(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象装置内の信号発生位置毎に計測される、２種類の振幅を有する時系列の信号を出力する計測手段と、
該計測手段から出力される信号に基づいて相関対象データを導出する第１のデータ生成手段と、
情報出力手段から出力される前記相関対象データと所定の対応関係となる相関元データを出力する第２のデータ生成手段と、
前記相関対象データ及び前記相関元データに対して２振幅数理モデルをフィッティングするフィッティング手段と、
該フィッティング手段によるフィッティングから得られる単数又は複数のパラメータを抽出するパラメータ抽出手段と、
該パラメータ抽出手段から出力される前記単数又は複数のパラメータに基づいて前記相関対象データと前記相関元データとの相関度を演算する演算手段とを備えることを特徴とする信号特定装置。
【請求項２】
前記信号は、雑音源から出力される雑音信号が重畳されている信号であることを特徴とする請求項１記載の信号特定装置。
【請求項３】
前記相関対象データ及び前記相関元データは、振幅確率分布データであることを特徴とする請求項１記載の信号特定装置。
【請求項４】
前記相関度は、前記複数のパラメータのうちの異種のパラメータ間の総合的な相関演算から求められることを特徴とする請求項１記載の信号特定装置。
【請求項５】
前記総合的な相関演算は、前記複数のパラメータで表される多次元空間内で異なるパラメータ間の距離を求めることを特徴とする請求項４記載の信号特定装置。
【請求項６】
前記演算手段は、前記相関対象データに対して前記２振幅数理モデルをフィッティングして抽出される前記複数のパラメータのうちのいずれか１つと、前記相関元データに対して前記２振幅数理モデルをフィッティングして抽出される前記複数のパラメータのうちの前記いずれか１つと同種の１つのパラメータとの差を類似度として演算する手段であることを特徴とする請求項１記載の信号特定装置。
【請求項７】
前記相関元データは、既知装置又は測定対象装置内の任意の前記信号発生位置について測定されるデータであることを特徴とする請求項１記載の信号特定装置。
【請求項８】
前記２振幅数理モデルは、式（３）で与えられることを特徴とする請求項１記載の信号特定装置。
【数３】
0005640345.tif 000005
Ｐ（Ａ）：信号の振幅がＡ以上である割合、
ａ1、ａ２：２種類の強度振幅の大きさ、
ｐ1：信号レベルがオン（振幅ａ1）にある割合、
ｐ2：信号レベルがオン（振幅ａ2）にある割合、
ｍ：ガウスノイズの平均、
σ：ガウスノイズの分散、
Ｑ：式（２）で定義される誤差関数である。
【数２】
0005640345.tif 000006
【請求項９】
前記演算手段によって演算された前記相関度又は前記類似度を出力する出力手段を備えることを特徴とする請求項６記載の信号特定装置。
【請求項１０】
測定対象装置内の信号発生位置毎に計測される、２種類の振幅を有する時系列の信号を出力し、
出力される前記信号に基づいて相関対象データを生成し、
導出される前記相関対象データと所定の対応関係となる相関元データを生成し、
前記相関対象データ及び前記相関元データに対して２振幅数理モデルをフィッティングし、
該フィッティングから得られる単数又は複数のパラメータを抽出し、
抽出される前記単数又は複数のパラメータに基づいて前記相関対象データと前記相関元データとの相関度を演算することを特徴とする信号特定方法。
【請求項１１】
前記信号は、雑音源から出力される雑音信号が重畳されている信号であることを特徴とする請求項１０記載の信号特定方法。
【請求項１２】
前記相関対象データ及び前記相関元データは、振幅確率分布データであることを特徴とする請求項１０記載の信号特定方法。
【請求項１３】
前記相関度は、前記複数のパラメータ間の総合的な相関演算から求められることを特徴とする請求項１０記載の信号特定方法。
【請求項１４】
前記総合的な相関演算は、前記複数のパラメータで表される多次元空間内で異なるパラメータ間の距離を求めることを特徴とする請求項１３記載の信号特定方法。
【請求項１５】
前記演算は、前記相関対象データに対して前記２振幅数理モデルをフィッティングして抽出される前記複数のパラメータのうちのいずれか１つと、前記相関元データに対して前記２振幅数理モデルをフィッティングして抽出される前記複数のパラメータのうちの前記いずれか１つに対応する１つのパラメータとの差を類似度として算出することを特徴とする請求項１０記載の信号特定方法。
【請求項１６】
前記相関元データは、既知装置又は測定対象装置内の任意の前記信号発生位置について測定されるデータであることを特徴とする請求項１０記載の信号特定方法。
【請求項１７】
前記２振幅数理モデルは、式（３）で与えられることを特徴とする請求項１０記載の信号特定方法。
【数３】
0005640345.tif 000007
Ｐ（Ａ）：信号の振幅がＡ以上である割合、
ａ1、ａ２：２種類の強度振幅の大きさ、
ｐ1：信号レベルがオン（振幅ａ1）にある割合、
ｐ2：信号レベルがオン（振幅ａ2）にある割合、
ｍ：ガウスノイズの平均、
σ：ガウスノイズの分散、
Ｑ：式（２）で定義される誤差関数である。
【数２】
0005640345.tif 000008
【請求項１８】
演算された前記相関度又は前記類似度を出力手段に出力して表示することを特徴とする請求項１５記載の信号特定方法。
【請求項１９】
コンピュータを、請求項１乃至９のうちのいずれか一に記載の信号特定装置として機能させることを特徴とする制御プログラム。
【請求項２０】
コンピュータに請求項１０乃至１８のうちのいずれか一に記載の信号特定方法を実行させることを特徴とする制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、信号特定装置及び方法並びに信号特定制御プログラムに係り、詳しくは雑音等の発生箇所の特定に有用な信号特定装置及び方法並びに信号特定制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電子機器においては不要電磁波（電磁雑音）が発生するので、従来から不要電磁波の低減対策に対する要求がＥＭＩ（Electromagnetic Interference）の技術分野にあり、その技術的開発が進められている。
このことが求められるのは、不要電磁波が、無線通信障害を起こしたり、電子機器の誤動作を発生させたりするためである。
不要電磁波を低減するためには、その発生原因となっている回路を特定する必要がある。
【０００３】
特許文献１には、電子機器の電磁界分布を測定してその電磁界発生源を特定する関連技術が開示されている。特許文献１では電磁界分布は、雑音強度が所定のレベルを超える時間確率を、時間と確率との関係式で表現した振幅確率分布（ＡＰＤ：Amplitude Probability Distribution）を下にして測定している。測定される振幅確率分布は、指定した確率での強度分布を表しており、これにより、特許文献１では時間変動を考慮した電磁界分布を得ている。
【０００４】
また、アンテナ電磁界分布と不要輻射ノイズである基板近傍電磁界分布との相関を取って不要輻射ノイズが電子機器の送受信機能に与える影響についての情報を得る関連技術が、特許文献２に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開Ｗ０２００６／０７５５８４号公報
【特許文献２】特開２００７−１９２７４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述のように、特許文献１は、振幅確率分布を下にして時間変動を考慮に入れた電磁界分布を測定して不要電磁波が被測定物に与える度合いの特定に役立つ関連技術を提供しているとは言える。
しかし、その電磁界分布が示す強度分布だけでは、不要電磁界の原因を特定することが困難である。それは、電磁界の強度に時間変動が考慮された雑音情報が得られたとしても、電磁界分布で示される電磁界の強度が大きい当該電磁界発生部分から、必ずしも不要電磁界が放射されているとは限らないからである。
それ故、強い電磁界が電磁界分布上で見い出せたとしても、そこが原因部であるとは特定できず、そのほかの部位に原因があることもある。
このようなことから、従来は、強度分布を参考にしつつ、経験により原因部位の特定をしているのが実情である。
【０００７】
また、特許文献２に開示される関連技術は、アンテナ電磁界分布と不要輻射ノイズである基板近傍電磁界分布との相関を取っているに過ぎず、電磁界の強度についてだけの相関であり、なお、特許文献１に開示される関連技術と同様の技術的課題がある。
【０００８】
この発明は、上述の事情に鑑みてなされたもので、相関対象データと、この相関対象データと所定の対応関係となる相関元データとに基づいて雑音源等の特定支援に役立ち得る信号特定装置及び方法並びに信号特定制御プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、この発明の第１の構成は、信号特定装置に係り、測定対象装置内の信号発生位置毎に計測される、２種類の振幅を有する時系列の信号を出力する計測手段と、該計測手段から出力される信号に基づいて相関対象データを導出する第１のデータ生成手段と、情報出力手段から出力される上記相関対象データと所定の対応関係となる相関元データを出力する第２のデータ生成手段と、上記相関対象データ及び上記相関元データに対して２振幅数理モデルをフィッティングするフィッティング手段と、該フィッティング手段によるフィッティングから得られる複数のパラメータを導出するパラメータ導出手段と、該パラメータ導出手段から出力される上記複数のパラメータに基づいて上記相関対象データと上記相関元データとの相関度を演算する演算手段とを備えることを特徴としている。
【００１０】
この発明の第２の構成は、信号特定方法に係り、測定対象装置内の信号発生位置毎に計測される、２種類の振幅を有する時系列の信号を出力し、出力される信号に基づいて相関対象データを生成し、導出される上記相関対象データと所定の対応関係となる相関元データを生成し、上記相関対象データ及び上記相関元データに対して２振幅数理モデルをフィッティングし、該フィッティングから得られる複数のパラメータを抽出し、抽出される上記複数のパラメータに基づいて上記相関対象データと上記相関元データとの相関度を演算することを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
この発明の構成によれば、信号測定装置内の信号発生位置毎に計測される信号に基づいて相関対象データを生成し、該相関対象データ及び上記相関対象データと所定の対応関係となる相関元データに対して２振幅数理モデルをフィッティングし、このフィッティングから複数のパラメータを抽出し、抽出された複数のパラメータに基づいて相関対象データと相関元データとの相関を求めて上記信号の特定を行うようにしているから、信号に含まれる雑音等の特定精度の向上になり、その支援に役立つ。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】この発明の実施形態１である雑音分布測定装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図２】同雑音分布測定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】同雑音分布測定装置で用いる数理モデルで使う時系列信号の一例を示す図である。
【図４】この発明の実施形態２の雑音分布測定装置の処理で用いる数理モデルで使う時系列信号の他の例を示す図である。
【図５】この発明の実施例１である雑音分布測定装置の電気的構成を示す図である。
【図６】同雑音分布測定装置の測定処理手順を示す図である。
【図７】同雑音分布測定装置の測定対象装置のブロック図である。
【図８】図７に示す測定対象装置について測定した雑音分布を最も簡単な数理モデルでフィッティングを行った例を示す図ある。
【図９】パラメータｐに基づいて類似度を求めた場合の出力結果を示す分布図である。
【図１０】パラメータａに基づいて類似度を求めた場合の出力結果を示す分布図である。
【図１１】パラメータｍに基づいて類似度を求めた場合の出力結果を示す分布図である。
【発明を実施するための形態】
【実施形態１】
【００１３】
図１は、この発明の実施形態１である雑音分布測定装置の電気的構成を示すブロック図、図２は、同雑音分布測定装置の処理手順を示すフローチャート、また、図３は、同雑音分布測定装置で用いる数理モデルで使う時系列信号の一例を示す図である。
この実施形態の雑音分布測定装置１０Ａは、測定対象装置の上面から所定距離離れた仮想平面上の振幅確率分布データと入力される相関元データとの相関値を求めて表示する装置に係り、図１に示すように、入力部１１と、制御部１２と、プローブ走査部１３と、振幅確率分布測定部１４と、データ記憶部１５と、演算解析部１６と、出力部１７とから概略構成されている。この構成は、信号特定装置の１つのの具体的構成例である。
演算解析部１６は、フィッティング部１６ａと、パラメータ抽出部１６ｂと、相関度演算部１６ｃとからなる。
【００１４】
入力部１１は、測定しようとする電磁界の周波数（具体的には、各測定位置に共通の同一周波数）及び測定位置情報（測定条件）、並びに相関の対象となる相関元データ（振幅確率分布データ）を制御部１２に入力する。ここで、相関元データは、試供品について予め計測されるか又はシミュレーションにより予め求められ、或るいは理論的に予め算定されて入力部１１から入力される既知の振幅確率分布データである。
制御部１２は、プローブ走査部１３、振幅確率分布測定部１４、データ記憶部１５、演算解析部１６及び出力部１７の各部を制御する。
プローブ走査部１３は、電磁界を測定するプローブと、プローブを走査するステージとから構成されている。プローブは、電磁界を測定するためのループアンテナ等を有して構成される。ステージは、ループアンテナを制御部１２により設定された位置に移動させることができる３軸のステージである。
【００１５】
振幅確率分布測定部１４は、プローブ走査部１３のプローブに接続されており、そのプローブが受けた電磁界を測定し、振幅確率分布を計算する手段であり、例えば、振幅確率分布表示機能を有するスペクトラムアナライザ等で構成される。
データ記憶部１５は、振幅確率分布測定部１４で測定された振幅確率分布のデータ（振幅確率分布データともいう）（相関対象データの１つの例）を記憶するほか、後述するパラメータ抽出部１６ｂで抽出されるパラメータ群のパラメータデータ及び相関度演算部１６ｃで演算される相関度データを記憶する。
【００１６】
演算解析部１６のフィッティング部１６ａは、データ記憶部１５に記憶されている振幅確率分布データを数理モデルでフィッティングする。パラメータ抽出部１６ｂは、フィッティング部１６ａでのフィッティングにより得られる振幅確率分布を特徴付けるパラメータ群を抽出する。相関度演算部１６ｃは、入力部１１によって入力される相関元データと測定によって得られた振幅確率分布データとの相関度を、フィッティングによって得られたパラメータ群を用いて演算する。
【００１７】
フィッティング部１６ａで用いる上述の数理モデルは、振幅確率分布の演算において時系列信号の振幅情報を調べているので、その過程を数式化し、その最終的な振幅確率分布を数式で表現したものである。
その例を、説明都合上、図３に示す簡略な時系列信号（１振幅モデル）を例に採って説明する。この時系列信号は、強度振幅が一種類でその大きさがａとし、その全期間をＮ区間に分け、信号レベルがオン（高レベル）にある割合をｐ＝ｎ／Ｎとする。ここで、ｎは、信号レベルがオンにある時間の合計時間を示す、また、時系列信号に平均がｍで、分散がσのガウスノイズが加わったとして、その合計の時系列信号について、信号の振幅がＡ以上である割合を計算すると、式（１）のようになる。
【数１】
0005640345.tif 000002
なお、式（１）の関数Ｑは、式（２）で定義される誤差関数である。
【数２】
0005640345.tif 000003
この式（２）により振幅確率分布をフィッティングしたときの、振幅確率分布についてのパターン情報は、パラメータ群ａ、ｐ、ｍ、σで表すことができる。
出力部１７は、測定対象装置の上面から所定距離離れた仮想平面上の相関値の分布を表示する手段である。その表示は、相関値で色分けした図や等高線等の平面上で大小を視認し得る情報を出力して行う。
【００１８】
上述した入力部１１、制御部１２、プローブ走査部１３、振幅確率分布測定部１４、データ記憶部１５、演算解析部１６及び出力部１７は、プログラム制御の下で構成されているが、そのプログラムは、図示しないメモリ乃至記憶装置に記憶されており、記憶されているプログラムは、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）又はプロセッサによってＣＰＵ又はプロセッサのメモリに読み出されて実行される。この実行により、上述した各部の動作が順次遂行されて行くように構成されている。
【００１９】
次に、図１乃至図３を参照して、この実施形態の動作を説明する。
雑音分布測定装置１０Ａで測定を開始するのに先だって、入力部１１から測定に必要な測定位置情報及び相関元データが制御部１２に入力される。
この入力の後に、測定が開始されると、制御部１２は、入力された測定位置情報（例えば、始点と終点の座標情報及び刻み距離）を下にしてプローブを測定位置に移動させる（図２のステップＳ２１）。そして、制御部１２は、振幅確率分布の測定開始信号及び入力された測定条件（例えば、周波数及び測定時間）を振幅確率分布測定部１４に送出する。
【００２０】
振幅確率分布測定部１４は、上述の測定位置において測定条件に従って振幅確率分布を測定する（図２のステップＳ２２）。測定された振幅確率分布のデータをデータ記憶部１５に記憶する（図２のステップＳ２３）。
この記憶に続いて、入力された測定位置情報のうちに測定未了の測定位置情報があれば（図２のステップＳ２４のＮｏ）、制御部１２がプローブ走査部１３を制御してプローブを測定未了の測定位置へ移動させて上述したと同様の振幅確率分布の測定を行う。
【００２１】
測定位置のすべてについて振幅確率分布が測定されているならば（図２のステップＳ４のYes）、フィッティング部１６ａで、データ記憶部１５に記憶されている振幅確率分布データを数理モデルでフィッティングし、パラメータ抽出部１６ｂは、フィッティングデータよりパラメータ群を抽出し、データ記憶部１５に記憶する（図２のステップＳ２５）。
相関度演算部１６ｃは、フィッティングによって得られたパラメータ群を用いて、仮想平面上の振幅確率分布データと入力部１１より入力された相関元データとの相関度を演算する。その求められた相関度は、制御部１２の制御の下に、データ記憶部１５に記憶される（図２のステップＳ２６）。相関度の演算の１つの例を示せば、次のようになる。例えば、相関元データについて得られる複数のパラメータと測定中の振幅確率分布データについて得られる複数のパラメー間の総合的な相関演算により相関度を求める。例えば、各パラメータで表される多次元空間内での異なるパラメータ間の距離によって上述の相関度を演算する。
【００２２】
その演算に用いられる各パラメータには、そのパラメータの重要度がパラメータ毎に異なる可能性がある。したがって、その場合には、その空間上に異方性のあるメトリックを入れたり、距離関数に異方性を入れたりすることにより、パラメータ毎の重要度を強調させることができる。
【００２３】
データ記憶部１５に記憶された仮想平面上の相関度の分布は、出力部１７に出力されて表示される（図２のステップＳ２７）。その表示は、相関度に従って色分けされた分布図、或るいは等高線等の平面上の大小を視認し得る分布図にて行う。
上述した振幅確率分布の相関度を用いた表示から、同じ雑音発生原因で生じた雑音か否かを判断することができる。この判断を得ることができるのは、同じ雑音発生原因で生じた雑音から測定される電磁界は、強度に違いがあっても、非常に近い振幅確率分布を呈するからである。
また、相関元データと測定された振幅確率分布データの形状自体を比較するのではなく、振幅確率分布を数学的にモデル化し、その数理モデルのパラメータを用いて相関度を演算しているので、本質とは関係のないアーティファクトの影響を受け難いという利点がある。さらに、画像データから数種のパラメータを抽出するので、データ量が圧縮されるという利点もある。
【００２４】
このように、この実施形態の構成によれば、測定対象装置から所定距離離れた仮想平面上の振幅確率分布データと入力相関元データとの相関度を両データについて抽出されるパラメータから求め、その相関データを表示しているから、電磁界の強度分布だけを用いる手段では雑音発生原因の特定が難しくなる不要電磁波が発生していたとしても、そのような電磁界の特定に強力な支援手段を提供することができる。
【実施形態２】
【００２５】
図４は、この発明の実施形態２の雑音分布測定装置の処理で用いる数理モデルで使用する信号時系列の１つの例を示す図である。
この発明の実施形態２である雑音分布測定装置の電気的構成は、実施形態１とほぼ同じであるが、この実施形態での演算解析部を構成するフィッティング部で用いる数理モデルとして、式（３）を用いるようにした点に実施形態１との相違がある。この構成は、信号特定装置の１つのの具体的構成例である。
【数３】
0005640345.tif 000004
【００２６】
この数理モデル（３）は、図４に示すような２種類の振幅を有する時系列信号の場合の数理モデルである。数理モデル（３）を用いれば、実施形態１で用いる数理モデルを用いる場合よりも多い数のパラメータが得られ、これらのパラメータ間の総合的相関演算による相関度、例えば、各パラメータで表される多次元空間内での異なるパラメータ間の距離によって上述の相関度を表すこともできる。
この場合にも、パラメータ毎の重要度が異なる可能性があるから、その場合には、その空間上に異方性のあるメトリックを入れたり、距離関数に異方性を入れたりすることにより、パラメータ毎の重要度をさらに強調させることができる。
【００２７】
この実施形態の構成によれば、相関度の強調がさらに図れ、不要電磁界の特定をより強力に行い得る支援手段を提供することができる。
【実施形態３】
【００２８】
この発明の実施形態３である雑音分布測定装置の電気的構成は、実施形態１とほぼ同じであるが、この実施形態１での演算解析部１６を構成する相関度演算部１６ｃでの演算を、測定された振幅確率分布データを数理モデル（１）でフィッティングして得られるパラメータａ、ｐ、ｍ、σのいずれか１つと、相関元データを数理モデル（１）でフィッティングして得られるパラメータａ、ｐ、ｍ、σのうちの対応する１つとの差を取って類似度とすることにその相違点がある。この構成は、信号特定装置の１つのの具体的構成例である。
その他の点は、実施形態１と同様である。
【００２９】
この実施形態の構成によっても、測定対象装置から所定距離離れた仮想平面上の振幅確率分布データと入力される相関元データとの類似度を両データについて抽出されるパラメータから求め、その類似度データを表示しているから、電磁界の強度分布だけを用いる手段では雑音発生原因の特定が難しくなる不要電磁波が発生していたとしても、そのような電磁界の特定に必要な支援手段を提供することができる。
【実施例１】
【００３０】
図５は、この発明の実施例１である雑音分布測定装置の電気的構成を示す図、図６は、同雑音分布測定装置の測定処理手順を示す図、図７は、同雑音分布測定装置の測定対象装置のブロック図、図８は、図７に示す測定対象装置について測定した振幅確率分布を最も簡単な数理モデルでフィッティングを行った例を示す図、図９は、パラメータｐに基づいて類似度を求めた場合の出力結果を示す分布図、図１０は、パラメータａに基づいて類似度を求めた場合の出力結果を示す分布図、また、図１１は、パラメータｍに基づいて類似度を求めた場合の出力結果を示す分布図である。
【００３１】
この実施例の雑音分布測定装置１０Ｂは、実施形態３の具体例である。図１に示す実施形態における雑音分布測定装置１０と次の点で異なる。それは、図５に示す演算解析部１８の類似度演算部１６ｄにある。類似度演算部１６ｄは、パラメータ抽出部１６ｂ（図１をも参照）で抽出されるパラメータ群ａ、ｐ、ｍ、σのうちのいずれか１つのパラメータを用いて類似度を演算する。
この実施例における測定対象装置５０１は、図７に示すように、ボード５０２及びサブボード５０３，５０４が搭載されており、そのボード５０２上に５個のＬＳＩ、すなわち、ＬＳＩ５０４乃至ＬＳＩ５０８が搭載されている。測定対象装置５０１のボード５０２のサイズは、横が約２５５mm、縦が約２７０mmである。
この実施例の構成におけるその他の構成は、実施形態１の構成と同じであるので、同一参照番号を付してその逐一の説明を省略する。
【００３２】
次に、図５乃至図１１を参照して、この実施例の動作を説明する。
この実施例における雑音分布測定装置１０Ｂでの測定手順は、基本的には、実施形態３と同じであり、測定が開始されると、入力部１１（図５参照）より、測定する周波数、測定する位置、測定時間、類似演算元データ等を入力する。
この実施例においては、測定する周波数として、２．４１２ＧＨｚを中心とした２０ＧＨｚ帯域、測定時間として１００ms、測定する位置として装置より３０mm上の仮想平面とし前後左右２０mmずつの大きさの範囲（２７０mm×２５５mm）を、ステップ１５mm（１８×１７点）とした。類似演算元データの例としては、ＬＳＩ５０４の地点の振幅確率分布データとした。類似演算元データとしては、他に例えば、遠方電界の振幅確率分布データ等がある。
【００３３】
入力された測定条件を下に制御部１２（図５）がプローブ走査部１３（図５）を制御する。プローブ走査部１３は、上下前後左右の３軸に沿って移動可能な３軸ステージで、ステージの先に電界を測定するプローブとしてスリーブアンテナが接続されている。
プローブ走査部１３は、制御部１２からの信号に応答してスリーブアンテナを測定位置間で移動させる。その測定開始位置は、測定範囲の左前の端に移動させる（図６のＳ６１）。
【００３４】
移動完了後に、制御部１２は、振幅確率分布測定部１４（図５）へ測定開始信号を出力する。振幅確率分布測定部１４は、測定開始信号を受け取ると測定を開始し、入力部１１から入力された測定時間の間、振幅確率分布を測定する（図６のＳ６２）。
測定後、測定した振幅確率分布のデータをデータ記憶部１５（図５）に記憶する（図６のＳ６３）。
【００３５】
次に、まだ測定していない測定位置があれば（図６のＳ６４のＮｏ）、その測定位置へプローブを移動させ（図６のＳ６１）、測定を繰り返す（図６のＳ６２〜Ｓ６３）。
すべての測定位置の測定終了後（図６のＳ６４のYes）、演算解析部１８は、データ記憶部１５に記憶されている測定データ（振幅確率分布データ）と入力された類似演算元データとの対応するパラメータの差（特徴量）を抽出し、類似度を演算する（図６のＳ６５、Ｓ６６）。
【００３６】
この実施例における演算解析部１８のフィッティング部１６ａでのフィッティングは、１振幅モデルについての振幅確率分布データに対して行った。そのフィッティング例を図８に示す。図８の横軸は振幅を表し、縦軸は確率を表す。図８からこの系では１振幅モデルによって十分正確に測定された振幅確率分布データを表現することができる。パラメータ抽出部１６ｂは、フィッティング部１６ａでのフィッティングにより得られるフィッティングデータを用いて各測定パッチ（測定位置）についてのパラメータ（ａ、ｐ、ｍ、σ）を抽出する。このパラメータは、データ記憶部１５に記憶される（図６のＳ６５）。
そして、演算解析部１８の類似度演算部１６ｃが、データ記憶部１５に記憶されているパラメータ群内のいずれか１つと類似演算元データについてのパラメータ群内の対応するパラメータとの比較、例えば、両パラメータの差を求めて類似度を演算する。演算された類似度は、データ記憶部１５に記憶される（図６のＳ６６）。
【００３７】
演算終了後、類似度を色分けした画像を出力部１７の画面に表示する（図６のＳ６７）。類似度の表示例を図９乃至図１１に示す。図９は、信号情報を最も強く担っているパラメータｐについて類似演算元データとの類似度を示す。類似度は、上述のように、測定された振幅確率分布データについてのパラメータｐと類似演算元データについてのパラメータｐとの差を取って表わされる。差を取っているので、その値が０に近いほど、類似度が高い部分（測定パッチ）である。この部分は、図９においては、網掛けして示されている。これを図９の右側に示す類似度の数値で言えば、0.009200と-0.001600との間が高い部分を示している。
この図９に示される結果から、アクティブな部品周辺との類似が抽出された。
【００３８】
同様にして、他のパラメータについての類似度の表示例を図１０、図１１に示す。図１０は、パラメータａについての表示例であり、図１１は、パラメータｍについての表示例である。
パラメータの意味から言えば、ａは、時系列信号のロジック成分の情報を、ｍ，σは、時系列信号の確率的成分の情報を表示している。この表示内容を図１０及び図１１について言えば、図１０ではその右側に示す類似度の数値23.50と21.19との間の類似度で表される領域がロジック成分についてのノイズが高い部分を示し、図１１ではその右側に示す類似度の数値-73.29と-73.71との間の類似度で表される領域が確率的成分についてのノイズが高い部分を示している。
また、これらの情報については、測定データについてのパラメータと類似演算元データについてのパラメータとの差を取り関係を見ることもできるが、上述の分布自体を見ることにより、ロジック情報の強いところと、確率的成分の強いところのボード上のノイズの環境情報を得ることもできる。
この実施例の構成によっても、実施形態３と同効が得られる。
【００３９】
以上、この発明の実施形態及び実施例を、図面を参照して詳述してきたが、この発明の具体的な構成は、これらの実施形態及び実施例に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があってもそれらはこの発明に含まれる。
例えば、相関元データ乃至類似演算元データは、既知の振幅確率分布データであると説明したが、測定対象装置の任意に選ばれる位置において、雑音分布測定装置について測定された仮想平面上の振幅確率分布データを、相関元データ乃至類似演算元データとして用いることもできる。
また、相関元データ乃至類似演算元データを１つ用いるだけでなく、複数用いて相関度乃至類似度の異なることを利用して雑音の特定支援に役立てることもできる。
【００４０】
また、振幅確率分布の測定を各測定位置に共通の同一周波数で行うことを説明したが、異なる周波数で振幅確率分布のデータを得てそれらデータ間の相関度乃至類似度を求めて雑音発生原因が探査対象のどの部位にあるかの特定に役立てるようにしてもよい。
また、振幅確率分布の測定に磁界を用いてもよい。
また、雑音源の特定だけでなく、その他の信号、パターン情報等の一次元情報又は多次元情報の発生場所若しくは出力場所の特定乃至判定に用いるように構成してもよい。上記信号は、例えば、暗号、温度、圧力を表す信号、音声信号等の１次元情報である。パターン情報は、図形情報等の多次元情報である。
また、雑音分布測定装置は、上述した例ではプログラム制御の下に構成されているが、その制御ロジックの本質をハードウェアでその全部又は一部を代替して構成しても、この発明は実施し得る。
この具体的構成の変更は、上述した雑音分布測定以外の装置においても妥当する。
【産業上の利用可能性】
【００４１】
ここに開示している信号特定装置及び方法並びに信号特定制御プログラムは、雑音以外の信号、パターン情報の特定を必要とする各種の装置、例えば、認証装置等にも利用し得る。
【符号の説明】
【００４２】
１０、１０Ａ      雑音分布測定装置（信号特定装置）
１１      入力部（第１のデータ生成手段の一部、第２のデータ生成手段の一部）
１２      制御部（第１のデータ生成手段の一部、第２のデータ生成手段の一部）
１３      プローブ走査部（計測手段）
１４      振幅確率分布測定部（第１のデータ生成手段の一部、第２のデータ生成手段の一部）
１５      データ記憶部（第１のデータ生成手段の残部、第２のデータ生成手段の残部）
１６ａ      フィッティング部（フィッティング手段）
１６ｂ      パラメータ抽出部（パラメータ抽出手段）
１６ｃ      相関度演算部（演算手段）
１６ｄ      類似度演算部（演算手段）
１７      出力部（出力手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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