JP2019039859A

JP2019039859A - 分析装置、分析装置の表示方法および表示プログラム

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Publication number: JP2019039859A
Application number: JP2017163158A
Authority: JP
Inventors: 昭一高嶋; Shoichi Takashima
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 2017-08-28
Filing date: 2017-08-28
Publication date: 2019-03-14
Anticipated expiration: 2037-08-28
Also published as: JP6828639B2

Abstract

【課題】信号成分と高調波成分との対応関係が明確となるように表示する分析装置、分析装置の表示方法および表示プログラムを提供する。【解決手段】観測データに対してＦＦＴを複数回行い、周期変調コヒーレンスを演算するＦＦＴ部と、周期変調コヒーレンスの音響周波数方向を複数の音響周波数グループに分割し、音響周波数グループの帯域毎に周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に帯域加算し、音響周波数方向の帯域加算出力を演算する部分帯域加算部と、帯域加算出力の周期周波数毎に、音響周波数方向の最大値と、分割した音響周波数グループのインデックスとを検出する最大値検出部と、最大値およびインデックスに基づき、帯域加算出力から得られる信号成分および高調波成分を表示する際の配色を決定する配色処理部と、決定された配色で、信号成分および高調波成分の履歴表示を生成する表示生成部とを備える。【選択図】図５

Description

本発明は、振幅変調成分を分析する分析装置、分析装置の表示方法および表示プログラムに関する。

従来、回転機構が動作することによって生じる狭帯域性の成分によって振幅変調された広帯域雑音を分析する手法として、ＤＥＭＯＮ（ＤＥｔｅｃｔｉｏｎｏｆＭｏｄｕｌａｔｉｏｎＯｎＮｏｉｓｅ）と称する手法が用いられている。ＤＥＭＯＮ処理によって振幅変調された広帯域雑音を分析することにより、回転機構に関する情報を取得することができる。

回転機構を有する物体は、例えば、船舶、ヘリコプターまたはドローン等のプロペラを有するものであり、物体の回転機構に関する情報として、例えば、シャフト回転数またはブレード枚数等が挙げられる。ＤＥＭＯＮ処理によって得られる回転機構に関する情報は、物体固有の情報であるため、回転機構に関する情報を取得することは、物体を識別する際に重要となる。

ＤＥＭＯＮ処理で扱う観測データは、広帯域雑音の振幅がシャフト等の回転によって周期的に変調されているものである。観測データは、シャフト等の回転に起因する信号成分、広帯域雑音成分、広帯域雑音とは異なる雑音成分を含む。ＤＥＭＯＮ処理では、観測データから信号成分を抽出し、抽出した信号成分に対して周波数分析を行う。これにより、回転機構に関する情報を取得することができる。

ところで、信号成分を効果的に分析する新しいＤＥＭＯＮの手法として、ＣＭＣ（ＣｙｃｌｉｃＭｏｄｕｌａｔｉｏｎＣｏｈｅｒｅｎｃｅ）と称する方法が提案されている（例えば、非特許文献１および２参照）。ＣＭＣを用いて観測データを分析することにより、音源の回転機構に起因する信号成分および高調波成分を正確に分析することができる。

D.Hanson et.al,"Cyclostationarity for ship detection using passive sonar", Acoustics, 2009 J.Antoni et.al,"Detection of Surface Ships From Interception of Cyclostationary Signature With the Cyclic Modulation Coherence", IEEE Journal of OCEANIC ENGINEERING Vol.37, No3, 2012

しかしながら、複数の音源に起因する信号成分および高調波成分が混在して観測される場合に、ＣＭＣを用いて信号成分および高調波成分の分析結果を表示させると、それぞれの信号成分と高調波成分との対応関係が不明確となる。

そこで、複数の音源に起因する信号成分および高調波成分が混在して観測される場合に信号成分と高調波成分との対応関係が明確となるように信号成分および高調波成分を表示する分析装置、分析装置の表示方法および表示プログラムが望まれている。

本発明に係る分析装置は、振幅変調された観測データを分析する分析装置であって、前記観測データに対してフーリエ変換処理を複数回行い、音響周波数と周期周波数との関係を示す周期変調コヒーレンスを演算するＦＦＴ部と、前記周期変調コヒーレンスの音響周波数方向を複数の音響周波数グループに分割し、分割した前記音響周波数グループの帯域毎に前記周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に帯域加算して、音響周波数方向の帯域加算出力を演算する部分帯域加算部と、前記音響周波数方向の帯域加算出力の周期周波数毎に、音響周波数方向の最大値と、分割した前記音響周波数グループのインデックスとを検出する最大値検出部と、前記最大値および前記インデックスに基づき、前記帯域加算出力から得られる信号成分および高調波成分を履歴表示する際の配色を決定する配色処理部と、決定された配色で、前記信号成分および前記高調波成分の履歴表示を生成する表示生成部とを備えるものである。

また、本発明に係る表示方法は、振幅変調された観測データを分析する分析装置による分析結果の表示方法であって、前記観測データに対してフーリエ変換処理を複数回行い、音響周波数と周期周波数との関係を示す周期変調コヒーレンスを演算するＦＦＴステップと、前記周期変調コヒーレンスの音響周波数方向を複数の音響周波数グループに分割し、分割した前記音響周波数グループの帯域毎に前記周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に帯域加算して、音響周波数方向の帯域加算出力を演算する部分帯域加算ステップと、前記音響周波数方向の帯域加算出力の周期周波数毎に、音響周波数方向の最大値と、分割した前記音響周波数グループのインデックスとを検出する最大値検出ステップと、前記最大値および前記インデックスに基づき、前記帯域加算出力から得られる信号成分および高調波成分を履歴表示する際の配色を決定する配色ステップと、決定された配色で、前記信号成分および前記高調波成分の履歴表示を生成する表示生成ステップとを有するものである。

さらに、本発明に係る表示プログラムは、振幅変調された観測データを分析する分析装置による分析結果の表示方法をコンピュータに実行させる表示プログラムであって、前記観測データに対してフーリエ変換処理を複数回行い、音響周波数と周期周波数との関係を示す周期変調コヒーレンスを演算するＦＦＴステップと、前記周期変調コヒーレンスの音響周波数方向を複数の音響周波数グループに分割し、分割した前記音響周波数グループの帯域毎に前記周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に帯域加算して、音響周波数方向の帯域加算出力を演算する部分帯域加算ステップと、前記音響周波数方向の帯域加算出力の周期周波数毎に、音響周波数方向の最大値と、分割した前記音響周波数グループのインデックスとを検出する最大値検出ステップと、前記最大値および前記インデックスに基づき、前記帯域加算出力から得られる信号成分および高調波成分を履歴表示する際の配色を決定する配色ステップと、決定された配色で、前記信号成分および前記高調波成分の履歴表示を生成する表示生成ステップとを実行させるものである。

以上のように、本発明によれば、音響周波数方向の帯域加算出力の周期周波数毎に検出された音響周波数方向の最大値と、音響周波数グループのインデックスとに基づき、信号成分および高調波成分を履歴表示する際の配色を決定する。これにより、信号成分と高調波成分との対応関係が明確となるように信号成分および高調波成分を表示することができる。

分析装置に入力される観測データの一例を示すグラフである。ＣＭＣを用いたＤＥＭＯＮ処理を行う従来の分析装置の構成の一例を示すブロック図である。図２の除算部で演算された周期変調コヒーレンスのスナップショットイメージの一例を示すグラフである。図２の表示生成部で生成された帯域加算出力の履歴表示の一例を示すグラフである。実施の形態１に係る分析装置の構成の一例を示すブロック図である。音響周波数の全体を３分割した場合の周期変調コヒーレンスについて説明するためのグラフである。複数に分割された音響周波数グループ毎の周期変調コヒーレンスを帯域加算する場合について説明するための概略図である。図５の最大値検出部による最大値検出について説明するための概略図である。周期周波数α_０における音響周波数グループ番号と帯域加算出力との関係の一例を示すグラフである。図５の配色処理部による配色の決定方法について説明するための概略図である。実施の形態１による履歴表示の一例を示す概略図である。図６に示す周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に９分割した場合について説明するためのグラフである。周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に９分割した場合のインデックスについて説明するためのグラフである。周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に９分割した場合の履歴表示の一例を示す概略図である。実施の形態２に係る分析装置の構成の一例を示すブロック図である。周期周波数方向に帯域加算した帯域加算出力について説明するためのグラフである。音響周波数グループのインデックスと、最大値を周期周波数方向に帯域加算したときの帯域加算出力との関係を示すグラフである。図１５の極大値検出部で検出される極大値について説明するためのグラフである。実施の形態２による履歴表示の一例を示す概略図である。

実施の形態１．
以下、本発明の実施の形態１に係る分析装置について説明する。分析装置は、入力された観測データから音源に起因する信号成分を抽出し、抽出した信号成分および高調波成分を表示する。まず、本実施の形態１に係る分析装置について説明する前に、ＣＭＣを用いた分析装置について説明する。

（観測データについて）
図１は、分析装置に入力される観測データの一例を示すグラフである。図１において、横軸は時間を示し、縦軸は振幅を示す。図１に示すように、観測データは、広帯域雑音の振幅が信号成分によって振幅変調されたものとなる。ここで、信号成分は、シャフト等の回転に起因する信号成分である。

観測データをｘ［ｔ］とした場合、観測データｘ［ｔ］は、式（１）によって表すことができる。式（１）において、ｓ［ｔ］は信号成分を示し、Ｎ［ｔ］は広帯域雑音を示す。また、ｖ［ｔ］は広帯域雑音とは異なる雑音を示す。ｍは振幅変調の大きさを表す係数を示し、ｔは時刻インデックスを示す。

ＤＥＭＯＮ処理では、図１に示す観測データｘ［ｔ］から信号成分ｓ［ｔ］が抽出される。そして、抽出した信号成分ｓ［ｔ］に対して周波数分析を行うことにより、回転に関する情報を取得することができる。

（従来の分析装置の構成）
図２は、ＣＭＣを用いたＤＥＭＯＮ処理を行う従来の分析装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図２を参照して、分析装置１００の構成について説明する。

分析装置１００は、例えばＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）などの演算装置上で実行されるソフトウェア、各種機能を実現する回路デバイスなどのハードウェア等で構成されている。図２に示すように、分析装置１００は、第１ＦＦＴ（ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ）部１１０、第２ＦＦＴ部１２０、除算部１３０、帯域加算部１４０、表示生成部１５０および表示部１６０で構成されている。分析装置１００には、観測データｘ［ｔ］が入力される。

第１ＦＦＴ部１１０は、観測データｘ［ｔ］に対して１回目のフーリエ変換処理であるＦＦＴを行うとともに、振幅を２乗し、スペクトログラムＸ［ｆ，ｔ］を演算する。演算されたスペクトログラムＸ［ｆ，ｔ］は、第２ＦＦＴ部１２０に供給される。なお、ｆは周波数を表すが、後述する周期周波数と区別するために、ここでは音響周波数と称する。

第２ＦＦＴ部１２０は、第１ＦＦＴ部１１０から供給されたスペクトログラムＸ［ｆ，ｔ］の時間軸方向に対して２回目ＦＦＴを行うとともに、振幅を２乗し、スペクトログラムＸ［ｆ，α，ｔ］を演算する。演算されたスペクトログラムＸ［ｆ，α，ｔ］は、除算部１３０に供給される。αは、回転機構の回転周波数を示す指標となる周期周波数である。

除算部１３０は、第２ＦＦＴ部１２０から供給されたスペクトログラムＸ［ｆ，α，ｔ］に対して、各音響周波数ｆについて、周期周波数αが０Ｈｚの成分で除算する処理を行い、周期変調コヒーレンスＣ［ｆ，α，ｔ］を演算する。演算された周期変調コヒーレンスＣ［ｆ，α，ｔ］は、帯域加算部１４０に供給される。

帯域加算部１４０は、除算部１３０から供給された周期変調コヒーレンスＣ［ｆ，α，ｔ］に対して、音響周波数方向の全帯域に渡って帯域加算し、帯域加算出力ＩＣ［α，ｔ］を演算する。演算された帯域加算出力ＩＣ［α，ｔ］は、表示生成部１５０に供給される。

表示生成部１５０は、帯域加算部１４０から供給された帯域加算出力ＩＣ［α，ｔ］に基づき、履歴表示を生成する。履歴表示は、横軸を周期周波数αとし、縦軸を時間とした場合に、帯域加算出力ＩＣ［α，ｔ］の出力レベルを濃淡で表示したものである。表示部１６０は、表示生成部１５０で生成された履歴表示を表示する。

（履歴表示）
図３は、図２の除算部１３０で演算された周期変調コヒーレンスＣ［ｆ，α，ｔ］のスナップショットイメージの一例を示すグラフである。図３において、横軸は周期周波数αを示し、縦軸は音響周波数ｆを示す。図３に示す例では、３つの信号成分が存在し、それぞれが異なる音響周波数帯域の広帯域雑音の振幅を変調していることが示されている。

一般に、回転機構の信号成分によって振幅変調された広帯域雑音の振幅変調成分を分析した場合、基本周期周波数の信号成分に加えて、基本周期周波数の高調波成分も観測される。ここで、高調波成分の発生の仕方は、信号成分の発生源に応じて決定される。例えば、信号成分の発生源がプロペラである場合、高調波成分の発生の仕方は、プロペラのブレード枚数によって決定される。

図３では、基本周期周波数の信号成分に対する高調波成分が観測された様子が示されており、一点鎖線Ａで囲まれた領域内の成分は、基本周期周波数α_０の信号成分に対する高調波成分である。ここで、基本周期周波数α_０の信号成分に対する高調波成分は、第２次高調波、第３次高調波と次数が増加するに従って出力レベルが低下しているが、第４次高調波では、出力レベルが上昇している。このように、高調波成分の出力レベルが第４次高調波で低下から上昇に転じることから、プロペラのブレード枚数が４枚であるものと推定することができる。

図４は、図２の表示生成部１５０で生成された帯域加算出力ＩＣ［α，ｔ］の履歴表示の一例を示すグラフである。図４において、横軸は周期周波数αを示し、縦軸は時間ｔを示す。図４では、図３の周期変調コヒーレンスＣ［ｆ，α，ｔ］について、音響周波数方向の全帯域に渡って帯域加算した帯域加算出力ＩＣ［α，ｔ］が示されている。

ここで、回転機構の信号成分および高調波成分は、出力レベルが高いとは限らない。そのため、図３に示す周期変調コヒーレンスＣ［ｆ，α，ｔ］の表示だけでは、信号成分および高調波成分を確実に表示させることができない。そこで、ＣＭＣを用いたＤＥＭＯＮ処理では、表示上の積分効果を有する帯域加算出力ＩＣ［α，ｔ］を演算することにより、信号成分が微弱であっても認識できるようにしている。

（履歴表示の問題点）
図４に示すように、ＣＭＣを用いて履歴表示を生成した場合、複数の音源に起因する信号成分および高調波成分が混在して観測される。そのため、履歴表示を確認しても、各信号成分の基本周期周波数および高調波成分の分析が困難となる。具体的には、信号成分がいくつあり、高調波成分がどの信号成分に対応するものであるのかを分析することが困難となる。

一方、図３に示す表示を履歴表示として表示させた場合には、ある時刻における観測データを分析することができる。しかし、図３の表示では、表示上の積分効果を得ることができないため、微弱な信号成分および高調波成分を検出できない可能性がある。

したがって、図３および図４に示す表示では、複数の音源に起因する信号成分および高調波成分を確実に検出することができない。そこで、本実施の形態１では、複数の音源に起因する信号成分および高調波成分を確実に検出できるようにした。

［分析装置の構成］
図５は、本実施の形態１に係る分析装置１の構成の一例を示すブロック図である。図５を参照して、分析装置１の構成について説明する。なお、以下の説明において、図２に示す分析装置１００と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。

図５に示すように、分析装置１は、第１ＦＦＴ部１１０、第２ＦＦＴ部１２０、除算部１３０、部分帯域加算部４０、最大値検出部７０、配色処理部８０、表示生成部５０および表示部１６０で構成されている。分析装置１には、観測データｘ［ｔ］が入力される。

部分帯域加算部４０は、除算部１３０から供給された周期変調コヒーレンスＣ［ｆ，α，ｔ］の音響周波数方向をＫ分割等の設定分割数に分割し、周期変調コヒーレンスＣ［ｆ，α，ｔ］を音響周波数方向にＦ／Ｋ個毎の音響周波数でグループ化する。なお、音響周波数の数Ｆは、分割数Ｋの整数倍であると好ましいが、それ以外の場合には、Ｆ／Ｋを丸める等の処理を行うことによって、音響周波数の全体をＫ分割するとよい。

ｋ番目の音響周波数グループの出力をＣ_ｋ［ｆ，α，ｔ］（ｋ＝０，１，・・・，Ｋ）とした場合、部分帯域加算部４０は、周期変調コヒーレンスＣ_ｋ［ｆ，α，ｔ］について各音響周波数グループで音響周波数方向に帯域加算する。そして、部分帯域加算部４０は、帯域加算した結果として帯域加算出力ＩＣ_ｋ［α，ｔ］を出力する。

図６は、音響周波数の全体を３分割した場合の周期変調コヒーレンスについて説明するためのグラフである。図６に示す例では、音響周波数の全体が３分割され、３つの音響周波数グループのそれぞれに対応する周期変調コヒーレンスＣ_１［ｆ，α，ｔ］、Ｃ_２［ｆ，α，ｔ］およびＣ_３［ｆ，α，ｔ］が得られていることがわかる。

図７は、複数に分割された音響周波数グループ毎の周期変調コヒーレンスを帯域加算する場合について説明するための概略図である。図７に示す例では、音響周波数グループ番号ｋが１〜３のそれぞれに対して、帯域加算出力ＩＣ_１［α，ｔ］、ＩＣ_２［α，ｔ］およびＩＣ_３［α，ｔ］が導出されている。このように、音響周波数グループ毎の周期変調コヒーレンスＣ_ｋ［ｆ，α，ｔ］を音響周波数方向に帯域加算することにより、それぞれの音響周波数グループ番号ｋに対応した帯域加算出力ＩＣ_ｋ［α，ｔ］が部分帯域加算部４０から出力される。

図５の最大値検出部７０は、部分帯域加算部４０から供給された帯域加算出力ＩＣ_ｋ［α，ｔ］に対して、周期周波数α毎のｋ方向の最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］と、最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］を取るインデックスｋ［α，ｔ］とを検出する。検出された最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］およびインデックスｋ［α，ｔ］は、配色処理部８０に供給される。

図８は、図５の最大値検出部７０による最大値検出について説明するための概略図である。図８に示す例は、図７と同様に、音響周波数グループ番号ｋが１〜３である場合に導出された帯域加算出力ＩＣ_１［α，ｔ］、ＩＣ_２［α，ｔ］およびＩＣ_３［α，ｔ］を示す。最大値検出部７０は、ある周期周波数αについて、それぞれの音響周波数グループｋにおける帯域加算出力ＩＣ_ｋ［α，ｔ］の出力レベルを導出する。

図９は、周期周波数α_０における音響周波数グループ番号と帯域加算出力との関係の一例を示すグラフである。図９の例は、周期周波数α_０について、音響周波数グループｋが１〜３である場合の最大値ｐｅａｋ［α_０，ｔ］を示す。

図９に示すように、周期周波数α_０における帯域加算出力の最大値ｐｅａｋ［α_０，ｔ］は、音響周波数グループｋが１のときであることがわかる。すなわち、周期周波数α_０においては、インデックスｋ［α_０，ｔ］が１であるときに、最大値ｐｅａｋ［α_０，ｔ］をとる。最大値検出部７０は、このような処理をすべての周期周波数αに対して行い、処理によって得られる最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］およびインデックスｋ［α，ｔ］を配色処理部８０に供給する。

図５の配色処理部８０は、最大値検出部７０から供給された最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］およびインデックスｋ［α，ｔ］に基づき、信号成分を履歴表示する際の配色を決定するための色情報を生成する。ここでは一例として、色空間として、色相Ｈ、彩度Ｓおよび明度Ｖの３つのパラメータによって色を決定するＨＳＶ色空間を用い、配色処理部８０は、色情報としての色相Ｈ、彩度Ｓおよび明度Ｖを演算する。このようにして生成された色情報は、表示生成部５０に供給される。

図１０は、図５の配色処理部８０による配色の決定方法について説明するための概略図である。図１０に示すように、色相Ｈは、信号成分の色の種類を示すパラメータであり、インデックスｋ［α，ｔ］に基づき、式（２）を用いて決定される。式（２）において、Ｈ_ｍａｘおよびＨ_ｍｉｎは、それぞれ色相Ｈが表示の際に取ることができる最大値および最小値を示す。一般に、色相Ｈが取り得る範囲は、０〜３６０である。そのため、色相Ｈの最大値Ｈ_ｍａｘは、最大で３６０であり、最小値Ｈ_ｍｉｎは、最小で０である。

彩度Ｓは、信号成分の色の鮮やかさを示すパラメータであり、最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］に基づき、式（３）を用いて決定される。式（３）において、Ｓ_ｍｉｎおよびＳ_ｍａｘは、それぞれ彩度Ｓが表示の際に取ることができる最大値および最小値を示す。ｂｉａｓ_Ｓは、最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］から減算する設定値を示す。Ｇ_Ｓは、最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］を彩度Ｓに変換する際に用いられる係数を示す。また、ｍａｘ（ｘ，ｙ）は、ｘおよびｙのうち値が大きい方を返す関数である。ｍｉｎ（ｘ，ｙ）は、ｘおよびｙのうち値が小さい方を返す関数である。一般に、彩度Ｓが取り得る範囲は、０〜１である。そのため、彩度Ｓの最大値Ｓ_ｍａｘは、最大で１であり、最小値Ｓ_ｍｉｎは、最小で０である。

明度Ｖは、信号成分の色の明るさを示すパラメータであり、最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］に基づき、式（４）を用いて決定される。式（４）において、Ｖ_ｍｉｎおよびＶ_ｍａｘは、それぞれ明度Ｖが表示の際に取ることができる最大値および最小値を示す。ｂｉａｓ_Ｖは、最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］から減算する設定値を示す。Ｇ_Ｖは、最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］を明度Ｖに変換する際に用いられる係数を示す。一般に、明度Ｖが取り得る範囲は、０〜１である。そのため、明度Ｖの最大値Ｖ_ｍａｘは、最大で１であり、最小値Ｖ_ｍｉｎは、最小で０である。

図５の表示生成部５０は、配色処理部８０から供給された色情報に基づき、各時刻の最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］に配色して履歴表示を生成する。そして、表示生成部５０は、生成した履歴表示を表示部１６０に表示させる。

図１１は、本実施の形態１による履歴表示の一例を示す概略図である。図１１において、符号ａは「緑」を示し、符号ｂは「黄色」を示し、符号ｃは「赤」を示す。また、ａ１〜ａ３、ｂ１〜ｂ４およびｃ１〜ｃ４の順に、それぞれ彩度Ｓおよび明度Ｖが低下しているものとする。

図１１に示すように、音響周波数グループが３つである場合のそれぞれの音響周波数グループには、それぞれ異なる色が設定される。例えば、１番目の音響周波数グループが赤色、２番目の音響周波数グループが黄色、３番目の音響周波数グループが緑色に設定される。また、それぞれの音響周波数グループでは、基本となる信号成分の色に対して高調波成分の彩度Ｓおよび明度Ｖが異なるように表示される。このように、本実施の形態１による履歴表示では、複数の音源に起因する信号成分および高調波成分が互いに異なる色によって表示される。

以上のように、本実施の形態１に係る分析装置１は、周期変調コヒーレンスの音響周波数方向を複数の音響周波数グループに分割し、分割した音響周波数グループの帯域毎に周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に帯域加算して帯域加算出力を演算する。そして、音響周波数方向の帯域加算出力の周期周波数毎に音響周波数方向の最大値と、分割した音響周波数グループのインデックスとを検出し、最大値およびインデックスに基づき、信号成分および高調波成分を履歴表示する際の配色を決定する。

これにより、それぞれの信号成分および高調波成分が異なる色によって表示される。そのため、信号成分と高調波成分との対応関係が明確となるように信号成分および高調波成分を表示することができる。

実施の形態２．
次に、本実施の形態２に係る分析装置について説明する。実施の形態１では、周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に分割した際に、ある音源に起因する信号成分および高調波成分が同一の音響周波数グループに含まれる場合について説明した。しかし、ある音源に起因する信号成分および高調波成分が異なる音響周波数グループに含まれる場合に履歴表示を行うと、当該信号成分および高調波成分が同一の色で表示されない可能性がある。

図１２は、図６に示す周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に９分割した場合について説明するためのグラフである。図１２に示すように、音響周波数グループ番号ｋが１〜３のグループの周期変調コヒーレンスＣ_１［ｆ，α，ｔ］〜Ｃ_３［ｆ，α，ｔ］には、ある信号成分＃１およびその高調波成分が含まれている。また、音響周波数グループ番号ｋが４〜６のグループの周期変調コヒーレンスＣ_４［ｆ，α，ｔ］〜Ｃ_６［ｆ，α，ｔ］には、信号成分＃１とは異なる信号成分＃２およびその高調波成分が含まれている。さらに、音響周波数グループ番号ｋが７〜９のグループの周期変調コヒーレンスＣ_７［ｆ，α，ｔ］〜Ｃ_７［ｆ，α，ｔ］には、さらに異なる信号成分＃３およびその高調波成分が含まれている。このような場合に、実施の形態１で説明したようにして最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］およびインデックスｋ［α，ｔ］を導出すると、履歴表示の際に、同一の音源に起因する信号成分および高調波成分が同一の色で表示されないことがある。

図１３は、周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に９分割した場合のインデックスｋ［α，ｔ］について説明するためのグラフである。図１３では、表示が容易となるように、信号成分および高調波成分に対応するインデックスｋ［α，ｔ］のみが表示されている。

図１３に示すように、周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に９分割した場合にインデックスｋ［α，ｔ］を導出すると、同一の音源に起因する信号成分および高調波成分のインデックスｋ［α，ｔ］が異なってしまうことがある。そのため、履歴表示を行った場合に、同一の音源に起因する信号成分および高調波成分に対して異なる色が割り当てられる。

図１４は、周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に９分割した場合の履歴表示の一例を示す概略図である。図１４において、符号ａ〜ｉは、それぞれ異なる色を示す。周期変調コヒーレンスに対する音響周波数方向の分割数を増やすことにより、信号成分および高調波成分が重畳している音響周波数を細かく把握できるが、図１４に示すように、本来同色で表示したい信号成分および高調波成分が異なる色で表示される。

このように、履歴表示において、同一の音源に起因する信号成分および高調波成分が異なる色で表示されると、信号成分と高調波成分との関係が容易に把握できるような情報を提供することができない。そこで、本実施の形態２では、異なる音響周波数グループに、同一の音源に起因する信号成分および高調波成分が含まれる場合でも、信号成分および高調波成分を同一の色で表示させる。

［分析装置の構成］
図１５は、本実施の形態２に係る分析装置２の構成の一例を示すブロック図である。図１５を参照して、分析装置２の構成について説明する。なお、以下の説明において、図２に示す分析装置１００および図５に示す分析装置１と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。

図１５に示すように、分析装置２は、第１ＦＦＴ部１１０、第２ＦＦＴ部１２０、除算部１３０、部分帯域加算部４０、最大値検出部７０、第２の帯域加算部９１、極大値検出部９２、インデックス修正部９３、配色処理部８０、表示生成部５０および表示部１６０で構成されている。分析装置２には、観測データｘ［ｔ］が入力される。

第２の帯域加算部９１は、最大値検出部７０から供給された最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］を周期周波数方向に帯域加算し、周期周波数方向の帯域加算出力ｓｕｍ＿ｐｅａｋ［ｋ，ｔ］を演算する。演算された帯域加算出力ｓｕｍ＿ｐｅａｋ［ｋ，ｔ］は、極大値検出部９２に供給される。

図１６は、周期周波数方向に帯域加算した帯域加算出力ｓｕｍ＿ｐｅａｋ［ｋ，ｔ］について説明するためのグラフである。また、図１７は、図１６に示す帯域加算出力ｓｕｍ＿ｐｅａｋ［ｋ，ｔ］を考慮して、音響周波数グループのインデックスｋと、最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］を周期周波数方向に帯域加算した帯域加算出力ｓｕｍ＿ｐｅａｋ［ｋ，ｔ］との関係を示すグラフである。

図１５の極大値検出部９２は、第２の帯域加算部９１から供給された周期周波数方向の帯域加算出力ｓｕｍ＿ｐｅａｋ［ｋ，ｔ］の音響周波数グループ番号方向の極大値を検出する。ここで、雑音の影響によって帯域加算出力ｓｕｍ＿ｐｅａｋ［ｋ，ｔ］にばらつきがあると、不要な極大値も検出されてしまう。したがって、この場合、極大値検出部９２は、帯域加算出力ｓｕｍ＿ｐｅａｋ［ｋ，ｔ］に対して音響周波数グループ番号方向に移動平均を適用するなどし、雑音に起因する不要な極大値を抑制する。

図１８は、図１５の極大値検出部９２で検出される極大値について説明するためのグラフである。図１８に示すように、極大値検出部９２は、帯域加算出力ｓｕｍ＿ｐｅａｋ［ｋ，ｔ］を音響周波数グループ番号方向に滑らかにして、Ｐ個の極大値ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）を検出する。図１８の例では、３つの極大値ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［１］、ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［２］およびｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［３］が検出されたことを示す。

図１５のインデックス修正部９３は、極大値検出部９２で検出されたＰ個の極大値ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］に基づき、インデックスｋ［α，ｔ］を修正する。修正されたインデックスｋ［α，ｔ］は、配色処理部８０に供給される。

インデックス修正部９３は、修正幅δを設定し、まず、音響周波数グループ番号が「ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］−δ〜ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］＋δ」の範囲に含まれるインデックスｋ［α，ｔ］を探索する。インデックスｋ［α，ｔ］が見つかると、インデックス修正部９３は、インデックスｋ［α，ｔ］を極大値ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］に置き換える。インデックス修正部９３は、この処理をすべての極大値ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］に対して行い、インデックスｋ［α，ｔ］を修正する。ここで、極大値ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］は、「ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］＜ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ＋１］」の関係を有しているものとする。

なお、「ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］−δ〜ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］＋δ」の範囲と、「ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ＋１］−δ〜ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ＋１］＋δ」の範囲とが重複する場合、インデックス修正部９３は、２つの極大値の中間位置に境界を再設定する。例えば、この例において、「ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］−δ〜ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］＋δ」の範囲は、「ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］−δ〜（ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ＋１］＋ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］）／２」の範囲に再設定される。また、「ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ＋１］−δ〜ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ＋１］＋δ」の範囲は、「（ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ＋１］＋ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ］）／２〜ｌｏｃａｌ＿Ｍａｘ［ｐ＋１］＋δ」の範囲に再設定される。

配色処理部８０は、最大値検出部７０から供給された最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］と、インデックス修正部９３から供給されたインデックスｋ［α，ｔ］とに基づき、履歴表示のための色情報を生成する。成された色情報は、表示生成部５０に供給される。

図１９は、本実施の形態２による履歴表示の一例を示す概略図である。図１９において、符号ｂ、ｅおよびｈはそれぞれ異なる色を示す。また、ｂ１〜ｂ３、ｅ１〜ｅ４およびｈ１〜ｈ４の順に、それぞれ彩度Ｓおよび明度Ｖが低下しているものとする。図１４の例では、インデックスｋ［α，ｔ］にばらつきがあったために、同一音源に起因する信号成分および高調波成分の色がばらついていたが、本実施の形態２に係る分析装置２を用いることにより、履歴表示は、図１９に示すように同一の色が設定される。

以上のように、本実施の形態２に係る分析装置２は、最大値検出部７０で検出された最大値を周期周波数方向に帯域加算した帯域加算出力のインデックス方向の極大値を検出し、検出した極大値に基づき音響周波数グループのインデックスを修正する。配色処理部８０は、最大値と修正されたインデックスに基づき、信号成分および高調波成分の配色を決定する。これにより、インデックスのばらつきが抑制されるため、同一音源に起因する信号成分および高調波成分を同一の色に設定することができ、信号成分と高調波成分との対応関係が明確となるように信号成分および高調波成分を表示することができる。

以上、本発明の実施の形態１および２について説明したが、本発明は、上述した本発明の実施の形態１および２に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。例えば、実施の形態１および２では、式（２）〜式（４）を用いて最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］およびインデックスｋ［α，ｔ］に基づき、色相Ｈ、彩度Ｓおよび明度Ｖを線形的に算出したが、これに限られず、式（５）〜式（７）を用いて配色処理を行ってもよい。式（５）〜式（７）において、ｆ_Ｈ（ｘ，ｙ）、ｆ_Ｓ（ｘ，ｙ）およびｆ_Ｖ（ｘ，ｙ）は、引数ｘおよびｙに関する任意の関数である。

また、配色処理部８０は、式（５）〜式（７）を用いて色相Ｈ、彩度Ｓおよび明度Ｖをその都度算出せず、最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］およびインデックスｋ［α，ｔ］と、色相Ｈ、彩度Ｓおよび明度Ｖとの関係を予め関連付けてテーブル化して保持していてもよい。これにより、数式では表すことができない、より複雑な関係を表現することができる。また、最大値ｐｅａｋ［α，ｔ］およびインデックスｋ［α，ｔ］を用いて色相Ｈ、彩度Ｓおよび明度Ｖを逐次計算する必要がなくなり、配色処理に要する処理量を抑制することができる。

１、２、１００分析装置、４０部分帯域加算部、５０表示生成部、７０最大値検出部、８０配色処理部、９１第２の帯域加算部、９２極大値検出部、９３インデックス修正部、１１０第１ＦＦＴ部、１２０第２ＦＦＴ部、１３０除算部、１４０帯域加算部、１５０表示生成部、１６０表示部。

Claims

振幅変調された観測データを分析する分析装置であって、
前記観測データに対してフーリエ変換処理を複数回行い、音響周波数と周期周波数との関係を示す周期変調コヒーレンスを演算するＦＦＴ部と、
前記周期変調コヒーレンスの音響周波数方向を複数の音響周波数グループに分割し、分割した前記音響周波数グループの帯域毎に前記周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に帯域加算して、音響周波数方向の帯域加算出力を演算する部分帯域加算部と、
前記音響周波数方向の帯域加算出力の周期周波数毎に、音響周波数方向の最大値と、分割した前記音響周波数グループのインデックスとを検出する最大値検出部と、
前記最大値および前記インデックスに基づき、前記帯域加算出力から得られる信号成分および高調波成分を履歴表示する際の配色を決定する配色処理部と、
決定された配色で、前記信号成分および前記高調波成分の履歴表示を生成する表示生成部と
を備えることを特徴とする分析装置。
前記最大値検出部で検出された前記最大値を周期周波数方向に帯域加算し、周期周波数方向の帯域加算出力を演算する帯域加算部と、
前記周期周波数方向の帯域加算出力の音響周波数グループのインデックス方向の極大値を検出する極大値検出部と、
前記極大値に基づき前記音響周波数グループのインデックスを修正するインデックス修正部と
をさらに備え、
前記配色処理部は、
前記最大値と修正された前記インデックスに基づき、前記信号成分および高調波成分の配色を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の分析装置。
前記配色処理部は、
前記インデックスに基づき色相を演算し、
前記最大値に基づき彩度および明度を演算する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の分析装置。
前記配色処理部は、
前記最大値および前記インデックスと、色相、彩度および明度とが関連付けられたテーブルを保持し、
前記テーブルに基づき、前記信号成分および前記高調波成分の配色を決定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の分析装置。
振幅変調された観測データを分析する分析装置による分析結果の表示方法であって、
前記観測データに対してフーリエ変換処理を複数回行い、音響周波数と周期周波数との関係を示す周期変調コヒーレンスを演算するＦＦＴステップと、
前記周期変調コヒーレンスの音響周波数方向を複数の音響周波数グループに分割し、分割した前記音響周波数グループの帯域毎に前記周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に帯域加算して、音響周波数方向の帯域加算出力を演算する部分帯域加算ステップと、
前記音響周波数方向の帯域加算出力の周期周波数毎に、音響周波数方向の最大値と、分割した前記音響周波数グループのインデックスとを検出する最大値検出ステップと、
前記最大値および前記インデックスに基づき、前記帯域加算出力から得られる信号成分および高調波成分を履歴表示する際の配色を決定する配色ステップと、
決定された配色で、前記信号成分および前記高調波成分の履歴表示を生成する表示生成ステップと
を有することを特徴とする表示方法。
振幅変調された観測データを分析する分析装置による分析結果の表示方法をコンピュータに実行させる表示プログラムであって、
前記観測データに対してフーリエ変換処理を複数回行い、音響周波数と周期周波数との関係を示す周期変調コヒーレンスを演算するＦＦＴステップと、
前記周期変調コヒーレンスの音響周波数方向を複数の音響周波数グループに分割し、分割した前記音響周波数グループの帯域毎に前記周期変調コヒーレンスを音響周波数方向に帯域加算して、音響周波数方向の帯域加算出力を演算する部分帯域加算ステップと、
前記音響周波数方向の帯域加算出力の周期周波数毎に、音響周波数方向の最大値と、分割した前記音響周波数グループのインデックスとを検出する最大値検出ステップと、
前記最大値および前記インデックスに基づき、前記帯域加算出力から得られる信号成分および高調波成分を履歴表示する際の配色を決定する配色ステップと、
決定された配色で、前記信号成分および前記高調波成分の履歴表示を生成する表示生成ステップと
を実行させることを特徴とする表示プログラム。