(57)【要約】【課題】確率密度関数に含まれる確定成分の種類を精度よく判定する。【解決手段】与えられる確率密度関数に含まれる確定成分の種類を識別する確定成分モデル識別装置であって、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から、各種類の確定成分のスペクトルの理論値を減じた対数振幅スペクトル差が、ガウス分布のスペクトルに最も近くなる確定成分の種類を、確率密度関数に含まれる確定成分の種類として判定するモデル判定部とを備える確定成分モデル識別装置を提供する。
2010047128.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種類を判定する確定成分モデル識別装置であって、
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種類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から、各種類の前記確定成分のスペクトルの理論値を減じた対数振幅スペクトル差が、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに最も近くなる前記確定成分の種類を、前記確率密度関数に含まれる前記確定成分の種類として判定するモデル判定部と
を備える確定成分モデル識別装置。
【請求項２】
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１に記載の確定成分モデル識別装置。
【請求項３】
前記モデル判定部は、前記スペクトル算出部が算出したスペクトルから、前記確定成分のスペクトルの理論値を減じた前記対数振幅スペクトル差を、前記確定成分の種類毎に算出するスペクトル差算出部を有する請求項２に記載の確定成分モデル識別装置。
【請求項４】
前記モデル判定部は、
前記ガウス分布の対数振幅のスペクトルに対応する成分を、前記対数振幅スペクトル差から差し引いて得られる残留誤差を、前記確定成分の種類毎に算出する誤差算出部と、
前記誤差算出部が算出した前記残留誤差のうち、最も小さい前記残留誤差に対応する前記確定成分の種類を、前記確率密度関数に含まれる前記確定成分の種類として選択する選択部と
を更に有する請求項３に記載の確定成分モデル識別装置。
【請求項５】
前記誤差算出部は、前記対数振幅スペクトル差を２次曲線で近似し、前記対数振幅スペクトル差から前記２次曲線の成分を除去した前記残留誤差を、前記確定成分の種類毎に算出する
請求項４に記載の確定成分モデル識別装置。
【請求項６】
前記選択部は、前記確定成分の各種類に対して、前記残留誤差において直流成分に最も近い成分の値を検出し、当該値が最も小さい前記確定成分の種類を、前記確率密度関数に含まれる前記確定成分の種類として選択する
請求項４に記載の確定成分モデル識別装置。
【請求項７】
前記モデル判定部は、前記確定成分の各種類に対応する前記対数振幅スペクトル差を、前記変数軸において２階微分した結果に基づいて、いずれかの前記確定成分の種類を、前記確率密度関数に含まれる前記確定成分の種類として選択する選択部を更に有する請求項３に記載の確定成分モデル識別装置。
【請求項８】
前記選択部は、前記変数軸の予め定められた範囲で、２階微分された前記対数振幅スペクトル差のピークツゥピーク値が最も小さい前記対数振幅スペクトル差に対応する前記確定成分の種類を、前記確率密度関数に含まれる前記確定成分の種類として選択する
請求項７に記載の確定成分モデル識別装置。
【請求項９】
前記選択部は、２階微分されたそれぞれの前記対数振幅スペクトル差に対して、前記変数軸における上限値が前記第１ヌル値より小さい範囲において、前記ピークツゥピーク値を算出する
請求項８に記載の確定成分モデル識別装置。
【請求項１０】
前記モデル判定部は、
選択した種類の第１確定成分のスペクトルを、前記確率密度関数のスペクトルから減じた対数振幅の減算スペクトルを算出し、
前記減算スペクトルに対して、前記第１確定成分以外の各種類の前記確定成分のスペクトルの理論値を減じた対数振幅スペクトル差が、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに最も近くなる前記確定成分の種類を、前記確率密度関数に含まれる第２確定成分の種類として判定する
請求項１に記載の確定成分モデル識別装置。
【請求項１１】
与えられる確率密度関数に含まれる確定成分の種類を判定する確定成分モデル識別方法であって、
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から、各種類の前記確定成分のスペクトルの理論値を減じた対数振幅スペクトル差が、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに最も近くなる前記確定成分の種類を、前記確率密度関数に含まれる前記確定成分の種類として判定する確定成分モデル識別方法。
【請求項１２】
コンピュータを、与えられる確率密度関数に含まれる確定成分の種類を判定する確定成分モデル識別装置として機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
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種類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から、各種類の前記確定成分のスペクトルの理論値を減じた対数振幅スペクトル差が、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに最も近くなる前記確定成分の種類を、前記確率密度関数に含まれる前記確定成分の種類として判定するモデル判定部と
して機能させるプログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
【請求項１４】
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種類を判定し、前記確定成分を算出する確定成分モデル識別装置と、
前記確定成分モデル識別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、
前記確定成分モデル識別装置は、
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種類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から、各種類の前記確定成分のスペクトルの理論値を減じた対数振幅スペクトル差が、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに最も近くなる前記確定成分の種類を、前記確率密度関数に含まれる前記確定成分の種類として判定するモデル判定部と
を有する試験システム。
【請求項１５】
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種類を判定し、前記確定成分を算出する確定成分モデル識別装置と
を備え、
前記確定成分モデル識別装置は、
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種類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から、各種類の前記確定成分のスペクトルの理論値を減じた対数振幅スペクトル差が、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに最も近くなる前記確定成分の種類を、前記確率密度関数に含まれる前記確定成分の種類として判定するモデル判定部と
を有する電子デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、確定成分モデル識別装置、確定成分モデル識別方法、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平均値間の間隔を、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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２００７／１０８４９２号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
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、確定成分のモデルには、サイン波分布および一様分布等が存在しており、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が含まれているとき、正確なジッタ分離が困難となる。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。【０００７】
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識別装置、確定成分モデル識別方法、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】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、与えられる確率密度関数に含まれる確定成分の種類を判定する確定成分モデル識別装置であって、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から、各種類の確定成分のスペクトルの理論値を減じた対数振幅スペクトル差が、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに最も近くなる確定成分の種類を、確率密度関数に含まれる確定成分の種類として判定するモデル判定部とを備える確定成分モデル識別装置および当該確定成分モデル識別装置に係る確定成分モデル識別方法、ならびに、コンピュータを当該確定成分モデル識別装置として機能させるプログラムおよび当該プログラムを格納した記憶媒体を提供する。【０００９】
本発明の第２の態様においては、被試験デバイスを試験する試験システムであって、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、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種類を判定し、確定成分を算出する確定成分モデル識別装置と、確定成分モデル識別装置が算出した確定成分に基づいて、被試験デバイスの良否を判定する良否判定部とを備え、確定成分モデル識別装置は、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から、各種類の確定成分のスペクトルの理論値を減じた対数振幅スペクトル差が、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに最も近くなる確定成分の種類を、確率密度関数に含まれる確定成分の種類として判定するモデル判定部とを有する試験システムを提供する。【００１０】
本発明の第３の態様においては、所定の信号を生成する電子デバイスであって、所定の信号を生成して出力する動作回路と、所定の信号における所定の特性を複数回測定する測定部と、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種類を判定し、確定成分を算出する確定成分モデル識別装置とを備え、確定成分モデル識別装置は、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から、各種類の確定成分のスペクトルの理論値を減じた対数振幅スペクトル差が、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに最も近くなる確定成分の種類を、確率密度関数に含まれる確定成分の種類として判定するモデル判定部とを有す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い。また、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識別装置１００の機能構成例を示す図である。
【図２】確定成分モデル識別装置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】確定成分モデル識別装置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】確定成分の種類毎の、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、各種類の確定成分のスペクトルの理論値の一例を示す図である。
【図１０】図９に示した例において、各種類の確定成分の残留誤差の一例を示す図である。
【図１１】確定成分モデル識別装置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】モデル判定部４０の他の構成例を示す図である。
【図１３】微分演算部４８が算出したスペクトル差を、各種類の確定成分毎に示す図である。
【図１４】図１２および図１３に関連して説明した確定成分モデル識別装置１００における処理の概要を示すフローチャートである。
【図１５Ａ】確率密度関数に含まれる確定成分を変更したときの、確率密度関数のスペクトル、および、各種類の確定成分のスペクトルの理論値を示す。
【図１５Ｂ】図１５Ａに示した例に対して、図１１に関連して説明した処理で算出される残留誤差を示す。
【図１５Ｃ】図１５Ａに示した例に対して、図１４に関連して説明した処理で算出されるスペクトル差を示す。
【図１６Ａ】確率密度関数に含まれる確定成分を変更したときの、確率密度関数のスペクトル、および、各種類の確定成分のスペクトルの理論値を示す。
【図１６Ｂ】図１６Ａに示した例に対して、図１１に関連して説明した処理で算出される残留誤差を示す。
【図１６Ｃ】図１６Ａに示した例に対して、図１４に関連して説明した処理で算出されるスペクトル差を示す。
【図１７Ａ】確率密度関数に含まれる確定成分を変更したときの、確率密度関数のスペクトル、および、各種類の確定成分のスペクトルの理論値を示す。
【図１７Ｂ】図１７Ａに示した例に対して、図１１に関連して説明した処理で算出される残留誤差を示す。
【図１７Ｃ】図１７Ａに示した例に対して、図１４に関連して説明した処理で算出されるスペクトル差を示す。
【図１８Ａ】確率密度関数に含まれる確定成分を変更したときの、確率密度関数のスペクトル、および、各種類の確定成分のスペクトルの理論値を示す。
【図１８Ｂ】図１８Ａに示した例に対して、図１１に関連して説明した処理で算出される残留誤差を示す。
【図１８Ｃ】図１８Ａに示した例に対して、図１４に関連して説明した処理で算出されるスペクトル差を示す。
【図１９】モデル判定部４０の他の機能構成例を示す図である。
【図２０】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２１】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２２】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い。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識別装置１００の機能構成例を示す図である。本例の確定成分モデル識別装置１００は、与えられる確率密度関数ＰＤＦに含まれる確定成分の種類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、確定成分モデル識別装置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、確定成分の種類とは、例えばサイン波分布、一様分布、台形分布、デュアルディラック等であってよい。後述するように、確定成分の理論値は、確定成分の種類と、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が算出した各種類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種類を判定する。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から、各種類の確定成分のスペクトルの理論値を減じた対数振幅スペクトル差が、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに最も近くなる確定成分の種類を、確率密度関数ＰＤＦに含まれる確定成分の種類として判定してよい。
【００１９】
なお、スペクトル算出部１０が算出したスペクトル、および、各種類の確定成分のスペクトルを、対数振幅（logarithmic magnitude）スペクトルとしたとき、これらの対数振幅スペクトルの差により、対数振幅スペクトル差が与えられる。また、スペクトル算出部１０が算出したスペクトル、および、各種類の確定成分のスペクトルを、振幅（magnitude）スペクトルとしたとき、これらのスペクトル比により、対数振幅スペクトル差が与えられてよい。
【００２０】
確率密度関数ＰＤＦは、確定成分およびランダム成分の畳み込みにより与えられるので、確率密度関数ＰＤＦのスペクトルから、確定成分のスペクトルを減じた対数振幅スペクトル差は、ランダム成分のスペクトルに対応する。ただし、減じた確定成分のスペクトルに誤差がある場合、当該対数振幅スペクトル差は、確定成分のスペクトルにおける誤差と、ランダム成分のスペクトルとの和スペクトルになる。
【００２１】
ここで、確定成分のスペクトルの誤差は、確定成分のモデルが誤っている場合に、特に大きくなる。このため、上述した対数振幅スペクトル差が、ランダム成分のスペクトルに最も近くなるように、確定成分の種類を選択することで、確率密度関数ＰＤＦに含まれている確定成分の種類を推定することができる。
【００２２】
図２は、確定成分モデル識別装置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（生起確率）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、熱雑音等により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。ここで、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、台形分布、デュアルディラック分布、シングルディラック分布等が考えられる。
【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識別装置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種類についても、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、確定成分モデル識別装置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、予め定められた種類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、確定成分の種類を判定する。モデル判定部４０は、スペクトル｜Ｈ（ｆ）｜と、スペクトル｜Ｄ（ｆ）｜との差分である対数振幅スペクトル差を算出してよい。上述したように、当該対数振幅スペクトル差は、ランダム成分（ガウス分布）の対数振幅のスペクトルに対応する。このため、当該対数振幅スペクトル差が、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに最も近くなる確定成分の種類を選択することで、確率密度関数ｈ（ｔ）に含まれる確定成分ｄ（ｔ）の種類を判定することができる。
【００３６】
図７は、確定成分の種類毎の、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、確定成分モデル識別装置１００が取り扱う確定成分の種類は、上述した種類に限定されない。確定成分モデル識別装置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、確定成分の種類と、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、確定成分の種類毎に、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、確定成分の各種類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、誤差算出部４４、および、選択部４６を有する。スペクトル差算出部４２は、スペクトル算出部１０が算出したスペクトルＨ（ｆ）から、確定成分のスペクトルＤ（ｆ）の理論値を減じた対数振幅スペクトル差を、確定成分の種類毎に算出する。
【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】
2010047128.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】
2010047128.tif 000004
式（２）の両辺に対して、底がｅの対数を計算すると、下式が得られる。
【数３】
2010047128.tif 000005
【００４１】
スペクトル差算出部４２は、スペクトルＨ（ｆ）と、各種類の確定成分のスペクトルの理論値Ｄ（ｆ）とを、底をｅとする対数に変換してから、これらの差分を算出してよい。つまりスペクトル差算出部４２は、
【数４】
2010047128.tif 000006
で示される対数振幅スペクトル差を、確定成分の種類毎に算出してよい。
【００４２】
誤差算出部４４は、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに対応する成分を、対数振幅スペクトル差から差し引いて得られる残留誤差（residual error）を、確定成分の種類毎に算出する。つまり、誤差算出部４４は、下式の残留誤差を算出してよい。
【数５】
2010047128.tif 000007
なお、式（５）における標準偏差σは、確定成分の種類毎に異なる値であってよい。誤差算出部４４は、確定成分のそれぞれの種類に対応する残留誤差errorがそれぞれ最も小さくなるように、それぞれの標準偏差σを確定成分の種類毎に決定してよい。
【００４３】
式（５）に示されるように、スペクトルを対数に変換してから差分を求めると、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに対応する成分は、２次曲線となる。すなわち、誤差算出部４４は、対数振幅スペクトル差を２次曲線で近似することで、ガウス分布の対数振幅のスペクトルに対応する成分を算出してよい。２次曲線による近似の方法は、最小２乗法等の公知の方法であってもよい。そして、誤差算出部４４は、対数であらわされる対数振幅スペクトル差から、２次曲線の成分を除去した残留誤差を、確定成分の種類毎に算出してよい。
【００４４】
式（５）により得られた残留誤差は、ガウス分布で示される成分が除去されるので、確定成分Ｄ（ｆ）のミスマッチによる誤差を示している。特に、確率密度関数ｈ（ｔ）に含まれる確定成分の種類とマッチしない種類の確定成分のモデルを用いて、式（５）の残留誤差を算出すると、当該残留誤差の値が大きくなる。
【００４５】
選択部４６は、誤差算出部４４が確定成分の各種類に対して算出した残留誤差のうち、最も小さい残留誤差をあたえる確定成分の種類を、確率密度関数ｈ（ｔ）に含まれる確定成分の種類として選択する。このような処理により、確率密度関数ｈ（ｔ）に含まれる確定成分の種類を判定することができる。
【００４６】
図９は、確率密度関数ＰＤＦのスペクトルＨ（ｆ）、および、確定成分の各種類のスペクトルの理論値の一例を示す図である。図９では、確定成分の種類として、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、確定成分をサイン波分布とした理論スペクトルにおける１次ヌル周波数および２次ヌル周波数は、サイン波分布を含む確率密度関数ＰＤＦにおけるヌル周波数とほぼ一致している。
【００４７】
図１０は、図９に示した例において、確定成分の種類毎の残留誤差の一例を示す図である。図１０に示すように、確率密度関数に含まれる確定成分の種類と一致する種類の確定成分（本例では、サイン波分布の確定成分）は、他の種類の確定成分よりも残留誤差が小さくなることがわかる。
【００４８】
選択部４６は、予め定められた周波数における、残留誤差の値に基づいて、確定成分の種類を選択してよい。特に、十分小さい周波数においては、ガウス分布に対応する２次曲線の変化は略一定になるので、選択部４６は、十分小さい周波数において、確定成分の種類毎の残留誤差の値を比較してよい。
【００４９】
例えば、選択部４６は、確定成分の各種類に対して、残留誤差において直流成分（すなわち、ｆ＝０）に最も近い成分の値を検出し、当該値が最も小さい確定成分の種類を、確率密度関数に含まれる確定成分の種類として選択してよい。直流成分に最も近い成分とは、図１０に示したような残留誤差のスペクトルにおいて、１番目の周波数ビンの成分を指してよい。また、値が最も小さいとは、絶対値が最も小さいことを意味する。このような処理により、確率密度関数に含まれている確定成分の種類を推定できる。
【００５０】
図１１は、確定成分モデル識別装置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）。
【００５１】
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種類毎に、確定成分のスペクトルの理論値を算出する（Ｓ２０６）。次に、スペクトル差算出部４２は、確定成分の種類毎に、対数振幅スペクトル差を算出する（Ｓ２０８）。
【００５２】
次に、誤差算出部４４は、確定成分の種類毎に、対数振幅スペクトル差を近似するガウス分布を求める（Ｓ２０８）。なお、それぞれのスペクトルを対数に変換してから対数振幅スペクトル差を求めることで、ガウス分布の対数振幅のスペクトルとして、２次曲線を用いることができる。このため、対数振幅スペクトル差とガウス分布との近似を容易に行うことができる。
【００５３】
次に、誤差算出部４４は、確定成分の種類毎に、対数振幅スペクトル差から、近似ガウス分布を差し引いて、残留誤差を算出する（Ｓ２１０）。そして、選択部４６は、残留誤差が最小になる確定成分の種類を選択する（Ｓ２１２）。これにより、確率密度関数に含まれる確定成分の種類を推定することができる。
【００５４】
図１２は、モデル判定部４０の他の構成例を示す図である。本例のモデル判定部４０は、確定成分の各種類に対応する対数振幅スペクトル差を、所定の変数軸において２階微分した結果に基づいて、いずれかの確定成分の種類を、確率密度関数に含まれる確定成分の種類として選択する。以下では、モデル判定部４０が、対数振幅スペクトル差を周波数で２階微分する例を用いて説明する。
【００５５】
本例のモデル判定部４０は、スペクトル差算出部４２、微分演算部４８、および、選択部４６を有する。スペクトル差算出部４２は、図１から図１１に関連して説明したスペクトル差算出部４２と同一であってよい。例えばスペクトル差算出部４２は、式（４）に関連して説明した対数振幅スペクトル差を、確定成分の種類毎に算出する。
【００５６】
微分演算部４８は、確定成分の種類毎の対数振幅スペクトル差を、２階差分または周波数で２階微分する。これにより、対数振幅スペクトル差、ランダム成分、および、残留誤差の関係は、下式で示される。
【数６】
2010047128.tif 000008
このような処理により、ランダム成分の項を定数で近似することができる。
【００５７】
図１３は、微分演算部４８が算出した対数振幅スペクトル差を、確定成分の種類毎に示す図である。ただし、図１３では、対数振幅スペクトル差からランダム成分の定数項を除外した、残留誤差のみを示している。選択部４６は、これらの対数振幅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種類を推定してよい。ただし式（６）に示すように、当該対数振幅スペクトル差には、ランダム成分の定数項が残っている。
【００５８】
このため選択部４６は、変数軸（本例では周波数軸）の予め定められた範囲で、それぞれの対数振幅スペクトル差のピークツゥピーク値の絶対値を算出してよい。当該範囲の下限値は０より大きく、上限値は第１ヌル値より十分小さいことが好ましい。例えば選択部４６は、上限値が第１ヌル値の１／８程度の範囲で、それぞれのピークツゥピーク値を算出してよい。
【００５９】
図１３の例において、周波数範囲を０＜ｆ＜４ＧＨｚとすると、サイン波分布のピークツゥピーク値は−０．２×１０−７、一様分布のピークツゥピーク値は０．９×１０−７、デュアルディラック分布のピークツゥピーク値は−０．９×１０−７となる。このため、ピークツゥピーク値の絶対値が最も小さいサイン波分布の確定成分が、確率密度関数に含まれていると判定できる。
【００６０】
図１４は、図１２および図１３に関連して説明した確定成分モデル識別装置１００における処理の概要を示すフローチャートである。本例において、Ｓ２００からＳ２０６までの処理は、図１１に関連して説明した処理と同一であってよい。
【００６１】
Ｓ２０６の処理の次に、微分演算部４８は、それぞれの対数振幅スペクトル差について、周波数で２階微分する（Ｓ２１４）。そして、選択部４６は、２階微分した対数振幅スペクトル差のピークツゥピーク値の絶対値が、最小になる確定成分の種類を選択する（Ｓ２１６）。このような処理によっても、確率密度関数に含まれる確定成分の種類を推定することができる。
【００６２】
図１５Ａ、図１６Ａ、図１７Ａ、および、図１８Ａは、確率密度関数に含まれる確定成分を変更したときの、確率密度関数のスペクトル、および、各種の確定成分のスペクトルの理論値を示す。図１５Ｂ、図１６Ｂ、図１７Ｂ、および、図１８Ｂは、図１５Ａ、図１６Ａ、図１７Ａ、および、図１８Ａに示した例に対して、図１１に関連して説明した処理で算出される残留誤差を示す。図１５Ｃ、図１６Ｃ、図１７Ｃ、および、図１８Ｃは、図１５Ａ、図１６Ａ、図１７Ａ、および、図１８Ａに示した例に対して、図１４に関連して説明した処理で算出される対数振幅スペクトル差を示す。
【００６３】
なお、図１５Ａから図１５Ｃでは、７段（stage）の擬似ランダム系列発生器により生成された信号に、デュアルディラック分布の確定ジッタを印加した例を示す。図１６Ａから図１６Ｃは、０．７メートルのケーブルを伝送する信号に、デュアルディラック分布の確定ジッタを印加した例を示す。図１７Ａから図１７Ｃは、信号を、１０メートルのケーブルを伝送する信号に、一様分布の確定ジッタを印加した例を示す。図１８Ａから図１８Ｃは、２０メートルの信号を伝送する信号に、デュアルディラック分布の確定ジッタを印加した例を示す。このように、図１１または図１４に関連して説明したいずれの方法によっても、確定成分の種類を推定することができる。
【００６４】
図１９は、モデル判定部４０の他の機能構成例を示す図である。本例のモデル判定部４０は、確率密度関数に複数種類の確定成分が含まれている場合に、これらの確定成分の種類を判定する。例えば、図１６Ａから図１６Ｃに示した例では、確定成分の種類による、残留誤差の差異が小さい。このような場合、確率密度関数には、複数種類の確定成分が含まれている可能性がある。
【００６５】
本例のモデル判定部４０は、図８に関連して説明したモデル判定部４０と同様に、スペクトル差算出部４２、誤差算出部４４、および、選択部４６を有する。まず、スペクトル差算出部４２、誤差算出部４４、および、選択部４６は、図８に関連して説明したモデル判定部４０と同一の処理により、確率密度関数に含まれる第１確定成分の種類を判定する。
【００６６】
そして、スペクトル差算出部４２は、選択部４６が選択した種類の第１確定成分のスペクトルを、確率密度関数のスペクトルから減算した減算スペクトルを算出する。スペクトル差算出部４２は、対数振幅の減算スペクトルを算出してよい。そして、スペクトル差算出部４２は、当該減算スペクトルを、図８に関連して説明したモデル判定部４０に入力されるスペクトルに置き換えて、同一の処理を行う。
【００６７】
つまり、スペクトル差算出部４２は、減算スペクトルに対して、第１確定成分以外の確定成分の種類毎に、減算スペクトルから理論値を減じた対数振幅スペクトル差を算出する。誤差算出部４４は、対数振幅スペクトル差を近似したガウス分布を、当該対数振幅スペクトル差から減じた残留誤差を、確定成分の種類毎に算出する。選択部４６は、残留誤差が最も小さくなる確定成分の種類を、確率密度関数に含まれる第２確定成分の種類として判定する。
【００６８】
なお、選択部４６は、第１確定成分に対応する残留誤差の値が、予め定められた基準値より大きい場合に、確率密度関数に複数種類の確定成分が含まれていると判定して、スペクトル差算出部４２に、第１確定成分の種類と、必要な第２確定成分の種類とを通知してよい。このような処理により、確率密度関数に複数種類の確定成分が含まれている場合でも、それぞれの確定成分の種類を判定することができる。
【００６９】
図２０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、確定成分モデル識別装置１００、および、良否判定部３３０を備える。
【００７０】
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。
【００７１】
確定成分モデル識別装置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種類を判定する。また、確定成分モデル識別装置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。
【００７２】
例えば確定成分モデル識別装置１００は、第１ヌル周波数と、確定成分の種類とに基づいて、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、確定成分モデル識別装置１００は、同定した確定成分の種類に対応して、ランダム成分の確率密度関数および標準偏差値を算出してもよい。
【００７３】
良否判定部３３０は、確定成分モデル識別装置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、確定成分モデル識別装置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。
【００７４】
図２１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、確定成分モデル識別装置１００、および、良否判定部３３０を備える。
【００７５】
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、確定成分モデル識別装置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。
【００７６】
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複数回測定して、確率密度関数を生成する。確定成分モデル識別装置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およびランダム成分を算出する。
【００７７】
良否判定部３３０は、確定成分モデル識別装置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、確定成分モデル識別装置１００、および、良否判定部３３０は、図２０に関連して説明した測定部３２０、確定成分モデル識別装置１００、および、良否判定部３３０と同一であってよい。
【００７８】
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。
【００７９】
図２２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１９において説明した確定成分モデル識別装置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１９に関連して説明した確定成分モデル識別装置１００の各構成要素として機能させてよい。
【００８０】
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。
【００８１】
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。
【００８２】
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。
【００８３】
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。
【００８４】
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、確定成分モデル識別装置１００として機能させる。
【００８５】
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。
【００８６】
以上、本発明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、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更また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。
【００８７】
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。
【００８８】
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種類を精度よく判定できる確定成分モデル識別装置を実現することができる。
【符号の説明】
【００８９】
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、４４・・・誤差算出部、４６・・・選択部、４８・・・微分演算部、１００・・・確定成分モデル識別装置、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】
2010047128.tif 000009
【図２】
2010047128.tif 000010
【図３Ａ】
2010047128.tif 000011
【図３Ｂ】
2010047128.tif 000012
【図４Ａ】
2010047128.tif 000013
【図４Ｂ】
2010047128.tif 000014
【図５Ａ】
2010047128.tif 000015
【図５Ｂ】
2010047128.tif 000016
【図６Ａ】
2010047128.tif 000017
【図６Ｂ】
2010047128.tif 000018
【図６Ｃ】
2010047128.tif 000019
【図７】
2010047128.tif 000020
【図８】
2010047128.tif 000021
【図９】
2010047128.tif 000022
【図１０】
2010047128.tif 000023
【図１１】
2010047128.tif 000024
【図１２】
2010047128.tif 000025
【図１３】
2010047128.tif 000026
【図１４】
2010047128.tif 000027
【図１５Ａ】
2010047128.tif 000028
【図１５Ｂ】
2010047128.tif 000029
【図１５Ｃ】
2010047128.tif 000030
【図１６Ａ】
2010047128.tif 000031
【図１６Ｂ】
2010047128.tif 000032
【図１６Ｃ】
2010047128.tif 000033
【図１７Ａ】
2010047128.tif 000034
【図１７Ｂ】
2010047128.tif 000035
【図１７Ｃ】
2010047128.tif 000036
【図１８Ａ】
2010047128.tif 000037
【図１８Ｂ】
2010047128.tif 000038
【図１８Ｃ】
2010047128.tif 000039
【図１９】
2010047128.tif 000040
【図２０】
2010047128.tif 000041
【図２１】
2010047128.tif 000042
【図２２】
2010047128.tif 000043
【国際調査報告】
2010047128.tif 000044
2010047128.tif 000045