JP2010002394A - 微弱信号解析装置、微弱信号解析方法、及び微弱信号解析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】Ａ／Ｄ変換器が発生するノイズの影響を小さくして高精度な自己スペクトラムが得られるような微弱信号解析装置を提供する。
【解決手段】入力される微弱信号を２系統に分岐し、第１系統１、３の微弱信号と第２系統２、４の微弱信号のスペクトラム関係を示す相互スペクトラムを求めて平均化処理５した後に、該相互スペクトラムの実数部を前記微弱信号の自己スペクトラムとして抽出６し、該微弱信号のスペクトラム解析を行う。
【選択図】図１

Description

この発明は、例えば騒音や振動等の微弱信号の時系列データを周波数ベースのスペクトラムデータに変換して、その微弱信号のスペクトラム解析を行う微弱信号解析装置、微弱信号解析方法、及び微弱信号解析プログラムに関し、特に、騒音や振動のスペクトラム解析を行う騒音・振動解析装置等に関する。

従来より、騒音・振動解析装置によって各種の騒音や振動を解析する場合は、騒音や振動のアナログデータをディジタルデータに変換（Ａ／Ｄ変換）した後に、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）を行い、周波数帯域ごとの波動の大きさを示すスペクトラム解析を行うことによって、高精度な騒音・振動解析を実行している。近年、このような用途に用いられるＡ／Ｄ変換器の性能は一段と向上してきており、１６ビットや２４ビットの高分解能を備えたＡ／Ｄ変換器が安価に入手できるようになっている。高分解能なＡ／Ｄ変換器を使用する場合は、アナログデータからディジタルデータに変換する際に生じる量子化誤差を低減させるためのプリアンプを省略して構成要素を減らすことができるので、騒音・振動解析装置のコストを低減させることが可能である。

また、特許文献１には、微弱信号である人体の筋電位や脳波や心音等の生体情報を測定してＡ／Ｄ変換した後に、高速フーリエ変換を行って生体情報をスペクトラム解析することにより、その生体情報を高精度に解析する生体情報解析装置が開示されている。特許文献１等に記載の技術によれば、時系列データの生体情報を周波数ごとのスペクトラムデータに変換して、各周波数帯域のスペクトラム変化量（つまり、筋電位や脳波や心音等の波動の変化量）を把握することができるので、生体機能の低下や疲労度をより顕現化して数値の形態で表示することが可能となる。したがって、生体機能の変化状態を定量的に把握して、微弱信号である生体情報を高精度に解析することにより、予防医学や治療医学等に有効に利用することができる。
特開昭６４−０８６９３６号公報

しかしながら、上記騒音・振動解析装置においては、微弱信号である騒音や振動を測定する場合にはＡ／Ｄ変換器のノイズの影響を受けやすい。そのため、従来の騒音・振動解析装置において高分解能なＡ／Ｄ変換器を使用した場合は騒音や振動の測定誤差が大きくなり、結果的に、測定した騒音や振動の自己スペクトラム（つまり、騒音や振動の波動レベル）の測定精度が悪くなってしまう。また、特許文献１に記載の生体情報解析装置においは、生体における各部の生体情報（例えば、筋電位や脳波等）を同時に測定するために入力系統が多チャンネルで構成されているので、それぞれのチャンネルごとにプリアンプを設けているために構成要素が多くなってコストアップするおそれがある。また、人体の脳波や心音等の生体情報は極めて微弱な信号であるので、高分解能なＡ／Ｄ変換器を使用した場合は、プリアンプは不要となるがＡ／Ｄ変換器のノイズの影響を受けやすくなる。言い換えると、生体情報の信号（Ｓ）に対するＡ／Ｄ変換器のノイズ（Ｎ）の比（つまり、ＳＮ比）が大きくなり、結果的に、人体情報の測定誤差が大きくなってしまう。

この発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、騒音や振動等の微小信号を測定・解析するために高分解能なＡ／Ｄ変換器を使用しても、そのＡ／Ｄ変換器が発生するノイズの影響を小さくして高精度な自己スペクトラムが得られるような微弱信号解析装置、微弱信号解析方法、及び微弱信号解析プログラムを提供することを目的としている。

上記の課題を解決するために、この発明の第１の構成は、微弱信号解析装置に係り、入力される微弱信号を２系統に分岐し、第１系統の微弱信号と第２系統の微弱信号のスペクトラム関係を示す相互スペクトラムを求めて平均化処理した後に、該相互スペクトラムの実数部を前記微弱信号の自己スペクトラムとして抽出し、該微弱信号のスペクトラム解析を行うことを特徴としている。

また、この発明の第２の構成は、微弱信号解析方法に係り、入力される前記微弱信号を２系統に分岐し、第１系統の微弱信号と第２系統の微弱信号のスペクトラム関係を示す相互スペクトラムを求めて平均化処理した後に、該相互スペクトラムの実数部を前記微弱信号の自己スペクトラムとして抽出し、該微弱信号のスペクトラム解析を行うことを特徴としている。

この発明の構成によれば、入力される微弱信号を２系統に分岐して相互スペクトラムを求めて平均化処理を行えば、それぞれの系統の微弱信号に含まれるノイズも平均化処理される。このとき、ノイズ成分は位相がランダムであるため、平均化処理することによってノイズ成分は小さくなり、ノイズの影響を除去することができる。したがって、計算で得られた微弱信号の相互スペクトラムの実数部を、微弱信号の自己スペクトラムとして抽出することにより、ノイズの影響が除去された高精度な微弱信号の自己スペクトラムを得ることができる。

特に、入力される微弱信号をＡ／Ｄ変換するためのＡ／Ｄ変換器によってノイズが発生するが、このノイズも平均化処理することによって略ゼロに近づくので、２系統の微弱信号の相互スペクトラムを平均化処理してその実数部より求めた微弱信号の自己スペクトラムはノイズの影響が除去された高精度なスペクトラムとなる。このとき、１つの入力信号に対して２台の高分解能なＡ／Ｄ変換器を使用することになるが、Ａ／Ｄ変換器の前段にプリアンプを追加しなくてもよいので、微弱信号解析装置全体のコストで考えれば有利となる。

この発明の好適な実施形態は、入力される微弱信号の波動の大きさを示すスペクトラムを求め、微弱信号のスペクトラム解析を行う微弱信号解析装置であって、入力される微弱信号の時系列データを個別の系統でアナログ信号をディジタル信号に変換する第１のＡ／Ｄ変換器及び第２のＡ／Ｄ変換器と、第１のＡ／Ｄ変換器及び第２のＡ／Ｄ変換器からそれぞれ出力された時系列データのディジタル信号を、それぞれ個別に高速フーリエ変換して周波数ベースのディジタル信号に変換する第１の高速フーリエ変換器及び第２の高速フーリエ変換器と、第１の高速フーリエ変換器及び第２の高速フーリエ変換器からそれぞれ出力された周波数ベースのディジタル信号について、相互のスペクトラム関係を示す相互スペクトラムを計算し、相互スペクトラムを平均化処理する相互スペクトラム計算／平均化処理部と、相互スペクトラム計算／平均化処理部で平均化処理された相互スペクトラムの実数部を、微弱信号の自己スペクトラムとして抽出する自己スペクトラム処理部とを備えている。
この構成によれば、騒音や振動等の微弱信号の時系列データの自己スペクトラムを計算するとき、その騒音や振動の時系列データを２系統に並列構成された２台のＡ／Ｄ変換器に入力した後、それぞれの系統の高速フーリエ変換器に通過させて周波数ベースのデータに変換し、それぞれの系統の騒音や振動のスペクトラム関係を示す相互スペクトラムを計算してから、その相互スペクトラムを平均化処理している。そして、その相互スペクトラムの実数部を騒音や振動の自己スペクトラムとすることにより、ノイズの影響が小さい高精度な騒音や振動の自己スペクトラムを得ることができる。すなわち、ノイズの位相はランダムであるため、騒音や振動の時系列データと共にＡ／Ｄ変換器で発生したノイズを平均化処理して騒音や振動の相互スペクトラムを計算すれば、位相がランダムなノイズの平均値はゼロに近づくことになり、結果的にノイズの影響を無視することができる。
以下、図面を参照して、この発明の実施形態について詳細に説明する。

実施形態

この発明の一実施形態として、騒音や振動のスペクトラム解析を行う騒音・振動解析装置について説明する。
図１は、この発明の実施形態である騒音・振動解析装置の構成を示すブロック図である。すなわち、図１の構成は、この発明の微弱信号解析装置を騒音・振動解析装置に適用した例を示している。

まず、図１に示す騒音・振動解析装置の構成について説明する。この騒音・振動解析装置１０は、同一の騒音・振動の時系列データを別々の系統でアナログ信号をディジタル信号に変換するために２系統に並列構成されたＡ／Ｄ変換器１（第１のＡ／Ｄ変換器）及びＡ／Ｄ変換器２（第２のＡ／Ｄ変換器）と、Ａ／Ｄ変換器１及びＡ／Ｄ変換器２からそれぞれ出力された時間ベースの騒音・振動のディジタル信号を、フレームごとに高速フーリエ変換して周波数ベースのディジタル信号に変換する高速フーリエ変換器３（第１の高速フーリエ変換器）及び高速フーリエ変換器４（第２の高速フーリエ変換器）と、高速フーリエ変換器３及び高速フーリエ変換器４からそれぞれ出力された騒音・振動の周波数ベースのディジタル信号についてフレームごとに相互スペクトラムを計算し、それらを平均化処理する相互スペクトラム計算／平均化処理部５と、相互スペクトラム計算／平均化処理部５で平均化処理された相互スペクトラムの実数部を騒音・振動の自己スペクトラムとして抽出する自己スペクトラム処理部６とを備えて構成されている。

なお、Ａ／Ｄ変換器１及びＡ／Ｄ変換器２によってディジタル化された騒音・振動の時系列データの処理は、フーリエ変換器３及びフーリエ変換器４、相互スペクトラム計算／平均化処理部５、並びに自己スペクトラム処理部６からなるコンピュータのソフトウエア処理部７で実施され、それぞれのフレームごとに、高速フーリエ変換処理、相互スペクトラム計算、平均化処理、及び自己スペクトラムの抽出が実行される。

図２は、図１に示す騒音・振動解析装置における騒音・振動の時系列データをフレーム分割した状態を示す図である。図２に示すように、Ａ／Ｄ変換器１及びＡ／Ｄ変換器２からそれぞれ出力された騒音・振動の時系列データは、それぞれ、フレーム１、フレーム２、…フレームＮに分割され、それぞれのフレームごとに高速フーリエ変換されて、かつ、それぞれのフレームごとに相互スペクトラムが計算されて平均化処理が行われる。

次に、図１及び図２を参照して、この実施形態に係る騒音・振動解析装置１０の動作について説明する。同一の騒音・振動の時系列データが２系統に並列構成されたＡＤ変換器１とＡＤ変換器２に入力されると、それぞれの系統ごとに騒音・振動の時系列データがディジタル信号に変換される。騒音・振動の時系列データの２つの系統のディジタル信号は、それぞれ、図２に示すようにフレーム１、フレーム２、…フレームＮに分割され、それぞれのフレームごとに高速フーリエ変換器３及び高速フーリエ変換器４によって高速フーリエ変換され、ディジタル化された騒音・振動の時系列データが周波数ベースのスペクトラムデータに変換される。

さらに、高速フーリエ変換器３及び高速フーリエ変換器４から出力されたそれぞれの系統の騒音・振動のスペクトラムデータが相互スペクトラム計算／平均化処理部５に入力されると、相互スペクトラム計算／平均化処理部５は、それぞれのフレームごとの騒音・振動のスペクトラムデータに基づいて相互スペクトラムを計算し、各フレームにおける相互スペクトラムを平均化処理する。ここで、相互スペクトラム計算／平均化処理部５が騒音・振動の相互スペクトラムを平均化処理することによって、位相がランダムなノイズ成分も平均化されてゼロとなるので、結果的に、Ａ／Ｄ変換器１及びＡ／Ｄ変換器２で発生したノイズ成分は除去される。

そして、自己スペクトラム処理部６が、平均化処理された相互スペクトラムの実数部を騒音・振動の自己スペクトラムとして抽出することにより、ノイズの影響が小さい高精度な騒音・振動の自己スペクトラムが自己スペクトラム処理部６から出力される。なお、ＡＤ変換器１及びＡＤ変換器２でディジタル化された騒音・振動のデータ処理は、コンピュータのソフトウエア処理部７（つまり、フーリエ変換器３及びフーリエ変換器４、相互スペクトラム計算／平均化処理部５、自己スペクトラム処理部６）で実施される。

図１に示す騒音・振動解析装置１０の動作についてさらに詳しく説明する。図１において、Ａ／Ｄ変換器１及びＡ／Ｄ変換器２に入力される騒音・振動の時系列データをｘ（ｔ）、Ａ／Ｄ変換器１のノイズをｎ１（ｔ）、Ａ／Ｄ変換器２のノイズをｎ２（ｔ）とすると、Ａ／Ｄ変換器１及びＡ／Ｄ変換器２でディジタル化された騒音・振動データｘ１及びｘ２は、それぞれ、式（１）及び式（２）のようになる。

ｘ１＝ｘ（ｔ）＋ｎ１（ｔ）……………………………………………………（１）
ｘ２＝ｘ（ｔ）＋ｎ２（ｔ）……………………………………………………（２）

次に、ディジタル化された騒音・振動データｘ１及びｘ２を、図２に示すようにフレーム１乃至フレームＮに分割したとき、Ａ／Ｄ変換器１及びＡ／Ｄ変換器２のそれぞれのｉ番目のフレーム（フレームｉ）を、高速フーリエ変換器３及び高速フーリエ変換器４で高速フーリエ変換したときの、周波数スペクトラムの騒音・振動データｘ１（ｉ）及びｘ２（ｉ）は、それぞれ、式（３）及び式（４）のようになる。

ｘ１（ｉ）＝Ｘｉ（ｆ）＋Ｎ１ｉ（ｆ）………………………………………（３）
ｘ２（ｉ）＝Ｘｉ（ｆ）＋Ｎ２ｉ（ｆ）………………………………………（４）
なお、Ｘｉ（ｆ）は、Ａ／Ｄ変換器１及びＡ／Ｄ変換器２に入力されるフレームｉの騒音・振動の時系列データ、Ｎ１ｉ（ｆ）はＡ／Ｄ変換器１のフレームｉのノイズ、Ｎ２ｉ（ｆ）はＡ／Ｄ変換器２のフレームｉのノイズである。

次に、相互スペクトラム計算／平均化処理部５により、式（３）及び式（４）で示す周波数スペクトラムの騒音・振動データｘ１（ｉ）及びｘ２（ｉ）について、相互スペクトラムＭＳを計算して平均化処理すると、次の式（５）のようになる。
ＭＳ＝１／ＮΣ｛（Ｘｉ（ｆ）＋Ｎ１ｉ（ｆ））（Ｘｉ（ｆ）＋Ｎ２ｉ（ｆ））＊｝…（５）
なお、相互スペクトラムＭＳは複素数で表わされるため、＊は複素共役を示している。

ここで、ノイズ成分は位相がランダムであるため、騒音・振動データ（Ｘｉ（ｆ））と共にノイズ成分Ｎ１ｉ（ｆ）、Ｎ２ｉ（ｆ）を平均化処理することによってノイズ成分は限りなく小さくなる。したがって、Ａ／Ｄ変換器１及びＡ／Ｄ変換器２のフレームｉにおけるノイズ成分Ｎ１ｉ（ｆ）及びＮ２ｉ（ｆ）はゼロと見なせるため、式（５）で示された平均化処理した相互スペクトラムＭＳは、近似的に、式（６）に示すような相互スペクトラムＭＳ１となる。
ＭＳ１＝１／ＮΣ｛（Ｘｉ（ｆ）・Ｘｉ（ｆ）＊）…………………………………（６）

すなわち、式（６）に示すように、平均化処理した相互スペクトラムＭＳ１は騒音・振動データ（Ｘｉ（ｆ））の項のみが残り、ノイズ成分Ｎ１ｉ（ｆ）、Ｎ２ｉ（ｆ）の影響を除去することができる。したがって、式（６）の計算で得られた相互スペクトラムＭＳ１の実数部を騒音・振動の自己スペクトラムとすることにより、高精度に騒音・振動データの自己スペクトラムを得ることができる。

なお、上記の実施形態では、騒音・振動の時系列データについて、それぞれのフレームごとに高速フーリエ変換し、かつ、それぞれのフレームごとに相互スペクトラムを計算して平均化処理を行ったが、騒音・振動の時系列データをフレーム分割しないで、一括して高速フーリエ変換、相互スペクトラムの計算、及び平均化処理を行ってもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があってもこの発明に含まれる。例えば、上述の実施形態では、騒音や振動の微弱信号を測定してスペクトラム解析する騒音・振動解析装置について述べたが、これに限定されるものではなく、例えば、宇宙から飛来する微弱な信号、通信信号に含まれる微弱な信号、又は脳波や心音等の生体情報等のような微弱信号を入力して、これらの微弱信号の自己スペクトラムを高精度に解析する微弱信号解析装置にも適用することができる。

この発明における微弱信号解析装置は、ノイズの影響を受けることなく微弱な信号のスペクトラムを高精度に解析することができるので、衛星通信、探傷通信、海底探査、及び医療分野等幅広い分野で有効に利用することができる。

この発明の一実施形態である騒音・振動解析装置の電気的構成を示すブロック図である。 同騒音・振動解析装置における騒音・振動の時系列データをフレーム分割した状態を示す図である。

符号の説明

１、２ Ａ／Ｄ変換器
３、４ 高速フーリエ変換器
５ 相互スペクトラム計算／平均化処理部
６ 自己スペクトラム処理部
７ ソフトウエア処理部
１０ 騒音・振動解析装置

Claims (11)

1. 入力される微弱信号を２系統に分岐し、第１系統の微弱信号と第２系統の微弱信号のスペクトラム関係を示す相互スペクトラムを求めて平均化処理した後に、該相互スペクトラムの実数部を前記微弱信号の自己スペクトラムとして抽出し、該微弱信号のスペクトラム解析を行うことを特徴とする微弱信号解析装置。
2. 入力される前記微弱信号の時系列データを個別の系統でアナログ信号をディジタル信号に変換する第１のＡ／Ｄ変換器及び第２のＡ／Ｄ変換器と、
   前記第１のＡ／Ｄ変換器及び前記第２のＡ／Ｄ変換器からそれぞれ出力された時系列データのディジタル信号を、それぞれ個別に高速フーリエ変換して周波数ベースのディジタル信号に変換する第１の高速フーリエ変換器及び第２の高速フーリエ変換器と、
   前記第１の高速フーリエ変換器及び前記第２の高速フーリエ変換器からそれぞれ出力された周波数ベースのディジタル信号について、相互のスペクトラム関係を示す相互スペクトラムを計算し、該相互スペクトラムを平均化処理する相互スペクトラム計算／平均化処理部と、
   前記相互スペクトラム計算／平均化処理部で平均化処理された前記相互スペクトラムの実数部を、前記微弱信号の自己スペクトラムとして抽出する自己スペクトラム処理部と
   を備えることを特徴とする微弱信号解析装置。
3. 前記相互スペクトラム計算／平均化処理部は、前記相互スペクトラムを平均化処理するとき、前記第１のＡ／Ｄ変換器及び前記第２のＡ／Ｄ変換器で発生したノイズを平均化処理することを特徴とする請求項２記載の微弱信号解析装置。
4. 前記第１の高速フーリエ変換器及び前記第２の高速フーリエ変換器は、それぞれ、前記微弱信号をフレームごとに高速フーリエ変換して、時系列データのディジタル信号を周波数ベースのディジタル信号に変換し、
   前記相互スペクトラム計算／平均化処理部は、前記フレームごとに前記相互スペクトラムを計算して平均化処理を行う
   ことを特徴とする請求項２又は３記載の微弱信号解析装置。
5. 前記微弱信号は、騒音又は振動によって発生した信号であることを特徴とする請求項１、２、３又は４記載の微弱信号解析装置。
6. 入力される前記微弱信号を２系統に分岐し、第１系統の微弱信号と第２系統の微弱信号のスペクトラム関係を示す相互スペクトラムを求めて平均化処理した後に、該相互スペクトラムの実数部を前記微弱信号の自己スペクトラムとして抽出し、該微弱信号のスペクトラム解析を行うことを特徴とする微弱信号解析方法。
7. 入力される前記微弱信号の時系列データを２系統で個別にアナログ信号をディジタル信号に変換する第１のステップと、
   前記２系統から個別に出力された時系列データのディジタル信号をそれぞれ高速フーリエ変換し、前記２系統で個別に周波数ベースのディジタル信号に変換する第２のステップと、
   前記２系統からそれぞれ出力された周波数ベースのディジタル信号について、相互のスペクトラム関係を示す相互スペクトラムを計算し、該相互スペクトラムを平均化処理する第３のステップと、
   前記第３のステップで平均化処理された前記相互スペクトラムの実数部を、前記微弱信号の自己スペクトラムとして抽出する第４のステップと
   を含むことを特徴とする微弱信号解析方法。
8. 前記第３のステップにおいて前記相互スペクトラムを平均化処理するとき、前記第１のステップで前記微弱信号の時系列データをアナログ信号をディジタル信号に変換するときに発生したノイズを平均化処理することを特徴とする請求項７記載の微弱信号解析方法。
9. 前記第２のステップにおいて、前記微弱信号はフレームごとに高速フーリエ変換されて、時系列データのディジタル信号が周波数ベースのディジタル信号に変換され、
   前記第３のステップにおいて、前記相互スペクトラムは前記フレームごとに計算されて平均化処理される
   ことを特徴とする請求項７又は８記載の微弱信号解析方法。
10. 前記微弱信号は、騒音又は振動によって発生した信号であることを特徴とする請求項６，７，８又は９記載の微弱信号解析方法。
11. 請求項６乃至１０のうちの何れか一に記載の微弱信号解析方法の各ステップをコンピュータに実行させるための微弱信号解析プログラム。

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