Tengo un cliente de semiconductores que está iniciando una evaluación de JMP Pro para ver si FDE puede ayudar con un problema común en toda la industria llamado ruido de telégrafo aleatorio (o ruido de ráfaga).Esencialmente, tienen curvas de corriente por tiempo y están probando diferentes condiciones para eliminar el ruido que son ráfagas o saltos en la corriente.Vamos a probar DOE funcional con análisis de curva dorada donde la curva objetivo no tiene ruido.La variabilidad que ven en el rango de condiciones puede ser desde un par de saltos en la corriente hasta saltos muy frecuentes (cientos) donde los saltos son de diferentes magnitudes.La frecuencia y magnitud de los "saltos" es importante.Encontré la imagen incluida a continuación después de hacer una búsqueda en Google de ruido de telégrafo aleatorio.Representa aproximadamente el rango medio de la variable que tienen en sus datos (sus datos parecen tener una línea base consistente).
¿Se pregunta si alguien tiene experiencia con este caso de uso de semiconductores o si alguien tiene una opinión sobre el enfoque FDE o si hay otro enfoque para probar?
El enfoque que han intentado es ajustar múltiples distribuciones multimodales de corriente para determinar la cantidad de magnitudes de los saltos, luego procesarían los datos en funciones de paso y luego contarían la cantidad de saltos para cada magnitud.Como puede imaginar, se trata de una gran cantidad de procesamiento de datos a través de secuencias de comandos y luego se quedan atrapados en la forma de evaluar las condiciones que probaron. .Tiene que haber una mejor manera.
