JP6965906B2

JP6965906B2 - 信号処理装置、プログラム及び方法

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Publication number: JP6965906B2
Application number: JP2019046311A
Authority: JP
Inventors: 正章金谷
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 2019-03-13
Filing date: 2019-03-13
Publication date: 2021-11-10
Anticipated expiration: 2039-03-13
Also published as: JP2020148624A

Description

この発明は、信号処理装置、プログラム及び方法に関するものである。

例えば、橋梁等のように振動する構造物の健全性を判断する技術として特許文献１に開示されるものがある。特許文献１の記載技術は、構造物の振動特性を分析する際に、振動する構造物に加速度センサを取り付け、加速度センサにより得られた加速度情報をデジタル化した数値に、高速フーリエ変換を施して周波数スペクトルを求める。そして、所定時間分の周波数スペクトルを周波数成分毎に平均化する。このように、周波数スペクトルを周波数成分毎に平均化することにより、突発的な周波数成分を低減し、定常的な周波数成分を抽出することができる。

特開２０００−１８６９８４号公報

しかしながら、所定時間分の計測した周波数スペクトルを周波数成分毎に平均化した場合、測定中、大きな振動が常に発生しているとは限らないため、周波数スペクトルの振幅は、センサの雑音成分だけではなく、固有振動成分も含め全体的に小さくなり、雑音成分の周波数スペクトルの振幅に対する固有振動成分の周波数スペクトルの振幅の比が、平均化する前よりも小さくなる。このため、大きな振動が得られない場合や、センサの雑音成分が大きい場合に固有振動成分の検出が困難となることや、誤った振動成分を検出してしまう可能性がある。

そのため、大きな振動が得られない場合や、センサの雑音成分が大きい場合でも、固有振動成分を適切に検出することができる信号処理装置、プログラム及び方法を適用しようとするものである。

かかる課題を解決するために、第１の本発明の信号処理装置は、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出する最大値算出手段と、各周波数成分の平均値及び最大値を正規化する正規化手段と、正規化手段により正規化された、各周波数成分の平均値と最大値との比較により最小値を選択したものを、各周波数成分の振幅値として出力する出力手段とを備えることを特徴とする。

第２の本発明の信号処理プログラムは、コンピュータを、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出する最大値算出手段と、各周波数成分の平均値及び最大値を正規化する正規化手段と、正規化手段により正規化された、各周波数成分の平均値と最大値との比較により最小値を選択したものを、各周波数成分の振幅値として出力する出力手段として機能させることを特徴とする。

第３の本発明の信号処理方法は、平均値算出手段が、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出し、最大値算出手段が、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出し、正規化手段が、各周波数成分の平均値及び最大値を正規化し、出力手段が、正規化手段により正規化された、各周波数成分の平均値と最大値との比較により最小値を選択したものを、各周波数成分の振幅値として出力することを特徴とする。

本発明によれば、大きな振動が得られない場合や、センサの雑音成分が大きい場合でも、固有振動成分を適切に検出することができる。

第１の実施形態に係る信号処理装置の内部構成を示す内部構成図である。第１の実施形態に係る監視システムの全体構成の一例を示す全体構成図である。第１の実施形態に係る出力処理部の処理動作を示すフローチャートである。第１の実施形態に係る信号処理装置による信号処理を適用した実施例を説明する説明図である（その１）。第１の実施形態に係る信号処理装置による信号処理を適用した実施例を説明する説明図である（その２）。第２の実施形態に係る信号処理装置の内部構成を示す内部構成図である。第２の実施形態に係る出力処理部の処理動作を示すフローチャートである。第２の実施形態に係る信号処理装置による信号処理を適用した実施例を説明する説明図である。

（Ａ）第１の実施形態
以下では、本発明に係る信号処理装置、プログラム及び方法の第１の実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。

（Ａ−１）第１の実施形態の構成
［監視システム］
図２は、第１の実施形態に係る監視システムの全体構成の一例を示す全体構成図である。

図２において、第１の実施形態に係る監視システム５は、１又は複数のセンサ機器１（１−１〜１−ｎ；ｎは整数）、親機２、監視装置３を有する。

監視システム５は、監視対象とする構造物にセンサを取り付け、センサが構造物の振動データを検知し、センサからの振動データに基づいて、構造物の健全性を監視する。監視対象とする構造物は、例えば橋梁、建物などのように振動を伴う構造物とすることができる。また、この実施形態では、構造物の振動データを検知するセンサが、加速度センサである場合を例示するが、加速度センサに限定されず、振動データを計測することができるものを適用できる。

センサ機器１は、構造物に取り付けられた加速度センサからセンサデータを取得し、所定時間毎に若しくは常時、センサデータを含む情報を親機２に送信する。センサ機器１は、主として、センサ部、通信部、電池部等を有する。

親機２は、１又は複数のセンサ機器１からセンサデータを含む情報を取得して監視装置３に与える。なお、センサ機器１と親機２との間の通信回線は、有線回線であっても良いし、無線回線であってもよい。また通信方式も特に限定されるものではなく、種々の方式を広く適用することができる。

監視装置３は、親機２を介して、１又は複数のセンサ機器１から取得したデータを用いて、監視対象とする構造物の健全性を監視し評価する。なお、監視装置３が、親機２としての機能を備えるようにしてもよく、その場合、１又は複数のセンサ機器１からのデータを直接取得できる。

［信号処理装置］
図１は、第１の実施形態に係る信号処理装置の内部構成を示す内部構成図である。

図１において、信号処理装置１００は、入力処理部１１０、演算処理部１２０、出力処理部１３０を有する。

信号処理装置１００は、構造物に取り付けられた加速度センサ２００から時系列の加速度データを取得することができるのであれば、図２のセンサ機器１に搭載されるようにしても良いし、又は、図２の親機２や監視装置３に搭載されるようにしても良い。

また、信号処理装置１００を構成する入力処理部１１０、演算処理部１２０及び出力処理部１３０の各機能若しくは複数の機能を組み合わせたものが、それぞれ異なる装置上で実施されるようにするため分散配置されるようにしてもよい。この実施形態では、説明を簡単にするために、例えば、図１の信号処理装置１００が１台の装置に搭載されている場合を想定して説明する。いずれにしても、信号処理装置１００は、加速度センサ２００から時系列の加速度データを取得し、取得した加速度データに対して周波数分析を行ない、その結果として各周波数成分の振幅値を出力する。

なお、信号処理装置１００のハードウェア構成は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＥＰＯＭ等を有するパーソナルコンピュータやマイコン等の装置とすることができ、ＣＰＵが、ＲＯＭに格納されているプログラム（例えば信号処理プログラム等）を実行することにより、後述する信号処理を実現することができる。また信号処理プログラムがインストールされることにより信号処理装置１００の機能が実現されるようにしても良い。

加速度センサ２００は、構造物に取り付けられて、構造物の振動に応じた加速度変動を計測し、アナログ信号である加速度変動波形をデジタル変換して時系列の加速度データを出力する。なお、図１には図示しないが、必要に応じて、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部等を設けて、加速度センサ２００が計測したアナログ信号をデジタル信号に変換する。加速度センサ２００から出力された加速度データは、信号処理装置１００に入力される。

入力処理部１１０は、後述する演算処理部１２０に入力するデータの前処理を行なう部分である。具体的に、入力処理部１１０は、加速度センサ２００から時系列の加速度データを入力し、入力された加速度データの整列処理やフィルタ処理等を行ない、処理後の加速度データを演算処理部１２０に与える。

演算処理部１２０は、入力処理部１１０により処理された加速度データに対して周波数分析処理を行なう部分である。具体的に、演算処理部１２０は、入力された加速度データに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ：ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ）を行ない、周波数の強度分布である周波数分析結果（演算結果）を出力処理部１３０に与える。

出力処理部１３０は、演算処理部１２０の演算結果に対して後処理を行なう部分である。出力処理部１３０は、時系列加速度データの高速フーリエ変換された複数のスペクトルに基づいて、各周波数成分の平均値を算出する平均値算出部１３１、時系列加速度データの高速フーリエ変換された複数のスペクトルに基づいて、各周波数成分の最大値を算出する最大値算出部１３２、各周波数成分の平均値及び最大値を正規化する正規化部１３３、正規化部により正規化された、各周波数成分の平均値と最大値とを比較し最小値を選択したものを、各周波数成分の振幅値として出力する出力部１３４を有する。なお、出力処理部１３０の詳細な処理の説明は、動作の項で詳細に説明する。

（Ａ−２）第１の実施形態の動作
次に、第１の実施形態に係る信号処理装置１００における信号処理の動作を、図面を用いて説明する。

図１において、構造物に取り付けられている加速度センサ２００が、構造物の振動に応じた加速度変動を計測する。アナログ信号である加速度変動波形はデジタル信号に変換され、デジタル信号の加速度データが、信号処理装置１００の入力処理部１１０に入力される。

入力処理部１１０に入力された時系列の加速度データは、入力処理部１１０により入力データの整列やフィルタ処理等が施され、処理後の加速度データが演算処理部２２０に出力される。

入力処理部１１０により処理された時系列の加速度データは、演算処理部１２０により高速フーリエ変換されて、周波数分析結果が得られる。つまり、時間軸上で時系列に変動する加速度データが周波数軸上の強度分布のデータに変換される。

ここで、入力処理部１１０から演算処理部１２０へのデータ入力は、加速度センサ２００から出力される時系列の加速度データが、演算処理部１２０による高速フーリエ変換のために必要なデータ数がそろった時点で逐次実施される。例えば、高速フーリエ変換に係るデータ数がＮ個の場合、加速度データ数がＮ個に達した時点で、入力処理部１１０から演算処理部１２０に入力されるようにする。そのため、演算処理部１２０により高速フーリエ変換された演算結果の出力も逐次行なわれる。

ここで、すべての時系列の加速度データが一度に演算処理部１２０に入力されることに限定されず、時系列加速度データの一部区間を切り取って演算処理部１２０に入力されるようにしてもよく、その後の加速度データについては、切り取る区間の開始位置を時間軸上で後方にずらして（移行して）演算処理部１２０に入力されるようにしてもよい。この場合でも、演算処理部１２０から逐次出力される演算結果も時系列のものとなる。そして、演算処理部１２０による演算結果が、出力処理部１３０に入力される。

図３は、第１の実施形態に係る出力処理部１３０の処理動作を示すフローチャートである。

出力処理部１３０では、入力されたデータは、全ての周波数成分が入力された時点での周波数成分毎の絶対値の平均値が算出され、周波数成分毎の絶対値の平均値（以下、平均値（Ａ）とも呼ぶ。）が一時保存される（Ｆ１０１）。

具体的には、高速フーリエ変換されたスペクトルは、周波数成分毎に、データ値の絶対値が求められる。初期段階では、各周波数成分の絶対値が保存される。また、後述するように、Ｆ１０３の結果出力判定に係る判定基準までの間、Ｆ１０１〜Ｆ１０３の処理は繰り返し実施される。そのため、演算処理部１２０からの演算結果が入力されるたびに、出力処理部１３０は、今回入力された各周波数成分の値（絶対値）と、保存している各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）とに基づいて、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）が算出されて保存される。換言すると、出力処理部１３０は、高速フーリエ変換されたスペクトルが入力されると、今回入力された各周波数成分の絶対値と、保存している各周波数成分の絶対値の平均値（平均値（Ａ））とに基づいて、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）を更新して保存する。保存される各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）はそれぞれ、データが入力されるたびに更新される。したがって、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）は、各周波数成分の時系列データに基づいて算出されるものである。

また、出力処理部１３０に入力されたデータと保存しているデータに基づいて、周波数成分毎に絶対値の最大値を比較して、いずれかの大きい値を周波数成分の最大値（以下、最大値（Ｂ）とも呼ぶ。）として一時保存する（Ｆ１０２）。

具体的には、初期段階では、各周波数成分の絶対値が保存されている。また、上述したように、Ｆ１０３の結果出力判定に係る判定基準までの間、Ｆ１０１〜Ｆ１０３の処理は繰り返し実施される。そのため、出力処理部１３０は、今回入力された各周波数成分の値（絶対値）と、保存している各周波数成分の絶対値（Ｂ）とを比較して、いずれかの大きい値を各周波数成分の絶対値（Ｂ）として保存する。換言すると、出力処理部１３０は、高速フーリエ変換されたスペクトルが入力されると、今回入力された各周波数成分の絶対値と、過去の各周波数成分の絶対値の最大値（Ｂ）との比較結果に基づいて、各周波数成分の絶対値の最大値（Ｂ）を求める。

出力処理部１３０は、所定の判定基準に基づいて、結果（すなわち、各周波数成分の平均値（Ａ）、最大値（Ｂ））を出力するか否かを判定する（Ｆ１０３）。

ここで、所定の判定基準は、計測時間が終了したか否か、あるいは、計測中であっても所定時間が設定されている場合には、その所定時間が経過したか否かとする。換言すると、前記結果を出力する所定の判定基準は、計測時間又は所定の設定時間が経過したタイミングとする。

Ｆ１０３において、所定の判定基準に基づいて結果を出力しないと判定された場合、処理はＦ１０１に戻り、Ｆ１０１〜Ｆ１０３の処理が繰り返される。この場合、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）及び最大値（Ｂ）は逐次更新される。一方、Ｆ１０３において、所定の判定基準に基づいて結果を出力すると判定された場合、処理はＦ１０４に移行する。

出力処理部１３０は、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）と最大値（Ｂ）の大きさ（振幅）をそろえるために正規化を実施する（Ｆ１０４）。正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）を平均値（Ａ´）と表現し、正規化後の各周波数成分の絶対値の最大値（Ｂ）を最大値（Ｂ´）と表現する。

ここで、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）と最大値（Ｂ）の正規化処理は、次のような処理を用いることができる。まず、出力処理部１３０は、周波数成分毎の平均値（Ａ）のうち最大値（Ａ_ｍａｘ）を導出する。そして、各周波数成分の平均値（Ａ）を、最大値（Ａ_ｍａｘ）で除算する。同様に、最大値（Ｂ）の正規化処理も、周波数成分ごとの最大値（Ｂ）のうち最大値（Ｂ_ｍａｘ）を導出する。そして、各周波数成分の最大値（Ｂ）を、最大値（Ｂ_ｍａｘ）で除算する。この正規化処理により、平均値（Ａ）と最大値（Ｂ）共に、最大値が一定となる。

なお、正規化処理は、上述した方法に限定されるものではない。例えば、別の正規化方法として、出力処理部１３０は、周波数成分毎の平均値（Ａ）のうち最大値（Ａ_ｍａｘ）を導出し、周波数成分毎の最大値（Ｂ）のうち最大値（Ｂ_ｍａｘ）を導出する。そして、各周波数成分の平均値（Ａ）のみに、最大値（Ａ_ｍａｘ）と最大値（Ｂ_ｍａｘ）から導出した係数（例えば、最大値（Ｂ_ｍａｘ）／最大値（Ａ_ｍａｘ））を乗じるようにして処理してもよい。ただし、ここでは、２つの正規化処理の方法を例示したが、必要に応じて一方の方法をとる。

出力処理部１３０は、導出された各周波数成分の平均値（Ａ´）と最大値（Ｂ´）とを周波数成分ごとに比較し、平均値（Ａ´）と最大値（Ｂ´）のうち最小値を選択し、保存する（Ｆ１０５）。この保存されたデータを比較最小値（Ｃ）と表現する。

その後、出力処理部１３０は、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）を出力する（Ｆ１０６）。なお、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）が導出された後、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）と最大値（Ｂ）は初期化される。

［実施例］
次に、第１の実施形態に係る信号処理装置１００による信号処理を適用した実施例を説明する。

図４は、第１の実施形態に係る信号処理装置１００による信号処理を適用した実施例を説明する説明図である（その１）。

図４（Ａ）は、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）を示し、図４（Ｂ）は、正規化後の各周波数成分の絶対値の最大値（Ｂ´）を示し、図４（Ｃ）は、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）を示す。また、図４（Ｄ）は、図４（Ａ）と図４（Ｃ）とを重ね合わせたものである。

図４（Ｄ）において、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）と、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）とを比較する。図４（Ｄ）に示すように、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）では、振幅にピークを持つ周波数成分の振幅の大きさに対して、ピーク以外で雑音が多く含まれている周波数成分の振幅値が、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）よりも小さくなっており、相対的に雑音成分が抑制されている。

つまり、雑音成分が大きい場合、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）は、雑音成分に埋もれてしまう部分が存在し得る。これに対して、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）は、相対的に雑音成分が抑制されているので、各周波数成分の振幅の大きさを捉えることができる。その結果、雑音成分が多く含まれている場合でも、振動固有成分の振幅値を検出することができる。

図５は、第１の実施形態に係る信号処理装置１００による信号処理を適用した実施例を説明する説明図である（その２）。

図５（Ａ）は、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）を示し、図５（Ｂ）は、正規化後の各周波数成分の絶対値の最大値（Ｂ´）を示し、図５（Ｃ）は、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）を示す。また、図５（Ｄ）は、図５（Ｂ）と図５（Ｃ）とを重ね合わせたものである。図５（Ｅ）は、図５（Ａ）と図５（Ｃ）とを重ね合わせたものである。

図５（Ｄ）において、矢印で示した部分で、正規化後の各周波数成分の絶対値の最大値（Ｂ´）の周波数成分にピークが見られる。これに対して、図５（Ｅ）に示すように、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）の同じ周波数成分にはピークが見られないので、図５（Ｄ）の矢印部分は、定常的な周波数成分ではない。各周波数成分の比較最小値（Ｃ）では、図５（Ｄ）の矢印部分が除去されている。

また、図５（Ｅ）において、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）と、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）とを比較した場合でも、図４（Ｄ）と同様に、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）は、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）よりも、相対的に雑音成分が抑制されている。

（Ａ−３）第１の実施形態の効果
以上のように、第１の実施形態によれば、出力処理部が、加速度データに高速フーリエ変換を施し、所定時間において、各周波数成分の絶対値の平均値と最大値を更新し、各周波数成分の絶対値の平均値と最大値に対して正規化処理を実施し、各周波数成分の正規化平均値と正規化最大値から選択したものを、各周波数成分の振幅値として出力する。これにより、雑音成分が多く含まれている場合でも、雑音成分を抑制した各周波数成分の振幅値を得ることができる。その結果、振動固有成分を適切に検出することができる。

（Ｂ）第２の実施形態
次に、本発明に係る信号処理装置、プログラム及び方法の第２の実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。

（Ｂ−１）第２の実施形態の構成
図６は、第２の実施形態に係る信号処理装置の内部構成を示す内部構成図である。

図６において、第２の実施形態の信号処理装置１００Ａは、入力処理部１１０、演算処理部１２０、出力処理部１３０Ａを有する。

第２の実施形態では、信号処理装置１００Ａの出力処理部１３０Ａの処理が第１の実施形態と異なる。したがって、以下では、第２の実施形態の出力処理部１３０Ａを中心に詳細な説明を行なう。

出力処理部１３０Ａは、第１の実施形態と同様に、演算処理部１２０の演算結果に対して後処理を行なう部分である。出力処理部１３０Ａは、時系列データの高速フーリエ変換された複数のスペクトルに基づいて、各スペクトルの各周波数成分の振幅値の合計値を算出する合計値算出部１３５、合計値算出部１３５により算出された合計値と閾値とを比較する合計値判定部１３６、合計値が閾値以上である複数のスペクトルの各周波数成分の平均値を算出する平均値算出部１３７、平均値算出部１３７により算出された各周波数成分の平均値を、各周波数成分の振幅値として出力する出力部１３８を有する。なお、出力処理部１３０Ａの詳細な処理の説明は、動作の項で詳細に説明する。

（Ｂ−２）第２の実施形態の動作
図７は、第２の実施形態に係る出力処理部１３０Ａの処理動作を示すフローチャートである。

なお、第２の実施形態は、第１の実施形態の動作のうち、信号処理装置１００Ａの演算処理部１２０により求められた演算結果が出力処理部１３０Ａに入力されるところまでは同じである。

演算処理部１２０から演算結果の入力データが出力処理部１３０Ａに入力されると、各スペクトルの周波数成分ごとの絶対値（振幅値）の合計値（以下、合計値（Ｄ）と呼ぶ。）が算出されて保存される（Ｆ２０１）。

具体的には、高速フーリエ変換されたスペクトルについて、周波数成分毎の絶対値を求める。そして、周波数成分毎の絶対値を加算して合計値（Ｄ）を求める。

次に、出力処理部１３０Ａは、各周波数成分の絶対値の合計値（Ｄ）と、予め設定された閾値とを比較し、各周波数成分の絶対値の合計値（Ｄ）が閾値以上であるかどうかを判定する（Ｆ２０２）。ここで、Ｆ２０２で用いる閾値は、加速度センサ２００を設置する対象や位置によって異なるため、事前に観測を行なう等して適切な値を決定したものを用いることができる。

各周波数成分の絶対値の合計値（Ｄ）が閾値以上である場合は、処理はＦ２０３に移行し、出力処理部１３０Ａは、周波数成分ごとの平均値の算出を行う（Ｆ２０３）。

この処理は、図３のＦ１０１と同様の処理である。すなわち、出力処理部１３０Ａは、Ｆ１０１と同様にして、合計値（Ｄ）が閾値以上である高速フーリエ変換されたスペクトルについて、周波数成分毎に、各周波数成分の絶対値の平均値を求める。第２の実施形態では、Ｆ２０３で導出した、各周波数成分の絶対値の平均値を平均値（Ｅ）と表現する。

各周波数成分の絶対値の合計値（Ｄ）が閾値未満である場合、処理はＦ２０４に移行する。この場合、Ｆ２０３の平均化処理を実施せず、Ｆ２０４の結果出力判定処理を実施する。したがって、そのとき入力された演算処理部１２０からの出力結果は、各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）に反映されない。すなわち、Ｆ２０３の平均化処理は、合計値（Ｄ）が閾値以上である高速フーリエ変換されたスペクトルについて実施されることになる。

その後、出力処理部１３０Ａは、所定の判定基準に従って、結果を出力するかどうかを判定する（Ｆ２０４）。Ｆ２０４の処理は、図２のＦ１０３と同様であり、所定の判定基準も第１の実施形態と同じ基準を用いることができる。

Ｆ２０４において、所定の判定基準に基づいて結果を出力しないと判定された場合、処理はＦ２０１に戻り、Ｆ２０１〜Ｆ２０４の処理が繰り返される。この場合、Ｆ２０２の合計値閾値判定処理の判定結果に応じて、各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）は逐次更新される。一方、Ｆ２０４において、所定の判定基準に基づいて結果を出力すると判定された場合、処理はＦ２０５に移行する。

その後、出力処理部１３０Ａは、各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）を出力する（Ｆ２０５）。なお、各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）を出力後、各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）は初期化される。

［実施例］
次に、第２の実施形態に係る信号処理装置１００Ａによる信号処理を適用した実施例を説明する。

図８は、第２の実施形態に係る信号処理装置１００Ａによる信号処理を適用した実施例を説明する説明図である。

図８（Ａ）は、第１の実施形態の図４（Ａ）と同じであり、閾値判定を実施せずに算出した、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）を示す。

図８（Ｂ）は、第２の実施形態に係る各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）を示す。

図８（Ｃ）は、図８（Ａ）と図８（Ｂ）とを重ね合わせたものである。

図８（Ｃ）において、図８（Ａ）の各周波数成分の振幅値と、図８（Ｂ）の各周波数成分の振幅値とを比較する。第２の実施形態に係る各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）は、振幅にピークを持つ周波数成分の振幅の大きさに対して、ピーク以外で雑音が多く含まれていると考えられる周波数成分の振幅値が、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）よりも小さく、相対的に雑音成分が抑制されている。その結果、第１の実施形態と同様に、雑音成分が多く含まれている場合でも、振動固有成分の振幅値を検出することができる。

（Ｂ−３）第２の実施形態の効果
以上のように、第２の実施形態によれば、出力処理部が、時系列の加速度データに高速フーリエ変換を施し、各スペクトルの周波数成分毎の振幅値の合計値を算出し、その合計値が閾値以上である複数のスペクトルについて、各周波数成分の絶対値の平均値を算出したものを、各周波数成分の振幅値として出力する。これにより、雑音成分が多く含まれている場合でも、雑音成分を抑制した各周波数成分の振幅値を得ることができる。その結果、振動固有成分を適切に検出することができる。

（Ｃ）他の実施形態
上述した実施形態においても本発明の変形実施形態を言及したが、本発明は、以下の変形実施形態にも適用できる。

出力処理部は、第１の実施形態と第２の実施形態とを組み合わせた処理を行なうようにしてもよい。具体的に、出力処理部は、図３の動作フローにおいて、Ｆ１０１に代えて、図７のＦ２０１、Ｆ２０２、Ｆ２０３の処理を適用することも可能である。

１００及び１００Ａ…信号処理装置、２００…加速度センサ、
１１０…入力処理部、１２０…演算処理部、１３０及び１３０Ａ…出力処理部、
１３１…平均値算出部、１３２…最大値算出部、１３３…正規化部、１３４…出力部、１３５…合計値算出部、１３６…合計値判定部、１３７…平均値算出部、１３８…出力部。

Claims

時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、
時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出する最大値算出手段と、
前記各周波数成分の前記平均値及び前記最大値を正規化する正規化手段と、
前記正規化手段により正規化された、前記各周波数成分の前記平均値と前記最大値との比較により最小値を選択したものを、前記各周波数成分の振幅値として出力する出力手段と
を備えることを特徴とする信号処理装置。
コンピュータを、
時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、
時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出する最大値算出手段と、
前記各周波数成分の前記平均値及び前記最大値を正規化する正規化手段と、
前記正規化手段により正規化された、前記各周波数成分の前記平均値と前記最大値との比較により最小値を選択したものを、前記各周波数成分の振幅値として出力する出力手段と
して機能させることを特徴とする信号処理プログラム。
平均値算出手段が、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出し、
最大値算出手段が、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出し、
正規化手段が、前記各周波数成分の前記平均値及び前記最大値を正規化し、
出力手段が、前記正規化手段により正規化された、前記各周波数成分の前記平均値と前記最大値との比較により最小値を選択したものを、前記各周波数成分の振幅値として出力する
ことを特徴とする信号処理方法。