較され、Ｄn がＤT より大きいとき、
極大候補アドレスＴがｎで更新され、最終データに達し
たか否かの判定後に、次のデータの読出しがなされる
（Ｓ２６1 〜Ｓ２６5 ）。
【００３２】Ｓ２６1 でデータＤn が前のデータＤn-1
と等しいか、あるいはＳ２６2 でＤn がＤT 以下と判定
された場合には、極大候補アドレスＴの更新はなされず
に次のデータの読出しに移る。また、データＤn が前の
データＤn-1 より小さい場合には、極大候補データＤT
からＤn を減じた値がΔｒ以上か否かが判定される（Ｓ
２６6 ）。
と等しいか、あるいはＳ２６2 でＤn がＤT 以下と判定
された場合には、極大候補アドレスＴの更新はなされず
に次のデータの読出しに移る。また、データＤn が前の
データＤn-1 より小さい場合には、極大候補データＤT
からＤn を減じた値がΔｒ以上か否かが判定される（Ｓ
２６6 ）。
【００３３】Ｓ２６6 でＤT −Ｄn がΔｒより小さいと
判定された場合にはＳ２６4 へ移行し、ＤT −Ｄn がΔ
ｒ以上と判定された場合には、Ｔの値が１つの極大特徴
点のアドレスデータａとして登録され、この極大特徴点
のデータＤT で基準データＲが更新され、さらに極小候
補アドレスＵがｎで更新されて極小特徴点検出処理へ移
行する（Ｓ２６7 〜Ｓ２６9 ）。
判定された場合にはＳ２６4 へ移行し、ＤT −Ｄn がΔ
ｒ以上と判定された場合には、Ｔの値が１つの極大特徴
点のアドレスデータａとして登録され、この極大特徴点
のデータＤT で基準データＲが更新され、さらに極小候
補アドレスＵがｎで更新されて極小特徴点検出処理へ移
行する（Ｓ２６7 〜Ｓ２６9 ）。
【００３４】図６は、極小特徴点検出処理の手順を示し
ており、判定処理の符号、不等号の向きが変わる点を除
いて、図５の極大特徴点検出処理と基本的に同様の処理
がなされる。即ち、現在のデータＤn が前のデータＤn
より小さく、データＤn がそれ以前の極小候補データＤ
U より小さい場合には、極小候補アドレスＵがこのとき
のｎの値で更新され、ｎがＮ−１に達していなければ次
のデータが読出される（Ｓ２８1 〜Ｓ２８5 ）。現在の
データＤn が前のデータＤn-1 と等しい場合には、極小
候補アドレスＵの更新はなされず、次のデータの読出し
に移る。またデータＤn がデータＤn-1 より大きい場合
には、現在のデータＤn から極小候補データＤU を減じ
た値が判別分解能Δｒ以上であるか否かが判定される
（Ｓ２８6）。
ており、判定処理の符号、不等号の向きが変わる点を除
いて、図５の極大特徴点検出処理と基本的に同様の処理
がなされる。即ち、現在のデータＤn が前のデータＤn
より小さく、データＤn がそれ以前の極小候補データＤ
U より小さい場合には、極小候補アドレスＵがこのとき
のｎの値で更新され、ｎがＮ−１に達していなければ次
のデータが読出される（Ｓ２８1 〜Ｓ２８5 ）。現在の
データＤn が前のデータＤn-1 と等しい場合には、極小
候補アドレスＵの更新はなされず、次のデータの読出し
に移る。またデータＤn がデータＤn-1 より大きい場合
には、現在のデータＤn から極小候補データＤU を減じ
た値が判別分解能Δｒ以上であるか否かが判定される
（Ｓ２８6）。
【００３５】Ｓ２８6 でＤn −ＤU がΔｒより小さいと
判定された場合にはＳ２８4 へ移り、Ｄn −ＤU がΔｒ
以上と判定された場合には、Ｕの値が１つの極小特徴点
のアドレスデータｂとして登録され、この極小特徴点デ
ータＤU で基準データＲが更新され、極大候補アドレス
Ｔがｎで更新されて極大特徴点検出処理へ移行する（Ｓ
２８7 〜Ｓ２８9 ）。
判定された場合にはＳ２８4 へ移り、Ｄn −ＤU がΔｒ
以上と判定された場合には、Ｕの値が１つの極小特徴点
のアドレスデータｂとして登録され、この極小特徴点デ
ータＤU で基準データＲが更新され、極大候補アドレス
Ｔがｎで更新されて極大特徴点検出処理へ移行する（Ｓ
２８7 〜Ｓ２８9 ）。
【００３６】次にこのスペクトラムアナライザ１０の動
作を説明する。周波数掃引制御部１３によって、測定部
１２の受信周波数がＦｓからΔＦステップでＦｅ＝Ｆｓ
＋（Ｎ−１）ΔＦまで１回掃引されると、入力信号Ｓに
含まれるＦｓからＦｅの範囲のスペクトラム成分が検波
回路１２ｄで例えば直線検波され、その検波出力がＡ／
Ｄ変換器１４へ出力され、ディジタル値に変換されて波
形メモリ１５に出力される。このため、波形メモリ１５
には、例えば図７に示す一連のスペクトラム波形を形成
するＮ個のデータＤ0 〜ＤN-1 が０番地からＮ−１番地
に順番に記憶される。
作を説明する。周波数掃引制御部１３によって、測定部
１２の受信周波数がＦｓからΔＦステップでＦｅ＝Ｆｓ
＋（Ｎ−１）ΔＦまで１回掃引されると、入力信号Ｓに
含まれるＦｓからＦｅの範囲のスペクトラム成分が検波
回路１２ｄで例えば直線検波され、その検波出力がＡ／
Ｄ変換器１４へ出力され、ディジタル値に変換されて波
形メモリ１５に出力される。このため、波形メモリ１５
には、例えば図７に示す一連のスペクトラム波形を形成
するＮ個のデータＤ0 〜ＤN-1 が０番地からＮ−１番地
に順番に記憶される。
【００３７】この掃引が終了すると、最大変化幅検出手
段１８によって、Ｎ個のデータのなかから最大値ＭＡＸ
と最小値ＭＩＮが前記図２のフローチャートにしたがっ
て検出され、その差Ｗが判別分解能可変手段１９へ送ら
れ、ｋ・Ｗの演算によってＷの値に比例した分解能Δｒ
が出力される。
段１８によって、Ｎ個のデータのなかから最大値ＭＡＸ
と最小値ＭＩＮが前記図２のフローチャートにしたがっ
て検出され、その差Ｗが判別分解能可変手段１９へ送ら
れ、ｋ・Ｗの演算によってＷの値に比例した分解能Δｒ
が出力される。
【００３８】特徴点検出手段１７は、分解能Δｒに基づ
いてこの波形の極大特徴点と極小特徴点とを、前記図
３、図５および図６のフローチャートに従って検出す
る。
いてこの波形の極大特徴点と極小特徴点とを、前記図
３、図５および図６のフローチャートに従って検出す
る。
【００３９】特徴点検出手段１７は、図８の（ａ）に示
すように、１番目のデータＤ0 を最初の基準データＲと
して、Ｒ±Δｒの範囲を最初に越えるデータＤP を検出
する。この波形では、データＤP がＲ−Δｒ以下である
から、極小特徴点検出処理を実行する。データＤP の値
は最初の極小候補データＤU に初期設定され、図６の処
理に従って極小特徴点の検出がなされる。この波形では
データＤP からデータＤP1まで上昇変化しているが、こ
の間の変化幅はΔｒ以上とならないので、ＤPは極小特
徴点と判定されない。ＤP1に続くデータは、小刻みに変
化しながら最小値ＭＩＮまで減少変化するため、その間
極小候補アドレスＵが更新され続け、最小値ＭＩＮのデ
ータに達すると、そのデータのアドレスｂ1 で極小候補
アドレスＵが更新される。Ｄb1以後のデータが増大変化
して、Ｄb1からの変化幅がΔｒ以上大きくなると、Ｕの
値、即ちＤb1のアドレスｂ1 が最初の極小特徴点のアド
レスデータとして登録される。そして基準データＲがＤ
U （＝Ｄb1）の値に更新された後、極大特徴点検出処理
に移る。
すように、１番目のデータＤ0 を最初の基準データＲと
して、Ｒ±Δｒの範囲を最初に越えるデータＤP を検出
する。この波形では、データＤP がＲ−Δｒ以下である
から、極小特徴点検出処理を実行する。データＤP の値
は最初の極小候補データＤU に初期設定され、図６の処
理に従って極小特徴点の検出がなされる。この波形では
データＤP からデータＤP1まで上昇変化しているが、こ
の間の変化幅はΔｒ以上とならないので、ＤPは極小特
徴点と判定されない。ＤP1に続くデータは、小刻みに変
化しながら最小値ＭＩＮまで減少変化するため、その間
極小候補アドレスＵが更新され続け、最小値ＭＩＮのデ
ータに達すると、そのデータのアドレスｂ1 で極小候補
アドレスＵが更新される。Ｄb1以後のデータが増大変化
して、Ｄb1からの変化幅がΔｒ以上大きくなると、Ｕの
値、即ちＤb1のアドレスｂ1 が最初の極小特徴点のアド
レスデータとして登録される。そして基準データＲがＤ
U （＝Ｄb1）の値に更新された後、極大特徴点検出処理
に移る。
【００４０】データＤb1に続くデータは、図８の（ｂ）
に示すように小刻みに変化しながら増大変化しているた
め、この間極大候補アドレスＴが更新され続け、アドレ
スａ1 のデータＤa1に達すると、このＤa1のアドレスａ
1 で極大候補アドレスＴが更新される。このデータＤa1
（＝ＤT ）は、基準データＲに対してΔｒ以上大きく、
しかも、その後のデータが減少変化してＤa1よりΔｒ以
上小さくなるので、このときのＴの値、即ち、データＤ
a1のアドレスａ1 が最初の極大特徴点のアドレスデータ
として登録される。そして基準データＲがＤa1の値に更
新された後、極小特徴点検出処理に移る。以下同様にし
て、分解能Δｒ以下の変化を無視した状態で、この波形
の極大特徴点のアドレスａ1 、ａ2 、…と極小特徴点の
アドレスｂ1 、ｂ2 、…とが図７に示すように交互に検
出される。
に示すように小刻みに変化しながら増大変化しているた
め、この間極大候補アドレスＴが更新され続け、アドレ
スａ1 のデータＤa1に達すると、このＤa1のアドレスａ
1 で極大候補アドレスＴが更新される。このデータＤa1
（＝ＤT ）は、基準データＲに対してΔｒ以上大きく、
しかも、その後のデータが減少変化してＤa1よりΔｒ以
上小さくなるので、このときのＴの値、即ち、データＤ
a1のアドレスａ1 が最初の極大特徴点のアドレスデータ
として登録される。そして基準データＲがＤa1の値に更
新された後、極小特徴点検出処理に移る。以下同様にし
て、分解能Δｒ以下の変化を無視した状態で、この波形
の極大特徴点のアドレスａ1 、ａ2 、…と極小特徴点の
アドレスｂ1 、ｂ2 、…とが図７に示すように交互に検
出される。
【００４１】これら特徴点のアドレスは、掃引のスター
ト周波数Ｆｓ、ステップΔＦとともに、表示制御手段１
６ａに出力される。表示制御手段１６ａは、特徴点の検
出が終了すると、波形メモリ１５に記憶されているデー
タを０番地から順番に読み出して、表示器１６ｂに一連
のスペクトラム波形として図９に示すように表示させ
る。このとき、特徴点検出手段１７からのアドレスデー
タａ1 、ａ2 、…、ｂ1、ｂ2 、…と一致するアドレス
のデータの表示位置に所定のマークｍを施し、各マーク
の上にその特徴点の周波数Ｆａ1 、Ｆａ2 、…、Ｆ
ｂ1 、Ｆｂ2 、…およびそのレベルＬａ1 、Ｌａ2 、
…、Ｌｂ1 、Ｌｂ2 、…を表示する。なお、表示制御手
段１６ａは、各特徴点の周波数を次式 Ｆａn ＝Ｆｓ＋ａn ΔＦ Ｆｂn ＝Ｆｓ＋ｂn ΔＦ によって算出して表示している。
ト周波数Ｆｓ、ステップΔＦとともに、表示制御手段１
６ａに出力される。表示制御手段１６ａは、特徴点の検
出が終了すると、波形メモリ１５に記憶されているデー
タを０番地から順番に読み出して、表示器１６ｂに一連
のスペクトラム波形として図９に示すように表示させ
る。このとき、特徴点検出手段１７からのアドレスデー
タａ1 、ａ2 、…、ｂ1、ｂ2 、…と一致するアドレス
のデータの表示位置に所定のマークｍを施し、各マーク
の上にその特徴点の周波数Ｆａ1 、Ｆａ2 、…、Ｆ
ｂ1 、Ｆｂ2 、…およびそのレベルＬａ1 、Ｌａ2 、
…、Ｌｂ1 、Ｌｂ2 、…を表示する。なお、表示制御手
段１６ａは、各特徴点の周波数を次式 Ｆａn ＝Ｆｓ＋ａn ΔＦ Ｆｂn ＝Ｆｓ＋ｂn ΔＦ によって算出して表示している。
【００４２】ここで例えば、波形を拡大して観測するた
めに、入力信号Ｓの入力レベルが、図示しない減衰器の
減衰量の減少によって増大可変されて、掃引が行なわれ
ると、入力信号Ｓのレベルが上昇した分だけ波形データ
が増加して波形メモリ１５に記憶される。このため、表
示器１６ｂには、図１０に示すように、図９の波形に対
して縦軸方向に拡大された波形が表示される。図１０の
波形では、雑音成分等による小刻みな変化が大きくなる
が、その波形の最大変化幅Ｗも大きくなり、これに比例
して分解能Δｒも増大可変されるため、特徴点の数が増
加することはなく、その周波数軸上の位置は図９の波形
の場合と変わらない。
めに、入力信号Ｓの入力レベルが、図示しない減衰器の
減衰量の減少によって増大可変されて、掃引が行なわれ
ると、入力信号Ｓのレベルが上昇した分だけ波形データ
が増加して波形メモリ１５に記憶される。このため、表
示器１６ｂには、図１０に示すように、図９の波形に対
して縦軸方向に拡大された波形が表示される。図１０の
波形では、雑音成分等による小刻みな変化が大きくなる
が、その波形の最大変化幅Ｗも大きくなり、これに比例
して分解能Δｒも増大可変されるため、特徴点の数が増
加することはなく、その周波数軸上の位置は図９の波形
の場合と変わらない。
【００４３】また、逆に減衰量を増して入力信号Ｓのレ
ベルを低下させた場合には、図１１に示すように、図９
の波形に比べて縦軸方向に圧縮された波形が表示される
が、この場合には、波形の最大変化幅Ｗも小さくなり、
分解能Δｒも最大変化幅Ｗに比例して小さく可変される
ので、特徴点の数が減ることはなく、図９の特徴点と同
一の周波数位置に特徴点が表示される。
ベルを低下させた場合には、図１１に示すように、図９
の波形に比べて縦軸方向に圧縮された波形が表示される
が、この場合には、波形の最大変化幅Ｗも小さくなり、
分解能Δｒも最大変化幅Ｗに比例して小さく可変される
ので、特徴点の数が減ることはなく、図９の特徴点と同
一の周波数位置に特徴点が表示される。
【００４４】このように、入力信号のレベル可変に対し
て従来のような分解能の再設定をしないでも、入力信号
の大きさに応じた分解能が自動設定され、波形解析が容
易に行なえる。
て従来のような分解能の再設定をしないでも、入力信号
の大きさに応じた分解能が自動設定され、波形解析が容
易に行なえる。
【００４５】なお、前記実施例では、分解能を波形の最
大変化幅に応じて可変するための比例係数ｋを０．１程
度としていたが、解析波形の状態に応じてｋを０．１５
や０．０８等に切り換えられるようにしてもよい。ま
た、判別分解能可変手段１９において、図１２の（ａ）
のように被解析波形の最大変化幅の範囲に対して異なる
係数ｋ1 、ｋ2 、…を予め設定しておき、最大変化幅検
出手段１８から出力されるＷに応じた係数をｋ1 、
ｋ2 、…のなかから選択して、その係数で分解能Δｒを
可変してもよく、あるいは、図１２の（ｂ）のようにＷ
の各範囲毎に異なる分解能Δｒ1 、Δｒ2 、…を予め設
定しておき、最大変化幅検出手段１８からのＷに対応し
た分解能を直接選択して特徴点検出手段１７へ出力する
ようにしてもよい。
大変化幅に応じて可変するための比例係数ｋを０．１程
度としていたが、解析波形の状態に応じてｋを０．１５
や０．０８等に切り換えられるようにしてもよい。ま
た、判別分解能可変手段１９において、図１２の（ａ）
のように被解析波形の最大変化幅の範囲に対して異なる
係数ｋ1 、ｋ2 、…を予め設定しておき、最大変化幅検
出手段１８から出力されるＷに応じた係数をｋ1 、
ｋ2 、…のなかから選択して、その係数で分解能Δｒを
可変してもよく、あるいは、図１２の（ｂ）のようにＷ
の各範囲毎に異なる分解能Δｒ1 、Δｒ2 、…を予め設
定しておき、最大変化幅検出手段１８からのＷに対応し
た分解能を直接選択して特徴点検出手段１７へ出力する
ようにしてもよい。
【００４６】また、前記実施例では、波形解析装置の一
例としてスペクトラムアナライザについて説明したが、
これは本発明を限定するものでなく、ディジタル化され
た一連の波形データを記憶して、その波形の特徴点を検
出する機能を備えた種々の波形解析装置についても本発
明を適用できる。例えば、前記実施例のスペクトラムア
ナライザの測定部１２の受信周波数と等しい周波数の測
定信号を被測定回路に対して出力する信号源を有し、被
測定回路の各種の周波数特性を測定するためのネットワ
ークアナライザや、入力信号Ｓを減衰器を介してＡ／Ｄ
変換器へ直接入力してディジタル値に変換する構成のオ
シロスコープのように、時間軸を横軸とする波形解析装
置についても本発明を同様に適用できる。
例としてスペクトラムアナライザについて説明したが、
これは本発明を限定するものでなく、ディジタル化され
た一連の波形データを記憶して、その波形の特徴点を検
出する機能を備えた種々の波形解析装置についても本発
明を適用できる。例えば、前記実施例のスペクトラムア
ナライザの測定部１２の受信周波数と等しい周波数の測
定信号を被測定回路に対して出力する信号源を有し、被
測定回路の各種の周波数特性を測定するためのネットワ
ークアナライザや、入力信号Ｓを減衰器を介してＡ／Ｄ
変換器へ直接入力してディジタル値に変換する構成のオ
シロスコープのように、時間軸を横軸とする波形解析装
置についても本発明を同様に適用できる。
【００４７】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の波形解析
装置は、ディジタル化された一連の被解析波形のデータ
を記憶し、そのデータのうちの最大値と最小値との差か
ら波形の最大変化幅を検出し、その最大変化幅の大きさ
に応じて可変する判別分解能によって、被解析波形の特
徴点を検出している。
装置は、ディジタル化された一連の被解析波形のデータ
を記憶し、そのデータのうちの最大値と最小値との差か
ら波形の最大変化幅を検出し、その最大変化幅の大きさ
に応じて可変する判別分解能によって、被解析波形の特
徴点を検出している。
【００４８】このため、入力信号の大きさに対応した判
別分解能で自動的にその特徴点を検出できる。また、入
力信号に対する感度の切り換えによって被解析波形のデ
ータ値が拡大あるいは圧縮された場合でも、これに応じ
て判別分解能の増大あるいは減少変化するので、検出さ
れる特徴点は変わらず、何ら調整することなく、常に安
定に被解析波形の特徴点を検出することができる。
別分解能で自動的にその特徴点を検出できる。また、入
力信号に対する感度の切り換えによって被解析波形のデ
ータ値が拡大あるいは圧縮された場合でも、これに応じ
て判別分解能の増大あるいは減少変化するので、検出さ
れる特徴点は変わらず、何ら調整することなく、常に安
定に被解析波形の特徴点を検出することができる。
【図１】本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図２】一実施例の要部の処理手順を示すフローチャー
トである。
トである。
【図３】一実施例の要部の処理手順を示すフローチャー
トである。
トである。
【図４】図３の処理を説明するための波形図である。
【図５】図３の極大特徴点検出処理のフローチャートで
ある。
ある。
【図６】図３の極小特徴点検出処理のフローチャートで
ある。
ある。
【図７】波形メモリに記憶されたデータの一例を示す図
である。
である。
【図８】図７の一部の詳細図である。
【図９】図７のデータの表示波形を示す図である。
【図１０】入力信号のレベルを増加させた場合の表示波
形を示す図である。
形を示す図である。
【図１１】入力信号のレベルを低下させた場合の表示波
形を示す図である。
形を示す図である。
【図１２】本発明の他の実施例を説明するための対応図
である。
である。
【図１３】従来装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】従来装置の表示波形の一例を示す図である。
【図１５】従来装置の表示波形の他の例を示す図であ
る。
る。
１０ スペクトラムアナライザ １２ 測定部 １３ 周波数掃引制御部 １４ Ａ／Ｄ変換器 １５ 波形メモリ １６ 表示装置 １７ 特徴点検出手段 １８ 最大変化幅検出手段 １９ 判別分解能可変手段
Claims (1)
- 【請求項１】ディジタル化された一連の被解析波形のデ
ータを記憶する記憶手段（１３、１５）と、 前記記憶手段によって記憶されたデータから最大値と最
小値を検出し、該最大値と最小値の差を前記被解析波形
の最大変化幅として出力する最大変化幅検出手段（１
８）と、 前記被解析波形の極大変化または極小変化を判別するた
めの判別分解能の値を、前記最大変化幅検出手段によっ
て検出された最大変化幅の大小に応じて増減させて出力
する判別分解能可変手段（１９）と、 前記記憶手段によって記憶されたデータを順番に読出し
ながら、該データが前記判別分解能可変手段からの前記
判別分解能以上の変化幅で極大変化または極小変化する
点を前記被解析波形の特徴点として検出する特徴点検出
手段（１７）とを具備した波形解析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28500492A JP2909688B2 (ja) | 1992-09-30 | 1992-09-30 | 波形解析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28500492A JP2909688B2 (ja) | 1992-09-30 | 1992-09-30 | 波形解析装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06109479A JPH06109479A (ja) | 1994-04-19 |
| JP2909688B2 true JP2909688B2 (ja) | 1999-06-23 |
Family
ID=17685905
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28500492A Expired - Lifetime JP2909688B2 (ja) | 1992-09-30 | 1992-09-30 | 波形解析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2909688B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6214956B2 (ja) * | 2013-07-29 | 2017-10-18 | 日置電機株式会社 | 極点検索装置および極点検索方法 |
| JP6173823B2 (ja) * | 2013-08-02 | 2017-08-02 | 日置電機株式会社 | 極点検索装置および極点検索方法 |
| WO2021049008A1 (ja) * | 2019-09-13 | 2021-03-18 | 三菱電機エンジニアリング株式会社 | 振動検出装置、振動検出方法および異常判定システム |
-
1992
- 1992-09-30 JP JP28500492A patent/JP2909688B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06109479A (ja) | 1994-04-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US4611164A (en) | Spectrum analyzer with automatic peak frequency tuning function | |
| US5068614A (en) | Swept frequency domain relectometry enhancement | |
| JP4762382B2 (ja) | スペクトルアナライザ | |
| US4958294A (en) | Swept microwave power measurement system and method | |
| US4700129A (en) | Phase measurement apparatus with automatic calibration | |
| JP2002506525A5 (ja) | ||
| JP5386061B2 (ja) | 周波数成分測定装置 | |
| JPH0149903B2 (ja) | ||
| JPH0544989B2 (ja) | ||
| US4998217A (en) | Sweep generator linearization system and method | |
| JP2909688B2 (ja) | 波形解析装置 | |
| US5210483A (en) | Burst signal spectrum measuring system with stepwise sweeping | |
| JP3122144B2 (ja) | 計器の中間周波数応答特性を得る方法 | |
| US4785419A (en) | Logarithmic amplifier calibrator | |
| JP4704384B2 (ja) | スペクトラムアナライザ | |
| US20060282260A1 (en) | Display for measuring phase noise characteristics | |
| JP3375919B2 (ja) | 信号分析装置 | |
| EP0293883B1 (en) | Group delay time measurement apparatus with automatic aperture value setting function | |
| JPH07209352A (ja) | スペクトラム・アナライザ | |
| US5519645A (en) | Data averaging and compressing method for measuring instruments | |
| JP2662406B2 (ja) | 部分放電測定装置のデータ収集装置 | |
| GB2132058A (en) | Waveform display apparatus | |
| JPH0769361B2 (ja) | スペクトラムアナライザ | |
| JP3028388B2 (ja) | 電子回路の周波数特性測定装置 | |
| JP2001249149A (ja) | 信号分析装置 |