用于测量和机器学习的多电平信号循环环路图像表示的系统和方法
1.相关申请本公开要求保护于2020年6月11日提交的题为“pam4 cyclic eye image representation for waveform data”的美国临时专利申请no.63/038,040、于2020年6月15日提交的题为“read/write burst separation and measurement using novel cyclic eye plot and machine learning”的美国临时专利申请no.63/039,360、于2020年6月18日提交的题为“cyclic eye image representation for waveform data”的美国临时专利申请no.63/041,041以及于2021年4月21日提交的题为“cyclic eye with machine learning for measuring or tuning an optical transmitter”的美国临时专利申请no.63/177,930的权益，上述美国临时专利申请中的每一个特此通过引用以其整体并入本文。
2.本公开涉及以下专利申请：具有标题“system and method for separation and classification of signals using cyclic loop images”的于2021年6月11日提交的美国专利申请17/345,342（atty-dkt no.12222-us1）、具有标题“a cyclic loop image representation for waveform data”的于2021年6月11日提交的美国专利申请17/345,283（atty-dkt no.12223-us1）以及具有标题“system and method for multi-level signal cyclic loop image representations for measurements and machine learning”的于2021年6月11日提交的美国专利申请17/345,312（atty-dkt no. 12224-us2）。
技术领域
3.本公开涉及用于信号分析和测量的图像的生成，更特别地涉及将多电平和/或脉冲幅度调制信号波形变换成可用于测量和机器学习的图像。
背景技术：
4.在示波器的早期，使用来自两个不同信号的xy扫描的lissajous图是观察信号的一些相位和频率特性的一种流行方式。所述信号包括相同频率或者不同但相关频率的正弦或方波信号。该图像具有单个闭环循环路径的主要特性。在其中x和y具有相同频率的情况下，信号在该路径上与每个循环一起重复。图1示出了得自于两个输入信号12和14的这样的图像10的示例。
5.xy循环型绘图的另一个示例得自于示波器显示器上磁bh曲线的观察。b指代磁通密度，并且h指代场强。显示器上所得的循环环路示出了磁芯材料磁化的磁滞效应。在上述两种情况下，输入信号是周期性的，而不是随机的，并且除非信号是线性的，否则x轴和y轴不是直接线性的。
6.处理器方面的重大进步导致处理器达到了令人难以置信的速度。这进而导致使诸如深度学习和机器学习之类的人工智能过程实现起来切实可行的能力。
7.现代通信系统通常使用串行数据链路来传输周期性时钟或伪随机二进制序列
（prbs）。通常在随时间经过的测量中，示波器显示y(t)或yt模式显示信号示图，以供在分析和可视化中使用。串行数据信号的这些示图通常采用类似于眼睛的形状，因此被称为眼图。图2示出了具有“眼睛”开口16的这样的眼图的示例。
8.示波器通常在两个单位间隔（ui）的时间间隔内创建眼图，其中一个ui等于波形显示时间轴上的一个符号间隔。在这些图像中，符号转换重叠，从而导致正边沿和负边沿在显示器的左侧交叉，并再次在右侧交叉。
9.通常，机器学习（ml）网络或系统对图像数据操作良好。然而，传统的眼图图像在ml网络中可能工作得不是很好。传统的眼图图像具有冗余的数据点，跨信号顶部和底部的高度重叠，并且正边沿与负边沿重叠，具有交叉点。这趋向于使定义系统传递函数的边沿形状变得拖尾且模糊，随着符号间干扰（isi）的增加，这种情况变得尤其真实。此外，这些类型的示图集中在显示器中间的眼睛开口处，作为感兴趣的主要区域。为了在这种类型的情形下应用ml技术，系统需要更好的图像。
10.所公开的装置和方法的实施例解决了现有技术中的缺点。
附图说明
11.图1示出了lissajous图的示例。
12.图2示出了眼图绘图的示例。
13.图3示出了用于二电平不归零（nrz）信号的循环环路图像的实施例。
14.图4示出了包括所有环路和所有转换电平的4电平脉冲幅度调制（pam4）信号的循环环路图像的实施例。
15.图5示出了从pam4循环环路图像中分离的六个环路的图像。
16.图6示出了由变化的水平斜坡触发延迟产生的不同循环环路绘图的图像。
17.图7示出了用于循环环路控制块的用户界面菜单的实施例。
18.图8示出了生成pam4循环环路图像和数据的系统的实施例。
19.图9示出了仅在转换期间出现的斜坡信号的生成的图形表示。
20.图10示出了水平斜坡扫描信号生成电路的实施例。
21.图11示出了包括pam4限幅器电路的水平斜坡扫描生成电路的更详细的实施例。
22.图12示出了来自pam4限幅器块的输出信号的图形表示。
23.图13示出了输入到机器学习系统的张量的实施例的图形表示。
24.图14示出了用于将循环环路图像并入机器学习中的配置的实施例。
具体实施方式
25.实施例解决了将诸如像pam4的脉冲幅度调制信号之类的多电平信号的边沿分离出来的问题，使得诸如符号间干扰（isi）和反射之类的系统特性更容易可用于人类观察、测量以及用于机器学习波形分类系统。实施例描述了一种独特的循环环路表示，以创建用于在标识信号和便于一些测量中使用的图像。
26.循环环路是与典型眼图相比更稀疏的xy图像绘图。这些实施例的循环环路集中在包含表征系统响应的大部分信息的边沿上。对于非归零（nrz）信号，存在一个循环环路闭环路径。pam4信号具有三个闭环路径，覆盖三个垂直偏移下的单电平转换，两个闭环路径覆盖
两个垂直偏移下的双电平转换，并且一个闭环路径覆盖无垂直偏移的三电平转换。实施例提供了一种用于观察在单个图像中重叠的这些路径、或者用于将各个闭环路径中的任何一个分离成单独的图像的手段。这些循环环路图像非常适合输入到现有的预训练神经网络，该预训练神经网络可以适应新的图像，基于这些图像对波形进行处理和分类。
27.出于这种讨论的目的，深度学习通常被认为是机器学习（ml）的子集，并且机器学习通常被认为是人工智能（ai）的子集。深度学习神经网络可以基于系统传递函数处理图像以用于波形分类。然而，这些网络需要比传统眼图更好的图像。例如，使用nrz信号的一个应用将标识和分离读取和写入脉冲串（burst）。这些脉冲串对于每个操作具有不同的传递函数，包括不同的增益、如由存储器封装位置处的探头和插入器查看到的传输损失，以及不同的反射延迟和反射系数。这里的循环环路实施例允许更好地查看和分类这些性质。
28.在电子工业中的其它类型的串行链路中，存在取决于数据流的方向而具有两种不同传递函数的问题。观察到的传递函数的差异部分得自于示波器探头放置在线路的一端。在高频下，来自另一端的所传输的信号通过传输线路具有高的损失。当在探头端的设备传输时，信号不以如探头看到的传输损失来衰减。
29.实施例在单向信号分析中也可以是有用的，尤其是在对波形进行一些测量时，诸如反射延迟、反射系数和波形线性度。对于后者，系统可能是非平稳的，并且因此是非线性的，因为与下降沿相比较的上升沿的上升时间和边沿形状可能不同。对称性可能不同。实施例的循环环路提供了帮助可视化和分析各种波形参数的视图。虽然这里的讨论集中于pam4信号，但是实施例可以应用其他类型的信号。
30.这里的实施例可以产生pam4信号的xy循环环路绘图或图像。垂直y轴是信号本身。水平x轴由仅在输入信号边沿转换时出现的正斜率和负斜率的线性斜坡集组成。图3示出了循环环路18的示例。这里的实施例使用新颖的处理来仅在输入数据模式中的所有边沿转换处在x轴上创建线性或稍微线性的斜坡扫描信号。
31.这里的实施例定位针对这些斜坡的触发，使得xy信号路径由闭环线组成，该闭环线包含图中3所示的环路上侧上方的所有上升沿和环路下侧上的所有负向边沿。该配置用于prbs信号的时钟触发斜坡延迟大于零时。对于其中延迟小于零的情形，负边沿位于环路的上路径上，并且正边沿位于下路径上。当时钟延迟等于零时，正边沿重叠在负边沿的顶部上，并且环路中没有中间区域。
32.对于机器学习应用以及对于对称性观察，菜单系统中的控制可以允许用户偏移时钟触发斜坡延迟，使得正边沿和负边沿不重叠，同时维持重复的循环环路路径。
33.由于系统中的边沿包含定义系统传递函数的大部分信息，因此该更简单的图像产生一个循环环路显示，该循环环路显示在一个图像中捕获波形的所有循环，并且它又同时消除传统眼图中将包含的大量额外不必要的数据点。取决于波形特性，所得到的绘图可能与磁滞bh绘图具有外观相似性，然而，水平斜坡创建的具体细节具有独特的生成方法以及它如何应用于prbs数据模式。
34.机器学习系统在数据集减少的情况下运转得更好，有时被称为降维或数据缩减。图4示出了所得到的简化循环环路绘图，其可以用于确定信号属性，除了其他事物之外，尤其诸如是系统响应、上升沿与下降沿相比的非线性、isi、信噪比（snr）、幅度、反射延迟、反射系数以及上升和下降时间。
35.如上面讨论的，用于pam4信号应用的循环环路比用于两电平信号的循环环路更复杂，因为对于诸如pam4的多电平信号存在多个循环环路。这是由于四个信号电平以及边沿可能仅覆盖单电平、两电平或三电平转换的事实，如图4中所示。与像nrz之类的两电平信号相比，pam4等多电平信号可能需要单独显示各种环路的能力，如图5中所示。在本公开的上下文中，“多电平”信号意味着使用多于两个电平来编码符号的信号。
36.图5中所示的六个循环环路中的任何一个都可以被选择并叠加在单个绘图上。这包括包含在单个绘图上的所有6个环路，或者所述环路中的一些的任何组合，例如，如可以从菜单设置中选择的那样。下面讨论的图7示出了菜单的实施例。
37.如果斜坡时钟延迟小于零，则围绕环路的排序方向为逆时针，并且下降沿位于环路的左上角，并且上升沿位于环路的右下角。本领域的普通技术人员应当认识到，在替代实施例中，围绕环路的排序方向可以颠倒。
38.如果时钟延迟为零，则正向边沿和负向边沿重叠，如在图6中的左侧绘图中所示出的那样。随着斜坡触发的时钟延迟增加，上升沿和下降沿之间的距离随着左侧的正边沿和右侧的负边沿而增加。随着斜坡延迟变为负，两个边沿之间的距离再次增加，但是负边沿在左，并且正边沿在右。
39.如先前提及的，可以使用用户控制来改变该时钟斜坡触发延迟，以便手动分离边沿，以用于观察、测量和对称性比较等。
40.循环环路收集门控至显示器的完整长记录长度的数据。该间隔内的所有样本都绘制到显示器中。所采集数据的xyz版本可以被保存并且保持以与光标和测量一起使用。它可以被渲染成标准的yt绘图或者被渲染成循环环路图像。
41.对于pam4信号，从一个ui间隔到下一个ui间隔，垂直幅度在不同电平之间转换。存在四个电平。用于扫描的斜坡仅在pam4输入信号边沿转换期间生成。当不存在边沿转换时，从一个ui到下一个ui不生成斜坡。这意味着在没有边沿的ui间隔期间绘制的所有数据点将出现在显示器左侧或在显示器右侧的两个局部化位置周围，并将处于pam4信号中的四个垂直电平之一。
42.在出现边沿转换的ui间隔期间，将生成用于水平轴的斜坡，并且将在显示器上从左到右或从右到左绘制边沿，这取决于边沿分别是正向的还是负向的。
43.这里的实施例允许用户从菜单或其他用户界面进行选择。图7示出了这样的用户界面的示例。如下面讨论的，该实施例用作用户界面的一个示例。不旨在也不应该暗示对该配置的任何限制，因为用户界面可以包括附加的控制和选项，或者包含比这里所示更少的控制和选项。此外，虽然用户界面提供了一个选项，但其他实现可能涉及由没有菜单或用户交互的系统生成的循环环路。系统可以自动选择要使用的传入波形部分。在任一情况下，该用户做出的或自动选择的输入在这里将被称为“输入”，以标识波形的部分以用于生成循环环路图像。
44.如图7中所示，用户界面包含pam4循环环路的菜单控制结构。该菜单可以作为嵌入式菜单并入示波器应用中，或者它可以作为独立于示波器运行的软件应用（诸如在连接的计算设备上）来实现。应用可以控制示波器并与之交互。它可以运行在示波器处理器操作系统上，它可以运行在分布在两个系统（这两个系统可以每个具有几个处理器）之间的单独的计算设备上，或者它可以作为基于web的云应用运行，等等。
45.用户界面的顶部可以示出yt绘图，该yt绘图以图形方式将输入pam4波形显示为幅度相对于时间，如在标准示波器显示中那样。该绘图可以是示波器显示，或者它可以是由应用控制的单独绘图。该绘图可以具有所有类型的控制和设置，诸如网格、缩放、颜色、标签等，诸如在标准波形绘图中预期存在的那样。
46.用户界面可以示出最小一个循环环路绘图。然而，可以同时存在任何数量的绘图，每个绘图具有所包括的环路的不同选择，或者来自不同的采集。这些绘图可以具有通常与绘图相关联的所有标准参数控制。y轴由来自门控输入波形的输入信号组成，在下面更详细讨论。x轴由包含ui（单位间隔）位置处的线性斜坡的波形组成，在所述ui位置处输入信号y(n)具有边沿转换。
47.在yt显示器上，用于g1和g2的门控制可以具有与它们相关联的光标。这些控制和相关联光标将指定要绘制到循环环路中的输入波形段。它们允许用户手动指定要包括在循环环路中的门控间隔。用于“触发选项”的第二标签可以允许任何类型的算法或任何类型的测量用于定位g1和g2。这允许并入自动化方法以用于确定将被门控到循环环路中的yt波形段。例如，它可以允许系统检测一个方向上的活动数据脉冲串，并检测相反方向上的活动数据脉冲串。触发可以具有告知哪个方向的能力，或者它可以具有识别不同数据脉冲串的能力。对于后一种情况，可以使用神经网来分析循环环路并确定它是哪种类型的脉冲串。
48.用户界面可以包括x、y和t光标，其中在波形样本空间中由三个光标位置标记的位置处具有适当的数据值读出。x和y光标将存在于xy循环环路绘图上，并且t光标将在yt绘图上标记时间位置。光标位置读出位于利用适当单位标记的菜单中。用户可以通过使用鼠标或触摸屏、或旋钮、或编辑框、或pi（可编程接口）、命令等，以示波器中典型的类似方式控制光标。
49.如上面讨论的，pam4信号或其他多电平信号具有多个环路。图7的示例用户界面包含六个复选框集，以用于选择六个可能的循环环路中的哪一个出现在循环环路图像上。可以检查任何组合，并且由此选择将其包括在绘图中。
50.如关于图8、图10和图11所讨论的，系统生成水平斜坡以应用于输入波形。水平斜坡控制区段可以包括延迟和持续时间设置。该延迟允许用户调整相对于确定斜坡何时开始的恢复斜坡触发的时间量。调整该控制将增加或减少循环环路图像中上升沿和下降沿之间的水平距离，以允许分别分析它们，如图6中所示。
51.斜坡持续时间控制通过改变斜率来调整斜坡持续时间。默认斜坡持续时间等于一个ui，即一个符号间隔。然而，对于相对于ui间隔的宽度具有非常快的上升时间的信号，可能合期望的是减少斜坡时间以不包括延伸到高电平的环路轨迹。出于机器学习和人类观察的目的，这允许边沿转换成为循环环路的主要焦点。所有波形样本仍包括在循环环路图像中，但它们中的更多样本现在停留在显示图像的边缘。
52.文件导出控制允许用户导出文件，诸如保存循环环路图像、xyt文件或yt文件。
53.图7中未示出的其他控制的示例可以包括xy和yt图像缩放和平移（pan），以及内插采样率。xy绘图还可以具有典型的缩放和平移调整，使得可以管理图像，以用于更好的人类观察，以及用于波形边沿特性的更好的机器学习分辨率。内插控制将允许用户选取内插或抽取率。该控制将调整存储波形的采样率。
54.部分基于用户选择，系统可以产生循环环路图像和相关联数据。图8示出了系统的
实施例，该系统可以生成用于显示的循环环路图像，和/或使循环环路图像数据可用于机器学习系统，以允许确定与循环环路图像相关联的信号的性质或信号的属性。在20，在输入电路处接收模拟信号。模拟信号可以来自附接于被测设备（dut）的探头。输入电路可以采取多种形式，但是将包括模数（a/d）转换器，诸如20，它将传入信号y(t)转换成采样的数字波形信号y(n)。在替代实施例中，模数转换阶20可以是可选的，并且输入数字波形信号y(n)可以在27处直接接收，诸如从存储的波形文件中接收。该信号可以在输入电路处经历进一步的处理，包括从信号中移除dc偏移。通常，人们可以通过在22处移除信号的平均值来实现此。此外，如先前提及的，信号可以在24处经历内插或抽取，以调整采样率，以填充路径线路或者减少要处理的数据量。
55.然后，水平斜坡生成器25接收数字波形，以生成用作循环环路中x轴数据的斜坡。这可以由通过处理器执行的操作集组成，该处理器可以从数字波形中恢复时钟，和/或对数据进行限幅和整形，并使用适当的逻辑和门控来触发在波形中的每次转换期间出现的线性斜坡。对于波形中没有边沿转换的单位间隔，将不存在所生成的斜坡。斜坡可以具有恒定的幅度和恒定的斜率。斜率控制了默认为一个ui的持续时间。用户可以具有调整该持续时间的控制。对于相对于ui持续时间具有快速上升时间的波形，这对于从循环环路中消除长的高电平将是好的。与传统的眼图相比，这优化了边沿的视图，边沿是循环环路中焦点的中央区域。用户可以相对于恢复的时钟边沿调整斜坡的时间偏移，如图7的菜单中所示。这允许用户分离循环环路中的边沿，使得上升沿不重叠在下降沿的顶部，并且出于测量和对称性比较的目的，优化循环环路中边沿的视图。当在深度学习神经网络或其他机器学习系统中使用循环环路图像以用于波形图像分类或确定波形的属性时，这也是有帮助的。图6示出了调整该延迟的效果。
56.触发/门控模式检测器26还从图7中讨论的用户界面接收信号和用户输入38。触发/门控块允许用户在传入数字波形上设置门控光标，以指定应当并入循环环路显示图像的数据量和位置。可以采用搜索和标记的其他手段或自动化算法来确定波形的哪一部分进入循环环路。
57.脉冲串门30确定什么数据经由xyz存储器32进入循环环路数据库。在该实施例中，门控/触发块26向乘法器供应1或0，该乘法器控制数据何时开始和停止去往存储器32和/或显示器46。这在框图中被表示为乘法器，以便确定什么数据进入循环环路数据库。门控/触发块向乘法器供应一或零，该乘法器控制数据何时开始和停止去往存储器32和/或显示器46。所得到的数据部分可以被称为门控波形，由y轴数据和x轴数据组成。
58.图9示出了pam4波形52和斜坡信号生成器25的操作的示例。斜坡信号生成器25基于触发54、56生成斜坡扫描信号50。触发54、56得自于时钟边沿和数字波形数据52的组合。这里的讨论将此称为斜坡扫描信号，因为它包括多个斜坡，所述多个斜坡跨指定用于数据捕获的时间间隔扫描。触发脉冲是正的54，或者是负的56。脉冲的极性确定了要被生成为循环环路绘图的x轴数据的斜坡斜率。
59.xyz存储器32存储门控波形数据作为xyz数据集。x数据由作为时间的函数生成的斜坡集组成。y数据集由作为时间的函数的输入数据波形样本组成。z数据由样本之间的时间轴增量组成。维护数据集以用于与光标和测量和波形导出功能一起使用。它还用作用于渲染到循环环路图像数据库中的数据源。z数据向量可以简单地存储为每个采样间隔数的
单个时间和起始值时间。其他数据的数组索引乘以时间（该采样间隔加上起始值）提供了yt波形中每个采样的时间位置数值。
60.图像渲染块34可以涉及由系统处理器48表示的处理器进行的处理。系统处理器可以包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器在像示波器之类的测试和测量设备上、单独的计算设备上、分布在两个或更多个处理器之间。处理器执行使得处理器将xyz数据映射到循环环路图像中的代码，该循环环路图像可以显示在显示器46上和/或存储在存储器36中。循环环路图像可以由xy数据组成。环路数量可以根据用户输入38来确定。还可以将循环环路图像导出到文件中，用于在44处输入到的深度学习波形分类算法或其他机器学习系统中。图像渲染块34从菜单系统38接收用户输入，以指定6个环路路径中的哪一个包括在循环环路图像中。可以指定环路的任何组合。
61.除了生成循环环路图像之外，系统可以在40处对xyz存储器数据或对循环环路图像数据执行测量。测量的一些示例包括上升时间、下降时间、反射系数、反射延迟、幅度、snr、由于信号损失引起的isi信号、对称性和非线性、ber（误码率）、环路宽度、环路高度、抖动、tdecq（发射机色散眼闭合、四相）等等。该系统可以在42处将测量值与提供给机器学习系统的循环环路图像进行组合，诸如通过将（一个或多个）测量值与循环环路图像相关联作为元数据。
62.机器学习系统44可以是能够接收循环环路图像文件的，并且然后例如对波形进行分类。一个示例用例可以是标识传输期间的读取相对于写入循环，其中系统传递函数在两个操作之间不同。例如，基于读取相对于写入操作，在系统的一端处的探头点可能看到不同的反射延迟和不同的损失形状。此外，可以有可能的是依据其他测量——诸如ber或snr或其他可能的测量值——对波形进行分类。显示器46可以显示波形的标准yt视图的绘图和循环环路图像数据的一个或多个xy绘图。所述绘图将具有绘图的标准能力，诸如缩放、光标、标记、颜色、网格控制等。
63.系统的所有部分可以由系统控制器48控制。这可以是系统的主处理器。它可以是处理器阵列或处理器网络。替代地，它可以由诸如fpga、gpu、分立电路或基于云的处理器等之类的潜在不同形式的多个处理器组成。
64.图10和图11示出了水平斜坡生成器25的不同实施例。出于简化示图的目的，图10和图11仅示出了实施例的元件以及它们如何连接到总体系统的其余部分。
65.图10示出了接收外部显式时钟输入的第二模数转换器62，并且数字化的时钟输入可以存储在存储器64中。该时钟边沿在每个ui上改变。然而，基于该时钟的任何斜坡触发脉冲位置将必须由基于pam4电平和符号序列的逻辑来门控。标准pam4时钟恢复60表示时钟恢复系统。恢复的时钟边沿在每个ui内出现。然而，基于该时钟的任何斜坡触发脉冲位置将必须由基于pam4电平和符号序列的逻辑来门控。时钟多路复用器66在显式时钟和恢复的时钟之间进行选择。限幅器或门68创建斜坡触发位置。然而，输入显式时钟或pam4恢复时钟将导致在所有时钟转换上的触发。该块68可以采取逻辑电路的形式，或者可以在由处理器执行的代码中实现。
66.块68查看传入的y(n)信号，并确定时钟边沿是否应该通过。然后所得到的输出信号将具有正向触发脉冲，以触发从低到高的正向斜坡。如果脉冲为负，则应当生成从高到低的负斜坡。如果y(n)信号中该ui内没有边沿转换，则将不出现触发脉冲。
67.导数块70确保被门控为真的时钟边沿和电平被变换成每个时钟边沿的触发脉冲。由块70产生的导数信号将在每个时钟边沿之后归零。这创建触发脉冲流，从而标记要生成的每个斜坡的参考位置。脉冲的极性指示斜坡的斜率。如图9中所示，正脉冲导致正斜率，并且负脉冲导致负斜率。
68.对于该系统，斜坡生成器72接收触发脉冲流。当触发脉冲为正时，它生成从低到高的正斜坡。当触发脉冲为负时，它生成从高到低的负斜坡。当ui中不存在边沿转换时，斜坡输出保持为高或低，这取决于对于先前ui而言它是什么样的。这是因为在这些间隔内没有创建触发脉冲。如果它为高，则输出保持为高。如果它为低，则输出保持为低。来自72的所得到的信号然后进入图8中所示的脉冲串门30。
69.图11示出了水平斜坡生成器25的替代实施例。可选的多路复用器80指示输入信号y(n)可以是来自模数转换器20的输出的连续实时流，或者它可以源自诸如82的采集存储器。存储器82表示用于中间波形结果的存储装置。存储器82可以是集中式存储器，或者可以表示贯穿于系统而分布的几个不同的存储器。如果系统是为实时流设计的，则将不使用波形存储器，并且所有的过程都将出现在采样之间的时间内。相对于处理器速度而言，实时流将仅对于较低的采样率而言是实际的。
70.另一个多路复用器83可以用于选择斜坡触发是否直接从输入信号y(n)中导出，或者是否应该使用恢复的时钟。对于图11的系统实施例，恢复的时钟在每个ui内切换，并且将仅用于nrz类型的输入信号。另一个多路复用器92选择是否使用nrz限幅器的输出或者是否在确定斜坡触发位置时使用pam4限幅器的输出。这里的实施例可以扩展到更多或更少的电平和阈值，即使所讨论的示例针对具有四个电平和三个阈值的pam4。
71.块90示出了这里将被称为pam4限幅器的实施例。限幅器将具有isi和噪声的传入波形转换成干净且看起来像方形的pam4信号。pam4限幅器的输出信号仍然包含四个pam4电平和转换。这一点很关键，因为这是一种机制，该机制允许仅在存在边沿转换时的ui间隔期间触发斜坡，并且在不具有转换的间隔期间不生成斜坡。如图12中所示，pam4限幅器从电平和阈值控制器84中的pam4控制块86接收输入参数，该输入参数通常是电压电平，表示pam4信号的四个电平l1-l4和三个阈值电平th1、th2、th3，在其处出现从电平到电平的转换。pam4限幅器还从mux 83的输出接收y(n)输入信号作为输入。pam4限幅器也可以从电平和阈值控制器84接收nrz信号88。然后，根据比较器和逻辑来处理输入信号y(n)，所述比较器和逻辑被示出为比较器、反相器、乘法器和加法器的组合。加法器的输出是pam4信号的理想干净版本。pam4限幅器输出信号cc(n)的mathcad格式的逻辑公式表示为：。
72.图12中所示的cc波形的导数然后如在94所示出的那样被计算。这在cc出现正转换的任何地方都创建正向脉冲。它在cc中出现负转换的任何地方创建负转换。导数波形在其他任何地方为零。这为斜坡生成器96创建触发尖峰。在没有转换出现的ui间隔中不出现触发尖峰。
73.循环环路图像为机器学习系统做出有用的输入。循环环路图像可以被组织或形成为张量的单独元素。图13示出了循环环路图像张量的图形表示，其具有沿着张量的索引i组织的6个xy循环环路图像。所述六个图像中的每一个可以是例如pam4信号的六个可能循环环路之一的循环环路图像。或者，在另一个示例中，六个图像中的每一个都可以是pam4信号
的六个可能循环环路中的同一个，但是每一个都是从六个不同的dut获得的。每个循环环路图像中边沿的形状表示系统的传递函数，因此将它们分离出来使得对于机器学习系统而言传递函数比经典眼图更加可区分。每个pam4循环环路的每个循环环路图像驻留于其自己的层中，以将每个图像中的数据与其他隔离。传统的眼图的所有边沿相互重叠并且相互干扰。
74.图14示出了用于将多个循环环路图像输入到机器学习系统中的替代配置。在图14中，来自图13的每个循环环路图像1-6充当去往作为特征提取器的单独的第一级神经网络的输入。然后，第二级神经网络与第一级神经网络的输出相组合，以用于进一步的处理和分析。
75.以这种方式，使用与水平斜坡数据相组合的y(n)样本数据，创建xy数据的循环环路图。与传统眼图相比，该示图包含更少的数据，但是可能包含更多的信息。然后，系统可以将这些示图及其相关联的数据提供给机器学习系统。
76.本公开的各方面可以在特别创建的硬件、固件上、数字信号处理器或包括根据编程指令操作的处理器的特别编程的通用计算机上操作。如本文使用的术语控制器或处理器旨在包括微处理器、微计算机、专用集成电路（asic）和专用硬件控制器。本公开的一个或多个方面可以体现在计算机可用数据和计算机可执行指令中，诸如由一个或多个计算机（包括监视模块）或其他设备执行的一个或多个程序模块中。通常，程序模块包括例程、程序、对象、组件、数据结构等，其在由计算机或其他设备中的处理器执行时执行特定的任务或实现特定的抽象数据类型。计算机可执行指令可以存储在非暂时性计算机可读介质上，所述非暂时性计算机可读介质诸如硬盘、光盘、可移动存储介质、固态存储器、随机存取存储器（ram）等。如本领域技术人员应当领会的，程序模块的功能性可以根据期望在各种方面中进行组合或分布。此外，该功能性可以全部或部分体现在固件或硬件等同物中，诸如集成电路、fpga等。特定的数据结构可以用于更有效地实现本公开的一个或多个方面，并且这样的数据结构被设想在本文描述的计算机可执行指令和计算机可用数据的范围内。
77.在一些情况下，所公开的方面可以用硬件、固件、软件或其任何组合来实现。所公开的方面还可以实现为由一个或多个或非暂时性计算机可读介质携带或存储在其上的指令，所述指令可以由一个或多个处理器读取和执行。这样的指令可以被称为计算机程序产品。如本文所讨论的，计算机可读介质意指可以由计算设备访问的任何介质。作为示例而非限制，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。
78.计算机存储介质意指可以用于存储计算机可读信息的任何介质。作为示例而非限制，计算机存储介质可以包括ram、rom、电可擦除可编程只读存储器（eeprom）、闪存或其他存储器技术、致密盘只读存储器（cd-rom）、数字视频盘（dvd）或其他光盘存储装置、盒式磁带、磁带、磁盘存储装置或其他磁存储设备，以及以任何技术实现的任何其他易失性或非易失性、可移动或不可移动介质。计算机存储介质不包括信号本身和信号传输的暂时形式。
79.通信介质意指可以用于计算机可读信息的通信的任何介质。作为示例而非限制，通信介质可以包括同轴线缆、光纤线缆、空气或者适于电、光、射频（rf）、红外、声或其他类型信号的通信的任何其他介质。
80.附加地，该书面描述指代特定特征。应当理解，本说明书中的公开内容包括那些特定特征的所有可能的组合。例如，在特定方面的上下文中公开了特定特征的情况下，该特征也可以尽可能地用于其他方面的上下文中。
81.此外，当在本技术中引用具有两个或更多个定义的步骤或操作的方法时，所定义的步骤或操作可以以任何次序或同时实行，除非上下文排除了那些可能性。
82.示例下面提供了所公开技术的说明性示例。所述技术的实施例可以包括下述示例中的一个或多个以及任何组合。
83.示例1是一种系统，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所述一个或多个处理器：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。
84.示例2是示例1的系统，其中存储器包括xyz存储器，用于将作为时间的函数的水平斜坡扫描信号存储为x轴数据，将作为时间的函数的数字波形信号存储为y轴数据，并且将数据样本之间的时间轴时间增量存储为z轴数据。
85.示例3是示例1或2之一的系统，其中数字波形信号包括从被测设备采集的根据多电平调制方案调制的信号的数字化表示。
86.示例4是示例1至3中任一个的系统，其中所述一个或多个处理器驻留在单个计算设备上，或者分布在计算设备与测试和测量仪器之间。
87.示例5是示例1至4中任一个的系统，其中输入包括输入电路，该输入电路包括模数转换器，用于从被测设备接收模拟输入信号并且产生数字波形信号。
88.示例6是示例1至5中任一个的系统，用于从数字波形信号中移除dc偏移的减法块，以及用于调整数字波形信号的采样率的内插器。
89.示例7是示例1至6中任一个的系统，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为执行使得所述一个或多个处理器对循环环路图像数据执行测量的代码。
90.示例8是根据权利要求7所述的系统，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为执行使得所述一个或多个处理器在将循环环路图像数据提供给机器学习系统之前，将所述循环环路图像数据与测量进行组合的代码。
91.示例9是示例1-7中任一个的系统，进一步包括外部时钟输入，用于接收外部时钟；时钟模数转换器，用于产生数字外部时钟；时钟恢复电路，用于产生恢复的时钟；以及多路复用器，用于在数字外部时钟和恢复的时钟之间进行选择。
92.示例10是示例1-9中的任一个，其中使得所述一个或多个处理器将循环环路图像数据提供给机器学习系统的代码包括使得所述一个或多个处理器形成多个循环环路图像的张量并且将所述张量作为输入提供给机器学习系统的代码。
93.示例11是示例1-10中的任一个，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为执行使得所述一个或多个处理器在显示器上将循环环路图像数据渲染为一个或多个循环环路图像的代码。
94.示例12是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；将所述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来生成水平斜坡扫描信号；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。
95.示例13是示例12的方法，进一步包括在显示器上将循环环路图像数据渲染为一个或多个循环环路图像。
96.示例14是示例13的方法，其中输入波形包括从被测设备采集的根据多电平调制方案调制的信号的数字化表示，所述方法进一步包括：接收对多电平调制方案的一个或多个循环环路的选择；以及在显示器上仅将所选择的循环环路渲染为循环环路图像。
97.示例15是示例11-14中任一个的方法，进一步包括对循环环路图像数据执行测量。
98.示例16是示例11-15中任一个的方法，进一步包括在将循环环路图像数据发送到机器学习系统之前将测量和循环环路图像数据相组合。
99.示例17是示例11-16中任一个的方法，进一步包括以下各项中的至少一个：从被测设备接收模拟输入信号，并且使用模数转换器将模拟输入信号转换成数字信号作为输入波形；减去输入波形的平均值以产生没有dc偏移的输入波形；以及对输入波形进行内插以调整输入波形的采样率。
100.示例18是示例11-17中任一个的方法，其中基于输入波形中的边沿转换来生成水平斜坡扫描信号包括基于边沿转换选择性地发送触发信号。
101.示例19是示例11-18中任一个的方法，其中将输入波形段变换成循环环路图像数据进一步包括接收水平斜坡时钟延迟。
102.示例20是一种系统，包括：输入电路，用于从被测设备接收输入波形信号，所述输入电路包括模数转换器，用于产生数字波形信号；选择输入，用于标识数字波形信号段；斜坡信号生成器，用于基于数字波形信号段中的数据生成水平斜坡信号；触发器，用于触发捕获与水平斜坡扫描信号相关联的数字波形信号段中的数据样本作为门控波形信号数据；显示器，用于将门控波形信号数据显示为一个或多个循环环路图像；以及使用一个或多个循环环路图像作为输入的机器学习系统。
103.说明书中公开的所有特征——包括权利要求、摘要和附图、以及公开的任何方法或过程中的所有步骤——可以以任何组合进行组合，除了其中这样的特征和/或步骤中的至少一些相互排斥的组合。除非另有明确说明，否则说明书（包括权利要求、摘要和附图）中公开的每个特征都可以被用于相同、等同或类似目的的替代特征所替换。
104.尽管出于说明的目的，已经图示和描述了本公开的具体方面，但是应当理解，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以进行各种修改。因此，除了如由所附权利要求限制的那样之外，本公开不应当受到限制。
1.相关申请本公开要求保护于2020年6月11日提交的题为“pam4 cyclic eye image representation for waveform data”的美国临时专利申请no.63/038,040、于2020年6月15日提交的题为“read/write burst separation and measurement using novel cyclic eye plot and machine learning”的美国临时专利申请no.63/039,360、于2020年6月18日提交的题为“cyclic eye image representation for waveform data”的美国临时专利申请no.63/041,041以及于2021年4月21日提交的题为“cyclic eye with machine learning for measuring or tuning an optical transmitter”的美国临时专利申请no.63/177,930的权益，上述美国临时专利申请中的每一个特此通过引用以其整体并入本文。
2.本公开涉及以下专利申请：具有标题“system and method for separation and classification of signals using cyclic loop images”的于2021年6月11日提交的美国专利申请17/345,342（atty-dkt no.12222-us1）、具有标题“a cyclic loop image representation for waveform data”的于2021年6月11日提交的美国专利申请17/345,283（atty-dkt no.12223-us1）以及具有标题“system and method for multi-level signal cyclic loop image representations for measurements and machine learning”的于2021年6月11日提交的美国专利申请17/345,312（atty-dkt no. 12224-us2）。
技术领域
3.本公开涉及用于信号分析和测量的图像的生成，更特别地涉及将多电平和/或脉冲幅度调制信号波形变换成可用于测量和机器学习的图像。
背景技术：
4.在示波器的早期，使用来自两个不同信号的xy扫描的lissajous图是观察信号的一些相位和频率特性的一种流行方式。所述信号包括相同频率或者不同但相关频率的正弦或方波信号。该图像具有单个闭环循环路径的主要特性。在其中x和y具有相同频率的情况下，信号在该路径上与每个循环一起重复。图1示出了得自于两个输入信号12和14的这样的图像10的示例。
5.xy循环型绘图的另一个示例得自于示波器显示器上磁bh曲线的观察。b指代磁通密度，并且h指代场强。显示器上所得的循环环路示出了磁芯材料磁化的磁滞效应。在上述两种情况下，输入信号是周期性的，而不是随机的，并且除非信号是线性的，否则x轴和y轴不是直接线性的。
6.处理器方面的重大进步导致处理器达到了令人难以置信的速度。这进而导致使诸如深度学习和机器学习之类的人工智能过程实现起来切实可行的能力。
7.现代通信系统通常使用串行数据链路来传输周期性时钟或伪随机二进制序列
（prbs）。通常在随时间经过的测量中，示波器显示y(t)或yt模式显示信号示图，以供在分析和可视化中使用。串行数据信号的这些示图通常采用类似于眼睛的形状，因此被称为眼图。图2示出了具有“眼睛”开口16的这样的眼图的示例。
8.示波器通常在两个单位间隔（ui）的时间间隔内创建眼图，其中一个ui等于波形显示时间轴上的一个符号间隔。在这些图像中，符号转换重叠，从而导致正边沿和负边沿在显示器的左侧交叉，并再次在右侧交叉。
9.通常，机器学习（ml）网络或系统对图像数据操作良好。然而，传统的眼图图像在ml网络中可能工作得不是很好。传统的眼图图像具有冗余的数据点，跨信号顶部和底部的高度重叠，并且正边沿与负边沿重叠，具有交叉点。这趋向于使定义系统传递函数的边沿形状变得拖尾且模糊，随着符号间干扰（isi）的增加，这种情况变得尤其真实。此外，这些类型的示图集中在显示器中间的眼睛开口处，作为感兴趣的主要区域。为了在这种类型的情形下应用ml技术，系统需要更好的图像。
10.所公开的装置和方法的实施例解决了现有技术中的缺点。
附图说明
11.图1示出了lissajous图的示例。
12.图2示出了眼图绘图的示例。
13.图3示出了用于二电平不归零（nrz）信号的循环环路图像的实施例。
14.图4示出了包括所有环路和所有转换电平的4电平脉冲幅度调制（pam4）信号的循环环路图像的实施例。
15.图5示出了从pam4循环环路图像中分离的六个环路的图像。
16.图6示出了由变化的水平斜坡触发延迟产生的不同循环环路绘图的图像。
17.图7示出了用于循环环路控制块的用户界面菜单的实施例。
18.图8示出了生成pam4循环环路图像和数据的系统的实施例。
19.图9示出了仅在转换期间出现的斜坡信号的生成的图形表示。
20.图10示出了水平斜坡扫描信号生成电路的实施例。
21.图11示出了包括pam4限幅器电路的水平斜坡扫描生成电路的更详细的实施例。
22.图12示出了来自pam4限幅器块的输出信号的图形表示。
23.图13示出了输入到机器学习系统的张量的实施例的图形表示。
24.图14示出了用于将循环环路图像并入机器学习中的配置的实施例。
具体实施方式
25.实施例解决了将诸如像pam4的脉冲幅度调制信号之类的多电平信号的边沿分离出来的问题，使得诸如符号间干扰（isi）和反射之类的系统特性更容易可用于人类观察、测量以及用于机器学习波形分类系统。实施例描述了一种独特的循环环路表示，以创建用于在标识信号和便于一些测量中使用的图像。
26.循环环路是与典型眼图相比更稀疏的xy图像绘图。这些实施例的循环环路集中在包含表征系统响应的大部分信息的边沿上。对于非归零（nrz）信号，存在一个循环环路闭环路径。pam4信号具有三个闭环路径，覆盖三个垂直偏移下的单电平转换，两个闭环路径覆盖
两个垂直偏移下的双电平转换，并且一个闭环路径覆盖无垂直偏移的三电平转换。实施例提供了一种用于观察在单个图像中重叠的这些路径、或者用于将各个闭环路径中的任何一个分离成单独的图像的手段。这些循环环路图像非常适合输入到现有的预训练神经网络，该预训练神经网络可以适应新的图像，基于这些图像对波形进行处理和分类。
27.出于这种讨论的目的，深度学习通常被认为是机器学习（ml）的子集，并且机器学习通常被认为是人工智能（ai）的子集。深度学习神经网络可以基于系统传递函数处理图像以用于波形分类。然而，这些网络需要比传统眼图更好的图像。例如，使用nrz信号的一个应用将标识和分离读取和写入脉冲串（burst）。这些脉冲串对于每个操作具有不同的传递函数，包括不同的增益、如由存储器封装位置处的探头和插入器查看到的传输损失，以及不同的反射延迟和反射系数。这里的循环环路实施例允许更好地查看和分类这些性质。
28.在电子工业中的其它类型的串行链路中，存在取决于数据流的方向而具有两种不同传递函数的问题。观察到的传递函数的差异部分得自于示波器探头放置在线路的一端。在高频下，来自另一端的所传输的信号通过传输线路具有高的损失。当在探头端的设备传输时，信号不以如探头看到的传输损失来衰减。
29.实施例在单向信号分析中也可以是有用的，尤其是在对波形进行一些测量时，诸如反射延迟、反射系数和波形线性度。对于后者，系统可能是非平稳的，并且因此是非线性的，因为与下降沿相比较的上升沿的上升时间和边沿形状可能不同。对称性可能不同。实施例的循环环路提供了帮助可视化和分析各种波形参数的视图。虽然这里的讨论集中于pam4信号，但是实施例可以应用其他类型的信号。
30.这里的实施例可以产生pam4信号的xy循环环路绘图或图像。垂直y轴是信号本身。水平x轴由仅在输入信号边沿转换时出现的正斜率和负斜率的线性斜坡集组成。图3示出了循环环路18的示例。这里的实施例使用新颖的处理来仅在输入数据模式中的所有边沿转换处在x轴上创建线性或稍微线性的斜坡扫描信号。
31.这里的实施例定位针对这些斜坡的触发，使得xy信号路径由闭环线组成，该闭环线包含图中3所示的环路上侧上方的所有上升沿和环路下侧上的所有负向边沿。该配置用于prbs信号的时钟触发斜坡延迟大于零时。对于其中延迟小于零的情形，负边沿位于环路的上路径上，并且正边沿位于下路径上。当时钟延迟等于零时，正边沿重叠在负边沿的顶部上，并且环路中没有中间区域。
32.对于机器学习应用以及对于对称性观察，菜单系统中的控制可以允许用户偏移时钟触发斜坡延迟，使得正边沿和负边沿不重叠，同时维持重复的循环环路路径。
33.由于系统中的边沿包含定义系统传递函数的大部分信息，因此该更简单的图像产生一个循环环路显示，该循环环路显示在一个图像中捕获波形的所有循环，并且它又同时消除传统眼图中将包含的大量额外不必要的数据点。取决于波形特性，所得到的绘图可能与磁滞bh绘图具有外观相似性，然而，水平斜坡创建的具体细节具有独特的生成方法以及它如何应用于prbs数据模式。
34.机器学习系统在数据集减少的情况下运转得更好，有时被称为降维或数据缩减。图4示出了所得到的简化循环环路绘图，其可以用于确定信号属性，除了其他事物之外，尤其诸如是系统响应、上升沿与下降沿相比的非线性、isi、信噪比（snr）、幅度、反射延迟、反射系数以及上升和下降时间。
35.如上面讨论的，用于pam4信号应用的循环环路比用于两电平信号的循环环路更复杂，因为对于诸如pam4的多电平信号存在多个循环环路。这是由于四个信号电平以及边沿可能仅覆盖单电平、两电平或三电平转换的事实，如图4中所示。与像nrz之类的两电平信号相比，pam4等多电平信号可能需要单独显示各种环路的能力，如图5中所示。在本公开的上下文中，“多电平”信号意味着使用多于两个电平来编码符号的信号。
36.图5中所示的六个循环环路中的任何一个都可以被选择并叠加在单个绘图上。这包括包含在单个绘图上的所有6个环路，或者所述环路中的一些的任何组合，例如，如可以从菜单设置中选择的那样。下面讨论的图7示出了菜单的实施例。
37.如果斜坡时钟延迟小于零，则围绕环路的排序方向为逆时针，并且下降沿位于环路的左上角，并且上升沿位于环路的右下角。本领域的普通技术人员应当认识到，在替代实施例中，围绕环路的排序方向可以颠倒。
38.如果时钟延迟为零，则正向边沿和负向边沿重叠，如在图6中的左侧绘图中所示出的那样。随着斜坡触发的时钟延迟增加，上升沿和下降沿之间的距离随着左侧的正边沿和右侧的负边沿而增加。随着斜坡延迟变为负，两个边沿之间的距离再次增加，但是负边沿在左，并且正边沿在右。
39.如先前提及的，可以使用用户控制来改变该时钟斜坡触发延迟，以便手动分离边沿，以用于观察、测量和对称性比较等。
40.循环环路收集门控至显示器的完整长记录长度的数据。该间隔内的所有样本都绘制到显示器中。所采集数据的xyz版本可以被保存并且保持以与光标和测量一起使用。它可以被渲染成标准的yt绘图或者被渲染成循环环路图像。
41.对于pam4信号，从一个ui间隔到下一个ui间隔，垂直幅度在不同电平之间转换。存在四个电平。用于扫描的斜坡仅在pam4输入信号边沿转换期间生成。当不存在边沿转换时，从一个ui到下一个ui不生成斜坡。这意味着在没有边沿的ui间隔期间绘制的所有数据点将出现在显示器左侧或在显示器右侧的两个局部化位置周围，并将处于pam4信号中的四个垂直电平之一。
42.在出现边沿转换的ui间隔期间，将生成用于水平轴的斜坡，并且将在显示器上从左到右或从右到左绘制边沿，这取决于边沿分别是正向的还是负向的。
43.这里的实施例允许用户从菜单或其他用户界面进行选择。图7示出了这样的用户界面的示例。如下面讨论的，该实施例用作用户界面的一个示例。不旨在也不应该暗示对该配置的任何限制，因为用户界面可以包括附加的控制和选项，或者包含比这里所示更少的控制和选项。此外，虽然用户界面提供了一个选项，但其他实现可能涉及由没有菜单或用户交互的系统生成的循环环路。系统可以自动选择要使用的传入波形部分。在任一情况下，该用户做出的或自动选择的输入在这里将被称为“输入”，以标识波形的部分以用于生成循环环路图像。
44.如图7中所示，用户界面包含pam4循环环路的菜单控制结构。该菜单可以作为嵌入式菜单并入示波器应用中，或者它可以作为独立于示波器运行的软件应用（诸如在连接的计算设备上）来实现。应用可以控制示波器并与之交互。它可以运行在示波器处理器操作系统上，它可以运行在分布在两个系统（这两个系统可以每个具有几个处理器）之间的单独的计算设备上，或者它可以作为基于web的云应用运行，等等。
45.用户界面的顶部可以示出yt绘图，该yt绘图以图形方式将输入pam4波形显示为幅度相对于时间，如在标准示波器显示中那样。该绘图可以是示波器显示，或者它可以是由应用控制的单独绘图。该绘图可以具有所有类型的控制和设置，诸如网格、缩放、颜色、标签等，诸如在标准波形绘图中预期存在的那样。
46.用户界面可以示出最小一个循环环路绘图。然而，可以同时存在任何数量的绘图，每个绘图具有所包括的环路的不同选择，或者来自不同的采集。这些绘图可以具有通常与绘图相关联的所有标准参数控制。y轴由来自门控输入波形的输入信号组成，在下面更详细讨论。x轴由包含ui（单位间隔）位置处的线性斜坡的波形组成，在所述ui位置处输入信号y(n)具有边沿转换。
47.在yt显示器上，用于g1和g2的门控制可以具有与它们相关联的光标。这些控制和相关联光标将指定要绘制到循环环路中的输入波形段。它们允许用户手动指定要包括在循环环路中的门控间隔。用于“触发选项”的第二标签可以允许任何类型的算法或任何类型的测量用于定位g1和g2。这允许并入自动化方法以用于确定将被门控到循环环路中的yt波形段。例如，它可以允许系统检测一个方向上的活动数据脉冲串，并检测相反方向上的活动数据脉冲串。触发可以具有告知哪个方向的能力，或者它可以具有识别不同数据脉冲串的能力。对于后一种情况，可以使用神经网来分析循环环路并确定它是哪种类型的脉冲串。
48.用户界面可以包括x、y和t光标，其中在波形样本空间中由三个光标位置标记的位置处具有适当的数据值读出。x和y光标将存在于xy循环环路绘图上，并且t光标将在yt绘图上标记时间位置。光标位置读出位于利用适当单位标记的菜单中。用户可以通过使用鼠标或触摸屏、或旋钮、或编辑框、或pi（可编程接口）、命令等，以示波器中典型的类似方式控制光标。
49.如上面讨论的，pam4信号或其他多电平信号具有多个环路。图7的示例用户界面包含六个复选框集，以用于选择六个可能的循环环路中的哪一个出现在循环环路图像上。可以检查任何组合，并且由此选择将其包括在绘图中。
50.如关于图8、图10和图11所讨论的，系统生成水平斜坡以应用于输入波形。水平斜坡控制区段可以包括延迟和持续时间设置。该延迟允许用户调整相对于确定斜坡何时开始的恢复斜坡触发的时间量。调整该控制将增加或减少循环环路图像中上升沿和下降沿之间的水平距离，以允许分别分析它们，如图6中所示。
51.斜坡持续时间控制通过改变斜率来调整斜坡持续时间。默认斜坡持续时间等于一个ui，即一个符号间隔。然而，对于相对于ui间隔的宽度具有非常快的上升时间的信号，可能合期望的是减少斜坡时间以不包括延伸到高电平的环路轨迹。出于机器学习和人类观察的目的，这允许边沿转换成为循环环路的主要焦点。所有波形样本仍包括在循环环路图像中，但它们中的更多样本现在停留在显示图像的边缘。
52.文件导出控制允许用户导出文件，诸如保存循环环路图像、xyt文件或yt文件。
53.图7中未示出的其他控制的示例可以包括xy和yt图像缩放和平移（pan），以及内插采样率。xy绘图还可以具有典型的缩放和平移调整，使得可以管理图像，以用于更好的人类观察，以及用于波形边沿特性的更好的机器学习分辨率。内插控制将允许用户选取内插或抽取率。该控制将调整存储波形的采样率。
54.部分基于用户选择，系统可以产生循环环路图像和相关联数据。图8示出了系统的
实施例，该系统可以生成用于显示的循环环路图像，和/或使循环环路图像数据可用于机器学习系统，以允许确定与循环环路图像相关联的信号的性质或信号的属性。在20，在输入电路处接收模拟信号。模拟信号可以来自附接于被测设备（dut）的探头。输入电路可以采取多种形式，但是将包括模数（a/d）转换器，诸如20，它将传入信号y(t)转换成采样的数字波形信号y(n)。在替代实施例中，模数转换阶20可以是可选的，并且输入数字波形信号y(n)可以在27处直接接收，诸如从存储的波形文件中接收。该信号可以在输入电路处经历进一步的处理，包括从信号中移除dc偏移。通常，人们可以通过在22处移除信号的平均值来实现此。此外，如先前提及的，信号可以在24处经历内插或抽取，以调整采样率，以填充路径线路或者减少要处理的数据量。
55.然后，水平斜坡生成器25接收数字波形，以生成用作循环环路中x轴数据的斜坡。这可以由通过处理器执行的操作集组成，该处理器可以从数字波形中恢复时钟，和/或对数据进行限幅和整形，并使用适当的逻辑和门控来触发在波形中的每次转换期间出现的线性斜坡。对于波形中没有边沿转换的单位间隔，将不存在所生成的斜坡。斜坡可以具有恒定的幅度和恒定的斜率。斜率控制了默认为一个ui的持续时间。用户可以具有调整该持续时间的控制。对于相对于ui持续时间具有快速上升时间的波形，这对于从循环环路中消除长的高电平将是好的。与传统的眼图相比，这优化了边沿的视图，边沿是循环环路中焦点的中央区域。用户可以相对于恢复的时钟边沿调整斜坡的时间偏移，如图7的菜单中所示。这允许用户分离循环环路中的边沿，使得上升沿不重叠在下降沿的顶部，并且出于测量和对称性比较的目的，优化循环环路中边沿的视图。当在深度学习神经网络或其他机器学习系统中使用循环环路图像以用于波形图像分类或确定波形的属性时，这也是有帮助的。图6示出了调整该延迟的效果。
56.触发/门控模式检测器26还从图7中讨论的用户界面接收信号和用户输入38。触发/门控块允许用户在传入数字波形上设置门控光标，以指定应当并入循环环路显示图像的数据量和位置。可以采用搜索和标记的其他手段或自动化算法来确定波形的哪一部分进入循环环路。
57.脉冲串门30确定什么数据经由xyz存储器32进入循环环路数据库。在该实施例中，门控/触发块26向乘法器供应1或0，该乘法器控制数据何时开始和停止去往存储器32和/或显示器46。这在框图中被表示为乘法器，以便确定什么数据进入循环环路数据库。门控/触发块向乘法器供应一或零，该乘法器控制数据何时开始和停止去往存储器32和/或显示器46。所得到的数据部分可以被称为门控波形，由y轴数据和x轴数据组成。
58.图9示出了pam4波形52和斜坡信号生成器25的操作的示例。斜坡信号生成器25基于触发54、56生成斜坡扫描信号50。触发54、56得自于时钟边沿和数字波形数据52的组合。这里的讨论将此称为斜坡扫描信号，因为它包括多个斜坡，所述多个斜坡跨指定用于数据捕获的时间间隔扫描。触发脉冲是正的54，或者是负的56。脉冲的极性确定了要被生成为循环环路绘图的x轴数据的斜坡斜率。
59.xyz存储器32存储门控波形数据作为xyz数据集。x数据由作为时间的函数生成的斜坡集组成。y数据集由作为时间的函数的输入数据波形样本组成。z数据由样本之间的时间轴增量组成。维护数据集以用于与光标和测量和波形导出功能一起使用。它还用作用于渲染到循环环路图像数据库中的数据源。z数据向量可以简单地存储为每个采样间隔数的
单个时间和起始值时间。其他数据的数组索引乘以时间（该采样间隔加上起始值）提供了yt波形中每个采样的时间位置数值。
60.图像渲染块34可以涉及由系统处理器48表示的处理器进行的处理。系统处理器可以包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器在像示波器之类的测试和测量设备上、单独的计算设备上、分布在两个或更多个处理器之间。处理器执行使得处理器将xyz数据映射到循环环路图像中的代码，该循环环路图像可以显示在显示器46上和/或存储在存储器36中。循环环路图像可以由xy数据组成。环路数量可以根据用户输入38来确定。还可以将循环环路图像导出到文件中，用于在44处输入到的深度学习波形分类算法或其他机器学习系统中。图像渲染块34从菜单系统38接收用户输入，以指定6个环路路径中的哪一个包括在循环环路图像中。可以指定环路的任何组合。
61.除了生成循环环路图像之外，系统可以在40处对xyz存储器数据或对循环环路图像数据执行测量。测量的一些示例包括上升时间、下降时间、反射系数、反射延迟、幅度、snr、由于信号损失引起的isi信号、对称性和非线性、ber（误码率）、环路宽度、环路高度、抖动、tdecq（发射机色散眼闭合、四相）等等。该系统可以在42处将测量值与提供给机器学习系统的循环环路图像进行组合，诸如通过将（一个或多个）测量值与循环环路图像相关联作为元数据。
62.机器学习系统44可以是能够接收循环环路图像文件的，并且然后例如对波形进行分类。一个示例用例可以是标识传输期间的读取相对于写入循环，其中系统传递函数在两个操作之间不同。例如，基于读取相对于写入操作，在系统的一端处的探头点可能看到不同的反射延迟和不同的损失形状。此外，可以有可能的是依据其他测量——诸如ber或snr或其他可能的测量值——对波形进行分类。显示器46可以显示波形的标准yt视图的绘图和循环环路图像数据的一个或多个xy绘图。所述绘图将具有绘图的标准能力，诸如缩放、光标、标记、颜色、网格控制等。
63.系统的所有部分可以由系统控制器48控制。这可以是系统的主处理器。它可以是处理器阵列或处理器网络。替代地，它可以由诸如fpga、gpu、分立电路或基于云的处理器等之类的潜在不同形式的多个处理器组成。
64.图10和图11示出了水平斜坡生成器25的不同实施例。出于简化示图的目的，图10和图11仅示出了实施例的元件以及它们如何连接到总体系统的其余部分。
65.图10示出了接收外部显式时钟输入的第二模数转换器62，并且数字化的时钟输入可以存储在存储器64中。该时钟边沿在每个ui上改变。然而，基于该时钟的任何斜坡触发脉冲位置将必须由基于pam4电平和符号序列的逻辑来门控。标准pam4时钟恢复60表示时钟恢复系统。恢复的时钟边沿在每个ui内出现。然而，基于该时钟的任何斜坡触发脉冲位置将必须由基于pam4电平和符号序列的逻辑来门控。时钟多路复用器66在显式时钟和恢复的时钟之间进行选择。限幅器或门68创建斜坡触发位置。然而，输入显式时钟或pam4恢复时钟将导致在所有时钟转换上的触发。该块68可以采取逻辑电路的形式，或者可以在由处理器执行的代码中实现。
66.块68查看传入的y(n)信号，并确定时钟边沿是否应该通过。然后所得到的输出信号将具有正向触发脉冲，以触发从低到高的正向斜坡。如果脉冲为负，则应当生成从高到低的负斜坡。如果y(n)信号中该ui内没有边沿转换，则将不出现触发脉冲。
67.导数块70确保被门控为真的时钟边沿和电平被变换成每个时钟边沿的触发脉冲。由块70产生的导数信号将在每个时钟边沿之后归零。这创建触发脉冲流，从而标记要生成的每个斜坡的参考位置。脉冲的极性指示斜坡的斜率。如图9中所示，正脉冲导致正斜率，并且负脉冲导致负斜率。
68.对于该系统，斜坡生成器72接收触发脉冲流。当触发脉冲为正时，它生成从低到高的正斜坡。当触发脉冲为负时，它生成从高到低的负斜坡。当ui中不存在边沿转换时，斜坡输出保持为高或低，这取决于对于先前ui而言它是什么样的。这是因为在这些间隔内没有创建触发脉冲。如果它为高，则输出保持为高。如果它为低，则输出保持为低。来自72的所得到的信号然后进入图8中所示的脉冲串门30。
69.图11示出了水平斜坡生成器25的替代实施例。可选的多路复用器80指示输入信号y(n)可以是来自模数转换器20的输出的连续实时流，或者它可以源自诸如82的采集存储器。存储器82表示用于中间波形结果的存储装置。存储器82可以是集中式存储器，或者可以表示贯穿于系统而分布的几个不同的存储器。如果系统是为实时流设计的，则将不使用波形存储器，并且所有的过程都将出现在采样之间的时间内。相对于处理器速度而言，实时流将仅对于较低的采样率而言是实际的。
70.另一个多路复用器83可以用于选择斜坡触发是否直接从输入信号y(n)中导出，或者是否应该使用恢复的时钟。对于图11的系统实施例，恢复的时钟在每个ui内切换，并且将仅用于nrz类型的输入信号。另一个多路复用器92选择是否使用nrz限幅器的输出或者是否在确定斜坡触发位置时使用pam4限幅器的输出。这里的实施例可以扩展到更多或更少的电平和阈值，即使所讨论的示例针对具有四个电平和三个阈值的pam4。
71.块90示出了这里将被称为pam4限幅器的实施例。限幅器将具有isi和噪声的传入波形转换成干净且看起来像方形的pam4信号。pam4限幅器的输出信号仍然包含四个pam4电平和转换。这一点很关键，因为这是一种机制，该机制允许仅在存在边沿转换时的ui间隔期间触发斜坡，并且在不具有转换的间隔期间不生成斜坡。如图12中所示，pam4限幅器从电平和阈值控制器84中的pam4控制块86接收输入参数，该输入参数通常是电压电平，表示pam4信号的四个电平l1-l4和三个阈值电平th1、th2、th3，在其处出现从电平到电平的转换。pam4限幅器还从mux 83的输出接收y(n)输入信号作为输入。pam4限幅器也可以从电平和阈值控制器84接收nrz信号88。然后，根据比较器和逻辑来处理输入信号y(n)，所述比较器和逻辑被示出为比较器、反相器、乘法器和加法器的组合。加法器的输出是pam4信号的理想干净版本。pam4限幅器输出信号cc(n)的mathcad格式的逻辑公式表示为：。
72.图12中所示的cc波形的导数然后如在94所示出的那样被计算。这在cc出现正转换的任何地方都创建正向脉冲。它在cc中出现负转换的任何地方创建负转换。导数波形在其他任何地方为零。这为斜坡生成器96创建触发尖峰。在没有转换出现的ui间隔中不出现触发尖峰。
73.循环环路图像为机器学习系统做出有用的输入。循环环路图像可以被组织或形成为张量的单独元素。图13示出了循环环路图像张量的图形表示，其具有沿着张量的索引i组织的6个xy循环环路图像。所述六个图像中的每一个可以是例如pam4信号的六个可能循环环路之一的循环环路图像。或者，在另一个示例中，六个图像中的每一个都可以是pam4信号
的六个可能循环环路中的同一个，但是每一个都是从六个不同的dut获得的。每个循环环路图像中边沿的形状表示系统的传递函数，因此将它们分离出来使得对于机器学习系统而言传递函数比经典眼图更加可区分。每个pam4循环环路的每个循环环路图像驻留于其自己的层中，以将每个图像中的数据与其他隔离。传统的眼图的所有边沿相互重叠并且相互干扰。
74.图14示出了用于将多个循环环路图像输入到机器学习系统中的替代配置。在图14中，来自图13的每个循环环路图像1-6充当去往作为特征提取器的单独的第一级神经网络的输入。然后，第二级神经网络与第一级神经网络的输出相组合，以用于进一步的处理和分析。
75.以这种方式，使用与水平斜坡数据相组合的y(n)样本数据，创建xy数据的循环环路图。与传统眼图相比，该示图包含更少的数据，但是可能包含更多的信息。然后，系统可以将这些示图及其相关联的数据提供给机器学习系统。
76.本公开的各方面可以在特别创建的硬件、固件上、数字信号处理器或包括根据编程指令操作的处理器的特别编程的通用计算机上操作。如本文使用的术语控制器或处理器旨在包括微处理器、微计算机、专用集成电路（asic）和专用硬件控制器。本公开的一个或多个方面可以体现在计算机可用数据和计算机可执行指令中，诸如由一个或多个计算机（包括监视模块）或其他设备执行的一个或多个程序模块中。通常，程序模块包括例程、程序、对象、组件、数据结构等，其在由计算机或其他设备中的处理器执行时执行特定的任务或实现特定的抽象数据类型。计算机可执行指令可以存储在非暂时性计算机可读介质上，所述非暂时性计算机可读介质诸如硬盘、光盘、可移动存储介质、固态存储器、随机存取存储器（ram）等。如本领域技术人员应当领会的，程序模块的功能性可以根据期望在各种方面中进行组合或分布。此外，该功能性可以全部或部分体现在固件或硬件等同物中，诸如集成电路、fpga等。特定的数据结构可以用于更有效地实现本公开的一个或多个方面，并且这样的数据结构被设想在本文描述的计算机可执行指令和计算机可用数据的范围内。
77.在一些情况下，所公开的方面可以用硬件、固件、软件或其任何组合来实现。所公开的方面还可以实现为由一个或多个或非暂时性计算机可读介质携带或存储在其上的指令，所述指令可以由一个或多个处理器读取和执行。这样的指令可以被称为计算机程序产品。如本文所讨论的，计算机可读介质意指可以由计算设备访问的任何介质。作为示例而非限制，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。
78.计算机存储介质意指可以用于存储计算机可读信息的任何介质。作为示例而非限制，计算机存储介质可以包括ram、rom、电可擦除可编程只读存储器（eeprom）、闪存或其他存储器技术、致密盘只读存储器（cd-rom）、数字视频盘（dvd）或其他光盘存储装置、盒式磁带、磁带、磁盘存储装置或其他磁存储设备，以及以任何技术实现的任何其他易失性或非易失性、可移动或不可移动介质。计算机存储介质不包括信号本身和信号传输的暂时形式。
79.通信介质意指可以用于计算机可读信息的通信的任何介质。作为示例而非限制，通信介质可以包括同轴线缆、光纤线缆、空气或者适于电、光、射频（rf）、红外、声或其他类型信号的通信的任何其他介质。
80.附加地，该书面描述指代特定特征。应当理解，本说明书中的公开内容包括那些特定特征的所有可能的组合。例如，在特定方面的上下文中公开了特定特征的情况下，该特征也可以尽可能地用于其他方面的上下文中。
81.此外，当在本技术中引用具有两个或更多个定义的步骤或操作的方法时，所定义的步骤或操作可以以任何次序或同时实行，除非上下文排除了那些可能性。
82.示例下面提供了所公开技术的说明性示例。所述技术的实施例可以包括下述示例中的一个或多个以及任何组合。
83.示例1是一种系统，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所述一个或多个处理器：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。
84.示例2是示例1的系统，其中存储器包括xyz存储器，用于将作为时间的函数的水平斜坡扫描信号存储为x轴数据，将作为时间的函数的数字波形信号存储为y轴数据，并且将数据样本之间的时间轴时间增量存储为z轴数据。
85.示例3是示例1或2之一的系统，其中数字波形信号包括从被测设备采集的根据多电平调制方案调制的信号的数字化表示。
86.示例4是示例1至3中任一个的系统，其中所述一个或多个处理器驻留在单个计算设备上，或者分布在计算设备与测试和测量仪器之间。
87.示例5是示例1至4中任一个的系统，其中输入包括输入电路，该输入电路包括模数转换器，用于从被测设备接收模拟输入信号并且产生数字波形信号。
88.示例6是示例1至5中任一个的系统，用于从数字波形信号中移除dc偏移的减法块，以及用于调整数字波形信号的采样率的内插器。
89.示例7是示例1至6中任一个的系统，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为执行使得所述一个或多个处理器对循环环路图像数据执行测量的代码。
90.示例8是根据权利要求7所述的系统，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为执行使得所述一个或多个处理器在将循环环路图像数据提供给机器学习系统之前，将所述循环环路图像数据与测量进行组合的代码。
91.示例9是示例1-7中任一个的系统，进一步包括外部时钟输入，用于接收外部时钟；时钟模数转换器，用于产生数字外部时钟；时钟恢复电路，用于产生恢复的时钟；以及多路复用器，用于在数字外部时钟和恢复的时钟之间进行选择。
92.示例10是示例1-9中的任一个，其中使得所述一个或多个处理器将循环环路图像数据提供给机器学习系统的代码包括使得所述一个或多个处理器形成多个循环环路图像的张量并且将所述张量作为输入提供给机器学习系统的代码。
93.示例11是示例1-10中的任一个，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为执行使得所述一个或多个处理器在显示器上将循环环路图像数据渲染为一个或多个循环环路图像的代码。
94.示例12是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；将所述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来生成水平斜坡扫描信号；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。
95.示例13是示例12的方法，进一步包括在显示器上将循环环路图像数据渲染为一个或多个循环环路图像。
96.示例14是示例13的方法，其中输入波形包括从被测设备采集的根据多电平调制方案调制的信号的数字化表示，所述方法进一步包括：接收对多电平调制方案的一个或多个循环环路的选择；以及在显示器上仅将所选择的循环环路渲染为循环环路图像。
97.示例15是示例11-14中任一个的方法，进一步包括对循环环路图像数据执行测量。
98.示例16是示例11-15中任一个的方法，进一步包括在将循环环路图像数据发送到机器学习系统之前将测量和循环环路图像数据相组合。
99.示例17是示例11-16中任一个的方法，进一步包括以下各项中的至少一个：从被测设备接收模拟输入信号，并且使用模数转换器将模拟输入信号转换成数字信号作为输入波形；减去输入波形的平均值以产生没有dc偏移的输入波形；以及对输入波形进行内插以调整输入波形的采样率。
100.示例18是示例11-17中任一个的方法，其中基于输入波形中的边沿转换来生成水平斜坡扫描信号包括基于边沿转换选择性地发送触发信号。
101.示例19是示例11-18中任一个的方法，其中将输入波形段变换成循环环路图像数据进一步包括接收水平斜坡时钟延迟。
102.示例20是一种系统，包括：输入电路，用于从被测设备接收输入波形信号，所述输入电路包括模数转换器，用于产生数字波形信号；选择输入，用于标识数字波形信号段；斜坡信号生成器，用于基于数字波形信号段中的数据生成水平斜坡信号；触发器，用于触发捕获与水平斜坡扫描信号相关联的数字波形信号段中的数据样本作为门控波形信号数据；显示器，用于将门控波形信号数据显示为一个或多个循环环路图像；以及使用一个或多个循环环路图像作为输入的机器学习系统。
103.说明书中公开的所有特征——包括权利要求、摘要和附图、以及公开的任何方法或过程中的所有步骤——可以以任何组合进行组合，除了其中这样的特征和/或步骤中的至少一些相互排斥的组合。除非另有明确说明，否则说明书（包括权利要求、摘要和附图）中公开的每个特征都可以被用于相同、等同或类似目的的替代特征所替换。
104.尽管出于说明的目的，已经图示和描述了本公开的具体方面，但是应当理解，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以进行各种修改。因此，除了如由所附权利要求限制的那样之外，本公开不应当受到限制。
再多了解一些
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