JP5524277B2 - 信号処理装置および信号処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、クラウドコンピュータ網やＭ２Ｍ通信に関連した各種センサとネットワーク間で利用されるセンサ信号の信号処理装置および信号処理方法に関するものである。

センサは通常、測定対象に反応する物理量をセンシングして、処理しやすい電圧や電流などの電気信号として変換する。この電気信号は所定の物理量を定量的に測定する際の信号処理の手段となる。電気信号に変換されたセンサ信号は、測定対象に応じて時間周波数特性を有している。

センシングした物理量を電気信号に変換する過程で、信号に物理現象以外の不要な雑音が重畳された電気信号として出力される。たとえば、温度計や秤などの物理量は直流付近の低い周波数域に変換されるが、周囲温度や風などの周囲環境の雑音や、電気信号に変換するための供給電圧や電流の雑音は、それ以上の比較的高い周波数の変動を有するのが通常である。このような温度計や秤などの物理量といった直流付近の低い周波数域の信号を抽出する処理は時間周波数の不確定性の関係により、長い処理時間を必要とすることが知られている。

特開２００８−２６８０６８号公報

処理時間を減少させるために雑音発生の学習情報を用いた研究例として、センサ信号をＡ／Ｄ変換し、ディジタル信号処理を用いたローパスフィルタを雑音除去に適用した報告もある（たとえば、特許文献１参照）。ローパスフィルタは、遮断周波数幅を低く設定することで低い周波数の雑音成分まで除去することが可能になる。

たとえば、図１１に示す特許文献１の従来の計量装置においては、搬送手段が持つ定常的な低周期振動の周期を算出し、その周期に対応したトリガを発生する振動周期算出部８１と、搬送手段に測定対象物が無い状態で計量手段が出力する無負荷の計量信号の波形と近似する振動補正波形を振動周期算出部で算出された周期でなる基本の波形関数から生成するため位相及び振幅を含む波形生成条件を算出して記憶する波形条件記憶部８２と、振動周期算出部から発生されたトリガを基準として波形条件記憶部に記憶された振動波形を生成すための条件から計量信号を補正するための補正信号を生成する補正波形生成部８３と、不図示の計量部から出力される計量信号（入力信号Ｘ）と補正波形生成部から出力される補正信号との差分により測定対象物の計量値を算出する補正部８４とを備えている。そして、特許文献１では計量信号から高周波成分を除去するために不図示のローパスフィルタを用い、またローパスフィルタによってフィルタ処理された計量信号の交流成分のピーク値を検出して振動周期を算出している。

このように、ローパスフィルタによりセンサ信号から雑音成分を除去して、信号成分を高速高精度に抽出する研究が従来から行われてきたが、その計算手法は線形演算によるものであった。

しかしながら、線形演算を用いた信号処理では、解析や評価の手順が一意的に決まる半面、処理遅延時間や時間周波数の不確定性に基づくフィルタの応答時間等には原理的な制約が伴う。具体的には、ローパスフィルタの遮断周波数を低く設定した場合、センシング期間を長くする必要があり、その分だけ応答速度が遅くなるという問題があった。

また、ローパスフィルタだけではなく、バンドパスフィルタ、ヒルベルト変換手法などが使用されている。バンドパスフィルタでは、たとえば５Ｈｚから４０Ｈｚを通過帯域とする低域のバンドパスフィルタを設計したとき、直流信号を減衰させることが極めて困難である。ヒルベルト変換手法では、直流は減衰できるが低域の信号が減衰する。また、直流成分を抑圧する場合は、ディジタルフィルタのタップ数が著しく増加して処理遅延が著しく増加する。

これらのフィルタリング手法は、センサ信号としての電気信号が有する振幅周波数特性や位相周波数特性の雑音の持つ局所性や偏りを利用して、目的となる信号成分である低域成分を抽出している。これらの処理を系（システム）としてとらえると、センサ信号（が有する周波数位相成分）に、処理システムの有するインパルス応答を時間領域で畳み込み演算して、信号の周波数位相成分を加工処理する演算モデルで定式化できる。この畳み込み演算は抽出する低周波成分の周波数が低ければ低いほど、インパルス応答の応答点数を大きくしなければ所望の低域周波数を抽出できない性質を有する。すなわち、処理時間が長くかかり、処理時間は（インパルス応答の応答点数）＊（サンプリング時間Ｔ）／２で示される。この処理遅延はアナログ的手法をもちいても、アナログ処理の主モードである処理系の時定数τという尺度でみると、ｅｘｐ（−ｔ／τ）に比例して、τ時間がその遅延処理時間を意味するため、低域処理はτが大きくなり、正常な信号を伝達するまでの遅延時間を増大させることになる。

このようなセンサ信号に対する処理遅延を許せば、時々刻々と変化する信号の性質を取り逃がすとともに、時間変動していく信号の取得機会損失を引き起こす可能性も生じるため、この処理遅延の解決が望まれていた。

そこで、本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、雑音信号成分およびアナログの所望信号で成る入力信号から所望信号のレベルの推定値を出力するための信号処理装置を提供する技術に関し、高精度かつ短時間に処理する技術を提供することを目的とするものである。

上記した目的を達成するために、請求項１記載の信号処理装置（１００）は、
雑音信号成分およびアナログの所望信号（Ｙ）で成る入力信号（Ｘ）から前記所望信号のレベルの推定値を出力するための信号処理装置であって、
前記入力信号をＡ／Ｄ変換してＡ／Ｄ変換された入力信号（Ａ）を生成するＡ／Ｄ変換部（１０）と、
前記Ａ／Ｄ変換された入力信号（Ａ）に振幅の分布を示すＰＤＦ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）処理を行って、第１のＰＤＦ信号（Ｃ）を生成する第１のＰＤＦ処理部（１２）と、
前記Ａ／Ｄ変換された入力信号から、前記雑音信号成分を含み、前記所望信号よりは高い所定の周波数帯域である所定帯域信号（Ｂ）を抽出するフィルタ（１３）と、
前記所定帯域信号に振幅の分布を示すＰＤＦ処理を行って、第２のＰＤＦ信号（Ｄ）を生成する第２のＰＤＦ処理部（１４）と、
前記第１のＰＤＦ信号と前記第２のＰＤＦ信号との相互相関演算を行って相関値を求める相関値算出部（１５）と、
前記相関値の最大値に基づいて、前記所望信号のレベルを推定して推定値として出力する推定値算出部（１６）とを備えたことを特徴とする。

請求項２記載の信号処理装置は、請求項１の信号処理装置（１００）において、
前記推定値算出部は、前記第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値（ＰＬ＿１）と上限値（ＰＭ＿１）と、前記第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値（ＰＬ＿２）と上限値（ＰＭ＿２）とを求め、
前記第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記下限値または前記第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記下限値のうち最下限である最下限値（ＰＬ＿１２）と、
前記第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記上限値または前記第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記上限値のうち最上限である最上限値（ＰＭ＿１２）と、
求めたい推定値の候補を含む平均値パラメータ（β）と、
振幅成分をあらわす確率変数（ｋ）と、
第１のＰＤＦ信号Ｃの関数（ｆ１）と、
第２のＰＤＦ信号Ｄの関数（ｆ２）とするときに、下記式

に基づいて前記相関値であるv(β)を最大とする前記平均値パラメータβを求め、当該βを推定値とすることを特徴とする。

上記した目的を達成するために、請求項３記載の信号処理方法は、
雑音信号成分およびアナログの所望信号（Ｙ）で成る入力信号（Ｘ）から前記所望信号のレベルの推定値を出力するための信号処理方法であって、
前記入力信号をＡ／Ｄ変換してＡ／Ｄ変換された入力信号（Ａ）を生成するＡ／Ｄ変換ステップ（Ｓ１０１）と、
前記Ａ／Ｄ変換された入力信号に振幅の分布を示すＰＤＦ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）処理を行って、第１のＰＤＦ信号（Ｃ）を生成する第１のＰＤＦ処理ステップ（Ｓ１０２）と、
前記Ａ／Ｄ変換された入力信号から、前記雑音信号成分を含み、前記所望信号よりは高い所定の周波数帯域である所定帯域信号（Ｂ）を抽出する帯域抽出ステップ（Ｓ１０３）と、
前記所定帯域信号に振幅の分布を示すＰＤＦ処理を行って、第２のＰＤＦ信号（Ｄ）を生成する第２のＰＤＦ処理ステップ（Ｓ１０４）と、
前記第１のＰＤＦ信号と前記第２のＰＤＦ信号との相互相関演算を行って相関値を求める相関値算出ステップ（Ｓ１０５）と、
前記相関値の最大値に基づいて、前記所望信号のレベルを推定して推定値として出力する推定値算出ステップ（Ｓ１０７）とを含むことを特徴とする。

請求項４記載の信号処理方法は、請求項３の信号処理方法において、
前記第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値（ＰＬ＿１）と上限値（ＰＭ＿１）と、前記第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値（ＰＬ＿２）と上限値（ＰＭ＿２）とを求める上下限値算出ステップ（Ｓ１０６）を更に備え、
前記推定値算出ステップは、前記第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記下限値（または前記第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記下限値のうち最下限である最下限値（ＰＬ＿１２）と、
前記第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記上限値または前記第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記上限値のうち最上限である最上限値（ＰＭ＿１２）と、
求めたい推定値の候補を含む平均値パラメータ（β）と、
振幅成分をあらわす確率変数（ｋ）と、
第１のＰＤＦ信号Ｃの関数（ｆ１）と、
第２のＰＤＦ信号Ｄの関数（ｆ２）とするときに、下記式

に基づいて前記相関値であるv(β)を最大とする前記平均値パラメータβを求め、当該βを推定値とすることを特徴とする。

本発明の信号処理装置および信号処理方法によれば、入力信号をＡ／Ｄ変換してＡ／Ｄ変換された入力信号を生成し、Ａ／Ｄ変換された入力信号から第１のＰＤＦ信号Ｃを生成する一方、Ａ／Ｄ変換された入力信号から雑音信号成分を含み、所望信号よりは高い所定の周波数帯域である所定帯域信号から第２のＰＤＦ信号を生成し、それぞれのＰＤＦ信号同士の相関処理により相関値を求め、相関値の最大値に基づいて所望信号のレベルを推定して推定値として出力する構成となっており、測定区間のどこから処理を開始してもその区間毎に測定結果を抽出するリアルタイム処理を行っているので、信号の初期過程から逐次的に処理して結果を算出する従来の信号処理装置および信号処理方法では長時間かからなければ得られなかった所望信号のレベルの推定値を、本発明の信号処理装置および信号処理方法では短時間に算出でき、かつ極めて高精度に算出できる。

また、本発明の信号処理装置および信号処理方法は測定区間毎に処理しているので、測定区間のＰＤＦ信号を求めた後の推定値算出処理にかかる時間は、使用するＣＰＵ（中央処理装置）の演算速度が上がるほど短時間で処理できるため、従来の信号処理装置および信号処理方法で原理的に生じていた遅延を極めて効果的に解消できる。

さらに、本発明の信号処理装置および信号処理方法は第１のＰＤＦ信号と、第２のＰＤＦ信号とにそれぞれ存在する振幅値の上限値と、下限値とを各々用いて、ＰＤＦ信号同士の相関値が最大となる推定値を求めているので、所望信号のレベルの推定値を短時間かつ極めて高精度に抽出できる。

本発明に係る信号処理装置１００の装置構成を示す概略ブロック図である。 本発明に係るＰＤＦ処理部１２、１４の概略ブロック図である。 確率密度関数ＰＤＦを説明するための図である。 相関値の最大値である推定値を求める処理を説明するための図である。 相関値の最大値である推定値を決定する処理を説明するための図である。 本発明に係るソフトウエア処理動作の一例を示すフローチャートである。 入力信号Ｘの波形例を示す図である。 第１のＰＤＦ信号Ｃの波形例を示す図である。 平均値パラメータβを加えた第２のＰＤＦ信号Ｄの波形例を示す図である。 第１のＰＤＦ信号Ｃと、第２のＰＤＦ信号Ｄとの相関結果の波形例を示す図である。 従来の計量装置の装置構成を示す概略ブロック図である。

以下、本発明を実施するための形態について、添付した図面を参照しながら詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではなく、この形態に基づいて当業者等によりなされる実施可能な他の形態、実施例および運用技術等はすべて本発明の範疇に含まれる。

本発明は、センシングした物理量の一例として、たとえば測定対象物が負荷された力学量センサから出力される入力信号Ｘの振幅を確率変数とし、その確率密度関数ＰＤＦ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）や累積確率分布ＡＰＤ（Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）を求めて処理を行う信号処理装置であるので、はじめに、確率密度関数ＰＤＦ、累積確率分布ＡＰＤについて簡単に説明する。

確率密度関数（確率密度分布ともいう）ＰＤＦは、図３のような時間信号を例にとると、測定時間Ｔ内において、適切なサンプリング時間で抽出された振幅値の発生頻度を必要測定精度で量子化した振幅レベルごとに計数して求められる。

このＰＤＦ値を、確率変数で積分（累積）すればＡＰＤ値になるが、ＡＰＤ値の定義「信号振幅の包絡線信号がある閾値レベルを超える時間確率」を採用すると、信号振幅ｒ（ｔ）に対して信号振幅の離散値ｘｉを確率変数とし、測定時間Ｔでは、信号振幅閾値Ｒでの占有時間Ｗｉ（ｘｋ）を累積加算し、Ｔで割るとｘｉにおけるＡＰＤ値が次式（１）のように求められる。

ＡＰＤ（ｘｉ）＝ΣＷｉ（ｘｋ）／Ｔ ……（１）
ただし、記号Σは、ｉ＝１〜Ｎ（ｘｋ）までの総和を表す

逆に、このＡＰＤ値を確率変数について差分演算を行えば、ＰＤＦ値を求めることができる。

［信号処理装置の構成例および動作例］
以上の準備のもとに、本発明の信号処理装置１００の動作例を説明する。本例の信号処理装置１００は、センシングした物理量の一例として、たとえば測定対象物が負荷された力学量センサから出力されるアナログの略直流成分である所望信号Ｙと、この所望信号Ｙに重畳する有害な雑音成分とを含む入力信号Ｘについて、所望信号Ｙのレベルの推定値を出力するための装置である。本発明の信号処理装置１００により抽出された所望信号Ｙのレベルの推定値は、たとえば測定対象物の重量を測定する装置に適用可能である。

まず、本発明に係る信号処理装置１００の装置構成について、図１を参照しながら説明する。 本例の信号処理装置１００は、Ａ／Ｄ変換部１０、遅延器１１、第１のＰＤＦ処理部１２、フィルタ１３、第２のＰＤＦ処理部１４、相関値算出部１５、推定値算出部１６を備えている。

本発明に係る信号処理装置１００は、たとえばＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）や、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）といったハードウエアや、その周辺装置にて実現されている。

Ａ／Ｄ変換部１０は、アナログの入力信号Ｘを所定のサンプリング周期でサンプリングし、アナログ信号からディジタル信号に変換して、入力信号Ｘの略全ての信号帯域を含んだＡ／Ｄ変換された入力信号Ａを生成する。

遅延器１１は、フィルタ１３のフィルタリング処理にかかる時間と同等の時間、Ａ／Ｄ変換された入力信号Ａをその位相特性を保持したまま遅延させる遅延器である。遅延器１１の出力信号は、雑音信号成分および所望信号Ｙから成る入力信号Ｘの略直流成分を含んだ信号がＡ／Ｄ変換された信号である。なお、本発明において、略直流とは、直流から２０Ｈｚ程度の低い周波数の交流を指す。

遅延器１１で遅延されたＡ／Ｄ変換された入力信号Ａは、第１のＰＤＦ処理部１２に入力される。第１のＰＤＦ処理部１２は、ＰＤＦ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）処理を行って、Ａ／Ｄ変換された入力信号Ａの確率密度関数である第１のＰＤＦ信号Ｃを算出する。

一方、フィルタ１３は、Ａ／Ｄ変換された入力信号Ａのうち所定の帯域である所定帯域信号Ｂを抽出するフィルタであり、ディジタル処理にてフィルタリング処理を行っている。ここでいう所定帯域は、入力信号Ｘに含まれている雑音信号成分を含むようにし、かつ略直流成分を含まない帯域、すなわち所望信号Ｙを含まない帯域である。フィルタ１３の周波数特性は、ハイパスフィルタまたはバンドパスフィルタとなるように構成されている。このフィルタ１３の通過帯域は、ハイパスフィルタの場合は、たとえば２０Ｈｚ以上の周波数を通過帯域とし、バンドパスフィルタの場合は、たとえば２０Ｈｚから４００Ｈｚの周波数を通過帯域とする。ハイパスフィルタを採用した場合、バンドパスフィルタを採用した場合よりも処理対象の帯域が広帯域になり演算量が増すため、バンドパスフィルタを採用するほうが演算量が少なくて済む。なお、フィルタ１３は直線位相のフィルタとなるように構成されている。

フィルタ１３でされたフィルタリング処理された所定帯域信号Ｂは、第２のＰＤＦ処理部１４に入力される。第２のＰＤＦ処理部１４は、ＰＤＦ処理を行って、所定帯域信号Ｂの確率密度関数である第２のＰＤＦ信号Ｄを算出する。

第１のＰＤＦ処理部１２、第２のＰＤＦ処理部１４の内部構成例を図２に示す。図２を用いてより具体的に説明すると、遅延器１１で遅延されたＡ／Ｄ変換された入力信号Ａを第１のＰＤＦ処理部１２の正規化処理部３０に入力し、負のデータなどが生じた時は全体として正のデータにするシフト処理などを行い、その正規化した値を対数変換部３１によって対数変換し、その対数値を計測目標とする精度の単位で量子化する。なお、対数変換部３１は、多数のデータの処理を円滑にするためであり、この構成を省くこともできる。第２のＰＤＦ処理部１４についても同様の動作である。

そして、この対数値をＰＤＦ演算部３２に入力する。ＰＤＦ演算部３２は、入力される対数値の各出現頻度（ヒストグラム）を求め、これを一定時間Ｔｐに入力されたデータ総数で割ることで、正規化された確率密度関数である第１のＰＤＦ信号Ｃを算出する。第２のＰＤＦ処理部１４についても同様の動作である。

ところで、所望信号Ｙは雑音信号成分を含まない統計平均値と等価である。Ａ／Ｄ変換された入力信号Ａの信号のＰＤＦ波形形状（ここでは第１のＰＤＦ信号Ｃ）のプロフィールと、Ａ／Ｄ変換された入力信号Ａから所定帯域を抽出し、統計平均値を除外した雑音信号成分からなる所定帯域信号ＢのＰＤＦ波形形状（ここでは第２のＰＤＦ信号Ｄ）のプロフィールは同一であると考えられる。

このことから、第１のＰＤＦ信号Ｃのプロフィールと、第２のＰＤＦ信号ＤのプロフィールとのＰＤＦ波形形状比較を行ったときに形状の同一性の尺度を定義し、その値が最大となる、すなわちＰＤＦカーブの形状の同一性の尺度値が最大になる推定値を求めることにより、所望信号Ｙの振幅のレベルを推定することができる。ＰＤＦ波形形状比較を行ったときの形状の同一性は、相互相関演算を行って相関値を算出することで判断できる。

得られた第１のＰＤＦ信号Ｃおよび第２のＰＤＦ信号Ｄは、ＰＤＦ波形形状比較を行うために相関値算出部１５に入力される。相関値算出部１５は、第１のＰＤＦ処理部１２で得られた確率密度関数である第１のＰＤＦ信号Ｃと、第２のＰＤＦ処理部１４で得られた確率密度関数である第２のＰＤＦ信号Ｄとに基づいて、相互相関演算を行って相関値を算出する。

推定値算出部１６の動作について説明する。求めたい推定値は第１のＰＤＦ信号Ｃの略直流成分を含む所望信号Ｙに比例した振幅のレベルであるので、第２のＰＤＦ信号Ｄについて求めたい平均値パラメータをβとすると、相互相関演算に用いる信号は平均値パラメータβ＋第２のＰＤＦ信号Ｄとなる。このことから、ＰＤＦ波形形状比較を行ったときの形状の同一性を示している求めたい推定値は、第１のＰＤＦ信号Ｃと、第２のＰＤＦ信号Ｄとの相関値の最大値となる。

相関値の最大値である推定値を求める処理について図４を用いて説明する。ＰＤＦ信号の存在するレベルの下限値と上限値とを利用する。第１のＰＤＦ信号Ｃの場合は、図４（Ａ）に示すようにＰＤＦ信号の存在するレベルの下限値をＰＬ＿１とし、上限値をＰＭ＿１とする。第２のＰＤＦ信号Ｄの場合、図４（Ｂ）に示すようにＰＤＦ信号の存在するレベルの下限値をＰＬ＿２とし、上限値をＰＭ＿２とする。

次に、第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値ＰＬ＿１または第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値ＰＬ＿２のうち最下限である最下限値ＰＬ＿１２と、第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の上限値ＰＭ＿１または第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の上限値ＰＭ＿２のうち最上限である最上限値ＰＭ＿１２との区間の中で、平均値パラメータβをｎΔステップ（ｎは整数）で変更し、変更する毎に第１のＰＤＦ信号Ｃの関数ｆ１と、第２のＰＤＦ信号Ｄの関数ｆ２とを乗算して相関値を求め、その相関値が最大となる平均値パラメータβを求めたい推定値とする。

次に、相関値の最大値である推定値を決定する処理について、さらに図５を用いて説明する。式（２）において、平均値パラメータβのいずれかが求めたい推定値の候補値であり、ν(β)を最大にする平均値パラメータβが求めたい推定値である。平均値パラメータβを求める精度をΔとし、初期値はβ０とする。初期値β０は、たとえば第１のＰＤＦ信号Ｃまたは第２のＰＤＦ信号Ｄの中間値としてもよい。β０＋−ｎΔの探索を行い、その相関値が最大になるように、＋−Δの範囲に追い込む処理を行う。この時のβ０＋−ｎΔが最も確からしい値として推定値を決定する方法である。

相互相関演算νは次式（２）を用いる。なお、第１のＰＤＦ信号Ｃを関数ｆ１、第２のＰＤＦ信号Ｄを関数ｆ２とする。なお、ｋは確率変数であり、振幅成分をあらわしている。

……（２）

推定値算出部１６で推定した推定値は所望信号Ｙの振幅のレベルを示す略直流成分を有している。上述の処理により推定値算出部１６は、相関値の最大値に基づいて、所望信号Ｙのレベルを推定して推定値として出力する。これにより、信号処理装置１００が構成される。

また、複数の所望信号Ｙのレベルの推定値を連続して出力し、各推定値をその前後の推定値と結ぶことにより入力信号Ｘから減衰のない所望信号Ｙを抽出していることになり、所望信号Ｙを抽出する信号処理装置１００を構成することができる。

このように、本発明の信号処理装置１００によれば、測定区間のどこから処理を開始してもその区間毎に測定結果を抽出するリアルタイム処理を行っているので、所望信号Ｙのレベルの推定値を短時間に算出できる。

さらに、本発明の信号処理装置１００によれば、第１のＰＤＦ信号Ｃと、第２のＰＤＦ信号Ｄとにそれぞれ存在する振幅値の上限値と、下限値とを各々用いて、ＰＤＦ信号同士の相関値が最大となる推定値を求めているので、所望信号Ｙのレベルの推定値を短時間かつ極めて高精度に抽出できる。

［信号処理装置における処理動作例］
次に、本発明の信号処理装置に関する処理動作の一例について、図６を参照しながら説明する。

まず、アナログの入力信号Ｘを所定のサンプリング周期でサンプリングし、アナログ信号からディジタル信号に変換して、入力信号Ｘの略全ての信号帯域を含んだＡ／Ｄ変換された入力信号Ａを生成する（Ｓ１０１）。

次に、Ａ／Ｄ変換された入力信号Ａに対し、第１のＰＤＦ処理によってＰＤＦ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）処理を行い、Ａ／Ｄ変換された入力信号Ａの確率密度関数である第１のＰＤＦ信号Ｃを生成する（Ｓ１０２）。

第１のＰＤＦ信号Ｃを生成する一方、入力信号Ｘの略全ての信号帯域を含んだＡ／Ｄ変換された入力信号Ａから、雑音信号成分を含み、所望信号よりは高い所定の周波数帯域である所定帯域信号Ｂを抽出する（Ｓ１０３）。具体的には、ディジタル処理にてフィルタリング処理を行って、ハイパスフィルタ動作またはバンドパスフィルタ動作をさせる。

次に、所定帯域信号Ｂに対し、第２のＰＤＦ処理によってＰＤＦ処理を行い、所定帯域信号Ｂの確率密度関数である第２のＰＤＦ信号Ｄを生成する（Ｓ１０４）。

第１のＰＤＦ信号Ｃと、第２のＰＤＦ信号Ｄとに基づいて、相互相関演算を行って相関値を算出する（Ｓ１０５）。

次に、第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値ＰＬ＿１と上限値ＰＭ＿１と、第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値ＰＬ＿２と上限値ＰＭ＿２とを求める（Ｓ１０６）。

推定値算出ステップでは、第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値ＰＬ＿１または第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値ＰＬ＿２のうち最下限である最下限値ＰＬ＿１２と、第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の上限値ＰＭ＿１または第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の上限値ＰＭ＿２のうち最上限である最上限値ＰＭ＿１２と、求めたい推定値の候補を含む平均値パラメータβと、振幅成分をあらわす確率変数ｋと、第１のＰＤＦ信号Ｃの関数ｆ１と、第２のＰＤＦ信号Ｄの関数ｆ２とを用いて、次式（２）を用いて相互相関演算νを行う。

……（２）

相関値の最大値に基づいて、所望信号Ｙのレベルの推定値を算出する（Ｓ１０７）。

上述のとおり、入力信号Ｘから減衰のない所望信号Ｙのレベルの推定値が算出され、信号処理が完了する。なお、本発明の信号処理では遅延器１１に相当する遅延処理を適宜用いてもよい。

［信号処理装置による処理結果例］
次に、実際の信号処理装置の処理結果例を示す。実際に本発明を適用した雑音信号成分およびアナログの所望信号で成る入力信号Ｘは、センサ信号、たとえば力学量センサから出力される電気信号である。具体的には、力学量センサの一種である歪センサを片持ち梁構造の台の裏に貼り付けた、たとえばロードセルなどの歪センサである。歪センサは、測定対象物の重量により生じる荷重による力学的なたわみである力学量を、たとえば圧電現象により電気信号に変換する。

上述のように、歪センサからは測定対象物の重量により生じる荷重による電気信号が出力され、求めたい所望信号Ｙはこの測定対象物の重量により生じる荷重による略直流の成分である。

しかしながら、求めたい所望信号Ｙに加え、歪センサを取り付けた機構系の固有振動雑音や歪センサの土台に生じる振動系雑音が歪センサに感知され、さらに電源などの電気雑音が混入した結果、入力信号Ｘが生成される。

測定対象を明確にして評価するために、模擬データを用いてシミュレーションを行った。図７に、入力信号Ｘの波形例を示す。使用した模擬データは、測定対象物の重量５８２．８４ｇ程度、所望信号Ｙの直流振幅のレベルの真値は６４５３５／２（常用対数変換すると９０．１７５３ｄＢ）を有している例として説明する。この所望信号Ｙに、雑音信号成分に相当する振動成分として周波数１０Ｈｚで、振幅１０００の交流信号が重畳されている。すなわち、入力信号Ｘは所望信号Ｙと雑音信号成分との合成波形である。

図７に示した入力信号Ｘの７００〜７５０ｍｓｅｃ の測定区間について、Ａ／Ｄ変換された入力信号ＡをＰＤＦ処理した第１のＰＤＦ信号Ｃの波形例を図８に示す。なお、ここでいう測定区間とは、たとえば測定対象物を歪センサへ負荷したときの負荷開始タイミングから７００〜７５０ｍｓｅｃ経過した区間であり、負荷開始タイミングで生じた秤の固有振動が一定程度収束したとみなせる区間である。

ところで、求めたい値は所望信号Ｙに比例した略直流の振幅のレベルであるが、第２のＰＤＦ信号Ｄには平均値パラメータβに相当する直流成分は存在しない。したがって、第１のＰＤＦ信号Ｃと第２のＰＤＦ信号Ｄとの相互相関を行うときに、相互相関に用いる信号はβ＋第２のＰＤＦ信号Ｄとして、平均値パラメータβ分だけ直流シフトする直流シフト補正が必要である。

上述の直流シフト補正を考慮し、図７に示した入力信号Ｘの７００〜７５０ｍｓｅｃの測定区間に対応する所定帯域信号ＢをＰＤＦ処理した第２のＰＤＦ信号Ｄに、平均値パラメータβとして６５５３５／２（常用対数変換すると９０．３０８８ｄＢ）を加えた波形例を図９に示す。

図１０に、第１のＰＤＦ信号Ｃと、第２のＰＤＦ信号Ｄとの相互相関演算の結果の波形例を示す。相関値は、図８に示した第１のＰＤＦ信号Ｃの波形と、図９に示した平均値パラメータβを加えた第２のＰＤＦ信号Ｄ波形の形状とが一致した時が最大値をとる。この最大値は６４８６６／２（常用対数変換すると９０．２１９７ｄＢ）であり、所望信号Ｙの直流振幅のレベルの真値である６４５３５／２（常用対数変換すると９０．１７５３ｄＢ）の値に極めて近く、高精度に推定値を算出していることがわかる。

また、本発明の信号処理装置および信号処理方法が所望信号Ｙの変動に追従できるか否かを試行した。ここで、図７の所望信号Ｙを含む入力信号Ｘの波形例は、乗算により直流分を加減することで変動させることができる。乗算する直流分に処理結果が追従すれば、所望信号Ｙの変動に追従していることが検証できる。この検証の結果、乗算する直流分の値をたとえば６４５３５としたとき、処理結果は６４８６６／２（常用対数変換すると９０．２１９７ｄＢ）を示し、乗算する直流分の値をたとえば６６５３５としたとき処理結果は６６８７６／２（常用対数変換すると９０．４８４８ｄＢ）を示し、完全に入力信号Ｘに乗算した直流分の値に追従している。

したがって、本発明の信号処理装置および信号処理方法によれば、所望信号Ｙのレベルの推定値を極めて高精度に算出できるとともに、所望信号Ｙを含む入力信号Ｘを変動させた場合であっても極めて正確に追従できることから、所望信号Ｙのレベルの大小に関わらず推定値を正確に算出できる。

以上のように、本発明の信号処理装置および信号処理方法は、センシングした物理量の一例として、たとえば測定対象物が負荷された力学量センサから出力されるアナログの略直流成分である所望信号Ｙと、この所望信号Ｙに重畳する有害な雑音成分とを含む入力信号Ｘから所望信号Ｙのレベルの推定値を算出するときに、この推定値を短時間かつ極めて高精度に算出できるという効果を有し、本発明の信号処理装置および信号処理方法は、たとえば測定対象物の重量を測定する装置に適用可能である。

１０…Ａ／Ｄ変換部
１１…遅延器
１２…第１のＰＤＦ処理部
１３…帯域通過フィルタ
１４…第２のＰＤＦ処理部
１５…相関値算出部
１６…推定値算出部
３０…正規化処理部
３１…対数変換部
３２…ＰＤＦ演算部
８０…Ａ／Ｄ変換部
８１…振動周期算出部
８２…波形条件記憶部
８３…補正波形生成部
８４…補正部
８５…判定部
８６…操作表示部
１００…信号処理装置
２００…計量装置（従来例）
Ａ…Ａ／Ｄ変換された入力信号
Ｂ…所定帯域信号
Ｃ…第１のＰＤＦ信号
Ｄ…第２のＰＤＦ信号
Ｘ…入力信号
Ｙ…所望信号

Claims (4)

1. 雑音信号成分およびアナログの所望信号（Ｙ）で成る入力信号（Ｘ）から前記所望信号のレベルの推定値を出力するための信号処理装置であって、
   前記入力信号をＡ／Ｄ変換してＡ／Ｄ変換された入力信号（Ａ）を生成するＡ／Ｄ変換部（１０）と、
   前記Ａ／Ｄ変換された入力信号（Ａ）に振幅の分布を示すＰＤＦ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）処理を行って、第１のＰＤＦ信号（Ｃ）を生成する第１のＰＤＦ処理部（１２）と、
   前記Ａ／Ｄ変換された入力信号から、前記雑音信号成分を含み、前記所望信号よりは高い所定の周波数帯域である所定帯域信号（Ｂ）を抽出するフィルタ（１３）と、
   前記所定帯域信号に振幅の分布を示すＰＤＦ処理を行って、第２のＰＤＦ信号（Ｄ）を生成する第２のＰＤＦ処理部（１４）と、
   前記第１のＰＤＦ信号と前記第２のＰＤＦ信号との相互相関演算を行って相関値を求める相関値算出部（１５）と、
   前記相関値の最大値に基づいて、前記所望信号のレベルを推定して推定値として出力する推定値算出部（１６）とを備えた信号処理装置。
2. 前記推定値算出部は、前記第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値（ＰＬ＿１）と上限値（ＰＭ＿１）と、前記第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値（ＰＬ＿２）と上限値（ＰＭ＿２）とを求め、
   前記第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記下限値または前記第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記下限値のうち最下限である最下限値（ＰＬ＿１２）と、
   前記第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記上限値または前記第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記上限値のうち最上限である最上限値（ＰＭ＿１２）と、
   求めたい推定値の候補を含む平均値パラメータ（β）と、
   振幅成分をあらわす確率変数（ｋ）と、
   第１のＰＤＦ信号Ｃの関数（ｆ１）と、
   第２のＰＤＦ信号Ｄの関数（ｆ２）とするときに、下記式
   

   

   に基づいて前記相関値であるv(β)を最大とする前記平均値パラメータβを求め、当該βを推定値とする請求項１記載の信号処理装置。
3. 雑音信号成分およびアナログの所望信号（Ｙ）で成る入力信号（Ｘ）から前記所望信号のレベルの推定値を出力するための信号処理方法であって、
   前記入力信号をＡ／Ｄ変換してＡ／Ｄ変換された入力信号（Ａ）を生成するＡ／Ｄ変換ステップ（Ｓ１０１）と、
   前記Ａ／Ｄ変換された入力信号に振幅の分布を示すＰＤＦ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）処理を行って、第１のＰＤＦ信号（Ｃ）を生成する第１のＰＤＦ処理ステップ（Ｓ１０２）と、
   前記Ａ／Ｄ変換された入力信号から、前記雑音信号成分を含み、前記所望信号よりは高い所定の周波数帯域である所定帯域信号（Ｂ）を抽出する帯域抽出ステップ（Ｓ１０３）と、
   前記所定帯域信号に振幅の分布を示すＰＤＦ処理を行って、第２のＰＤＦ信号（Ｄ）を生成する第２のＰＤＦ処理ステップ（Ｓ１０４）と、
   前記第１のＰＤＦ信号と前記第２のＰＤＦ信号との相互相関演算を行って相関値を求める相関値算出ステップ（Ｓ１０５）と、
   前記相関値の最大値に基づいて、前記所望信号のレベルを推定して推定値として出力する推定値算出ステップ（Ｓ１０７）とを含む信号処理方法。
4. 前記第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値（ＰＬ＿１）と上限値（ＰＭ＿１）と、前記第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の下限値（ＰＬ＿２）と上限値（ＰＭ＿２）とを求める上下限値算出ステップ（Ｓ１０６）を更に備え、
   前記推定値算出ステップは、前記第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記下限値（または前記第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記下限値のうち最下限である最下限値（ＰＬ＿１２）と、
   前記第１のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記上限値または前記第２のＰＤＦ信号に存在する振幅値の前記上限値のうち最上限である最上限値（ＰＭ＿１２）と、
   求めたい推定値の候補を含む平均値パラメータ（β）と、
   振幅成分をあらわす確率変数（ｋ）と、
   第１のＰＤＦ信号Ｃの関数（ｆ１）と、
   第２のＰＤＦ信号Ｄの関数（ｆ２）とするときに、下記式
   

   

   に基づいて前記相関値であるv(β)を最大とする前記平均値パラメータβを求め、当該βを推定値とする請求項３記載の信号処理方法。
   

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