JP2011089925A - データ補正装置、データ補正方法 - Google Patents

Abstract

【課題】データ補正装置は、時刻合わせを１回行うことによって、異なるセンサが測定した時系列データ間に生ずる時刻ずれを正確に補正することができるようにする。
【解決手段】第１、第２のセンサによる測定結果である２つの時系列データを保持するデータ補正装置１００で、各時系列データに係る所定時点の時刻情報と基準時刻とが一致するよう時刻情報を補正する初期補正部１１０と、補正データの中から所定範囲内の同一の周波数的特徴が継続して表れるデータ区間を抽出する周波数一定部分抽出部１２０と、抽出されたデータ区間の中から、特徴の差異が所定範囲内であり、かつ、前記時刻情報が一致するデータ区間を抽出する重複区間抽出部１３０と、２つの時系列データ周波数の比である補正比を算出する補正比計算部１４０と、第２の時系列データに係る各時刻情報を、基準とする時刻との各時刻差が前記補正比倍となるように補正する補正部１５０とを有する。
【選択図】図６

Description

本発明は、複数のセンサによって測定された各時系列データに関し、時刻情報のずれを補正する技術に関する。

農作業などの作業時において、どのような作業を行っていたか記録することは非常に有用である。例えば、作業内容別の労働時間を計算することができ、特定の作業内容に時間が掛かっていることを把握できれば、作業効率の改善に役立てることが出来る。しかし、作業内容とその作業に要した時間を人手で記録することは手間が掛かり、自動的に記録できるようにすることが望ましい。

このため、作業者に加速度センサ等を装着させると共に、作業時の動作を測定・記録し、その記録データに基づき作業内容を推測することが行われる。例えば、人の歩行時、走行時において、被験者の手首や腰に装着した加速度センサの測定値は類似した動きを示し、二つの測定値の相関係数値が高くなるという特徴がある。

しかし、異なるセンサによって測定された時系列データ間の相関係数値は、これらセンサ間の時刻ずれの影響を受け易いという性質があり、精度良く作業内容を推測するためには、これら時系列データに関する時刻ずれを補正する必要がある。ここで、異なるセンサによって測定された時系列データ間の時刻ずれは、各センサが備える水晶振動子の振動特性の違いなどに基づき発生するものである。

特に、上記センサに通信機能が無く、リアルタイムで測定した時系列データをサーバ等に転送できない場合、センサ毎の内部時刻を付加しながら各センサ内にデータを蓄積しておき、作業終了後、サーバに接続してセンサ内に蓄積させたデータを移行させる。そして、移行させた時系列データ間で、時刻ずれを補正する必要がある。

従来、時系列データ間の時刻ずれについては、予めＧＰＳ（Global Positioning System）時刻と装置の内部時刻とがずれる速度を測定し、当該測定結果を用いて補正する方式が提案されている（特許文献１）。

特開平１１−２２３６８６号公報

しかし、上記技術においては、ＧＰＳ時刻と装置の内部時刻とがずれる速度を測定するため、複数回の時刻合わせを行う必要があるという問題点があった。

そこで、本発明では、上記問題点に鑑み、時刻合わせを１回行うことによって、異なるセンサが測定した時系列データ間に生ずる時刻ずれを正確に補正するデータ補正装置及びデータ補正方法を提供することを目的とする。

開示のデータ補正装置の一形態は、第１のセンサによる測定結果である第１の時系列データと、第２のセンサによる測定結果である第２の時系列データとを保持するデータ補正装置であって、前記各時系列データに係る所定時点の時刻情報と基準とする時刻とが一致するように、該各時系列データに係る時刻情報を補正する初期補正部と、前記初期補正部により補正された前記各時系列データの中から、所定範囲内の周波数であって同一の周波数的特徴が継続して表れるデータ区間を抽出する周波数一定部分抽出部と、前記周波数一定部分抽出部により抽出された前記データ区間の中から、前記周波数的特徴の差異が所定範囲内であり、かつ、前記時刻情報が一致するデータ区間を抽出し、抽出した該データ区間を互いに関連付ける重複区間抽出部と、前記重複区間抽出部により関連付けられた前記データ区間における、前記第１の時系列データに係る周波数に対する前記第２の時系列データに係る周波数の比である補正比を算出する補正比計算部と、前記第２の時系列データに係る各時刻情報を、該各時刻情報と前記基準とする時刻との各時刻差が前記補正比倍となるように補正する補正部と、を有することを特徴とする。

開示のデータ補正装置は、時刻合わせを１回行うことによって、異なるセンサが測定した時系列データ間に生ずる時刻ずれを正確に補正することができる。

被験者へのセンサ装着例を説明する図である。 データ取得時におけるデータ補正装置（サーバ）とセンサとの接続例を説明する図である。 センサＡ（被験者の手首に装着した加速度センサ）により測定された加速度データの一例を示す図である。 センサＢ（被験者の腰に装着した加速度センサ）により測定された加速度データの一例を示す図である。 データ取得時におけるデータ補正装置の内部時刻と各センサの内部時刻の一例を説明する図である。 第１実施例におけるデータ補正装置の機能ブロック図である。 第１実施例におけるデータ補正装置の処理の流れを示すフローチャートである。 初期補正部が出力するセンサＡに係る加速度データの一例を示す図である。 初期補正部が出力するセンサＢに係る加速度データの一例を示す図である。 加速度値の周波数がほぼ一定となる区間における自己相関係数を説明する図である。 センサＡに係る加速度データについて、加速度値の周波数がほぼ一定となる区間の一覧を説明する図である。 センサＡに係る加速度データについて、周波数一定部分を説明する図である。 センサＢに係る加速度データについて、周波数一定部分を説明する図である。 周波数一定部分が重複する重複区間を説明する図である。 各重複区間における正確な周波数と継続時間を説明する図である。 重複区間における正確な周波数の計算例を説明する図である。 補正部によって補正されたセンサＢに係る加速度データの一例を示す図である。 第２実施例におけるデータ補正装置の機能ブロック図である。 第２実施例におけるデータ補正装置の処理の流れを示すフローチャートである。 補正部によって補正されたセンサＢに係る周波数一定部分の一例を示す図である。 第３実施例におけるデータ補正装置の機能ブロック図である。 第３実施例におけるデータ補正装置の処理の流れを示すフローチャートである。 各回の反復処理における補正比と総補正比の一例を示す図である。

図面を参照しながら、本発明を実施するための最良の形態について説明する。図１で示すように、本実施例では、加速度センサであるセンサＡを被験者（農作業従事者）の手首に、同じく加速度センサであるセンサＢを被験者の腰に装着させ、センサＡ及びＢによって加速度データを測定する。そして、センサＡ及びＢによって測定された加速度データは、順次、各センサ内に時系列データとして蓄積される。

次に、図２で示すように、農作業終了後、データ補正装置１００（サーバ）は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブル等を介してセンサＡ及びセンサＢが接続され、両センサから加速度データを取得する。

そして、データ補正装置１００は、上記加速度データ間の時刻ずれを補正し、当該補正終了後、ＵＳＢケーブル等で接続される外部ＨＤＤ（Hard Disc Drive）に補正された加速度データを保存する。

また、本実施例において、時系列データである上記加速度データは、センサＡ及びＢの内部時刻に従って記録され、５０ミリ秒刻み（２０Ｈｚ）で記録されるものとする。図３で、センサＡによって測定された加速度データを示し、図４で、センサＢによって測定された加速度データを示す。そして、図５で示すように、データ補正装置１００は、各センサから測定結果である加速度データを取得する際、データ補正装置１００の内部時刻、センサＡの内部時刻、及びセンサＢの内部時刻をそれぞれ記録するものとする。

＜第１実施例＞
図６で、第１実施例におけるデータ補正装置１００の構成を示し、データ補正装置１００は、初期補正部１１０、一定部分抽出部１２０、重複部分抽出部１３０、補正比計算部１４０、補正部１５０を有する。前記データ補正装置１００は、ＣＰＵ、メモリ（ＲＯＭ，ＲＡＭ）、入出力インターフェース、および、磁気ディスク・光ディスク・ＵＳＢ記憶装置等の記憶装置を備えた、たとえばパーソナルコンピュータ等のコンピュータ装置であり、前記記憶装置に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、前記初期補正部１１０、一定部分抽出部１２０、重複部分抽出部１３０、補正比計算部１４０、および補正部１５０の機能が実現される。そして、図７で示すフローチャートに基づき、第１実施例におけるデータ補正装置１００が備える各部の役割及び処理の流れについて説明する。

Ｓ１０で初期補正部１１０は、図３で示すセンサＡが測定した加速度データ、図４で示すセンサＢが測定した加速度データ、図５で示すデータ補正装置１００の内部時刻、センサＡの内部時刻及びセンサＢの内部時刻を入力される。そして、初期補正部１１０は、センサＡの内部時刻及びセンサＢの内部時刻が、データ補正装置１００の内部時刻に一致するように、図３及び４で示す加速度データの時刻情報を補正する。

具体的には、初期補正部１１０は、データ取得時のセンサＡの内部時刻がデータ補正装置１００の内部時刻に対し５００ミリ秒遅れているので、センサＡの加速度データに係る時刻情報を５００ミリ秒増加させる。その結果、図８で示すような加速度データが得られる。同様に、図９で示すように、初期補正部１１０は、センサＢの加速度データの時刻情報を４００ミリ秒増加させる。

Ｓ２０で周波数一定部分抽出部１２０は、各加速度データの中から、周波数がほぼ一定であり、その概算周波数が指定範囲内である部分（以下、周波数一定部分という。）を全て抽出する。ここで指定範囲は、人の歩行・走行時に表れる特徴である１乃至５Ｈｚとする。

また、周波数一定部分を抽出する際は、以下に示す手順を行う。
（１−１）各加速度データを一定間隔（例えば、５秒）毎の区間に区切る。
（１−２）各区間の加速度値の周波数がほぼ一定であり、かつ、その概算周波数が指定範囲内である区間を、周波数一定部分として抽出する。
（１−３）上記（１−２）において、隣接した区間が周波数一定部分として抽出され、かつ、それらの概算周波数が等しい場合、当該隣接した区間を結合して一つの周波数一定部分とする。

上記（１−２）の手順において、各区間おける加速度値の周波数がほぼ一定か否かの判定は、自己相関係数を用いて判定する。各区間内における加速度値の自己相関係数は、次式で計算される。

v(t)は各区間内のt番目の加速度値、nは各区間内の加速度値数、μとσは各区間内の加速度値の平均と標準偏差である。kは自然数であり、１から昇順に増やしながら自己相関係数を順次計算する。任意のkに対する自己相関係数は−１以上１以下である。

各区間内の加速度値の周波数がほぼ一定であれば、自己相関係数は以下の性質を有する。自己相関係数はkが１から大きくなるに従い減少して極小値を取り、更にkが大きくなるに従い増加して極大値を取る。この自己相関係数が極大値を取るkをk_maxとする。更にkが大きくなると、自己相関係数は再び減少して極小値を取り、更にkが大きくなるに従い増加してk＝２×k_max近辺で再び１に近い極大値を取る。

このとき、対象区間の概算周波数はf／k_maxとなる。ただし、fは加速度データのサンプリング周波数（本実施例では２０Ｈｚ）である。

従って、対象区間の加速度値の周波数がほぼ一定であるか否かの判定は、２つの閾値（正の閾値、負の閾値）を与えた後、下記の処理を行う。
（２−１）kを１から増加させながら、自己相関係数が負の閾値を下回り（このときのkをk_low1とする）、次いで正の閾値を上回り、再び負の閾値を下回る（このときのkをk_low2とする）まで計算する。
（２−２）kをk_low1からk_low2まで変化させる中で自己相関係数が最大となるkをk_maxとするとき、概算周波数はf／k_maxとなる。

ここで、上記正の閾値には０．７のように正値を与え、負の閾値には−０．５のように負値を与えるものとする。なお、自己相関係数はk＜２×f／f_minの範囲で計算すれば良い。ここで、f_minは概算周波数の下限である。これは、自己相関係数が極大となるkがk_maxと２×k_maxであり、k_low2はその間にあるkであるため、k_low2＜２×k_maxが導かれ、このこととf_min＜f／k_maxであることに基づきk＜２×f／f_minが導かれる。本実施例ではf＝２０Ｈｚ、f_min＝１Ｈｚであるため、k＜４０の範囲で自己相関係数を計算すれば良い。

図１０で、対象区間内の加速度値の周波数がほぼ一定である場合の自己相関係数の例を示す。図１０で示すように、まず、最初に自己相関係数が負の閾値を下回るk_low1＝４を求め、次に一旦正の閾値を超えてから再び負の閾値を下回るk_low2＝１４を求める。次いで、k＝４乃至１４のうち自己相関係数が最大となるk_max＝１０を求めることができ、f＝２０Ｈｚであることから当該区間の概算周波数はf／k_max＝２０／１０＝２Ｈｚとなる。

図１１で示すように、本実施例では上記（１−２）で示す処理により、センサＡの加速度データについて、６つの区間が得られたとする。すると、区間Ａ１の終了時刻と区間Ａ２の開始時刻が一致していることから両区間は隣接しており、同様に、区間Ａ２と区間Ａ３も隣接している。従って、区間Ａ１乃至Ａ３を結合して時刻「１０：００：０５．０００」から時刻「１０：００：２０．０００」までを一つの周波数一定部分Ａ１とする。同様に、区間Ａ５と区間Ａ６も結合することができ、時刻「１０：００：４５．０００」から時刻「１０：００：５５．０００」までを一つの周波数一定部分Ａ３とする。その結果、図１２で示すように、周波数一定部分抽出部１２０は、センサＡの加速度データから３つの周波数一定部分を抽出する。同様に、図１３で示すように、周波数一定部分抽出部１２０は、センサＢの加速度データから２つの周波数一定部分を抽出する。

Ｓ３０で重複区間抽出部１３０は、センサＡ、Ｂそれぞれの加速度データ間で周波数一定部分が重複しており、かつ、概算周波数の比が指定範囲内である区間を抽出する。ここで概算周波数の比に関する指定範囲は、１を含む範囲、例えば、０．９９乃至１．０１を与える。

本実施例においては、区間Ａ１と区間Ｂ１、及び区間Ａ３と区間Ｂ２が重複している。これら区間における概算周波数の比は共に１であり、指定範囲（０．９９乃至１．０１）に含まれる。したがって、重複区間抽出部１３０は、重複区間として、区間Ａ１、Ｂ１の重複時間である「１０：００：０５．０００」から「１０：００：２０．０００」、及び区間Ａ３、Ｂ２の重複時間である「１０：００：４５．０００」から「１０：００：５５．０００」を抽出する。図１４で、重複区間抽出部１３０によって抽出された重複区間を示す。

Ｓ４０で補正比計算部１４０は、重複区間抽出部１３０によって抽出された重複区間毎に、センサＡ、Ｂそれぞれの加速度データ間の周波数比を計算する。補正比計算部１４０は、例えば、下記手順によって上記周波数比を計算する。
（３−１）概算周期（＝概算周波数の逆数）を算出する。
（３−２）重複区間の開始時刻から上記概算周期の範囲で加速度値が最大となる時刻を求め、これを極大時刻とする。
（３−３）直前の極大時刻に概算周期の０．５倍乃至１．５倍を加えた範囲（以下、探索範囲という。）で、加速度値が最大となる時刻を求め、次の極大時刻とすることを、全探索範囲が重複区間に含まれる限り繰り返す。
（３−４）最初と最後の極大時刻の差を継続時間とした場合、振動数は極大時刻の個数から１を引いた値であり、周波数は当該振動数を継続時間で割った値となる。

図１６を用いて、上記（３−１）乃至（３−４）で示した処理を具体的に説明する。図１６においては、重複区間が「１０：００：００」から「１０：００：０３」の３秒間であり、概算周期は１秒である。上記（３−２）の処理では、「１０：００：００」から「１０：００：０１」で加速度値が最大となる「１０：００：００．４」が極大時刻となる。上記（３−３）の処理では、直前の極大時刻である「１０：００：００．４」に、概算周期の０．５乃至１．５倍である０．５乃至１．５秒を加えた時刻「１０：００：００．９」から「１０：００：０１．９」で加速度値が最大となる「１０：００：０１．３」が極大時刻となる。次いで、時刻「１０：００：０１．８」から「１０：００：０２．８」で加速度値が最大となる「１０：００：０２．２」が極大時刻となる。極大時刻「１０：００：０２．２」に１．５秒を加えると、「１０：００：０３．７」となり重複区間から外れるため、「１０：００：０２．２」が最後の極大時刻となる。最初と最後の極大時刻の差である継続時間は１．８秒、振動数は２であるから、周波数は２／１．８＝１．１Ｈｚとなる。

以下、周波数の求め方を実施例で具体的に適用する。重複区間「Ａ１−Ｂ１」におけるセンサＡの加速度データは、概算周波数が２Ｈｚであるから、概算周期は０．５秒となる。重複区間の開始時刻が「１０：００：０５．０００」であるから、上記（３−２）における極大時刻は、時刻「１０：００：０５．０００」から「１０：００：０５．５００」において加速度値が最大となる時刻である。ここでは、「１０：０５：００．２００」を最初の極大時刻とする。

上記（３−３）では、直前の極大時刻である「１０：０５：００．２００」に概算周期の０．５乃至１．５倍を加えた「１０：００：０５．４５０」から「１０：００：０５．９５０」で加速度値が最大となる時刻を求める。ここでは、「１０：００：０５．７００」を次の極大時刻とする。

以下、探索範囲の一部が重複区間から外れるまで繰り返した場合、最後の極大時刻は「１０：００：１９．７００」であり、極大時刻の個数は３０であったとする。このとき、継続時間は「１０：００：００．２００」と「１０：００：１９．７００」の時刻差である１４．５秒であり、振動数は２９（＝３０個−１）であるから、重複区間「Ａ１−Ｂ１」におけるセンサＡの加速度データの正確な周波数は２９／１４．５＝２Ｈｚとなる。

図１５には、上記と同様にして、全ての重複区間について、両データの周波数と継続時間を求めた結果を示す。ここで図１５中の周波数比とは、センサＢに係るデータの周波数をデータＡに係るデータの周波数で除した値である。

次に、Ｓ４０で補正比計算部１４０は、各重複区間における周波数比の平均値（以下、補正比という。）を算出する。本実施例における補正比は（１．００５＋１．００７）／２＝１．００６となる。また、当該補正比は、各重複区間における周波数を求める際に得られる継続時間を勘案して算出する形態でも良く、例えば、対応する継続時間に応じた周波数比の加重平均を算出し、当該算出結果を補正比とする。また、センサＡ、Ｂに係る両データで継続時間が異なる場合、両者を平均した値を継続時間として使用しても良い。

本実施例の場合、重複区間「Ａ１−Ｂ１」の継続時間の平均が１４．４５秒であり、重複区間「Ａ３−Ｂ２」の継続時間の平均が９．６５秒であるため、補正比は（１．００５×１４．４５＋１．００７×９．６５）／（１４．４５＋９．６５）＝１．００６となる。

上記のように補正比計算部１４０によって算出された補正比が１であれば、センサＡ、Ｂに係る両データに関し内部時刻にずれが無いと言うことであり、センサＡ、Ｂの測定結果である時系列データの時刻情報を補正する必要はない。従って、上記補正比が１である場合（Ｓ５０でＹｅｓの場合）、データ補正装置１００は処理を終了する。一方、本実施例において補正比は１ではないため（Ｓ５０でＮｏの場合）、データ補正装置１００は処理を継続する。

Ｓ６０で補正部１５０は、センサＢの測定結果である時系列データの各時刻情報とデータ取得時刻との差が、補正比計算部１４０が算出した補正比倍となるように、センサＢの測定結果である時系列データの各時刻情報を補正する。本実施例において、センサＢに係るデータの時刻「１０：００：００．４００」は、データ取得時刻「１０：１０：００．０００」との差が９分５９．６秒である。その差を上記補正比１．００６倍すると１０分３．１９８秒であるから、補正後の時刻は、時刻「１０：１０：００．０００」から１０分３．１９８秒を引いた「９：５９：５６．８０２」となる。図１７には、センサＢに係るデータの各時刻情報を補正部１５０によって補正した結果を示す。そして、データ補正装置１００は、Ｓ６０における補正部１５０の処理終了後、Ｓ２０における周波数一定部分抽出部１２０の処理に移行する。

補正部１５０による時刻情報の補正を繰り返すことで、センサＡ、Ｂに係るデータ間の時刻情報のずれは徐々に縮小する。このように、Ｓ２０乃至Ｓ６０における処理を反復する中で、補正比計算部１４０が算出する補正比が１となれば、センサＡ、Ｂに係るデータに関して互いの時刻情報にずれが無いと判断し、データ補正装置１００は処理を終了する。また、補正比計算部１４０が算出する補正比が１とならない場合であっても、Ｓ２０乃至Ｓ６０における処理を所定の回数行った場合や、当該補正比が１に十分近くなった場合であっても、データ補正装置１００は処理を終了しても良い。この様な場合、センサＡ、Ｂに係るデータに関して互いの時刻情報にずれが無いと判断できるからである。

＜第２実施例＞
図１８で、第２実施例におけるデータ補正装置１００の構成を示し、第１実施例と同様に、データ補正装置１００は初期補正部１１０、一定部分抽出部１２０、重複部分抽出部１３０、補正比計算部１４０、補正部１５０を有する。そして、図１９に示すフローチャートに基づき、第２実施例におけるデータ補正装置１００が備える各部の役割及び処理の流れについて説明する。なお、図１９中のＳ１１０乃至Ｓ１６０における各部の処理は、先に説明したＳ１０乃至Ｓ６０における各部の処理と同じであるため、ここでは説明を省略し、第１実施例と処理が異なる部分について説明する。

Ｓ１７０で補正部１５０は、第１実施例において行ったセンサＢに係るデータの各時刻情報の補正に加え、センサＢに係るデータに関し周波数一定部分の開始時刻、終了時刻、及び概算周波数についても補正する。上記の周波数一定部分における開始時刻及び終了時刻の補正方法は、Ｓ１６０（Ｓ６０）において行う補正方法と同じである。すなわち、開始時刻及び終了時刻とデータ取得時刻との時刻差が、Ｓ１４０で補正比計算部１４０が算出した補正比倍となるように、周波数一定部分の開始時刻及び終了時刻を補正する。一方、概算周波数については、Ｓ１４０で補正比計算部１４０が算出した補正比で除した値に補正する。

上記のように、周波数一定部分の開始時刻、終了時刻、及び概算周波数について補正することによって、周波数一定部分抽出部１２０に再処理を実行させる必要が無くなり、データ補正装置１００はＳ１３０乃至Ｓ１７０を反復して実行すれば良い。周波数一定部分抽出部１２０は時系列データ全体を処理対象とする必要があるのに対し、重複区間抽出部１３０、補正比計算部１４０及び補正部１５０は周波数一定部分のデータのみを処理対象とすれば良い。このため、データ補正装置１００による処理の高速化を図ることができる。

本実施例の補正部１５０によって、周波数一定部分Ｂ１の開始時刻「１０：００：０５．０００」は、補正比１．００６で補正することで「１０：００：０１．４３０」となる。同様に、周波数一定部分Ｂ１の終了時刻は「１０：００：１６．５２０」に補正され、周波数一定部分Ｂ１の概算周波数は１．９８８（＝２／１．００６）に補正される。図２０には、補正部１５０によって補正された、周波数一定部分の開始時刻、終了時刻及び概算周波数を示す。

＜第３実施例＞
図２１で、第３実施例におけるデータ補正装置１００の構成を示し、データ補正装置１００は初期補正部１１０、一定部分抽出部１２０、重複部分抽出部１３０、補正比計算部１４０、補正部１５０、総補正比計算部１６０、ループ時補正部１７０を有する。そして、図２２に示すフローチャートに基づき、第３実施例におけるデータ補正装置１００が備える各部の役割及び処理の流れについて説明する。なお、図２２中のＳ２１０乃至Ｓ２６０における各部の処理は、先に説明したＳ１０乃至Ｓ６０における各部の処理と同じであるため、ここでは説明を省略し、第１実施例と処理が異なる部分について説明する。また、下記説明の中で、「反復処理」とは、繰り返して行うＳ２２０乃至２６０における処理のことを言う。

Ｓ２７０で総補正比計算部１６０は、現在まで行った全反復処理における補正比の積である総補正比を算出する。例えば、第１回目の反復処理における補正比が１．００６であり、第２回目の反復処理における補正比が１．００２である場合、第２回目の反復処理における総補正比は１．００８（＝１．００６×１．００２）となる。

総補正比計算部１６０によって算出される総補正比は、今まで行った反復処理によって補正部１５０が時刻情報を補正した総補正量である。従って、第Ｍ回目の反復処理における総補正比と第Ｎ回目の反復処理における総補正比とが等しい場合、両反復処理後におけるセンサＢに係るデータの時刻情報は同一のものとなる。ここで、Ｎ、Ｍは正の整数（Ｎ＞Ｍ）である。

ここでは、第Ｎ回目の反復処理における総補正比と第Ｍ回目の反復処理における総補正比とが同じであった場合を想定する。これら反復処理後におけるセンサＢに係るデータの時刻情報は同一であるから、第Ｎ＋１回目の反復処理における総補正比と第Ｍ＋１回目の反復処理における総補正比とは同じであり、これら反復処理後におけるセンサＢに係るデータの時刻情報も同じものとなる。以後も同様である。

この結果、第Ｎ回目以降の反復処理における総補正比は、第Ｍ＋１回目の反復処理から第Ｎ回目の反復処理までの総補正比が繰り返し表れる。従って、データ補正装置１００は、総補正比計算部１６０が算出した総補正比が過去に算出された総補正比である場合（Ｓ２８０でＹｅｓの場合）、Ｓ２９０のループ時補正部１７０による処理に移行する。一方、総補正比計算部１６０が算出した総補正比が過去に算出された総補正比でない場合（Ｓ２８０でＮｏの場合）、さらに、センサＢに係るデータの時刻情報を補正するため、データ補正装置１００はＳ２２０に処理（反復処理の先頭部分）を移行する。

Ｓ２９０でループ時補正部１７０は、第Ｍ＋１回目の反復処理から第Ｎ回目の反復処理までの総補正比の平均であるループ総補正比平均を算出し、補正部１５０による総補正量が当該ループ総補正平均となるように、センサＢに係るデータの時刻情報を補正する。ループ時補正部１７０は、具体的には、上記総補正比平均を、直近で算出された総補正比（補正部１５０による総補正量）で除しループ補正比を算出する。そして、ループ時補正部１７０は、センサＢに係るデータの各時刻情報とデータ取得時刻との差が、上記ループ補正比倍となるように、センサＢに係るデータの各時刻情報を補正する。

本実施例では、図２３で示すように、第２回目の反復処理と第４回目の反復処理において、同一の総補正比１．００９が算出された場合を想定する。この場合、ループ時補正部１７０は、ループ総補正比を（１．００９＋１．０１１）／２＝１．０１０と算出し、ループ補正比を１．０１０／１．００９＝１．００１と算出する。そして、ループ時補正部１７０は、センサＢに係るデータの各時刻情報とデータ取得時刻との差が、上記ループ補正比の１．００１倍となるように、センサＢに係るデータの各時刻情報を補正する。

なお、上記説明では、データ補正装置（サーバ）１００に２つのセンサＡ、Ｂを接続する実施例について説明したが、２つのセンサＡ、Ｂを相互に接続する場合であっても上記説明と同様の処理を実施することができる。この場合、センサＡがデータ補正装置（サーバ）１００の役割を兼ねることとなり、データ取得時のデータ補正装置１００の内部時刻とセンサＡの内部時刻が等しくなる。

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲において、種々の変形・変更が可能である。
（付記１）
第１のセンサによる測定結果である第１の時系列データと、第２のセンサによる測定結果である第２の時系列データとを保持するデータ補正装置であって、
前記各時系列データに係る所定時点の時刻情報と基準とする時刻とが一致するように、該各時系列データに係る時刻情報を補正する初期補正部と、
前記初期補正部により補正された前記各時系列データの中から、所定範囲内の周波数であって同一の周波数的特徴が継続して表れるデータ区間を抽出する周波数一定部分抽出部と、
前記周波数一定部分抽出部により抽出された前記データ区間の中から、前記周波数的特徴の差異が所定範囲内であり、かつ、前記時刻情報が一致するデータ区間を抽出し、抽出した該データ区間を互いに関連付ける重複区間抽出部と、
前記重複区間抽出部により関連付けられた前記データ区間における、前記第１の時系列データに係る周波数に対する前記第２の時系列データに係る周波数の比である補正比を算出する補正比計算部と、
前記第２の時系列データに係る各時刻情報を、該各時刻情報と前記基準とする時刻との各時刻差が前記補正比倍となるように補正する補正部と、を有することを特徴とするデータ補正装置。
（付記２）
前記重複区間抽出部、前記補正比計算部及び前記補正部による処理を反復して実施することを特徴とする付記１に記載のデータ補正装置。
（付記３）
前記補正部による補正において適用された前記補正比の積を算出し、算出した該補正比の積を該補正比の適用順と関連付けて保持する総補正比計算部と、
前記総補正比計算部によって同一の前記補正比の積が反復して算出される場合、該補正比の積が反復して算出された部分における該積の平均値を算出し、算出した該平均値に基づき、前記第２の時系列データに係る各時刻情報を補正するループ時補正部と、を更に有することを特徴とする付記２に記載のデータ補正装置。
（付記４）
前記補正比計算部は、複数の前記補正比が算出された場合、該各補正比に対応する前記データ区間の長さに応じ該複数の補正比の加重平均を算出することを特徴とする付記１乃至３の何れか一に記載のデータ補正装置。
（付記５）
第１のセンサによる測定結果である第１の時系列データと、第２のセンサによる測定結果である第２の時系列データとを保持するデータ補正装置におけるデータ補正方法であって、
初期補正部が、前記各時系列データに係る所定時点の時刻情報と基準とする時刻とが一致するように、該各時系列データに係る時刻情報を補正するステップと、
周波数一定部分抽出部が、前記初期補正部により補正された前記各時系列データの中から、所定範囲内の周波数であって同一の周波数的特徴が継続して表れるデータ区間を抽出するステップと、
重複区間抽出部が、前記周波数一定部分抽出部により抽出された前記データ区間の中から、前記周波数的特徴の差異が所定範囲内であり、かつ、前記時刻情報が一致するデータ区間を抽出し、抽出した該データ区間を互いに関連付けるステップと、
補正比計算部が、前記重複区間抽出部により関連付けられた前記データ区間における、前記第１の時系列データに係る周波数に対する前記第２の時系列データに係る周波数の比である補正比を算出するステップと、
補正部が、前記第２の時系列データに係る各時刻情報を、該各時刻情報と前記基準とする時刻との各時刻差が前記補正比倍となるように補正するステップと、を含むデータ補正方法。
（付記６）
前記重複区間抽出部、前記補正比計算部及び前記補正部による処理を反復して実施することを特徴とする付記５に記載のデータ補正方法。
（付記７）
総補正比計算部が、前記補正部による補正において適用された前記補正比の積を算出し、算出した該補正比の積を該補正比の適用順と関連付けて記憶するステップと、
ループ時補正部が、前記総補正比計算部によって同一の前記補正比の積が反復して算出される場合、該補正比の積が反復して算出された部分における該積の平均値を算出し、算出した該平均値に基づき、前記第２の時系列データに係る各時刻情報を補正するステップと、を更に含むことを特徴とする付記６に記載のデータ補正方法。
（付記８）
前記補正比計算部は、複数の前記補正比が算出された場合、該各補正比に対応する前記データ区間の長さに応じ該複数の補正比の加重平均を算出することを特徴とする付記５乃至８の何れか一に記載のデータ補正方法。

１００ データ補正装置
１１０ 初期補正部
１２０ 一定部分抽出部
１３０ 重複部分抽出部
１４０ 補正比計算部
１５０ 補正部
１６０ 総補正比計算部
１７０ ループ時補正部

Claims (5)

1. 第１のセンサによる測定結果である第１の時系列データと、第２のセンサによる測定結果である第２の時系列データとを保持するデータ補正装置であって、
   前記各時系列データに係る所定時点の時刻情報と基準とする時刻とが一致するように、該各時系列データに係る時刻情報を補正する初期補正部と、
   前記初期補正部により補正された前記各時系列データについて、所定の周波数的特徴が表れるデータ区間を抽出する周波数一定部分抽出部と、
   前記周波数一定部分抽出部により抽出された前記データ区間の中から、前記周波数的特徴の差異が所定範囲内であり、かつ、前記時刻情報が一致する前記第１の時系列データのデータ区間と前記第２の時系列データのデータ区間とを抽出し、抽出した該データ区間を互いに関連付ける重複区間抽出部と、
   前記重複区間抽出部により関連付けられた前記データ区間における、前記第１の時系列データに係る周波数に対する前記第２の時系列データに係る周波数の比である補正比を算出する補正比計算部と、
   前記第２の時系列データに係る各時刻情報を、該各時刻情報と前記基準とする時刻との各時刻差が前記補正比倍となるように補正する補正部と、を有することを特徴とするデータ補正装置。
2. 前記重複区間抽出部、前記補正比計算部及び前記補正部による処理を反復して実施することを特徴とする請求項１に記載のデータ補正装置。
3. 前記補正部により反復された補正において適用された複数の前記補正比の積を算出し、総補正比として該補正の反復回数と関連付けて保持する総補正比計算部と、
   前記総補正比計算部によって同一の前記総補正比が複数回算出された場合、該総補正比が複数回算出された期間内に算出された各総補正比の平均値を算出して補正比とし、該補正比に基づき、前記第２の時系列データに係る各時刻情報を、該各時刻情報と前記基準とする時刻との各時刻差が該補正比倍となるように補正するループ時補正部と、を更に有することを特徴とする請求項２に記載のデータ補正装置。
4. 前記補正比計算部は、複数のデータ区間についてそれぞれ補正比が算出された場合、該各補正比に対応する前記データ区間の長さに応じて算出される該複数の補正比の加重平均を前記補正比として算出し、前記補正部は該補正比により補正することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一に記載のデータ補正装置。
5. 第１のセンサによる測定結果である第１の時系列データと、第２のセンサによる測定結果である第２の時系列データとを保持するデータ補正装置において実行されるデータ補正方法であって、
   前記データ補正装置の初期補正部が、前記各時系列データに係る所定時点の時刻情報と基準とする時刻とが一致するように、該各時系列データに係る時刻情報を補正するステップと、
   前記データ補正装置の周波数一定部分抽出部が、前記初期補正部により補正された前記各時系列データについて、所定の周波数的特徴が継続して表れるデータ区間を抽出するステップと、
   前記データ補正装置の重複区間抽出部が、前記周波数一定部分抽出部により抽出された前記データ区間の中から、前記周波数的特徴の差異が所定範囲内であり、かつ、前記時刻情報が一致する前記第１の時系列データのデータ区間と前記第２の時系列データのデータ区間とを抽出し、抽出した該データ区間を互いに関連付けるステップと、
   前記データ補正装置の補正比計算部が、前記重複区間抽出部により関連付けられた前記データ区間における、前記第１の時系列データに係る周波数に対する前記第２の時系列データに係る周波数の比である補正比を算出するステップと、
   前記データ補正装置の補正部が、前記第２の時系列データに係る各時刻情報を、該各時刻情報と前記基準とする時刻との各時刻差が前記補正比倍となるように補正するステップと、を実行するデータ補正方法。

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