测量系统(如信号分析仪和频谱分析仪)广泛应用于在不同条件下测量多种类型的信号。在航空航天和国防应用中，信号测量任务可用于在宽频谱中搜寻已知或未知的信号。在无线通信中，需要尽可能快地在不断增长的条件和设备状态数量下表征出越来越复杂的设备。在所有情况下，搜寻信号影像(images)和毛刺(spurs)都需要能在宽频率范围内定位未知频率的低位信号的仪器。进行上述测量需要频谱分析仪或信号分析仪(以下统称为“信号分析仪”)，它们能在进行高速测量的同时具有低噪音基底、最少的毛刺和影像、以及高动态范围。
信号分析仪通常分为两大类，即预选信号分析仪和非预选信号分析仪。预选信号分析仪具有执行预选算法的预选电路，该算法从正在被测量的预期射频(rf)信号中去除影像和毛刺。然而，典型的预选信号分析仪不能快到足以支持高速、高分辨率的测量。在非预选信号分析仪中，预选算法在软件中执行，因此去除了预选电路。与预选信号分析仪相比，非预选信号分析仪可以通过去除预选电路以及在软件中执行预选算法从而提供在速度、精度和噪音基底方面的优势。然而，在非预选信号分析仪的软件中实现的预选算法必须足够稳健，以去除不想要的影像和毛刺状混合产物。
在软件中执行的预选算法在其最简单的形式中典型地包括：通过第一频率范围扫描(sweep)或步进(step)该信号分析仪的本地振荡器(lo)的频率，该第一频率范围具有小于该待测量的预期rf信号的频率的最低频率(低侧混合(low-sidemix))并包括预期rf信号的频率；测量输入rf信号以获得基准迹线；将该lo的频率范围向更高方向偏移中间频率(if)的两倍，到第二频率范围(高侧混合(high-sidemix))；通过该第二频率范围扫描或步进该lo的频率并且重新测量该输入rf信号以获得替代迹线；执行处理该基准迹线和该替代迹线的数学运算以去除测量的rf信号中的任何影像；以及显示已经去除影像的最终迹线。
这种处理基准迹线和替代迹线以去除测量的rf信号中的任何影像的数学运算通常被称作最小选择运算(min-selectoperation)。通常情况下，当该基准迹线和替代迹线一致时，响应是真实的；而当这两种迹线不一致时，这种不一致即为应当拒绝的影像。由于影像只能增加到响应中，可以通过比较每一个点或频率增量处的基准迹线和替代迹线的最小值来除去这些影像，并选取这两个值中的最小值作为待用于所显示的最终迹线中的值。
上述预选算法的缺点在于，当正在被测量的输入信号为类噪音信号时，使用上述两个值中的最小值将会在最终信号中引入偏移。实际上，上述最小选择运算将影响测量的噪音的统计值并使测量结果偏移。用于减少这种负向偏移的一种解决方案为在进行最小选择运算之前对这些替代迹线中的每一个在时间上求平均值。这种解决方案减少但是未完全消除偏移。
用于消除偏移的一种已知的解决方案为在最小选择运算中使用用户选定的阈值，但这种解决方案并非完全有效。通过这种手段，将在每个点或频率增量处该基准迹线和该替代迹线的最小值相互比较，之后将这两个值中的最小值与用户选定的阈值进行比较。如果该最小值大于该阈值，则该最小值用在被显示的最终迹线中；否则，将该基准迹线值用在该最终迹线中。
这种解决方案的缺点在于阈值的选取由使用者决定，而使用者通常并不知晓应如何选取合适的阈值。如果阈值设置过高，将无法拒绝较低分贝水平的影像。如果阈值设置过低，部分迹线将具有足够大的可变性，使得不能消除偏移问题。
需要能够以消除上述偏移问题且稳固、精确并能够在高速下执行以满足工业中测量高速信号的需要的方式来执行预选算法的非预选信号分析仪。
附图说明
当与附图一起阅读时，从以下的具体实施方式可以最好地理解以下实施方案。需要强调的是，各个特征不一定都是按照比例绘制的。事实上，可能会为方便讨论而将尺寸任意增大或减小。在适用和实际的情况下，相同的标号表示相同的元件。
图1是根据一个代表性实施方案的测量系统的示意性框图。
图2展示了流程图，该流程图代表由图1中所示的处理器执行的预选过程，用于根据一个代表性实施方案从正在被测量的预期rf信号中去除影像和毛刺中的一个或多个。
图3a-3c分别展示正在被测量的输入rf信号、低侧混合响应和高侧混合响应的功率对频率图，用于说明由图1中所示的测量仪器所进行的影像去除或拒绝的实例。
图4展示了图1中所示的显示装置上所显示的三条迹线的实例，顶端迹线表示具有输入rf信号的所扫描的lo的低侧混合，中间迹线表示具有相同输入rf信号的所扫描的lo的高侧混合，而底部迹线表示已经根据代表性实施方案执行预选算法后的最终rf信号。
图5是展示由图2中的框201代表的过程的流程图。
具体实施方式
本申请公开的代表性实施方案针对用于执行预选算法的测量系统和方法，该预选算法自动确定阈(th)值并在该预选算法中使用该th值。在该预选算法中使用该自动确定的th值通过在最终迹线中包含影像或毛刺的风险与噪音偏移的平均水平之间进行权衡来改善影像和毛刺的去除。
在下文的详细说明中，出于解释而非限制的目的阐述了公开具体细节的示例性实施方案，以更全面地理解根据本教导的实施方案。然而，对于得益于本公开文本的本领域技术人员来说，即使脱离了在此公开的具体细节，根据本教导的其他实施方案显然仍落入所附权利要求书的范围中。另外，已知的装置和方法在此不在赘述，以免影响对示例性实施方案的说明。所述装置和方法显然落在本教导的范围内。
本文所用术语仅出于描述具体实施方式的目的且不意图为限制性的。所定义的术语附加于在本教导的技术领域中通常理解和接受的所定义术语的技术和科学含义之上。
如在本说明书和所附的权利要求书中所使用的，术语“一个(a)”、“一种(an)”和“该(the)”包括单数和复数指示物，除非上下文以另外的方式清楚地指明。因此，例如“装置(adevice)”包括一个装置和复数个装置的情况。
可能使用关系术语来说明如在附图中所示的不同元件之间的关系。这些关系术语意在包含设备和/或元件的除附图中描绘的取向之外的不同取向。
应当理解，当元件被称为与另一个元件“连接”、“偶联”或“电偶联”时，这两个元件能够直接连接或偶联，或者可以存在中间元件。
和其他在本公开文本中使用的术语一样，术语“储存器”或“储存器设备”旨在表示计算机可读储存介质，该计算机可读储存介质可以储存用于由一个或多个处理器执行的计算机指令或计算机代码。本公开文本中提及“储存器”或“储存器设备”时应理解为一个或多个储存器或储存器设备。存储器可例如是同一个计算机系统内的多个存储器。存储器也可以是在多个计算机系统或计算设备中分布的多个存储器。
如在此所使用的，术语“处理器”包含能够执行计算机程序或可执行计算机指令的电子部件。本公开文本中提及包括“处理器”的系统时应理解为具有一个或多个处理器或处理核心的系统。处理器可例如是多核处理器。处理器也可指单个计算机系统中的或分布在多个计算机系统中的处理器的集合。如在此所使用的，术语“计算机”应理解为可能指代单个计算机或计算装置，或指代多个计算机或计算装置的集合或网络，每个计算机或计算装置包括一个或多个处理器。计算机程序的指令可以由单个计算机或处理器、或由可位于同一个计算机中的多个处理器或者分布于多个计算机中的多个处理器执行。
如在此所使用的，术语“类噪音信号”是具有幅值包络概率密度的信号，在通过在使用中具有解析带宽的信号分析仪的电压标度上观察时，该概率密度是瑞利分布，即正数随机变量的连续概率分布。
本发明包括：
1.一种用于从正在被测量的预期射频(rf)信号中去除影像和毛刺中的一者或两者的方法，该方法包括：
在测量系统中，自动确定阈(th)值；
在通过被细分成n个频率增量的第一预定频率范围来扫描该测量系统的本地振荡器(lo)的同时，对在该测量系统的输入端口接收的输入rf信号进行第一测量，从而分别获得包含n个基准迹线元素的基准迹线，其中n为大于或等于一的正整数；
在通过m个预定频率范围来扫描该测量系统的lo的同时，分别对该输入rf信号进行m次额外测量，从而分别获得m个替代迹线，其中m为大于或等于一的正整数，该m个频率范围中的每一个被细分为n个频率增量，该m个替代迹线中的每一个包含n个替代迹线元素；
在该m个替代迹线中，确定最小替代迹线，该最小替代迹线包含n个最小替代迹线元素；
对于该n个最小替代迹线元素中的每一个，分别通过取该n个基准迹线元素和该n个最小替代迹线元素之间的分贝差的绝对值来计算n个限定迹线元素，该n个限定迹线元素构成限定迹线；
比较每个限定迹线元素与该th值，并且当该限定迹线元素大于或等于该th值时，使用对应的基准迹线元素的最小值以及对应的最小替代迹线元素作为包含n个最终迹线元素的最终迹线的对应的最终迹线元素，且当该限定迹线元素小于该th值时，使用对应的基准迹线元素作为该最终迹线中的对应的最终迹线元素；以及
显示该最终迹线。
2.根据项1的方法，其中至少部分地基于该预期rf信号中的噪音偏移风险以及无法将影像从该预期rf信号中去除的风险来自动确定该th值。
3.根据项1的方法，其中至少部分地基于该预期rf信号中的噪音偏移风险以及该预期rf信号高于该测量系统的噪音基底的量来自动确定该th值。
4.根据项1的方法，其中至少部分地基于在该最终迹线中估算的标准偏差来自动确定该th值，假设该最终迹线具有与类噪音信号的统计变化类似的统计变化。
5.根据项4的方法，其中至少部分地基于该基准迹线元素的标准偏差来自动确定该th值，该标准偏差是使用该测量系统的状态估算的。
6.根据项1的方法，其中至少部分地基于该基准迹线元素的标准偏差来自动确定该th值，该标准偏差是基于用于制造、对齐和校准该测量系统的工艺知识而估算的。
7.根据项6的方法，其中该标准偏差被估算为在约0.03均方根分贝(dbrms)至约2.0dbrms的范围内。
8.根据项1的方法，其中至少部分地基于该基准迹线元素的标准偏差来自动确定该th值，该标准偏差是至少部分地基于该基准迹线的功率与该测量系统的预测噪音基底功率的信噪比(snr)而估算的。
9.根据项1的方法，其中至少部分地基于该基准迹线元素的标准偏差来自动确定该th值，至少部分地基于该测量系统的解析带宽(rbw)、n以及与该第一预定频率范围的n个频率增量中相邻频率增量的中心之间的lo的扫描持续时段相等的扫描时间来估算该标准偏差。
10.一种用于从正在被测量的信号中去除影像和毛刺中的一者或两者的测量系统，该测量系统包括：
存储器；以及
处理器，该处理器处理基准迹线和m个替代迹线以除去预期射频(rf)信号中的影像，该基准迹线包含n个基准迹线元素，每个替代迹线包含n个替代迹线元素，其中m是大于或等于一的正整数且n是大于或等于一的正整数，该处理器包括：
配置为用于自动确定阈(th)值的逻辑；
配置为用于如下的逻辑：当通过第一预定频率范围来扫描该测量系统的本地振荡器(lo)的同时对该测量系统的输入端口接收的输入rf信号进行第一测量以获得该基准迹线，该第一预定频率范围被细分为n个频率增量；
配置为用于如下的逻辑：当分别通过m个预定频率范围扫描该测试系统的lo的同时对该输入rf信号进行m次额外测量以获得该m个替代迹线，其中该m个预定频率范围中的每一个被细分为n个频率增量；
配置用于如下的逻辑：针对该m个预定频率范围确定包含n个最小替代迹线元素的最小替代迹线；
配置用于如下的逻辑：针对该n个最小替代迹线元素中的每一个，分别通过取该n个基准迹线元素和该n个最小替代迹线元素之间的分贝差的绝对值来计算n个限定迹线元素，该n个限定迹线元素构成限定迹线；
配置为将每个限定迹线元素与该th值进行比较的逻辑；
配置为用于如下的逻辑：针对每次比较，当该限定迹线元素大于或等于该th值时，使用对应的基准迹线元素的最小值和对应的最小替代迹线元素作为构成最终迹线的n个最终迹线元素中对应的最终迹线元素，并且当该对应的限定迹线元素小于该th值时，使用对应的基准迹线元素作为构成该最终迹线的该n个最终迹线元素中对应的最终迹线元素；以及
配置为使该最终迹线显示在该测量系统的显示装置上的逻辑。
11.根据项10的测量系统，其中至少部分地基于该预期rf信号中的噪音偏移风险以及无法将该影像从该预期rf信号中去除的风险来自动确定该th值。
12.根据项10的测量系统，其中至少部分地基于该预期rf信号中的噪音偏移风险以及该预期rf信号高于该测量系统的噪音基底的量来自动确定该th值。
13.根据项10的测量系统，其中至少部分地基于估算为在该最终迹线中的标准偏差来自动确定该th值，假设该最终迹线具有与类噪音信号的统计变化类似的统计变化。
14.根据项13的测量系统，其中至少部分地基于该基准迹线元素的标准偏差来自动确定该th值，该标准偏差是使用该测量系统的状态估算的。
15.根据项10的测量系统，其中至少部分地基于该基准迹线元素的标准偏差来自动确定该th值，该标准偏差是基于用于制造和校准该测量系统的工艺知识而估算的。
16.根据项15的测量系统，其中该标准偏差被估算为在约0.03均方根分贝(dbrms)至约2.0dbrms的范围内。
17.根据项10的测量系统，其中至少部分地基于该基准迹线元素的标准偏差来自动确定该th值，该标准偏差是至少部分地基于该基准迹线的功率与该测量系统的预测噪音基底功率的信噪比(snr)而估算的。
18.根据项10的测量系统，其中至少部分地基于该基准迹线元素的标准偏差来自动确定该th值，至少部分地基于该测量系统的解析带宽、n以及与该第一预定频率范围的n个频率增量中相邻频率增量的中心之间的lo的扫描持续时段相等的扫描时间来估算该标准偏差。
19.一种计算机程序，其包括用于由测量系统的计算机的执行的计算机指令，该计算机指令嵌入在非瞬态计算机可读介质中，该计算机程序处理基准迹线以及m个替代迹线以生成去除了影像或毛刺中的一者或两者的最终迹线，该基准迹线包含n个基准迹线元素，通过在第一预定频率范围中扫描该测量系统的本地振荡器(lo)的同时对该测量系统的输入端口接收的输入rf信号进行第一测量而获得该基准迹线元素，该第一预定频率范围被细分为n个频率增量，该m个替代迹线中的每一个包含n个替代迹线元素，通过分别在m个预定频率范围中扫描该测试系统的lo的同时对该输入rf信号进行m次额外测量而获得该m个替代迹线，该m个预定频率范围中的每一个被细分为n个频率增量，其中m和n为大于或等于一的正整数，该计算机程序包括：
第一代码片段，该第一代码片段确定阈(th)值；
第二代码片段，该第二代码片段针对该m个预定频率范围中的每一个来确定对应的最小替代迹线，每个最小替代迹线包含n个最小替代迹线元素；
第三代码片段，该第三代码片段针对该n个最小替代迹线元素中的每一个计算一个限定迹线元素，该限定迹线元素为一个对应的基准迹线元素和一个对应的最小替代迹线元素之间的分贝差的绝对值；
第四代码片段，该第四代码片段将每个限定迹线元素与该th值进行比较；
第五代码片段，当对应的限定迹线元素大于或等于该th值时，该第五代码片段选取该对应的基准迹线元素的最小值和该对应的最小替代迹线元素作以用作为该最终迹线的对应的最终迹线元素，该最终迹线包含n个最终迹线元素；
第六代码片段，如果对应的限定迹线元素不是大于或等于该th值，则该第六代码片段选取该对应的基准迹线元素以用于该最终迹线中；以及
第七代码片段，该第七代码片段使该最终迹线显示在该测量系统的显示装置上。
根据不同实施方案，提供了用于从被测量的rf信号中去除影像和毛刺的方法。例如，一种方法包括自动确定th值；在通过被细分成n个频率增量的第一预定频率范围来扫描测量仪器的lo的同时，对在该测量仪器的输入端口接收的输入rf信号进行第一测量，从而分别获得包含n个基准迹线元素的基准迹线，其中n为大于或等于一的正整数；在通过m个预定频率范围来扫描该该测量仪器的lo的同时，分别对该输入rf信号进行m次额外测量，从而分别获得m个替代迹线，其中m为大于或等于一的正整数，该m个频率范围中的每一个被细分为n个频率增量，该m个替代迹线中的每一个包含n个替代迹线元素；在该m个替代迹线中，确定最小替代迹线，该最小替代迹线包含n个最小替代迹线元素；对于该n个最小替代迹线元素中的每一个，分别通过取该n个基准迹线元素和该n个最小替代迹线元素之间的分贝差的绝对值来计算n个限定迹线元素，该n个限定迹线元素构成限定迹线；比较每个限定迹线元素与该th值，当该限定迹线元素大于或等于该th值时，使用对应的基准迹线元素的最小值以及对应的替代迹线元素作为包含n个最终迹线元素的最终迹线的对应的最终迹线元素，并且当该限定迹线元素小于该th值时，使用对应的基准迹线元素作为该最终迹线中的对应的最终迹线元素；以及显示该最终迹线。
图1示出了根据代表性实施方案(可能是例如信号分析仪)的测量系统100的框图。根据上述代表性实施方案，该测量系统100是具有被配置为执行预选软件计算机程序的处理器120的非预选信号分析仪，下文中将进行更详细的描述。因此，根据上述代表性实施方案，该测量系统100不包括典型存在于预选信号分析仪中的上述预选电路。如上指示的，与预选信号分析仪相比，除去该预选电路以及在软件中执行该预选过程可以提供在速度、精度和噪音基底方面的优势。该测量系统100得益于以上优势。
除此之外，该测量系统100自动确定待在预选过程期间使用的合适的th值，因此改善了影像和毛刺的去除。然而应当注意的是，本领域人员在阅读本文提供的说明之后能够理解，本文描述的预选算法可以由硬件或者硬件和软件和/或固件的组合执行。同样应当注意的是，即使该测量系统100在本文中描述为信号分析仪，但本发明的原理和构思并不受限于与信号分析仪一起使用，还可用于任何适合的测量系统，包括例如雷达接收机和频谱监测接收机。
待测量的输入rf信号在该测量系统100的输入端口101被接收并通过衰减器102衰减，并且被提供到混合器103的第一输入端口。该混合器103的第二输入端口接收来自扫描式频率发生器104的lo的预定频率的本地振荡器(lo)rf信号。通过预定频率范围扫描该lorf信号。该混合器103将该输入rf信号和该lorf信号混合，在该混合器103的输出端口生成中间频率(if)。该if信号被if电路105的放大器106放大至预定水平之后并输出，得到增益补偿(gc)框107，该增益补偿框补偿该测量系统100前端中(即，在该混合器103输出之前)的频率相关的损失。然后将该经增益补偿的if信号输入到解析带宽(rbw)滤波器108中的输入端，该过滤器设置该测量系统100的解析带宽。检测器109将该rbw滤波器108输出的信号转化为表示该if信号包络的基带信号。视频带宽(vbw)滤波器112使检测到的该if信号包络平滑化(即平均化)。
显示器检测器113执行在希望的时间或频率相隔下产生迹线元素的过程(有时也称为重采样)。该显示器检测器113可以包括多种显示器检测器，包括例如平均值检测器和峰值检测器。如果该显示器检测器113是平均值检测器，则它能够在每个对应的迹线元素的持续时间期间对该迹线元素中的每一个执行上述求平均值。该求平均值减少了变化并降低了前述偏移。此外，单独的迹线平均值组件114也可用于相同目的。标度换算和逆向标度换算框111和115分别允许由组件112-114执行的求平均值过程出现在幂标度、电压标度或对数(分贝)标度上，这些标度具有本领域熟知的不同优点。对齐和校准框116设置该gc框107的增益。
图2展示了流程图，该流程图代表由图1中所示的处理器120执行的预选过程，用于根据代表性实施方案从正在被测量的预期rf信号中去除影像和毛刺中的一个或多个。根据此实施方案，待在预选过程中使用的th值是在该过程开始时确定的，如框201所指示。可以基于多个因素中的一个或多个因素来自动确定该th值。下文将详细描述自动确定该th值的代表性实施方案。作为示例，可以基于该测量系统100(例如，信号分析仪)的状态来自动确定该th值，在此情况下，在启用该预选算法时可以为当前状态计算该th值并且然后在该测量系统100的状态改变时重新计算该th值。
在框202处，在通过被细分成n个频率增量或桶(buckets)的第一预定频率范围来扫描该扫描式频率发生器104的lo的同时，对在该测量仪器100的输入端口101接收的输入rf信号进行第一测量，从而分别获得包含n个基准迹线元素的基准迹线，其中n为大于或等于一的正整数。在框203处，通过m个预定频率范围扫描该lo的同时分别对该输入rf信号进行m次附加的测量，从而分别获得m个替代迹线，其中m为大于或等于一的正整数。该m个频率范围中的每一个被细分为n个频率增量或桶。该m个替代迹线中的每一个包含n个替代迹线元素。
在该m个替代迹线中，确定包含n个最小替代迹线元素的最小替代迹线，如框204所指示。对于该n个最小替代迹线元素中的每一个，分别通过取该n个基准迹线元素和该n个最小替代迹线元素之间的分贝差的绝对值来计算n个限定迹线元素，如框205所指示。该n个限定迹线元素构成限定迹线。在框206处，将每个限定迹线元素与该th值进行比较。如框207所指示，当该限定迹线元素大于或等于该th值时，使用对应的基准迹线元素的最小值和对应的最小替代迹线元素作为包含n个最终迹线元素的最终迹线的对应的最终迹线元素。当该限定迹线元素小于该th值时，对应的基准迹线元素用作该最终迹线中的对应的最终迹线元素，如框208所指示。随后，将该最终迹线显示在显示装置140上，如框209所指示。
本领域技术人员将理解在框202和203中进行lo扫描的方式以及调节lo频率以执行扫描的方式。例如，如本领域技术人员将理解的，在执行低侧扫描之后，典型地将lo增加2if以执行高侧扫描，从而获得第一替代迹线，即m＝1扫描，但是存在用于确定在执行额外扫描以获得额外替代迹线时lo频率范围的适当改变量的不同技术，而不偏离本教导的范围。具体而言，本领域技术人员在执行预选时将理解其实现方式。
处理器120包括一个或多个处理器(未示出)或处理核心(未示出)，该处理器或处理核心被配置为执行呈软件和/或固件形式的计算机指令或代码以执行参照图2在上文描述的预选算法。这些指令存储在存储器设备130中或者未示出的一个或多个另外的存储器设备中。例如，处理器120可以通过计算机处理器、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)或其组合使用软件、固件、硬接线逻辑电路或其组合来实现。尤其计算机处理器可以由硬件、固件或软件架构的组合来构造并且可以包括其自身的存储器或存储器设备(例如非易失性存储器)用于存储允许其执行相应功能的可执行的软件/固件可执行的代码。在实施方案中，计算机处理器可以包括例如执行操作系统的中央处理器(cpu)。存储器设备包括非瞬态的计算机可读介质。各种非瞬态的计算机可读介质适合于与本发明一起使用，例如包括固态存储器设备、磁性存储设备和光学存储设备。例如，存储器设备可以通过任何数量、类型和组合的随机存取存储器(ram)和/或只读存储器(rom)来实现，该存储器可以包括任何数量、类型和组合的计算机可读存储介质，如磁盘驱动器、电可编程只读存储器(rprom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、cd、dvd、通用串行总线(usb)驱动器等等，这些都是非瞬态的(例如与瞬态的传播信号相比)。
图3a-3c分别展示正在被测量的输入rf信号、低侧混合响应和高侧混合响应的功率对频率图，将用于说明由图1中所示的测量仪器100所进行的影像去除或拒绝的实例。对于这个实例，假定以下内容：正在被测量的输入rf信号301为3.2千兆赫兹(ghz)rf信号，如图3a中所示；if电路105被设计为响应于300兆赫兹(mhz)if信号；在低侧混合期间，lo扫描通过2.7ghz到3.7ghz的频率范围；并且在高侧混合期间，lo扫描通过3.3ghz到4.3ghz的频率范围。
在低侧混合期间，if电路105将检测当lo扫描到2.9ghz时的响应，如图3b中所示。这一结果通过用于低侧混合的方程式fif＝frf–flo给出，如对此例适用的，该方程式对应于300mhz＝3.2ghz-2.9ghz。在高侧混合期间，if电路105将检测当lo扫描到3.5ghz时的响应，如图3c中所示。这一结果通过用于高侧混合的方程式fif＝flo–frf给出，如对此例适用的，该方程式对应于300mhz＝3.5ghz-3.2ghz。因此，图3b展示了在3.2ghz处获得的真实响应，而图3c展示了在3.5ghz处获得的假响应，即影像。如果以图3b和3c中所示的由if电路105产生的结果将最终图像显示在显示装置140上，即，没有执行预选算法，则最终显示的图像将是不准确的。
图4展示了显示装置140上所显示的三条迹线的实例，顶端迹线401表示具有输入rf信号的所扫描的lo的低侧混合，中间迹线402表示具有相同输入rf信号的所扫描的lo的高侧混合，而底部迹线403表示已经执行预选算法后的最终rf信号。迹线401和402包含真实响应和影像。迹线403仅包含真实响应。最终迹线403是通过去除迹线401和402两者共有的任何响应来获得的。通过已知的预选算法，去除影像的过程通常通过在每个频率段处比较包含迹线401和402的数值并且使用最小值作为用于对应频率段的最终值。然而，如上文指示的，对于正在测量的输入rf信号为类噪音信号的情况，使用最小值引入了在最终迹线中的负向偏移。用于去除偏移的已知解决方案在每个点或频率段将基准迹线和替代迹线的最小值与用户选择的th值进行比较。如果该最小值大于该th值，则该最小值用在被显示的最终迹线中；否则，将该基准迹线值用在该最终迹线中。
根据本发明的原理和概念，通过处理器120执行的预选算法基于多个因素中的一个或多个来自动确定th值，如现在将说明的，以便确保在执行预选过程时总是使用适合的th值。th值的选择对预选算法的成功而言是重要的。如上所指示的，如果th值设置过高，无法拒绝影像，而如果设置过低，则平均而言将类噪音信号负向偏移至不希望的程度。根据代表性实施方案，th值是至少部分基于噪音偏移的风险和基准迹线高于测量仪器100的噪音基底的程度来选择的。假定在基准迹线中的误差的标准偏差与替代迹线中相同。这并非严格正确的，因为当替代迹线是从m个迹线的最小值产生时(其中m>1)替代迹线可能具有比基准迹线更低的偏移和标准偏差，但其影响是不显著的。
基准迹线的标准偏差，σ迹线，可归因于三个因素，即(1)测量系统100的状态，(2)在测量系统100的不同配置中增益对频率的校准的相对准确度，以及(3)基准迹线的功率与测量系统100的预测的噪音基底的功率的信噪比(snr)。因素(1)，即测量系统100的状态，如显示器检测器113的状态和vbw过滤器112的状态例如造成基准迹线的标准偏差σ迹线，该标准偏差可以如下估算：
其中rbw是测量系统100的解析带宽，n桶是每个扫描频率范围被细分成的频率增量(参照上文参考图2)的数量n，并且扫描时间是在第一预定频率范围的n个增量中的相邻频率增量的中心之间的lo扫描的持续时段。因素(2)，即在测量系统100的不同配置中测量系统的增益对频率特征的校准的准确度，其造成从约0.03db到约2.0dbrms范围内的标准偏差估算值，但是通常保险估算为约0.2dbrms。从因素(2)产生的标准偏差估算值典型地使用对用于制造、对齐和校准测量系统100的过程的知识来获得。至于因素(3)，即由于基准迹线的功率与测量系统100的预测的噪音基底的功率的snr造成的标准偏差，其可以估算为10((-1/20)*(snr+3))。
然后将以此方式获得的由于因素(1)-(3)造成的标准偏差估算值用于计算σ迹线最终，然后将其用于计算th值。虽然典型地将全部三个标准偏差估算值用于计算σ迹线最终，但在某些情况下可以使用少于全部三个标准偏差估算值来计算σ迹线最终。使用标准偏差估算值的简单的方式为用其进行和方根计算。使用标准偏差估算值的另一种方式是使用另外两个标准偏差估算值中较大的标准偏差估算值而从平坦校准贡献项(flatnesscalibrationcontributor)取得该标准偏差的和方根。一旦已经获得标准偏差估算值并且将其用于计算σ迹线最终，就可以如下计算用在图2的步骤206-208中的th值：k*sqrt(2)*σ迹线，其中k是典型地具有等于3的值的常数。使用k＝3是统计中的常规实践，这导致约0.15％的错误辨识概率，造成选取影像或毛刺作为最小值，如下文中将更详细描述的。使用sqrt(2)是因为正在评估两个迹线之间的差。
以此方式计算th值将最小值的错误辨识为影像或毛刺的概率设置为高斯过程(gaussianprocess)超过±3σ范围的概率，其出现概率为0.3％。当出现这样的事件时，与无偏移的基准迹线的统计结果相比，测量结果负向偏移。然而，即使错误辨识中的一半最终导致基准迹线被选择为最小值，也仅是单侧概率导致偏移。因此，仅存在0.15％的错误辨识概率，导致选取影像或毛刺作为最小值。当出现这种情况时，大多数时候差值仅略大于3*sqrt(2)*σ迹线、或约4.5*σ迹线。在这一概率下，偏移是0.15％与4.5*σ迹线的乘积，或者说是0.007*σ迹线，这是完全可以接受的偏移。应注意的是，迹线元素的偏移是非常小的，因为迹线元素在理想情况下通过显示器检测器113或通过一些进一步的平均化过程(如带功率标记(bandpowermarker)或其在信道功率(channelpower)或acp功能中的等效物)而在很大程度上平均化，如本领域技术人员将理解的。这些过程很少比200个桶更宽(这将会使σ以14:1的系数减小，因此为0.07乘σ)。比结果的标准偏差小十倍的偏移被认为是可忽略的，并且因而对于所有的意图和目的，认为该偏移被去除。手动选择的th值不能在不将其设定到小得无法拒绝影像和毛刺的值的情况下一致地实现这样的结果。
图5是展示由图2中的框201代表的过程的流程图，该过程用于基于最终的标准偏差估算值σ迹线最终来计算th值。框501代表基于测量系统100的状态来确定基准迹线的标准偏差估算值的过程。框502代表对于测量系统100的不同配置基于测量系统100的增益对频率特征的校准准确度来确定基准迹线的标准偏差估算值的过程。框503代表基于基准迹线的功率与测量系统100的预测的噪音基底的功率的snr来确定基准迹线的标准偏差估算值的过程。框504代表使用在框501-503处确定的标准偏差估算值中的一个或多个来计算最终标准偏差估算值σ迹线最终的过程。框505代表使用σ迹线最终来计算th值的过程。
虽然已经在附图和上述说明书中详细展示和描述了本发明，但此类展示和说明应被认为是展示性或示例性的而非限制性的。本发明不局限于所公开的实施方案。例如，可以对图1中所示的测量系统100进行各种修改，而仍然实现本发明的原理和目标，如本领域技术人员考虑到本文中提供的说明而将理解的。类似地，可以对图1中描绘的过程进行各种修改，而仍然实现本发明的原理和目标，如本领域技术人员考虑到本文中提供的说明而将理解的。例如，可以更改图2中所示的框的顺序。通过学习附图、公开内容和所附权利要求书，在实践所要求保护的发明时，本领域技术人员可以理解和实现所公开实施方案的其他变化。