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Quel est l’impact du temps mort ?
Taux d’acquisition réduit pour les fonctions mathématiques, les curseurs ou les zooms
D’autres opérations de post-traitement telles que les calculs mathématiques, les mesures par curseurs et les zooms demandent des temps de traitements supplémentaires. Une fois celles-ci activées, le taux d’acquisition de l’oscilloscope numérique est réduit sensiblement. Dans un temps fixe d’observation donné, peu de détails sont inclus dans l’analyse et présentés à l’affichage.
2.3 Temps de Test pour capturer des événements rares
Comme décrit dans la partie 2.1, un oscilloscope numérique capture seulement une petite partie du signal de test et par conséquent manque les détails du signal qui se produisent au cours de la période de temps mort (figure 3). En supposant que les signaux manqués se répètent avec le temps, des statistiques peuvent être employées pour calculer le temps moyen requis pour capturer et visualiser de tels événements du signal. Le temps nécessaire pour capturer ces événements sporadiques est présenté dans la partie suivante.
Calcul statistique du temps de test pour capturer les rares défauts du signal
Pour un temps d’acquisition donné (c’est à dire : nombre d’échantillons * résolution, ou
10 * échelle de temps), un taux d’acquisition donné et un taux d’événement donné du signal (ex : taux de répétition d’un problème « Glitch »), la probabilité d’attraper et d’afficher le défaut du signal s’améliore avec l’augmentation du temps de mesure selon l’équation suivante :
Equation 3:
P
=
100
−
100 * ( 1
−
GlitchRate
*
T
)
AcqRate
*
t measure
P: probabilité de capturer un défaut rare répétitif du signal [%]
GlitchRate: Taux de répétition du problème (ex : répétition du glitch) [1/s]
T: Période d’acquisition active ou période d’affichage de la forme d’onde
(Longueur d’enregistrement / vitesse d’échantillonnage, ou Longueur d’enregistrement * Résolution, ou 10 * Echelle de temps par div) [s]
AcqRate: Taux d’acquisition [wfms / s] t measure
: Temps de mesure [s]
Afin de calculer le temps de mesure nécessaire pour une certaine probabilité, l’équation suivante s’applique :
Equation 4:
t measure
=
AcqRate
* log( 1 log( 1
−
−
P
100
)
GlitchRate
*
T
)
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Quel est l’impact du temps mort ?
Exemple de temps de test nécessaire pour visualiser le défaut d’un signal
Supposons un signal avec une erreur qui se répète 10 fois par seconde. Le signal est un signal de données qui est affiché sur l’oscilloscope avec une échelle de temps de
10 ns/div. En ayant un écran avec 10 divisions horizontales, une période d’acquisition active de 100 ns peut être calculée. Pour s’assurer d’un haut niveau de confiance pour capturer le défaut du signal désiré, une probabilité de 99,9% est appliquée.
Le temps de test nécessaire dépend maintenant de la vitesse d’acquisition de l’oscilloscope. La table suivante montre le temps de test nécessaire pour différentes vitesses d’acquisition de formes d’onde.
Taux d’Acquisition Temps de Test
100 wfms /s 19 heures: 11 min : 08 s
10.000 wfms /s 11 min : 31 s
100.000 wfms /s
1.000.000 wfms/s
1 min : 09 s
7 s
Table 1: Temps de Test moyen pour capturer le défaut répété d’un signal avec une probabilité de
99.9% (T=100 ns, GlitchRate=10/s)
Exemple de probabilité pour visualiser le défaut d’un signal
Le graphique suivant, Figure 6, montre l’implication du temps de test nécessaire pour
un signal avec 10 défauts par seconde. Avec un taux d’acquisition plus élevé, la probabilité est clairement plus grande de déceler le défaut d’un signal dans un temps plus court.
Probability to catch rare signal events: 10 faults/s
(T=100ns: 1k RL, 10 ns/div)
100.00
90.00
80.00
70.00
60.00
50.00
acquisition rate
1000000
250000
100000
50000
10000
100
40.00
30.00
20.00
10.00
0.00
0 20 40
test time [s]
60 80 100
Figure 6: Probabilité du temps nécessaire pour détecter un rare défaut du signal qui se reproduit 10 fois par seconde en fonction de la vitesse d’acquisition de formes d’onde de l’oscilloscope.
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