入力信号を受け、デジタル信号を発生するアナログデジタル変換器と、上記デジタル信号からのデジタルデータをターゲットイメージに変換し、コンピュータビジョン技術を用いて上記ターゲットイメージ内の描写された信号を認識するプロセッサとを具えた試験測定機器。入力信号を受け、デジタル信号を発生するアナログデジタル変換器と、上記デジタル信号からのデジタルデータをターゲットイメージに変換し、コンピュータビジョン技術を用いて上記ターゲットイメージ内に描写された信号を認識し、該信号が認識されたときにトリガ信号を発生するトリガ検出器と、上記トリガ信号に応答して上記デジタル信号からのデジタルデータを蓄積するメモリとを具えた試験測定機器。しかし、ユーザに信号の認識を要求することは、時間がかかり、ユーザにとって不便である。更に、いくつかの場合には、不慣れなユーザが信号を識別する必要があり、専門家の意見が得らない。上述の従来技術の欠点を克服するために、ユーザの関与なしに、信号を自動的に認識できる試験測定機器が求められている。本発明の概念は、次の通りである。1入力信号を受け、デジタル信号を発生するアナログデジタル変換器と;上記デジタル信号からのデジタルデータをターゲットイメージに変換し、コンピュータビジョン技術を用いて上記ターゲットイメージ内の描写された信号を認識するプロセッサとを具えた試験測定機器。2上記プロセッサが上記デジタルデータを実時間で処理する概念1の試験測定機器。3トリガ信号に応答して上記デジタルデータがメモリに蓄積された後に、上記プロセッサが上記デジタルデータを処理する概念1の試験測定機器。4入力信号を受け、デジタル信号を発生するアナログデジタル変換器と;上記デジタル信号からのデジタルデータをターゲットイメージに変換し、コンピュータビジョン技術を用いて上記ターゲットイメージ内に描写された信号を認識し、該信号が認識されたときにトリガ信号を発生するトリガ検出器と;上記トリガ信号に応答して上記デジタル信号からのデジタルデータを蓄積するメモリとを具えた試験測定機器。5上記ターゲットイメージ内の上記信号の場所が表示器上で識別される概念1の試験測定機器。6上記ターゲットイメージ内の上記信号の場所を用いて測定を行う概念1の試験測定機器。7上記コンピュータビジョン技術は、オブジェクト認識技術である概念1の試験測定機器。8上記オブジェクト認識技術は、テンプレートマッチングであり、上記プロセッサは、基準イメージに基づいて上記信号を認識する概念7の試験測定機器。9上記コンピュータビジョン技術は、イメージ処理技術である概念1の試験測定機器。10上記ターゲットイメージは、周波数スペクトラムを描写する概念1の試験測定機器。11上記ターゲットイメージは、スペクトログラムを描写する概念1の試験測定機器。12上記ターゲットイメージは、周波数対時間のグラフ、振幅又はパワー対時間のグラフ、位相対時間のグラフ、I/Q対時間のグラフ、アイダイアグラム、コンスタレーションダイアグラム、コードグラム、相補的累積分布関数から成るグループから選択された視覚化を描写する概念1の試験測定機器。13上記プロセッサは、上記ターゲットイメージの部分が上記基準イメージに類似していると判断することにより、上記信号を認識する概念8の試験測定機器。14上記プロセッサは、上記ターゲットイメージの部分が上記基準イメージに類似していないと判断することにより、上記信号を認識する概念8の試験測定機器。15上記プロセッサは、複数の基準イメージに基づいて上記信号を認識し、上記基準イメージの各々が上記信号の部分に対応する概念8の試験測定機器。16上記プロセッサは、上記デジタルデータを複数のシーケンシャルターゲットイメージに変換し、該複数のシーケンシャルターゲットイメージ内の複数の信号を認識する概念8の試験測定機器。17上記プロセッサは、上記基準イメージを上記現在のターゲットイメージ又は以前のターゲットイメージと交換することにより、上記基準イメージを周期的に更新する概念8の試験測定機器。18蓄積された基準イメージのライブラリに基づいて上記プロセッサが上記基準イメージを判断する概念8の試験測定機器。19上記プロセッサは、上記ターゲットイメージの特定領域内の上記信号を検索する概念1の試験測定機器。20上記プロセッサは、特定の振幅又はパワーを有する信号を検索する概念1の試験測定機器。21上記試験測定機器器は、実時間スペクトラムアナライザ、ベクトル信号アナライザ、掃引型スペクトラムアナライザ及びオシロスコープから成るグループから選択された概念1の試験測定機器。22上記ターゲットイメージ内の上記信号の場所は、表示器上で識別される概念4の試験測定機器。23上記ターゲットイメージ内の上記信号の場所を用いて、測定を実行する概念4の試験測定機器。24上記コンピュータビジョン技術は、オブジェクト認識技術である概念4の試験測定機器。25上記オブジェクト認識技術がテンプレートマッチングであり、上記トリガ検出器が基準イメージに基づいて上記信号を認識する概念24の試験測定機器。26上記コンピュータビジョン技術がイメージ処理技術である概念4の試験測定機器。27上記ターゲットイメージが周波数スペクトラムを描写する概念4の試験測定機器。28上記ターゲットイメージがスペクトログラムを描画する概念4の試験測定機器。29上記ターゲットイメージは、周波数対時間のグラフ、振幅又はパワー対時間のグラフ、位相対時間のグラフ、I/Q対時間のグラフ、アイダイアグラム、コンスタレーションダイアグラム、コードグラム、相補的累積分布関数から成るグループから選択された視覚化を描写する概念4の試験測定機器。30上記トリガ検出器は、上記ターゲットイメージの部分が上記基準イメージに類似していることを判断することにより、上記信号を認識する概念25の試験測定機器。31上記トリガ検出器は、上記ターゲットイメージの部分が上記基準イメージに類似していないことを判断することにより、上記信号を認識する概念25の試験測定機器。32上記トリガ検出器が複数の基準イメージに基づいて上記信号を認識し、上記基準イメージの各々が上記信号の部分に対応する概念25の試験測定機器。33上記トリガ検出器は、上記デジタルデータを複数のシーケンシャルターゲットイメージに変換し、上記複数のシーケンシャルターゲットイメージ内の複数の信号を認識する概念25の試験測定機器。34上記トリガ検出器は、上記基準イメージを上記現在の又は以前のターゲットイメージの部分と交換して、上記基準イメージを周期的に更新する概念25の試験測定機器。35蓄積された基準イメージのライブラリに基づいて、上記トリガ検出器が上記基準イメージを決定する概念25の試験測定機器。36上記トリガ検出器は、上記ターゲットイメージの特定領域内の上記信号を検索する概念4の試験測定機器。37上記トリガ検出器は、特定の振幅又はパワーを有する信号を検出する概念4の試験測定機器。38上記試験測定機器器は、実時間スペクトラムアナライザ、ベクトル信号アナライザ、掃引型スペクトラムアナライザ及びオシロスコープから成るグループから選択された概念4の試験測定機器。よって、本発明は、入力信号を表すデジタルデータを処理してターゲットイメージを発生し、コンピュータビジョン技術を用いてターゲットイメージ内に描写された信号を認識する試験測定機器を提供できる。本発明の実施例において、ターゲットイメージ内の信号の場所は、表示器上で識別できる。他の実施例において、ターゲットイメージ内の信号の場所を用いて、測定を実行できる。別の実施例において、信号が認識されると、トリガ信号を発生して、入力信号を表すデジタルデータをメモリ内に蓄積できる。本発明の目的、利点及びその他の新規な特徴は、添付図を参照した以下の説明から明らかになろう。図1は、実時間スペクトラムアナライザ100のブロック図である。実時間スペクトラムアナライザ100は、無線周波数RF入力信号を受け、オプションとして、ミキサ105、局部発振器LO110及びフィルタ115を用いて、このRF入力信号をダウンコンバージョンし、中間周波数IF信号を発生する。アナログデジタル変換器ADC120は、IF信号をデジタル化して、このIF信号を表すデジタルデータの連続ストリームを発生する。デジタルデータを2つのパスで処理する。第1パスにおいて、デジタルデータをプロセッサ125に入力する。このプロセッサ125は、イメージと呼ばれるデータ構造にデジタルデータを変換し、オプションとして、このイメージに基づいて1つ以上の測定を行って、デジタルデータを実時間で分析する。第2パスにおいて、デジタルデータをメモリ135実施例では、循環バッファにより構成に入力すると共に、トリガ検出器140にも入力する。トリガ検出器140は、デジタルデータを実時間で処理して、処理したデータをユーザ指定トリガ条件と比較する。処理済みデジタルデータがトリガ条件を満足すると、トリガ検出器140がトリガ信号を発生し、メモリ135がデジタルデータのブロックを蓄積する。次に、プロセッサ125は、蓄積されたデジタルデータをイメージに変換し、オプションとして、そのイメージに基づいて1つ以上の測定を実行することにより、蓄積されたデータを分析する。イメージ又は任意の測定結果が表示器130上に表示されるか、蓄積装置図示せずに蓄積される。イメージは、入力信号の種々の視覚化の任意の1つを描写するデータ構造である。係る視覚化の1つは、周波数スペクトラムである。周波数スペクトラムを形成するには、高速フーリエ変換、チャープZ変換などの周波数変換を用いて、デジタルデータのフレームを変換する。テクトロニクス社の実時間スペクトラムアナライザは、デジタルフォスファ又はDPX登録商標と呼ばれる技術を用いて、DPXスペクトラムと呼ばれる特殊な周波数スペクトラムを発生している。DPXスペクトラムを形成するには、デジタルデータの連続ストリームを一連の周波数スペクトラムに実時間で変換し、この周波数スペクトラムをデータベースに累積する。このデータベースは、振幅の特定場所又は密度と呼ばれるパワー対周波数の空間で入力信号が占める測定期間での時間に対する百分率の正確な測定結果を提供する。DPXスペクトラムが一般的に表示され、x軸が周波数で、y軸が振幅又はパワーで、パワー対周波数空間での各ポイントの色又は輝度が表すz軸が密度である。DPX取込み及び表示技術は、従来のスペクトラムアナライザ及びベクトル信号アナライザが全く捕捉できない短期間又は希なイベントの如き信号の細部を捕捉する。DPXに関するより詳細な情報は、テクトロニクス社が2009年に発行した技術情報文献DPXAcquisitionTechnologyforSpectrumAnalyzersFundamentalsスペクトラムアナライザ用DPX取込み技術の基本に記載されている。かかる視覚化の他のものは、スペクトログラムである。スペクトログラムを形成するには、周波数スペクトラムを表す一連の色付きラインにデジタルデータのフレームを変換し、各ラインを並べて配置してイメージを形成する。ここで、イメージの各スライスは、1つの周波数スペクトラムに対応する。スペクトログラムが一般的に表示される。ここで、x軸が周波数であり、y軸が時間であり、時間対周波数空間内の異なる振幅又はパワーの値が異なる色又は輝度で示される。スペクトログラムは、周波数及び振幅又はパワーの状態が時間に伴なってどのように変化するかに関する直感的な視覚化を提供する。図2は、本発明の実施例による動作を説明する流れ図である。プロセッサ125は、次のステップ処理により、デジタルデータを処理する。すなわち、ステップ1にて、デジタルデータをターゲットイメージと呼ばれるイメージに変換する。ステップ2にて、コンピュータビジョン技術を用いて、ターゲットイメージ内に描写された信号を認識する。コンピュータビジョンとは、人工システムの理論に基づき、イメージから情報を抽出することであり、即ち、コンピュータにより調べることである。コンピュータビジョンのある特定アプリケーションは、オブジェクト認識であり、イメージが特定のオブジェクトを描画しているか否かを判断するタスクである。例として、キャノン株式会社が販売しているEOS_50Dの如きデジタルカメラは、オブジェクト認識を用いて、カメラの視野が形成したイメージが人間の顔を検出したかを自動的に判断している。これは、顔検出と呼ばれる機能である。種々のオブジェクト認識技術が存在する。テンプレートマッチングと呼ばれるオブジェクト認識技術では、ターゲットイメージと呼ばれる第1イメージに対して、基準イメージと呼ばれる第2イメージと類似な領域を検索する。この検索は、典型的には、2次元相関を用いて実行する。次に説明する例は、どのようにテンプレートマッチングを用いて、ターゲットイメージ内に描画される信号を認識するかを示している。図3は、入力信号のDPXスペクトラム300のイメージを示し、このイメージは、FMラジオバンドにおける多数の放送チャネルに対応するいくつかの周波数でのパワーを含んでいる。信号320、330及び335は、HDRadio商標信号特に、インバンド、オンチャネルInBandOnChannelであり、IBOCと呼ばれるであり、アナログ及びデジタルの両方である。また、信号305、310、315、325、340及び345は、アナログのみである。この例において、オブジェクトは、テンプレートマッチングを用いており、HD信号のモデルとして信号330を用いて周波数スペクトラム300内に描写されたHD信号を認識する。よって、ターゲットイメージは、周波数スペクトラム300のイメージであり、基準イメージは、HD信号330に対応する周波数スペクトラム300の部分、特に、図4に示すイメージ400である。ターゲットイメージ300全体にわたる基準イメージ400を2次元相関に相関させることにより、図5に示す結果500が生じる。最大ピーク530がHD信号330に対応し、これは、基準イメージ400と全く同じである。次に大きな2つのピーク520及び535は、他の2つのHD信号320及び335に対応し、これらは、基準イメージ400に類似するが同じではない。小さなピークは、非HD信号に対応し、基準イメージ400に類似しない。図6は、異なる視点からの相関500の結果である別の表示600を示す。種々の方法で、例えば、ピーク620、630及び635を相関しきい値650と比較して、これらピークを識別できる。相関しきい値650を超えたピークは、HD信号の場所と定義するように認識すべき基準イメージ400に十分類似しているとみなせる。実施例において、認識した信号の場所は、表示器130上で視覚的に識別される。例えば、図7に示す如く、ボックス720、730及び735は、周波数スペクトラム700内のHD信号の場所を示し、基準イメージ400に類似する程度は、ボックスのフレームの色又は輝度により示される。実施例において、コンピュータビジョン技術の前に、種々のイメージ処理技術の任意の1つを基準イメージ及び/又はターゲットイメージに適用することにより、コンピュータビジョン技術の精度を高める。かかるイメージ処理技術の1つであるエッジ検出を用いて、基準イメージ及びターゲットイメージの特徴を検出し、より関係のない情報を濾波する一方、重要な構成特性を保護する。例えば、エッジ検出の後、図3に示す周波数スペクトラム300が図8に示すように現れる。信号内のノイズの支配に留意されたい。このノイズは、エッジ検出の前にスムージング又は濾波により除去できる。また、アップリフト表す各信号下のアーティファクトがノイズフロアーに影響する。実施例において、ターゲットイメージは、図9に示すスペクトログラムを描写する。この場合、コンピュータビジョン技術は、信号の大きなフィールドの中から類似信号のグループを認識するのに特に有用である。例えば、図10に示すように、コンピュータビジョン技術を用いて、類似の帯域幅及び継続時間を有する信号を認識できるので、ホッピング信号1005及び1010の2つのシーケンスを認識できる。ターゲットイメージは、上述のように周波数スペクトラム又はスペクトログラムを描写するのに限定されないが、一般的に、入力信号の任意の視覚化を描写していることが明らかである。この視覚化は、周波数領域、時間領域、変調領域、コード領域、統計領域の如き任意の領域で入力信号を描写できる。周波数領域の視覚化は、周波数スペクトラム、スペクトログラムなどを含む。時間領域視覚化は、周波数対時間、振幅又はパワー対時間、位相対時間、I/Q対時間、アイダイアグラムなどのグラフを含む。変調領域視覚化は、コンスタレーションダイアグラムなどを含む。コード領域視覚化は、コードグラムcodogramsなどを含む。統計領域視覚化は、相補的累積分布関数などのグラフを含む。実施例において、ターゲットイメージ内で認識された信号の場所を用いて、測定を行なう。すなわち、ターゲットイメージ内で認識された信号の場所が測定に渡され、この場所を用いて、例えば、ユーザがカーソルを配置して信号を手動で識別するのではなく、信号を自動的に識別できる。例えば、図3のHD信号320、330及び335を認識した後に、プロセッサ125が周波数スペクトラム300内のこれら信号の場所を用いて、チャネル間隔認識した複数信号の水平中心の間の距離、占有認識した信号の各々の平均密度値などを自動的に測定できる。同様に、図10のホッピング信号1005及び1010の2つのシーケンスを作るエネルギーの個別バーストを認識した後、プロセッサ125は、スペクトログラム1000内のエネルギーのバーストの場所を用いて、パルス帯域幅エネルギーの各バーストの幅、ホップ継続時間エネルギーの各バーストの長さ、送信器のオフタイム同じグループにおけるエネルギーのあるバーストの底部とエネルギーの次のバーストの頂部の間の垂直距離、ホップ幅エネルギーの2つのバーストの中心の間の水平距離などを自動的に測定する。ターゲットイメージ内で認識された信号の場所を用いて、チャネル周波数、チャネル帯域幅、ピーク振幅、パルスホップ距離、繰り返しインターバルなどの実時間スペクトラムアナライザで可能な他の測定の多くを自動化できることが明らかである。上述の実施例において、プロセッサ125は、1つの基準イメージに基づいて信号を認識する。代わりに、他の実施例において、プロセッサ125は、複数の基準イメージに基づいて信号を認識し、基準イメージの各々は、信号の部分に対応する。実施例において、プロセッサ125は、デジタルデータを複数のシーケンシャルターゲットイメージに変換し、各ターゲットイメージ内の信号を認識する。例えば、プロセッサ125は、第1ターゲットイメージ内の第1信号、第2ターゲットイメージ内の第2信号などを認識できる。代わりに、プロセッサ125は、特定数のターゲットイメージ内の第1信号、次の特定数のターゲットイメージ内の第2信号などを認識できる。この方法にて、プロセッサ125は、シーケンシャル試験パターンの如き信号の時間的進展を認識できる。実施例において、プロセッサ125は、ターゲットイメージの特定領域内を単に検索する。例えば、ターゲットイメージがスペクトログラムである場合、ターゲットイメージの特定領域に検索を限定することは、時間対周波数空間における特定の周波数レンジ、特定の時間レンジ又は特定の領域に検索を限定することと等価である。上述の実施例において、プロセッサ125は、ターゲットイメージの部分が基準イメージに類似していると判断することにより、信号を認識する。他の実施例において、プロセッサ125は、ターゲットイメージの部分が基準イメージに類似していないと判断することにより、即ち、ターゲットイメージの特定部分が期待通りに現れないと判断することにより、信号を認識する。実施例において、検索は、特定振幅又はパワーの信号に限定される。例えば、ターゲットイメージがスペクトログラムであり、異なる振幅又はパワーの値が異なる色で示される場合、ターゲットイメージは、特定の色の信号に限定される。種々の実施例において、基準イメージは、予め認識された信号のイメージ、ユーザが供給したイメージ、又は標準で定義されたイメージでもよい。種々の実施例において、基準イメージは、ユーザが特定してもよいし、標準で定義してもよいし、プロセッサ125が自動的に決定してもよい。実施例において、コマンド又はボタンを設けて、ユーザによって、プロセッサ125が基準イメージとして利用するためにイメージの一部を蓄積してもよい。実施例において、プロセッサ125は、基準イメージを現在又は以前のターゲットイメージの部分と交換することによって基準イメージを周期的に更新する。例えば、新たなターゲットイメージの各々によって、プロセッサ125が基準イメージを前のターゲットイメージの特定部分、又はその前のターゲットイメージと交換するようにユーザが特定してもよい。他の例として、プロセッサ125が5秒ごとに基準イメージを最新のターゲットイメージの特定部分と交換するようにユーザが特定してもよい。この方法において、プロセッサ125は、緩やかに進行する入力信号の変化を追跡して、突然の変化のみを認識するようにできる。実施例において、蓄積された基準イメージ蓄積基準イメージのライブラリに基づいて、プロセッサ125が基準イメージを自動的に決定する。この場合、プロセッサ125は、蓄積基準イメージのライブラリに対する信号を含むターゲットイメージの部分を試験して、その信号が蓄積基準イメージの1つに類似であるかを判断する。この方法において、実時間スペクトラムアナライザ100は、ユーザに未知の信号を自動的に識別できる。実施例において、トリガ検出器140は、次のステップを実行してデジタルデータを処理する。すなわち、1デジタルデータをターゲットイメージに変換し、2コンピュータビジョン技術を用いて、ターゲットイメージ内に描写された信号を認識する。トリガ検出器140が信号を認識すると、トリガ検出器140がトリガ信号を発生する。上述の如く、トリガ信号により、メモリ135は、デジタルデータのブロックを蓄積する。蓄積されたデジタルデータをプロセッサ125により分析し、その結果を表示器130に表示するか、又は蓄積装置図示せずに蓄積できる。信号の認識において、トリガ検出器140は、プロセッサ125が用いた上述の技術を用いることができる。ユーザは、トリガ検出器140を用いて、従来のトリガ検出器のようにトリガ条件をパラメータ的に特定する例えば、特定の振幅、周波数又はその他の特性でトリガするのではなく、イメージが描写する信号の関心のある特徴でトリガできることが理解できよう。種々の実施例において、プロセッサ125及びトリガ検出器140は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれら2つの組合せで実現できるし、汎用マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサDSP、用途特定集積回路ASIC、フィールドプログラマブルゲートアレイFPGAなどでもよい。上述の実施例では、実時間スペクトラムアナライザについて説明したが、掃引型スペクトラムアナライザ、ベクトル信号アナライザ及びオシロスコープの如く、入力信号をイメージに変換して、この入力信号が表すデジタルデータを処理する任意の試験測定機器に本発明の要旨を等しく適用できることが明らかであろう。本発明の実施例による試験測定機器は、ユーザが関与することなく信号を認識できるだけではなく、ユーザの能力よりも、迅速に、正確に、精密に、一貫性をもって信号を認識できることが明らかであろう。例えば、本発明の実施例による試験測定機器は、密度プロファイルと呼ばれる密度分布を有するDPXスペクトラム内に描写された信号を認識できる。これは、人間の目が信頼して識別するよりも正確に特定される。本発明が試験測定装置の分野で顕著な効果を奏することが上述から明らかであろう。本発明の特定実施例について図示し説明したが、本発明の要旨を逸脱することなく種々の変更をできることが理解できよう。