JP2002162980A - ２段階の処理による周波数分析方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 全体的な処理量を増大させることなく、窓に
よるサイドローブの低減効果を増加する能力を持ちなが
ら、効率よく処理を行うことができる２段階の処理によ
る周波数分析方法を提供する。 【解決手段】 音響信号の時系列データを必要に応じて
オーバーラップしながら切り出し、この切り出した時系
列データに対して、前記周波数分割処理におけるサイド
ローブを低減するための窓を、前記周波数分割処理で行
う離散フーリエ変換の次数より長い次数の窓で乗算し、
前記窓を乗算した時系列データに対して、前記周波数分
割処理で行う離散フーリエ変換の次数毎に分割し、各サ
ンプリング毎に加算処理し、前記周波数分割処理を任意
の周波数を中心に行う場合に、前記離散フーリエ変換結
果に起こる周波数シフトを補償し、この周波数シフトを
補償した結果に対してさらに細かい分析幅で詳細に周波
数分析を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、雑音中に埋もれた
狭帯域信号の検出に使用される２段階の処理による周波
数分析方法に係り、特に、周波数分析の手法で、特に細
かい分析幅を必要とする場合に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば、音響信号を特に細かい分析幅で周波数分析する
ような場合、最初に、最終的に必要な分析幅よりもある
程度広い（粗い）分析幅で周波数帯域を分割（周波数分
割処理）した後、この周波数分割された音響信号に対し
てさらに細かい分析幅で詳細に周波数分析（詳細周波数
分析処理）を行う２段階の処理による周波数分析方法を
用いる。

【０００３】図３はかかる従来の２段階ＦＦＴを用いた
周波数分析システム構成図である。

【０００４】この例においては、前記した周波数分割処
理と詳細周波数分析処理をどちらとも高速フーリエ変換
（ＦＦＴ）を用いて実現し、特に周波数分割処理を行う
ＦＦＴを粗ＦＦＴ、詳細周波数分析処理を行うＦＦＴを
精ＦＦＴと呼ぶ。また、この従来方法では、２段階ＦＦ
Ｔを行うことにより発生するサイドローブ（必要な周波
数帯域への隣接する帯域からの折り返し）低減効果を増
大させるための処理を行っている。

【０００５】この従来技術の詳しい原理について、簡単
に述べる（詳細は、特開平７−１２８６２号公報参
照）。

【０００６】この方式での特徴は、次数Ｎの粗ＦＦＴを
行う場合に、後に説明する加算回数をＱとしたときにＮ
×（Ｑ＋１）の長さの窓によるサイドローブ低減効果が
得られることである。ここでは、その１例として、加算
回数が１回のときに次数Ｎの粗ＦＦＴで、２Ｎの窓の効
果が得られることを説明する。

【０００７】時系列データｘ（ｋ）のフーリエ変換次数
をＮ′＝２ＮとしてＦＦＴしようとするときのある１つ
の周波数ビンの離散フーリエ変換結果は次式で表せる。

【０００８】

【数３】

【０００９】ｎ′＝０，１，２，３，…，Ｎ′−１ただ
し、ｗ（ｋ）は折り返しを低減するための窓係数、Δ
ｆ′は２Ｎ次の粗ＦＦＴにおける分析幅、ｆｓは時系列
データｘ（ｋ）のサンプリング周波数である。

【００１０】この周波数ビンの内、偶数番目のビンの出
力結果であるｎ′＝０，２，４，…，Ｎ′−２だけを取
り出すことを考え、ｎ′＝２ｎとおくと式（１）は次の
ように変形できる。

【００１１】

【数４】

【００１２】ただし、Δｆ＝ｆｓ／Ｎである。

【００１３】以上のように、この式（２）の結果の〔〕
内の加算を先に実施しＮ次のＦＦＴを行えば、２Ｎ次の
ＦＦＴの偶数番目のビンの出力が得られる。このこと
は、適当な窓を選ぶことにより、Ｎ次のＦＦＴで得られ
る分析幅と等価な分析幅を得られるのと同時に、２Ｎの
長さの窓が時系列データｘ（ｋ）に掛かっているので、
サイドローブを低減する窓の効果は２Ｎの窓と同等で得
られることを示している。また、この〔〕内のＮ個の単
位で窓と乗算した時系列データを加算する回数を加算回
数と呼び、この場合前記したようにＱ＝１となってい
る。

【００１４】次に、この方式の動作について説明する。

【００１５】図３において、１は入力端子、２は窓乗算
器、３は加算処理器、４は粗ＦＦＴ処理器、５−１〜５
−Ｌは位相補償器、６−１〜６−Ｌは精ＦＦＴ処理器、
７−１〜７−Ｌは出力端子である。

【００１６】入力端子１を通じて窓乗算器２には、音響
信号をディジタル信号化した時系列データがサンプリン
グ周波数ｆｓのレートで入力される。窓乗算器２では、
この時系列データを、必要に応じてオーバーラップ処理
させながら切り出し、この切り出されたデータに、２段
階ＦＦＴにより発生するサイドローブを低減するための
窓を乗算する。この窓の係数は、必要なサイドローブの
低減量と帯域のリップル特性から選定する。また、ここ
でのオーバーラップ処理で切り出すデータ数と窓の次数
は、後段の加算処理器３での加算回数Ｑと粗ＦＦＴ処理
器４でのフーリエ変換次数Ｎによって決まり、そのデー
タ数及び次数はＮ×（Ｑ＋１）となる。例えば加算処理
器３での加算回数が１回ならば、このオーバーラップ処
理で切り出すデータ数とこの窓の次数は２Ｎとなる。こ
の窓を乗算した時系列データを加算処理器３に出力す
る。加算処理器３では、この窓を乗算した時系列データ
をｘ（１），ｘ（２），ｘ（３），…，ｘ〔Ｎ×（Ｑ＋
１）〕とすると、次のような加算処理を行い粗ＦＦＴ処
理器４に出力する。

【００１７】

【数５】

【００１８】ただし、Ｑは加算処理器３での加算回数、
Ｎは粗ＦＦＴ処理器４でのフーリエ変換次数である。

【００１９】粗ＦＦＴ処理器４では、この加算されたデ
ータについてＮ次の実高速フーリエ変換を行うことで０
Ｈｚからｆｓ／２Ｈｚに相当する周波数ビンをＮ／２個
作成する。これを粗の周波数ビンと呼ぶ。ここで、この
Ｎ／２個の粗の周波数ビンのうち、各ビンでの中心周波
数が最も低い１番目（ビン番号０）のビンをＸ₀ 、２番
目（ビン番号１）のビンをＸ₁ 、３番目（ビン番号２）
のビンをＸ₂ 、…、Ｎ／２番目（ビン番号Ｎ／２−１）
のビンをＸ_N/2-1 とすると、それぞれの粗の周波数ビン
での中心周波数は、粗ＦＦＴでの分析幅がΔｆＨｚのと
き、必ずこの分析幅Δｆ刻みで、０，Δｆ，２・Δｆ，
３・Δｆ，…，（Ｎ／２−１）・ΔｆＨｚとなる。

【００２０】そして、この粗の周波数ビンＸ₀ を位相補
償器５−１に、Ｘ₁ を位相補償器５−２に、…、Ｘ
_N/2-1 を位相補償器５−Ｌにそれぞれ出力する。位相補
償器５−１〜５−Ｌは窓乗算器２でディジタル信号化し
た時系列データをオーバーラップ処理したときに、後段
の精ＦＦＴでの詳細周波数分析結果に起きる周波数シフ
トに対して、例えば次式のように各粗の周波数ビンの中
心周波数で決まる補償量を、各位相補償器に入力される
粗の周波数ビンの時系列方向に乗算することで補償し、
精ＦＦＴ処理器６−１〜６−Ｌにそれぞれ出力する。

【００２１】

【数６】

【００２２】ｋ＝０，１，２，…，Ｍ−１ ただし、Ｘ_i （ｋ）はビン番号ｉ番目の粗の周波数ビン
のｋ番目の時系列データ、Ｏｖｐは窓乗算器２でのオー
バーラップ率、Ｎは粗ＦＦＴでのフーリエ変換次数であ
る。

【００２３】精ＦＦＴ処理器６−１〜６−Ｌは、この補
償された各周波数ビンを、それぞれ生成された順に時系
列に並べてバッファリングし、Ｍ次の複素高速フーリエ
変換を行うことで詳細周波数分析された周波数ビンをそ
れぞれ得る。これを精の周波数ビンと呼ぶ。そしてこの
精の周波数ビンを出力端子７−１〜７−Ｌを介して外部
にそれぞれ出力する。

【００２４】このような動作を行うことで、この従来方
式の２段階ＦＦＴを用いた周波数分析方法の例では、窓
の次数を２Ｎとし加算処理器３で窓を乗算した時系列デ
ータを１回加算することで、２段階ＦＦＴを行うことに
より発生するサイドローブは、Ｎ次の窓を使用して加算
せずに２段階ＦＦＴを構成した場合と比較すると大きく
低減される。

【００２５】また、この時系列データの加算をせずに２
段階ＦＦＴを実施した場合で、この加算した場合と同様
の効果を得るためには、式（４）のオーバーラップ率を
増加させることで可能となるが、処理量が大幅に増加す
る。従来方式の加算による２段階ＦＦＴはこの処理の大
幅な増加なしにサイドローブ低減能力が高いという特徴
を有している。

【００２６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この従
来方式の２段階ＦＦＴを用いた周波数分析方法では以下
のような問題が発生する。

【００２７】従来の２段階のＦＦＴでは、式（２）で計
算したように粗ＦＦＴの周波数分割単位は、粗ＦＦＴで
の分析幅をΔｆ（＝ｆｓ／Ｎ）とすると、０，Δｆ，２
・Δｆ，３・Δｆ，…，（Ｎ／２−１）・ΔｆＨｚとな
る。ここで、分析したい信号の周波数が事前に分かって
おり、その周波数が粗ＦＦＴの周波数分割単位の境界、
例えば１．５・Δｆであった場合でかつ、その周りの周
波数のみ分析したい場合であっても、粗ＦＦＴによりＮ
／２ビン分の周波数分割処理を実施するか、あるいは、
Δｆと２・Δｆの２つの中心周波数に関して粗ＦＦＴと
同様の離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を行う必要がある。

【００２８】本発明は、上記問題点を除去し、全体的な
処理量を増大させることなく、窓によるサイドローブの
低減効果を増加する能力を持ちながら、効率よく処理を
行うことができる２段階の処理による周波数分析方法を
提供することを目的とする。

【００２９】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、 〔１〕音響信号を最終的に必要な分析幅よりもある程度
広い分析幅で周波数帯域を離散フーリエ変換によって分
割（周波数分割処理）した後、この周波数分割された音
響信号に対してさらに細かい分析幅で詳細に周波数分析
（詳細周波数分析処理）を行う２段階の処理による周波
数分析方法において、前記音響信号の時系列データを必
要に応じてオーバーラップしながら切り出し、この切り
出した時系列データに対して、前記周波数分割処理にお
けるサイドローブを低減するための窓を、前記周波数分
割処理で行う離散フーリエ変換の次数より長い次数の窓
で乗算し、前記窓を乗算した時系列データに対して、前
記周波数分割処理で行う離散フーリエ変換の次数毎に分
割し、各サンプリング毎に加算処理し、前記周波数分割
処理を任意の周波数を中心に行う場合に、前記離散フー
リエ変換結果に起こる周波数シフトを補償し、この周波
数シフトを補償した結果に対してさらに細かい分析幅で
詳細に周波数分析を行うことを特徴とする。

【００３０】〔２〕上記〔１〕記載の２段階の処理によ
る周波数分析方法において、前記周波数分割処理に必要
な任意の中心周波数を、（整数値ｐ＋少数値α）×前記
離散フーリエ変換の分析幅Δｆで定義するとき、前記周
波数分割処理における離散フーリエ変換を前記中心周波
数（ｐ＋α）×Δｆに対して行い、前記離散フーリエ変
換によりその結果に起こる周波数数シフトを、前記加算
処理における各サンプル毎の加算回数ｒとその（ｐ＋
α）から求められる

【００３１】

【数７】

【００３２】を前記離散フーリエ変換を行う前にあらか
じめ加算処理結果に対して乗算することで補償すること
を特徴とする。

【００３３】〔３〕上記〔１〕記載の２段階の処理によ
る周波数分析方法において、前記周波数分割処理に必要
な任意の中心周波数を、（整数値ｐ＋少数値α）×前記
離散フーリエ変換の分析幅Δｆで定義するとき、前記周
波数分割処理における離散フーリエ変換を前記ｐ×Δｆ
に相当する周波数に対して行い、前記離散フーリエ変換
によりその結果に起こる周波数数シフトを、前記窓を乗
算した時系列データのサンプル番号ｋと前記αと前記離
散フーリエ変換の次数Ｎから求められる

【００３４】

【数８】

【００３５】を前記離散フーリエ変換を行う前にこの窓
を乗算した時系列データに対してあらかじめ乗算するこ
とで補償することを特徴とする。

【００３６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を詳細
に説明する。

【００３７】まず、本発明の第１実施例について説明す
る。

【００３８】図１は本発明の第１実施例を示す２段階の
処理による周波数分析システム構成図である。

【００３９】図１において、１１は入力端子、１２は窓
乗算器、１３は位相補償付加算器、１４は粗ＤＦＴ処理
器、１５は位相補償器、１６は精ＦＦＴ処理器、１７は
出力端子である。

【００４０】この実施例は、従来方式で周波数分割処理
を行っていた粗ＦＦＴ処理器４を一つの周波数ビンだけ
について離散フーリエ変換を行う粗ＤＦＴ処理器１４
に、従来方式の加算処理器３を粗の周波数ビンの中心周
波数が任意に設定できるように位相補償処理を加えた位
相補償付加算器１３に置き換えたものである。

【００４１】本発明の第１実施例の方式の原理につい
て、ここでは、その一例として加算回数が１回のときに
次数Ｎの粗ＤＦＴでも、この原理によって２Ｎの窓の効
果が得られることを説明する。

【００４２】本発明の第１実施例の基本原理は、従来方
式の考え方とほぼ同じであるが、従来方式が周波数分割
処理部分をＦＦＴで行っていたため、従来方式の原理説
明で展開した式（２）において粗の周波数ビンの中心周
波数を決める変数ｎは整数値を必ずとるという条件であ
ったのに対して、本発明の第１実施例では、この部分を
ＤＦＴで行い周波数ビンの中心周波数を任意に決められ
るようにしているので、この変数ｎは整数値をとる必要
がない。

【００４３】そこで、この変数ｎを整数値をとる変数ｐ
と少数以下の値をとる変数αからｎ＝ｐ＋αと定義す
る。この定義を用いて加算回数が１回のときに次数Ｎの
粗ＦＦＴで、２Ｎの窓の効果が得られることを示した式
（２）の後半部分を再度展開しなおすと次式のようにな
る。

【００４４】

【数９】

【００４５】以上のことから、本発明の第１実施例のよ
うに周波数分割処理部分をＤＦＴで行い、サイドローブ
を低減する効果を増加させる能力を保ったまま、周波数
ビンの中心周波数を任意に決められるようにするには、
窓を乗算した時系列データを加算するときに、加算回数
が１回の場合はここでの

【００４６】

【数１０】

【００４７】に相当する位相補償を乗算しながら行えば
よいことが分かる。

【００４８】次に、本発明の第１の実施例の動作につい
て説明する。

【００４９】図１に示すように、入力端子１１を通じて
窓乗算器１２には、音響信号をディジタル信号化した時
系列データがサンプリング周波数ｆｓのレートで入力さ
れ、窓乗算器１２でこの時系列データを必要に応じてオ
ーバーラップ処理させながら切り出し、この切り出され
たデータに、サイドローブを低減するための窓を乗算す
るところまでは従来方式と同様である。

【００５０】また、ここでのオーバーラップ処理で切り
出すデータ数と窓の次数は、後段の位相補償加算器１３
での加算回数Ｑと粗ＤＦＴ処理器１４でのフーリエ変換
次数Ｎによって決まり、そのデータ数及び次数はＮ×
（Ｑ＋１）となる。この窓を乗算した時系列データを位
相補償付加算器１３に出力する。位相補償付加算器１３
では、この窓を乗算した時系列データをｘ（１），ｘ
（２），ｘ（３），…，ｘ〔Ｎ×（Ｑ＋１）〕とする
と、次のような前記した基本原理から導出された補償量
を乗算しながら加算処理を行い粗ＤＦＴ処理器１４に出
力する。

【００５１】

【数１１】

【００５２】ただし、Ｑは位相補償付加算器１３の加算
回数、Ｎは粗ＤＦＴ処理器１４でのフーリエ変換次数、
ｆｃは必要とする粗の周波数ビンの中心周波数である。

【００５３】粗ＤＦＴ処理器１４では、この位相補償付
き加算されたデータに対して、必要とする粗の周波数ビ
ンの中心周波数ｆｃに相当するｎ＝ｐ＋αについてＮ次
の離散フーリエ変換を行うことで粗の周波数ビンを作成
し、位相補償器１５に出力する。位相補償器１５では、
窓乗算器１２でディジタル信号化した時系列データをオ
ーバーラップ処理したときに、後段の精ＦＦＴでの詳細
周波数分析結果に起きる周波数シフトに対して、例えば
次式のように粗の周波数ビンの中心周波数で決まる補償
量を位相補償器１５に入力される粗の周波数ビンの時系
列方向に乗算することで補償し、精ＦＦＴ処理器１６に
出力する。なお、オーバーラップ処理を行わなければこ
の位相補償器１５は不必要である。

【００５４】

【数１２】

【００５５】ｋ＝０，１，２，…，Ｍ−１ ただし、Ｘ（ｋ）は粗の周波数ビンのｋ番目の時系列デ
ータ、ｆｃは必要とする粗の周波数ビンの中心周波数、
ｆｓは音響信号をディジタル信号化した時系列データの
サンプリング周波数、Ｏｖｐは窓乗算器１２でのオーバ
ーラップ率、Ｎは粗ＤＦＴ処理器１４でのフーリエ変換
次数である。

【００５６】精ＦＦＴ処理器１６では、この補償された
周波数ビンを生成された順に時系列に並べてバッファリ
ングし、Ｍ次の複素高速フーリエ変換を行うことで詳細
周波数分析された精の周波数ビンをそれぞれ得る。そし
てこの精の周波数ビンを出力端子１７を介して外部にそ
れぞれ出力する。

【００５７】上記したように、本発明の第１実施例によ
れば、分析したい周波数が事前に分かっており、その周
波数の近傍で周波数分割を実施したい場合、分析したい
周波数が粗ＦＦＴの周波数分割単位の境界にあった場合
でも、１ビン分の粗ＤＦＴの算出でよいだけでなく、そ
れに伴って精ＦＦＴもこの１ビン分の処理でよくなり、
結果として全体的な処理量を低減することができる。

【００５８】次に、本発明の第２実施例について説明す
る。

【００５９】図２は本発明の第２実施例を示す２段階の
処理による周波数分析システム構成図である。

【００６０】図２において、２１は入力端子、２２は窓
乗算器、２３は周波数ひねり処理器、２４はひねり量算
出器、２５は加算処理器、２６は粗ＤＦＴ処理器、２７
は位相補償器、２８は精ＦＦＴ処理器、２９は出力端子
である。

【００６１】本発明の第１実施例では本発明の目的を位
相補償付加算器１３で実現していたのに対して、本発明
の第２実施例では、この部分を周波数ひねり処理器２３
と、ひねり量算出器２４に置き換えることで実現してい
る。

【００６２】本発明の第２実施例の方式の原理につい
て、ここでは、第１実施例と同様に加算回数が１回の場
合に次数Ｎの粗ＤＦＴで、この原理によっても２Ｎの窓
の効果が得られることを説明する。

【００６３】本発明の第１実施例の原理が周波数ビンの
中心周波数を任意にとるように、整数値をとる変数ｐと
少数以下の値をとる変数αからｎ＝ｐ＋αと定義して、
このｐ＋αに相当する周波数に対してＤＦＴを行うこと
を基本に考えたのに対して、逆に第２実施例ではＤＦＴ
はｐ＋αではなくｐに相当する周波数に対して行い、差
分αに相当する周波数ひねりは、加算処理する前に乗算
しておくことで補償するようにしている。例えば、２Ｎ
の長さの窓を乗算した時系列データＷ（ｋ）ｘ（ｋ）に
この差で周波数ひねりを行い一回加算した後、ｐに相当
する周波数についてＮ次のＤＦＴを行った周波数ビンの
結果は、式（２）から次のように表すことができる。

【００６４】

【数１３】

【００６５】以上のことから本発明の第２実施例のよう
にｐに相当する周波数に対して周波数分割処理部分をＤ
ＦＴで行い、サイドローブを低減する効果を増加させる
能力を保ったまま、周波数ビンの中心周波数を任意に決
められるようにするには、時系列データに応じた差分α
に相当する

【００６６】

【数１４】

【００６７】を加算処理する前に乗算しておけば良いこ
とがわかる。

【００６８】次に、本発明の第２実施例の動作について
説明する。

【００６９】図２に示すように、入力端子２１を通じて
窓乗算器２２には、音響信号をディジタル信号化した時
系列データがサンプリング周波数ｆｓのレートで入力さ
れ、窓乗算器２２でこの時系列データを必要に応じてオ
ーバーラップ処理させながら切り出し、この切り出され
たデータに、サイドローブを低減するための窓を乗算す
るところまでは本発明の第１実施例と同様である。

【００７０】また、ここでのオーバーラップ処理で切り
出すデータ数と窓の次数も、本発明の第１実施例と同様
にＮ×（Ｑ＋１）となる。この窓を乗算した時系列デー
タを周波数ひねり処理器２３に出力する。ここで、ひね
り量算出器２４では、周波数ひねり処理器２３でのひね
り量Δαと後段の粗ＤＦＴ処理器２６のＤＦＴの対象と
する周波数ｆｐを、必要とする粗の周波数ビンの中心周
波数ｆｃと分析幅Δｆから、例えば次式のようにそれぞ
れ算出しておく。

【００７１】ｆｐ＝ＩＮＴ（ｆｃ／Δｆ）・Δｆ ただし、ＩＮＴは小数点以下の切り捨てを行う関数であ
る。

【００７２】Δα＝ｆｃ−ｆｐ 周波数ひねり処理器２３では、このひねり量Δαを用い
て、例えば次式のように、この窓を乗算した時系列デー
タに周波数ひねりを加え加算処理器２５に出力する。

【００７３】

【数１５】

【００７４】ただし、ｘ（ｋ）はｋ番目の窓を乗算した
時系列データ、Ｑは加算処理器２５での加算回数であ
る。

【００７５】加算処理器２５では、この周波数ひねりを
加えた時系列データに対して従来技術の例の式（３）で
行ったのと同様の加算処理を行い、粗ＤＦＴ処理器２６
に出力する。粗ＤＦＴ処理器２６では、この加算された
データに対して、前記したＤＦＴの対象とする周波数ｆ
ｐについてＮ次のＤＦＴを行うことで粗の周波数ビンを
作成し、位相補償器２７に出力する。以降の位相補償器
２７、精ＦＦＴ処理器２８、出力端子２９の各動作につ
いては、本発明の第１実施例と同一である。

【００７６】このように、本発明の第２実施例によれ
ば、第１実施例と同様の効果を得ることができる。

【００７７】さらに、本発明によれば、以下のような利
用形態を有する。

【００７８】（１）第１実施例及び第２実施例の窓乗算
器で使用する窓係数は、必要となる最大次数の場合だけ
あらかじめ計算して記憶しておき、必要な次数に応じて
係数を間引いて使用することもできる。

【００７９】（２）第１実施例及び第２実施例では、詳
細周波数分析を行うのにＦＦＴを用いていたが、この部
分を例えば最大エントロピー法等の線形予測処理によっ
て周波数分析を行うこともできる。

【００８０】（３）本発明を実施するにあたってのデー
タ形式及びその処理形式はアナログ形式であってもディ
ジタル形式であってもよい。

【００８１】（４）本発明を実現するにあたっての装置
構成は、集積回路等を組み合わせた構成でも、ＤＳＰ等
の演算プロセッサによるソフトウェアでの構成であって
もよい。

【００８２】なお、本発明は上記実施例に限定されるも
のではなく、本発明の趣旨に基づいて種々の変形が可能
であり、これらを本発明の範囲から排除するものではな
い。

【００８３】

【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば、分析したい周波数が事前に分かっており、その
周波数の近傍で周波数分割を実施したい場合、分析した
い周波数が粗ＦＦＴの周波数分割単位の境界にあった場
合でも、１ビン分の粗ＤＦＴの算出でよいだけでなく、
それに伴って精ＦＦＴもこの１ビン分の処理でよくな
り、結果として全体的な処理量を低減することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例を示す２段階の処理による
周波数分析システム構成図である。

【図２】本発明の第２実施例を示す２段階の処理による
周波数分析システム構成図である。

【図３】従来の２段階ＦＦＴを用いた周波数分析システ
ム構成図である。

【符号の説明】

１１，２１ 入力端子 １２，２２ 窓乗算器 １３ 位相補償付加算器 １４，２６ 粗ＤＦＴ処理器 １５，２７ 位相補償器 １６，２８ 精ＦＦＴ処理器 １７，２９ 出力端子 ２３ 周波数ひねり処理器 ２４ ひねり量算出器 ２５ 加算処理器

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 音響信号を最終的に必要な分析幅よりも
   ある程度広い分析幅で周波数帯域を離散フーリエ変換に
   よって周波数分割処理した後、該周波数分割された音響
   信号に対してさらに細かい分析幅で詳細に周波数分析を
   行う２段階の処理による周波数分析方法において、
   （ａ）前記音響信号の時系列データを必要に応じてオー
   バーラップしながら切り出し、該切り出した時系列デー
   タに対して、前記周波数分割処理におけるサイドローブ
   を低減するための窓を、前記周波数分割処理で行う離散
   フーリエ変換の次数より長い次数の窓で乗算し、（ｂ）
   前記窓を乗算した時系列データに対して、前記周波数分
   割処理で行う離散フーリエ変換の次数毎に分割し、各サ
   ンプリング毎に加算処理し、（ｃ）前記周波数分割処理
   を任意の周波数を中心に行う場合に、前記離散フーリエ
   変換結果に起こる周波数シフトを補償し、（ｄ）該周波
   数シフトを補償した結果に対してさらに細かい分析幅で
   詳細に周波数分析を行うことを特徴とする２段階の処理
   による周波数分析方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の２段階の処理による周波
   数分析方法において、前記周波数分割処理に必要な任意
   の中心周波数を、（整数値ｐ＋少数値α）×前記離散フ
   ーリエ変換の分析幅Δｆで定義するとき、前記周波数分
   割処理における離散フーリエ変換を前記中心周波数（ｐ
   ＋α）×Δｆに対して行い、前記離散フーリエ変換によ
   りその結果に起こる周波数数シフトを、前記加算処理に
   おける各サンプル毎の加算回数ｒと前記（ｐ＋α）から
   求められる 【数１】 を前記離散フーリエ変換を行う前にあらかじめ加算処理
   結果に対して乗算することで補償することを特徴とする
   ２段階の処理による周波数分析方法。
3. 【請求項３】 請求項１記載の２段階の処理による周波
   数分析方法において、前記周波数分割処理に必要な任意
   の中心周波数を、（整数値ｐ＋少数値α）×前記離散フ
   ーリエ変換の分析幅Δｆで定義するとき、前記周波数分
   割処理における離散フーリエ変換を前記ｐ×Δｆに相当
   する周波数に対して行い、前記離散フーリエ変換により
   その結果に起こる周波数シフトを、前記窓を乗算した時
   系列データのサンプル番号ｋ（ｋは０から窓次数−１ま
   での整数）と前記αと前記離散フーリエ変換の次数Ｎか
   ら求められる 【数２】 を前記離散フーリエ変換を行う前に該窓を乗算した時系
   列データに対してあらかじめ乗算することで補償するこ
   とを特徴とする２段階の処理による周波数分析方法。