[發明專利]基于顯式和隱式方式對采集數據的分類在審
| 申請號: | 201980090578.1 | 申請日: | 2019-11-27 |
| 公開(公告)號: | CN113316776A | 公開(公告)日: | 2021-08-27 |
| 發明(設計)人: | J·J·奧布里恩;B·S·曼特爾 | 申請(專利權)人: | 特克特朗尼克公司 |
| 主分類號: | G06F16/35 | 分類號: | G06F16/35;A61B5/00 |
| 代理公司: | 中國專利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 劉書航;呂傳奇 |
| 地址: | 美國俄*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 方式 采集 數據 分類 | ||
1.一種對波形數據進行分類的方法,包括:
在測試和測量系統處接收輸入波形數據;
訪問基準波形數據和對應類別的存儲庫;
分析所述輸入波形數據和所述基準波形數據以指定所述輸入波形數據的類別;以及
使用類別指定來向用戶提供信息。
2.根據權利要求1所述的方法,其中,所述輸入波形數據包括輸入波形和與所述輸入波形相關聯的元數據。
3.根據權利要求2所述的方法,其中,所述元數據包括如下中的至少一個:用于測試和測量系統的設置;用于接收所述輸入波形數據的探頭;輸出范圍。
4.根據權利要求1所述的方法,其中,分析所述輸入波形數據包括如下中的一個:使用卷積神經網絡、使用深度神經網絡、或執行數據分析。
5.根據權利要求4所述的方法,其中,執行數據分析包括執行如下中的至少一個:統計數據分析、模式識別、以及時間序列挖掘。
6.根據權利要求1所述的方法,其中,指定類別包括基于所述輸入波形數據的信號類型來提供第一類別,并且然后從第一類別內提供第二類別。
7.根據權利要求1所述的方法,其中,使用類別指定來向用戶提供信息包括將預定義設置應用于所述測試和測量系統。
8.根據權利要求1所述的方法,其中,使用分類來向用戶提供信息包括向所述用戶提供指定的類別以允許所述用戶確認所述類別。
9.根據權利要求1所述的方法,其中,使用類別指定來向用戶提供信息包括提供所述輸入波形與其他波形的比較,所述其他波形與所述輸入波形處于相同類別中。
10.根據權利要求1所述的方法,還包括使用基準波形數據和對應類別的至少一個訓練集來訓練所述測試和測量系統中的處理器。
11.根據權利要求10所述的方法,其中,所述訓練集包括從用戶數據采集的訓練集。
12.根據權利要求10所述的方法,還包括將所述輸入波形數據和關聯類別保存到所述存儲庫,作為訓練數據。
13.根據權利要求1所述的方法,還包括對所述輸入波形數據應用數據減少和濾波中的至少一個。
14.一種測試和測量系統,包括:
用戶界面;
至少一個輸入端口;
通信端口;
處理器,所述處理器被配置為執行指令,所述指令使所述處理器:
通過所述輸入端口或所述用戶界面中的至少一個來接收輸入波形數據;
訪問基準波形數據的存儲庫;
使用所述基準波形數據來分析所述輸入波形數據;
指定所述輸入波形數據的類別;以及
使用所述類別來向用戶提供關于輸入波形的信息。
15.根據權利要求14所述的系統,其中,所述用戶界面包括至少一個顯示屏以允許所述系統顯示所建議的配置。
16.根據權利要求14所述的系統,其中,所述存儲庫駐留在所述測試和測量系統的本地。
17.根據權利要求14所述的系統,其中,所述存儲庫遠離所述測試和測量系統而駐留。
18.根據權利要求17所述的系統,其中,所述存儲庫是通過所述通信端口可訪問的。
19.根據權利要求14所述的系統,其中,所述處理器是卷積神經網絡或深度神經網絡的部分,或者能訪問卷積神經網絡或深度神經網絡。
20.根據權利要求14所述的系統,其中,所述處理器還被配置為執行指令,所述指令使所述處理器基于所述輸入波形的信號類型來指定第一類別,并且指定作為所述第一類別的子類的第二類別。
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