複雑な操作インタフェースに固有の操作性の問題に対処するために、様々なアプローチが採用されてきた。例えば、広く使用される測定を、より簡単にアクセスするために、表示の上位に配置しても良い。しかし、このアプローチは、状況に応じたものではなく、一部のユーザにとって広く使用される測定も、他のユーザには広く使用されない可能性がある。別のアプローチでは、可能性のある測定を表示画面に自動的に追加することを含むが、そのようなアプローチは、受けた波形に合わせられず、過度に一般的な情報又は無関係な情報を含む可能性がある。更に別のアプローチでは、測定された波形のスナップショット・ウィンドウをユーザが選択でき、そのウィンドウに関連する全ての測定が、関連データと無関連データの両方を含めて表示される。このような手法では、入力波形に対して有用な測定オプションを見つけるために、ユーザが依然として無関係な情報を調べなければならない。

本発明の実施形態としては、機械学習を使用して、入力波形や接続されたバスを分類し、この分類に基づいて測定又は他のアクション（動作）を提案するように構成されたオシロスコープがある。オシロスコープは、学習段階を経験し、ここでは、複数の分類子が、既知の分類に沿って特定の波形やバスを表すトーニング・データを受ける。分類子は、トレーニング・データに適用され、既知の分類に照らして、分類子によって出力された・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る