JP5316375B2 - Time information acquisition device and radio clock - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、標準時刻電波を受信してその時刻情報を取得する時刻情報取得装置、および、当該時刻情報取得装置を搭載した電波時計に関する。 The present invention relates to a time information acquisition device that receives a standard time radio wave and acquires the time information, and a radio clock equipped with the time information acquisition device.
現在、日本およびドイツ、イギリス、スイスなどにおいて、長波の標準時刻電波が送信所から送出されている。たとえば、日本では、福島県および佐賀県の送信所から、それぞれ、40kHzおよび60kHzの振幅変調された標準時刻電波が送出されている。標準時刻電波は、年月日時分を示すタイムコードを構成する符号の列を含み、1周期60秒で送出されるようになっている。つまり、タイムコードの周期は60秒である。 Currently, in Japan, Germany, the United Kingdom, Switzerland, etc., long standard time radio waves are transmitted from transmitting stations. For example, in Japan, standard time radio waves with amplitude modulation of 40 kHz and 60 kHz are transmitted from transmitting stations in Fukushima Prefecture and Saga Prefecture, respectively. The standard time radio wave includes a sequence of codes constituting a time code indicating the year, month, day, hour and minute, and is transmitted in one cycle of 60 seconds. That is, the period of the time code is 60 seconds.
このようなタイムコードを含む標準時刻電波を受信し、受信した標準時刻電波からタイムコードを取り出して、時刻を修正することができる時計(電波時計)が実用化されている。電波時計の受信回路は、アンテナにより受信された標準時刻電波を受け入れ、標準時刻電波信号のみを取り出すためのバンドパスフィルタ(BPF)、包絡線検波などによって振幅変調された標準時刻電波信号を復調する復調回路、および、復調回路によって復調された信号に含まれるタイムコードを読み出す処理回路を備える。 A timepiece (radio timepiece) capable of receiving a standard time radio wave including such a time code, taking out the time code from the received standard time radio wave, and correcting the time has been put into practical use. The reception circuit of the radio clock accepts the standard time radio wave received by the antenna and demodulates the standard time radio signal amplitude-modulated by a band pass filter (BPF) for extracting only the standard time radio signal, envelope detection, etc. A demodulation circuit and a processing circuit that reads a time code included in the signal demodulated by the demodulation circuit are provided.
従来の処理回路は、復調された信号の立ち上がりで同期をとった後、所定のサンプリング周期で二値化して、バイナリーのビット列である単位時間長(1秒)のTCOデータを取得する。さらに、処理回路は、TCOデータのパルス幅(つまり、ビット「1」の時間や、ビット「0」の時間)を計測し、その幅の大きさに対応して、符号「P」、「0」、「1」の何れかを決定し、決定された符号の列に基づいて時刻情報を取得する。 The conventional processing circuit synchronizes at the rising edge of the demodulated signal, and then binarizes at a predetermined sampling period to obtain TCO data of a unit time length (1 second) which is a binary bit string. Further, the processing circuit measures the pulse width of the TCO data (that is, the time of bit “1” or the time of bit “0”), and codes “P”, “0” corresponding to the width. "Or" 1 "is determined, and time information is acquired based on the determined code sequence.
従来の処理回路では、標準時刻電波の受信開始から時刻情報の取得まで、秒同期処理、分同期処理、符号取り込み、整合判定というプロセスを経る。それぞれのプロセスにおいて適切に処理が終了できなかった場合に、処理回路は、最初から処理をやり直す必要がある。このため、信号中に含まれるノイズの影響により処理が何度もやり直さねばならない場合があり、時刻情報が取得できるまでの時間が著しく長くなる場合がある。 In a conventional processing circuit, a process of second synchronization processing, minute synchronization processing, code acquisition, and matching determination is performed from the start of reception of standard time radio waves to acquisition of time information. When processing cannot be completed properly in each process, the processing circuit needs to start processing from the beginning. For this reason, processing may have to be performed again and again due to the influence of noise included in the signal, and the time until the time information can be acquired may be significantly increased.
秒同期とは、TCOデータにより示される符号のうち、1秒ごとに到来する符号の立ち上がりを検出することである。また、分同期とは、分の先頭位置を特定することである。JJYの規定にしたがったデータでは、フレームの末尾に配置されたポジションマーカー「P0」およびフレームの先頭に配置されたマーカー「M」が連続している部分を検出することで実現できる。上記分同期によりフレームの先頭が認識されるため、以後、符号取り込みが開始され、1フレーム分のデータを獲得した後に、パリティビットを調べられ、ありえない値(年月日時分が現実に起こりえない値)であるか否かが判断される(整合判定)。たとえば、分同期は、フレームの先頭を見出すものであるため、60秒の時間を要する場合がある。無論、数フレームにわたってフレームの先頭を検出するためにはその数倍の時間を要する。 Second synchronization is to detect the rising of the code that arrives every second among the codes indicated by the TCO data. The minute synchronization is to specify the start position of the minute. Data according to the JJY standard can be realized by detecting a portion where the position marker “P0” arranged at the end of the frame and the marker “M” arranged at the beginning of the frame are continuous. Since the beginning of the frame is recognized by the above-mentioned minute synchronization, code acquisition is started thereafter, and after acquiring the data for one frame, the parity bit is checked, and an impossible value (year, month, day, and time cannot actually occur) Value) is determined (consistency determination). For example, minute synchronization finds the beginning of a frame and may take 60 seconds. Of course, it takes several times as long to detect the beginning of a frame over several frames.
特許文献1においては、復調された信号を、所定のサンプリング間隔(50ms)で二値化して得られたTCOデータが取得され、1秒ごと(20サンプル)のバイナリーのビット列からなるデータ群がリスト化される。特許文献1に開示された装置は、このビット列と、符号「P:ポジションマーカー」を表すバイナリーのビット列のテンプレート、符号「1」を表すバイナリーのビット列のテンプレートおよび符号「0」を表すバイナリーのビット列のテンプレートとをそれぞれ比較して、その相関を求め、相関によりビット列が、符号「P」、「1」、「0」の何れに該当するかを判断する。
In
特許文献1に開示された技術においては、二値のビット列であるTCOデータを取得して、テンプレートとのマッチングを行っている。電界強度が弱い状態や復調された信号に多くのノイズが混入された状態では、取得されたTCOデータに多くの誤差が含まれてしまう。したがって、復調された信号からノイズを取り除くためのフィルタや、AD変換器のスレッショルドを微調整して、TCOデータの品質を向上させる必要があった。
In the technique disclosed in
また、特許文献2には、所定の符号を含む予測波形データのデータ値と、標準時刻電波信号から得た入力波形データのデータ値との共分散値を算出して、もっとも正の相関の大きな予測波形データを特定することにより、入力波形データが表す符号を検出する技術が提案されている。
In
共分散値を用いる場合には、予測波形データのデータ値の平均値および入力波形データの平均値を算出する必要がある。入力波形データについては、標準時刻電波信号から入力波形データを得るごとにその平均値を算出する必要があり、処理負荷が増大するという問題点があった。 When using the covariance value, it is necessary to calculate the average value of the predicted waveform data and the average value of the input waveform data. As for the input waveform data, it is necessary to calculate the average value every time the input waveform data is obtained from the standard time radio wave signal, which increases the processing load.
本発明は、相関値として共分散値を用いた場合にも、演算量および演算時間を少なくしつつ、正確に標準時刻電波に含まれる符号を取得して、現在時刻を得ることが可能な時刻情報取得装置、および、時刻情報取得装置を備えた電波時計を提供することを目的とする。 In the present invention, even when a covariance value is used as a correlation value, a time at which the current time can be obtained by accurately acquiring a code included in the standard time radio wave while reducing the amount of calculation and the calculation time. An object is to provide an information acquisition device and a radio timepiece including a time information acquisition device.
本発明の目的は、時刻情報を表すタイムコードを含む標準時刻電波を受信する受信手段と、
受信手段からの入力信号から直流成分を除去して、当該入力信号の平均値を中心として、当該平均値より大きい値および平均値より小さい値の何れかを示す出力信号を生成する平均値追従信号生成手段と、
前記平均値追従信号生成手段から出力された、タイムコードを含む出力信号を、所定のサンプリング周期でサンプリングして、各サンプル点のデータ値が、ローレベルを示す第1の値およびハイレベルを示す第2の値の何れかをとり、かつ、1以上の単位時間長を有する入力波形データを生成する入力波形データ生成手段と、
各サンプル点のデータ値が、前記第1の値および前記第2の値の何れかをとり、前記入力波形データと同一の時間長を有し、かつ、その波形形状がタイムコードにおける所定の符号を含む予測波形データを生成する予測波形データ生成手段と、
前記入力波形データのデータ値と、前記予測波形データのデータ値とを乗算して演算値を算出し、当該演算値の総和を、入力波形データと予測波形データとの間の共分散値に相当する相関値として算出する相関値算出手段と、
前記相関値算出手段により算出された相関値を比較して、その最適値を算出する相関値比較手段と、
前記最適値に基づいて、前記タイムコードが表す時刻情報を取得する制御手段と、を備え、
前記予測波形データ生成手段は、各サンプル点が、信号レベルの変化点の前後の何れかの所定区間におけるローレベルを示す第1の値、前記変化点の前後の他の何れかの所定区間におけるハイレベルを示す第2の値、および、前記所定区間以外の他の区間における第3の値の何れかをとり、前記入力波形データと同一の時間長を有し、かつ、その波形形状が、所定サンプルだけ順次ずれている複数の予測波形データを生成し、
前記相関値算出手段による演算において、前記第3の値と、前記第1の値或いは前記第2の値との演算値が、前記相関値に影響を与えない値であり、
前記制御手段が、前記最適値を示した予測波形データに基づいて、前記タイムコードにおける秒先頭位置を特定することを特徴とする時刻情報取得装置である。
An object of the present invention is to receive a standard time radio wave including a time code representing time information;
An average value follow-up signal that removes a DC component from the input signal from the receiving means and generates an output signal indicating either a value larger than the average value or a value smaller than the average value around the average value of the input signal Generating means;
The output signal including the time code output from the average value tracking signal generation means is sampled at a predetermined sampling period, and the data value at each sample point indicates a first value indicating a low level and a high level. Input waveform data generating means for generating any one of the second values and generating input waveform data having one or more unit time lengths;
The data value of each sample point takes either the first value or the second value, has the same time length as the input waveform data, and the waveform shape is a predetermined code in the time code Predicted waveform data generating means for generating predicted waveform data including:
A calculated value is calculated by multiplying the data value of the input waveform data and the data value of the predicted waveform data, and the sum of the calculated values is equivalent to a covariance value between the input waveform data and the predicted waveform data. Correlation value calculating means for calculating as a correlation value;
A correlation value comparison unit that compares the correlation value calculated by the correlation value calculation unit and calculates an optimum value thereof;
Control means for acquiring time information represented by the time code based on the optimum value ,
The predicted waveform data generation means is configured such that each sample point has a first value indicating a low level in any predetermined section before and after the change point of the signal level, and in any other predetermined section before and after the change point. It takes either a second value indicating a high level and a third value in a section other than the predetermined section, has the same time length as the input waveform data, and the waveform shape is Generate multiple predicted waveform data that are sequentially shifted by a predetermined sample,
In the calculation by the correlation value calculating means, the calculation value of the third value and the first value or the second value is a value that does not affect the correlation value,
The time information acquisition apparatus according to
本発明によれば、相関値として共分散値を用いた場合にも、演算量および演算時間を少なくしつつ、正確に標準時刻電波に含まれる符号を取得して、現在時刻を得ることが可能な時刻情報取得装置、および、時刻情報取得装置を備えた電波時計を提供することが可能となる。 According to the present invention, even when a covariance value is used as a correlation value, the current time can be obtained by accurately acquiring the code included in the standard time radio wave while reducing the amount of calculation and the calculation time. It is possible to provide a simple time information acquisition device and a radio timepiece including the time information acquisition device.
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。本発明の実施の形態においては、長波帯の標準時刻電波を受信して、その信号を検波して、信号中に含まれるタイムコードを示す符号の列を取り出して、当該符号の列に基づいて時刻を修正する電波時計に、本発明にかかる時刻情報取得装置を設けている。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings. In the embodiment of the present invention, a standard time radio wave in a long wave band is received, the signal is detected, a sequence of codes indicating a time code included in the signal is extracted, and based on the sequence of the codes The radio timepiece for correcting the time is provided with the time information acquisition device according to the present invention.
現在、日本、ドイツ、イギリス、スイスなどにおいて、所定の送信所から標準時刻電波が送信されるようになっている。たとえば、日本では、福島県および佐賀県の送信所から、それぞれ、40kHzおよび60kHzの振幅変調された標準時刻電波が送出されている。標準時刻電波は、年月日時分を示すタイムコードを構成する符号の列を含み、1周期60秒で送出されている。1つの符号は単位時間長(1秒)であるため、1周期では60個の符号を含み得る。 Currently, standard time radio waves are transmitted from a predetermined transmitting station in Japan, Germany, the United Kingdom, Switzerland, and the like. For example, in Japan, standard time radio waves with amplitude modulation of 40 kHz and 60 kHz are transmitted from transmitting stations in Fukushima Prefecture and Saga Prefecture, respectively. The standard time radio wave includes a string of codes constituting a time code indicating the year, month, day, hour and minute, and is transmitted in one cycle of 60 seconds. Since one code has a unit time length (1 second), one cycle can include 60 codes.
図1は、本実施の形態にかかる電波時計の構成を示すブロックダイヤグラムである。図1に示すように、電波時計10は、CPU11、入力部12、表示部13、ROM14、RAM15、受信回路16、内部計時回路17、信号比較回路18および平均値追従回路19を備える。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the radio timepiece according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the
CPU11は、所定のタイミングで、或いは、入力部12から入力された操作信号に応じてROM14に格納されたプログラムを読み出して、RAM15に展開し、当該プログラムに基づいて、電波時計10を構成する各部への指示やデータの転送などを実行する。具体的には、たとえば所定時間毎に受信回路16を制御して標準時刻電波を受信させて、受信回路16から得られた信号に基づくディジタルデータから、標準時刻電波信号に含まれる符号の列を特定し、この符号の列に基づいて内部計時回路17で計時される現在時刻を修正する処理や、内部計時回路17によって計時された現在時刻を表示部13に転送する処理などを実行する。本実施の形態においては、1以上の単位時間長の、所定の形態の予測波形データを生成して、予測波形データと、受信回路16により受信された標準時刻電波から得た入力波形データとを比較することで、秒の先頭を特定している。
The
また、本実施の形態においては、1以上の単位時間長の所定の符号を含む予測波形データを生成して、分の先頭を特定する。さらに、本実施の形態においては、入力波形データの所定の区間(特徴区間)のデータ値の累算値と、予測波形データに基づく乗算値とを乗じた演算値を用いて、時、分、年月日を含む各種符号(コード)の値を特定している。年月日および時分が特定されることで、内部計時回路17における誤差が算出され、内部計時回路17における現在時刻を修正することができる。
Further, in the present embodiment, predicted waveform data including a predetermined code having one or more unit time lengths is generated, and the beginning of the minute is specified. Furthermore, in the present embodiment, by using an operation value obtained by multiplying the accumulated value of the data value of a predetermined section (feature section) of the input waveform data and the multiplication value based on the predicted waveform data, Various code values including date are specified. By specifying the date and time, the error in the
入力部12は、電波時計10の各種機能の実行を指示するためのスイッチを含み、スイッチが操作されると、対応する操作信号をCPU11に出力する。表示部13は、文字盤やCPU11によって制御されたアナログ指針機構、液晶パネルを含み、内部計時回路17によって計時された現在時刻を表示する。ROM14は、電波時計10を動作させ、また、所定の機能を実現するためのシステムプログラムやアプリケーションプログラムなどを記憶する。所定の機能を実現するためのプログラムには、後述する秒パルス位置の検出処理、分先頭位置の検出処理、および、符号のデコード処理のために信号比較回路18を制御するプログラムも含まれる。RAM15は、CPU11の作業領域として用いられ、ROM14から読み出されたプログラムやデータ、CPU11にて処理されたデータなどを一時的に記憶する。
The
受信回路16は、アンテナ回路や検波回路などを含み、アンテナ回路にて受信された標準時刻電波から復調された信号を得て、信号比較回路18に出力する。内部計時回路17は、発振回路を含み、発振回路から出力されるクロック信号を計数して現在時刻を計時し、現在時刻のデータをCPU11に出力する。
The
平均値追従回路19は、いわゆる平均値追従型スライサと称され、受信回路16の出力を受け入れて、その直流成分を除去して信号比較回路18に出力する。平均値追従回路19は、入力信号の平均値を基準にして、平均値より大きな値の信号に対しては、ハイレベルの信号が出力され、平均値より小さな値の信号に対してローレベルの信号が出力される。したがって出力信号の平均値は「0」となる。平均値追従回路19については、図3を参照して後述する。
The average
図2は、本実施の形態にかかる受信回路16の構成例を示すブロックダイヤグラムである。図2に示すように、受信回路16は、標準時刻電波を受信するアンテナ回路50、アンテナ回路50により受信された標準時刻電波の信号(標準時刻電波信号)のノイズを除去するフィルタ回路51、フィルタ回路51の出力である高周波信号を増幅するRF増幅回路52、RF増幅回路52から出力された信号を検波して、標準時刻電波信号を復調する検波回路53を備え、検波回路53によって復調された信号が、平均値追従回路19に出力される。
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the receiving
図3(a)は、本実施の形態にかかる平均値追従回路19の構成例を示す図、図3(b)は平均値追従回路19の入力信号および出力信号の例を示す図である。図3(a)に示すように、本実施の形態にかかる平均値追従回路19は、抵抗器301、キャパシタ302およびコンパレータ303を有する。抵抗器301を経る経路は、キャパシタ302およびコンパレータの−(マイナス)端子に接続される。この経路において、抵抗器301およびキャパシタ302により、入力信号inの平均値に対応する基準電圧Vthの信号が生成される。したがって、図3(b)に示すように、入力信号inにおいて、基準電圧Vthより大きい電圧のときには、コンパレータ303からの出力信号outがハイレベルHとなる。その一方、入力信号inにおいて、基準電圧Vthより小さい電圧のときには、コンパレータ303からの出力信号がローレベルLとなる。また、平均値追従回路19からの出力信号outでは、直流成分が除去されている。したがって、本実施の形態においては、その平均値Vthを、中心値である「0」と考え、二値化された後のデータでは、平均値Vthより大きな値を「1」、平均値Vthより小さい値を「−1」としている。
FIG. 3A is a diagram illustrating a configuration example of the average
図4は、本実施の形態にかかる信号比較回路18の構成を示すブロックダイヤグラムである。図4に示すように、本実施の形態にかかる信号比較回路18は、入力波形データ生成部21、受信波形データバッファ22、予測波形データ生成部23、波形切り出し部24、相関値算出部25および相関値比較部26を有する。また、本実施の形態にかかる信号比較回路18は、特徴区間抽出部27、28、データ値累算部29および累算値バッファ30を有する。
FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the
入力波形データ生成部21は、平均値追従回路19から出力された信号を、所定のサンプリング間隔で、その値が複数の値のうちの何れかをとるようなディジタルデータに変換して出力する。たとえば、上記サンプリング間隔は50msであり、1秒あたり20サンプルのデータを取得することができる。受信波形データメモリ22は、入力波形データ生成部21において生成されたデータを順次記憶する。受信波形データメモリ22は、複数の単位時間長(1秒)のデータ(たとえば、10単位時間(10秒))を記憶することができ、新たにデータを記憶する場合には、古い順にデータを消去していく。
The input waveform
本実施の形態において、入力波形データ生成部21は、受信回路16から出力されたアナログ信号(後述する図10の符号1010参照)を二値化する。本実施の形態においては、平均値追従回路19において、ハイレベルH或いはローレベルLの信号outが出力される。本実施の形態において、ニ値化の際に、ローレベルLのときには、データ値として第1の値「−1」が与えられ、ハイレベルHのときには、データ値として第2の値「1」が与えられる。したがって、受信波形データバッファ22には、第1の値および第2の値からなるディジタルデータが格納される。したがって、波形切り出し部24により抽出される入力波形データSn(j)のデータ値も、第1の値或いは第2の値の何れかの値をとる。
In the present embodiment, the input waveform
予測波形データ生成部23は、後述する秒パルス位置の検出処理、分先頭位置の検出処理などにおいて使用する、比較対象とする所定の時間長の予測波形データを生成する。予測波形データ生成部23において生成する予測波形データについてはそれぞれの検出処理において詳細に説明する。波形切り出し部24は、予測波形データの時間長と同じ時間長の入力波形データを、受信波形データバッファ22から取り出す。
The predicted waveform
特徴区間抽出部28は、予測波形データの符号の種別にしたがって、予測波形データにおける特徴区間におけるデータ値(特徴値)を抽出する。また、特徴区間抽出部27は、入力波形データにおける、上記特徴区間抽出部28と対応する区間のデータ値を抽出する。本実施の形態においては、秒パルス位置の検出処理、分先頭位置の検出処理、符号のデコード処理において、入力波形データおよび予測波形データの双方で、対応する所定区間(特徴区間)のみのデータ値(特徴値)が演算に使用される。この特徴区間は、予測波形データの符号の種別により決定される。この特徴区間については後に詳述する。
The feature
相関値算出部25は、複数の予測波形データのそれぞれと、入力波形データとの相関値を算出する。本実施の形態においては、後述するように相関をとるために共分散を採用している。相関値比較部26は、相関値算出部25において算出された相関値(共分散値)を比較して、その最適値を特定する。
The correlation
図5は、本実施の形態にかかる電波時計10において実行される処理の概略を示すフローチャートである。図5に示す処理は、主として、CPU11およびCPU11の指示に基づく信号比較回路18により実行される。図5に示すように、CPU11および信号比較回路18(以下、説明の便宜上「CPU11等」と称する。)は、秒パルス位置を検出する(ステップ501)。秒パルス位置の検出の処理は、秒同期とも称される。図6は、JJYの規格にしたがった標準時刻電波信号の規格を説明する図である。図6に示すように、JJYの規格にしたがった標準時刻電波信号は、JJYの符号が、決められた順序で送信される。JJYの標準時刻電波信号においては、1秒の単位時間長の「P」、「1」および「0」を示す符号が連なっている。標準時刻電波は、60秒を1フレームとしており、1フレームには60個の符号が含まれる。また、標準時刻電波においては、10秒ごとにポジションマーカー「P1」、「P2」、・・・或いはマーカー「M」が到来し、また、フレームの末尾に配置されたポジションマーカー「P0」およびフレームの先頭に配置されたマーカー「M」が連続している部分を検出することで、60秒ごとに到来するフレームの先頭、つまり分の先頭位置を見出すことができる。
FIG. 5 is a flowchart showing an outline of processing executed in the
また、図7(a)〜(c)は、それぞれ、JJY、WWVB、および、MSFのそれぞれの規格にしたがった符号の例を示す図である。図6および図7(a)に示すように、JJYには、「0」、「1」および「P」をそれぞれ示す3つの符号が含まれる。JJYの符号は、単位時間長(1秒)の符号であり、秒の先頭でローレベルからハイレベルに立ち上がる。JJYの符号「0」は、最初の800msだけハイレベルとなり、引き続く200msではローレベルとなる。すなわち、符号「0」は、80%デューティの信号である。符号「1」は、最初の500msだけハイレベルとなり、引き続く500msではローレベルとなる。すなわち、符号「1」は、50%デューティの信号である。符号「P」は、ポジションマーカー或いはマーカーとして使用される符号であり、最初の200msだけハイレベルとなり引き続く800msではローレベルとなる。すなわち、符号「P」は、20パーセントデューティの信号である。 FIGS. 7A to 7C are diagrams illustrating examples of codes according to JJY, WWVB, and MSF standards, respectively. As shown in FIG. 6 and FIG. 7A, JJY includes three codes indicating “0”, “1”, and “P”, respectively. The code of JJY is a code of unit time length (1 second), and rises from the low level to the high level at the head of the second. The code “0” of JJY becomes the high level only for the first 800 ms, and becomes the low level in the subsequent 200 ms. That is, the code “0” is an 80% duty signal. The code “1” becomes a high level only for the first 500 ms, and becomes a low level in the subsequent 500 ms. That is, the code “1” is a 50% duty signal. The code “P” is a code used as a position marker or a marker, and becomes a high level only for the first 200 ms and becomes a low level in the subsequent 800 ms. That is, the symbol “P” is a signal with a 20 percent duty.
本実施の形態においては、上記JJYの信号が、秒の先頭でローレベルからハイレベルに立ち上がることを正確に検出するために、所定のデータ値を有する単位時間長の波形データを所定数(本実施の形態においては4つ)だけ連続させ、それを50msずつずらしたような複数の予測波形データを生成している。このような複数の予測波形データと、入力波形データとの共分散値を算出し、最適な共分散値を示す予測波形データのローレベルからハイレベルへの立ち上がりを示す変化点を、秒パルス位置(秒の先頭位置)と判断する。 In the present embodiment, in order to accurately detect that the JJY signal rises from the low level to the high level at the beginning of the second, a predetermined number (units) of waveform data having a predetermined data value is obtained. In the embodiment, a plurality of pieces of predicted waveform data are generated such that they are continuous by 4) and are shifted by 50 ms. By calculating the covariance value between the multiple predicted waveform data and the input waveform data, the change point indicating the rise from the low level to the high level of the predicted waveform data indicating the optimal covariance value is set to the second pulse position. Judged as (first position of second).
次いで、CPU11は、分の先頭位置、つまり、上記1フレームの標準時刻電波信号の先頭位置を検出する(ステップ502)。
Next, the
その後、CPU11は、符号のデコード処理を実行する(ステップ503)。ステップ503においては、標準時刻電波信号の種々の符号(分の一の位の符号(M1)、分の十の位の符号(M10)、日時や曜日など他の符号)が、予測波形データと入力波形データとの比較に基づいてデコードされる。
Thereafter, the
本実施の形態においては、JJYにしたがった標準電波信号を受信して、その秒同期をする場合についてまず説明するが、他の規格、たとえば、WWVBやMSFにしたがった標準電波信号を受信する場合にも適用できる。ここで、WWVBおよびMSFにしたがった符号についても簡単に説明する。 In the present embodiment, a case where a standard radio signal according to JJY is received and the second synchronization is performed will be described first. However, when a standard radio signal according to another standard, for example, WWVB or MSF is received. It can also be applied to. Here, the symbols according to WWVB and MSF are also briefly described.
図7(b)は、米国のWWVBに含まれる符号を示す図である。図7(b)に示すように、WWVBには、「0」、「1」および「P」をそれぞれ示す3つの符号が含まれる。WWVBの符号は、秒の先頭でハイレベルからローレベルに立ち下がる。WWVBの符号「0」は、最初の200msだけローレベルとなり、引き続く800msではハイレベルとなる。符号「1」は、最初の500msだけローレベルとなり、引き続く500msではハイレベルとなる。また、符号「P」は、最初の800msだけローレベルとなり引き続く200msではハイレベルとなる。 FIG. 7B is a diagram illustrating codes included in WWVB in the United States. As shown in FIG. 7B, WWVB includes three codes indicating “0”, “1”, and “P”, respectively. The sign of WWVB falls from the high level to the low level at the beginning of the second. The code “0” of WWVB becomes a low level only for the first 200 ms, and becomes a high level in the subsequent 800 ms. The code “1” becomes a low level only for the first 500 ms, and becomes a high level in the subsequent 500 ms. Further, the code “P” becomes a low level only for the first 800 ms and becomes a high level in the subsequent 200 ms.
図7(c)は、英国のMSFに含まれる符号を示す図である。MSFでは、JJYやWWVBと異なり、5つの符号を有し、そのうち4つは、2つのビット(A、B)のそれぞれの値を表すことができる。MSFの符号は、秒の先頭でハイレベルからローレベルに立ち下がる。「A=0、B=0」に相当する符号は、最初の100msだけローレベルとなり、引き続く900msではハイレベルとなる。「A=1、B=0」に相当する符号は、最初の200msだけローレベルとなり、引き続く800msでローレベルとなる。また、マーカーに相当する符号「M」は、最初の500msだけローレベルとなり、引き続く500msでハイレベルとなる。「A=0、B=1」に相当する符号は、最初の300msにおいて、100msずつ順次ローレベル、ハイレベル、ローレベルとなり、その後の700msでハイレベルとなる。また、「A=1、B=1」に相当する符号は、最初の300msだけローレベルとなり、引き続く700msではハイレベルとなる。 FIG.7 (c) is a figure which shows the code | symbol contained in UK MSF. Unlike JJY and WWVB, MSF has five codes, and four of them can represent the values of two bits (A, B). The sign of MSF falls from high level to low level at the beginning of the second. The code corresponding to “A = 0, B = 0” becomes a low level only for the first 100 ms, and becomes a high level in the subsequent 900 ms. The code corresponding to “A = 1, B = 0” becomes a low level only for the first 200 ms, and subsequently becomes a low level in 800 ms. Further, the code “M” corresponding to the marker becomes a low level only for the first 500 ms, and becomes a high level in the subsequent 500 ms. A code corresponding to “A = 0, B = 1” sequentially becomes a low level, a high level, and a low level by 100 ms in the first 300 ms, and then becomes a high level in 700 ms thereafter. Further, the code corresponding to “A = 1, B = 1” becomes a low level only for the first 300 ms, and becomes a high level in the subsequent 700 ms.
以下、本実施の形態にかかる秒パルス位置の検出処理(ステップ501)についてより詳細に説明する。図8は、本実施の形態にかかる秒同期において利用される予測波形データの部分を例示する図である。図8において、予測波形データそれぞれの最初の単位時間長に相当する1秒分が表示されている。符号800で示す破線が、予測波形データの先頭を示している。実際には、本実施の形態においては、図8に示す単位時間長の所定のデータを4つ連続させた、4単位時間長、つまり、4秒分の予測波形データが、予測波形データ生成部23により生成される。また、本実施の形態では、それぞれ、50msずつ、データの先頭(ローレベルからハイレベルへの立ち上がり)の位置がずれた20個の予測波形データP(1,j)〜P(20,j)が、予測波形データ生成部23により生成される。
The second pulse position detection process (step 501) according to the present embodiment will be described in detail below. FIG. 8 is a diagram illustrating a portion of predicted waveform data used in the second synchronization according to the present embodiment. In FIG. 8, one second corresponding to the initial unit time length of each predicted waveform data is displayed. A broken line indicated by
図8に示すように、第1の予測波形データP(1,j)は、データの先頭(符号800参照)でローレベルからハイレベルに立ち上がる。本実施の形態にかかる予測波形データにおいて、ローレベルからハイレベルに立ち上がるポイント(第1の予測波形データでは、符号800で示すポイント)の前方(時間的に古い側)に所定区間だけ、ローレベルを示す第1の値を有し、上記ポイントの後方(時間的に新しい側)に所定区間だけ、ハイレベルを示す第2の値を有する。また、上記ポイントの前後所定区間以外については、「0」を示す他の第3の値を有する。図8の例では、第1の値として「−1」、第2の値として「1」、第3の値として「0」を用いている。本実施の形態においては、ローレベルを示す第1の値の所定区間、および、ハイレベルを示す第2の値の所定区間は、ともに50msである。
As shown in FIG. 8, the first predicted waveform data P (1, j) rises from a low level to a high level at the beginning of the data (see reference numeral 800). In the predicted waveform data according to the present embodiment, the low level is applied only for a predetermined interval in front of the point rising from the low level to the high level (the point indicated by
また、実際の演算においては、第1の値を有する部分と第2の値を有する部分、つまり、第1の予測波形データP(1,j)(符号801参照)では、符号811、812に示す部分、第2の予測波形データP(2、j)〜第20の予測波形データP(20,j)では、それぞれ、符号821、831、841、851で示す部分のみの演算が実質的に有効となる。
In the actual calculation, in the portion having the first value and the portion having the second value, that is, in the first predicted waveform data P (1, j) (see reference numeral 801),
図8から理解できるように、第2の予測波形データP(2,j)(符号802参照)は、データの先頭から50msだけ経過した位置でローレベルからハイレベルに立ち上がる。以下、第3の予測波形データP(3,j)、第4の予測波形データP(4,j)、・・・・は、ローレベルからハイレベルへの立ち上がりの位置が、50msに対応する位置だけ順次後ろになっていく。 As can be understood from FIG. 8, the second predicted waveform data P (2, j) (see reference numeral 802) rises from the low level to the high level at a position where 50 ms has elapsed from the top of the data. Hereinafter, in the third predicted waveform data P (3, j), the fourth predicted waveform data P (4, j),..., The rising position from the low level to the high level corresponds to 50 ms. Only the position goes back sequentially.
図9は、本実施の形態にかかる秒パルス位置の検出(秒同期)をより詳細に示すフローチャートである。また、図10は、本実施の形態にかかる秒パルス位置の検出処理を模式的に示す図である。図9に示すように、予測波形データ生成部23は、CPU11の指示にしたがって、上述したような、4単位時間長(4秒)の、それぞれ、50msずつ、ローレベルからハイレベルへの立ち上がりの位置がずれた20個の予測波形データP(1,j)〜P(20,j)を生成する(ステップ901、図10の符号1001)。予測波形データの値は、図7を参照して説明したように、第1の値、第2の値および第3の値の何れかとなる。
FIG. 9 is a flowchart showing in more detail the detection of the second pulse position (second synchronization) according to the present embodiment. FIG. 10 is a diagram schematically illustrating the second pulse position detection process according to the present embodiment. As shown in FIG. 9, the predicted waveform
次いで、CPU11の指示にしたがって、波形切り出し部24は、受信波形データバッファ22から、4単位時間長(4秒)のデータを切り出して、入力波形データSn(j)を生成する(ステップ902、図10の符号1011参照)。本実施の形態では、1秒あたり20サンプルのデータが取得されるため、Sn(j)は、80サンプルを含むデータとなる。なお、処理を高速化させ、或いは、受信波形データバッファ22のサイズを小さくするために、波形切り出し部24は、4単位時間長のデータの全てが受信波形データバッファ22に格納されない状態で、Sn(1)、Sn(2)、・・・という順で順次、サンプルデータを取り出していっても良い。
Next, in accordance with an instruction from the
次いで、相関値算出部25は、CPU11の指示に従って、予測波形データを特定するパラメータpを「1」に初期化し(ステップ903)、入力波形データSn(j)のデータ値と、予測波形データP(p,j)のデータ値との間の相関値(共分散値)C(p)を算出する(ステップ904)。また、ステップ904において、相関値算出部25は、相関値C(p)の累算値Ca(p)を算出する。先の処理で累算され、RAM15に格納されている累算値Ca(p)を読み出して、Ca(p)に今回算出されたC(p)を加算すれば良い。
Next, the correlation
本実施の形態においては、相関値算出部25は、入力波形データのデータ値Sn(j)と、予測波形データのデータ値P(p,j)値とを用いて、共分散値C(p)を算出する。図9に示すように、Sn(j)と、P(1,j)、P(2,j)、・・・、P(20,j)のそれぞれとの共分散値の算出により、C(1)、C(2)、・・・、C(20)が得られる。共分散値は、一般には以下の数式により得ることができる。
In the present embodiment, the correlation
C(p)=(1/N)*Σ((Sn(j)−Sm)*(P(p,j)−Pm))
Smは、Sn(j)の平均値、Pmは、P(p,j)の平均値である。 Sm=(1/N)*Σ(Sn(j))、Pm=(1/N)*Σ(P(p,j))
なお、シグマは、j=1〜Nについてのものである。
C (p) = (1 / N) * Σ ((Sn (j) −Sm) * (P (p, j) −Pm))
Sm is the average value of Sn (j), and Pm is the average value of P (p, j). Sm = (1 / N) * Σ (Sn (j)), Pm = (1 / N) * Σ (P (p, j))
The sigma is for j = 1 to N.
上記C(p)は、
C(p)=(1/N)Σ(Sn(j)*P(p,j))−Sm*Pm
と変形される。したがって、一般には、波形切り出し部24が、サンプルデータSn(j)を取得するごとに、相関値算出部25は、Sn(j)*P(p,j)を演算して、乗算結果である演算値を、加算結果に累算することを繰り返し、最後のサンプルデータSn(N)が得られたときに、相関値算出部25が、平均値Smを算出して、累算結果から、Sm*Pmを減算すればよい。
The above C (p) is
C (p) = (1 / N) Σ (Sn (j) * P (p, j)) − Sm * Pm
And transformed. Therefore, in general, every time the
特に、本実施の形態においては、入力波形データ生成部21は、平均値追従回路19からの出力信号outがローレベルLのときには、データ値として第1の値「−1」を与え、ハイレベルHのときには、データ値として第2の値「1」を与えて二値化している。この二値化されたデータの平均値は「0」と考えることができる。したがって、入力波形データSn(j)の平均値Smも「0」と考えることができる。そこで、本実施の形態においては、Sm*Pm=0としている。
In particular, in the present embodiment, when the output signal out from the average
さらに、後述するように、本実施の形態においては、共分散値自体が必要なのではなく、パラメータpごとの共分散値或いはその累算値が比較できれば良い。したがって、サンプル点の積(Sn(j)*P(p,j)の総和Σ(Sn(j)*P(p,j)が算出できれば良く、総和をサンプル点の数Nで除する必要が無い。したがって、本実施の形態においては、共分散値C(p)として、Σ(Sn(j)*P(p,j)を算出している。 Furthermore, as will be described later, in the present embodiment, the covariance value itself is not necessary, and it is only necessary to compare the covariance value for each parameter p or its accumulated value. Therefore, it is only necessary to calculate the sum Σ (Sn (j) * P (p, j) of the product of the sample points (Sn (j) * P (p, j)), and it is necessary to divide the sum by the number N of sample points. Therefore, in this embodiment, Σ (Sn (j) * P (p, j) is calculated as the covariance value C (p).
本実施の形態において、Sn(j)が第1の値「−1」で、P(p,j)が第1の値「−1」であるとき、Sn(j)*P(p,j)は「1」となる。同様に、Sn(j)が第2の値「1」で、P(p,j)が第2の値「1」であるときにも、Sn(j)*P(p,j)は「1」となる。つまり、P(p,j)が第1の値或いは第2の値をとり、かつ、Sn(j)とP(p,j)との値が一致するときに、正の相関を示す所定値(本実施の形態では「1」)となる。 In the present embodiment, when Sn (j) is the first value “−1” and P (p, j) is the first value “−1”, Sn (j) * P (p, j ) Becomes “1”. Similarly, when Sn (j) is the second value “1” and P (p, j) is the second value “1”, Sn (j) * P (p, j) is “ 1 ". In other words, when P (p, j) takes the first value or the second value and Sn (j) and P (p, j) match, the predetermined value indicates a positive correlation. (“1” in this embodiment).
その一方、Sn(j)が第1の値「−1」で、P(p,j)が第2の値「1」であるとき、Sn(j)*P(p,j)は「−1」となる。同様に、Sn(j)が第2の値「1」で、P(p,j)が第1の値「−1」であるときにも、Sn(j)*P(p,j)は「−1」となる。つまり、P(p,j)が第1の値或いは第2の値をとり、Sn(j)とP(p,j)との値が一致しないときに、負の相関を示す負の所定値(本実施の形態では「−1」)となる。 On the other hand, when Sn (j) is the first value “−1” and P (p, j) is the second value “1”, Sn (j) * P (p, j) is “− 1 ". Similarly, when Sn (j) is the second value “1” and P (p, j) is the first value “−1”, Sn (j) * P (p, j) is “−1”. That is, when P (p, j) takes the first value or the second value and Sn (j) and P (p, j) do not match, a negative predetermined value indicating a negative correlation (In this embodiment, “−1”).
さらに、P(p,j)が第3の値「0」であるときには、Sn(j)の値にかかわらず、Sn(j)*P(p,j)は、共分散値の算出に影響しない値「0」となる。 Further, when P (p, j) is the third value “0”, Sn (j) * P (p, j) affects the calculation of the covariance value regardless of the value of Sn (j). The value not to be “0”.
図11は、本実施の形態にかかる共分散値の算出例を説明する図である。図11の例では、入力波形データ、予測波形データのうち、最初の1秒(j=1〜20)を示している。入力波形データSn(j)においては、j=4、5のときにハイレベルとなり、第2の値「1」を示す。それ以外ではローレベルであり、第1の値「−1」を示している。 FIG. 11 is a diagram for explaining an example of calculating a covariance value according to the present embodiment. In the example of FIG. 11, the first one second (j = 1 to 20) is shown in the input waveform data and the predicted waveform data. In the input waveform data Sn (j), when j = 4, 5, the input waveform data Sn (j) is at the high level and indicates the second value “1”. Otherwise, it is at a low level, indicating the first value “−1”.
予測波形データP(1,j)〜P(3,j)では、C(1)〜C(3)はそれぞれ「0」となる。その一方、波形の立ち上がり位置が、入力波形データSn(j)の波形の立ち上がり位置と一致する予想波形データP(4,j)では、C(4)は「2」となる。これに対して、波形の立ち上がり位置が、入力波形データSn(j)の波形の立ち下がり位置と一致する予測波形データP(6,j)では、C(6)は「−2」となる。このように、本実施の形態においては、入力波形データの立ち上がり位置と、予測波形の立ち上がり位置とが一致する場合には、より強い相関があることを示すようにより大きい共分散値が現れる。また、入力波形データの立ち下がり位置と、予測波形の立ち上がり位置とが一致する場合、つまり、波形の形状が逆位相になる場合には、負の相関を示す負の共分散値が現れる。その一方、予測波形データの立ち上がり位置以外については、演算結果に影響を与えない値「0」が現れる。 In the predicted waveform data P (1, j) to P (3, j), C (1) to C (3) are “0”, respectively. On the other hand, in the predicted waveform data P (4, j) whose waveform rising position matches the waveform rising position of the input waveform data Sn (j), C (4) is “2”. On the other hand, in the predicted waveform data P (6, j) in which the rising position of the waveform matches the falling position of the waveform of the input waveform data Sn (j), C (6) is “−2”. Thus, in this embodiment, when the rising position of the input waveform data matches the rising position of the predicted waveform, a larger covariance value appears to indicate that there is a stronger correlation. In addition, when the falling position of the input waveform data matches the rising position of the predicted waveform, that is, when the waveform has an opposite phase, a negative covariance value indicating a negative correlation appears. On the other hand, a value “0” that does not affect the calculation result appears except for the rising position of the predicted waveform data.
パラメータpが「20」より小さい場合には(ステップ905でNo)、パラメータpがインクリメントされて(ステップ906)、ステップ904に戻る。全てのパラメータpについて、共分散値C(1)〜C(20)が取得されると(ステップ905でYes)、所定回数だけ共分散値が算出されたかが判断される(ステップ907)。ステップ907でNoと判断された場合には、ステップ902に戻る。
If the parameter p is smaller than “20” (No in step 905), the parameter p is incremented (step 906) and the process returns to step 904. When the covariance values C (1) to C (20) are acquired for all the parameters p (Yes in step 905), it is determined whether the covariance values have been calculated a predetermined number of times (step 907). If NO is determined in
ステップ907でYesと判断された場合には、相関値比較部26は、共分散値C(1)〜C(20)の累算値Ca(1)〜Ca(20)を比較して、最適値(この場合には最大値)C(x)を見出す(ステップ908)。CPU11は、最適値C(x)を受け入れて、当該最適値が有効であるか否かを判断する(ステップ909)。
If it is determined Yes in
得られた共分散値C(p)の累算値Ca(p)の中で最大値を示すC(x)が最も相関の高い予測波形であるが、母数の不十分な標本から得られた共分散値においては、ノイズによる偶発的な要因で最大値が出現する場合もある。このような場合を排除する目的で、たとえば、ステップ909においては、たとえば、以下のような判断基準を設け、誤検出を避ける。
(1)共分散計算に使用した入力波形データの数が既定数以上であること。
(2)C(x)を示すxの値が複数回数出現し、かつ、複数回数xの値が等しく、その頻度が他に比べて大きいこと(xが最頻値)。
(3)既定回数以上連続してxの値が等しいこと(最頻値の連続性)。
(4)C(p)やCa(p)の分散が規定値以下であること。
(5)C(p)やCa(p)の統計量である尖度や歪度もしくは、それに準ずる評価関数を計算し、その結果が規定値に達しているかを判断すること。
Among the accumulated values Ca (p) of the obtained covariance values C (p), C (x) indicating the maximum value is the most highly correlated predicted waveform, but is obtained from a sample with insufficient parameters. In the covariance value, the maximum value may appear due to an accidental factor due to noise. For the purpose of eliminating such a case, for example, in
(1) The number of input waveform data used for the covariance calculation is greater than or equal to a predetermined number.
(2) The value of x indicating C (x) appears a plurality of times, the value of the plurality of times x is equal, and the frequency is higher than others (x is the mode value).
(3) The value of x is continuously equal to or more than a predetermined number of times (continuity of the mode value).
(4) The dispersion of C (p) and Ca (p) is below a specified value.
(5) Calculate kurtosis and skewness, which are statistics of C (p) and Ca (p), or an evaluation function equivalent thereto, and determine whether the result reaches a specified value.
無論、有効性の判断は上述した手法に限定されず、共分散値の平均値や標準偏差を利用して、たとえば、共分散値の極大値であっても、平均値より小さいものは有意ではないと判断しても良いし、統計において一般的な有意水準(たとえば、5パーセント)を利用しても良い。 Of course, the judgment of effectiveness is not limited to the above-described method, and the average value or standard deviation of the covariance values is used, for example, even if the maximum value of the covariance values is smaller than the average value, it is not significant. It may be determined that there is not, or a general significance level (for example, 5 percent) may be used in statistics.
最適値C(x)が有効であれば(ステップ909でYes)、CPU11は、最適値C(x)が示す予想波形データにおける信号レベルの変化点、つまり、ローレベルを示す第1の値からハイレベルを示す第2の値に変化する位置を、秒パルス位置と判断する(ステップ910)。CPU11は、秒パルス位置の情報を、RAM15に格納しておく。この秒パルス位置は、以下に述べる分先頭位置の検出等の処理で使用される。
If the optimum value C (x) is valid (Yes in step 909), the
秒パルス位置の検出(ステップ501)、つまり、秒同期が終了すると、分先頭位置が検出される(ステップ502)。分先頭位置の検出を、分同期とも称する。ステップ501により、すでに秒パルス位置(秒の先頭位置)は確定している。また、JJYでは、1分のフレームにおいて、末尾にポジションマーカー「P0」を示す符号が配置され、また、先頭にマーカー「M」を示す符号が配置される。したがって、分同期においては、CPU11および信号比較回路18は、フレームの末尾に配置されたポジションマーカー「P0」を示す符号およびフレームの先頭に配置されたマーカー「M」を示す符号が連続したことを判断する。
When the second pulse position is detected (step 501), that is, when the second synchronization is completed, the minute leading position is detected (step 502). Detection of the minute start position is also referred to as minute synchronization. In
次に、分先頭位置の検出について詳細に説明する。分先頭位置の検出を分同期とも称する。図12は、本実施の形態にかかる分先頭位置の検出(分同期)をより詳細に示すフローチャートである。また、図13は、本実施の形態にかかる分先頭位置の検出における入力波形データおよび予測波形データを説明する図である。秒同期によって、すでに秒パルス位置(秒の先頭位置)は確定している。また、図6に示すように、分先頭位置では、その前後(60秒および1秒)で、デューティ20%の符号「P」が連続している。そこで、分同期においては、デューティ20%の符号「P」が連続している形態の2単位時間長の予測波形データを生成する。また、それぞれ秒パルス位置(秒先頭位置)から開始される2単位時間長(2秒)の入力波形データを60個生成する。予測波形データと、60個の入力波形データの各々との相関値を算出することにより60個の相関値(共分散値)C(1)〜C(60)を得ることができる。 Next, the minute leading position detection will be described in detail. Detection of the minute start position is also referred to as minute synchronization. FIG. 12 is a flowchart showing in detail the start position detection (minute synchronization) according to the present embodiment. FIG. 13 is a diagram for explaining input waveform data and predicted waveform data in the detection of the leading position according to the present embodiment. With the second synchronization, the second pulse position (first position of the second) has already been determined. Further, as shown in FIG. 6, at the minute start position, the code “P” with a duty of 20% is continuous before and after (60 seconds and 1 second). Therefore, in the minute synchronization, the prediction waveform data having a unit time length of 2 units in a form in which the code “P” having a duty of 20% is generated is generated. In addition, 60 pieces of input waveform data of 2 unit time length (2 seconds) starting from the second pulse position (second start position) are generated. By calculating the correlation value between the predicted waveform data and each of the 60 input waveform data, 60 correlation values (covariance values) C (1) to C (60) can be obtained.
図12に示すように、予測波形データ生成部23は、CPU11からの指示にしたがって、符号「P」を2つ連ねた形態の2単位時間長の予測波形データP(j)を生成する(ステップ1201)。図13に示すように、この予測波形データ(符号1300参照)は、単位時間長(1秒)において最初の200ms(20%)がハイレベルで残りがローレベルであるような波形を2つ連ねたものである。
As illustrated in FIG. 12, the predicted waveform
特徴区間抽出部28は、予測波形データP(j)の特徴区間に属するデータ値(特徴値)を抽出する(ステップ1202)。図14(a)、(b)は、JJYの各符号における特徴区間を説明する図である。図14(a)に示すように、符号「P」(符号1401参照)、符号「1」(符号1402参照)および符号「0」(符号1403参照)においては、その値が他の符号の値と異なるような、固有の値を有する区間が存在する。たとえば、符号「P」では、200ms〜500msに至る区間(符号1411参照)がローレベル(データ値「−1」)であり、この区間において、他と異なる固有の値「−1」を有している。
The feature
したがって、本実施の形態においては、符号「P」において200ms〜500msの区間が特徴区間となり、また、そのデータ値(特徴値)は「−1」となる。図13に示す予測波形データP(j)において、単位時間長のサンプル数が20であれば、j=1〜40となる。この場合には、特徴区間抽出部28は、特徴値として、200ms〜500msの区間および1200ms〜1500msの区間のデータ値、つまり、P(5)〜P(10)およびP(25)〜P(30)のみを抽出する。
Therefore, in the present embodiment, in the code “P”, a section of 200 ms to 500 ms is a feature section, and the data value (feature value) is “−1”. In the predicted waveform data P (j) shown in FIG. 13, if the number of samples per unit time length is 20, j = 1 to 40. In this case, the feature
後述するが、符号のデコード処理においても、予測波形データの特徴区間の特徴値が利用される。符号のデコード処理では、符号「0」或いは符号「1」の何れであるかが判断できれば良い。つまり、分同期は終了しているため、符号「P」の判別は不要である。 As will be described later, the feature value of the feature section of the predicted waveform data is also used in the code decoding process. In the code decoding process, it is only necessary to determine whether the code is “0” or “1”. That is, since the minute synchronization has been completed, it is not necessary to determine the code “P”.
図14(b)に示すように、符号「1」では、500ms〜800msに至る区間(符号1412参照)がローレベル(データ値「−1」)であり、この区間において、他の符号「0」と異なる固有の値「−1」を有している。その一方、符号「0」では、500ms〜800msに至る区間(符号1413参照)がハイレベル(データ値「1」)であり、この区間において、他の符号「1」と異なる固有の値「1」を有している。したがって、符号「1」および「0」においては、それぞれ、500ms〜800msの区間が特徴区間となる。また、符号「1」の特徴区間における特徴値は「−1」であり、符号「0」の特徴区間における特徴値は「1」である。 As shown in FIG. 14B, in the code “1”, the section (see the code 1412) from 500 ms to 800 ms is at the low level (data value “−1”). And a unique value “−1”. On the other hand, in the code “0”, an interval from 500 ms to 800 ms (see reference numeral 1413) is a high level (data value “1”). In this interval, a unique value “1” different from other codes “1” is obtained. "have. Therefore, in the codes “1” and “0”, a section of 500 ms to 800 ms is a feature section. Further, the feature value in the feature section with the code “1” is “−1”, and the feature value in the feature section with the code “0” is “1”.
次いで、秒先頭位置を特定するためのパラメータiが初期化され、CPU11の指示にしたがって、波形切り出し部24は、受信波形データバッファ22から秒先頭位置から2単位時間長(2秒)の入力波形データSn(i,j)を生成する(ステップ1204)。また、特徴区間抽出部27は、特徴区間抽出部28からの情報にしたがって、予測波形データの特徴区間に対応するよう、Sn(i,j)の特徴区間に属するデータ値を抽出する(ステップ1205)。特徴区間抽出部27は、i=1のときには、Sn(1,5)〜Sn(1,10)およびSn(1,25)〜Sn(1,30)を、特徴区間に属するデータ値として抽出する。一般には、
Sn(i,5)〜Sn(i,10)、および、
Sn(i,25)〜Sn(i,30)が、特徴区間に属するデータとして抽出される。
Next, the parameter i for specifying the second head position is initialized, and in accordance with an instruction from the
Sn (i, 5) to Sn (i, 10), and
Sn (i, 25) to Sn (i, 30) are extracted as data belonging to the feature section.
次いで、相関値算出部25は、特徴区間に属する入力波形データSn(i,j)と、特徴区間に属する予測波形データP(j)との相関値(共分散値)C(i)を算出する(ステップ1206)。共分散値の算出は、秒同期処理と同様である。以下、特徴区間との兼ね合いのみを説明する。本実施の形態においては、入力波形データについて、Sn(i,5)〜Sn(i,10)、および、Sn(i,25)〜Sn(i,30)が、特徴区間に属するデータ値として抽出される。また、予測波形データについても、P(5)〜P(10)およびP(25)〜(P30)が抽出される。
Next, the correlation
したがって、共分散値C(i)の算出の際に、入力波形データのデータ値と、予測波形データのデータ値との乗算値の総和
ΣSn(i,j)*P(j)において、j=5〜10,25〜30となる。ここで、図14(a)を参照して説明したように、符号「P」の特徴区間のデータ値(特徴値)は「−1」である。したがって、予測区間における予測波形データP(j)(j=5〜10、25〜30)は、「−1」となる。したがって、上記乗算値の総和を算出する際に、Sn(i,j)(j=5〜10,25〜30)を求め、それに、特徴値「−1」を乗じれば良い。
Therefore, when calculating the covariance value C (i), in the sum ΣSn (i, j) * P (j) of the multiplication value of the data value of the input waveform data and the data value of the predicted waveform data, j = 5-10, 25-30. Here, as described with reference to FIG. 14A, the data value (feature value) of the feature section with the symbol “P” is “−1”. Therefore, the prediction waveform data P (j) (j = 5 to 10, 25 to 30) in the prediction section is “−1”. Therefore, when calculating the total sum of the multiplication values, Sn (i, j) (j = 5 to 10, 25 to 30) may be obtained and multiplied by the feature value “−1”.
次いで、CPU11は、パラメータiが60であるか否かを判断し(ステップ1207)、ステップ1207でNoと判断された場合には、パラメータiをインクリメントする(ステップ1208)。引き続くステップ1204においては、CPU11の指示にしたがって、波形切り出し部24は、次の秒先頭位置(つまり、先の入力波形データの秒先頭位置から20サンプルだけ後ろの位置)から2単位時間長(2秒)の入力波形データSn(i,j)を取得する。以下、新たに取得した入力波形データSn(i,j)と予測波形データP(j)との間で共分散値が算出される。
Next, the
図13に示すように、入力波形データSn(1,j)は、ある秒先頭位置からの2単位時間長のデータ1301、1302から構成される。次の入力波形データSn(2,j)は、次の秒先頭位置からの2単位時間長のデータ1302、1303から構成される。このように、Sn(n−1,j)とSn(n,j)とは、単位時間長(1秒)だけ秒先頭位置がずれたデータとなっている。最後尾の入力波形データSn(60,j)は、先頭の入力波形データSn(1,j)から59秒ずれた2単位時間長のデータ1359、1360から構成される。
As shown in FIG. 13, the input waveform data Sn (1, j) is composed of
入力波形データSn(1,j)、Sn(2,j)、Sn(3,j)、・・・、Sn(60,j)の特徴区間に属するデータ値と、予測波形データの特徴区空間に属する値とが用いられて、それぞれの共分散値が算出される。図13においては、図示の便宜上、Sn(1,j)、Sn(2,j)、Sn(3,j)、・・・、Sn(60,j)との間で共分散を算出する予測波形データを、P(1,j)、P(2,j)、P(3,j)、・・・、P(60,j)としているが、実際にはこれらは同じ値P(j)である。 The data value belonging to the feature section of the input waveform data Sn (1, j), Sn (2, j), Sn (3, j),..., Sn (60, j) and the feature section space of the predicted waveform data Are used to calculate the respective covariance values. In FIG. 13, for the convenience of illustration, the prediction for calculating the covariance among Sn (1, j), Sn (2, j), Sn (3, j),..., Sn (60, j). The waveform data is P (1, j), P (2, j), P (3, j),..., P (60, j), but these are actually the same value P (j). It is.
なお、秒パルス位置の検出の処理において説明したように、入力波形データSn(j)の平均値Smは「0」と考えることができる。したがって、分の先頭位置の検出処理においても、共分散値として、入力波形データSn(i,j)のサンプル点のデータ値と、予測波形データP(j)の対応するサンプル点のデータ値との乗算値の総和を算出すれば良く、予測波形データP(j)の平均値Pmおよび入力波形データSn(i,j)の平均値Smを算出する必要が無い。 As described in the second pulse position detection process, the average value Sm of the input waveform data Sn (j) can be considered as “0”. Therefore, in the detection processing of the leading position of the minute, as the covariance value, the data value of the sample point of the input waveform data Sn (i, j) and the data value of the corresponding sample point of the predicted waveform data P (j) And the average value Pm of the predicted waveform data P (j) and the average value Sm of the input waveform data Sn (i, j) need not be calculated.
全ての相関値(共分散値)C(1)〜C(60)が取得されると、相関値比較部26は、共分散値C(1)〜C(60)を比較して、最適値(この場合には最大値)C(x)を見出す(ステップ1209)。CPU11は、最適値C(x)を受け入れて、当該最適値が有効であるか否かを判断する(ステップ1210)。有効であるか否かの判断も秒同期処理の場合(図9のステップ909)と同様である。なお、ステップ909で説明した判断基準(1)〜(3)を適用する場合には、図12のステップ1203〜1209が所定回数繰り返される。
When all the correlation values (covariance values) C (1) to C (60) are acquired, the correlation
ステップ1210でNoと判断された場合には、ステップ1203に戻り、波形切り出し部24は、CPU11の指示にしたがって、受信波形バッファ22に格納された、先の処理に用いられたデータとは別の入力波形データを取得する。
If NO is determined in
ステップ1210でYesと判断された場合には、CPU11は、最適値C(x)が示す入力波形データにおいて、2番目の符号「P」の先頭位置、つまり、2番目のローレベルからハイレベルへの立ち上がりの位置を、分の先頭位置と判断する(ステップ1211)。CPU11は、分の先頭位置の情報を、RAM15に格納しておく。
If it is determined Yes in
次に、タイムコードを構成する符号のデコード処理(ステップ503)について説明する。分の先頭位置が確定することにより、タイムコードにおける年、日、曜日、時、分など種々の符号の位置が確定する。 Next, the decoding process (step 503) of the code constituting the time code will be described. By determining the start position of the minute, the position of various codes such as year, day, day of the week, hour, minute in the time code is determined.
図15は、本発明の実施の形態にかかる分の一の位の検出処理の例を示すフローチャートである。この実施の態様においては、波形切り出し部24が、符号(分の一の位)の先頭位置から4単位時間長の入力波形データSn(j)を取得する(ステップ1501)。1秒あたり20サンプルであれば、80サンプル(j=1〜80)の入力波形データを得ることができる。
FIG. 15 is a flowchart showing an example of a fractional detection process according to the embodiment of the present invention. In this embodiment, the
次いで、波形切り出し部24は、入力波形データSn(j)の特徴区間を抽出する(ステップ1502)。図14(b)に示すように、JJYに基づく符号「0」、「1」についての特徴区間は、符号の先頭から500msの位置から800msの位置である。したがって、入力波形データSn(j)の特徴区間は、
Sn(10)〜Sn(16)、Sn(30)〜Sn(36)、Sn(50)〜Sn(56)、および、Sn(70)〜Sn(76)のデータ値の区間となる。
Next, the
It is a section of data values of Sn (10) to Sn (16), Sn (30) to Sn (36), Sn (50) to Sn (56), and Sn (70) to Sn (76).
次いで、BCDにより表される分の一の位の値を特定するパラメータBCDが「0000」に初期化される(ステップ1503)。予測波形データ生成部23は、パラメータBCDが示す符号に対応する4単位時間長の予測波形データP(j)を生成する(ステップ1504)。また、予測波形データ生成部23は、上記予測波形データP(j)の特徴区間を抽出する(ステップ1505)。この特徴区間は、
P(10)〜P(16)、P(30)〜P(36)、P(50)〜P(56)、および、P(70)〜P(76)のデータ値の区間となる。
Next, the parameter BCD that specifies the value of the fractional part represented by BCD is initialized to “0000” (step 1503). The predicted waveform
This is a section of data values P (10) to P (16), P (30) to P (36), P (50) to P (56), and P (70) to P (76).
次いで、相関値算出部25は、Sn(j)の特徴区間のデータ値と、P(j)の特徴区間の対応するデータ値(特徴値)とを乗じて演算値を取得し、得られた演算値に基づき、共分散値C(p)を算出する(ステップ1506)。なお、予測波形データP(j)の特徴区間は4つあり、それぞれのデータ値は「1」または「0」となる。したがって、データ値の乗算は以下のように取得することができる。
(特徴区間(P(10)〜P(16))の特徴値)×Σ(Sn(10)〜Sn(16))+(特徴区間(P(30)〜P(36))の特徴値)×Σ(Sn(30)〜Sn(36))+(特徴区間(P(50)〜P(56))の特徴値)×Σ(Sn(50)〜Sn(56))+(特徴区間(P(70)〜P(76))の特徴値)×Σ(Sn(70)〜Sn(76))
したがって、全てのデータ値の乗算値の総和を求める必要は無い。
Next, the correlation
(Feature value of feature section (P (10) to P (16))) × Σ (Sn (10) to Sn (16)) + (Feature value of feature section (P (30) to P (36))) × Σ (Sn (30) to Sn (36)) + (feature value of feature section (P (50) to P (56))) × Σ (Sn (50) to Sn (56)) + (feature section ( Characteristic value of P (70) to P (76)) × Σ (Sn (70) to Sn (76))
Therefore, there is no need to obtain the sum of the multiplication values of all data values.
また、秒パルス位置の検出の処理において説明したように、入力波形データSn(j)の平均値Smは「0」と考えることができる。したがって、分の一の位の検出処理においても、共分散値の演算の際に、予測波形データP(j)の平均値Pmおよび入力波形データSn(i,j)の平均値Smを算出する必要が無い。 Further, as described in the second pulse position detection process, the average value Sm of the input waveform data Sn (j) can be considered as “0”. Accordingly, even in the fractional detection process, the average value Pm of the predicted waveform data P (j) and the average value Sm of the input waveform data Sn (i, j) are calculated when calculating the covariance value. There is no need.
パラメータが「BCD=1001」より小さければ(ステップ1507)、パラメータBCDをインクリメント(ステップ1508)してステップ1504に戻る。ステップ1507でYesと判断された場合には、ステップ1509に進む。
If the parameter is smaller than “BCD = 1001” (step 1507), the parameter BCD is incremented (step 1508) and the processing returns to step 1504. If YES is determined in
全ての相関値(共分散値)C(1)〜C(10)が取得されると、相関値比較部26は、共分散値C(1)〜C(10)を比較して、最適値(この場合には最大値)C(x)を見出す(ステップ1509)。CPU11は、最適値C(x)を受け入れて、当該最適値が有効であるか否かを判断する(ステップ1510)。有効であるか否かの判断も秒同期処理の場合(図9のステップ909)と同様である。ステップ1510でNoと判断された場合には、ステップ1501に戻る。その一方、ステップ1510でYesと判断された場合には、CPU11は、最適値C(x)が示す予測波形データが示す値(BCD)を、分の一の位の値と判断する(ステップ1511)。CPU11は、分の一の位の値を、RAM15に格納しておく。
When all the correlation values (covariance values) C (1) to C (10) are acquired, the correlation
分の十の位、時の一の位および十の位、曜日など、他の符号のデコードも、分の一の位と同様の処理により実現できる。符号のデコードにより、現在日時、曜日、現在時刻などを含む時刻情報が取得されると、CPU11は、得られた時刻情報をRAM15に記憶する。また、CPU11は、符号から得られた現在時刻に基づいて、内部計時回路17において計時された現在時刻を修正するとともに、得られた現在時刻を表示部13に表示する(ステップ504)。
Decoding of other codes such as the tenths of a minute, the hours of the hour, the tens of the digits, and the day of the week can also be realized by the same processing as that of the ones of the minutes. When the time information including the current date and time, the day of the week, the current time, and the like is acquired by decoding the code, the
JJYの信号についての、秒同期、分同期、および、符号のデコードを説明したが、WWVBおよびMSFなど他の規格についても、秒同期、分同期、および、符号のデコードが可能である。 Although second synchronization, minute synchronization, and code decoding have been described for the JJY signal, second synchronization, minute synchronization, and code decoding are also possible for other standards such as WWVB and MSF.
WWVBやMSFの場合の秒同期について説明する。図7(b)、(c)に示すように、WWVBやMSFでは、秒の先頭でハイレベルからローレベルに立ち下がる。このように先頭で立ち下がる信号に対して、JJYについて適用した予測波形データを適用した場合について説明する。 Second synchronization in the case of WWVB or MSF will be described. As shown in FIGS. 7B and 7C, WWVB and MSF fall from the high level to the low level at the beginning of the second. The case where the predicted waveform data applied to JJY is applied to the signal that falls at the head in this way will be described.
図16(a)〜(c)は、入力波形データと予測波形データとの間の共分散値を説明する図である。図16(a)において、入力波形データSn(j)は、秒の先頭位置(符号1600参照)で、ローレベルからハイレベルに立ち上がる。上記立ち上がりのポイントの前方で、ローレベルに対応する第1の値をとり、立ち上がりのポイントの後方で、ハイレベルに対応する第2の値をとるような予測波形データP(j)と、上記入力波形データSn(j)との共分散値Cを考えると、最大値である「2」をとる。 FIGS. 16A to 16C are diagrams for explaining the covariance values between the input waveform data and the predicted waveform data. In FIG. 16A, the input waveform data Sn (j) rises from a low level to a high level at the first position of the second (see reference numeral 1600). Predicted waveform data P (j) that takes a first value corresponding to a low level before the rising point and takes a second value corresponding to a high level after the rising point; Considering the covariance value C with the input waveform data Sn (j), the maximum value is “2”.
その一方、図16(b)に示すように、秒の先頭位置で、ハイレベルからローレベルに立ち下がるような入力波形データS’n(j)を考える。この入力波形データS’n(j)と、予測波形データP(j)との共分散値Cを考えると、最小値である「−2」をとる。すなわち、WWBVやMSFのように、秒の先頭位置でハイレベルからローレベルに立ち下がるようなデータについて、秒の先頭位置を検出するためには、たとえば、図9の処理において、最適値C(x)として、共分散値(の累算類)の最小値を選択すれば良い。 On the other hand, as shown in FIG. 16B, consider input waveform data S′n (j) that falls from a high level to a low level at the start position of the second. Considering the covariance value C between the input waveform data S′n (j) and the predicted waveform data P (j), the minimum value is “−2”. That is, in order to detect the leading position of the second of data that falls from the high level to the low level at the leading position of the second, such as WWBV and MSF, for example, in the process of FIG. The minimum value of the covariance value (accumulation class) may be selected as x).
或いは、WWVBやMSFのように秒の先頭位置でハイレベルからローレベルに立ち下がるような形態のデータの秒の先頭位置を検出するために、上述した予測波形データP(j)を反転させた他の予測波形データを適用しても良い。図16(c)において、入力波形データS’n(j)は、図16(b)のものと同様である。また、予測波形データP’(j)は、図16(b)に示す予測波形データP(j)を反転させたものである。この場合には、p=2のときの共分散値C(2)が最大値をとる。したがって、予測波形データP(2)および入力波形データSn(2)に基づいて、秒の先頭位置を決定すれば良い。 Alternatively, the above-described predicted waveform data P (j) is inverted in order to detect the leading position of the second of the data that falls from the high level to the low level at the leading position of the second, such as WWVB or MSF. Other predicted waveform data may be applied. In FIG. 16C, the input waveform data S′n (j) is the same as that in FIG. The predicted waveform data P ′ (j) is obtained by inverting the predicted waveform data P (j) shown in FIG. In this case, the covariance value C (2) when p = 2 takes the maximum value. Therefore, the second position of the second may be determined based on the predicted waveform data P (2) and the input waveform data Sn (2).
次に、WWVBやMSFの場合の分同期および符号のデコードについて説明する。WWVBにおいても、特徴区間に属するデータ値を抽出することにより、特徴区間のデータ値のみを用いて共分散値を算出することが可能である。図17は、WWVBの各符号における特徴区間を説明する図である。図17に示すように、WWVBの符号においても、マーカー(符号1701参照)、符号「0」(符号1702参照)および符号「1」(符号1703参照)において、その値が他の符号の値と異なるような、固有の値を有する区間が存在する。マーカーでは、500ms〜800msに至る区間(符号1711参照)がローレベル(データ値「−1」)であり、この区間において、他と異なる固有の値「−1」を有している。本実施の形態においては、WWVBのマーカーにおいて500ms〜800msの区間が特徴区間となる。また、特徴区間のデータ値(特徴値)はローレベルを示す「−1」となる。 Next, minute synchronization and code decoding in the case of WWVB and MSF will be described. Also in WWVB, it is possible to calculate a covariance value using only the data value of the feature section by extracting the data value belonging to the feature section. FIG. 17 is a diagram for explaining a feature section in each code of WWVB. As shown in FIG. 17, in the WWVB code, the value of the marker (see reference numeral 1701), the reference numeral “0” (refer to reference numeral 1702), and the reference numeral “1” (refer to reference numeral 1703) There are different sections with unique values. In the marker, an interval from 500 ms to 800 ms (see reference numeral 1711) is a low level (data value “−1”), and this interval has a unique value “−1” different from others. In the present embodiment, a section of 500 ms to 800 ms is a feature section in the WWVB marker. Further, the data value (feature value) of the feature section is “−1” indicating a low level.
また、符号「0」では、200ms〜500msに至る区間(符号1712参照)がハイレベル(データ値「1」)であり、この区間において、他の符号「1」と異なる固有の値「1」を有している。その一方、符号「1」では、200ms〜500msに至る区間(符号1713参照)がローレベル(データ値「−1」)であり、この区間において、他の符号「0」と異なる固有の値「−1」を有している。したがって、符号「0」および「1」においては、それぞれ、500ms〜800msの区間が特徴区間となる。また、特徴区間におけるデータ値(特徴値)は、それぞれ、「1」、「−1」となる。 In addition, in the code “0”, the section (see the code 1712) extending from 200 ms to 500 ms is the high level (data value “1”). In this section, the unique value “1” that is different from the other codes “1”. have. On the other hand, in the code “1”, an interval from 200 ms to 500 ms (refer to the symbol 1713) is a low level (data value “−1”). In this interval, a unique value “ -1 ". Therefore, in the codes “0” and “1”, a section of 500 ms to 800 ms is a feature section. The data values (feature values) in the feature section are “1” and “−1”, respectively.
したがって、分先頭位置の検出、および、符号のデコードの各処理において、JJYの場合と同様に、特徴区間のデータ値を利用して処理を実行することが可能である。 Therefore, in each of the minute head position detection and code decoding processes, it is possible to execute the process using the data value of the feature section as in the case of JJY.
図18は、MSFの各符号における特徴区間を説明する図である。図18に示すように、MSFの符号においても、マーカー(符号1801参照)、符号「00」(符号1802参照)、符号「01」(符号1803参照)、符号「10」(符号1804参照)および符号「11」(符号1805参照)において、その値が他の符号の値と異なるような、固有の値を有する区間が存在する。 FIG. 18 is a diagram for explaining a feature section in each code of MSF. As shown in FIG. 18, also in the MSF code, the marker (see reference numeral 1801), the reference numeral “00” (see reference numeral 1802), the reference numeral “01” (see reference numeral 1803), the reference numeral “10” (see reference numeral 1804), and In the code “11” (see the code 1805), there is a section having a unique value whose value is different from the values of other codes.
マーカーでは、300ms〜500msに至る区間(符号1811参照)がローレベル(データ値「−1」)であり、この区間において、他と異なる固有の値「−1」を有している。本実施の形態においては、MSFのマーカーにおいて300ms〜500msの区間が特徴区間となる。また、特徴区間のデータ値(特徴値)はローレベルを示す「−1」となる。 In the marker, an interval from 300 ms to 500 ms (see reference numeral 1811) is a low level (data value “−1”), and this interval has a unique value “−1” different from others. In the present embodiment, a section of 300 ms to 500 ms is a feature section in the MSF marker. Further, the data value (feature value) of the feature section is “−1” indicating a low level.
また、符号「00」では、100ms〜300msに至る区間(符号1812参照)がハイレベル(データ値「1」)であり、この区間において、他の符号と異なる固有の値「1」を有している。符号「01」では、100ms〜200msに至る区間(符号1813参照)においてハイレベル(データ値「1」)、200ms〜300msに至る区間(符号1814参照)においてローレベル(データ値「−1」)であり、上記区間において、他の符号と異なる値の組み合わせ(前半が「1」で後半が「−1」)を有している。符号「10」では、100ms〜200msに至る区間(符号1815参照)においてローレベル(データ値「−1」)、200ms〜300msに至る区間(符号1816参照)においてハイレベル(データ値「1」)であり、上記区間において、他の符号と異なる値の組み合わせ(前半が「−1」で後半が「1」)を有している。さらに、符号「11」では、100ms〜300msに至る区間(符号1817参照)がローレベル(データ値「−1」)であり、この区間において、他の符号と異なる固有の値「−1」を有している。したがって、100ms〜300msに至る区間が特徴区間となる。それぞれのデータ値は、図18に示すようなものとなる。 In addition, in the code “00”, the section (see the code 1812) from 100 ms to 300 ms is the high level (data value “1”), and has a unique value “1” different from other codes in this section. ing. In the code “01”, the high level (data value “1”) in the section from 100 ms to 200 ms (refer to the code 1813), and the low level (data value “−1”) in the section from 200 ms to 300 ms (see the code 1814). In the above section, there are combinations of values different from other codes (the first half is “1” and the second half is “−1”). In the code “10”, the low level (data value “−1”) in the section from 100 ms to 200 ms (refer to the code 1815), and the high level (data value “1”) in the section from 200 ms to 300 ms (see the code 1816). In the above section, there is a combination of values different from other codes (the first half is “−1” and the second half is “1”). Further, in the code “11”, the section (refer to the code 1817) from 100 ms to 300 ms is the low level (data value “−1”). In this section, the unique value “−1” different from the other codes is set. Have. Therefore, a section extending from 100 ms to 300 ms is a feature section. Each data value is as shown in FIG.
MSFにおいては、符号「00」〜符号「11」の特徴区間のデータ値が一定ではない。たとえば、符号「01」について特徴区間の前半のデータ値が「1」で後半のデータ値が「−1」である。したがって、MSFの規格にしたがった符号のデコード処理においては、分先頭位置の検出と同様に、入力波形データの特徴区間に属するデータ値と、予測波形データの特徴区間に属する、対応するデータ値とを乗算して演算値を得て、この演算値の総和を求め、求められた総和に基づいて共分散値を求めれば良い。 In the MSF, the data values of the feature sections of the code “00” to the code “11” are not constant. For example, for the code “01”, the first half data value of the feature section is “1” and the second half data value is “−1”. Therefore, in the decoding process of the code according to the MSF standard, the data value belonging to the feature section of the input waveform data and the corresponding data value belonging to the feature section of the predicted waveform data, as in the detection of the minute start position, To obtain a calculated value, find a sum of the calculated values, and obtain a covariance value based on the obtained sum.
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。上記実施の形態においては、秒パルス位置の検出の際に、ローレベルからハイレベルに立ち上がるポイントの前方(時間的に古い側)に所定区間だけ、ローレベルを示す第1の値「−1」を有し、上記ポイントの後方(時間的に新しい側)に所定区間だけ、ハイレベルを示す第2の値「1」を有し、さらに、上記ポイントの前後所定区間以外については、「0」を示す他の第3の値を有する予測波形データを用いている。しかしながら、これに限定されるものではなく、タイムコードを構成する符号、たとえば、符号「0」を繰り返したような形態の予測波形データを用いても良い。 Next, a second embodiment of the present invention will be described. In the above-described embodiment, when the second pulse position is detected, the first value “−1” indicating the low level only for a predetermined interval in front of the point rising from the low level to the high level (the oldest side in time). And a second value “1” indicating a high level only for a predetermined section behind the point (a new side in time), and “0” for other than the predetermined section before and after the point. Predicted waveform data having another third value indicating the above is used. However, the present invention is not limited to this, and predicted waveform data in a form in which a code constituting a time code, for example, a code “0” is repeated may be used.
図19は、本発明の第2の実施の形態にかかる秒パルス位置の検出(秒同期)をより詳細に示すフローチャートである。また、図20は、第2の実施の形態にかかる秒パルス位置の検出処理を模式的に示す図である。図19に示すように、予測波形データ生成部23は、CPU11の指示にしたがって、上述したような、4単位時間長(4秒)の、それぞれ、50msずつ、符号「0」の先頭(ローレベルからハイレベルへの立ち上がり)の位置がずれた20個の予測波形データP(1,j)〜P(20,j)を生成する(ステップ1901、図20の符号2001)。
FIG. 19 is a flowchart showing in more detail the detection of the second pulse position (second synchronization) according to the second embodiment of the present invention. FIG. 20 is a diagram schematically illustrating second pulse position detection processing according to the second embodiment. As shown in FIG. 19, the predicted waveform
次いで、特徴区間抽出部28は、予測波形データP(1,j)〜P(20,j)の特徴区間を抽出する(ステップ1902)。前述したように、符号「0」においては、図14(b)に示すように、符号の先頭から500msの位置〜800msの位置までが特徴区間であり、また、特徴区間における特徴値は「1」である。したがって、特徴区間抽出部28は、予測波形データP(1,j)〜P(20,j)の各々において、符号「0」の先頭から500msの位置〜800msの位置を特定する。
Next, the feature
たとえば、予測波形データP(1,j)の特徴区間は、
P(1,10)〜P(1,16)、P(1,30)〜P(1,36)、P(1,50)〜P(1,56)、および、P(1,70)〜P(1,76)のデータ値の区間となり、また、予測波形データP(2,j)の特徴区間は、
P(2,11)〜P(2,17)、P(2,31)〜P(2,37)、P(2,51)〜P(2,57)、および、P(2,71)〜P(2,77)のデータ値の区間となる。
For example, the feature section of the predicted waveform data P (1, j) is
P (1,10) -P (1,16), P (1,30) -P (1,36), P (1,50) -P (1,56), and P (1,70) To P (1,76), and the characteristic section of the predicted waveform data P (2, j) is
P (2,11) -P (2,17), P (2,31) -P (2,37), P (2,51) -P (2,57), and P (2,71) It becomes a section of data values of .about.P (2,77).
一般に、予測波形データ(p,j)の特徴区間は、
P(p,10+(p−1))〜P(p,16+(p−1))、P(p,30+(p−1))〜P(p,36+(p−1))、P(p,50+(p−1))〜P(p,56+(p−1))、および、P(p,70+(p−1))〜P(p,76+(p−1))のデータ値の区間となる。なお、P(p,j)において、右側の数j>80となった場合には、(j−80)となる。また、上記特徴区間のデータ値(特徴値)は、図14(b)に示すように「1」となる。
In general, the characteristic section of the predicted waveform data (p, j) is
P (p, 10 + (p-1)) to P (p, 16 + (p-1)), P (p, 30 + (p-1)) to P (p, 36 + (p-1)), P ( p, 50 + (p-1)) to P (p, 56 + (p-1)) and P (p, 70 + (p-1)) to P (p, 76 + (p-1)) It becomes the section. In P (p, j), when the right number j> 80, (j−80) is obtained. Also, the data value (feature value) of the feature section is “1” as shown in FIG.
また、CPU11の指示にしたがって、波形切り出し部24は、受信波形データバッファ22から、4単位時間長(4秒)のデータを切り出して、入力波形データSn(j)を生成する(ステップ1903、図20の符号2011)。第2の実施の形態においても、1秒あたり20サンプルのデータが取得されるため、Sn(j)は、80サンプルを含むデータとなる。次いで、CPU11は、予測波形データを特定するパラメータpを「1」に初期化する(ステップ1904)。
Further, in accordance with an instruction from the
次いで、特徴区間抽出部27は、入力波形データSn(j)において、予測波形データの特徴区間に対応する特徴区間のデータ値を取得する(ステップ1905)。ステップ1905においては、予測波形データP(p,j)に対応して、入力波形データSn(j)の特徴区間のデータ値は、
Sn(10+(p−1))〜Sn(16+(p−1))、Sn(30+(p−1))〜Sn(36+(p−1))、Sn(50+(p−1))〜Sn(56+(p−1))、および、Sn(70+(p−1))〜Sn(76+(p−1))となる。
Next, the feature
Sn (10+ (p-1)) to Sn (16+ (p-1)), Sn (30+ (p-1)) to Sn (36+ (p-1)), Sn (50+ (p-1)) to Sn (56+ (p-1)) and Sn (70+ (p-1)) to Sn (76+ (p-1)).
次いで、相関値算出部25は、Sn(j)の特徴区間のデータ値と、P(p,j)の特徴区間の対応するデータ値(特徴値)とを乗じて演算値を取得し、得られた演算値に基づき、共分散値を算出する(ステップ1906)。なお、上述したように、予測波形データP(p、j)の特徴区間のデータ値は「1」である。したがって、Sn(j)の特徴区間のデータ値と、P(p,j)の特徴区間の対応するデータ値(特徴値)との乗算においては、Sn(j)の特徴区間のデータ値を累算して、ΣSn(j)を求めるだけで良い。
Next, the correlation
また、入力波形データの平均値Smは「0」と考えることできるため、Sm*Pmは「0」と考えることができる。したがって、共分散値C(p)は、単にΣSn(j)で求めることが可能である。また、ステップ1906において、相関値算出部25は、相関値C(p)の累算値Ca(p)を算出する。
Further, since the average value Sm of the input waveform data can be considered as “0”, Sm * Pm can be considered as “0”. Therefore, the covariance value C (p) can be obtained simply by ΣSn (j). In
次いで、パラメータpが「20」より小さいかが判断され(ステップ1907)、パラメータpが「20」より小さければ(ステップ1907でNo)、パラメータpがインクリメントされて(ステップ1908)、ステップ1905に戻る。全てのパラメータpについて、共分散値C(1)〜C(20)が取得されると(ステップ1907でYes)、所定回数だけ共分散値が算出されたかが判断される(ステップ1909)。ステップ1909でNoと判断された場合には、ステップ1902に戻る。図19のステップ1910〜ステップ1912は、図9のステップ908〜910と同様である。
Next, it is determined whether the parameter p is smaller than “20” (step 1907). If the parameter p is smaller than “20” (No in step 1907), the parameter p is incremented (step 1908), and the process returns to step 1905. . When the covariance values C (1) to C (20) are acquired for all parameters p (Yes in step 1907), it is determined whether the covariance values have been calculated a predetermined number of times (step 1909). If it is determined No in
本実施の形態においては、受信回路16からの入力信号から直流成分を除去して、当該入力信号の平均値を中心として、当該平均値より大きい値および平均値より小さい値の何れかを示す出力信号を生成する平均値追従回路19を備えることで、相関値算出部25において、入力波形データのデータ値と、予測波形データのデータ値とを乗算して演算値を算出し、当該演算値の総和を、入力波形データと予測波形データとの間の共分散値に相当する相関値として算出することができ、入力波形データの平均値および予測波形データの平均値の算出を省略することができる。したがって、共分散値の算出における演算量を削減し、演算時間を短縮することが可能となる。
In the present embodiment, the direct current component is removed from the input signal from the receiving
また、本実施の形態においては、平均値追従回路19は、入力信号の平均値Vthに相当する信号を生成する、抵抗器301およびキャパシタ302からなるフィルタ回路と、平均値に相当する信号と入力信号とを比較してその比較結果を示す出力信号を出力するコンパレータ303と、を有する。本実施の形態によれば、簡易な構成の回路で入力信号の直流成分を除去した出力信号を生成することが可能となる。
Further, in the present embodiment, the average
さらに、前記実施の形態においては、予測波形データ生成部23は、各サンプル点が、信号レベルの変化点の前後の何れかの所定区間におけるローレベルを示す第1の値、変化点の前後の他の何れかの所定区間におけるハイレベルを示す第2の値、および、所定区間以外の他の区間における第3の値の何れかをとり、入力波形データと同一の時間長を有し、かつ、その波形形状が、所定サンプルだけ順次ずれている複数の予測波形データを生成する。ここで、第3の値と、前記第1の値或いは前記第2の値との演算値は、相関値に影響を与えない値、たとえば、「0」である。また、CPU11は、最適値を示した予測波形データに基づいて、タイムコードにおける秒先頭位置を特定する。
Further, in the embodiment, the predicted waveform
したがって、本実施の形態によれば、上記演算量の削減、および、演算時間の短縮を実現しつつ、正確な秒先頭位置の特定が可能となる。 Therefore, according to the present embodiment, it is possible to accurately specify the second head position while realizing the reduction of the calculation amount and the calculation time.
また、本実施の形態によれば、入力波形データ生成部21は、秒の先頭位置のそれぞれから開始される、複数の単位時間長を有する、複数の入力波形データを生成し、予測波形データ生成部23は、その波形形状がタイムコードにおける分の先頭位置の前後の所定の符号を含む、入力波形データと同一の時間長を有する予測波形データを生成する。また、特徴区間抽出部28は、所定の符号において、他の符号と異なる固有でかつ一定のデータ値を有する特徴区間の特徴値を予測波形データから取得し、特徴区間抽出部27は、入力波形データから予測波形データの特徴区間に対応する特徴区間のデータ値を取得する。相関値算出部25は、複数の入力波形データのそれぞれの、特徴区間のデータ値と、予想波形データの特徴区間の特徴値とを乗算して演算値を算出し、CPU11は、最適値を示した入力波形データに基づいて、タイムコードにおける分先頭位置を特定する。
Also, according to the present embodiment, the input waveform
本実施の形態によれば、共分散値の算出の際に、平均値の算出の省略に加えて、特徴区間におけるデータ値の乗算をすれば良いため、より演算量を削減することが可能となる。 According to the present embodiment, when calculating the covariance value, in addition to omitting the calculation of the average value, it is only necessary to multiply the data value in the feature section, so that the amount of calculation can be further reduced. Become.
さらに、本実施の形態においては、入力波形データ生成部21が、タイムコードに含まれる時刻情報を構成する、所定の符号の列の先頭位置に対応する位置から開始される、複数の単位時間長を有する入力波形データを生成し、予測波形データ生成部23が、所定の符号の列を示す、入力波形データと同一の時間長を有する複数の予測波形データを生成する。また、特徴区間抽出部28は、所定の符号の列を構成する符号の各々において、他の符号と異なる固有でかつ一定のデータ値を有する特徴区間の特徴値を予測波形データから取得し、特徴区間抽出部27は、入力波形データから予測波形データの特徴区間に対応する特徴区間のデータ値を取得する。相関値算出部25は、入力波形データの特徴区間のデータ値と、複数の予測波形データのそれぞれの、特徴区間の特徴値とを乗算して演算値を算出し、CPU11は、最適値を示した前記符号の列に基づいて、タイムコードに含まれる時刻情報を取得する。
Furthermore, in the present embodiment, the input waveform
したがって、本実施の形態によれば、共分散値の算出の際に、平均値の算出の省略に加えて、特徴区間におけるデータ値の乗算をすれば良いため、より演算量を削減することが可能となる。 Therefore, according to the present embodiment, in calculating the covariance value, in addition to omitting the calculation of the average value, it is only necessary to multiply the data value in the feature section, so that the amount of calculation can be further reduced. It becomes possible.
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。 The present invention is not limited to the above embodiments, and various modifications can be made within the scope of the invention described in the claims, and these are also included in the scope of the present invention. Needless to say.
前記実施の形態において、秒パルス位置の検出では、入力波形データおよび予測波形データのローレベルを示す第1の値を「−1」、ハイレベルを示す第2の値を「1」として、それ以外の他の第3の値を「0」とした。また、分先頭位置の算出および符号のデコードにおいては、入力波形データおよび予測波形データのローレベルを示す第1の値を「−1」、ハイレベルを示す第2の値を「1」とした。しかしながら、これらの値に限定されるものではない。第1の値および第2の値は、以下のようなものであれば良い。
(1)入力波形データにおいて第1の値が現れ、かつ、予測波形データにおいて第1の値が現れた場合、或いは、入力波形データにおいて第2の値が現れ、かつ、予測波形データにおいて第2の値が現れた場合に、第1の値と第1の値と、或いは、第2の値と第2の値とを演算することにより正の相関があることを示す所定の正の演算値が算出される。つまり、入力波形データおよび予測波形データにおいて、同じ値が現れた場合には、所定の正の演算値が算出される。
(2)入力波形データにおいて第1の値が現れ、かつ、予測波形データにおいて第2の値が現れた場合、或いは、入力波形データにおいて第2の値が現れ、かつ、予測波形データにおいて第1の値が現れた場合に、第1の値と第2の値とを演算することにより負の相関があることを示す所定の負の演算値が算出される。つまり、入力波形データおよび予測波形データにおいて、異なる値が現れた場合には、所定の負の演算値が算出される。また、所定の負の演算値は、上記所定の正の値の符号を「−(マイナス)」としたものが望ましい。
In the embodiment, in the detection of the second pulse position, the first value indicating the low level of the input waveform data and the predicted waveform data is set to “−1”, and the second value indicating the high level is set to “1”. The third value other than the above was set to “0”. In the calculation of the minute head position and the decoding of the code, the first value indicating the low level of the input waveform data and the predicted waveform data is set to “−1”, and the second value indicating the high level is set to “1”. . However, it is not limited to these values. The first value and the second value may be as follows.
(1) When the first value appears in the input waveform data and the first value appears in the predicted waveform data, or the second value appears in the input waveform data and the second value in the predicted waveform data A predetermined positive calculation value indicating that there is a positive correlation by calculating the first value and the first value or the second value and the second value when the value of Is calculated. That is, when the same value appears in the input waveform data and the predicted waveform data, a predetermined positive calculation value is calculated.
(2) When the first value appears in the input waveform data and the second value appears in the predicted waveform data, or the second value appears in the input waveform data and the first value in the predicted waveform data When a value of 現 れ appears, a predetermined negative calculation value indicating that there is a negative correlation is calculated by calculating the first value and the second value. That is, when different values appear in the input waveform data and the predicted waveform data, a predetermined negative calculation value is calculated. Further, it is desirable that the predetermined negative calculation value is obtained by setting the sign of the predetermined positive value to “− (minus)”.
秒パルス位置の算出において、第3の値も「0」でなくとも良いが、第1の値と演算されたとき、および、第2の値と演算されたときに、上記共分散値など相関値に影響を与えない値となる必要がある。 In the calculation of the second pulse position, the third value may not be “0”, but when the first value is calculated and when the second value is calculated, the correlation such as the covariance value is correlated. It must be a value that does not affect the value.
10 電波時計
11 CPU
12 入力部
13 表示部
14 ROM
15 RAM
16 受信回路
17 内部時計回路
18 信号比較回路
19 平均値追従回路
21 入力波形データ生成部
22 受信波形データバッファ
23 予測波形データ生成部
24 波形切り出し部
25 相関値算出部
26 相関値比較部
27,28 特徴区間抽出部
29 データ値累算部
30 累算値バッファ
10
12
15 RAM
DESCRIPTION OF
Claims (5)
受信手段からの入力信号から直流成分を除去して、当該入力信号の平均値を中心として、当該平均値より大きい値および平均値より小さい値の何れかを示す出力信号を生成する平均値追従信号生成手段と、
前記平均値追従信号生成手段から出力された、タイムコードを含む出力信号を、所定のサンプリング周期でサンプリングして、各サンプル点のデータ値が、ローレベルを示す第1の値およびハイレベルを示す第2の値の何れかをとり、かつ、1以上の単位時間長を有する入力波形データを生成する入力波形データ生成手段と、
各サンプル点のデータ値が、前記第1の値および前記第2の値の何れかをとり、前記入力波形データと同一の時間長を有し、かつ、その波形形状がタイムコードにおける所定の符号を含む予測波形データを生成する予測波形データ生成手段と、
前記入力波形データのデータ値と、前記予測波形データのデータ値とを乗算して演算値を算出し、当該演算値の総和を、入力波形データと予測波形データとの間の共分散値に相当する相関値として算出する相関値算出手段と、
前記相関値算出手段により算出された相関値を比較して、その最適値を算出する相関値比較手段と、
前記最適値に基づいて、前記タイムコードが表す時刻情報を取得する制御手段と、を備え、
前記予測波形データ生成手段は、各サンプル点が、信号レベルの変化点の前後の何れかの所定区間におけるローレベルを示す第1の値、前記変化点の前後の他の何れかの所定区間におけるハイレベルを示す第2の値、および、前記所定区間以外の他の区間における第3の値の何れかをとり、前記入力波形データと同一の時間長を有し、かつ、その波形形状が、所定サンプルだけ順次ずれている複数の予測波形データを生成し、
前記相関値算出手段による演算において、前記第3の値と、前記第1の値或いは前記第2の値との演算値が、前記相関値に影響を与えない値であり、
前記制御手段が、前記最適値を示した予測波形データに基づいて、前記タイムコードにおける秒先頭位置を特定することを特徴とする時刻情報取得装置。 Receiving means for receiving a standard time radio wave including a time code representing time information;
An average value follow-up signal that removes a DC component from the input signal from the receiving means and generates an output signal indicating either a value larger than the average value or a value smaller than the average value around the average value of the input signal Generating means;
The output signal including the time code output from the average value tracking signal generation means is sampled at a predetermined sampling period, and the data value at each sample point indicates a first value indicating a low level and a high level. Input waveform data generating means for generating any one of the second values and generating input waveform data having one or more unit time lengths;
The data value of each sample point takes either the first value or the second value, has the same time length as the input waveform data, and the waveform shape is a predetermined code in the time code Predicted waveform data generating means for generating predicted waveform data including:
A calculated value is calculated by multiplying the data value of the input waveform data and the data value of the predicted waveform data, and the sum of the calculated values is equivalent to a covariance value between the input waveform data and the predicted waveform data. Correlation value calculating means for calculating as a correlation value;
A correlation value comparison unit that compares the correlation value calculated by the correlation value calculation unit and calculates an optimum value thereof;
Control means for acquiring time information represented by the time code based on the optimum value ,
The predicted waveform data generation means is configured such that each sample point has a first value indicating a low level in any predetermined section before and after the change point of the signal level, and in any other predetermined section before and after the change point. It takes either a second value indicating a high level and a third value in a section other than the predetermined section, has the same time length as the input waveform data, and the waveform shape is Generate multiple predicted waveform data that are sequentially shifted by a predetermined sample,
In the calculation by the correlation value calculating means, the calculation value of the third value and the first value or the second value is a value that does not affect the correlation value,
The time information acquisition apparatus characterized in that the control means specifies a second head position in the time code based on the predicted waveform data indicating the optimum value .
前記予測波形データ生成手段が、その波形形状がタイムコードにおける分の先頭位置の前後の所定の符号を含む、前記入力波形データと同一の時間長を有する予測波形データを生成し、
前記所定の符号において、他の符号と異なる固有でかつ一定のデータ値を有する特徴区間の特徴値を前記予測波形データから取得する予測波形特徴区間抽出手段と、
前記入力波形データから前記予測波形データの特徴区間に対応する特徴区間のデータ値を取得する入力波形特徴区間抽出手段と、を備え、
前記相関値算出手段が、前記複数の入力波形データのそれぞれの、特徴区間のデータ値と、前記予想波形データの特徴区間の特徴値とを乗算して演算値を算出し、
前記制御手段が、前記最適値を示した入力波形データに基づいて、前記タイムコードにおける分先頭位置を特定することを特徴とする請求項1又は2に記載の事項情報取得装置。 The input waveform data generating means generates a plurality of input waveform data having a plurality of unit time lengths starting from each of the first positions of the seconds;
The predicted waveform data generating means generates predicted waveform data having the same time length as the input waveform data, the waveform shape including a predetermined code before and after the start position of the minute in the time code,
Predicted waveform feature section extracting means for acquiring feature values of feature sections having unique and constant data values different from other codes in the predetermined code from the predicted waveform data;
Input waveform feature section extraction means for obtaining a data value of a feature section corresponding to the feature section of the predicted waveform data from the input waveform data,
The correlation value calculating means multiplies each of the plurality of input waveform data by the data value of the feature section and the feature value of the feature section of the predicted waveform data to calculate a calculated value,
3. The item information acquisition apparatus according to claim 1, wherein the control unit specifies a minute start position in the time code based on input waveform data indicating the optimum value. 4.
前記予測波形データ生成手段が、前記所定の符号の列を示す、前記入力波形データと同一の時間長を有する複数の予測波形データを生成し、
前記所定の符号の列を構成する符号の各々において、他の符号と異なる固有でかつ一定のデータ値を有する特徴区間の特徴値を前記予測波形データから取得する予測波形特徴区間抽出手段と、
前記入力波形データから前記予測波形データの特徴区間に対応する特徴区間のデータ値を取得する入力波形特徴区間抽出手段と、を備え、
前記相関値算出手段が、前記入力波形データの特徴区間のデータ値と、前記複数の予測波形データのそれぞれの、特徴区間の特徴値とを乗算して演算値を算出し、
前記制御手段が、前記最適値を示した前記符号の列に基づいて、前記タイムコードに含まれる時刻情報を取得することを特徴とする請求項1〜3の何れかに記載の時刻情報取得装置。 The input waveform data generation means generates input waveform data having a plurality of unit time lengths, starting from a position corresponding to a start position of a predetermined code sequence, which constitutes time information included in the time code. ,
The predicted waveform data generation means generates a plurality of predicted waveform data having the same time length as the input waveform data, indicating the predetermined code sequence,
In each of the codes constituting the predetermined code string, a predicted waveform feature section extracting means for acquiring a feature value of a feature section having a unique and constant data value different from other codes from the predicted waveform data;
Input waveform feature section extraction means for obtaining a data value of a feature section corresponding to the feature section of the predicted waveform data from the input waveform data,
The correlation value calculation means calculates the operation value by multiplying the data value of the feature section of the input waveform data by the feature value of each of the plurality of predicted waveform data,
Said control means, based on the column of the code showing the optimum value, the time information acquiring apparatus according to claim 1, characterized in that for acquiring time information included in the time code .
内部クロックにより現在時刻を計時する内部計時手段と、
前記時刻情報取得装置により取得された現在時刻によって、前記内部計時手段により計時された現在時刻を修正する時刻修正手段と、
前記内部計時手段により計時された、或いは、前記時刻修正手段により修正された現在時刻を表示する時刻表示手段と、を備えたことを特徴とする電波時計。 The time information acquisition device according to any one of claims 1 to 4 ,
An internal time measuring means for measuring the current time by an internal clock;
Time correction means for correcting the current time measured by the internal time measurement means according to the current time acquired by the time information acquisition device;
A radio-controlled timepiece comprising: time display means for displaying the current time measured by the internal time measuring means or corrected by the time adjusting means.
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