FDEがランダム電信ノイズ（またはバーストノイズ）と呼ばれる業界全体の一般的な問題に役立つかどうかを確認するために、JMPProの評価を開始している半導体の顧客がいます。基本的に、それらは時間曲線ごとの電流を持ち、電流のバーストまたはジャンプであるノイズを除去するためにさまざまな条件をテストしています。ターゲット曲線にノイズがないゴールデンカーブ分析を使用して、機能的なDOEを試してみます。条件の範囲全体で見られる変動性は、現在の数回のジャンプから、ジャンプの大きさが異なる非常に頻繁な（100秒）ジャンプまでです。「ジャンプ」の頻度と大きさは重要です。ランダムな電信ノイズをグーグル検索した後、以下の画像が見つかりました。それは彼らが彼らのデータに持っている変数のミッドレンジについて表します（彼らのデータは一貫したベースラインを持っているようです）。
誰かがこの半導体のユースケースの経験があるかどうか、誰かがFDEアプローチについて意見を持っているかどうか、または試すべき別のアプローチがあるかどうか疑問に思いますか？
彼らが試みたアプローチは、電流の複数のマルチモーダル分布を適合させてジャンプの大きさの数を決定し、データをステップ関数に処理してから、各大きさのジャンプの数を数えることです。ご想像のとおり、これはスクリプトによる大量のデータ処理であり、テストした条件を評価する方法に固執しています。 。より良い方法があるに違いありません。
