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公开(公告)号：CN118368167A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410079801.5
申请日：2024-01-18
Applicant: 特克特朗尼克公司
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 基于机器学习的RIS辅助MIMO系统的自动化信道表征。一种表征通信信道的方法包括：接收来自发射器集合的第一信号，所述第一信号沿反射信道从以标称角度设置的可重构智能表面(RIS)的每个元件反射；接收在反射信道中以调整角度从RIS集合的每个元件反射的第二信号；使用第一信号和第二信号来确定组合信道的传递函数，所述组合信道包括反射信道和直接信道；以及使用传递函数作为机器学习网络的输入，以确定RIS的元素的优化设置。一种通信系统包括：发射器集合；可重构智能表面(RIS)；一个或多个接收器，被定位为从发射器集合接收由RIS反射的信号；以及机器学习系统，被配置为产生针对RIS的元素产生优化角度。
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公开(公告)号：CN118057465A
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202311552168.9
申请日：2023-11-20
Applicant: 特克特朗尼克公司
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 提供了用于机器学习输入的3D张量构建器的方法。一种测试和测量仪器包括：连接到被测设备(DUT)以接收波形数据的端口；到机器学习网络的连接；以及一个或多个处理器，被配置为：接收关于三维(3D)张量图像的一个或多个输入；缩放波形数据以拟合在3D张量图像内；构建3D张量图像；将3D张量图像发送到机器学习网络；以及从机器学习网络接收预测结果。一种方法包括：从一个或多个被测设备(DUT)接收波形数据；接收关于三维(3D)张量图像的一个或多个输入；缩放波形数据以拟合在3D张量图像内；构建3D张量图像；将3D张量图像发送到预训练的机器学习网络；以及从机器学习网络接收预测结果。
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公开(公告)号：CN117235467A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310714997.6
申请日：2023-06-15
Applicant: 特克特朗尼克公司
Abstract: 分离噪声以提高测试和测量系统中的机器学习预测准确性。一种测试和测量仪器，其具有：输入端口，用于允许仪器从被测设备(DUT)接收一个或多个波形；一个或多个低通滤波器，用于从一个或多个波形中去除噪声的一部分；以及一个或多个处理器，用于：从波形中选择波形模式，测量一个或多个波形中的噪声并生成去除的噪声的噪声表示，使用波形模式和一个或多个滤波波形来创建一个或多个图像，将噪声表示添加到一个或多个图像以产生至少一个组合图像，将至少一个组合图像输入到一个或多个深度学习网络，以及接收DUT的一个或多个预测值。
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公开(公告)号：CN115879566A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211197534.9
申请日：2022-09-29
Applicant: 特克特朗尼克公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 一种测试和测量机器学习模型开发系统包括：用户接口；一个或多个端口，用于允许所述系统连接到一个或多个数据源；一个或多个存储器；以及一个或多个处理器，被配置成执行使所述一个或多个处理器执行下述操作的代码：在所述用户接口上显示一个或多个应用用户接口，所述应用用户接口允许用户提供用户输入；使用应用编程接口以基于所述用户输入来配置所述系统；从所述一个或多个数据源接收数据；将来自信号处理和特征提取模块的库的一个或多个模块应用于所述数据，以产生训练数据；将一个或多个机器学习模型应用于所述训练数据；提供所述一个或多个机器学习模型的监视；以及将所述一个或多个机器学习模型保存到所述一个或多个存储器中的至少一个。
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公开(公告)号：CN115667947A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202180041462.6
申请日：2021-06-11
Applicant: 特克特朗尼克公司
Inventor： J·J·皮克德 , W·F·弗洛雷斯耶佩兹
Abstract: 一种系统包括接收数字波形信号的输入、存储器和一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为执行代码以使得一个或多个处理器：基于数字波形信号生成水平斜坡扫描信号；接收选择输入以标识数字波形信号段；基于选择输入来门控水平斜坡扫描信号和数字波形信号，以产生数字波形段的循环环路图像数据；将循环环路图像数据存储在存储器中；以及将循环环路图像数据作为一个或多个输入提供到机器学习系统中。一种使用循环环路图像的波形分类方法，包括：接收输入波形，接收对输入波形段的选择，将输入波形段变换成循环环路图像数据，所述变换包括基于输入波形中的边沿转换生成水平斜坡扫描信号，并将循环环路图像数据存储在存储器中；以及将循环环路图像数据发送到机器学习系统，以确定输入波形的属性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101523224A
公开(公告)日：2009-09-02
申请号：CN200780036291.8
申请日：2007-08-10
Applicant: 特克特朗尼克公司
CPC classification number: G01R13/0254 , G01R23/16
Abstract: 一种实时示波器上的实时谱触发系统考虑了具有周期分量的输入信号的幅度和相位(38，40)二者，从而对输入信号的连续采集是时间对准的。用户输入频率、阈值和相位用于触发周期分量。输入信号取样由正交滤波器(34，36)根据频率输入来滤波以产生正交信号分量。输入信号的幅度的平方由正交信号分量以及相位比率和符号(40)来计算(38)，用于和计算出的值相比较。当由输入信号的幅度来启用时，相位交叉测定器(44)将相位比率和符号与计算出的值相比较，以确定相位交叉来生成触发，导致对输入信号的连续采集为时间对准的。
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公开(公告)号：CN119310360A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202410941781.8
申请日：2024-07-15
Applicant: 特克特朗尼克公司
IPC: G01R31/00
Abstract: 一种裕度测试器包括：一个或多个端口，用于允许所述裕度测试器连接到测试中设备(DUT)；存储器，所述存储器包含裕度测试器签名；发射机；接收机，用于从所述DUT接收信号；一个或多个处理器，被配置成执行使所述一个或多个处理器执行下述操作的代码：通过所述一个或多个端口从所述接收机接收多个信号；从所述多个信号生成性能指标；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；以及从所述一个或多个机器学习网络接收包含针对所述DUT的性能测量结果预测的结果。
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公开(公告)号：CN119204253A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410846800.9
申请日：2024-06-27
Applicant: 特克特朗尼克公司
IPC: G06N20/00 , G06N3/04 , G06F18/2135
Abstract: 一种测试和测量系统包括：第一测试和测量仪器，具有：输入，以允许所述测试和测量仪器从一个或多个测试中设备(DUT)接收信号；以及一个或多个数字化器，以将来自所述一个或多个DUT的信号转换成数字波形；机器学习网络；以及一个或多个处理器，用于：执行所述数字波形的一个或多个测量结果；将所述数字波形的所述一个或多个测量结果发送到所述机器学习网络作为输入；使用所述机器学习网络，以将所述一个或多个测量结果转译成由参考仪器作出的测量结果，以产生一个或多个经转译的测量结果，所述参考仪器比所述第一测试和测量仪器更准确；以及基于所述一个或多个经转译的测量结果来确定所述DUT是否满足性能要求。
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公开(公告)号：CN116940853A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202280017342.7
申请日：2022-02-25
Applicant: 特克特朗尼克公司
IPC: G01R31/28
Abstract: 一种测试和测量系统包括初级仪器，所述初级仪器具有：输入，用于从被测设备(DUT)接收用于测量或分析的测试信号并从测试信号生成测试波形；以及复制器，用于向一个或多个次级仪器发送测试波形的副本。一个或多个次级仪器中的每一个被构造成访问测试信号的副本以进行分析，并且一个或多个次级仪器中的每一个包括：接收器，被构造成接收与测试波形的副本的测量或分析相关的命令；一个或多个进程，用于执行所接收的命令；以及输出，用于发送所执行的命令的结果以显示在与一个或多个次级仪器的任何用户接口分离的用户接口上。
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公开(公告)号：CN116917750A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202280013298.2
申请日：2022-02-03
Applicant: 特克特朗尼克公司
IPC: G01R31/317
Abstract: 一种用于在测试和测量设备上生成图像的系统，包括：第一输入端，用于接受携带顺序数字信息的波形输入信号；以及图像生成器，其被构造为仅当数字信息的两个或更多个顺序码与所述波形输入的片段的顺序数字信息中携带的顺序码相匹配时，使用所述波形输入的片段来生成可视图像。可以使用用户定义的状态机比较器来确定在图像生成中使用所述波形输入信号的哪些片段。
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