基于大数据分析使用信号拒绝标准的自动化设置自动获取电物理数据点制造技术

本发明专利技术公开了基于大数据分析使用信号拒绝标准的自动化设置来自动获取电物理数据点的系统和方法。该系统和该方法通过由处理器执行的滤波引擎实现。该系统和该方法包括获取用于规程的电物理标测图的数据集以及分析该数据集以捕获滤波器设置。该系统和该方法包括实现机器学习工具以识别用于这些规程的经优化的滤波器组和滤波器配置，以及输出该滤波器组和该滤波器配置作为拒绝标准默认值。和该滤波器配置作为拒绝标准默认值。和该滤波器配置作为拒绝标准默认值。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据分析使用信号拒绝标准的自动化设置自动获取电物理数据点
[0001]相关专利申请的交叉引用
[0002]本申请要求标题为“AUTOMATIC ACQUISITION OF ELECTROPHYSICAL DATA POINTS USING AUTOMATED SETTING OF SIGNAL REJECTION CRITERIA BASED ON BIG DATA ANALYSIS”并提交于2020年12月4日的美国临时专利申请第63/121,398号的权益，该美国临时专利申请如其完全阐述以引用方式并入本文。


[0003]本专利技术涉及一种用于信号处理的机器学习和/或人工智能方法和系统。更具体地，本专利技术涉及基于大数据分析使用信号拒绝标准的自动化设置来自动获取电物理(EP)数据点的机器学习/人工智能算法。

技术介绍

[0004]EP标测在大多数情况下以连续模式进行，以获得EP信息。连续模式需要滤波(例如，信号拒绝)以避免“错误的”信道。继而，需要设置“良好”滤波标准以获得仅有效信道。此外，在EP标测时，当选择使用哪些本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：通过由一个或多个处理器执行的滤波引擎获取用于一个或多个规程的电物理标测图的数据集；由所述滤波引擎分析所述数据集以捕获一个或多个滤波器设置；由所述滤波引擎识别用于所述一个或多个规程的经优化的滤波器组和滤波器配置；以及由所述滤波引擎输出所述滤波器组和所述滤波器配置作为拒绝标准默认值。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述滤波引擎分析所述数据集以捕获至少一个滤波器和所述一个或多个滤波器设置。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述至少一个滤波器包括循环长度滤波器、LAT稳定性滤波器、位置稳定性滤波器或最小电压滤波器。4.根据权利要求1所述的方法，其中所述滤波引擎分析所述数据集以捕获所述一个或多个滤波器设置和规程信息。5.根据权利要求4所述的方法，其中所述规程信息包括数据点的数量、删除点的数量、时间与质量的相关性或标测图质量。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个滤波器设置包括每个滤波器的识别和用于生成每个电物理标测图的该滤波器的精确设置。7.根据权利要求1所述的方法，其中包括增强学习算法的机器学习工具识别所述经优化的滤波器组，所述增强学习算法基于标测时间和质量度量来捕获一个或多个设置属性。8.根据权利要求1所述的方法，其中包括增强学习算法的机器学习工具识别所述经优化的滤波器组，所述增强学习算法基于删除点来捕获删除一个或多个设置属性。9.根据权利要求1所述的方法，其中所述拒绝标准默认值通过滤波错误的信道来提供电物理数据点的自动获取。10.根据权利要求1所述的方法，其中所述拒绝标准默认值基于每个用户来输出。11.一种系统，包括：存储器，所述存储器将滤波引擎的程序代码存储在所述存储器上；和一个或多个处理器，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：Y，
申请(专利权)人：伯恩森斯韦伯斯特以色列有限责任公司，
类型：发明
国别省市：