JP2023167964A - Signal processing device and signal processing method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、信号処理装置及び信号処理方法に関する。 The present invention relates to a signal processing device and a signal processing method.
特許文献1に記載された微小信号検出装置(漏水検出装置)は、漏水音集音板と、第1ピックアップセンサと、第2ピックアップセンサと、差動増幅アンプと、フィルタ回路と、プリメインアンプとを備える。第1ピックアップセンサは、漏水音を検出して微小音検出信号を出力する。第2ピックアップセンサは、第1ピックアップセンサの近傍に配置される。第2ピックアップセンサは、第1ピックアップセンサと異なる感度で漏水音を検出して微小音検出信号を出力する。差動増幅アンプは、第1ピックアップセンサが出力した微小音検出信号と、第2ピックアップセンサが出力した微小音検出信号とを差動増幅する。その結果、ノイズを大幅に低減することができる。フィルタ回路は、差動増幅アンプからの微小音検出信号について、特定周波数成分(ノイズ成分)をカットする。そして、フィルタ回路は、特定周波数成分をカットした微小音検出信号をプリメインアンプに出力する。フィルタ回路は、バンドパスフィルタである。プリメインアンプは、フィルタ回路からの微小音検出信号を、所定レベルまで増幅する。そして、プリメインアンプは、増幅した微小音検出信号を出力する。
The minute signal detection device (water leakage detection device) described in
しかしながら、特許文献1に記載された微小信号検出装置では、例えば、フィルタ回路として用いられるバンドパスフィルタの周波数選択性に幅があること、及び、差動増幅アンプとフィルタ回路との双方がランダムノイズ発生源となることの理由により、ノイズを十分低減することが困難である。従って、微小信号を精度良く検出することが困難である。
However, in the small signal detection device described in
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、微小信号を精度良く検出することができる信号処理装置及び信号処理方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to provide a signal processing device and a signal processing method that can detect minute signals with high accuracy.
本発明の一局面によれば、信号処理装置は、信号増幅部と、複数の閾値応答部と、信号生成部と、閾値算出部と、閾値設定部とを備える。信号増幅部は、ノイズ成分及び信号成分を含む入力信号を増幅し、増幅信号を出力する。複数の閾値応答部には、前記増幅信号が入力されるとともに、複数の異なる閾値信号がそれぞれ入力される。閾値応答部の各々は、前記増幅信号と前記閾値信号との比較結果を示す応答信号を出力する。信号生成部は、前記複数の閾値信号にそれぞれ設定されている複数の閾値、及び、複数の前記応答信号に基づいて、前記信号成分に対応する信号値を生成する。閾値算出部は、前記複数の閾値信号に対してそれぞれ設定する新たな複数の閾値を、閾値関数に基づいて算出する。閾値設定部は、前記信号成分に対応する前記信号値を生成する際に利用した前記複数の閾値を、前記新たな複数の閾値に更新する。前記閾値関数は、前記信号成分に対応する前記信号値に基づいて定められ、前記閾値信号に対して設定することの可能な閾値と、前記閾値信号を識別するための識別値との関係を示す。 According to one aspect of the present invention, a signal processing device includes a signal amplification section, a plurality of threshold response sections, a signal generation section, a threshold calculation section, and a threshold setting section. The signal amplification section amplifies an input signal including a noise component and a signal component, and outputs an amplified signal. The amplified signal is input to the plurality of threshold response units, and a plurality of different threshold signals are respectively input to the plurality of threshold response units. Each of the threshold response units outputs a response signal indicating a comparison result between the amplified signal and the threshold signal. The signal generation unit generates a signal value corresponding to the signal component based on the plurality of threshold values respectively set to the plurality of threshold signals and the plurality of response signals. The threshold calculation unit calculates a plurality of new thresholds to be respectively set for the plurality of threshold signals based on a threshold function. The threshold value setting unit updates the plurality of threshold values used when generating the signal value corresponding to the signal component to the new plurality of threshold values. The threshold function is determined based on the signal value corresponding to the signal component, and indicates a relationship between a threshold that can be set for the threshold signal and an identification value for identifying the threshold signal. .
本発明の一態様においては、前記ノイズ成分の出現が正規分布で示されることが好ましい。前記閾値関数は、前記正規分布の特性に対応する関数であることが好ましい。 In one aspect of the present invention, it is preferable that the appearance of the noise component is represented by a normal distribution. Preferably, the threshold function is a function corresponding to the characteristics of the normal distribution.
本発明の一態様においては、前記閾値関数は、第1関数と、第2関数とを含むことが好ましい。前記第1関数は、前記閾値信号に設定することの可能な最小閾値と、前記信号成分に対応する前記信号値に基づいて定められることが好ましい。前記第2関数は、前記閾値信号に設定することの可能な最大閾値と、前記信号成分に対応する前記信号値とに基づいて定められることが好ましい。 In one aspect of the present invention, it is preferable that the threshold function includes a first function and a second function. Preferably, the first function is determined based on a minimum threshold that can be set to the threshold signal and the signal value corresponding to the signal component. Preferably, the second function is determined based on a maximum threshold that can be set to the threshold signal and the signal value corresponding to the signal component.
本発明の一態様においては、前記第1関数は、前記信号成分に対応する前記信号値を最大値とする二次関数であり、前記最小閾値から前記最大値までの単調増加区間によって示されることが好ましい。前記第2関数は、前記信号成分に対応する前記信号値を最小値とする二次関数であり、前記最小値から前記最大閾値までの単調増加区間によって示されることが好ましい。 In one aspect of the present invention, the first function is a quadratic function whose maximum value is the signal value corresponding to the signal component, and is represented by a monotonically increasing interval from the minimum threshold value to the maximum value. is preferred. Preferably, the second function is a quadratic function whose minimum value is the signal value corresponding to the signal component, and is represented by a monotonically increasing section from the minimum value to the maximum threshold.
本発明の一態様においては、前記複数の応答信号の各々は、前記比較結果を、第1レベル及び第2レベルのいずれかのレベルで示すことが好ましい。前記信号生成部は、時間軸上に並ぶ所定期間ごとに、前記複数の応答信号の各々において、前記所定期間における前記第1レベルの割合を算出し、前記複数の応答信号の各々における前記第1レベルの割合と前記複数の閾値信号との関係を近似する近似関数に基づいて、前記所定期間ごとに前記信号成分に対応する前記信号値を生成することが好ましい。前記閾値算出部は、前記所定期間ごとに、前記閾値関数を更新して、更新後の前記閾値関数に基づいて前記新たな複数の閾値を算出することが好ましい。前記閾値設定部は、前記信号成分に対応する前記信号値を生成する際に利用した前記複数の閾値を、前記所定期間ごとに、前記新たな複数の閾値に更新することが好ましい。 In one aspect of the present invention, each of the plurality of response signals preferably indicates the comparison result at either a first level or a second level. The signal generation unit calculates the proportion of the first level in each of the plurality of response signals for each predetermined period arranged on the time axis, and calculates the proportion of the first level in each of the plurality of response signals. Preferably, the signal value corresponding to the signal component is generated for each predetermined period based on an approximation function that approximates a relationship between a level ratio and the plurality of threshold signals. It is preferable that the threshold calculation unit updates the threshold function every predetermined period and calculates the new plurality of thresholds based on the updated threshold function. Preferably, the threshold value setting unit updates the plurality of threshold values used when generating the signal value corresponding to the signal component to the new plurality of threshold values at each of the predetermined periods.
本発明の他の局面によれば、信号処理方法は、ノイズ成分及び信号成分を含む入力信号を増幅し、増幅信号を出力するステップと、複数の異なる閾値信号の各々と前記増幅信号とを比較し、複数の比較結果をそれぞれ示す複数の応答信号を出力するステップと、前記複数の閾値信号に対してそれぞれ設定されている複数の閾値、及び、前記複数の応答信号に基づいて、前記信号成分に対応する信号値を生成するステップと、前記複数の閾値信号に対してそれぞれ設定する新たな複数の閾値を、閾値関数に基づいて算出するステップと、前記信号成分に対応する前記信号値を生成する際に利用した前記複数の閾値を、前記新たな複数の閾値に更新するステップとを含む。前記閾値関数は、前記信号成分に対応する前記信号値に基づいて定められ、前記閾値信号に対して設定することの可能な閾値と、前記閾値信号を識別するための識別値との関係を示す。 According to another aspect of the invention, a signal processing method includes the steps of: amplifying an input signal including a noise component and a signal component; and outputting an amplified signal; and comparing the amplified signal with each of a plurality of different threshold signals. a step of outputting a plurality of response signals each indicating a plurality of comparison results; and a step of outputting a plurality of response signals respectively indicating a plurality of comparison results, and a step of outputting a plurality of response signals based on a plurality of threshold values respectively set for the plurality of threshold signals and a plurality of response signals. a step of generating a signal value corresponding to the signal component; a step of calculating a plurality of new threshold values to be respectively set for the plurality of threshold signals based on a threshold function; and generating the signal value corresponding to the signal component. updating the plurality of threshold values used in the process to the new plurality of threshold values. The threshold function is determined based on the signal value corresponding to the signal component, and indicates a relationship between a threshold that can be set for the threshold signal and an identification value for identifying the threshold signal. .
本発明によれば、微小信号を精度良く検出することができる。 According to the present invention, minute signals can be detected with high accuracy.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、図中、同一または相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In addition, in the drawings, the same or corresponding parts are given the same reference numerals and the description will not be repeated.
図1~図6を参照して、本発明の実施形態に係る信号処理装置100を説明する。図1は、本実施形態に係る信号処理装置100を示すブロック図である。図1に示すように、信号処理装置100は、入力信号SG1(t)を処理し、出力信号SG2(t)を出力する。以下、記載を簡略にするために、入力信号SG1(t)及び出力信号SG2(t)を、それぞれ、入力信号SG1及び出力信号SG2と記載する。「t」は時間を示す。入力信号SG1は、信号成分s(t)及びノイズ成分n(t)を含む。ノイズ成分n(t)は、白色正規雑音(Gaussian white noise)である。つまり、ノイズ成分n(t)の出現が正規分布で示される。
A
具体的には、信号処理装置100は、信号増幅部1と、閾値処理部3と、デジタル処理部5と、閾値設定部7とを備える。
Specifically, the
信号増幅部1は、入力信号SG1を増幅して、増幅信号SGAを閾値処理部3に出力する。具体的には、信号増幅部1は、増幅率Aを有し、入力信号SG1をA倍に増幅する。従って、増幅信号SGAは、信号成分A・s(t)及びノイズ成分A・s(t)を含む。信号増幅部1は、例えば、オペアンプ等を含む増幅回路である。
The
閾値設定部7は、複数の異なる閾値信号Vt[0]~Vt[M]を閾値処理部3に出力する。本実施形態において、「M」は1以上の整数を示す。以下、閾値信号Vt[0]~Vt[M]を区別して説明する必要がない場合には、閾値信号Vt[0]~Vt[M]を総称して「閾値信号Vt[m]」と記載する。「m」は、閾値信号Vt[m]を識別するための識別値である。本実施形態において、「m」は、0以上M以下の整数である。なお、閾値信号Vt[m]を閾値信号Vtと記載する場合がある。閾値設定部7は、例えば、D/Aコンバータ(デジタル-アナログ変換回路)、又は、電源及び抵抗分圧回路を含む。
The
閾値処理部3には、増幅信号SGAと閾値信号Vt[m]とが入力される。閾値信号Vt[m]には、閾値Vt[m]が設定される。本実施形態では、理解を容易にするために、閾値信号と、閾値信号に設定された閾値とに対して、同じ参照符号「Vt[m]」を付する。「m」は、閾値Vt[m]を識別するための識別値でもある。閾値Vt[m]は電圧値である。具体的には、閾値処理部3には、複数の異なる閾値信号Vt[0]~Vt[M]が入力される。複数の異なる閾値信号Vt[0]~Vt[M]には、それぞれ、複数の閾値Vt[0]~Vt[M]が設定されている。識別値mは、閾値Vt[0]~Vt[M]の大小関係を示している。本実施形態では、閾値Vt[m]は、識別値mが大きいほど大きい(Vt[0]<Vt[1]<…<Vt[M])。なお、閾値Vt[m]を閾値Vtと記載する場合がある。
The amplified signal SGA and the threshold signal Vt[m] are input to the
閾値処理部3は、増幅信号SGAと、複数の閾値信号Vt[0]~Vt[M]とを比較することにより、複数の応答信号B[0]~B[M]を生成する。そして、閾値処理部3は、複数の応答信号B[0]~B[M]をデジタル処理部5に出力する。以下、応答信号B[0]~B[M]を区別して説明する必要がない場合には、応答信号B[0]~B[M]を総称して「応答信号B[m]」と記載する。
The
具体的には、閾値処理部3は、複数の閾値応答部H0~HMを備える。複数の閾値応答部H0~HMには、それぞれ、閾値設定部7から複数の異なる閾値信号Vt[0]~Vt[M]が入力される。また、複数の閾値応答部H0~HMの各々には、信号増幅部1から増幅信号SGAが入力される。以下、閾値応答部H0~HMを区別して説明する必要がない場合には、閾値応答部H0~HMを総称して「閾値応答部Hm」と記載する。
Specifically, the
閾値応答部Hmは、増幅信号SGAと閾値信号Vt[m]とを比較して、増幅信号SGAと閾値信号Vt[m]との比較結果を示す応答信号B[m]をデジタル処理部5に出力する。閾値応答部Hmは、例えば、コンパレータ等の閾値応答素子である。具体的には、応答信号B[m]は、増幅信号SGAと閾値信号Vt[m]との比較結果を、第1レベルLH及び第2レベルLLのいずれかのレベルで示す。第1レベルLHと第2レベルLLとは異なる。従って、応答信号B[m]は2値信号である。
The threshold response unit Hm compares the amplified signal SGA and the threshold signal Vt[m] and sends a response signal B[m] indicating the comparison result between the amplified signal SGA and the threshold signal Vt[m] to the
本実施形態では、応答信号B[m]は、第1レベルLHのON信号及び第2レベルLLのOFF信号を含む。この場合、第1レベルLHは「ハイレベル」であり、第2レベルLLは「ローレベル」である。 In this embodiment, the response signal B[m] includes an ON signal at the first level LH and an OFF signal at the second level LL. In this case, the first level LH is a "high level" and the second level LL is a "low level."
具体的には、閾値応答部Hmは、増幅信号SGAの電圧値が(レベル)閾値信号Vt[m]に設定された閾値Vt[m]よりも大きい場合に、応答信号B[m]としてON信号を出力する。一方、閾値応答部Hmは、増幅信号SGAの電圧値(レベル)が閾値Vt[m]以下の場合に、応答信号B[m]としてOFF信号を出力する。このように、閾値応答部Hmの応答信号B[m]は閾値Vt[m]に依存する。また、ノイズ成分n(t)が信号成分s(t)に重畳することで、閾値応答部Hmに入力される増幅信号SGAが閾値Vt[m]よりも大きくなる確率が高くなる。つまり、閾値応答部Hmは、確率共鳴を利用して応答信号B[m]を生成する。確率共鳴とは、微小信号に対する非線形系の応答がノイズ成分n(t)によって増強される現象のことである。ここで、ノイズ成分n(t)は所定期間Tにおいてランダムに変化するため、ノイズ成分n(t)の変化に応じて、応答信号B[m]がON信号又はOFF信号に変化する。所定期間Tは、信号成分s(t)が略一定であるとみなせる微小な期間(例えば、ミリ秒オーダーの期間)である。 Specifically, the threshold response unit Hm turns ON as the response signal B[m] when the voltage value of the amplified signal SGA is larger than the threshold Vt[m] set to the (level) threshold signal Vt[m]. Output a signal. On the other hand, the threshold response unit Hm outputs an OFF signal as the response signal B[m] when the voltage value (level) of the amplified signal SGA is equal to or less than the threshold Vt[m]. In this way, the response signal B[m] of the threshold response unit Hm depends on the threshold Vt[m]. Furthermore, since the noise component n(t) is superimposed on the signal component s(t), the probability that the amplified signal SGA input to the threshold response unit Hm becomes larger than the threshold Vt[m] increases. That is, the threshold response unit Hm generates the response signal B[m] using stochastic resonance. Stochastic resonance is a phenomenon in which the response of a nonlinear system to a minute signal is enhanced by a noise component n(t). Here, since the noise component n(t) changes randomly during the predetermined period T, the response signal B[m] changes to an ON signal or an OFF signal according to a change in the noise component n(t). The predetermined period T is a minute period (for example, a period on the order of milliseconds) in which the signal component s(t) can be considered to be substantially constant.
デジタル処理部5は、応答信号B[0]~B[M]及び閾値Vt[1]~Vt[M]に基づいて出力信号SG2を生成するとともに、後述する閾値関数F(m#)に基づいて新たな閾値Vt[1]~Vt[M]を算出する。デジタル処理部5は、例えば、マイクロコンピュータ、FPGA(Field Programmable Gate Array)、又は、CPU(Central Processing Unit)を含む。
The
具体的には、デジタル処理部5は、信号生成部51と、閾値算出部52と、記憶部53とを備える。記憶部53は、デジタル処理部5による信号処理の対象情報及び結果情報を記憶する。記憶部53は、例えば、半導体メモリである。
Specifically, the
信号生成部51は、複数の閾値信号Vt[1]~Vt[M]にそれぞれ設定されている複数の閾値Vt[1]~Vt[M]、及び、複数の応答信号B[0]~B[M]に基づいて、入力信号SG1の信号成分s(t)に対応する信号値sgaを生成する。本実施形態では、信号値sgaは、増幅信号SGAに含まれる信号成分A・s(t)を示す値である。そして、信号生成部51は、信号値sgaを増幅率Aで除算することで、除算結果である信号値sgbを取得する。信号値sgbは、入力信号SG1に含まれる信号成分s(t)を示す値である。そして、信号生成部51は、信号値sgbを示す出力信号SG2を出力する。出力信号SG2は、好ましくは、デジタル信号である。なお、信号値sga、sgbは電圧値である。
The
詳細には、まず、信号生成部51は、複数の応答信号B[0]~B[M]の各々において、所定期間TにおけるON信号の割合r[0]~r[M]を算出する。ON信号の割合r[0]~r[M]は、「第1レベルLHの割合r[0]~r[M]」と読み替えることもできる。以下、割合r[0]~r[M]を区別して説明する必要がない場合には、割合r[0]~r[M]を総称して割合r[m]と記載する。なお、割合r[m]を割合rと記載する場合がある。割合r[m]について、M=9の場合を例に挙げて図2を参照して説明する。
Specifically, first, the
図2は、所定期間Tよりも更に微小な期間Δt(<<T)における増幅信号SGAの経時変化と、増幅信号SGAに対する応答信号B[0]~B[9]の一例とを示す図である。図2における各グラフの横軸は、時間tであり、共通である。一方、図2における各グラフの縦軸は、各信号の電圧値である。具体的には、図2の1段目(最上段)には、増幅信号SGAの一例と、10個の閾値Vt[0]~Vt[9]とが示されている。また、図2の2段目~11段目には、それぞれ、図2の1段目の増幅信号SGAと、各閾値Vt[0]~Vt[9]とを比較して出力された10個の応答信号B[0]~B[9]が示されている。 FIG. 2 is a diagram showing a temporal change in the amplified signal SGA during a period Δt (<<T) which is even smaller than the predetermined period T, and examples of response signals B[0] to B[9] to the amplified signal SGA. be. The horizontal axis of each graph in FIG. 2 is time t, which is common. On the other hand, the vertical axis of each graph in FIG. 2 is the voltage value of each signal. Specifically, in the first row (top row) of FIG. 2, an example of the amplified signal SGA and ten threshold values Vt[0] to Vt[9] are shown. Furthermore, in the second to eleventh stages of FIG. 2, ten signals are output by comparing the amplified signal SGA of the first stage of FIG. 2 with each threshold value Vt[0] to Vt[9]. response signals B[0] to B[9] are shown.
図2に示すように、応答信号B[m]は、増幅信号SGAが閾値Vt[m]よりも大きい時間tにおいてON信号となり、増幅信号SGAが閾値Vt[m]以下となる時間tにおいてOFF信号となる。従って、閾値Vt[m]が小さいほど、ON信号の割合r[m]が大きくなる。図2の例では、最も小さな閾値Vt[0]と比較した応答信号B[0]におけるON信号の割合r[0]は、他の閾値Vt[1]~Vt[9]と比較した応答信号B[1]~B[9]におけるON信号の割合r[1]~r[9]よりも大きい。そして、応答信号B[1]から順に、応答信号B[2]、応答信号B[3]、応答信号B[4]、応答信号B[5]、応答信号B[6]、応答信号B[7]、応答信号B[8]、及び、応答信号B[9]の順にON信号の割合r[m]が小さくなる。 As shown in FIG. 2, the response signal B[m] becomes an ON signal at time t when the amplified signal SGA is greater than the threshold value Vt[m], and turns OFF at the time t when the amplified signal SGA becomes equal to or less than the threshold value Vt[m]. It becomes a signal. Therefore, the smaller the threshold value Vt[m], the larger the ON signal ratio r[m]. In the example of FIG. 2, the ratio r[0] of ON signals in the response signal B[0] compared to the smallest threshold Vt[0] is the response signal compared to the other thresholds Vt[1] to Vt[9]. The ratio of ON signals in B[1] to B[9] is larger than r[1] to r[9]. Then, in order from response signal B[1], response signal B[2], response signal B[3], response signal B[4], response signal B[5], response signal B[6], response signal B[ 7], response signal B[8], and response signal B[9], the ON signal ratio r[m] decreases in this order.
図1に戻って、次に、信号生成部51は、所定期間Tにおいて複数の応答信号B[m]の各々におけるON信号の割合r[m]と、複数の閾値信号Vt[m]との関係を近似する近似関数に基づいて、入力信号SG1の信号成分s(t)に対応する信号値sgaを生成する。本実施形態では、信号生成部51は、複数のON信号の割合r[m]と、複数の閾値信号Vt[m]の識別値mとの関係を近似する近似関数に基づいて、信号成分s(t)に対応する信号値sgaを生成する。近似関数を、図3及び図4を参照して説明する。なお、近似関数をフィッティング関数と記載することもできる。
Returning to FIG. 1, next, the
図3は、ON信号の割合r[m]と閾値信号Vt[m]の識別値mとの関係を示す図である。横軸は識別値mを示す。図3の例では、識別値mは、等間隔(線形)の離散値である。縦軸は、ON信号の割合r[m]を示す。ON信号の割合r[m]は、「Rm/T」によって表される。「Rm」は、所定期間Tにおいて、閾値信号Vt[m]に基づく応答信号B[m]におけるON期間の累計時間である。ON期間は、所定期間Tにおいて、応答信号B[m]がON信号を示している期間(第1レベルLHを示している期間)である。 FIG. 3 is a diagram showing the relationship between the ON signal ratio r[m] and the identification value m of the threshold signal Vt[m]. The horizontal axis indicates the identification value m. In the example of FIG. 3, the identification values m are equally spaced (linear) discrete values. The vertical axis indicates the ratio r[m] of ON signals. The ON signal ratio r[m] is expressed by "Rm/T". “Rm” is the cumulative time of ON periods in the response signal B[m] based on the threshold signal Vt[m] during the predetermined period T. The ON period is a period during the predetermined period T during which the response signal B[m] indicates an ON signal (a period during which the response signal B[m] indicates the first level LH).
図3に示すように、ON信号の割合r[m]と閾値信号Vt[m]の識別値mとの関係は、概形として曲線Cによって表される。具体的には、入力信号SG1のノイズ成分n(t)は正規分布で現れる。従って、増幅信号SGAのノイズ成分A・n(t)もまた、正規分布で現れる。その結果、曲線Cは、正規分布を示す確率密度関数に対する累積分布関数を1から減算した関数(以下、「反転累積分布関数」と記載)によって示される。つまり、ON信号の割合r[m]は、反転累積分布関数に沿って現れる。よって、識別値mを連続値と仮定した場合に、曲線Cによって示される反転累積分布関数において、ON信号の割合r[m](確率)が0.5であるときの識別値K(確率変数)によって示される閾値Vt[K]が、増幅信号SGAに含まれる信号成分A・s(t)の信号値sgaに相当する。 As shown in FIG. 3, the relationship between the ON signal ratio r[m] and the discrimination value m of the threshold signal Vt[m] is roughly represented by a curve C. Specifically, the noise component n(t) of the input signal SG1 appears in a normal distribution. Therefore, the noise component A·n(t) of the amplified signal SGA also appears in a normal distribution. As a result, the curve C is represented by a function obtained by subtracting the cumulative distribution function from 1 for a probability density function indicating a normal distribution (hereinafter referred to as "inverted cumulative distribution function"). In other words, the ratio r[m] of ON signals appears along an inverted cumulative distribution function. Therefore, when the discrimination value m is assumed to be a continuous value, in the inverted cumulative distribution function shown by the curve C, the discrimination value K (random variable ) corresponds to the signal value sga of the signal component A·s(t) included in the amplified signal SGA.
そこで、反転累積分布関数を、応答信号B[m]におけるON信号の割合r[m]と、閾値信号Vt[m]の識別値mとの関係を近似する近似関数として利用する。具体的には、次の通りである。 Therefore, the inverted cumulative distribution function is used as an approximation function that approximates the relationship between the ratio r[m] of ON signals in the response signal B[m] and the discrimination value m of the threshold signal Vt[m]. Specifically, it is as follows.
まず、閾値信号Vt#[m#]の識別値m#及び近似関数D(m#)を説明する。識別値m#は、識別値mを連続値として扱ったときの変数である。従って、識別値m#は識別値mを含む。閾値信号Vt#[m#]は、識別値m#によって示される閾値信号Vt[m]である。 First, the identification value m# of the threshold signal Vt#[m#] and the approximation function D(m#) will be explained. The identification value m# is a variable when the identification value m is treated as a continuous value. Therefore, identification value m# includes identification value m. Threshold signal Vt#[m#] is threshold signal Vt[m] indicated by identification value m#.
図4は、近似関数D(m#)を示すグラフである。図4に示すように、近似関数D(m#)は、所定期間TにおけるON信号の割合r#[m#]を示し、識別値m#を変数とする関数である。具体的には、近似関数D(m#)は、反転累積分布関数である。割合r#[m#]は、識別値m#によって示される割合r[m]である。なお、割合r#[m#]を割合r#と記載し、閾値信号Vt#[m#]を閾値信号Vt#と記載する場合がある。 FIG. 4 is a graph showing the approximation function D(m#). As shown in FIG. 4, the approximation function D(m#) is a function that indicates the ratio r#[m#] of ON signals in a predetermined period T, and uses the identification value m# as a variable. Specifically, the approximation function D(m#) is an inverted cumulative distribution function. The ratio r#[m#] is the ratio r[m] indicated by the identification value m#. Note that the ratio r#[m#] may be written as a ratio r#, and the threshold signal Vt#[m#] may be written as a threshold signal Vt#.
次に、図1、図4及び図5を参照して、信号生成部51による出力信号SG2の信号値sgbの算出方法を説明する。図1に示す信号生成部51は、所定期間Tにおいて各応答信号B[m]におけるON信号の割合r[m]を算出する。そして、信号生成部51は、複数の割合r[m]と複数の識別値mとの関係に対してフィッティングを実行し、近似関数D(m#)を導出する。具体的には、図4に示すように、割合r[m]を「m#-r#」平面に配置して、フィッティングを実行することで、近似関数D(m#)を導出する。そして、信号生成部51は、近似関数D(m#)から、ON信号の割合r#が0.5であるときの識別値K#を算出する。
Next, a method for calculating the signal value sgb of the output signal SG2 by the
次に、信号生成部51は、識別値K#及び閾値関数E(m#)に基づいて出力信号SG2の信号値sgbを算出する。図5は、本実施形態に係る閾値関数E(m#)を示すグラフである。横軸は閾値信号Vt#[m#]の識別値m#(連続値)を示す。縦軸は、閾値Vt#[m#]を示す。
Next, the
図5に示すように、閾値関数E(m#)は、閾値Vt#[m#]を示し、識別値m#を変数とする関数である。具体的には、閾値関数E(m#)は、閾値信号Vt(m)(図1)に対して設定することの可能な閾値Vt#[m#]と、連続値である識別値m#との関係を示す。図5の例では、閾値関数E(m#)は、一次関数である。 As shown in FIG. 5, the threshold function E(m#) is a function that indicates the threshold value Vt#[m#] and uses the identification value m# as a variable. Specifically, the threshold function E(m#) includes a threshold value Vt#[m#] that can be set for the threshold signal Vt(m) (FIG. 1), and a discrimination value m# that is a continuous value. Indicates the relationship between In the example of FIG. 5, the threshold function E(m#) is a linear function.
信号生成部51は、閾値関数E(m#)から、識別値m#が「K#」であるときの閾値Vt#[K#]を算出する。この場合、閾値Vt#[K#]は、増幅信号SGAに含まれる信号成分A・s(t)を示す。つまり、ON信号の割合r#が0.5であるときの識別値K#(図4)によって示される閾値Vt#[K#]が、増幅信号SGAに含まれる信号成分A・s(t)を示す。なぜなら、ノイズ成分n(t)が正規分布で出現するため、図4の近似関数D(m#)が反転累積分布関数になるからである。
The
そして、信号生成部51は、閾値Vt#[K#]を増幅率Aで除算し、入力信号SG1に含まれる信号成分s(t)を示す信号値sgbを取得する。信号生成部51は、信号値sgbを示す出力信号SG2を出力する。
Then, the
以上、図4及び図5を参照して説明したように、信号生成部51は、近似関数D(m#)及び閾値関数E(m#)を利用することで、閾値応答部Hmの数を増加させなくても測定の分解能を向上させることができる。ただし、閾値応答部Hmの数が多いほうが、近似関数D(m#)及び閾値関数E(m#)の精度が向上する。
As described above with reference to FIGS. 4 and 5, the
ここで、図4を参照して説明したように、ON信号の割合r#が0.5であるときの識別値K#を近似関数D(m#)から算出する。従って、閾値信号Vt[m](図1)に設定する閾値Vt[m]の選び方が、近似計算が必要な識別値K#の算出精度に影響を及ぼす。そこで、識別値mの最大値である「M」を大きくして、多数の閾値Vt[m](多数の閾値応答部Hm)を設けるとともに、閾値Vt[m]を細かく設定することで、識別値K#の算出精度を向上できる。しかしながら、信号処理装置100の要求仕様によっては、多数の閾値Vt[m]を設けて閾値Vt[m]を細かく設定することが、回路実装面積及びコストの観点から好ましくない場合がある。そこで、信号処理装置100の要求仕様に応じた識別値mの数及び範囲で回路を用意し、入力信号SG1に応じて閾値Vt[m]の刻み方を適切に設定することで、識別値K#を算出する際の高精度化を図ることができる。
Here, as described with reference to FIG. 4, the identification value K# when the ON signal ratio r# is 0.5 is calculated from the approximation function D(m#). Therefore, how to select the threshold value Vt[m] to be set in the threshold signal Vt[m] (FIG. 1) affects the calculation accuracy of the identification value K# that requires approximate calculation. Therefore, by increasing "M" which is the maximum value of the discrimination value m, providing a large number of threshold values Vt[m] (multiple threshold response units Hm), and setting the threshold value Vt[m] finely, the discrimination The accuracy of calculating the value K# can be improved. However, depending on the required specifications of the
具体的には、本実施形態のより好ましい例として、図1に示すデジタル処理部5は、閾値関数F(m#)に基づいて、閾値信号Vt[m]に対して設定する閾値Vt[m]を動的に制御する。
Specifically, as a more preferable example of this embodiment, the
具体的には、閾値算出部52は、複数の閾値信号Vt[m]に対してそれぞれ設定する新たな複数の閾値Vt#[m#]を、閾値関数F(m#)に基づいて算出する。そして、閾値設定部7は、入力信号SG1に含まれる信号成分s(t)に対応する信号値sgaを生成する際に利用した複数の閾値Vt[m]を、新たな複数の閾値Vt#[m#]に更新する。つまり、閾値設定部7は、前回利用した複数の閾値Vt[m]を、新たな複数の閾値Vt#[m#]に更新する。
Specifically, the
特に、新たな閾値Vt#[m#]を算出する際に使用する閾値関数F(m#)は、入力信号SG1の信号成分s(t)に対応する信号値sgaに基づいて定められている。従って、本実施形態によれば、前回検出した入力信号SG1の信号成分s(t)の近傍に位置する新たな複数の閾値Vt#[m#]を、複数の閾値信号Vt[m]に設定できる。つまり、複数の閾値Vt[m]を、前回検出した入力信号SG1の信号成分s(t)の近傍に配置できる。その結果、閾値応答部Hmの個数の増加を抑制しつつも、微小信号である信号成分s(t)を精度良く検出することができる。「前回検出した入力信号SG1の信号成分s(t)の近傍」は、具体的には、「前回検出した増幅信号SGAの信号成分A・s(t)の近傍」のことである。なぜなら、信号値sgaは増幅信号SGAの信号成分A・s(t)を示すからである。また、本実施形態では、フィルタ回路を使用せずに、確率共鳴現象を利用して入力信号SG1の信号成分s(t)を検出する。従って、フィルタ回路を起因とするノイズの影響を回避できる。その結果、微小信号である信号成分s(t)を更に精度良く検出することができる。 In particular, the threshold function F(m#) used when calculating the new threshold Vt#[m#] is determined based on the signal value sga corresponding to the signal component s(t) of the input signal SG1. . Therefore, according to the present embodiment, a plurality of new threshold values Vt#[m#] located near the signal component s(t) of the input signal SG1 detected last time are set to a plurality of threshold signals Vt[m]. can. That is, a plurality of threshold values Vt[m] can be placed near the signal component s(t) of the input signal SG1 detected last time. As a result, the signal component s(t), which is a minute signal, can be detected with high accuracy while suppressing an increase in the number of threshold response units Hm. “Near the signal component s(t) of the input signal SG1 detected last time” specifically means “near the signal component A·s(t) of the amplified signal SGA detected last time”. This is because the signal value sga indicates the signal component A·s(t) of the amplified signal SGA. Furthermore, in this embodiment, the signal component s(t) of the input signal SG1 is detected using stochastic resonance phenomenon without using a filter circuit. Therefore, the influence of noise caused by the filter circuit can be avoided. As a result, the signal component s(t), which is a minute signal, can be detected with higher accuracy.
以下、閾値関数F(m#)、閾値算出部52、及び、閾値設定部7の詳細を説明する。
The details of the threshold function F(m#), the
まず、閾値関数F(m#)の詳細を説明する。閾値関数F(m#)は、閾値Vt#[m#]と、識別値m#との関係を示す。具体的には、閾値関数F(m#)は、閾値信号Vt[m](図1)に対して設定することの可能な閾値Vt#[m#]と、閾値信号Vt[m]を識別するための識別値mを連続値として扱ったときの識別値m#との関係を示す。識別値m(離散値)は識別値m#(連続値)に含まれるため、閾値関数F(m#)は、閾値信号Vt[m]に対して設定することの可能な閾値Vt#[m#]と、閾値信号Vt[m]を識別するための識別値mとの関係を示す関数であると捉えることもできる。 First, details of the threshold function F(m#) will be explained. Threshold function F(m#) indicates the relationship between threshold value Vt#[m#] and identification value m#. Specifically, the threshold function F(m#) identifies the threshold value Vt#[m#] that can be set for the threshold signal Vt[m] (FIG. 1) and the threshold signal Vt[m]. The relationship between the identification value m# and the identification value m# when the identification value m is treated as a continuous value is shown. Since the discrimination value m (discrete value) is included in the discrimination value m# (continuous value), the threshold function F(m#) is the threshold value Vt#[m] that can be set for the threshold signal Vt[m]. #] and the identification value m for identifying the threshold signal Vt[m].
なお、閾値Vt[m]及び閾値信号Vt[m]の参照符号「Vt[m]」の末尾、及び、閾値Vt#[m#]及び閾値信号Vt#[m#]の参照符号「Vt#[m#]」の末尾に対して、時間tを示すためのブラケット[ ]を付する場合がある。 Note that the end of the reference code “Vt[m]” of the threshold value Vt[m] and the threshold value signal Vt[m], and the reference code “Vt#” of the threshold value Vt#[m#] and the threshold value signal Vt#[m#] Brackets [ ] may be added to the end of "[m#]" to indicate time t.
また、閾値関数F(m#)は、入力信号SG1に含まれる信号成分s(t)に対応する信号値sgaに基づいて定められる。従って、閾値関数F(m#)の導出前に、信号値sgaを取得する必要がある。そこで、閾値設定部7は、閾値信号Vt[m](図1)に対して初期値Vt[m][0]を設定する。例えば、初期値Vt[1][0]~Vt[M][0]は、等間隔の値(線形の値)である。そして、図4及び図5を参照して説明した手法と同様に、信号生成部51は、初期値である閾値Vt[0][0]~Vt[M][0]及び応答信号B[0]~B[M]に基づいて、ON信号の割合r[0]~r[M]を算出し、近似関数D(m#)を導出する。そして、信号生成部51は、近似関数D(m#)によって識別値K#を算出する。更に、信号生成部51は、初期値である閾値Vt[0][0]~Vt[M][0]に基づいて閾値関数E(m#)を導出する。更に、信号生成部51は、識別値K#を引数として、閾値関数E(m#)から、信号値sgaを示す閾値Vt#[m#]を取得する。信号値sgaは、増幅信号SGAに含まれる信号成分A・s(t)を示している。
Further, the threshold function F(m#) is determined based on the signal value sga corresponding to the signal component s(t) included in the input signal SG1. Therefore, it is necessary to obtain the signal value sga before deriving the threshold function F(m#). Therefore, the
更に、閾値関数F(m#)を導出するために、記憶部53は、閾値Vt[m][t]がとり得る最小の値Vt_mn及び最大の値Vt_mxを記憶する。以下、最小の値Vt_mnを最小閾値Vt_mnと記載し、最大の値Vt_mxを最大閾値Vt_mxと記載する。最小閾値Vt_mnは例えば0Vであり、最大閾値Vt_mxは例えば5Vである。
Furthermore, in order to derive the threshold function F(m#), the
図6は、閾値関数F(m#)を示すグラフである。図6において、左側の縦軸は時間tにおける閾値Vt#[m#][t]を示し、右側の縦軸は時間t+Tにおける閾値Vt#[m#][t+T]を示す。横軸は識別値m#を示す。以下、例えば、t=0である。 FIG. 6 is a graph showing the threshold function F(m#). In FIG. 6, the vertical axis on the left side indicates the threshold value Vt#[m#][t] at time t, and the vertical axis on the right side indicates the threshold value Vt#[m#][t+T] at time t+T. The horizontal axis indicates the identification value m#. Hereinafter, for example, t=0.
図6に示すように、閾値関数F(m#)は、第1関数F1(m#)と、第2関数F2(m#)を含む。 As shown in FIG. 6, the threshold function F(m#) includes a first function F1(m#) and a second function F2(m#).
閾値関数F(m#)を導出するために、まず、閾値算出部52は、「m#-Vt#」平面において、第1関数F1(m#)及び第2関数F2(m#)を導出する。
In order to derive the threshold function F (m#), the
第1関数F1(m#)は、「m#-Vt#」平面において、(m#、Vt#)=(K#、A・s(t))を頂点とし、(m#、Vt#)=(0、Vt_mn)を通る上に凸の二次関数である。第1関数F1(m#)は、式(1)によって表される。
第2関数F2(m#)は、「m#-Vt#」平面において、(m#、Vt#)=(K#、A・s(t))を頂点とし、(m#、Vt#)=(M、Vt_mx)を通る下に凸の二次関数である。第2関数F2(m#)は、式(2)によって表される。
そして、閾値算出部52は、式(3)に示すように、第1関数F1(m#)及び第2関数F2(m#)によって、閾値関数F(m#)を定義する。
閾値関数F(m#)において、第1関数F1(m#)は、閾値信号Vt[m]に設定することの可能な最小閾値Vt_mnと、入力信号SG1に含まれる信号成分s(t)に対応する信号値sga(信号成分A・s(t))に基づいて定められる。なお、図6の例では、閾値Vt#[0][t]が最小閾値Vt_mnに設定されている。 In the threshold function F(m#), the first function F1(m#) is based on the minimum threshold value Vt_mn that can be set in the threshold signal Vt[m] and the signal component s(t) included in the input signal SG1. It is determined based on the corresponding signal value sga (signal component A·s(t)). Note that in the example of FIG. 6, the threshold value Vt#[0][t] is set to the minimum threshold value Vt_mn.
具体的には、閾値関数F(m#)において、第1関数F1(m#)は、信号成分s(t)に対応する信号値sga(信号成分A・s(t))を最大値mxとする二次関数である。また、第1関数F1(m#)は、式(3)に示すように、最小閾値Vt_mnから最大値mxまでの単調増加区間(0≦m#<K#)によって示される。 Specifically, in the threshold function F(m#), the first function F1(m#) sets the signal value sga (signal component A・s(t)) corresponding to the signal component s(t) to the maximum value mx is a quadratic function. Further, the first function F1 (m#) is represented by a monotonically increasing interval (0≦m#<K#) from the minimum threshold value Vt_mn to the maximum value mx, as shown in equation (3).
一方、閾値関数F(m#)において、第2関数F2(m#)は、閾値信号Vt[m]に設定することの可能な最大閾値Vt_mxと、入力信号SG1に含まれる信号成分s(t)に対応する信号値sga(信号成分A・s(t))に基づいて定められる。なお、図6の例では、閾値Vt#[M][t]が最大閾値Vt_mxに設定されている。 On the other hand, in the threshold function F(m#), the second function F2(m#) is a maximum threshold value Vt_mx that can be set in the threshold signal Vt[m] and a signal component s(t ) is determined based on the signal value sga (signal component A·s(t)). Note that in the example of FIG. 6, the threshold value Vt#[M][t] is set to the maximum threshold value Vt_mx.
具体的には、第2関数F2(m#)は、信号成分s(t)に対応する信号値sga(信号成分A・s(t))を最小値mnとする二次関数である。また、第2関数F2(m#)は、式(3)に示すように、最小値mnから最大閾値Vt_mxまでの単調増加区間(K#≦m#≦M)によって示される。 Specifically, the second function F2 (m#) is a quadratic function whose minimum value mn is the signal value sga (signal component A·s(t)) corresponding to the signal component s(t). Further, the second function F2 (m#) is represented by a monotonically increasing interval (K#≦m#≦M) from the minimum value mn to the maximum threshold value Vt_mx, as shown in equation (3).
閾値算出部52は、閾値関数F(m#)を導出すると、第1関数F1(m#)に、識別値0~Mのうち単調増加区間(0≦m#<K#)内の識別値0~pを代入して、新たな閾値Vt#[0][t+T]~Vt#[p][t+T]を算出する。「p」は、K#よりも小さく0よりも大きい整数である。更に、閾値算出部52は、第2関数F2(m#)に、識別値0~Mのうち単調増加区間(K#≦m#≦M)内の識別値K#~Mを代入して、新たな閾値Vt#[K#][t+T]~Vt#[M][t+T]を算出する。
When the threshold
以上の結果、閾値算出部52は、新たな複数の閾値Vt#[0][t+T]~Vt#[M][t+T]を取得する。この場合、「t+T」は、閾値Vt#[K#][t]によって示される信号成分A・s(t)に基づく閾値関数F(m#)から、新たな閾値Vt#[0][t+T]~Vt#[M][t+T]が取得されたことを示す。つまり、「t+T」は、時間tに続く所定期間TにおけるON信号の割合r[m]に基づいて算出した信号成分A・s(t)に基づく閾値関数F(m#)から、新たな閾値Vt#[0][t+T]~Vt#[M][t+T]が取得されたことを示す。
As a result of the above, the threshold
閾値算出部52は、閾値設定部7に対して閾値情報TSを出力する。閾値情報TSはデジタル信号である。閾値情報TSは、新たな閾値Vt#[0][t+T]~Vt#[M][t+T]を示す情報である。従って、閾値設定部7は、閾値情報TSに基づいて、閾値信号Vt[0]~Vt[M]に対してそれぞれ新たな閾値Vt#[0][t+T]~Vt#[M][t+T]を設定する。具体的には、閾値設定部7は、デジタル信号である閾値Vt#[0][t+T]~Vt#[M][t+T]をアナログ信号に変換し、閾値Vt#[0][t+T]~Vt#[M][t+T]をアナログ信号として閾値応答部H0~HMに出力する。
The
更に、閾値算出部52は、t+2T、t+3T、…、についても同様にして、新たな複数の閾値Vt#[0][t+2T]~Vt#[M][t+2T]、新たな複数の閾値Vt#[0][t+3T]~Vt#[M][t+3T]、…、を取得する。
Furthermore, the
すなわち、閾値算出部52は、所定期間Tごとに、閾値関数F(m#)を更新して、更新後の閾値関数F(m#)に基づいて新たな複数の閾値Vt#[m#]を算出する。このようなアルゴリズムで新たな閾値Vt#[m#]を算出することで、信号成分A・s(t)の近傍に複数の閾値Vt[m]を配置でき、分解能を向上させることができる。また、信号成分A・s(t)が変化した場合にも容易に対応することが可能である。
That is, the
そして、閾値設定部7は、入力信号SG1に含まれる信号成分s(t)に対応する信号値sgaを生成する際に利用した複数の閾値Vt[m]を、所定期間Tごとに、新たな複数の閾値Vt#[m#]に更新する。従って、本実施形態によれば、ON信号の割合r[m]を算出するための所定期間Tごとに、複数の閾値Vt[m]が更新される。その結果、微小信号である信号成分s(t)を継続的に精度良く検出することができる。
Then, the threshold
なお、信号生成部51は、時間軸上に並ぶ所定期間Tごとに、複数の応答信号B[m]の各々において、所定期間TにおけるON信号の割合r[m]を算出する。そして、信号生成部51は、複数の応答信号B[m]の各々におけるON信号の割合r[m]と複数の閾値信号Vt[m]との関係を近似する近似関数D(m#)に基づいて、所定期間Tごとに信号成分s(t)に対応する信号値sgaを生成する。そして、信号生成部51は、所定期間Tごとに、信号成分A・s(t)を示す信号値sgaを、増幅率Aで除算することで、信号成分s(t)を示す信号値sgbを算出して、出力信号SG2として出力する。
Note that the
以上、図1を参照して説明したように、入力信号SG1に含まれるノイズ成分n(t)の出現が正規分布で示される。そして、図6に示すように、閾値関数F(m#)は、正規分布の特性に対応する関数である。従って、本実施形態によれば、ノイズ成分n(t)の出現確率に応じて、新たな閾値信号Vt#[m#]を適切に算出できる。 As described above with reference to FIG. 1, the appearance of the noise component n(t) included in the input signal SG1 is represented by a normal distribution. As shown in FIG. 6, the threshold function F(m#) is a function corresponding to the characteristics of normal distribution. Therefore, according to this embodiment, a new threshold signal Vt#[m#] can be appropriately calculated according to the appearance probability of the noise component n(t).
具体的には、ON信号の割合r#[m#]が0.5であるときの識別値K#によって示される閾値Vt#[K#][t](=A・s(t))の近傍では、閾値関数F(m#)は、略一定に近い状態である。このことは、閾値Vt#[K#][t]の近傍では、信号成分A・s(t)(信号成分s(t))の出現確率が最も多いことを示し、閾値関数F(m#)は正規分布の特性に対応している。従って、閾値関数F(m#)を利用することで、閾値Vt#[K#](=A・s(t))の近傍に多くの新たな閾値Vt#[m#][t+T]を配置できる。 Specifically, the threshold value Vt#[K#][t] (=A・s(t)) indicated by the discrimination value K# when the ON signal ratio r#[m#] is 0.5. In the vicinity, the threshold function F(m#) is nearly constant. This indicates that near the threshold Vt#[K#][t], the probability of the appearance of the signal component A.s(t) (signal component s(t)) is the highest, and the threshold function F(m# ) corresponds to the characteristics of a normal distribution. Therefore, by using the threshold function F(m#), many new thresholds Vt#[m#][t+T] are placed near the threshold Vt#[K#] (=A・s(t)). can.
また、識別値m#が小さくなると、閾値関数F(m#)はm#=0の側に収束するとともに、識別値m#が大きくなると、閾値関数F(m#)はm#=Mの側に収束している。このことは、信号成分A・s(t)(信号成分s(t))の出現確率が、m#=0の側、及び、m#=Mの側で小さいことを示している。よって、閾値関数F(m#)が正規分布の特性に対応している。 Furthermore, as the discrimination value m# becomes smaller, the threshold function F(m#) converges toward m#=0, and as the discrimination value m# increases, the threshold function F(m#) converges to m#=M. It converges on the side. This indicates that the probability of appearance of the signal component A·s(t) (signal component s(t)) is small on the m#=0 side and on the m#=M side. Therefore, the threshold function F(m#) corresponds to the characteristics of a normal distribution.
更に、本実施形態では、閾値関数F(m#)は、第1関数F1(m#)と第2関数F2(m#)との組み合わせで構成される。従って、閾値関数F(m#)を、正規分布の特性により対応させることができる。その結果、ノイズ成分n(t)の分布をより反映した新たな複数の閾値Vt#[m#][t+T]を算出できる。 Furthermore, in this embodiment, the threshold function F(m#) is configured by a combination of a first function F1(m#) and a second function F2(m#). Therefore, the threshold function F(m#) can be made to correspond to the characteristics of the normal distribution. As a result, a plurality of new threshold values Vt#[m#][t+T] that better reflect the distribution of the noise component n(t) can be calculated.
更に、本実施形態では、第1関数F1(m#)及び第2関数F2(m#)は二次関数である。従って、閾値関数F(m#)がシンプルになるため、閾値関数F(m#)の導出を高速化できる。 Furthermore, in this embodiment, the first function F1 (m#) and the second function F2 (m#) are quadratic functions. Therefore, since the threshold function F(m#) becomes simple, the derivation of the threshold function F(m#) can be speeded up.
次に、図1及び図7~図9を参照して、本実施形態に係る信号処理方法を説明する。信号処理方法は信号処理装置100によって実行される。図7は、本実施形態に係る信号処理方法を示すフローチャートである。図7に示すように、信号処理方法は、ステップS1~S6を含む。
Next, the signal processing method according to this embodiment will be explained with reference to FIG. 1 and FIGS. 7 to 9. The signal processing method is executed by the
まず、図1及び図7に示すように、ステップS1において、閾値設定部7は初期設定を実行する。具体的には、閾値設定部7は、閾値信号Vt[m]に対して初期値Vt[m][0]を設定する。初期値Vt[m][0]は、Vt[0][0]~Vt[M][0]である。また、記憶部53は、閾値Vt[m]がとり得る最小閾値Vt_mn及び最大閾値Vt_mxを記憶する。
First, as shown in FIGS. 1 and 7, in step S1, the
次に、ステップS2において、信号増幅部1は、増幅率Aで入力信号SG1の増幅を開始する。つまり、信号増幅部1は、入力信号SG1を増幅し、増幅信号SGAを信号生成部51に出力する。
Next, in step S2, the
次に、ステップS3において、複数の閾値応答部H0~HMは、増幅信号SGA及び複数の閾値信号Vt[0][0]~Vt[M][0]に基づいて、複数の応答信号B[0]~B[M]を出力する。換言すれば、閾値応答部Hmは、増幅信号SGAの電圧値と閾値Vt[m][0]とを比較し、比較結果を示す応答信号B[m]を出力する。更に換言すると、閾値処理部3は、複数の異なる閾値信号Vt[0][0]~Vt[M][0]の各々と増幅信号SGAとを比較し、複数の比較結果をそれぞれ示す複数の応答信号B[0]~B[M]を出力する。
Next, in step S3, the plurality of threshold response units H0 to HM generate the plurality of response signals B[ 0] to B[M]. In other words, the threshold response unit Hm compares the voltage value of the amplified signal SGA and the threshold value Vt[m][0], and outputs a response signal B[m] indicating the comparison result. In other words, the
次に、ステップS4において、信号生成部51は、複数の閾値Vt[0][0]~Vt[M][0]、及び、複数の応答信号B[0]~B[M]に基づいて、出力信号SG2を生成する。
Next, in step S4, the
次に、ステップS5において、閾値算出部52は、閾値関数F(m#)に基づいて新たな閾値Vt#[0][T]~Vt#[M][T]を算出する。そして、閾値算出部52は、閾値信号Vt[0][0]~Vt[M][0]に対して、新たな閾値Vt#[0][T]~Vt#[M][T]を設定するように、閾値設定部7を制御する。
Next, in step S5, the
次に、ステップS6において、閾値設定部7は、ステップS3、S4で利用した閾値Vt[0][0]~Vt[M][0]を、ステップS5で算出した新たな閾値Vt#[0][T]~Vt#[M][T]に更新する。
Next, in step S6, the threshold
次に、処理はステップS6からステップS3に進む。そして、ステップS3では、閾値応答部H0~HMは、増幅信号SGA及び新たな閾値Vt#[0][T]~Vt#[M][T]に基づいて応答信号B[0]~B[M]を出力する。次に、ステップS4では、信号生成部51は、新たな閾値Vt#[0][T]~Vt#[M][T]、及び、応答信号B[0]~B[M]に基づいて、出力信号SG2を生成する。次に、ステップS5では、閾値算出部52は、更に新たに閾値Vt#[0][2T]~Vt#[M][2T]を算出する。次に、ステップS6では、閾値設定部7は、ステップS3、S4で利用した閾値Vt#[0][T]~Vt#[M][T]を、ステップS5で算出した新たな閾値Vt#[0][2T]~Vt#[M][2T]に更新する。
Next, the process proceeds from step S6 to step S3. Then, in step S3, the threshold response units H0 to HM send response signals B[0] to B[ based on the amplified signal SGA and new thresholds Vt#[0][T] to Vt#[M][T]. M] is output. Next, in step S4, the
次に、処理はステップS6からステップS3に進む。以上のように、ステップS3~S6が繰り返され、閾値Vt[m]が所定期間Tごとに動的に更新される。 Next, the process proceeds from step S6 to step S3. As described above, steps S3 to S6 are repeated, and the threshold value Vt[m] is dynamically updated every predetermined period T.
次に、図8を参照して、図7のステップS4の詳細を説明する。図8は、図7のステップS4の「出力信号SG2を生成する処理」を示すフローチャートである。図8に示すように、「出力信号SG2を生成する処理」は、ステップS41~S47を含む。 Next, details of step S4 in FIG. 7 will be explained with reference to FIG. FIG. 8 is a flowchart showing the "process of generating output signal SG2" in step S4 of FIG. As shown in FIG. 8, the "process of generating output signal SG2" includes steps S41 to S47.
図1及び図8に示すように、まず、ステップS41において、信号生成部51は、閾値Vt[0]~Vt[M]及び応答信号B[0]~[M]に基づいてON信号の割合r[0]~r[M]を算出する。
As shown in FIGS. 1 and 8, first, in step S41, the
次に、ステップS42において、信号生成部51は、ON信号の割合r[0]~r[M]と、閾値信号Vt[0]~Vt[M]の識別値0~Mとの関係を示す近似関数D[m#]を導出する。
Next, in step S42, the
次に、ステップS43において、信号生成部51は、近似関数D[m#]において、ON信号の割合r#が0.5になるときの識別値K#を算出する。
Next, in step S43, the
次に、ステップS44において、1回目のルーチンでは、信号生成部51は、ON信号の割合r#が0.5になるときの識別値K#に対応する閾値Vt#[K#]を閾値関数E[m#](図5)に基づいて算出する。また、2回目以降のルーチンでは、信号生成部51は、ON信号の割合r#が0.5になるときの識別値K#に対応する閾値Vt#[K#]を閾値関数F[m#](図6)に基づいて算出する。閾値Vt#[K#]は、増幅信号SGAに含まれる信号成分A・s(t)を示す信号値sgaである。
Next, in step S44, in the first routine, the
次に、ステップS45において、信号生成部51は、閾値Vt#[K#]、つまり、信号成分A・s(t)を示す信号値sgaを増幅率Aで除算する。その結果、入力信号SG1に含まれる信号成分s(t)を示す信号値sgbが、除算結果として得られる。
Next, in step S45, the
次に、ステップS46において、信号生成部51は、除算結果である信号値sgbを出力信号SG2に設定する。
Next, in step S46, the
次に、ステップS46において、信号生成部51は、出力信号SG2を出力する。そして、処理は図7のステップS5に進む。
Next, in step S46, the
次に、図9を参照して、図7のステップS5の詳細を説明する。図9は、図7のステップS5の「新たな複数の閾値Vt#[m#]を算出する処理」を示すフローチャートである。図9に示すように、「新たな複数の閾値Vt#[m#]を算出する処理」は、ステップS51~S53を含む。 Next, details of step S5 in FIG. 7 will be explained with reference to FIG. 9. FIG. 9 is a flowchart showing the "process of calculating new plurality of threshold values Vt#[m#]" in step S5 of FIG. As shown in FIG. 9, the "process of calculating new plurality of threshold values Vt#[m#]" includes steps S51 to S53.
図1及び図9に示すように、まず、ステップS51において、閾値算出部52は、ステップS44で算出した閾値Vt#[K#]、つまり、増幅信号SGAに含まれる信号成分A・s(t)を示す信号値sgaに基づいて閾値関数F(m#)を導出する。閾値Vt#[K#]は、ON信号の割合r#が0.5になるときの識別値K#に対応する閾値である。
As shown in FIGS. 1 and 9, first, in step S51, the threshold
次に、ステップS52において、閾値算出部52は、識別値0~Mを引数として、閾値関数F(m#)から、新たな閾値Vt#[0]~Vt#[M]を取得する。
Next, in step S52, the
次に、ステップS53において、閾値算出部52は、閾値信号Vt[0]~Vt[M]に対して新たな閾値Vt#[0]~Vt#[M]を設定するように、閾値設定部7を制御する。そして、処理は図7のステップS6に進む。
Next, in step S53, the
次に、図7及び図10を参照して、信号処理装置100の一例を説明する。図10は、信号処理装置100の一例を示す図である。図10に示すように、信号処理装置100において、信号増幅部1は、少なくとも1つの反転増幅回路11を含む。本実施形態では、信号増幅部1は、複数の反転増幅回路11を含む。複数の反転増幅回路11は直列に接続される。反転増幅回路11は、トランスインピーダンス増幅回路である。複数の反転増幅回路11は入力信号SG1を増幅し、最後段の反転増幅回路11が増幅信号SGAを出力する。
Next, an example of the
閾値応答部H0~HMの各々は、ヒステリシスコンパレータHCを含む。複数の閾値応答部H0~HMにおける複数のヒステリシスコンパレータHCは、最後段の反転増幅回路11の出力端子に対して並列に接続される。そして、最後段の反転増幅回路11は、閾値応答部H0~HMの各々のヒステリシスコンパレータHCの第1入力端子に増幅信号SGAを出力する。
Each of threshold response units H0 to HM includes a hysteresis comparator HC. The plurality of hysteresis comparators HC in the plurality of threshold response units H0 to HM are connected in parallel to the output terminal of the inverting
閾値設定部7は、D/Aコンバータ70を含む。D/Aコンバータ70は、閾値算出部52が出力したデジタルの閾値信号Vt#[0]~Vt#[M]を、アナログの閾値信号Vt#[0]~Vt#[M]に変換する。
The threshold
信号処理装置100は、ラインL0~LMを備える。以下、ラインL0~LMを区別して説明する必要がない場合には、ラインL0~LMを総称して「ラインLm」と記載する。ラインL0~LMの一端はD/Aコンバータ70に接続され、ラインL0~LMの他端は、それぞれ、閾値応答部H0~HMのヒステリシスコンパレータHCの第2入力端子に接続される。従って、D/Aコンバータ70は、ラインL0~LMを通して、閾値応答部H0~HMのヒステリシスコンパレータHCの第2入力端子に対して、アナログの閾値信号Vt[0]~Vt[M]を入力する。
The
ヒステリシスコンパレータHCは、増幅信号SGAと閾値信号Vt[m]とを比較して、比較結果を示す応答信号B[m]を出力する。具体的には、ヒステリシスコンパレータHCは、図7のステップS3の処理を実行する。 The hysteresis comparator HC compares the amplified signal SGA and the threshold signal Vt[m] and outputs a response signal B[m] indicating the comparison result. Specifically, the hysteresis comparator HC executes the process of step S3 in FIG.
デジタル処理部5は、FPGA50を含む。FPGA50は、信号生成部51、閾値算出部52、及び、記憶部53を含む。信号生成部51は、複数のシフトレジスタG1~GMと、信号処理部510とを含む。以下、シフトレジスタG1~GMを区別して説明する必要がない場合には、シフトレジスタG1~GMを総称して「シフトレジスタGm」と記載する。
The
シフトレジスタGmは、FPGA50の内部クロックに同期して応答信号B[m]を記憶する。内部クロックの周波数は、例えば、100MHzである。シフトレジスタGmは、所定期間Tに相当する応答信号B[m]を記憶する。所定期間Tは、例えば、ミリ秒オーダーである。シフトレジスタGmは、内部クロックに同期して、新たな応答信号B[m]を記憶するとともに、最も古い応答信号B[m]を破棄する。
The shift register Gm stores the response signal B[m] in synchronization with the internal clock of the
信号処理部510は、所定期間Tにおいて応答信号B[m]がON信号を示している回数をカウントすることで、ON信号の割合r[m]を算出する(図8のステップS41)。そして、信号処理部510は、図8のステップS42~S47の処理を実行することで、入力信号SG1の信号成分s(t)を示す信号値sgbが設定された出力信号SG2を出力する。
The
以上、図面を参照して本発明の実施形態について説明した。ただし、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施できる。また、上記の実施形態に開示される複数の構成要素は適宜改変可能である。例えば、ある実施形態に示される全構成要素のうちのある構成要素を別の実施形態の構成要素に追加してもよく、または、ある実施形態に示される全構成要素のうちのいくつかの構成要素を実施形態から削除してもよい。 The embodiments of the present invention have been described above with reference to the drawings. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and can be implemented in various forms without departing from the spirit thereof. Further, the plurality of components disclosed in the above embodiments can be modified as appropriate. For example, some of the components shown in one embodiment may be added to the components of another embodiment, or some of the components shown in one embodiment may be configured. Elements may be deleted from the embodiment.
また、図面は、発明の理解を容易にするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の厚さ、長さ、個数、間隔等は、図面作成の都合上から実際とは異なる場合もある。また、上記の実施形態で示す各構成要素の構成は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の効果から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能であることは言うまでもない。 In addition, the drawings mainly schematically show each component in order to facilitate understanding of the invention, and the thickness, length, number, spacing, etc. of each component shown in the drawings are Actual results may differ due to circumstances. Further, the configuration of each component shown in the above embodiment is an example, and is not particularly limited, and it goes without saying that various changes can be made without substantially departing from the effects of the present invention. .
(1)図1及び図6を参照して説明したように、閾値算出部52は、閾値設定部7に対して、新たな閾値Vt#[0][t+T]~Vt#[M][t+T]を示す情報を閾値情報TSとして出力した。ただし、例えば、閾値設定部7が電源及び抵抗分圧回路によって、閾値信号Vt[0]~Vt[M]を閾値応答部H0~HMに出力する場合は、次のような変形も可能である。すなわち、この場合、閾値設定部7は、抵抗分圧回路に対して電源から設定電圧を印加する。従って、設定電圧を制御することで、所望の電圧値を示す閾値信号Vt[0]~Vt[M]を、抵抗分圧回路から出力できる。よって、この場合は、閾値算出部52は、抵抗分圧回路から閾値Vt#[0][t+T]~Vt#[M][t+T]がそれぞれ閾値応答部H0~HMに出力されるように、設定電圧の情報を閾値情報TSとして閾値設定部7に出力する。なお、閾値算出部52は、閾値Vt#[0][t+T]~Vt#[M][t+T]に基づいて、設定電圧を示す閾値情報TSを算出する。
(1) As described with reference to FIG. 1 and FIG. ] was output as threshold information TS. However, for example, when the
(2)図6を参照して説明したように、閾値関数F(m#)は、式(3)で示された。ただし、閾値関数F(m#)が正規分布の特性に対応している限りにおいて、閾値関数F(m#)の次数は特に限定されないし、他の非線形関数であってもよい。 (2) As described with reference to FIG. 6, the threshold function F(m#) is expressed by equation (3). However, as long as the threshold function F(m#) corresponds to the characteristics of a normal distribution, the order of the threshold function F(m#) is not particularly limited, and may be another nonlinear function.
(3)信号処理装置100は、例えば、DNAシーケンサーの微小電流検出回路として採用できる。また、例えば、信号処理装置100は、細胞電位の計測回路における微小信号検出回路として採用できる。その他、例えば、信号処理装置100は、微弱な生体信号の検出回路として採用できる。ただし、信号処理装置100の用途は、特に限定されず、例えば、微細構造を有する半導体回路等における微小信号検出回路として採用できる。
(3) The
本発明は、信号処理装置及び信号処理方法に好適に用いられる。 INDUSTRIAL APPLICATION This invention is suitably used for a signal processing apparatus and a signal processing method.
1 信号増幅部
7 閾値設定部
51 信号生成部
52 閾値算出部
100 信号処理装置
Hm、H0~HM 閾値応答部
1
Claims (6)
前記増幅信号が入力されるとともに、複数の異なる閾値信号がそれぞれ入力され、各々が前記増幅信号と前記閾値信号との比較結果を示す応答信号を出力する複数の閾値応答部と、
前記複数の閾値信号にそれぞれ設定されている複数の閾値、及び、複数の前記応答信号に基づいて、前記信号成分に対応する信号値を生成する信号生成部と、
前記複数の閾値信号に対してそれぞれ設定する新たな複数の閾値を、閾値関数に基づいて算出する閾値算出部と、
前記信号成分に対応する前記信号値を生成する際に利用した前記複数の閾値を、前記新たな複数の閾値に更新する閾値設定部と
を備え、
前記閾値関数は、前記信号成分に対応する前記信号値に基づいて定められ、前記閾値信号に対して設定することの可能な閾値と、前記閾値信号を識別するための識別値との関係を示す、信号処理装置。 a signal amplification unit that amplifies an input signal including a noise component and a signal component and outputs an amplified signal;
a plurality of threshold response units each receiving the amplified signal and a plurality of different threshold signals, each outputting a response signal indicating a comparison result between the amplification signal and the threshold signal;
a signal generation unit that generates a signal value corresponding to the signal component based on a plurality of threshold values respectively set to the plurality of threshold signals and a plurality of the response signals;
a threshold calculation unit that calculates a plurality of new thresholds to be respectively set for the plurality of threshold signals based on a threshold function;
a threshold setting unit that updates the plurality of thresholds used when generating the signal value corresponding to the signal component to the new plurality of thresholds,
The threshold function is determined based on the signal value corresponding to the signal component, and indicates a relationship between a threshold that can be set for the threshold signal and an identification value for identifying the threshold signal. , signal processing device.
前記閾値関数は、前記正規分布の特性に対応する関数である、請求項1に記載の信号処理装置。 the appearance of the noise component is represented by a normal distribution,
The signal processing device according to claim 1, wherein the threshold function is a function corresponding to characteristics of the normal distribution.
前記第1関数は、前記閾値信号に設定することの可能な最小閾値と、前記信号成分に対応する前記信号値に基づいて定められ、
前記第2関数は、前記閾値信号に設定することの可能な最大閾値と、前記信号成分に対応する前記信号値とに基づいて定められる、請求項1又は請求項2に記載の信号処理装置。 The threshold function includes a first function and a second function,
The first function is determined based on a minimum threshold that can be set to the threshold signal and the signal value corresponding to the signal component,
The signal processing device according to claim 1 or 2, wherein the second function is determined based on a maximum threshold that can be set to the threshold signal and the signal value corresponding to the signal component.
前記第2関数は、前記信号成分に対応する前記信号値を最小値とする二次関数であり、前記最小値から前記最大閾値までの単調増加区間によって示される、請求項3に記載の信号処理装置。 The first function is a quadratic function whose maximum value is the signal value corresponding to the signal component, and is represented by a monotonically increasing interval from the minimum threshold value to the maximum value,
The signal processing according to claim 3, wherein the second function is a quadratic function whose minimum value is the signal value corresponding to the signal component, and is represented by a monotonically increasing interval from the minimum value to the maximum threshold. Device.
前記信号生成部は、時間軸上に並ぶ所定期間ごとに、前記複数の応答信号の各々において、前記所定期間における前記第1レベルの割合を算出し、前記複数の応答信号の各々における前記第1レベルの割合と前記複数の閾値信号との関係を近似する近似関数に基づいて、前記所定期間ごとに前記信号成分に対応する前記信号値を生成し、
前記閾値算出部は、前記所定期間ごとに、前記閾値関数を更新して、更新後の前記閾値関数に基づいて前記新たな複数の閾値を算出し、
前記閾値設定部は、前記信号成分に対応する前記信号値を生成する際に利用した前記複数の閾値を、前記所定期間ごとに、前記新たな複数の閾値に更新する、請求項1又は請求項2に記載の信号処理装置。 Each of the plurality of response signals indicates the comparison result at either a first level or a second level,
The signal generation unit calculates the proportion of the first level in each of the plurality of response signals for each predetermined period arranged on the time axis, and calculates the proportion of the first level in each of the plurality of response signals. Generating the signal value corresponding to the signal component for each predetermined period based on an approximation function that approximates the relationship between the level ratio and the plurality of threshold signals;
The threshold calculation unit updates the threshold function every predetermined period, and calculates the new plurality of thresholds based on the updated threshold function,
The threshold value setting unit updates the plurality of threshold values used when generating the signal value corresponding to the signal component to the new plurality of threshold values at each of the predetermined periods. 2. The signal processing device according to 2.
複数の異なる閾値信号の各々と前記増幅信号とを比較し、複数の比較結果をそれぞれ示す複数の応答信号を出力するステップと、
前記複数の閾値信号に対してそれぞれ設定されている複数の閾値、及び、前記複数の応答信号に基づいて、前記信号成分に対応する信号値を生成するステップと、
前記複数の閾値信号に対してそれぞれ設定する新たな複数の閾値を、閾値関数に基づいて算出するステップと、
前記信号成分に対応する前記信号値を生成する際に利用した前記複数の閾値を、前記新たな複数の閾値に更新するステップと
を含み、
前記閾値関数は、前記信号成分に対応する前記信号値に基づいて定められ、前記閾値信号に対して設定することの可能な閾値と、前記閾値信号を識別するための識別値との関係を示す、信号処理方法。 amplifying an input signal including a noise component and a signal component and outputting an amplified signal;
comparing each of a plurality of different threshold signals and the amplified signal, and outputting a plurality of response signals each representing a plurality of comparison results;
generating a signal value corresponding to the signal component based on a plurality of threshold values respectively set for the plurality of threshold signals and the plurality of response signals;
calculating a plurality of new thresholds to be respectively set for the plurality of threshold signals based on a threshold function;
updating the plurality of threshold values used when generating the signal value corresponding to the signal component to the new plurality of threshold values,
The threshold function is determined based on the signal value corresponding to the signal component, and indicates a relationship between a threshold that can be set for the threshold signal and an identification value for identifying the threshold signal. , signal processing methods.
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