專利名稱：校正裝置、概率密度函數(shù)測量裝置、抖動測量裝置、抖動分離裝置、電子器件、校正方法、程 ...的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種校正裝置、概率密度函數(shù)測量裝置、抖動測量裝置、抖動分離裝置、電子器件、校正方法、程序及記錄介質(zhì)。
背景技術(shù)：
作為包含在信號中的抖動的測量法，已知一種使用概率密度函數(shù)(直方圖 (histogram))統(tǒng)計解析的方法。例如，測量裝置，是由使用被測量信號的轉(zhuǎn)變邊緣時序的概率密度函數(shù)(probability density function (PDF))，而能算出抖動的推定值。另外，目前并未發(fā)現(xiàn)在先技術(shù)文獻的存在，所以省略關(guān)于在先技術(shù)文獻的記載。

發(fā)明內(nèi)容
用于計算抖動的推定值的測量裝置，在由預(yù)定的選通信號指定的時序中，被測量信號的邏輯值與期待值比較。測量裝置，用錯誤計數(shù)器來計數(shù)該比較結(jié)果，由此，算出被測量信號的轉(zhuǎn)變邊緣時序的概率密度函數(shù)。測量裝置，根據(jù)已求得到的概率密度函數(shù)，取得抖動的分布參數(shù)(例如，有效值(effective value)或p_p值)。進而，測量裝置，也能通過利用兩個高斯函數(shù)來對該概率密度函數(shù)進行曲線擬合(curve fitting)，而算出隨機抖動的推定值和確定抖動的推定值。然而，用于生成選通信號的發(fā)生時序的可變延遲電路以及用于控制可變延遲電路的模擬/數(shù)字轉(zhuǎn)換器，具有非線性特性。因此，與理想時序不同，選通信號的發(fā)生時序，變?yōu)榫哂蟹蔷€性的時序。若使用在具有非線性的時序所發(fā)生的選通信號來測量被測量信號的轉(zhuǎn)變邊緣時序而生成概率密度函數(shù)，則該概率密度函數(shù)會含有測量誤差。其結(jié)果是將產(chǎn)生以下問題，即基于該概率密度函數(shù)所求得到的抖動分布參數(shù)、或者隨機抖動以及確定抖動的推定值，會產(chǎn)生誤差的問題。因此，在本發(fā)明的一個側(cè)面中，目的在于提供一種能解決上述問題的校正裝置、概率密度函數(shù)測量裝置、抖動測量裝置、抖動分離裝置、電子器件、校正方法、程序及記錄介質(zhì)。該目的通過權(quán)利要求中的獨立權(quán)利要求所記載的特征的組合而達成。另外，從屬權(quán)利要求規(guī)定了本發(fā)明的更加有利的具體實施例。

發(fā)明內(nèi)容
依照本發(fā)明的第一實施方式，提供一種校正裝置，用于校正概率密度函數(shù)，該概率密度函數(shù)是從利用相對于預(yù)定的時間間隔的理想時序具有誤差的選通時序，對測量對象的特性進行測量后的測量結(jié)果所得到的，其中該校正裝置具備插值部，其被給予測量結(jié)果的累積密度函數(shù)，對累積密度函數(shù)的各個選通時序之間的值進行插值，并算出在各個理想時序中的累積密度函數(shù)值，算出在理想時序中的校正累積密度函數(shù)；以及校正函數(shù)產(chǎn)生部，其基于插值部所算出的校正累積密度函數(shù)，生成在概率密度函數(shù)中的選通時序的誤差被校正
4后的校正概率密度函數(shù)。依照本發(fā)明的第二實施方式，提供一種校正裝置，其中校正函數(shù)產(chǎn)生部是基于相鄰的理想時序中的校正累積密度函數(shù)的值的差分而生成校正概率密度函數(shù)。依照本發(fā)明的第三實施方式，提供一種校正裝置，其中還具備累積密度函數(shù)算出部，其被給予概率密度函數(shù)，通過累計各個選通時序中的概率密度函數(shù)的值而算出累積密度函數(shù)，并將所算出的累積密度函數(shù)提供給插值部。依照本發(fā)明的第四實施方式，提供一種校正裝置，其中理想時序是相對于測量對象的相對相位線性變化的時序；校正裝置，接收在相對于測量對象的相對相位是非線性變化的選通時序中的測量結(jié)果的概率密度函數(shù)。依照本發(fā)明的第五實施方式，提供一種校正裝置，用于校正概率密度函數(shù)，該概率密度函數(shù)是從利用相對于預(yù)定的時間間隔的理想時序具有誤差的選通時序，對測量對象的特性進行測量后的測量結(jié)果得到，其中該校正裝置生成校正概率密度函數(shù)，該校正概率密度函數(shù)是，針對選通時序中的測量結(jié)果的累積密度函數(shù)，將累積密度函數(shù)的各個選通時序之間的值進行插值，算出在理想時序中的校正累積密度函數(shù)，并與在基于校正累積密度函數(shù)來生成概率密度函數(shù)時所得到的函數(shù)等效的校正概率密度函數(shù)。依照本發(fā)明的第六實施方式，提供一種概率密度函數(shù)測量裝置，是對測量對象的概率密度函數(shù)進行測量的概率密度函數(shù)測量裝置，其具備取樣部，其利用相對于預(yù)定的時間間隔的理想時序具有誤差的選通時序?qū)y量對象的特性進行測量，并生成測量結(jié)果的概率密度函數(shù)；插值部，其被給予測量結(jié)果的累積密度函數(shù)，對累積密度函數(shù)的各個選通時序之間的值進行插值，并算出在各個理想時序中的累積密度函數(shù)的值，以算出在理想時序中的校正累積密度函數(shù)；以及校正函數(shù)產(chǎn)生部，其基于插值部所算出的校正累積密度函數(shù)，來生成在概率密度函數(shù)中的選通時序的誤差被校正后的校正概率密度函數(shù)。依照本發(fā)明的第七實施方式，提供一種概率密度函數(shù)測量裝置，其中還具備誤差檢測部，其檢測相對于理想時序的選通時序的誤差；并且，插值部，還基于誤差檢測部所檢測到的誤差，生成校正概率密度函數(shù)。依照本發(fā)明的第八實施方式，提供一種概率密度函數(shù)測量裝置，其中理想時序是相對于測量對象的相對相位線性變化的時序；取樣部，以相對于測量對象的相對相位非線性變化的選通時序來對測量對象進行測量；誤差檢測部，檢測選通時序的非線性特性。依照本發(fā)明的第九實施方式，提供一種抖動測量裝置，是對被測量信號的抖動值進行測量的抖動測量裝置，其具備如權(quán)利要求第6所述的概率密度函數(shù)測量裝置，其測量被測量信號的抖動值的概率密度函數(shù)；以及抖動值算出部，其基于概率密度函數(shù)測量裝置所測量的概率密度函數(shù)，來算出被測量信號的抖動值。依照本發(fā)明的第十實施方式，提供一種抖動分離裝置，是從被測量信號的抖動的測量結(jié)果，將確定成分和隨機成分的至少一方進行分離的抖動分離裝置，其具備概率密度函數(shù)測量裝置，用于測量被測量信號的抖動值的概率密度函數(shù)；以及分離部，根據(jù)概率密度函數(shù)測量裝置所測量的概率密度函數(shù)，將確定成分和隨機成分的至少一方進行分離。依照本發(fā)明的第十一實施方式，提供一種電子器件，是對應(yīng)于被給予的信號而動作的電子器件，其具備工作電路，其生成相應(yīng)于被給予的信號的響應(yīng)信號；以及概率密度函數(shù)測量裝置，其測量響應(yīng)信號的特性的概率密度函數(shù)。
依照本發(fā)明的第十二實施方式，提供一種校正方法，用于校正概率密度函數(shù)，該概率密度函數(shù)是由相對于預(yù)定的時間間隔的理想時序具有誤差的選通時序，對測量對象的特性進行測量后的測量結(jié)果所得到的，其中該校正方法具備插值步驟，其被給予作為測量結(jié)果的累積密度函數(shù)，對累積密度函數(shù)的各個選通時序之間的值進行插值，并算出在各個理想時序中的累積密度函數(shù)的值，以算出在理想時序中的校正累積密度函數(shù)；以及校正函數(shù)產(chǎn)生步驟，其基于插值步驟所算出的校正累積密度函數(shù)，生成在概率密度函數(shù)中的選通時序的誤差已校正后的校正概率密度函數(shù)。依照本發(fā)明的第十三實施方式，提供一種記錄介質(zhì)，用于記錄使電腦作為校正裝置而發(fā)揮功能的程序。另外，上述發(fā)明概要，并非將本發(fā)明的全部必要特征進行列舉，同時，這些特征群組的子組合也能作為發(fā)明。


圖1表示校正裝置100的構(gòu)成。
圖2表示在以非線性的選通時序來測量被測量信號時的概率密度函數(shù)的
圖3表示從圖2所示的概率密度函數(shù)產(chǎn)生的累積密度函數(shù)。
圖4表示校正函數(shù)產(chǎn)生部30所產(chǎn)生的校正概率密度函數(shù)的一例。
圖5表示校正裝置100的其它構(gòu)成。
圖6表示概率密度函數(shù)測量裝置200的構(gòu)成。
圖7表示抖動測量裝置300的構(gòu)成。
圖8表示抖動分離裝置400的構(gòu)成。
圖9表示電子器件500的構(gòu)成。
圖10表示作為校正裝置100而發(fā)揮功能的電腦1900的構(gòu)成。
圖11表示作為校正裝置100而發(fā)揮功能的電腦1900的工作流程圖。
具體實施例方式下面通過發(fā)明的實施方式來說明本發(fā)明的一個側(cè)面，但是以下實施方式并非用于限定本發(fā)明的權(quán)利要求，另外，并非所有在實施方式中說明的特征的組合都是發(fā)明的必要解決手段。圖1表示校正裝置100的構(gòu)成。校正裝置100，用于校正概率密度函數(shù)，該概率密度函數(shù)是由利用預(yù)定的選通時序來對測量對象的特性進行測量后的測量結(jié)果所得到的。校正裝置100作為用于校正概率密度函數(shù)的對象的特性值，可以是被測量信號的邏輯值轉(zhuǎn)變的時序的變動值(以下，稱作抖動)，也可以是被測量信號的電壓值或電流值。另外，校正裝置100所測量的對象，可以是電信號，也可以是光信號、磁信號等。概率密度函數(shù)，是對測量對象的特性值進行多次測量后所取得到的直方圖。例如， 概率密度函數(shù)，也可以是在相鄰的選通時序之間，測量對象信號的邏輯值轉(zhuǎn)變的次數(shù)的直方圖。測量對象的特性測量所使用的預(yù)定選通時序，有時存在相對于按照固定的時間間隔產(chǎn)生的理想時序具有誤差的情況。用于生成選通時序的可變延遲電路以及用于控制可變CN 102414567 A
說明書
4/12 頁
延遲電路的模擬/數(shù)字轉(zhuǎn)換器，具有相對于設(shè)定值的非線性特性?？勺冄舆t電路，即使在設(shè)定了應(yīng)該產(chǎn)生理想時序的選通信號的設(shè)定值的場合下，因為該非線性特性的影響也使得有時選通信號是在與理想時序不同的時序下發(fā)生。也就是說，選通信號的發(fā)生時序，有時相對于設(shè)定值產(chǎn)生非線性變化。在選通信號相對于設(shè)定值呈非線性變化的情況下，鄰接的選通時序的間隔并不是固定值。例如，測量抖動的裝置，測量被測量信號的邏輯值在相對于被測量信號的相對相位是不同的鄰接的選通信號之間的變化次數(shù)。包含在比預(yù)定的間隔更廣的選通時序之間的轉(zhuǎn)變(transition)次數(shù)，變得比包含在選通時序為等間隔的情況下的選通時序之間的轉(zhuǎn)變次數(shù)更多。另外，包含在比預(yù)定的間隔更窄的選通時序之間的轉(zhuǎn)變次數(shù)，變得比包含在選通時序是等間隔的情況下的選通時序之間的轉(zhuǎn)變次數(shù)更少。在以相對于設(shè)定值是非線性的選通時序所測量得到的結(jié)果的概率密度函數(shù)中產(chǎn)生凹凸。其結(jié)果是，在使用該概率密度函數(shù)而得到的解析結(jié)果中，會產(chǎn)生誤差。例如，在該概率密度函數(shù)是抖動概率密度函數(shù)的情況下，則使用該概率密度函數(shù)所算出的抖動的分布參數(shù)及抖動類別的分離結(jié)果等會產(chǎn)生誤差。圖2表示在以非線性的選通時序來測量被測量信號的情況下的概率密度函數(shù)的一例。若以線性的選通時序來測量該被測量信號，則概率密度函數(shù)是呈高斯分布的信號。 圖2的橫軸表示選通時序。在本實施方式中，該選通時序，約每隔IOps發(fā)生一次。選通時序為0的時序，是相當(dāng)于被測量信號的邏輯值進行轉(zhuǎn)變的時序的設(shè)計值。若選通時序的值正方向變大，則相對于選通時序0，時序延遲。相反，若選通時序向負向變大，則相對于選通時序0，時序加快。此處，相對于選通時序0，將第m個(m為整數(shù))的選通時序定義為選通時序編號m。 各個選通時序的發(fā)生時序，是大約等于將相鄰的選通時序的間隔乘以選通時序編號m后再加上選通時序0的時序而得到的值。例如，在相鄰的選通時序的間隔約為IOps的情況下， 則選通時序編號15的時序變?yōu)橄鄬τ谶x通時序0的時序的150ps之后。圖2的縱軸表示在各個選通時序中的樣品數(shù)。在選通時序m中的樣品數(shù)與前一個選通時序編號m-1中的邏輯值相比，是選通時序編號m中的被測量信號的邏輯值轉(zhuǎn)變后的樣品數(shù)。在圖2所示的例子中，因為被用來測量的選通信號的間隔并非固定，所以各個選通時序中的樣品數(shù)量有所變動。其結(jié)果是，在概率密度函數(shù)中會產(chǎn)生凹凸。若累積該概率密度函數(shù)的各個選通時序中的樣品數(shù)，產(chǎn)生累積密度函數(shù)，則因為受到每個選通時序的樣品數(shù)增減的影響，而使得該累積密度函數(shù)也無法變成平滑的曲線。圖3表示由圖2所示的概率密度函數(shù)而產(chǎn)生的累積密度函數(shù)。圖3的橫軸表示選通時序。圖3的縱軸表示累積樣品數(shù)。選通時序編號m中的累積樣品數(shù)，是在相鄰的選通時序編號m-1中的累積樣品數(shù)，加上在選通時序編號m中的樣品數(shù)量后所得到的數(shù)目。在圖3中，由于選通時序的間隔并非均等的原因，在各個選通時序中的累積樣品數(shù)與以理想時序進行測量的情況下的累積樣品數(shù)有所不同。例如，圖3的放大圖中的A、B、 C、D，對應(yīng)于各個選通時序5、6、7、8，且各個理想時序為50ps、60ps、70ps、80ps。然而，圖3 中的A、B、C、D，表示分別以50pS、62pS、68pS、80pS的選通時序測量的累積樣品數(shù)。因此，B 與C之間的累積樣品數(shù)，偏離了用于表示以理想時序進行測量的情況下的累積樣品數(shù)的實線。若使用偏離了以理想時序進行測量的情況下的累積密度函數(shù)來解析被測量信號，則解CN 102414567 A 析結(jié)果會產(chǎn)生誤差。此處，校正裝置100具備插值部20和校正函數(shù)產(chǎn)生部30，用于對累積密度函數(shù)進行插值。將測量結(jié)果的累積密度函數(shù)輸入插值部20。也可以從外部將累積密度函數(shù)提供至校正裝置100。另外，校正裝置100也可以使用從外部接收的概率密度函數(shù)，而在校正裝置 100的內(nèi)部產(chǎn)生累積密度函數(shù)。插值部20，對在累積密度函數(shù)的各個選通時序之間的值進行插值，并算出在各個前述理想時序中的累積密度函數(shù)值，以算出在理想時序中的校正累積密度函數(shù)。也就是說， 插值部20，通過將插值法適用于在非線性的選通時序所測量到的累積密度函數(shù)，而算出在具有相等間隔的選通時序中的校正累積密度函數(shù)。例如，插值部20，能通過算出選通時序是60ps和70ps中的校正累積密度函數(shù)值，來校正選通時序曾是62ps和68ps的B和C的累積密度函數(shù)值。其結(jié)果是，插值部20，可以算出圖3的實線所示的校正累積密度函數(shù)。校正函數(shù)產(chǎn)生部30，是基于插值部20所算出的校正累積密度函數(shù)，產(chǎn)生在概率密度函數(shù)中的選通時序的誤差已校正后的校正概率密度函數(shù)。例如，校正函數(shù)產(chǎn)生部30，也可以基于相鄰的理想時序中的校正累積密度函數(shù)的值的差分，產(chǎn)生校正概率密度函數(shù)。具體地講，若具有理想時序的選通時序編號是n，則校正函數(shù)產(chǎn)生部30也可以將選通時序編號η (η為整數(shù))中的校正累積密度函數(shù)值與選通時序編號η-1中的校正累積密度函數(shù)值之間的差分值，作為在選通時序編號η中的校正累積密度函數(shù)值而產(chǎn)生直方圖。 校正函數(shù)產(chǎn)生部30也可以將選通時序編號η中的校正累積密度函數(shù)值與選通時序編號η+1 中的校正累積密度函數(shù)值之間的差分值，作為在選通時序編號η中的校正累積密度函數(shù)值而產(chǎn)生直方圖。與對具有凹凸的概率密度函數(shù)的各個選通時序之間的值進行插值的情況下相比， 校正裝置100在對沒有凹凸的概率密度函數(shù)的各個選通時序之間的值進行插值時，能做出精度較高的插值。其結(jié)果是，與基于測量結(jié)果的概率密度函數(shù)進行插值所得到的概率密度函數(shù)相比，基于校正累積密度函數(shù)而產(chǎn)生的校正概率密度函數(shù)具有較小的誤差。圖4表示校正函數(shù)產(chǎn)生部30所產(chǎn)生的校正概率密度函數(shù)的一例。圖4所示的校正概率密度函數(shù)，能通過將圖3所示的累積密度函數(shù)的鄰近的選通時序之間的值進行插值后的校正累積密度函數(shù)，變換成概率密度函數(shù)而獲得?？芍趫D2所示的概率密度函數(shù)中所產(chǎn)生的凹凸，是在圖4所示的校正概率密度函數(shù)中被除去。插值，是在對于變數(shù)χ的不連續(xù)的值xl、x2.....xn而給予函數(shù)y = f(x)的
值的情況下，則通過推測對于xk(k= 1、2.....η)以外的χ值的f(x)的值來進行。插
值部20，也可以使用線性插值法(linear interpolation)、多項式插值法(polynomial interpolation)、或三次樣條插值法(cubic spline interpolation)中的任意一禾中方法作為插值法。例如，在使用多項式插值法時，則插值部20通過以下步驟進行插值。在給予平面上的兩點(xl、yl)及(x2、y2)時，則穿過該兩點的直線y = PlOO通過數(shù)式1求得，確定為
單一解。(數(shù)式1)
/ \ JC JCryJC JC^y = Pi I^j = J7I + _ y2
此情況下，因為使用直線進行插值，所以該插值法也稱為線性插值法。一般來講，通過平面上的N點(xl、yl)、(x2、y2)、. . .、(xN、yN)的N_1次曲線y = PN-l(x)確定為單一解，通過拉格朗日(Lagrange)公式求得。(數(shù)式2)
「 r,(Χ - X2 )(Χ - X3 ) ''' _ -^Ai) ,少=ΡΝ_γμ J = ——_~ __- yi +
J3 )· · — Xn )-y2 ^-----1-
( ^2 ““ -^l )(-^2 _ 義3 )…(* ““ ^N )
(X-X1)(X-X2)...^-
權(quán)利要求
1.一種校正裝置，是用于校正概率密度函數(shù)的校正裝置，該概率密度函數(shù)是從以相對于預(yù)定的時間間隔的理想時序具有誤差的選通時序，對測量對象的特性進行測量后的測量結(jié)果得到的概率密度函數(shù)，該校正裝置具有插值部，其被給予測量結(jié)果的累積密度函數(shù)，對前述累積密度函數(shù)的各個選通時序之間的值進行插值后，算出在各個前述理想時序中的前述累積密度函數(shù)的值，以計算出在前述理想時序中的校正累積密度函數(shù)；以及校正函數(shù)產(chǎn)生部，其基于前述插值部所算出的前述校正累積密度函數(shù)，來生成在前述概率密度函數(shù)中的前述選通時序的誤差被校正后的校正概率密度函數(shù)。
2.如權(quán)利要求1所述的校正裝置，其中前述校正函數(shù)產(chǎn)生部，基于相鄰的前述理想時序中的前述校正累積密度函數(shù)的值的差，生成前述校正概率密度函數(shù)。
3.如權(quán)利要求1或2所述的校正裝置，其中還具有累積密度函數(shù)算出部，其被給予前述概率密度函數(shù)，通過累計各個前述選通時序中的前述概率密度函數(shù)的值而計算出前述累積密度函數(shù)，并將所算出的前述累積密度函數(shù)提供給前述插值部。
4.如權(quán)利要求1至3中的任意一項所述的校正裝置，其中前述理想時序，是相對于固定的時間間隔的設(shè)定值的線性的時序；前述校正裝置，接收前述概率密度函數(shù)，該函數(shù)是以相對于前述設(shè)定值的非線性的前述選通時序進行測量的測量結(jié)果。
5.一種校正裝置，是用于校正概率密度函數(shù)的校正裝置，所述概率密度函數(shù)是從以相對于預(yù)定的時間間隔的理想時序具有誤差的選通時序，對測量對象的特性進行測量后的測量結(jié)果所得到的的概率密度函數(shù)，其中該校正裝置生成校正概率密度函數(shù)，該校正概率密度函數(shù)是，針對作為前述選通時序中的前述測量結(jié)果的累積密度函數(shù)，將前述累積密度函數(shù)的各個選通時序之間的值進行插值，計算出在前述理想時序中的校正累積密度函數(shù)，并與基于前述校正累積密度函數(shù)而生成前述概率密度函數(shù)時得到的函數(shù)等效的校正概率密度函數(shù)。
6.一種概率密度函數(shù)測量裝置，是對測量對象的概率密度函數(shù)進行測量的概率密度函數(shù)測量裝置，其具備取樣部，其利用相對于預(yù)定的時間間隔的理想時序具有誤差的選通時序來對前述測量對象的特性進行測量，并生成測量結(jié)果的概率密度函數(shù)；插值部，其被給予前述測量結(jié)果的累積密度函數(shù)，對前述累積密度函數(shù)的各個選通時序之間的值進行插值，并算出在各個前述理想時序中的前述累積密度函數(shù)的值，以算出在前述理想時序中的校正累積密度函數(shù)；以及校正函數(shù)產(chǎn)生部，其基于前述插值部所算出的前述校正累積密度函數(shù)，來生成在前述概率密度函數(shù)中的前述選通時序的誤差被校正后的校正概率密度函數(shù)。
7.如權(quán)利要求6所述的概率密度函數(shù)測量裝置，其中還具備誤差檢測部，其檢測相對于前述理想時序的前述選通時序的誤差；前述插值部，還基于前述誤差檢測部所檢測到的誤差，來生成前述校正概率密度函數(shù)。
8.如權(quán)利要求7所述的概率密度函數(shù)測量裝置，其中前述理想時序，是相對于固定的時間間隔的設(shè)定值的線性的時序；前述取樣部，以相對于前述設(shè)定值非線性的前述選通時序來對測量對象進行測量；前述誤差檢測部，檢測前述選通時序的非線性特性。
9.一種抖動測量裝置，是對被測量信號的抖動值進行測量的抖動測量裝置，其具備 概率密度函數(shù)測量裝置，其測量前述被測量信號的抖動值的概率密度函數(shù)，且是權(quán)利要求6至8中的任意一項所述的概率密度函數(shù)測量裝置；以及抖動值算出部，其基于前述概率密度函數(shù)測量裝置所生成的前述校正概率密度函數(shù)， 計算出前述被測量信號的抖動值。
10.一種抖動分離裝置，是從被測量信號的抖動的測量結(jié)果，分離確定成分和隨機成分的至少一方的抖動分離裝置，其具備概率密度函數(shù)測量裝置，其測量前述被測量信號的抖動值的概率密度函數(shù)，且是權(quán)利要求6至8中的任意一項所述的概率密度函數(shù)測量裝置；以及分離部，其根據(jù)前述概率密度函數(shù)測量裝置所生成的前述校正概率密度函數(shù)，將前述確定成分和前述隨機成分的至少一方進行分離。
11.一種電子器件，是根據(jù)被給予的信號而動作的電子器件，其具備 生成相應(yīng)于前述被給予的信號的響應(yīng)信號的工作電路；以及用于測量前述響應(yīng)信號的特性的概率密度函數(shù)，且是權(quán)利要求6至8中的任意一項所述的概率密度函數(shù)測量裝置。
12.一種校正方法，用于校正概率密度函數(shù)，該概率密度函數(shù)是從以相對于預(yù)定的時間間隔的理想時序具有誤差的選通時序，對測量對象的特性進行測量后的測量結(jié)果所得到的，該校正方法包括插值步驟，其被給予作為前述測量結(jié)果的累積密度函數(shù)，對前述累積密度函數(shù)的各個選通時序之間的值進行插值，并算出在各個前述理想時序中的前述累積密度函數(shù)的值，以算出在前述理想時序中的校正累積密度函數(shù)；以及校正函數(shù)產(chǎn)生步驟，其基于前述插值步驟所算出的前述校正累積密度函數(shù)，來生成在前述概率密度函數(shù)中的前述選通時序的誤差被校正后的校正概率密度函數(shù)。
13.一種程序，使電腦具有作為如權(quán)利要求1至5中任意一項所述的前述校正裝置的功能。
14.一種記錄介質(zhì)，用于記錄如權(quán)利要求13所述的程序。
全文摘要
提供一種校正裝置，用于校正概率密度函數(shù)，該概率密度函數(shù)是由利用相對于預(yù)定的時間間隔的理想時序具有誤差的選通時序，對測量對象的特性進行測量后的測量結(jié)果所得到的，其中該校正裝置具備插值部，其被給予作為測量結(jié)果的累積密度函數(shù)，對累積密度函數(shù)的各個選通時序之間的值進行插值，并算出在各個理想時序中的累積密度函數(shù)的值，以算出在理想時序中的校正累積密度函數(shù)；以及校正函數(shù)產(chǎn)生部，其基于插值部所算出的校正累積密度函數(shù)，生成在概率密度函數(shù)中的選通時序的誤差被校正后的校正概率密度函數(shù)。
文檔編號G01R29/02GK102414567SQ20108001780
公開日2012年4月11日 申請日期2010年4月15日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月24日
發(fā)明者哈利·侯, 山口隆弘, 石田雅裕, 艾里克·庫什尼克 申請人:愛德萬測試株式會社