Brevet FR2880440A1 — publié le 20060707

FLUX DE DONNEES STATISTIQUES La présente invention concerne le domaine de l'enregistrement de données pour affichage et analyse. Elle concerne, notamment mais non exclusivement, l'augmentation de la vitesse à laquelle un ordinateur peut afficher un échantillons de données enregistrées sélectionné par un utilisateur à partir d'un fichier de données enregistrées et l'augmentation de la vitesse à laquelle un ordinateur peut calculer et afficher des statistiques pertinentes pour cette sélection de données enregistrées, notamment lorsqu'il s'agit de fichiers de données de taille extrêmement grande. Dans le secteur de l'acquisition et du stockage de données, il est courant de devoir enregistrer de grandes quantités de données. La quantité de données stockées augmente rapidement. La capacité de moyens de stockage informatique tels que les disques durs augmente en conséquence chaque année et de nouvelles technologies permettant d'utiliser de multiples disques collectivement sont en cours de développement. Pour rester à la hauteur, des méthodes de transfert de données ont été développées afin de déplacer des volumes de données plus importants, comme en témoigne l'utilisation des technologies Firewire , USB2 et Ethernet gigabit pour transférer des données, adoptées par les principaux fabricants d'ordinateurs. A mesure qu'il devient possible d'enregistrer et de transférer en temps réel des quantités de données de plus en plus grandes, la taille des fichiers enregistrés a augmenté afin de permettre une plus grande précision de mesure. Ceci crée un problème lorsqu'on gère les fichiers de données résultants en utilisant les types d'ordinateurs typiquement disponibles dans les bureaux, par exemple pour l'analyse de mesures industrielles ou scientifiques car, même si la vitesse et la capacité des ordinateurs personnels ont également augmenté, ils ne sont pas encore capables de traiter l'ensemble des fichiers d'enregistrement, à présent de l'ordre de plusieurs gigaoctets, en temps réel comme l'utilisateur le voudrait. Dans la réalité, la manipulation de grandes quantités de données en utilisant un ordinateur personnel nécessite typiquement de lire les données à partir du disque dur dans une mémoire, de traiter les données dans la mémoire de la manière requise et ensuite de sauvegarder les résultats ou de rejeter les valeurs traitées. Lorsque la taille des fichiers de données enregistrées dépasse les 256 à 512 MO de mémoire à état solide à grande largeur de bande (également appelée mémoire à accès aléatoire) couramment utilisés dans les ordinateurs personnels, les données ne peuvent pas être entièrement mises en cache dans cette mémoire à état solide et elle doivent être lues en partie ou en totalité directement à partir du disque dur ou bien en utilisant un fichier mémoire de substitution, connu dans le métier sous le nom de fichier d'échange, avec la réduction de vitesse qui va de pair, avant que le processeur puisse effectuer les opérations mathématiques sélectionnées sur les données. Dans le futur, les ordinateurs auront sans doute une quantité de mémoire à état solide augmentée et davantage de puissance de calcul, mais si la taille des fichiers de données continue à augmenter au même rythme que les capacités des ordinateurs personnels, alors ce problème subsistera. Le but de l'invention est donc d'aider à pallier les problèmes précités. En conséquence, la présente invention propose un procédé d'obtention d'un signal d'affichage, dans lequel les données numériques à afficher sont assorties de valeurs statistiques déterminées pour des blocs de taille prédéterminée des données numériques, comprenant les étapes consistant à : déterminer des paramètres d'échelle d'affichage; déterminer à partir des paramètres d'échelle d'affichage dans quelle mesure les valeurs statistiques sont adéquates pour être utilisées à la place de quelques-unes ou de l'ensemble des données numériques lors de la détermination, parmi les points de données des données numériques et/ou des valeurs statistiques, de ceux qui doivent être affichés; déterminer les points de données à afficher; lire les données numériques et/ou les valeurs statistiques à afficher; et générer le signal d'affichage à partir des données numériques et/ou des valeurs statistiques. La présente invention propose un système permettant de fournir un signal d'affichage, dans lequel les données numériques à afficher sont assorties de valeurs statistiques déterminées pour des blocs de taille prédéterminée des données numériques, comprenant: des moyens de détermination des paramètres d'échelle d'affichage; des moyens de traitement pour déterminer, à partir des paramètres d'échelle d'affichage, dans quelle mesure les valeurs statistiques sont adéquates pour être utilisées à la place de quelques-unes ou de l'ensemble des données numériques lors de la détermination de ceux des points de données des données numériques et/ou des valeurs statistiques qui doivent être affichés; des moyens de traitement pour déterminer quels sont les points de données à afficher; des moyens de lecture de données pour lire les données numériques et/ou les valeurs statistiques à afficher; et des moyens d'affichage pour générer le signal d'affichage à partir des données numériques et/ou des valeurs statistiques. La présente invention propose un produit logiciel informatique permettant de fournir un signal d'affichage, le produit logiciel informatique comprenant un support utilisable par un ordinateur sur lequel se trouve du code lisible par un ordinateur, comprenant un code de programme contenant: des instructions et des données pour permettre à un processeur d'effectuer la détermination des paramètres d'échelle d'affichage; la détermination, à partir des paramètres d'échelle d'affichage, de la mesure dans laquelle les valeurs statistiques sont adéquates pour être utilisées à la place de quelques-unes ou de l'ensemble des données numériques lors de la détermination de ceux des points de données des données numériques et/ou des valeurs statistiques qui doivent être affichés; la détermination des points de données à afficher; la lecture des données numériques et/ou des valeurs statistiques à afficher; et la génération du signal affiché à partir des données numériques et/ou des valeurs statistiques. Grâce à la présente invention, il est proposé un procédé qui permet d'éviter de lire en totalité un fichier de données de très grande taille et de produire rapidement un affichage de tout ou partie des données sans perdre des caractéristiques clés des données telles que des pics. En outre, le procédé ci-dessus peut être appliqué aux fichiers de données sans cesse plus volumineux attendus dans un futur proche en utilisant 10 des flux statistiques supplémentaires. Egalement, la présente invention permet de fournir un procédé de calcul plus rapide pour les diverses données statistiques demandées par un utilisateur qui visualise les données, pour tout ou partie des données, une fois que les données ont été affichées. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description ci-après de modes de réalisation préférés de l'invention et de variantes de ceux-ci, faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels les même numéros de référence indiquent des composants identiques ou similaires. La figure 1 est un schéma synoptique montrant un ordinateur personnel standard relié par le biais d'un réseau de données Ethernet standard à un dispositif d'échantillonnage et d'enregistrement de données réalisant la présente invention; La figure 2 est un schéma synoptique montrant de manière plus détaillée de dispositif d'échantillonnage et d'enregistrement de données de la figure 1; La figure 3 est un schéma synoptique simplifié montrant des détails internes de l'ordinateur personnel utilisable avec le mode de réalisation de la figure 1; La figure 4 est une représentation montrant les données brutes ainsi que deux flux statistiques décimalisés possibles selon le mode de réalisation préféré de la présente invention; La figure 5 est un organigramme décrivant brièvement le processus d'échantillonnage et de sauvegarde des données enregistrées; La figure 6 est un organigramme décrivant le processus dans lequel l'utilisation de données décimalisées permet d'accélérer l'affichage des données sélectionnées par l'utilisateur; La figure 7 est un organigramme décrivant le processus de détection de franchissement de niveau; et La figure 8 est un organigramme décrivant le processus de génération 10 de flux décimalisés en prenant des échantillons d'un signal et en produisant des données brutes. Les données sont typiquement des valeurs variant dans le temps d'une grandeur physique mesurée telle que la température, la position, la vitesse, la concentration ou l'intensité lumineuse. Par conséquent, leurs valeurs, dans les applications envisagées pour la présente invention, sont susceptibles de varier continuellement en fonction du temps. Toutefois, il est possible d'utiliser même des valeurs présentant des discontinuités significatives. Le mode de réalisation préféré de la présente invention propose un système d'acquisition de données conçu pour recevoir un signal analogique, échantillonner le signal à une fréquence d'échantillonnage prédéterminée et enregistrer les données échantillonnées dans un fichier de données brutes. L'utilisateur du système peut prévoir des protocoles de mesure spécifiques pour enregistrer ces données sur la base de leurs besoins de mesure. En même temps qu'il enregistre ces données, le système calcule une synthèse statistique pour les blocs de données brutes ayant une taille prédéterminée et mémorise ces données statistiques de façon à les associer au fichier de données brutes d'échantillons prélevés à partir du signal. Les données considérées comme utiles par l'utilisateur final peuvent ensuite être sauvegardées et analysées. Le système d'acquisition de données du présent mode de réalisation est de préférence prévu dans une unité autonome qui contient l'équipement enregistreur, la mémoire dans laquelle les fichiers de données sont enregistrés, l'équipement informatique pour traiter les résultats et un afficheur permettant de visualiser les résultats. Toutefois, il est envisagé que certains de ces composants, ou la totalité, puissent être prévus dans des modules séparés dont chacun est capable d'interagir par le biais d'un système de communication tel que, par exemple, une liaison Ethernet entre l'équipement enregistreur et les équipements informatique et d'affichage, comme le montre la figure 1. En référence à la figure 1, qui montre l'approche modulaire séparée décrite ci-dessus, il est prévu un ordinateur personnel 1 relié à un dispositif d'enregistrement de données 3 par le biais d'un réseau de données Ethernet 2. L'ordinateur personnel 1 est muni de moyens d'affichage sur lesquels des résultats peuvent être affichés. Le dispositif d'enregistrement de données 3 abrite le système d'enregistrement et un contrôleur d'interface de réseau pour communiquer par le biais du réseau de données Ethernet avec l'ordinateur personnel 1. L'ordinateur personnel 1 peut afficher les données enregistrées, qui peuvent être stockées sur tout support de stockage adéquat, situé par exemple dans le système d'enregistrement de données 3 ou l'ordinateur 1. Il est envisagé que d'autres procédés de communication puissent être utilisés pour permettre au dispositif enregistreur de communiquer avec l'ordinateur de même que l'ordinateur avec l'affichage. Ces procédés comprennent de manière non limitative un système de mise en réseau sans fil tel que Bluetooth et 802.11 b, et des liaisons câblées directes telles que USB et/ou Firewire . I1 est également envisagé que l'ordinateur personnel 1 puisse être tout dispositif calculateur capable de traiter les échantillons de données stockés en vue de les afficher et il peut donc se présenter sous la forme d'un ordinateur de bureau ou portable standard tel qu'un compatible IBM PC à base de microprocesseur Intel ou AMD , voire un dispositif portatif tel qu'un Pocket PC . Les données 101 sont reçues à partir d'une source de données analogiques telle qu'un capteur, par exemple un détecteur de chaleur, un capteur de pression ou similaire. Les données reçues sont ensuite introduites dans un convertisseur analogique à numérique (convertisseur A/N) 102. Le convertisseur A/N 102 échantillonne le signal analogique 101 à une fréquence d'échantillonnage prédéterminée et envoie les données numériques échantillonnées à un processeur de signal. Dans d'autres modes de réalisation, le signal d'entrée peut être déjà numérique ou bien il peut être chargé à partir d'un dispositif de stockage où il a été sauvegardé auparavant. Si les données sont déjà sous forme numérique, elles peuvent sauter l'étape de conversion analogique/numérique ou être traitées par un convertisseur numérique afin de les mettre au format correct pour le processeur de signal 103. Comme le montre la figure 8, le processeur de signal 103 traite le signal reçu du convertisseur A/N 102. Il reçoit les données et calcule différentes statistiques pour des blocs de taille prédéterminée des données entrées échantillonnées et délivre en sortie un ou plusieurs flux décimalisés de données statistiques associés aux données d'entrée brutes. Dans le mode de réalisation le plus basique, ces flux de données décimalisées séparés gardent la trace des valeurs d'échantillons minimales et maximales pour chaque bloc de données de taille prédéterminée. Dans ce mode de réalisation, il y a des flux de données décimalisées qui mémorisent les valeurs d'échantillons maximales absolues et minimales absolues pour des blocs de 500 échantillons de données, mais il est envisagé que des jeux de données de taille différente puissent être utilisés. La forme du processeur de signal 103 peut être déterminée si nécessaire par un homme de métier en fonction du volume et de la fréquence à laquelle les données doivent être échantillonnées et il est envisagé qu'il se présente sous la forme d'un réseau de portes programmables (FPGA, Field Programmable Gate Array) s'il y a un grand volume de données à traiter, ou sous la forme d'un processeur de signal numérique DSP (Digital Signal Processor) à base logicielle dans le cas d'un volume de données moindre. Le dispositif FPGA plus rapide serait nécessaire si on avait besoin de nombreux flux statistiques. Pour créer les flux de données décimalisées, on peut utiliser plusieurs procédés qui peuvent être mis en oeuvre soit sous forme matérielle, soit sous forme logicielle. N'importe quel processeur de signal numérique (DSP) à base logicielle est capable de multiplier et additionner les échantillons de données brutes. Les DSP disposent de multiplicateurs et d'additionneurs dédiés pour réaliser cette fonction. Si les fréquences d'échantillonnage commencent à augmenter, une solution à base matérielle serait plus appropriée dans la mesure où, par exemple, les circuits FPGA et/ou CPLD modernes sont disponibles avec le renfort de multiplicateurs et d'additionneurs dédiés. A mesure que, dans le futur, nos fréquences d"échantillonnage commencent à augmenter, la puissance des DSP ainsi que la vitesse des circuits FPGA/CPLD devrait augmenter en conséquence. Pour extraire le flux de données décimalisées du flux d'échantillonnage brut en temps réel, il est ainsi possible de sélectionner le procédé le mieux adapté parmi le DSP à base logicielle ou les FPGA/ CPLD à base matérielle. Les flux décimalisés peuvent être utilisés sans les données brutes afin de permettre à un utilisateur, en effet, de visualiser de grandes quantités de données échantillonnées sur une zone d'affichage de taille limitée sans retard notable dû au traitement de la totalité des données brutes par l'ordinateur. Cette utilisation des flux décimalisés permet également de conserver les attributs caractéristiques des données brutes tels que les pics et les creux, comme on l'expliquera plus loin au moment de détailler le procédé d'affichage des données. Le processeur de signal 103 peut le cas échéant être adapté pour assurer d'autres calculs statistiques afin d'aider à l'analyse statistique ultérieure des parties des données sélectionnées par l'utilisateur, encore une fois sans retards de traitement perceptibles à l'utilisateur. Selon les paramètres statistiques qui sont stockés, d'autres calculs statistiques peuvent être affichés rapidement, par exemple les valeurs efficaces (valeurs quadratiques moyennes), l'écart type et la moyenne d'un segment de données sélectionné par l'utilisateur. Le calcul rapide de ces autres statistiques, lorsqu'un segment de 30 données est sélectionné par un utilisateur, nécessite de disposer rapidement de certaines valeurs. Par exemple, les calculs statistiques cidessus ont besoin des points de départ et de fin des données brutes sélectionnées afin de définir sur quel segment de données les fonctions mathématiques doivent être effectuées. Ces valeurs sont rapidement disponibles une fDis que l'utilisateur a sélectionné les données. Toutefois, pour les mêmes calculs, la somme des échantillons et la somme des carrés des échantillons à l'intérieur d'un bloc doivent être calculées pour le segment de données sélectionné par l'utilisateur. Ceci prendrait un temps significatif pour un grand volume de données. Par conséquent, dans un mode de réalisation plus avancé dans lequel le processus de calcul est accéléré, la somme des échantillons ou la somme des carrés des échantillons ou les deux sont précalculées par le processeur de signal au stade de l'enregistrement et incluse dans un ou plusieurs flux statistiques additionnels. Par exemple, le calcul de valeur efficace précité peut être effectué par l'ordinateur pour une collection de N valeurs (xi, x2, ..., xN) des données brutes en utilisant l'équation suivante: z z 2 lx ou Valeur el'. VIx +x2 +...+ = N N la moyenne pour une collection de N valeurs (xi, x2, ..., xN) en utilisant l'équation suivante: lI N XI +x2+...+xn E x ou N i=1 N et l'écart type pour une collection de N valeurs (xi, x2, ..., xN) peut être calculé en utilisant l'équation suivante: Valeur eff. = [[N (N LXi EXi i=1 i=1 N N Ainsi, pour valoriser ces équations à une vitesse augmentée, l'ordinateur pourrait utiliser des valeurs précédemment stockées de la somme des échantillons ou de la somme des carrés des échantillons ou des deux et les introduire dans l'équation sans avoir besoin de lire une grande quantité de données et effectuer un calcul. Dans le mode de réalisation, pour les exemples de calculs ci- dessus, la somme des valeurs et la somme des valeurs au carré sont stockées pour des blocs de données de 500 échantillons. Dès que l'ordinateur a besoin d'effectuer un calcul de valeur efficace, il peut extraire les valeurs requises à partir de ces flux de données décimalisées et utiliser un seul résultat intermédiaire pour chaque jeu de données de 500 échantillons au]lieu de traiter la totalité des 500 échantillons de données brutes. Ceci permet alors à l'utilisateur d'accéder rapidement à la valeur efficace de n'importe quelle section sélectionnée des données brutes séquentielles, c'est-à-dire une période sélectionnée quelconque au cours de la transmission des données brutes en temps réel. Dans un autre mode de réalisation, le processeur de signal 103 est également capable de délivrer en sortie des flux décimalisés pour des blocs de données de plus grande taille. Pour accélérer ce processus pour de très grands fichiers de données, la somme des échantillons et la somme des carrés des échantillons pour chaque groupe de 100 000 échantillons sont stockées dans un ou plusieurs flux décimalisés séparés. Pour des fichiers encore plus grands, les résultats sommés pour chaque groupe de 10 000 000 échantillons sont additionnés dans un ou plusieurs autres flux de données décimalisées. A mesure que les tailles de fichiers augmentent, il est envisagé que ce concept puisse être étendu en prévoyant des résultats de sommation pour des blocs de données encore plus grands. Il reste entendu que les tailles des blocs de données qui ont été sélectionnés comme exemples ne se limitent pas à ces valeurs arbitraires et il est possible de sélectionner en conséquence une taille de bloc de données plus grande ou plus petite. Les tailles de groupes énumérées ci-dessus ont été établies par expérience comme étant des tailles de groupes très adéquates de façon à ne pas avoir d'impact significatif sur le stockage additionnel requis pour les données statistiques. Le recours à des tailles de blocs de données de 500, 100 000 et 10 000 000 échantillons pour produire des flux décimalisés pour tous les calculs statistiques mentionnés dans les modes de réalisation ci-dessus augmente le stockage requis par les données enregistrées de seulement 2,5% environ. Toutefois, il n'est pas nécessaire d'utiliser des tailles de décimalisation fixes et il est possible d'utiliser n'importe quelle taille de décimalisation et n'importe quel nombre de flux de données décimalisées. Il est possible d'optimiser la quantité de stockage sur disque supplémentaire requise en fonction du besoin d'accélération des fonctions mathématiques au cours de l'affichage afin de maintenir un niveau de performances satisfaisant de l'ordinateur lorsqu'il manipule les données pour l'affichage à l'utilisateur final, qui peuvent être stockées sous forme de fichiers séparés. Un logiciel intelligent peut être utilisé pour déterminer la taille et le nombre optimal des flux de décimalisation. Par exemple, le logiciel peut être exécuté sur la station de travail qui gère les données finales afin de déterminer la réactivité de la station de travail lorsqu'elle utilise des données avec des facteurs de décimalisation différents en augmentant par incréments le facteur de décimalisation. Lorsque le niveau de réponse de la station de travail correspond à un niveau prédéterminé qui présente une réponse satisfaisante, le nombre et la taille des flux de décimalisation sont fixés sur la base de ces résultats. En variante, la relation entre la vitesse du CPU et celle du disque dur pourrait être utilisée, sur la base des résultats de tests précédents, pour déterminer un nombre et une taille adéquats pour les flux de décimalisation. Toutefois, dans le mode de réalisation courant, le nombre et la taille des flux décimalisés ont été déterminés manuellement. Les flux de données décimalisées permettent d'avoir un bloc de données de taille quelconque. La longueur du jeu de données, c'est-à-dire la taille du bloc de données, est stockée dans une en-tête d'information de flux pour le flux de données. Ceci permet des flux de données multiples dont chacun a sa propre longueur de jeu de données unique couvrant le facteur de décimalisation immédiatement supérieur et peut être identifié à partir de son en-tête d'information. Le format de fichier d'enregistrement dans lequel les flux sont stockés est organisé de façon à pouvoir contenir de zéro à un nombre quelconque de flux de données décimalisées. Dans un autre mode de réalisation, le nombre des flux et la taille des échantillons nécessaires (ou possibles) peuvent être calculés par l'application ou le dispositif d'enregistrement selon les besoins en vitesse par rapport à la réserve de stockage qui a été déterminée. Si on se réfère à la figure 8, la deuxième étape de détermination de la taille de blocs et des statistiques à calculer serait modifiée pour y inclure l'étape de détermination du nombre optimal de flux et de la taille optimale des échantillons en fonction du matériel disponible et de l'application pour laquelle ils doivent être utilisés. Dans le mode de réalisation le plus simple, pour déterminer à quel point les différents facteurs de décimalisation sont utilisés, on emploie un algorithme simple. Lorsqu'il y a vingt résultats pour chaque flux de décimalisation, ce flux de décimalisation est calculé et sauvegardé. Ainsi, en prenant le flux de décimalisation avec un facteur de 1 sur 500, il doit y avoir 10 000 échantillons bruts. Pour le flux avec un facteur de décimalisation de 1 sur 100 000, il doit y avoir 2 000 000 échantillons bruts. Les données échantillonnées traitées sont ensuite stockées dans une mémoire 104 et elles peuvent être manipulées par un microprocesseur 105 et/ou sauvegardées sur un dispositif de stockage 106. La mémoire 104 peut être tout type de mémoire adéquat pour stocker les données sortant du processeur de signal 103 jusqu'à ce qu'elles aient été sauvegardées et il est envisagé qu'elle se présente par exemple sous la forme d'une mémoire RAM ou d'une mémoire flash standard d'un ordinateur. Le dispositif de stockage 106 est de préférence un disque dur mais il peut comprendre d'autres formes de dispositif de stockage telles qu'une mémoire à état solide et il ne doit pas nécessairement se trouver à l'intérieur du dispositif enregistreur 3. Il est envisagé que les données échantillonnées traitées puissent être stockées à un endroit quelconque où il est possible d'y accéder en même temps qu'on accède aux données brutes. Pour afficher les données, l'ordinateur peut lire les données ou les flux décimalisés soit à partir d'un support de stockage local, soit, par le biais d'un support de communications tel qu'un réseau Ethernet, à partir du dispositif d'enregistrement de données. Lors de l'affichage des données, la taille de la zone d'affichage dans laquelle les données, sous la forme d'un graphique ou similaire, doivent être affichées doit être connue. Une fois connue, il est possible de déterminer un facteur d'échelle par lequel les données doivent être mises à l'échelle pour rentrer dans la zone d'affichage. La zone d'affichage peut être une partie ou la totalité de la zone d'affichage disponible. Par exemple, lorsque la zone d'affichage mesure au total 1024 pixels sur 768 pixels, la zone de cet écran allouée à l'affichage des axes des données peut être de 800 pixels sur 600 pixels. Dans cette réalisation, chaque pixel est affecté à un point de données mais il est envisagé qu'un point de données puisse être affecté à un pixel sur deux, ce qui signifie que seuls 400 points de données doivent être utilisés pour afficher une courbe. Les points de données peuvent également être affectés à un nombre arbitraire de pixels, ce qui signifie qu'un nombre de points de données encore plus réduit est affiché. Lorsque l'utilisateur sélectionne un segment de données à afficher, l'ordinateur lit les données brutes. S'il y a autant de points de données échantillonnées que de pixels (dans cet exemple, où chaque point de données est affiché le long de l'axe horizontal, 800 points de données) , les échantillons de données sélectionnés sont lus et restitués sous la forme d'un graphique sur l'affichage. S'il y a deux fois plus de points de données que de pixels, un point de données sur deux est graphé. Cette relation entre les points de données et les pixels est maintenue de sorte que, lorsqu'il est nécessaire d'afficher un nombre x de points de données, 1 point sur x est affiché par pixel. Les valeurs maximales et minimales stockées dans le flux de données réduitpeuvent être utilisées au lieu de lire les données brutes lorsque le facteur de réduction atteint le facteur de réduction du flux de données réduit initial, soit 500 dans cet exemple. Lorsqu'il y a 500 fois plus d'échantillons de données que de pixels d'affichage disponibles, le flux de données réduit peut être utilisé à la place des échantillons de données brutes pour produire le graphique affiché. Ainsi, dans cette réalisation, lorsque le flux de données réduit est utilisé pour produire le graphique, la quantité de données que l'ordinateur doit lire est réduite d'un facteur 500. Il est également possible d'utiliser de la même manière des flux de données réduits supplémentaires. Lorsqu'on utilise un flux décimalisé de données réduites de 100 000 et lorsqu'il y a au moins 100 000 fois plus de points de données que de pixels disponibles pour afficher le graphique, ce flux décimalisé additionnel peut être utilisé à la place des données brutes. Ce même principe peut être appliqué en utilisant des flux décimalisés avec différents facteurs de réduction. Si on considère un segment de données sélectionné par l'utilisateur qui recouvre un bloc partiel pour lequel des valeurs statistiques ont été déterminées et stockées dans un flux de données réduit, et donc qui ne peut pas être lu isolément à partir d'un flux de données réduit, l'ordinateur doit effectuer un traitement en marge, comme le montre la figure 6. Ce traitement en marge implique le calcul de valeurs statistiques pour des blocs de données sans statistiques précalculées. Par exemple, lorsque la sélection de données par un utilisateur peut être subdivisée en blocs de données pour lesquels des valeurs statistiques ont déjà été calculées à l'exception des parties initiales et finales des données, qui ne sont qu'une partie de blocs de données pour lesquels des valeurs statistiques ont été précalculées, il est nécessaire de calculer les valeurs statistiques correspondantes pour ces données. Si nécessaire, d'autres données statistiques calculées telles que la valeur efficace et l'écart type pour toutes les données ou pour des sélections des données peuvent être affichées à l'écran, en même temps que les points de données ou à la place de ces derniers. Etant donné que les données statistiques traitées ne sont disponibles que pour des blocs de données prédéterminés, il est probable qu'une sélection des données brutes par l'utilisateur commence à l'intérieur d'un bloc et se termine à l'intérieur d'un bloc, c'est-à-dire englobe des parties de blocs de même que des blocs entiers pour lesquels des données statistiques ont été calculées. Si la sélection de données de l'utilisateur comprend une partie d'un bloc de données pour lequel des données statistiques ont été calculées et si des flux de données statistiques utilisant des tailles de bloc de données plus petites sont présents, le flux de données statistiques ayant le facteur de réduction le plus élevé possible est utilisé. Si aucun flux de données statistiques adéquat n'est disponible, alors les données brutes doivent être utilisées. Par conséquent, le calcul adopte l'approche suivante, en se référant à l'exemple illustré sur la figure 4: Le flux de données brutes RO est divisé en blocs contigus de taille égale, la séquence de blocs désignée par la série B1... Bn et les flux décimalisés de données statistiques désignés par la série R1... Rn (ayant chacun une taille de bloc croissante). L'intervalle de données sélectionné par l'utilisateur, noté A, couvre deux blocs partiels des données statistiques décimalisées pour les blocs R1B2 et R1B6 avec des blocs entiers de données statistiques décimalisées entre eux. Pour établir la somme des carrés de ces blocs partiels, l'ordinateur va devoir lire les échantillons bruts et calculer la somme des carrés pour chaque bloc partiel. Avec le facteur de décimalisation utilisé dans ce mode de réalisation, ceci correspond à un maximum de 499 échantillons sur les deux blocs. Le processus utilisé est illustré par l'organigramme de la figure 6. En utilisant ce processus, les éventuels flux décimalisés présents dans la sélection de données de l'utilisateur sont détectés et utilisés par ordre de taille décroissante jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de flux décimalisés disponibles à utiliser, point auquel les blocs de données brutes concernés sont lus et les éventuelles données statistiques concernées sont calculées ou bien les valeurs sont affichées. Les blocs R1B3 et R1B4 sont toutefois couverts par le facteur de réduction. Aussi, il suffit à l'ordinateur de lire les résultats à partir de R2B2. Par conséquent, l'équation qui doit être calculée prend la forme: 500 2 fin 1 x2, + som.car. + som.car. + E x,2 1=1 er R2B2 RIB5 i=I RI B2 RIB6 A présent, l'ordinateur doit additionner les résultats des sommes partielles provenant des données brutes, les résultats de R2B2 et les résultats de R1B5, et il peut commencer à valoriser les équations. En revanche, l'imagerie des données originelles aurait impliqué la lecture et le traitement de 100 000 000 échantillons par l'ordinateur. Ainsi, dans cette réalisation, avec des flux décimalisés couvrant des blocs de données avec une taille d'échantillon de 500 et de 100 000, la quantité de données maximale que l'ordinateur doit lire est égale à : É 2 fois 500 échantillons de données brutes = 1 000 échantillons; É 2 fois 200 résultats réduits de 500 = 400 résultats; É 1000 résultats réduits de 100k = 1000 résultats; ce qui porte la taille de lecture totale à 2400 résultats ou échantillons. Sans ces flux de données, il aurait été nécessaire de lire 100 millions d'échantillons et d'effectuer les opérations d'élévation au carré et les additions requises pour s'adapter à l'approche ci-dessus. Avec l'utilisation additionnelle du flux de données pour des blocs de 10 000 000 échantillons chacun, le nombre de lectures que l'ordinateur doit effectuer serait réduit à : É 2 fois 500 échantillons de données brutes = 1000 échantillons; É 2 fois 200 résultats réduits de 500 = 400 résultats; É 2 fois 100 résultats réduits de 100k = 200 résultats; Valeur eff. = É 10 résultats réduits de 100k = 10 résultats; ce qui porte la taille de lecture totale à 1610 résultats ou échantillons. Ceci n'est pas une réduction du nombre de lectures aussi significative que la réduction entre le nombre de lectures requises pour traiter les données d'origine et le nombre de lectures requises lorsqu'on utilise le flux de données statistiques pour chaque groupe de 500 échantillons. Toutefois, dès que les fichiers d'enregistrement commencent à augmenter au-delà d'échantillons de 1 giga, la différence en utilisant le flux de données pour chaque jeu de 10 000 000 échantillons devient extrêmement significative. Avec les valeurs minimales absolues et maximales absolues additionnelles déjà stockées dans le flux de données réduit initial, l'ordinateur peut également assurer des fonctions de recherche à une vitesse améliorée. Des valeurs comme le minimum ou le maximum absolu seraient rapidement accessibles en recherchant initialement les flux statistiques. Un éventuel franchissement de niveaux peut être recherché en vérifiant l'endroit où le minimum est inférieur et le maximum supérieur à un niveau sélectionné. Lorsqu'un jeu de valeurs minimales et maximales des données satisfait ces critères, l'ordinateur devrait ensuite lire le jeu de données réduites inférieures de la partie concernée et pour finir, par le biais des échantillons de données brutes correspondants, établir l'échantillon exact qui franchit le niveau sélectionné. Si on se reporte à la figure 7, qui illustre le procédé de détermination du franchissement de niveau, les valeurs minimales et maximales du flux de données décimalisées le plus élevé sont comparées à la valeur de franchissement de niveau sélectionnée. Si les critères ne sont pas remplis, l'ensemble du bloc d'échantillons en dessous de ce jeu de données décimalisées peut être assorti d'un indicateur d'absence de franchissement de niveau. Si les critères de recherche concordent, l'ordinateur commence alors à balayer chaque flux de données statistiques ayant des tailles de blocs inférieures jusqu'à trouver dans les données brutes l'échantillon qui franchit effectivement le niveau sélectionné. Pour afficher l'ensemble du graphique montrant les données sur l'axe vertical, un facteur d'échelle approprié pour le graphique doit être déterminé. L'ordinateur a besoin d'une valeur minimale absolue et maximale absolue pour le graphique à afficher avant de pouvoir commencer à déterminer l'échelle verticale pour la zone d'affichage. L'ordinateur va déterminer le maximum et le minimum absolus pour les données sélectionnées, en utilisant le flux décimalisé ayant la taille de bloc la plus grande disponible et en descendant vers les flux inférieurs pour atteindre finalement les données brutes. Ce processus est appelé ci-après mise à l'échelle automatique. S'il est désactivé, l'utilisateur final peut fixer l'échelle à n'importe quel réglage voulu. Une fois que le graphique a été affiché sur l'écran, et si des valeurs précédemment stockées, par exemple la somme des échantillons et la somme des carrés des échantillons, sont stockées pour chaque bloc dans des flux de données décimalisées additionnels, des statistiques peuvent être calculées pour le segment de données affiché. En variante, ou en plus, l'utilisateur peut sélectionner une partie du segment affiché des données et des statistiques peuvent être calculées et affichées pour cette partie. Par exemple, dans un mode de réalisation où il y a des flux statistiques calculés pour le minimum absolu, le maximum absolu, la somme des valeurs et la somme des carrés des valeurs et calculés pour des tailles de blocs de 500, la valeur efficace peut être calculée par l'ordinateur pour une collection de N valeurs (x1, x2, ..., xN) des données brutes en utilisant l'équation suivante: Valeur eff. = 500 N x2+ Ex1 i=1 i=50I N la moyenne pour une collection de N valeurs (xi, x2, ..., xN) en utilisant l'équation suivante: Moyenne = 500 N + Exi i=1 i=501 N et l'écart type pour une collection de N valeurs (xi, x2, ..., XN) peut être calculé en utilisant l'équation suivante: Ecart type = N N \2 xi Ixi i=1 _i=1 N N Dans le mode de réalisation préféré, tous les calculs mathématiques mentionnés ci-dessus sont possibles et il est créé des flux de données décimalisées pour des tailles de blocs de 500, 100 000 et 10 000 000 qui contiennent: É la valeur de l'échantillon qui représente la valeur la plus basse dans le bloc de données; É la valeur de l'échantillon qui représente la valeur la plus élevée dans le bloc 20 de données; É la somme des échantillons de tous les échantillons du bloc de données N 1 xi; et i=1 É la somme des carrés de tous les échantillons de tous les échantillons du bloc N de données E x2. i=I En conclusion, ainsi que décrit dans la description ci-dessus, il est proposé un procédé innovant pour stocker les caractéristiques statistiques d'un flux de données dans des flux de données accompagnants et en même temps que les données brutes. Ce procédé permet à un utilisateur d'afficher de très grands fichiers de données en utilisant un ordinateur beaucoup plus efficacement, car l'ordinateur peut remplacer les données brutes par les données statistiques afin de rendre l'affichage plus rapide qu'en utilisant des procédés classiques, dans lesquels les données brutes sont directement manipulées. Une application des données statistiques pourrait consister en la création d'une nouvelle courbe contenant tous les résultats stockés dans les flux statistiques décimalisés. Par exemple, pour chaque 500 points de données brutes, il est possible de fournir un nouvel échantillon à partir duquel une ou plusieurs grandeurs parmi la valeur moyenne, la valeur efficace et l'écart type des données brutes peuvent être dérivées. En reportant ces valeurs, par exemple des valeurs efficaces, dans ce nouveau graphique, on obtient un canal mathématique dérivé à partir du canal d'origine. Les graphiques statistiques pourront montrer ce que l'on appelle des signaux de tendance. REVENDICATIONS 1. Procédé d'obtention d'un signal d'affichage, dans lequel les données numériques à afficher sont assorties de valeurs statistiques déterminées pour des blocs de taille prédéterminée des données numériques, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à : déterminer des paramètres d'échelle d'affichage; déterminer à partir des paramètres d'échelle d'affichage dans quelle mesure les valeurs statistiques sont adéquates pour être utilisées à la place de tout ou partie des données numériques lors de la détermination des points de données des données numériques et/ou des valeurs statistiques qui doivent être affichés; déterminer les points de données à afficher; lire les données numériques et/ou les valeurs statistiques à afficher; et générer le signal d'affichage à partir des données numériques et/ou des valeurs statistiques. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les valeurs statistiques comprennent une partie ou la totalité de la valeur minimale ou de la valeur maximale des données numériques. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que les points de données à afficher comprennent à la fois la valeur minimale et la valeur maximale des données numériques. 4. Procédé selon l'une des revendications 2 et 3, caractérisé en ce que les valeurs statistiques comprennent une partie ou la totalité de l'écart type, une partie des valeurs ou une partie des carrés des valeurs. 5. Procédé selon les revendications 1 à 4, caractérisé en ce que les données numériques à afficher sont obtenues en échantillonnant un signal analogique et en convertissant les échantillons en données numériques. 6. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que le processus se déroule sensiblement en temps réel. 7. Système permettant de fournir un signal d'affichage, dans lequel les données numériques à afficher sont assorties de valeurs statistiques déterminées pour des blocs de taille prédéterminée des données numériques, caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens de détermination des paramètres d'échelle d'affichage; des moyens de traitement pour déterminer, à partir des paramètres d'échelle d'affichage, dans quelle mesure les valeurs statistiques sont adéquates pour être utilisées à la place de quelques-unes ou de l'ensemble des données numériques lors de la détermination de ceux des points de données des données numériques et/ou des valeurs statistiques qui doivent être affichés; des moyens de traitement pour déterminer quels sont les points de données à afficher; des moyens de lecture de données pour lire les données numériques et/ou les valeurs statistiques à afficher; et des moyens d'affichage pour générer le signal d'affichage à partir des données numériques et/ou des valeurs statistiques. 8. Système selon la revendication 7, caractérisé en ce que les valeurs statistiques comprennent une partie ou la totalité de la valeur minimale ou de la valeur maximale des données numériques. 9. Système selon la revendication 8, caractérisé en ce que les points de données à afficher comprennent à la fois la valeur minimale et la valeur maximale des données numériques. 10. Système selon l'une des revendications 8 et 9, caractérisé en ce que les valeurs statistiques comprennent une partie ou la totalité de l'écart type, une partie des valeurs ou une partie des carrés des valeurs. 11. Système selon l'une des revendications 7 à 10, caractérisé en ce que les données numériques à afficher sont obtenues en échantillonnant un signal analogique et en convertissant les échantillons en données numériques. 12. Système selon l'une des revendications 7 à 11, caractérisé en ce que le processus se déroule sensiblement en temps réel. 13. Produit logiciel informatique permettant de fournir un signal d'affichage, le produit logiciel informatique comprenant un support utilisable par un ordinateur sur lequel se trouve du code lisible par un ordinateur, caractérisé en ce qu'il comprend un code de programme contenant: des instructions et des données pour permettre à un processeur d'effectuer la détermination de paramètres d'échelle d'affichage; la détermination, à partir des paramètres d'échelle d'affichage, de la mesure dans laquelle les valeurs statistiques sont adéquates pour être utilisées à la place de quelques-unes ou de l'ensemble des données numériques lors de la détermination de ceux des points de données des données numériques et/ou des valeurs statistiques qui doivent être affichés; la détermination des points de données à afficher; la lecture des données numériques et/ou des valeurs statistiques à afficher; et la génération du signal affiché à partir des données numériques et/ou des valeurs statistiques. 14. Produit logiciel informatique permettant de fournir un signal d'affichage selon la revendication 13, caractérisé en ce que les valeurs statistiques comprennent une partie ou la totalité de la valeur minimale ou de la valeur maximale des données numériques. 15. Produit logiciel informatique permettant de fournir un signal d'affichage selon la revendication 14, caractérisé en ce que les points de données à afficher comprennent à la fois la valeur minimale et la valeur maximale des données numériques. 16. Produit logiciel informatique permettant de fournir un signal d'affichage selon l'une des revendications 14 et 15, caractérisé en ce que les valeurs statistiques comprennent une partie ou la totalité de l'écart type, une partie des valeurs ou une partie des carrés des valeurs. 17. Produit logiciel informatique permettant de fournir un signal d'affichage selon l'une des revendications 13 à 16, caractérisé en ce que les données numériques à afficher sont obtenues en échantillonnant un signal analogique et en convertissant les échantillons en données numériques. 18. Produit logiciel informatique permettant de fournir un signal d'affichage selon l'une des revendications 13 à 17, caractérisé en ce que le processus se déroule sensiblement en temps réel.