JP2009253638A - Random error evaluation method and evaluation apparatus therefor - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、所定の誤り率を有しエラーがランダムに含まれるデジタル信号におけるランダムエラー評価方法及びその評価装置に係わり、特に、このデジタル信号に含まれる各エラーの隣接エラーとの間の隣接エラー発生間隔の分布の幾何分布に対する近似度(適合性)を定量的に評価するランダムエラー評価方法、及びランダムエラー評価装置に関する。 The present invention relates to a random error evaluation method and evaluation apparatus for a digital signal having a predetermined error rate and including errors at random, and in particular, an adjacent error between adjacent errors of each error included in the digital signal. The present invention relates to a random error evaluation method and a random error evaluation device for quantitatively evaluating the degree of approximation (compatibility) of the occurrence interval distribution with respect to the geometric distribution.
一般の電気信号ケーブルを用いたデジタル通信網や光ファイバケーブルを用いた光通信網に組込まれた各種通信機器に対する各種試験を実施する試験装置においては、試験対象の通信機器に対して、この通信機器の実際の使用状況に合致した試験信号を入力して、この通信機器の応答動作を評価する。このような通信機器に対する評価試験の一つの種類として、測定対象の通信機器に送出する実際の使用状況に合致した試験信号として、故意にエラーを含ませた試験信号を採用する。そして、通信機器が、試験信号に含まれるエラーの発生率(誤り率)pがどの程度まで正常に動作するかを評価する。 In a test apparatus that performs various tests on various communication devices incorporated in a digital communication network using a general electric signal cable or an optical communication network using an optical fiber cable, this communication is performed on the communication device to be tested. A test signal that matches the actual usage status of the device is input to evaluate the response operation of the communication device. As one type of evaluation test for such a communication device, a test signal that intentionally includes an error is employed as a test signal that matches the actual usage situation transmitted to the communication device to be measured. Then, the communication device evaluates to what extent the error rate (error rate) p included in the test signal operates normally.
一般のユーザ端末と基地局との間や加入者端末と電話局との間ではなくて、局相互間を接続する通信網で送受信される各種デジタル信号に外部雑音等を含む何らかの要因にて、通常含まれるエラー(エラービット)の発生率(誤り率)pは、p=10-2〜10-8のオーダである。しかも、エラーはランダムに発生する。 For some reason including external noise etc. in various digital signals transmitted / received in a communication network connecting between stations, not between general user terminals and base stations or between subscriber terminals and telephone stations, The occurrence rate (error rate) p of normally included errors (error bits) is on the order of p = 10 −2 to 10 −8 . Moreover, errors occur randomly.
ここで、ランダムを予測不能と言い換えると、所定の時問内に発生するエラー回数は予測不能であり、かつ、一つのエラーが発生してから次のエラーが発生するまでの時間間隔も予測不能である。前者のエラー回数に関する性質を計数的性質の予測不能性と称し、後者のエラー発生間隔に関する性質を区間的性質の予測不能性と称する。 Here, in other words, when random is unpredictable, the number of errors that occur within a given time is unpredictable, and the time interval between the occurrence of one error and the next error is also unpredictable. It is. The former property relating to the number of errors is referred to as count property unpredictability, and the latter property relating to the error occurrence interval is referred to as interval property unpredictability.
したがって、試験装置には、本来のデジタル試験信号を発生する試験信号発生回路の他に、指定されたエラー発生率pで、しかもランダムに例えば「1」のビットのエラーが発生するランダムエラー信号を発生するランダムエラー信号発生回路が組込まれている。そして、試験信号発生回路から出力されるデジタル試験信号とランダムエラー信号発生回路から出力されるランダムエラー信号との排他的理論和演算を行い、演算結果を反転することによって、指定されたエラー発生率pのエラーが含まれる試験信号を作成する。 Therefore, in addition to the test signal generation circuit that generates the original digital test signal, the test apparatus also receives a random error signal that causes an error of a bit “1”, for example, at a specified error rate p and randomly. A random error signal generating circuit for generating is incorporated. Then, the specified error rate is obtained by performing an exclusive theoretical sum operation of the digital test signal output from the test signal generation circuit and the random error signal output from the random error signal generation circuit, and inverting the operation result. Create a test signal containing p errors.
ここで、ランダムエラー信号において発生するエラーの統計的性質を確率論を用いて検証する。すなわち、ランダムエラー信号において、一つのクロック周期TCにおいてエラーが発生するか否か確定はしていないが、エラーの発生確率は固定値pに定まっている。このようなランダムエラー発生回路は、確率論の用語を用いると、母数(発生率)pの独立なベルヌーイの試行(Bernoulli Trials)をある一定周期で繰返す装置といえる。 Here, the statistical properties of errors occurring in the random error signal are verified using probability theory. That is, in the random error signal, it is not determined whether or not an error occurs in one clock cycle T C , but the error occurrence probability is fixed to a fixed value p. In terms of probability theory, such a random error generation circuit can be said to be a device that repeats Bernoulli Trials with a constant (occurrence rate) p at a certain cycle.
母数pのベルヌーイの試行とは、成功する確率がp(0<p<1)、失敗する確率がq=(1―p)の試行であり、成功したら「1」、失敗したら「0」を出力する。また「独立な」とは、各試行の結果がそれ以外の試行の結果に影響を与えないことである。 A Bernoulli trial with a parameter p is a trial with a probability of success of p (0 <p <1) and a probability of failure of q = (1-p). Is output. “Independent” means that the result of each trial does not affect the results of other trials.
なお、この母数pのベルヌーイの試行を繰返して得られる確率分布は幾何分布で表現できる。すなわち、幾何分布は、母数(確率)p(0<p<1)のベルヌーイの試行を繰返して得られる確率分布であり、成功(「1」)するまでの試行回数がjとなる確率P(j,p)は下式で示される。 The probability distribution obtained by repeating the Bernoulli trial with the parameter p can be expressed as a geometric distribution. That is, the geometric distribution is a probability distribution obtained by repeating Bernoulli's trial of the parameter (probability) p (0 <p <1), and the probability P that the number of trials until success (“1”) is j. (J, p) is expressed by the following equation.
P(j,p)=qj・p j=0,1,2,3,…
ただし、q=1−p 0<q<1
このように、ランダムエラー信号に含まれる各エラーのエラー間隔(1つのエラー発生から次のエラー発生までの間隔)の分布は理論的に幾何分布に従う。
P (j, p) = q j · p j = 0, 1, 2, 3,.
However, q = 1-
Thus, the distribution of error intervals (intervals from the occurrence of one error to the next error) of each error included in the random error signal theoretically follows a geometric distribution.
したがって、ランダムエラー信号に含まれる各エラーが実際にランダムとみなせるか否かは、次の2つの観点から評価される。 Therefore, whether or not each error included in the random error signal can actually be regarded as random is evaluated from the following two viewpoints.
(a) 所定の計数時間内におけるエラー発生回数が二項分布(計算時間が十分長く、かつ誤り率pが十分小さい極限ではポアソン分布に漸近する)に従うこと。この観点からランダムエラー信号を評価することを、前述したように、エラーの計数的性質を調べるという。 (A) The number of error occurrences within a predetermined counting time follows a binomial distribution (asymptotic to a Poisson distribution in the limit where the calculation time is sufficiently long and the error rate p is sufficiently small). Evaluating a random error signal from this viewpoint is referred to as examining the count property of the error as described above.
(b) あるエラーの発生時刻と、別のエラーの発生時刻との間隔(以下簡単のために、この量をエラー発生間隔と呼ぶ)が所定の分布に従うこと。特に隣接エラー発生間隔が上述した幾何分布に従うこと。この観点から、ランダムエラー信号のランダム性を評価することを、前述したように、エラーの区間的性質を調べるという。 (B) The interval between the occurrence time of an error and the occurrence time of another error (hereinafter, for the sake of simplicity, this amount is referred to as an error occurrence interval) follows a predetermined distribution. In particular, the adjacent error occurrence interval should follow the geometric distribution described above. From this point of view, evaluating the randomness of the random error signal is referred to as examining the interval property of the error as described above.
上記(a)の観点については、誤り率pが十分小さい場合には、二項分布が漸近するポアソン分布に従うエラー分布を有した、ポアソン分布エラー信号を発生するエラー信号発生回路の一例が特許文献1に提案されている。また、非特許文献1には、統計的に得られた事象の発生分布が理論的な分布に適合するか否かを定量的に判定するカイ2乗適合度判定手法の基礎的理論が提示されている。
しかしながら、現在時点においては、前述した(b)のランダムエラー信号の隣接エラー発生間隔の分布が幾何分布にどの程度従うかというエラーの区間的性質を評価する技術が未完成である。なお、ランダムエラー信号に含まれるエラー発生率pの正確な評価はカウンタ、比較器を用いて比較的容易に実現できる。 However, at the present time, the technique for evaluating the interval property of the error, which is the extent to which the distribution of the adjacent error occurrence intervals of the random error signal (b) described above follows the geometric distribution, is incomplete. Note that accurate evaluation of the error occurrence rate p included in the random error signal can be realized relatively easily using a counter and a comparator.
実際、記号「0」と「1」からなる時系列データであって、前述した(a)の計数的性質は満足するが、(b)の区問的性質は満足しないランダムエラー信号を容易に作成できる。したがって、ランダムエラー信号のエラーのランダム性を保証するには、(a)の計数的性質の評価に加えて(b)の区間的性質を評価することが不可欠である。 Actually, it is a time series data composed of the symbols “0” and “1”, and the random error signal that satisfies the above-described numerical property of (a) but does not satisfy the above-mentioned characteristic property of (b) can be easily obtained. Can be created. Therefore, in order to guarantee the randomness of the error of the random error signal, it is indispensable to evaluate the interval property of (b) in addition to the evaluation of the count property of (a).
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、信号発生回路から出力された所定の誤り率を有するデジタル信号に含まれる各エラーの隣接エラーとの間の隣接エラー発生間隔の分布が幾何分布にどの程度一致するかを定量的に把握でき、この信号発生回路が組込まれた試験装置の試験対象に対する試験精度を向上できるランダムエラー評価方法、及びランダムエラー評価装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and the distribution of adjacent error occurrence intervals between adjacent errors of each error included in a digital signal having a predetermined error rate output from a signal generation circuit is as follows. The purpose is to provide a random error evaluation method and a random error evaluation apparatus that can quantitatively grasp how much the geometric distribution matches and can improve the test accuracy of a test apparatus incorporating the signal generation circuit. And
上記課題を解決するために本発明のランダムエラー評価方法においては、所定の誤り率を有しエラーがランダムに含まれるデジタル信号における各エラーの隣接エラーとの間の隣接エラー発生間隔を算出するエラー間隔算出ステップと、このエラー間隔算出ステップで算出される隣接エラー発生間隔を測定値として予め定められたサンプル数だけ取り込んで記憶保持する記憶保持ステップと、この記憶保持ステップにて記憶保持された測定値の最大値を抽出する最大値抽出ステップと、この最大値抽出ステップで抽出された最大値を複数の区間に分割する区間分割ステップと、記憶保持されたサンプル数の測定値から、区間分割ステップで分割された各区間に所属する各測定値の数である各測定度数を計数する測定度数計数ステップと、記憶保持ステップにて記憶保持された測定値の平均値を算出する平均値算出ステップと、平均値を用いて確率関数の定められる幾何分布により定まる隣接エラー発生間隔の実現確率と前記サンプル数とを用いて、区間分割ステップで分割された各区間に対する理論度数を算出する理論度数算出ステップと、各区間における測定度数と理論度数との偏差を全部の区間に亘って積算したカイ2乗値を算出するカイ2乗値算出ステップと、区間の数から求められた自由度で定まるカイ2乗分布関数における指定された有意水準に対応する目標カイ2乗値を算出する目標カイ2乗値算出ステップと、算出されたカイ2乗値が目標カイ2乗値より小さい場合に、デジタル信号の隣接エラー発生間隔の分布が幾何分布に適合すると判定する適合判定ステップとを備えている。 In order to solve the above problem, in the random error evaluation method of the present invention, an error for calculating an adjacent error occurrence interval between adjacent errors of each error in a digital signal having a predetermined error rate and randomly including errors. An interval calculation step, a storage holding step for taking in and storing a predetermined number of samples as the measurement value of the adjacent error occurrence interval calculated in the error interval calculation step, and a measurement stored and held in the storage holding step A maximum value extracting step for extracting the maximum value, a section dividing step for dividing the maximum value extracted in the maximum value extracting step into a plurality of sections, and a section dividing step from the measured values of the number of stored samples. A measurement frequency counting step for counting each measurement frequency that is the number of each measurement value belonging to each section divided by Using an average value calculating step for calculating an average value of the measured values stored and held in the holding step, an actualization probability of an adjacent error occurrence interval determined by a geometric distribution in which a probability function is determined using the average value, and the number of samples A theoretical power calculating step for calculating a theoretical power for each section divided in the section dividing step, and a chi-square value obtained by integrating the deviation between the measured power and the theoretical power in each section over all the sections. A chi-square value calculating step, a target chi-square value calculating step for calculating a target chi-square value corresponding to the designated significance level in the chi-square distribution function determined by the degree of freedom determined from the number of sections; A conformity determination step of determining that the distribution of adjacent error occurrence intervals of the digital signal is suitable for the geometric distribution when the calculated chi-square value is smaller than the target chi-square value; It is provided.
このように構成されたランダムエラー評価方法においては、先ず、測定対象のデジタル信号の各エラーの隣接エラーとの間の隣接エラー発生間隔を算出して、この隣接エラー発生間隔を分布の評価対象の測定値として予め定められたサンプル数だけ取り込んで記憶保持する。 In the random error evaluation method configured as described above, first, an adjacent error occurrence interval between adjacent errors of each error of the digital signal to be measured is calculated, and the adjacent error occurrence interval is calculated as a distribution evaluation target. A predetermined number of samples are taken in and stored as measurement values.
エラー発生間隔の分布と統計学上の、各測定値に対する発生確率(度数)を示す幾何分布(確率密度関数)と比較するために、算出された各隣接エラー発生間隔の最大値(最大間隔)を右端とし、0を左端とする区間を、所定の分割数で複数の区簡に分割して、各区間に所属する各測定値の数である各測定度数を算出する。次に、幾何分布上における各区間の理論度数を算出する。 The maximum value of each adjacent error occurrence interval (maximum interval) calculated for comparison with the distribution of error occurrence intervals and the statistical distribution (probability density function) indicating the probability (frequency) of occurrence for each measured value. Is divided into a plurality of simple divisions with a predetermined number of divisions, and each measurement frequency that is the number of measurement values belonging to each division is calculated. Next, the theoretical frequency of each section on the geometric distribution is calculated.
そして、幾何分布と測定された分布との面積偏差を示すカイ2乗値を算出し、このカイ2乗値が、指定された有意水準に対応する目標カイ2乗値よりも小さい時に測定対象のデジタル信号のエラー発生間隔の分布は幾何分布に適合すると判定する。 Then, a chi-square value indicating the area deviation between the geometric distribution and the measured distribution is calculated, and when the chi-square value is smaller than the target chi-square value corresponding to the designated significance level, It is determined that the distribution of error occurrence intervals of the digital signal matches the geometric distribution.
また、別の発明は、所定の誤り率を有しエラーがランダムに含まれるデジタル信号における前記各エラーの隣接エラーとの間の隣接エラー発生間隔の分布の幾何分布に対する適合を評価するランダムエラー評価装置である。 According to another aspect of the present invention, a random error evaluation is performed to evaluate a conformity of a distribution of adjacent error occurrence intervals between adjacent errors in a digital signal having a predetermined error rate and randomly including errors. Device.
そして、このランダムエラー評価装置は、デジタル信号の隣接エラー発生間隔の測定値のサンプル数、測定値を複数の区間に区分するときの分割数、適合評価の有意水準を含む入力された測定条件を記憶する測定条件メモリと、デジタル信号における各エラーの隣接エラーとの間の隣接エラー発生間隔を算出するエラー間隔算出部と、このエラー間隔算出部で算出された隣接エラー発生間隔を測定値としてサンプル数だけ取り込んで記憶する測定値メモリと、この測定値メモリに記憶された測定値の最大値を抽出する最大値抽出部と、この抽出された最大値を分割数の区間に分割する区間分割部と、測定値メモリに記憶されたサンプル数の測定値から、分割された各区間に所属する各測定値の数である各測定度数を計数する測定度数計数部と、各区間毎に計数された測定度数を記憶する測定値テーブルと、測定値メモリに記憶された測定値の平均値を算出する平均値算出部と、平均値を用いて確率関数の定められる幾何分布により定まる隣接エラー発生間隔の実現確率と前記サンプル数とを用いて、前記区間分割部で分割された各区間に対する理論度数を算出して前記測定値テーブルに書込む理論度数算出部と、各区間における測定度数と理論度数との偏差を全部の区間に亘って積算したカイ2乗値を算出するカイ2乗値算出部と、区間の数から求められた自由度で定まるカイ2乗分布関数における前記有意水準に対応する目標カイ2乗値を算出する目標カイ2乗値算出部と、算出されたカイ2乗値が目標カイ2乗値より小さい場合に、デジタル信号の隣接エラー発生間隔の分布が幾何分布に適合すると判定する適合判定部と、この適合判定部の判定結果を表示する表示部とを備えている。 The random error evaluation device is configured to input input measurement conditions including the number of measurement values of the adjacent error occurrence interval of the digital signal, the number of divisions when the measurement value is divided into a plurality of sections, and the significance level of conformity evaluation. An error interval calculation unit that calculates an adjacent error occurrence interval between the measurement condition memory to be stored and the adjacent error of each error in the digital signal, and the adjacent error occurrence interval calculated by the error interval calculation unit is sampled as a measurement value A measurement value memory that captures and stores the number, a maximum value extraction unit that extracts the maximum value of the measurement values stored in the measurement value memory, and a section division unit that divides the extracted maximum value into sections of the number of divisions A measurement frequency counting unit that counts each measurement frequency that is the number of each measurement value belonging to each divided section from the measurement value of the number of samples stored in the measurement value memory; A measurement value table that stores the measurement frequency counted for each section, an average value calculation unit that calculates an average value of the measurement values stored in the measurement value memory, and a geometric distribution in which a probability function is determined using the average value The theoretical frequency calculation unit that calculates the theoretical frequency for each section divided by the section dividing unit using the realization probability of the adjacent error occurrence interval determined by the above and the number of samples, and writes the theoretical frequency to the measurement value table, and each section A chi-square value calculation unit for calculating a chi-square value obtained by integrating the deviation between the measured frequency and the theoretical frequency over all intervals, and a chi-square distribution function determined by the degree of freedom obtained from the number of intervals. A target chi-square value calculation unit for calculating a target chi-square value corresponding to the significance level, and a distribution of adjacent error occurrence intervals of a digital signal when the calculated chi-square value is smaller than the target chi-square value But Includes what distribution compatible and determining acceptability determining unit, and a display unit for displaying the determination result of the matching determination unit.
このように構成されたランダムエラー評価装置においても上述したランダムエラー評価方法とほぼ同じ作用効果を奏することが可能である。 The random error evaluation apparatus configured as described above can achieve substantially the same operational effects as the random error evaluation method described above.
本発明においては、測定対象のデジタル信号の測定した隣接エラー発生間隔の分布が幾何分布に適合するか否かをカイ2乗適合判定手法を用いて定量的に判定している。したがって、このデジタル信号の信号発生回路が組込まれた試験装置の試験対象に対する試験精度を向上できる。 In the present invention, whether or not the distribution of measured adjacent error occurrence intervals of the digital signal to be measured is suitable for the geometric distribution is quantitatively determined using a chi-square conformity determination method. Therefore, it is possible to improve the test accuracy for the test object of the test apparatus in which the digital signal generation circuit is incorporated.
以下、本発明の一実施形態を図面を用いて説明する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は本発明の一実施形態に係わるランダムエラー評価方法が採用されたランダムエラー評価装置の概略構成を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a random error evaluation apparatus employing a random error evaluation method according to an embodiment of the present invention.
例えば、コンピュータ等の情報処理装置で構成されたランダムエラー評価装置には、測定実施者が各種の測定条件や有意水準の初期設定条件を操作入力するための例えばマウスやキーボード等からなる操作部1、例えば信号発生回路2から出力された測定対象の所定の誤り率pを有しエラーがランダムに含まれるデジタル信号aが入力されるインタフェース(IF)回路3、例えば操作部1で操作入力された測定条件や判定結果を表示出力する表示部4、及び各種データを記憶保持する例えばHDD(ハード・ディスク・ドライブ)からなる記憶装置5の各ハード構成部材が設けられている。なお、ランダムエラー評価装置内には、上述したハード構成部材の他に、アプリケーション・プログラム上に構成された多くのソフト構成部材がある。
For example, in a random error evaluation apparatus configured by an information processing apparatus such as a computer, an
記憶装置5内には、測定条件メモリ6、測定値メモリ7、及び測定値テーブル8が形成されている。以下、各部の構成及び動作を順番に説明していく。
In the
測定条件メモリ6内には、測定実施者が操作部1から入力した測定対象のデジタル信号aに関する情報が測定条件設定部9でデータ処理された、隣接エラー発生間隔としての測定値tのサンプル数N、区間の幅ΔT(時間幅)を定めるために設定した分割数M、カイ2乗適合判定の判定基準に使用する有意水準α(%)が記憶される。
In the
エラー間隔算出部10は、インタフェース(IF)回路3を介して入力されたデジタル信号aにおける各エラーの隣接エラーとの間の隣接エラー発生間隔tを算出して、測定値tとして、記憶装置5の測定値メモリ7へ書込んでいく。
The error
図2を用いて、エラー間隔算出部10における隣接エラー発生間隔tの具体的算出動作を説明する。信号発生回路2から出力されたデジタル信号aはクロックに同期する正常を示す「0」のビットと、エラーbを示す「1」のビットとで構成されている。このデジタル信号aの誤り率pが例えば10-3の場合はデジタル信号に「0」のビットが1000個続く中で「1」のビットが1個の割合で含まれることになる。
A specific calculation operation of the adjacent error occurrence interval t in the error
「1」のビットで示される各エラーb1、b2、b3、b4、b5、…、bn、…、bN+1の各エラー発生時刻i1、i2、i3、i4、i5、…in、…、iN+1は、クロック周期TCの整数倍で表される。そして、n番目のエラーbnの隣接エラー発生間隔(測定値)tnは、自己のエラー発生時刻inと、次のエラーbn+1のエラー発生時刻in+1とを用いて、下式で示される。なお、単位は、クロック周期TCの整数倍である。 Each error occurrence time i 1 , i 2 , i 3 , b n + 1 of each error b 1 , b 2 , b 3 , b 4 , b 5 ,..., B n ,. i 4 , i 5 ,..., i n ,..., i N + 1 are represented by integer multiples of the clock cycle T C. Then, n-th error b n adjacent error generation interval (measured value) t n, using the error occurrence time i n self, and error occurrence time i n + 1 of the following error b n + 1, It is shown by the following formula. The unit is an integer multiple of the clock period T C.
隣接エラー発生間隔(測定値)tn=(in+1―in)―1
なお、エラーbが次のクロックで発生した場合は、隣接エラー発生間隔tは零(t=0)であるので、「1」を減算している。
Adjacent error occurrence interval (measured value) t n = (i n + 1 −i n ) −1
When the error b occurs at the next clock, the adjacent error occurrence interval t is zero (t = 0), so “1” is subtracted.
ここで、nはエラーb、隣接エラー発生間隔(測定値)tを特定する番号であり、
n=1、2、3、4、5、…、N
Nは測定条件メモリ7に記憶されたこの測定値(隣接エラー発生間隔)のサンプル数である。このようにして算出された各エラーb1、b2、b3、b4、b5、…、bn、…、bN+1のN+1個の各隣接エラー発生間隔t1、t2、t3、t4、t5、…、tn、…、tNはそれぞれ測定値として図4に示す測定値メモリ7に書込まれる。
Here, n is a number that specifies the error b and the adjacent error occurrence interval (measured value) t,
n = 1, 2, 3, 4, 5,..., N
N is the number of samples of this measurement value (adjacent error occurrence interval) stored in the
最大値抽出部11は、測定値メモリ7に書込まれたサンプル数N個の隣接エラー発生間隔の測定値t1〜tNのなかで、隣接エラー発生間隔(測定値)の最大値Tmax、すなわち、1つのエラーbが発生してから、次のエラーbが発生するまでのクロック周期TCの整数倍で示される最長時間を抽出して、区間分割部12へ送出する。
The maximum
区間分割部12は、この最大値Tmaxを右端、0を左端とする区間を、測定条件メモリ6に記憶された分割数M(正整数)で分割してM個の区間I1、I2、I3、…、Ij、…、IMを作成して、このM個の区間I1〜IMを有する測定値テーブル8を記憶装置5内に形成する。図3を用いて、M個の区間I1〜IMを形成する具体的動作を説明する。
The
測定値メモリ7に書込まれたサンプル数N個の隣接エラー発生間隔の測定値t1〜tNを例えば値(間隔)tの小さい順に並べ替えると、図示するように、隣接エラー発生間隔tが零(t=0)から、最大値(t=Tmax)に至るまでのN個の測定値tが存在する。そして、このt=0からt=Tmaxの測定値t1〜tNが取りうる範囲をM分割して得られるM個の各区間I1、I2、I3、…、Ij、…、IMのクロック周期TCを単位として表される区間幅ΔTは、
区間幅ΔT=Tmax/M
となり、j番目の区間Ijの範囲は、測定値tの取りうる範囲は[(j―1)ΔT,jΔT )となる。なお、この範囲の表現は、(j―1)ΔT以上、jΔT未満を意味する。
Sorting the measured value t 1 ~t N of the written sample number N adjacent error generation interval in ascending order of for example, a value (distance) t to the measured
Section width ΔT = T max / M
Thus, the range of the j-th interval I j is [(j−1) ΔT, jΔT 1) that can be taken by the measurement value t. The expression of this range means (j−1) ΔT or more and less than jΔT.
なお、サンプル数N及び分割数Mは、分割された各区間I1〜IMに所属する各測定値の数(測定度数f)が少なくとも5個以上になるように選択する。具体的には、デジタル信号aにおける誤り率pと、クロック周期TCとが与えられているので、サンプル数Nは計算機のデータ処理時間と適合判定精度に応じて、例えば104〜105程度に設定されており、分割数Mは、数十程度に設定される。 The number of samples N and the number of divisions M are selected so that the number of measurement values (measurement frequency f) belonging to each of the divided sections I 1 to I M is at least 5 or more. Specifically, the error rate p in the digital signals a, since the clock period T C is given, the number of samples N is corresponding to the matching determination accuracy and data processing time of the computer, for example, 10 4 to 10 about 5 The division number M is set to about several tens.
図5は記憶装置5内に形成された測定値テーブル8を示す図である。この測定値テーブル8においては、前述したM個の各区間I1、I2、I3、…、Ij、…、IM毎に、対応する各測定度数f1、f2、f3、…、fj、…、fM、及び対応する各理論度数e1、e2、e3、…、ej、…、eMを書込むための各領域8a、8bがそれぞれ形成されている。
FIG. 5 is a diagram showing a measurement value table 8 formed in the
測定度数計数部13は、測定値メモリ7に記憶されたサンプル数N個の隣接エラー発生間隔の測定値t1、t2、t3、t4、t5、…、tn、…、tNから、M分割された各区間I1、I2、I3、…、Ij、…、IMに所属する各測定値の数である各測定度数f1、f2、f3、…、fj、…、fMを計数する。そして、計数した各測定度数f1、f2、f3、…、fj、…、fMを図5の測定値テーブル8の各区間I1、I2、I3、…、Ij、…、IMの対応する領域8aへ書込む。
The measurement
平均値算出部14は、測定値メモリ7に書込まれたサンプル数N個の隣接エラー発生間隔の測定値t1〜tNの平均値Tmを算出して、理論度数算出部15へ送出する。
Average
Tm=(t1+t2+t3+t4+t5+、…、+tn+、…+tN)/N
理論度数算出部15は、測定条件メモリ6に記憶されたサンプル数N、平均値Tmを用いて、幾何分布に対する測定値の各区間I1、I2、I3、…、Ij、…、IMの各理論度数e1、e2、e3、…、ej、…、eMを算出して測定値テーブル8の各区間I1、I2、I3、…、Ij、…、IMの対応する領域8bへ書込む。ただし、幾何分布の確率関数は平均値Tmを用いて定められる。
T m = (t 1 + t 2 + t 3 + t 4 + t 5 +, ..., + t n +, ... + t N ) / N
The theoretical
次に、幾何分布における理論度数eの算出手順を説明する。前述した幾何分布の確率関数、
P(j,p)=qj・p j=0,1,2,3,…
p;誤り率 0<p<1
ただし、q=1−p 0<q<1
において、先に算出されたエラー間隔の平均値Tmを用いて、測定するデジタル信号aの誤り率pの最尤推定誤り率paを下式で算出する。
Next, a procedure for calculating the theoretical frequency e in the geometric distribution will be described. Probability function of the geometric distribution described above,
P (j, p) = q j · p j = 0, 1, 2, 3,.
p:
However, q = 1-
In using the average value T m of a error interval calculated above to calculate the maximum likelihood estimation error rate p a error rate p of the digital signal a measure by the following formula.
pa=1/(1+Tm)
次に、前述と同様に、qa=1―paとすると、前記確率関数を表す式は
P(j,p)=qa j・pa j=0,1,2,3,…
となる。そして、j番目の区間Ijに含まれる隣接エラー発生間隔が実現する確率は、区間幅ΔT=N/Mの区間[(j―1)ΔT,jΔT )のクロック周期TC単位の各位置をxとすると、確率関数P(x,pa)=qa x・paにおけるqaの指数xを、x=(j―1)ΔTからx=jΔT―1まで順番に移動させながら加算したものである。そして、度数に変換するためにサンプル数Nを乗算している。したがって、j番目の区間Ijにおける理論度数ejは下式で示される。
Then, in the same manner as described above, when the qa = 1-p a, equation expressing the probability function P (j, p) = q a j · p a j = 0,1,2,3, ...
It becomes. The probability of realizing the adjacent error occurrence interval included in the j-th interval I j is the position of each unit of the clock cycle T C in the interval [(j−1) ΔT, jΔT) with the interval width ΔT = N / M. When x, the probability function P (x, p a) a = q a x · p a in q a exponential x, plus while moving sequentially from x = (j-1) ΔT to x = jΔT-1 Is. Then, the number of samples N is multiplied in order to convert to frequency. Therefore, the theoretical frequency ej in the j-th interval Ij is expressed by the following equation.
となる。すなわち、図6、図8に示す幾何分布22を特徴付ける区間Ijの理論度数ejは、平均値Tmと、サンプル数Nと区間幅ΔTと区間番号jとで定まる。
It becomes. That is, FIG. 6, the theoretical frequency e j intervals I j characterizing
図5に示す測定値テーブル8の各領域8a,8bに対する測定度数f1〜fM、及び理論度数e1〜eMの書込みが終了した状態において、図6は、測定された各測定度数f1、f2、f3、…、fj、…、fMから求めた破線で示される測定分布21と、演算された各理論度数e1、e2、e3、…、ej、…、eMから求めた実線で示される幾何分布22の理論分布との比較を示す。この破線で示される入力されたデジタル信号aの測定分布21が、実線で示される幾何分布22の理論分布にどの程度近似しているかを定量的に判定するカイ2乗判定を説明する。
Each
図5の測定値テーブル8には、上述した測定度数f、理論度数eの他に、区間I1、I2、I3、…、Ij、…、IM毎に測定度数fの理論度数eに対するずれ量(fj−ej)2、正規化されたずれ量(fj−ej)2/ejが書込まれる領域8c、8dが形成されている。
The measurement table 8 of FIG. 5, the above-mentioned measurement frequency f, in addition to the theoretical power e, the interval I 1, I 2, I 3 , ..., I j, ..., the theoretical frequency of measurement frequencies f for each I M amount of deviation e (f j -e j) 2 , normalized deviation amount (f j -e j) 2 / e j is written are
当然、全部の区間I1〜IMに亘って測定度数f、理論度数eを積算すると、共にサンプル数Nになる。また、正規化されたずれ量(fj−ej)2/ejを全部の区間I1〜IMに亘って積算した値が一般に「カイ2乗値」と称される値となる。このカイ2乗値は便宜的にギリシャ文字を用いて「χ2」と表記される。 Naturally, when the measurement power f and the theoretical power e are integrated over all the intervals I 1 to I M , the number of samples N is obtained. Further, a value obtained by integrating the normalized deviation amount (f j −e j ) 2 / e j over all the sections I 1 to I M is a value generally called “chi-square value”. This chi-square value is written as “χ 2 ” using Greek letters for convenience.
図5に示す測定値テーブル8の各領域8a,8bに測定度数f1〜fM、及び理論度数e1〜eMの書込みが終了すると、区間統合部16が起動して、カイ2乗値算出部17でカイ2乗演算を実施するための準備処理を実行する。
When the writing of the measured frequencies f 1 to f M and the theoretical frequencies e 1 to e M is completed in each of the
この区間統合部16は、幾何分布22の指数波形の右端部分に、例えば、5以下の理論度数eの区間Iが存在すれば、隣接する区間と合併して、1つの区間とする。その結果、区間数がMから(M−1)に変更になる。これは、カイ2乗値の算出精度を向上させるために必要である。もちろん、5以下の理論度数eの区間Iが存在しなければ、区間の合併は実施しないし、区間数Mはそのままである。
For example, if a section I having a theoretical frequency e of 5 or less exists at the right end portion of the exponential waveform of the
カイ2乗値算出部17は、図6の幾何分布22における矢印「↓」、「↑」で示すように、各区間I1、I2、I3、…、Ij、…、IMにおける測定された測定度数f1、f2、f3、…、fj、…、fMの理論度数e1、e2、e3、…、ej、…、eMに対する差の2乗値で示されるずれ量(f―e)2、及び正規化した各ずれ量(f1―e1)2/e 1、(f2―e2)2/e 2、(f3―e3)2/e 3、…、(fj―ej)2/e j、…、(fM―eM)2/e Mを算出して測定値テーブル8の各領域8c、8dに書込む。
Chi-square value calculator 17, the arrow "↓" in the
そして、この各正規化した各ずれ量(fj―ei)2/e jを全ての区間I1〜IMに亘って積算して「カイ2乗値χ2」を算出する。 Then, each normalized deviation amount (f j −e i ) 2 / e j is integrated over all the sections I 1 to I M to calculate “chi-square value χ 2 ”.
χ2=[(f1―e1)2/e 1]+[(f2―e2)2/e 2]+、…
+[(fj―ej)2/e j]+、…、+[(fM―eM)2/e M]
カイ2乗値算出部17は算出したカイ2乗値χ2を適合判定部18へ送出する。
χ 2 = [(f 1 −e 1 ) 2 / e 1 ] + [(f 2 −e 2 ) 2 / e 2 ] +,.
+ [(F j −e j ) 2 / e j ] +,..., + [(F M −e M ) 2 / e M ]
The chi-square value calculation unit 17 sends the calculated chi-square value χ 2 to the conformity determination unit 18.
次に、自由度算出部19は、図7に示すカイ2乗関数(確率密度関数)F(χ2,φ)を算出するための自由度φを図5に示す測定値テーブル8に設定されている統合調整済みの区間Iの数Mから2を減算した値とする。
Next, the degree-of-
φ=M―2
ここで、自由度φは、
φ=表の項目数(区間Iの数)−1−k
と表される。kは、母数推定における推定した母数の数である。今回の場合は、平均値Tmを推定しているので、上記の値となる。
φ = M-2
Here, the degree of freedom φ is
φ = number of items in table (number of sections I) -1-k
It is expressed. k is the number of parameters estimated in parameter estimation. In this case, since the average value T m is estimated, the above value is obtained.
カイ2乗関数F(χ2,φ)は、
で示される。 Indicated by
なお、Γ(φ/2)はガンマ関数であり、例えば自由度φ=5の場合は、
Γ(φ/2)=Γ(5/2)=(3π1/2)≒1.392
となる。
Γ (φ / 2) is a gamma function. For example, when the degree of freedom is φ = 5,
Γ (φ / 2) = Γ (5/2) = (3π 1/2 ) ≒ 1.392
It becomes.
図7に示すように、カイ2乗関数F(χ2,φ)は、測定された分布が目標とする分布にどの程度適合するかを定量的に判定するための[カイ2乗値χ2]を変数とする分布確率密度関数であり、区間Ijの自由度φが定まれば、各[カイ2乗値χ2]における関数値F(χ2,φ)が一義的に定まる関数である。 As shown in FIG. 7, the chi-square function F (χ 2 , φ) is a [chi-square value χ 2 for quantitatively determining how well the measured distribution fits the target distribution. ] Is a distribution probability density function having a variable, and if the degree of freedom φ of the interval I j is determined, the function value F (χ 2 , φ) in each [chi-square value χ 2 ] is uniquely determined. is there.
カイ2乗値算出部17で算出された幾何分布とのずれ量の総和に対応する[カイ2乗値χ2]が小さいほど適合度が大きい、すなわち、適合度を図7に示すカイ2乗分布の斜線で示す[カイ2乗値χ2]より右側の右裾面積(right tail area)Sの全体面積SA(=1)に対する比率(%)で評価できる。 The smaller the [chi-square value χ 2 ] corresponding to the sum of the deviations from the geometric distribution calculated by the chi-square value calculation unit 17, the greater the fitness, that is, the fitness is the chi-square shown in FIG. It can be evaluated by the ratio (%) of the right tail area S on the right side of the [chi-square value χ 2 ] indicated by the diagonal line of the distribution to the total area S A (= 1).
測定された分布が目標とする分布に適合すると判定する有意水準α(%)を測定者が操作部1で指定して、測定条件メモリ6に予め設定しておく。この有意水準α(%)は経験的にα=5%で、十分に測定された分布が目標とする分布に適合していると見なすことができる。
The measurement person designates a significance level α (%) determined that the measured distribution is suitable for the target distribution by the
したがって、目標カイ2乗値算出部20は、図7に示すカイ2乗関数F(χ2,φ)における右裾面積Sの全体面積SA(=1)に対する比率(%)が有意水準α(%)となる目標カイ2乗値(χ2)αを算出して、適合判定部18へ送出する。
Therefore, the target chi-square
適合判定部18は、カイ2乗値算出部17で算出された[カイ2乗値χ2]が、目標カイ2乗値算出部20で算出された[目標カイ2乗値(χ2)α]より小さい場合に、測定対象のデジタル信号aの隣接エラー発生間隔の分布は幾何分布に適合すると判定して、判定結果を表示部4へ表示出力する。
The conformity determination unit 18 determines that the [chi-square value χ 2 ] calculated by the chi-square value calculation unit 17 is the [target chi-square value (χ 2 ) α calculated by the target chi-square
表示部4には、図8に示すように、測定対象のデジタル信号aの隣接エラー発生間隔の測定された測定分布21、幾何分布22、誤り率p、サンプル数N、最大値Tmax、平均値Tm、自由度φ、カイ2乗値χ2、有意水準α(%)、目標カイ2乗値(χ2)α、判定結果等が表示される。
As shown in FIG. 8, the
図9は、このように構成されたランダムエラー評価装置の全体評価動作を示す流れ図である。操作部1から、サンプル数N、分割数M、有意水準α、誤り率p等の測定条件が入力されると(ステップS1)、この各測定条件を測定条件メモリ6へ設定する(S2)。そして、測定対象のデジタル信号aの隣接エラー発生間隔をサンプル数Nだけ測定(算出)する(S3)。次に測定した隣接エラー発生間隔の測定値tの最大値Tmaxを算出する(S4)。そして、各区間I毎の測定度数fを算出する(S5)。 FIG. 9 is a flowchart showing the overall evaluation operation of the random error evaluation apparatus configured as described above. When measurement conditions such as the number N of samples, the number M of divisions, the significance level α, and the error rate p are input from the operation unit 1 (step S1), the measurement conditions are set in the measurement condition memory 6 (S2). Then, the adjacent error occurrence interval of the digital signal a to be measured is measured (calculated) by the number of samples N (S3). Next, the maximum value T max of the measured value t of the measured adjacent error occurrence interval is calculated (S4). Then, the measurement frequency f for each section I is calculated (S5).
さらに、測定した隣接エラー発生間隔の測定値tの平均値Tmを算出する(S6)。サンプル数N、平均値Tmを用いて幾何分布22における各区間Ijの理論度数eを算出する(S7)。次に、指定された有意水準αに対応する[目標カイ2乗値(χ2)α]を算出する(S8)。また、先に測定した測定度数fの理論度数eに対するずれ量の総和に対応する[カイ2乗値χ2]を算出する(S9)。
Further, an average value T m of the measured values t of the measured adjacent error occurrence intervals is calculated (S6). The theoretical frequency e of each section I j in the
そして両者の大小を比較して(S10)、測定対象のデジタル信号aの[カイ2乗値χ2]が[目標カイ2乗値(χ2)α]より小さい場合に(S10)、測定対象のデジタル信号aの隣接エラー発生間隔の布は幾何分布22に適合すると判定して(S11)、適合判定結果を表示部4に表示出力する(S13)。 Then, the magnitudes of both are compared (S10), and when the [chi-square value χ 2 ] of the digital signal a to be measured is smaller than the [target chi-square value (χ 2 ) α ] (S10), the measurement object It is determined that the adjacent error occurrence interval of the digital signal a conforms to the geometric distribution 22 (S11), and the conformity determination result is displayed and output on the display unit 4 (S13).
一方、測定対象のデジタル信号aの[カイ2乗値χ2]が[目標カイ2乗値(χ2)α]より大きい場合に(S10)、測定対象のデジタル信号aの隣接エラー発生間隔の分布は幾何分布に適合しないと判定して(S12)、非適合判定結果を表示部4に表示出力する(S13)。 On the other hand, when the [chi-square value χ 2 ] of the digital signal a to be measured is larger than the [target chi-square value (χ 2 ) α ] (S10), the adjacent error occurrence interval of the digital signal a to be measured is determined. It is determined that the distribution does not match the geometric distribution (S12), and the non-conformity determination result is displayed and output on the display unit 4 (S13).
このように構成された実施形態のランダムエラー評価装置を用いて、図10に示す二つのデジタル信号a1、a2の隣接エラー発生間隔の分布が幾何分布に適合するか否かを評価した。デジタル信号a1においては、図11に示すように、隣接エラー発生間隔の測定分布21は幾何分布22に適合する分布に近似(適合)している。一方、デジタル信号a2においては、図12に示すように、隣接エラー発生間隔の測定分布21は幾何分布22から大きく離れた分布を有する。
Using the random error evaluation device of the embodiment configured as described above, it was evaluated whether or not the distribution of the adjacent error occurrence intervals of the two digital signals a 1 and a 2 shown in FIG. In the digital signal a 1 , as shown in FIG. 11, the
測定条件は、図10に示すように、両デジタル信号a1、a2とも、誤り率p=10-2、サンプル数N=16383、有意水準α=5%は等しいが、分割数Mにおいては、デジタル信号a1、a2において、それぞれM=32、M=57に設定されている。しかし、区間統合部16の作用の結果として、自由度φ=25、φ=26もほぼ等しい。さらに、両デジタル信号a1、a2の目標カイ2乗値(χ2)α=37.7、目標カイ2乗値(χ2)α=38.8もほぼ等しい。
As shown in FIG. 10, the measurement conditions are that both the digital signals a 1 and a 2 have the same error rate p = 10 −2 , the number of samples N = 16383, and the significance level α = 5%. In the digital signals a 1 and a 2 , M = 32 and M = 57 are set, respectively. However, as a result of the action of the
しかし、デジタル信号a2は隣接エラー発生間隔の分布が一方に集中しているので、カイ2乗値(χ2)が14341.6と、デジタル信号a1のカイ2乗値(χ2)の11.5に比較して非常に大きい。したがって、デジタル信号a2においては、カイ2乗値(χ2)(=14341.6)が目標カイ2乗値(χ2)α(=38.8)に比較して格段に大きい。その結果、このデジタル信号a2の隣接エラー発生間隔の分布は幾何分布に適合しない非適合判定が出力される。 However, the digital signal a 2 is because the distribution of adjacent error generation interval is concentrated in one, the chi-square value (chi 2) is 14341.6, digital signal a 1 of the chi-square value of (chi 2) Very large compared to 11.5. Therefore, in the digital signal a 2 , the chi-square value (χ 2 ) (= 14341.6) is much larger than the target chi-square value (χ 2 ) α (= 38.8). As a result, a non-conformance determination in which the distribution of the adjacent error occurrence intervals of the digital signal a 2 does not conform to the geometric distribution is output.
これに対して、デジタル信号a1のカイ2乗値(χ2)(=11.5)は、目標カイ2乗値(χ2)α(=37.7)以下である。その結果、このデジタル信号a1の隣接エラー発生間隔の分布は幾何分布に適合する適合判定が出力される。 On the other hand, the chi-square value (χ 2 ) (= 11.5) of the digital signal a 1 is less than or equal to the target chi-square value (χ 2 ) α (= 37.7). As a result, a conformity determination that matches the distribution of the adjacent error occurrence intervals of the digital signal a 1 to the geometric distribution is output.
このように実施形態のランダムエラー評価方法及びランダムエラー評価装置においては、信号発生回路2から出力されたデジタル信号aの隣接エラー発生間隔の分布が自然界に存在する理想の幾何分布に適合するか否かを定量的に判定できる。
As described above, in the random error evaluation method and the random error evaluation apparatus according to the embodiment, whether the distribution of the adjacent error generation intervals of the digital signal a output from the
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、有意水準αを5%を超える例えば10%に設定することにより、試験の適合判定基準をより厳格に設定することが可能である。 In addition, this invention is not limited to embodiment mentioned above. For example, by setting the significance level α to, for example, 10% exceeding 5%, it is possible to set the test conformity determination criteria more strictly.
1…操作部、2…信号発生回路、3…IF回路、4…表示部、5…記憶装置、6…測定条件メモリ、7…測定値メモリ、8…測定値テーブル、9…測定条件設定部、10…エラー間隔算出部、11…最大値抽出部、12…区間分割部、13…測定度数計数部、14…平均値算出部、15…理論度数算出部、16…区間統合部、17…カイ2乗値算出部、18…適合判定部、19…自由度算出部、20…目標カイ2乗値算出部、21…測定分布、23…幾何分布
DESCRIPTION OF
Claims (2)
このエラー間隔算出ステップで算出される隣接エラー発生間隔を測定値として予め定められたサンプル数だけ取り込んで記憶保持する記憶保持ステップと、
この記憶保持ステップにて記憶保持された測定値の最大値を抽出する最大値抽出ステップと、
この最大値抽出ステップで抽出された最大値を複数の区間に分割する区間分割ステップと、
前記記憶保持されたサンプル数の測定値から、前記区間分割ステップで分割された各区間に所属する各測定値の数である各測定度数を計数する測定度数計数ステップと、
前記記憶保持ステップにて記憶保持された測定値の平均値を算出する平均値算出ステップと、
前記平均値を用いて確率関数の定められる幾何分布により定まる隣接エラー発生間隔の実現確率と前記サンプル数とを用いて、前記区間分割ステップで分割された各区間に対する理論度数を算出する理論度数算出ステップと、
前記各区間における測定度数と理論度数との偏差を全部の区間に亘って積算したカイ2乗値を算出するカイ2乗値算出ステップと、
前記区間の数から求められた自由度で定まるカイ2乗分布関数における指定された有意水準に対応する目標カイ2乗値を算出する目標カイ2乗値算出ステップと、
前記算出されたカイ2乗値が目標カイ2乗値より小さい場合に、前記デジタル信号の隣接エラー発生間隔の分布が前記幾何分布に適合すると判定する適合判定ステップと
を備えたことを特徴とするランダムエラー評価方法。 An error interval calculating step of calculating an adjacent error occurrence interval between adjacent errors of each error in a digital signal having a predetermined error rate and randomly including errors;
A storage holding step for capturing and storing a predetermined number of samples as a measurement value for the adjacent error occurrence interval calculated in the error interval calculation step;
A maximum value extraction step for extracting the maximum value of the measurement values stored and held in this memory holding step;
A section dividing step for dividing the maximum value extracted in the maximum value extracting step into a plurality of sections;
A measurement frequency counting step of counting each measurement frequency that is the number of each measurement value belonging to each section divided in the section division step from the stored measurement value of the number of samples;
An average value calculating step for calculating an average value of the measurement values stored and held in the memory holding step;
Theoretical power calculation for calculating the theoretical power for each section divided in the section dividing step using the realization probability of the adjacent error occurrence interval determined by the geometric distribution in which the probability function is determined using the average value and the number of samples. Steps,
A chi-square value calculating step for calculating a chi-square value obtained by integrating the deviation between the measured power and the theoretical power in each section over all the sections;
A target chi-square value calculating step for calculating a target chi-square value corresponding to the designated significance level in the chi-square distribution function determined by the degree of freedom determined from the number of sections;
And a conformity determination step for determining that the distribution of adjacent error occurrence intervals of the digital signal matches the geometric distribution when the calculated chi-square value is smaller than the target chi-square value. Random error evaluation method.
前記デジタル信号の隣接エラー発生間隔の測定値のサンプル数、測定値を複数の区間に区分するときの分割数、適合評価の有意水準を含む入力された測定条件を記憶する測定条件メモリ(6)と、
前記デジタル信号における前記各エラーの隣接エラーとの間の隣接エラー発生間隔を算出するエラー間隔算出部(10)と、
このエラー間隔算出部で算出された隣接エラー発生間隔を測定値として前記サンプル数だけ取り込んで記憶する測定値メモリ(7)と、
この測定値メモリに記憶された測定値の最大値を抽出する最大値抽出部(11)と、
この抽出された最大値を前記分割数の区間に分割する区間分割部(12)と、
前記測定値メモリに記憶されたサンプル数の測定値から、分割された各区間に所属する各測定値の数である各測定度数を計数する測定度数計数部(13)と、
前記各区間毎に前記計数された測定度数を記憶する測定値テーブル(8)と、
前記測定値メモリに記憶された測定値の平均値を算出する平均値算出部(14)と、
前記平均値を用いて確率関数の定められる幾何分布により定まる隣接エラー発生間隔の実現確率と前記サンプル数とを用いて、前記区間分割部で分割された各区間に対する理論度数を算出して前記測定値テーブルに書込む理論度数算出部(15)と、
前記各区間における測定度数と理論度数との偏差を全部の区間に亘って積算したカイ2乗値を算出するカイ2乗値算出部(17)と、
前記区間の数から求められた自由度で定まるカイ2乗分布関数における前記有意水準に対応する目標カイ2乗値を算出する目標カイ2乗値算出部(20)と、
前記算出されたカイ2乗値が目標カイ2乗値より小さい場合に、前記デジタル信号の隣接エラー発生間隔の分布が前記幾何分布に適合すると判定する適合判定部(18)と、
この適合判定部の判定結果を表示する表示部(4)と
を備えたことを特徴とするランダムエラー評価装置。 A random error evaluation device that evaluates a conformity of a distribution of adjacent error occurrence intervals between adjacent errors of each error in a digital signal having a predetermined error rate and randomly including errors,
A measurement condition memory (6) for storing input measurement conditions including the number of measurement values of the adjacent error occurrence interval of the digital signal, the number of divisions when dividing the measurement values into a plurality of sections, and the significance level of conformity evaluation When,
An error interval calculation unit (10) for calculating an adjacent error occurrence interval between adjacent errors of each error in the digital signal;
A measurement value memory (7) that captures and stores the adjacent error occurrence interval calculated by the error interval calculation unit as the measurement value by the number of samples;
A maximum value extraction unit (11) for extracting the maximum value of the measurement values stored in the measurement value memory;
A section dividing unit (12) that divides the extracted maximum value into sections of the number of divisions;
A measurement frequency counting unit (13) for counting each measurement frequency that is the number of each measurement value belonging to each divided section from the measurement value of the number of samples stored in the measurement value memory;
A measurement value table (8) for storing the counted measurement frequency for each section;
An average value calculation unit (14) for calculating an average value of the measurement values stored in the measurement value memory;
The measurement is performed by calculating the theoretical frequency for each section divided by the section dividing unit using the probability of adjacent error occurrence interval determined by the geometric distribution in which the probability function is determined using the average value and the number of samples. A theoretical frequency calculator (15) to be written in the value table;
A chi-square value calculation unit (17) for calculating a chi-square value obtained by integrating the deviation between the measured power and the theoretical power in each section over all the sections;
A target chi-square value calculation unit (20) for calculating a target chi-square value corresponding to the significance level in the chi-square distribution function determined by the degree of freedom determined from the number of sections;
A conformity determination unit (18) that determines that the distribution of adjacent error occurrence intervals of the digital signal matches the geometric distribution when the calculated chi-square value is smaller than the target chi-square value;
A random error evaluation device comprising: a display unit (4) for displaying a determination result of the conformity determination unit.
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