Brevet FR2834581A1 — publié le 20030711

d'alimentation de secours en courant continu. La présente invention concerne un appareil et un procédé d'évaluation de signaux pour évaluer les signaux de reproduction d'un support d'enregistrement. Au cours des dernières années, du fait de la numérisation de différentes sortes d'informations comprenant des informations vidéo et des informations audio, la quantité d'informations numériques a rapidement augmenté. -Par conséquent, des disques optiques et des appareil-s à--disque optique adaptés pour permettre une augmentation de capacité et de densité ont été développés. L'augmentation de la densité des disques optiques a entraîné une dégradation de la qualité des signaux de reproduction lus à partir de ces disques optiques, et il est donc important d'évaluer les signaux de reproduction. L'évaluation des signaux de reproduction sert à offrir une assurance de qualité au stade de l'expédition des disques optiques ou à ajuster chacun des éléments des appareils à disque optique afin que les signaux de reproduction présentent la meilleure qualité possible. Traditionnellement, on utilise une instabilité de signal et un taux d'erreurs sur les binaires (BER), 2s entre autres, pour évaluer les disques optiques ou les appareils à disque optique. Par exemple, la demande de brevet japonais publiée avant examen sous le n HEI 10- 21651 décrit un appareil d'évaluation de signaux approprié pour le système de probabilité maximale de réponse partielle (PRML) utilisé pour le traitement de signaux de reproduction d'appareils à disque optique. L'appareil d'évaluation de signaux ci-dessus sera décrit plus loin en référence aux dessins. Il va tout d'abord être fait référence à un cas dans lequel un signal de reproduction est décodé par l'appareil d'évaluation de signaux ci-dessus conformément au système de décodage Viterbi. Un codage en longueur limitée (RLL) (1,7) ayant une longueur minimale limitée à 1 est adopté, et un système PR s (1,2,1) est adopté comme système PRML. La relation entre une séquence de bits d'enregistrement bk et un état Sk au moment d'un échantillon k (k = 0,1,2,3) adopte quatre états SO, S1, S2 et S3, comme indiqué dans le TabLeau 1 suivant. Tableau 1 Bit Etat d'enregistrement S SO O O S1 0 1 S2 1 1 S3 1 0 Chaque état passe à l'état suivant en fonction du bt d'enregistrement suivant et cette transition d'état est appelée la "branche". Le Tableau 2 indique la relation entre le bit d'enregistrement et la transition d'état, le nombre de branches étant de six puisque la longueur minimale est limitée à 1. Tableau 2 Bit d'enregistrement Etat Valeur No. bk2 bk-l. bk Sk-l Sk Yk a O O O SO SO -1,0 .. b 1 0 0 S3 SO -0,5 -- c 0 0 -1 SO 51 -0,5 - d 0 1 1 S1 S2 0,5 e 1 1 1 S2 S2 1 0 f 1 1 0 S2 S3 0,5 Conformément au système PR (1,2,1), le niveau d'un signal de reproduction est déterminé par une séquence de 3 bits d'enregistrement. Par conséquent, la valeur prévue, c'est-à-dire le niveau du signal de reproduction ayant une forme d'onde idéale exempte de bruit est exprimé sous la forme d'une valeur prévue Yk dans le Tableau 2. Dans ce Tableau 2, la valeur minimale et la valeur maximale du niveau du signal de reproduction ayant la forme d'onde idéale sont 2s respectivement normalisées à -1 et 1. Dans ce cas, la métrique (Zk-Yk) 2 de chaque branche au moment de l'échantillon k est caleulée. Zk est le niveau du signal de reproduction au moment de l'échantillon k. Cette "métrique de branche" qui est le carré de la différence entre le niveau du signal de reproduction et la valeur prévue, représente donc l'erreur quadratique du niveau du signal de reproduction par rapport à la valeur prévue. La métrique de branche sert à déterminer la branche qui doit étre sélectionnée lorsque deux branches convergent sur un état particulier. Une série continue de branches est appelée le "chemin" et une série continue de branches sélectionnées est appelée le "chemin survivant". En supposant que la valeur cumulée des métriques de branches pour le chemin survivant dans chaque état au moment de l'échantillon k-1 soit mk1, la somme de la valeur mk1 et de la métrique de branche bmk au moment de l'échantillon k devient alors la valeur totale comulée . des métriques de branches au moment de-l 'échantillon k. - Comme cela a été décrit précédemment, étant donné que la métrique de branche signifie l'erreur quadratique, la valeur totale cumulée des métriques de branches représente la somme totale d'erreurs. Par conséquent, la branche ayant la valeur la plus faible de (mk1 + bmk) est sélectionnée. Par exemple, les deux branches dont les états deviennent SO au moment de l'échantillon k sont la branche qui passe de SO à SO et la branche qui passe de S3 à SO, conformément au Tableau 2. Le postulat posé est que les valeurs cumulées des métriques de branches sont mOk1 et m3k1 et que les métriques de branches sont bmak et bmbk. Par conséquent, en supposant que les valeurs totales cumulées des métriques de branches au moment de l'échantillon k soient respectivement mOk(a) et mOk(b), les deux équations (1) et (2) suivantes sont alors valables: MGk(a) = mOk1 + bmak (1) mOk(b) = m3k1 + bmbk (2) En outre, mOk(a) et mOk(b) sont comparées en grandeur l'une avec l'autre et la branche correspondant à la valeur la plus faible est sélectionnce. Dans ce cas, si l'état correct au moment de l'échantillon k est SO et la transition correcte a, le calcul de l'équation (3) suivante est alors exécuté: mk = mOk(b) - mOk(a) (3) et ^mk est appele la "mAtrique diftArentielle". D'autre part, si l'Atat correct au moment de l'Achantillon k est SQ et la transition correcte b, la mtrique dittArentielle mk est alors exprime par l'6quation (4) suivante: Amk = mOk(a) - mOk(b) (4) En d'autres termes, la valeur totale cumule des mAtiquei de banche d la tabsitig correLe est {oustaiLe de Ig vaeurtoLale uul6# d est taible. Dans ce cas, si la branche qui doit Atre sAlectionne la suite du dAcodage est la branche correcte, la mAtrique dittArentielle mk a alors une valeur positive. En revanche, si une branche errone est sAlectionnde, la mAtrique dittArentielle a une valeur nAgative. La tigure 3 reprAsente la distribution des mAtriques dittArentielles calcules chaque Achantillonnage. En partant du postulat que la distribution normale a une valeur moyenne p et un Acart type c et en supposant que le protil de distribution puisse Atre approchA de la distribution normale, la probabilit pour que la mtrique diftArentielle soit ngative est alors Agale un taux d'erreurs sur les binaires (BER), puisque la mAtrique diffArentielle devient nA)ative en cas d'erreur, comme cela a Atd expliqué précédemment. C'est-à-dire qu'en exécutant un calcul conformément à l'équation (5) suivante: B R = f e 2a dt ( 5) il est possible d'estimer le taux d'erreurs sur les binaires -(BER). En outre, lorsqu'il suffit de connaître la valeur relative du taux d'erreurs sur-les binaires . (BER) d'un disque optique ou d'un appareil à disque optique, et non la valeur absolue de ce taux d'erreurs sur les binaires (BER), il est possible d'utiliser a/u comme index. La figure 3 représente une distribution comportant un seul pic. Cependant, en cas de limitation de la longueur minimale, la distribution comporte plusieurs pics, comme sur la figure 4. Même dans ce cas, en supposant que la distribution des métriques différentielles soit conforme à la distribution normale dans la zone o la métrique différentielle est inférieure à la valeur exprimoe par la valeur moyenne indiquée sur la figure 4, et en ne considérant que la 2s distribution comportant un pic situé le plus près de zéro, il est alors possible de calculer le taux d'erreurs sur les binaires (BER) de la même manière que pour la distribution comportant un seul pic. Toutefois, contrairement à la distribution à un seul pic, la valeur moyenne,u ne peut pas être obtenue à partir de la moyenne arithmétique. En outre, si la valeur moyenne u n'est pas obtenue, l'écart type ne peut alors pas être calculé. Pour remédier à ce problème, l'appareil d'évaluation de signaux mentionné ci-dessus extrait uniquement la séquence dont la métrique différentielle s'avère avoir la plus grande probabilité de devenir négative, c'est-àdire la séquence passant par le chemin qui définit une distribution comportant un pic s situé le plus près de zéro (appelée ci-après une "distribution minimale"). Dans les chemins décrits précédemment, une distance entre les deux chemins a une valeur minimale et, dans le cas décrit, il existe quatre chemins. Le Tableau 3 indique quatre séquences qui définissent la-distribution minimale. En exéautant ce traitement, on obtient- la distribution à un seul pic représentée sur la figure 3, et la valeur moyenne u ainsi que l'écart type 6 peuvent tous deux être calculés relativement facilement. Tableau 3 Etat No. = Sk Sk 1 Sk A SO SO S1 S2 B SO S1 S2 S2 C S2 S2 S3 SO D S2 S3 SO SO Comme cela a été décrit précédemment, en extrayant de la séquence de données uniquement la séquence passant par un chemin prescrit, l'appareil d'évaluation de signaux susmentionné peut obtenir la distribution à un seul pic. Toutefois, cet appareil d'évaluation de signaux n'extrait qu'une partie de l'ensemble de la séquence de données et, par conséquent, seul le taux d'erreurs sur les binaires d'une partie de l'ensemble des données peut être calculé à partir de la distribution obtenue. En d'autres termes, le problème est que l'appareil d'évaluation de signaux susmentionné ne peut pas obtenir le taux exact d'erreurs sur les binaires de l'ensemble de la séquence de données! bien que le taux correct d-' erreurs sur les binaires soit le rapport du nombre d'erreurs sur le nombre total des échantillons. Etant donné que la distribution minimale comporte un pic situé le plus près de zéro, on peut considérer que presque toutes les erreurs se produisent dans la séquence de données incluse dans cette distribution. Même si le nombre d'erreurs générées est le même, le taux d'erreurs sur les binaires (BER) varie lorsque le nombre total des échantillons varie. Par exemple, en supposant que le nombre d'erreurs soit 1 et que le nombre d'échantillons inclus dans la distribution minimale soit 10 000, le taux d'erreurs de la distribution minimale est alors égal à 1 x 10-4. Dans ce cas, si le nombre total des échantillons de mesure est égal au nombre d'échantillons de la distribution 2s minimale, le taux d'erreurs sur les binaires (BER) est également de 1 x 10-4. Cependant, si le nombre total des échantillons est 100 000, le taux d'erreurs sur les binaires (BER) est alors égal à 1 x 10-5. Comme cela a été décrit précédemment, même si le nombre d'erreurs générées est le même, le taux d'erreurs sur les binaires (BER) varie en fonction du rapport du nombre d'échantillons inclus dans la distribution minimale sur le nombre total d'échantillons. La proportion du nombre d'échantillons inclus dans la distribution minimale par rapport au nombre total d'échantillons varie en fonction de la combinaison de donnces à enregistrer, et le profil de distribution des métriques différentielles représenté sur la figure 4 varie lui aussi. La présente invention a par conséquent pour but de proposer un appareil et un procédé d'évaluation de signaux qui permettent de mesurer toujours le taux exact d'erreurs sur les binaires quel que soit le profil de distribution de la différence des probabilités (métriques différentielIes) de séquences . ....... - de données'. ' -- - ' - Pour atteindre ce but et selon un premier aspect . de la présente invention, il est proposé un appareil d'évaluation de signaux pour décoder des séquences de données au moyen d'un décodage à probabilité maximale, caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens de soustraction destinés à obtenir une différence de probabilités d'au moins deux chemins des séquences de données; des moyens de sélection destinés à sélectionner à partir des séquences de données au moins deux chemins entre lesquels une distance a une valeur minimale; des moyens de calcul destinés à exécuter un traitement statistique de la différence de probabilités obtenue par le s moyens de sous tract ion en ce qui conce rne l es chemins sé lect ionnés par le s moyens de sélection; et des moyens de correction destinés à corriger les résultats du traitement statistique exécuté par les moyens de calcul, en fonction du nombre d'échantillons de me sure de s chemins sélectionné s par le s moyens de sélection et du nombre total d'échantillons des séquences de données. Dans l'appareil d'évaluation de signaux présentant la structure ci-dessus, les chemins entre lesquels une distance a une valeur minimale sont sélectionnés à partir des séquences de données par les moyens de sélection. Les chemins entre lesquels une distance a une valeur minimale sont deux chemins qui divergent à partir d'un certain état pour ensuite converger le plus tôt sur la distance la plus courte. Pour les chemins entre lesquels une distance a une valeur minimale parmi les séquences de données, sélectionnés par les moyens de sélection, la différence de probabilités obtenue par - les moyens de soustraction est traitée statistiquement par les moyens de calcul. La différence de probabilités'' - -- des chemins sélectionnés définit une distribution minimale. Un traitement statistique de la différence de probabilités des chemins sélectionnés permet d'obtenir la valeur moyenne et l'écart type de la distribution minimale ainsi que les résultats du traitement statistique du taux d'erreurs sur les binaires, et ainsi de suite, à partir de la valeur moyenne et de l'écart type. Puis, en corrigeant les résultats du traitement statistique exécuté par les moyens de calcul, en fonction du nombre total des échantillons des séquences de données et du nombre des échantillons de me sure des chemins sélectionnés par les moyens de selection, il est possible d'obtenir les résultats du traitement statistique de toutes les donnces des 2s séquences de données. Par conséquent, le taux exact d'erreurs sur les binaires peut être mesuré de manière constante indépendamment du profil de distribution de la différence de probabilités (métriques différentielles) des séquences de données. En outre, conformément à l'un des modes de réalisation de la présente invention, les moyens de correction peuvent comprendre: des premiers moyens de comptage destinés à compter le nombre d'échantillons de mesure des chemins 3s sélectionnés par les moyens de sélection; des seconds moyens de comptage destinés à compter le nombre total d'échantillons des séquences de données; et des moyens de correction de taux d'erreurs sur les binaires destinés à corriger un taux d'erreurs sur les binaires qui est un résultat du traitement statistique exéauté par les moyens de calcul, en fonction du nombre d'échantillons de mesure compté par les premiers moyens de comptage et du nombre total des échantillons des séquences de données-compté par le:s -seconds moyens de comptage. - - Dans le mode de réalisation ci-dessus, grâce à la correction du taux d'erreurs sur les binaires qui est le résultat du traitement statistique exécuté par les moyens de calcul, en fonction du nombre d'échantillons de mesure, compté par les premiers moyens de comptage, des chemins sélectionnés par les moyens de sélection et du nombre total des échantillons des séquences de données, compté par les seconds moyens de comptage, il est possible d'obtenir facilement le taux d'erreurs sur les binaires de toutes les données des séquences de données. De préférence, conformément à un autre mode de realisation de l' invention, en supposant que le nombre d'échantillons de mesure compté par les premiers moyens de comptage soit To et que le nombre total des échantillons des séquences de donnces compté par les seconds moyens de comptage soit T. les moyens de correction de taux d'erreurs sur les binaires corrigent alors le taux d'erreurs sur les binaires conformément à l'équation: BER1 = BERO To/T dans laquelle BER1 est un taux d'erreurs sur les binaires après correction, BERO un taux d'erreurs sur les binaires avant correction, To le nombre d'échantillons d'au moins deux chemins entre lesquels une distance est réduite au minimum et T le nombre total d'échantillons. Dans ce mode de réalisation, les moyens de correction de taux d'erreurs sur les binaires peuvent exécuter facilement et rapidement l'opération de correction du taux d'erreurs sur les binaires à l 'aide de l'équation ci-dessus. Selon un deuxième aspect de la présente invention, il est également proposé un procédé d'évaluat-ion de signaux pour décoder une séquence de données au moyen d'un décodage à probabilité maximale, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes qui consistent à: extraire de séquences de données uniquement une séquence de données passant par un chemin prescrit; calculer un taux d'erreurs sur les binaires de la séquence de données extraite; et calculer un taux d'erreurs sur les binaires de toutes les données des séquences de données en corrigeant le taux d'erreurs sur les binaires calculé pour la séquence de données extraite, en fonction du nombre d'échantillons de la séquence de données extraite et du nombre total d'échantillons des séquences de données. Conformément au procédé d'évaluation de signaux ci-dessus, seul la séquence de données passant par le chemin prescrit est extraite des séquences données, et le taux d'erreurs sur les binaires est calculé pour la séquence de données extraite. Par exemple, seule la séquence de données passant par le chemin de la séquence de données qui définit la distribution minimale en tant que chemin prescrit est extraite et le taux d'erreurs sur les binaires de la distribution minimale est obtenu à partir des résultats d'un traitement statistique (valeur moyenne et écart type) de la différence de probabilités des chemins extraits. Puis, le taux d'erreurs sur les binaires de toutes les donnces des séquences de donnces est calculé par une correction du taux d'erreurs sur les binaires calculé pour la séquence de données extraite en fonction du nombre d'échantillons de la séquence de données extraite et du nombre total des échantillons des séquences de données. Le taux exact d'erreurs sur les binaires peut donc être mesuré de manière continue indépendamment du profil de di-stribution de la différence -de probabilités (métriques différentielles) des séquences de donnéss. Selon un troisième aspect de la présente invention, il est aussi proposé un appareil d'évaluation de signaux pour décoder une séquence de données au moyen d'un décodage à probabilité maximale, caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens d' extraction de séquence de données destinés à extraire de séquences de données uniquement une séquence de données passant par un chemin prescrit; des moyens de calcul de taux d'erreurs sur les binaires destinés à calculer un taux d'erreurs sur les binaires de la séquence de données extraite par les moyens d' extraction de séquence de données; et des moyens de correction de taux d'erreurs sur les binaires destinés à calculer un taux d'erreurs sur les binaires de toutes les données des séquences de données en corrigeant le taux d'erreurs sur les binaires calculé par les moyens de calcul de taux d'erreurs sur les binaires, en fonction du nombre d'échantillons de la séquence de données extraite par les moyens d' extraction de séquence de données et du nombre total d'échantillons des séquences de données. Dans cet appareil d'évaluation de signaux, seule 3s la séquence de données qui passe par le chemin prescrit est extraite des séquences de donnces par les moyens d' extraction de séquence de données, et le taux d'erreurs sur les binaires de la séquence de données extraite est calculé par les moyens de calcul de taux s d'erreurs sur les binaires. Par exemple, seule la séquence de données passant par le chemin de la séquence de données qui définit la distribution minimale en tant que chemin prescrit est extraite et le taux d'erreurs sur les binaires de la distribution minimale est obtenu à partir des résultats d'un traitement- statistique (valeur moyenne- et écart -type) de la différence de probabilités des chemins extraits. Le taux d'erreurs sur les binaires de toutes les données des séquences de données est ensuite calculé par la correction du taux d'erreurs sur les binaires exécutée par les moyens de correction de taux d'erreurs sur les binaires, en fonction du nombre d'échantillons de la séquence de donnces extraite et du nombre total des échantillons des séquences de données. Le taux exact d'erreurs sur les binaires peut donc étre mesuré constamment quel que soit le profil de distribution de la différence de probabilités (métriques différentielles) des séquences de données. Ce qui précède, ainsi que d'autres buts, caractéristiques et avantages de la présente invention, sera mieux compris à la lecture de la description détaillée suivante d'un mode de réalisation préféré donné à titre d'exemple nullement limitatif en référence aux dessins annexés dans lesquels: la figure 1 est un schéma fonctionnel d'une partie essentielle d'une section de traitement de signaux de reproduction d'un dispositif à disque optique utilisant un appareil d'évaluation de signaux selon l'un des modes de réalisation de la présente invention; la figure 2 est un organigramme du traitement exécuté par l'appareil d'évaluation de signaux; la figure 3 est une vue explicative montrant une distribution de métriques différentielles; et la figure 4 est une vue explicative montrant une distribution de métriques différer.tielles dans le cas d'une longueur minimale limitée. L'appareil et le procédé d'évaluation de signaux de la présente invention vont maintenant être décrits en détaiI à partir- du mode de réalisation représenté sur les des-sins. -- -- - . En référence tout d'abord au schéma fonctionnel de la figure l qui représente une partie essentielle d'une section de traitement de signaux de reproduction d'un dispositif à disque optique utilisant l'appareil d'évaluation de signaux de la présente invention, dans ce mode de réalisation, un disque optique est utilisé comme support d'enregistrement et un signal de reproduction est décodé par un système de décodage Viterti. Le code RLL (l,7) ayant une longueur minimale limitée à l est adopté, et le système PR l,2,l est adopté comme système PRML. Sur la figure l sont représentés un disque optique l, un moteur à broche 2 destiné à entraîner en rotation le disque optique l, une lentille d'objectif 3, une tête de lecture optique 9, un circuit RF 5 destiné à régler l'amplitude, entre autres, d'un signal magnéto optique (MO) provenant de la tête de lecture optique 4, un convertisseur analogique/numérique 6 destiné à soumettre le signal MO provenant du circuit RF 5 à une conversion analogique/numérique, un circuit de décodage 7 destiné à décoder des données numériques provenant du convertisseur analogique/numérique 6 au moyen d'un décodage à probabilité maximale, un circuit de correction d'erreurs 8 destiné à exécuter une correction d'erreurs des données décodées par le circuit de décodage 7, un circuit de calcul de métrique différentielle 9 servant de moyens de soustraction pour obtenir la métrique différentielle de la séquence de s donnces enregistrces décodée par le circuit de décodage 7, un circuit de sélection de chemin 10 servant de moyens de s é l e ction pour sé le ct. ionner un chemin à partir de l'ensemble de la séquence de données en fonctionde la métrique différentielle obtenue par le ... - circuit -de calcul de métrique différentielle 9 et d'un - - signal de transition d'état provenant du circuit-de décodage 7, un premier compteur 11 servant de seconds moyens de comptage pour exécuter un comptage cumulé du nombre total d'échantillons décodés par le circuit de lS décodage 7, un second compteur 12 servant de premiers moyens de comptage pour exécuter un comptage cumulé du nombre d'échantillons du chemin sélectionné par le circuit de sélection de chemin 10, un circuit de calcul de,u et 13 servant de moyens de calcul pour exécuter un traitement statistique de la métrique différentielle du chemin sélectionné par le circuit de sélection de chemin 10, un organe de commande 14 servant de moyens d'exécution de correction et un générateur de données d'enregistrement 15. Le premier compteur 11, le second compteur 12 et l'organe de commande 14 constituent des moyens de correction. Le circuit de sélection de chemin sert de moyens d' extraction de séquence de données, et l'organe de commande 14 fait fonction de moyens de calcul de taux d'erreurs sur les binaires et de moyens de correction de taux d'erreurs sur les binaires. Il convient de noter qu'un disque magnéto-optique est utilisé ici pour le disque optique 1, bien qu'il existe une variété de disques optiques. Dans le dispositif à disque optique présentant la 3s structure ci-dessus, un faisceau de lumière amené à converger par la lentille d'obectif 3 prévue pour la tête de lecture optique 4 est appliqué depuis le dessous à la surface d'enregistrement du disque optique 1. La lumière réfléchie par le surface d'enregistrement du disque optique 1 est ensuite détectée par un photodétecteur prévu à l'intérieur de la tête de lecture optique 4 et est séparce en un signal magnéto- optique (MO) et d'autres signaux. Le signal MO détecté par la tête de lecture optique ....... IO 4 est soumis à un réglage d'amplitude et de décalage-par - le circuit RF, puis est-converti en données numériques . par le convertisseur analogique/numérique 6. Les données numériques délivrées en sortie par le convertisseur analogique/numérique 6 sont fournies au circuit de décodage 7 qui exéaute un décodage conformément au système PRML. Les données décodées par le circuit de décodage 7 sont ensuite transmises au circuit de correction d'erreurs 8 qui exéaute une détection et une correction d'erreurs au moyen du code de détection et de correction d'erreurs qui a été préalablement introduit dans les donnces décodées. La sortie de ce circuit de correction d'erreurs 8 est fournie à l'organe de commande 14. Les informations des séquences de données d'enregistrement obtenues grâce au traitement de décodage réalisé au moyen du système PRML dans le circuit de décodage 7 sont fournies au circuit de caloul de métrique différentielle 9. Pour permettre le comptage par le premier compteur 11 du nombre d'échantillons des données décodées par le circuit de décodage 7, une impulsion est fournie par le circuit de décodage 7 au premier compteur 11 à chaque fois qu'un échantillon est décodé. Ainsi, le nombre total d'échantillons décodés est compté de manière cumulative par le premier 3s compteur 11. Dans le circuit de calcul de métrique différentielle 9, la même opérationque celle décrite en relation avec l'appareil d'évaluation de signaux conventionnel est exécutée. Précisément, le circuit de décodage 7 décode le signal de reproduction du disque optique l conformément au système de décodage Viterbi. Il s'agit ici du cas dans lequel le code RLL (l,7) comportant une longueur minimale limitée à l est adoptécomme code à utiliser, - 10 - tandis que le système PR -(l, 2,l) est adopté comme - système PRML. La relation entre-une- séquence de bits d'enregistrement bk et un état Sk au moment de l'échantillon k est classée en quatre états SO, Sl, S2 et S3 comme cela est visible dans le Tableau 4 suivant. T-ableau 4 Etat d'énregistrement S k. - bk_t bk SO O O Sl O l S2 1 1 S3 1 - o Chaque état passe à l'état suivant en fonction du bit d'enregistrement suivant. Cette transition d'état est appelée la branche. Le Tableau 5 indique la relation entre le bit d'enregistrement et la transition d'état. Comme cela a été décrit précédemment, le code RLL (l,7) ayant une longueur minimale limitée à l est 3s adopté comme code à utiliser. Plus précisément, la longueur minimale est limitée à 1 et, par conséquent, il y a six branches a, b, c, d, e et f. Tableau 5 Bit d'enregistrement Etat Valeur prévue .. - No. bk2 bk b Sk-Sk.--Yk a. O O 0. SOSO -1,0 b 1 0 0 S3SO -0,5 c 0 0 1 SO.. S1 -0,5 d 0 1 1 S1S2 0,5 e 1 1 1 S2S2 10 f 1 1 0 S2S3 0,5 Conformément au système PR (1,2,1), le niveau du signal de reproduction est déterminé par une séquence de 3 bits d'enregistrement. Par conséquent, la valeur 2s prévue, c'est-à-dire le niveau du signal de reproduction présentant la forme d'onde idéale exempte de bruit est exprimée sous la forme d'une valeu prévue Yk dans le Tableau 5. Dans ce cas, la valeur minimum et la valeur maximum du niveau du signal de reproduction présentant la forme d'onde idéale sont respectivement normalisées à -1 et 1. Puis, grâce au système de décodage PRML, le circuit de décodage 7 calcule la métrique (Zk-Yk) 2 de chaque branche au moment de l'échantillon k. Dans ce cas, Zk représente le niveau du signal de reproduction au moment de l'échantillon k, et Yk représente la valeur prévue du niveau du signal de reproduction. Comme cela a été expliqué précédemment, la mtrique de branche qui est le carré de la différence entre le s niveau du signal de reproduction et la valeur prévue représente donc l'erreur quadratique du niveau du signal de reproduction par rapport à la valeur prévue. La métrique de branche est ensuite utilisée pour déterminer la branche qui doit être sélectionnée lorsque deux branches convergent sur un état particulier. Une série continue de branches est alors appelée le chemin et une série continue de branches sélectionnées est appelée le chemin survivant. En supposant ici que la valeur cumulée des métriques de branches du chemin survivant dans chaque état soit mk1 au moment de l'échantillon k-1, la somme de la valeur et de la métrique de branche bmk au moment de l'échantillon k devient alors la valeur totale cumulée des métriques de branches au moment de l'échantillon k. Le traitement arithmétique nécessaire pour obtenir cette métrique de branche est exécuté par le circuit de décodage 7. Comme cela a été indiqué précédemment, la métrique de branche signifie l'erreur quadratique et, par 2s conséquent, la valeur totale cumulée est la somme totale des erreurs. La branche dont la valeur de mk1 + bmk est la plus faible est donc sélectionnée. Par exemple, les branches qui s'avèrent avoir l'état SO au moment de l'échantillon k sont les deux branches comprenant la branche "a" qui passe de SO à SO, et la branche "b" qui passe de S3 à SO, conformément au Tableau 5. En supposant que les valeurs cumulées des métriques de branches de la bran^he "a" et de la branche "b" soient respectivement mOk1 et m3k1, et que leurs métriques de branches soient bmak et bmbk, les valeurs totales cumulées mOk(a) et mOk(b) de la métrique de branche "a" et de la métrique de branche "b" au moment de l'échantillon k sont alors exprimées par les équations (l) et (2) suivantes: s MOk(a) = m k-1 + bmak (1) m0k(b) = M3k_1 + bmbk (2) mOk(a) et mOk(b) sont ensuite comparces en grandeur l'une avec l'autre, et la branche ayant la valeur la plus faible est sélectionnée. .. Ici, lorsque l'état correct au moment de l'échantillon k est SO et la transition correcte a,-le calcul de l'équation ( 3) suivante est exéauté: Amk = mOk(b) - mOk(a) (3) et cette valeur Amk est appelée la "métrique différentielle". Lorsque l'état correct au moment de l'échantillon k est SO et la transition correcte b, la métrique différentielle Amk est exprimée par l'équation (4) suivante: Amk = mOk(a) - mOk(b) (4) Plus précisément, le circuit de calcul de métrique différentielle 9 exécute le traitement permettant d'obtenir la métrique différentielle en tant que différence de probabilités en soustrayant de la valeur totale cumulée des métriques de branches de la transition erronce la valeur totale cumulée des métriques de branches de la transition correcte. Dans le présent mode de réalisation, les informations des séquences de donnces d'enregistrement nécessaires pour le calcul exécuté dans le circuit de calcul de métrique différentielle 9 sont fournies à ce dernier par le générateur de données d'enregistrement 15. Puis, la métrique différentielle obtenue par le circuit de calcul de métrique différentielle 9 est fournie au circuit de sélection de chemin 10. D'autre part, un signal de transition d'état est fourni à titre d' information pour la sélection de chemins au circuit de sélection de chemin 10 à partir du circuit de décodage 7, et le circuit de sélection de chemin 10 sélectionne quatre chemins (la distance entre les paires de chemins ayant une valeur -minimale) visibles sur -la. figure 3 à partir de l'ensemble des séquences de donnces. -Ensuite, pour les chemins- qui coïncident avec les quatre chemins représent.és sur la figure 3, le circuit de sélection de chemin 10 fournit au circuit de calcul de u et les métriques différentielles des échantillons inclus dans les chemins qui coïncident. Simultanément, des impulsions en nombre correspond au nombre d'échantillons des chemins qui coïncident avec les quatre chemins représentés sur la figure 3 sont fournies au second compteur 12. Ainsi, le nombre d'échantillons des chemins sélectionnés par le circuit de sélection de chemin 10 est compté de manière cumulative par le second compteur 12. Le circuit de calcul de,u et 13 calcule la 2s valeur moyenne u et l'écart type 6 des métriques différentielles pour les chemins sélectionnés par le c,.rcuit de sélection de chemin 10. Puis, les résultats du comptage exécuté par le premier compteur 11 et le second compteur 12 ainsi que les résultats du calcul exécute par le circuit de calcul de u et 13 sont traités par le logiciel de l'organe de commande 14. La figure 2 représente un organigramme de l 'ensemble du traitement de mesure depuis le début de 3s la mesure jusqu'à l'obtention des résultats de mesure. Tout d'abord, préalablement à la mesure, les premier et second compteurs 11 et 12 sont respectivement remis à zéro au cours de l'étape 1. Puis, le déroulement du programme passe à l'étape S 2 pour commencer le processus de décodage en lisant une zone prescrite du disque 1. Le déroulement du programme passe ensuite à l'étape 3 pour déterminer si la mesure est terminée ou non et pour exécuter la mesure pendant une période de ... O temps prescrite en répétant l'étape 3 jusqu'à la-fin de la mesure. Au cours de cette période de mesure, des mesures sont exécutées par le circuit de calcul de métrique différentielle 9, le circuit de sélection de chemin 10, le circuit de calcul de u et 13 et les S premier et second compteurs 11 et 12. Si la mesure est terminée, le déroulement du programme passe alors à l'étape 4 pour terminer le processus de décodage. Puis, le déroulement du programme passe à l'étape pour lire le nombre total T des échantillons comptés par le premier compteur 11, le nombre To des échantillons de mesure comptés par le second compteur 12 et la valeur moyenne u ainsi que l'écart type calculés par le circuit de calcul de u et 13. Le déroulement du programme passe ensuite à 2s l'étape 6 pour obtenir un taux d'erreurs sur les blnaires BERO avant correction à partir de la valeur moyenne u et de l'écart type obtenus au cours de l'étape 5, conformément à l'équation (6) suivante: 1 f ( -'Z ( 6) = 3s Le taux d'erreurs sur les binaires BERO obtenu ici est le taux d'erreurs sur les binaires de la séquence de données qui définit une distribution minimale. Puis, le déroulement du programme passe à l'étape 7 pour exécuter l'opération de correction du taux d'erreurs sur les binaires. Cette opération de correction convertit le taux d'erreurs sur les binaires BERO obtenu au cours de l'étape 6 en un taux d'erreurs .. --10 sur les binaires BER1 de l 'ensemble des séquencés de . - données, conformément à l'équation (7) suivante: BER1 = BERO To/T (7) Comme cela a été décrit précédemment, le taux d'erreurs sur les binaires de l 'ensemble des séquences de données se calcule en obtenant le taux d'erreurs sur les binaires de la distribution minimale à partir de la valeur moyenne u et de l'écart type des métriques différentielles de la séquence de données formant une distribution minimale et en exécutant l'opération de correction du taux d'erreurs sur les binaires. Dans le mode de réalisation ci-dessus, le nombre To des échantillons de mesure et le nombre T de l 'ensemble des échantillons sont comptés par les premier et second compteurs 11 et 12. Cependant, lorsque le nombre d'échantillons par secteur est déterminé par le format d'un support d'enregistrement, il est possible d'exécuter l'opération de correction du taux d'erreurs sur les binaires en fixant la période de mesure des secteurs sans compter le nombre total des échantillons. Par exemple, en supposant qu'un secteur comporte 000 échantillons et que les données de deux secteurs soient mesurées, le nombre T de l'ensemble des échantillons est alors de 20 000. Ainsi, le premier 3s compteur 11 peut être supprimé et la structure de l'appareil peut être simplifiée. S'il est possible de compter le nombre T de tous les échantillons à l 'aide d'un compteur, une zone plus petite qu'un secteur peut alors être mesurée, ce qui offre l'avantage de permettre une évaluation précise avec une haute résolution positionnelle. Il convient donc de faire un choix approprié en tenant compte de la simplification de la structure de l'appareil et du pouvoir de résolution de mesure requis. Il est également possibl.e de munir l-a surface d'enregistrement du disque optique d'une zone de test pour effectuer une évaluation et d'enregistrer une combinaison de donnces de test prescrite dans la zone de test. Etant donné que le rapport de la distribution minimale sur la totalité des données incluses dans cette combinaison de données de test est déjà connu, des compteurs pour compter le nombre total T des échantil lons et le nombre To de s échanti llons de me sure ne sont pas nécessaires. Dans ce cas, l'inconvénient réside en ce que la zone utilisable par l'utilisateur est réduite du fait de la nécessité de prévoir la zone de test spéciale, et qu'il n'est pas possible d'effectuer une évaluation à un endroit artitraire. Comme cela a été décrit précédemment, du fait que le taux d'erreurs sur les binaires BER de toutes les données se calcule en obtenant le taux d'erreurs sur les binaires BER de la distribution minimale à partir de la valeur moyenne u et de l'écart type des métriques différentielles de la séquence de données définissant une distribution minimale, et en exécutant l'opération de correction du taux d'erreurs sur les binaires de la distribution minimale, un taux exact d'erreurs sur les binaires BER peut être mesuré de manière constante indépendamment du profil de distribution des métriques différentielles de la séquence de données. Dans le mode de réalisation ci-dessus, l'appareil et le procédé d'évaluation de signaux de la présente invention ont été décrits en relation avec un dispositif de lecture de disque magnéto-optique. La présente invention n'est toutefois pas limitée à ce mode de réalisation et il est possible d'appliquer l'appareil et le procédé d'évaluation de signaux de . 1-0 --linvention à un dispos-itif -d'-enregistrement magnétique - ou à un dispositif de réception de données de communication, par exemple, qui décode des séquences de données au moyen du système de décodage à probabilité maximale. Comme cela ressort de ce qui précède, conformément à l'appareil et au procédé d'évaluation de signaux de la présente invention, il est possible d'obtenir le taux d'erreurs sur les binaires de la totalité des données des séquences de donnces en calculant le taux d'erreurs sur les binaires de la distribution minimale à partir des résultats d'un traitement statistique (valeur moyenne u et écart type a) de la différence de probabilités (métriques différentielles) des séquences de données formant la distribution minimale, et en exécutant l'opération de correction du taux d'erreurs. Il est ainsi possible de mesurer constamment le taux exact d'erreurs sur les binaires quel que soit le profil de distribution de la différence de probabilités (métriques différentielles) des séquences de données. Bien que la description précédente ait porté sur un mode de réalisation préféré de la présente invention, celle-ci n'est bien entendu pas limitée à l exemple particulier décrit et illustré ici et l'homme de l'art comprendra aisément qu'il est possible d'y apporter de nombreuses variances et modifications sans pour autant sortir du cadre de l' invention. REVEND I CAT IONS 1. Appareil d'évaluation de signaux pour décoder des séquences de donnéss au moyen d'un décodage à s probabilité maximale, caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens de soustraction (9) destinés à obtenir une différence de probabilités d'au moins deux chemins des séquences de données; des moyens de sélection (10) destinés à . sélectionner à partir des séquencësde donnée-s au moins deux chemins entre lesquels une dist:ance a-une--valeur minimale; ... des moyens de calcul (13) destinés à exécuter un traitement statistique de la différence de probabilités obtenue par les moyens de soustraction (9) en ce qui concerne le s chemins sélectionné s par le s moyens de sélection (10)i et des moyens de correction (11, 12, 14) destinés à corriger les résultats du traitement statistique exécuté par les moyens de calcul (13), en fonction du nombre d'échantillons de mesure des chemins sélectionnés par les moyens de sélection (10) et du nombre total d'échantillons des séquences de données. 2. Appareil selon la revendication 1, caractérisé 2s en ce que les moyens de correction (11, 12, 14) comprennent: des premiers moyens de comptage (12) destinés à compter le nombre d'échantillons de mesure des chemins sélectionnés par les moyens de sélection (10); des seconds moyens de comptage (11) destinés à compter le nombre total d'échantillons des séquences de donnéesi et des moyens (14) de correction de taux d'erreurs sur les binaires destinés à corriger un taux d'erreurs sur les binaires qui est un résultat du traitement statistique exéauté par les moyens de calcul (13), en fonction du nombre d'échantillons de mesure compté par les premiers moyens de comptage (12) et du nombre total des échantillons des séquences de données compté par les seconds moyens de comptage (11). 3. Appareil selon la revendication 2, caractérisé en ce que, en supposant que le nombre d'échantillons de mesure compté par les premiers moyens de comptage (12) soit T-o et que-le nombre total des échantillons des séquences de donnée-s compté par les seconds moyens de comptage (11) soit T. les moyens (14) de correction de taux d'erreurs sur les binaires corrigent alors le taux d'erreurs sur les binaires conformément à l'équation: BER1 = BERO To/T dans laquelle BER1 est un taux d'erreurs sur les binaires après correction, BERO un taux d'erreurs sur les binaires avant correction, To le nombre d'échantillons d'au moins deux chemins entre lesquels une distance est réduite au minimum et T le nombre total d'échantillons. 4. Procédé d'évaluation de signaux pour décoder une séquence de données au moyen d'un décodage à probabilité maximale, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes qui consistent à: extraire de séquences de données uniquement une séquence de donnces passant par un chemin prescrit; calculer un taux d'erreurs sur les binaires de la séquence de données extraite; et calculer un taux d'erreurs sur les binaires de toutes les données des séquences de donnces en corrigeant le taux d'erreurs sur les binaires calculé pour la séquence de données extraite, en fonction du nombre d'échantillons de la séquence de données extraite et du nombre total d'échantillons des séquences de données. 5. Appareil d'évaluation de signaux pour décoder une séquence de donnces au moyen d'un décodage à probabilité maximale, caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens d' extraction de séquence de données (10) destinés à extraire de séquences de données uniquement une séquence de données passant par un chemin prescrit; - - des moyens (14) de calcul de taux d'erreurs sur-- les binaires desti-nés-à calculer un taux d'erreurs sur les binaires de la séquence de données extraite par les moyens d' extraction de séquence de données (10); et des moyens (14) de correction de taux d'erreurs IS sur les binaires destinés à calculer un taux d'erreurs sur les binaires de toutes les données des séquences de données en corrigeant le taux d'erreurs sur les binaires caleulé par les moyens (14) de calcul de taux d'erreurs sur les binaires, en fonction du nombre d'échantillons de la séquence de données extraite par les moyens d' extraction de séquence de données (10) et du nombre total d'échantillons des séquences de