SCHÄTZUNG DER BITFEHLERRATE DURCH MASCHINELLES LERNEN

Ein Test- und Messsystem umfasst ein maschinelles Lernsystem, eine Test- und Messvorrichtung mit einem Anschluss, die so ausgebildet ist, dass sie die Test- und Messvorrichtung mit einer zu testenden Vorrichtung (DUT) verbindet, und einen oder mehrere Prozessoren, die so ausgebildet sind, dass sie e...

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Agoston, Maria, Pickerd, John J, Tan, Kan
Format: Patent
Sprache:ger
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Beschreibung
Zusammenfassung:Ein Test- und Messsystem umfasst ein maschinelles Lernsystem, eine Test- und Messvorrichtung mit einem Anschluss, die so ausgebildet ist, dass sie die Test- und Messvorrichtung mit einer zu testenden Vorrichtung (DUT) verbindet, und einen oder mehrere Prozessoren, die so ausgebildet sind, dass sie einen Code ausführen, der den einen oder die mehreren Prozessoren veranlasst, eine Wellenform von dem zu testenden Gerät (DUT) zu erfassen, die Wellenform in ein zusammengesetztes Wellenformbild umzuwandeln und das zusammengesetzte Wellenformbild an das maschinelle Lernsystem zu senden, um einen Wert einer Bitfehlerrate (BER) für das DUT zu erhalten. Ein Verfahren zum Bestimmen eine Bitfehlerrate für eine zu testende Vorrichtung (DUT) umfasst das Erfassen einer oder mehrerer Wellenformen von dem DUT, das Umwandeln der einen oder mehreren Wellenformen in ein zusammengesetztes Wellenformbild und das Senden des zusammengesetzten Wellenformbildes an ein maschinelles Lernsystem, um einen Wert einer Bitfehlerrate für das DUT zu erhalten. A test and measurement system includes a machine learning system, a test and measurement device including a port configured to connect the test and measurement device to a device under test (DUT), and one or more processors, configured to execute code that causes the one or more processors to: acquire a waveform from the device under test (DUT), transform the waveform into a composite waveform image, and send the composite waveform image to the machine learning system to obtain a bit error ratio (BER) value for the DUT. A method of determining a bit error ratio for a device under test (DUT), includes acquiring one or more waveforms from the DUT, transforming the one or more waveforms into a composite waveform image, and sending the composite waveform image to a machine learning system to obtain a bit error ratio (BER) value for the DUT.