JP2002323370A

JP2002323370A - 信号判断装置

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Publication number: JP2002323370A
Application number: JP2001129846A
Authority: JP
Inventors: Koji Udagawa; 浩二宇田川; Yumiko Kurosawa; 由美子黒澤
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2001-04-26
Filing date: 2001-04-26
Publication date: 2002-11-08
Anticipated expiration: 2021-04-26
Also published as: JP3896804B2

Abstract

(57)【要約】【課題】音や振動に係る信号の発生原因を正確に判断
することができる信号判断装置を提供する。【解決手段】入力される信号から波形ベクトルを出力
する波形ベクトル生成手段３Gと、各原因に対応する複
数の信号を当該波形ベクトル生成手段に入力し得られる
複数の波形ベクトルを予め既知波形ベクトルとして取り
込み、判断対象の信号を当該当該波形ベクトル生成手段
に入力し得られる波形ベクトルを判断対象波形ベクトル
として取り込み、これら既知波形ベクトルと判断対象波
形ベクトルとに基づいて判断対象の信号の発生原因を判
断する判断手段３Jとを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、音や振動による信
号から、その発生原因を推定して判別する信号判断装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から音や振動による信号に基づい
て、その発生原因を推定して判別する方法が知られてい
る。一方、例えば、オフィスにおける快適性あるいは知
的生産性の向上を支援するためにオフィス環境の向上が
求められており、複写機あるいはプリンタ等のオフィス
機器はその騒音を低減することが求められており、その
ためにはまず、騒音の発生原因を特定することが重要で
ある。

【０００３】図１０は、一般的な電子写真式のプリンタ
が稼動中に発生する騒音の時間波形を示している。ここ
で、丸印で示した部分は、衝撃音と呼ばれる、短時間に
高い音圧レベルの変動を示す音が発生している。このよ
うな音は部品同士の衝突、紙と部品との衝突などにより
生じるもので、例えばソレノイドや用紙走行中の紙位置
合わせ部などで発生する。

【０００４】一般的に衝撃音は、高い音圧変動を示すこ
とから人が認知しやすく、驚愕効果もある。そこで装置
の開発者は衝撃音を低減するための活動を行うが、特に
複写機やプリンタなどのオフィス機器においては衝撃音
の発生原因を確定することは非常に難しい。これは、複
写機やプリンタなどの機械騒音は様々な音源が様々なタ
イミングで稼動するという特徴をもつためである。装置
から発生する定常音あるいは衝撃音の音源を同定する方
法には、音響インテンシティなどにより測定する方
法、音源の可能性がある部品の動作タイミングを調べ
る、音源の可能性がある部品の動作をオフして衝撃音
がなくなるかを確認する、音源の可能性がある部品に
衝撃を吸収する材料を貼りつけたり衝突速度を下げるこ
とで衝撃音が低下するか確認する、周波数スペクトル
解析等により特徴量を調べて音源を同定する方法などが
存在する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、複写機
やプリンタなどは小型化されており、各部品が非常に近
い位置に収められている。このため、音響インテンシ
ティなどの測定方法で部品を特定するには空間分解能が
不足している。また、複写機やプリンタなどは高速化さ
れており、各部品がほぼ同時に駆動する。このため、
部品の動作タイミングを調べる方法で部品を特定するに
は時間分解能が不足している。よって現状では、音源
の可能性がある部品の動作をオフして衝突音が低下する
か確認する方法や、音源の可能性がある部品に衝撃を
吸収する材料を貼りつけたり衝突速度を下げることで衝
撃音が低下するか確認する方法が採られている。

【０００６】このような衝撃音の発生原因の同定方法
（）では、最終的な目標である衝撃音を低減するま
でに多くの時間と労力とを要することになり、同定され
ないで衝撃音が残ることもあり得る。さらに今後、装置
の小型化、高機能化が進むにつれ、音源の可能性のある
部品がより小さく、より多種多様になり、このような衝
撃音の発生原因の同定方法（）では、一層その対応
が困難になる。

【０００７】一方、周波数スペクトル解析等は定常音
には有効であるが、複写機やプリンタなどから発生する
衝撃音に対しては解析する時間が短いため詳細な周波数
情報が得られない。衝撃音に適用させて発生原因の推定
を行う試みとしては、例えば特開2000‐275096号公報
に、複数のサブバンドのパワースペクトル分布を演算し
て、交通騒音に含まれる衝撃音の音源種別を同定する装
置が提案されている。しかしこれは機械騒音、とりわけ
音源の種類が多様な複写機やプリンタなどを対象とした
場合に複数のサブバンドのパワースペクトル分布だけで
は必ずしも十分な音源同定を行うことは困難である。

【０００８】本発明は、このような技術的な課題に鑑み
てなされたものであり、その目的は、音や振動に係る信
号の発生原因を正確に判断することができる信号判断装
置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は次のような信号
判断装置に係るものである。

【００１０】すなわち本発明は、入力される信号から波
形ベクトルを出力する波形ベクトル生成手段と、各原因
に対応する複数の信号を当該波形ベクトル生成手段に入
力し得られる複数の波形ベクトルを予め既知波形ベクト
ルとして取り込み、判断対象の信号を当該波形ベクトル
生成手段に入力し得られる波形ベクトルを判断対象波形
ベクトルとして取り込み、これら既知波形ベクトルと判
断対象波形ベクトルとに基づいて判断対象の信号の発生
原因を判断する判断手段とを備える。

【００１１】ここで入力される信号としては、振動信号
や音響信号が挙げられる。ここで入力される信号が音響
信号の場合には、前記波形ベクトル生成手段は、入力さ
れる音響信号を所定の補正フィルタにより聴感補正する
聴感補正部を備えるものでもよい。ここで、補正フィル
タの具体例としては、A、B、C、D、Eの各特性フィルタ
を使用することができ、（低周波の暗騒音成分を除去す
るための）ハイパスフィルタや、他の独自に定める特性
フィルタを使用することもできる。なお、一般には、人
の聴覚に近いA特性フィルタを用いることが好ましい。

【００１２】また入力される信号として、特に本発明に
係る信号判断装置で判断するのに好適なものは、（物体
同士の）衝突音、衝撃音など、その持続時間１０００
〔msec〕以下、さらには１００〔msec〕以下の音響信号
である。信号の発生源については特に限定はないが、装
置内に無数の稼動部品が存在する点、比較的静寂な環境
が求められる場所に設置されることが多い点などに鑑み
ると、信号の発生源が画像形成装置（複写機、プリン
タ、ファクシミリなど）である場合には、本発明を適用
することで画像形成装置の消音対策に大きな効果が期待
でき、好適である。

【００１３】画像形成装置からの信号としては、画像形
成装置内部の部品同士の衝突音響信号、画像形成装置内
部の記録媒体が原因となる音響信号が挙げられえる。よ
り具体的には、部品同士の衝突音響信号として、金属
部品同士の衝突音、樹脂部品同士の衝突音、金属部
品と樹脂部品との衝突音などが挙げられ、記録媒体が原
因となる音響信号として、記録媒体と構成部品との衝
突音、記録媒体の座屈音、記録媒体の搬送方向後端
が弾かれる音などが挙げられる。

【００１４】また前記波形ベクトル生成手段は、入力さ
れる信号の一部から波形ベクトルを出力する信号切り出
し部を備えるものでもよい。この場合、前記信号切り出
し部は、入力される信号の立ち上がり部又は極大部又は
最大部を基準として入力される信号の一部を切り出すこ
とができ、時間的に前記基準以降の信号を切り出すこと
もできるし、前記基準から時間的に遡って信号を切り出
すこともできる。

【００１５】また前記波形ベクトル生成手段は、入力さ
れる信号の振幅の最大値又は最小値を基準化する振幅基
準化部を備えるものでもよい。

【００１６】また前記波形ベクトル生成手段は、入力さ
れる信号の時間領域における時間波形ベクトルを出力す
る時間波形ベクトル生成部を備えるものでもよく、、入
力される信号の周波数領域における周波数波形ベクトル
を出力する周波数波形ベクトル生成部を備えるものでも
よい。さらに、前記波形ベクトル生成手段は、入力され
る信号の時間領域における時間波形ベクトルを出力する
時間波形ベクトル生成部と、入力される信号の周波数領
域における周波数波形ベクトルを出力する周波数波形ベ
クトル生成部と、当該時間波形ベクトルと当該周波数波
形ベクトルとを合わせ総合波形ベクトルを出力する総合
波形ベクトル生成部とを備えるものでもよい。

【００１７】ここで、時間領域における時間波形ベクト
ルとしては、所定時間毎の音圧を各ベクトル成分とする
ものや、所定時間毎の音圧レベルを各ベクトル成分とす
るものなどが挙げられる。所定時間毎の音圧レベルを各
ベクトル成分とする時間波形ベクトルを得るにはソフト
ウェア的に時間波形ベクトル生成部を構成したり、一般
的な騒音計で用いられる音圧レベル化回路を用いて時間
波形ベクトルを得ることもできる。なお、所定時間は一
般には一定時間毎とすることができるが、任意時間毎と
することもできる。また、周波数領域における周波数波
形ベクトルとしては、周波数分析により得られる所定周
波数毎の値を各ベクトル成分とするものが挙げられる。

【００１８】例えば、前記波形ベクトル生成手段は、入
力される信号の時間領域における時間波形ベクトルとし
て、所定時間毎の音圧値を各ベクトル成分とする時間波
形ベクトルを出力する時間波形ベクトル生成部と、入力
される信号の周波数領域における周波数波形ベクトルと
して、所定周波数サブバンド毎のパワースペクトル値を
各ベクトル成分とする周波数波形ベクトルを出力する周
波数波形ベクトル生成部と、当該時間波形ベクトルと当
該周波数波形ベクトルとを合わせて総合波形ベクトルを
出力する総合波形ベクトル生成部とを備えるものでもよ
い。

【００１９】なお、所定周波数毎とは一般には所定周波
数範囲（サブバンド）毎を意味するが、その周波数範囲
は一定範囲とすることもでき、任意範囲とすることもで
きる。周波数分析の具体例としては、FFT（高速フーリ
エ変換）解析、ウエーブレット解析、一般化調和解析な
どが挙げられる。

【００２０】また周波数波形ベクトル生成部は、周波数
分析の対象となる時間波形に対し、窓関数処理を施す窓
関数処理部を備えるものでもよい。この窓関数として
は、レクタンギュラ・ウインドウ、ハニング・ウインド
ウ、ハミング・ウインドウ、ブラックマン・ウインド
ウ、フラットトップ・ウインドウなどを挙げることがで
きる。

【００２１】前記判断手段としては、入力される信号の
発生原因を複数段階に分けて階層的に判断することがで
きる。例えば、第一段階として信号の発生原因の物体の
材質を判断し、第二段階としてその物体の態様を判断す
ることができる。また前記判断手段は、一の原因に対し
て複数の既知波形ベクトルを取り込むことができる。さ
らに前記判断手段は、各既知波形ベクトルの各ベクトル
成分と、判断対象波形ベクトルの各ベクトル成分とをそ
れぞれ変量とする多変量判別解析により既知波形ベクト
ルと判断対象波形ベクトルとの関係を判断する多変量解
析部を備えるものでもよい。

【００２２】この多変量解析部では、原因毎の既知波形
ベクトル（空間）と判断対象波形ベクトルとの距離によ
り、両ベクトルの関係を求めるものであるが、その距離
の測度としては、統計学上の判別分析やクラスター分析
で用いられる一般的な距離の測度を用いることができ
る。その距離の測度の具体例としては、ユークリッドの
距離、標準化ユークリッドの距離、ミンコフスキーの距
離、マハラノビスの距離などを挙げることができる。

【００２３】具体的には、前記多変量解析部は、各既知
波形ベクトルに基づいて線形判別関数を予め求め、当該
線形判別関数と、判断対象波形ベクトルとから、既知波
形ベクトルと判断対象波形ベクトルとの関係を判断する
ものでもよい。また、前記多変量判断解析部は、各既知
波形ベクトルに基づいて各ベクトル成分の分散・共分散
行列又は相関行列（平均、分散又は標準偏差、各ベクト
ル成分同士の共分散）とを原因毎に予め求め、当該分散
・共分散行列又は相関行列（平均、分散又は標準偏差、
共分散）と、判断対象ベクトルとから、既知波形ベクト
ルと判断対象波形ベクトルとの関係をマハラノビス距離
により判断するものでもよい。

【００２４】また本発明を信号判断方法としてとらえる
こともできる。

【００２５】すなわち本発明は、各原因に対応する複数
の信号を入力し得られる複数の波形ベクトルを予め既知
波形ベクトルとして取り込む工程（ステップ）と、判断
対象の信号を入力し得られる波形ベクトルを判断対象波
形ベクトルとして取り込む工程（ステップ）と、これら
既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルとに基づいて
判断対象の信号の発生原因を判断する工程（ステップ）
とを備えるものでもある。

【００２６】ここで入力される信号が音響信号の場合に
は、入力される音響信号を所定の補正フィルタにより聴
感補正する聴感補正工程（ステップ）を備えるものでも
よい。

【００２７】また入力される信号の一部から波形ベクト
ルを出力する信号切り出し工程（ステップ）を備えるも
のでもよい。また入力される信号の振幅の最大値又は最
小値を基準化する振幅基準化工程（ステップ）を備える
ものでもよい。

【００２８】また入力される信号の時間領域における時
間波形ベクトルを出力する時間波形ベクトル生成工程
（ステップ）を備えるものでもよく、入力される信号の
周波数領域における周波数波形ベクトルを出力する周波
数波形ベクトル生成工程（ステップ）を備えるものでも
よい。さらに、入力される信号の時間領域における時間
波形ベクトルを出力する時間波形ベクトル生成工程（ス
テップ）と、入力される信号の周波数領域における周波
数波形ベクトルを出力する周波数波形ベクトル生成部工
程（ステップ）、当該時間波形ベクトルと当該周波数波
形ベクトルとを合わせ総合波形ベクトルを出力する総合
波形ベクトル生成工程（ステップ）とを備えるものでも
よい。

【００２９】より具体的には、入力される信号の時間領
域における時間波形ベクトルとして、所定時間毎の音圧
値を各ベクトル成分とする時間波形ベクトルを出力する
時間波形ベクトル生成工程（ステップ）と、入力される
信号の周波数領域における周波数波形ベクトルとして、
所定周波数サブバンド毎のパワースペクトル値を各ベク
トル成分とする周波数波形ベクトルを出力する周波数波
形ベクトル生成工程（ステップ）と、当該時間波形ベク
トルと当該周波数波形ベクトルとを合わせて総合波形ベ
クトルを出力する総合波形ベクトル生成工程（ステッ
プ）とを備えるものでもよい。

【００３０】また周波数波形ベクトル生成工程（ステッ
プ）は、周波数分析の対象となる時間波形に対し、窓関
数処理を施す窓関数処理工程（ステップ）を備えるもの
でもよい。

【００３１】前記判断工程（ステップ）としては、入力
される信号の発生原因を複数段階の工程（ステップ）に
分けて階層的に判断することができる。例えば、第一工
程（ステップ）として信号の発生原因の物体の材質を判
断し、第二工程（ステップ）としてその物体の態様を判
断することができる。また前記判断工程（ステップ）
は、一の原因に対して複数の既知波形ベクトルを取り込
む工程（ステップ）を有することができる。さらに前記
判断工程（ステップ）は、各既知波形ベクトルの各ベク
トル成分と、判断対象波形ベクトルの各ベクトル成分と
をそれぞれ変量とする多変量判別解析により既知波形ベ
クトルと判断対象波形ベクトルとの関係を判断する多変
量解析工程（ステップ）を備えるものでもよい。

【００３２】具体的には、前記多変量解析工程（ステッ
プ）は、各既知波形ベクトルに基づいて線形判別関数を
予め求める工程（ステップ）と、当該線形判別関数と、
判断対象波形ベクトルとから、既知波形ベクトルと判断
対象波形ベクトルとの関係を判断する工程（ステップ）
を備えるものでもよい。また、前記多変量判断解析工程
（ステップ）は、各既知波形ベクトルに基づいて各ベク
トル成分の平均、分散（又は標準偏差）、各ベクトル成
分同士の共分散とを(原因毎に)求める工程（ステッ
プ）、当該平均、分散（又は標準偏差）、共分散と、判
断対象ベクトルとから、既知波形ベクトルと判断対象波
形ベクトルとの関係をマハラノビス距離により判断する
工程（ステップ）を備えるものでもよい。

【００３３】

【発明の実施による形態】以下、実施例に基づいて本発
明の実施による形態を説明する。

【００３４】◎実施例図１は、本発明の実施例に係る信号判断システム（信号
判断装置）１００の構成を説明するものである。この信
号判断システム１００が対象とする信号は、複写機（画
像形成装置）Tから放射される騒音（音響信号）であ
る。そして、この信号判断システム１００は、その騒音
の原因が原因（１）：金属部品同士の衝突音、原因
（２）：樹脂部品同士の衝突音、原因（３）：金属部品
と樹脂部品との衝突音、原因（４）：記録媒体と構成部
品との衝突音、原因（５）：記録媒体の座屈音、原因
（６）：記録媒体の搬送方向後端が弾かれる音、のいず
れであるかを判断するものである。

【００３５】信号判断システム１００の全体は、複写機
Tからの騒音をとらえる収音手段としてのマクロフォン
１と、マイクロフォン１に接続されるアナログ／デジタ
ル変換手段としてのDAT（デジタル・オーディオ・テー
プ）レコーダ２と、DATレコーダ２に接続されるパーソ
ナルコンピュータシステムCとから構成される。さらに
このパーソナルコンピュータシステムCは、コンピュー
タ本体３と、入力手段としてのキーボード４ａ、マウス
４ｂ、出力手段としてのディスプレイ装置５などを備え
ている。

【００３６】このコンピュータ本体３内のハードウェア
資源としては、演算制御手段としてのＣＰＵ、主記憶手
段としてのＲＡＭ、補助記憶手段としてのハードディス
ク、入出力制御装置など（いずれも図示せず）を有し、
コンピュータ本体３内のソフトウェア資源としては、オ
ペレーティングシステム、音響解析ソフトウェア、数値
解析ソフトウェアなど（いずれも図示せず）を有してい
る。そして、これらハードウェア資源とソフトウェア資
源との共同作業により、次の図２に示すベクトル生成部
Ｇ、判断部３Ｊの各機能を実現している。

【００３７】図２は、この信号判断システム１００の基
本機能ブロック図である。この信号判断システム１００
の機能は、処理の流れに沿って順に、マイクロフォン
１、ＤＡＴレコーダ２、ベクトル生成部（波形ベクトル
生成手段）３G、判断部（判断手段）３Ｊ、ディスプレ
イ装置（表示手段）５を有している。そして、これらの
基本機能ブロック同士で入出力される信号は、アナログ
電気信号ＡＳ、デジタル信号ＤＳ、波形ベクトルＶ、判
断結果Ｒである。

【００３８】図３は図２に示したベクトル生成部３Ｇ
を、図４は図２に示した判断部３Ｊの構成をそれぞれよ
り詳細に示した詳細機能ブロック図である。

【００３９】ベクトル生成部３Ｇは、図３に示すよう
に、データ記憶部３０、時間波形ベクトル生成部３Ｔ、
周波数波形ベクトル生成部３Ｆ、総合波形ベクトル生成
部３６を備えている。また、時間波形ベクトル生成部３
Ｔは、聴感補正部３１、切り出し部３２、基準化部３３
を備えており、周波数波形ベクトル生成部３Ｆは、これ
ら３１，３２、３３に加えて窓関数処理部３４、周波数
解析部３５を備えている。そして、これらの詳細機能ブ
ロック同士で入出力される信号は、デジタル信号ＤＳ、
聴感補正済みデジタル信号ＤＳ'、切り出し済みデジタ
ル信号ΔＤＳ'、基準済みデジタル信号「ΔＤＳ'」（＝
時間波形ベクトルＴＶ）、窓関数処理済みデジタル信号
「ΔＤＳ''」、周波数解析済みデジタル信号（＝周波数
波形ベクトルＦＶ）、総合波形ベクトルＶである。

【００４０】判断部３Ｊは、図４に示すように、各原因
（１）〜（ｎ）に対応するマハラノビス距離演算部３７
（１）〜（ｎ）、最終判断部３８とを備えている。また
各マハラノビス距離演算部３７（１）〜（ｎ）には、そ
れぞれの原因に対応する演算行列Ａ（１）〜（ｎ）、平
均ベクトルμ（１）〜（ｎ）、標準偏差ベクトルσ
（１）〜（ｎ）がそれぞれ後述する前処理により、記憶
されている。さらに、演算行列Ａは相関行列Ｒの逆行列
Ｒ^-1である（後述する）。そして、これらの詳細機能ブ
ロック同士で入出力される信号は、総合波形ベクトル
Ｖ、各原因ベクトル空間とのマハラノビス距離Ｄ
²（１）〜（ｎ）、判断結果Ｒである。

【００４１】図５は、この信号判断システム１００の基
本的な使用方法、動作を説明するフローチャートであ
る。一方、図６〜８は、いずれもこの信号判断システム
１００のより詳細な使用方法、動作を説明するフローチ
ャートであり、図６は図５のステップＳ１を、図７は図
５のステップＳ４を、図８は図５のステップＳ５をそれ
ぞれ詳細に説明するものである。以下、これらのフロー
チャートに基づいて、本実施例に係る信号判断システム
１００の動作を説明する。

【００４２】まず、信号判断システム１００の使用に先
立って、予め前処理がなされる（図５のステップＳ
１）。この前処理では、各原因（１）〜（ｎ）毎に総合
波形ベクトルＶのサンプルｙを複数（ｍ個）得て、各原
因（１）〜（ｎ）毎に、対応する演算行列Ａ（１）〜
（ｎ）、平均ベクトルμ（１）〜（ｎ）、標準偏差ベク
トルσ（１）〜（ｎ）を演算し、各マハラノビス距離演
算部３７（１）〜（ｎ）に記憶するものである（図４参
照）。

【００４３】図６は、この前処理のステップ（図５のス
テップＳ１）をより詳細に説明するものである。また図
９は、この前処理のステップ（図５のステップＳ１）に
より得られる、原因が明らかな音響信号による総合波形
ベクトルＶ（＝ｙ）と、その総合波形ベクトルｙから演
算される演算行列Ａ（１）〜（ｎ）、平均ベクトルμ
（１）〜（ｎ）、標準偏差ベクトルσ（１）〜（ｎ）の
関係を説明するものである。

【００４４】まず「ｉ＝１」、「ｊ＝１」を設定する
（図６のステップＳ１１、Ｓ１２）。そして、原因
（１）による音響信号から総合波形ベクトルｙ₁（１）
＝（ｙ₁₁（１）、ｙ₁₂（１）、…、ｙ_1k（１））を得る
（ステップＳ１３）。なお、この総合波形ベクトルｙ₁
（１）の生成は、後述の図５のステップＳ２〜Ｓ５と同
様の処理を施して行われる。以下、同様に「ｊ＝２」か
ら「ｊ＝ｍ」まで、ステップＳ１３を繰り返し（ステッ
プＳ１４、Ｓ１５）、原因（１）によるｍ個のサンプル
音響信号からｍ個の総合波形ベクトルｙ₁（１）〜ｙ
_m（１）を得る。

【００４５】そして、これらｍ個の総合波形ベクトルｙ
₁（１）〜ｙ_m（１）から、図４に示した演算行列Ａ
（１）、平均ベクトルμ（１）、標準偏差ベクトルσ
（１）を演算し、原因（１）に対応するマハラノビス距
離演算部３７（１）に記憶する（ステップＳ１６）。以
下、同様に「ｉ＝２」から「ｉ＝ｎ」まで、ステップＳ
１２〜Ｓ１６を繰り返し（ステップＳ１７、Ｓ１８）、
各原因（１）〜（ｎ）毎に、対応する演算行列Ａ（１）
〜（ｎ）、平均ベクトルμ（１）〜（ｎ）、標準偏差ベ
クトルσ（１）〜（ｎ）を演算し、各マハラノビス距離
演算部３７（１）〜（ｎ）に記憶する（図４、図９参
照）。

【００４６】本実施例では、ひとつの原因に対して３０
０回のサンプル音響信号を取り込んだため、ｍ＝３００
である。なお、本実施例では原因（１）：金属部品同士
の衝突音、原因（２）：樹脂部品同士の衝突音、原因
（３）：金属部品と樹脂部品との衝突音、原因（４）：
記録媒体と構成部品との衝突音、原因（５）：記録媒体
の座屈音、原因（６）：記録媒体の搬送方向後端が弾か
れる音、の６種類の原因を判断するものであるため、ｎ
＝６である。さらに、後述するように各総合波形ベクト
ルの次元ｋは、ｋ＝２５６＋１２８＝３８４である。

【００４７】前処理（図５のステップＳ１）が終了する
と、発生原因の不明な音響信号の判断が行われる（図５
のステップＳ２〜Ｓ６）。

【００４８】まず、マイクロフォン１により、判断対象
となる（発生原因の不明な）音響信号が計測される（図
５のステップＳ２）。これは複写機Ｔに近接して設置さ
れるマイクロフォン１により複写機Ｔからの騒音が計測
される。複写機Ｔからの騒音は音波であり、マイクロフ
ォン１内の振動子を振動させ、その振動が電気信号ＡＳ
に変換される（図２参照）。なお、この電気信号ＡＳは
アナログ信号である。

【００４９】次に、ＤＡＴレコーダ２により、その電気
信号ＡＳがデジタル化される（図５のステップＳ３）。
これはマイクロフォン１に接続されているＤＡＴレコー
ダ２内のＡ／Ｄ変換回路により、電気信号ＡＳがデジタ
ル信号ＤＳに変換されることにより行われる（図２参
照）。さらに、デジタル信号ＤＳはＤＡＴレコーダ２に
一旦記録される。図１０は、このＤＡＴレコーダ２に記
録されたデジタル信号ＤＳを示すグラフである。このグ
ラフの縦軸は音圧〔×１０^-6Ｐａ〕を、横軸は時間〔se
c〕をそれぞれ示している。

【００５０】なお、本実施例ではＤＡＴレコーダ２のＡ
／Ｄ変換回路の分解能（サンプリング周波数）は４８
〔ｋＨｚ〕であるため、得られるデジタル信号ＤＳは、
一秒間に４８０００点のサンプリングデータとして得ら
れる。ここで、サンプリング周波数としては、少なくと
も１０〔ｋＨｚ〕以上、好ましくは２０〔ｋＨｚ〕のも
のを使用することが望ましい。これは、複写機Ｔやプリ
ンターなどの画像形成装置から発生される衝撃音の特徴
が５〜１０〔ｋＨｚ〕以上の高周波数帯域に表れる場合
が多いためである。すなわち、５〜１０〔ｋＨｚ〕以上
の帯域を分析するためには、サンプリング定理からサン
プリング周波数はその倍の１０〜２０〔ｋＨｚ〕以上必
要となる。

【００５１】次に、ベクトル生成部３Ｇにより、判断対
象となる音響信号に対応する波形ベクトルＶ（＝ｘ）が
生成される（図５のステップＳ４）。

【００５２】より詳細には図７のフローチャートに示す
ように、まず、データ記憶部３０により、ＤＡＴレコー
ダ２に記録され出力されるデジタル信号ＤＳを記憶する
（図７のステップＳ４１）。具体的には、ＤＡＴレコー
ダ２に接続されているパーソナルコンピュータ本体３の
ハードディスク中に記憶される。本実施例では、図１０
の丸印で示した衝撃音（音圧が急上昇する部分）を含む
デジタル信号ＤＳを０．０１秒間程度、すなわちサンプ
リングデータ４８０点分程度記憶する。図１１は、デー
タ記憶部３０に記憶されたデジタル信号ＤＳを示すグラ
フである。このグラフの縦軸は音圧を、横軸はサンプリ
ングデータ数を示している。

【００５３】次に、聴感補正部３１により、データ補正
部３０に記憶されるデジタル信号ＤＳに対し聴感補正を
行う（図７のステップＳ４２）。これは、聴感補正部３
１により予め設定されている補正フィルタにより記憶さ
れているデジタル信号ＤＳを補正し、新たなデジタル信
号ＤＳ’を得るものである（図３参照）。なお、本実施
例では、人の聴感に近いＡフィルタにより補正を行う。

【００５４】次に、切り出し部３２により、聴感補正済
みデジタル信号ＤＳ'の一部を切り出す（図７のステッ
プＳ４３）。これは切り出し部３２に設定されている条
件に基づいて、聴感補正済みデジタル信号ＤＳ'の一部
を切り出し、切り出し済みデジタル信号ΔＤＳ'を得る
ものである（図３参照）。本実施例において、切り出し
部３２に設定されている条件は、聴感補正済みデジタル
信号ＤＳ'の立ち上がり部ｐ（ＴＨ）を基準とし、その
基準に対して５０個のサンプリングデータ分時間的に遡
ったデータから、その基準に対して２０５個のサンプリ
ングデータ分時間的に後のデータまで（つまり５０＋１
＋２０５＝２５６個のデータ）を切り出す。また、立ち
上がり部ｐ（ＴＨ）の検知方法としては、デジタル信号
ＤＳ'の音圧ｐの絶対値の最大値ｐ（ＭＡＸ）を検知
し、その最大値ｐ（ＭＡＸ）の数％の音圧値ｐに時間的
に初めて達した部分を立ち上がり部ｐ（ＴＨ）とするこ
とができる。なお、本実施例では切り出し部３２をソフ
トウェア的に実現しているが、例えば、トリガー機能を
備えるデータローガで聴感補正済みデジタル信号ＤＳ'
の一部を切り出すこともできる。

【００５５】図１２は、切り出し部３２により切り出さ
れたデジタル信号ΔＤＳ'を示すグラフである。このグ
ラフの縦軸は音圧を、横軸はサンプリングデータ数をそ
れぞれ示している。このようにして得られた切り出し済
みデジタル信号ΔＤＳ'から、時間波形原ベクトルＴｖ
を観念することができる。すなわち、１〜２５６番目の
サンプリングデータの各音圧値ｐ₁〜ｐ₂₅₆をベクトル成
分とする時間波形原ベクトルＴｖ＝（ｐ₁、ｐ₂、…、ｐ
₅₁（＝ｐ（ＴＨ））、…、ｐ（ＭＡＸ）、…、ｐ₂₅₆）
を得ることができる。

【００５６】次に、基準化部３３により、切り出し済み
デジタル信号ΔＤＳ'を基準化する（図７のステップＳ
４４）。これは、予め基準化部３３に設定されている基
準値Ｓとデジタル信号ΔＤＳ'に含まれる音圧の絶対値
の最大値ｐ（ＭＡＸ）とに基づいて、デジタル信号ΔＤ
Ｓ'を基準化して基準化済みデジタル信号「ΔＤＳ'」、
すなわち時間波形ベクトルＴＶを得る（図３参照）。こ
の時間波形ベクトルＴＶは、先の時間波形原ベクトルＴ
ｖ、音圧の最大値ｐ（ＭＡＸ）、基準値ＳによりＴＶ＝
（Ｓ／ｐ（ＭＡＸ））×Ｔｖ＝（Ｓ／ｐ（ＭＡＸ））×
（ｐ₁、ｐ₂、…、ｐ₅₁（＝ｐ（ＴＨ））、…、ｐ（ＭＡ
Ｘ）、…、ｐ₂₅₆）＝（（Ｓ／ｐ（ＭＡＸ））×ｐ₁、
（Ｓ／ｐ（ＭＡＸ））×ｐ₂、…、（Ｓ／ｐ（ＭＡ
Ｘ））×ｐ₅₁、…、（Ｓ／ｐ（ＭＡＸ））×ｐ（ＭＡ
Ｘ）（＝Ｓ）、…、（Ｓ／ｐ（ＭＡＸ））×ｐ₂₅₆）＝
（Ｐ₁、…、Ｐ₂₅₆）として求めることができる。

【００５７】次に、窓関数処理部３４により、基準化済
みデジタル信号「ΔＤＳ'」（＝時間波形ベクトルＴ
Ｖ）を窓関数処理する（図７のステップＳ４５）。これ
は、予め窓関数処理部３４に設定される窓関数により、
基準化済みデジタル信号「ΔＤＳ'」を処理し、窓関数
処理済みデジタル信号「ΔＤＳ''」を得るものである
（図３参照）。本実施例では窓関数として、ハニング窓
関数を用いている。このような処理を施すことにより、
折り返し誤差や漏れ誤差などの影響を軽減することがで
きる。

【００５８】次に、周波数解析部３５により、窓関数処
理済みデジタル信号「ΔＤＳ''」を周波数解析する（図
７のステップＳ４６）。これは、周波数解析部３５によ
り、窓関数処理済みデジタル信号「ΔＤＳ''」をFFT解
析し、周波数サブバンド毎の周波数スペクトルを得るも
のである。図１３は、周波数解析部３５によるFFT処理
結果を示すグラフである。このグラフにおいて、縦軸は
パワースペクトル〔×１０^-6Ｐａ〕を、横軸は周波数
（サブバンド）をそれぞれ示している。本実施例では、
先に示した２５６点のデジタル信号「ΔＤＳ''」に基づ
いてFFT解析を行ったため、図１３中黒点で示す１２８
点の新たなデジタル信号を得る。

【００５９】このようにして得られたデジタル信号か
ら、周波数波形ベクトルＦＶを観念することができる
（図３参照）。すなわち、周波数の小さい方から順に１
〜１２８番目の各パワースペクトルｐｓ値を各ベクトル
成分とする周波数ベクトルＦＶ＝（ｐｓ₁、ｐｓ₂、…、
ｐｓ₁₂₈）を得る。

【００６０】次に、総合波形ベクトル生成部３６によ
り、波形ベクトルＶを得る（図７のステップＳ４７）。
これは、上述の時間波形生成部３Ｔにより生成される２
５６次元の時間波形ベクトルＴＶ＝（Ｐ₁、…、Ｐ₂₅₆）
と、上述の周波数波形生成部３Ｆにより生成される１２
８次元の周波数波形ベクトルＦＶ＝（ｐｓ₁、…、ｐｓ₁
₂₈）とから、２５６＋１２８＝３８４次元の波形ベクト
ルＶ＝（Ｐ₁、…、Ｐ₂₅₆、ｐｓ₁、…、ｐｓ₁₂₈）＝（ｖ
₁、…、ｖ₃₈₄）を得る（図３参照）。なお、このように
して得られる波形ベクトルＶ＝（ｖ₁、…、ｖ₃₈₄）につ
いて、予め原因の明らかなサンプル音響信号により得ら
れるものを既知波形ベクトルｙ＝（ｖ₁、…、ｖ₃₈₄）＝
（ｙ₁、…、ｙ_k）と表し（図６のステップＳ１３、図９
参照、ｋ＝３８４）、原因が不明で判断対象となる音響
信号により得られるものを判断対象波形ベクトルｘ＝
（ｖ₁、…、ｖ₃₈₄）＝（ｘ₁、…、ｘ_k）と表す（図８、
図１４参照、ｋ＝３８４）。

【００６１】次に、判断部３Ｊにより、判断対象となる
音響信号の発生原因が判断され、原因判断結果Ｒを得る
（図５のステップＳ５）。

【００６２】より詳細には、図８のフローチャートに示
すように、「ｉ＝１」を設定し（図８のステップＳ５
１）、まず前処理（図５のステップＳ１）において予め
マハラノビス距離演算部３７（１）に記憶されている平
均ベクトルμ（１）及び標準偏差ベクトルσ（１）と、
波形ベクトル生成（図５のステップＳ４）において得ら
れた判断対象波形ベクトルｘ＝（ｘ₁、…、ｘ_k）とに基
づいて、図８のステップＳ５２中に示す式（１）を使用
し、マハラノビス距離演算部３７（１）は判断対象波形
ベクトルｘ＝（ｘ₁、…、ｘ_k）を標準化し、標準化判断
対象波形ベクトルＸ（１）＝（Ｘ₁（１）、…、Ｘ
_k（１））を得る（図８のステップＳ５２）。

【００６３】次に、予めマハラノビス距離演算部３７
（１）に記憶されている演算行列Ａ（１）と、先のステ
ップＳ５２で求めた標準化判断対象波形ベクトルＸ
（１）とに基づいて、図８のステップＳ５３に示す式
（２）を使用し、マハラノビス距離演算部３７（１）は
マハラノビス距離Ｄ²（１）を演算する（図８のステッ
プＳ５３）。なお、Ｘ^T（１）は、Ｘ（１）の転置行列
（ベクトル）を意味する。

【００６４】以下、同様に「ｉ＝２」から「ｉ＝ｎ」ま
でステップＳ５２、ステップＳ５３を繰り返し（図８の
ステップＳ５４、Ｓ５５、本実施例では「ｎ＝６」）、
各マハラノビス距離演算部３７（２）〜（ｎ）はマハラ
ノビス距離Ｄ²（２）〜Ｄ²（ｎ）を演算する（図４参
照）。図１４は、図８のステップＳ５４、Ｓ５５での処
理を説明する模式図である。同図に示すように、判断対
象波形ベクトルｘ＝（ｘ ₁、…、ｘ_k）と、それぞれのマ
ハラノビス距離演算部３７（１）〜（ｎ）に予め記憶さ
れている平均ベクトルμ（１）〜（ｎ）、標準偏差ベク
トルσ（１）〜（ｎ）、演算行列Ａ（１）〜（ｎ）とに
より、各マハラノビス距離Ｄ²（１）〜Ｄ²（ｎ）を演算
している。

【００６５】次に、最終判断部３８により、マハラノビ
ス距離Ｄ²（１）〜Ｄ²（ｎ）が最小のものを選択し、そ
のマハラノビス距離に対応する原因を判断結果Ｒとする
（図８のステップＳ５６）。例えば、マハラノビス距離
Ｄ²（１）〜Ｄ²（ｎ）のうち、Ｄ²（１）が最も小さい
場合には、判断対象となる音響信号は、「原因（１）：
金属部品同士の衝突音」であることが分かる。

【００６６】次に、ディスプレイ装置５により、判断結
果Ｒが表示される（図５のステップＳ６）。例えば、判
断対象となる音響信号は、「原因（１）：金属部品同士
の衝突音」である場合には、その旨がディスプレイ装置
５の画面に表示される（図２参照）。

【００６７】そして、続けて原因が不明な音響信号の判
断を行う場合には（図５のステップＳ７）再びステップ
Ｓ２から開始し、終了する場合にはそのまま終了する。

【００６８】○変形例実施例では、各マハラノビス距離Ｄ²（１）〜Ｄ²（ｎ）
を演算した後、音響信号の原因を判断する際（図８のス
テップＳ５６）、最終判断部３８により、マハラノビス
距離が最も小さいものを選択して判断している。しか
し、本変形例に示すように、この判断を段階的に行うこ
ともできる。

【００６９】図１５は、図８のステップＳ５６の変形例
を示すフローチャートである。このフローチャートに示
すように、本実施例における各原因（１）〜（６）を、
二つの大きなグループ（第一グループと第二グループ）
に大別し、各グループに属する原因に対応するマハラノ
ビス距離の平均を演算し（図１５のステップＳ５７）、
第一段階の判断として判断対象となる音響信号の原因が
第一グループ又は第二グループのいずれに属するかを判
断し、第二段階の判断として第一段階の判断で選択され
たグループの中から最もマハラノビス距離が小さいもの
を選択し（図１５のステップＳ５８）、判断対象となる
音響信号の原因を判断することもできる。

【００７０】例えば、実施例においては原因を、原因
（１）：金属部品同士の衝突音、原因（２）：樹脂部品
同士の衝突音、原因（３）：金属部品と樹脂部品との衝
突音、原因（４）：記録媒体と構成部品との衝突音、原
因（５）：記録媒体の座屈音、原因（６）：記録媒体の
搬送方向後端が弾かれる音、の６つを挙げているが、こ
れを部品同士の衝突音に係る第一グループ（原因
（１）、原因（２）、原因（３）が属する）と、記録媒
体の関係する音に係る第二グループ（原因（４）、原因
（５）、原因（６）が属する）とに分類する。

【００７１】そして、第一グループのマハラノビス距離
の平均Ｄ²（第一グループ）は、Ｄ²（第一グループ）＝
（Ｄ²（１）＋Ｄ²（２）＋Ｄ²（３））／３として得ら
れ、第二グループのマハラノビス距離の平均Ｄ²（第二
グループ）は、Ｄ²（第二グループ）＝（Ｄ²（４）＋Ｄ
²（５）＋Ｄ²（６））／３として得られる（図１５のス
テップＳ５７）。これらＤ²（第一グループ）とＤ²（第
二グループ）とを比較し、第一の判断としてよりマハラ
ノビス距離の平均がより小さい方のグループを選択する
（例えば第一グループ）。次に第二の判断として、先に
選択されたグループの中から最もマハラノビス距離が小
さいものをとして選択し（図１５のステップＳ５８：例
えばＤ²（１））、そのマハラノビス距離に対応する原
因（例えば、原因（１）：金属部品同士の衝突音）を判
断結果Ｒとする。

【００７２】○実験例本発明者らは本発明を完成するために数々の実験を行っ
てきたが、ここではその一部、本発明の効果を確認する
ための実験を実験例として説明する。この実験例では、
実施例に係る信号判断システム１００を使用し、原因
（２）：樹脂（プラスチック）部品同士の衝突音と、原
因（３）：金属部品と樹脂（プラスチック）部品との衝
突音との判断を検証した。なお、この原因（２）と原因
（３）とは、一般に聴感上の印象や音圧波形が類似して
おり、その区別が比較的困難な原因である。

【００７３】まず、原因（３）による衝突音から波形ベ
クトルＶ（３）を１００個（ｖ₁（３）〜ｖ₁₀₀（３））
得て（図５のステップＳ２〜Ｓ４）、これら１００個の
波形ベクトルＶ（３）のうち、ランダムに選択される８
０個の波形ベクトルＶ（３）を既知波形ベクトルｙ
（３）（ｙ₁（３）〜ｙ₈₀（３））とし、残りの２０個
を（検証用の）判断対象波形ベクトルｘ（ｘ₁〜ｘ₂₀）
とする。次に、原因（２）による衝突音から波形ベクト
ルＶ（２）を１００個（ｖ₁（２）〜ｖ₁₀₀（２））得て
（図５のステップＳ２〜Ｓ４）、これらをすべて（検証
用の）判断対象波形ベクトルｘ（ｘ₂₁〜ｘ₁₂₀）とす
る。

【００７４】次に、既知波形ベクトルｙ₁（３）〜ｙ₈₀
（３）を使用し、前処理として（図５のステップＳ１、
図６のステップＳ１６、図９参照）、平均ベクトルμ
（３）、標準偏差ベクトルσ（３）、演算行列Ａ（３）
を演算し、マハラノビス距離演算部３７（３）がそれを
記憶する（図４参照）。次に、（検証用の）判断対象ベ
クトルｘ₁〜ｘ₂₀、ｘ₂₁〜ｘ₁₂₀について、マハラノビス
距離演算部３７（３）により前処理で得た平均ベクトル
μ（３）、標準偏差ベクトルσ（３）、演算行列Ａ
（３）に基づいて、それぞれのマハラノビス距離Ｄ
² ₁（３）〜Ｄ² ₂₀（３）、Ｄ² ₂₁（３）〜Ｄ² ₁₂₀（３）を
演算する（図８のステップＳ５２、Ｓ５３、図１４参
照）。

【００７５】図１６は、この実験結果を示すグラフであ
る。このグラフにおいて、縦軸はマハラノビス距離Ｄ²
（３）であり、横軸は波形ベクトルの数（サンプル数）
を示している。ここで、原因（３）による衝突音から最
終的に得られたマハラノビス距離Ｄ² ₁（３）〜Ｄ
² ₂₀（３）は、いずれも１に近い（いずれも２以下）。
一方、原因（２）による衝突音から最終的に得られたマ
ハラノビス距離Ｄ² ₂₁（３）〜Ｄ² ₁₂₀（３）は、いずれ
もその値が大きくなっている（概ね数百から１０００程
度）。

【００７６】したがって、本発明によれば、一般にその
区別が困難な、原因（２）：樹脂（プラスチック）部品
同士の衝突音と、原因（３）：金属部品と樹脂（プラス
チック）部品との衝突音とを、例えば、マハラノビス距
離Ｄ²（３）の閾値を１０とすることで、明確に区別す
ることができる。

【００７７】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、音や振動に係る信号の発生原因を正確に判断する
ことができる信号判断装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、実施例に係る信号判断システムの構成
を説明するものである。

【図２】図２は、図１に示す信号判断システムの基本的
な機能を説明する機能ブロック図である。

【図３】図３は、図２に示す機能ブロック図中のベクト
ル生成部の機能をより詳細に説明する機能ブロック図で
ある。

【図４】図４は、図２に示す機能ブロック図中の判断部
の機能をより詳細に説明する機能ブロック図である。

【図５】図５は、図１に示す信号判断システムの基本的
な使用法、動作を説明するフローチャートである。

【図６】図６は、図５に示すフローチャート中の前処理
のステップをより詳細に説明するフローチャートであ
る。

【図７】図７は、図５に示すフローチャート中の波形ベ
クトル生成のステップをより詳細に説明するフローチャ
ートである。

【図８】図８は、図５に示すフローチャート中の原因判
断のステップをより詳細に説明するフローチャートであ
る。

【図９】図９は、前処理における処理、目的を説明する
ものである。

【図１０】図１０は、複写機からの騒音の時間−音圧波
形を示すグラフである。

【図１１】図１１は、図１０のグラフの一部を切り取っ
たものである。

【図１２】図１２は、図１１のグラフの一部をさらに所
定の規則に基づいて切り取ったものである。

【図１３】図１３は、周波数解析により得られる周波数
−パワースペクトル波形を示すグラフである。

【図１４】図１４は、マハラノビス距離の演算を説明す
るものである。

【図１５】図１５は、変形例に係る原因の判断方法を示
すフローチャートである。

【図１６】図１６は、実験結果を説明するグラフであ
る。

【符号の説明】

１００…信号判断システム（信号判断装置）、Ｔ…複写
機、１…マクロフォン（収音手段）、２…DATレコー
ダ、Ｃ…パーソナルコンピュータシステム、３…コンピ
ュータ本体、５…ディスプレイ装置（表示手段）、３Ｇ
…ベクトル生成部（波形ベクトル生成手段）、３Ｊ…判
断部（判断手段）、３０…データ記憶部、３Ｔ…時間波
形ベクトル生成部、３Ｆ…周波数波形ベクトル生成部、
３６…総合波形ベクトル生成部、３１…聴感補正部、３
２…切り出し部、３３…基準化部、３４…窓関数処理
部、３５…周波数解析部、３７…マハラノビス距離演算
部、３８…最終判断部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ１０Ｌ 3/00 ５５１ＬＦターム(参考） 2G064 AA12 AB15 AB21 BD02 CC26 CC29 CC41 CC47 CC61 5D015 AA06 CC03 FF03 HH04

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力される信号から波形ベクトルを出力
する波形ベクトル生成手段と、各原因に対応する複数の信号を当該波形ベクトル生成手
段に入力し得られる複数の波形ベクトルを予め既知波形
ベクトルとして取り込み、判断対象の信号を当該当該波
形ベクトル生成手段に入力し得られる波形ベクトルを判
断対象波形ベクトルとして取り込み、これら既知波形ベ
クトルと判断対象波形ベクトルとに基づいて判断対象の
信号の発生原因を判断する判断手段とを備える信号判断
装置。
【請求項２】前記入力される信号は、画像形成装置内
部の部品同士の衝突音響信号又は画像形成装置内部の記
録媒体が原因となる音響信号を含む請求項１に記載の信
号判断装置。
【請求項３】前記波形ベクトル生成手段は、入力され
る信号の一部から波形ベクトルを出力する信号切り出し
部を備え、当該信号切り出し部は、入力される信号の立
ち上がり部又は極大部又は最大部を基準とし、当該基準
から時間的に遡って信号を切り出す請求項１又は２に記
載の信号判断装置。
【請求項４】前記波形ベクトル生成手段は、入力され
る信号の時間領域における時間波形ベクトルを出力する
時間波形ベクトル生成部を備える請求項１〜３のいずれ
かに記載の信号判断装置。
【請求項５】前記波形ベクトル生成手段は、入力され
る信号の周波数領域における周波数波形ベクトルを出力
する周波数波形ベクトル生成部を備える請求項１〜４の
いずれかに記載の信号判断装置。
【請求項６】前記波形ベクトル生成手段は、入力され
る信号の時間領域における時間波形ベクトルを出力する
時間波形ベクトル生成部と、入力される信号の周波数領域における周波数波形ベクト
ルを出力する周波数波形ベクトル生成部と、当該時間波形ベクトルと当該周波数波形ベクトルとを合
わせ総合波形ベクトルを出力する総合波形ベクトル生成
部とを備える請求項１〜５のいずれかに記載の信号判断
装置。
【請求項７】前記判断手段は、各既知波形ベクトルの
各ベクトル成分と、判断対象波形ベクトルの各ベクトル
成分とをそれぞれ変量とする多変量解析により既知波形
ベクトルと判断対象波形ベクトルとの関係を判断する多
変量解析部を備える請求項１〜６のいずれかに記載の信
号判断装置。
【請求項８】前記多変量判断解析部は、各既知波形ベ
クトルに基づいて各ベクトル成分の分散・共分散行列又
は相関行列を各原因毎に予め求め、当該分散・共分散行
列又は相関行列と判断対象ベクトルとから、既知波形ベ
クトルと判断対象波形ベクトルとの関係をマハラノビス
距離により判断する請求項７に記載の信号判断装置。