JP2009524812A - 信号解析器 - Google Patents

Abstract

信号を処理するための方法が、信号を受信するステップと、各バンドパスフィルタが少なくとも１／√２のＱファクタを有する複数のバンドパスフィルタで信号をフィルタリングするステップと、フィルタの出力からデータを抽出するステップと、を具える。主要なデータ抽出が、フィルタの出力のローカルピークを特定するステップを具えており、それぞれのローカルピークが時間及び周波数方向の双方のローカルピークである。さらに本方法は、カーブフィッティングの手順を実行するステップを有利に具えており、当該手順の出力が、抽出データの一部に少なくとも近似する曲線を規定する曲線データを具えている。さらに、本方法は、信号をフィルタリングする際に少なくとも１のバンドパスフィルタのＱファクタを変更するステップを具えている。
【選択図】図５

Description

本発明は、信号を処理するための方法及びシステムに関する。

全ての信号が少なくとも１の正弦波信号を具えていることが知られている。このような信号は、任意の周波数範囲（ｍＨｚからＥＨｚの範囲の周波数帯域の中の例えば、亜音速、可聴周波、ビデオ、無線通信、レーダー、可視光線、ｘ線、ガンマ線）にあり、例えば信号の特性を特定及び／又はデータを圧縮するように、多くの場合、解析、測定、及び／又は特定を必要とする。

フーリエ解析及びＦＦＴ（高速フーリエ変換）といった従来の信号解析法は、時間窓の中の入力信号の周波数の測定値を提供するが、この方法では、入力信号の中の正弦波を微細な時間分解能に対して特定及び測定できない。さらに、過渡信号又は衝撃信号の性質により、時間内に局在していない窓の中の広帯域の周波数情報をもたらし正弦波情報を不鮮明にする。

信号を処理するために複数のバンドパスフィルタの使用することが知られている。例えば、ＧＢ ２０３４０５６がスペクトル表示装置を開示している。この装置では、複数のバンドパスフィルタが周波数帯域に入力信号を分割して、それぞれの帯域が、制御信号に応じて対応する周波数帯域における信号レベルを保持するための各保持回路に与えられる。保持回路から受信する対応する周波数帯域の信号レベルを表示するためのセクションに表示がなされる。所定の時間周期で制御信号を与える動作手段のための制御スイッチが設けられている。保持回路は通常は非作動で、ディスプレイは周波数帯域における信号の瞬間的なレベルを表示する。制御スイッチを作動させると、保持回路が周波数帯域におけるレベルを保持して、ディスプレイが所定の時間周期これらの保持レベルを表示し、その後、この装置は瞬間的なレベルの表示に自動的に復帰する。

この開示に関する装置は、受信信号の中の複数の周波数帯域の振幅レベルを表示する。これは、受信信号の中のごく一部分の成分の比較的簡単な解析であり、入力信号の非常に単純な解析以外に使用することができない。

このため、本発明の目的は従来技術を改良することである。

本発明に係る第１の態様によれば、信号を受信するステップと、複数のバンドパスフィルタで信号をフィルタリングするステップと、フィルタの出力からデータを抽出するステップと、を具えた信号の処理方法であって、データを抽出するステップが、フィルタの出力の中の局所ピークであって、それぞれの局所ピークが時間及び周波数の双方の方向の局所ピークを特定するステップを具える方法が提供されている。

本発明に係る第２の態様によれば、信号を受信するための受信部と、信号をフィルタリングするための複数のバンドパスフィルタと、フィルタの出力からデータを抽出するよう構成された処理装置と、を具えた信号を処理するためのシステムであって、データ抽出が、フィルタ出力の中の局所ピークであって、それぞれの局所ピークが時間及び周波数の双方の方向の局所ピークを特定することを具えているシステムが提供されている。

本発明によれば、微細、正確且つ詳細に信号の成分を表す信号を処理する方法を提供することが可能となる。本発明は、非常に高い時間分解能で正弦波信号の存在、変化を判別する能力を与える。さらに、本発明は、高度に正確な周波数の分解能で正弦波信号の周波数を判別する能力を与える。さらに、本発明は、高い精度で複数の正弦波信号を識別する能力を与える。また、受信信号の中の正弦波信号に関する位相情報を取得可能で有る。本方法を使用して、信号の中の周期的成分を検出することが可能であり、さらに、信号の中の衝撃成分を検出することができる。例えば、音声信号では、手をたたくことが衝撃成分であり、バンドパスフィルタの出力から局所ピークを抽出する方法を使用してこれを特定できる。

本発明の第１の利点は、周波数及び時間情報の双方が同じ分解能であることである。例えば、高速フーリエ変換により、大量の周波数情報を有しない（低い周波数を制限した小さい窓）ことで時間分解能が増加し、又は低い周波数情報が増加して高周波の時間情報がスメアされる（立てば、直前の１０２４個のサンプルの間に、平均の実数の大きさＲ及び平均の虚数の大きさから成るｘＨｚの実成分を有する）。本発明に係るシステムは、時間Ｔで、大きさＭ（及び位相Ｐ）を具えたｘＨｚの正弦波を与え、周波数ｘＨｚでのｘＨｚはフィルタの出力で、ｘはナイキスト周波数に一致する値である。２以上のフィルタ出力のストリームを有して、この出力を平行して進む他のフィルタ出力と比較することによって、信号の１又はそれ以上の成分の正弦波／非正弦波を判別することが可能となる。

データ抽出は、フィルタの出力の中に局所ピークを具えており、各局所ピークは時間及び周波数の双方の方向の局所ピークである。特定されるピークは、フィルタ出力の中の振幅のピークであり、これは隣接するフィルタのピークの振幅よりも大きい。フィルタの出力が三次元トポロジーとして表される場合、特定したピークはこのようなとトポロジーの頂上である。信号処理では、フィルタリングに続いて、フィルタの出力からデータが抽出される。各フィルタの出力は、特定の周波数（フィルタの中心周波数）で振幅を変える信号である。データの抽出方法は、信号処理の最終的な目的（圧縮又は解析等）に依存する。

従来技術のＧＢ２０３４０５６では、フィルタの出力の中の局所ピークは特定されず、各フィルタの現状のエネルギレベルを単に表示するように、装置が動作する。本発明のシステムでは、フィルタの出力の中の局所ピークを特定する。例えば、フィルタｆ_１によって戻される値が９２、９４、９２、９４、９６及び９４である場合、２つの局所ピークがこのような一連の値の中に存在し、「９４」及び「９６」であるが、これらは単に時間方向の局所ピークである。本発明のシステムは、時間及び周波数の双方の方向で局所ピークであるこれらのピークを特定する。これは、時間方向における局所ピークのいかなる値も、それらが双方の次元における局所ピークである場合、フィルタｆ_１にそれぞれ隣接するフィルタに関して戻されるピークの値よりも大きくなければならないことを意味する。

効果的に、フィルタの出力が、時間、周波数及び振幅（又はエネルギ）の軸を具えた３次元のトポロジーに変換される。それぞれの個別のフィルタの出力は２次元曲線であり、全てのフィルタの出力は３次元面である。フィルタによって帰還した値で規定される面で、時間及び周波数の双方の領域における局所ピークは丘の頂上として表され、フィルタ出力の処理において特定されるポイントが存在する。重要なことは、非常に複雑な信号が比較的少数の特定のピークに減少することであるが、それにも係わらず、このようなピークは入力信号の中に含まれている重要な情報を含んでいる。

有益なことに、バンドパスフィルタは、カスケード接続された複数のバンドパスフィルタであり、フィルタのそれぞれの配列が同じ中心周波数及び１／√２よりも大きいＱを有している。隣接するフィルタ及びカスケード接続したフィルタは、同じＱの値を有する必要がない。

有益なことに、各カスケート段階の出力において局所ピークを検出する。フィルタによる曲線出力の振幅のピークから抽出されるデータにより、元の信号を構成する正弦波の再構成が可能となる。受信した複雑な信号から曲線によって規定される面のピークの振幅及び時間を規定する座標への一連の曲線への信号の変換が、効果的に発生する。

フィルタの出力からのデータ抽出は、代替的に、各フィルタによって発生する曲線の下側の領域であり、又は、波の中の絶対的又は相対的なレベルを通過する信号上のポイントである。信号のターニング・ポイントを抽出するデータとすることが可能である。フィルタの出力によって規定される面の中に存在する形態を規定するよう使用する突起部の発見といった方法を具えたトポロジーレベルでデータ抽出を実行できる。

有益なことに、本プロセスは、さらに、カーブフィッティング処理の実行を具えており、その出力は、抽出データの一部に少なくとも近似する曲線を規定する曲線データを具えている。カーブフィッティングは、元の信号のさらなる変換である。このようなケースでは、抽出データが面の局所ピークである場合、局所ピークを通過する（又はこれらの局所ピークに近似する）曲線を規定する曲線データを発生し得る。

例示を目的とする例として、信号の処理が１０個のフィルタを使用する場合、時間とともに振幅を変える信号は各フィルタの出力であり、１０個の別々の信号となる。共に見られるこれらの信号は面を規定する。抽出データはこれらの面のピークであり、カーブフィッティングが、規定した面においてピークにそれぞれ適合する分離した３次元曲線を規定する曲線データを出力する。

カーブフィッティングは、カーブフィッティングで規定される曲線が周波数領域を越えて進むように、実際には様々なフィルタ出力に由来するポイントを結合する。カーブフィッティングは、抽出データの部分を形成する複数のポイントを結合する面を事実上規定する。既知のフィルタのスタートアップ時及び終了時のエラーを補償するために、時間内でこれらの曲線のバックグラウンドを反復するのもまた有益である。

データ抽出処理の反転を実行して、（エラー修正又は圧縮といった）中間処理又は中間処理無しに、元の信号に少なくとも近似する（同一でもよい）信号を再構成可能である。再同期するために、ピーク間の距離の間続く正弦波を発生させてもよい。例えば、正のピークのみを検出する場合、正弦波は１つの全周期存続する。正及び負のピークを検出する場合、正弦波は１／２周期続く。様々な方法によって正弦波を発生させてもよい。マイクロプロセッサでは、正弦関数を呼び出すことによって、又は参照テーブルを使用することによって、これを実現する。波を開始／終了させることによるエラーが次の共振周期に伝わるように、共振器／発信器によって正弦波を有利に発生させてもよい。信号が周波数が変化する信号であると認められる場合、代わりに共振器／発信器を新たな周波数に再調整する。有益なことに、カーブフィッティング処理が局所ピーク上で実行されている場合、正弦波の周波数をピーク間の距離よりも小さな間隔で更新してもよい。

さらに、本処理は、信号をフィルタリングする際に少なくとも１のバンドパスフィルタのＱファクタを変更するステップを具えている。これは、様々な正弦波のより優れた識別（拡大）をサポートし、及び／又は静的な閾値レベルの比較器、例えば固定した精密／機械的装置が可能となる。これは、ある状況では、処理に電力の有利性を与える。

さらに、バンドパスフィルタの数を可変にすることが可能であり、本方法はさらに、信号をフィルタリングする際にバンドパスフィルタの数を変更するステップを具えている。複雑な信号が様々な周波数で多数の様々な成分を具えている。信号の中の成分の数の信号を処理するよう使用される数のフィルタを採用するのがより効果的である。比較的広い周波数帯域をカバーするようフィルタを設定することが可能であり、このような帯域の中で活動が検出される場合、複数の狭帯域フィルタを使用してこのような帯域の中の様々な成分をフィルタリングすることが可能である。信号を処理する際にこのような処理を連続的及びフレキシブルにすることが可能である。これは、ある状況では、処理に電力の有利性を与える。

ある実施例では、複数のバンドパスフィルタが、受信信号の成分毎にほぼ３の整数倍を具えており、処理がさらに、３つのバンドパスフィルタのセットを用いた受信信号の各成分の追跡を具えている。複雑な受信信号が中に２０成分を有している場合、６０のフィルタを使用して成分を追跡可能である。いずれかの側に（周波数の大きさの）広帯域フィルタを具えた狭帯域フィルタで信号の各成分をフィルタリング可能であり、成分毎に３つのフィルタを与える。成分が周波数を変える場合、変化の方向を検出する中央のフィルタのいずれかの側に広帯域のフィルタを具えた３つのフィルタのセットによって、これを追跡する。成分が周波数を変える際にフィルタが動作する周波数を自動的及び動的に調整する。これは、ある状況では、処理に電力の有利性を与える。

本処理に使用されるフィルタの数を、受信信号の中で活性なオクターブの数に基づいて識別可能である。複数のバンドパスフィルタは、受信信号の周波数のオクターブ毎に約１つ具えることができるが、より詳細な信号の解釈では、複数のバンドパスフィルタが、受信信号の周波数のオクターブ毎にほぼ１２の整数倍を具えている。使用されるフィルタの数が増えると、それらの間の周波数の間隔が減少して、システムの分解能が大きくなる。

好適には、本処理がさらに、調波関係判別段階を実行するよう構成されており、当該処理の出力が、異なる正弦波間の調波関係を特定する調波関係データを具えている。抽出したデータは、受信信号の中に（音声信号のケースでは）音楽及び／又は音声の調波が有ることを示す。これを自動的に検出可能であり、調波のデータを生成及び記憶することで、例えば元の信号を再構成する際に必要とする抽出データの量を減らす。

本処理は、さらに、信号をフィルタリングする際に１又はそれ以上のフィルタのゲインを変更することを具えている。これの主要な利点は、例えば、固定した精密／機械式比較器といった静的な閾値レベルの比較器が可能なことである。

本システムの一実施例では、本処理が、さらに、抽出データの再構成の表示を具えている。このような再構成は、ｘ軸の時間及びｙ軸の周波数及びｚ軸の振幅を具えたデータの３次元面の図とすることが可能である。

本発明に係る第３の態様によれば、信号を受信するステップと、信号の正弦波分離を実行するステップと、分離した正弦波からデータを抽出するステップと、カーブフィッティングの処理を実行するステップと、を具えた信号を処理するための方法であって、当該処理による出力が、抽出したデータの一部に少なくとも近似する曲線を規定する曲線データを具えている処理するための方法が提供されている。

本発明に係る第４の態様によれば、信号を受信するための受信部と、信号の正弦波分離を実行するためのフィルタリング装置と、分離した正弦波からデータを抽出して、カーブフィッティングの処理を実行するよう構成された処理装置と、を具えた信号を処理するためのシステムであって、処理の出力が、抽出したデータの一部に少なくとも近似する曲線を規定する曲線データを具えている処理するためのシステムが提供されている。

本発明に係るこれらの態様によれば、一連の振幅／時間／周波数曲線として信号の解析／処理が可能である。解析は、圧縮／認識を可能にする。処理は、再同期が後に続く周波数／振幅調整を有してもよい。

本発明に係る第５の態様によれば、信号を受信するステップと、少なくとも１のバンドパスフィルタで信号をフィルタリングするステップと、信号をフィルタリングする際に少なくとも１のバンドパスフィルタのＱファクタを変更するステップと、フィルタ又は各フィルタの出力からデータを抽出するステップと、を具える信号を処理するための方法が提供されている。

本発明に係る第６の態様によれば、信号を受信するための受信部と、信号をフィルタリングするための少なくとも１のバンドパスフィルタと、信号をフィルタリングする際に少なくとも１のバンドパスフィルタのＱファクタを変更して、フィルタ又は各フィルタの出力からデータを抽出するよう構成された処理装置と、を具える信号を処理するためのシステムが提供されている。

本発明のこれらの態様によれば、様々な正弦波のより良好な判別（拡大）、及び／又は静的な閾値レベルの比較器、例えば固定した精密／機械的装置が可能となる。

本発明係る第７の態様によれば、信号を受信するステップと、複数のバンドパスフィルタで信号をフィルタリングするステップと、信号をフィルタリングする際にバンドパスフィルタの数を変更するステップと、フィルタの出力からデータを抽出するステップと、を具える信号を処理するための方法が提供されている。

本発明係る第８の態様によれば、信号を受信するための受信部と、信号をフィルタリングするための複数のバンドパスフィルタと、信号をフィルタリングする際にバンドパスフィルタの数を変更して、フィルタの出力からデータを抽出するよう構成された処理装置と、を具える信号を処理するためのシステムが提供されている。

本発明のこれらの態様によれば、処理能力の最適化の改善が可能となる。

本発明に係る第９の態様によれば、信号を受信するステップと、少なくとも３００のバンドパスフィルタで信号をフィルタリングするステップと、フィルタの出力からデータを抽出するステップと、を具える信号を処理するための方法が提供されている。

本発明に係る第１０の態様によれば、信号を受信するための受信部と、信号をフィルタリングするための少なくとも３００のバンドパスフィルタと、フィルタの出力からデータを抽出するよう構成された処理装置と、を具える信号を処理するためのシステムが提供されている。

誤解を避けるために言えば、本発明を、（携帯型又は独立型のいずれかの）独立型の専用装置、又は例えば、携帯型通信機器、ＰＤＡ、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、ゲーム機又は自動販売機等といった他の機能を具える大きな装置又はホスト装置／システムの中に具えて実施してもよい。このような装置、システム又は器具は、単一の集積回路を具えており、又は代替的に別の集積回路の別の構成部品で実施することによって異なる機能を与えてもよい。

当業者が多くの他のシステム、装置及び方法を本発明に組み込むよう有利に構成し得ることに留意されたい。

本書に記載した本発明の態様の多くの実施例は、電子部品、回路及び／又はブロック図に関連して図示及び説明されており、当業者は、プロセッサの制御の下で動作するアルゴリズム又はソフトウェアが、プロセッサ、アルゴリズム及び／又はソフトウェアが実施例の部分を形成する場合には、このような部品、回路及び／又はブロック図を有利にシミュレートするものと認識するであろう。本発明の実施例の任意の態様の部分を形成する１又はそれ以上の部品、回路及び／又はブロック図を、個別部品、組立部品又はシミュレートした部品を組み合わせて有利に形成してもよいことが、当業者によって理解されるであろう。組立部品は、例えば、集積回路プロセス及び／又はマイクロマシン・プロセスで作製された部品を具えてよい。シミュレートした部品を使用する１つの利点は、値が一定であるが又は可変であることを要しているかに係わらず、高精度の成分値の制御を与えることである。シミュレートした部品を使用する他の利点は、隣接するフィルタが互いに干渉せず、フィルタ出力が（四捨五入による誤差は別として）数学的に理想なことである。しかしながら、これは、高い耐性を有する部品が将来的に有用となる可能性があるため、シミュレートしていない実施例を除外するものではない。

任意の部品がシミュレートされる場合、及び／又はなんらかの処理がデジタル領域で実行される場合、当業者は、このような処理の前に、信号をデジタル形式で出力するか、又は１又はそれ以上のアナログ・デジタル変換器（添付図面には図示せず）を使用してデジタル化した又はサンプリング形式の信号を発生させる必要があることを認識するであろう。このようなサンプリングの速さは、解析される信号の最も高い周波数に依存する。

本書に記載の本発明に係る多くの実施例を、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）及び／又はノッチフィルタ（ＮＦ）に関連して図示及び説明するが、このようなフィルタを図示及び／又説明する場合に、フィルタが高次のフィルタ、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）、及び／又はアンプといった能動部品を有利に具えていることを当業者は認識するであろう。好適な実施例におけるバンドパスフィルタは、有限インパルス応答フィルタ（ＩＩＲ）を具えている。ある実施例は、事象発生器の入力部又は他のデータ簡約段階に与えられるＢＰＦ出力データを与える代替的な方法を有利に具えており、このような代替的な事象発生器の入力データは、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理が後に続く指数窓関数からのデータを具えていて、入力信号がこのような指数窓関数の入力部に与えられ、速いデータ演算速度という利点を有する。

１又はそれ以上の部品、回路、及び／又はブロック図の機能を、１又はそれ以上のプロセッサによって、順次処理、逐次処理及び／又は並列の組み合わせで実行してもよい。このようなプロセッサは、デジタル・シグナル・プロセッサ、並列プロセッサ、状態機械、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、パーソナルコンピュータ、メインフレームコンピュータ等を具えている。

解析に要する信号及び本発明によって解析される信号が、任意のソースから出力され、このようなソースの例が、アナログ又はデジタル形式で予め取り込まれ又は発生し及び記憶された信号を含んでおり、センサ、トランスデューサ及び／又はシナリオシミュレータからリアルタイムで受信した信号を含んでいることを当業者は認識するであろう。このような信号発生源の特定の例として：ハイドロフォン、マイクロフォン、無線通信機又はラジオ受信機、ＴＶ又はビデオ機器、レーダー機器、電波望遠鏡、（ＭＲＩ，ＣＡＴ，ＩＲ，超音波及びＸ線といった）医用画像機器、知的医学解析システム、医用又は科学シミュレーション機器を有している。

本発明のさらなる態様及び利点が、所定の実施例のみによって添付図面を参照して本発明に係る好適な実施例に関する以下の説明から明らかとなろう。

様々な異なる信号処理法を図１から図４に示す。これらの方法を実施するためのシステム及び装置の例を図５に示す。一般に、信号を処理するための装置は、信号を受信するための受信機と、信号をフィルタリングするための１又はそれ以上のフィルタと、データ抽出／簡約を処理を実行するための処理装置とを具えている。この処理装置は、フィルタの動作をうまく動的に制御する。

本発明の態様による装置は、１又はそれ以上の処理段階の組み合わせを具えている。この処理段階は、正弦波分離段階と、データ抽出／簡約段階と、カーブフィッティング段階と、調波関係判別段階と、データ処理及び操作段階と、及び／又は逆変換段階とを有している。

正弦波分離段階は、１又はそれ以上のＢＰＦ及び／又はフーリエ変換を具えている。このような正弦波分離段階は、入力信号に関する振幅、周波数、時間及び／又はＱ情報を出力する。当業者は、大文字Ｑを使用してフィルタ又は同調回路の線質係数として知られている特性を指定することを認識するであろう。

データ抽出／簡約段階を使用して分離した正弦波から、サイン波の振幅ピーク、又はこの波によって規定される領域といったデータを抽出する。データ簡約は、正弦波分離段階からデータ出力の量を減らし、このようなデータ簡約は特定の適用に適しており、特定の適用に関する十分な情報を保持しつつデータ簡約を最大源にする。

信号解析器の第１の実施例を図１のフローチャートを参照して説明する。このフローチャートは、装置がどのように入力信号を変換するのかを示す。ステップＳ１００１で入力信号が装置に与えられる。１又はそれ以上のＢＰＦ及び／又はフーリエ変換を具えるステップＳ１００２の正弦波分離段階で、装置が、入力信号の中の正弦波に関する情報を判別して、入力信号に関する振幅、周波数、時間及び／又はＱ情報を含む情報を出力する。

このような情報全ては、ステップＳ１００３のデータ抽出／簡約段階に供給与えられる（本例のデータ簡約法は、以下に詳細に説明されている）。信号解析法の最も簡単な形式では、データ簡約が行われない。この段階Ｓ１００３で、フィルタ出力からのデータ抽出が、フィルタ出力の局所ピークの特定を具えており、各局所ピークは時間及び周波数方向の双方における局所ピークである。そして、このようなデータ（局所ピーク）は、信号解析法が使用する適用に応じて処理される。

フィルタ出力から他のデータを抽出できる。例えば、このようなデータは各フィルタによって２つのゼロ交差点間で規定される曲線の下の領域とすることができる。抽出が行われる前に各フィルタの出力を処理して、例えばフィルタ出力の曲線が正弦波であるかどうかを判別できる。そして、これらの曲線が正弦波である場合にのみ、データ抽出段階で使用される。

図１の実施例では、ステップＳ１００３からデータ出力がステップＳ１００４に与えられる。ステップＳ１００４のカーブフィッティング段階で、装置が局所ピークを結合させることによって形成されるラインの特性を判別するが、各局所ピークは時間方向及び周波数方向の双方における局所ピークである。当該ラインの特性のこのような判別は、ライン全体又は部分の曲率及び／又は形状特性を記述する係数の判別を有してよい。ステップＳ１００４からの情報出力がステップＳ１００５及びステップＳ１００６の一方又は双方に与えられる。

装置は、ステップＳ１００５で調波関係判別段階を有してもよく、ここでは、入力信号の中の分離した正弦波に関する情報を使用して１又はそれ以上の調波系の存在を特定する。各調波系は、例えば、基本周波数、２次の調波、３次の調波、４次の調波、５次の調波及び他の調波のうちの１又はそれ以上を具える。ステップＳ１００５からの出力が、存在する場合、ステップＳ１００６に与えられる。

ステップＳ１００６で、ステップＳ１００４及び／又はステップＳ１００５において判別された情報が、特定の適用の要請に従って装置によって使用される。このような情報の使用は、例えば、記憶、さらなる処理、さらなる解析、信号の再構成、及び／又は例えば、画像表示装置及び／又は音声出力装置又はトランスデューサ／アクチュエータへの出力を含んでいる。本装置は、正弦波分離段階が関連する線質係数（Ｑ）特性を具える１又はそれ以上のＢＰＦを具える場合、動的なＱ制御を有してもよい。本装置は、１又はそれ以上のＢＰＦの動的な中心周波数制御を有してもよい。

このような動的なＱ及び／又は動的な中心周波数制御は、ステップＳ１００７で表されており、その制御はステップＳ１００２からＳ１００５のうちの１又はそれ以上から入力データを抽出し、ステップＳ１００７の出力がステップＳ１００２に与えられ、ステップＳ１００７からの出力情報を使用して、正弦波分離段階の中でＱ及び／又は１又はそれ以上のＢＰＦの中心周波数を制御する（このような動的なＱ及び中心周波数制御を以下に詳細に説明する）。

信号解析器の第２の実施例を図２のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ２００１で入力信号が装置に与えられる。複数のＢＰＦを具えるステップＳ２００２の正弦波分離段階で、装置が、入力信号の中の正弦波に関する情報を判別して、入力信号に関する振幅、周波数、時間及び／又はＱ情報を含む情報を出力する。

ステップＳ２００２で、各ＢＰＦが、ＩＩＲフィルタ、又は有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ又はＩＩＲ及びＦＩＲフィルタの組み合わせを具えている。このようなＦＩＲフィルタは、後にＦＦＴが続く指数窓関数の使用によって実現されるＩＩＲインパルス応答を具えている。ステップＳ２００２からのこのような情報全ては、ステップＳ２００３のデータ簡約段階に与えられる（データ簡約法の例を以下に詳細に説明する）。ステップＳ２００３からのデータ出力が、ステップＳ２００４，Ｓ２００５，Ｓ２００６のうちの１又はそれ以上に供給される。

本装置は、ステップＳ２００４のカーブフィッティング段階を有しており、本装置が局所ピークを結合することによって形成されるラインの特性を判別するが、各局所ピークは時間及び周波数方向の双方における局所ピークである。ラインの特性のこのような判別は、曲率及び／又はライン全体又は部分の形状特性を記述する係数の判別を有する。ステップＳ２００４からの情報の出力は、存在する場合には、ステップＳ２００５及びステップＳ２００６のうちの一方又は双方に与えられる。

また、本装置は、ステップＳ２００５で調波関係判別段階を有しており、ここでは入力信号の中の分離した正弦波に関する情報を使用して１又はそれ以上の調波系の存在を特定する。各調波系は、例えば、基本周波数、２次の調波、３次の調波、４次の調波、５次の調波及び他の調波のうちの１又はそれ以上を具える。ステップＳ２００５からの情報の出力は、存在する場合には、ステップＳ２００６に与えられる。

ステップＳ２００６で、ステップＳ２００３及び／又はステップＳ２００４及び／又はステップＳ２００５において判別された情報が、特定の適用の要請に従って装置によって使用される。このような情報の使用は、例えば、記憶、さらなる処理、さらなる解析、信号の再構成、及び／又は例えば、画像表示装置及び／又は音声出力装置及び又はトランスデューサ／アクチュエータへの出力を含んでいる。

本装置は、正弦波分離段階が関連する線質係数（Ｑ）特性を具える１又はそれ以上のＢＰＦを具える場合、動的なＱ制御を有してもよい。本装置は、１又はそれ以上のＢＰＦの動的な中心周波数制御を有している。このような動的なＱ及び／又は動的な中心周波数制御は、ステップＳ２００７で表されており、ステップＳ２００２からＳ２００５のうちの１又はそれ以上から入力データを抽出し、ステップＳ２００７の出力がステップＳ２００２に与えられ、ステップＳ２００７からの出力情報を使用して、正弦波分離段階の中でＱ及び／又は１又はそれ以上のＢＰＦの中心周波数を制御する（このような動的なＱ及び中心周波数制御を以下に詳細に説明する）。

信号解析器の第３の実施例を図３のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ３００１で入力信号が装置に与えられる。単一のＩＩＲ ＢＰＦを具えるステップＳ３００２の正弦波分離段階で、本装置が、入力信号の中の正弦波に関する情報を判別し、入力信号に関する振幅、周波数、時間及びＱ情報を含む情報を出力する。ステップＳ３００２からのこれらの情報が、ステップＳ３００３のデータ簡約段階に与えられる（データ簡約法の例を以下に詳細に説明する）。

ステップＳ３００３からのデータ出力が、ステップＳ３００４，Ｓ３００５又はＳ３００６のうちの１又はそれ以上に与えられる。本装置は、ステップＳ３００４のカーブフィッティング段階を有しており、本装置が局所ピークを結合することによって形成されるラインの特性を判別するが、各局所ピークは時間及び周波数方向の双方における局所ピークである。このようなラインの特性の判別は、ライン全体又は部分の曲率及び／又は形状特性を記述する係数の判別を有する。ステップＳ３００４からの情報の出力は、存在する場合には、ステップＳ３００６に与えられる。

また、本装置は、振幅及び／又は位相情報の解析を実行するステップＳ３００５の処理段階を有している。ステップＳ３００５からの出力が、存在する場合には、ステップＳ３００６に与えられる。ステップＳ３００６で、ステップＳ３００３及び／又はステップＳ３００４及び／又はステップＳ３００５において判別された情報が、特定の適用の要請に従って本装置によって使用される。このような情報の使用は、例えば、記憶、さらなる処理、さらなる解析、信号の再構成、及び／又は例えば、画像表示装置及び／又は音声出力装置及び又はトランスデューサ／アクチュエータ装置への出力を含んでいる。

本装置は、動的なＱ制御を有している。このような動的なＱ制御は、ステップＳ３００７で表されており、ステップＳ３００２からＳ３００５のうちの１又はそれ以上から入力データを取得し、ステップＳ３００７の出力がステップＳ３００２に与えられ、ステップＳ３００７からの出力情報を使用して、正弦波分離段階の中でＢＰＦのＱを制御する。

本装置は、１又はそれ以上のＢＰＦの動的な中心周波数制御を有している。このような動的な中心周波数の制御は、ステップＳ３００８で示されており、ステップ３００２からステップＳ３００５のうちの１又それ以上から入力データを取得し、ステップＳ３００８からの出力情報を使用して正弦波分離段階の中でＢＰＦの中心周波数を制御する（このような動的な中心周波数制御を以下に詳細に説明する）。

信号解析器の第４の実施例を図４のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ４００１で入力信号が装置に供給される。ステップＳ４００１で、入力信号が本装置に与えられる。単一のＢＰＦを具えるステップＳ４００２の正弦波分離段階で、本装置が、入力信号の中の正弦波に関する情報を判別し、入力信号に関する振幅、周波数、時間及び／又はＱ情報を含む情報を出力する。

ステップＳ４００２で、ＢＰＦがＩＩＲインパルス応答（後にＦＦＴが続く指数窓関数を使用することによってこれを実現してもよい）を具えた有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを具えている。ステップＳ４００２からのこのような情報全ては、ステップＳ４００３のデータ簡約段階に与えられる（データ簡約法の例を以下に詳細に説明する）。

テップＳ４００３からのデータ出力が、ステップＳ４００４，Ｓ４００５又はＳ４００６のうちの１又はそれ以上に供給される。本装置は、ステップＳ４００４のカーブフィッティング段階を任意に有しており、本装置が局所振幅ピークを結合することによって形成されるラインの特性を判別するが、各局所ピークは時間及び周波数方向の双方における局所ピークである。このようなラインの特性の判別は、ライン全体又は部分の曲率及び／又は形状特性を記述する係数の判別を有する。

ステップＳ４００４からの情報の出力は、存在する場合には、ステップＳ４００６に与えられる。本装置は、振幅及び又は位相情報の解析を実行するステップＳ４００５の処理段階を任意に有している。ステップＳ４００５からの出力は、存在する場合には、ステップＳ４００６に供給される。ステップＳ４００６で、ステップＳ４００３及び／又はステップＳ４００４及び／又はステップＳ４００５において判別された情報が、特定の適用の要請に従って本装置によって使用される。このような情報の使用は、例えば、記憶、さらなる処理、さらなる解析、信号の再構成、及び／又は例えば、画像表示装置及び／又は音声出力装置及び又は他のトランスデューサ又はアクチュエータ装置を含んでいる。

本装置は、動的なＱ制御を任意に有してよい。本装置は、１又はそれ以上のＢＰＦの動的な中心周波数制御を有してよい。このような動的なＱ及び／又は動的な中心周波数の制御は、ステップＳ４００７で表されており、ステップＳ４００２からＳ４００５のうちの１又はそれ以上から入力データを取得し、ステップＳ４００７の出力がステップＳ４００２に与えられ、ステップＳ４００７からの出力情報を使用して正弦波分離段階の中でＱ及び／又はＢＰＦの中心周波数を制御する（このような動的なＱ及び中心周波数の制御を以下に詳細に説明する）。

図５は、信号を処理するためのシステムの好適な実施例を示す。本システムは、信号４００を受信するための受信部を有している。さらに、本システムは、正弦波分離段階４５１と、データ抽出／簡約段階４５２と、信号事象解析器４１３とを有している。正弦波分離段階４５１は、複数のバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）を具えている。データ簡約段階４５２は、複数の事象発生器を具えている。信号事象解析器４１３は、カーブフィッティング段階、調波関係判別段階、データ処理及び操作段階及び／又は逆変換段階のうちの１又はそれ以上を実行できる。一連の事象発生器４２１及び信号事象解析器４１３は、信号処理器として実行し得る。

入力信号４００が、各ＢＰＦ（４０１−４０６）の入力部に与えられ、各ＢＰＦの出力がそれぞれの事象発生器（４２１−４２６）の入力部に与えられる。より高次のバンドパスフィルタの配列を使用でき、例えば、それぞれが直列にカスケード接続された２及び３のフィルタを具えた４次及び６次のフィルタ配列を使用できる。このようなケースでは、フィルタリングの中間段階でデータ抽出を実行でき、抽出が実行されて第１のフィルタ（等）の出力及び最終出力となる。

各事象発生器の出力が信号事象解析器４１３の入力部に与えられる。信号事象解析器からのデータ出力４１４は、入力信号４００の記述及び解析を与えており、事象情報に関する曲線の係数及び／又は情報を具えている。このような曲線の係数は曲線を記述しており、各曲線がある最大振幅事象から別の最大振幅事象に移動するラインとして定義される。通信インターフェイス４５０は、より大きな装置又はシステム（図示せず）とやり取りを行うデータを制御し易くする。

ここで、単一のＢＰＦ、単一の事象発生器及び単一の事象解析器を示す図６を参照して、振幅が変化する単一の正弦波を具える信号の例を示す図７を参照し、事象ストリームの例を示す図８を参照し、事象ストリームの代替的な例及び曲線の例を示す図１０を参照し、どのように動的なＱ及び／又は中心周波数の制御を使用するのかを示す図１１を参照して、図５の装置の動作説明をすることとする。

図７は、振幅が変化する１つの正弦波である信号１００を示す。この信号１００は、図５のＢＰＦのうちの１つからの出力である。信号１００を事象ストリームによって正確に表し得ることが判別され、各事象が信号の中のピークに関する情報を具えている。このような事象情報は２つの部分を具えており、第１の部分は、例えばエネルギ、電流又は電圧を表すピーク振幅に比例する値を具え、第２の部分はピークが生じる時間の記録を具えている。事象発生器２０４は、このような事象情報がＢＰＦ２０９からのデータ出力よりもあまりデータを具えていないため、データ簡約を実行する。

矢印１０４，１０５及び１０６によって表される事象は、事象の例であり、信号１００の事象ストリームの部分を形成するが、ピーク１０１，１０２及び１０３でそれぞれ発生する。代替的に、事象ストリームが、負のピーク１０７及び１０８でそれぞれ生じる点線矢印１０９及び１１０で示す負のピーク事象を具えてもよい。さらなる実施例では、事象ストリームが、正及び負のピークの双方に関する事象を具えてもよい。

図６は、１／√２のＱファクタを有するＢＰＦ２０９と、事象発生器２０４と、信号事象解析器２２０とを具える装置の実施例を示す。ＢＰＦ２０９は、図５のフィルタ４０１−４０６のうちの１を具えている。事象発生器２０４は、図５の事象発生器４２１−４２６のうちの１を具えている。信号事象解析器２２０は、図５の信号事象解析器４１３の一部又は全部を具えている。

入力信号２０６は、バンドパスフィルタ２０９への入力部であるノード２００に接続されており、バンドパスフィルタはＩＩＲフィルタを具えている。バンドパスフィルタの出力である信号２０７が、事象発生器２０４の入力部に与えられる。事象発生器２０４は、図７に示す正の１つのピークに関する事象が発生するように、アルゴリズムを動かす回路及び／又は処理装置を具えている。図６の事象発生器２０４の出力を信号ノード２０５として示しており、ノード２０７で信号が存在する間、連続的に事象ストリーム２０８を与える。このような事象ストリームの部分を矢印１０４，１０５及び１０６として図８に示す（１０４，１０５及び１０６は図７で同様にラベルされた事象を示す）。図６を再び参照すると、事象発生器２０４が、例えば値の変化、値の差と組み合わせて様々な方法でピークを認識する。変化値法は、例えば、サンプル値が減少する場合にピークを認識するように、１又はそれ以上の前の振幅のサンプル値を記憶することによって機能する。微分値法は、例えば、微分した信号がゼロに達する場合に事象が発生するように、信号２０７を微分する回路及び／又は処理装置を実行するアルゴリズムを比較することによって機能する。

入力信号２０６は、バンドパスフィルタの中心周波数又はこれに近い周波数の１つの正弦波を具え、又は２以上の正弦波であって、それらのうちの一方がバンドパスフィルタの中心周波数又はこれに近い周波数を具えている。

事象２０８は、事象が発生して信号事象解析器２２０によって受信される時点でのノード２０５の出力である。信号事象解析器は事象情報を使用して、バンドパスフィルタの中心周波数又はその近くでの入力信号における正弦波の存在を、単一の事象（又は半周期）に対して非常に高い時間分解能で判別する。このような細かい時間分解能の判別は、応答時間といった影響が補償されるように、信号事象解析器の中のフィルタＱ（線質係数）及び／又はフィルタの次数に関するデータ及び／又フィルタの特性に関するデータの値の使用を必要とする。信号事象解析器は、入力信号２００に関連する出力データ２２１を出力する。

信号事象解析器２２０は、事象が発生する際に事象ストリーム情報を使用し、又は代替的に信号事象解析器は後で使用するための事象情報を記憶する。

ある実施例では、事象発生器２０４の中に記憶手段を含めることに利点があり、このようなケースでは、事象発生器がフィルタの出力サンプルデータ、ノード２０７を記憶し、事象情報を取得するためにこのようなデータを後で処理する。

好適な実施例では、信号事象解析器２２０が、１又はそれ以上のアルゴリズムを有しておりラインの部分の曲率を判別するが、このようなラインは、このようなアルゴリズムがカーブフィッティング段階を形成する事象の上部を結合することによって形成される。事象６０７で開始して事象６０８で終わる事象ストリームが図１０に示す時間の入力信号（図６の２００）を表す例を図１０に示す。入力信号は、曲線６０４，６０５，及び６０６によって表されている。曲線６０４は、このケースでは直線であり、事象振幅６００で開始して事象振幅６０１で終了する。曲線６０５は事象振幅６０１で開始して事象振幅６０２で終了する。曲線６０６は事象振幅６０２で開始して事象振幅６０３で終了する。各ラインの曲率を３つの係数で定義し、この３つの係数が事象情報から導かれる。

当業者は、曲線の係数のこのような導出を、例えば既知のカーブフィティング・アルゴリズムで取得してもよいことを認識するであろう。入力信号のバリエーションの多くの例で、ある曲線による係数が後に続く曲線の１又はそれ以上の係数を形成する。代替的に、ある実施例では、例えば、図１０のポイント６００からポイント６０３までの曲線全体といった、より複雑な曲線を記述する係数を導き出すのが有益である。入力信号を一連の１又はそれ以上の曲線を表す一連の係数で記述することで、信号を解析且つ処理する新たな方法を提供する。

図６を再び参照すると、ある実施例では、（図１から図４のステップＳ１００７，Ｓ２００７，Ｓ３００７，Ｓ４００７でそれぞれ示し、図５の１又はそれ以上のフィルタ４０１から４０６のＱを制御するよう使用する）動的なＱ制御を含めるのが有益である。このような動的なＱ制御は、ノード２０５での事象振幅及び／又はノード２０７でのフィルタ出力の振幅に関するフィルタ２０９のＱ制御を与える。フィルタＱのこのようなフィードバック制御は、例えば、ノード２０５とやり取りする信号事象解析器２２０といった他のソースからの信号によって付加的又は代替的に影響を及ぼされる。図１１は、Ｑフィードバック制御２５０（符号２００，２０４，２０５，２０６，２０７，２０９，２２０及び２２１を付けた項目は図６において同様に符号を付けた項目と同じ機能を有する）を介してフィルタ２０９のＱを制御するよう使用される信号２５１，２５２，２５３及び２５４の例を示す。

ノード２０７及び／又はノード２０５での信号の振幅の増加に関連して増加するようフィルタＱが制御される場合には、ノード２０７及び／又はノード２０５での信号振幅の制限の制御を要して動揺／不安定性を防止しており、このような制限は、例えば、フィードバック信号の付加的な制御ループ、フィードバック信号のスルーレート制御、事象発生器２０４の中のゲイン／減衰の制御、及び／又はエネルギ測定値及び／又は１又はそれ以上の前のサンプルの信号レベルに応じたフィードバック信号、の組み合わせによって実現される。

ある実施例では、ノード２０５での事象振幅及び／又はノード２０７でのフィルタ出力振幅に対する事象発生器２０４の中のゲイン／減衰を制御するのが有益である。

実施例は、フィルタＱフィードバック制御を有しており、入力信号の周波数弁別を増加させる。このような弁別は、フィルタの中心周波数と異なる周波数の入力信号がフィルタＱが増加するにつれてより大きく減衰する（フィルタの応答、例えば、図９の符号５０３がより狭くなる）ために生じ、フィルタの中心周波数と等しい周波数の入力信号はあまり減衰しない（フィルタ応答曲線が狭くなるとフィルタ応答曲線の中心周波数での振幅が増大する）。

実施例は、フィルタＱ及び／又はゲイン／減衰フィードバック制御を有しており、事象発生器２０４及び／又は信号事象解析器２２０におけるデータ処理の量を減らし、例えば、データの値が所定の範囲の中に保持され整数演算を使用して処理を実行可能である。

実施例は、フィルタＱ及び／又はゲイン／減衰フィードバック制御を有しており、フィルタ２０９の応答時間を増やす。例えば、フィルタＱが低いレベルで開始して信号を検出すると増加する場合、このような応答時間を増やしてよい。

ここで再び図６を参照すると、ある実施例では、（図１から図４のステップＳ１００７，Ｓ２００７，Ｓ３００８，Ｓ４００７でそれぞれ示し、図５の１又はそれ以上のフィルタ４０１から４０６の中心周波数を制御するよう使用する）動的な中心周波数制御を有するのが有益である。このような動的な中心周波数制御は、ノード２０５での事象振幅及び／又はノード２０７でのフィルタ出力振幅に対するフィルタ２０９の中心周波数の制御を与える。フィルタ中心周波数のこのようなフィードバック制御は、他のソース、例えば、ノード２０５とやり取りする信号事象解析器２２０からの信号によって付加的又は代替的に影響を及ぼされる。図１１は、中心周波数フィードバック制御２５０（符号２００，２０４，２０５，２０６，２０７，２０９，２２０及び２２１を付けた項目は図６において同様に符号を付けた項目と同じ機能を有する）を介してフィルタ２０９の中心周波数を制御するよう使用される信号２５１，２５２，２５３及び２５４の例を示す。

実施例は、フィルタ中心周波数フィードバック制御を有してもよく、入力信号の周波数が最新のＢＰＦの中心周波数に近いが等しくない場合、例えば入力信号を追尾又は追跡する。

図６及び／又は図１１の装置の適用は、ある信号の存在の非常に速い検出の要求及び／又はある信号への変化の迅速な検出の要求を含めてもよい。一例は、信号全体の強度の変化によるゆっくりとした振幅の変化を迅速な変調の変化と区別する必要がある場合、振幅の復調である。

第２の例は、変調のエッジが瞬時の位相反転を具える位相の復調であり、このような信号では、既知の周波数で発生する事象ストリームが半周期だけ一時的に突然にシフトするが、このような時間シフトは第１又は第２のシフトした事象で検出される。第３の例は、副搬送波変調の小さなバーストの検出であり、このようなバーストは、数周期、例えば４周期の副搬送波変調を具えている。第４の例は、位相ロックループの迅速な安定化を要する場合である。

再び図５を参照すると、（解析するのを要する）入力信号４００が少なくとも１の正弦波信号を具えており、少なくとも１の正弦波信号が周波数の範囲内にある。図６に関して本書に記載の任意のバリエーションを図５の装置に含めてもよい。

各ＢＰＦ４０１−４０６におけるフィルタの中心周波数は、あるＢＰＦから次のＢＰＦに向かって増加し、このような方式では、解析すべき周波数範囲がカバーされる。中心周波数及び各ＢＰＦのフィルタの帯域幅は、隣接するＢＰＦの応答曲線が重ならないようになっていて、この一例を図９に示し、図９では中心周波数５００−５０２をそれぞれ具えるフィルタの応答５０３−５０５がＢＰＦ４０２−４０４に対応する（図５）。明りょうのために、３つのフィルタ応答曲線のみを図９に示す。

図５を再び参照すると、各事象発生器が事象ストリームを出力し、事象発生器４２１−４２６からの事象ストリーム４０７−４１２がそれぞれ信号事象解析器４１３に入力される。

６つのＢＰＦを図５に示すが、特定の装置で解析するのに要する入力信号の既知の特性に応じて特定の装置において任意の数を（各フィルタから事象を取得するための手段とともに）有利に含めてもよい。例えば、適用は、２個、１０個、１００個又は１０００個のＢＰＳを含めることによって利益を得て、例えば音声解析の分野において、オクターブ当たり３００よりも多いＢＰＦ以上を含めることは有益であり、中心周波数が対数的に増加する。直線的又は代替的に非線形的に中心周波数が増加する場合、他のアプリケーションがＢＰＦを要する。

信号事象解析器４１３は、出力データ４１４及びインターフェイス４５０を介してより大きなシステム（図示せず）の部分と通信するが、このようなより大きなシステムは、例えば、メモリ、追加のプロセッサ、入力インターフェイス、出力インターフェイス、ディスプレイ、アクチュエータ、有線又は無線通信機器のうちの１又はそれ以上を具えている。

データ簡約段階４５２の出力は、事象ストリームを具えており入力信号を記述するが、解析を用いて元の信号を再構成又は同期できる。信号事象解析器は、入力信号の中の各正弦波の存在を示す情報を出力する。複数の事象ストリームの使用により、１つの事象に関して非常に高い時間分解能での入力信号の周波数成分の解析がし易くなる。

信号事象解析器は、特定の装置の信号解析の要求に従って入力信号４００が解析及び／又は処理される方法で、少なくとも１の事象発生器からの事象ストリームの事象からの事象情報を処理するが、このような解析及び／又は処理は、既知又は予期される入力信号４００の特性に従っている。このような特性は、１つの信号のタイプから別の信号のタイプに変化し、下記の信号のタイプを説明する（以下の例では、ＢＰＦ４０１−４０５の中心周波数をそれぞれｆ_１−ｆ_５にする）。

第１の例では、入力信号４００が周波数ｆ_３で１つの正弦波を具えている場合、事象発生器４２３が周波数ｆ_３で事象を出力する。また、事象発生器４２２及び４２４は、図９を参照すると応答曲線５０３および５０５が周波数ｆ_３５０１がポイント５０６で示すバンドパスフィルタ５０３及び５０５の中にあることを示すため、（振幅が小さい）周波数ｆ_３で事象を出力する。信号事象解析器４１３は、各事象ストリーム（各事象発生器）からの事象率を判別し、信号事象解析器が各事象発生器に関する各ＢＰＦの中心周波数を識別するため、信号事象解析器は事象発生器４２２及び４２４からの事象率がＢＰＦ４０２及び４０４の対応する中心周波数とは異なるものと判別する。

信号事象解析器は、全ての事象率及び振幅情報を使用して入力信号の解析を提供し得る。このような解析は、事象率が事象発生器のフィルタ処理した中心周波数と異なる場合に事象ストリーム情報の廃棄を有しており、減少した振幅情報とともにこのような異なる情報を使用する。このような例では、ｆ_３の事象ストリーム４０９が入力信号の解析を記述又は提供する。

入力信号の第２の例では、入力信号４００がほぼ等しい振幅の周波数ｆ_２及びｆ_４の２つの正弦波を具えている場合、事象発生器４２２は、周波数ｆ_２とｆ_４との関係に従って事象の振幅がどれほど変化しても（この振幅の変化は、２つの近接周波数のうなり周波数に関する）周波数ｆ_２で事象を出力する。事象発生器４２３からの事象をさらに解析処理の部分として使用してもよい。

入力信号の第３の例では、入力信号４００がインパルスを具えている場合、ピークの出力レベルが全ての事象ストリームで生じ、事象ストリームの振幅が周期毎に同じ率で減衰する。

ある適用は、例えば、事象率がフィルタに対応する率と異なる場合にこれらの事象が抑制又は削除されることで信号事象解析器に出力されないように、各事象発生器の中の追加の情報によって利益を得る。

１又はそれ以上の処理装置がＢＰＦ及び／又は事象発生器をシミュレートする場合、例えば、ＢＰＦの群（このような群の前に偽信号防止のフィルタを必要とする）のサンプルレートを減らすことによって、処理の量を減らすことが好都合である。

１又はそれ以上の処理装置がＢＰＦ及び／又は事象発生器をシミュレートする場合、例えば、プレフィルタによって正弦波を検出する場合、ＢＰＦ及び事象発生器の群の処理を実行するだけで処理の量を減らすのが好都合である（プレフィルタの帯域幅がＢＰＦ全体の群の周波数範囲をカバーする場合）。

ある実施例では、３次元（３Ｄ）のマップ又はランドスケープ（ｌａｎｄｓｃａｐｅ）として信号／事象情報を表すことによって、信号解析を改善してもよい。３次元のグラフが多くの場合、２次元のｘ／ｙ面から延びる高さを表現する追加の次元ｚを具えており、従来の２次元のｘ／ｙグラフと関連して表現又は記載されるものと当業者は認識するであろう。事象情報のこのような３次元マップの例は、ｘ軸が時間を表し、ｙ軸が周波数を表し、ｚ軸が振幅を表すものである。事象情報を、少なくとも２つの事象発生器から又は少なくとも２つのフィルタから直接所得したデータから所得してもよい。全ての事象をプロットするか、又は事象データ全体の一部をプロットしてもよく、例えば事象は、隣接する事象に関連する所定の振幅を具えている。

一例として、一定の周波数及び振幅の単一の正弦波を具える入力信号を考える。この例では、３次元マップが、ｚ方向に一定の振幅を有するｘ方向に向いた水平な直線を具えている。

さらに、このような３次元マッピングを解析の目的で処理してもよく、又は例えば視覚化解析のために表示及び／又はプリントしてもよい。

好適な実施例では、カーブフィッティング手段への入力データとして少なくとも１の事象ストリームからの事象情報を使用することによって、追加の信号解析及び／又は信号データ圧縮を実現する。このようなカーブフィッティングを、振幅及び時間からなる２次元の図１０を参照して本書で説明するが、このようなカーブフィッティングを（第３の次元として周波数を追加して）都合良く３次元に拡張してもよく、このようなケースでは、ピーク事象の振幅値を結合することによってそれぞれの３次元曲線を形成し（ピーク事象はその近くよりも高い事象値である）、ピークの振幅は事象ストリームに対して近接又は隣接している。このようなラインは３次元空間を通る（本書では３次元マッピングとして説明する）。

入力信号は、１又はそれ以上のこのような３次元ラインを具えてもよい。図１５は、事象１５０３の上部と１５０７の上部とを結合する曲線を形成するこのような３次元のラインの例を示す（図は、３次元のうちの２次元を表しており、３次元が時間、振幅及び周波数であり軸１５００、１５０２及び１５０３によってそれぞれ表され、実際には互いに直交する）。第１の事象１５０３は時間ｔ_１及び周波数ｔ_１で発生し、第２の事象１５０４はより小さい振幅（ｔ_２，ｆ_２）で、第３の事象１５０５はさらに小さい振幅（ｔ_３，ｆ_４）で、第４の事象は第３の事象よりも大きい振幅であり、第５の事象１５０７（ｔ_５，ｆ_６）はさらに大きい振幅である。明りょうのために、曲線を形成するのに使用しない事象ストリームからの事象を図示していない。

このようなカーブフィッティングは、長時間にわたる入力信号の挙動を記述する１又はそれ以上の組の曲線係数を与える。このような曲線係数は、入力信号のデータの圧縮表現を与える。

このようなカーブフィッティングの例は、入力信号がある周波数の正弦波を具えており、周波数が時間とともに増加して振幅が時間とともに減少するように、正弦波が変化する。このような例では３次元のラインが、入力信号が周波数及び振幅を変化させるまで、ｚ方向に一定の振幅を有してｘ方向に向いた水平な直線を具えている。入力信号が変化する場合、ラインの周波数（ｙ軸）が斜めに上昇し、振幅（ｚ軸）が下降する。

一般に、カーブフィッティングは、１次、２次、３次又はそれ以上の次元で実行してよい。多次元の例は、図５の複数の装置を具える装置を具えており、図５のそれぞれの装置は別々の入力信号を有しており、図５の複数の装置は配列を形成し、複数のセンサ又はセンサ配列から別々の入力信号を所得する。このような別々の入力信号をベクター又は配列で形成又は記述してもよい。このようなセンサの配列の例は、ビデオカメラセンサ、目（目を模したもの）、多チャンネル録音（バイノーラル録音を含む）、ステレオヒアリングのシミュレーションを含んでいる。図５の複数の任意の装置の中の様々な処理段階からのデータを組み合わせ、出力データを形成するよう処理及び／又は比較してもよい。このような出力データを、本書に記載の使用又は適用のために使用してもよいが、これに限定されない。さらに、図５の装置の中の様々な処理段階からのデータを、図５の他の装置の任意の処理段階の入力部に与えてもよい。当業者は、本発明に係る装置の代替的な多次元の実施例から利益を得ることができる他の適用が有るものと認識するであろう。

調波関係の判別段階は、入力信号の中の別々になった正弦波に関する情報を使用して、１又はそれ以上の調波系の存在を特定するアルゴリズムを具えている。各調波系は、基本周波数を、２次の調波、３次の調波、４次の調波、５次の調波及び他の調波のうちの１又はそれ以上を具えてもよい。図１２を参照すると、このような特定は、特定の時間、例えば時間１２００で生じてもよく、例としての調波系は、周波数１２１０の基本周波数１２０６と、周波数１２１１の２次の調波１２０７と、周波数１２１２の３次の調波１２０８と、周波数１２１３の４次の調波１２０９とを具えている（明りょうのため、より高次の調波を図示していない）。同じ調波系の特定は、後の時間（例えば、時間１２０１から１２０４）で発生してもよく、このようなケースでは、このような後の特定が例えば声の高さの上昇を表示してもよい。

調波関係を判別する信号解析の多くの適用が有り、その例として：音声認識、生体認証解析、楽器の特定、化学系統の認識、データ圧縮、消音を含んでいる。

ある実施例では、追加のデータ処理及び操作段階を含めるのが都合がよく、このような追加段階への入力データは、データ簡約段階、カーブフィッティング段階、調波関係判別段階のうちの１又はそれ以上（本書に記載の実施例の組み合わせによるこのような段階から）から取得される。このような追加の処理段階は、特定の適用のために必要とされ、例えば、これを使用して逆変換段階に情報を提供する。このような逆変換段階は、正弦波を形成して出力信号（このような出力信号は振幅、周波数及び位相情報を具えている）を形成するようそれらを追加するパラレルシンセサイザの形式をとってもよい。データ処理及び操作段階及び逆変換段階を用いた例としての適用は、楽器の音の高さの移動、発声の高さの移動、信号範囲全体の高さの移動、消音、（部屋の周波数応答を解析しその後で演奏している音声の特定の周波数の振幅を変えて補償することによる）室内音響補償を有している。

ある実施例では、代替的なデータ簡約段階を使用して事象を発生させるのが有益である。代替的な例は、単一の一定閾値及び複数の一定閾値を有している。

単一の一定閾値の代替的なデータ簡約段階を図１３を参照して説明し、関連するフィルタ周波数に関する正弦波のｙｅｓ／ｎｏの存在情報を与える。事象１３０３が、例としての正弦波１３００が閾値１３０１を越えて上昇する時間１３０２で発生する。そのようにして発生した事象は、信号１３００の存在を示している。ある適用は、信号が閾値を下回る場合に事象の発生の利益を得てもよく、このような事象の例を矢印付き点線１３０５で示す。

複数の一定閾値の代替的なデータ簡約段階を図１４を参照して説明する。複数の一定閾値の方法は、単一の一定閾値の方法と同じような方法で機能するが、２又はそれ以上の閾値トリガ回路を使用する。３つの例としての閾値を、符号１４０１、１４０２及び１４０３で示しており、（時間１４０４で）事象１４０５、（時間１４０６で）１４０７及び（時間１４０８で）１４０９をそれぞれ発生させる。特定の閾値に関して発生した事象は、閾値及び／又は事象が発生した時間に関する情報を具えている。複数の一定閾値の方法では、より多くの閾値レベルを使用するため、事象の間が縮まってデータ簡約があまり発生せず、極限ではレベルが事実上連続的になってデータ簡約が生じないようになる。

当業者は、閾値のトリガに履歴を含めることが有益であることを認識するであろう。

アクティブ又は動的な閾値の変更を、単一又は複数の一定閾値とともに使用してもよい。このような動的な閾値の変更は、閾値トリガ回路への１又はそれ以上の信号入力を動的に変えることによって、及び／又は関連するフィルタのＱを変えることによって実現する。閾値トリガ回路への入力の例は、信号振幅及び閾値振幅のレベルを有している。このような単一の閾値の動的な変更を代替的な方法として使用して、例えば図５から図９に関する本書に記載の実施例に関する事象を取得してもよい。

ある実施例では、どのようなデータ簡約段階を使用しても、所定の時間周期で事象を覆うのが有益である。例としての事象マスキング処理は、マスクの時間周期の間に発生する後に続く事象が後に続く処理段階に達しないように、事象がマスクの時間カウンタをトリガする（例えば、マスクの時間周期は関連するＢＰＦの時間周期の整数倍でよい）。

図１６は、３次元面を示す。この面は、５７６のバンドパスフィルタの０から２０００の時間分にわたる出力に対応する。各フィルタは６次のフィルタであり、５７６の異なる周波数をそれぞれ用いるために３つのフィルタを直列にカスケード接続する。面のトポロジーは、各カスケードにおける最終的なフィルタの出力に対応する。最終的なフィルタは曲線から成る出力を有しており、これを用いて面を発生させる。このような面を発生させるのに使用した入力信号は、異なる周波数の３つの正弦波を具えていた。多くの適用で、入力信号が様々な周波数の非常に多くの様々な正弦波を具えていることに留意されたい。それにも係わらず、入力信号が何を含んでいても、面を生成する。

入力信号を処理する方法における主要なステップは、データ抽出である。このようなデータ抽出は、フィルタ出力の中の局所ピークを特定するステップを具えており、それぞれの局所ピークは時間及び周波数方向の双方の局所ピークである。図１６のトポロジーの視覚化から分かるように、非常に多くのフィルタがそれ自身の局所ピークを有しているが、図１６の面の解析が、周波数及び時間方向の双方における局所ピークのピークの特定に関係している。このようなピークの１つは符号１６０であるが、複数の双方向局所ピークが図１６に示すように面に存在する。

図１７は図１６のトポロジーに関するデータ抽出の結果を示す。周波数方向及び時間方向の双方における図１６の面における局所ピークである各ピークが、空間の中の点で表示されている（図面パッケージの機能として、それらを面から上に延びるスパイクとして示す）。一例が符号１６２でマークされており、これは図１６のピーク１６０に対応する。この図から、カーブフィッティングをどのように用いて特定したピークを表す座標を結ぶのかが分かる。このような方法では、元の信号を全体として新たな方法で処理して表示する。

抽出された実際のデータ（局所ピーク）を、信号の解析方法が採用される適用に応じて、様々な方法で使用できる。例えば、医療検査（例えば、心拍数の監視）及び機器検査（例えば、振動）といった検査環境において、図１７の解析データの特定の特性を神経回路網等といった方法を用いて探査してもよい。

図１８は、２の値であるＱ及び４４１．０Ｈｚの入力信号に応じた４４１．１９１Ｈｚの中心周波数を具えた６次のバンドパスフィルタの入力、出力及びピーク検出の一例を示す。入力及び出力は、入力及び出力信号（符号１６４）の位相及び振幅がほぼ一致する際に、互いに上部に現れる。示される差は、入力信号とフィルタの中心周波数との間の０．１９１Ｈｚの差による。スパイク１６６は、単一の時間方向におけるフィルタの出力に関するピーク検出（その値は１．００であり、裸眼で見付けるのが難しい）である。

図１９は、２の値であるＱ及び４４１．０Ｈｚの同じ入力信号に応じた４４８．３８５Ｈｚの中心周波数を具えた６次のバンドパスフィルタの入力、出力及びピーク検出の一例を示す。この場合、入力信号１６４及び出力信号１６５は位相が明らかに一致せず、ピーク１６６の値は１よりも小さい（この値は、約０．９５であり、裸眼で見付けるのが難しい）。この差は、入力信号とフィルタの中心周波数との間の７．３８５Ｈｚの差によるものである。時間及び周波数方向の双方における局所ピークの検出については、図１９のピーク１６６は、図１８に示すようにピーク１６６が隣接するフィルタの振幅よりも小さい振幅を有するため、双方の方向における局所ピークではない。

図２０は、４００Ｈｚ及び６００Ｈｚの正弦波に過渡的衝突成分を加えたものから成る信号を示しており、１２次の低域共鳴フィルタを用いてフィルタ処理される。上側の部分１６８は、振幅対時間を具えた元の信号であり、符号１７０で示す（ハンドクラップ（ｈａｎｄ ｃｌａｐ）といった）衝撃が現れている。その下は、データ抽出の結果であり、それぞれのドットが検出した局所ピークの存在を示す。受信した信号を衝撃モードで解析するが、このモードは信号の中の周期成分を解析するために使用されるモードとはわずかに異なる。図２０では、特定される局所ピークは、負の振幅（すなわち、ゼロよりも低いピーク値を有する）を有するピークに関する局所ピークを含んでいる。特定したピークは、周囲に対するピークであり、正の振幅を有している。周期的な解析では、正の振幅を有する隣接するピークを有する局所ピークのみを特定する。図において、衝撃１７０が周波数の中で低下する一連のラインとして示されている。衝撃モードでは、下部Ｑフィルタを正弦波モードに対して使用する。

図２１は、図２０の信号１６８の正弦波的な再構成を示しており、６次の高共鳴フィルタを用いて、４００Ｈｚ及び６００Ｈｚのサイン波に過渡的衝突成分を加えたものから成る。過渡的衝突成分１７０はサイン波１７２の正弦波的な再構成に影響を及ぼさないことに留意されたい。

図２２は、元の信号１７４のリード（ｌｅａｄ）のうちの２つを示す１２誘導ＥＣＧ（心電図）信号の解析を示している。この解析は２つの信号に対して個別に実行され、解析が重なる。図２０に示すように、それぞれのドットが検出される局所ピークの存在を示す。ＥＣＧ信号を作り出す心臓の中で発生した電子的衝撃信号の性質を示す周波数及び時間方向に進む曲線が見受けられた。この図に見られるように、本発明の実際の適用では、上記のようなデータ抽出技術を用いて元の信号の中の非常に多くの情報を特定可能である。

一般に、上述した１又はそれ以上の装置及びその組み合わせによる入力信号の解析及び／又は処理の例は、解析−認識−再構成、圧縮−再構成、処理−再構成、シミュレーション−モデル化−予測−再構成を有しているがこれらに限定されず、これらの例を以下に示す。

解析／認識／再構成の例は：レーダー、ソナー、音声、文章、楽器、楽譜、翻訳、ヒアリングの訂正、機械故障の予測、侵入者検知、ＳＥＴＩ（地球外知的生命体探査）、生体信号を含む。

圧縮／再構成の例は：音響機器、テレビ、衛星中継、ビデオ、電気通信を含む単一／複数の正弦波信号を含む。

処理／再構成の例は：フィルタ処理、音の高さの移動、暗号化／復号化、消音、信号除去、ノイズ除去、信号補正（例えば、多くの精密なハイファイ装置）を含む。

シミュレーション／モデル化／予測／再構成の例は：

これらの配列を組み合わせる（一方の出力部から別の入力部に供給等する）ことによって、（システムの「メモリ容量」及び「処理速度」次第で）システムのモデル化が可能となるであろう。

シミュレーションにより、より良好な予測が可能となるため：物体の誘導、天気の予測、地理的な分析、地質学的な探査、プランニング、環境災害の予測、人工知能、衛生／遺伝子工学、食料、動物、野菜、（ウイルス性／細菌性の）病気、薬学研究、（例えば、ガンの増殖の）シミュレーション、治療法に利点を有する。

図１は、第１の信号解析器を示すフローチャートである。 図２は、第２の信号解析器を示すフローチャートである。 図３は、第３の信号解析器を示すフローチャートである。 図４は、第４の信号解析器を示すフローチャートである。 図５は、本発明の一態様に係る装置の好適な実施例を示す。 図６は、本発明の一態様に係る装置の一例を示す。 図７は、振幅を変える単一の正弦波を具えた信号の一例及び信号のピークで発生する事象の例を示す。 図８は、事象ストリームの例を示す。 図９は、フィルタ応答の例を示す。 図１０は、事象ストリームの例及び事象の上部を結合する曲線の例を示す。 図１１は、ＢＰＦの線質係数（Ｑ）及び／又は中心周波数フィードバック制御を与える装置の例を示す。 図１２は、調波関係の判別段階によって特定される調波系の例を示す。 図１３は、事象を発生させるよう使用する第１の代替的なデータ簡約法の例を示す。 図１４は、事象を発生させるよう使用する第２の代替的なデータ簡約法の例を示す。 図１５は、３次元曲線の例を示す。 図１６は、複数のバンドパスフィルタの出力に対応する３次元面を示す。 図１７は、図１６の面について実行されるデータ抽出の結果を示す。 図１８は、異なる２つの６次のバンドパスフィルタの入力、出力及びピーク検出を示す。 図１９は、異なる２つの６次のバンドパスフィルタの入力、出力及びピーク検出を示す。 図２０は、信号及び当該信号のデータ抽出の出力の概要図を示す。 図２１は、図２０の信号の正弦波的な再構成を示す。 図２２は、信号及び当該信号のデータ抽出の出力の図２０と同じような概要図を示す。

Claims (48)

1. 信号を受信するステップと、
   複数のバンドパスフィルタで前記信号をフィルタリングするステップと、
   前記フィルタの出力からデータを抽出するステップと、を具えた信号の処理方法であって、
   前記データを抽出するステップが、前記フィルタの出力の中の局所ピークであって、それぞれの局所ピークが時間及び周波数の双方の方向の局所ピークとなる局所ピークを特定するステップを具えることを特徴とする方法。
2. それぞれのバンドパスフィルタが少なくとも１／√２のＱファクタ（ｆａｃｔｏｒ）を有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. さらに、カーブフィティング処理を実行するステップを具えており、
   当該処理による出力が、前記抽出したデータの一部に少なくとも近似する曲線を規定する曲線データを具えることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. さらに、前記信号をフィルタリングする際に少なくとも１のバンドパスフィルタの前記Ｑファクタを変更するステップを具えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記バンドパスフィルタの数が可変であり、
   前記方法が、さらに、前記信号をフィルタリングする際に前記バンドパスフィルタの数を変更するステップを具えることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記複数のバンドパスフィルタが、少なくとも３００のフィルタを具えることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記複数のバンドパスフィルタが、前記受信した信号の周波数のオクターブ毎にほぼ１つ具えていることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記複数のバンドパスフィルタが、前記受信した信号の周波数のオクターブ毎にほぼ１２の整数倍具えていることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記複数のバンドパスフィルタが、前記受信した信号の成分毎にほぼ３の整数倍具えていることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
10. さらに、３つのバンドパスフィルタのセットを用いて前記受信した信号の各成分をトラッキングするステップを具えることを特徴とする請求項９に記載の方法。
11. さらに、調波関係の判別処理を実行するステップを具えており、
    当該処理の出力が、異なる正弦波間の調波関係を特定する調波関係のデータを具えていることを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法。
12. さらに、前記信号をフィルタリングする際に、１又はそれ以上のフィルタのゲインを変更するステップを具えていることを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法。
13. さらに、前記抽出したデータの説明を表示するステップを具えることを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法。
14. さらに、前記抽出したデータから複雑な信号を再構成するステップを具えることを特徴とする請求項１から１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 信号を受信するための受信部と、
    前記信号をフィルタリングするための複数のバンドパスフィルタと、
    前記フィルタの出力からデータを抽出するよう構成された処理装置と、を具えた信号を処理するためのシステムであって、
    前記データ抽出が、前記フィルタ出力の中の局所ピークであって、それぞれの局所ピークが時間及び周波数の双方の方向の局所ピークとなる局所ピークを特定するステップを具えていることを特徴とするシステム。
16. それぞれのバンドパスフィルタが少なくとも１／√２のＱファクタを有することを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
17. 前記処理装置が、さらに、カーブフィティングの処理を実行するよう構成されており、
    当該処理による出力が、前記抽出したデータの一部に少なくとも近似する曲線を規定する曲線データを具えることを特徴とする請求項１５又は１６に記載のシステム。
18. 前記処理装置が、さらに、前記信号をフィルタリングする際に少なくとも１のバンドパスフィルタの前記Ｑファクタを変更するよう構成されていることを特徴とする請求項１５から１７のいずれか１項に記載のシステム。
19. 前記処理装置が、さらに、前記信号をフィルタリングする際に前記バンドパスフィルタの数を変更するよう構成されていることを特徴とする請求項１５から１８のいずれか１項に記載のシステム。
20. 前記複数のバンドパスフィルタが、少なくとも３００のフィルタを具えることを特徴とする請求項１５から１９のいずれか１項に記載のシステム。
21. 前記複数のバンドパスフィルタが、前記受信信号の周波数のオクターブ毎にほぼ１つ具えていることを特徴とする請求項１５から１９のいずれか１項に記載のシステム。
22. 前記複数のバンドパスフィルタが、前記受信信号の周波数のオクターブ毎にほぼ１２の整数倍具えていることを特徴とする請求項１５から１９のいずれか１項に記載のシステム。
23. 前記複数のバンドパスフィルタが、前記受信信号の成分毎にほぼ３の整数倍具えていることを特徴とする請求項１５から２２のいずれか１項に記載のシステム。
24. 前記処理装置が、さらに、３つのバンドパスフィルタのセットを用いて前記受信信号の各成分をトラッキングするよう構成されていることを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
25. 前記処理装置が、さらに、調波関係の判別処理を実行するよう構成されており、
    前記処理の出力が、異なる正弦波間の調波関係を特定する調波関係データを具えていることを特徴とする請求項１５から２４のいずれか１項に記載のシステム。
26. 前記処理装置が、さらに、前記信号をフィルタリングする際に、１又はそれ以上のフィルタのゲインを変更するよう構成されていることを特徴とする請求項１５から２５のいずれか１項に記載のシステム。
27. さらに、前記抽出したデータの説明を表示するための表示装置を具えていることを特徴とする請求項１５から２６のいずれか１項に記載のシステム。
28. 前記処理装置が、さらに、前記抽出したデータから複雑な信号を再構成するよう構成されていることを特徴とする請求項１５から２７のいずれか１項に記載のシステム。
29. 信号を受信するステップと、
    前記信号の正弦波分離を実行するステップと、
    前記分離した正弦波からデータを抽出するステップと、
    カーブフィッティングの処理を実行するステップと、を具えた信号を処理するための方法であって、
    当該処理による出力が、前記抽出したデータの一部に少なくとも近似する曲線を規定する曲線データを具えていることを特徴とする処理するための方法。
30. 前記抽出したデータが、フィルタの正弦波出力の振幅のピークを規定することを特徴とする請求項２９に記載の方法。
31. 前記曲線データが複数の２次元曲線を規定することを特徴とする請求項２９又は３０に記載の方法。
32. 前記曲線データのそれぞれの曲線が、振幅のピークに少なくとも近似する曲線を規定することを特徴とする請求項３０又は３１に記載の方法。
33. 前記曲線データのそれぞれの曲線が、それぞれのフィルタの前記振幅のピークに少なくとも近似する曲線を規定することを特徴とする請求項３２に記載の方法。
34. 前記曲線データが少なくとも１の３次元表面を規定することを特徴とする請求項２９又は３０に記載の方法。
35. 前記曲線データの面又は各面が、振幅のピークに少なくとも近似する面を規定することを特徴とする請求項３０又は３４に記載の方法。
36. 信号を受信するための受信部と、
    前記信号の正弦波分離を実行するためのフィルタリング装置と、
    前記分離した正弦波からデータを抽出して、カーブフィッティングの処理を実行するよう構成された処理装置と、を具えた信号を処理するためのシステムであって、
    前記処理の出力が、前記抽出したデータの一部に少なくとも近似する曲線を規定する曲線データを具えていることを特徴とするシステム。
37. 前記抽出したデータが、前記フィルタの正弦波出力の振幅のピークを規定することを特徴とする請求項３６に記載のシステム。
38. 前記曲線データが複数の２次元曲線を規定することを特徴とする請求項３６又は３７に記載のシステム。
39. 前記曲線データのそれぞれの曲線が、振幅のピークに少なくとも近似する曲線を規定することを特徴とする請求項３６又は３７に記載のシステム。
40. 前記曲線データのそれぞれの曲線が、それぞれのフィルタの前記振幅のピークに少なくとも近似する曲線を規定することを特徴とする請求項３９に記載のシステム。
41. 前記曲線データが少なくとも１の３次元表面を規定することを特徴とする請求項３６又は３７に記載のシステム。
42. 前記曲線データの面又は各面が、振幅のピークに少なくとも近似する面を規定することを特徴とする請求項３７又は４１に記載のシステム。
43. 信号を受信するステップと、
    少なくとも１のバンドパスフィルタで前記信号をフィルタリングするステップと、
    前記信号をフィルタリングする際に少なくとも１のバンドパスフィルタのＱファクタを変更するステップと、
    前記フィルタ又は各フィルタの出力からデータを抽出するステップと、
    を具えることを特徴とする信号を処理するための方法。
44. 信号を受信するための受信部と、
    前記信号をフィルタリングするための少なくとも１のバンドパスフィルタと、
    前記信号をフィルタリングする際に少なくとも１のバンドパスフィルタのＱファクタを変更して、前記フィルタ又は各フィルタの出力からデータを抽出するよう構成された処理装置と、
    を具えることを特徴とする信号を処理するためのシステム。
45. 信号を受信するステップと、
    複数のバンドパスフィルタで前記信号をフィルタリングするステップと、
    前記信号をフィルタリングする際に前記バンドパスフィルタの数を変更するステップと、
    前記フィルタの出力からデータを抽出するステップと、
    を具えることを特徴とする信号を処理するための方法。
46. 信号を受信するための受信部と、
    前記信号をフィルタリングするための複数のバンドパスフィルタと、
    前記信号をフィルタリングする際に前記バンドパスフィルタの数を変更して、前記フィルタの出力からデータを抽出するよう構成された処理装置と、
    を具えることを特徴とする信号を処理するためのシステム。
47. 信号を受信するステップと、
    少なくとも３００のバンドパスフィルタで前記信号をフィルタリングするステップと、
    前記フィルタの出力からデータを抽出するステップと、
    を具えることを特徴とする信号を処理するための方法。
48. 信号を受信するための受信部と、
    前記信号をフィルタリングするための少なくとも３００のバンドパスフィルタと、
    前記フィルタの出力からデータを抽出するよう構成された処理装置と、
    を具えることを特徴とする信号を処理するためのシステム。

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