特開 2024-997 試験測定システム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024000997

(43)【公開日】2024-01-09

(54)【発明の名称】試験測定システム及び方法

(51)【国際特許分類】

   G01R 13/20 20060101AFI20231226BHJP

   G01R 23/16 20060101ALI20231226BHJP

【ＦＩ】

G01R13/20 L

G01R13/20 R

G01R23/16 E

G01R23/16 D

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023101573

(22)【出願日】2023-06-21

(31)【優先権主張番号】63/353,950

(32)【優先日】2022-06-21

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】18/209,110

(32)【優先日】2023-06-13

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(71)【出願人】

【識別番号】391002340

【氏名又は名称】テクトロニクス・インコーポレイテッド

【氏名又は名称原語表記】ＴＥＫＴＲＯＮＩＸ，ＩＮＣ．

(74)【代理人】

【識別番号】100090033

【弁理士】

【氏名又は名称】荒船 博司

(74)【代理人】

【識別番号】100093045

【弁理士】

【氏名又は名称】荒船 良男

(72)【発明者】

【氏名】ジャスティン・イー・パターソン

(57)【要約】

【課題】入力信号の信号分析を効果的に行えるようにする。
【解決手段】試験測定システム９００には、被試験デバイス（ＤＵＴ）９９０からの入力信号を受けるポート９０２と、入力信号から第１及び第２測定データを生成する測定ユニット９０８と、主成分プロセッサ９２０とがある。主成分抽出部９２２は、主成分分析を使用して第１及び第２測定データから少なくとも１つの主成分を導出する。主成分マッパ９２４は、第１測定データ及び第２測定データを、少なくとも１つの主成分から導出した主成分領域に再マッピングする。主成分統計プロセッサ９２６は、再マッピングされたデータから統計データを生成する。主成分プロッタ９２８は、ヒストグラム等のプロットを生成する。
【選択図】図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

被試験デバイス（ＤＵＴ）からの入力信号を受ける入力部と、
上記入力信号から第１測定データ及び第２測定データを生成する測定ユニットと、
１つ以上のプロセッサとを具え、
該プロセッサが、
主成分分析を用いて上記第１及び第２測定データから少なくとも１つの主成分を導出する処理と、
上記第１測定データ及び上記第２測定データを上記少なくとも１つの主成分から導出した主成分領域に再マッピングする処理とを行うよう構成される試験測定システム。

【請求項2】

上記１つ以上のプロセッサが、再マッピングされたデータについて統計分析を行うように更に構成される請求項１の試験測定システム。

【請求項3】

上記統計分析が平均分析と標準偏差分析を含む請求項２の試験測定システム。

【請求項4】

上記１つ以上のプロセッサが、
上記再マッピングされたデータからプロットを生成する処理と、
出力ディスプレイに上記プロットを表示する処理と
を行うように更に構成される請求項１の試験測定システム。

【請求項5】

上記１つ以上のプロセッサが、
上記主成分領域の全ての成分よりも少ない成分の情報を用いて、上記第１測定データ及び上記第２測定データを上記主成分領域から測定領域に再マッピングする処理を行うように構成される請求項１の試験測定システム。

【請求項6】

上記測定ユニットによってＮ組の測定データが生成され、上記１つ以上のプロセッサが、上記Ｎ組の測定データからＭ（Ｍは、１からＮのいずれか）個の主成分を導出するように構成される請求項１の試験測定システム。

【請求項7】

被試験デバイス（ＤＵＴ）から入力信号を受信する処理と、
上記入力信号から第１測定データを生成する処理と、
上記入力信号から第２測定データを生成する処理と、
主成分分析を用いて上記第１及び第２測定データから少なくとも１つの主成分を導出する処理と、
上記第１測定データ及び上記第２測定データを、上記少なくとも１つの主成分から導出した主成分領域に再マッピングする処理と
を具える試験測定方法。

【請求項8】

再マッピングされたデータについて統計分析を行う処理を更に具える請求項７の試験測定方法。

【請求項9】

上記統計分析が、平均分析及び標準偏差分析を含む請求項８の試験測定方法。

【請求項10】

再マッピングされたデータからプロットを生成する処理と、
出力ディスプレイに上記プロットを表示する処理と
を更に具える請求項７の試験測定方法。

【請求項11】

上記プロットが、ヒストグラム、時間トレンド・プロット又はスペクトル表示である請求項１０の試験測定方法。

【請求項12】

上記主成分領域の全ての成分よりも少ない成分の情報を用いて、上記第１測定データ及び上記第２測定データを上記主成分領域から測定領域に再マッピングする処理を更に具える請求項７の試験測定方法。

【請求項13】

上記入力信号からＮ組の測定データを生成する処理と、上記Ｎ組の測定データからＭ（Ｍは、１からＮのいずれか）個の主成分を導出する処理とを更に具える請求項７の試験測定方法。

【請求項14】

コンピュータ・プログラムであって、コンピューティング・デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピューティング・デバイスに、請求項７から１３のいずれかの方法を実行させるコンピュータ・プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、試験測定システムに関し、より詳細には、試験測定装置を用いて収集された測定データに対して主成分分析を行うための機能を含む試験測定システム及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

最新のオシロスコープその他の試験測定装置は、被試験デバイス（ＤＵＴ）からの信号を受け取り、これらの信号に対して様々な測定を実行する。多くの場合、信号からもデータが収集され、この収集されたデータに対して測定と分析が行われることがある。測定された電圧、電流又は電力に基づく閾値試験のような、測定されたパラメータに対する試験が実行されることがある。また、試験や測定が実行される前に、入力信号の変換が実行されることもある。例えば、試験測定装置は、時間領域で入力信号を受け入れ、信号に対してフーリエ変換を実行して周波数領域に変換し、周波数領域で目的の試験又は測定を行うことがある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特表２０２２－５０９２６７号公報

【非特許文献】

【0004】

【非特許文献1】「テクトロニクス社製オシロスコープ」の紹介サイト、テクトロニクス、［online］、［２０２３年６月１５日検索］、インターネット<https://www.tek.com/ja/products/oscilloscopes>

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上述のように、データは、入力信号から収集されてもよく、場合によっては、試験測定装置が、入力信号の特性を表すデータを生成することもある。従来のオシロスコープの中には、このデータに対して、統計処理などの単純なデータ処理を行ったり、ヒストグラムやタイミング・トレンドを使用してデータをプロットしたりする場合があるが、概して、従来の試験測定装置のデータ分析ツールは、単純なツールとプロセスに限定されている。

【0006】

本開示による実施形態は、従来の試験測定装置に見られるこれら及び他の制約を解決しようとするものである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の実施形態としては、被試験デバイス（ＤＵＴ）から装置によって受信された測定値又はデータに対して主成分分析（Principal Component Analysis：ＰＣＡ）を実行できるオシロスコープなどの試験測定装置がある。ＰＣＡは、ＤＵＴから受信した測定データなどの大規模なデータ・セットについて動作する。これらのデータ・セットに対してＰＣＡを実行すると、ユーザは、どの変数（データに含まれる測定値など）がデータに関する情報を最も多く含んでいるかを判断できる。概して、ＰＣＡは、行列の分解（matrix decomposition）、即ち、行列を行列の積に因数分解するものであり、これにより、ユーザは、測定データを生成した測定領域とは異なる領域のことがある主要成分の領域において、測定値を分析し、洞察を引き出すことができる。測定領域から主成分領域にデータを再マッピングするＰＣＡの機能は、いくつかの点で、例えば、時間領域で収集されたデータを周波数領域の測定値へ変換し、データの特性を再評価するフーリエ変換に似ている。ＰＣＡツールを使用すると、ユーザは、ＰＣＡ分析なしでは認識できなかった特定の測定値に関する関係を判別できる場合がある。また、ＰＣＡ分析は、複数の変数を分析し、どの変数が互いに相関しているかを判断するのに特に強力である。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、本開示技術の実施形態による主成分分析機能を有する試験測定装置が、収集したデータの集合に主成分分析をどのようにして適用するかを示すグラフである。

【図2】図２は、本開示技術の実施形態による主成分分析機能を有する試験測定装置によって収集されたデータの集合体のグラフである。

【図3A】図３Ａは、現在の試験測定装置における従来のデータ処理の限界を示す観測データ（生データ）及びソートされたデータ・サンプルのグラフである。

【図3B】図３Ｂは、現在の試験測定装置における従来のデータ処理の限界を示す観測データ（生データ）及びソートされたデータ・サンプルのグラフである。

【図4A】図４Ａは、主成分分析機能を含む試験測定装置が、本開示技術の実施形態によるデータ分析の工程をどのように適用できるかを示すヒストグラム・グラフのセットを示す。

【図4B】図４Ｂは、主成分分析機能を含む試験測定装置が、本開示技術の実施形態によるデータ分析の工程をどのように適用するかを示すヒストグラム・グラフのセットを示す。

【図5A】図５Ａは、主成分分析機能を含む試験測定装置が、開示技術の実施形態によるデータ分析の別の工程をどのように適用するかを示すグラフである。

【図5B】図５Ｂは、主成分分析機能を含む試験測定装置が、開示技術の実施形態によるデータ分析の別の工程をどのように適用するかを示すグラフである。

【図6】図６は、本開示技術の実施形態による、単一の主成分のみを用いた再生成されたデータを示す図である。

【図7A】図７Ａは、本開示技術の実施形態による、主成分分析機能を含む試験測定装置が、主成分分析の結果をどのようにユーザに提示できるかを示す時間トレンド・グラフである。

【図7B】図７Ｂは、本開示技術の実施形態による、主成分分析機能を含む試験測定装置が、主成分分析の結果をどのようにユーザに提示できるかを示す時間トレンド・グラフである。

【図8A】図８Ａは、本開示技術の実施形態による、主成分分析を含む試験測定装置が、主成分分析の結果をどのようにユーザに表示できるかを示すスペクトル・グラフである。

【図8B】図８Ｂは、本開示技術の実施形態による、主成分分析を含む試験測定装置が、主成分分析の結果をどのようにユーザに表示できるかを示すスペクトル・グラフである。

【図9】図９は、本開示技術の実施形態による主成分分析機能を含む試験測定装置の機能ブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

上述のように、ＰＣＡは、データのセットに対して動作する。図１は、本開示技術の実施形態による主成分分析機能を有するオシロスコープ等の試験測定装置が、収集したデータの集合に主成分分析をどのようにして適用するかを示すグラフであり、ＰＣＡの基本的な基礎の１つを示すデータのチャート１０である。チャート１０のデータは、Ｘ成分とＹ成分を有するデータであると仮定する。データは、ＸＹ成分に従ってチャート１０上にマッピングされる。ＰＣＡは、座標変換によって測定領域から主成分領域にデータをマッピングする。

【0010】

主成分軸を見つけるために、以下に説明するプロセスで、測定データについて、特異値分解（Singular Value Decomposition）が実行される。主成分軸（この場合は軸２０）は、データ・セットからのデータがこの特定の軸に投影されたときに、常に最大の分散を持つ軸になる。データのセットついて特異値分解を実行するためには、オリジナルのデータに対して任意の方向で軸を生成し、この任意の軸にデータ・セットを投影することを想定すると良い。現在の軸に対する投影データの分散を記録し、オリジナルのデータを新しい任意の軸に投影して、このプロセスを繰り返す。このプロセスは、考えられる全ての軸の方向で繰り返される。全ての可能な軸が生成されたら、各軸の分散データが分析され、オリジナルのデータが投影されたときに、分散が最も大きい軸が決定される。分散が最も大きい軸が、主成分軸である。つまり、主成分軸は、測定データの分散が最も大きい方向を向く。

【0011】

図１のデータ・セットでは、主成分軸は、軸２０としてラベルが付されている。他の軸も、変数（データ内の測定値）毎に１つとして、生成しても良い。ＰＣＡでは、図１に示すように、主成分軸の夫々は、互いに直交しているため、副成分軸３０は、主成分軸２０と直交している。ＰＣＡは、フィード・フォワード・イコライザ（ＦＦＥ）タップや、様々なレベルの信号で伝送されるデータなど、測定値が線形に依存する場合に特に有益である。なお、ＰＣＡ分析を用いた可視化を含む測定データの可視化は、測定値の個数が３個以上になると、次第に難しくなるが、測定値の個数が少なめであれば、分析に有用なツールである。ＰＣＡが測定データの分析に役立つ理由の１つは、ＰＣＡが主成分の階層的な結果を生成することである。このため、ユーザは、統計分析又はプロットに使用する主成分を体系的に選択できる。

【0012】

図２は、ノン・リターン・トゥ・ゼロ（Non-Return-To-Zero：ＮＲＺ）符号化（coding）を用いるシステムから、オシロスコープ等の試験測定装置で収集した測定データを示しており、ＮＲＺのレベルには、線形な依存性がある。このデータは、１０００組の線形依存データで生成される。言い換えると、記録される測定値は、次の数式１に従って、平均とは反対の方向（opposite directions）に同時に移動する。
［数式１］
lvl1＝ｘ₁＋ｘ_n
lvl0＝ｘ₀＋ｘ_n

ここで、ｘ₁は、区間［0.8, 1］中に一様に分布し、ｘ₀＝-2ｘ₁＋1であり、ｘ_nは、標準偏差が0.1のゼロ平均（zero-mean）ガウス・ノイズである。なお、数式１中、lvlは、レベル（level）を意味する。

【0013】

図２に示す測定データを従来の方法で分析したものを図３Ａ及び３Ｂに示す。測定されたレベルの瞬間的な測定値やトレンドの観測では、記録されたデータに関する重要な情報は明らかにならないことに注意されたい。図３Ａ及び図３Ｂでは、０～１０００の間のサンプル番号夫々に関する瞬間的な測定値が示されている。なお、図３Ａでは下降し、図３Ｂでは上昇している比較的直線に近い形の暗い線は、測定値をソートした（sorted：並べ替えた）順に示している。

【0014】

しかし、記録されたデータにＰＣＡを使用すると、図３Ａ及び３Ｂに示すような従来のツールでは認識できないデータ内の線形関係を明らかにすることができる。

【0015】

まず、ＰＣＡを実行するために、特異値分解を使用して測定データから主成分を抽出し、上述の主成分軸を決定する。次に、主成分が導出された後、元々は測定領域で収集された測定値を、主成分（Principal Component：ＰＣ）領域に投影する。ここで、各ＰＣは、複数のレベルの線形な組み合わせである。

【0016】

【数2】

例えば、数式２を使用すると、レベル［1, -1］Ｖが、［-0.223, 0.0002］にマッピングされる。なお、数式２において、「lvl」は、レベル（level）を意味する。

【0017】

主成分１の軸（ＰＣ１）と主成分２の軸（ＰＣ２）を図２に示す。これらは、図２の測定データに対して、このＰＣ分析を行って求めたものである。なお、ＰＣ２軸は、ＰＣ１軸と直交していることに注意されたい。

【0018】

これら主成分、従って、ＰＣ領域が導出された後、そして、オリジナルの測定データもＰＣ領域に投影された後、オリジナルのデータだけでは不可能なデータ分析を進めても良い。例えば、ユーザが測定値のヒストグラムを生成しても良く、これにより、ユーザは、測定対象データの挙動を調査できる。図４Ａは、測定領域でのレベル１及びレベル０のデータの測定値ヒストグラムを示し、図４Ｂは、測定データを最初の２つの主成分領域であるＰＣ１とＰＣ２に投影した後の測定データのヒストグラムを示している。図４Ｂは２つの別々のヒストグラムを示しており、１つは測定データを第１主成分ＰＣ１に投影してビン毎に分割し、もう１つのグラフは測定データを第２主成分ＰＣ２に投影してビン毎に分割したものである。上述のように、ＰＣ２は、ＰＣ１と直交している点に注意されたい。

【0019】

オリジナルの測定データに関する情報が、ほとんどわからないプロット図３Ａ及び３Ｂとは異なり、図４Ｂに示されているヒストグラムは、変換されたデータをビン毎に分割すると、パターンが現れるように、測定データに関する有用な情報が得られる。ＰＣ１のビン毎に分割したデータは、中央部分のほとんどのビンは、それらの測定値がほぼ同じであるのに対し、ＰＣ２のビン毎に分割したデータは、ガウス分布のように見えることを示している。

【0020】

更に、図５Ａと５Ｂにマッピングされた特異値（singular values）は、主成分に捕捉された電力を明らかにする。図５Ａは、特異値分解プロセス中に計算されるシグマ行列から得られる２つの特異値をプロットしている。シグマ行列は、そのＰＣ軸に沿った分散又は標準偏差を提供する。これは、そのＰＣに取り込まれた「パワー（電力）」と考えることができる。図５Ｂは、正規化累積パワー（電力）又は「エネルギー」のグラフである。図５Ｂの「１」のデータ・ポイントの値は０.９２で、図５Ａでグラフ化されたデータから計算できる。図５Ａでは、その合計（累積値）は、４.３である（線より下の領域の台形の面積）。次に、累積パワーに関する図５Ｂにおける「１」のデータ・ポイントは、図５Ａにおける「１」のデータ・ポイントの値４を、その合計４.３で割る（正規化する）ことで、約０.９２と得られる。累積パワーに関する図５Ｂにおける「２」のデータ・ポイントは、図５Ａにおける「２」のデータ・ポイントまでの累積値４.３を同じ累積値４.３で割るので、１.０になり、図５Ｂの「２」のデータ・ポイントの値としてグラフ化される。従って、この例では、測定値の分散の９２％が第１のＰＣ（ＰＣ１）でキャプチャされる。これは、２つの測定値、つまり図２で最初にマッピングされたデータが、互いに線形に依存していることを意味する。ＰＣ２の標準偏差は、上記の数式１のノイズの標準偏差とまったく同じである。その特異値との関係は、次の数式Ａに示される。

【数A】

ここで、Ｎは、観察の数である。従って、測定値をＰＣ１のみから再構築すると、図６の「１主成分からの概算データ」が示すように、観測データのノイズを除去／低減する効果がある。

【0021】

具体的には、図６では、オリジナルのデータは、多数の特異点として示されているが、ＰＣ２を使用せず、ＰＣ１のみを使用して再構築されたデータは、はるかに緊密なデータの集合として示されている。この再構築データを生成するため、上述のように、オリジナルの測定データがＰＣ領域に再マッピングされている。その後、ＰＣ２からのデータへの寄与が除去され、残りのデータを再び測定領域に再マッピングしている。ＰＣ２にはノイズが存在しており、これは、図４Ｂで測定データを第２主成分ＰＣ２に投影してビン毎に分割したものがガウス曲線に似ているとして観測されるが、ＰＣ領域からオリジナルの測定領域にデータを再マッピングする際にＰＣ２成分を除去することで、ノイズを除去する。オリジナルのデータと比較して、図６の再構築データが、どれくらい一層線形になって現れているかに注意されたい。

【0022】

一般に、ＰＣＡは２つ以上の測定値の母集団に対して実行される。母集団は、単一のデータ取得（acquisition）又は複数のデータ取得（acquisitions）に基づくことがある。この場合、ユーザは、以下で説明するように、試験測定装置の標準的なユーザ・インタフェースを介して測定値を照会できる。

【0023】

全体のＰＣＡ測定でＮ回の測定が設定されている場合、最大Ｎ個のＰＣを分析しても良いが、ＰＣの個数を測定回数と等しくすることが必須なわけではない。例えば、

１. 測定値Ａ（測定領域で）
２. 測定値Ｂ（測定領域で）
３. 測定値Ｃ（測定領域で）
４. ＰＣＡ（測定値Ａ及び測定値Ｂを使用するように設定）

a. ＰＣ１＝Ｖ１１＊測定値Ａ＋Ｖ１２＊測定値Ｂ（ＰＣ領域で）
b. ＰＣ２＝Ｖ２１＊測定値Ａ＋Ｖ２２＊測定値Ｂ（ＰＣ領域で）

【0024】

ユーザがＰＣ１及びＰＣ２分析を実行した後、本開示による実施形態によれば、ユーザが試験測定装置のユーザに馴染みのある統計値及びプロットを通じてＰＣＡ結果を観察できる。この例では、測定値Ｃは、測定領域の形式のままであり、これは、全ての測定値がＰＣＡの一部である必要はないことを示している。代わりに、ユーザは、測定領域で行われた測定値とＰＣ領域で分析されたデータとの組み合わせを、全体的な分析のために使用しても良い。

【0025】

ＰＣ１及びＰＣ２分析の統計値には、統計処理と、平均、標準偏差、最大値及び最小値などの統計的な結果とが含まれても良い。ＰＣＡ分析を示すプロットとしては、図４Ｂに図示されるようなヒストグラム、図７Ａ及び図７Ｂに図示されるような時間トレンド・プロット、並びに、図８Ａ及び８Ｂに示されるようなスペクトル・プロットなど、ユーザに馴染みのある典型的なプロットであっても良い。これらの図では、４ＢのヒストグラムはＰＣ領域であり、時間トレンド・プロットとスペクトル・プロットは測定領域であるが、ユーザは、分析及び表示のために、測定領域又はＰＣ領域のいずれかから任意のプロットを選択できる。

【0026】

本開示技術の実施形態は、上述のＰＣＡ動作を実施するために特定のハードウェアやソフトウェア上で動作する。図９は、本願に開示される開示技術の実施形態を実施するためのオシロスコープ又はスペクトラム・アナライザなどの例示的な試験測定装置９００のブロック図である。試験測定装置９００には、１つ以上のポート９０２があり、これらは任意の信号伝達媒体であっても良い。ポート９０２は、レシーバ、トランスミッタやトランシーバを有していても良い。各ポート９０２は、試験測定装置９００のチャンネル（Ｃｈ）である。ポート９０２は、１つ以上の被試験デバイス（ＤＵＴ）９９０からポート９０２で受信した信号や波形を処理するために、１つ以上のプロセッサ９１６と結合される。いくつかの実施形態では、これらポートは、１つのＤＵＴ９９０から複数の信号を受けるか、又は、１つ以上のＤＵＴからの複数の信号を受けても良い。図２では、ＤＵＴ９９０からの２つの信号（チャンネル１、チャンネル２）をポートで受けることが図示されているが、試験測定装置９００は、最大でポート９０２の数まで、任意の数の入力信号を受けることができる。また、簡潔に図示するため、図９では、プロセッサ９１６を１つだけ示しているが、当業者であればわかるように、単一のプロセッサ９１６ではなく、様々なタイプの複数のプロセッサ９１６を試験測定装置９００において組み合わせて使用しても良い。

【0027】

ポート９０２は、更に、試験測定装置９００内の測定ユニット９０８に接続される。測定ユニット９０８としては、ポート９０２を介して受信された信号の特性（例えば、電圧、アンペア数、振幅、電力、エネルギーなど）を測定できる任意のコンポーネントがあっても良い。試験測定装置９００は、更なる分析のために受信信号を波形に変換するための、コンディショニング回路、アナログ・デジタル・コンバータ、その他の回路などの追加のハードウェアやプロセッサを有していても良い。得られた波形は、次いで、メモリ９１０に記憶することができ、また、ディスプレイ９１２に表示することもできる。

【0028】

１つ以上のプロセッサ９１６は、メモリ９１０からの命令を実行するように構成されてもよく、試験測定装置が受信した入力信号を表示及び変更するなど、そのような命令によって示される任意の方法や関連するステップを実行しても良い。メモリ９１０は、プロセッサ・キャッシュ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ソリッド・ステート・メモリ、ハード・ディスク・ドライブ又は任意の他のメモリ形式として実装されても良い。メモリ９１０は、取得したサンプル波形、コンピュータ・プログラム・プロダクト、その他の命令などのデータを記憶するための媒体として機能する。

【0029】

ユーザ入力部９１４は、プロセッサ９１６に結合される。ユーザ入力部９１４は、試験測定装置９００をセットアップ及び操作するためにユーザによって利用できるキーボード、マウス、タッチスクリーン、その他の任意の操作装置を有していても良い。ユーザ入力部９１４は、ディスプレイ９１２と連動して動作するグラフィカル・ユーザ・インタフェース又はテキスト/文字インタフェースを有していても良い。ユーザ入力部９１４は、試験測定装置９００自体上又はリモート・デバイスのいずれかから、リモート・コマンド又はプログラム形式のコマンドを受信しても良い。ディスプレイ９１２は、波形、測定値及び他のデータをユーザに表示するデジタル・スクリーン、ブラウン管ベースのディスプレイ、その他の任意のモニタであっても良い。試験装置９００のコンポーネントは、試験測定装置９００内に統合されているものとして描かれているが、これらのコンポーネントのいずれかが試験装置９００の外部にあっても良く、従来の任意の方法（例えば、有線や無線の通信メディアやメカニズム）で試験装置９００に結合されても良いことが、当業者には理解できよう。例えば、いくつかの実施形態では、ディスプレイ９１２が、試験測定装置９００から離れていてもよく、又は、試験測定装置９００は、装置９００上で表示することに加えて、出力をリモート・デバイスに送信するように構成されても良い。更なる実施形態では、試験測定装置９００からの出力は、クラウド・デバイスなどのリモート・デバイスに送信されるか又は格納されても良く、これに、クラウド・デバイスに結合された他のマシンからアクセス可能としても良い。

【0030】

試験測定装置９００には、主成分プロセッサ９２０があっても良く、これは、上述した１つ以上のプロセッサ９１６とは別個のプロセッサであっても良いし、又は、主成分プロセッサ９２０の機能が１つ以上のプロセッサ９１６に統合されても良い。更に、主成分プロセッサ９２０は、別個のメモリ、上述のメモリ９１０又は試験測定装置９００によってアクセス可能な他の任意のメモリを有していても良い。主成分プロセッサ９２０は、上述の機能を実装するための専用のプロセッサ又は演算能力を有していても良い。例えば、主成分プロセッサ９２０は、２組以上の測定データに対して主成分分析を実行するために使用される主成分抽出部９２２を有していても良い。主成分プロセッサ９２０は、上述したように、オリジナルのデータ・セットに対して特異値分解処理を実行しても良い。次いで、主成分（ＰＣ）領域マッパ（mapper）９２４は、元の測定領域から、主成分抽出部９２２によって導出された主成分領域に測定データをマッピングしても良い。測定データが主成分領域にマッピングされると、再マッピングされたデータについて様々な統計値とプロットを生成しても良い。例えば、主成分（ＰＣ）統計プロセッサ９２６は、平均、標準偏差、最大値及び最小値を含む、再マッピングされたデータから導出される統計データ（統計値）を生成しても良い。更に、主成分（ＰＣ）プロッタ９２８は、測定データの分析においてユーザに有用なヒストグラム、時間トレンド・プロット及びスペクトル図を生成しても良い。

【0031】

主成分抽出部９２２、ＰＣ領域マッパ９２４、ＰＣ統計プロセッサ９２６及びＰＣプロッタ９２８を含む主成分プロセッサ９２０のコンポーネントのいずれか又は全てが、１つ以上の別個のプロセッサで実装されても良いし、本願に記載されるこれら別々の機能が、専用プロセッサ又は汎用プロセッサにおいて、事前プログラムされた専用の演算機能として実装されても良い。更に、上述したように、主成分プロセッサ９２０のコンポーネント又は機能のいずれか又は全てが、試験測定装置９００を制御する１つ以上のプロセッサ９１６に統合されても良い。

【0032】

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。

【0033】

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。

【0034】

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。

【0035】

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。

実施例

【0036】

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。

【0037】

実施例１は、システムであって、被試験デバイス（ＤＵＴ）からの入力信号を受ける入力部と、上記入力信号から第１測定データ及び第２測定データを生成する測定ユニットと、１つ以上のプロセッサとを具え、該プロセッサが、主成分分析を用いて上記第１及び第２測定データから少なくとも１つの主成分を導出する処理と、上記第１測定データ及び上記第２測定データを上記少なくとも１つの主成分から導出した主成分領域に再マッピングする処理とを行うよう構成される。

【0038】

実施例２は、実施例１によるシステムであって、上記１つ以上のプロセッサが、再マッピングされたデータについて統計分析を行うように更に構成されている。

【0039】

実施例３は、実施例２によるシステムであって、上記統計分析が平均分析と標準偏差分析を含む。

【0040】

実施例４は、実施例２又は実施例３によるシステムであって、上記１つ以上のプロセッサが、上記統計分析の結果を出力ディスプレイに表示する処理を行うよう更に構成されている。

【0041】

実施例５は、先行する例のいずれかによるシステムであって、上記１つ以上のプロセッサが、上記再マッピングされたデータからプロットを生成する処理と、出力ディスプレイに上記プロットを表示する処理とを行うように更に構成される。

【0042】

実施例６は、実施例５によるシステムであって、上記プロットが、ヒストグラム、時間トレンド・プロット又はスペクトル表示である。

【0043】

実施例７は、先行する実施例のいずれかによるシステムであって、上記１つ以上のプロセッサが、単一の主成分のみからの情報を使用して、上記第１測定データ及び上記第２測定データを上記主成分領域から測定領域に再マッピングする処理を行うように更に構成されている。

【0044】

実施例８は、先行する実施例のいずれかによるシステムであって、上記１つ以上のプロセッサが、上記主成分領域の全ての成分よりも少ない成分の情報を用いて、上記第１測定データ及び上記第２測定データを上記主成分領域から測定領域に再マッピングする処理を行うように構成されている。

【0045】

実施例９は、先行する例のいずれかによるシステムであって、上記測定ユニットによってＮ組の測定データが生成され、上記１つ以上のプロセッサが、上記Ｎ組の測定データからＭ（Ｍは、１からＮのいずれか）個の主成分を導出するように構成される。

【0046】

実施例１０は、方法であって、被試験デバイス（ＤＵＴ）から入力信号を受信する処理と、上記入力信号から第１測定データを生成する処理と、上記入力信号から第２測定データを生成する処理と、主成分分析を用いて上記第１及び第２測定データから少なくとも１つの主成分を導出する処理と、上記第１測定データ及び上記第２測定データを、上記少なくとも１つの主成分から導出した主成分領域に再マッピングする処理とを具える。

【0047】

実施例１１は、実施例１０に係る方法であって、再マッピングされたデータについて統計分析を行う処理を更に具える。

【0048】

実施例１２は、実施例１１に係る方法であって、上記統計分析が、平均分析及び標準偏差分析を含む。

【0049】

実施例１３は、実施例１１又は実施例１２のいずれかによる方法であって、上記統計分析の結果を出力ディスプレイに表示する処理を更に具える。

【0050】

実施例１４は、先行する方法例のいずれかによる方法であって、再マッピングされたデータからプロットを生成する処理と、出力ディスプレイに上記プロットを表示する処理とを更に具える。

【0051】

実施例１５は、実施例１４による方法であって、上記プロットが、ヒストグラム、時間トレンド・プロット又はスペクトル表示である。

【0052】

実施例１６は、先行する実施例のいずれかによる方法であって、単一の主成分のみからの情報を用いて、上記第１測定データ及び上記第２測定データを上記主成分領域から測定領域に再マッピングする処理を更に具える。

【0053】

実施例１７は、先行する実施例のいずれかによる方法であって、上記主成分領域の全ての成分よりも少ない成分の情報を用いて、上記第１測定データ及び上記第２測定データを上記主成分領域から測定領域に再マッピングする処理を更に具える。

【0054】

実施例１８は、先行する例のいずれかによる方法であって、上記入力信号からＮ組の測定データを生成する処理と、上記Ｎ組の測定データからＭ個の主成分を導出する処理と（ここでＭは、範囲［１，Ｎ]にある、即ち、１からＮのいずれかである）を更に具える。

【0055】

実施例１９は、コンピュータ・プログラムであって、コンピューティング・デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピューティング・デバイスに、被試験デバイス（ＤＵＴ）から入力信号を受信する処理と、上記入力信号から第１測定データを生成する処理と、上記入力信号から第２測定データを生成する処理と、主成分分析を用いて上記第１及び第２測定データから少なくとも１つの主成分を導出する処理と、上記第１測定データ及び上記第２測定データを、少なくとも１つの主成分から導出された主成分領域に再マッピングする処理とを行わせる。

【0056】

実施例２０は、実施例１９によるコンピュータ・プログラムであって、上記コンピューティング・デバイスの上記１つ以上のプロセッサによって実行されると、上記コンピューティング・デバイスに、更に上記再マッピングされたデータについて統計分析を行わせる。

【0057】

実施例２１は、実施例１９～２０のいずれかに記載のコンピュータ・プログラムであって、上記コンピューティング・デバイスの上記１つ以上のプロセッサによって実行されると、上記コンピューティング・デバイスに、更に、上記コンピューティング・デバイスが、単一の主成分のみからの情報を使用して、上記第１測定データ及び上記第２測定データを上記主成分領域から測定領域に再マップする処理を行わせる。

【0058】

実施例２２は、実施例１９～２０のいずれかに記載のコンピュータ・プログラムであって、上記コンピューティング・デバイスの上記１つ以上のプロセッサによって実行されると、上記コンピューティング・デバイスに、上記主成分領域の全ての成分よりも少ない成分の情報を用いて、上記第１測定データ及び上記第２測定データを上記主成分領域から測定領域に再マッピングする処理を行わせる。

【0059】

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。

【0060】

加えて、本願の記述は、特定の特徴に言及している。本明細書での開示技術は、これら特定の特徴のあり得る全ての組み合わせを含むと理解すべきである。例えば、ある特定の特徴が特定の形態に関連して開示される場合、その特徴は、可能である限り、他の形態との関連においても利用できる。

【0061】

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。

【0062】

説明の都合上、本開示技術の具体的な態様を図示し、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、本開示技術は、添付の請求項以外では、限定されるべきではない。

【符号の説明】

【0063】

２０ 主成分軸
３０ 副成分軸
９００ 試験測定装置
９０２ ポート
９０８ 測定ユニット
９１０ メモリ
９１２ ディスプレイ
９１４ ユーザ入力部
９１６ プロセッサ
９２０ 主成分プロセッサ
９２２ 主成分抽出部
９２４ 主成分マッパ
９２６ 主成分統計プロセッサ
９２８ 主成分プロッタ
９９０ 被試験デバイス（ＤＵＴ）

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図4A】

【図4B】

【図5A】

【図5B】

【図6】

【図7A】

【図7B】

【図8A】

【図8B】

【図9】