JP2013506145A - 波形の精密測定方法 - Google Patents

Abstract

データ記憶領域からまたはアナログ信号の変換からデジタル信号を得るステップと、そのデジタル信号から１つまたは複数の測定行列を求めるステップとを備える、コンピュータ化されたデジタル信号処理のための、機械によって実施される方法。それぞれの測定行列は複数のセルを有し、それぞれのセルは、タイムスライスごとの周波数ビン内の信号エネルギに対応する振幅を有する。タイムスライスおよび／または周波数ビンに沿って最大振幅を有する、それぞれの測定行列内のセルが、最大値セルとして識別される。時間および周波数の点で一致する最大値が識別され、一致する最大値を示す、「精密測定行列」と呼ばれる相関性がある最大値行列が構築され、隣接する、印を付けられた最大値が部分チェーンへと結合される。

Description

［関連出願の相互参照］
本出願は、参照によりその内容が本明細書に完全に組み込まれる、２００９年１１月１２日に出願されたＰＣＴ特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００９／０６４１２０号の優先権の利益を主張する。

本発明は、波形および合成波形の時間−周波数−振幅の解析および測定に関する。単語「信号」は、より一般的な「波形」の、普及している同義語であり、ここでは両方を区別なく使用することができることに留意されたい。合成波形は、一緒に混合された複数の波形（または信号）からなる。本明細書の大部分は可聴周波数範囲について言及するが、本発明での波形は、どんな特定の周波数の範囲または複雑さにも限定されない。

合成波形が与えられた場合、いくつかの発信源によって引き起こされている可能性がある、波形およびその成分を正確に測定することが望ましい。時間および周波数の点で重複する様々な発信源によって作り出される信号、より高いエネルギの信号によって覆い隠される低エネルギ信号、周波数の急激な変化、および／または振幅の急激な変化を波形が含む場合、波形およびその成分を正確に測定することは困難である。これらの波形をより正確に測定／解析することができる場合、それらの波形が何を含み、それらの波形をどのように修正するのかを我々が理解する能力をかなり高めることになる。

波形の解析は、従来より時間領域および周波数領域において遂行されてきた。典型的には、これらの波形は、まず、時間単位で振幅のサンプルとしてデジタルでキャプチャされ、それから、それらの信号を測定するために一連の変換が使用され、その結果が行列の状態で表示される。時系列データから周波数／振幅情報を抽出するために、多岐にわたる技法が開発されてきた。しかし、時間を基準にして周波数および振幅がどのように変化するのかを表すことは、特に、突然の周波数および／もしくは振幅の変化があるとき、または複数の発信源からの信号が同じ時間領域および周波数領域を占有するとき、困難であり得る。

時間、周波数、および振幅情報を得るためのある一般的な変換は、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）である。不都合なことに、ＤＦＴのサイズ（次元）に起因する、周波数分解能と時間分解能との間のトレードオフがある。ＤＦＴによって調べられる時間ウィンドウは、ＤＦＴの次元に比例する。したがって、大きな次元のＤＦＴは、小さな次元のＤＦＴよりも大きい時間ウィンドウを調べる。このより大きな時間ウィンドウは、大きな次元のＤＦＴが動的変化に反応するのを遅くする。

逆に、大きな次元のＤＦＴは周波数範囲をより細かい断片へとスライスする。ＤＦＴによって測定される最大周波数は、デジタル化された信号のサンプリングレートの半分である。次元ＸのＤＦＴは、０から最大値までの周波数範囲をＸ／２個の同じサイズの「ビン」へと分割する。したがって、ＤＦＴにおける各周波数ビンのサイズは、ＤＦＴの次元で割られるサンプリングレートの２倍に等しい。

そのため、より高次元のＤＦＴは、より高い周波数分解能を有するが、より低い時間分解能を有する。より低次元のＤＦＴは、より高い時間分解能を有するが、より低い周波数分解能を有する。このトレードオフが原因で、実務者は、動的で経時変化する波形を時間および周波数の両方において良好な分解能で正確に表すための、修正されたＤＦＴまたは他の代替的方法を捜し求めてきた。

スペクトグラム、離散ウェーブレット変換、ウィグナー−ビレ、ガボール、およびウィンドウイング技法は、時間、周波数、および振幅の点で変化する動的信号についてのより正確な時間−周波数表現を作成しようとするために使用される技法の一部に過ぎない。それぞれの技法には独自の長所と短所があり、それはつまり、計算の複雑さ（すなわち処理の負荷）、アーティファクト／歪み、時間の正確さおよび分解能、周波数の正確さおよび分解能、ならびに振幅の正確さおよび分解能である。本発明は、新たな変換技法ではないが、既存の（または新たな）任意の技法を使用する複数の変換を組み合わせる方法である。

本発明を、複数のフーリエ変換データ（ＦＴデータ）を組み合わせる、漠然と似ているがより洗練されていないスペクトル相関と呼ばれる形式と混同すべきではない。従来技術で見出されるように、スペクトル相関では同じサイズのＦＴが計算され、ＦＴデータが同時には取られない。したがって、本発明とは対照的に、スペクトル相関は、時間および周波数の分解能／正確さの同時的改善策を活用しない。また、スペクトル相関は時間の経過とともに情報を不鮮明にもする。これを回避するために考案されたのが本技法である。

本発明者らは、参照により本明細書に組み込まれるいくつかの特許を発行してきた。それらの特許とは、Ｆａｓｔ Ｆｉｎｄ Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ Ｍｅｔｈｏｄ、米国特許第６，７６６，２８８（Ｂ１）号、Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｍｏｄｉｆｙｉｎｇ Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ａ Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｗａｖｅｆｏｒｍ、米国特許第７，００３，１２０（Ｂ１）号、およびＭｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｈｒｅｄｄｉｎｇ、米国特許第６，７９８，８８６（Ｂ１）号である。２００８年１１月２６日に出願した仮出願第６１／１１９１９８号も、参照により本明細書に組み込まれる。

本発明は、時間および周波数の分解能／正確さの同時的改善策と、時間の経過とともに情報を不鮮明にするのを回避する技法を提供することを目的とする。

本発明は、アナログ信号の変換からまたはデータ記憶領域からデジタル信号を得るステップと、特定の時間および周波数についての振幅を含むセルからなる、１つまたは複数の測定行列（ＭＭ：Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ Ｍａｔｒｉｃｅｓ）を構築するステップと、セルの振幅を比較することに基づき、その１つまたは複数の行列内の最大値（ｍａｘｉｍａ）に印を付けるステップと、時間および周波数の点で一致する複数の測定行列から、相関性がある最大値セルを識別するステップとを含む、デジタル信号処理のための、機械によって実施される方法を提供する。次いで、その印を付けられた相関性がある最大値を使い、精密測定行列（ＰＭＭ：Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ Ｍａｔｒｉｘ）と呼ばれる新たな行列が生成される。（注：これら全ての最大値は局所的最大値だが、簡潔にするためにそれらの最大値を単純に「最大値」と呼ぶ。それらの最大値は大域的最大値とすることもできるが、それはここでは問題にはならない。）

それぞれの測定行列は、例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用し、入力信号を反復変換することによって典型的には生成される。それぞれの変換は、入力信号の中のタイムスライスと呼ばれる時間の一部分を表し、周波数ビンと呼ばれる周波数範囲にそれぞれのセルが対応する、セルの列をもたらす。それぞれのセルは、そのセルの対応する周波数ビン／タイムスライスの信号強度を表す振幅でポピュレートされる。それぞれのタイムスライスおよび／または周波数ビンに沿って最大振幅を有する、それぞれの測定行列内のセルが識別され、印を付けられる。多くの種類の最大値を生み出す、最大値を識別するための多くの方法を使用することができる。時間および周波数の点で一致する、様々な行列内の最大値および／または様々な種類の最大値が、「精密測定行列」（ＰＭＭ）と呼ばれる新たな行列内で印を付けられる。次いで、このＰＭＭ内の隣接し相関性がある最大値が、部分チェーンとして一緒に結合される。この得るステップ、求めるステップ、識別するステップ、選択するステップ、印を付けるステップ、および結合するステップは、機械を使って実施される。

最大値セルは、そのセルの振幅を隣接するセルの振幅と比較することにより、または他の特に関係するセルの振幅を比較することによって識別される。セルは、そのセルの振幅がある隣接するセルの振幅よりも大きい場合、単純最大値セルであると判定される。（以下に定義する）他の種類の最大値には、関連する「弟（ｌｉｔｔｌｅ ｂｒｏｔｈｅｒ）」最大値、角度最大値、および侵入（ｂｕｒｇｌａｒ）最大値が含まれる。同じタイムスライスおよび周波数ビンについて複数の最大値が（異なるＭＭ内に、および／または同じＭＭ／セル内に複数の種類の最大値が）見つかる場合、それらの最大値は一致し、特定のテスト基準に応じて、相関性がある最大値としてＰＭＭ内の対応するセルに印を付けることができる。ＰＭＭ内のそれぞれのセル内の振幅は、元になるＭＭ内の対応するセル内の値の関数を使って（例えば重み付き平均で）ポピュレートされる。

［定義］
本明細書では以下の定義を使用する。

ＦＴ：フーリエ変換−波形について、スペクトルの振幅を計算する方法。

ＤＦＴ：離散フーリエ変換−離散（デジタル化された）波形について、スペクトルの振幅を計算するアルゴリズム。このＤＦＴの出力は、複素数または単に実振幅とすることができる。開示する本発明の実施形態の多くは、実振幅のみ必要とする。複素数として特に記載しない限り、本明細書のＤＦＴへのあらゆる言及は、実出力を伴うＤＦＴについてである。

ＦＦＴ：高速フーリエ変換−とても普及しているので、その名前がしばしばＤＦＴと同じ意味で使われる、高速実行されるＤＦＴ方法。本明細書では、ＤＦＴとＦＦＴとを同じ意味で使用する。

ＦＩＲ：有限インパルス応答−本明細書で使用されるとき、ＦＩＲとは、ＦＩＲフィルタを指す。ＦＩＲの集まりは、実振幅出力を伴うＦＦＴの時間および周波数情報と同様の時間および周波数情報を作り出すことができる。

ＩＩＲ：無限インパルス応答−本明細書で使用されるとき、ＩＩＲとは、ＩＩＲフィルタを指す。ＩＩＲの集まりは、実振幅出力を伴うＦＦＴの時間および周波数情報と同様の時間および周波数情報を作り出すことができる。

ウィンドウ：フーリエ変換（または等価の技法）で使用する、時間の一部分。ＤＦＴでは、（サンプルにおける）ウィンドウのサイズは、そのＤＦＴの次元として知られる。例えば、ある信号が１秒当たり８０００個のサンプルでデジタル化される場合、次元が４０００のＤＦＴは、４０００個のデータサンプルに対して（２分の１秒）演算を行う。

ウィンドウィング技法：ウィンドウ内のサンプルが全て等しくは処理されない、普及しているＤＦＴ方法。例えば、次元が４０００の単純なＤＦＴは単純に４０００個のサンプルを変換する。ウィンドウィング技法を使うと、中央のサンプルにより多くの重みを与え、冒頭および末尾のサンプルにはより少ない重みを与えるようにその４０００個のサンプルが変調される。ウィンドウィング技法は、ＤＦＴの周波数応答におけるサイドローブ／アーティファクトを減らすことを目的とする。

ｄＢ：デシベル−例えば音響学や電気（電子）工学の測定および計算において使用される測定値の対数比。

ｄＢＦＳ：ｄＢフルスケール−デジタル表現内の最大ピーク水準に対するｄＢ。

タイムスライス：時間の一部分。タイムスライスは、例えばデータの特定の時間ウィンドウ上のＦＦＴの実行によって表すことができる。ただし、そのウィンドウは、典型的にはそのウィンドウが表すタイムスライスよりもはるかに大きく、そのタイムスライスに中心を置くことになる。タイムスライスのサイズは、ウィンドウのサイズによってではなく、連続するＦＦＴの実行間の間隔によって決定される。１秒当たり８０００個のサンプルでデジタル化される信号に関し、８個のサンプルごとに新たなＦＦＴが実行される場合、タイムスライスは８サンプル（１ミリ秒）幅である。ＦＦＴウィンドウは、４０００サンプル（２分の１秒、または５００タイムスライス）幅とすることができる。

周波数ビン：小範囲の周波数（例えば１７０２Ｈｚ〜１７０４Ｈｚ）。

セル：行列におけるユニット。典型的には、セルはタイムスライス内の周波数ビンを表し、ｄＢＦＳ単位の振幅を含む。

ＭＭ：測定行列−経時的な波形のスペクトル振幅を表す、セルの行列。測定行列は、反復されるＦＦＴ（または他の変換もしくは等価物）によって生成される。それぞれのＦＦＴは、そのタイムスライスにつき、セルの行（または列）を作成し、セルは周波数ビンごとに１つである。それぞれのセル内の振幅は、そのタイムスライス内のその周波数ビンに関する振幅である。次いで、それらのセルは調べられ、必要に応じて最大値として印を付けられる。連続信号をほぼ実時間で処理するとき、測定行列は無限の長さのものとすることができる。限られた時間の波形では、測定行列は有限の長さのものとすることができる。同様に、少なくとも２つの測定行列を測定行列と呼ぶことができる。

最大値セル：１つまたは複数の種類の最大値を有するとして印を付けられたセル。

単純最大値セル：その振幅が、直接隣接するセルよりも大きいセル。あるセルの振幅が、時間的にそのセルの直前および直後の、同じ周波数ビン内のセルの振幅よりも大きい場合、そのセルは時間ピークの単純最大値（ｔｉｍｅ ｐｅａｋ ｓｉｍｐｌｅ ｍａｘｉｍｕｍ）である。あるセルの振幅が、周波数的にそのセルのすぐ上のおよびすぐ下の、同じタイムスライス内のセルの振幅よりも大きい場合、そのセルは周波数ピークの単純最大値である。単一のセルが、時間の単純最大および周波数の単純最大の両方となることもできる。時間ピークおよび周波数ピークの単純最大値セルは、区別して印を付けることができ、または同義語として扱い、単に「単純最大値セル」、または短縮して「単純最大値」もしくは「局所的最大値」と呼ぶことができる。

関連する最大値（「弟」）セル：その振幅が単純最大値の指定された閾値の範囲内にあり、かつ反対側のセルの振幅よりも大きい、単純最大値に隣接するセル。あるセルが時間ピークの単純最大値である場合、そのセルにすぐ先行するおよびそのセルのすぐ後に続く、同じ周波数ビン内のセルは関連する最大値の候補である。例示的実施形態では、単純最大値に先行する候補セル内の振幅が、その単純最大値の振幅の２ｄＢ範囲内にあり、かつその候補セルに先行するセルの振幅よりも大きい場合、その候補セルに弟として印が付けられることになる。同じように、あるセルが周波数ピークの単純最大値である場合、周波数的にその単純最大値のすぐ上のおよびすぐ下の、同じタイムスライス内のセルは関連する最大値の候補である。例示的実施形態では、周波数的に単純最大値のすぐ上の候補セル内の振幅が、その単純最大値の振幅の３ｄＢ範囲内にあり、かつ周波数的にその候補セルのすぐ上のセルの振幅よりも大きい場合、その候補セルに弟として印が付けられることになる。時間的に隣接する弟のｄＢ閾値は、周波数的に隣接する弟のｄＢ閾値と同じである必要はない。時間および周波数の弟は、区別して印を付けることができ、または同義語として扱い、単に弟として印を付けることができる。単一のセルが、両方となることもできる。

角度最大値セル：自らと、隣接する両側のセルとの間の振幅の差が、所与の閾値を上回って変化するセル。例示的実施形態では、あるセルが、時間的にそのセルにすぐ先行する、同じ周波数ビン内のセルよりも４ｄＢ大きいが、そのセルの後に続くセルよりも１ｄＢだけ小さい場合、その３ｄＢの差は角度最大値（とりわけ時間角度最大値）としてそのセルを適格とする。周波数角度最大値は、あるセルの振幅を、周波数的にそのセルのすぐ上のおよびすぐ下の、同じタイムスライス内のセルの振幅と比較することにより同じように見つけられる。角度最大値は、周波数角度最大値および／または時間角度最大値として区別して印を付けることができ、または同義語として扱い、単に角度最大値として印を付けることができる。単一のセルが、両方となることもできる。

侵入最大値セル：信号ピークがＤＦＴウィンドウに入り、出て行くときの振幅の変化を測定することにより最大値が検出される最大値セル。周波数ビン内のエネルギピークは、そのビンの中の全てのセルの振幅に影響を与え、そのピークはセルの変換ウィンドウの範囲内にある。その変換ウィンドウが、例えば５００タイムスライス幅の場合、そのピークはウィンドウの５００タイムスライス（セル）に入ってから出て行く。振幅の増加を５００タイムスライス後の低下と比較することにより、かつそれらの両方を指定された閾値と比較することにより、侵入最大値を言明することができる。次いで、中央の１つまたは複数のセルに印が付けられる。ピークの持続時間が１つのタイムスライスよりも長い場合、エネルギがいくつかのセル（タイムスライスまたは行）にわたって傾斜を上り、５００セル後に再び同様に傾斜を下り、侵入最大値として中央の複数のセルに印が付けられる。したがって、他の種類の最大値とは異なり、侵入最大値は、あるセルをそのすぐ隣接するセルと比較することによっては検出されない。ウィンドウの幅は単一のタイムスライスよりもかなり広くてよいので、印が付けられる１つまたは複数のセルから遠く離れたセル内で振幅の変化を見ることができる。また、単純最大値、関連最大値、および角度最大値とは異なり、侵入最大値は時間最大値としてのみ存在することができ、類似の周波数最大値はない。

相関性がある最大値セル：複数のＭＭ内の最大値セルに対応するＰＭＭ内のセル。複数のＭＭ内の最大値セルが、時間および周波数の点で重複（すなわち部分的にまたは完全に一致）するとき、それらのセルには相関性があると言われ、これらの相関性があるセルの重複部分と時間および周波数の点で対応するＰＭＭ内のセルは、相関性がある最大値セルと呼ばれる（注：「一致する」または「対応する」は等価語である）。

部分：印を付けられた最大値セル、または印を付けられた関係する最大値セルのクラスタ（例えば単純最大値とその弟）。

部分チェーン：一緒に結合された部分の集まり。部分チェーンは、タイムスライス当たり１つまたは複数の部分を含むことができる。部分チェーンは、直線、曲線、および／または傾斜線としてタイムスライスを横切ることができる。部分チェーンは、その近接性が原因で、結合されたセルとみなされる。

ＤｎＭＭ：次元Ｎの測定行列−Ｎ個の周波数ビンを有する測定行列。例えば、Ｄ５００ＭＭは、５００個の周波数ビンを有する測定行列である。ＭＭに名前を付ける際、潜在的には無限である時間の次元は使用しない。

ＰＭＭ：精密測定行列−相関性がある最大値に印が付けられた状態のＭＭ。

ＤｎＰＭＭ：次元Ｎの精密測定行列。

信号：メッセージ、データ、または情報をそこから得る（例えば推量または抽出する）ことができる、検出可能な任意の物理量またはインパルス。上記に説明したように、本発明は「波形」および「合成波形」の時間−周波数−振幅の解析および測定に関する。用語「信号」は、より全般的な用語「波形」の、普及しており従来から認識されている同義語であり、本出願の中では両方を区別なく使用することができる。したがって、用語「合成波形」は、一緒に混合された複数の波形（または信号）からなると認識することができる。

この特許または出願ファイルは、カラーで作成された少なくとも１枚の図面を含む。請求に応じて、１枚または複数枚のカラー図面とともに、この特許または特許出願公報の写しを提供する。

本発明の例示的実施形態による概略図。 本発明の例示的実施形態による、単純最大値に印が付けられた状態の測定行列の一例の図。 （Ａ），（Ｂ），（Ｃ），（Ｄ），（Ｅ）は、本発明の例示的実施形態による、最大値検出についてのあり得るカテゴリの幾つかを示す図。 変換ウィンドウに入り、出て行く信号ピークを示すことにより、侵入最大値の検出を示す図。 最大値の一致を見つけ、相関性がある最大値行列または精密測定行列（ＰＭＭ）を作成するための、測定行列間の例示的比較結果を示す図である。 本発明の例示的実施形態による、同じデータに対する別個の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によって得られた測定行列の例示的視覚化を示す図。 本発明の例示的実施形態による、同じデータに対する別個の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によって得られた測定行列の例示的視覚化を示す図。 本発明の例示的実施形態による、図５（Ａ）の測定行列に関して求められ、解析エンジンによって得られた最大値の例示的視覚化を示す図。 本発明の例示的実施形態による、図５（Ｂ）の測定行列に関して求められ、解析エンジンによって得られた最大値の例示的視覚化を示す図。 本発明の例示的実施形態による、図５（Ｃ）および図５（Ｄ）に示す最大値から求められた精密測定行列出力データの例示的視覚化を示す図。 本発明の例示的実施形態を示す図である。

本発明の例示的実施形態は、時間的に正確な振幅および周波数情報を作り出す新たな動的コンピュータマシンプロセスの一部として、「精密測定行列」（ＰＭＭ）を作成する。このＰＭＭは、従来技術よりもさらに厳密とすることができる、新たな種類の非常に有用なデータおよび出力である。

従来の技法に関連する問題と比較すると、本発明の一定の例示的実施形態は、時系列信号の瞬時周波数および瞬時振幅についての、高分解能のおよび高精度の測定値を好都合に有する。本発明の諸実施形態は、様々なサイズの複数の同時測定行列を組み合わせ（最大値セルを見つけ、それらのセルに印を付けることによりセルに印を付け）、次いで、最大値の相関性を調べる（ｃｏｒｒｅｌａｔｅ）ためにそれらのＭＭを探索することにより、そのような利点を達成することができる。上記に説明したように、より小さいサイズの変換はより優れた時間分解能を提供するのに対し、より大きいサイズの変換はより優れた周波数分解能を提供する。このため、全体のＰＭＭを構築するために、通常は（時間分解能および周波数分解能の点で異なる）２つ以上の測定行列が使用される。一層優れた分解能および精度を提供するために、追加の測定行列（例えば同じ次元だが様々な変換または様々なウィンドウィング技法を使う測定行列）を使用することができる。ＰＭＭにとって相関性がある最大値を見つけるために、（単一のＭＭ内でさえ）複数の種類の最大値を使用することもできる。隣接する相関性がある最大値は、部分チェーンと呼ばれるチェーンへと結合される。この結合は、周波数ビン内で隣接しもしくは同一であり、かつ隣接するタイムスライスもしくは同一のタイムスライス内の、任意の２つの最大値セルを接続することによって遂行される。

ある基本的実施形態では、異なる次元のＦＦＴを使用して２つのＭＭが作成され、（時間および周波数の両方における）単純最大値および弟に、弟の２ｄＢの閾値を使って印が付けられる。この実施形態では、４種類の最大値（時間および周波数、単純および弟）の全てを等しく扱い、セルには単に「最大値」として印を付ける。次いで、対応する時間および周波数を有する２つのＭＭ内のセルを比較し、対応するセルの両方が最大値を有するＰＭＭ内の最大値に印を付けることによりＰＭＭが作成される。このＰＭＭ内のセルは、元のＭＭ内の対応するセルの振幅の平均でポピュレートされる。

例えば、１秒当たり８０００サンプルの、デジタル化された音声信号を仮定する。この実施形態では、８０サンプルごとに（１０ｍｓごとに）次元が１０００のＦＦＴを実行することにより、１つのＭＭを作成することができる。それぞれのＦＦＴは、１０ｍｓの長さのタイムスライスを表す。その結果生じるそれぞれのＦＦＴの振幅が、このＭＭ内の１行として記録される。次いで、単純最大値および弟としての要件を満たすセルに最大値セルとして印が付けられる。

次元ＮのＦＦＴ（または他の等価の技法）は、Ｎ／２個の周波数ビンを有するＭＭを作成することに留意されたい。したがって、次元が１０００のＦＦＴによって作成されるＭＭは、Ｄ５００ＭＭである。あり得る最大周波数は、常にサンプリングレートの半分（この例ではサンプリングレート８０００Ｈｚの半分である４０００Ｈｚ）に等しいことにも留意されたい。０Ｈｚから４０００Ｈｚの周波数範囲を５００個の等しい部分へと分割することは、８Ｈｚ幅の周波数ビン（−４Ｈｚ〜４Ｈｚ、４Ｈｚ〜１２Ｈｚ．．．３９８８Ｈｚ〜３９９６Ｈｚ）をもたらす。次いで、単純最大値および弟としての要件を満たすセルに最大値セルとして印が付けられる。

次に、８０サンプルごとに次元が４０００のＦＦＴを実行することにより、Ｄ２０００ＭＭが作成される。その結果生じるそれぞれのＦＦＴの振幅が、このＤ２０００ＭＭ内の１行として記録される。Ｄ２０００ＭＭの周波数ビンは２Ｈｚ幅（−１Ｈｚ〜１Ｈｚ、１Ｈｚ〜３Ｈｚ．．．３９９７Ｈｚ〜３９９９Ｈｚ）である。次いで、単純最大値および弟としての要件を満たすセルに最大値セルとして印が付けられる。

このＤ２０００ＭＭは、周波数の点でＤ５００ＭＭの４倍正確であることに留意されたい。逆にＤ５００ＭＭは、そのより短いウィンドウのおかげで、時間の点でＤ２０００ＭＭの４倍正確である。具体的に言うと、Ｄ２０００ＭＭは（２分の１秒−５０行または５０個のタイムスライスに及ぶ）４０００サンプルの時間ウィンドウから計算されるのに対し、Ｄ５００ＭＭは（８分の１秒−１２．５行または１２．５個のタイムスライスにしか及ばない）１０００サンプルの時間ウィンドウから計算される。

Ｄ５００ＭＭの時間分解能とＤ２０００ＭＭの周波数分解能とを同時に得るために、本発明者らはこれらの２つを相互に関連付け、Ｄ４０００ＰＭＭを構築する。Ｄ５００ＭＭ内のそれぞれの周波数ビンの幅は、Ｄ２０００ＭＭ内の周波数ビンの４倍広いので、一方の中のどのビンが、他方の中のビンに対応するのかを識別することは紛らわしい可能性がある。この識別することを（実際の機械およびこの説明の両方において）単純化するために、本発明者らは、Ｄ５００ＭＭおよびＤ２０００ＭＭを拡張して対応するビンを作成する。これを行うために、本発明者らは、Ｄ５００ＭＭ内のそれぞれのセルを８個の等しい部分へと分割する。Ｄ５００ＭＭ内のそれぞれの行において、それぞれのセルが分割される。−４Ｈｚ〜４Ｈｚのセルは、８個のセル（−４Ｈｚ〜−３Ｈｚ、−３Ｈｚ〜−２Ｈｚ、−２Ｈｚ〜−１Ｈｚ、−１Ｈｚ〜０Ｈｚ、０Ｈｚ〜１Ｈｚ、１Ｈｚ〜２Ｈｚ、２Ｈｚ〜３Ｈｚ、および３Ｈｚ〜４Ｈｚ）へと分割される。これらの新たなセルのそれぞれは、元の−４Ｈｚ〜４Ｈｚのセルの振幅および最大値の印付けを保持する。残りのセルも同じ方法で分割される。したがって、これらの行（タイムスライス）は時間の点で既に正確に対応するので、拡張されたＤ５００ＭＭ内のそれぞれのセルは、同様に拡張されたＤ２０００ＭＭ内のセルに（時間および周波数の点で）正確に対応し、Ｄ４０００ＰＭＭを構築することは今や簡単である。

このＤ４０００ＰＭＭ内のそれぞれのセル内の振幅は、Ｄ５００ＭＭおよびＤ２０００ＭＭ内の対応するセルの振幅の平均でポピュレートされる。この２つの振幅のどんな関数も許容されるが、この実施形態では、ＰＭＭ内のセルの振幅は、元になる２つのＭＭ内のセルのエネルギの単純平均である。両方のＭＭ内の対応するセルに最大値として印が付けられている場合、それぞれのセルに最大値として印が付けられる。

これらのＭＭの行が、時間的にどのように正確に対応するのかは周知の事実だが、それでもなお説明する価値があることに留意されたい。Ｄ２０００ＭＭ内の一番初めの行は、デジタル化された入力のうちのサンプル１〜４０００から作成される。Ｄ５００ＭＭの最初の行は、同じように中心を置くためにサンプル１５０１〜２５００から生成される。（中心はちょうど２０００．５である）。タイムスライスは８０サンプル幅なので、これらの行によって表されるタイムスライスは、（同じく２０００．５上に中心を置く）サンプル１９６１〜２０４０と考えることができる。２番目の行（タイムスライス）は８０サンプル後になる。Ｄ２０００ＭＭの２行目は、（２０８０．５上に中心を置く）サンプル８１〜４０８０に対するＦＦＴによって生成され、Ｄ５００ＭＭの２行目は、（同じく２０８０．５上に中心を置く）サンプル１５８１〜２５８０に対するＦＦＴによって生成される。タイムスライスは、（この場合も２０８０．５上に中心を置く）サンプル２０４１〜２１２０と考えることができる。定義上、タイムスライスは重複しないことに留意されたい。

この実施形態に対する改変形態により、本発明の他の実施形態を作成することができる。時間最大値を削除し、周波数最大値だけを使用することもできる。逆に、時間最大値だけを使用することもできる。弟の閾値は２ｄＢから他の任意の値に変えることができ、または弟を完全になくすこともできる。３つ以上のＭＭを作成し、相互に関連付けることもできる。３つ以上のＭＭを使用する場合、それらのＭＭの全ての間の取り決めは普遍的である必要はない。例えば５つの異なる測定行列を使用する場合、同じ時間および周波数における５つの最大値のうちの３つが、相関性がある最大値を識別するように求められる場合がある。相関性がある最大値は、他の任意のＭＭ内の最大値に一致する、最も高次元のＭＭ内の最大値として定義することもできる。相関性がある最大値についての基準は応用例または信号特性によって異なり得るが、２つ以上の最大値の時間および周波数における取り決めを伴わなければならない。また、相関性がある最大値は、様々な周波数範囲について異なるように求めることができる。例えば、低周波数では、高められた周波数分解能を得るために、より大きな次元の測定行列が必要な場合がある。逆に高周波数では、より小さな次元の測定行列が申し分なく機能することがある。

例示的実施形態の中で、これらの改変形態の任意の組合せを使用することができる。また、任意のウィンドウィング技法を使用することができる。別の例示的実施形態では、同じ次元のＦＦＴだが様々なウィンドウィング技法を使用して複数のＭＭが生成される。次いで、これらのＭＭの中で（ことによると様々な印付け基準を使い）最大値に印が付けられ、その後、相関性がある最大値を見つけてＰＭＭを構築するために、これらのＭＭが比較される。別の例示的実施形態では、様々な次元および様々なウィンドウィング技法の両方を使用して複数のＭＭが作成される。例えば、Ｄ５００ＭＭおよびＤ２０００ＭＭをウィンドウィング技法なしで作成し、別のＤ２０００ＭＭをハミングウィンドウを使って作成することができる。次いで、ＰＭＭを作成するためにこれらの３つのＭＭが相互に関連付けられる。可能な組合せは無数にある。

別の例示的実施形態では、単一のＭＭしか作成されない。この実施形態では、Ｄ４０００ＭＭがウィンドウィング技法なしで作成される。周波数ピークの単純最大値が識別され、印を付けられる。また、侵入最大値が識別され、印を付けられる。周波数ピークおよび侵入最大値の両方として印を付けられた任意のセルは相関性がある最大値であり、印を付けられたそれらの相関性がある最大値を使ってＰＭＭが作成される。

この実施形態に対する改変形態により、本発明の他の実施形態を作成することができる。ＭＭは、４０００とは異なる次元を有することができる。ＭＭの周波数分解能を向上させるために、デコンボリューションおよび／またはウィンドウィング技法を使用することができる。弟を認めることができる。弟の閾値は、不変のｄＢ数である代わりに、侵入最大値の特性の関数にすることができる。特に、「強い」侵入最大値（信号ピークがウィンドウに入り、出て行くときにより大きな勾配を示す最大値）は、弱い侵入最大値とは異なる弟の閾値をトリガすることができる。

別の例示的実施形態では、完全な（ｆｕｌｌ）複素数ＦＦＴを使用し、ＭＭのセルを複素数でポピュレートすることができ、最大値の識別は、セル内の振幅および位相の両方に基づくことができる。例えば、弟の閾値および角度最大値の閾値が位相成分を含むことができる。より大きいまたはより小さい位相変移は、最大値をより示すとみなすことができる。

別の例示的実施形態では、ＦＦＴの一部または全てが、複数の有限インパルス応答（ＩＩＲ）または無限インパルス応答（ＦＩＲ）によって置換される。それぞれの周波数ビンは、別個のＦＩＲまたはＩＩＲを使用する。周波数スペクトルを識別するために、ある領域から別の領域への実際の変換の代わりにフィルタを使用する一般的な方法は知られているが、この方法はより計算集約的である。ＭＭ内のタイムスライスを完全に同じように中心付けするために、フィルタの周波数応答内の群遅延変動を調節する時間遅延補償を使用することができる。ＦＩＲおよびＩＩＲから作成されるＭＭは、ＦＦＴから作成されるＭＭと同じように使用される。

さらに、同じまたは同様の種類の計算的特性もしくは解析的特性を提供する他の種類の変換を使用することにより、ＦＦＴを置換できることを理解すべきである。離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）はそのような変換の一例である。そのような変換は、異なる領域への関数空間の交換（ｒｏｔａｔｉｏｎ）とみなすことができると従来より理解されている。さらに、ＦＦＴおよびＤＷＴ等は、周波数の点で局所化された基底関数を有する。したがって、例示的実施形態は、本明細書に記載の機能性を提供する様々な種類の変換とともに利用することができる。

例示的実施形態は、様々な次元のＦＦＴおよび／または他の変換および／または様々なウィンドウィング技法および／またはＦＩＲもしくはＩＩＲのバンクを使って作成される、上記の複数のＭＭ内の複数の種類の最大値の全てを組み合わせることができる。次いで、それらの最大値は、対応する周波数ビンおよびタイムスライスに関して相関される。ＦＩＲまたはＩＩＲを使用する場合、計算負荷を減らすために、より長いタイムスライスを使用することができる。この場合、ＦＩＲまたはＩＩＲによって作成されるＭＭ内の単一の行（タイムスライス）が、ＦＦＴによって作成されるＭＭ内の２つ以上の行と時間の点で相関する可能性がある。単純相関を助けるために、行列を周波数の点で拡張した方法と同じように、行列を時間の点で拡張することができ、またはこの装置なしで相関を行うことができる。また、最大値セルを識別することを本明細書ではセルに「印を付ける」と記載するが、これは一部の例示的実施形態では文字通りではない。どのセルが最大値であり、どのセルがそうでないかを追跡する任意の方法を使用することができる。例示的実施形態では、別個の並列行列（またはアレイ）が最大値の指示を含む。したがって、ＭＭまたはＰＭＭは、機械の中の単一の行列またはアレイを文字通り指さない可能性があるが、本明細書に記載の振幅および最大値情報を集合的に含む、１組の並列行列またはアレイを文字通り指すことができる。

図１は、本発明の例示的実施形態による概略図を示す。アナログ信号受信装置１０１ａは、（上記に説明したように、１つまたは複数の波形を含むことができる）物理アナログ信号をキャプチャし、その結果、物理的アナログ装置とみなすことができる。このアナログ信号受信装置１０１ａは、例えばテープを再生するテーププレーヤ、マイクロフォン、ビデオカメラ、または他の変換器、等とすることができる。アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換器１０１ｂが、その物理アナログ信号をデジタル形式に変換する。例示的実施形態では、このＡ／Ｄ変換器１０１ｂが、例えばデジタルオーディオワークステーション（ＤＡＷ）に給電するデジタルオーディオマシン上に埋め込まれる。デジタル形式は、例えば１６ビットの量子化および８ＫＨｚのサンプリング周波数を使用して作成される。量子化の各ビットは、約６ｄＢのダイナミックレンジを与えることができる。したがって、この１６ビットの量子化の例は、一部のオーディオ用途には十分である約１２５ｄＢの合計ダイナミックレンジをもたらすことができる。３２ビットおよび２４ビットを含むがこれだけに限定されない、他の量子化のオプションも利用可能である。この量子化は、ＣＤ−ＲＯＭなどの装置で一般に使用されるオーバーサンプリングおよびシグマデルタ変調を使用する単一ビットとすることもできる。アナログ信号受信装置１０１ａおよびＡ／Ｄ変換器１０１ｂは同じ装置とすることも、別個の装置とすることもできる。

例示的実施形態では、アナログ信号受信装置１０１ａおよびＡ／Ｄ変換器１０１ｂを介してデジタル信号を提供する代わりに、デジタル信号を記憶する、データ記憶域１０２によってデジタル信号を提供することができる。データ記憶域１０２は、任意の種類のデータ記憶領域、例えばハードディスクドライブ、ネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）装置、フラッシュドライブ、等とすることができる。ただし、データ記憶域１０２はこれらの特定の例に限定されない。本発明の範囲から逸脱することなく、データ記憶域１０２は、他の既存のまたは将来開発されるデータ記憶装置を含むことができる。

例示的実施形態により、多くの種類の信号を処理することができる。例えば、提供されるデジタル信号は、音声スペクトル、ビデオスペクトル、または他のスペクトルからデジタル化されたアナログ信号とすることができ、またはデジタル形式で生じてもよい。

ブロック１０３から１０７では、デジタル信号が、アナログ信号受信装置１０１ａおよびＡ／Ｄ変換器１０１ｂから、またはデータ記憶域１０２から受け取られ、測定行列を生成するために変換される。この変換は例えばＦＦＴとすることができる。例えばブロック１０３から１０７のそれぞれで、様々な次元および対応するスペクトル分解能を使い、デジタル化された物理アナログ信号に対してＦＦＴが実行される。この変換の機能性は、関心スペクトル（ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の全体にわたり適切に間隔を設けた中央周波数を有する、ＦＩＲ帯域フィルタまたはＩＩＲ帯域フィルタのバンクによって遂行することもできる。通常は、２つ以上のそのような変換（またはフィルタバンクセット）が実行される。そのような変換は任意の数を使用することができるけれども、図１はそのような変換を５つ示している。

ブロック１０８から１１２では、それぞれの測定行列内のセルの振幅を比較する様々な方法により、それぞれの測定行列内の最大値セルが識別される。実時間波形の測定行列を処理する場合、１度に１行または数行処理することができる。現在処理されている行と比較するために、一部のデータは以前処理された行から保持される。

ブロック１１３では、相関性がある最大値を見つけるために、それぞれの測定行列内の識別された最大値が、時間および周波数の点で比較される。これらの比較は、同じ種類の最大値または異なる種類の最大値を伴うことができる。例示的実施形態では、これらの比較は、同じ変換／ブロック（例えばブロック１０８）からの異なる種類の最大値を伴うことができる。例えば、ブロック１０８からの侵入最大値セルを、ブロック１０８〜１１２からの単純最大値セルおよび関連する最大値セルと比較することができる。どんな比較の組合せも可能である。

ブロック１１４では、精密測定行列が構築される。ブロック１１３からの、一致するタイムスライスおよび周波数ビンについての識別された位置が、ＰＭＭ内で印を付けられる相関性がある最大値を形成する。元になる測定行列内の対応するセルに含まれる振幅の任意の関数（例えば、平均、重み付き平均、中央値、等）を使いＰＭＭのセル内の振幅をポピュレートすることができる。この関数は、単関数（例えば元になる行列のうちの１つの振幅しか使用しない）、または複素関数（例えば元になるそれぞれの行列内のセルが最大値かどうか、およびどの種類の最大値かに敏感である）とすることができる。

例示的実施形態では、出力装置１１５は、データ記憶領域もしくは伝送装置、または測定した信号を視覚化するためのユーザインターフェイスを有する視覚化装置とすることができる。視覚化装置とは、例えば表示装置や印刷装置である。表示装置の例には、液晶ディスプレイ、プロジェクションモニタ等が含まれ得る。印刷装置の例には、トナーベースのプリンタ、液体インクジェットプリンタ、インクレスプリンタ等が含まれ得る。例示的実施形態の他の中間結果を出力装置１１５に与えることもできる。例示的実施形態では、出力装置１１５は、ＰＭＭを記憶するためのデータ記憶領域とすることができる。例示的実施形態では、出力装置１１５は、別の装置にＰＭＭを送信するための伝送装置とすることができる。次いで、元の波形を修正するために、信号プロセッサまたは他の装置がこれらの結果を使用することができる。例示的実施形態では、所望の結果を達成するために信号プロセッサを手動で調節できるように、この出力装置はデータ記憶領域および視覚化装置の両方を含むことができる。

図２は、図１のブロック１０８〜１１２によって単純最大値セルに印が付けられた状態の、図１のブロック１０３〜１０７によって作成された測定行列の一例のビューを示す。この例では、行はタイムスライスであり、列は周波数ビンである。それぞれのセルの中の数字は、対応する振幅測定値（単位はｄＢＦＳ）である。周波数ピークの単純最大値セルには濃い縁で印を付け、時間ピークの単純最大値セルには灰色の背景で印を付けている。

例えば、周波数ピークの単純最大値は、その振幅が周波数的に隣接する２つのセルの振幅を超える、測定行列内のタイムスライス内のセルである。図２では、セル（１６０，６７１．９）に（濃い縁で）周波数ピークの単純最大値として印が付けられており、それはこのセルが、隣接するセル（１６０，６５６．３）および（１６０，６８７．５）よりも大きい振幅を有するからである。同様に、時間ピークの単純最大値セルは、周波数ビン内の局所的最大振幅を有するセルである。図２では、セル（１５９，６７１．９）に（陰影を付けた背景で）時間ピークの単純最大値として印が付けられており、それはこのセルが、隣接するセル（１５８，６７１．９）および（１６０，６７１．９）よりも大きい振幅を有するからである。図３Ａおよび図３Ｃは、周波数ピークの単純最大値および時間ピークの単純最大値の信号強度をそれぞれ示す。

図２では弟に印を付けていないが、弟がどこにあり得るのかを知ることができる。弟に関して３ｄＢの閾値を仮定する。セル（１６０，６７１．９）は、周波数ピークの単純最大値セルとして濃い縁で印が付けられている。隣接するセル（１６０，６５６．３）および（１６０，６８７．５）は関連する最大値セルの候補だが、セル（１６０，６５６．３）だけが関連する最大値としての要件を満たす振幅（３ｄＢの範囲内）の点で十分近い。このセルの振幅はセル（１６０，６４０．６）の振幅よりも大きいので、このセルは弟になる。タイムスライス内の関連する最大値セルについても同じ決定を下すことができる。図３Ｂおよび図３Ｄは、弟を有する周波数ピークの単純最大値および弟を有する時間ピークの単純最大値の信号強度をそれぞれ示す。

図３は、本発明の一部の例示的実施形態による、時間および周波数に沿った最大値検出の例示的カテゴリを示す。図３Ａは、周波数ピークの単純最大値を示す。図３Ｂは、周波数ピークの単純最大値およびほぼ同一の振幅を有する弟を示す。図３Ｃは、時間ピークの単純最大値を示す。図３Ｄは、時間ピークの単純最大値およびほぼ同一の振幅を有する弟を示す。

図３Ｅは、タイムスライス内の角度最大値を示す。第３の点が、潜在的には周波数角度最大値である。第３の点の振幅は、自らの左側の点の振幅をかなりの量超える。第３の点の振幅はさらに、自らの右側の点の振幅よりも僅かに低い。左側の点との差が右側の点との差よりも十分に大きい場合、その点は角度最大値である。例えば、角度最大値の閾値が３ｄＢであると仮定する。第３の点が自らの左側の点よりも５ｄＢ大きいが、自らの右側の点よりも１ｄｂだけ小さい場合、その差（４ｄＢ）は閾値を超え、第３の点は角度最大値である。次いで、角度最大値としてＭＭ内のセルに印が付けられることになる。この差の閾値は、単純な不変のｄＢ値である必要はなく、周波数および振幅の関数とすることができることに留意されたい。角度最大値セルは、その振幅が予期される凸状からそれるセルとすることもできる。周波数ビン内の時間変化に基づき、類似の時間角度最大値を定義することもできる。

図３Ｆは、変換ウィンドウに入り、出て行く信号ピークを図示することにより、侵入最大値の検出を示す。ここでは変換ウィンドウの幅がピークよりもはるかに広く、そのためピークが入るときに振幅が上昇し（傾斜を上り）、ピークが完全にウィンドウ内にある間は変わらず、その後ピークが出て行くときに下降する（傾斜を下る）。この傾斜の長さからピークの真の幅を導き出すことができる。この上昇／下降のタイミングおよび持続時間が侵入最大値を定義する。

図４は、図１のブロック１１３で実行される、２つの測定行列の例示的相関を示す。幅の広い周波数ビンは、より低次元の測定行列（例えばＤ５００ＭＭ）内にある。横線を使いこのＭＭ内の最大値を示す。幅の狭い周波数ビンは、次元が８倍の測定行列（例えばＤ４０００ＭＭ）内にある。縦線を使いこのＭＭ内の最大値を示す。相関性がある最大値（両方のＭＭ内の最大値が時間および周波数の点で対応する箇所）に陰影を付けてある。これらの陰影が、図１のブロック１１４のＰＭＭ内の最大値となる。

図５Ａおよび図５Ｂは、本発明の例示的実施形態により得られた、２つの測定行列の例示的視覚化を示す。図５Ａの測定行列は、５１２サンプルポイントのＦＦＴを使用して生成され（すなわちＤ２５６ＭＭ）、図５Ｂの測定行列は、４０９６サンプルポイントのＦＦＴを使用して生成された（すなわちＤ２０４８ＭＭ）。この２つの測定行列は、例えば図１のブロック１０３および１０４から出力される。

図５Ｃおよび図５Ｄは、図５Ａおよび図５Ｂの２つの測定行列に関してそれぞれ求められ、本発明の例示的実施形態により得られた最大値セルの例示的視覚化を示す。図５Ｃおよび図５Ｄの最大値セルは、例えば図１のブロック１０８および１０９によりそれぞれ出力される。

図５Ｅは、図５Ｃおよび図５Ｄに示す相関性がある最大値から求められ、本発明の例示的実施形態により得られた精密測定行列（ＰＭＭ）の例示的視覚化を示す。このＰＭＭは、図１のブロック１１４で得られた。

図６は、本発明の例示的実施形態を示す。入力信号１００５は、アナログ装置によってキャプチャされ、デジタル化される（１０１ａおよび１０１ｂ）物理アナログ信号のデジタル化されたバージョンであるか、またはデータ記憶域１０２から得られる。信号処理エンジン１００１は、この入力信号１００５を処理し、測定エンジン１００２、マーキングエンジン１００３、および比較エンジン１００４を含む。測定エンジン１００２は、入力信号１００５からＭＭを生成する（図１のブロック１０３から１０７を実施する）。マーキングエンジン１００３は、そのＭＭを解析し、印を付ける。マーキングエンジン１００３は、それぞれのＭＭ内の最大値を識別し、印を付ける（図１のブロック１０８から１１５を実施する）。比較エンジン１００４は、対応する時間および周波数を有する行列内の最大値セルを識別し、その識別した、印を付けられた相関性がある最大値を使ってＰＭＭを構築する。

本発明の一部の例示的実施形態では、信号処理モジュール１００１が、１つまたは複数のデジタルプロセッサを含むことができる。その１つまたは複数のデジタルプロセッサは、その１つもしくは複数のデジタルプロセッサが使用するためのソフトウェアおよび／またはデータを記憶することができるデータ記憶領域、例えば図１のデータ記憶域１０２等とやり取りすることができる。

測定エンジン１００２、マーキングエンジン１００３、および比較エンジン１００４は、少なくとも１つの中央処理装置（ＣＰＵ）および複数のメモリを有するコンピュータによって実装することができる。測定エンジン１００２、マーキングエンジン１００３、および比較エンジン１００４は、例えば書替え可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号処理（ＤＳＰ）チップ、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等として実装することができる。測定エンジン１００２、マーキングエンジン１００３、および比較エンジン１００４は、１つまたは複数のエンジンとしておよびコンピュータが読み取り可能な記憶領域上に記憶される、ソフトウェアによって実装することができる。

出力データ１００６は、精密測定行列である。出力装置１００７は、その出力データを記憶、表示、および／または伝送する。

本発明は、デジタルコンピュータマシン上のソフトウェアによって実施することができる。そのソフトウェアは、シングルコアの単一のプロセッサ、マルチコアの単一のプロセッサ、またはシングルコアもしくはマルチコアの複数のプロセッサ上で実行することができる。そのソフトウェアは、ブロック１０３から１１２またはその任意の組合せを実装することができる。本発明は、汎用デジタル信号プロセッサチップまたは専門デジタル信号プロセッサチップを使用して実施することができる。本発明は専用ハードウェアによって実施することができる。本発明は、例えばコンピュータもしくは他の装置内に搭載される、例えばデジタル信号プロセッサチップを備える、１つまたは複数の回路基板上に実施することができる。

例示的実施形態では、行列データ構造を、論理的に同じ機能を果たすことができる他のデータ構造によって置換することができる。これらのデータ構造は、フィールドで構成されていてよい。これらのデータ構造には、これだけに限定されないが、例えば疎行列、連結されたキュー（ｌｉｎｋｅｄ ｑｕｅｕｅ）、等が含まれ得る。例えば、識別される最大値セルを疎行列によって表すことができ、識別されるセルのチェーンを連結されたキューによって表すことなどができる。

一部の例示的実施形態は、並列計算ハードウェアを使用して実施することができる。例示的実施形態では、図１のブロック１０３から１０７および／またはブロック１０８から１１２を、並列ハードウェアを使って実施することができる。並列コンピュータのメインメモリは、（単一のアドレス空間内で、全ての処理要素間で共用される）共用メモリ、または（それぞれの処理要素が独自のローカルアドレス空間を有する）分散メモリとすることができる。

本発明は、これだけに限定されないが、例えば、任意の周波数範囲内の、適用可能な業界における音声、音声スペクトル解析、信号解析を含む、信号の時間変化解析、データ圧縮、聴覚障害者用のデジタル蝸牛、「声紋」情報等を含む、広範な用途を有することができる。

他の信号プロセッサ、解析装置、アルゴリズム、システム、および組織に新たなまたは改善された入力を与えるために、本発明によって生み出した情報を使用することができる。時間周波数平面にわたって延びる関係する部分チェーンの記録は、それぞれのチェーンに沿った振幅または補間された振幅とともに、特定の信号発信源のコンポーネントの豊富かつ簡潔な記録を提供することができる。とりわけＰＭＭ画像表示内で各部分を部分チェーンへと結合するとき、以前はより強い信号によって隠されていた信号を測定し、視覚化することができる。

本明細書に記載した例および実施形態は非限定的な例である。本発明を例示的実施形態に関して詳細に説明し、より広範な態様において本発明から逸脱することなく変更および修正を加えてもよいことが前述の内容から当業者にとって今や明らかであり、したがって、特許請求の範囲に定義する本発明は、そのような全ての変更および修正を本発明の真の趣旨に含まれるものとして対象に含むことを意図する。

本発明の例示的実施形態は、音声成分が、音声の混合を含む合成波形の一部である場合であっても、音声成分を正確に測定するために使用することができる。また、本発明の例示的実施形態は、例えば音声が、短いもしくは長い持続時間のバーストで来る場合、ならびに／またはピッチおよび／もしくは振幅に関して変化する場合であっても、音声を含む合成波形に対して使用することができる。

Claims (25)

1. 機械によって実施されるデジタル信号処理のための方法であり、
   データ記憶領域から、またはアナログ信号源から受信され、もしくは物理的アナログ装置によってキャプチャされる物理的アナログ信号の変換から、デジタル波形信号を得るステップと、
   前記デジタル波形から２つ以上の測定行列を求めるステップであって、それぞれの行列は複数のセルからなり、それぞれのセルは対応するタイムスライスおよび周波数ビンを表し、その周波数ビンおよびタイムスライスの信号エネルギに対応する振幅を有する、測定行列を求めるステップと、
   それぞれの測定行列内の最大値セルを識別するステップと、
   時間および周波数の点で一致する複数の測定行列から、相関性がある最大値セルを識別するステップと、
   前記相関性がある最大値セルを示す精密測定行列を構築するステップと、
   前記精密測定行列を記憶し、伝送し、かつ／または表示するステップと、を備え、
   前記得るステップ、求めるステップ、識別するステップ、選択するステップ、記憶するステップ、伝送するステップ、および表示するステップは、１台または複数台の機械を使って実施されるデジタル信号処理のための方法。
2. 請求項１に記載の方法において、それぞれの測定行列内の前記最大値セルは、それらのセルが局所的最大振幅を有することに基づき、単純最大値セルとして識別されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
3. 請求項１に記載の方法において、セルが時間ピークの単純最大値セルである場合、そのセルは局所的最大値であると判定されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
4. 請求項１に記載の方法において、セルが周波数ピークの単純最大値セルである場合、そのセルは局所的最大値であると判定されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
5. 請求項１に記載の方法において、関連する最大値セルが最大値セルとみなされることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
6. 請求項１に記載の方法において、角度最大値セルが最大値セルとみなされることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
7. 請求項１に記載の方法において、侵入最大値セルが最大値セルとみなされることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
8. 請求項１に記載の方法において、様々な種類の最大値が等しいものとみなされ、前記識別したセルが全て最大値として識別されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
9. 請求項１に記載の方法において、様々な種類の最大値が等しくないものとみなされ、それぞれの種類の最大値が別々に追跡されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
10. 請求項１に記載の方法において、最大値の種類のグループが定義され、各グループ内の前記最大値の種類は等しいものとみなされるが、異なる種類のグループは等しくないものとみなされ、最大値がグループに応じて別々に追跡されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
11. 請求項１に記載の方法において、前記測定行列の前記セルの大多数が、対応するタイムスライスおよび対応する周波数ビンについて最大値セルである場合、相関性がある最大値が言明され、前記相関性がある最大値行列内の前記対応するセルが、相関性がある最大値として識別されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
12. 請求項１に記載の方法において、前記測定行列の前記セルの全てが、対応するタイムスライスおよび対応する周波数ビンについて最大値セルである場合、かつその場合に限り、相関性がある最大値が言明され、前記相関性がある最大値行列内の前記対応するセルが、相関性がある最大値として識別されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
13. 請求項１に記載の方法において、前記測定行列の前記セルのうちの２つ以上の指定された組合せが、対応するタイムスライスおよび対応する周波数ビンについて最大値セルである場合、相関性がある最大値が言明され、前記精密測定行列内の前記対応するセルが、相関性がある最大値として識別されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
14. 請求項１に記載の方法において、前記測定行列のセルが、対応するタイムスライスおよび対応する周波数ビンについて最大値セルである関数に基づき、相関性がある最大値が言明され、前記精密測定行列内の前記対応するセルが、相関性がある最大値として識別されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
15. 請求項１に記載の方法において、前記精密測定行列内の前記セルの前記振幅が、前記測定行列の前記対応するセルの前記振幅の関数であって、さらに前記セルが最大値セルかどうかについての、関数を使ってポピュレートされることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
16. 請求項１に記載の方法において、前記精密測定行列内の隣接する最大値が、部分チェーンへと結合されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
17. 機械によって実施されるデジタル信号処理のための方法であり、
    データ記憶領域から、またはアナログ発信源から受信されもしくは物理的アナログ装置によってキャプチャされる物理的アナログ信号の変換から、デジタル波形信号を得るステップと、
    前記デジタル波形から１つまたは複数の測定行列を求めるステップであって、それぞれの行列は複数のセルからなり、それぞれのセルは対応するタイムスライスおよび周波数ビンを表し、その周波数ビンおよびタイムスライスの信号エネルギに対応する振幅を有する、測定行列を求めるステップと、
    それぞれの測定行列内の、２つ以上の最大値セルの種類を識別するステップと、
    時間および周波数の点で一致する前記測定行列内の、相関性がある最大値セルの種類を識別するステップと、
    前記相関性がある最大値セルを示す精密測定行列を構築するステップと、
    前記精密測定行列を記憶し、伝送し、かつ／または表示するステップと、を備え、
    前記得るステップ、求めるステップ、識別するステップ、選択するステップ、記憶するステップ、伝送するステップ、および表示するステップは、１台または複数台の機械を使って実施されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
18. 請求項１７に記載の方法において、前記相関性がある最大値を識別するために使用される複数の最大値には、侵入最大値および少なくとも単純最大値、角度最大値、または関連する最大値が含まれることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
19. 請求項１７に記載の方法において、前記識別される相関性がある最大値セルは、侵入最大値において、および少なくとも１つの他の種類の最大値を有することを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
20. 請求項１７に記載の方法において、セルが周波数ピークの単純最大値である場合、そのセルは局所的最大値であると判定されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
21. 請求項１７に記載の方法において、セルが時間ピークの単純最大値である場合、そのセルは局所的最大値であると判定されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
22. 請求項１７に記載の方法において、セルが周波数ピークの単純最大値または時間ピークの単純最大値である場合、そのセルは局所的最大値であると判定されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
23. 請求項１７に記載の方法において、関連する最大値セルも最大値セルとみなされることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
24. 請求項１７に記載の方法において、角度最大値セルが最大値セルとみなされることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。
25. 請求項１７に記載の方法において、前記精密測定行列内の隣接する最大値が、部分チェーンへと結合されることを特徴とするデジタル信号処理のための方法。