JP6123085B2 - Spectrogram decomposition apparatus, spectrogram decomposition method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、無線信号のスペクトログラムに対応する非負値行列を、周波数領域と時間領域とにそれぞれ対応する２個の非負値行列に分解するスペクトログラム分解装置等に関する。 The present invention relates to a spectrogram decomposition apparatus that decomposes a non-negative matrix corresponding to a spectrogram of a radio signal into two non-negative matrices respectively corresponding to a frequency domain and a time domain.
従来、ある無線信号と、それ以外の信号（例えば、背景雑音等）とを分離するために、あらかじめ決められたしきい値を用いることがあった。具体的には、キャリアセンスにおいて、受信信号強度があらかじめ決められたしきい値以下である場合に、無線通信を行うことができると判断することが行われていた（例えば、特許文献１参照）。 Conventionally, a predetermined threshold value is sometimes used to separate a certain radio signal and other signals (for example, background noise). Specifically, in carrier sense, it is determined that wireless communication can be performed when the received signal strength is equal to or less than a predetermined threshold (see, for example, Patent Document 1). .
しかしながら、そのようなしきい値を用いた分離では、２以上の無線信号を適切に分離することができないという問題があった。例えば、周波数チャネル１と、周波数チャネル３とにおいて、同時に無線信号の送信が行われた場合に、しきい値を用いて両者を一緒に抽出することはできるが、周波数チャネルごとに無線信号を分離することはできないという問題があった。 However, the separation using such a threshold has a problem that two or more radio signals cannot be separated properly. For example, when radio signals are transmitted simultaneously in frequency channel 1 and frequency channel 3, they can be extracted together using a threshold value, but the radio signals are separated for each frequency channel. There was a problem that you can't.
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、無線信号に関するスペクトログラムを、２以上の無線信号について適切に分離するための処理を行う装置等を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a device that performs processing for appropriately separating spectrograms related to radio signals for two or more radio signals.
上記目的を達成するため、本発明によるスペクトログラム分解装置は、無線信号を受信する受信部と、受信部が受信した無線信号に関するスペクトログラムを取得する取得部と、取得部が取得したスペクトログラムに対応する非負値行列であるスペクトログラム行列を、非負値行列因子分解により、周波数領域に対応する非負値行列である周波数行列と、時間領域に対応する非負値行列である時間行列とに分解する分解部と、を備えたものである。
このような構成により、受信された無線信号に対応するスペクトログラムを、周波数領域の情報と、時間領域の情報とに分けることができる。その結果、それらの情報を用いて、例えば、周波数帯域ごとのスペクトログラムを抽出したり、周波数帯域ごとの無線信号パターン等を生成したりすることができる。
In order to achieve the above object, a spectrogram decomposition apparatus according to the present invention includes a receiving unit that receives a radio signal, an acquiring unit that acquires a spectrogram related to the radio signal received by the receiving unit, and a non-negative corresponding to the spectrogram acquired by the acquiring unit. A decomposition unit that decomposes a spectrogram matrix that is a value matrix into a frequency matrix that is a non-negative matrix corresponding to the frequency domain and a time matrix that is a non-negative matrix corresponding to the time domain by non-negative matrix factorization, It is provided.
With such a configuration, the spectrogram corresponding to the received radio signal can be divided into frequency domain information and time domain information. As a result, using such information, for example, a spectrogram for each frequency band can be extracted, or a radio signal pattern for each frequency band can be generated.
また、本発明によるスペクトログラム分解装置では、分解部は、周波数行列と時間行列との両方を算出してもよい。
このような構成により、無線信号の周波数帯域に関する情報を事前に知っていなかったとしても、無線信号を分離することができるようになる。
In the spectrogram decomposition apparatus according to the present invention, the decomposition unit may calculate both a frequency matrix and a time matrix.
With such a configuration, the radio signal can be separated even if the information about the frequency band of the radio signal is not known in advance.
また、本発明によるスペクトログラム分解装置では、周波数行列を受け付ける受付部をさらに備え、分解部は、スペクトログラム行列を、受付部が受け付けた周波数行列を用いて、周波数行列と時間行列とに分解してもよい。
このような構成により、時間行列をより正確に算出することができる。また、受け付けられた周波数行列を用いることにより、例えば、周波数帯域が重なり合っている隣接する周波数チャネルにおいて同時期に無線信号が送信されたとしても、それらの信号を分離することも可能となりうる。
The spectrogram decomposition apparatus according to the present invention further includes a reception unit that receives a frequency matrix, and the decomposition unit decomposes the spectrogram matrix into a frequency matrix and a time matrix using the frequency matrix received by the reception unit. Good.
With such a configuration, the time matrix can be calculated more accurately. Further, by using the received frequency matrix, for example, even if radio signals are transmitted in the same period in adjacent frequency channels with overlapping frequency bands, it may be possible to separate those signals.
また、本発明によるスペクトログラム分解装置では、周波数領域及び時間領域の少なくとも一方において、スペクトログラムから特定の成分を抽出するフィルタと、周波数行列と時間行列との少なくとも一方を用いて、フィルタが抽出する成分を設定するフィルタ設定部と、をさらに備えていてもよい。
このような構成により、周波数行列や時間行列を用いて、例えば、無線信号の周波数帯域ごとや無線信号の送信期間ごとのスペクトログラムを抽出することができるようになる。
Further, in the spectrogram decomposition apparatus according to the present invention, in at least one of the frequency domain and the time domain, a filter that extracts a specific component from the spectrogram and at least one of the frequency matrix and the time matrix are used to extract the component extracted by the filter. And a filter setting unit to be set.
With such a configuration, for example, a spectrogram can be extracted for each frequency band of a radio signal or each transmission period of a radio signal using a frequency matrix or a time matrix.
また、本発明によるスペクトログラム分解装置では、フィルタは、周波数領域及び時間領域の両方において、スペクトログラムから特定の成分を抽出するものであり、フィルタ設定部は、周波数行列及び時間行列を用いて、フィルタが抽出する成分を設定してもよい。
このような構成により、周波数及び時間の両領域において、例えば、無線信号に応じたスペクトログラムを抽出することができるようになる。
In the spectrogram decomposition apparatus according to the present invention, the filter extracts a specific component from the spectrogram in both the frequency domain and the time domain, and the filter setting unit uses the frequency matrix and the time matrix, You may set the component to extract.
With such a configuration, for example, a spectrogram corresponding to a radio signal can be extracted in both frequency and time domains.
また、本発明によるスペクトログラム分解装置では、周波数行列に含まれる周波数領域に対応するベクトルと、時間行列に含まれる時間領域に対応するベクトルとの直積を算出する直積部をさらに備えていてもよい。
このような構成により、無線信号の周波数帯域ごと、送信期間ごとの近似的なスペクトログラムを得ることができる。
The spectrogram decomposition apparatus according to the present invention may further include a direct product unit that calculates a direct product of a vector corresponding to the frequency domain included in the frequency matrix and a vector corresponding to the time domain included in the time matrix.
With such a configuration, an approximate spectrogram can be obtained for each frequency band and transmission period of the radio signal.
本発明によるスペクトログラム分解装置等によれば、受信された無線信号に対応するスペクトログラムを、周波数領域の情報と、時間領域の情報とに分けることができる。 According to the spectrogram decomposition apparatus and the like according to the present invention, the spectrogram corresponding to the received radio signal can be divided into frequency domain information and time domain information.
以下、本発明によるスペクトログラム分解装置について、実施の形態を用いて説明する。なお、以下の実施の形態において、同じ符号を付した構成要素及びステップは同一または相当するものであり、再度の説明を省略することがある。 Hereinafter, a spectrogram decomposition apparatus according to the present invention will be described using embodiments. In the following embodiments, components and steps denoted by the same reference numerals are the same or equivalent, and repetitive description may be omitted.
（実施の形態１）
本発明の実施の形態１によるスペクトログラム分解装置について、図面を参照しながら説明する。本実施の形態によるスペクトログラム分解装置は、無線信号のスペクトログラムに対応する非負値行列を、周波数領域と時間領域とにそれぞれ対応する２個の非負値行列に分解するものである。
(Embodiment 1)
A spectrogram decomposition apparatus according to Embodiment 1 of the present invention will be described with reference to the drawings. The spectrogram decomposition apparatus according to the present embodiment decomposes a non-negative matrix corresponding to a spectrogram of a radio signal into two non-negative matrixes respectively corresponding to a frequency domain and a time domain.
図１は、本実施の形態によるスペクトログラム分解装置１の構成を示すブロック図である。本実施の形態によるスペクトログラム分解装置１は、受信部１１と、取得部１２と、受付部１３と、分解部１４と、出力部１５と、記憶部１６と、フィルタ１７と、フィルタ設定部１８と、直積部１９とを備える。このスペクトログラム分解装置１は、例えば、ステーションやモバイルノード等の端末装置であってもよく、１以上の端末装置と無線通信を行うアクセスポイント等の無線基地局であってもよく、または、無線通信を行うその他の装置であってもよい。また、スペクトログラム分解装置１は、自律分散型無線ネットワークにおいて無線通信を行う装置であってもよく、または、そうでなくてもよい。また、その無線ネットワークは、他の無線システムと混在する環境であってもよい。すなわち、多数の無線通信機器が、同一周波数帯を共用していてもよい。 FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a spectrogram decomposition apparatus 1 according to the present embodiment. The spectrogram decomposition apparatus 1 according to the present embodiment includes a reception unit 11, an acquisition unit 12, a reception unit 13, a decomposition unit 14, an output unit 15, a storage unit 16, a filter 17, and a filter setting unit 18. The direct product portion 19 is provided. The spectrogram decomposition apparatus 1 may be, for example, a terminal device such as a station or a mobile node, a wireless base station such as an access point that performs wireless communication with one or more terminal devices, or wireless communication. Other devices that perform the above may be used. Further, the spectrogram decomposition apparatus 1 may or may not be a device that performs wireless communication in an autonomous distributed wireless network. In addition, the wireless network may be an environment in which other wireless systems are mixed. That is, many wireless communication devices may share the same frequency band.
受信部１１は、無線信号を受信する。なお、受信部１１は、複数の無線信号源からの無線信号を受信してもよい。その無線信号は、無線により伝搬するどのような信号であってもよい。例えば、無線ＬＡＮの無線信号であってもよく、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の無線信号であってもよく、ノイズ源からの無線信号であってもよく、その他の方式による無線信号であってもよい。また、その無線信号の周波数は問わない。その無線信号の周波数は、例えば、ＩＳＭ帯であってもよく、その他の周波数であってもよい。受信部１１は、例えば、図２で示されるように、低雑音増幅部２１と、周波数変換部２２と、局部発振部２３と、フィルタ部２４と、ＡＤ変換部２５とを備えてもよい。低雑音増幅部２１は、アンテナを介してアナログ受信信号を受信し、その受信した信号を増幅する。周波数変換部２２は、局部発振部２３によって生成された信号を用いて、増幅された受信信号を周波数変換し、ＡＤ変換部２５で変換できる等価ベースバンド帯域受信信号に変換する。局部発振部２３は、その周波数変換部２２での周波数変換のための信号を生成する。フィルタ部２４は、あらかじめ決められた周波数帯域のみを通過させるフィルタである。その周波数帯域は、例えば、分解部１４における分解の対象としたいスペクトログラム行列（後述する）に対応した周波数帯域に設定されてもよい。フィルタ部２４は、例えば、ローパスフィルタやハイパスフィルタ、バンドパスフィルタであってもよい。ＡＤ変換部２５は、等価ベースバンド帯域受信信号であるアナログ信号をデジタル信号に変換する。なお、そのＡＤ変換後のデジタル信号も、無線信号と呼ぶものとする。 The receiving unit 11 receives a radio signal. The receiving unit 11 may receive radio signals from a plurality of radio signal sources. The radio signal may be any signal that propagates by radio. For example, the wireless signal may be a wireless LAN wireless signal, a Bluetooth (registered trademark) wireless signal, a wireless signal from a noise source, or a wireless signal by other methods. . Moreover, the frequency of the radio signal does not matter. The frequency of the radio signal may be, for example, the ISM band or another frequency. For example, as illustrated in FIG. 2, the reception unit 11 may include a low noise amplification unit 21, a frequency conversion unit 22, a local oscillation unit 23, a filter unit 24, and an AD conversion unit 25. The low noise amplifying unit 21 receives an analog reception signal via an antenna and amplifies the received signal. The frequency converter 22 uses the signal generated by the local oscillator 23 to frequency-convert the amplified received signal and convert it to an equivalent baseband received signal that can be converted by the AD converter 25. The local oscillator 23 generates a signal for frequency conversion by the frequency converter 22. The filter unit 24 is a filter that passes only a predetermined frequency band. For example, the frequency band may be set to a frequency band corresponding to a spectrogram matrix (described later) that is desired to be decomposed in the decomposition unit 14. The filter unit 24 may be, for example, a low pass filter, a high pass filter, or a band pass filter. The AD conversion unit 25 converts an analog signal that is an equivalent baseband received signal into a digital signal. The digital signal after the AD conversion is also referred to as a radio signal.
取得部１２は、受信部１１が受信した無線信号に関するスペクトログラムを取得する。そのスペクトログラムは、周波数領域と時間領域とにおいて、受信された無線信号に関する電力を示すものである。したがって、そのスペクトログラムは、周波数電力スペクトログラムであるということもできる。取得部１２は、例えば、受信された無線信号を所定の時間ごとにフーリエ変換することによって、スペクトログラムを取得してもよい。そのフーリエ変換は、例えば、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）であってもよく、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）であってもよい。また、取得されたスペクトログラムは、図示しない記録媒体で記憶されてもよい。 The acquisition unit 12 acquires a spectrogram related to the radio signal received by the reception unit 11. The spectrogram shows the power for the received radio signal in the frequency domain and the time domain. Therefore, it can also be said that the spectrogram is a frequency power spectrogram. The acquisition unit 12 may acquire a spectrogram, for example, by performing a Fourier transform on the received radio signal every predetermined time. The Fourier transform may be, for example, a discrete Fourier transform (DFT) or a fast Fourier transform (FFT). Further, the acquired spectrogram may be stored in a recording medium (not shown).
受付部１３は、周波数行列を受け付ける。周波数行列については後述する。なお、受付部１３は、周波数行列そのものを受け付けてもよく、実質的に周波数行列と同じであると考えられる情報を受け付けてもよい。後者の場合には、受付部１３は、例えば、周波数行列の各要素を受け付けてもよく、周波数行列を構成するベクトル（基底ベクトル）を受け付けてもよい。 The reception unit 13 receives a frequency matrix. The frequency matrix will be described later. The receiving unit 13 may receive the frequency matrix itself, or may receive information that is considered to be substantially the same as the frequency matrix. In the latter case, the accepting unit 13 may accept each element of the frequency matrix, for example, or may accept a vector (base vector) constituting the frequency matrix.
受付部１３は、例えば、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された周波数行列を受信してもよく、所定の記録媒体（例えば、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）から読み出された周波数行列を受け付けてもよい。なお、受付部１３は、受け付けを行うためのデバイス（例えば、モデムやネットワークカードなど）を含んでもよく、あるいは含まなくてもよい。また、受付部１３は、ハードウェアによって実現されてもよく、あるいは所定のデバイスを駆動するドライバ等のソフトウェアによって実現されてもよい。 For example, the reception unit 13 may receive a frequency matrix transmitted via a wired or wireless communication line, and the frequency read from a predetermined recording medium (for example, an optical disk, a magnetic disk, or a semiconductor memory). A matrix may be accepted. The accepting unit 13 may or may not include a device for accepting (for example, a modem or a network card). The receiving unit 13 may be realized by hardware, or may be realized by software such as a driver that drives a predetermined device.
分解部１４は、スペクトログラム行列Ｙを、非負値行列因子分解（ＮＭＦ：Ｎｏｎ−ｎｅｇａｔｉｖｅ Ｍａｔｒｉｘ Ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）により、周波数行列Ｈと、時間行列Ｕとに分解する。ここで、スペクトログラム行列Ｙは、取得部１２が取得したスペクトログラムに対応する非負値行列である。スペクトログラム行列Ｙの（ｉ，ｊ）成分をＹｉｊとすると、Ｙｉｊは、例えば、周波数がｉであり、時間がｊである場合の無線信号の電力値である。ここで、ｉは、１≦ｉ≦Ｍの整数であり、ｊは、１≦ｊ≦Ｎの整数である。なお、スペクトログラム行列Ｙは、Ｍ×Ｎの行列であるとしている。Ｍ、Ｎは、正の整数である。また、スペクトログラム行列Ｙは非負値行列であるため、すべての（ｉ、ｊ）についてＹｉｊ≧０となる。また、ｉが１ずつ増えることにより、周波数が増加してもよく、減少してもよく、またはそれらのいずれでなくてもよい。また、ｊが１ずつ増えることにより、時間が増加してもよく、減少してもよく、またはそれらのいずれでなくてもよい。 The decomposing unit 14 decomposes the spectrogram matrix Y into a frequency matrix H and a time matrix U by non-negative matrix factorization (NMF: Non-negative Matrix Factorization). Here, the spectrogram matrix Y is a non-negative matrix corresponding to the spectrogram acquired by the acquisition unit 12. If the (i, j) component of the spectrogram matrix Y is Y ij , Y ij is the power value of the radio signal when the frequency is i and the time is j, for example. Here, i is an integer satisfying 1 ≦ i ≦ M, and j is an integer satisfying 1 ≦ j ≦ N. The spectrogram matrix Y is assumed to be an M × N matrix. M and N are positive integers. Further, since the spectrogram matrix Y is a non-negative matrix, Y ij ≧ 0 for all (i, j). Further, by increasing i by 1, the frequency may be increased, decreased, or any of them. Also, by increasing j by 1, time may be increased, decreased, or any of them.
また、周波数行列Ｈは、周波数領域に対応する非負値行列である。周波数行列Ｈは、Ｍ×Ｋの行列である。Ｋは、基底数であり、任意の正の整数であるが、Ｋ≦ｍｉｎ（Ｍ，Ｎ）であることが好適である。周波数行列Ｈは非負値行列であるため、周波数行列Ｈの（ｉ，ｋ）成分をＨｉｋとすると、すべての（ｉ，ｋ）についてＨｉｋ≧０となる。ここで、ｋは、１≦ｋ≦Ｋの整数である。また、時間行列Ｕは、時間領域に対応する非負値行列である。時間行列Ｕは、Ｋ×Ｎの行列である。時間行列Ｕは非負値行列であるため、時間行列Ｕの（ｋ，ｊ）成分をＵｋｊとすると、すべての（ｋ，ｊ）についてＵｋｊ≧０となる。なお、分解部１４は、次式のように、スペクトログラム行列Ｙを、周波数行列Ｈと、時間行列Ｕとに分解する。なお、行列Ｈのことを基底行列と呼び、行列Ｕのことを係数行列と呼ぶことがある。
ここで、分解部１４は、２個の行列Ｙ、ＨＵの間の距離ｄ（Ｙ，ＨＵ）が、上述のように、Ｈ、Ｕの各成分が非負値となる制約下で最小となる最適化問題の解として、Ｈ，Ｕを算出する。その距離ｄ（Ｙ，ＨＵ）は、例えば、Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓノルム規準（二乗誤差規準）の距離であってもよく、一般化ＫＬ（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ）ダイバージェンス規準（Ｉダイバージェンス規準）の距離であってもよく、板倉・斉藤距離であってもよい。なお、選択した距離のモデルに対応した乗法的更新式による効率的な解法を用いることによって、分解部１４は、周波数行列Ｈ、及び時間行列Ｕを算出することができる。非負値行列因子分解により行列Ｈ，Ｕを導出する方法についてはすでに公知であり、その詳細な説明を省略する。 Here, the decomposing unit 14 is an optimum in which the distance d (Y, HU) between the two matrices Y and HU is minimized under the constraint that the components of H and U are non-negative as described above. H and U are calculated as solutions to the conversion problem. The distance d (Y, HU) may be, for example, the distance of the Frobenius norm criterion (square error criterion), or the distance of the generalized KL (Kullback-Leibler) divergence criterion (I divergence criterion). Itakura / Saito distance may be used. Note that the decomposition unit 14 can calculate the frequency matrix H and the time matrix U by using an efficient solution method based on the multiplicative update formula corresponding to the selected distance model. A method for deriving the matrices H and U by non-negative matrix factorization is already known, and a detailed description thereof will be omitted.
なお、受付部１３が周波数行列Ｈを受け付けている場合には、分解部１４は、スペクトログラム行列Ｙを、その受け付けられた周波数行列Ｈを用いて、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとに分解してもよい。その場合には、受け付けられた周波数行列Ｈを教師情報として用いることになる。その場合にも、時間行列Ｕについては、乗法的更新によって、距離ｄ（Ｙ，ＨＵ）が最小となるように算出するものとする。したがって、その場合にも、分解部１４は、非負値行列因子分解によって、スペクトログラム行列Ｙを、周波数行列Ｈと、時間行列Ｕとに分解していると考えることができる。また、受付部１３が周波数行列Ｈを受け付けていない場合には、分解部１４は、乗法的更新により周波数行列Ｈと時間行列Ｕとの両方を算出することで、スペクトログラム行列Ｙを、非負値行列因子分解によって、周波数行列Ｈと、時間行列Ｕとに分解してもよい。このように、スペクトログラム行列Ｙから、周波数行列Ｈ及び時間行列Ｕを結果として得ることができるのであれば、周波数行列Ｈは、算出されてもよく、または、与えられてもよい。 In addition, when the reception unit 13 receives the frequency matrix H, the decomposition unit 14 decomposes the spectrogram matrix Y into the frequency matrix H and the time matrix U using the received frequency matrix H. Also good. In that case, the accepted frequency matrix H is used as teacher information. Even in such a case, the time matrix U is calculated so that the distance d (Y, HU) is minimized by multiplicative updating. Therefore, in this case as well, it can be considered that the decomposition unit 14 decomposes the spectrogram matrix Y into the frequency matrix H and the time matrix U by non-negative matrix factorization. When the reception unit 13 does not receive the frequency matrix H, the decomposition unit 14 calculates both the frequency matrix H and the time matrix U by multiplicative update, thereby converting the spectrogram matrix Y into a non-negative matrix. The frequency matrix H and the time matrix U may be decomposed by factorization. Thus, if the frequency matrix H and the time matrix U can be obtained as a result from the spectrogram matrix Y, the frequency matrix H may be calculated or given.
ここで、乗法的更新によって周波数行列Ｈ及び時間行列Ｕを算出する方法について、距離ｄ（Ｙ，ＨＵ）をＦｒｏｂｅｎｉｕｓノルム規準の乖離度とするＬｅｅ＆Ｓｅｕｎｇの乗法的更新式を用いる場合について説明する。なお、Ｌｅｅ＆Ｓｅｕｎｇの乗法的更新式の詳細については、次の文献を参照されたい。
文献：Ｄ．Ｄ．Ｌｅｅ、Ｈ．Ｓ．Ｓｅｕｎｇ、「Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ Ｎｏｎ−ｎｅｇａｔｉｖｅ Ｍａｔｒｉｘ Ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ」、Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ １３（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２０００ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ）、ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ、２００１年
Here, a method of calculating the frequency matrix H and the time matrix U by multiplicative update will be described in the case of using the Lee & Seung multiplicative update formula in which the distance d (Y, HU) is the degree of deviation of the Frobenius norm criterion. For details of Lee &Seung's multiplicative update formula, refer to the following document.
Literature: D.D. D. Lee, H.C. S. Seung, “Algorithms for Non-Negative Matrix Factorization”, Advances in Neural Information Processing Systems 13 (Proceedings of the 2000 Conference), MI
分解部１４は、Ｍ行Ｎ列のスペクトログラム行列Ｙに対して、Ｍ行Ｋ列の周波数行列Ｈと、Ｋ行Ｎ列の時間行列Ｕとを用意する。ここで、Ｋは、取得する個々の無線信号の特徴スペクトルとなる基底ベクトルの数である。なお、行列Ｈ、Ｕの各要素の初期値はどのようなものであってもよい。各要素の値はそれぞれ、例えば、［０，１）の一様乱数値であってもよい。ここで、［０，１）は、０以上１未満の意味である。 For the spectrogram matrix Y of M rows and N columns, the decomposition unit 14 prepares a frequency matrix H of M rows and K columns and a time matrix U of K rows and N columns. Here, K is the number of basis vectors that are characteristic spectra of individual radio signals to be acquired. Note that the initial values of the elements of the matrices H and U may be any values. The value of each element may be a uniform random value of [0, 1), for example. Here, [0, 1) means 0 or more and less than 1.
次に、分解部１４は、行列Ｈ、Ｕの各要素の値を次の乗法的更新式で更新する。なお、分解部１４は、あらかじめ決められている終了条件が満たされるまで、この更新を繰り返して行う。その終了条件は、例えば、あらかじめ決められた回数だけ更新を行ったことであってもよく、更新時にＨｉｋやＵｋｊに掛けられる係数が、１に近い値（例えば、１−εから１＋εまでの範囲内の値でもよい。ただし、εは微小な値である）となったことであってもよい。
なお、周波数行列Ｈとして、受付部１３で受け付けられた行列を用いる場合には、分解部１４は、前述のように、時間行列Ｕについてのみ、乗法的更新を行ってもよい。また、スペクトログラム行列Ｙの分解を行う際に用いる基底数Ｋの決め方は問わない。例えば、受信部１１が受信する無線信号の無線方式（例えば、無線ＬＡＮや、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線方式）が分かっている場合には、それらが使用する周波数チャネルの数を基底数としてもよい。また、例えば、受信部１１が受信する無線信号の周波数帯域の数（例えば、周波数チャネル数など）が分かっている場合には、その数を基底数としてもよい。また、例えば、無線方式ごとの周波数帯域の数が分かっている場合には、各無線方式に関する周波数帯域の数の和を基底数としてもよい。また、例えば、複数の基底数について非負値行列因子分解を行い、各分解結果の距離ｄ（Ｙ，ＨＵ）がしきい値以下である最も小さい基底数を特定し、その特定した基底数を用いて非負値行列因子分解を行った結果を、最終的な分解結果としてもよい。また、基底数をデータから推論するようにした非負値行列因子分解であるガンマプロセス非負値行列因子分解（Ｇａｍｍａ Ｐｒｏｃｅｓｓ（ＧａＰ）ＮＭＦ）を用いてもよい。なお、ガンマプロセス非負値行列因子分解の詳細については、次の文献を参照されたい。
文献：Ｍ．Ｈｏｆｆｍａｎ，Ｄ．Ｂｌｅｉ，Ｐ．Ｃｏｏｋ，「Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃ ｍａｔｒｉｘ ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｒｅｃｏｒｄｅｄ ｍｕｓｉｃ」、ｉｎ Ｐｒｏｃ．ＩＣＭＬ，ｐ．４３９−４４６，２０１０年
In addition, when using the matrix received in the reception part 13 as the frequency matrix H, the decomposition | disassembly part 14 may perform multiplicative update only about the time matrix U as mentioned above. In addition, the method of determining the basis number K used when the spectrogram matrix Y is decomposed does not matter. For example, when the wireless method of the wireless signal received by the receiving unit 11 (for example, wireless method such as wireless LAN or Bluetooth (registered trademark)) is known, the number of frequency channels used by them is used as the base number. Also good. For example, when the number of frequency bands (for example, the number of frequency channels) of the radio signal received by the receiving unit 11 is known, the number may be used as a base number. For example, when the number of frequency bands for each wireless method is known, the sum of the number of frequency bands for each wireless method may be used as the base number. Further, for example, non-negative matrix factorization is performed for a plurality of basis numbers, the smallest basis number whose distance d (Y, HU) of each decomposition result is equal to or less than a threshold value is specified, and the specified basis number is used. The result of non-negative matrix factorization may be used as the final decomposition result. Alternatively, a gamma process non-negative matrix factorization (Gamma Process (GaP) NMF), which is a non-negative matrix factorization in which base numbers are inferred from data, may be used. For details of the gamma process non-negative matrix factorization, refer to the following document.
Literature: M.M. Hoffman, D.M. Blei, P.A. Cook, “Bayesian nonparametric matrix factory for recorded music,” in Proc. ICML, p. 439-446, 2010
ここで、周波数行列Ｈは、Ｈ＝［ｈ１，ｈ２，…，ｈＫ］のように、Ｋ個の基底ベクトルｈ１，ｈ２，…，ｈＫを並べたものである。その各基底ベクトルは、各周波数帯域（各周波数チャネル）における周波数スペクトルパターンに対応している。したがって、分解された周波数行列Ｈによって、各周波数帯域の周波数スペクトルを知ることができる。また、逆に各周波数帯域の周波数スペクトルがあらかじめ分かっている場合には、その周波数スペクトルに応じた基底ベクトルｈ１，ｈ２，…，ｈＫを構成し、その基底ベクトルを並べた周波数行列Ｈを構成することによって、周波数行列Ｈを得ることができる。したがって、受付部１３が受け付ける周波数行列Ｈは、そのようにして構成されたものであってもよい。この場合には、周波数帯域の数（例えば、周波数チャネル数）が基底数となる。なお、その基底ベクトルの次元は、スペクトログラム行列Ｙの行数と一致しており、また、その基底ベクトルに対応する周波数帯域幅は、スペクトログラム行列Ｙに対応する周波数帯域幅と一致している必要がある。また、時間行列Ｕは、Ｕ＝［ｕ１，ｕ２，…，ｕＫ］Ｔのように、Ｋ個の係数ベクトルｕ１，ｕ２，…，ｕＫを並べたものである。また、係数ベクトルｕｋは、それに対応するｋ番目の周波数帯域に対応する時間領域の時間変動パターンとなっている。ここで、ｋ番目の周波数帯域とは、基底ベクトルｈｋに対応する周波数帯域のことである。したがって、分解された時間行列Ｕによって、各周波数帯域の時間変動パターンを知ることができる。また、基底ベクトルｈｋと、計数ベクトルｕｋとの直積を算出することによって、ｋ番目の周波数帯域における時間変動を示すスペクトログラムに対応する行列を計算することもできる。その直積は、後述するように、直積部１９によって行われる。また、本実施の形態では、周波数行列が行列Ｈであり、時間行列が行列Ｕである場合について説明するが、スペクトログラム行列Ｙの設定によっては、その逆となることは言うまでもない。 Here, the frequency matrix H, H = [h 1, h 2, ..., h K] as in, K-number of basis vectors h 1, h 2, ..., in which by arranging h K. Each basis vector corresponds to a frequency spectrum pattern in each frequency band (each frequency channel). Therefore, the frequency spectrum of each frequency band can be known from the decomposed frequency matrix H. Conversely, when the frequency spectrum of each frequency band is known in advance, base vectors h 1 , h 2 ,..., H K corresponding to the frequency spectrum are formed, and the frequency matrix H in which the base vectors are arranged. , The frequency matrix H can be obtained. Therefore, the frequency matrix H received by the receiving unit 13 may be configured as described above. In this case, the number of frequency bands (for example, the number of frequency channels) is the base number. Note that the dimension of the basis vector must match the number of rows of the spectrogram matrix Y, and the frequency bandwidth corresponding to the basis vector needs to match the frequency bandwidth corresponding to the spectrogram matrix Y. is there. The time matrix U, U = [u 1, u 2, ..., u K] as T, K pieces of coefficient vectors u 1, u 2, ..., in which by arranging u K. The coefficient vector u k is a time fluctuation pattern in the time domain corresponding to the k th frequency band corresponding thereto. Here, the k-th frequency band is a frequency band corresponding to the basis vector h k . Therefore, the time variation pattern of each frequency band can be known from the decomposed time matrix U. Moreover, a basis vector h k, by calculating the direct product of a counting vector u k, it is also possible to calculate the k-th corresponding matrix spectrogram showing the time variation in the frequency band. The direct product is performed by the direct product unit 19 as described later. In the present embodiment, the case where the frequency matrix is the matrix H and the time matrix is the matrix U will be described, but it goes without saying that the opposite is true depending on the setting of the spectrogram matrix Y.
出力部１５は、分解部１４によって分解された周波数行列Ｈと、時間行列Ｕとを出力する。その周波数行列Ｈは、受付部１３が受け付けたものであってもよく、分解部１４が算出したものであってもよい。ここで、この出力は、例えば、表示デバイス（例えば、ＣＲＴや液晶ディスプレイなど）への表示でもよく、所定の機器への通信回線を介した送信でもよく、プリンタによる印刷でもよく、記録媒体への蓄積でもよく、他の構成要素への引き渡しでもよい。本実施の形態では、出力部１５が周波数行列等を記憶部１６に蓄積する場合について主に説明する。なお、出力部１５は、出力を行うデバイス（例えば、表示デバイスやプリンタなど）を含んでもよく、あるいは含まなくてもよい。また、出力部１５は、ハードウェアによって実現されてもよく、あるいは、それらのデバイスを駆動するドライバ等のソフトウェアによって実現されてもよい。 The output unit 15 outputs the frequency matrix H decomposed by the decomposition unit 14 and the time matrix U. The frequency matrix H may be received by the receiving unit 13 or may be calculated by the decomposing unit 14. Here, the output may be, for example, display on a display device (for example, a CRT or a liquid crystal display), transmission via a communication line to a predetermined device, printing by a printer, or output to a recording medium. It may be accumulated or delivered to another component. In the present embodiment, a case where the output unit 15 accumulates a frequency matrix or the like in the storage unit 16 will be mainly described. The output unit 15 may or may not include an output device (for example, a display device or a printer). The output unit 15 may be realized by hardware, or may be realized by software such as a driver that drives these devices.
記憶部１６では、分解部１４によって分解された周波数行列Ｈと、時間行列Ｕとが記憶される。その周波数行列Ｈ等は、前述のように、出力部１５によって蓄積されたものである。また、後述するように、記憶部１６には、フィルタ１７によってフィルタリングされた結果や、直積部１９による直積の結果が記憶されてもよい。記憶部１６での記憶は、ＲＡＭ等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。また、記憶部１６は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスクなど）によって実現されうる。 In the storage unit 16, the frequency matrix H decomposed by the decomposition unit 14 and the time matrix U are stored. The frequency matrix H and the like are accumulated by the output unit 15 as described above. As will be described later, the storage unit 16 may store the result of filtering by the filter 17 and the result of the direct product by the direct product unit 19. The storage in the storage unit 16 may be temporary storage in a RAM or the like, or may be long-term storage. The storage unit 16 can be realized by a predetermined recording medium (for example, a semiconductor memory or a magnetic disk).
フィルタ１７は、周波数領域及び時間領域の少なくとも一方において、スペクトログラムから特定の成分を抽出する。すなわち、フィルタ１７は、（１）周波数領域のみにおいて、スペクトログラムから特定の成分を抽出してもよく、（２）時間領域のみにおいて、スペクトログラムから特定の成分を抽出してもよく、（３）周波数領域及び時間領域の両方において、スペクトログラムから特定の成分を抽出してもよい。 The filter 17 extracts a specific component from the spectrogram in at least one of the frequency domain and the time domain. That is, the filter 17 may (1) extract a specific component from the spectrogram only in the frequency domain, (2) extract a specific component from the spectrogram only in the time domain, and (3) frequency. Certain components may be extracted from the spectrogram in both the domain and the time domain.
（１）の場合には、フィルタ１７は、例えば、ローパスフィルタであってもよく、ハイパスフィルタであってもよく、バンドパスフィルタであってもよく、帯域除去フィルタであってもよい。また、（２）の場合には、フィルタ１７は、例えば、所定の時刻以降のスペクトログラムを抽出するフィルタであってもよく、所定の時刻以前のスペクトログラムを抽出するフィルタであってもよく、所定の期間のスペクトログラムを抽出するフィルタであってもよく、所定の期間以外のスペクトログラムを抽出するフィルタであってもよい。所定の期間は、１個の期間であってもよく、２個以上の重なり合わない期間であってもよい。また、（３）の場合には、上記（１）、（２）の任意の組み合わせであってもよい。なお、本実施の形態では、フィルタ１７が、（３）の場合であって、所定の周波数帯域であり、所定の期間であるスペクトログラムを抽出するフィルタである場合について主に説明する。
なお、フィルタ１７は、アナログのフィルタであってもよく、デジタルフィルタであってもよい。
In the case of (1), the filter 17 may be, for example, a low-pass filter, a high-pass filter, a band-pass filter, or a band elimination filter. In the case of (2), the filter 17 may be, for example, a filter that extracts spectrograms after a predetermined time, may be a filter that extracts spectrograms before a predetermined time, It may be a filter that extracts a spectrogram of a period, or may be a filter that extracts a spectrogram other than a predetermined period. The predetermined period may be one period or two or more non-overlapping periods. In the case of (3), any combination of the above (1) and (2) may be used. In the present embodiment, the case where the filter 17 is a filter that extracts the spectrogram in the predetermined frequency band and in the predetermined period in the case of (3) will be mainly described.
The filter 17 may be an analog filter or a digital filter.
フィルタ設定部１８は、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとの少なくとも一方を用いて、フィルタ１７が抽出する成分を設定する。例えば、フィルタ１７が上記（１）の場合には、フィルタ設定部１８は、周波数行列Ｈを用いて、フィルタ１７が抽出する成分の設定を行ってもよい。この場合には、フィルタ１７は、周波数領域におけるフィルタリングを行うことになる。具体的には、ある基底ベクトルに対応するフィルタの設定を行う場合には、フィルタ設定部１８は、その基底ベクトルに対応する最低周波数と最高周波数とを特定し、特定した最低周波数から最高周波数までの周波数帯域を通過させるようにフィルタ１７を設定してもよい。この場合には、フィルタ１７は、バンドパスフィルタとなる。なお、それ以外の設定をしてもよいことは言うまでもない。例えば、フィルタ設定部１８は、特定した最低周波数から最高周波数までの周波数帯域を除去するようにフィルタ１７を設定してもよい。この場合には、フィルタ１７は、帯域除去フィルタとなる。ここで、最低周波数及び最高周波数を特定する方法について簡単に説明する。ある基底ベクトルの各要素の値と、あらかじめ決められているしきい値との比較において、要素の値がしきい値より大きい値となる最も低い周波数が最低周波数であり、要素の値がしきい値より大きい値となる最も高い周波数が最高周波数である。また、基底ベクトルを用いてフィルタ１７を構成する場合には、通常、基底ベクトルの数（基底数）に応じた数のフィルタ１７が構成されることになるが、それ以外の数のフィルタ１７が構成されてもよい。 The filter setting unit 18 sets a component to be extracted by the filter 17 using at least one of the frequency matrix H and the time matrix U. For example, when the filter 17 is the above (1), the filter setting unit 18 may set the component extracted by the filter 17 using the frequency matrix H. In this case, the filter 17 performs filtering in the frequency domain. Specifically, when setting a filter corresponding to a certain basis vector, the filter setting unit 18 specifies the lowest frequency and the highest frequency corresponding to the basis vector, and from the specified lowest frequency to the highest frequency. The filter 17 may be set so as to pass through the frequency band. In this case, the filter 17 is a band pass filter. It goes without saying that other settings may be made. For example, the filter setting unit 18 may set the filter 17 so as to remove the frequency band from the specified lowest frequency to the highest frequency. In this case, the filter 17 is a band elimination filter. Here, a method for specifying the lowest frequency and the highest frequency will be briefly described. When comparing the value of each element of a basis vector with a predetermined threshold value, the lowest frequency at which the element value is greater than the threshold value is the lowest frequency, and the element value is the threshold value. The highest frequency that is greater than the value is the highest frequency. When the filter 17 is configured using basis vectors, normally, the number of filters 17 corresponding to the number of basis vectors (the number of basis) is configured. It may be configured.
また、例えば、フィルタ１７が上記（２）の場合には、フィルタ設定部１８は、時間行列Ｕを用いて、フィルタ１７が抽出する成分の設定を行ってもよい。この場合には、フィルタ１７は、時間領域におけるフィルタリングを行うことになる。具体的には、ある係数ベクトルに対応するフィルタの設定を行う場合には、フィルタ設定部１８は、その係数ベクトルにおいて、各要素の値があらかじめ決められているしきい値以上となる１以上の期間を特定し、特定した１以上の期間を通過させるようにフィルタ１７を設定してもよい。この場合には、フィルタ１７は、所定の期間のスペクトログラムを抽出するフィルタとなる。なお、それ以外の設定をしてもよいことは言うまでもない。例えば、フィルタ設定部１８は、特定した１以上の期間を通過させないようにフィルタ１７を設定してもよい。この場合には、フィルタ１７は、所定の期間以外のスペクトログラムを抽出するフィルタとなる。また、係数ベクトルを用いてフィルタ１７を構成する場合には、通常、係数ベクトルの数（基底数）に応じた数のフィルタ１７が構成されることになるが、それ以外の数のフィルタ１７が構成されてもよい。 For example, when the filter 17 is the above (2), the filter setting unit 18 may set the component extracted by the filter 17 using the time matrix U. In this case, the filter 17 performs filtering in the time domain. Specifically, when setting a filter corresponding to a certain coefficient vector, the filter setting unit 18 sets the value of each element in the coefficient vector to be equal to or greater than a predetermined threshold value. The filter 17 may be set to specify a period and pass one or more specified periods. In this case, the filter 17 is a filter that extracts a spectrogram for a predetermined period. It goes without saying that other settings may be made. For example, the filter setting unit 18 may set the filter 17 so as not to pass one or more specified periods. In this case, the filter 17 is a filter that extracts spectrograms other than a predetermined period. Further, when the filters 17 are configured using coefficient vectors, normally, the number of filters 17 corresponding to the number of coefficient vectors (base number) is configured, but the other number of filters 17 is configured. It may be configured.
また、例えば、フィルタ１７が上記（３）の場合には、フィルタ設定部１８は、周波数行列Ｈ及び時間行列Ｕを用いて、フィルタ１７が抽出する成分の設定を行ってもよい。この場合には、フィルタ１７は、周波数領域及び時間領域におけるフィルタリングを行うことになる。具体的には、フィルタ設定部１８は、ｋ番目の基底ベクトルｈｋと、ｋ番目の係数ベクトルｕｋとを用いて、基底ベクトルｈｋに対応する周波数帯域を通過させ、係数ベクトルｕｋに対応する期間を通過させるようにフィルタ１７を設定してもよい。ここで、ｋは、１からＫまでの任意の整数である。したがって、各ｋの値についてフィルタが構成される場合には、Ｋ個のフィルタが構成されることになる。なお、周波数領域と時間領域との両方においてフィルタリングを行う場合には、例えば、一方の領域におけるフィルタリングをした後に、他方の領域におけるフィルタリングを行ってもよく、または、両方の領域におけるフィルタリングを同時に行ってもよい。周波数領域及び時間領域におけるフィルタの設定方法については、前述の通りである。また、それ以外の設定をしてもよいことは言うまでもない。例えば、フィルタ設定部１８は、基底ベクトルｈｋに対応する周波数帯域について、係数ベクトルｕｋに対応する期間を通過させないようにフィルタ１７を設定してもよい。また、基底ベクトル及び係数ベクトルを用いてフィルタ１７を構成する場合には、通常、基底ベクトルや係数ベクトルの数（基底数）に応じた数のフィルタ１７が構成されることになるが、それ以外の数のフィルタ１７が構成されてもよい。
また、複数個のフィルタが構成される場合には、フィルタ１７は、例えば、その複数個のフィルタを有するものであってもよく、または、時分割で複数個の各フィルタとなるものであってもよい。前者の場合には、任意のタイミングで複数個の各フィルタリングを行うことができる。一方、後者の場合には、時分割で複数個のフィルタリングを行うことになる。
For example, when the filter 17 is the above (3), the filter setting unit 18 may set the component extracted by the filter 17 using the frequency matrix H and the time matrix U. In this case, the filter 17 performs filtering in the frequency domain and the time domain. Specifically, the filter setting unit 18, a k-th basis vector h k, by using the k-th coefficient vector u k, passed through a frequency band corresponding to the basis vector h k, the coefficient vector u k The filter 17 may be set to pass the corresponding period. Here, k is an arbitrary integer from 1 to K. Therefore, when filters are configured for each value of k, K filters are configured. In addition, when filtering in both the frequency domain and the time domain, for example, after filtering in one area, filtering in the other area may be performed, or filtering in both areas may be performed simultaneously. May be. The filter setting method in the frequency domain and the time domain is as described above. Needless to say, other settings may be made. For example, the filter setting unit 18, the frequency band corresponding to the basis vector h k, may be set a filter 17 so as not to pass through the period corresponding to the coefficient vector u k. When the filter 17 is configured using the basis vectors and coefficient vectors, the number of filters 17 corresponding to the number of basis vectors and coefficient vectors (basis number) is usually configured. The number of filters 17 may be configured.
Further, when a plurality of filters are configured, the filter 17 may have, for example, the plurality of filters, or may be a plurality of filters in a time division manner. Also good. In the former case, a plurality of filterings can be performed at an arbitrary timing. On the other hand, in the latter case, a plurality of filterings are performed in a time division manner.
直積部１９は、周波数行列に含まれる周波数領域に対応するベクトルと、時間行列に含まれる時間領域に対応するベクトルとの直積を算出する。前述のように、この直積は、ｈｋ×ｕｋのように算出されてもよい。また、この直積は、すべての基底ベクトル、係数ベクトルについて算出されてもよく、または、一部の基底ベクトル、係数ベクトルについてについて算出されてもよい。なお、基底数（Ｋ個）の直積が算出された場合には、スペクトログラム行列が、基底数に応じた個数に近似的に分離されたことになる。その直積の結果を用いて、例えば、無線信号の信号源の種類を特定したり、無線通信に関する通信品質を特定したりしてもよい。信号源の種類は、例えば、無線信号の送信パターンや、周波数帯域幅等によって特定することができうる。具体的には、無線ＬＡＮ（ＩＥＥＥ８０２．１１ａ規格）の１チャネルの帯域幅は２０ＭＨｚであり、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の１チャネルの帯域幅は１ＭＨｚであるため、周波数帯域幅に応じて、信号源の種類を特定することが可能となる。また、通信品質は、ビジー／アイドルの割合や、あらかじめデータ量の分かっている無線信号の時間的長さ等を用いることによって、取得することができる。通信品質は、例えば、スループットや、ジッタ、遅延等であってもよい。具体的には、あらかじめデータ量の分かっている無線信号の時間的長さを用いることによって、伝送レートを予測することができ、その伝送レートにアイドル割合を掛けることによって、スループットを予測することができる。 The direct product unit 19 calculates a direct product of a vector corresponding to the frequency domain included in the frequency matrix and a vector corresponding to the time domain included in the time matrix. As described above, the direct product may be calculated as h k × u k. The direct product may be calculated for all base vectors and coefficient vectors, or may be calculated for some base vectors and coefficient vectors. When the direct product of the basis numbers (K) is calculated, the spectrogram matrix is approximately separated into the number corresponding to the basis number. Using the result of the direct product, for example, the type of the signal source of the radio signal may be specified, or the communication quality related to the radio communication may be specified. The type of the signal source can be specified by, for example, the transmission pattern of the radio signal, the frequency bandwidth, or the like. Specifically, since the bandwidth of one channel of the wireless LAN (IEEE802.11a standard) is 20 MHz and the bandwidth of one channel of Bluetooth (registered trademark) is 1 MHz, the signal source depends on the frequency bandwidth. Can be specified. The communication quality can be acquired by using a busy / idle ratio, a time length of a radio signal whose data amount is known in advance, and the like. The communication quality may be, for example, throughput, jitter, delay, or the like. Specifically, the transmission rate can be predicted by using the time length of the radio signal whose amount of data is known in advance, and the throughput can be predicted by multiplying the transmission rate by the idle ratio. it can.
なお、スペクトログラム分解装置１は、フィルタ１７によるフィルタリングの結果や、直積部１９による直積の結果を出力する出力部（図示せず）を備えていてもよい。その出力は、前述の出力部１５による出力と同様に、例えば、表示デバイス（例えば、ＣＲＴや液晶ディスプレイなど）への表示でもよく、所定の機器への通信回線を介した送信でもよく、プリンタによる印刷でもよく、記録媒体への蓄積でもよく、他の構成要素への引き渡しでもよい。また、その図示しない出力部は、出力を行うデバイス（例えば、表示デバイスやプリンタなど）を含んでもよく、あるいは含まなくてもよい。また、その図示しない出力部は、ハードウェアによって実現されてもよく、あるいは、それらのデバイスを駆動するドライバ等のソフトウェアによって実現されてもよい。 The spectrogram decomposition apparatus 1 may include an output unit (not shown) that outputs the result of filtering by the filter 17 and the result of the direct product by the direct product unit 19. The output may be, for example, displayed on a display device (for example, a CRT or a liquid crystal display), may be transmitted via a communication line to a predetermined device, or may be output by a printer, similar to the output by the output unit 15 described above. It may be printed, stored on a recording medium, or delivered to another component. The output unit (not shown) may or may not include an output device (for example, a display device or a printer). The output unit (not shown) may be realized by hardware, or may be realized by software such as a driver that drives these devices.
次に、スペクトログラム分解装置１の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ１０１）受信部１１は、無線信号を受信する。なお、取得対象のスペクトログラムの時間領域の長さが決まっている場合には、受信部１１は、その長さに応じた受信を行ってもよい。また、この受信された無線信号は、図示しない記録媒体で記憶されてもよい。例えば、ＡＤ変換部２５によるＡＤ変換後の無線信号が、図示しない記録媒体で記憶されてもよい。
Next, operation | movement of the spectrogram decomposition | disassembly apparatus 1 is demonstrated using the flowchart of FIG.
(Step S101) The receiving unit 11 receives a radio signal. In addition, when the length of the time domain of the spectrogram to be acquired is determined, the reception unit 11 may perform reception according to the length. Further, the received radio signal may be stored in a recording medium (not shown). For example, the radio signal after AD conversion by the AD conversion unit 25 may be stored in a recording medium (not shown).
（ステップＳ１０２）取得部１２は、受信された無線信号に関するスペクトログラムを取得する。なお、取得されたスペクトログラムは、図示しない記録媒体で記憶されてもよい。 (Step S102) The acquisition unit 12 acquires a spectrogram relating to the received radio signal. The acquired spectrogram may be stored in a recording medium (not shown).
（ステップＳ１０３）受付部１３は、周波数行列Ｈを受け付けたかどうか判断する。そして、周波数行列Ｈを受け付けない場合には、ステップＳ１０４に進み、受け付けた場合には、ステップＳ１０５に進む。例えば、受付部１３は、スペクトログラムの取得後に、ユーザに対して周波数行列Ｈの入力が要求されたが、入力がなくタイムアウトとなった場合に、周波数行列Ｈを受け付けないと判断してもよく、あらかじめ決められている図示しない記録媒体に周波数行列Ｈが記憶されていない場合に、周波数行列Ｈを受け付けないと判断してもよい。 (Step S103) The reception unit 13 determines whether or not the frequency matrix H has been received. If the frequency matrix H is not accepted, the process proceeds to step S104. If the frequency matrix H is accepted, the process proceeds to step S105. For example, the reception unit 13 may determine that the frequency matrix H is not received when the user is requested to input the frequency matrix H after acquisition of the spectrogram, but there is no input and a time-out occurs. If the frequency matrix H is not stored in a predetermined recording medium (not shown), it may be determined that the frequency matrix H is not accepted.
（ステップＳ１０４）分解部１４は、非負値行列因子分解により、スペクトログラム行列Ｙを、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとに分解する。この場合には、分解部１４は、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとの両方を算出することになる。 (Step S104) The decomposition unit 14 decomposes the spectrogram matrix Y into a frequency matrix H and a time matrix U by non-negative matrix factorization. In this case, the decomposition unit 14 calculates both the frequency matrix H and the time matrix U.
（ステップＳ１０５）分解部１４は、受付部１３が受け付けた周波数行列Ｈを用いて、非負値行列因子分解により、スペクトログラム行列Ｙを、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとに分解する。この場合には、分解部１４は、時間行列Ｕのみを算出することになる。 (Step S105) The decomposition unit 14 decomposes the spectrogram matrix Y into the frequency matrix H and the time matrix U by non-negative matrix factorization using the frequency matrix H received by the reception unit 13. In this case, the decomposition unit 14 calculates only the time matrix U.
（ステップＳ１０６）出力部１５は、分解部１４によって分解された周波数行列Ｈと時間行列Ｕとを出力する。本実施の形態では、出力部１５は、両者を記憶部１６に蓄積するものとする。 (Step S106) The output unit 15 outputs the frequency matrix H and the time matrix U decomposed by the decomposition unit 14. In the present embodiment, the output unit 15 accumulates both in the storage unit 16.
（ステップＳ１０７）フィルタ設定部１８は、記憶部１６で記憶されている周波数行列Ｈと時間行列Ｕとを用いて、フィルタ１７の設定を行う。 (Step S <b> 107) The filter setting unit 18 sets the filter 17 using the frequency matrix H and the time matrix U stored in the storage unit 16.
（ステップＳ１０８）フィルタ１７は、ステップＳ１０７におけるフィルタ設定部１８による設定に応じて、スペクトログラムから特定の成分を抽出するフィルタリングを行う。そのフィルタリングの結果は、記憶部１６に蓄積される。 (Step S108) The filter 17 performs filtering to extract a specific component from the spectrogram according to the setting by the filter setting unit 18 in step S107. The filtering result is accumulated in the storage unit 16.
（ステップＳ１０９）直積部１９は、記憶部１６で記憶されている周波数行列Ｈに含まれる周波数領域に対応するベクトルと、記憶部１６で記憶されている時間行列Ｕに含まれる時間領域に対応するベクトルとの直積を算出する。周波数行列Ｈ、時間行列Ｕには、それぞれＫ個の基底ベクトルと係数ベクトルとが含まれているため、直積部１９は、それぞれ対応する基底ベクトルと係数ベクトルとの直積を算出することによって、Ｋ個の行列を取得してもよい。このＫ個の行列は、それぞれ無線信号ごとに分離されたスペクトログラムに対応している。そのＫ個の行列は、記憶部１６に蓄積される。そして、スペクトログラム行列Ｙを分解し、フィルタリングを行ったり、直積を算出したりする一連の処理は終了となる。
なお、図３のフローチャートにおいて、記憶部１６で記憶されている各種の情報を出力する処理を行ってもよい。
(Step S109) The direct product unit 19 corresponds to the vector corresponding to the frequency domain included in the frequency matrix H stored in the storage unit 16 and the time domain included in the time matrix U stored in the storage unit 16. Calculate the Cartesian product with a vector. Since the frequency matrix H and the time matrix U each include K basis vectors and coefficient vectors, the direct product unit 19 calculates K 1 by calculating the direct product of the corresponding basis vectors and coefficient vectors, respectively. Matrixes may be acquired. Each of these K matrices corresponds to a spectrogram separated for each radio signal. The K matrices are stored in the storage unit 16. Then, a series of processes for decomposing the spectrogram matrix Y, performing filtering, and calculating a direct product is completed.
In the flowchart of FIG. 3, processing for outputting various types of information stored in the storage unit 16 may be performed.
次に、本実施の形態によるスペクトログラム分解装置１の動作について、具体例を用いて説明する。この具体例において、スペクトログラム分解装置１は、無線ＬＡＮシステムにおける無線信号を受信するものとする。また、基底数Ｋは、「５」に設定されていたとする。また、この具体例では、周波数行列Ｈの受け付けは行われないものとする。 Next, operation | movement of the spectrogram decomposition | disassembly apparatus 1 by this Embodiment is demonstrated using a specific example. In this specific example, it is assumed that the spectrogram decomposition apparatus 1 receives a wireless signal in a wireless LAN system. Further, it is assumed that the base number K is set to “5”. In this specific example, the frequency matrix H is not accepted.
まず、受信部１１は、あらかじめ決められている周波数帯域幅、期間の無線信号を受信し、その受信した無線信号、すなわち、ＡＤ変換部２５によるＡＤ変換後の無線信号を取得部１２に渡す（ステップＳ１０１）。すると、取得部１２は、フーリエ変換を行うことによって、図４Ａで示されるスペクトログラムを取得し、図示しない記録媒体に蓄積する（ステップＳ１０２）。図４Ａのスペクトログラムは、周波数チャネル１，４，７，１０，１３に割り当てられた５組の無線ＬＡＮアクセスポイント・ステーション間でＦＴＰを用いた際に観測されたスペクトログラムに対応している。また、この具体例では、周波数行列Ｈの受け付けは行われないため（ステップＳ１０３）、分解部１４は、スペクトログラムに対応するスペクトログラム行列を構成し、非負値行列因子分解によって、そのスペクトログラム行列を、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとに分解する（ステップＳ１０４）。そして、それらの行列は、出力部１５によって記憶部１６に蓄積される（ステップＳ１０６）。記憶部１６に蓄積された周波数行列Ｈの各基底ベクトルに対応する周波数スペクトルは、図４Ｂで示され、時間行列Ｕの各係数ベクトルに対応する時間変動パターンは、図４Ｃで示される。図４Ｂで示される周波数スペクトルは、それぞれ周波数チャネル１，４，７，１０，１３に対応している。図４Ｃで示される時間変動パターンも、それぞれ周波数チャネル１，４，７，１０，１３に対応している。 First, the reception unit 11 receives a radio signal having a predetermined frequency bandwidth and period, and passes the received radio signal, that is, the radio signal after AD conversion by the AD conversion unit 25 to the acquisition unit 12 ( Step S101). Then, the acquisition part 12 acquires the spectrogram shown by FIG. 4A by performing a Fourier transform, and accumulate | stores it in the recording medium which is not shown in figure (step S102). The spectrogram in FIG. 4A corresponds to the spectrogram observed when FTP is used between the five sets of wireless LAN access point / station assigned to the frequency channels 1, 4, 7, 10, and 13. In this specific example, since the frequency matrix H is not accepted (step S103), the decomposing unit 14 constructs a spectrogram matrix corresponding to the spectrogram, and converts the spectrogram matrix to the frequency by non-negative matrix factorization. The matrix H is decomposed into a time matrix U (step S104). These matrices are accumulated in the storage unit 16 by the output unit 15 (step S106). The frequency spectrum corresponding to each base vector of the frequency matrix H stored in the storage unit 16 is shown in FIG. 4B, and the time variation pattern corresponding to each coefficient vector of the time matrix U is shown in FIG. 4C. The frequency spectrum shown in FIG. 4B corresponds to frequency channels 1, 4, 7, 10, and 13, respectively. The time variation patterns shown in FIG. 4C also correspond to the frequency channels 1, 4, 7, 10, and 13, respectively.
その後、フィルタ設定部１８は、図４Ｂ、図４Ｃで示されるパターンを用いて、ｋ＝１，２，…，５についてそれぞれ、基底ベクトルｈｋに対応する周波数帯域を通過させ、係数ベクトルｕｋに対応する期間を通過させる５個のフィルタ１７を設定する（ステップＳ１０７）。そして、フィルタ１７は、設定に応じて５個の周波数チャネルごとのスペクトログラムをフィルタリングし、その結果を記憶部１６に蓄積する（ステップＳ１０８）。また、直積部１９は、ｋ＝１，２，…，５について、直積ｈｋ×ｕｋを算出して記憶部１６に蓄積する（ステップＳ１０９）。その結果、図５Ａ〜図５Ｅで示される周波数チャネルごとのスペクトログラムが算出される。なお、直積は、基底ベクトル等を用いて行われるため、取得部１２が取得したスペクトログラムよりも情報量が少なくなっている。一方、フィルタ１７によるフィルタリングの結果は、抽出対象の周波数帯域や期間においては、取得部１２が取得したスペクトログラムに対して情報量が少なくなっていない。そのため、例えば、スペクトログラムのパターンのみを用いたい場合には、直積の結果を用いてもよく、スペクトログラムの厳密な値も重要な場合には、フィルタリングの結果を用いてもよい。 Thereafter, the filter setting unit 18 uses the pattern Figure 4B, shown in Figure 4C, k = 1, 2, ..., respectively, for 5 passes a frequency band corresponding to the basis vector h k, the coefficient vector u k Five filters 17 that pass the period corresponding to are set (step S107). The filter 17 filters the spectrogram for each of the five frequency channels according to the setting, and accumulates the result in the storage unit 16 (step S108). Further, the direct product unit 19 calculates the direct product h k × u k for k = 1, 2,..., 5 and stores it in the storage unit 16 (step S109). As a result, the spectrogram for each frequency channel shown in FIGS. 5A to 5E is calculated. Since the direct product is performed using a basis vector or the like, the amount of information is smaller than the spectrogram acquired by the acquisition unit 12. On the other hand, as a result of filtering by the filter 17, the amount of information is not reduced with respect to the spectrogram acquired by the acquisition unit 12 in the frequency band or period to be extracted. Therefore, for example, when it is desired to use only the spectrogram pattern, the result of the direct product may be used, and when the exact value of the spectrogram is also important, the result of filtering may be used.
また、この具体例では、フィルタリングの結果については示していないが、フィルタリングの結果も、図５Ａ〜図５Ｅと同様の情報となる。なお、この具体例における各図面の情報は、説明の便宜のために用いたものであり、その少なくとも一部が正確でない場合もありうる。 Further, in this specific example, the filtering result is not shown, but the filtering result is also the same information as in FIGS. 5A to 5E. Note that the information in each drawing in this specific example is used for convenience of explanation, and at least part of the information may not be accurate.
以上のように、本実施の形態によるスペクトログラム分解装置１によれば、受信された無線信号に対応するスペクトログラムを、２以上の無線信号に適切に分離するための処理、具体的には、周波数領域の情報である周波数行列Ｈと、時間領域の情報である時間行列Ｕとに分ける処理を行うことができる。そのようにして、バンドパスフィルタを用いることなく、無線信号の特徴分離を行うことができる。また、適切な非負値行列因子分解が行われることによって、周波数チャネルの周波数帯域が重なり合っている場合であっても、それらの特徴分離を行うことができるようになる。また、バンドパスフィルタでは抽出することが難しかった、スペクトル分割されたキャリア信号を識別することも可能となる。スペクトル分割されたキャリア信号は、例えば、スペクトラム分割シングルキャリア変調方式による無線信号であってもよい。この場合には、１個の信号が、複数の周波数帯域の無線信号に変調されているが、本実施の形態によるスペクトログラム分解装置１により、その複数の周波数帯域にわたる無線信号を、１個の無線信号として特徴分離することも可能である。ここで、スペクトログラム行列Ｙを周波数行列Ｈと時間行列Ｕとに分解した場合には、近似を行っていることになる。したがって、スペクトログラム行列Ｙを、周波数行列Ｈ及び時間行列Ｕに代えることによって、不可逆圧縮を行ったことと同様であると考えることもできる。また、周波数行列Ｈや時間行列Ｕを用いてフィルタ１７を構成することによって、スペクトログラムから、無線通信の行われている周波数帯域ごとのスペクトログラムや、無線通信の行われている期間ごとのスペクトログラムを抽出することができる。また、基底ベクトルと係数ベクトルとの直積を算出することにより、無線通信の行われている周波数帯域ごと、無線通信の行われている期間ごとのスペクトログラムを近似的に取得することもできる。また、分解部１４が、受け付けられた周波数行列Ｈを用いないで非負値行列因子分解を行う場合、すなわち、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとの両方を算出する場合には、無線信号の周波数チャネルに関する情報を事前に知っていなかったとしても、無線信号のスペクトルパターンや、時間変動パターンの統計的独立性のみを利用して、無線信号を周波数チャネルごとに分離するための情報、例えば、周波数行列Ｈを得ることができる。 As described above, according to the spectrogram decomposition apparatus 1 according to the present embodiment, the process for appropriately separating the spectrogram corresponding to the received radio signal into two or more radio signals, specifically, the frequency domain Can be divided into a frequency matrix H that is information of the time domain and a time matrix U that is information of the time domain. In this way, feature separation of radio signals can be performed without using a bandpass filter. In addition, by performing appropriate non-negative matrix factorization, it is possible to perform feature separation even when frequency bands of frequency channels overlap. Further, it is possible to identify a spectrum-divided carrier signal that is difficult to extract with a band-pass filter. The spectrum-divided carrier signal may be, for example, a radio signal based on a spectrum-division single carrier modulation scheme. In this case, one signal is modulated into radio signals in a plurality of frequency bands, but the spectrogram decomposition apparatus 1 according to the present embodiment converts a radio signal over the plurality of frequency bands into one radio signal. It is also possible to separate features as signals. Here, when the spectrogram matrix Y is decomposed into a frequency matrix H and a time matrix U, approximation is performed. Therefore, by replacing the spectrogram matrix Y with the frequency matrix H and the time matrix U, it can be considered that the irreversible compression is performed. Further, by configuring the filter 17 using the frequency matrix H and the time matrix U, a spectrogram for each frequency band in which wireless communication is performed and a spectrogram for each period in which wireless communication is performed are extracted from the spectrogram. can do. Further, by calculating the direct product of the base vector and the coefficient vector, it is possible to approximately obtain spectrograms for each frequency band in which wireless communication is performed and for each period in which wireless communication is performed. When the decomposition unit 14 performs non-negative matrix factorization without using the accepted frequency matrix H, that is, when calculating both the frequency matrix H and the time matrix U, the frequency channel of the radio signal Even if the information about the frequency signal is not known in advance, information for separating the radio signal for each frequency channel by using only the statistical independence of the spectrum pattern of the radio signal and the time variation pattern, for example, the frequency matrix H can be obtained.
なお、本実施の形態では、周波数行列Ｈや時間行列Ｕを用いて、スペクトログラムについてフィルタリングを行うフィルタ１７を構成する場合について説明したが、周波数行列Ｈや時間行列Ｕを用いて、無線信号の分離に対応するそれ以外の処理を行ってもよい。具体的には、ある無線信号の周波数帯域幅を、周波数行列Ｈを用いて特定し、受信部１１が受信する無線信号から、その特定した周波数帯域幅に応じたバンドパスフィルタによって、その無線信号を抽出してもよい。なお、このバンドパスフィルタの設定は、上述したフィルタ設定部１８によるバンドパスフィルタの設定と同様であり、その説明を省略する。このようにすることで、受信部１１が受信した信号を、複数の無線信号に分離することが可能となる。 In the present embodiment, the case where the filter 17 that performs filtering on the spectrogram is configured using the frequency matrix H and the time matrix U has been described. However, the radio signal is separated using the frequency matrix H and the time matrix U. Other processing corresponding to the above may be performed. Specifically, the frequency bandwidth of a certain radio signal is specified using the frequency matrix H, and the radio signal is received from the radio signal received by the receiving unit 11 using a bandpass filter corresponding to the specified frequency bandwidth. May be extracted. The setting of the band pass filter is the same as the setting of the band pass filter by the filter setting unit 18 described above, and the description thereof is omitted. By doing in this way, the signal received by the receiving unit 11 can be separated into a plurality of radio signals.
また、本実施の形態では、直積部１９が、周波数行列Ｈに含まれるベクトルと、時間行列Ｕに含まれるベクトルとの直積を算出する場合について説明したが、そうでなくてもよい。その直積の算出を行わない場合には、スペクトログラム分解装置１は、直積部１９を備えていなくてもよい。 Moreover, although the case where the direct product unit 19 calculates the direct product of the vector included in the frequency matrix H and the vector included in the time matrix U has been described in the present embodiment, this need not be the case. When the direct product is not calculated, the spectrogram decomposition apparatus 1 may not include the direct product unit 19.
また、本実施の形態では、フィルタ１７が、スペクトログラムに関するフィルタリングを行う場合について説明したが、そうでなくてもよい。そのフィルタリングを行わない場合には、スペクトログラム分解装置１は、フィルタ１７と、フィルタ設定部１８とを備えていなくてもよい。 In the present embodiment, the case where the filter 17 performs filtering related to the spectrogram has been described. However, this need not be the case. When the filtering is not performed, the spectrogram decomposition apparatus 1 may not include the filter 17 and the filter setting unit 18.
また、本実施の形態では、受付部１３が周波数行列Ｈを受け付ける場合について説明したが、受付部１３は時間行列Ｕを受け付けてもよい。その場合には、分解部１４は、スペクトログラム行列Ｙを、受付部１３が受け付けた時間行列Ｕを用いて、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとに分解してもよい。その場合にも、周波数行列Ｈについては、乗法的更新によって、距離ｄ（Ｙ，ＨＵ）が最小となるように算出してもよい。 Moreover, although the case where the reception unit 13 receives the frequency matrix H has been described in the present embodiment, the reception unit 13 may receive the time matrix U. In that case, the decomposition unit 14 may decompose the spectrogram matrix Y into a frequency matrix H and a time matrix U using the time matrix U received by the reception unit 13. Also in that case, the frequency matrix H may be calculated by the multiplicative update so that the distance d (Y, HU) is minimized.
また、本実施の形態では、受付部１３が周波数行列Ｈを受け付ける場合について説明したが、そうでなくてもよい。その周波数行列Ｈの受け付けを行わない場合には、スペクトログラム分解装置１は、受付部１３を備えていなくてもよい。 Moreover, although the case where the reception unit 13 receives the frequency matrix H has been described in the present embodiment, this need not be the case. When the frequency matrix H is not received, the spectrogram decomposition apparatus 1 may not include the receiving unit 13.
また、本実施の形態では、出力部１５が周波数行列Ｈ等を記憶部１６に蓄積する場合について主に説明したが、そうでなくてもよい。出力部１５が周波数行列Ｈ等を記憶部１６に蓄積しない場合には、スペクトログラム分解装置１は、記憶部１６を備えていなくてもよい。 Moreover, although the case where the output unit 15 accumulates the frequency matrix H and the like in the storage unit 16 has been mainly described in the present embodiment, this need not be the case. When the output unit 15 does not accumulate the frequency matrix H or the like in the storage unit 16, the spectrogram decomposition apparatus 1 may not include the storage unit 16.
また、上記実施の形態では、スペクトログラム分解装置１がスタンドアロンである場合について主に説明したが、スペクトログラム分解装置１は、スタンドアロンの装置であってもよく、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。後者の場合には、受付部１３や出力部１５は、通信回線を介して入力を受け付けたり、情報を出力したりしてもよい。 In the above embodiment, the case where the spectrogram decomposition apparatus 1 is stand-alone has been mainly described. However, the spectrogram decomposition apparatus 1 may be a stand-alone apparatus or a server apparatus in a server / client system. Good. In the latter case, the receiving unit 13 and the output unit 15 may receive input or output information via a communication line.
また、上記実施の形態において、各処理または各機能は、単一の装置または単一のシステムによって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置または複数のシステムによって分散処理されることによって実現されてもよい。 In the above embodiment, each process or each function may be realized by centralized processing by a single device or a single system, or may be distributedly processed by a plurality of devices or a plurality of systems. It may be realized by doing.
また、上記実施の形態において、各構成要素間で行われる情報の受け渡しは、例えば、その情報の受け渡しを行う２個の構成要素が物理的に異なるものである場合には、一方の構成要素による情報の出力と、他方の構成要素による情報の受け付けとによって行われてもよく、あるいは、その情報の受け渡しを行う２個の構成要素が物理的に同じものである場合には、一方の構成要素に対応する処理のフェーズから、他方の構成要素に対応する処理のフェーズに移ることによって行われてもよい。 In the above embodiment, the information exchange between the components is performed by one component when, for example, the two components that exchange the information are physically different from each other. It may be performed by outputting information and receiving information by the other component, or when two components that exchange information are physically the same, one component May be performed by moving from the phase of the process corresponding to to the phase of the process corresponding to the other component.
また、上記実施の形態において、各構成要素が実行する処理に関係する情報、例えば、各構成要素が受け付けたり、取得したり、選択したり、生成したり、送信したり、受信したりした情報や、各構成要素が処理で用いるしきい値や数式、アドレス等の情報等は、上記説明で明記していなくても、図示しない記録媒体において、一時的に、あるいは長期にわたって保持されていてもよい。また、その図示しない記録媒体への情報の蓄積を、各構成要素、あるいは、図示しない蓄積部が行ってもよい。また、その図示しない記録媒体からの情報の読み出しを、各構成要素、あるいは、図示しない読み出し部が行ってもよい。 In the above embodiment, information related to processing executed by each component, for example, information received, acquired, selected, generated, transmitted, or received by each component In addition, information such as threshold values, mathematical formulas, addresses, etc. used by each component in processing may be stored temporarily in a recording medium (not shown) or for a long period of time, even if not specified in the above description. Good. Further, the storage of information in the recording medium (not shown) may be performed by each component or a storage unit (not shown). Further, reading of information from the recording medium (not shown) may be performed by each component or a reading unit (not shown).
また、上記実施の形態において、各構成要素等で用いられる情報、例えば、各構成要素が処理で用いるしきい値やアドレス、各種の設定値等の情報がユーザによって変更されてもよい場合には、上記説明で明記していなくても、ユーザが適宜、それらの情報を変更できるようにしてもよく、あるいは、そうでなくてもよい。それらの情報をユーザが変更可能な場合には、その変更は、例えば、ユーザからの変更指示を受け付ける図示しない受付部と、その変更指示に応じて情報を変更する図示しない変更部とによって実現されてもよい。その図示しない受付部による変更指示の受け付けは、例えば、入力デバイスからの受け付けでもよく、通信回線を介して送信された情報の受信でもよく、所定の記録媒体から読み出された情報の受け付けでもよい。 In the above embodiment, when information used by each component, for example, information such as a threshold value, an address, and various setting values used by each component may be changed by the user Even if not specified in the above description, the user may be able to change the information as appropriate, or may not be so. If the information can be changed by the user, the change is realized by, for example, a not-shown receiving unit that receives a change instruction from the user and a changing unit (not shown) that changes the information in accordance with the change instruction. May be. The change instruction received by the receiving unit (not shown) may be received from an input device, information received via a communication line, or information read from a predetermined recording medium, for example. .
また、上記実施の形態において、スペクトログラム分解装置１に含まれる２以上の構成要素が通信デバイスや入力デバイス等を有する場合に、２以上の構成要素が物理的に単一のデバイスを有してもよく、あるいは、別々のデバイスを有してもよい。 In the above embodiment, when two or more constituent elements included in the spectrogram decomposition apparatus 1 have a communication device, an input device, or the like, two or more constituent elements may physically have a single device. Or you may have separate devices.
また、上記実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよく、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。その実行時に、プログラム実行部は、記憶部や記録媒体にアクセスしながらプログラムを実行してもよい。なお、上記実施の形態におけるスペクトログラム分解装置１を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、受信された無線信号に関するスペクトログラムを取得する取得部、取得部が取得したスペクトログラムに対応する非負値行列であるスペクトログラム行列を、非負値行列因子分解により、周波数領域に対応する非負値行列である周波数行列と、時間領域に対応する非負値行列である時間行列とに分解する分解部として機能させるためのプログラムである。 In the above embodiment, each component may be configured by dedicated hardware, or a component that can be realized by software may be realized by executing a program. For example, each component can be realized by a program execution unit such as a CPU reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory. At the time of execution, the program execution unit may execute the program while accessing the storage unit or the recording medium. In addition, the software which implement | achieves the spectrogram decomposition | disassembly apparatus 1 in the said embodiment is the following programs. That is, this program obtains a spectrogram matrix, which is a non-negative matrix corresponding to the spectrogram acquired by the acquisition unit and the spectrogram acquired by the acquisition unit, into the frequency domain by non-negative matrix factorization. This is a program for functioning as a decomposition unit that decomposes into a frequency matrix that is a corresponding non-negative matrix and a time matrix that is a non-negative matrix corresponding to the time domain.
なお、上記プログラムにおいて、上記プログラムが実現する機能には、ハードウェアでしか実現できない機能は含まれない。例えば、情報を取得する取得部や、情報を出力する出力部などにおけるモデムやインターフェースカードなどのハードウェアでしか実現できない機能は、上記プログラムが実現する機能には少なくとも含まれない。 In the program, the functions realized by the program do not include functions that can be realized only by hardware. For example, functions that can be realized only by hardware such as a modem or an interface card in an acquisition unit that acquires information, an output unit that outputs information, and the like are not included in at least the functions realized by the program.
また、このプログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよく、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。また、このプログラムは、プログラムプロダクトを構成するプログラムとして用いられてもよい。 Further, this program may be executed by being downloaded from a server or the like, and a program recorded on a predetermined recording medium (for example, an optical disk such as a CD-ROM, a magnetic disk, a semiconductor memory, or the like) is read out. May be executed by Further, this program may be used as a program constituting a program product.
また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。 Further, the computer that executes this program may be singular or plural. That is, centralized processing may be performed, or distributed processing may be performed.
図６は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態によるスペクトログラム分解装置１を実現するコンピュータの外観の一例を示す模式図である。上記実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されうる。 FIG. 6 is a schematic diagram showing an example of an external appearance of a computer that executes the program and realizes the spectrogram decomposition apparatus 1 according to the embodiment. The above-described embodiment can be realized by computer hardware and a computer program executed on the computer hardware.
図６において、コンピュータシステム９００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、ＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標） Ｄｉｓｋ）ドライブ９０６を含むコンピュータ９０１と、キーボード９０２と、マウス９０３と、モニタ９０４とを備える。 6, a computer system 900 includes a computer 901 including a CD-ROM drive 905 and an FD (Floppy (registered trademark) Disk) drive 906, a keyboard 902, a mouse 903, and a monitor 904.
図７は、コンピュータシステム９００の内部構成を示す図である。図７において、コンピュータ９０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、ＦＤドライブ９０６に加えて、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９１１と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ９１２と、ＭＰＵ９１１に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶すると共に、一時記憶空間を提供するＲＡＭ９１３と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するハードディスク９１４と、ＭＰＵ９１１、ＲＯＭ９１２等を相互に接続するバス９１５とを備える。なお、コンピュータ９０１は、ＬＡＮやＷＡＮ等への接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいてもよい。 FIG. 7 is a diagram showing an internal configuration of the computer system 900. In FIG. 7, in addition to the CD-ROM drive 905 and the FD drive 906, a computer 901 is connected to an MPU (Micro Processing Unit) 911, a ROM 912 for storing a program such as a bootup program, and the MPU 911. A RAM 913 that temporarily stores program instructions and provides a temporary storage space, a hard disk 914 that stores application programs, system programs, and data, and a bus 915 that interconnects the MPU 911, the ROM 912, and the like are provided. The computer 901 may include a network card (not shown) that provides connection to a LAN, WAN, or the like.
コンピュータシステム９００に、上記実施の形態によるスペクトログラム分解装置１の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ９２１、またはＦＤ９２２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、またはＦＤドライブ９０６に挿入され、ハードディスク９１４に転送されてもよい。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ９０１に送信され、ハードディスク９１４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ９１３にロードされる。なお、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ９２１やＦＤ９２２、またはネットワークから直接、ロードされてもよい。 A program for causing the computer system 900 to execute the function of the spectrogram decomposition apparatus 1 according to the above embodiment is stored in the CD-ROM 921 or FD 922, inserted into the CD-ROM drive 905 or FD drive 906, and stored in the hard disk 914. May be forwarded. Instead, the program may be transmitted to the computer 901 via a network (not shown) and stored in the hard disk 914. The program is loaded into the RAM 913 when executed. The program may be loaded directly from the CD-ROM 921, the FD 922, or the network.
プログラムは、コンピュータ９０１に、上記実施の形態によるスペクトログラム分解装置１の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティプログラム等を必ずしも含んでいなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能やモジュールを呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいてもよい。コンピュータシステム９００がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。 The program does not necessarily include an operating system (OS) or a third-party program that causes the computer 901 to execute the functions of the spectrogram decomposition apparatus 1 according to the above-described embodiment. The program may include only a part of an instruction that calls an appropriate function or module in a controlled manner and obtains a desired result. How the computer system 900 operates is well known and will not be described in detail.
また、本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。 Further, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications are possible, and it goes without saying that these are also included in the scope of the present invention.
以上より、本発明によるスペクトログラム分解装置等によれば、受信された無線信号に対応するスペクトログラムを、周波数領域の情報と、時間領域の情報とに分けることができるという効果が得られ、例えば、無線信号を分離する装置等として有用である。 As described above, according to the spectrogram decomposition apparatus and the like according to the present invention, the spectrogram corresponding to the received radio signal can be divided into frequency domain information and time domain information. It is useful as an apparatus for separating signals.
１ スペクトログラム分解装置
１１ 受信部
１２ 取得部
１３ 受付部
１４ 分解部
１５ 出力部
１６ 記憶部
１７ フィルタ
１８ フィルタ設定部
１９ 直積部
２１ 低雑音増幅部
２２ 周波数変換部
２３ 局部発振部
２４ フィルタ部
２５ ＡＤ変換部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Spectrogram decomposition | disassembly apparatus 11 Receiving part 12 Acquisition part 13 Reception part 14 Decomposition part 15 Output part 16 Storage part 17 Filter 18 Filter setting part 19 Direct product part 21 Low noise amplification part 22 Frequency conversion part 23 Local oscillation part 24 Filter part 25 AD conversion Part
Claims (5)
前記受信部が受信した無線信号に関するスペクトログラムを取得する取得部と、
前記取得部が取得したスペクトログラムに対応する非負値行列であるスペクトログラム行列を、非負値行列因子分解により、周波数領域に対応する非負値行列である周波数行列と、時間領域に対応する非負値行列である時間行列とに分解する分解部と、
前記周波数行列に含まれる周波数領域に対応するベクトルと、前記時間行列に含まれる時間領域に対応するベクトルとの直積を算出する直積部と、を備えたスペクトログラム分解装置。 A receiver for receiving a radio signal;
An acquisition unit for acquiring a spectrogram relating to a radio signal received by the reception unit;
The spectrogram matrix that is a non-negative matrix corresponding to the spectrogram acquired by the acquisition unit is a frequency matrix that is a non-negative matrix corresponding to the frequency domain and a non-negative matrix corresponding to the time domain by non-negative matrix factorization. A decomposition part that decomposes into a time matrix;
A spectrogram decomposition apparatus comprising: a direct product unit that calculates a direct product of a vector corresponding to a frequency domain included in the frequency matrix and a vector corresponding to a time domain included in the time matrix .
前記分解部は、前記スペクトログラム行列を、前記受付部が受け付けた周波数行列を用いて、当該周波数行列と前記時間行列とに分解する、請求項１記載のスペクトログラム分解装置。 A reception unit for receiving the frequency matrix;
The spectrogram decomposition device according to claim 1, wherein the decomposition unit decomposes the spectrogram matrix into the frequency matrix and the time matrix using the frequency matrix received by the reception unit.
前記受信ステップで受信した無線信号に関するスペクトログラムを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得したスペクトログラムに対応する非負値行列であるスペクトログラム行列を、非負値行列因子分解により、周波数領域に対応する非負値行列である周波数行列と、時間領域に対応する非負値行列である時間行列とに分解する分解ステップと、
前記周波数行列に含まれる周波数領域に対応するベクトルと、前記時間行列に含まれる時間領域に対応するベクトルとの直積を算出する直積ステップと、を備えたスペクトログラム分解方法。 A receiving step of receiving a radio signal;
An obtaining step for obtaining a spectrogram relating to the radio signal received in the receiving step;
The spectrogram matrix that is a non-negative matrix corresponding to the spectrogram acquired in the acquisition step is a frequency matrix that is a non-negative matrix corresponding to the frequency domain and a non-negative matrix corresponding to the time domain by non-negative matrix factorization. A decomposition step that decomposes into a time matrix;
A spectrogram decomposition method comprising: a direct product step of calculating a direct product of a vector corresponding to a frequency domain included in the frequency matrix and a vector corresponding to the time domain included in the time matrix .
受信された無線信号に関するスペクトログラムを取得する取得部、
前記取得部が取得したスペクトログラムに対応する非負値行列であるスペクトログラム行列を、非負値行列因子分解により、周波数領域に対応する非負値行列である周波数行列と、時間領域に対応する非負値行列である時間行列とに分解する分解部、
前記周波数行列に含まれる周波数領域に対応するベクトルと、前記時間行列に含まれる時間領域に対応するベクトルとの直積を算出する直積部として機能させるためのプログラム。 Computer
An acquisition unit for acquiring a spectrogram relating to the received radio signal;
The spectrogram matrix that is a non-negative matrix corresponding to the spectrogram acquired by the acquisition unit is a frequency matrix that is a non-negative matrix corresponding to the frequency domain and a non-negative matrix corresponding to the time domain by non-negative matrix factorization. A decomposition part that decomposes into a time matrix ,
A program for functioning as a direct product unit that calculates a direct product of a vector corresponding to a frequency domain included in the frequency matrix and a vector corresponding to a time domain included in the time matrix .
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