WO2022230627A1 - 電磁ノイズ計測方法、及び電磁ノイズ計測装置 - Google Patents

電磁ノイズ計測方法、及び電磁ノイズ計測装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2022230627A1
WO2022230627A1 PCT/JP2022/017225 JP2022017225W WO2022230627A1 WO 2022230627 A1 WO2022230627 A1 WO 2022230627A1 JP 2022017225 W JP2022017225 W JP 2022017225W WO 2022230627 A1 WO2022230627 A1 WO 2022230627A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
noise source
field measurement
measurement
far
calculating
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/017225
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
ウンベルト パオレッティ
Original Assignee
株式会社日立製作所
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Priority to EP22795543.2A priority Critical patent/EP4332589A1/en
Publication of WO2022230627A1 publication Critical patent/WO2022230627A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/001—Measuring interference from external sources to, or emission from, the device under test, e.g. EMC, EMI, EMP or ESD testing

Definitions

  • the present invention relates to an electromagnetic noise measuring method and an electromagnetic noise measuring device.
  • Electromagnetic noise such as electromagnetic radiation noise and conduction noise emitted from electronic circuits, etc. (Electromagnetic Noise, or EM noise) is required to be suppressed within the range of prescribed regulation values. When electromagnetic noise exceeds the range of regulation values, such electromagnetic noise may affect the operation of other circuits around it. Therefore, there is a demand for a technique for identifying a noise source that generates electromagnetic noise exceeding a predetermined regulation value.
  • a measurement method for identifying a noise source a method of obtaining a frequency spectrum by frequency domain measurement, or a method of obtaining a frequency spectrum by performing time domain measurement and short-time Fourier transform (ST-FFT) is known. ing.
  • High frequency noise sources eg, noise from clock signal circuits, communication circuits, etc.
  • ST-FFT short-time Fourier transform
  • An object of the present invention is to provide an electromagnetic noise measuring method and an electromagnetic noise measuring device that make it possible to accurately identify a noise source.
  • an electromagnetic noise measurement method performs far-field measurement for measuring electromagnetic noise in the vicinity of a target device via a first port at a first timing, A step of storing the measured data in memory is performed. then performing near-field measurement via the first port at a second timing after the first timing in the vicinity of a noise source candidate that imparts electromagnetic noise to the target device; and calculating a noise source matching index, which is a numerical value indicating the degree of approximation between the far-field measurement and the near-field measurement, repeatedly with different measurement points.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an electromagnetic noise measuring device 1501 according to a first embodiment
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation (electromagnetic noise measuring method) of the electromagnetic noise measuring device 1501 of the first embodiment
  • 4 is a flow chart illustrating a method of calculating a noise source matching index NSMI
  • 4 is a flow chart explaining a method of calculating a noise source matching index NSMI in the first embodiment
  • 9 is a flow chart explaining a method of calculating a noise source matching index NSMI in the second embodiment
  • 9 is a flow chart explaining a method of calculating a noise source matching index NSMI in the second embodiment
  • 10 is a flow chart explaining a method of calculating a noise source matching index NSMI in the third embodiment
  • 10 is a flow chart explaining a method of calculating a noise source matching index NSMI in the third embodiment
  • It is an example of modulation frequency data 801 related to a detection signal for far-field measurement.
  • FIG. 10 is a graph showing the frequency at which the maximum modulation amplitude (after normalization) is obtained in the modulation frequency data of FIG. 9;
  • FIG. 11 is a flow chart illustrating a method of calculating a noise source matching index NSMI in the fourth embodiment;
  • FIG. It is an example of the waveform of the frequency spectrum after normalization in the fourth embodiment.
  • identification information As examples of various information, expressions such as “data” and “graph” may be used for explanation, but various information may be expressed in data structures other than these. For example, various information such as “XX table”, “XX list”, and “XX queue” may be referred to as “XX information”.
  • identification information When describing identification information, expressions such as “identification information”, “identifier”, “name”, “ID”, and “number” are used, but these can be replaced with each other. When there are a plurality of components having the same or similar functions, they may be described with the same reference numerals and different suffixes. Further, when there is no need to distinguish between these constituent elements, the subscripts may be omitted in the description.
  • the processing performed by executing the program may be explained.
  • the computer executes a program by means of a processor (eg, CPU, GPU) and performs processing determined by the program while using storage resources (eg, memory) and interface devices (eg, communication port). Therefore, the main body of the processing performed by executing the program may be the processor.
  • a main body of processing executed by executing a program may be a controller having a processor, a device, a system, a computer, or a node.
  • the subject of the processing performed by executing the program may be an arithmetic unit, and may include a dedicated circuit for performing specific processing.
  • the dedicated circuit is, for example, FPGA (Field Programmable Gate Array), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), CPLD (Complex Programmable Logic Device), or the like.
  • the program may be installed on the computer from the program source.
  • the program source may be, for example, a program distribution server or a computer-readable storage medium.
  • the program distribution server may include a processor and storage resources for storing the distribution target program, and the processor of the program distribution server may distribute the distribution target program to other computers.
  • two or more programs may be implemented as one program, and one program may be implemented as two or more programs.
  • This electromagnetic noise measurement device 1501 is a device for identifying a noise source 1510 in a target device 1507 in relation to a target device 1508 (Victim). Only one noise source 1510 is shown in FIG. The number, positions, etc. of the noise sources 1510 are unknown before the start of measurement. According to the detection signal, a noise source that emits electromagnetic noise that affects the operation of the target device 1508 is identified.
  • the electromagnetic noise (or EM noise) is, for example, electromagnetic radiation noise or conduction noise emitted from an electronic circuit or the like.
  • the electromagnetic noise measurement device 1501 is configured, for example, with an RF interface 1502, a memory unit 1503, a main processor 1504, a measurement probe 1506, an I/O interface 1505, and a display 1509.
  • the measurement probe 1506 is moved near a device that is a candidate noise source 1510 and measures the electromagnetic noise at that location.
  • the RF interface 1502 has a function of converting a detection signal detected by the measurement probe 1506 into a signal for processing by the main processor 1504 and transferring the signal.
  • the main processor 1504 constitutes a far field measurement processing section 1504A, a near field measurement processing section 1504B, and a noise source matching index calculation section 1504C, which are implemented by computer programs stored in the memory unit 1503.
  • the far-field measurement processor 1504A performs measurements of electromagnetic noise in a region (far-field) near the target device 1508 and far from the noise source 1510 .
  • the near-field measurement processing unit 1504B also performs measurement of electromagnetic noise in a region (near-field) near the device that is a candidate for the noise source 1510 .
  • the measurement by the far-field measurement processing unit 1504A and the measurement by the near-field measurement processing unit 1504B are performed at different timings and according to the detection signal input to the RF interface 1502 via a single port. be.
  • the measurement in the far-field measurement processing unit 1504A temporally precedes the measurement in the near-field measurement processing unit 1504B.
  • the noise source matching index calculation unit 1504C performs matching between the measurement data in the far field measurement processing unit 1504A and the measurement data in the near field measurement processing unit 1504B, and calculates the noise source matching index NSMI according to the matching result. do.
  • the noise source matching index NSMI numerically indicates the likelihood of electromagnetic noise affecting the operation of the target device 1508 . That is, the larger the numerical value of the calculated noise source matching index NSMI, the more likely it is that the device located near the measurement probe 1506 when the near-field measurement processing unit 1504B is executed is determined to be the noise source. becomes higher.
  • the I/O interface 1505 outputs data processed by the main processor 1504 to the display 1509 and other external devices (not shown), and receives data from external devices and instructions from the user. It is an interface for A display 1509 is configured to be able to display data calculated by the main processor 12 .
  • the external device may be, for example, an input device (for example, a keyboard, a mouse, etc.) for a user to input commands (instructions), an external storage device, or a device connected via a network. It may be a management device. Also, the display 1509 may be a head-mounted display.
  • the operation (electromagnetic noise measuring method) of the electromagnetic noise measuring device 1501 of the first embodiment will be described with reference to FIG.
  • the electromagnetic noise measurement device 1501 of this first embodiment first performs far-field measurements in the vicinity of the target device 1508, and then uses the measurement probe 1506 and via the same port to measure the vicinity of the noise source 1510 candidate. Perform near-field measurements at This makes it possible to accurately identify noise sources 1510 that affect the operation of target device 1508 .
  • step S102 far-field measurement and preprocessing are performed by the far-field measurement processing unit 1504A.
  • the measurement data that has been measured and preprocessed by the far-field measurement processing section 1504A is temporarily held in the memory unit 1503. FIG.
  • step S103 the measurement probe 1506 is placed in a region that is distant from the target device 1508 but is in the vicinity of the candidate for the noise source 1510, and near-field measurement is performed by the near-field measurement processing unit 1504B.
  • Step S103 is executed after step S102.
  • the measurement data obtained by the near-field measurement processing section 1504B is temporarily held in the memory unit 1503. FIG.
  • the noise source matching index calculation unit 1504C calculates noise based on the measurement data of the far-field measurement performed in step S102 and stored in the memory unit 1503 and the measurement data of the near-field measurement performed in step S103. Compute the source matching index NSMI.
  • the calculated noise source matching index NSMI is stored in memory unit 1503 together with time data and the like.
  • step S105 the calculated noise source matching index NSMI is transferred via the I/O interface 1505 to the display 1509 or an external device (not shown) and notified to the user of the apparatus.
  • steps S103 to S105 are repeatedly executed while sequentially changing the position (measurement point) of the measurement probe 1506 .
  • the user confirms the noise source matching index NSMI displayed on the display 1509 or transferred to an external device for each different measurement probe 1506 position.
  • a high numerical value is obtained as the noise source matching index NSMI, it is possible to determine that the device located in the vicinity of the nearest measurement probe 1506 is the noise source.
  • Electromagnetic noise often has a certain periodicity (cyclo-stationarity) when observed over a sufficiently long time. Therefore, an approximate temporal relationship can be expected between the far-field measurement data and the near-field measurement data.
  • the noise source matching index NSMI can be calculated. Specifically, as shown in FIG. 3A, the time change ⁇ s [k, n] of the spectral density at the frequency index k of interest of the detection signal of the near-field measurement is calculated (step S202). 3B, the time change ⁇ v [k, n] of the spectral density at the frequency index k (same frequency) of interest in the far-field measurement is calculated (step S302).
  • the far-field measurement detection signal is stored in the memory unit 1503 after the measurement in step S102.
  • steps S203 and S303 average values of ⁇ s [k, n] and ⁇ v [k, n]/ ⁇ s and / ⁇ v are calculated, and ⁇ s [k, n], ⁇ v [k,
  • the signals So[k,n] and Vo[k,n] obtained by subtracting the average values / ⁇ s [k] and / ⁇ v [k] from [n] are calculated (the first equation of [Equation 1] below , second equation).
  • far-field measurement and near-field measurement are performed via a single port at different times, and Identify the noise source 1510 by calculating the noise source matching index NSMI of . Therefore, since the measurement result of the far-field measurement is not affected by the measurement probe used in the near-field measurement, it becomes easier to perform the far-field measurement more accurately and accurately identify the noise source.
  • an electromagnetic noise measuring device According to a second embodiment, an electromagnetic noise measuring device according to a second embodiment will be described with reference to FIGS. Since the configuration of the electromagnetic noise measuring device is substantially the same as that of the first embodiment, redundant description will be omitted. Also, the noise source determination method is the same as in the first embodiment (FIG. 2). However, this second embodiment differs from the first embodiment in the method of calculating the noise source matching index NSMI. Specifically, the second embodiment employs a method of analyzing the cross-correlation between far-field measurements and near-field measurements in different frequency domains (deferred cross-correlation at different frequencies). It is different from the first embodiment in that point.
  • The average value of the absolute values of the detection signal s[n]/
  • step S102 of FIG. 2 A procedure for processing the far-field measurement results in step S102 of FIG. 2 for the third embodiment will be described with reference to FIG.
  • Modulation frequency analysis is applied to the detected signal in the time domain for far-field measurements.
  • the modulation frequency data Xv[k, i] at the frequency k of interest are extracted for all modulation frequencies i (step S703), and the normalized modulation frequency pattern ⁇ V [k, i] is obtained (step S704).
  • step S602 modulation frequency analysis is applied to the detection signal in the time domain of near-field measurement to calculate modulation frequency data X sL [k, i].
  • the modulation frequency data is information in which the frequency of electromagnetic noise, the modulation frequency of the electromagnetic noise, and the intensity of the electromagnetic noise are associated with each other.
  • step S603 the maximum modulation degree (modulation amplitude) Sm[i] among all frequencies in the modulation frequency data is calculated as in the first formula of [Equation 4] below. Then, the average value/Sm is subtracted from the maximum modulation degree Sm[i] and normalization is performed (step S604).
  • the normalized modulation frequency data ⁇ V[k] of the far-field measurement obtained in this way is projected onto the normalization of the modulation frequency data ⁇ S of the near-field measurement (step S605). Specifically, as shown in [Formula 5], the absolute value of the dot product of both is calculated. A noise source matching index NSMI is calculated according to the result of this projection (dot product).
  • modulation frequency analysis is applied to the near-field time-domain detection signal and the far-field time-domain detection signal to calculate modulation frequency data (step S702).
  • modulation frequency data at the frequency of interest is extracted from both of the modulation frequency data (step S703).
  • both modulation frequency patterns are normalized (step S704) and similarly projected to calculate the noise source matching index NSMI.
  • FIG. 8 is an example of modulation frequency data 801 related to the detection signal for far-field measurement
  • FIG. 9 is an example of modulation frequency data 901 related to the detection signal for near-field measurement
  • reference numeral 802 indicates the modulation pattern of frequency data (step S703) for the frequency of interest
  • FIG. 10 is a graph showing the frequency at which the maximum modulation amplitude (after normalization) is obtained in the modulation frequency data of FIG.
  • an electromagnetic noise measuring device according to a fourth embodiment will be described with reference to FIG. Since the configuration of the electromagnetic noise measuring device is substantially the same as that of the first embodiment, redundant description will be omitted. Also, the noise source determination method is the same as in the first embodiment (FIG. 2). The method of processing the far-field measurement results in step S102 is the same as in the third embodiment (FIG. 7). However, the fourth embodiment differs from the first embodiment in the method of calculating the noise source matching index NSMI. Specifically, the calculation of the noise source matching index differs from the above-described embodiments in that modulation frequency analysis (MFA) projection at different frequency is performed.
  • MFA modulation frequency analysis
  • a procedure for calculating the noise source matching index NSMI in the fourth embodiment will be described with reference to FIG.
  • no modulation frequency analysis is applied to the detected signal in the time domain of the near-field measurements.
  • the frequency spectrum Sp[i] of the detected signal ⁇ in the time domain of near-field measurements can be obtained, for example, by estimating the power spectral density using the Fourier transform of the waveform measured with an oscilloscope (not shown), or by estimating the spectrum It is measured using an analyzer (step S603'). Then, the average value/Sp is subtracted from the frequency spectrum Sp[i] and normalization is performed (step S604').
  • FIG. 12 is an example of the waveform of the frequency spectrum after normalization. Then, the modulation frequency data of far-field measurement is projected onto the frequency spectrum of near-field measurement (step S605). As a result of the projection, a noise source matching index NSMI is calculated according to the closeness of both data.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • each of the above configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware, for example, by designing a part or all of them with an integrated circuit.
  • each of the above configurations, functions, etc. may be realized by software by a processor interpreting and executing a program for realizing each function.
  • Information such as programs, tables, and files that implement each function can be stored in recording devices such as memory, hard disks, SSDs (Solid State Drives), or recording media such as IC cards, SD cards, and DVDs.
  • Electromagnetic noise measuring device 1502 Electromagnetic noise measuring device 1502
  • RF interface 1503 Memory unit 1504
  • Main processor 1505 ...
  • I/O interface 1506 Measurement probe 1507... Target device 1508
  • Target device 1510 Noise source 1509... Display

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Testing Electric Properties And Detecting Electric Faults (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

ノイズ源を正確に特定することを可能にした電磁ノイズ計測方法、及び電磁ノイズ計測装置を提供する。この電磁ノイズ計測方法は、対象装置の近傍において、第１のタイミングにおいて、測定プローブの第１ポートを介して、前記対象装置の近傍の電磁ノイズを計測する遠方界測定を実行して、その測定データをメモリに記憶するステップを実行する。その後、前記対象装置に電磁ノイズを与えるノイズ源の候補の近傍において、前記第１のタイミングよりも後の第２のタイミングにおいて、前記第１ポートを介して、前記ノイズ源の候補の近傍の電磁ノイズを計測する近傍界測定を実行するステップと、前記遠方界測定と前記近傍界測定との間の近似度を示す数値であるノイズ源マッチングインデックスを計算するステップとを、繰り返し測定箇所を変えて実行する。

Description

電磁ノイズ計測方法、及び電磁ノイズ計測装置
　本発明は、電磁ノイズ計測方法、及び電磁ノイズ計測装置に関する。
　電子回路等から放出される電磁放射ノイズや伝導ノイズなどの電磁ノイズ（Electromagnetic Noise、またはＥＭノイズ）は、所定の規制値の範囲内に抑制することが求められる。電磁ノイズが規制値の範囲を超えている場合、そのような電磁ノイズは周囲の他の回路の動作に影響を与える虞がある。このため、所定の規制値を超える電磁ノイズを発生しているノイズ源(Noise Source)を特定する技術が求められている。
　従来、ノイズ源を特定するための計測方法として、周波数ドメイン計測により周波数スペクトルを得る方法、又はタイムドメイン計測をして短時間フーリエ変換（ＳＴ－ＦＦＴ）することにより周波数スペクトルを得る方法が知られている。高周波数のノイズ源（例えばクロック信号回路、通信回路からのノイズ等）は、周波数スペクトルから特定することが容易である。
　しかし、従来の方法では、対象装置の近傍における電磁ノイズの測定（遠方界測定）と、ノイズ源の候補の近傍における電磁ノイズの測定（近傍界測定）を行い、周波数スペクトルを分析する場合において、近傍界測定を実行する測定プローブが、同時に測定される遠方界測定の測定プローブに影響を与えることが起こり、このため、ノイズ源を正確に特定することが困難であるという問題がある。
特開２０１４－２２２２１５号公報
　本発明は、ノイズ源を正確に特定することを可能にした電磁ノイズ計測方法、及び電磁ノイズ計測装置を提供することを目的とする。
　上記の課題を解決するため、本発明に係る電磁ノイズ計測方法は、第１のタイミングにおいて、第１ポートを介して、対象装置の近傍の電磁ノイズを計測する遠方界測定を実行して、その測定データをメモリに記憶するステップを実行する。その後、前記対象装置に電磁ノイズを与えるノイズ源の候補の近傍において、前記第１のタイミングよりも後の第２のタイミングにおいて、前記第１ポートを介して、近傍界測定を実行するステップと、前記遠方界測定と前記近傍界測定との間の近似度を示す数値であるノイズ源マッチングインデックスを計算するステップとを、繰り返し測定箇所を変えて実行する。
　本発明によれば、ノイズ源を正確に特定することを可能にした電磁ノイズ計測方法、及び電磁ノイズ計測装置を提供することができる。
第１の実施の形態に係る電磁ノイズ計測装置１５０１を説明するブロック図である。 第１の実施の形態の電磁ノイズ計測装置１５０１の動作（電磁ノイズ計測方法）を説明するフローチャートである。 ノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算方法を説明するフローチャートである。 第１の実施の形態におけるノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算方法を説明するフローチャートである。 第２の実施の形態におけるノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算方法を説明するフローチャートである。 第２の実施の形態におけるノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算方法を説明するフローチャートである。 第３の実施の形態におけるノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算方法を説明するフローチャートである。 第３の実施の形態におけるノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算方法を説明するフローチャートである。 遠方界測定の検出信号に係る変調周波数データ８０１の一例である。 近傍界測定の検出信号に係る変調周波数データ９０１の一例である。 図９の変調周波数データにおいて、最大の変調振幅（正規化後）が得られる周波数を示すグラフである。 第４の実施の形態におけるノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算方法を説明するフローチャートである。 第４の実施の形態における、正規化後の周波数スペクトルの波形の一例である。
　以下、添付図面を参照して本実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本開示の原理に則った実施形態と実装例を示しているが、これらは本開示の理解のためのものであり、決して本開示を限定的に解釈するために用いられるものではない。本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本開示の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味においても限定するものではない。
　本実施形態では、当業者が本開示を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本開示の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。
　各種情報の例として、「データ」、「グラフ」等の表現にて説明することがあるが、各種情報はこれら以外のデータ構造で表現されてもよい。例えば、「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」、「ＸＸキュー」等の各種情報は、「ＸＸ情報」としてもよい。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いるが、これらについてはお互いに置換が可能である。同一あるいは同様の機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。また、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
　実施例において、プログラムを実行して行う処理について説明する場合がある。ここで、計算機は、プロセッサ（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ）によりプログラムを実行し、記憶資源（例えばメモリ）やインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら、プログラムで定められた処理を行う。そのため、プログラムを実行して行う処理の主体を、プロセッサとしてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路を含んでいてもよい。ここで、専用回路とは、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等である。
　プログラムは、プログラムソースから計算機にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、実施例において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。
［第１の実施の形態］
　図１を参照して、第１の実施の形態に係る電磁ノイズ計測装置１５０１を説明する。この電磁ノイズ計測装置１５０１は、対象装置１５０８（Victim）との関係でターゲット装置１５０７中のノイズ源１５１０を特定するための装置である。図１においては、１つのノイズ源１５１０のみが図示されている。ノイズ源１５１０の個数、位置等は測定開始前においては不明であり、電磁ノイズ計測装置１５０１のユーザは、測定プローブ１５０６を様々な場所（ノイズ源の候補の近傍）に移動させて、得られた検出信号に従い、対象装置１５０８の動作に影響を与える電磁ノイズを発するノイズ源を同定する。ここで、電磁ノイズ（Electromagnetic Noise、またはＥＭノイズ）とは、例えば電子回路等から放出される電磁放射ノイズや伝導ノイズである。
　電磁ノイズ計測装置１５０１は、一例として、ＲＦインタフェース１５０２と、メモリユニット１５０３と、メインプロセッサ１５０４と、測定プローブ１５０６と、Ｉ／Ｏインタフェース１５０５と、ディスプレイ１５０９とを備えて構成される。測定プローブ１５０６は、ノイズ源１５１０の候補となる装置の近くに移動させられ、その位置での電磁ノイズを計測する。ＲＦインタフェース１５０２は、測定プローブ１５０６が検出した検出信号をメインプロセッサ１５０４での処理のための信号に変換し転送する機能を有する。
　メインプロセッサ１５０４は、メモリユニット１５０３に格納されるコンピュータプログラムにより実現される、遠方界測定処理部１５０４Ａ、近傍界測定処理部１５０４Ｂ、及びノイズ源マッチングインデックス計算部１５０４Ｃを構成する。遠方界測定処理部１５０４Ａは、対象装置１５０８の近傍であって、ノイズ源１５１０からは遠方である領域（遠方界）における電磁ノイズの測定を実行する。また、近傍界測定処理部１５０４Ｂは、ノイズ源１５１０の候補である装置の近傍である領域（近傍界）における電磁ノイズの測定を実行する。遠方界測定処理部１５０４Ａでの測定と、近傍界測定処理部１５０４Ｂでの測定は、それぞれ異なるタイミングで実行されると共に、単一のポートを介してＲＦインタフェース１５０２に入力された検出信号に従って実行される。遠方界測定処理部１５０４Ａでの測定は、近傍界測定処理部１５０４Ｂでの測定よりも時間的に先行する。
　ノイズ源マッチングインデックス計算部１５０４Ｃは、遠方界測定処理部１５０４Ａにおける測定データと、近傍界測定処理部１５０４Ｂの測定データとの間のマッチングを行い、そのマッチングの結果に従い、ノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩを計算する。ノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩは、対象装置１５０８の動作に影響を与えている電磁ノイズである可能性の高さを数値で示すものである。すなわち、計算されたノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの数値が大きいほど、近傍界測定処理部１５０４Ｂが実行された際に測定プローブ１５０６の近傍に位置していた装置がノイズ源であると判断される可能性が高くなる。
　Ｉ／Ｏインタフェース１５０５は、メインプロセッサ１５０４で演算処理されたデータを、ディスプレイ１５０９や、その他外部装置（図示せず）に対して出力し、また外部装置からデータや、ユーザからの命令を受信するためのインタフェースである。ディスプレイ１５０９は、メインプロセッサ１２で演算されたデータを表示可能に構成される。外部装置は、例えば、ユーザが命令（指示）を入力するための入力装置（例えばキーボード、マウス等）であってもよいし、外部記憶装置であってもよいし、ネットワークを介して接続された管理装置であってもよい。また、ディスプレイ１５０９は、ヘッドマウントディスプレイであってもよい。
　図２を参照して、第１の実施の形態の電磁ノイズ計測装置１５０１の動作（電磁ノイズ計測方法）を説明する。この第１の実施の形態の電磁ノイズ計測装置１５０１は、まず対象装置１５０８の近傍において遠方界測定を実行し、その後測定プローブ１５０６を用い且つ同一のポートを介して、ノイズ源１５１０の候補の近傍において近傍界測定を実行する。これにより、正確に対象装置１５０８の動作に影響を与えるノイズ源１５１０を特定することが可能になる。
　まず、ステップＳ１０２では、遠方界測定処理部１５０４Ａにより遠方界測定及び前処理が実施される。遠方界測定処理部１５０４Ａにより測定され前処理された測定データは、メモリユニット１５０３に一時保持される。
　次に、ステップＳ１０３では、対象装置１５０８からは離間しているが、ノイズ源１５１０の候補の近傍である領域に測定プローブ１５０６が配置され、近傍界測定処理部１５０４Ｂにより近傍界測定が実施される。ステップＳ１０３は、ステップＳ１０２よりも後のタイミングで実行される。近傍界測定処理部１５０４Ｂにより得られた測定データは、メモリユニット１５０３に一時保持される。
　続くステップＳ１０４では、ステップＳ１０２で実行されてメモリユニット１５０３に格納された遠方界測定の測定データ、及びステップＳ１０３で実行された近傍界測定の測定データに基づき、ノイズ源マッチングインデックス計算部１５０４Ｃがノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩを計算する。演算されたノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩは、時刻データ等と共に、メモリユニット１５０３に記憶される。
　そして、ステップＳ１０５では、計算されたノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩがＩ／Ｏインタフェース１５０５を介してディスプレイ１５０９又は外部装置（図示せず）に転送され、本装置のユーザに通知される。このステップＳ１０３～Ｓ１０５が、測定プローブ１５０６の位置（測定箇所）を順次変更して繰り返し実行される。ユーザは、異なる測定プローブ１５０６の位置ごとに、ディスプレイ１５０９に表示され又は外部装置に転送されたノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩを確認する。そして、ノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩとして高い数値が得られた場合、その直近の測定プローブ１５０６の近傍に位置していた装置をノイズ源と判定することができる。
　この第１の実施の形態における、ノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算方法を、図３Ａ及び図３Ｂのフローチャートを参照して説明する。多くの場合、電磁ノイズは、十分に長い時間で観察した場合、一定の周期性を有する（周期定常性（cyclo-stationarity））。このため、遠方界測定の測定データと、近傍界測定の測定データとの間においても、近似した時間的な関連性を期待することができる。
　そこで、遠方界測定の測定データの一の時間依存周波数と、近傍界測定の測定データの同一の時間依存周波数との間の相互相関の絶対値の最大値を計算することにより（deferred cross-relation at the same frequency）、ノイズ源マッチングインデックスＮＳＭIを計算することができる。具体的には、図３Ａに示すように、近傍界測定の検出信号の、着目する周波数インデックスｋでのスペクトル密度の時間変化σｓ[ｋ、ｎ]を演算し（ステップＳ２０２）、一方、図３Ｂに示すように、遠方界測定の、着目する周波数インデックスｋ（同一の周波数）でのスペクトル密度の時間変化σｖ[ｋ、ｎ]を演算する（ステップＳ３０２）。遠方界測定の検出信号は、ステップＳ１０２の計測後、メモリユニット１５０３に記憶されている。
　その後、ステップＳ２０３、Ｓ３０３において、σｓ[ｋ、ｎ]、σｖ[ｋ、ｎ]の平均値／σｓ、／σｖを演算し、σｓ[ｋ、ｎ]、σｖ[ｋ、ｎ]からこの平均値／σｓ［ｋ］、／σｖ[ｋ]を減算した信号Ｓo［ｋ、ｎ］、Ｖo[ｋ、ｎ]を演算する（下記の[数１]の第１式、第２式）。そして、この信号Ｓｏ、Ｖｏを正規化すると共に、その正規化信号の積の総和を最大とする時間間隔ｍを探索し、その最大値となる総和を相互相関値Ｉｄ［ｋ］とする（［数１］の第３式）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　以上説明したように、この第１の実施の形態の電磁ノイズ計測装置によれば、遠方界測定と、近傍界測定とを、単一のポートを介して、異なる時間で計測し、両者の間のノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩを計算することで、ノイズ源１５１０を特定する。このため、遠方界測定の測定結果は、近傍界測定時の測定プローブの影響を受けないため、より正確に遠方界測定を実行し、正確にノイズ源を特定することが容易になる。
[第２の実施の形態]
　続いて、第２の実施の形態に係る電磁ノイズ計測装置を、図１、２、４及び５を参照して説明する。電磁ノイズ計測装置の構成は、第１の実施の形態と略同一であるので、重複する説明は省略する。また、ノイズ源の判定方法も、第１の実施の形態（図２）と同一である。ただし、この第２の実施の形態は、ノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算方法が第１の実施の形態とは異なっている。具体的には、第２の実施の形態は、遠方界測定と近傍界測定の間の相互相関を、異なる周波数領域で分析する方法を採用しており（deferred cross-correlation at different frequencies）、この点で第１の実施の形態と異なっている。
　第２の実施の形態のノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算の実行手順を図４のフローチャートを参照して説明する。この計算方法は、低周波数のスイッチングにより生成される広帯域ノイズがある場合に有効である。
　この第２の実施の形態では、下記の[数２]の第１式のように、近傍界測定の低周波数領域の時間領域の検出信号ｓ[ｎ]の絶対値｜ｓ［ｎ］｜を演算し、この絶対値｜ｓ［ｎ］｜から、検出信号ｓ［ｎ］の絶対値の平均値／｜ｓ｜を減算して信号ｓｏ［ｎ］を生成する（ステップＳ４０２）。
　なお、遠方界測定に関しては、図５、及び[数２]の第２式のように、遠方界測定の検出信号の一の高周波成分ｋのスペクトル密度の時間変化σｖ[ｋ、ｎ]の平方根を演算する（ステップＳ５０２）。そして、その平方根から、その平方根の平均値を減算して信号Ｖｏ［ｋ、ｎ］を演算する（ステップＳ５０３）。そして、第３式のように、この信号ｓｏ、Ｖｏを正規化すると共に、その正規化信号の積の総和が最大値となる時間間隔ｍを探索し、その最大値となる総和を相互相関値Ｉｍ［ｋ］とする（ステップＳ４０３）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
[第３の実施の形態]
　続いて、第３の実施の形態に係る電磁ノイズ計測装置を、図１、２、６、７を参照して説明する。電磁ノイズ計測装置の構成は、第１の実施の形態と略同一であるので、重複する説明は省略する。また、ノイズ源の判定方法も、第１の実施の形態（図２）と同一である。ただし、この第３の実施の形態は、ノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算方法が第１の実施の形態とは異なっている。具体的には、ノイズ源マッチングインデックスの計算において、変調周波数解析を実行する点（Modulation Frequency Analysis (MFA) projection at same frequency）で前述の実施の形態と異なっている。
　図７を参照して、第３の実施の形態のための図２のステップＳ１０２の遠方界測定の測定結果を処理する手順が説明される。変調周波数解析が遠方界測定の時間領域における検出信号に適用される。次に、着目する周波数ｋにおける変調周波数データＸｖ［ｋ、ｉ］が全ての変調周波数ｉに対し抽出され（ステップＳ７０３）、[数３]に示すように、正規化された変調周波数パターン＾Ｖ［ｋ，ｉ］が取得される（ステップＳ７０４）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　図６を参照して、第３の実施の形態におけるノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算の手順を説明する。まず、ステップＳ６０２において、近傍界測定の時間領域の検出信号に対し、変調周波数解析を適用し、変調周波数データＸｓＬ［ｋ、ｉ］を算出する。ここで、変調周波数データとは、電磁ノイズの周波数と、当該電磁ノイズの変調周波数と、当該電磁ノイズの強度とが対応付けられた情報である。
　続いて、ステップＳ６０３では、変調周波数データの中の全ての周波数の中の最大変調度（変調振幅）Ｓｍ［ｉ］を、下記の［数４］の第１式のように計算する。そして、［数４］の第２式、第３式のように、その最大変調度Ｓｍ［ｉ］から、その平均値／Ｓｍを減算し且つ正規化を実行する（ステップＳ６０４）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　そして、このようにして得られた遠方界測定の正規化後の変調周波数データ＾Ｖ［ｋ］を、近傍界測定の正規化後の変調周波数データ＾Ｓに投影する（ステップＳ６０５）。具体的には、[数５]に示すように、両者のドット積の絶対値が演算される。この投影（ドット積）の結果に従い、ノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩが計算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　図７を参照して、第３の実施の形態におけるノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算の別の手順を説明する。図６と同様に、近傍界測定の時間領域の検出信号、及び遠方界測定の時間領域の検出信号に対し、変調周波数解析を適用し、変調周波数データを算出する（ステップＳ７０２）。次に、その両変調周波数データの中から、着目する周波数における変調周波数データを抽出する（ステップＳ７０３）。そして、両変調周波数パターンを正規化して（ステップＳ７０４）、同様に投影を行うことで、ノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩを計算する。
　図８は、遠方界測定の検出信号に係る変調周波数データ８０１の一例であり、図９は、近傍界測定の検出信号に係る変調周波数データ９０１の一例である。図８において、符号８０２は、着目する周波数に係る周波数データの変調パターン（ステップＳ７０３）を示している。図１０は、図９の変調周波数データにおいて、最大の変調振幅（正規化後）が得られる周波数を示すグラフである。
[第４の実施の形態]
　続いて、第４の実施の形態に係る電磁ノイズ計測装置を、図１１を参照して説明する。電磁ノイズ計測装置の構成は、第１の実施の形態と略同一であるので、重複する説明は省略する。また、ノイズ源の判定方法も、第１の実施の形態（図２）と同一である。ステップＳ１０２の遠方界測定の測定結果を処理する方法は、第３の実施の形態（図７）と同様である。ただし、この第４の実施の形態は、ノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算方法が第１の実施の形態とは異なっている。具体的には、ノイズ源マッチングインデックスの計算において、変調周波数解析を実行する点（Modulation Frequency Analysis (MFA) projection at different frequency）で前述の実施の形態と異なっている。
　図１１を参照して、第４の実施の形態におけるノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩの計算の手順を説明する。この実施の形態では、近傍界測定の時間領域の検出信号に対しては、変調周波数解析は適用されない。近傍界測定の時間領域の検出信号σｓの周波数スペクトルＳｐ［ｉ］が、例えば、オシロスコープ（図示せず）で測定された波形のフーリエ変換を使用してパワースペクトル密度を推定することにより、またはスペクトラムアナライザを使用して測定される（ステップＳ６０３’）。そして、その周波数スペクトルＳｐ［ｉ］から、その平均値／Ｓｐを減算し且つ正規化を実行する（ステップＳ６０４’）。図１２は、正規化後の周波数スペクトルの波形の一例である。そして、遠方界測定の変調周波数データを、近傍界測定の周波数スペクトルに投影する（ステップＳ６０５）。投影の結果として、両データの近似度に従い、ノイズ源マッチングインデックスＮＳＭＩが計算される。
　なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
　１５０１…電磁ノイズ計測装置
　１５０２…ＲＦインタフェース
　１５０３…メモリユニット
　１５０４…メインプロセッサ
　１５０５…Ｉ／Ｏインタフェース
　１５０６…測定プローブ
　１５０７…ターゲット装置
　１５０８…対象装置
　１５１０…ノイズ源
　１５０９…ディスプレイ

Claims (8)

  1. 　第１のタイミングにおいて、第１ポートを介して、対象装置の近傍の電磁ノイズを計測する遠方界測定を実行して、その測定データをメモリに記憶するステップを実行し、その後、
    　前記対象装置に電磁ノイズを与えるノイズ源の候補の近傍において、前記第１のタイミングよりも後の第２のタイミングにおいて、前記第１ポートを介して、近傍界測定を実行するステップと、
    　前記遠方界測定と前記近傍界測定との間の近似度を示す数値であるノイズ源マッチングインデックスを計算するステップと
    　を、繰り返し測定箇所を変えて実行すること
    を備える、電磁ノイズ計測方法。
  2. 　前記ノイズ源マッチングインデックスをユーザに提示するステップを更に備えた、請求項１に記載の方法。
  3. 　前記ノイズ源マッチングインデックスを計算するステップは、
    　前記遠方界測定の検出信号の、着目する周波数インデックスｋでのスペクトル密度の時間変化を演算し、
    　前記近傍界測定の検出信号の、着目する周波数インデックスｋでのスペクトル密度の時間変化を演算し、
    　前記スペクトル密度の時間変化の平均値を、前記スペクトル密度の時間変化から減算した信号を演算し、その信号を正規化し、
    　２つの正規化信号の間の相互相関の最大値を計算する
    ことを含む、請求項１に記載の方法。
  4. 　前記ノイズ源マッチングインデックスを計算するステップは、
    　前記遠方界測定の、第１の周波数領域の時間領域の検出信号の絶対値を演算し、この絶対値から、前記検出信号の絶対値の平均値を減算した第１信号を演算し、
    　前記近傍界測定の、前記第１の周波数領域よりも高周波側の第２の周波数領域の周波数成分のスペクトル密度の時間変化の平方根を演算し、その平方根から、その平方根の平均値を減算して第２信号を演算し、
    　前記第１信号及び前記第２信号を正規化し、その正規化信号の積の総和が最大値となる時間間隔を探索し、そのときの前記積の総和を相互相関値として出力する
    ことを含む、請求項１に記載の方法。
  5. 　前記ノイズ源マッチングインデックスを計算するステップは、
    　前記近傍界測定の時間領域の検出信号、及び前記遠方界測定の時間領域の検出信号に対し、変調周波数解析を適用して変調周波数データを算出し、
    　前記変調周波数データの中の全ての周波数の中で最大の変調度を与える近傍界の変調周波数パターンを計算し、その変調周波数データから、その平均値を減算し且つ正規化を実行し、
    　前記遠方界測定の変調周波数データを、前記近傍界測定の変調周波数パターンに投影し、その投影の結果に従い、前記ノイズ源マッチングインデックスを計算する、請求項１に記載の方法。
  6. 　前記ノイズ源マッチングインデックスを計算するステップは、
    　前記近傍界測定の時間領域の検出信号の周波数スペクトルを測定し、
    　前記遠方界測定の時間領域の検出信号に対し変調周波数解析を適用して変調周波数データを算出し、
    　前記遠方界測定の変調周波数データを、前記近傍界測定の周波数スペクトルのデータに投影し、その投影の結果に従い、前記ノイズ源マッチングインデックスを計算する、請求項１に記載の方法。
  7. 　対象装置の近傍、及びノイズ源の近傍の電磁ノイズを計測する測定プローブと、
    　前記測定プローブと第１のポートを介して接続されるコンピュータシステムと
    　を備え、
    　前記コンピュータシステムは、
    　前記対象装置の近傍において、第１のタイミングにおいて、前記測定プローブの第１ポートを介して、前記対象装置の近傍の電磁ノイズを計測する遠方界測定を実行して、その測定データをメモリに記憶し、
    　前記ノイズ源の候補の近傍において、前記第１のタイミングよりも後の第２のタイミングにおいて、前記第１ポートを介して、前記ノイズ源の候補の近傍の電磁ノイズを計測する近傍界測定を実行し
    　前記遠方界測定と前記近傍界測定との間の近似度を示す数値であるノイズ源マッチングインデックスを計算する
    よう構成されている、電磁ノイズ計測装置。
  8. 　前記ノイズ源マッチングインデックスをユーザに対し表示する表示部を更に備えた、請求項７に記載の装置。
PCT/JP2022/017225 2021-04-26 2022-04-07 電磁ノイズ計測方法、及び電磁ノイズ計測装置 WO2022230627A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP22795543.2A EP4332589A1 (en) 2021-04-26 2022-04-07 Electromagnetic noise measurement method and electromagnetic noise measurement device

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021074172A JP2022168597A (ja) 2021-04-26 2021-04-26 電磁ノイズ計測方法、及び電磁ノイズ計測装置
JP2021-074172 2021-04-26

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022230627A1 true WO2022230627A1 (ja) 2022-11-03

Family

ID=83847444

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/017225 WO2022230627A1 (ja) 2021-04-26 2022-04-07 電磁ノイズ計測方法、及び電磁ノイズ計測装置

Country Status (3)

Country Link
EP (1) EP4332589A1 (ja)
JP (1) JP2022168597A (ja)
WO (1) WO2022230627A1 (ja)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014222215A (ja) 2013-05-14 2014-11-27 日本電信電話株式会社 電磁ノイズの伝搬路を追跡および可視化する方法および装置
WO2020255527A1 (ja) * 2019-06-18 2020-12-24 株式会社日立製作所 ノイズ源特定方法、及び情報処理システム

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014222215A (ja) 2013-05-14 2014-11-27 日本電信電話株式会社 電磁ノイズの伝搬路を追跡および可視化する方法および装置
WO2020255527A1 (ja) * 2019-06-18 2020-12-24 株式会社日立製作所 ノイズ源特定方法、及び情報処理システム

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GANG FENG ; WEI WU ; D. POMMERENKE ; JUN FAN ; D.G. BEETNER: "Time synchronized near-field and far-field for EMI source identification", ELECTROMAGNETIC COMPATIBILITY, 2008. EMC 2008. IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON, 18 August 2008 (2008-08-18), Piscataway, NJ, USA , pages 1 - 5, XP031349566, ISBN: 978-1-4244-1699-8 *
PAOLETTI UMBERTO: "Broadband Electromagnetic Noise Source Identification Using Modulation Frequency Analysis", 2020 INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ELECTROMAGNETIC COMPATIBILITY - EMC EUROPE, IEEE, 23 September 2020 (2020-09-23), pages 1 - 5, XP033853038, DOI: 10.1109/EMCEUROPE48519.2020.9245870 *
SATOSHI SUZUKI, YASUMASA KANEDA, HIROYASU SANO, HIDEKATSU SASAKI: "Switching noise source separation from radiated emission using Nonnegative Matrix Factorization", PROCEEDINGS OF THE 2021 ANNUAL MEETING IEE OF JAPAN 2021; MARCH 9-11, 2021, 1 March 2021 (2021-03-01), JP, pages 30 - 31, XP009540627 *

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022168597A (ja) 2022-11-08
EP4332589A1 (en) 2024-03-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Lewandowski et al. Covariance-based vector-network-analyzer uncertainty analysis for time-and frequency-domain measurements
EP2998751A1 (en) Detecting, localizing and ranking copper connectors
Merino-Martínez et al. Integration methods for distributed sound sources
EP1527348A1 (en) Time-frequency domain reflectometry apparatus and method
US6882947B2 (en) Discrete fourier transform (DFT) leakage removal
US20130097112A1 (en) Determination of Statistical Upper Bound for Estimate of Noise Power Spectral Density
Ramos et al. Recent developments on impedance measurements with DSP-based ellipse-fitting algorithms
JP2005274373A (ja) Ｓパラメータ算出装置，ｓパラメータ算出方法，ｓパラメータ算出プログラムおよびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
Claeys et al. An iterative interpolated DFT to remove spectral leakage in time-domain near-field scanning
Jangjoo et al. UHF sensors positioning on the power transformer tank to enhance the partial discharge localization accuracy
WO2022230627A1 (ja) 電磁ノイズ計測方法、及び電磁ノイズ計測装置
JPWO2007108492A1 (ja) 確率密度関数分離装置、確率密度関数分離方法、ノイズ分離装置、ノイズ分離方法、試験装置、試験方法、算出装置、算出方法、プログラム、及び記録媒体
US20170046588A1 (en) Systems, methods, and computer programs to locate portions of patterns for measurement in sem images
JP6288945B2 (ja) ノイズ源位置推定装置及びノイズ源位置推定プログラム
JP2007263789A (ja) 電磁波解析プログラム、電磁波解析装置および電磁波解析方法
US20150160274A1 (en) Method and apparatus for power estimation
US20130097111A1 (en) Vector Smoothing of Complex-Valued Cross Spectra to Estimate Power Spectral Density of a Noise Signal
Febrero-Bande et al. Measures of influence for the functional linear model with scalar response
JP2014222215A (ja) 電磁ノイズの伝搬路を追跡および可視化する方法および装置
Zalewska et al. A method for determination of muscle fiber diameter using single fiber potential (SFP) analysis
Fedorov et al. Automated analysis of single-tone spectroscopic data for cQED systems
US9673862B1 (en) System and method of analyzing crosstalk without measuring aggressor signal
JP2010101894A (ja) 確定成分識別装置、確定成分識別方法、プログラム、記憶媒体、試験システム、および、電子デバイス
JPWO2010047134A1 (ja) 確定成分モデル判定装置、確定成分モデル判定方法、プログラム、記憶媒体、試験システム、および、電子デバイス
JP7239005B2 (ja) コントラスト感度測定装置、コントラスト感度測定方法、およびプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22795543

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2022795543

Country of ref document: EP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2022795543

Country of ref document: EP

Effective date: 20231127