JP2013239013A - データ処理装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】データの種別に適した補間処理を時系列に沿ったデータに施すことで、時系列に沿ったデータから任意の時間におけるデータを求めることが可能なデータ処理装置を提供する。
【解決手段】時間間隔取得部２は、センサ１０によって取得された時系列データを受け、時系列データのサンプリング時間間隔を取得する。補間処理部３は、時系列データの平均値が変わらないようにサンプリング時間間隔を調整して時系列データから任意の時間におけるデータを求める第１の補間処理、又は、時系列データの総和が変わらないようにサンプリング時間間隔を調整して時系列データから任意の時間におけるデータを求める第２の補間処理のいずれかを、時系列データの種別に応じて選択して時系列データに施すことで、時系列データから任意の時間におけるデータを求める。
【選択図】図１
【解決手段】時間間隔取得部２は、センサ１０によって取得された時系列データを受け、時系列データのサンプリング時間間隔を取得する。補間処理部３は、時系列データの平均値が変わらないようにサンプリング時間間隔を調整して時系列データから任意の時間におけるデータを求める第１の補間処理、又は、時系列データの総和が変わらないようにサンプリング時間間隔を調整して時系列データから任意の時間におけるデータを求める第２の補間処理のいずれかを、時系列データの種別に応じて選択して時系列データに施すことで、時系列データから任意の時間におけるデータを求める。
【選択図】図１
Description
本発明は、センサ等によって取得されたデータを処理するデータ処理装置及びプログラムに関する。
例えばビルやプラント等の建物に各種センサを設置して時系列に沿ったデータを取得し、当該時系列に沿ったデータを用いることで設備の診断や省エネに向けた分析等を行っている。例えば、複数のデータの和や差や積等を求めたり、複数のデータを比較したりすることが考えられる。ところが、サンプリング周期がそれぞれ異なる複数のデータについては、和や差や比較等の演算を行うことができないため、そのような演算を行う前に、複数のデータのサンプリング周期を一致させて同じタイミングにおける値を補間処理によって求める必要がある。
例えば下記の特許文献１には、あるサンプリング周期で得られた信号について、任意の時刻での信号値を補間処理によって推定するインターポーレータが開示されている。また、下記の特許文献２には、入力サンプル列を非同期の出力サンプル列に変換するためのサンプリング周波数変換器が開示されている。また、下記の特許文献３には、動きベクトル推定のために必要な情報を入力ストリームから取り出し、フレーム補間処理を行う動画像復号装置が開示されている。
ところで、ビルやプラント等の建物では様々な種類のデータが取得されるため、そのデータの種別に適した補間処理を行う必要がある。例えば、ビルやプラント等の建物に設置されているセンサには、温度センサや湿度センサ等のように瞬間的な値を計測するセンサもあれば、各種のイベントの発生回数を計測するセンサや電力量計等のように、ある時間幅における値の総和を計測するセンサもある。このように、ビルやプラント等の建物には様々な種類のセンサが設置されており、データの種別によってデータの意味する内容が異なるため、データの種別に適した補間処理を行う必要がある。しかしながら、上述した従来技術においては、データの種別を考慮に入れて補間処理を行っているわけではないため、和や差や比較等の演算に適した値が補間処理によって得られるとは限らない。
本発明の目的は、データの種別に適した補間処理を時系列に沿ったデータに施すことで、時系列に沿ったデータから任意の時間におけるデータを求めることが可能なデータ処理装置及びプログラムを提供することである。
請求項１に係る発明は、センサによって時系列に沿って取得された時系列データを受け、前記時系列データのサンプリング時間間隔を取得する時間間隔取得手段と、前記時系列データの平均値が変わらないように前記サンプリング時間間隔を調整して前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める第１の補間処理、又は、前記時系列データの総和が変わらないように前記サンプリング時間間隔を調整して前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める第２の補間処理のいずれかを、前記時系列データの種別に応じて選択して前記時系列データに施すことで、前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める補間処理手段と、を有することを特徴とするデータ処理装置である。
請求項２に係る発明は、請求項１に係るデータ処理装置であって、前記補間処理手段は、前記時系列データが瞬間的なタイミングごとに前記センサによって取得された値である場合、前記時系列データに前記第１の補間処理を施すことで前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める、ことを特徴とする。
請求項３に係る発明は、請求項１又は請求項２に係るデータ処理装置であって、前記第１の補間処理は、線形補間処理、高次関数を用いた補間処理又は周期関数を用いた補間処理のいずれかである、ことを特徴とする。
請求項４に係る発明は、請求項１から請求項３のいずれか一項に係るデータ処理装置であって、前記補間処理手段は、前記時系列データが、ある時間帯に前記センサによって取得された値の総和である場合、前記時系列データに前記第２の補間処理を施すことで前記時系列データから前記時間帯内の任意の時間におけるデータを求める、ことを特徴とする。
請求項５に係る発明は、請求項４に係るデータ処理装置であって、前記補間処理手段は、前記第２の補間処理として、前記時系列データの総和が変わらないように前記時系列データの値を前記時間帯に分配することで、前記時間帯内の任意の時間におけるデータを求める、ことを特徴とする。
請求項６に係る発明は、請求項５に係るデータ処理装置であって、前記補間処理手段は、前記時系列データの総和が変わらないように前記時間帯の長さに応じた割合で前記時系列データの値を前記時間帯に分配することで、前記時間帯内の任意の時間におけるデータを求める、ことを特徴とする。
請求項７に係る発明は、請求項１から請求項６のいずれか一項に係るデータ処理装置であって、前記時間間隔取得手段は、サンプリング時間間隔が互いに異なる複数の時系列データを受け、前記複数の時系列データのそれぞれのサンプリング時間間隔を取得し、前記補間処理手段は、前記複数の時系列データのそれぞれに前記第１の補間処理又は前記第２の補間処理を施すことで、前記複数の時系列データのそれぞれのサンプリング時間間隔を一致させて前記複数の時系列データのそれぞれから同じ時間におけるデータを求める、ことを特徴とする。
請求項８に係る発明は、コンピュータに、センサによって時系列に沿って取得された時系列データを受け、前記時系列データのサンプリング時間間隔を取得する第１のステップと、前記時系列データの平均値が変わらないように前記サンプリング時間間隔を調整して前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める第１の補間処理、又は、前記時系列データの総和が変わらないように前記サンプリング時間間隔を調整して前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める第２の補間処理のいずれかを、前記時系列データの種別に応じて選択して前記時系列データに施すことで、前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める第２のステップと、を実行させることを特徴とするプログラムである。
本発明によると、時系列データの種別に応じた補間処理を時系列データに施すことで、時系列データの種別に適した補間処理によって、時系列データから任意の時間におけるデータを求めることが可能となる。
図１を参照して、本発明の実施形態に係るデータ処理装置について説明する。本実施形態に係るデータ処理装置１は、例えばビルやプラント等の建物に設置されたセンサ１０によって時系列に沿って取得されたデータを受け、時系列に沿ったデータ（以下、「時系列データ」と称する）に補間処理を施すことで、任意の時間におけるデータを求める。データ処理装置１は、時間間隔取得部２と、補間処理部３と、対応情報記憶部４と、補間ライブラリ５とを備えている。
センサ１０は、瞬間的な値を計測するセンサであってもよいし、ある時間幅（時間帯）における値の総和を計測するセンサであってもよい。センサ１０は、一例として、ビルやプラント等の建物にて消費された電力量を計測する電力量計、室内又は室外の温度を計測する温度センサ、室内又は室外の湿度を計測する湿度センサ、電圧センサ、電流センサ、建物の内部や外部にて発生したイベントを検出して信号を出力するセンサ、売り上げの総和を求める機器等が該当する。例えば、イベントを検出するセンサは、警報スイッチが押されたことを検出して検出信号を出力したり、建物内やエレベータ内での異常を検出して検出信号を出力したり、アラームを検出してアラームの発生回数を示す検出信号を出力したりする。温度センサ、湿度センサ、電圧センサ及び電流センサが、瞬間的な値を計測するセンサの一例に該当する。また、電力量計、イベントの発生回数を計測するセンサ及び売り上げの総和を求める機器等が、ある時間幅における値の総和を計測するセンサの一例に該当する。なお、上述したセンサ１０は一例であり、上述したセンサ１０以外のセンサを用いてデータを取得してもよい。センサ１０は、例えば一定のサンプリング周期に従ってデータを取得し、時系列に沿ったデータを出力してもよいし、イベントが発生するたびに当該イベントが発生したことを示すデータを出力してもよい。一例として、温度センサとしてのセンサ１０は、一定のサンプリング周期に従って温度を検出してデータを出力する。また、電力量計としてのセンサ１０は、消費された電力量の総和を一定のサンプリング周期に従って検出してデータを出力してもよいし、消費された電力量が所定の値になる度に信号を出力してもよい。センサ１０は、データが取得された時間（例えば日時や時刻等）を示す時間情報とデータの種別を示す種別情報（例えばＩＤ）とをデータに付帯させ、時間情報と種別情報とが付帯されたデータを出力する。なお、データの種別を示す種別情報は、当該データを取得したセンサ１０を識別するための機器情報（例えば機器ＩＤ）であってもよい。
例えば、センサ１０によって取得された時系列データは図示しないデータベース（記憶装置）に格納され、和や差や比較等の演算を行う場合に、当該データベースから時系列データが取得されて演算部６に出力される。時系列データをデータベースに格納する前に、データ処理装置１がセンサ１０から時系列データを受けて処理を行い、処理後の時系列データをデータベースに格納するようにしてもよいし、センサ１０によって取得された時系列データをデータベースに格納し、データ処理装置１がデータベースから時系列データを取得して処理を行い、処理後の時系列データを演算部６に出力するようにしてもよい。または、センサ１０によって取得された時系列データをデータベースに格納せずに、データ処理装置１がセンサ１０から時系列データを受けて処理を行い、処理後の時系列データを演算部６に出力するようにしてもよい。
時間間隔取得部２は、センサ１０によって取得された時系列データを受け、当該時系列データのサンプリング時間間隔を取得し、サンプリング時間間隔を示す時間間隔情報が付帯された時系列データを出力する。一例として、時間間隔取得部２は、時系列データＡ，Ｂを受け、時系列データＡ，Ｂのそれぞれのサンプリング時間間隔を取得し、サンプリング時間間隔を示す時間間隔情報を時系列データＡ，Ｂのそれぞれに付帯させ、時間間隔情報が付帯された時系列データＡ、Ｂを出力する。なお、サンプリング時間間隔は一定であってもよいし、一定でなくてもよい。すなわち、本実施形態に係るデータ処理装置１が対象とする時系列データは、一定のサンプリング周期で取得されたデータであってもよいし、サンプリングの時間間隔が一定とならないデータであってもよい。
補間処理部３は、時系列データの種別に応じた補間方式に従って当該時系列データに補間処理を施すことで、任意の時間におけるデータを求める。例えば、補間処理部３は、複数の時系列データのそれぞれに補間処理を施すことで、複数の時系列データのそれぞれのサンプリング時間間隔を一致させ、複数の時系列データのそれぞれから同じ時間におけるデータを求める。そして、補間処理部３は、複数の時系列データを含む合成データを生成し、当該合成データを出力する。図１に示す例では、補間処理部３は、時系列データＡ，Ｂのそれぞれに補間処理を施すことで、時系列データＡ，Ｂのそれぞれのサンプリングの時間間隔を一致させ、時系列データＡ，Ｂのそれぞれから同じ時間におけるデータを求める。そして、補間処理部３は、時系列データＡ，Ｂを含む合成データを生成し、当該合成データを出力する。
対応情報記憶部４は、データの種別と補間方式との対応関係を示す情報を記憶する。例えば図２に示す表のように、データの種別と補間方式とが対応付けられている。一例として、温度、湿度及び電圧値等のように瞬間的な値を示すデータには平均保存補間処理が対応付けられ、イベント回数や売上高等のようにある時間幅における値の総和を示すデータには和保存補間処理が対応付けられている。平均保存補間処理は、時系列データの平均値が変化しないようにサンプリング時間間隔を調整して時系列データから任意の時間におけるデータを求める処理である。和保存補間処理は、時系列データの総和が変化しないようにサンプリング時間間隔を調整して時系列データから任意の時間におけるデータを求める処理である。
補間ライブラリ５は、補間処理を実行するための補間処理プログラムを記憶する記憶装置である。例えば図１に示すように、補間ライブラリ５は、平均保存補間処理を実行するための平均保存補間プログラムと、和保存補間処理を実行するための和保存補間プログラムとを記憶する。平均保存補間処理には、一例として、多項式を用いた補間処理と三角関数等の周期関数を用いた補間処理とが含まれ、多項式を用いた補間処理を実行するための多項式補間プログラムと、周期関数を用いた補間処理を実行するための周期関数補間プログラムとが、補間ライブラリ５に記憶されている。なお、多項式を用いた補間処理の一例として、線形補間処理や高次関数を用いた補間処理等が挙げられる。また、和保存補間処理には、一例として、等分配補間処理と中央補間処理とが含まれ、等分配補間処理を実行するための等分配補間プログラムと中央補間プログラムとが補間ライブラリ５に記憶されている。
補間処理部３は、時間間隔情報が付帯された時系列データを受け、データ種別と補間方式との対応関係を示す情報（例えば図２に示す表）を参照することで、当該時系列データに付帯されている種別情報が示すデータ種別に対応する補間方式を特定し、特定した補間方式の補間処理プログラムを選択して補間ライブラリ５から取得する。そして、補間処理部３は、補間ライブラリ５から取得した補間処理プログラムを実行することで、データの補間を行う。
例えば、時系列データＡ，Ｂが温度を示すデータである場合、補間処理部３は、平均保存補間処理を実行するための平均保存補間処理プログラムを選択して補間ライブラリ５から取得する。なお、補間処理部３は、平均保存補間処理に含まれる多項式補間処理及び周期間数補間処理のうち予め選択された補間処理を実行してもよいし、いずれか一方をデータ種別に応じて選択して実行するようにしてもよい。また、時系列データＡ，Ｂがイベント回数を示すデータである場合、補間処理部３は、和保存補間処理を実行するための和保存補間処理プログラムを選択して補間ライブラリ５から取得する。なお、補間処理部３は、和保存補間処理に含まれる等分配補間処理及び中央補間処理のうち予め選択された補間処理を実行してもよいし、いずれか一方をデータ種別に応じて選択して実行するようにしてもよい。なお、平均保存補間処理が第１の補間処理の一例に相当し、和保存補間処理が第２の補間処理の一例に相当する。
演算部６は合成データを受け、当該合成データに含まれる複数の時系列データを用いて和や差や積や比較等の演算を行い、演算結果を出力する。なお、演算部６はデータ処理装置１に含まれていてもよいし、データ処理装置１とは異なる装置に含まれていてもよい。
（動作例１）
次に、図３から図５を参照して、データ処理装置１の動作例１について説明する。動作例１では、時系列データＡ，Ｂは温度を示すデータであり、時系列データＡ，Ｂはそれぞれ異なるサンプリング周期で取得されたデータである場合について説明する。図３の表１００に時系列データＡ（温度Ａ）を示し、表１１０に時系列データＢ（温度Ｂ）を示す。図３の表１００及び図４の時間間隔Ａに示すように、温度Ａは３分ごとに取得されたデータである。また、図３の表１１０及び図４の時間間隔Ｂに示すように、温度Ｂは２分ごとに取得されたデータである。このように、時系列データＡのサンプリング周期は３分であり、時系列データＢのサンプリング周期は２分である。
次に、図３から図５を参照して、データ処理装置１の動作例１について説明する。動作例１では、時系列データＡ，Ｂは温度を示すデータであり、時系列データＡ，Ｂはそれぞれ異なるサンプリング周期で取得されたデータである場合について説明する。図３の表１００に時系列データＡ（温度Ａ）を示し、表１１０に時系列データＢ（温度Ｂ）を示す。図３の表１００及び図４の時間間隔Ａに示すように、温度Ａは３分ごとに取得されたデータである。また、図３の表１１０及び図４の時間間隔Ｂに示すように、温度Ｂは２分ごとに取得されたデータである。このように、時系列データＡのサンプリング周期は３分であり、時系列データＢのサンプリング周期は２分である。
時間間隔取得部２は、時系列データＡのサンプリング周期を取得し、サンプリング周期を示す時間間隔情報が付帯された時系列データＡを出力する。同様に、時間間隔取得部２は、時系列データＢのサンプリング周期を取得し、サンプリング周期を示す時間間隔情報が付帯された時系列データＢを出力する。図３の表１２０に、サンプリング周期（３分）を示す時間間隔情報が付帯された時系列データＡの一例を示し、表１３０に、サンプリング周期（２分）を示す時間時間間隔が付帯された時系列データＢの一例を示す。
補間処理部３は、データ種別と補間方式との対応関係を示す情報（例えば図２に示す表）を参照することで、時系列データＡ，Ｂに付帯されている種別情報が示すデータ種別に対応する補間方式を特定し、特定した補間方式の補間処理プログラムを選択して補間ライブラリ５から取得する。図３に示す例では、時系列データＡ，Ｂは温度を示すデータであるため、補間処理部３は、平均保存補間処理を実行するための平均補間処理プログラムを選択して補間ライブラリ５から取得する。そして、補間処理部３は、時系列データＡ，Ｂのそれぞれに平均保存補間処理を施すことで、時系列データＡ，Ｂのそれぞれのサンプリング時間間隔を一致させ、時系列データＡ，Ｂのそれぞれから同じ時間におけるデータを求める。例えば図４の時間間隔Ｃに示すように、時系列データＡが取得された時間と時系列データＢが取得された時間とを含む時間のうち、データが取得されていない時間における時系列データＡ，Ｂを補間処理によって求める。一例として、補間処理部３は、時間［００：００：００］、［００：０２：００］、［００：０３：００］、［００：０４：００］、［００：０６：００］、［００：０８：００］及び［００：０９：００］のうち、データが取得されていない時間における時系列データＡ，Ｂを補間によって求める。例えば、補間処理部３は、時間［００：０２：００］、［００：０４：００］及び［００：０８：００］における時系列データＡを補間処理によって求め、時間［００：０３：００］における時系列データＢを補間処理によって求める。なお、時系列データＡ，Ｂのそれぞれが取得された時間以外の任意の時間における時系列データＡ，Ｂを補間処理によって求めてもよい。例えば、時間［００：０５：００］等のように、時系列データＡ，Ｂのいずれもが取得されていない任意の時間における時系列データＡ，Ｂを補間処理によって求めてもよい。
ここで、図５を参照して、平均保存補間処理のうち多項式補間処理の具体的な処理内容を説明する。図５（ａ）には時系列データＡのグラフが示されており、図５（ｂ）には時系列データＢのグラフが示されている。図５中、黒丸は各時間で実際に取得された温度を示している。多項式補間処理では、式［ｙ＝ａ０＋ａ１ｘ＋ａ２ｘ２＋・・・］に従って、任意の時間におけるデータを求める。例えば、０次関数を用いる場合、補間処理部３は、図５（ａ），（ｂ）において破線で示すように、補間対象の時間の直前の時間に取得されたデータを、補間対象の時間におけるデータとして用いる。例えば、補間処理部３は、時間［００：００：００］における時系列データＡの値（１．０）を、時間［００：０２：００］における値（図５（ａ）中の白い四角で示す値）として用いる。また、補間処理部３は、時間［００：０３：００］における時系列データＡの値（２．０）を、時間［００：０４：００］における値として用いる。また、補間処理部３は、時間［００：０６：００］における時系列データＡの値（３．０）を、時間［００：０８：００］における値として用いる。同様に、補間処理部３は、時間［００：０２：００］における時系列データＢの値（１１．００）を、時間［００：０３：００］における時系列データＢの値（図５（ｂ）中の白い四角で示す値）として用いる。このように、補間処理部３は、時系列データＡ，Ｂのそれぞれについて同じ時間におけるデータを補間処理によって求め、時系列データＡ，Ｂを含む合成データを生成する。図３の表１４０に、０次関数を用いた補間処理後の合成データを示す。図３の表１４０及び図４の時間間隔Ｃに示すように、温度Ａ，Ｂ（時系列データＡ，Ｂ）ともに、センサ１０によって取得されなかった時間におけるデータが補間処理によって求められている。すなわち、時系列データＡ，Ｂのそれぞれのサンプリング時間間隔が調整されて同じサンプリング時間間隔となり、同じサンプリング時間間隔におけるデータが求められている。
また、多項式補間処理において１次関数を用いる場合、補間処理部３は、線形補間を行うことでデータを補間する。補間処理部３は、図５（ａ），（ｂ）において実線で示すように、実際に取得された２つのデータ間を線形補間することで、当該２つのデータの間の任意の時間におけるデータを求める。例えば、補間処理部３は、時間［００：００：００］における時系列データＡの値（１．０）と時間［００：０３：００］における時系列データＡの値（２．０）との間を線形補間することで、時間［００：０２：００］における値（１．６６）（図５（ａ）中の黒い四角で示す値）を求める。また、補間処理部３は、時間［００：０３：００］における時系列データＡの値（２．０）と時間［００：０６：００］における時系列データＡの値（３．０）との間を線形補間することで、時間［００：０４：００］における値（２．３３）を求める。また、補間処理部３は、時間［００：０６：００］における時系列データＡの値（３．０）と時間［００：０９：００］における時系列データＡの値（４．０）との間を線形補間することで、時間［００：０８：００］における値（３．６６）を求める。同様に、補間処理部３は、時間［００：０２：００］における時系列データＢの値（１１．０）と時間［００：０４：００］における時系列データＢの値（１２．０）との間を線形補間することで、時間［００：０３：００］における値（１１．５０）（図５（ｂ）中の黒い四角で示す値）を求める。図５の表１４０の括弧内に、１次関数を用いた補間処理後のデータを示す。例えば時間［００：０２：００］における時系列データＡ（温度Ａ）は１．６６となり、時間［００：０４：００］における時系列データＡは２．３３となり、時間［００：０８：００］における時系列データＡは３．６６となる。また、時間［００：０３：００］における時系列データＢ（温度Ｂ）は１１．５０となる。このように、時系列データＡ，Ｂのそれぞれのサンプリング時間間隔が調整されて同じサンプリング時間間隔となり、同じサンプリング時間間隔におけるデータが求められる。
なお、温度以外の湿度、電圧値又は電流値等についても、補間処理部３は、平均保存補間処理によってデータを補間すればよい。
以上のように、瞬間的な値を示す時系列データに対して平均保存補間処理を施すことで、瞬間的な値を示すデータの特性に適した補間処理が行われ、任意の時間におけるデータを求めることができる。例えば、瞬間的な値を示す時系列データＡ，Ｂに対して平均保存補間処理を施すことで、瞬間的な値を示すデータの特性に適した補間処理が行われるとともに、時系列データＡ，Ｂのそれぞれのサンプリング時間間隔を一致させて、同じ時間におけるデータを求めることができる。このように、時系列データＡ，Ｂのそれぞれのサンプリング時間間隔を一致させることで、時系列データＡ，Ｂの和や差や比較等の演算を行うことができる。
なお、図３から図５に示す例では、０次関数又は１次関数を用いた補間処理について説明したが、２次関数以上の高次関数又は三角関数等の周期関数を用いて補間処理を行ってもよい。例えば、演算部６によって行われる演算の内容に応じて補間用の関数を選択して補間を行ってもよい。
（動作例２）
次に、図６及び図７を参照して、データ処理装置１の動作例２について説明する。動作例２では、時系列データＡ，Ｂはイベントの発生回数を示すデータであり、時系列データＡ，Ｂはそれぞれ異なるサンプリング周期で取得されたデータである。図６の表２００に時系列データＡ（イベント回数Ａ）を示し、表２１０に時系列データＢ（イベント回数Ｂ）を示す。表２００に示すように、イベント回数Ａは３分ごとに取得されたデータである。また、表２１０に示すように、イベント回数Ｂは２分ごとに取得されたデータである。このように、時系列データＡのサンプリング周期は３分であり、時系列データＢのサンプリング周期は２分である。
次に、図６及び図７を参照して、データ処理装置１の動作例２について説明する。動作例２では、時系列データＡ，Ｂはイベントの発生回数を示すデータであり、時系列データＡ，Ｂはそれぞれ異なるサンプリング周期で取得されたデータである。図６の表２００に時系列データＡ（イベント回数Ａ）を示し、表２１０に時系列データＢ（イベント回数Ｂ）を示す。表２００に示すように、イベント回数Ａは３分ごとに取得されたデータである。また、表２１０に示すように、イベント回数Ｂは２分ごとに取得されたデータである。このように、時系列データＡのサンプリング周期は３分であり、時系列データＢのサンプリング周期は２分である。
ここで、時系列データＡ（イベント回数Ａ）の意味を以下に示す。
時間［００：００：００］におけるイベント回数Ａ（１回）は、時間［００：００：００］〜［００：０３：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０３：００］におけるイベント回数Ａ（２回）は、時間［００：０３：００］〜［００：０６：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０６：００］におけるイベント回数Ａ（３回）は、時間［００：０６：００］〜［００：０９：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０９：００］におけるイベント回数Ａ（４回）は、時間［００：０９：００］〜［００：１２：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：００：００］におけるイベント回数Ａ（１回）は、時間［００：００：００］〜［００：０３：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０３：００］におけるイベント回数Ａ（２回）は、時間［００：０３：００］〜［００：０６：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０６：００］におけるイベント回数Ａ（３回）は、時間［００：０６：００］〜［００：０９：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０９：００］におけるイベント回数Ａ（４回）は、時間［００：０９：００］〜［００：１２：００］の間に検出されたイベントの回数である。
また、時系列データＢ（イベント回数Ｂ）の意味を以下に示す。
時間［００：００：００］におけるイベント回数Ｂ（１０回）は、時間［００：００：００］〜［００：０２：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０２：００］におけるイベント回数Ｂ（２０回）は、時間［００：０２：００］〜［００：０４：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０４：００］におけるイベント回数Ｂ（３０回）は、時間［００：０４：００］〜［００：０６：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０６：００］におけるイベント回数Ｂ（４０回）は、時間［００：０６：００］〜［００：０８：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：００：００］におけるイベント回数Ｂ（１０回）は、時間［００：００：００］〜［００：０２：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０２：００］におけるイベント回数Ｂ（２０回）は、時間［００：０２：００］〜［００：０４：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０４：００］におけるイベント回数Ｂ（３０回）は、時間［００：０４：００］〜［００：０６：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０６：００］におけるイベント回数Ｂ（４０回）は、時間［００：０６：００］〜［００：０８：００］の間に検出されたイベントの回数である。
以上のように、動作例２においては、時系列データＡ，Ｂにおける各時間の回数は、各時間から次の時間（次にデータが取得される時間）までの間に発生したイベントの回数を示している。
時間間隔取得部２は、時系列データＡのサンプリング周期を取得し、サンプリング周期を示す時間間隔情報が付帯された時系列データＡを出力する。同様に、時間間隔取得部２は、時系列データＢのサンプリング周期を取得し、サンプリング周期を示す時間間隔情報が付帯された時系列データＢを出力する。
補間処理部３は、データ種別と補間方式との対応関係を示す情報（例えば図２に示す表）を参照することで、時系列データＡ，Ｂに付帯されている種別情報が示すデータ種別に対応する補間方式を特定し、特定した補間方式の補間処理プログラムを選択して補間ライブラリ５から取得する。図６に示す例では、時系列データＡ，Ｂはイベント回数を示すデータであるため、補間処理部３は、和保存補間処理を実行するための和保存補間処理プログラムを選択して補間ライブラリ５から取得する。そして、補間処理部３は、時系列データＡ，Ｂのそれぞれに和保存補間処理を施すことで、時系列データＡ，Ｂのそれぞれのサンプリング時間間隔を一致させ、時系列データＡ，Ｂのそれぞれから同じ時間におけるデータを求める。例えば、補間処理部３は、時系列データＡが取得された時間と時系列データＢが取得された時間とを含む時間における時系列データＡ，Ｂを補間処理によって求める。
例えば、補間処理部３は、時系列データＡの総和が変わらないように、時系列データＡの値を当該値が計測された時間帯の長さに応じた割合で当該時間帯に分配することで、その時間帯内の任意の時間におけるデータ（イベント回数Ａ）を推定する。補間処理部３は、時系列データＢについても同様に時系列データＡの総和が変わらないようにデータを分配することで、任意の時間におけるデータ（イベント回数Ｂ）を推定する。
ここで、図７を参照して、和保存補間処理のうちの等分配補間処理の具体的な処理内容を説明する。図７には時系列データＡを示す棒グラフが示されている。この棒グラフには、時間［００：００：００］における値（１回）、時間［００：０３：００］における値（２回）及び時間［００：０６：００］における値（３回）が示されている。等分配補間処理では、時系列データＡの値（イベント回数Ａ）を、当該値（イベント回数Ａ）が計測された時間帯に分配することで、その時間帯内の任意の時間におけるデータ（イベント回数Ａ）を求める。例えば、補間処理部３は、図７に示すように、時間［００：００：００］における値（１回）を、時間［００：００：００］と次にデータが取得される時間［００：０３：００］との間の時間帯に等分配する。例えば、時間［００：００：００］〜［００：０３：００］の間の時間帯を３等分し、値（１回）を３等分して分配する。具体的には、時間［００：００：００］〜［００：０３：００］の間にイベントが１回発生しているため、時間［００：００：００］〜［００：０１：００］の間で１／３回のイベントが発生し、時間［００：０１：００］〜［００：０２：００］の間で１／３回のイベントが発生し、時間［００：０２：００］〜［００：０３：００］の間で１／３回のイベントが発生したと仮定して、時間［００：００：００］における値（１回）を、時間［００：００：００］〜［００：０３：００］の間の時間帯に等分配する（３等分して分配する）。
同様に、時間［００：０３：００］における値（２回）を、時間［００：０３：００］と次にデータが取得される時間［００：０６：００］との間の時間帯に等分配する。つまり、時間［００：０３：００］〜［００：０６：００］の間にイベントが２回発生しているため、時間［００：０３：００］〜［００：０４：００］の間で２／３回のイベントが発生し、時間［００：０４：００］〜［００：０５：００］の間で２／３回のイベントが発生し、時間［００：０５：００］〜［００：０６：００］の間で２／３回のイベントが発生したとして仮定して、時間［００：０３：００］における値（２回）を、時間［００：０３：００］〜［００：０６：００］の間の時間帯に等分配する（３等分して分配する）。
同様に、時間［００：０６：００］における値（３回）を、時間［００：０６：００］と次にデータが取得される時間［００：０９：００］との間の時間帯に等分配する。つまり、時間［００：０６：００］〜［００：０９：００］の間にイベントが３回発生しているため、時間［００：０６：００］〜［００：０７：００］の間で３／３回のイベントが発生し、時間［００：０７：００］〜［００：０８：００］の間で３／３回のイベントが発生し、時間［００：０８：００］〜［００：０９：００］の間で３／３回のイベントが発生したとして仮定して、時間［００：０６：００］における値（３回）を、時間［００：０６：００］〜［００：０９：００］の間の時間帯に等分配する（３等分して分配する）。
そして、補間処理部３は、分配された値（イベント回数Ａ）に基づいて任意の時間におけるデータ（イベント回数Ａ）を求める。具体的な処理内容を以下に示す。
時間［００：００：００］〜［００：０２：００］の間で［（１／３）×２分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、２／３（≒０．６６）を、時間［００：００：００］における値として用いる。
時間［００：０２：００］〜［００：０３：００］の間で［（１／３）×１分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、１／３（≒０．３４）を、時間［００：０２：００］における値として用いる。
時間［００：０３：００］〜［００：０４：００］の間で［（２／３）×１分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、２／３（≒０．６６）を、時間［００：０３：００］における値として用いる。
時間［００：０４：００］〜［００：０６：００］の間で［（２／３）×２分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、４／３（≒１．３４）を、時間［００：０４：００］における値として用いる。
時間［００：０６：００］〜［００：０８：００］の間で［（３／３）×２分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、６／３（＝２．００）を、時間［００：０６：００］における値として用いる。
時間［００：０８：００］〜［００：０９：００］の間で［（３／３）×１分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、３／３（＝１．００）を、時間［００：０８：００］における値として用いる。
また、補間処理部３は、時系列データＢについても同じ補間処理によって、各時間におけるデータを求める。
時間［００：００：００］〜［００：０２：００］の間で［（１／３）×２分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、２／３（≒０．６６）を、時間［００：００：００］における値として用いる。
時間［００：０２：００］〜［００：０３：００］の間で［（１／３）×１分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、１／３（≒０．３４）を、時間［００：０２：００］における値として用いる。
時間［００：０３：００］〜［００：０４：００］の間で［（２／３）×１分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、２／３（≒０．６６）を、時間［００：０３：００］における値として用いる。
時間［００：０４：００］〜［００：０６：００］の間で［（２／３）×２分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、４／３（≒１．３４）を、時間［００：０４：００］における値として用いる。
時間［００：０６：００］〜［００：０８：００］の間で［（３／３）×２分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、６／３（＝２．００）を、時間［００：０６：００］における値として用いる。
時間［００：０８：００］〜［００：０９：００］の間で［（３／３）×１分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、３／３（＝１．００）を、時間［００：０８：００］における値として用いる。
また、補間処理部３は、時系列データＢについても同じ補間処理によって、各時間におけるデータを求める。
以上のように、補間処理部３は、時系列データＡ，Ｂのそれぞれから同じ時間におけるデータを補間処理によって求め、時系列データＡ，Ｂを含む合成データを生成する。図６の表２２０に、等分配補間処理後の合成データを示す。イベント回数Ａ，Ｂ（時系列データＡ，Ｂ）ともに、データが存在していなかった時間におけるデータが補間処理によって求められている。すなわち、時系列データＡ，Ｂのそれぞれのサンプリング時間間隔が調整されて同じサンプリング時間間隔となり、同じサンプリング時間間隔におけるデータが求められている。
以上のように、ある時間帯における値の総和を示す時系列データに対して和保存補間処理を施すことで、当該時系列データの特性に適した補間処理が行われ、任意の時間におけるデータを求めることができる。例えば、ある時間帯における値の総和を示す時系列データＡ，Ｂに対して和保存補間処理を施すことで、時系列データＡ，Ｂの特性に適した補間処理が行われるとともに、時系列データＡ，Ｂのそれぞれのサンプリング時間間隔を一致させて、同じ時間におけるデータを求めることができる。このように、時系列データＡ，Ｂのそれぞれのサンプリング時間間隔を一致させることで、時系列データＡ，Ｂの和や差や比較等の演算を行うことができる。
また、中央補間処理によってデータを補間する場合、図６の表２３０に示すように、補間処理部３は、元々データが存在していない時間の値を零（０）にする。
時系列データＡ，Ｂを用いてどのような解析処理を行うかによって、等分配補間処理又は中央補間処理のいずれかを選択して補間処理を行えばよい。例えば、等分配補間処理は、各時間においてイベントが発生した回数を求めたい場合に適した処理である。例えば、元々データが存在しない時間の値（イベント回数）を等分配補間処理で推定することで、その時間において発生したと考えられるイベントの回数を推定することができる。一方、中央補間処理は、イベントが発生した時間を特定したい場合に適した処理である。例えば、ある時間の値（イベント回数）が零（０）の場合、その時間にはイベントが発生していないことを示しているため、イベントの発生の有無を特定することができる。
（動作例３）
次に、図８及び図９を参照して、データ処理装置１の動作例３について説明する。動作例３では、時系列データＡ，Ｂはイベントの発生回数を示すデータであり、時系列データＡ，Ｂはそれぞれ異なるサンプリング周期で取得されたデータである。図８の表３００に時系列データＡ（イベント回数Ａ）を示し、表３１０に時系列データＢ（イベント回数Ｂ）を示す。表３００に示すように、イベント回数Ａは３分ごとに取得されたデータである。また、表３１０に示すように、イベント回数Ｂは２分ごとに取得されたデータである。このように、時系列データＡのサンプリング周期は３分であり、時系列データＢのサンプリング周期は２分である。
次に、図８及び図９を参照して、データ処理装置１の動作例３について説明する。動作例３では、時系列データＡ，Ｂはイベントの発生回数を示すデータであり、時系列データＡ，Ｂはそれぞれ異なるサンプリング周期で取得されたデータである。図８の表３００に時系列データＡ（イベント回数Ａ）を示し、表３１０に時系列データＢ（イベント回数Ｂ）を示す。表３００に示すように、イベント回数Ａは３分ごとに取得されたデータである。また、表３１０に示すように、イベント回数Ｂは２分ごとに取得されたデータである。このように、時系列データＡのサンプリング周期は３分であり、時系列データＢのサンプリング周期は２分である。
ここで、時系列データＡ（イベント回数Ａ）の意味を以下に示す。
時間［００：００：００］におけるイベント回数Ａ（１回）は、時間［００：０（−３）：００］〜［００：００：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０３：００］におけるイベント回数Ａ（２回）は、時間［００：００：００］〜［００：０３：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０６：００］におけるイベント回数Ａ（３回）は、時間［００：０３：００］〜［００：０６：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０９：００］におけるイベント回数Ａ（４回）は、時間［００：０６：００］〜［００：０９：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：００：００］におけるイベント回数Ａ（１回）は、時間［００：０（−３）：００］〜［００：００：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０３：００］におけるイベント回数Ａ（２回）は、時間［００：００：００］〜［００：０３：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０６：００］におけるイベント回数Ａ（３回）は、時間［００：０３：００］〜［００：０６：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０９：００］におけるイベント回数Ａ（４回）は、時間［００：０６：００］〜［００：０９：００］の間に検出されたイベントの回数である。
また、時系列データＢ（イベント回数Ｂ）の意味を以下に示す。
時間［００：００：００］におけるイベント回数Ｂ（１０回）は、時間［００：０（−３）：００］〜［００：００：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０２：００］におけるイベント回数Ｂ（２０回）は、時間［００：００：００］〜［００：０２：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０４：００］におけるイベント回数Ｂ（３０回）は、時間［００：０２：００］〜［００：０４：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０６：００］におけるイベント回数Ｂ（４０回）は、時間［００：０４：００］〜［００：０６：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：００：００］におけるイベント回数Ｂ（１０回）は、時間［００：０（−３）：００］〜［００：００：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０２：００］におけるイベント回数Ｂ（２０回）は、時間［００：００：００］〜［００：０２：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０４：００］におけるイベント回数Ｂ（３０回）は、時間［００：０２：００］〜［００：０４：００］の間に検出されたイベントの回数である。
時間［００：０６：００］におけるイベント回数Ｂ（４０回）は、時間［００：０４：００］〜［００：０６：００］の間に検出されたイベントの回数である。
以上のように、動作例３においては、時系列データＡ，Ｂにおける各時間の回数は、各時間の直前の時間（直前にデータが取得された時間）から各時間までの間に発生したイベントの回数を示している。
時間間隔取得部２は、時系列データＡのサンプリング周期を取得し、サンプリング周期を示す時間間隔情報が付帯された時系列データＡを出力する。同様に、時間間隔取得部２は、時系列データＢのサンプリング周期を取得し、サンプリング周期を示す時間間隔情報が付帯された時系列データＢを出力する。
補間処理部３は、データ種別と補間方式との対応関係を示す情報（例えば図２に示す表）を参照することで、時系列データＡ，Ｂに付帯されている種別情報が示すデータ種別に対応する補間方式を特定し、特定した補間方式の補間処理プログラムを選択して補間ライブラリ５から取得する。図８に示す例では、時系列データＡ，Ｂはイベント回数を示すデータであるため、補間処理部３は、和保存補間処理を実行するための和保存補間処理プログラムを選択して補間ライブラリ５から取得する。そして、補間処理部３は、時系列データＡ，Ｂのそれぞれに和保存補間処理を施すことで、時系列データＡ，Ｂのそれぞれのサンプリング時間間隔を一致させ、時系列データＡ，Ｂのそれぞれから同じ時間におけるデータを求める。例えば、補間処理部３は、時系列データＡが取得された時間と時系列データＢが取得された時間とを含む時間における時系列データＡ，Ｂを補間処理によって求める。
例えば、補間処理部３は、時系列データＡの総和が変わらないように、時系列データＡの値を当該値が計測された時間帯の長さに応じた割合で当該時間帯に分配することで、その時間帯内の任意の時間におけるデータ（イベント回数Ａ）を推定する。補間処理部３は、時系列データＢについても同様にデータを分配することで、任意の時間におけるデータ（イベント回数Ｂ）を推定する。
ここで、図９を参照して、和保存補間処理のうちの等分配補間処理の具体的な処理内容を説明する。図９には時系列データＡを示す棒グラフが示されている。この棒グラフには、時間［００：００：００］における値（１回）、時間［００：０３：００］における値（２回）及び時間［００：０６：００］における値（３回）が示されている。等分配補間処理では、時系列データＡの値（イベント回数Ａ）を、当該値（イベント回数Ａ）が計測された時間帯に分配することで、その時間帯内の任意の時間におけるデータ（イベント回数Ａ）を求める。例えば、補間処理部３は、図９に示すように、時間［００：００：００］における値（１回）を、直前の時間［００：０（−３）：００］と時間［００：００：００］との間の時間帯に等分配する。例えば、時間［００：０（−３）：００］〜［００：００：００］の間の時間帯を３等分し、値（１回）を３等分して分配する。具体的には、時間［００：０（−３）：００］〜［００：００：００］の間にイベントが１回発生しているため、時間［００：０（−３）：００］〜［００：０（−２）：００］の間で１／３回のイベントが発生し、時間［００：０（−２）：００］〜［００：０（−１）：００］の間で１／３回のイベントが発生し、時間［００：０（−１）：００］〜［００：００：００］の間で１／３回のイベントが発生したと仮定して、時間［００：００：００］における値（１回）を、時間［００：０（−３）：００］〜［００：００：００］の間の時間帯に等分配する（３等分して分配する）。
同様に、時間［００：０３：００］における値（２回）を、直前の時間［００：００：００］と時間［００：０３：００］との間の時間帯に等分配する。つまり、時間［００：００：００］〜［００：０３：００］の間にイベントが２回発生しているため、時間［００：００：００］〜［００：０１：００］の間で２／３回のイベントが発生し、時間［００：０１：００］〜［００：０２：００］の間で２／３回のイベントが発生し、時間［００：０２：００］〜［００：０３：００］の間で２／３回のイベントが発生したとして仮定して、時間［００：０３：００］における値（２回）を、時間［００：００：００］〜［００：０３：００］の間の時間帯に等分配する（３等分して分配する）。
同様に、時間［００：０６：００］における値（３回）を、直前の時間［００：０３：００］と時間［００：０６：００］との間の時間帯に等分配する。つまり、時間［００：０３：００］〜［００：０６：００］の間にイベントが３回発生しているため、時間［００：０３：００］〜［００：０４：００］の間で３／３回のイベントが発生し、時間［００：０４：００］〜［００：０５：００］の間で３／３回のイベントが発生し、時間［００：０５：００］〜［００：０６：００］の間で３／３回のイベントが発生したとして仮定して、時間［００：０６：００］における値（３回）を、時間［００：０３：００］〜［００：０６：００］の間の時間帯に等分配する（３等分して分配する）。
同様に、時間［００：０９：００］における値（４回）を、直前の時間［００：０６：００］と時間［００：０９：００］との間の時間帯に等分配する。つまり、時間［００：０６：００］〜［００：０９：００］の間にイベントが４回発生しているため、時間［００：０６：００］〜［００：０７：００］の間で４／３回のイベントが発生し、時間［００：０７：００］〜［００：０８：００］の間で４／３回のイベントが発生し、時間［００：０８：００］〜［００：０９：００］の間で４／３回のイベントが発生したとして仮定して、時間［００：０９：００］における値（４回）を、時間［００：０６：００］〜［００：０９：００］の間の時間帯に等分配する（３等分して分配する）。
そして、補間処理部３は、分配された値（イベント回数Ａ）に基づいて任意の時間におけるデータ（イベント回数Ａ）を求める。具体的な処理内容を以下に示す。
時間［００：００：００］〜［００：０２：００］の間で［（２／３）×２分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、４／３（≒１．３３）を、時間［００：０２：００］における値として用いる。
時間［００：０２：００］〜［００：０３：００］の間で［（２／３）×１分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、２／３（≒０．６６）を、時間［００：０３：００］における値として用いる。
時間［００：０３：００］〜［００：０４：００］の間で［（３／３）×１分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、３／３（＝１．００）を、時間［００：０４：００］における値として用いる。
時間［００：０４：００］〜［００：０６：００］の間で［（３／３）×２分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、６／３（＝２．００）を、時間［００：０６：００］における値として用いる。
時間［００：０６：００］〜［００：０８：００］の間で［（４／３）×２分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、８／３（≒２．６６）を、時間［００：０８：００］における値として用いる。
また、補間処理部３は、時系列データＢについても同じ補間処理によって、各時間におけるデータを求める。
時間［００：００：００］〜［００：０２：００］の間で［（２／３）×２分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、４／３（≒１．３３）を、時間［００：０２：００］における値として用いる。
時間［００：０２：００］〜［００：０３：００］の間で［（２／３）×１分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、２／３（≒０．６６）を、時間［００：０３：００］における値として用いる。
時間［００：０３：００］〜［００：０４：００］の間で［（３／３）×１分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、３／３（＝１．００）を、時間［００：０４：００］における値として用いる。
時間［００：０４：００］〜［００：０６：００］の間で［（３／３）×２分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、６／３（＝２．００）を、時間［００：０６：００］における値として用いる。
時間［００：０６：００］〜［００：０８：００］の間で［（４／３）×２分間］回のイベントが発生しているため、補間処理部３は、８／３（≒２．６６）を、時間［００：０８：００］における値として用いる。
また、補間処理部３は、時系列データＢについても同じ補間処理によって、各時間におけるデータを求める。
以上のように、補間処理部３は、時系列データＡ，Ｂのそれぞれから同じ時間におけるデータを補間処理によって求め、時系列データＡ，Ｂを含む合成データを生成する。図８の表３２０に、等分配補間処理後の合成データを示す。イベント回数Ａ，Ｂ（時系列データＡ，Ｂ）ともに、データが存在していなかった時間におけるデータが補間処理によって求められている。すなわち、時系列データＡ，Ｂのそれぞれのサンプリング時間間隔が調整されて同じサンプリング時間間隔となり、同じサンプリング時間間隔におけるデータが求められている。
また、中央補間処理によってデータを補間する場合、図８の表３３０に示すように、補間処理部３は、元々データが存在していない時間の値を零（０）にする。
以上のように、ある時間帯における値の総和を示す時系列データＡ，Ｂに対して和保存補間処理を施すことで、動作例２と同じ効果を奏することができる。
なお、動作例２，３においては、イベント回数以外の電力量や売上高等についても、和保存補間処理によってデータを補間することで、データの特性に適した補間値が得られる。
また、本実施形態に係るデータ処理装置１によると、データの一部が欠損して値が得られていない時間があっても、その時間におけるデータを補間処理によって求めることができる。すなわち、本実施形態に係るデータ処理装置１によると、任意の時間におけるデータを補間処理によって求めることができるため、値が欠損した時間におけるデータも補間処理によって求めることができる。また、一例として２つの時系列データ（時系列データＡ，Ｂ）を挙げて説明したが、時系列データの数は３つ以上であってもよく、また、１つの時系列データに補間処理を行うことで、任意の時間におけるデータを求めてもよい。
また、補間処理プログラムを補間ライブラリ５に記憶させているため、補間方式の追加や拡張等を容易に行うことができる。
（ハードウェア構成）
上述したデータ処理装置１は図示しないＣＰＵ等のプロセッサを備えている。プロセッサは、図示しないメモリに記憶されたプログラムを実行することにより、時間間隔取得部２及び補間処理部３のそれぞれの機能を実現する。上記プログラムは、ＣＤやＤＶＤ等の記録媒体を介して又はネットワーク等の通信経路を介してハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶装置に記憶される。なお、上記プログラムはハードディスクドライブ等の記憶装置に予め記憶されていてもよい。ハードディスクドライブ等の記憶装置に記憶されたプログラムがＲＡＭ等のメモリに読み出されてＣＰＵ等のプロセッサによって実行されることにより、時間間隔取得部２及び補間処理部３のそれぞれの機能が実現される。また、演算部６は、図示しないＣＰＵ等のプロセッサと、図示しないメモリに記憶されたプログラムとによって実現される。例えばハードディスクドライブ等の記憶装置に記憶されたプログラムがＲＡＭ等のメモリに読み出されてＣＰＵ等のプロセッサによって実行されることにより、演算部６の機能が実現される。
上述したデータ処理装置１は図示しないＣＰＵ等のプロセッサを備えている。プロセッサは、図示しないメモリに記憶されたプログラムを実行することにより、時間間隔取得部２及び補間処理部３のそれぞれの機能を実現する。上記プログラムは、ＣＤやＤＶＤ等の記録媒体を介して又はネットワーク等の通信経路を介してハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶装置に記憶される。なお、上記プログラムはハードディスクドライブ等の記憶装置に予め記憶されていてもよい。ハードディスクドライブ等の記憶装置に記憶されたプログラムがＲＡＭ等のメモリに読み出されてＣＰＵ等のプロセッサによって実行されることにより、時間間隔取得部２及び補間処理部３のそれぞれの機能が実現される。また、演算部６は、図示しないＣＰＵ等のプロセッサと、図示しないメモリに記憶されたプログラムとによって実現される。例えばハードディスクドライブ等の記憶装置に記憶されたプログラムがＲＡＭ等のメモリに読み出されてＣＰＵ等のプロセッサによって実行されることにより、演算部６の機能が実現される。
１ データ処理装置、２ 時間間隔取得部、３ 補間処理部、４ 対応情報記憶部、５ 補間ライブラリ、６ 演算部、１０ センサ。
Claims (8)
- センサによって時系列に沿って取得された時系列データを受け、前記時系列データのサンプリング時間間隔を取得する時間間隔取得手段と、
前記時系列データの平均値が変わらないように前記サンプリング時間間隔を調整して前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める第１の補間処理、又は、前記時系列データの総和が変わらないように前記サンプリング時間間隔を調整して前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める第２の補間処理のいずれかを、前記時系列データの種別に応じて選択して前記時系列データに施すことで、前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める補間処理手段と、
を有することを特徴とするデータ処理装置。 - 請求項１に記載のデータ処理装置であって、
前記補間処理手段は、前記時系列データが瞬間的なタイミングごとに前記センサによって取得された値である場合、前記時系列データに前記第１の補間処理を施すことで前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める、
ことを特徴とするデータ処理装置。 - 請求項１又は請求項２に記載のデータ処理装置であって、
前記第１の補間処理は、線形補間処理、高次関数を用いた補間処理又は周期関数を用いた補間処理のいずれかである、
ことを特徴とするデータ処理装置。 - 請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のデータ処理装置であって、
前記補間処理手段は、前記時系列データが、ある時間帯に前記センサによって取得された値の総和である場合、前記時系列データに前記第２の補間処理を施すことで前記時系列データから前記時間帯内の任意の時間におけるデータを求める、
ことを特徴とするデータ処理装置。 - 請求項４に記載のデータ処理装置であって、
前記補間処理手段は、前記第２の補間処理として、前記時系列データの総和が変わらないように前記時系列データの値を前記時間帯に分配することで、前記時間帯内の任意の時間におけるデータを求める、
ことを特徴とするデータ処理装置。 - 請求項５に記載のデータ処理装置であって、
前記補間処理手段は、前記時系列データの総和が変わらないように前記時間帯の長さに応じた割合で前記時系列データの値を前記時間帯に分配することで、前記時間帯内の任意の時間におけるデータを求める、
ことを特徴とするデータ処理装置。 - 請求項１から請求項６のいずれか一項に記載のデータ処理装置であって、
前記時間間隔取得手段は、サンプリング時間間隔が互いに異なる複数の時系列データを受け、前記複数の時系列データのそれぞれのサンプリング時間間隔を取得し、
前記補間処理手段は、前記複数の時系列データのそれぞれに前記第１の補間処理又は前記第２の補間処理を施すことで、前記複数の時系列データのそれぞれのサンプリング時間間隔を一致させて前記複数の時系列データのそれぞれから同じ時間におけるデータを求める、
ことを特徴とするデータ処理装置。 - コンピュータに、
センサによって時系列に沿って取得された時系列データを受け、前記時系列データのサンプリング時間間隔を取得する第１のステップと、
前記時系列データの平均値が変わらないように前記サンプリング時間間隔を調整して前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める第１の補間処理、又は、前記時系列データの総和が変わらないように前記サンプリング時間間隔を調整して前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める第２の補間処理のいずれかを、前記時系列データの種別に応じて選択して前記時系列データに施すことで、前記時系列データから任意の時間におけるデータを求める第２のステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
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