(57)【要約】  与えられる確率密度関数に含まれる確定成分のモデルを判定する確定成分モデル判定装置であって、確率密度関数のスペクトルを所定の変数軸において算出するスペクトル算出部と、スペクトルについて、変数軸におけるヌル値を検出するヌル値検出部と、ヌル値検出部が検出したヌル値に基づいて、予め定められた複数種類のモデルの確定成分のそれぞれに対して、確定成分のスペクトルの理論値を算出する理論値算出部と、スペクトル算出部が算出したスペクトルと、各モデルの確定成分のスペクトルの理論値との差分を示すそれぞれのスペクトル差に基づいて、確率密度関数に含まれる確定成分のモデルを判定するモデル判定部とを備える確定成分モデル判定装置を提供する。
2010047134.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられる確率密度関数に含まれる確定成分のモデルを判定する確定成分モデル判定装置であって、
前記確率密度関数のスペクトルを所定の変数軸において算出するスペクトル算出部と、
前記スペクトルについて、前記変数軸におけるヌル値を検出するヌル値検出部と、
前記ヌル値検出部が検出した前記ヌル値に基づいて、予め定められた複数モデルの確定成分のそれぞれに対して、前記確定成分のスペクトルの理論値を算出する理論値算出部と、
前記スペクトル算出部が算出した前記スペクトルと、各モデルの前記確定成分のスペクトルの理論値との差分を示すそれぞれのスペクトル差に基づいて、前記確率密度関数に含まれる前記確定成分のモデルを判定するモデル判定部と
を備える確定成分モデル判定装置。
【請求項２】
前記モデル判定部は、各モデルの前記確定成分のスペクトルの理論値から、前記スペクトル算出部が算出した前記スペクトルを減じた前記スペクトル差が所定値より小さい正の値となる前記確定成分のモデルを、前記確率密度関数に含まれる前記確定成分のモデルとして判定する
請求項１に記載の確定成分モデル判定装置。
【請求項３】
前記モデル判定部は、前記スペクトル差が、最も小さい正の値となる前記確定成分のモデルを、前記確率密度関数に含まれる前記確定成分のモデルとして判定する
請求項１に記載の確定成分モデル判定装置。
【請求項４】
前記モデル判定部は、前記スペクトル算出部が算出した前記スペクトルが所定の範囲内に存在しないとき、前記確率密度関数にはランダム成分のみが含まれると判定する
請求項３に記載の確定成分モデル判定装置。
【請求項５】
前記ヌル値検出部は、前記スペクトルの第１ヌル値を検出する
請求項３に記載の確定成分モデル判定装置。
【請求項６】
前記モデル判定部は、前記スペクトル差を、前記確定成分のモデル毎に算出するスペクトル差算出部を有する請求項３に記載の確定成分モデル判定装置。
【請求項７】
与えられる確率密度関数に含まれる確定成分のモデルを判定する確定成分モデル判定方法であって、
前記確率密度関数のスペクトルを所定の変数軸において算出し、
前記スペクトルについて、前記変数軸におけるヌル値を検出し、
検出した前記ヌル値に基づいて、予め定められた複数種類のモデルの確定成分のそれぞれに対して、前記確定成分のスペクトルの理論値を算出し、
算出した前記スペクトルと、各モデルの前記確定成分のスペクトルの理論値との差分を示すそれぞれのスペクトル差に基づいて、前記確率密度関数に含まれる前記確定成分のモデルを判定する確定成分モデル判定方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１に記載の前記確定成分モデル判定装置として機能させるプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
【請求項１０】
被試験デバイスを試験する試験システムであって、
前記被試験デバイスの所定の特性を複数回測定する測定部と、
前記測定部が測定した特性値の確率密度関数に含まれる確定成分のモデルを判定し、前記確定成分を算出する請求項１に記載の確定成分モデル判定装置と、
前記確定成分モデル判定装置が算出した前記確定成分に基づいて、前記被試験デバイスの良否を判定する良否判定部と
を備える試験システム。
【請求項１１】
所定の信号を生成する電子デバイスであって、
前記所定の信号を生成して出力する動作回路と、
前記所定の信号における所定の特性を測定する測定部と、
前記測定部が測定した特性値の確率密度関数に含まれる確定成分のモデルを判定し、前記確定成分を算出する請求項１に記載の確定成分モデル判定装置と
を備える電子デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、確定成分モデル判定装置、確定成分モデル判定方法、プログラム、記憶媒体、試験システム、および、電子デバイスに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電気信号等の特性値を測定することで、電子回路、通信システム等の評価を行う場合がある。例えば、シリアル通信の評価において、送信信号または受信信号に含まれるジッタを測定することで、通信システムを評価する場合が考えられる。【０００３】
なお、ジッタ等の特性値には、信号パターン、伝送路の特性等により確定的に生じる確定成分と、ランダムに生じるランダム成分が含まれる。より詳細な評価においては、これらの確定成分およびランダム成分を分離して評価することが好ましい。【０００４】
確定成分およびランダム成分を測定するには、特性値を複数回測定して、ヒストグラム（または、確率密度関数とも称する）を取得することが考えられる。従来、測定されたヒストグラムの左テール部分および右テール部分を、ランダム分布（ガウス分布）で近似することで、ヒストグラムからランダム成分を分離している。また、近似した２つのランダム成分の間隔を、確定成分のピークツゥピーク値として算出することで、ヒストグラムから確定成分を分離している。【０００５】
このとき、従来の分離法では、デュアルディラックモデルの確定成分が、ヒストグラムに含まれていると仮定している。しかし、確定成分のモデルは、サイン波分布のモデル、一様分布のモデル等が存在しており、従来の分離法では、デュアルディラック以外の確定成分のモデルの場合、正確なジッタ分離が困難となる。【０００６】
例えば、図２に示すように、ヒストグラムに含まれる確定成分がサイン波分布のモデルの場合、従来の分離法で算出される確定成分のピークツゥピーク値ＤＪ（δ−δ）は、真値ＤＪＰ−Ｐよりも小さく評価される。また、特許文献１には、トータルジッタの確率密度関数から、与えられた確定ジッタモデルをもちいてランダムジッタと確定ジッタモデルを分離する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００８／００９８０５５号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし当該方法は、トータルジッタの確率密度関数に含まれる確定ジッタモデルが与えられなければならない。つまり、確定ジッタモデルを同定する必要がある。【０００９】
そこで本発明の１つの側面においては、上記の課題を解決することのできる確定成分モデル判定装置、確定成分モデル判定方法、プログラム、記憶媒体、試験システム、および、電子デバイスを提供することを目的とする。この目的は請求の範囲における独立項に記載の特徴の組み合わせにより達成される。また従属項は本発明の更なる有利な具体例を規定する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の態様によると、与えられる確率密度関数に含まれる確定成分のモデルを判定する確定成分モデル判定装置であって、確率密度関数のスペクトルを所定の変数軸において算出するスペクトル算出部と、スペクトルについて、変数軸におけるヌル値を検出するヌル値検出部と、ヌル値検出部が検出したヌル値に基づいて、予め定められた複数モデルの確定成分のそれぞれに対して、確定成分のスペクトルの理論値を算出する理論値算出部と、スペクトル算出部が算出したスペクトルと、各モデルの確定成分のスペクトルの理論値との差分を示すそれぞれのスペクトル差に基づいて、確率密度関数に含まれる確定成分のモデルを判定するモデル判定部とを備える確定成分モデル判定装置、当該判定装置に係る確定成分モデル判定方法、コンピュータを当該判定装置として機能させるプログラム、当該プログラムを記憶した記憶媒体、当該判定装置を用いた試験装置、および、当該判定装置を備える電子デバイスを提供する。【００１１】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一つの実施形態に係る確定成分モデル判定装置１００の機能構成例を示す図である。
【図２】確定成分モデル判定装置１００に与えられる確率密度関数の一例を示す図である。
【図３Ａ】一様分布の確定成分を示す。
【図３Ｂ】台形分布の確定成分を示す。
【図４Ａ】デュアルディラック分布の確定成分を示す。
【図４Ｂ】シングルディラック分布の確定成分を示す。
【図５Ａ】サイン波分布の確定成分のモデルについて示す。
【図５Ｂ】一様分布の確定成分のモデルについて示す。
【図６Ａ】確定成分モデル判定装置１００に与えられる確率密度関数ｈ（ｔ）、および、そのスペクトルＨ（ｆ）の一例を示す図である。
【図６Ｂ】一様分布の確定成分ｄ（ｔ）、および、そのスペクトルＤ（ｆ）の一例を示す図である。
【図６Ｃ】確率密度関数ｈ（ｔ）に含まれるランダム成分ｇ（ｔ）と、確率密度関数のスペクトルＨ（ｆ）および確定成分のスペクトルＤ（ｆ）を対比したスペクトルとを示す。
【図７】確定成分のモデル毎の、時間ドメインでのモデル式、周波数ドメインでのモデル式、および、第１ヌル周波数ｆｚｅｒｏとピークツゥピーク値ＤＪＰ−Ｐとの関係を示す表である。
【図８】モデル判定部４０の構成例を示す図である。
【図９】確率密度関数ＰＤＦのスペクトルＨ（ｆ）、および、確定成分の各モデルのスペクトルの理論値の一例を示す図である。
【図１０】確定成分の各モデルのスペクトルの理論値、および、測定された確率密度関数ＰＤＦのスペクトルの例を示す。
【図１１】確定成分モデル判定装置１００における処理の概要を示すフローチャートである。
【図１２】一つの実施形態に係る試験システム３００の構成例を示す図である。
【図１３】一つの実施形態に係る電子デバイス４００の構成例を示す図である。
【図１４】一つの実施形態に係るコンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明の（一）側面を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１４】
図１は、一つの実施形態に係る確定成分モデル判定装置１００の機能構成例を示す図である。本例の確定成分モデル判定装置１００は、与えられる確率密度関数ＰＤＦに含まれる確定成分のモデルを判定する装置であって、スペクトル算出部１０、ヌル値検出部２０、理論値算出部３０、および、モデル判定部４０を備える。
【００１５】
スペクトル算出部１０は、与えられる確率密度関数ＰＤＦのスペクトルを、所定の変数軸において算出する。例えばスペクトル算出部１０は、時間軸の確率密度関数ＰＤＦが与えられ、周波数軸のスペクトルを算出してよい。スペクトル算出部１０は、実数の確率密度関数ＰＤＦを、フーリエ変換することでスペクトルを算出してよい。また、スペクトル算出部１０は、実数の確率密度関数ＰＤＦを、フーリエ逆変換することでスペクトルを算出してもよい。以下においては、スペクトル算出部１０が、周波数軸のスペクトルを算出する例を用いて、確定成分モデル判定装置１００の機能を説明する。
【００１６】
ヌル値検出部２０は、スペクトル算出部１０が算出したスペクトルについて、所定の変数軸におけるヌル値を検出する。本例のヌル値検出部２０は、スペクトルのヌル周波数を検出する。スペクトルのヌル周波数とは、スペクトルのパワーが略零となる周波数（または、スペクトルが極小値を示す周波数）を指す。
【００１７】
理論値算出部３０は、ヌル値検出部２０が検出したヌル値に基づいて、予め定められた複数種類のモデルの確定成分のそれぞれに対して、確定成分のスペクトルの理論値を算出する。本例の理論値算出部３０は、ヌル値検出部２０が検出した第１ヌル周波数に基づいて、それぞれの理論値を算出する。ここで、確定成分のモデルとは、例えばサイン波分布のモデル、一様分布のモデル、台形分布のモデル、デュアルディラックのモデル等であってよい。後述するように、確定成分の理論値は、確定成分のモデルと、ピークツゥピーク値ＤＪＰ−Ｐにより定めることができる。
【００１８】
モデル判定部４０は、スペクトル算出部１０が算出したスペクトルと、理論値算出部３０が算出した各モデルの確定成分のスペクトルの理論値とに基づいて、確率密度関数ＰＤＦに含まれる確定成分のモデルを判定する。モデル判定部４０は、スペクトル算出部１０が算出したスペクトルと、各モデルの確定成分のスペクトルの理論値との差分を示すスペクトル差に基づいて、確率密度関数ＰＤＦに含まれる確定成分のモデルを判定する。
【００１９】
確率密度関数ＰＤＦは、確定成分およびランダム成分の合成により与えられる。ここで、支配的な１つの確定成分と、比較的小さなランダム成分とが確率密度関数ＰＤＦに含まれる場合を考える。例えば、確定成分のピークツゥピーク値を、ランダム成分の標準偏差で除算した値が、所定の値以上となるケースを考える。
【００２０】
ランダム成分が小さいとき、ランダム成分のスペクトル（特性関数とも称される）は略一定値となり、確率密度関数ＰＤＦのスペクトルは、確定成分のスペクトルと略一致する。従って、支配的な１つの確定成分と、比較的小さなランダム成分とが確率密度関数ＰＤＦに含まれるとき、確定成分のスペクトルから、確率密度関数ＰＤＦのスペクトルを減じた値が最小（および／または、所定値よりも小さい値）となるような確定成分のモデルを見つけることで、確定成分のモデルを同定することができる。
【００２１】
なお、確定成分のスペクトルから、確率密度関数ＰＤＦのスペクトルを減じた値が負になる場合には、ランダム成分の標準偏差として、物理的に意味のない純虚数が得られることになる。このためモデル判定部４０は、確定成分のスペクトルから、確率密度関数ＰＤＦのスペクトルを減じた値が、最も小さい（および／または、所定値よりも小さい）正の値となる確定成分のモデルを選択することが好ましい。
【００２２】
図２は、確定成分モデル判定装置１００に与えられる確率密度関数の一例を示す図である。確率密度関数は、例えば電気回路等の所定の特性を複数回測定することで得られる、測定値の分布を示す関数であってよい。所定の特性とは、例えば電気回路、光回路等が出力する信号のジッタ量、振幅値、直流値等であってよい。
【００２３】
例えば、ジッタ量とは、信号の位相雑音を示してよい。より具体的には、ジッタ量とは、信号のエッジタイミングと、理想的なエッジタイミングとの差を指してよい。この場合、確率密度関数は、信号のエッジ毎のジッタ量を測定したときの、測定値の分布（出現確率）を示してよい。また、振幅値とは、信号の電圧、電流、光強度等の振幅を指してよい。また、直流値とは、信号の電圧、電流、光強度等の直流レベルを指してよい。
【００２４】
一般に、これらの特性の確率密度関数は、確定成分およびランダム成分が含まれる。例えば、ジッタ量の確率密度関数には、信号パターン、伝送路の特性等により確定的に生じる確定ジッタの成分と、ランダムに生じるランダムジッタの成分とが含まれる。
【００２５】
なお、確率密度関数に含まれるランダム成分は、図２に示すようにガウス分布で与えられる。このため、ランダム成分のスペクトルも、ガウス分布となることに留意されたい。これに対し確定成分は、その発生原因等により、複数種類のモデルで与えられる。例えば図２では、サイン波分布の確定成分のモデルを示したが、他にも、一様分布の確定成分、台形分布の確定成分、デュアルディラック分布の確定成分、シングルディラック分布の確定成分等が考えられる。
【００２６】
図３Ａ、図３Ｂ、図４Ａ、図４Ｂは、確定成分の各モデルの確率密度関数を示す図である。図３Ａは、一様分布の確定成分を示す。図３Ｂは、台形分布の確定成分を示す。図４Ａは、デュアルディラック分布の確定成分を示す。図４Ｂは、シングルディラック分布の確定成分を示す。
【００２７】
図２から図４Ｂに示すように、それぞれのモデルにおいて、ピークツゥピーク値ＤＪＰ−Ｐが定まれば、確定成分の分布を一義に定めることができる。ただし、台形分布の確定成分は、上辺および下辺の比が更に与えられることが好ましい。また、シングルディラック分布の確定成分は、ピークツゥピーク値が略０の確定成分として与えられる。本例の確定成分モデル判定装置１００は、確率密度関数のスペクトルにおける第１ヌル周波数に基づいて、確定成分のピークツゥピーク値ＤＪＰ−Ｐを算出する。
【００２８】
図５Ａ、図５Ｂは、所定の確定成分のモデルについて、確定成分の確率密度関数と、そのスペクトルとを示す図である。図５Ａは、サイン波分布の確定成分のモデルについて示す。また図５Ｂは、一様分布の確定成分のモデルについて示す。図５Ａおよび図５Ｂにおいて、左の波形は時間領域の確率密度関数を示し、右の波形は確率密度関数のスペクトルを示す。また、時間領域の確定成分のピークツゥピーク値をＤＪＰ−Ｐとする。
【００２９】
図５Ａに示すように、サイン波分布の確定成分の確率密度関数をフーリエ変換したスペクトルの第１ヌル周波数は、０．７６５／ＤＪＰ−Ｐで与えられる。即ち、当該第１ヌル周波数の逆数に、係数０．７６５を乗算することにより、確定成分のピークツゥピーク値ＤＪＰ−Ｐを算出することができる。
【００３０】
また、図５Ｂに示すように、一様分布の確定成分の確率密度関数をフーリエ変換したスペクトルの第１ヌル周波数は、１／ＤＪＰ−Ｐで与えられる。即ち、当該第１ヌル周波数の逆数を求めることにより、確定成分のピークツゥピーク値ＤＪＰ−Ｐを算出することができる。
【００３１】
同様に、台形分布、デュアルディラック分布等の他の確定成分のモデルについても、第１ヌル周波数から、ピークツゥピーク値を算出することができる。ただし、図５Ａ、図５Ｂに示すように、確定成分のモデルにより、第１ヌル周波数とピークツゥピーク値ＤＪＰ−Ｐとの関係が異なるので、確定成分を精度よく求めるには、確定成分のモデルを判定する必要がある。
【００３２】
図６Ａは、確定成分モデル判定装置１００に与えられる確率密度関数ｈ（ｔ）、および、そのスペクトルＨ（ｆ）の一例を示す図である。図６Ｂは、一様分布の確定成分ｄ（ｔ）、および、そのスペクトルＤ（ｆ）の一例を示す図である。図６Ｃは、確率密度関数ｈ（ｔ）に含まれるランダム成分ｇ（ｔ）と、確率密度関数のスペクトルＨ（ｆ）および確定成分のスペクトルＤ（ｆ）を対比したスペクトルとを示す。
【００３３】
スペクトル算出部１０は、図６Ａに示した確率密度関数ｈ（ｔ）を受け取り、そのパワースペクトル｜Ｈ（ｆ）｜を算出する。ヌル値検出部２０は、図６Ａに示したスペクトル｜Ｈ（ｆ）｜の第１ヌル周波数を検出する。本例のスペクトル算出部１０は、スペクトル｜Ｈ（ｆ）｜が略零となる１００ＧＨｚを第１ヌル周波数として検出する。
【００３４】
理論値算出部３０は、スペクトル｜Ｈ（ｆ）｜の第１ヌル周波数に基づいて、確定成分のスペクトルの理論値を、予め定められたモデルの確定成分のそれぞれについて算出する。例えば、一様分布の確定成分のスペクトルは、図６Ｂのようになる。なお、確率密度関数ｈ（ｔ）の第１ヌル周波数は、含まれる確定成分のスペクトルの第１ヌル周波数と略一する。第１ヌル周波数から、確定成分のスペクトルの理論値を求める方法は、図７において後述する。
【００３５】
モデル判定部４０は、スペクトル｜Ｈ（ｆ）｜と、スペクトル｜Ｄ（ｆ）｜とに基づいて、確定成分のモデルを判定する。モデル判定部４０は、スペクトル｜Ｈ（ｆ）｜と、スペクトル｜Ｄ（ｆ）｜との差分であるスペクトル差を算出してよい。
【００３６】
図７は、確定成分のモデル毎の、時間ドメインでのモデル式、周波数ドメインでのモデル式、および、第１ヌル周波数ｆｚｅｒｏとピークツゥピーク値ＤＪＰ−Ｐとの関係を示す表である。なお、図７におけるＩ０は、第１種０次のベッセル関数を示す。
【００３７】
また、図７におけるαは、台形分布における下辺に対する上辺の比を示す。すなわち、台形分布においてα＝１の場合が一様分布に相当し、α＝０の場合が三角分布に相当する。なお、確定成分モデル判定装置１００が取り扱う確定成分のモデルは、上述したモデルに限定されない。確定成分モデル判定装置１００は、スペクトルの第１ヌル周波数から、ピークツゥピーク値を算出できる全ての確定成分のモデルを判定してよい。
【００３８】
図７に示すように、確定成分のスペクトルの理論値は、確定成分のモデルと、第１ヌル周波数とから求めることができる。理論値算出部３０には、図７に示すように、確定成分のモデル毎に、周波数ドメインでのモデル式、および、第１ヌル周波数ｆｚｅｒｏとピークツゥピーク値ＤＪＰ−Ｐとの関係を示すテーブルが与えられてよい。理論値算出部３０は、当該テーブルに基づいて、確定成分の各モデルの理論値を算出してよい。
【００３９】
図８は、モデル判定部４０の構成例を示す図である。本例のモデル判定部４０は、スペクトル差算出部４２、および、選択部４６を有する。スペクトル差算出部４２は、確定成分のスペクトルＤ（ｆ）の理論値から、スペクトル算出部１０が算出したスペクトルＨ（ｆ）を減じたスペクトル差を、確定成分のモデル毎に算出する。
【００４０】
ここで、確率密度関数ＰＤＦのスペクトルＨ（ｆ）は、ランダム成分のスペクトルＧ（ｆ）と、確定成分のスペクトルＤ（ｆ）とにより、下式であらわされる。
【数１】
2010047134.tif 000003
なお、ランダム成分はガウス分布となるので、式（１）は、下式のように変形される。
【数２】
2010047134.tif 000004
【００４１】
上述したように、ランダム成分の標準偏差σｔ（下式で表わされる）が十分小さい場合、ランダム成分のスペクトルＲ（ｆ）は、略一定とみなせる。
【数３】
2010047134.tif 000005
従って、式（２）は、以下のように変形される。
【数４】
2010047134.tif 000006
従って、スペクトル差Ｄ（ｆ）−Ｈ（ｆ）を最小の正値とする特性関数Ｄ（ｆ）をみつけることで、確定成分のモデルを同定できる。
【００４２】
スペクトル差算出部４２は、スペクトル差Ｄ（ｆ）−Ｈ（ｆ）を、確定成分の予め定められた複数のモデルに対して算出する。スペクトル差算出部４２は、各種類の確定成分のスペクトルの理論値Ｄ（ｆ）と、スペクトル算出部１０が算出したスペクトルＨ（ｆ）とを、底を例えばｅまたは１０とする対数に変換してから、これらの差分Ｄ（ｆ）−Ｈ（ｆ）を算出してよい。なお当該対数の底は、任意の無理数を用いてよい。
【００４３】
そして、選択部４６は、当該スペクトル差が最小の正値となる確定成分のモデルを選択する。これにより、支配的な1つの確定成分と、比較的小さなランダム成分とが含まれる確率密度関数ＰＤＦにおける、当該確定成分のモデルを同定することができる。
【００４４】
図９は、確率密度関数ＰＤＦのスペクトルＨ（ｆ）、および、確定成分の各モデルのスペクトルの理論値の一例を示す図である。図９では、確定成分のモデルとして、サイン波分布、一様分布、および、デュアルディラック分布の各モデルの確定成分を示す。なお、本例の確率密度関数ＰＤＦには、サイン波分布の確定成分が含まれる。図９に示すように、サイン波分布の確定成分のスペクトルにおけるヌル周波数と、確率密度関数のスペクトルにおけるヌル周波数は、１次および２次ともにほぼ一致する。
【００４５】
図１０は、確定成分の各モデルのスペクトルの理論値、および、測定された確率密度関数ＰＤＦのスペクトルの例を図示する。測定された確率密度関数ＰＤＦのスペクトルは、上述したスペクトル算出部１０が出力するスペクトルに対応する。
【００４６】
また、図１０は、各スペクトルのメインロブの一部を拡大した例を示す。なお、図１０においては、デュアルディラックモデル、サイン波モデル、一様分布モデル、台形分布モデル、三角形に近い台形分布モデル、および、三角形分布モデルの各確定分布モデルのスペクトルを破線で示し、測定された確率密度関数ＰＤＦのスペクトルを実線で示す。
【００４７】
モデル判定部４０は、各確定分布モデルのスペクトルから、測定されたスペクトルを減じた値が、最小の正値となる確定分布のモデルを選択する。つまり、図１０の例では、測定されたスペクトルより大きく、且つ、測定されたスペクトルに最も近い確定分布のスペクトルを選択する。本例では、台形分布の確定成分が選択される。
【００４８】
なお、モデル判定部４０は、予め定められた周波数ｆ１において、各スペクトルを比較してよい。例えばモデル判定部４０は、スペクトルの周波数ビンのうち、ＤＣ成分に最も近い周波数ビンにおいて、各スペクトルの値を比較してよい。この場合、スペクトル差算出部４２は、当該周波数ｆ１におけるスペクトル差を算出する。
【００４９】
また、モデル判定部４０は、スペクトル算出部１０が算出したスペクトルが所定の範囲内に存在しないとき、確率密度関数ＰＤＦにはランダム成分のみが含まれると判定してよい。例えばモデル判定部４０は、スペクトル算出部１０が算出したスペクトルが、予め設定される基準スペクトル以下となったケースでは、当該確率密度関数ＰＤＦには、ランダム成分のみが含まれると判定してよい。
【００５０】
モデル判定部４０には、例えば図１０に示すように、確率密度関数ＰＤＦに含まれる成分がランダム成分のみと判定するための基準スペクトルとして、三角形分布モデルのスペクトルより小さい基準スペクトル（ＲＪ  ｏｎｌｙ）が与えられてよい。また、モデル判定部４０には、上述した周波数ｆ１における基準スペクトルの値が与えられてもよい。
【００５１】
また、基準スペクトルまたは周波数ｆ１における基準スペクトルの値は、スペクトル算出部１０に予め設定されてもよい。この場合、スペクトル算出部１０が、確率密度関数ＰＤＦに、確定成分が含まれるか、または、ランダム成分のみが含まれるかを判定してもよい。
【００５２】
図１１は、確定成分モデル判定装置１００における処理の概要を示すフローチャートである。上述したように、スペクトル算出部１０は、与えられる確率密度関数のスペクトルを算出する（Ｓ２００）。次に、ヌル値検出部２０は、スペクトル算出部１０が算出したスペクトルにおける第１ヌル値を検出する（Ｓ２０２）。
【００５３】
次に、理論値算出部３０は、第１ヌル値に基づいて、確定成分の予め定められたモデル毎に、確定成分のスペクトルの理論値を算出する（Ｓ２０４）。次に、スペクトル差算出部４２は、確定成分のモデル毎に、スペクトル差を算出する（Ｓ２０６）。
【００５４】
次に、選択部４６は、Ｓ２０６で確定成分のモデル毎に求めた当該スペクトル差が、最小の正値となる確定成分のモデルを選択する。これにより、確率密度関数に含まれる確定成分のモデルを推定することができる。
【００５５】
なお、確率密度関数ＰＤＦに含まれるランダム成分が十分小さくないケースでは、上述した処理は、確定分布のモデルを誤って選択することも考えられる。このため、モデル判定部４０は、確率密度関数ＰＤＦに含まれるランダム成分の標準偏差が所定の値より小さい場合に、上述した処理により確定成分のモデルを判定してよい。
【００５６】
それぞれの確定成分のモデルについて、確定分布のモデルを精度よく判別できるランダム成分の大きさを、確定分布のピークツゥピーク値との比で予め求められる。例えば、デュアルディラック分布に対し、確定分布のピークツゥピーク値とランダム成分の標準偏差との比ＤＪｐ−ｐ／σが２．５０以上であれば、略１００％の確率で、確定分布のモデルを正しく判別できることが、シミュレーションにより検証できる。
【００５７】
モデル判定部４０は、図１１に関連して説明した処理により選択した確定成分のモデルに基づいて、確定成分のピークツゥピーク値およびランダム成分の標準偏差を算出してよい。そして、確定成分のピークツゥピーク値およびランダム成分の標準偏差の比が、確定成分のモデル毎に予め定められた閾値（例えばシミュレーションにより予め検証された）より大きい場合に、選択した確定成分のモデルが正しいと判定してよい。モデル判定部４０は、確定成分のピークツゥピーク値およびランダム成分の標準偏差の比が、確定成分のモデル毎に予め定められた閾値より小さい場合、選択した確定成分のモデルが誤っている可能性がある旨を、使用者等に通知してよい。
【００５８】
図１２は、一つの実施形態に係る試験システム３００の構成例を示す図である。試験システム３００は、半導体回路、通信機器等の被試験デバイスを試験するシステムであって、測定部３２０、確定成分モデル判定装置１００、および、良否判定部３３０を備える。
【００５９】
測定部３２０は、被試験デバイス３１０の所定の特性を複数回測定して、当該特性の測定値の確率密度関数を生成する。例えば測定部３２０は、被試験デバイス３１０が出力する信号のジッタ、電圧、電流等を測定してよい。
【００６０】
確定成分モデル判定装置１００は、測定部３２０が測定した特性値の確率密度関数に含まれる確定成分のモデルを判定する。また、確定成分モデル判定装置１００は、確率密度関数に含まれる確定成分およびランダム成分の少なくとも一方を算出してもよい。
【００６１】
例えば確定成分モデル判定装置１００は、第１ヌル周波数と、確定成分のモデルとに基づいて、図７に示したように確定成分の確率密度関数を算出してよく、ピークツゥピーク値を算出してもよい。また、確定成分モデル判定装置１００は、判定した確定成分モデルに基づいて、測定した確率密度関数ＰＤＦに含まれるランダム成分を算出してもよい。
【００６２】
良否判定部３３０は、確定成分モデル判定装置１００が算出した確定成分またはランダム成分に基づいて、被試験デバイス３１０の良否を判定する。例えば良否判定部３３０は、確定成分モデル判定装置１００が算出した確定成分またはランダム成分が所定の仕様を満たすか否かを判定してよい。このような構成により、被試験デバイス３１０の良否を精度よく判定することができる。
【００６３】
図１３は、一つの実施形態に係る電子デバイス４００の構成例を示す図である。本例の電子デバイス４００は、入力ピン４０２から与えられる信号に応じて動作して、生成した所定の信号を出力ピン４０４から出力する。電子デバイス４００は、動作回路４１０、測定部３２０、確定成分モデル判定装置１００、および、良否判定部３３０を備える。
【００６４】
動作回路４１０は、与えられる信号に応じて動作する。動作回路４１０は、動作結果に応じて所定の信号を生成してよい。測定部３２０、確定成分モデル判定装置１００、および、良否判定部３３０は、動作回路４１０が正常に動作するか否かを試験するＢＩＳＴ回路として機能する。
【００６５】
測定部３２０は、動作回路４１０が生成した所定の信号における所定の特性を測定して、確率密度関数を生成する。確定成分モデル判定装置１００は、測定部３２０が生成した確率密度関数に含まれる確定成分のモデルを判定し、さらに確定成分およびランダム成分を算出する。
【００６６】
良否判定部３３０は、確定成分モデル判定装置１００が算出した確定成分およびランダム成分に基づいて、動作回路４１０の良否を判定する。測定部３２０、確定成分モデル判定装置１００、および、良否判定部３３０は、図１２に関連して説明した測定部３２０、確定成分モデル判定装置１００、および、良否判定部３３０と同一であってよい。
【００６７】
また、良否判定部３３０は、良否判定結果を、試験ピン４０６を介して外部に出力してよい。以上の構成により、動作回路４１０の自己診断を精度よく行える電子デバイス４００を提供できる。
【００６８】
図１４は、一つの実施形態に係るコンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。コンピュータ１９００は、与えられるプログラムに基づいて、図１から図１１において説明した確定成分モデル判定装置１００として機能する。プログラムは、コンピュータ１９００を、図１から図１１に関連して説明した確定成分モデル判定装置１００の各構成要素として機能させてよい。
【００６９】
本実施形態に係るコンピュータ１９００は、ＣＰＵ周辺部、入出力部、及びレガシー入出力部を備える。ＣＰＵ周辺部は、ホスト・コントローラ２０８２により相互に接続されるＣＰＵ２０００、ＲＡＭ２０２０、グラフィック・コントローラ２０７５、及び表示装置２０８０を有する。入出力部は、入出力コントローラ２０８４によりホスト・コントローラ２０８２に接続される通信インターフェース２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０を有する。レガシー入出力部は、入出力コントローラ２０８４に接続されるＲＯＭ２０１０、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０を有する。
【００７０】
ホスト・コントローラ２０８２は、ＲＡＭ２０２０と、高い転送レートでＲＡＭ２０２０をアクセスするＣＰＵ２０００及びグラフィック・コントローラ２０７５とを接続する。ＣＰＵ２０００は、ＲＯＭ２０１０及びＲＡＭ２０２０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等がＲＡＭ２０２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置２０８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。
【００７１】
入出力コントローラ２０８４は、ホスト・コントローラ２０８２と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェース２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０を接続する。通信インターフェース２０３０は、ネットワークを介して他の装置と通信する。ハードディスクドライブ２０４０は、コンピュータ１９００内のＣＰＵ２０００が使用するプログラム及びデータを格納する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０は、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。
【００７２】
また、入出力コントローラ２０８４には、ＲＯＭ２０１０と、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ２０１０は、コンピュータ１９００が起動時に実行するブート・プログラム、コンピュータ１９００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスク・ドライブ２０５０は、フレキシブルディスク２０９０からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。入出力チップ２０７０は、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を接続する。
【００７３】
ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供されるプログラムは、フレキシブルディスク２０９０、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５、又はＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ２０２０を介してコンピュータ１９００内のハードディスクドライブ２０４０にインストールされ、ＣＰＵ２０００において実行される。当該プログラムは、コンピュータ１９００にインストールされる。当該プログラムは、ＣＰＵ２０００等に働きかけて、コンピュータ１９００を、確定成分モデル判定装置１００として機能させる。
【００７４】
以上に示したプログラムは、外部の記録媒体に格納されてもよい。記録媒体としては、フレキシブルディスク２０９０、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５の他に、ＤＶＤ、ＣＤ等の光学記録媒体、ＭＯ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介してプログラムをコンピュータ１９００に提供してもよい。
【００７５】
以上、本発明の（一）側面を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることができる。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、請求の範囲の記載から明らかである。
【００７６】
請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【００７７】
上記説明から明らかなように、本発明の（一）実施形態によれば、確率密度関数に含まれる確定成分のモデルを精度よく判定できる確定成分モデル判定装置を、簡易な構成で実現することができる。
【符号の説明】
【００７８】
１０・・・スペクトル算出部、２０・・・ヌル値検出部、３０・・・理論値算出部、４０・・・モデル判定部、４２・・・スペクトル差算出部、４６・・・選択部、１００・・・確定成分モデル判定装置、３００・・・試験システム、３１０・・・被試験デバイス、３２０・・・測定部、３３０・・・良否判定部、４００・・・電子デバイス、４０２・・・入力ピン、４０４・・・出力ピン、４０６・・・試験ピン、４１０・・・動作回路、１９００・・・コンピュータ、２０００・・・ＣＰＵ、２０１０・・・ＲＯＭ、２０２０・・・ＲＡＭ、２０３０・・・通信インターフェース、２０４０・・・ハードディスクドライブ、２０５０・・・フレキシブルディスク・ドライブ、２０６０・・・ＣＤ−ＲＯＭドライブ、２０７０・・・入出力チップ、２０７５・・・グラフィック・コントローラ、２０８０・・・表示装置、２０８２・・・ホスト・コントローラ、２０８４・・・入出力コントローラ、２０９０・・・フレキシブルディスク、２０９５・・・ＣＤ−ＲＯＭ
【図１】
2010047134.tif 000007
【図２】
2010047134.tif 000008
【図３Ａ】
2010047134.tif 000009
【図３Ｂ】
2010047134.tif 000010
【図４Ａ】
2010047134.tif 000011
【図４Ｂ】
2010047134.tif 000012
【図５Ａ】
2010047134.tif 000013
【図５Ｂ】
2010047134.tif 000014
【図６Ａ】
2010047134.tif 000015
【図６Ｂ】
2010047134.tif 000016
【図６Ｃ】
2010047134.tif 000017
【図７】
2010047134.tif 000018
【図８】
2010047134.tif 000019
【図９】
2010047134.tif 000020
【図１０】
2010047134.tif 000021
【図１１】
2010047134.tif 000022
【図１２】
2010047134.tif 000023
【図１３】
2010047134.tif 000024
【図１４】
2010047134.tif 000025
【国際調査報告】
2010047134.tif 000026
2010047134.tif 000027