"通信ネットワークのデータ伝送ラインに対する電磁干渉、具体的にはクライアントサイトに配置された電源部によって引き起こされる電磁干渉を遠隔的に検出する方法であって、前記電源部が、スイッチング周波数を有するスイッチングコンバータを含み、所定の周波数範囲について、周波数の関数として前記データ伝送ライン上のノイズ信号のパワースペクトルをクライアントサイトで測定することであって、前記ノイズが、前記データ伝送ラインがデータ信号を搬送していない時に存在する、測定することと、ネットワークオペレータのサイトにあるリモートコンピューティング手段に前記測定されたノイズパワースペクトルを転送することと、前記リモートコンピューティング手段によって前記測定されたパワースペクトル内の周期性を判定することと、前記パワースペクトル内の周期性に基づいて、前記リモートコンピューティング手段によって前記電源部のスイッチング周波数を判定することとを含む、方法。YINエスティメータを判定することであって、前記YINエスティメータが、また、と定義され、Δfが、周波数差値であり、xjが、離散信号周波数jの信号のパワースペクトル値であり、Nが、前記ノイズ信号のパワースペクトルの前記所定の幅の中の離散信号周波数の個数である、判定することと、前記YINエスティメータの最小値を判定することと、前記YINエスティメータの最小値を前記電源部のスイッチング周波数に関連付けることとを含む、請求項1に記載の方法。前記パワースペクトル内の周期性を判定することが、前記測定されたパワースペクトルの自己相関関数を判定することと、前記自己相関関数の最大値を判定することと、前記電源部の前記スイッチング周波数を前記自己相関関数の最大値に関連付けることとを含む、請求項1に記載の方法。前記パワースペクトル内の周期性を判定することが、前記ノイズ信号のケプストラムを判定することであって、前記ケプストラムが、前記ノイズ信号のフーリエ変換の大きさの二乗の10を底とする対数のフーリエ変換の二乗である、判定することと、前記ケプストラムの最大のピーク値に対応する周波数値を導出することと、前記電源部の前記スイッチング周波数を前記周波数値に関連付けることとを含む、請求項1に記載の方法。前記パワースペクトル内の周期性を判定することが、a.前記パワースペクトル内のピーク値および関連するピーク周波数の集合を検出することと、b.差値の集合を判定することであって、前記値が、ピーク周波数の前記集合の周波数の各対の間の差からなる、判定することと、c.差値の前記集合の類似する差値の出現の回数を数えることと、d.前記電源部の前記スイッチング周波数を出現の最大回数を有する差値に関連付けることとを含む、請求項1に記載の方法。前記所定の周波数範囲が、前記ノイズ信号のパワースペクトル全体を含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。所定の幅の複数の異なる周波数範囲について複数回にわたって請求項2から6に記載の方法のいずれかを実行することによって、前記ライン上の信号のどの周波数範囲が前記電源部によって影響を受けるのかを検出することであって、前記所定の幅が、前記ノイズスペクトル全体の幅より小さい、検出することをさらに含む、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。前記ライン上の信号のどの周波数範囲が前記電源部によって影響を受けるのかを検出することであって、また、と定義される2次元Yinエスティメータを判定することであって、Δfが、周波数差値であり、f0が、開始周波数であり、xjが、離散信号周波数jの信号のパワースペクトル値であり、Wが、信号のうちでYINエスティメータが計算される部分の幅であり、この幅が、前記ノイズ信号のパワースペクトル全体より狭い、判定することと、前記2次元エスティメータの2次元最小値区域を判定することと、前記2次元最小値区域を前記電源部のスイッチング周波数および前記電源部によって影響を受ける前記周波数範囲に関連付けることとを含む、検出することをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記ライン上の信号のどの周波数範囲が前記電源部によって影響を受けるのかを検出することであって、また、と定義される2次元Yinエスティメータを判定することであって、Δfが、周波数差値であり、f0が、開始周波数であり、xjが、離散信号周波数jの信号のパワースペクトル値であり、kが、所定の乗算係数である、判定することと、前記2次元エスティメータの2次元最小値区域を判定することと、前記2次元最小値区域を前記電源部のスイッチング周波数および前記電源部によって影響を受ける前記周波数範囲に関連付けることとを含む、検出することをさらに含む、請求項1に記載の方法。所定の情報リスト内で前記判定されたスイッチング周波数を調べることをさらに含み、前記リストが、電源部の所定のタイプおよびそれに関連するスイッチング周波数に関する情報を含み、これによって、前記電源部の前記タイプを識別する、請求項1から9のいずれか一項に記載の方法。電源部の前記タイプに関する情報を、前記リモートコンピューティング手段によって前記クライアントサイト上の少なくとも1つのクライアントデバイスに転送することをさらに含む、請求項10に記載の方法。ネットワーク管理目的での使用のために前記スイッチング周波数を格納することをさらに含む、請求項10または11に記載の方法。通信ネットワークのデータ伝送ラインに対する電磁干渉、具体的にはクライアントサイトに配置された電源部によって引き起こされる電磁干渉を検出するリモートコンピューティング手段であって、前記電源部が、スイッチングコンバータを含み、所定の周波数範囲について、周波数の関数として伝送ライン上のノイズ信号のパワースペクトル測定値を前記クライアントサイトから受信する受信手段であって、前記ノイズ信号が、前記伝送ラインがデータ信号を搬送していない時に存在する、受信手段と、前記パワースペクトル測定値内の周期性を判定し、前記パワースペクトル内の周期性に基づいて、前記電源部のスイッチング周波数を判定する、計算手段とを含む、リモートコンピューティング手段。所定の情報リスト内で前記判定されたスイッチング周波数を調べる手段をさらに含み、前記リストが、電源部の所定のタイプおよびそれに関連するスイッチング周波数に関する情報を含み、これによって、前記電源部の前記タイプを識別する、請求項13に記載のリモートコンピューティング手段。電源部の前記タイプに関する情報を、前記クライアントサイト上の少なくとも1つのクライアントデバイスに転送する手段をさらに含む、請求項13または14に記載のリモートコンピューティング手段。本発明の目的は、上記の問題のうちの少なくとも1つを解決する、データ伝送ラインに対する電磁干渉を検出する方法およびデバイスを提供することである。これは、請求項1および11の特徴によって達成される。本発明の第1の態様によれば、通信ネットワークのデータ伝送ラインに対する電磁干渉、具体的にはクライアントサイトに配置された電源部によって引き起こされる電磁干渉を遠隔的に検出する方法であって、電源部が、スイッチング周波数を有するスイッチングコンバータたとえば、DC/DCまたはAC/DCコンバータを含み、-所定の周波数範囲について、周波数の関数としてデータ伝送ライン上のノイズ信号のパワースペクトルをクライアントサイトで測定することであって、ノイズが、データ伝送ラインがデータ信号を搬送していない時に存在する、測定することと、-ネットワークオペレータのサイトにあるリモートコンピューティング手段に測定されたノイズパワースペクトルを転送することと、-リモートコンピューティング手段によって測定されたパワースペクトル内の周期性を判定することと、-パワースペクトル内の周期性に基づいて、リモートコンピューティング手段によって電源部のスイッチング周波数を判定することとを含む方法が開示される。本発明の第1の態様の実施形態によれば、この方法は、YINエスティメータを判定することであって、YINエスティメータが、また、と定義され、Δfが、周波数差値であり、xjが、離散信号周波数jの信号のパワースペクトル値であり、Nが、信号のパワースペクトルの所定の幅の中の離散信号周波数の個数である、判定することと、-YINエスティメータの最小値を判定することと、-YINエスティメータの最小値を電源部のスイッチング周波数に関連付けることとをさらに含む。好ましくは、前記最小値は、周波数0に対応する値とは異なる最小値である。本発明の第1の態様の実施形態によれば、パワースペクトル内の周期性を判定することが、-測定されたパワースペクトルの自己相関関数を判定することと、-自己相関関数の最大値を判定することと、-電源部のスイッチング周波数を自己相関関数の最大値に関連付けることとを含む。好ましくは、前記最大値は、周波数0に対応する値とは異なる最大値である。本発明の第1の態様の実施形態によれば、パワースペクトル内の周期性を判定することが、-ノイズ信号のケプストラムを判定することであって、ケプストラムが、ノイズ信号のフーリエ変換の大きさの二乗の10を底とする対数のフーリエ変換の二乗である、判定することと、-ケプストラムの最大のピーク値に対応する周波数値を導出することと、-電源部のスイッチング周波数を周波数値に関連付けることとを含む。好ましくは、最大のピーク値は、周波数0に対応する値とは異なる最大ピーク値である。本発明の第1の態様の実施形態によれば、パワースペクトル内の周期性を判定することが、a.パワースペクトル内のピーク値および関連するピーク周波数の集合を検出することと、b.差値の集合を判定することであって、値が、ピーク周波数の集合の周波数の各対の間の差からなる、判定することと、c.差値の集合の類似する差値の出現の回数を数えることと、d.電源部のスイッチング周波数を出現の最大回数を有する差値に関連付けることとを含む。本発明の第1の態様の実施形態によれば、所定の周波数範囲が、ノイズ信号のパワースペクトル全体を含む。本発明の第1の態様の実施形態によれば、この方法が、所定の幅の複数の異なる周波数範囲について複数回にわたって前に説明した方法のいずれかを実行することによって、ライン上の信号のどの周波数範囲が電源部によって影響を受けるのかを検出することであって、所定の幅が、ノイズスペクトル全体の幅より小さい、検出することをさらに含む。本発明の第1の態様の実施形態によれば、この方法が、ライン上の信号のどの周波数範囲が電源部によって影響を受けるのかを検出することであって、-また、と定義される2次元Yinエスティメータを判定することであって、Δfが、周波数差値であり、f0が、開始周波数であり、xjが、離散信号周波数jの信号のパワースペクトル値であり、Wが、パワースペクトルのうちでYINエスティメータが推定される部分の幅であり、この幅が、ノイズ信号のパワースペクトル全体より狭い、判定することと、-2次元エスティメータの2次元最小値区域を判定することと、-2次元最小値区域を電源部のスイッチング周波数および電源部によって影響を受ける周波数範囲に関連付けることとを含む、検出することを含む。本発明の第1の態様の実施形態によれば、この方法が、ライン上の信号のどの周波数範囲が電源部によって影響を受けるのかを検出することであって、-また、と定義される2次元Yinエスティメータを判定することであって、Δfが、周波数差値であり、f0が、開始周波数であり、xjが、離散信号周波数jの信号のパワースペクトル値であり、kが、所定の乗算係数である、判定することと、-2次元エスティメータの2次元最小値区域を判定することと、-2次元最小値区域を電源部のスイッチング周波数および電源部によって影響を受ける周波数範囲に関連付けることとを含む、検出することを含む。本発明の第1の態様の実施形態によれば、この方法が、所定の情報リスト内で判定されたスイッチング周波数を調べることを含み、リストが、電源部の所定のタイプおよびそれに関連するスイッチング周波数に関する情報を含み、これによって、電源部のタイプを識別する。本発明の第1の態様の実施形態によれば、この方法が、電源部のタイプに関する情報を、リモートコンピューティング手段によってクライアントサイト上の少なくとも1つのクライアントデバイスに転送することを含む。本発明の第1の態様の実施形態によれば、この方法が、ネットワーク管理目的での使用のためにスイッチング周波数を格納することを含む。本発明の第2の態様によれば、通信ネットワークのデータ伝送ラインに対する電磁干渉、具体的にはクライアントサイトに配置された電源部によって引き起こされる電磁干渉を検出するリモートコンピューティング手段であって、電源部が、所定のスイッチング周波数を有するスイッチングコンバータを含み、-所定の周波数範囲について、周波数の関数として伝送ライン上のノイズ信号のパワースペクトル測定値をクライアントサイトから受信する受信手段であって、ノイズ信号が、伝送ラインがデータ信号を搬送していない時に存在する、受信手段と、-パワースペクトル測定値内の周期性を判定し、パワースペクトル内の周期性に基づいて、電源部のスイッチング周波数を判定する、計算手段とを含むリモートコンピューティング手段が開示される。本発明の第2の態様の実施形態によれば、このリモートコンピューティング手段が、所定の情報リスト内で判定されたスイッチング周波数を調べる手段をさらに含み、リストが、電源部の所定のタイプおよびそれに関連するスイッチング周波数に関する情報を含み、これによって、電源部のタイプを識別する。本発明の第2の態様の実施形態によれば、このリモートコンピューティング手段が、電源部のタイプに関する情報を、クライアントサイト上の少なくとも1つのクライアントデバイスに転送する手段を含む。本発明のさらなる態様は、従属請求項によって記述される。従属請求項からの特徴、独立請求項のいずれかからの特徴、および他の従属請求項の任意の特徴を、請求項によって定義される特定の組合せだけではなく、当業者が適切と考えるように組み合わせることができる。添付図面は、本発明の実施形態を例示するのに使用される。それぞれの図面に関連して読まれる時の次の詳細な説明から、本発明の上記および他の有利な特徴および目的が明白になり、本発明がよりよく理解されるであろう。周波数の関数としてのノイズパワースペクトルグラフ、より具体的にはQLNグラフを表す図1に示されているように、PSU関連干渉の主な特性は、影響を受ける周波数における周期性である。これを、スイッチングタイプのPSUが通常は方形電流波形を生成するという事実によって説明することができる。放射される干渉のスペクトル内容は、PSUスイッチング周波数に対応する基本周波数およびその高調波のすべてからなる。たとえばPSU内部フィルタのゆえに、または干渉の電力レベルがクロストークレベルまたはモデムノイズフロアすなわちモデムがその下で信号ノイズを検出できないレベルより低いので、通常は、高調波のすべてが可視であるのではなく、基本周波数も可視でない場合があることに留意されたい。したがって、DSL回線に影響するPSUの通常のシグネチャは、通常、PSUスイッチング周波数と等しい周波数間隔によって規則正しい間隔をおかれた、高調波のシーケンスである。本発明の実施形態では、この干渉を自動的に検出でき、干渉するPSUの存在を演繹できる、方法およびデバイスを開示する。本発明の第1の実施形態によれば、摂動された搬送波のリストに基づくアルゴリズムが開示される。このアルゴリズムは、QLNグラフのピークに対応する、影響を受ける搬送波のリストを取り出すことを含む。図1に示された測定値のこのリストは、たとえば、57、83、100、116、132、149、165、182、197、214、231、235、247である。ほぼすべてのピークが、約16トーンのギャップによって分離されている厳密には、ギャップは、正確に1搬送波の周波数分解能に起因して、15、16、または17である可能性がある。これを、たとえば、すべての検出されたピークの間の搬送波ギャップを計算することと、好ましくは1/-1搬送波の範囲内で、最も頻度の高い値をとることとによって、自動的に検出することができる。まず、距離行列すなわち、ラジオ周波数干渉RFIのすべての対の間の周波数の差を含む行列を計算する。この例では、13個のRFIが検出される。周波数の間の絶対差を含む13×13行列が生成される。次に、ヒストグラムに、距離行列に含まれるデータを埋める図4に示す。ヒストグラムを埋める最大値は、16の周波数距離について発生し、パワースペクトル、ここではQLN内で検出されたすべての高調波の基本周波数に対応する。この例では、DSL回線が、そのスイッチング周波数が16DSL搬送波164.3125kHz=69kHzと等しいPSUによって影響を受けると結論することができ、4,3125kHzは、2つの隣接するDSL搬送波の間の周波数間隔である。本発明の第2の実施形態によれば、パワースペクトルの自己相関関数が使用される。この自己相関は、式によって定義され、X=周波数jの信号であり、Δfは、周波数の差である。QLNの自己相関の最大値を見つけることによって、QLNの反復パターンの存在を検出することができ、これは、PSUのスイッチング周波数に対応し、あるいは、これをPSUのスイッチング周波数に関連付けることができる。第3の実施形態によれば、ノイズ信号のパワーケプストラムが使用される。定義により、信号のパワーケプストラムは、フーリエ変換の大きさの二乗の対数のフーリエ変換の二乗である。Cepstrumx=FTlog|FTx|22QLNは、既にノイズに対するフーリエ変換の大きさの二乗の対数なので、DSL回線上のノイズのケプストラムは、QLNに対するフーリエ変換の二乗によって与えられる。Cepstrum=FTQLN2ケプストラムの最大値を見つけることは、信号の基本周波数を見つけることと同等である。これを、図1に示されたQLNのパワーケプストラムである図2に示す。この図からわかるように、16の周波数値にピークがあり、これは、実際に、DSL回線に影響するPSUの基本周波数に対応する。第4の実施形態によれば、次の式によって定義されるYINエスティメータを使用することができる。また、第2の式は、信号と、ある周波数差Δfだけシフトされた同一の信号との間の差関数である。第1の式は、エスティメータ関数d’Δfであり、差関数の累加平均による正規化である。このエスティメータ関数の最小値を見つけることは、入力信号の基本周波数を判定することを可能にし、この基本周波数を、PSUのスイッチング周波数に関連付けることができる。これらの実施形態ならびに、自己相関またはケプストラムを使用する実施形態の主な欠点は、入力信号の実質的な部分が周期的ノイズの高調波によって影響を受ける場合に限って良好に動作することである。これらの実施形態は、信号のどの周波数範囲が電磁干渉によって影響を受けるのかを局所化することを可能にしない。この制限を克服するために、第5の実施形態は、YINエスティメータの変更された版を提供する。これによって、差関数が、スライディングウィンドウに沿って計算される。この方法は、その幅が信号幅より狭いウィンドウを選択することと、このウィンドウの内部でYINエスティメータを適用することとにおいて成り立つ。その後、ウィンドウをシフトし、シフトされたウィンドウ内でYINエスティメータを計算する。その後、ウィンドウがノイズ信号の終りに達するまで、もう一度ウィンドウをシフトするなどを行う。これは、計算ウィンドウが入力信号の上で左から右へスライドするかのように、あるビューで異なる開始点f0についてアルゴリズムを適用することを可能にする。上で説明したスライディングウィンドウ手法を、自己相関実施形態またはケプストラム実施形態の内容で適用することもできる。数学的には、これを、また、として定式化することができる。スライディングウィンドウに基づくこのアルゴリズムでは、ウィンドウは、好ましくは十分な個数の観察された信号周期を含む。ゆっくり変化する信号長い周期性は、比較的大きいウィンドウが観察されることを必要とする。この起こりうる制限を克服するために、第6の実施形態の方法は、ウィンドウ幅を周波数差Δfに依存するものにする。これは、数学的には、たとえば、また、によって表すことができる。第5および第6の実施形態による方法の出力は、2D空間である。この空間の最小値を見つけることは、妨害信号の基本周波数の判定ならびに影響を受ける周波数範囲の局所化を可能にする。これを、たとえば図3に示す。周波数軸への最小区域の射影は、基本周波数PSUスイッチング周波数を与える。水平軸への射影は、パワースペクトルのうちで影響を受ける部分の判定を可能にする。電磁干渉を先を見越して検出し、分析できることは、本発明の態様の利点である。判定されたPSUスイッチング周波数および市販PSUのスイッチング周波数のリストに基づいて、どのPSUユニットがクライアントサイトに存在するのかを調べることによって、干渉を引き起こしているPSUを識別できることは、本発明の態様の利点である。リストは、たとえば、DSLモデム自体または、通常はDSLモデムの近くのIPTVセットトップボックスのPSUに関連する情報を含むことができる。その後、この情報を、クライアントサイトのクライアントデバイスに供給することができる。それに基づいて、クライアントは、悪いケーブルを認識でき、あるいは、たとえば、それぞれのPSUを別の位置に動かすことができる。干渉周波数および/または関連するPSUを、ネットワーク管理のためにネットワークオペレータ側のサーバで格納することもできる。その後、この情報を、適切な時にクライアントに転送することができる。本明細書で説明するいくつかの実施形態は、他の実施形態に含まれる特徴の一部を含み、一部を含まないが、異なる実施形態の特徴の組合せは、当業者によって理解されるように、本発明の範囲に含まれ、異なる実施形態を形成することが意図されている。本発明の原理を、上で特定の実施形態に関連して示したが、この説明が、添付の特許請求の範囲によって決定される保護の範囲の限定としてではなく、実施例として行われたに過ぎないことを明瞭に理解されたい。"