【技术实现步骤摘要】
本公开涉及测试和测量仪器，且更特别地涉及使用机器学习以更好地将由不同测试和测量仪器作出的测量结果进行相关。
技术介绍
1、tektronix裕度测试器(tmt)具有：内置的发射机和接收机两者，其当前支持pciegen3和gen4标准。参见https://www.tek.com/en/products/pciemargintester。
2、用于对dut发射机进行测试的传统方法使用实时(rt)示波器以获取波形，且然后使用诸如sigtest、seasim和dpojet之类的测量软件(参见https://www.tek.com/en/datasheet/jitter-noise-and-eye-diagram-analysis-solution)以生成眼图、ber(误比特率)轮廓曲线图、以及诸如眼高、眼宽、接收机dfe(决策反馈均衡器)抽头值和ctle(连续时间线性均衡器)增益之类的测量结果。用于对dut接收机进行测试的传统方法使用bert(误比特率测试器)以生成具有期望压力的信号。
3、tmt可以同时测试所有pcie(高速外围部件接口)信道，多达16个信道。该方案具有比使用典型地仅具有四个信道的rt镜(scope)的传统方式高得多的吞吐量。tmt的发射机部分可以创建被用作针对dut接收机测试的信号源的各种压力信号。tmt可以同时在比bert高得多的所有信道(多达16个信道)处生成信号。这实现了更高吞吐量。
4、然而，针对相同dut的测量结果可能从一个特定tmt仪器到另一特定tmt仪器而不同，并且来
技术实现思路
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种裕度测试器，包括：
2.如权利要求1所述的裕度测试器，其中所述DUT包括发射机，并且来自所述接收机的多个信号中的一个或多个包括从来自所述发射机的发射的接收生成的性能指标。
3.如权利要求2所述的裕度测试器，其中使所述一个或多个处理器将所述性能指标和所述裕度测试器签名发送到一个或多个机器学习网络的代码包括使所述一个或多个处理器执行下述操作的代码：将针对所述发射机的参数和设置发送到所述一个或多个机器学习网络。
4.如权利要求2所述的裕度测试器，其中使所述一个或多个处理器生成所述性能指标的代码包括使所述一个或多个处理器执行下述操作的代码：生成误比特率(BER)轮廓。
5.如权利要求1所述的裕度测试器，其中所述裕度测试器签名包括对所述裕度测试器来说唯一的BER轮廓。
6.如权利要求1所述的裕度测试器，其中所述性能测量结果预测包括通过/未通过预测或者一个或多个测量结果中的一个或任一个。
7.如权利要求1所述的裕度测试器，其中使所述一个或多个处理器将所述性能指标发送到所述机器学习网络的代码包括使所述一个或多个处理
8.如权利要求7所述的裕度测试器，其中所述张量图像包括下述各项中的一个或多个：针对所述DUT的一个或多个信道的配置参数、环境参数、以及测量结果。
9.如权利要求1所述的裕度测试器，其中被测试的DUT包括接收机，并且从所述DUT接收的信号包括由所述接收机接收的信号。
10.如权利要求9所述的裕度测试器，其中由所述接收机接收的信号由裕度测试器发射机生成。
11.如权利要求9所述的裕度测试器，其中使所述一个或多个处理器从所述信号生成性能指标的代码包括使所述一个或多个处理器执行下述操作的代码：生成所述信号的BER轮廓扫描。
12.如权利要求1所述的裕度测试器，其中使所述一个或多个处理器将所述性能指标和所述裕度测试器签名发送到所述一个或多个机器学习网络的代码包括使所述一个或多个处理器执行下述操作的代码：将所述性能指标和所述裕度测试器签名发送到一个或多个外部神经网络。
13.如权利要求1所述的裕度测试器，其中使所述一个或多个处理器将所述性能指标和所述裕度测试器签名发送到所述一个或多个机器学习网络的代码包括使所述一个或多个处理器执行下述操作的代码：将所述性能指标和所述裕度测试器签名发送到驻留于所述裕度测试器上的一个或多个神经网络。
14.一种方法，包括：
15.如权利要求14所述的方法，其中所述DUT包括发射机。
16.如权利要求15所述的方法，进一步包括训练所述一个或多个神经网络，所述训练包括：
17.如权利要求14所述的方法，其中所述DUT包括接收机。
18.如权利要求17所述的方法，进一步包括训练所述一个或多个神经网络，所述训练包括：
19.如权利要求14所述的方法，其中所述性能测量结果预测包括通过/未通过预测或者针对所述DUT的一个或多个测量结果预测中的一个或任一个。
20.如权利要求14所述的方法，其中将所述性能指标和所述裕度测试器签名发送到所述一个或多个机器学习网络包括：将所述性能指标和所述裕度测试器签名发送到所述裕度测试器外部的一个或多个神经网络或者驻留于所述裕度测试器中的一个或多个神经网络中的任一个。
...【技术特征摘要】
1.一种裕度测试器，包括：
2.如权利要求1所述的裕度测试器，其中所述dut包括发射机，并且来自所述接收机的多个信号中的一个或多个包括从来自所述发射机的发射的接收生成的性能指标。
3.如权利要求2所述的裕度测试器，其中使所述一个或多个处理器将所述性能指标和所述裕度测试器签名发送到一个或多个机器学习网络的代码包括使所述一个或多个处理器执行下述操作的代码：将针对所述发射机的参数和设置发送到所述一个或多个机器学习网络。
4.如权利要求2所述的裕度测试器，其中使所述一个或多个处理器生成所述性能指标的代码包括使所述一个或多个处理器执行下述操作的代码：生成误比特率(ber)轮廓。
5.如权利要求1所述的裕度测试器，其中所述裕度测试器签名包括对所述裕度测试器来说唯一的ber轮廓。
6.如权利要求1所述的裕度测试器，其中所述性能测量结果预测包括通过/未通过预测或者一个或多个测量结果中的一个或任一个。
7.如权利要求1所述的裕度测试器，其中使所述一个或多个处理器将所述性能指标发送到所述机器学习网络的代码包括使所述一个或多个处理器执行下述操作的代码：构建所述性能指标的张量图像；以及将所述张量图像发送到所述机器学习网络。
8.如权利要求7所述的裕度测试器，其中所述张量图像包括下述各项中的一个或多个：针对所述dut的一个或多个信道的配置参数、环境参数、以及测量结果。
9.如权利要求1所述的裕度测试器，其中被测试的dut包括接收机，并且从所述dut接收的信号包括由所述接收机接收的信号。
10.如权利要求9所述的裕度测试器，其中由所述接收机接收的信号由裕度测试器发射机生成。
【专利技术属性】
技术研发人员：J·J·皮克德，S·J·斯特里克林，谈侃，
申请(专利权)人：特克特朗尼克公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。