JP6533141B2 - Vibration analysis system, user interface system and vibration analysis data generation method - Google Patents

Vibration analysis system, user interface system and vibration analysis data generation method Download PDF

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Description

本発明は、振動の波形を解析することによって、振動をユーザーインターフェースに応用するための技術に関する。   The present invention relates to technology for applying vibration to a user interface by analyzing the waveform of the vibration.

特許文献1は、携帯電話機に接続されたイヤホンマイク本体またはその近傍を指で叩くことによって、携帯電話機を操作する技術を開示している。具体的には、叩いた際に発生する振動を、イヤホンマイクに内蔵された加速度センサによって、検出する。検出信号は増幅され、その後、特有の周波数成分だけが選択される。   Patent Document 1 discloses a technique of operating a mobile phone by tapping the earphone microphone main body connected to the mobile phone or the vicinity thereof with a finger. Specifically, the vibration generated when hitting is detected by an acceleration sensor built in the earphone microphone. The detection signal is amplified and then only specific frequency components are selected.

そして、叩く動作1回に対して、所定幅のパルスが1つ生成される。連続して叩くことによって生成されるパルスの間隔および個数に応じて、符号列が生成される。具体的には、パルス立ち上がり間隔が第1の時間以下であれば“0”を割り当て、パルス立ち上がり間隔が第1の時間よりも長く第2の時間以下であれば“1”を割り当てる。これにより生成された符号列を、携帯電話機の操作コマンドとして利用する。例えば、符号列“1101”はオフフックのコマンドに割り当てられ、当該符号列“1101”が携帯電話機に送られると携帯電話機はオフフック状態になる。   Then, one pulse of a predetermined width is generated for one hitting operation. A code string is generated according to the interval and the number of pulses generated by successive striking. Specifically, “0” is assigned if the pulse rise interval is less than or equal to the first time, and “1” is assigned if the pulse rise interval is longer than the first time and less than or equal to the second time. The code string generated by this is used as an operation command of the mobile phone. For example, the code string “1101” is assigned to the off-hook command, and when the code string “1101” is sent to the mobile phone, the mobile phone goes into the off-hook state.

特開2003−143683号公報Unexamined-Japanese-Patent No. 2003-143683 米国特許第7035744号明細書U.S. Pat. No. 7,035,744

上記のように特許文献1では、叩く間隔および回数に応じてコマンドが生成され、携帯電話機が操作される。その際、叩く動作は、振動の有無によって判断される。このため、振動の検出は、振動の有無を判断するためだけに利用される。   As described above, according to Patent Document 1, a command is generated according to the interval and the number of tapping, and the mobile phone is operated. At that time, the tapping operation is judged by the presence or absence of the vibration. For this reason, the detection of vibration is used only to determine the presence or absence of vibration.

これに対し、本発明は、振動の波形を解析することによって、振動をユーザーインターフェースに応用するための技術を提供することを目的とする。特に本発明では、第1の物体(例えば入力受付部材)を第2の物体(例えばユーザーの指)で擦ることによって発生する振動を利用する。   On the other hand, the present invention aims to provide a technique for applying vibration to a user interface by analyzing the waveform of the vibration. In particular, in the present invention, vibration generated by rubbing a first object (e.g., an input receiving member) with a second object (e.g., a user's finger) is used.

本発明の一態様によれば、第1の物体を第2の物体で擦ることによって発生する振動を所定の時間周波数表現で表現した時間周波数分布データを生成する、時間周波数解析部を備え、前記所定の時間周波数表現は、前記第1の物体と前記第2の物体との組み合わせの相違に基づいて決まる、前記振動の周波数成分の相違を、時間周波数分布の形状において顕在化できる仕様を有し、前記時間周波数分布データによって提供される前記時間周波数分布を構成する複数の地点のうちから、分布形状の指標となる地点である指標スポットを決定する指標決定処理を行い、1つ以上の指標スポットの周波数成分値を含んだ指標プロファイルを生成する、指標生成部をさらに備える、振動解析システムが提供される。
According to an aspect of the present invention, there is provided a time-frequency analysis unit that generates time-frequency distribution data representing the vibration generated by rubbing the first object with the second object in a predetermined time-frequency expression, The predetermined time frequency expression has a specification capable of revealing the difference in frequency components of the vibration in the shape of the time frequency distribution, which is determined based on the difference in combination of the first object and the second object. Performing an index determination process of determining an index spot which is a point serving as an index of a distribution shape from among a plurality of points constituting the time frequency distribution provided by the time frequency distribution data, and performing one or more index spots A vibration analysis system is provided, further comprising an index generator that generates an index profile including frequency component values of

上記一態様によれば、第1の物体を第2の物体で擦ることによって発生する振動(擦り振動)を、指標プロファイルという新たなデータ形式によって管理する。   According to the above aspect, the vibration (abrasion vibration) generated by rubbing the first object with the second object is managed by a new data format called an index profile.

指標プロファイルは、擦り振動の時間周波数分布において分布形状の指標となる地点である指標スポットを利用して構成される。したがって、指標プロファイルによれば、時間周波数分布の全範囲のデータを用いる場合に比べて少ないデータ量によって、擦り振動を管理できる。このため、例えば2つの擦り振動を比較する際に、演算時間、メモリ容量、等を削減できる。   The index profile is configured using an index spot which is a point serving as an index of the distribution shape in the time frequency distribution of rubbing vibration. Therefore, according to the index profile, it is possible to manage the rubbing vibration with a smaller amount of data than in the case of using data of the entire range of the time frequency distribution. For this reason, for example, when comparing two rubbing vibrations, it is possible to reduce the calculation time, memory capacity, and the like.

また、指標スポットの起源となる時間周波数分布のデータは、所定の時間周波数表現によって生成される。特に、当該所定の時間周波数表現は、第1の物体と第2の物体との組み合わせの相違に基づいて決まる、擦り振動の周波数成分の相違を、時間周波数分布の形状において顕在化できる仕様を有している。このため、指標スポットの発現位置(具体的には指標スポットの周波数成分)によって、換言すれば指標スポットの周波数成分値を含んだ指標プロファイルによって、擦り振動の相違を管理できる。   Further, the data of the time frequency distribution which is the origin of the index spot is generated by a predetermined time frequency expression. In particular, the predetermined time-frequency representation has a specification that can reveal differences in the frequency components of the rubbing vibration in the shape of the time-frequency distribution, which is determined based on the difference in combination of the first object and the second object. doing. Therefore, it is possible to manage the difference of the rubbing vibration by the expression position of the index spot (specifically, the frequency component of the index spot), that is, by the index profile including the frequency component value of the index spot.

本発明の目的、特徴、局面、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。   The objects, features, aspects and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description and the accompanying drawings.

振動波形の例を示す図である。It is a figure which shows the example of a vibration waveform. 図1の波形の周波数分布を示す図である。It is a figure which shows the frequency distribution of the waveform of FIG. 図1の波形に対してSTFT(Short Time Fourier Transform)を行って得られた時間周波数分布を示す図である。It is a figure which shows the time frequency distribution obtained by performing STFT (Short Time Fourier Transform) with respect to the waveform of FIG. 図1の波形に対してCWD(Choi-Williams Distribution)を行って得られた時間周波数分布を示す図である。It is a figure which shows the time frequency distribution obtained by performing CWD (Choi-Williams Distribution) with respect to the waveform of FIG. 実施の形態1について、電気機器を説明するハーウェアブロック図である。FIG. 2 is a hardware block diagram for explaining an electric device according to the first embodiment. 実施の形態1について、振動解析システムの第1例を説明する機能ブロック図である。FIG. 1 is a functional block diagram for explaining a first example of a vibration analysis system according to a first embodiment. 実施の形態1について、解析期間の例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of an analysis period in the first embodiment. 図7中の解析期間AP1について時間周波数分布(CWD)を示す図である。It is a figure which shows time frequency distribution (CWD) about analysis period AP1 in FIG. 図7中の解析期間AP2について時間周波数分布(CWD)を示す図である。It is a figure which shows time frequency distribution (CWD) about analysis period AP2 in FIG. 図7中の解析期間AP3について時間周波数分布(CWD)を示す図である。It is a figure which shows time frequency distribution (CWD) about analysis period AP3 in FIG. 図7中の解析期間AP4について時間周波数分布(CWD)を示す図である。It is a figure which shows time frequency distribution (CWD) about analysis period AP4 in FIG. 実施の形態1について、時間周波数解析部を説明するフローチャートである。7 is a flowchart illustrating a time frequency analysis unit according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態1について、指標生成部を説明するフローチャートである。5 is a flowchart illustrating an index generation unit according to the first embodiment. 実施の形態1について、指標スポットの第1例を説明する図である。FIG. 5 is a diagram for explaining a first example of an index spot in the first embodiment. 実施の形態1について、指標スポットの第2例を説明する図である。FIG. 7 is a diagram for explaining a second example of the index spot in the first embodiment. 実施の形態1について、指標スポットの第3例を説明する図である。FIG. 7 is a diagram for explaining a third example of the index spot in the first embodiment. 実施の形態1について、指標スポットの第4例を説明する図である。It is a figure explaining the 4th example of an index spot about Embodiment 1. FIG. 実施の形態1について、指標スポットの第5例を説明する図である。It is a figure explaining the 5th example of an index spot about Embodiment 1. FIG. 実施の形態1について、指標プロファイルの第1例を説明する図である。FIG. 7 is a diagram for describing a first example of an index profile according to the first embodiment. 実施の形態1について、指標プロファイルの第2例を説明する図である。FIG. 7 is a diagram for describing a second example of an index profile according to the first embodiment. 実施の形態1について、指標プロファイルに含まれる指標スポットを時間周波数平面に示した模式図である。FIG. 5 is a schematic view showing an index spot included in an index profile on a time frequency plane according to the first embodiment. 実施の形態1について、ユーザーインターフェースシステムを説明するフローチャートである。3 is a flowchart illustrating a user interface system according to the first embodiment. 実施の形態1について、指標プロファイルに含まれる指標スポットを時間周波数平面に示した模式図である(遅く擦った場合)。FIG. 7 is a schematic view showing an index spot included in an index profile on a time frequency plane in the case of Embodiment 1 (when rubbing is performed slowly). 実施の形態1について、速度判別処理を説明するフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart illustrating speed determination processing according to the first embodiment. 実施の形態1について、指標プロファイルの第3例を説明する図である。FIG. 7 is a diagram for describing a third example of an index profile according to the first embodiment. 実施の形態2について、指標プロファイルの第4例を説明する図である。FIG. 21 is a diagram for describing a fourth example of the index profile in the second embodiment. 実施の形態2について、指標プロファイルの第5例を説明する図である。FIG. 21 is a diagram for describing a fifth example of the index profile in the second embodiment. 実施の形態2について、強度判別処理を説明するフローチャートである。FIG. 16 is a flowchart illustrating an intensity determination process according to the second embodiment. 実施の形態3について、ユーザーインターフェースシステムを説明するハードウェアブロック図である。FIG. 18 is a hardware block diagram for explaining a user interface system according to a third embodiment. 実施の形態3について、属性が異なる入力受付部材について指標スポットの相違を説明する図である。FIG. 17 is a diagram for explaining the difference in index spots for input receiving members having different attributes in the third embodiment. 実施の形態3について、振動解析システムの第2例を説明する機能ブロック図である。FIG. 18 is a functional block diagram for explaining a second example of a vibration analysis system according to a third embodiment. 実施の形態3について、データベースを説明する図である。It is a figure explaining a database about Embodiment 3. FIG. 実施の形態3について、属性が異なる入力受付部材について、擦る方向と指標スポットとの関係を説明する図である。FIG. 21 is a diagram for explaining the relationship between the rubbing direction and the index spot for the input receiving member having different attributes according to the third embodiment. 実施の形態3について、属性が異なる入力受付部材について、擦る方向と指標スポットとの関係を説明する図である。FIG. 21 is a diagram for explaining the relationship between the rubbing direction and the index spot for the input receiving member having different attributes according to the third embodiment. 実施の形態3について、属性が異なる入力受付部材について、擦る方向と指標スポットとの関係を説明する図である。FIG. 21 is a diagram for explaining the relationship between the rubbing direction and the index spot for the input receiving member having different attributes according to the third embodiment. 実施の形態3について、属性が異なる入力受付部材について、擦る方向と指標スポットとの関係を説明する図である。FIG. 21 is a diagram for explaining the relationship between the rubbing direction and the index spot for the input receiving member having different attributes according to the third embodiment. 実施の形態4について、振動解析システムの第3例を説明する機能ブロック図である。FIG. 21 is a functional block diagram for explaining a third example of a vibration analysis system according to a fourth embodiment. 実施の形態4について、指標プロファイルが格納された記憶媒体を説明する図である。FIG. 21 is a diagram for explaining a storage medium in which an index profile is stored according to a fourth embodiment. 実施の形態4について、指標プロファイルのデータベースが格納された記憶媒体を説明する図である。FIG. 18 is a diagram for explaining a storage medium in which a database of index profiles is stored according to a fourth embodiment. 実施の形態4について、振動解析システムの第4例を説明する機能ブロック図である。FIG. 21 is a functional block diagram for explaining a fourth example of a vibration analysis system according to a fourth embodiment.

<概略>
本発明の具体的な実施の形態を説明する前に、本発明の概略を説明する。
<Summary>
Before describing specific embodiments of the present invention, an outline of the present invention will be described.

或る物体を指で擦ると(すなわち、指を或る物体に接触させつつ移動させると)、振動が発生する。この擦り振動は、擦られる物体の属性(材質、表面の凹凸形状、等)に応じて異なる。このことは、例えば、目の粗さが異なる紙ヤスリ上で指を移動させると、異なる音(より具体的には周波数が異なる音)が聞こえるという経験から、理解できる。   When an object is rubbed with a finger (ie, moved while the finger is in contact with an object), vibrations occur. This rubbing vibration differs depending on the attribute (material, unevenness of the surface, etc.) of the object to be rubbed. This can be understood, for example, from the experience that different sounds (more specifically, sounds with different frequencies) can be heard as the finger is moved on a sandpaper with different eye roughness.

かかる点に鑑み、本願発明者は、擦り振動の違いを判別してユーザーインターフェースに利用することに想到した。   In view of this point, the inventor of the present application has conceived of determining the difference in the rubbing vibration and using it for the user interface.

図1に、或る物体を指で直線的かつ一方向に擦った場合に発生する振動の波形図の一例を示す。図1は、時間領域の波形図であり、振動強度の時間変化を示している。すなわち、図1において、横軸は時間を示し、縦軸は振動の強度を示している。   FIG. 1 shows an example of a waveform chart of vibration generated when an object is rubbed with a finger in a straight line and in one direction. FIG. 1 is a waveform diagram in the time domain, showing the time change of the vibration intensity. That is, in FIG. 1, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates the intensity of vibration.

なお、図1の縦軸の数値は、振動を捕捉するマイクロフォンの出力信号レベルに由来し、強度についての一般的な表記に倣って任意に正規化されている。また、横軸の数値は、マイクロフォンの出力信号をアナログデジタル変換(AD変換)した際のサンプリングに由来し、サンプリング周期で正規化されている。ここではサンプリング周波数を16kHzとしたので、サンプリング周期は1/16kHz=62.5μsである。このため、横軸の数値は、62.5μsをかけることによって、実時間に換算できる。例えば、1.0×10×62.5μs=0.625sである。 Note that the numerical values on the vertical axis in FIG. 1 are derived from the output signal level of the microphone that captures the vibration, and are arbitrarily normalized according to the general notation for the intensity. Further, the numerical values on the horizontal axis are derived from the sampling when the output signal of the microphone is analog-to-digital converted (AD conversion), and are normalized by the sampling period. Here, since the sampling frequency is 16 kHz, the sampling period is 1/16 kHz = 62.5 μs. Therefore, the value on the horizontal axis can be converted to real time by multiplying by 62.5 μs. For example, 1.0 × 10 4 × 62.5 μs = 0.625 s.

図2に、図1の波形全体に対してFFT(Fast Fourier Transform)を行って、周波数を解析した波形図を示す。図2は、周波数領域の波形図であり、周波数分布を示している。すなわち、図2において、横軸は周波数を示し、縦軸は分布強度(例えばスペクトル密度)を示している。なお、横軸の数値は実周波数を示し、縦軸の数値は任意に正規化されている。   FIG. 2 shows a waveform chart in which frequency is analyzed by performing FFT (Fast Fourier Transform) on the entire waveform of FIG. FIG. 2 is a waveform diagram in the frequency domain, showing the frequency distribution. That is, in FIG. 2, the horizontal axis indicates frequency, and the vertical axis indicates distribution intensity (for example, spectral density). The numerical value on the horizontal axis indicates the actual frequency, and the numerical value on the vertical axis is arbitrarily normalized.

図1だけまたは図2だけを見ると、擦り振動は、音声とは異なり明確な特徴(フォルマント等)を有さず、ホワイトノイズ、ピンクノイズ等の雑音に近い。つまり、擦り振動を特徴付ける情報を抽出するのは難しい。   Unlike FIG. 1 or FIG. 2, the rubbing vibration has no clear feature (formant etc.) unlike voice and is close to noise such as white noise and pink noise. In other words, it is difficult to extract the information that characterizes the rubbing vibration.

そこで本願発明者はさらに、時間周波数表現(Time-Frequency Representation)を用いた解析、すなわち時間周波数解析(Time-Frequency Analysis)を利用することに想到した。なお、時間周波数表現は「TFR」とも呼ばれ、時間周波数解析は「TFA」とも呼ばれる。   Therefore, the inventor of the present application further considered using analysis using time-frequency representation, that is, using time-frequency analysis. The time frequency expression is also called "TFR", and the time frequency analysis is also called "TFA".

まず、図3に、図1の波形に対して、代表的なTFAであるSTFT(Short Time Fourier Transform)を行って得られた時間周波数分布を示す。図3において、交差する2つの横軸は時間および周波数をそれぞれ示し、縦軸は分布強度(例えばスペクトル密度)を示している。なお、時間軸の数値は図1と同様にサンプリング周期で正規化され、周波数軸の数値はサンプリング周波数で正規化されている。縦軸の数値は任意に正規化されている。   First, FIG. 3 shows a time frequency distribution obtained by performing STFT (Short Time Fourier Transform), which is a typical TFA, on the waveform of FIG. In FIG. 3, two horizontal axes crossing each indicate time and frequency, and a vertical axis indicates distribution intensity (for example, spectral density). The numerical values on the time axis are normalized by the sampling period as in FIG. 1, and the numerical values on the frequency axis are normalized by the sampling frequency. The values on the vertical axis are arbitrarily normalized.

図3によれば、低い周波数領域に大きなスペクトル密度があるように見える。しかし、分解能が小さいので、特徴的な成分をほとんど見出せない。つまり、STFTによっても、通常のホワイトノイズに近い特性しか見られない。なお、STFTの分解能が低いことは、時間と周波数との間にトレードオフ、換言すれば不確定性原理が存在するからである。   According to FIG. 3, it appears that there is a large spectral density in the low frequency region. However, since the resolution is small, the characteristic component can hardly be found. In other words, even with STFT, only characteristics close to normal white noise can be seen. The low resolution of the STFT is because there is a trade-off between time and frequency, in other words, an uncertainty principle.

分解能を向上させるために様々な手法が提案されており、その1つの手法としてWVD(Wigner-Ville Distribution)が知られている。WVDは、STFTと同様に演算コストを低くできるという利点もある。しかし、WVDは、演算内容に起因した干渉成分が発生しやすい。なお、干渉成分は干渉波、クロス項、または、アーティファクトと呼ばれることもある。   Various methods have been proposed to improve the resolution, and WVD (Wigner-Ville Distribution) is known as one of the methods. WVD also has the advantage of being able to reduce the operation cost as well as STFT. However, WVD tends to generate an interference component due to the content of the operation. The interference component may be called an interference wave, a cross term, or an artifact.

STFTおよびWVDによる考察の結果から、本願発明者は、分解能がSTFTよりも高く且つ干渉成分がWVDよりも小さい時間周波数表現が有用であること、および、そのような時間周波数表現として公知のCWD(Choi-Williams Distribution)を利用可能であること、という知見に至った。   From the results of the STFT and WVD studies, we have found that time-frequency representations with higher resolution than STFTs and smaller interference components than WVD are useful, and CWD (also known as such time-frequency representations). We came to the finding that Choi-Williams Distribution) could be used.

図4に、図1の波形全体をCWDによって解析した波形図を示す。図4の時間周波数分布において2つの横軸および縦軸は、図3のSTFTと同様に、時間、周波数および分布強度をそれぞれ示している。図4によれば、大きなスペクトル密度が或る領域に集中していること、および、それらのスペクトル密度が時間軸に沿って変化していること、が分かる。これは、擦られる物体が持つ基本的な振動周波数に、時間的変化(ドップラシフト)が発生しているものと考えられる。   FIG. 4 shows a waveform diagram in which the entire waveform of FIG. 1 is analyzed by CWD. Similar to the STFT of FIG. 3, two horizontal axes and a vertical axis in the time frequency distribution of FIG. 4 respectively indicate time, frequency and distribution intensity. According to FIG. 4, it can be seen that a large spectral density is concentrated in a certain area, and that their spectral density changes along the time axis. This is considered to be the occurrence of temporal change (Doppler shift) in the basic vibration frequency of the object to be rubbed.

上記のように、擦られる物体の属性に応じて、擦り振動の周波数が異なる。このため、CWDによる時間周波数分布において大きなスペクトル密度が発現する周波数成分(より実際的には、ある程度の幅を持つ周波数域)は、擦られる物体の属性に依存する。特に上記知見からCWDによれば、STFTおよびWVDに比べて、その発現位置の相違を顕在化できる。したがって、CWDによる時間周波数分布の分布形状を比較することによって、物体の属性が同じか否か、換言すれば同じ属性を有する物体を擦ったか否かを、精度よく判別できる。   As described above, the frequency of the rubbing vibration differs depending on the attribute of the object to be rubbed. For this reason, the frequency component (more practically, a frequency range with a certain width) where a large spectral density appears in the time frequency distribution by CWD depends on the attribute of the object to be rubbed. In particular, according to CWD based on the above-mentioned findings, the difference in the expression position can be revealed as compared with STFT and WVD. Therefore, by comparing the distribution shape of the time frequency distribution by CWD, it is possible to accurately determine whether the attribute of the object is the same, in other words, whether or not the object having the same attribute is rubbed.

ここで、最も単純には、時間周波数分布の全範囲を比較することが考えられる。   Here, the simplest way is to compare the entire range of the time frequency distribution.

しかし、本発明では、指標スポットという新たな概念を導入し、これを利用する。指標スポットとは、時間周波数分布(ここではCWDによって得られた分布)において分布形状の指標となる地点のことである。換言すれば、指標スポットは分布形状を特徴付ける代表地点である。指標スポットとして、例えばピーク地点を利用できる。指標スポットについては後述する。時間周波数分布の全範囲を比較するのに比べて、指標スポットの分布を比較した方が、比較するデータ量を削減できる。その結果、演算時間、メモリ容量、等を削減できる。   However, in the present invention, a new concept of index spot is introduced and used. The index spot is a point serving as an index of the distribution shape in the time frequency distribution (here, the distribution obtained by CWD). In other words, the index spot is a representative point that characterizes the distribution shape. For example, peak points can be used as index spots. The index spots will be described later. Comparing the distribution of index spots can reduce the amount of data to be compared compared to comparing the entire range of time frequency distribution. As a result, calculation time, memory capacity and the like can be reduced.

以下に、実施の形態1〜4およびそれらの変形例を通して、本発明をより具体的に説明する。   Hereinafter, the present invention will be more specifically described through Embodiments 1 to 4 and their modifications.

<実施の形態1>
<構成概略>
図5に、実施の形態1に係る電気機器10を説明するハードウェアブロック図を示す。電気機器10の種類、用途、等は特に限定されない。図5の例によれば、電気機器10は、主処理部11と、記憶部12と、情報入力部13と、情報出力部14と、外部接続部15と、ユーザーインターフェースシステム20とを含んでいる。図5ではこれらの要素11〜15,20がバス16に接続されているが、他の接続形態を採用してもよい。
Embodiment 1
<Configuration outline>
FIG. 5 shows a hardware block diagram for explaining the electric device 10 according to the first embodiment. The type, application, and the like of the electric device 10 are not particularly limited. According to the example of FIG. 5, the electric device 10 includes the main processing unit 11, the storage unit 12, the information input unit 13, the information output unit 14, the external connection unit 15, and the user interface system 20. There is. Although these elements 11-15, 20 are connected to the bus 16 in FIG. 5, other connection forms may be adopted.

主処理部11は、電気機器10に関する全般的な処理を行う。主処理部11は例えば1つまたは複数のマイクロプロセッサによって構成され、記憶部12に格納されているプログラムを実行する。これにより、主処理部11が各種の機能ブロックとして動作する。すなわち、各種の機能がソフトウェアによって実現される。但し、一部または全部の機能を、専用回路によって、換言すればハードウェアによって実現してもよい。   The main processing unit 11 performs general processing relating to the electric device 10. The main processing unit 11 includes, for example, one or more microprocessors, and executes a program stored in the storage unit 12. As a result, the main processing unit 11 operates as various functional blocks. That is, various functions are realized by software. However, some or all of the functions may be realized by a dedicated circuit, in other words, hardware.

記憶部12は、各種の情報(プログラム、データ等)を格納する記憶媒体である。記憶部12は、例えば半導体メモリ(以下、メモリとも呼ぶ)で構成され、ハードディスク装置を含んでもよい。メモリとして、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、書き換え可能な不揮発性メモリ、等を利用可能である。なお、RAMは、各種の情報を格納するだけでなく、主処理部11がプログラムを実行するためのワーキングエリアを提供する。   The storage unit 12 is a storage medium for storing various types of information (program, data, etc.). The storage unit 12 is formed of, for example, a semiconductor memory (hereinafter also referred to as a memory), and may include a hard disk drive. As a memory, a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), a rewritable non-volatile memory, or the like can be used. The RAM not only stores various types of information, but also provides a working area for the main processing unit 11 to execute a program.

情報入力部13は、ユーザーから電気機器10への情報の入力を受け付ける。情報入力部13は例えば、各種ボタン、タッチパネル、キーボード、マウス、マイクロフォン、または、それらの組み合わせによって構成される。情報出力部14は、電気機器10からユーザーへ情報を出力する。情報入力部13は例えば、情報を視覚的に出力する表示装置、情報を聴覚的に出力する音響装置、または、それらの組み合わせによって、構成される。   The information input unit 13 receives an input of information from the user to the electric device 10. The information input unit 13 includes, for example, various buttons, a touch panel, a keyboard, a mouse, a microphone, or a combination thereof. The information output unit 14 outputs information from the electrical device 10 to the user. The information input unit 13 is configured by, for example, a display device that visually outputs information, an audio device that acoustically outputs information, or a combination thereof.

外部接続部15は、電気機器10と外部装置とを有線通信または無線通信によって接続する。電気機器10と外部装置とは、直接接続されてもよいし、インターネット等を経由して接続されてもよい。外部装置として外付けの記憶媒体(半導体メモリ、ハードディスク装置、光ディスク、等)が接続された場合、かかる外付けの記憶媒体を記憶部12および後述の記憶部52の一部または全部として利用することも可能である。   The external connection unit 15 connects the electric device 10 and an external device by wired communication or wireless communication. The electric device 10 and the external device may be directly connected, or may be connected via the Internet or the like. When an external storage medium (semiconductor memory, hard disk drive, optical disk, etc.) is connected as an external device, the external storage medium is used as part or all of the storage unit 12 and a storage unit 52 described later. Is also possible.

ユーザーインターフェースシステム20は、入力受付部材30と、振動センサ40と、振動解析システム50とを含んでいる。   The user interface system 20 includes an input receiving member 30, a vibration sensor 40, and a vibration analysis system 50.

入力受付部材30は、ユーザーが指で擦るための物体である。入力受付部材30の属性は、特有の振動が発生するように設計されている。例えば、特有の振動が発生するように表面の凹凸形状が設計されている。入力受付部材30として、例えば電気機器10の筐体の一部または全部を利用可能である。あるいは、電気機器10の筐体に貼付された部材、または、電気機器10の筐体から離れて設けられた部材を、入力受付部材30として利用することも可能である。   The input receiving member 30 is an object for the user to rub with a finger. The attributes of the input receiving member 30 are designed to generate unique vibrations. For example, the concavo-convex shape of the surface is designed to generate a characteristic vibration. For example, a part or all of the housing of the electric device 10 can be used as the input receiving member 30. Alternatively, a member attached to the housing of the electric device 10 or a member provided apart from the housing of the electric device 10 may be used as the input reception member 30.

振動センサ40は、入力受付部材30を擦ることによって発生する振動を捕捉できるように配置されている。より具体的には、振動センサ40は振動捕捉装置(マイクロフォン、加速度センサ、等)を含んでおり、振動捕捉装置が振動を捕捉できるように配置されている。振動捕捉装置は物理的な振動を電気信号に変換する。なお、複数の振動捕捉装置を設けてもよい。   The vibration sensor 40 is arranged to be able to capture the vibration generated by rubbing the input receiving member 30. More specifically, the vibration sensor 40 includes a vibration capture device (microphone, acceleration sensor, etc.), and the vibration capture device is arranged to be able to capture vibration. Vibration capture devices convert physical vibrations into electrical signals. A plurality of vibration capturing devices may be provided.

振動センサ40は、振動捕捉装置が出力するアナログの電気信号を、振動解析システム50で処理可能な形式であるデジタルの電気信号に変換する。そして、振動センサ40は、変換後のデジタル信号、換言すれば振動波形のデジタルデータを出力する。そのために振動センサ40は、アンプ、アナログデジタル変換器(AD変換器)、フィルタ、等も含むものとする。   The vibration sensor 40 converts an analog electrical signal output from the vibration capturing device into a digital electrical signal that can be processed by the vibration analysis system 50. Then, the vibration sensor 40 outputs the converted digital signal, in other words, digital data of the vibration waveform. Therefore, the vibration sensor 40 also includes an amplifier, an analog-to-digital converter (AD converter), a filter, and the like.

なお、図5の例とは違えて、振動センサ40はバス16経由で振動解析システム50に接続されてもよい。   Unlike the example of FIG. 5, the vibration sensor 40 may be connected to the vibration analysis system 50 via the bus 16.

振動解析システム50は、振動センサ40の出力信号を解析する。図5の例では、振動解析システム50は、処理部51と、記憶部52とを含んでいる。なお、処理部51および記憶部52を解析処理部51および解析記憶部52と呼んでもよい。   The vibration analysis system 50 analyzes the output signal of the vibration sensor 40. In the example of FIG. 5, the vibration analysis system 50 includes a processing unit 51 and a storage unit 52. The processing unit 51 and the storage unit 52 may be referred to as an analysis processing unit 51 and an analysis storage unit 52.

処理部51は、振動解析に関する後述の処理を行う。処理部51は、振動解析用に特化されたマイクロプロセッサによって構成される。すなわち、処理部51によって提供される各種機能が、ハードウェアによって実現される。但し、処理部51の機能の一部または全部を、汎用のマイクロプロセッサにプログラムを実行させることによって、換言すればソフトウェアによって実現してもよい。   The processing unit 51 performs the later-described process related to vibration analysis. The processing unit 51 is configured of a microprocessor specialized for vibration analysis. That is, various functions provided by the processing unit 51 are realized by hardware. However, part or all of the functions of the processing unit 51 may be realized by causing a general-purpose microprocessor to execute a program, in other words, software.

記憶部52は、処理部51が振動解析の際に利用する記憶媒体である。記憶部52は記憶部12と同様に構成可能である。図5では記憶部52を記憶部12とは別個のハードウェアとして図示しているが、記憶部12の一部の記憶領域を記憶部52として利用してもよい。   The storage unit 52 is a storage medium used by the processing unit 51 for vibration analysis. The storage unit 52 can be configured in the same manner as the storage unit 12. Although the storage unit 52 is illustrated as hardware separate from the storage unit 12 in FIG. 5, a partial storage area of the storage unit 12 may be used as the storage unit 52.

なお、図5の構成は適宜、変更可能である。例えば、情報入力部13と情報出力部14と外部接続部15とのうち1つまたは複数は、必要無ければ、省略してもよい。逆に、図5に不図示の要素が追加されてもよい。   The configuration of FIG. 5 can be changed as appropriate. For example, one or more of the information input unit 13, the information output unit 14, and the external connection unit 15 may be omitted if not required. Conversely, elements not shown in FIG. 5 may be added.

<振動解析システム50>
図6に、振動解析システム50の機能ブロック図を示す。図6の例によれば、振動解析システム50は、時間周波数解析部110と、指標生成部120と、判別部130とを含んでいる。
Vibration Analysis System 50
A functional block diagram of the vibration analysis system 50 is shown in FIG. According to the example of FIG. 6, the vibration analysis system 50 includes a time frequency analysis unit 110, an index generation unit 120, and a determination unit 130.

<時間周波数解析部110>
時間周波数解析部110には、振動センサ40(図5参照)の出力信号が入力され、それにより時間周波数解析部110は、捕捉された振動の波形データD1を取得する。そして、時間周波数解析部110は、振動波形データD1から、捕捉された振動をCWDで表現した時間周波数分布データ(時間周波数解析データと呼んでもよい)D2を生成する。図6の例では、時間周波数解析部110は、前処理部111と、CWD処理部112とを含んでいる。
<Time Frequency Analysis Unit 110>
The output signal of the vibration sensor 40 (see FIG. 5) is input to the time frequency analysis unit 110, whereby the time frequency analysis unit 110 acquires waveform data D1 of the captured vibration. Then, the time frequency analysis unit 110 generates time frequency distribution data (which may be called time frequency analysis data) D2 expressing the captured vibration by CWD from the vibration waveform data D1. In the example of FIG. 6, the time frequency analysis unit 110 includes a pre-processing unit 111 and a CWD processing unit 112.

前処理部111はCWDの前処理を行う。すなわち、CWDは複素信号の一種である解析信号(Analytic Signal)を扱うので、前処理部111は、実信号(Real part Signal)である振動センサ40の出力信号を、解析信号に変換する。かかる信号変換には例えば、次式(1)で表される公知のヒルベルト変換が利用される。但し、他のアルゴリズムによる信号変換を利用してもよい。   The preprocessing unit 111 performs CWD preprocessing. That is, since CWD handles an analysis signal (Analytic Signal) which is a kind of complex signal, the pre-processing unit 111 converts the output signal of the vibration sensor 40 which is a real signal (Real part Signal) into an analysis signal. For such signal conversion, for example, a known Hilbert transform represented by the following equation (1) is used. However, signal conversion by another algorithm may be used.

CWD処理部112は、前処理部111から出力される解析信号について、CWDによる時間周波数分布を求める。CWDは例えば、公知の次式(2)で表される。式(2)の解析信号z(s)として、式(1)のx(n)が適用される。式(2)において、tは時間を示し、νは周波数を示す。 The CWD processing unit 112 obtains a time frequency distribution by CWD for the analysis signal output from the preprocessing unit 111. CWD is represented, for example, by the well-known following Formula (2). As the analysis signal z (s) of equation (2), x a (n) of equation (1) is applied. In equation (2), t represents time and ν represents frequency.

ここでは一般的な手法に倣い、式(2)によって得られたCW(t,ν)の大きさの2乗、いわゆるスペクトル密度を、時間周波数分布の各点の分布強度とする。但し、CW(t,ν)に相関する各種の値(例えば、スペクトル密度を所定の手法で正規化した値)を、分布強度としてもよい。 Here, following the general method, the square of the magnitude of CW Z (t,)) obtained by equation (2), so-called spectral density, is taken as the distribution intensity of each point of the time frequency distribution. However, various values correlated with CW Z (t,)) (for example, values obtained by normalizing the spectral density by a predetermined method) may be used as the distribution intensity.

なお、式(1),(2)における各種パラメータは、例えば公知の値を参考にして、指標スポットの顕在化に適うように、事前のシミュレーション等によって調整されているものとする。   In addition, the various parameters in Formula (1), (2) shall be adjusted by prior simulation etc. so that a reference | standard value may be referred to and it is suitable for manifestation of an index spot, for example.

時間周波数解析部110は、1回の擦り動作に対して解析期間を離散的に設定し、解析期間についてのみ時間周波数分布データD2を生成する。図7に、図1の振動波形データD1に対して解析期間AP(より具体的には解析期間AP1〜AP4)を設定した例を示す。また、図8に、図7中の解析期間AP1について求められた時間周波数分布データD2によって提供される時間周波数分布を示す。同様に、図9〜図11に、図7中の解析期間AP2〜AP4についての時間周波数分布をそれぞれ示す。なお、図8〜図11の時間周波数分布において、横軸および縦軸は時間および周波数をそれぞれ示し、横軸および縦軸の数値はサンプリング周期およびサンプリング周波数でそれぞれ正規化されている。また、図8〜図11において分布強度は、図4とは異なり、濃淡によって示している。すなわち、分布強度が大きいほど濃く色付けされている。   The time frequency analysis unit 110 discretely sets an analysis period for one rubbing operation, and generates time frequency distribution data D2 only for the analysis period. FIG. 7 shows an example in which an analysis period AP (more specifically, analysis periods AP1 to AP4) is set to the vibration waveform data D1 of FIG. Further, FIG. 8 shows a time frequency distribution provided by the time frequency distribution data D2 obtained for the analysis period AP1 in FIG. Similarly, time frequency distributions for analysis periods AP2 to AP4 in FIG. 7 are respectively shown in FIGS. In the time frequency distribution of FIGS. 8 to 11, the horizontal axis and the vertical axis indicate time and frequency, respectively, and the numerical values of the horizontal axis and the vertical axis are normalized with the sampling period and the sampling frequency, respectively. Further, in FIGS. 8 to 11, the distribution intensity is indicated by shading unlike in FIG. That is, the higher the distribution intensity, the darker the color is.

図12に、時間周波数解析部110の動作例についてフローチャートを示す。図12の時間周波数解析処理S210によれば、時間周波数解析部110は擦り動作(すなわち入力動作)の開始を待ち、擦り動作の開始が検出されると、時間周波数解析部110は(したがって振動解析システム50は)休止モードから解析モードに移行する(ステップS211)。例えば、時間周波数解析部110が、振動センサ40の出力信号の強度が所定の解析モード開始閾値を超えたことを検出すると、時間周波数解析部110は擦り動作が開始されたと判別する。   FIG. 12 shows a flowchart of an operation example of the time frequency analysis unit 110. According to the time-frequency analysis process S210 of FIG. 12, the time-frequency analysis unit 110 waits for the start of the rubbing operation (i.e., the input operation), and when the start of the rubbing operation is detected The system 50 shifts from the sleep mode to the analysis mode (step S211). For example, when the time frequency analysis unit 110 detects that the intensity of the output signal of the vibration sensor 40 exceeds a predetermined analysis mode start threshold, the time frequency analysis unit 110 determines that the rubbing operation is started.

解析モードにおいて、時間周波数解析部110は、解析期間APを開始し(ステップS212S)、解析期間APがタイムアップするまで(ステップS212E)、振動センサ40から送られてくる振動波形データD1に対して前処理(ステップS213)およびCWD処理(ステップS214)を実行する。なお、振動波形データD1を解析期間APの間、蓄積しておき、解析期間APの終了後にその蓄積データに対して前処理およびCWD処理を実行してもよい。   In the analysis mode, the time frequency analysis unit 110 starts the analysis period AP (step S212S), and for the vibration waveform data D1 sent from the vibration sensor 40 until the analysis period AP times out (step S212E). Pre-processing (step S213) and CWD processing (step S214) are performed. The vibration waveform data D1 may be accumulated during the analysis period AP, and pre-processing and CWD processing may be performed on the accumulated data after the analysis period AP ends.

その後、時間周波数解析部110は、所定の待ち時間の後、上記ステップS212Sに戻って次の解析期間APを開始する。但し、待ち時間の間に擦り動作が終了したならば(ステップS215)、時間周波数解析部110は、次の解析期間APを開始せずに、解析モードから休止モードに移行する。すなわち、時間周波数解析処理S210が終了する。例えば、時間周波数解析部110が、振動センサ40の出力信号の強度が所定の解析モード終了閾値を下回る状態が所定時間続いたことを検出した場合、時間周波数解析部110は擦り動作が終了したと判別する。   After that, after a predetermined waiting time, the time frequency analysis unit 110 returns to the step S212S and starts the next analysis period AP. However, if the rubbing operation is completed during the waiting time (step S215), the time frequency analysis unit 110 shifts from the analysis mode to the pause mode without starting the next analysis period AP. That is, the time-frequency analysis process S210 ends. For example, when the time frequency analysis unit 110 detects that the state in which the intensity of the output signal of the vibration sensor 40 falls below a predetermined analysis mode end threshold continues for a predetermined time, the time frequency analysis unit 110 determines that the rubbing operation is completed. Determine.

解析期間APの長さおよび解析期間APの間隔は、予め設定されているものとする。ここでは、各解析期間APの長さが同じであり、解析期間APの間隔が同じであるものとする。但し、この例に限定されるものではない。また、1回の擦り動作に対する解析期間APの数は、図7に例示された4個に限定されるものではない。例えば、解析期間APの長さの設定値、擦る速度、等によっては、1回の擦り動作の全体に対して解析期間APが1つだけ設定される場合もある。   The length of the analysis period AP and the interval of the analysis period AP are assumed to be set in advance. Here, it is assumed that the lengths of the respective analysis periods AP are the same, and the intervals of the analysis periods AP are the same. However, it is not limited to this example. Also, the number of analysis periods AP for one rubbing operation is not limited to four illustrated in FIG. For example, depending on the set value of the length of the analysis period AP, the rubbing speed, etc., only one analysis period AP may be set for the entire one rubbing operation.

なお、解析期間APを離散的に設定せずに、常に、擦り動作の全体に対して1つの解析期間APに設定してもよい。しかし、特に擦り動作が長く続く場合、離散的な解析期間APによれば、演算するデータ量を削減できる。その結果、演算時間、メモリ容量、等を削減できる。   The analysis period AP may be always set to one analysis period AP for the entire rubbing operation without setting the analysis period AP discretely. However, particularly when the rubbing operation continues for a long time, the discrete analysis period AP can reduce the amount of data to be calculated. As a result, calculation time, memory capacity and the like can be reduced.

<指標生成部120>
図13に、指標生成部120の動作例についてフローチャートを示す。図13の指標生成処理S220によれば、指標生成部120は、指標決定処理S221と、指標プロファイル生成処理S222とを行う。
<Index generation unit 120>
FIG. 13 shows a flowchart of an operation example of the index generation unit 120. According to the index generation process S220 of FIG. 13, the index generation unit 120 performs an index determination process S221 and an index profile generation process S222.

<指標決定処理S221>
指標生成部120は、時間周波数解析部110によって生成された時間周波数分布データD2を取得する。そして、指標生成部120は、指標決定処理S221によって、時間周波数分布データD2に基づいて指標スポットを決定する。指標スポットは上記のように、時間周波数分布データD2によって提供される時間周波数分布において分布形状の指標となる地点である。
<Indicator determination processing S221>
The index generation unit 120 acquires the time frequency distribution data D2 generated by the time frequency analysis unit 110. Then, the index generation unit 120 determines an index spot based on the time frequency distribution data D2 by the index determination processing S221. As described above, the index spot is a point serving as an index of the distribution shape in the time frequency distribution provided by the time frequency distribution data D2.

図14〜図17に指標スポットの概念図を示す。図14〜図17では、分布強度を棒グラフによって示し、指標スポットSPを黒丸で示している。また、図14〜図17では下段に、指標スポットSPを時間周波数平面に投影した図、換言すれば指標スポットSPを時間成分および周波数成分によって表現した図を示している。   14 to 17 show conceptual views of index spots. In FIG. 14 to FIG. 17, the distribution intensity is indicated by a bar graph, and the index spot SP is indicated by a black circle. In the lower part of FIG. 14 to FIG. 17, a diagram in which the index spot SP is projected on a time frequency plane, in other words, a diagram in which the index spot SP is represented by a time component and a frequency component is shown.

図14に示す第1例によれば、指標スポットSPは、時間周波数分布におけるピーク地点である。例えば、指標生成部120は、時間tおよび周波数νの値の組み合わせを順次変更することによって、時間周波数分布において注目地点を順次設定する。そして、指標生成部120は、注目地点の分布強度が当該注目地点を囲む所定範囲の地点の分布強度に比べて大きいことを検出した場合、当該注目地点をピーク地点、すなわち指標スポットSPとして決定する。   According to the first example shown in FIG. 14, the index spot SP is a peak point in the time frequency distribution. For example, the index generation unit 120 sequentially sets the points of interest in the time frequency distribution by sequentially changing the combination of the values of the time t and the frequency ν. When the index generation unit 120 detects that the distribution intensity of the attention point is larger than the distribution intensity of the predetermined range surrounding the attention point, the index generation unit 120 determines the attention point as a peak point, that is, the index spot SP. .

図15に示す第2例によれば、指標スポットSPは、時間周波数分布において分布強度が所定閾値を超える地点である。例えば、指標生成部120は、上記と同様にして注目地点を順次設定し、注目地点の分布強度が所定閾値を超えることを検出した場合、当該注目地点を指標スポットSPとして決定する。   According to the second example shown in FIG. 15, the index spot SP is a point at which the distribution intensity exceeds a predetermined threshold in the time frequency distribution. For example, the index generation unit 120 sequentially sets the points of interest in the same manner as described above, and when it is detected that the distribution intensity of the points of interest exceeds a predetermined threshold, the point of interest is determined as the index spot SP.

図16に示す第3例は、第1例と第2例の組合せである。すなわち、第3例では、指標スポットSPは、時間周波数分布において所定閾値を超える分布強度を有するピーク地点である。図16では、まずピーク地点を抽出し、抽出したピーク地点の分布強度を所定閾値と比較することによって、指標スポットSPを決定している。これとは逆に、分布強度が所定閾値を超える地点をまず抽出し、抽出した地点を対象にしてピーク地点を抽出してもよい。なお、処理順序が異なることによって、抽出される指標スポットSPが異なる場合がある。   The third example shown in FIG. 16 is a combination of the first and second examples. That is, in the third example, the index spot SP is a peak point having a distribution intensity exceeding a predetermined threshold in the time frequency distribution. In FIG. 16, the index spot SP is determined by first extracting a peak point and comparing the extracted distribution point of the peak point with a predetermined threshold. Conversely, points where the distribution intensity exceeds a predetermined threshold may be extracted first, and peak points may be extracted for the extracted points. Note that the index spots SP to be extracted may differ depending on the processing order.

ここで、図8〜図11を参照すると、時間周波数分布データD2は画像として可視化できる。これに鑑み、本願発明者は、時間周波数分布データD2を画像データとして扱い、画像処理技術を応用することによって指標スポットSPを決定することに想到した。例えばエッジ抽出処理(エッジ強調処理とも呼ばれる)を利用できる。なお、エッジを輪郭または境界と理解してもよい。   Here, referring to FIGS. 8 to 11, the time frequency distribution data D2 can be visualized as an image. In view of this, the inventor of the present application has conceived of determining the index spot SP by treating the time frequency distribution data D2 as image data and applying an image processing technique. For example, edge extraction processing (also called edge enhancement processing) can be used. Note that edges may be understood as contours or boundaries.

エッジ抽出処理の一例として、画素値が大きく変化する部分をエッジとして抽出する処理が知られている。これを応用した第4例を図17に示す。第4例では、注目地点の分布強度が、当該注目地点を囲む所定範囲の地点の分布強度と比べて、所定閾値を超える変化量を有する場合、当該注目地点を指標スポットSPとして決定する。なお、変化量に代えて、変化率を用いてもよい。   As an example of the edge extraction process, a process of extracting a portion where a pixel value greatly changes as an edge is known. The 4th example which applied this is shown in FIG. In the fourth example, the distribution point of the point of interest is determined as the index spot SP when the amount of change exceeding the predetermined threshold value is compared with the distribution intensity of points in a predetermined range surrounding the point of interest. Note that the rate of change may be used instead of the amount of change.

エッジ抽出処理は、例えば指標生成部120が時間周波数分布データD2に対してエッジ抽出フィルタを適用することによって、実行可能である。エッジ抽出フィルタの処理内容は上記第4例に限定されるものではない。例えば、画像処理分野で知られている様々なエッジ抽出フィルタのうちから、所望の仕様を有するフィルタを選ぶことができる。   The edge extraction process can be performed, for example, by the index generation unit 120 applying an edge extraction filter to the time frequency distribution data D2. The processing content of the edge extraction filter is not limited to the above fourth example. For example, among various edge extraction filters known in the image processing field, a filter having a desired specification can be selected.

ここで、第1例から第4例の指標決定処理は、所定の抽出条件を満足する地点を指標スポットSPとして抽出する処理(第1の指標決定処理と呼ぶことにする)として、一般化できる。一方、上記の所定の抽出条件の具体的内容に応じて、第1例から第4例は次のように分類できる。   Here, the index determination process of the first to fourth examples can be generalized as a process of extracting a point satisfying a predetermined extraction condition as the index spot SP (referred to as a first index determination process). . On the other hand, the first to fourth examples can be classified as follows according to the specific contents of the above-mentioned predetermined extraction conditions.

すなわち、第1例の抽出条件は、ピーク地点であるという条件(第1の条件と呼ぶことにする)である。第2例の抽出条件は、分布強度が所定閾値を超えるという条件(第2の条件と呼ぶことにする)である。第3例の抽出条件は、第1の条件と第2の条件の両方を満足することを要求する。第1例から第3例の抽出条件は、第1の条件と第2の条件とのうちの少なくとも一方を含む条件(第1の抽出条件と呼ぶことにする)として纏められる。   That is, the extraction condition of the first example is a condition of being a peak point (referred to as a first condition). The extraction condition of the second example is a condition that the distribution intensity exceeds a predetermined threshold (referred to as a second condition). The extraction conditions of the third example require that both the first condition and the second condition be satisfied. The extraction conditions of the first to third examples are summarized as conditions including at least one of the first condition and the second condition (referred to as a first extraction condition).

第4例の抽出条件は、時間周波数分布データD2に対してエッジ抽出処理を行うことによって抽出された地点であるという条件(第2の抽出条件と呼ぶことにする)である。   The extraction condition of the fourth example is a condition (referred to as a second extraction condition) that it is a point extracted by performing edge extraction processing on the time frequency distribution data D2.

ところで、いくつかの指標スポットSPを纏めてもよい。具体的には、指標決定処理は、所定の抽出条件を満足する地点を指標スポットSP用の候補地点として抽出し、複数の候補地点を代表する地点を指標スポットSPとして決定する処理(第2の指標決定処理と呼ぶことにする)であってもよい。候補地点の抽出条件として例えば、第1例から第4例のいずれかの抽出条件を利用可能である。   By the way, you may give up several index spots SP. Specifically, the index determination process is a process of extracting points satisfying the predetermined extraction condition as candidate points for the index spot SP, and determining points representative of a plurality of candidate points as the index spot SP (second It may be called an index determination process). For example, any of the extraction conditions of the first to fourth examples can be used as the extraction conditions of the candidate points.

これを第5例として図18に示す。なお、図18では、図面の煩雑化を避けるため、図14〜図17の下段と同様の時間周波数平面のみを示している。図18によれば、11個の候補地点SQ(白抜き丸印で示す)が抽出されたものとし、これらの候補地点SQの平均地点を代表地点、すなわち指標スポットSPに決定している。より具体的には、指標生成部120は、11個の候補地点SQの周波数成分の平均値を算出し、同様に時間成分および分布強度の平均値を算出し、それらの平均値の組み合わせによって特定される地点を指標スポットSPに決定する。   This is shown as a fifth example in FIG. In addition, in FIG. 18, in order to avoid the complication of drawing, only the time frequency plane similar to the lower stage of FIGS. 14-17 is shown. According to FIG. 18, it is assumed that eleven candidate points SQ (indicated by white circles) are extracted, and the average point of these candidate points SQ is determined as the representative point, that is, the index spot SP. More specifically, the index generation unit 120 calculates the average value of the frequency components of the 11 candidate points SQ, calculates the average value of the time components and the distribution intensity in the same manner, and specifies the combination by the combination of these average values. To be the index spot SP.

代表地点は、平均地点に限定されるものではない。例えば、代表地点は中央値地点(メジアン地点)であってもよい。中央値地点は、複数の候補地点SQの各成分の中央値(メジアン)の組み合わせによって特定される地点である。   The representative points are not limited to the average points. For example, the representative point may be a median point (median point). The median point is a point specified by a combination of medians of components of the plurality of candidate points SQ.

また、どの候補地点SQを纏めるかについての条件は、予め規定しておけばよい。例えば、所定の時間幅および周波数幅の区画ごとに、1つの代表地点、すなわち1つの指標スポットSPを決定する。   In addition, conditions for which candidate points SQ should be given may be defined in advance. For example, one representative point, that is, one index spot SP is determined for each section of a predetermined time width and frequency width.

なお、指標決定処理の具体的内容は、上記例に限定されるものではない。   The specific content of the index determination process is not limited to the above example.

<指標プロファイル生成処理S222>
指標プロファイル生成処理S222(図13参照)では、指標生成部120は、指標決定処理S221によって決定した指標スポットSPに基づいて、振動解析データとしての指標プロファイルデータD3を生成する。なお、指標プロファイルデータを、指標プロファイルと呼ぶ場合もある。
<Indicator profile generation processing S222>
In the index profile generation process S222 (see FIG. 13), the index generation unit 120 generates index profile data D3 as vibration analysis data based on the index spot SP determined in the index determination process S221. In addition, indicator profile data may be called an indicator profile.

図19に、指標プロファイルD3の構成の第1例を示す。指標プロファイルD3は、1つ以上の指標スポットSPのデータを含んでいる。図19の例によれば、指標プロファイルD3は、各指標スポットSPの周波数成分値および時間成分値を含んでいる。周波数成分値は、指標スポットSPの実周波数値で与えられてもよいし、あるいは実周波数値を所定の正規化によって変換した値で与えられてもよい。時間成分値についても同様である。なお、図19の例では指標スポットSPを区別するための番号が記録されているが、この情報は省略することも可能である。   FIG. 19 shows a first example of the configuration of the index profile D3. The index profile D3 includes data of one or more index spots SP. According to the example of FIG. 19, the index profile D3 includes the frequency component value and the time component value of each index spot SP. The frequency component value may be given by the actual frequency value of the index spot SP, or may be given by a value obtained by converting the actual frequency value by predetermined normalization. The same applies to time component values. In the example of FIG. 19, a number for identifying the index spot SP is recorded, but this information may be omitted.

図20に、指標プロファイルD3の構成の第2例を示す。上記のように、時間周波数分布データD2は画像データとして把握できる。これに鑑みると、指標プロファイルD3も画像データと同様に構成できる。具体的に図20の例では、指標スポットSPであることを“1”で表し、指標スポットSPでないことを“0”で表した、いわゆるビットマップデータによって、指標プロファイルD3が構成されている。なお、図20のビットマップでは、図8〜図11に合わせて、最も左下のビット位置が時間周波数平面の原点に最も近いものとし、横方向が時間軸に対応し、縦方向が周波数軸に対応するものとする。   FIG. 20 shows a second example of the configuration of the index profile D3. As described above, the time frequency distribution data D2 can be grasped as image data. In view of this, the index profile D3 can be configured in the same manner as the image data. Specifically, in the example of FIG. 20, the index profile D3 is configured by so-called bit map data in which the index spot SP is represented by “1” and the non-index spot SP is represented by “0”. In the bit map of FIG. 20, the left lowermost bit position is assumed to be closest to the origin of the time frequency plane, the horizontal direction corresponds to the time axis, and the vertical direction is the frequency axis. It shall correspond.

図20の例では、指標プロファイルD3は、ビットマップデータの属性データも含んでいる。具体的には、指標プロファイルD3は、周波数成分関連データおよび時間成分関連データを含んでいる。   In the example of FIG. 20, the index profile D3 also includes attribute data of bitmap data. Specifically, the index profile D3 includes frequency component related data and time component related data.

周波数成分関連データは、例えば、ビットマップデータがどのような周波数範囲に関するのかを示す周波数範囲データと、ビットマップデータの各ビットがどのような周波数間隔で規定されているのかを示す周波数間隔データとを含む。   The frequency component related data includes, for example, frequency range data indicating what frequency range the bit map data relates to, and frequency interval data indicating what frequency interval each bit of the bit map data is specified to. including.

同様に、時間成分関連データは、例えば、ビットマップデータがどのような時間範囲に関するのかを示す時間範囲データと、ビットマップデータの各ビットがどのような時間間隔で規定されているのかを示す時間間隔データとを含む。   Similarly, the time component related data indicates, for example, time range data indicating what time range bitmap data relates to, and a time interval indicating what time interval each bit of the bitmap data is defined And interval data.

周波数成分関連データと、時間成分関連データと、ビットマップデータにおける指標スポットSPの位置とから、指標スポットSPの周波数成分値および時間成分値を算出可能である。すなわち、ビットマップデータ形式であっても、指標プロファイルD3は指標スポットSPの周波数成分値および時間成分値を含むことができる。   The frequency component value and the time component value of the index spot SP can be calculated from the frequency component related data, the time component related data, and the position of the index spot SP in the bitmap data. That is, even in the bitmap data format, the index profile D3 can include the frequency component value and the time component value of the index spot SP.

なお、ビットマップデータは、時間周波数解析部110によって生成された時間周波数分布データD2の全範囲(図8〜図11参照)について生成してもよいし、あるいは、指標スポットSPの発現位置を含む限定的範囲について生成してもよい。後者によれば、データサイズを小さくできる。   The bitmap data may be generated for the entire range (see FIGS. 8 to 11) of the time frequency distribution data D2 generated by the time frequency analysis unit 110, or includes the expression position of the index spot SP. It may be generated for a limited range. According to the latter, the data size can be reduced.

なお、図19および図20の指標プロファイルD3の内容に鑑みると、第2の指標決定処理(複数の候補地点を代表する地点を指標スポットSPとして決定する。図18参照)では、指標スポットSPの強度分布値の算出を省略してもよい。   Incidentally, in view of the contents of the index profile D3 in FIG. 19 and FIG. 20, in the second index determination processing (a point representative of a plurality of candidate points is determined as the index spot SP. See FIG. 18). The calculation of the intensity distribution value may be omitted.

指標プロファイルD3は、1回の擦り動作において(すなわち擦り動作の開始から終了までの期間において)得られた指標スポットSPのデータを1つの指標プロファイルD3に含めるものとする。この場合、1回の擦り動作に対して複数の解析期間APが設定された場合(図7参照)、当該複数の解析期間APについて得られた指標スポットが1つの指標プロファイルD3に記録される。なお、指標スポットの時間成分値は、全ての解析期間APに対して統一的な原点(例えば1番目の解析期間APの開始時間)を基準して表現されるものとする。一方、1回の擦り動作に対して解析期間APが1つだけ設定された場合、指標プロファイルD3は当該1つの解析期間APの指標スポットSPで構成される。   The index profile D3 includes data of index spots SP obtained in one rubbing operation (that is, in the period from the start to the end of the rubbing operation) in one index profile D3. In this case, when a plurality of analysis periods AP are set for one rubbing operation (see FIG. 7), index spots obtained for the plurality of analysis periods AP are recorded in one index profile D3. In addition, the time component value of an index spot shall be expressed on the basis of a uniform origin (for example, the start time of the 1st analysis period AP) with respect to all the analysis periods AP. On the other hand, when only one analysis period AP is set for one rubbing operation, the index profile D3 is configured by the index spots SP of the one analysis period AP.

これに対し、解析期間APごとに指標プロファイルD3を生成してもよい。但し、例えば解析期間APが短いと、1つの指標プロファイルD3に記録される指標スポットSPの個数が少なくなる。後述の判別処理において精度を確保するためには、ある程度の個数の指標スポットSPが指標プロファイルD3に含まれることが、より好ましい。かかる点に鑑みると、指標プロファイルD3が上記のように1回の擦り動作の全体における指標スポットSPを含むことが、より好ましい。   On the other hand, the index profile D3 may be generated for each analysis period AP. However, for example, when the analysis period AP is short, the number of index spots SP recorded in one index profile D3 decreases. It is more preferable that a certain number of index spots SP be included in the index profile D3 in order to ensure the accuracy in the determination processing described later. In view of this point, it is more preferable that the index profile D3 include the index spot SP in the whole of one rubbing operation as described above.

<判別部130>
図6に戻り、判別部130は、指標生成部120によって生成された指標プロファイルD3を、判別対象として取得する。そして、判別部130は、判別対象の指標プロファイルD3(判別対象プロファイルD3とも呼ぶ)が、登録済みの指標プロファイルD3(基準プロファイルD3とも呼ぶ)と同一性を有するか否かを判別する同一性判別処理を行う。基準プロファイルD3は、入力受付部材30を擦った際に発生する振動について予め生成され、振動解析システム50の記憶部52(図5参照)に予め格納されているものとする。
<Discrimination unit 130>
Returning to FIG. 6, the determination unit 130 acquires the index profile D3 generated by the index generation unit 120 as a determination target. Then, the determination unit 130 determines whether or not the index profile D3 to be discriminated (also referred to as the discrimination target profile D3) has the same identity as the registered index profile D3 (also referred to as the reference profile D3). Do the processing. The reference profile D3 is generated in advance for the vibration generated when the input receiving member 30 is rubbed, and is stored in advance in the storage unit 52 (see FIG. 5) of the vibration analysis system 50.

ここで、図21に、指標プロファイルD3に含まれる指標スポットSPを時間周波数平面に示した模式図を示す。図21から分かるように、指標プロファイルD3に含まれる指標スポットSPは、周波数成分値が近似している。このことは図8〜図11からも理解できる。特に、指標スポットSPが集中する周波数(より実際的には、ある程度の幅を持つ周波数域)は、入力受付部材30の属性に依存する。これは、上記のように、指標スポットSPの起源となる擦り振動が、入力受付部材30の属性に応じて異なるからである。   Here, FIG. 21 is a schematic view showing the index spot SP included in the index profile D3 on a time frequency plane. As can be seen from FIG. 21, the index spots SP included in the index profile D3 have similar frequency component values. This can also be understood from FIGS. In particular, the frequency at which the index spot SP is concentrated (more practically, a frequency range having a certain width) depends on the attribute of the input receiving member 30. This is because, as described above, the rubbing vibration that is the origin of the index spot SP differs depending on the attribute of the input receiving member 30.

かかる点に鑑み、判別部130は、判別対象プロファイルD3に含まれる周波数成分値が、基準プロファイルD3に含まれる周波数成分値と同一性を有するか否かを判別する。すなわち、周波数成分値が同一性を有することが、判別対象プロファイルD3が基準プロファイルD3と同一性を有することに対応する。   In view of this point, the determination unit 130 determines whether the frequency component value included in the determination target profile D3 is identical to the frequency component value included in the reference profile D3. That is, the identity of the frequency component values corresponds to the identity of the determination target profile D3 with the reference profile D3.

同一性の判別は、より実際的であることが好ましい。すなわち、判別対象プロファイルD3に含まれる周波数成分値の分布が、基準プロファイルD3に含まれる周波数成分値の分布と、所定の許容誤差の範囲の下で類似する場合に、当該2つの指標プロファイルD3は同一性を有すると判別するのがより実際的である。そのような判別は例えば、公知の類似判別技術またはデータマッチング技術によって実現可能である。   Identification of identity is preferably more practical. That is, when the distribution of frequency component values included in the discrimination target profile D3 is similar to the distribution of frequency component values included in the reference profile D3 under the range of a predetermined tolerance, the two index profiles D3 are It is more practical to determine identity. Such discrimination can be realized, for example, by known similarity discrimination techniques or data matching techniques.

判別対象プロファイルD3が基準プロファイルD3と同一性を有すると判別した場合、判別部130は判別結果情報D4を出力する。判別結果情報D4は、例えば、所定のデータ、または、所定の信号によって、具現化できる。   If it is determined that the determination target profile D3 has the same identity as the reference profile D3, the determination unit 130 outputs the determination result information D4. The determination result information D4 can be embodied by, for example, predetermined data or a predetermined signal.

なお、判別対象プロファイルD3が基準プロファイルD3と同一性を有さないと判別した場合、そのことを示す判別結果情報D4を出力してもよい。例えば、判別結果情報D4のデータ内容または信号レベルを、判別対象プロファイルD3が基準プロファイルD3と同一性を有するか否かに応じて異ならせればよい。   When it is determined that the determination target profile D3 does not have the same identity as the reference profile D3, the determination result information D4 indicating that may be output. For example, the data content or signal level of the determination result information D4 may be made different depending on whether the determination target profile D3 has the same identity as the reference profile D3.

上記のように、基準プロファイルD3は、入力受付部材30を擦った際に発生する振動に関する。このため、判別対象プロファイルD3が基準プロファイルD3と同一性を有することは、入力受付部材30が擦られたことを示す。したがって、判別部130は入力受付部材30が擦られたか否かを判別する、と理解してもよい。   As described above, the reference profile D3 relates to the vibration generated when the input receiving member 30 is rubbed. Therefore, the identification target profile D3 having the same identity as the reference profile D3 indicates that the input receiving member 30 has been rubbed. Therefore, the determination unit 130 may be understood to determine whether or not the input receiving member 30 has been rubbed.

<ユーザーインターフェースシステム20>
図22に、ユーザーインターフェースシステム20の全体動作の例についてフローチャートを示す。図22の入力判別処理S200によれば、時間周波数解析部110が既述の時間周波数解析処理S210(図12参照)を実行する。これにより、振動センサ40から送られてくる振動波形データD1から、時間周波数分布データD2が生成される。
<User Interface System 20>
A flowchart of an example of the overall operation of the user interface system 20 is shown in FIG. According to the input determination process S200 of FIG. 22, the time-frequency analysis unit 110 executes the above-described time-frequency analysis process S210 (see FIG. 12). Thus, from the vibration waveform data D1 sent from the vibration sensor 40, time frequency distribution data D2 is generated.

次に、指標生成部120が既述の指標生成処理S220(図13参照)を実行する。これにより、時間周波数分布データD2に基づいて指標スポットSPが決定され(ステップS221)、得られた指標スポットSPから指標プロファイルD3が生成される(ステップS222)。   Next, the index generation unit 120 executes the above-described index generation process S220 (see FIG. 13). Thereby, the index spot SP is determined based on the time frequency distribution data D2 (step S221), and the index profile D3 is generated from the obtained index spot SP (step S222).

そして、指標判別処理S230において判別部130が、上記のように、指標生成部120によって生成された指標プロファイルD3が、登録済みの指標プロファイルD3(入力受付部材30を擦った際に発生する振動に関する)と同一性を有するかを判別する。これにより、入力受付部材30が擦られたか否かが判別される。   Then, in the index determination process S230, as described above, the index profile D3 generated by the index generation unit 120 determines that the index profile D3 generated by the index generation unit 120 is a registered index profile D3. To determine if it has the same identity as Thus, it is determined whether or not the input receiving member 30 has been rubbed.

判別結果情報D4は、主処理部11(図5参照)に送られ、主処理部11による処理に利用される。判別結果情報D4が入力受付部材30が擦られたことを示す場合、例えば主処理部11は電気機器10の音量を下げる。この例によれば、判別結果情報D4は音量調整用のコマンドとして機能する。なお、判別結果情報D4の利用は音量調整に限定されるものではない。   The determination result information D4 is sent to the main processing unit 11 (see FIG. 5) and used for processing by the main processing unit 11. When the determination result information D4 indicates that the input receiving member 30 has been rubbed, for example, the main processing unit 11 reduces the volume of the electric device 10. According to this example, the determination result information D4 functions as a volume adjustment command. The use of the determination result information D4 is not limited to the volume adjustment.

<速度判別>
ここで、図21の例に比べて入力受付部材30を遅く擦った場合の指標プロファイルD3を、図23に示す。図23を図21と比較すれば分かるように、擦る速度が遅いほど、同じ時間幅内に含まれる指標スポットSPの個数が少なくなる。かかる点に鑑み、判別部130は、所定時間当たりに含まれる指標スポットSPの個数に応じて、擦り動作の相対的な速度を判別する。
<Speed determination>
Here, FIG. 23 shows an index profile D3 in the case where the input receiving member 30 is slowly rubbed as compared with the example of FIG. As understood from comparison of FIG. 23 with FIG. 21, the slower the rubbing speed, the smaller the number of index spots SP included in the same time width. In view of this point, the determination unit 130 determines the relative speed of the rubbing operation according to the number of index spots SP included in a predetermined time.

図24に、速度判別処理の一例についてフローチャートを示す。図24の速度判別処理S250によれば、判別部130は、判別対象プロファイルD3(指標生成部120から取得)について、所定時間当たりの指標スポットSPの個数を取得する(ステップS251)。所定時間の長さは予め設定されているものとする。また、当該所定時間は例えば、最も早い時間成分値を有する指標スポットSPから起算できる。但し、所定時間の設定位置はこの例に限定されるものではない。   FIG. 24 shows a flowchart of an example of the speed determination process. According to the speed determination process S250 of FIG. 24, the determination unit 130 acquires the number of index spots SP per predetermined time for the determination target profile D3 (obtained from the index generation unit 120) (step S251). The length of the predetermined time is assumed to be set in advance. Further, the predetermined time can be calculated, for example, from the index spot SP having the earliest time component value. However, the setting position of the predetermined time is not limited to this example.

同様に、判別部130は、基準プロファイルD3について、同じ長さの所定時間当たりの指標スポットSPの個数を取得する(ステップS252)。ステップS251,S252は逆順で実行されてもよい。   Similarly, the determination unit 130 acquires, for the reference profile D3, the number of index spots SP having the same length per predetermined time (step S252). Steps S251 and S252 may be performed in the reverse order.

なお、基準プロファイルD3は速度判別処理S250の開始前に既知であるので、基準プロファイルD3については、所定時間当たりの指標スポットSPの個数を予めカウントしておくことができる。また、予めカウントした値を基準プロファイルD3に記録しておくことができる。このため、ステップS252を、予めカウントしておいた個数を基準プロファイルD3から読み出すことによって、実行してもよい。   Since the reference profile D3 is known before the start of the speed determination process S250, the number of index spots SP per predetermined time can be counted in advance for the reference profile D3. Also, the value counted in advance can be recorded in the reference profile D3. Therefore, step S252 may be executed by reading the number counted in advance from the reference profile D3.

次に、判別部130は、判別対象プロファイルD3および基準プロファイルD3のそれぞれから取得した指標スポットSPの個数を比較する(ステップS253)。   Next, the determination unit 130 compares the number of index spots SP acquired from each of the determination target profile D3 and the reference profile D3 (step S253).

比較の結果、判別対象プロファイルD3から取得した指標スポットSPの方がより多い場合、判別部130は、入力速度は基準速度よりも速いことを示す速度判別結果情報を生成する(ステップSS254)。なお、入力速度は、判別対象プロファイルD3の起源となった擦り動作の速度である。また、基準速度は基準動作の速度であり、基準動作は基準プロファイルD3の起源となった擦り動作である。   As a result of comparison, when there are more index spots SP acquired from the discrimination target profile D3, the discrimination unit 130 generates velocity discrimination result information indicating that the input velocity is faster than the reference velocity (step SS254). The input speed is the speed of the rubbing operation that is the source of the determination target profile D3. Also, the reference speed is the speed of the reference motion, and the reference motion is the rubbing motion that is the origin of the reference profile D3.

一方、判別対象プロファイルD3から取得した指標スポットSPの方がより少ない場合、判別部130は、入力速度は基準速度よりも遅いことを示す速度判別結果情報を生成する(ステップSS255)。   On the other hand, when the index spot SP acquired from the determination target profile D3 is smaller, the determination unit 130 generates speed determination result information indicating that the input speed is slower than the reference speed (step SS255).

また、指標スポットSPが同数である場合、判別部130は、入力速度は基準速度と同じであることを示す速度判別結果情報を生成する(ステップSS256)。   When the index spots SP have the same number, the determination unit 130 generates speed determination result information indicating that the input speed is the same as the reference speed (step SS 256).

ここで、ステップS253における指標スポットSPの個数の比較は、ステップS251,S252で取得した値を厳密に比較することによって実行できる。あるいは、所定の許容誤差範囲を導入してもよい。例えば、指標スポットSPの個数の差が所定値以内である場合には、指標スポットSPの個数は同じであると判別してもよい。   Here, the comparison of the number of index spots SP in step S253 can be performed by strictly comparing the values acquired in steps S251 and S252. Alternatively, a predetermined tolerance range may be introduced. For example, when the difference in the number of indicator spots SP is within a predetermined value, it may be determined that the number of indicator spots SP is the same.

速度判別処理S250は、指標判別処理S230(図22参照)において実行されるが、判別対象プロファイルD3が基準プロファイルD3と同一性を有すると判別された後に行われるのが好ましい。それが効率的だからである。速度判別結果情報は、判別対象プロファイルD3が基準プロファイルD3と同一性を有すると判別した場合に、判別結果情報D4に含められる。   The speed determination process S250 is executed in the index determination process S230 (see FIG. 22), but is preferably performed after it is determined that the determination target profile D3 has the same identity as the reference profile D3. It is because it is efficient. The speed determination result information is included in the determination result information D4 when it is determined that the determination target profile D3 has the same identity as the reference profile D3.

速度判別結果情報は例えば、電気機器10の音量の調整量に反映される。具体的には、速度判別結果情報が入力速度は基準速度と同じであることを示す場合、主処理部11(図5参照)は、基準の調整量で以て音量を下げる。これに対し、速度判別結果情報が入力速度は基準速度よりも速いことを示す場合、主処理部11は、基準の調整量よりも大きい調整量で以て音量を下げる。逆に、速度判別結果情報が入力速度は基準速度よりも遅いことを示す場合、主処理部11は、基準の調整量よりも小さい調整量で以て音量を下げる。   The speed determination result information is, for example, reflected in the adjustment amount of the volume of the electric device 10. Specifically, when the speed determination result information indicates that the input speed is the same as the reference speed, the main processing unit 11 (see FIG. 5) lowers the volume with the reference adjustment amount. On the other hand, when the speed determination result information indicates that the input speed is faster than the reference speed, the main processing unit 11 reduces the volume with an adjustment amount larger than the reference adjustment amount. Conversely, when the speed determination result information indicates that the input speed is slower than the reference speed, the main processing unit 11 reduces the volume with an adjustment amount smaller than the reference adjustment amount.

なお、速度判別を利用しない場合、図25に示すように、指標プロファイルD3から時間成分値を省略してもよい。   When the speed determination is not used, as shown in FIG. 25, the time component value may be omitted from the index profile D3.

<効果>
振動解析システム50によれば、擦り振動を、指標プロファイルD3という新たなデータ形式によって管理する。
<Effect>
According to the vibration analysis system 50, the rubbing vibration is managed in a new data format of the index profile D3.

指標プロファイルD3は、擦り振動の時間周波数分布において分布形状の指標となる地点である指標スポットSPを利用して構成される。したがって、指標プロファイルD3によれば、時間周波数分布の全範囲のデータを用いる場合に比べて少ないデータ量によって、擦り振動を管理できる。このため、2つの擦り振動を比較する処理(指標判別処理S230参照)において、演算時間、メモリ容量、等を削減できる。   The index profile D3 is configured using an index spot SP which is a point serving as an index of the distribution shape in the time frequency distribution of rubbing vibration. Therefore, according to the index profile D3, it is possible to manage the rubbing vibration with a smaller amount of data than in the case of using the data of the whole range of the time frequency distribution. Therefore, calculation time, memory capacity, and the like can be reduced in the process of comparing two rubbing vibrations (see the index determination process S230).

また、指標スポットSPの決定に利用する時間周波数分布データD2は、CWDによって生成される。特に、CWDは、擦り振動の周波数成分の相違を、時間周波数分布の形状において顕在化できる仕様を有している。このため、指標スポットSPの発現位置(具体的には指標スポットSPの周波数成分)によって、換言すれば指標スポットSPの周波数成分値を含んだ指標プロファイルD3によって、擦り振動の相違を管理できる。   Further, the time frequency distribution data D2 used to determine the index spot SP is generated by the CWD. In particular, CWD has a specification that can reveal differences in frequency components of rubbing vibration in the shape of the time frequency distribution. Therefore, the difference in the rubbing vibration can be managed by the expression position of the index spot SP (specifically, the frequency component of the index spot SP), in other words, by the index profile D3 including the frequency component value of the index spot SP.

このように指標プロファイルD3によって擦り振動を適切に管理できるので、擦り振動を利用したユーザーインターフェースシステム20を提供することができる。   Thus, since the rubbing vibration can be appropriately managed by the index profile D3, the user interface system 20 utilizing the rubbing vibration can be provided.

また、上記のように、擦り動作の相対的な速度も判別する場合には、擦り動作の有無だけを判別する場合に比べて、より多くの操作を1回の擦り動作に割り当てることができる。   Further, as described above, when the relative speed of the rubbing operation is also determined, more operations can be allocated to one rubbing operation as compared with the case where only the presence or absence of the rubbing operation is determined.

ここで、特許文献1の技術では、叩く動作の回数および間隔を携帯電話機の操作に利用する。叩く間隔は叩く速度によって決まるので、動作の速度を利用する点においてユーザーインターフェースシステム20と共通するように見えるかもしれない。しかし、特許文献1の技術では、叩く間隔の長さすなわち叩く速度を変えることによって、“0”と“1”の発生を制御しなければならない。このため、ユーザーは速度の違いを意識しながら叩かなければならないので、煩わしさを感じるかもしれない。叩く回数が多くなれば、なおさらである。   Here, in the technology of Patent Document 1, the number and interval of tapping operations are used to operate the mobile phone. Since the tapping interval is determined by the tapping speed, it may appear to be common with the user interface system 20 in utilizing the speed of operation. However, in the technique of Patent Document 1, it is necessary to control the generation of "0" and "1" by changing the length of the tapping interval, that is, the tapping speed. Because of this, the user may feel bothersome because he has to hit while thinking about the difference in speed. This is all the more so if you hit it a lot.

これに対し、ユーザーインターフェースシステム20によれば、入力動作は1回の擦り動作で済む。しかも、1回の擦り動作中に擦る速度を意識的に変化させる必要がない。このため、特許文献1の技術に比べて、高い利便性を提供できる。   On the other hand, according to the user interface system 20, the input operation may be performed only once. Furthermore, it is not necessary to consciously change the rubbing speed during one rubbing operation. For this reason, compared with the technique of patent document 1, high convenience can be provided.

ところで、上記では、分解能がSTFTよりも高く且つ干渉成分がWVDよりも小さい時間周波数表現として、CWDを利用した。分解能がSTFTよりも高く且つ干渉成分がWVDよりも小さい時間周波数表現は、CWD以外にも在る。例えば、BJ(Born-Jordan)、ZAM(Zhao-Atlas-Marks)、BD(B-Distribution)、MBD(Modified B-Distribution)、および、KCS(Kernels Compact Support)も利用可能である。これらの時間周波数表現は技術論文等によって公知である。例えば、CWDよりも良好な特性が期待されるKCSは、特許文献2に紹介されている。   By the way, in the above, CWD is used as a time-frequency expression whose resolution is higher than that of STFT and whose interference component is smaller than WVD. Other than CWD, there is a time-frequency representation with higher resolution than STFT and smaller interference components than WVD. For example, BJ (Born-Jordan), ZAM (Zhao-Atlas-Marks), BD (B-Distribution), MBD (Modified B-Distribution), and KCS (Kernels Compact Support) are also available. These time frequency representations are known from technical papers and the like. For example, KCS, which is expected to have better characteristics than CWD, is introduced in Patent Document 2.

<実施の形態2>
図26に、指標プロファイルD3の構成の第4例を示す。図19との比較から分かるように、図26の指標プロファイルD3は、各指標スポットSPの周波数成分値と時間成分値と分布強度値とを含んでいる。分布強度値は、CWDによる解析結果値で与えられてもよいし、あるいは解析結果値を所定の正規化によって変換した値で与えられてもよい。
Second Embodiment
FIG. 26 shows a fourth example of the configuration of the index profile D3. As can be seen from the comparison with FIG. 19, the index profile D3 of FIG. 26 includes the frequency component value, the time component value, and the distribution intensity value of each index spot SP. The distribution intensity value may be given as an analysis result value by CWD, or may be given as a value obtained by converting the analysis result value by a predetermined normalization.

図27に、指標プロファイルD3の構成の第5例を示す。図20との比較から分かるように、図27のビットマップデータでは、指標スポットSPでないことが“0”で表わされ、指標スポットSPであることが“0”以外の数値で表わされている。特に指標スポットSPの数値は分布強度値を示しており、図27では8段階の分布強度値が例示されている。   FIG. 27 shows a fifth example of the configuration of the index profile D3. As can be seen from the comparison with FIG. 20, in the bit map data of FIG. 27, the non-index spot SP is represented by “0” and the index spot SP is represented by a value other than “0”. There is. In particular, the numerical value of the index spot SP indicates a distribution intensity value, and eight levels of distribution intensity values are illustrated in FIG.

指標プロファイルD3が分布強度値も含む場合、判別対象プロファイルD3に含まれる分布強度値を、基準プロファイルD3に含まれる分布強度値と比較することによって、擦り動作の相対的な強度を判別できる。   When the index profile D3 also includes the distribution intensity value, the relative intensity of the rubbing operation can be determined by comparing the distribution intensity value included in the determination target profile D3 with the distribution intensity value included in the reference profile D3.

図28に、強度判別処理の一例についてフローチャートを示す。図28の強度判別処理S270によれば、判別部130は、判別対象プロファイルD3に含まれる分布強度値と、基準プロファイルD3に含まれる分布強度値とを比較する(ステップS271)。指標プロファイルD3が複数の分布強度値を含む場合(すなわち複数の指標スポットSPを含む場合)、例えば当該複数の分布強度値のうちの最大値どうしを比較する。最大値に代えて、平均値、中央値(メジアン)、等の各種値を利用してもよい。   FIG. 28 shows a flowchart of an example of the strength determination process. According to the strength determination process S270 of FIG. 28, the determination unit 130 compares the distribution strength value included in the determination target profile D3 with the distribution strength value included in the reference profile D3 (step S271). When the index profile D3 includes a plurality of distribution intensity values (i.e., a plurality of index spots SP), for example, the maximum values of the plurality of distribution intensity values are compared with each other. Instead of the maximum value, various values such as an average value, a median (median), etc. may be used.

なお、基準プロファイルD3は強度判別処理S270の開始前に既知であるので、基準プロファイルD3については、比較に用いる分布強度値(最大値等)を予め求めて基準プロファイルD3に記録しておくことができる。   Note that, since the reference profile D3 is known before the start of the strength determination processing S270, for the reference profile D3, the distribution intensity value (maximum value etc.) used for comparison may be obtained in advance and recorded in the reference profile D3. it can.

ステップS271による比較の結果、判別対象プロファイルD3に含まれる分布強度値の方が大きい場合、判別部130は、入力強度は基準強度よりも大きいことを示す強度判別結果情報を生成する(ステップSS272)。なお、入力強度は、判別対象プロファイルD3の起源となった擦り動作の強度である。また、基準強度は基準動作の強度であり、基準動作は基準プロファイルD3の起源となった擦り動作である。   As a result of the comparison in step S271, when the distribution intensity value included in the determination target profile D3 is larger, the determination unit 130 generates intensity determination result information indicating that the input intensity is larger than the reference intensity (step SS272). . The input strength is the strength of the rubbing operation that is the source of the determination target profile D3. The reference strength is the strength of the reference movement, and the reference movement is the rubbing movement that is the origin of the reference profile D3.

一方、判別対象プロファイルD3に含まれる分布強度値の方が小さい場合、判別部130は、入力強度は基準強度よりも小さいことを示す強度判別結果情報を生成する(ステップSS273)。   On the other hand, when the distribution strength value included in the determination target profile D3 is smaller, the determination unit 130 generates strength determination result information indicating that the input strength is smaller than the reference strength (step SS273).

また、判別対象プロファイルD3に含まれる分布強度値が基準プロファイルD3に含まれる分布強度値と同じである場合、判別部130は、入力強度は基準強度と同じであることを示す強度判別結果情報を生成する(ステップSS274)。   Further, when the distribution intensity value included in the determination target profile D3 is the same as the distribution intensity value included in the reference profile D3, the determination unit 130 determines intensity determination result information indicating that the input intensity is the same as the reference intensity. It generates (step SS 274).

ここで、ステップS271では、分布強度値を厳密に比較することができる。あるいは、所定の許容誤差範囲を導入してもよい。例えば、分布強度値の差が所定値以内である場合には、分布強度値は同じであると判別してもよい。   Here, in step S271, the distribution intensity values can be strictly compared. Alternatively, a predetermined tolerance range may be introduced. For example, when the difference between the distribution intensity values is within a predetermined value, it may be determined that the distribution intensity values are the same.

強度判別処理S270は、指標判別処理S230(図22参照)において実行されるが、判別対象プロファイルD3が基準プロファイルD3と同一性を有すると判別された後に行われるのが好ましい。それが効率的だからである。強度判別結果情報は、判別対象プロファイルD3が基準プロファイルD3と同一性を有すると判別した場合に、判別結果情報D4に含められる。   The strength determination process S270 is performed in the index determination process S230 (see FIG. 22), but is preferably performed after it is determined that the determination target profile D3 has the same identity as the reference profile D3. It is because it is efficient. The strength determination result information is included in the determination result information D4 when it is determined that the determination target profile D3 has the same identity as the reference profile D3.

強度判別結果情報は例えば、電気機器10の音量の調整量に反映される。具体的には、強度判別結果情報が入力強度は基準強度と同じであることを示す場合、主処理部11(図5参照)は、基準の調整量で以て音量を下げる。これに対し、強度判別結果情報が入力強度は基準強度よりも大きいことを示す場合、主処理部11は、基準の調整量よりも大きい調整量で以て音量を下げる。逆に、強度判別結果情報が入力強度は基準強度よりも小さいことを示す場合、主処理部11は、基準の調整量よりも小さい調整量で以て音量を下げる。   The strength determination result information is, for example, reflected in the adjustment amount of the volume of the electric device 10. Specifically, when the strength determination result information indicates that the input strength is the same as the reference strength, the main processing unit 11 (see FIG. 5) lowers the volume with the reference adjustment amount. On the other hand, when the strength determination result information indicates that the input strength is larger than the reference strength, the main processing unit 11 lowers the volume with an adjustment amount larger than the reference adjustment amount. Conversely, when the strength determination result information indicates that the input strength is smaller than the reference strength, the main processing unit 11 reduces the volume with an adjustment amount smaller than the reference adjustment amount.

このように、擦り動作の強度も判別することによって、擦り動作の有無だけを判別する場合に比べて、より多くの操作を1回の擦り動作に割り当てることができる。また、実施の形態1で述べたのと同様に、特許文献1の技術に比べて、高い利便性を提供できる。   As described above, by determining the strength of the rubbing operation, more operations can be allocated to one rubbing operation as compared with the case where only the presence or absence of the rubbing operation is determined. Further, as described in the first embodiment, higher convenience can be provided as compared with the technique of Patent Document 1.

なお、強度判別処理と速度判別処理との両方を利用してもよい。その場合、擦り動作を、強度と速度との組み合せに応じて、4種類に分類できる。その結果、電気機器10の最大4種類の操作を、1回の擦り動作で使い分けることができる。   Note that both the strength determination process and the speed determination process may be used. In that case, the rubbing operation can be classified into four types according to the combination of strength and speed. As a result, up to four types of operation of the electric device 10 can be used properly in one rubbing operation.

なお、速度判別を利用しない場合、図26の指標プロファイルD3から時間成分値を省略してもよい(図25参照)。   When the speed determination is not used, the time component value may be omitted from the index profile D3 of FIG. 26 (see FIG. 25).

<実施の形態3>
図29に、実施の形態3に係るユーザーインターフェースシステム20Bのハードウェアブロック図を示す。ユーザーインターフェースシステム20Bは、上記ユーザーインターフェースシステム20に代えて、電気機器10に適用可能である(図5参照)。
Embodiment 3
FIG. 29 shows a hardware block diagram of the user interface system 20B according to the third embodiment. The user interface system 20B is applicable to the electric device 10 in place of the user interface system 20 (see FIG. 5).

図29によれば、ユーザーインターフェースシステム20Bは、2種類の入力受付部材30を含んでいる。2種類の入力受付部材30を符号30B,30Cによって区別する場合もある。なお、3種類以上の入力受付部材30を設ける場合についても、以下の説明から十分に理解できる。   Referring to FIG. 29, the user interface system 20B includes two types of input receiving members 30. The two types of input receiving members 30 may be distinguished by reference numerals 30B and 30C. The case where three or more types of input receiving members 30 are provided can be sufficiently understood from the following description.

2種類の入力受付部材30B,30Cは、異なる振動が発生するように属性が調整されている。例えば、電気機器10の筐体において表面の凹凸形状が異なる部分を設けることによって、それらの部分を入力受付部材30B,30Cとして利用できる。属性の相違により、図30に例示するように、周波数成分が異なる指標スポットSPが発現する。   The attributes of the two types of input receiving members 30B and 30C are adjusted such that different vibrations occur. For example, by providing portions of the casing of the electric device 10 with different uneven shapes on the surface, those portions can be used as the input receiving members 30B and 30C. Due to the difference in the attributes, index spots SP having different frequency components appear as illustrated in FIG.

ユーザーインターフェースシステム20Bにおいて、振動センサ40は、入力受付部材30Bを擦ることによって発生する振動と、入力受付部材30Cを擦ることによって発生する振動との両方を捕捉できるように配置されている。   In the user interface system 20B, the vibration sensor 40 is disposed so as to capture both the vibration generated by rubbing the input receiving member 30B and the vibration generated by rubbing the input receiving member 30C.

ユーザーインターフェースシステム20Bは、上記振動解析システム50に代えて、振動解析システム50Bを含んでいる。振動解析システム50,50Bは、ハードウェア構成において同様であるが、機能において相違がある。図31に、振動解析システム50Bの機能ブロック図を示す。図31の例によれば、振動解析システム50Bは、図6の振動解析システム50にデータベース140を追加した構成を有している。データベース140は、振動解析システム50Bの記憶部52に予め格納されているものとする。   The user interface system 20B includes a vibration analysis system 50B in place of the vibration analysis system 50 described above. The vibration analysis systems 50 and 50B are similar in hardware configuration but differ in function. FIG. 31 shows a functional block diagram of the vibration analysis system 50B. According to the example of FIG. 31, the vibration analysis system 50B has a configuration in which the database 140 is added to the vibration analysis system 50 of FIG. The database 140 is assumed to be stored in advance in the storage unit 52 of the vibration analysis system 50B.

図32に、データベース140の構成例を示す。図32に示すように、データベース140は、入力受付部材30B用の基準プロファイルD3(すなわち、入力受付部材30Bを擦った際に発生する振動についての指標プロファイルD3)と、入力受付部材30C用の基準プロファイルD3とを含んでいる。2つの基準プロファイルD3にはそれぞれ識別情報が付与されている。すなわち、データベース140によって、2つの基準プロファイルD3が識別情報によって区別可能な状態で管理されている。ここでは識別情報は3桁の数字とするが、他の形式の識別情報を採用してもよい。   The structural example of the database 140 is shown in FIG. As shown in FIG. 32, the database 140 includes the reference profile D3 for the input receiving member 30B (ie, the index profile D3 for the vibration generated when rubbing the input receiving member 30B) and the reference for the input receiving member 30C. And the profile D3. Identification information is given to each of the two reference profiles D3. That is, two reference profiles D3 are managed by the database 140 in a distinguishable manner by the identification information. Here, the identification information is a 3-digit number, but other types of identification information may be adopted.

振動解析システム50Bは基本的には、実施の形態1,2と同様に動作する。但し、判別部130は、指標判別処理S230(図22参照)において、指標生成部120から取得した判別対象プロファイルD3を、データベース140内の基準プロファイルD3と照合する。   The vibration analysis system 50B basically operates in the same manner as the first and second embodiments. However, the determination unit 130 collates the determination target profile D3 acquired from the index generation unit 120 with the reference profile D3 in the database 140 in the index determination process S230 (see FIG. 22).

より具体的には、判別部130は、判別対象プロファイルD3と同一性を有すること(すなわち、判別対象プロファイルD3に含まれる周波数成分値と同一性を有すること)を検索条件として、データベース140内の基準プロファイルD3を検索する。そして、当該検索条件を満足する基準プロファイルD3が見つかった場合、判別部130は、その見つかった基準プロファイルD3の識別情報を取得し、その識別情報を判別結果情報D4として出力する。   More specifically, the determination unit 130 uses, as a search condition, having the same identity as the determination target profile D3 (that is, having the same identity as the frequency component value included in the determination target profile D3). Search the reference profile D3. When the reference profile D3 satisfying the search condition is found, the determination unit 130 acquires identification information of the found reference profile D3 and outputs the identification information as the determination result information D4.

ここでは、検索条件を満足する基準プロファイルD3が見つからなかった場合、判別部130は判別結果情報D4を出力しないものとする。但し、検索条件を満足する基準プロファイルD3が見つからなかったことを示す判別結果情報D4を出力してもよい。   Here, when the reference profile D3 satisfying the search condition is not found, the determination unit 130 does not output the determination result information D4. However, the discrimination result information D4 indicating that the reference profile D3 satisfying the search condition is not found may be output.

判別結果情報D4は、主処理部11(図5参照)において利用される。具体的には、判別結果情報D4が“0001”である場合(すなわち入力受付部材30Bが擦られたと判別された場合)、例えば主処理部11は電気機器10の音量を下げる。一方、判別結果情報D4が“0002”である場合(すなわち入力受付部材30Cが擦られたと判別された場合)、例えば主処理部11は電気機器10の音量を上げる。   The determination result information D4 is used in the main processing unit 11 (see FIG. 5). Specifically, when the determination result information D4 is "0001" (that is, when it is determined that the input receiving member 30B has been rubbed), for example, the main processing unit 11 reduces the volume of the electric device 10. On the other hand, when the determination result information D4 is "0002" (ie, when it is determined that the input receiving member 30C has been rubbed), for example, the main processing unit 11 increases the volume of the electric device 10.

上記では、2種類の入力受付部材30B,30Cを単独で擦る場合を説明した。これに対し、2種類の入力受付部材30B,30Cを連続的に擦ると、周波数成分が異なる指標スポットSPが時系列で発現する。さらに、その発現順序は擦る順序に依存する。これを図33〜図34に示す。図33は、太線矢印で示すように、先に入力受付部材30Bを擦り、その後、入力受付部材30Cを擦った場合を示している。図34は、図33とは逆の順序で、換言すれば逆方向に擦った場合を示している。   In the above, the case where two types of input reception members 30B and 30C were rubbed independently was explained. On the other hand, when the two types of input receiving members 30B and 30C are continuously rubbed, index spots SP having different frequency components appear in time series. Furthermore, the order of expression depends on the order of rubbing. This is shown in FIGS. FIG. 33 shows a case where the input receiving member 30B is rubbed first and then the input receiving member 30C is rubbed, as indicated by thick arrows. FIG. 34 shows the case where rubbing is performed in the reverse order to that of FIG. 33, in other words, in the reverse direction.

ここで、図33〜図34では、入力受付部材30B,30Cがすき間無く配列されている。この場合、入力受付部材30B,30Cを一体的な部材として形成できる。また、連続的に擦ることが容易になる。なお、配列の方向および順序は、図33〜図34の例に限定されるものではない。   Here, in FIGS. 33 to 34, the input receiving members 30B and 30C are arranged without a gap. In this case, the input receiving members 30B and 30C can be formed as an integral member. Moreover, it becomes easy to rub continuously. In addition, the direction and order of arrangement are not limited to the examples of FIGS.

これに対し、入力受付部材30B,30Cは離れていても構わない。すなわち、図12のステップS215について述べたように、例えば、振動センサ40の出力信号の強度が所定の解析モード終了閾値を下回る状態が所定時間続いた場合、擦り動作が終了したと判別される。換言すれば、振動センサ40の出力信号の強度が所定の解析モード終了閾値を下回っても、その継続時間が所定時間よりも短ければ、擦り動作が終了したとは判別されない。これに鑑みると、指を一方の入力受付部材30から他方の入力受付部材30へ素早く移動させれば、2つの入力受付部材30を連続的に擦る動作は、1回の擦り動作として認識される。仮に指の移動中に指が入力受付部材30から離れたとしても、同様である。   On the other hand, the input receiving members 30B and 30C may be separated. That is, as described in step S215 of FIG. 12, for example, when the state in which the intensity of the output signal of the vibration sensor 40 falls below the predetermined analysis mode end threshold continues for a predetermined time, it is determined that the rubbing operation is ended. In other words, even if the intensity of the output signal of the vibration sensor 40 falls below the predetermined analysis mode end threshold, it is not determined that the rubbing operation has ended if the duration is shorter than the predetermined time. In view of this, when the finger is quickly moved from one input receiving member 30 to the other input receiving member 30, the operation of continuously rubbing the two input receiving members 30 is recognized as one rubbing operation. . Even if the finger is separated from the input receiving member 30 during the movement of the finger, the same applies.

図33〜図34の例によれば、擦る方向(換言すれば擦る順序)の相違に応じて別々の基準プロファイルD3を作成し、その2種類の基準プロファイルD3をデータベース140に登録しておけばよい。   According to the example of FIGS. 33 to 34, different reference profiles D3 are created according to the difference in the rubbing direction (in other words, the rubbing order), and the two types of reference profiles D3 are registered in the database 140. Good.

あるいは、入力受付部材30B用および入力受付部材30C用の基準プロファイルD3を別々に作成し、その2種類の基準プロファイルD3をデータベース140に登録してもよい。その場合、判別対象プロファイルD3を部分的にデータベース140に照合することによって、指標スポットSPの周波数成分の時系列変化を判別することができる。すなわち、擦る方向を特定できる。   Alternatively, reference profiles D3 for the input receiving member 30B and the input receiving member 30C may be separately created, and the two types of reference profiles D3 may be registered in the database 140. In such a case, it is possible to determine time-series changes in frequency components of the index spot SP by partially checking the determination target profile D3 with the database 140. That is, the rubbing direction can be identified.

図33および図34には一方向に擦る動作を示したが、図35および図36に示すように往復で擦る動作も判別可能である。図35は、入力受付部材30Bから入力受付部材30Cを通り入力受付部材30Bに戻るように擦った場合を示している。図36は、図35とは逆の順序で往復する場合を示している。   Although the rubbing operation in one direction is shown in FIGS. 33 and 34, as shown in FIGS. 35 and 36, it is also possible to determine the rubbing operation in both directions. FIG. 35 shows a case where the input receiving member 30B is rubbed so as to pass through the input receiving member 30C and return to the input receiving member 30B. FIG. 36 shows the case of reciprocating in the reverse order of FIG.

なお、入力受付部材30B,30Cがすき間無く配列されている場合であっても、一方の入力受付部材30だけを擦る動作も可能である。また、3種類以上の入力受付部材30によれば、直線状の配列だけでなく、マトリクス状、円グラフ状等の配列も採用できる。さらに、そのような3種類以上の入力受付部材30の一部または全部を利用することによって、円形、U字形、Z字形、N字形等の多彩な軌跡の擦る動作を採用できる。   Even when the input receiving members 30B and 30C are arranged without a gap, an operation of rubbing only one of the input receiving members 30 is also possible. Further, according to the three or more types of input receiving members 30, not only a linear array, but also an array such as a matrix or a circle graph can be adopted. Furthermore, by utilizing a part or all of such three or more types of input receiving members 30, it is possible to employ a rubbing operation of various trajectories such as circular, U-shaped, Z-shaped, and N-shaped.

ところで、上記では入力受付部材30を指で擦るものとした。しかし、入力受付部材30を擦るための入力具は、指に限定されるものではない。例えばペンを入力具として用いることができる。なお、ペンは、ユーザーインターフェースシステム20,20Bに専用のペンであってもよいし、あるいは汎用のペンであってもよい。   By the way, in the above, the input receiving member 30 is rubbed with a finger. However, the input tool for rubbing the input receiving member 30 is not limited to the finger. For example, a pen can be used as an input tool. The pen may be a pen dedicated to the user interface system 20 or 20B, or may be a general-purpose pen.

ここで、入力受付部材30が同じであっても、入力具の属性が異なれば、発生する振動が異なる。このことは、例えば、目の粗さが同じ紙ヤスリ上で指を移動させる場合と、指よりも硬いペンを移動させる場合とで、異なる音が聞こえるという経験から、理解できる。同様に、属性(例えば材質)の異なるペンは、異なる振動を発生させる。   Here, even if the input receiving member 30 is the same, if the attribute of the input tool is different, the generated vibrations are different. This can be understood, for example, from the experience that different sounds are heard when moving a finger on a paper with the same eye roughness and when moving a pen harder than the finger. Similarly, pens with different attributes (eg, material) will generate different vibrations.

かかる点に鑑みると、入力受付部材30を1つだけ設け、入力具の種類ごとの基準プロファイルD3(例えば指用およびペン用の基準プロファイルD3)を、データベース140に登録してもよい。また、複数種類の入力受付部材30を設け、一部または全部の入力受付部材30について入力具の種類ごとの基準プロファイルD3をデータベース140に登録してもよい。   In view of this point, only one input receiving member 30 may be provided, and a reference profile D3 (for example, a reference profile D3 for a finger and a pen) for each type of input tool may be registered in the database 140. Alternatively, a plurality of types of input receiving members 30 may be provided, and a reference profile D3 for each type of input tool may be registered in the database 140 for some or all of the input receiving members 30.

このように、複数の基準プロファイルD3をデータベース化することによって、より多くの擦り動作を判別することができる。その結果、より多くの操作を実現できる。   As described above, by making the plurality of reference profiles D3 database, it is possible to determine more rubbing operations. As a result, more operations can be realized.

さて、入力受付部材30を第1の物体と呼び、入力具を第2の物体と呼び、属性が異なる入力受付部材30は異なる第1の部材に対応するものとし、属性が異なる入力具は異なる第2の部材に対応するものとする。この場合、第1の物体を第2の物体で擦ることによって発生する振動の周波数成分は、第1の物体と第2の物体との組み合わせに応じて異なる、と一般化できる。すなわち、擦り振動の周波数成分の相違は、第1の物体と第2の物体との組み合わせの相違に基づいて決まる。   The input receiving member 30 is referred to as a first object, the input tool is referred to as a second object, and the input receiving members 30 having different attributes correspond to different first members, and the input devices having different attributes are different. It corresponds to the second member. In this case, the frequency components of the vibration generated by rubbing the first object with the second object can be generalized as different depending on the combination of the first object and the second object. That is, the difference in frequency component of the rubbing vibration is determined based on the difference in combination of the first object and the second object.

擦り振動の周波数成分の相違は、指標スポットSPの周波数成分の相違によって判別される。このため、指標スポットSPには、周波数成分に関して分解能が求められる。かかる点に関しては、分解能がSTFTよりも高く且つ干渉成分がWVDよりも小さい時間周波数表現(CWD、BJ、ZAM、BD、MBD、KCS等)によれば、指標スポットSPの起源となる時間周波数分布の形状において、擦り振動の周波数成分の相違を顕在化できる仕様を提供可能である。   The difference in frequency components of the rubbing vibration is determined by the difference in frequency components of the index spot SP. For this reason, resolution is required for the index spot SP with respect to frequency components. Regarding this point, according to the time frequency representation (CWD, BJ, ZAM, BD, MBD, KCS, etc.) whose resolution is higher than STFT and the interference component is smaller than WVD, the time frequency distribution that is the origin of index spot SP In the shape of the above, it is possible to provide a specification that can make the difference in the frequency component of the rubbing vibration apparent.

なお、第1の物体と第2の物体と組み合わせは、ユーザーインターフェースシステム20,20Bの仕様上、予め決まっている。したがって、指標スポットSPの周波数成分の分解能(換言すれば、指標スポットSPの起源となる時間周波数分布の分解能)は、予め決められた1種類の組み合わせ、または、予め決められた複数種類の組み合わせを判別可能な程度であればよい。そのような性能は、上記時間周波数表現(CWD、BJ、ZAM、BD、MBD、KCS等)によって、実現可能である。   The combination of the first object and the second object is determined in advance in the specifications of the user interface systems 20 and 20B. Therefore, the resolution of the frequency component of the index spot SP (in other words, the resolution of the time frequency distribution from which the index spot SP originates) may be one predetermined combination or a plurality of predetermined combinations. It is sufficient if it can be determined. Such performance can be realized by the above time frequency representation (CWD, BJ, ZAM, BD, MBD, KCS, etc.).

<実施の形態4>
図37に、実施の形態4に係る振動解析システム50Cの機能ブロック図を示す。振動解析システム50Cは、図6の振動解析システム50から判別部130を除いた構成を有している。振動解析システム50Cは、振動解析システム50と同様のハードウェア構成によって実現可能である。
Fourth Preferred Embodiment
FIG. 37 shows a functional block diagram of a vibration analysis system 50C according to the fourth embodiment. The vibration analysis system 50C has a configuration obtained by removing the determination unit 130 from the vibration analysis system 50 of FIG. The vibration analysis system 50C can be realized by the same hardware configuration as the vibration analysis system 50.

振動解析システム50Cは例えば、基準プロファイルD3を生成するための専用システム(換言すれば、ユーザーインターフェースシステム20,20Bとは別個のシステム)として利用できる。具体的には、振動解析システム50Cは、振動波形データD1を、振動センサ40または振動波形データD1を予め格納している記憶部から取得し、振動解析システム50と同様に指標プロファイルD3を生成する。   For example, the vibration analysis system 50C can be used as a dedicated system for generating the reference profile D3 (in other words, a system separate from the user interface systems 20 and 20B). Specifically, the vibration analysis system 50C acquires the vibration waveform data D1 from the vibration sensor 40 or the storage unit in which the vibration waveform data D1 is stored in advance, and generates the index profile D3 similarly to the vibration analysis system 50. .

そして、振動解析システム50Cは、生成した指標プロファイルD3を、図38に示すように記憶媒体60に記録する。あるいは、複数の指標プロファイルD3が、図39に示すようにデータベース140として記憶媒体60に記録されてもよい。   Then, the vibration analysis system 50C records the generated index profile D3 on the storage medium 60 as shown in FIG. Alternatively, a plurality of index profiles D3 may be recorded on the storage medium 60 as the database 140 as shown in FIG.

記憶媒体60は、例えば振動解析システム50Cの記憶部52(図5参照)を構成する記憶媒体である。   The storage medium 60 is, for example, a storage medium constituting the storage unit 52 (see FIG. 5) of the vibration analysis system 50C.

あるいは、記憶媒体60は振動解析システム50Cに外付けされた記憶媒体であってもよい。この場合、指標プロファイルD3は、記憶部52を介さずに記憶媒体60に記録されてもよいし、記憶部52から記憶媒体60に転送されてもよい。外付けの記憶媒体60は例えば、複数のシステムに同じ基準プロファイルD3を供給するためのオリジナル媒体として利用できる。   Alternatively, the storage medium 60 may be a storage medium externally attached to the vibration analysis system 50C. In this case, the index profile D3 may be recorded on the storage medium 60 without passing through the storage unit 52, or may be transferred from the storage unit 52 to the storage medium 60. The external storage medium 60 can be used, for example, as an original medium for supplying the same reference profile D3 to a plurality of systems.

ここで、解析システム50Cの構成(図37参照)は、上記振動解析システム50,50B(図5および図31参照)にも含まれている。このため、振動解析システム50,50Bに、基準プロファイルD3を生成する機能を付与してもよい。   Here, the configuration of the analysis system 50C (see FIG. 37) is also included in the vibration analysis systems 50 and 50B (see FIGS. 5 and 31). Therefore, the vibration analysis system 50, 50B may be provided with a function of generating the reference profile D3.

ここでは、振動解析システム50B(図31参照)にその機能を付与した例を、図40に示す。図40の振動解析システム50Dによれば、指標生成部120が指標プロファイルD3をデータベース140へ出力できる。より具体的には、指標生成部120は、判別モードの場合、生成した指標プロファイルD3を判別部130に供給する。一方、登録モードの場合、指標生成部120は、生成した指標プロファイルD3をデータベース140に登録する。判別モードと登録モードとの切り替えは、ユーザーが情報入力部13(図5参照)またはユーザーインターフェースシステム20,20Bの不図示の入力部を使って指示するものとする。   Here, an example in which the vibration analysis system 50B (see FIG. 31) is provided with the function is shown in FIG. According to the vibration analysis system 50D of FIG. 40, the index generation unit 120 can output the index profile D3 to the database 140. More specifically, in the case of the determination mode, the index generation unit 120 supplies the generated index profile D3 to the determination unit 130. On the other hand, in the case of the registration mode, the index generation unit 120 registers the generated index profile D3 in the database 140. The switching between the determination mode and the registration mode is instructed by the user using the information input unit 13 (see FIG. 5) or an input unit (not shown) of the user interface system 20 or 20B.

振動解析システム50C,50Dおよび記憶媒体60は、基準プロファイルD3またはそれのデータベース140をユーザーインターフェースシステム20,20Bにインストールする作業において有用である。また、基準プロファイルD3を追加または更新する作業においても利用可能である。   The vibration analysis systems 50C, 50D and the storage medium 60 are useful in the task of installing the reference profile D3 or its database 140 in the user interface system 20, 20B. In addition, it is possible to use also in the work which adds or updates standard profile D3.

<実施の形態1〜4の変形例>
上記では振動解析システム50,50B〜50Dの各種機能が1つの機器(例えば電気機器10)内に収容されているものとした。しかし、振動解析システム50,50B〜50Dの各種機能を、例えば通信ネットワークで接続された複数の機器に分散していてもよい。
<Modification of Embodiments 1 to 4>
In the above, various functions of the vibration analysis systems 50 and 50B to 50D are accommodated in one device (for example, the electric device 10). However, various functions of the vibration analysis systems 50 and 50B to 50D may be distributed to, for example, a plurality of devices connected by a communication network.

本発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての局面において、例示であって、本発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、本発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。   Although the present invention has been described in detail, the above description is an exemplification in all aspects, and the present invention is not limited thereto. It is understood that countless variations not illustrated are conceivable without departing from the scope of the present invention.

20,20B ユーザーインターフェースシステム
30,30B,30C 入力受付部材
40 振動センサ
50,50B〜50D 振動解析システム
60 記憶媒体
110 時間周波数解析部
120 指標生成部
130 判別部
140 データベース
AP,AP1〜AP4 解析期間
D1 振動波形データ
D2 時間周波数分布データ
D3 指標プロファイル(振動解析データ)
D4 判別結果情報
SP 指標スポット
SQ 候補地点
S210 時間周波数解析処理
S220 指標生成処理
S221 指標決定処理
S222 指標プロファイル生成処理
S230 判別処理
S250 速度判別処理
S270 強度判別処理
20, 20B User interface system 30, 30B, 30C Input receiving member 40 Vibration sensor 50, 50B to 50D Vibration analysis system 60 Storage medium 110 Time frequency analysis unit 120 Index generation unit 130 Discrimination unit 140 Database AP, AP1 to AP4 Analysis period D1 Vibration waveform data D2 Time frequency distribution data D3 Index profile (vibration analysis data)
D4 Discrimination result information SP Index spot SQ Candidate point S210 Time frequency analysis processing S220 Index generation processing S221 Index determination processing S222 Index profile generation processing S230 Discrimination processing S250 Speed discrimination processing S270 Intensity discrimination processing

Claims (14)

第1の物体を第2の物体で擦ることによって発生する振動を所定の時間周波数表現で表現した時間周波数分布データを生成する、時間周波数解析部
を備え、
前記所定の時間周波数表現は、前記第1の物体と前記第2の物体との組み合わせの相違に基づいて決まる、前記振動の周波数成分の相違を、時間周波数分布の形状において顕在化できる仕様を有し、
前記時間周波数分布データによって提供される前記時間周波数分布を構成する複数の地点のうちから、分布形状の指標となる地点である指標スポットを決定する指標決定処理を行い、1つ以上の指標スポットの周波数成分値を含んだ指標プロファイルを生成する、指標生成部
をさらに備える、振動解析システム。
A time-frequency analysis unit that generates time-frequency distribution data representing the vibration generated by rubbing the first object with the second object in a predetermined time-frequency expression,
The predetermined time-frequency expression has a specification capable of eliciting the difference in frequency components of the vibration in the shape of the time-frequency distribution, which is determined based on the difference in combination of the first object and the second object. And
An index determination process is performed to determine an index spot, which is a point serving as an index of a distribution shape, from a plurality of points constituting the time frequency distribution provided by the time frequency distribution data, and one or more of the index spots A vibration analysis system, further comprising: an index generation unit that generates an index profile including frequency component values.
請求項1に記載の振動解析システムであって、
前記指標プロファイルは、前記1つ以上の指標スポットの時間成分値と分布強度値とのうちの少なくとも一方をさらに含む、振動解析システム。
The vibration analysis system according to claim 1, wherein
The vibration analysis system, wherein the index profile further includes at least one of a time component value and a distribution intensity value of the one or more index spots.
請求項1または2に記載の振動解析システムであって、
前記指標決定処理は、
所定の抽出条件を満足する地点を前記指標スポットとして抽出する第1の指標決定処理、
または、
前記所定の抽出条件を満足する前記地点を前記指標スポット用の候補地点として抽出し、複数の候補地点を代表する地点を前記指標スポットとして決定する、第2の指標決定処理
である、振動解析システム。
The vibration analysis system according to claim 1 or 2, wherein
The indicator determination process is
First index determination processing of extracting a point satisfying a predetermined extraction condition as the index spot;
Or
Vibration analysis system which is a second index determination process of extracting the point satisfying the predetermined extraction condition as a candidate point for the index spot and determining a point representing a plurality of candidate points as the index spot .
請求項3に記載の振動解析システムであって、
前記所定の抽出条件は、
ピーク地点であるという第1の条件と分布強度値が所定閾値を超えるという第2の条件とのうちの少なくとも一方を含む第1の抽出条件、
または、
前記時間周波数分布データに対してエッジ抽出処理を行うことによって抽出された地点であるという第2の抽出条件
である、振動解析システム。
The vibration analysis system according to claim 3, wherein
The predetermined extraction condition is
A first extraction condition including at least one of a first condition of being a peak point and a second condition of being a distribution intensity value exceeding a predetermined threshold value;
Or
The vibration analysis system which is the 2nd extraction condition of being a point extracted by performing edge extraction processing to the time frequency distribution data.
請求項1〜4のうちのいずれか1つに記載の振動解析システムであって、
前記時間周波数解析部は、1回の擦り動作に対して解析期間を離散的に設定し、前記解析期間についてのみ前記時間周波数分布データを生成する、振動解析システム。
The vibration analysis system according to any one of claims 1 to 4, wherein
The vibration analysis system, wherein the time frequency analysis unit discretely sets an analysis period for one rubbing operation, and generates the time frequency distribution data only for the analysis period.
請求項5に記載の振動解析システムであって、
前記指標生成部は、前記1回の擦り動作における複数の解析期間について得られた前記指標スポットのデータを1つの指標プロファイルに含める、振動解析システム。
The vibration analysis system according to claim 5, wherein
The vibration analysis system, wherein the index generation unit includes, in one index profile, data of the index spot obtained for a plurality of analysis periods in the one rubbing operation.
請求項1〜6のうちのいずれか1つに記載の振動解析システムであって、
判別対象とする前記指標プロファイルである判別対象プロファイルに含まれる前記周波数成分値が、登録済みの前記指標プロファイルである基準プロファイルに含まれる前記周波数成分値と同一性を有するか否かを判別する、判別部をさらに備える、振動解析システム。
The vibration analysis system according to any one of claims 1 to 6, wherein
It is determined whether or not the frequency component value included in the determination target profile which is the index profile to be determined is identical to the frequency component value included in the reference profile which is the registered index profile. A vibration analysis system further comprising a determination unit.
請求項7に記載の振動解析システムであって、
前記判別部は、前記判別対象プロファイルに含まれる前記指標スポットの所定時間当たりの個数を、前記基準プロファイルに含まれる前記指標スポットの前記所定時間当たりの個数と比較することによって、前記判別対象プロファイルに対応する擦り動作の相対的な速度を判別する、振動解析システム。
The vibration analysis system according to claim 7, wherein
The determination unit compares the number of the index spots included in the determination target profile per predetermined time with the number of the index spots per predetermined time included in the reference profile to obtain the determination target profile. Vibration analysis system to determine the relative speed of the corresponding rubbing action.
請求項7または8に記載の振動解析システムであって、
前記指標プロファイルは、前記1つ以上の指標スポットの分布強度値をさらに含み、
前記判別部は、前記判別対象プロファイルに含まれる前記分布強度値を、前記基準プロファイルに含まれる前記分布強度値と比較することによって、前記判別対象プロファイルに対応する擦り動作の相対的な強度を判別する、
振動解析システム。
The vibration analysis system according to claim 7 or 8, wherein
The indicator profile further includes distribution intensity values of the one or more indicator spots,
The determination unit determines the relative intensity of the rubbing operation corresponding to the determination target profile by comparing the distribution intensity value included in the determination target profile with the distribution intensity value included in the reference profile. Do,
Vibration analysis system.
請求項7〜9のうちのいずれか1つに記載の振動解析システムであって、
複数の基準プロファイルが識別情報によって区別可能な状態で管理されているデータベースをさらに備え、
前記判別部は、前記判別対象プロファイルに含まれる前記周波数成分値と同一性を有することを検索条件として前記複数の基準プロファイルを検索し、前記検索条件を満足する前記基準プロファイルの前記識別情報を取得する、
振動解析システム。
The vibration analysis system according to any one of claims 7 to 9, wherein
It further comprises a database in which a plurality of reference profiles are managed in a distinguishable manner by identification information,
The determination unit searches the plurality of reference profiles using the same frequency component value included in the determination target profile as a search condition, and acquires the identification information of the reference profile that satisfies the search condition. Do,
Vibration analysis system.
請求項1〜10のうちのいずれか1つに記載の振動解析システムであって、
前記所定の時間周波数表現の分解能はSTFT(Short Time Fourier Transform)よりも高く、前記所定の時間周波数表現の干渉成分はWVD(Wigner-Ville Distribution)よりも小さい、振動解析システム。
The vibration analysis system according to any one of claims 1 to 10, wherein
A vibration analysis system, wherein the resolution of the predetermined time frequency representation is higher than STFT (Short Time Fourier Transform), and the interference component of the predetermined time frequency representation is smaller than WVD (Wigner-Ville Distribution).
少なくとも1種類の入力受付部材と、
前記少なくとも1種類の入力受付部材を入力具で擦ることによって発生する振動を捕捉するように配置された振動センサと、
前記振動センサから前記振動の波形データを取得し、前記波形データから、前記振動を所定の時間周波数表現で表現した時間周波数分布データを生成する、時間周波数解析部と
を備え、
前記所定の時間周波数表現は、前記入力受付部材と前記入力具との組み合わせの相違に基づいて決まる、前記振動の周波数成分の相違を、時間周波数分布の形状において顕在化できる仕様を有し、
前記時間周波数分布データによって提供される前記時間周波数分布において分布形状の指標となる地点である指標スポットを決定する指標決定処理を行い、1つ以上の指標スポットの周波数成分値を含んだ指標プロファイルを生成する、指標生成部と、
判別対象とする前記指標プロファイルである判別対象プロファイルに含まれる前記周波数成分値が、登録済みの前記指標プロファイルである基準プロファイルに含まれる前記周波数成分値と同一性を有するか否かを判別する、判別部と
をさらに備える、ユーザーインターフェースシステム。
At least one type of input receiving member,
A vibration sensor arranged to capture a vibration generated by rubbing the at least one type of input receiving member with an input tool;
A time frequency analysis unit that acquires waveform data of the vibration from the vibration sensor and generates time frequency distribution data representing the vibration in a predetermined time frequency expression from the waveform data;
The predetermined time frequency expression has a specification capable of eliciting, in the shape of a time frequency distribution, a difference in frequency components of the vibration, which is determined based on a difference in combination of the input receiving member and the input tool.
An index profile including frequency component values of one or more index spots is performed by performing an index determination process of determining an index spot which is a point serving as an index of distribution shape in the time frequency distribution provided by the time frequency distribution data. An index generation unit to generate
It is determined whether or not the frequency component value included in the determination target profile which is the index profile to be determined is identical to the frequency component value included in the reference profile which is the registered index profile. A user interface system further comprising a determination unit.
請求項12に記載のユーザーインターフェースシステムであって、
複数の基準プロファイルが識別情報によって区別可能な状態で管理されているデータベースをさらに備え、
前記判別部は、前記判別対象プロファイルに含まれる前記周波数成分値と同一性を有することを検索条件として前記複数の基準プロファイルを検索し、前記検索条件を満足する前記基準プロファイルの前記識別情報を取得する、
ユーザーインターフェースシステム。
A user interface system according to claim 12, wherein
It further comprises a database in which a plurality of reference profiles are managed in a distinguishable manner by identification information,
The determination unit searches the plurality of reference profiles using the same frequency component value included in the determination target profile as a search condition, and acquires the identification information of the reference profile that satisfies the search condition. Do,
User interface system.
(a)第1の物体を第2の物体で擦ることによって発生する振動を所定の時間周波数表現で表現した時間周波数分布データを生成するステップ
を備え、
前記所定の時間周波数表現は、前記第1の物体と前記第2の物体との組み合わせの相違に基づいて決まる、前記振動の周波数成分の相違を、時間周波数分布の形状において顕在化できる仕様を有し、
(b)前記時間周波数分布データによって提供される前記時間周波数分布を構成する複数の地点のうちから、分布形状の指標となる地点である指標スポットを決定する指標決定処理を行い、1つ以上の指標スポットの周波数成分値を含んだ指標プロファイルを生成するステップ
をさらに備える、振動解析データ生成方法。
(A) generating time frequency distribution data representing the vibration generated by rubbing the first object with the second object in a predetermined time frequency expression,
The predetermined time-frequency expression has a specification capable of eliciting the difference in frequency components of the vibration in the shape of the time-frequency distribution, which is determined based on the difference in combination of the first object and the second object. And
(B) Among the plurality of points constituting the time frequency distribution provided by the time frequency distribution data, an index determination process is performed to determine an index spot which is a point serving as an index of the distribution shape, and one or more A method of generating vibration analysis data, further comprising the step of generating an index profile including frequency component values of the index spot.
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