저는 FDE가 랜덤 전신 노이즈(또는 버스트 노이즈)라고 하는 업계의 일반적인 문제를 해결할 수 있는지 알아보기 위해 JMP Pro 평가를 시작하는 반도체 고객이 있습니다.기본적으로 시간 곡선에 따른 전류가 있으며 전류의 버스트 또는 점프인 노이즈를 제거하기 위해 다양한 조건을 테스트하고 있습니다.목표 곡선에 노이즈가 없는 황금 곡선 분석으로 기능적 DOE를 시도할 것입니다.조건 범위에서 볼 수 있는 변동성은 점프의 크기가 다른 매우 빈번한(100초) 점프에 대한 전류의 몇 가지 점프일 수 있습니다."점프"의 빈도와 크기가 중요합니다.랜덤 전신 노이즈에 대한 구글 검색을 한 후 아래에 포함된 이미지를 찾았습니다.데이터에 포함된 변수의 중간 범위를 나타냅니다(데이터에 일관된 기준선이 있는 것으로 보임).
이 반도체 사용 사례에 대한 경험이 있는 사람이나 FDE 접근 방식에 대한 의견이 있는 사람 또는 시도할 다른 접근 방식이 있는지 궁금하십니까?
그들이 시도한 접근 방식은 점프의 크기 수를 결정하기 위해 전류의 다중 다중 모드 분포를 맞춘 다음 데이터를 단계 함수로 처리한 다음 각 크기에 대한 점프 수를 계산하는 것입니다.상상할 수 있듯이 이것은 스크립팅을 통한 많은 데이터 처리이며 테스트한 조건을 평가하는 방법에 집착합니다. .더 나은 방법이 있어야 합니다.
