本发明专利技术涉及使用计算机视觉技术的信号识别和触发。一种测试及测量仪器处理代表输入信号的数字数据以产生目标图像，然后使用计算机视觉技术以识别目标图像内描绘的信号。在一些实施例中，在显示设备上标识信号在目标图像内的位置。在其它实施例中，信号在目标图像内的位置用来执行测量。在其它实施例中，当识别信号时生成触发信号，该触发信号使代表输入信号的数字数据存储于存储器中。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及测试及测量仪器并且更具体地涉及对采集的信号的处理。
技术介绍
实时频谱分析仪(比如可从Beaverton, Oregon的iTektronix公司获得的RSA6100 和RSA3400系列)实时地关于RF信号触发、捕获RF信号和分析RF信号。这些测试及测量仪器无缝地捕获RF信号，使得不同于常规扫描光谱分析仪和矢量信号分析仪，在指定带宽内未遗漏数据。有经验的用户可以查看实时频谱分析仪的显示器并且基于不同类型的信号的视觉表现来识别这些信号。例如，有经验的用户可以观察信号的带宽、持续时间、幅度或者功率、它的频谱瓣(lobe)的数目和形状以及其它视觉线索并且基于此来确定是否根据特定调制标准来调制信号、信号是否由特定发送器发送等。用户然后可以使用该信息以选择针对信号的适当测量。然而，要求用户识别信号对于用户而言可能是耗时的和不便的。另外，在一些情况下，无经验的用户可能需要标识信号，但是缺乏这样做的专门技术。
技术实现思路
本专利技术的专利技术人已认识到为了克服上文讨论的现有技术的不足，需要的是一种能够自动识别信号而不用任何用户干预的测试及测量仪器。因而，本专利技术的实施例提供如下测试及测量仪器，该测试及测量仪器处理代表输入信号的数字数据以产生目标图像、然后使用计算机视觉技术以识别目标图像内描绘的信号。在一些实施例中，在显示设备上标识信号在目标图像内的位置。在其它实施例中，信号在目标图像内的位置用来执行测量。在其它实施例中，当识别信号时生成触发信号，该触发信号使代表输入信号的数字数据存储于存储器中。在与所附权利要求和附图结合阅读时，根据以下详细描述而清楚本专利技术的目的、 优点和其它新颖特征。附图说明图1描绘实时频谱分析仪的高级框图。图2描绘根据本专利技术的实施例的方法的流程图。图3描绘目标图像。图4描绘参考图像。图5描绘将图3的目标图像与图4的参考图像相关的结果。图6描绘图5中所示的结构的替代视图。图7描绘识别的信号在图3的目标图像内的位置。图8描绘在应用边缘检测之后的图3的目标图像。图9描绘目标图像。图10描绘识别的信号在图9的目标图像内的位置。 具体实施例方式现在参照图1，实时频谱分析仪100接收射频(RF)输入信号并且可选地使用混合器105、本地振荡器(LO) 110和滤波器115来降频转换(down-convert)它以产生中频(IF) 信号。模数转换器(ADC) 120数字化IF信号以产生代表IF信号的连续数字数据流。在两个路径中处理数字数据。在第一路径中，向处理器125输入数字数据，该处理器125通过将数字数据转换成称为“图像”的数据结构、然后可选地基于该图像来执行一次或者多次测量，实时地分析数字数据。在第二路径中，向存储器135 (其在一些实施例中包括环形缓冲器)并且也向触发检测器140输入数字数据，该触发检测器140实时地处理数字数据并且比较处理的数据与用户指定的触发判据。当处理的数字数据满足触发判据时，触发检测器140 生成触发信号，该触发信号使存储器135存储数字数据块。处理器125然后通过将存储的数字数据转换成图像、然后可选地基于该图像来执行一次或者多次测量，分析该存储的数字数据。图像和任何测量可以显示于显示设备130上或者存储于存储设备(未示出)中。“图像”是对输入信号的各种可视化中的任何一种可视化进行描绘的数据结构。一种这样的可视化是“频率频谱”。通过使用比如快速傅里叶变换、线性调频Z (Chirp-Z)变换等的频率变换将数字数据的帧变换到频域中来形成频率频谱。Tektronix实时频谱分析仪使用称为“数字荧光(Digital Phosphor)”或者替代地称为“DPX ”的技术以产生称为“DPX频谱”的专门化频率频谱。通过将连续数字数据流实时地变换成一系列频率频谱、然后在数据库中积累频率频谱来形成DPX频谱。数据库提供在测量周期期间输入信号占用幅度或者功率比对频率的空间中的特定位置的时间百分比(也称为“密度”)的精确测量。普遍以χ轴为频率、y轴为幅度或者功率而ζ轴为由功率比对频率的空间中的每个点的颜色或者强度代表的密度来显示DPX频谱。DPX采集和显示技术揭示常规频谱分析仪和矢量信号分析仪完全遗漏的信号细节，比如短持续时间或者不频繁的事件。关于DPX的更多信息，参见可在http://www. tek. com/获得的标题为“DPX Acquisition Technology for Spectrum Analyzers Fundamentals，，第 37W-19638 号 Tektronix 文档。另一这样的可视化是“光谱图”。通过将数字数据的帧变换成代表频率频谱的一系列有色线、然后“并排”置放每条线以形成图像(图像的各“切片”对应于一个频率频谱)来形成光谱图。普遍以X轴为频率、y轴为时间而在时间比对频率的空间内的不同幅度或者功率值由不同颜色或者强度表明来显示光谱图。光谱图提供对频率和幅度或者功率行为如何随时间改变的直观可视化。现在参照图2，在本专利技术的一些实施例中，处理器125通过执行以下步骤来处理数字数据(1)将数字数据转换成称为“目标图像”的图像；并且(2)使用计算机视觉技术以识别目标图像内描绘的信号。“计算机视觉”是指从图像提取信息的人工系统或者换言之“看得见”的计算机的理论。计算机视觉的一种特定应用是“对象识别”，这是确定图像是否描绘指定对象的任务。 作为例子，可从日本东京 ta的Canon公司获得的数字相机比如EOS 50D使用对象识别以自动确定由相机的视野形成的图像是否描绘人脸(称为“脸部检测”的特征)。存在各种对象识别技术。在称为“模板匹配”的一种对象识别技术中，对称为“目标图像”的第一图像搜索与称为“参考图像”的第二图像相似的区域。通常使用二维相关来执行该搜索。以下例子说明了模板匹配如何可以用来识别目标图像内描绘的信号。图3描绘输入信号的DPX频谱300的图像，该输入信号包含在与FM无线电频带中的多个广播信道对应的若干频率处的功率。信号320、330和335是模拟和数字的HD Radio 信号(具体地，也称为“IB0C”的带内同频)，而信号305、310、315、325、340和345仅为模拟。在这一例子中，目的在于使用模板匹配以使用信号330作为HD信号的模型来识别频率频谱300内描绘的HD 信号。因此，目标图像是频率频谱300的图像，而参考图像是频率频谱300的与HD信号330 对应的部分(具体地，图4中所示的图像400)。用二维相关在整个目标图像300上对参考图像400进行相关产生图5中所示的结果500。目标峰530对应于与参考图像400相同的HD信号330。接下来两个最大峰520和 535对应于与参考图像400相似但是不相同的其它两个HD信号320和335。更小峰对应于与参考图像400不相似的非HD信号。图6从不同角度示出了相关500的结果的另一视图 600。可以用各种方式(例如通过比较峰620、630和635与相关阈值650)来标识这些峰。超过相关阈值650的峰视为与参考图像400相似得足以“识别”为限定HD信号的位置。在一些实施例中，在显示设备130上视觉标识识别的信号的位置。例如，如图7中所示，框符(box) 720,730和735表明HD信号本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
...
【专利技术属性】
技术研发人员：JF特平，KA恩格霍姆，
申请(专利权)人：JF特平，KA恩格霍姆，
类型：发明
国别省市：
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