JP6345346B2 - 分析装置及び分析方法及び分析プログラム - Google Patents

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Description

本発明は、数値データ列で構成される時系列データの分析に関する。
センサなどから収集される時系列データであるセンサデータを分析する方法として、特許文献1に開示された方法がある。
特許文献1では、プラント設備における状態変化を検出するための方法が開示されている。
より具体的には、特許文献1には、事前に設定された閾値に基づき、動的符号と静的符号の圧縮方法を使い分けることによって、圧縮されたデータ列の長さの差異を検出し、プラント設備の状態変化を検出する方法が開示されている。
また、同様に、時系列データを解析する方法として、特許文献2に開示された方法がある。
特許文献2では、時系列データの特定部分を短時間で表示して解析可能にする方法が開示されている。
より具体的には、特許文献2では、周期的に発生する時系列データファイルから、ファイル単位で最大値及び最小値を抽出し、圧縮データを生成し、圧縮データを記憶しておく。
そして、特許文献2では、ユーザが参照したい部分は任意の範囲の最大値又は最小値であるという前提のもと、短時間で最大値又は最小値を表示する方法が開示されている。
特許文献1に開示の方法及び特許文献2に開示の方法は、いずれも1個の数値データの状態変化またはグラフ表示を実現するものである。
しかし、時系列データ分析においては、稼働中のプラント設備のセンサデータ(時系列データ)から、正常状態又は異常状態の数値変化(グラフ)を表す数値データ列(以下、モデルデータという)に合致する部分を検索したいというニーズがある。
また、稼働中のプラント設備のセンサデータ(時系列データ)のうち、モデルデータに合致する部分をフィルタリングしたいというニーズがある。
上記のような検索又はフィルタリングを行う場合は、モデルデータとセンサデータとを比較する必要がある。
また、センサデータは、モデルデータよりも時系列的に長い。
このため、サンプリング周期に合わせて、センサデータ上で比較対象の時刻を少しずつずらしながらセンサデータとモデルデータとを比較していき、センサデータとモデルデータとの差分が最小の部分、または、センサデータとモデルデータとの差分が事前に設定した閾値を下回る部分を検出する必要がある。
特許文献1に開示の方法及び特許文献2に開示の方法は、いずれも2個の時系列データ間の比較を目的とするものではない。
このため、特許文献1に開示の方法及び特許文献2に開示の方法は、いずれも、前述のセンサデータからモデルデータと合致する部分を検索したいというニーズを満たすことができない。
また、特許文献1に開示の方法及び特許文献2に開示の方法は、いずれも、センサデータのうちモデルデータと合致する部分をフィルタリングしたいというニーズも満たすことができない。
特許文献3では、分散が大きいデータを含む多様な分布のデータ及び時間的に非定常なデータに適用可能な、圧縮率の高い可逆圧縮方法が開示されている。
特開2007−221280号公報 特開2010−128853号公報 特開2012−134858号公報
特許文献3に開示の圧縮方法により圧縮された2個の時系列データを比較する場合には、それぞれの時系列データの数値データ列をメモリ上に伸張及び展開(各時刻の値を算出)してから、数値比較、差分算出する処理を繰り返さなければならず、必ずしも効率的ではない。
つまり、特許文献3の圧縮方法を用いる場合でも、2つの数値データ列をメモリ上に伸張及び展開し、サンプリング周期の時刻ごとに2個の数値データ列を比較し、時刻ごとの差分値を積算するという処理を、サンプリング周期に合わせて時刻をずらしながら繰り返す必要がある。
このため、サンプリング周期の粒度や比較対象期間の長さに応じて計算量が膨大になり、分析結果の応答が返るまで長時間を要するという課題がある。
本発明は、このような課題を解決することを主な目的としており、複数の時系列データ間の類似度を効率的に求めることを主な目的とする。
本発明に係る分析装置は、
一定の刻み幅で刻まれた複数の時刻の値が線形変化する第1の時系列データにおける線形変化の特性を表す変化係数を第1の変化係数として取得し、取得した前記第1の変化係数に基づき、前記第1の時系列データの開始時刻の値と終了時刻の値とを算出する第1の演算部と、
前記刻み幅で刻まれた複数の時刻の値が線形変化する第2の時系列データにおける線形変化の特性を表す変化係数を第2の変化係数として取得し、取得した前記第2の変化係数に基づき、前記第2の時系列データでの任意の時刻である始点時刻の値と、前記開始時刻と前記終了時刻との時間幅を前記始点時刻に加えて得られる終点時刻の値とを算出する第2の演算部と、
前記開始時刻と前記終了時刻との間の各時刻の値と前記始点時刻と前記終点時刻との間の各時刻の値とを算出せずに、前記開始時刻の値と前記終了時刻の値と前記始点時刻の値と前記終点時刻の値とに基づき、前記開始時刻から前記終了時刻までの範囲と前記始点時刻から前記終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を算出する差分積算値演算部とを有する。
本発明によれば、開始時刻と終了時刻との間の各時刻の値と始点時刻と終点時刻との間の各時刻の値とを算出せずに、開始時刻から終了時刻までの範囲と始点時刻から終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を算出することができる。 このため、時刻対ごとに差分値を算出する必要がなく、また、時刻対ごとの差分値を積算する必要がなく、複数の時系列データ間の類似度を効率的に求めることができる。
実施の形態1に係る分析装置の機能モジュール構成例を示す図。 実施の形態1に係る圧縮時系列データの例を示す図。 実施の形態1に係る第1の演算部の動作例を示すフローチャート図。 実施の形態1に係る第2の演算部の動作例を示すフローチャート図。 実施の形態1に係る第2の演算部の動作例を示すフローチャート図。 実施の形態1に係る差分積算値演算部の動作例を示すフローチャート図。 実施の形態1に係る差分積算値演算部の動作原理を説明する図。 実施の形態1に係る分析装置のハードウェア構成例を示す図。
実施の形態1.
***構成の説明***
図1は、本実施の形態に係る分析装置100の機能モジュール構成例を示す。
本実施の形態に係る分析装置100は、圧縮時系列データA201と圧縮時系列データB202が入力され、抽出結果300を出力する。
圧縮時系列データA201は、正常状態又は異常状態の数値変化を表す時系列データであるモデルデータを圧縮したデータである。
圧縮時系列データB202は、稼働中のプラント設備のセンサから収集された時系列データであるセンサデータを圧縮したデータである。
前述したように、センサデータは、モデルデータよりも時系列的に長い。
圧縮時系列データA201の圧縮前の時系列データ(以下、時系列データAという)は、一定の刻み幅(具体的にはサンプリング周期)で刻まれた複数の時刻の値が線形変化するデータである。
時系列データAは、線形変化の特性が相互間で異なる複数の線形変化区間に区分されている。
時系列データAは、第1の時系列データの例に相当する。
また、圧縮時系列データB202の圧縮前の時系列データ(以下、時系列データBという)は、時系列データAと同じ一定の刻み幅(具体的にはサンプリング周期)で刻まれた複数の時刻の値が線形変化するデータである。
時系列データBは、線形変化の特性が相互間で異なる複数の線形変化区間に区分されている。
時系列データBは、第2の時系列データの例に相当する。
圧縮時系列データA201及び圧縮時系列データB202は、例えば、図2に示すデータである。
図2は、残差符号化においてランレングス符号を用い、最も単純な線形予測である直前の値を予測値として用いる例を示す。
図2の圧縮時系列データA201及び圧縮時系列データB202は、それぞれ複数の線形変形区間で構成されている。
図2の圧縮時系列データA201の各行及び圧縮時系列データB202の各行は、線形変化区間に対応している。
時刻情報に示される時刻は、線形変化区間の開始時刻を表す。
また、時刻の刻み幅は、前述したようにサンプリング周期に対応する。
また、予測値は、線形変化の初期値を表す。
残差符号データにおける、第1項目の値(0.5,0.1、1.0、0.7)は線形変化の傾きを示し、第2項目の値(i、j、n、m)は、線形変化が継続する時間を表す。
なお、以下では、i+1<n<j<mであると仮定する。
例えば、圧縮時系列データA201では、時刻t_1から時刻t_iまでの間で傾き:0.5の線形変化が継続し、時刻t_i+1から時刻t_jまでの間で傾き:0.1の線形変化が継続することを表している。
また、圧縮時系列データB202では、時刻t_1から時刻t_nまでの間で傾き:1.0の線形変化が継続し、時刻t_n+1から時刻t_mまでの間で傾き:0.7の線形変化が継続することを表している。
図2に示される、圧縮時系列データA201の予測値と残差符号データの第1項の値と第2項の値は、時系列データAの線形変化の特性を表す係数であり、第1の変化係数という。
また、圧縮時系列データB202の予測値と残差符号データの第1項の値と第2項の値は、時系列データBの線形変化の特性を表す係数であり、第2の変化係数という。
圧縮時系列データA201及び圧縮時系列データB202は、例えば、特許文献3のデータ圧縮装置により生成された残差符号列データである。
図1において、第1の演算部101は、図2に示す、圧縮時系列データA201の線形変化区間ごとの第1の変化係数を取得する。
そして、第1の演算部101は、取得した第1の変化係数に基づき、線形変化区間ごとに線形変化区間の開始時刻の値と終了時刻の値とを算出する。
つまり、第1の演算部101は、開始時刻である時刻t_1の値と、終了時刻である時刻t_iの値とを算出する。
また、第1の演算部101は、開始時刻である時刻t_i+1の値と、終了時刻である時刻t_jの値とを算出する。
第1の演算部101の動作は、第1の演算処理の例に相当する。
第2の演算部102は、図2に示す、圧縮時系列データB202の線形変化区間ごとの第2の変化係数を取得する。
そして、第2の演算部102は、取得した第2の変化係数に基づき、始点時刻の値と、時系列データA内の最初の線形変化区間の開始時刻と終了時刻との時間幅を始点時刻に加えて得られる中間終点時刻の値とを算出する。
また、第2の演算部102は、中間終点時刻の次の時刻である中間始点時刻の値を算出する。
更に、第2の演算部102は、時系列データA内の後続する線形変化区間の開始時刻と終了時刻との時間幅を中間始点時刻に加えて得られる更なる中間終点時刻の値を算出する。
そして、第2の演算部102は、同様の手順を、時系列データA内の線形変形区間ごとに繰り返して、時系列データA内の最後の線形変化区間の終了時刻に対応する終点時刻の値を算出する。
また、第2の演算部102は、刻み幅(サンプリング周期)ごとに始点時刻をシフトさせるとともに、第2の変化係数に基づき、シフト後の新たな始点時刻の値と、新たな始点時刻に対応する新たな中間始点時刻の値と新たな中間終点時刻の値と新たな終点時刻の値とを算出する動作を繰り返す。
第2の演算部102の動作は、第2の演算処理の例に相当する。
例えば、図2の時刻t_1が始点時刻に指定された場合は、第2の演算部102は時刻t_iを中間終点時刻とし、時刻t_i+1を中間始点時刻とし、時刻t_jを終点時刻として、それぞれの時刻の値を算出する。
i+1<n<j<mであるため、時刻t_1の値及び時刻t_iの値及び時刻t_i+1の値は、図2の時系列データBの1行目の予測値:1.0と残差符号データの1項目の値:1.0を用いた線形計算により算出される。
また、時刻t_jの値は、図2の時系列データBの2行目の予測値:0.5と残差符号データの1項目の値:0.7を用いた線形計算により算出される。
次に、第2の演算部102は、始点時刻をt_2にシフトして同様の手順で中間終点時刻t_i+1、中間始点時刻t_i+2、終点時刻t_j+1のそれぞれの値を算出する。
終点時刻が時刻t_mに達するまで、第2の演算部102は、始点時刻のシフトと、中間終点時刻、中間始点時刻、終点時刻のそれぞれの値の算出を繰り返す。
なお、始点時刻から終点時刻までの範囲を比較範囲という。
第2の演算部102が始点時刻をシフトさせることにより複数の比較範囲が発生する。
なお、始点時刻は、時系列データBの開始時刻(t_1)に限らず、任意の時刻を指定することができる。
差分積算値演算部103は、時系列データA内の各線形変化区間の開始時刻と終了時刻との間の各時刻の値と始点時刻と終点時刻との間の各時刻の値とを算出せずに、時系列データA内の最初の線形変化区間の開始時刻から最後の線形変化区間の終了時刻までの範囲と始点時刻から終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を算出する。
より具体的には、差分積算値演算部103は、時系列データA内の各線形変化区間の開始時刻の値と終了時刻の値と始点時刻の値と各中間始点時刻の値と各中間終点時刻の値と終点時刻の値とに基づき、時刻対の間の差分値の積算値を算出する。
差分積算値演算部103は、上述の動作を、比較範囲ごとに行う。
なお、「同じ位置関係にある時刻対」とは、時系列データA内の最初の線形変化区間の開始時刻から最後の線形変化区間の終了時刻までの範囲でk番目の位置にある時刻と、時系列データB内の始点時刻から終点時刻の範囲でk番目の位置にある時刻との対である。
例えば、始点時刻がt_10であり終点時刻がt_j+9の比較範囲であれば、時系列データAの時刻t_1と時系列データBの時刻t_10が同じ位置関係にある。
また、時系列データAの時刻t_iと時系列データBの時刻t_i+9が同じ位置関係にある。
また、時系列データAの時刻t_jと時系列データBの時刻t_j+9が同じ位置関係にある。
差分積算値演算部103は、これら同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を、時系列データAの各値及び時系列データBの各値を算出することなく、換言すれば、圧縮時系列データA201及び圧縮時系列データB202を伸長することなく、算出する。
差分積算値演算部103の動作は、差分算出値演算処理の例に相当する。
抽出部104は、差分積算値演算部103により算出された複数の比較範囲の複数の積算値の中で最小の積算値を抽出する。
そして、抽出部104は、抽出した最小の積算値の算出に用いられた始点時刻と終点時刻とを抽出する。
また、抽出部104は、差分積算値演算部103により算出された複数の積算値の中で閾値以下の積算値を抽出する。
そして、抽出部104は、抽出した閾値以下の積算値の算出に用いられた始点時刻と終点時刻とを抽出する。
抽出部104が抽出した始点時刻と終点時刻は、抽出結果300として出力される。
記憶部105は、第1の演算部101の演算結果、第2の演算部102の演算結果、差分積算値演算部103の演算結果を記憶する。
制御部106は、第1の演算部101、第2の演算部102、差分積算値演算部103及び抽出部104の動作を制御する。
***動作の説明***
次に、図3〜図6のフローチャートを参照して、本実施の形態に係る分析装置100の動作例を説明する。
図3〜図6に示す動作手順は、分析方法及び分析プログラムの例に相当する。
図3は、第1の演算部101の動作例を示すフローチャートである。
図4及び図5は、第2の演算部102の動作例を示すフローチャートである。
図6は、差分積算値演算部103の動作例を示すフローチャートである。
図3において、まず、第1の演算部101は、圧縮時系列データA202の第1の変化係数を取得し、モデルデータである時系列データAの全ての線形変形区間を処理したか否かを判定する(S301)。
未処理の線形変形区間がある場合(S301でNO)は、第1の演算部101は、線形変化区間の開始時刻の値を算出する(S302)。
なお、図2の場合は、時刻情報の欄に記述されている値が各線形変化区間の開始時刻の値であるため、第1の演算部101は、時刻情報の欄に記述されている値を抽出することで、開始時刻の値を算出したことになる。
次に、第1の演算部101は、線形変化区間の終了時刻の値を算出する(S303)。
図2の1行目の例では、初期値:2.5、傾き:0.5、線形変化時間:iであるから、第1の演算部101は、2.5+(0.5×i)により、終了時刻の値を算出することができる。
次に、第1の演算部101は、S302で算出した開始時刻の値、S303で算出した終了時刻の値を記憶部105に格納する(S304)。
全ての線形変化区間に対してS302〜S304の処理を行っている場合(S301でYES)は、第1の演算部101は動作を終了する。
図4において、第2の演算部102は、センサデータである時系列データBにおける始点時刻を指定する(S401)。
第2の演算部102は、時系列データBの先頭の時刻を始点時刻として指定してもよいし、分析装置100のユーザからの指示に従って、特定の時刻を始点時刻として指定してもよい。
次に、第2の演算部102は、時系列データBにおける最後尾時刻を指定する(S402)。
最後尾時刻とは、始点時刻のシフトを終了するための基準とする時刻である。
終点時刻が最後尾時刻に到達した際には、第2の演算部102は、始点時刻のシフトを終了する。
第2の演算部102は、時系列データBの最後の時刻を最後尾時刻として指定してもよいし、分析装置100のユーザからの指示に従って、特定の時刻を最後尾時刻として指定してもよい。
次に、第2の演算部102は、モデルデータである時系列データAの線形変化区間は1つであるか否かを判定する(S403)。
線形変化区間が1つであれば(S403でYES)、処理はS408に移行し、線形変化区間が複数であれば(S403でNO)、処理はS404に移行する。
図2の例では、時系列データAの線形変化区間は2つなので、処理はS404に移行する。
S404では、第2の演算部102は、モデルデータである時系列データAの最初の線形変化区間の終了時刻に対応する中間終点時刻を特定する(S404)。
第2の演算部102は、時系列データAの最初の線形変化区間の開始時刻と終了時刻との時間幅を始点時刻に加えて得られる時刻を中間終点時刻に指定する。
図2の時刻t_1が始点時刻に指定された場合は、第2の演算部102は、時刻t_iを中間終点時刻に指定する。
次に、第2の演算部102は、時系列データAの後続の線形変化区間は、時系列データA内の最後の線形変化区間であるか否かを判定する(S405)。
後続の線形変化区間が、時系列データA内の最後の線形変化区間でない場合(S405でNO)は、第2の演算部102は、次の中間始点時刻と、時系列データAの後続の線形変化区間の終了時刻に対応する中間終点時刻とを特定する(S406)。
第2の演算部102は、直前の線形変化区間の中間終点時刻の次の時刻を次の中間始点時刻として指定する。
また、第2の演算部102は、時系列データAの後続の線形変化区間の開始時刻と終了時刻との時間幅を中間始点時刻に加えて得られる時刻を中間終点時刻として指定する。
そして、第2の演算部102は、後続の線形変化区間が時系列データA内の最後の線形変化区間となるまで、S405とS406を繰り返す。
S405において、後続の線形変化区間が、時系列データA内の最後の線形変化区間である場合(S405でYES)は、第2の演算部102は、次の中間始点時刻と、時系列データAの後続の線形変化区間の終了時刻に対応する終点時刻とを特定する(S407)。
第2の演算部102は、直前の線形変化区間の中間終点時刻の次の時刻を次の中間始点時刻として指定する。
また、第2の演算部102は、時系列データAの後続の線形変化区間の開始時刻と終了時刻との時間幅を中間始点時刻に加えて得られる時刻を終点時刻として指定する。
図2の時刻t_1が始点時刻に指定された場合は、第2の演算部102は、時刻t_jを終点時刻に指定する。
また、S403において、モデルデータである時系列データAの線形変化区間が1つのみである場合(S403でYES)は、時系列データAの線形変化区間の終了時刻に対応する終点時刻を特定する(S408)。
第2の演算部102は、時系列データAの線形変化区間の開始時刻と終了時刻との時間幅を始点時刻に加えて得られる時刻を終点時刻に指定する。
次に、図5において、第2の演算部102は、先に求めた時系列データBの始点時刻と終点時刻の範囲において、時系列データAと時系列データBの線形変化区間について比較をする(S409)。
i+1<n<j<mであるため、記憶部105は、先に求めた時系列データBの始点時刻、i、n、j、時系列データBの終点時刻を、後に実施する差分積算値算出のためのパラメータとして記憶する(S410)。
次に、差分積算値演算部103は、S410で記憶した差分積算値算出のためのパラメータを、記憶部105から読み出し、始点時刻〜i、i〜n、n〜j、j〜終点時刻の順番に、差分積算値を算出して、その合算を記憶部105へ格納する(S411)。
このステップについては、図6を用いて後述する。
次に、第2の演算部102は、終点時刻が最後尾時刻に到達しているか否かを判定する(S411)。
そして、終点時刻が最後尾時刻に到達している場合(S412でYES)は、第2の演算部102は動作を終了する。
一方、終点時刻が最後尾時刻に到達していない場合(S412でNO)は、第2の演算部102は、始点時刻を次の時刻にシフトして(S413)、S403以降の処理を繰り返す。
図6において、差分積算値演算部103は、記憶部105から、S410で記憶した差分積算値算出のためのパラメータ(線形変形区間)を読み出す(S601)。
次に、差分積算値演算部103は、全ての線形変形区間を処理したか否かを判定する(S602)。
ここでいう全ての線形変形区間とは、S411の説明で述べた、始点時刻〜i、i〜n、n〜j、j〜終点時刻の各区間を指す。
全ての線形変形区間を処理している場合(S602でYES)は、差分積算値演算部103は、全ての線形変形区間の差分積算値の合算結果を記憶部105に格納して、処理を終了する(S411)。
一方、未処理の算出範囲がある場合(S602でNO)は、差分積算値演算部103は、未処理の線形変形区間の開始時刻と終了時刻を記憶部105から読み出す(S603)。
差分積算値演算部103は、値の大小関係が逆転するかを判定する(S604)。
例えば、時系列データAとBによる線形変形区間、始点時刻〜i、i〜n、n〜j、j〜終点時刻、を、それぞれ線形変形区間(1)、線形変形区間(2)、線形変形区間(3)、線形変形区間(4)の4つの線形変形区間で構成されているとする。
差分積算値演算部103は、時系列データAの線形変形区間(1)の開始時刻の値と時系列データBの始点時刻の値との大小関係が、線形変形区間(1)の終了時刻の値と当該終了時刻と同じ位置関係にある中間終点時刻の値との大小関係において逆転しているかを判定する。
また、差分積算値演算部103は、時系列データAの線形変形区間(2)の開始時刻の値と時系列データBの当該開始時刻と同じ位置関係にある中間始点時刻の値との大小関係が、線形変形区間(2)の終了時刻の値と当該終了時刻と同じ位置関係にある中間終点時刻の値との大小関係において逆転しているかを判定する。
また、差分積算値演算部103は、時系列データAの線形変形区間(3)の開始時刻の値と時系列データBの当該開始時刻と同じ位置関係にある中間始点時刻の値との大小関係が、線形変形区間(3)の終了時刻の値と当該終了時刻と同じ位置関係にある中間終点時刻の値との大小関係において逆転しているかを判定する。
また、差分積算値演算部103は、時系列データAの線形変形区間(4)の開始時刻の値と時系列データBの当該開始時刻と同じ位置関係にある中間始点時刻の値との大小関係が、線形変形区間(4)の終了時刻の値と終点時刻の値との大小関係において逆転しているかを判定する。
ここで、線形変形区間(1)では、開始時刻の値と始点時刻の値との大小関係が終了時刻の値と中間終点時刻の値との大小関係において逆転しているものとする。
一方、線形変形区間(2)と線形変形区間(3)と線形変形区間(4)では、大小関係が逆転していないものとする。
大小関係が逆転している線形変形区間(1)について、差分積算値演算部103は、ステップS605において、転換点時刻を算出する。
具体的には、線形変形区間(1)の開始時刻における時系列データAとBの差分値、および、時系列データAとBの変化係数の差分値を算出する。
時系列データAとBの差分値−時系列データAとBの変化係数の差分値×k、の結果が0またはマイナスとなるkの値が、線形変形区間(1)の開始時刻を基点とした転換点時刻である。
次に、差分積算値演算部103は、転換前差分積算値と転換後差分積算値とを算出し、算出した2つの差分積算値を合算する(S606)。
具体的には、差分積算値演算部103は、線形変形区間(1)において、始点時刻〜転換点時刻、転換点時刻〜i、のそれぞれに対して差分積算値を算出して合算する。
このとき、それぞれの差分積算値は、
・始点時刻〜転換点時刻
始点時刻における時系列データAとBの距離×始点時刻と転換時刻の距離×(1/2)
・転換点時刻〜i
終点時刻における時系列データAとBの距離×終点時刻と転換時刻の距離×(1/2)
のようにして求めることができる(図7)。
一方、線形変形区間(2)(3)(4)については、差分積算値演算部103は、ステップS607において、
(始点時刻における時系列データAとBの距離+終点時刻における時刻データAとBの距離)×始点時刻と終点時刻の距離×(1/2)で差分積算値を求めることができる(図7)。
次に、差分積算値演算部103は、S606又はS607で算出した差分積算値を記憶部105に格納する(S608)。
時系列データAに複数の線形変化区間が含まれる場合は、差分積算値演算部103は、線形変化区間ごとに算出した差分積算値を全て合算し、合算値を記憶部105に格納する。
差分積算値演算部103は、以上の処理を全ての比較範囲に対して行ったか否かを判定し(S602)し、未処理の比較範囲があれば、S603以降の処理を繰り返す。
全ての比較範囲についてS603以降の処理を行っている場合は、差分積算値演算部103は処理を終了する。
以上のようにして、差分積算値演算部103は、比較範囲ごとに、時系列データA内の最初の線形変化区間の開始時刻から時系列データA内の最後の線形変化区間の終了時刻までの範囲と比較範囲の始点時刻から終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を算出する。
抽出部104は、差分積算値演算部103により算出された複数の比較範囲の複数の差分積算値を記憶部105から読み出す。
そして、抽出部104は、複数の差分積算値の中で最小の差分積算値を抽出する。
更に、抽出部104は、抽出した最小の差分積算値の算出に用いられた始点時刻と終点時刻とを抽出する。
また、抽出部104は、差分積算値演算部103により算出された複数の差分積算値の中で閾値以下の差分積算値を抽出するようにしてもよい。
この場合も、抽出部104は、抽出した閾値以下の差分積算値の算出に用いられた始点時刻と終点時刻とを抽出する。
そして、抽出部104は、抽出した始点時刻と終点時刻が記述される抽出結果300を出力する。
時系列データBのうち、抽出結果300に記述される始点時刻と終点時刻の間の部分が、モデルデータである時系列データAとの類似度が高い部分である。
***実施の形態の効果の説明***
以上より、本実施の形態によれば、開始時刻と終了時刻との間の各時刻の値と始点時刻と終点時刻との間の各時刻の値とを算出せずに、開始時刻から終了時刻までの範囲と始点時刻から終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を算出することができる。
このため、時刻対ごとに差分値を算出する必要がなく、また、時刻対ごとの差分値を積算する必要がなく、複数の時系列データ間の類似度を効率的に求めることができる。
***その他***
以上では、モデルデータである時系列データAは、複数の線形変形区間で構成されている例を説明したが、時系列データAは、1つの線形変形区間で構成されていてもよい。
また、サンプルデータである時系列データBも、複数の線形変形区間で構成されている例を説明したが、時系列データBは、1つの線形変形区間で構成されていてもよい。
この場合は、第1の演算部101は、圧縮時系列データA201から第1の変化係数を取得し、取得した第1の変化係数に基づき、時系列データAの開始時刻の値と終了時刻の値とを算出する。
また、第2の演算部102は、圧縮時系列データB202から第2の変化係数を取得し、取得した第2の変化係数に基づき、時系列データBでの任意の時刻である始点時刻の値と、開始時刻と終了時刻との時間幅を始点時刻に加えて得られる終点時刻の値とを算出する。
また、第2の演算部102は、刻み幅(サンプリング周期)ごとに始点時刻をシフトさせるとともに、第2の変化係数に基づき、シフト後の新たな始点時刻の値と、開始時刻と終了時刻との時間幅を新たな始点時刻に加えて得られる新たな終点時刻の値とを算出する動作を繰り返す。
また、差分積算値演算部103は、開始時刻と終了時刻との間の各時刻の値と始点時刻と終点時刻との間の各時刻の値とを算出せずに、開始時刻の値と終了時刻の値と始点時刻の値と終点時刻の値とに基づき、開始時刻から終了時刻までの範囲と始点時刻から終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を算出する。
また、差分積算値演算部103は、開始時刻の値と始点時刻の値との大小関係が終了時刻の値と終点時刻の値との大小関係において逆転しているか否かを判定する。
そして、開始時刻の値と始点時刻の値との大小関係が終了時刻の値と終点時刻の値との大小関係において逆転している場合に、差分積算値演算部103は、開始時刻の値と始点時刻の値との大小関係が転換する時系列データAでの時刻を第1の転換点時刻として抽出する。
更に、差分積算値演算部103は、開始時刻の値と始点時刻の値との大小関係が転換する時系列データBでの時刻を第2の転換点時刻として抽出する。
そして、差分積算値演算部103は、開始時刻から第1の転換点時刻までの範囲と始点時刻から第2の転換点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を転換前差分積算値として算出する。
また、差分積算値演算部103は、第1の転換点時刻から終了時刻までの範囲と第2の転換点時刻から終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を転換後差分積算値として算出する。
更に、差分積算値演算部103は、転換前差分積算値と転換後差分積算値との合算値を、開始時刻から終了時刻までの範囲と始点時刻から終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値とする。
***ハードウェア構成例の説明***
最後に、分析装置100のハードウェア構成例を図8を参照して説明する。
分析装置100はコンピュータである。
分析装置100は、プロセッサ901、補助記憶装置902、メモリ903、通信装置904、入力インタフェース905、ディスプレイインタフェース906といったハードウェアを備える。
プロセッサ901は、信号線910を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
入力インタフェース905は、入力装置907に接続されている。
ディスプレイインタフェース906は、ディスプレイ908に接続されている。
プロセッサ901は、プロセッシングを行うIC(Integrated Circuit)である。
プロセッサ901は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、GPU(Graphics Processing Unit)である。
補助記憶装置902は、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、HDD(Hard Disk Drive)である。
図1に示す記憶部105は、例えば、補助記憶装置902により実現される。
メモリ903は、例えば、RAM(Random Access Memory)である。
通信装置904は、データを受信するレシーバー9041及びデータを送信するトランスミッター9042を含む。
通信装置904は、例えば、通信チップ又はNIC(Network Interface Card)である。
入力インタフェース905は、入力装置907のケーブル911が接続されるポートである。
入力インタフェース905は、例えば、USB(Universal Serial Bus)端子である。
ディスプレイインタフェース906は、ディスプレイ908のケーブル912が接続されるポートである。
ディスプレイインタフェース906は、例えば、USB端子又はHDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)端子である。
入力装置907は、例えば、マウス、キーボード又はタッチパネルである。
ディスプレイ908は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)である。
補助記憶装置902には、図1に示す第1の演算部101、第2の演算部102、差分積算値演算部103、抽出部104、制御部106(以下、これらをまとめて「部」と表記する)の機能を実現するプログラムが記憶されている。
このプログラムは、メモリ903にロードされ、プロセッサ901に読み込まれ、プロセッサ901によって実行される。
更に、補助記憶装置902には、OS(Operating System)も記憶されている。
そして、OSの少なくとも一部がメモリ903にロードされ、プロセッサ901はOSを実行しながら、「部」の機能を実現するプログラムを実行する。
図8では、1つのプロセッサ901が図示されているが、分析装置100が複数のプロセッサ901を備えていてもよい。
そして、複数のプロセッサ901が「部」の機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
また、「部」の処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が、メモリ903、補助記憶装置902、又は、プロセッサ901内のレジスタ又はキャッシュメモリに記憶される。
また、「部」の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ(登録商標)ディスク、DVD等の記憶媒体に記憶される。
「部」を「サーキットリー」で提供してもよい。
また、「部」を「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
「回路」及び「サーキットリー」は、プロセッサ901だけでなく、ロジックIC又はGA(Gate Array)又はASIC(Application Specific Integrated Circuit)又はFPGA(Field−Programmable Gate Array)といった他の種類の処理回路をも包含する概念である。
100 分析装置、101 第1の演算部、102 第2の演算部、103 差分積算値演算部、104 抽出部、105 記憶部、106 制御部、201 圧縮時系列データA、202 圧縮時系列データB、300 抽出結果。

Claims (13)

  1. 一定の刻み幅で刻まれた複数の時刻の値が線形変化する第1の時系列データにおける線形変化の特性を表す変化係数を第1の変化係数として取得し、前記第1の時系列データの開始時刻の値を抽出し、取得した前記第1の変化係数に基づき、前記第1の時系列データの終了時刻の値を算出する第1の演算部と、
    前記刻み幅で刻まれた複数の時刻の値が線形変化する第2の時系列データにおける線形変化の特性を表す変化係数を第2の変化係数として取得し、取得した前記第2の変化係数に基づき、前記第2の時系列データでの任意の時刻である始点時刻の値と、前記開始時刻と前記終了時刻との時間幅を前記始点時刻に加えて得られる終点時刻の値とを算出する第2の演算部と、
    前記開始時刻と前記終了時刻との間の各時刻の値と前記始点時刻と前記終点時刻との間の各時刻の値とを算出せずに、前記開始時刻の値と前記終了時刻の値と前記始点時刻の値と前記終点時刻の値とに基づき、前記開始時刻から前記終了時刻までの範囲と前記始点時刻から前記終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を算出する差分積算値演算部とを有する分析装置。
  2. 前記第2の演算部は、
    前記刻み幅ごとに前記始点時刻をシフトさせるとともに、前記第2の変化係数に基づき、シフト後の新たな始点時刻の値と、前記開始時刻と前記終了時刻との時間幅を前記新たな始点時刻に加えて得られる新たな終点時刻の値とを算出する動作を繰り返し、
    前記差分積算値演算部は、
    前記開始時刻と前記終了時刻との間の各時刻の値と前記新たな始点時刻と前記新たな終点時刻との間の各時刻の値とを算出せずに、前記開始時刻の値と前記終了時刻の値と前記新たな始点時刻の値と前記新たな終点時刻の値とに基づき、前記開始時刻から前記終了時刻までの範囲と前記新たな始点時刻から前記新たな終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を算出する請求項1に記載の分析装置。
  3. 前記差分積算値演算部は、
    前記開始時刻の値と前記始点時刻の値との大小関係が前記終了時刻の値と前記終点時刻の値との大小関係において逆転しているか否かを判定し、
    前記開始時刻の値と前記始点時刻の値との大小関係が前記終了時刻の値と前記終点時刻の値との大小関係において逆転している場合に、
    前記開始時刻の値と前記始点時刻の値との大小関係が転換する前記第1の時系列データでの時刻を第1の転換点時刻として抽出し、
    前記開始時刻の値と前記始点時刻の値との大小関係が転換する前記第2の時系列データでの時刻を第2の転換点時刻として抽出し、
    前記開始時刻から前記第1の転換点時刻までの範囲と前記始点時刻から前記第2の転換点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を転換前差分積算値として算出し、
    前記第1の転換点時刻から前記終了時刻までの範囲と前記第2の転換点時刻から前記終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を転換後差分積算値として算出し、
    前記転換前差分積算値と前記転換後差分積算値との合算値を、前記開始時刻から前記終了時刻までの範囲と前記始点時刻から前記終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値とする請求項1に記載の分析装置。
  4. 前記差分積算値演算部は、
    前記第2の演算部により前記新たな始点時刻の値と前記新たな終点時刻の値とが算出された場合に、
    前記開始時刻の値と前記新たな始点時刻の値との大小関係が前記終了時刻の値と前記新たな終点時刻の値との大小関係において逆転しているか否かを判定し、
    前記開始時刻の値と前記新たな始点時刻の値との大小関係が前記終了時刻の値と前記新たな終点時刻の値との大小関係において逆転している場合に、
    前記開始時刻の値と前記新たな始点時刻の値との大小関係が転換する前記第1の時系列データでの時刻を新たな第1の転換点時刻として抽出し、
    前記開始時刻の値と前記新たな始点時刻の値との大小関係が転換する前記第2の時系列データでの時刻を新たな第2の転換点時刻として抽出し、
    前記開始時刻から前記新たな第1の転換点時刻までの範囲と前記新たな始点時刻から前記新たな第2の転換点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を新たな転換前差分積算値として算出し、
    前記新たな第1の転換点時刻から前記終了時刻までの範囲と前記新たな第2の転換点時刻から前記新たな終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を新たな転換後差分積算値として算出し、
    前記新たな転換前差分積算値と前記新たな転換後差分積算値との合算値を、前記開始時刻から前記終了時刻までの範囲と前記新たな始点時刻から前記新たな終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値とする請求項2に記載の分析装置。
  5. 前記第1の演算部は、
    線形変化の特性が相互間で異なる複数の線形変化区間に区分される第1の時系列データにおける線形変化区間ごとの変化係数を第1の変化係数として取得し、
    形変化区間ごとに線形変化区間の開始時刻の値を抽出し、取得した前記第1の変化係数に基づき、線形変化区間の終了時刻の値を算出し、
    前記第2の演算部は、
    線形変化の特性が相互間で異なる複数の線形変化区間に区分される第2の時系列データにおける線形変化区間ごとの変化係数を第2の変化係数として取得し、
    取得した前記第2の変化係数に基づき、前記始点時刻の値と、前記第1の時系列データ内の最初の線形変化区間の開始時刻と終了時刻との時間幅を前記始点時刻に加えて得られる中間終点時刻の値とを算出し、更に、前記中間終点時刻の次の時刻である中間始点時刻の値を算出し、前記第1の時系列データ内の後続する線形変化区間の開始時刻と終了時刻との時間幅を前記中間始点時刻に加えて得られる更なる中間終点時刻の値を算出して、前記第1の時系列データ内の最後の線形変化区間の終了時刻に対応する終点時刻の値を算出し、
    前記差分積算値演算部は、
    前記第1の時系列データ内の各線形変化区間の開始時刻と終了時刻との間の各時刻の値と前記始点時刻と前記終点時刻との間の各時刻の値とを算出せずに、前記第1の時系列データ内の各線形変化区間の開始時刻の値と終了時刻の値と前記始点時刻の値と中間始点時刻の各々の値と中間終点時刻の各々の値と前記終点時刻の値とに基づき、前記第1の時系列データ内の最初の線形変化区間の開始時刻から前記第1の時系列データ内の最後の線形変化区間の終了時刻までの範囲と前記始点時刻から前記終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を算出する請求項1に記載の分析装置。
  6. 前記第2の演算部は、
    前記刻み幅ごとに前記始点時刻をシフトさせるとともに、前記第2の変化係数に基づき、シフト後の新たな始点時刻の値と、前記新たな始点時刻に対応する新たな中間始点時刻の値と新たな中間終点時刻の値と新たな終点時刻の値とを算出する動作を繰り返し、
    前記差分積算値演算部は、
    前記第1の時系列データ内の各線形変化区間の開始時刻と終了時刻との間の各時刻の値と前記新たな始点時刻と前記新たな終点時刻との間の各時刻の値とを算出せずに、前記第1の時系列データ内の各線形変化区間の開始時刻の値と終了時刻の値と前記新たな始点時刻の値と新たな中間始点時刻の各々の値と新たな中間終点時刻の各々の値と前記新たな終点時刻の値とに基づき、前記第1の時系列データ内の最初の線形変化区間の開始時刻から前記第1の時系列データ内の最後の線形変化区間の終了時刻までの範囲と前記新たな始点時刻から前記新たな終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を算出する請求項5に記載の分析装置。
  7. 前記差分積算値演算部は、
    前記第1の時系列データ内の最初の線形変形区間の開始時刻の値と前記始点時刻の値との大小関係が前記第1の時系列データ内の最初の線形変形区間の終了時刻の値と前記終了時刻に対応する中間終点時刻の値との大小関係において逆転しているか否かを判定し、
    前記開始時刻の値と前記始点時刻の値との大小関係が前記終了時刻の値と前記中間終点時刻の値との大小関係において逆転している場合に、
    前記開始時刻の値と前記始点時刻の値との大小関係が転換する前記第1の時系列データでの時刻を第1の転換点時刻として抽出し、
    前記開始時刻の値と前記始点時刻の値との大小関係が転換する前記第2の時系列データでの時刻を第2の転換点時刻として抽出し、
    前記開始時刻から前記第1の転換点時刻までの範囲と前記始点時刻から前記第2の転換点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を転換前差分積算値として算出し、
    前記第1の転換点時刻から前記終了時刻までの範囲と前記第2の転換点時刻から前記中間終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を転換後差分積算値として算出し、
    前記転換前差分積算値と前記転換後差分積算値との合算値を、前記開始時刻から前記終了時刻までの範囲と前記始点時刻から前記中間終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値とする請求項5に記載の分析装置。
  8. 前記差分積算値演算部は、
    前記第1の時系列データ内の最初の線形変形区間及び最後の線形変形区間以外の線形変形区間である中間線形変形区間の開始時刻の値と前記開始時刻に対応する中間始点時刻の値との大小関係が前記第1の時系列データ内の前記中間線形変形区間の終了時刻の値と前記終了時刻に対応する中間終点時刻の値との大小関係において逆転しているか否かを判定し、
    前記開始時刻の値と前記中間始点時刻の値との大小関係が前記終了時刻の値と前記中間終点時刻の値との大小関係において逆転している場合に、
    前記開始時刻の値と前記中間始点時刻の値との大小関係が転換する前記第1の時系列データでの時刻を第1の転換点時刻として抽出し、
    前記開始時刻の値と前記中間始点時刻の値との大小関係が転換する前記第2の時系列データでの時刻を第2の転換点時刻として抽出し、
    前記開始時刻から前記第1の転換点時刻までの範囲と前記中間始点時刻から前記第2の転換点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を転換前差分積算値として算出し、
    前記第1の転換点時刻から前記終了時刻までの範囲と前記第2の転換点時刻から前記中間終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を転換後差分積算値として算出し、
    前記転換前差分積算値と前記転換後差分積算値との合算値を、前記開始時刻から前記終了時刻までの範囲と前記中間始点時刻から前記中間終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値とする請求項5に記載の分析装置。
  9. 前記差分積算値演算部は、
    前記第1の時系列データ内の最後の線形変形区間の開始時刻の値と前記開始時刻に対応する中間始点時刻の値との大小関係が前記第1の時系列データ内の前記最後の線形変形区間の終了時刻の値と前記終点時刻の値との大小関係において逆転しているか否かを判定し、
    前記開始時刻の値と前記中間始点時刻の値との大小関係が前記終了時刻の値と前記終点時刻の値との大小関係において逆転している場合に、
    前記開始時刻の値と前記中間始点時刻の値との大小関係が転換する前記第1の時系列データでの時刻を第1の転換点時刻として抽出し、
    前記開始時刻の値と前記中間始点時刻の値との大小関係が転換する前記第2の時系列データでの時刻を第2の転換点時刻として抽出し、
    前記開始時刻から前記第1の転換点時刻までの範囲と前記中間始点時刻から前記第2の転換点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を転換前差分積算値として算出し、
    前記第1の転換点時刻から前記終了時刻までの範囲と前記第2の転換点時刻から前記終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を転換後差分積算値として算出し、
    前記転換前差分積算値と前記転換後差分積算値との合算値を、前記開始時刻から前記終了時刻までの範囲と前記中間始点時刻から前記終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値とする請求項5に記載の分析装置。
  10. 前記分析装置は、更に、
    前記差分積算値演算部により算出された複数の差分積算値の中で最小の差分積算値を抽出し、抽出した前記最小の差分積算値の算出に用いられた始点時刻と終点時刻とを抽出する抽出部を有する請求項2又は6に記載の分析装置。
  11. 前記分析装置は、更に、
    前記差分積算値演算部により算出された複数の差分積算値の中で閾値以下の差分積算値を抽出し、抽出した前記閾値以下の差分積算値の算出に用いられた始点時刻と終点時刻とを抽出する抽出部を有する請求項2又は6に記載の分析装置。
  12. コンピュータが、
    一定の刻み幅で刻まれた複数の時刻の値が線形変化する第1の時系列データにおける線形変化の特性を表す変化係数を第1の変化係数として取得し、前記第1の時系列データの開始時刻の値を抽出し、取得した前記第1の変化係数に基づき、前記第1の時系列データの終了時刻の値を算出し、
    前記刻み幅で刻まれた複数の時刻の値が線形変化する第2の時系列データにおける線形変化の特性を表す変化係数を第2の変化係数として取得し、取得した前記第2の変化係数に基づき、前記第2の時系列データでの任意の時刻である始点時刻の値と、前記開始時刻と前記終了時刻との時間幅を前記始点時刻に加えて得られる終点時刻の値とを算出し、
    前記開始時刻と前記終了時刻との間の各時刻の値と前記始点時刻と前記終点時刻との間の各時刻の値とを算出せずに、前記開始時刻の値と前記終了時刻の値と前記始点時刻の値と前記終点時刻の値とに基づき、前記開始時刻から前記終了時刻までの範囲と前記始点時刻から前記終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を算出する分析方法。
  13. 一定の刻み幅で刻まれた複数の時刻の値が線形変化する第1の時系列データにおける線形変化の特性を表す変化係数を第1の変化係数として取得し、前記第1の時系列データの開始時刻の値を抽出し、取得した前記第1の変化係数に基づき、前記第1の時系列データの終了時刻の値を算出する第1の演算処理と、
    前記刻み幅で刻まれた複数の時刻の値が線形変化する第2の時系列データにおける線形変化の特性を表す変化係数を第2の変化係数として取得し、取得した前記第2の変化係数に基づき、前記第2の時系列データでの任意の時刻である始点時刻の値と、前記開始時刻と前記終了時刻との時間幅を前記始点時刻に加えて得られる終点時刻の値とを算出する第2の演算処理と、
    前記開始時刻と前記終了時刻との間の各時刻の値と前記始点時刻と前記終点時刻との間の各時刻の値とを算出せずに、前記開始時刻の値と前記終了時刻の値と前記始点時刻の値と前記終点時刻の値とに基づき、前記開始時刻から前記終了時刻までの範囲と前記始点時刻から前記終点時刻までの範囲で同じ位置関係にある時刻対の間の差分値の積算値を算出する差分積算値演算処理とをコンピュータに実行させる分析プログラム。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10904113B2 (en) * 2018-06-26 2021-01-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Insight ranking based on detected time-series changes
US11727021B2 (en) * 2018-12-14 2023-08-15 Tibco Software Inc. Process control tool for processing big and wide data
JP7218764B2 (ja) * 2019-02-14 2023-02-07 日本電気株式会社 時系列データ処理方法
JP2022167670A (ja) * 2021-04-23 2022-11-04 富士通株式会社 情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000048047A (ja) 1998-01-19 2000-02-18 Asahi Glass Co Ltd 時系列デ―タの保存方法及び時系列デ―タベ―スシステム、時系列デ―タの処理方法及び時系列デ―タ処理システム、時系列デ―タ表示システム、並びに記録媒体
JP2001285073A (ja) * 2000-03-29 2001-10-12 Sony Corp 信号処理装置及び方法
JP2002132644A (ja) 2000-10-24 2002-05-10 Asahi Glass Co Ltd 時系列データベースシステム
JP2004133588A (ja) 2002-10-09 2004-04-30 Toshiba Corp トレンドグラフ表示装置
JP4688690B2 (ja) 2006-02-15 2011-05-25 日立造船株式会社 プラント設備における状態変化検出方法および状態変化検出装置
JP2010128853A (ja) 2008-11-28 2010-06-10 Cores:Kk 時系列データ処理プログラム
JP5678620B2 (ja) 2010-12-03 2015-03-04 株式会社日立製作所 データ処理方法、データ処理システム、及びデータ処理装置
JP5570409B2 (ja) 2010-12-22 2014-08-13 三菱電機株式会社 データ圧縮装置及びデータ圧縮方法及びデータ圧縮プログラム
US9916538B2 (en) * 2012-09-15 2018-03-13 Z Advanced Computing, Inc. Method and system for feature detection
US9165563B2 (en) 2012-03-19 2015-10-20 Casio Computer Co., Ltd. Coding device, coding method, decoding device, decoding method, and storage medium
JP2014021162A (ja) 2012-07-12 2014-02-03 Casio Comput Co Ltd 復号装置、復号方法、及びプログラム
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