JP7367119B1 - ノイズ検出装置、ノイズ検出方法、ノイズ検出プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】シンプルなアルゴリズムでノイズ成分を迅速に検出することができるノイズ検出装置、ノイズ検出方法、ノイズ検出プログラム及び記録媒体を提供する。【解決手段】入力信号に重畳したノイズ成分を検出するノイズ検出装置１であって、入力信号の強度値を複数の階級に分割して各階級の出現頻度を表すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部５０と、ヒストグラムにおける各階級間の出現頻度の変化量を表す第１データを生成する第１データ生成部５１と、第１データに平滑化処理を行って第２データを生成する第２データ生成部５２と、第２データにおいて、所定の基準範囲を外れる値に対応する階級のうち、最も小さい階級の階級値を下限側閾値として設定し、最も大きい階級の階級値を上限側閾値として設定する閾値設定部５３と、入力信号において、下限側閾値に満たない強度値及び上限側閾値を超える強度値をノイズ成分として検出する検出部５４と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、ノイズ検出装置、ノイズ検出方法、ノイズ検出プログラム及び記録媒体に関する。

測定装置が測定した信号にはノイズ成分が含まれている場合が多く、ノイズ成分を検出又は除去する技術が数多く提案されている。例えば、スイッチの開閉などに伴って出る鋭い波形のノイズ成分（所謂スパイクノイズ）に対しては、ローパスフィルタ等のアナログフィルタを用いる技術（例えば、特許文献１参照）や、メディアンフィルタ等のデジタルフィルタを用いる技術（例えば、特許文献２参照）やスレッショルド（閾値）範囲を定める技術（例えば、特許文献３参照）等が提案されている。

特開２０１９－１２５５６８号公報 特開２０１９－１４７６４９号公報 特開２０００－２０７５４４号公報

しかしながら、上記の特許文献１や特許文献２に記載の技術においては、実装やアルゴリズムが複雑になるという問題があった。

また、上記の特許文献３に記載の技術においては、スパイクノイズが検出されるまで所定の演算が繰り返されることから、処理ステップ数が多くなるという問題があった。

本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであり、シンプルなアルゴリズムでノイズ成分を迅速に検出することができるノイズ検出装置、ノイズ検出方法、ノイズ検出プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するため、本願記載のノイズ検出装置は、入力信号に重畳したノイズ成分を検出するノイズ検出装置であって、前記入力信号の強度値を複数の階級に分割して各階級の出現頻度を表すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記ヒストグラムにおける前記各階級間の前記出現頻度の変化量を表す第１データを生成する第１データ生成部と、前記第１データに平滑化処理を行って第２データを生成する第２データ生成部と、前記第２データにおいて、所定の基準範囲を外れる値に対応する前記階級のうち、最も小さい階級の階級値を下限側閾値として設定し、最も大きい階級の階級値を上限側閾値として設定する閾値設定部と、前記入力信号において、前記下限側閾値に満たない強度値及び前記上限側閾値を超える強度値を前記ノイズ成分として検出する検出部と、を備え、前記第１データ生成部は、前記ヒストグラムにおける階級順で隣り合う前記各階級間の出現頻度の差分を算出することにより、前記第１データを生成することを特徴とするものである。
また、前記基準範囲は、前記入力信号の総データ数に所定の係数を乗算した値を値Ｎとしたときに、－ＮからＮまでの範囲であってもよい。

また、前記ノイズ検出装置において、平滑化処理は、移動平均処理であってもよい。

また、前記ノイズ検出装置において、前記入力信号は、周期性を有してもよい。

また、前記ノイズ検出装置において、前記入力信号は、リップル電圧信号であり、前記ノイズ成分は、スパイクノイズであってもよい。

本願記載のノイズ検出方法は、入力信号に重畳したノイズ成分を検出するノイズ検出方法であって、前記入力信号の強度値を複数の階級に分割して各階級の出現頻度を表すヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップと、前記ヒストグラムにおける前記各階級間の前記出現頻度の変化量を表す第１データを生成する第１データ生成ステップと、前記第１データに平滑化処理を行って第２データを生成する第２データ生成ステップと、前記第２データにおいて、所定の基準範囲を外れる値に対応する前記階級のうち、最も小さい階級の階級値を下限側閾値として設定し、最も大きい階級の階級値を上限側閾値として設定する閾値設定ステップと、前記入力信号において、前記下限側閾値に満たない強度値及び前記上限側閾値を超える強度値を前記ノイズ成分として検出する検出ステップと、を備え、前記第１データ生成ステップでは、前記ヒストグラムにおける階級順で隣り合う前記各階級間の出現頻度の差分を算出することにより、前記第１データを生成することを特徴とするものである。

本願記載のノイズ検出プログラムは、前記ノイズ検出方法をコンピュータに実行させることを特徴とするものである。

本願記載の記録媒体は、前記ノイズ検出プログラムを記録したことを特徴とするものである。

本発明によれば、シンプルなアルゴリズムでノイズ成分を迅速に検出することができる。

本願記載のノイズ検出装置を用いたシステム構成の一例を示す図である。 ノイズ検出装置の一例を示すブロック図である。 ノイズ検出装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。 入力信号の一例を示す図である。 ヒストグラム生成部が生成したヒストグラムの一例を示す図である。 第１データ生成部が生成した第１データの一例を図５のヒストグラムに重ねて示す図である。 第２データ生成部が生成した第２データの一例を示す図である。 閾値設定部による処理を説明するための図である。 検出部による処理を説明するための図である。 本願記載のノイズ検出装置を用いて他の入力信号のノイズ成分を検出した場合を示す図である。 本願記載のノイズ検出装置を用いてさらに他の入力信号のノイズ成分を検出した場合を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、添付図面を参照しながら説明する。なお、以下に説明する各実施形態の間で同一の構成要素には同一の符号を付し、それら構成要素について重複する説明は省略する。

図１は、本願記載のノイズ検出装置１を用いたシステム構成の一例を示す図である。

ノイズ検出装置１は、入力信号８に重畳したノイズ成分を検出するものである。本実施形態において、入力信号８は、ＡＣ／ＤＣコンバータ等を備える電源装置である信号発生源４から出力された出力電圧のリップル電圧信号であり、ノイズ検出装置１は、入力信号８に重畳したスパイクノイズＳＮを検出するために用いられる。本実施形態において、ノイズ検出装置１は、組み込み機器２に組み込まれるマイクロコントローラ（ＭＣＵ）を用いて構成されている。組み込み機器２は、例えば、信号発生源４の性能を検査する検査機である。組み込み機器２は、測定装置３に接続されている（図１参照）。組み込み機器２には、測定装置３から入力信号８を取得する図示しない入力インタフェース等が設けられている。

測定装置３は、信号発生源４から出力される電圧を測定し、測定した電圧の時間変化を波形信号として出力するものであり、例えば、公知のオシロスコープ等を用いて構成されている。

図２は、ノイズ検出装置１の一例を示すブロック図である。

ノイズ検出装置１は、処理部５と、記憶部６と、を備えている（図２参照）。

処理部５は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等によって実現される。処理部５は、ヒストグラム生成部５０と、第１データ生成部５１と、第２データ生成部５２と、閾値設定部５３と、検出部５４と、を有している（図２参照）。これら各部は、記憶部６に記憶されたプログラム６０の一部であり、処理部５の制御によって読み出されることにより処理を実行する。これら各部による処理については、後にフローチャートを参照して詳述する。

記憶部６は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリによって実現される。記憶部６には、プログラム６０が記憶されるとともに、処理部５による処理に用いるための各種データ等が記憶される。また、記憶部６には、処理部５によって出力された出力データが一時的に記憶される。

続いて、ノイズ検出装置１による処理手順を説明する。

図３は、ノイズ検出装置１による処理手順の一例を示すフローチャートである。図４は、入力信号８の一例を示す図である。図４において、横軸は、時間を示し、縦軸は、入力信号８の強度値を示す。

先ず、ステップＳＴ１（図３参照）において、ノイズ検出装置１は、組み込み機器２を介して測定装置３から入力信号８（図４参照）を取得する。入力信号８には、周期性を有するスパイクノイズＳＮ（ＳＮ１，ＳＮ２）が重畳している。

図５は、ヒストグラム生成部５０が生成したヒストグラム８０の一例を示す図である。図５において、横軸は、入力信号８の強度値の階級を示し、縦軸は、出現頻度（度数）を示す。

次に、ステップＳＴ２（図３参照）において、処理部５のヒストグラム生成部５０は、入力信号８の強度値を複数の階級に分割して各階級の出現頻度を表すヒストグラム８０（図５参照）を生成する。以下、ヒストグラム８０におけるｎ番目の階級を、階級Ｃｎと表す。

ヒストグラム８０における階級の幅は、例えば、測定装置３の分解能に基づいて設定されてもよい。

図６は、第１データ生成部５１が生成した第１データ８１の一例を図５のヒストグラム８０に重ねて示す図である。図６において、第１データ８１を太線で表し、ヒストグラム８０を細線で表している。また、図６において、横軸は、入力信号８の強度値の階級を示し、左縦軸は、第１データ８１に対応する出現頻度の変化量を示し、右縦軸は、ヒストグラム８０に対応する出現頻度（度数）を示す。

ステップＳＴ３（図３参照）において、第１データ生成部５１は、ヒストグラム８０における各階級間の出現頻度の変化量を表す第１データ８１（図６参照）を生成する。

第１データ生成部５１は、ヒストグラム８０における階級順で隣り合う各階級間の出現頻度の変化量を算出することにより、第１データ８１を生成する。例えば、階級Ｃ７５に対応する出現頻度の変化量Ｄ７５は、ヒストグラム８０において階級Ｃ７５に対応する出現頻度Ｆ７５から、階級Ｃ７５の左隣の階級Ｃ７４に対応する出現頻度Ｆ７４を差し引いた値である（図６参照）。

図７は、第２データ生成部５２が生成した第２データ８２の一例を示す図である。図７において、横軸は、入力信号８の強度値の階級を示し、縦軸は、移動平均処理後の値を示す。

ステップＳＴ４（図３参照）において、第２データ生成部５２は、第１データ８１に平滑化処理を行って第２データ８２（図７参照）を生成する。本実施形態において、平滑化処理は、移動平均処理である。

第２データ生成部５２は、各階級の所定の範囲（例えば、前後２～３階級程度を含む範囲）における出現頻度の変化量の平均を算出することにより、第２データ８２を生成する。本実施形態において、第２データ生成部５２は、各階級の前後２階級を含む範囲における出現頻度の変化量の平均を算出する。例えば、図７に示す階級Ｃ７５に対応する第２データ８２の値Ｖ７５は、図６に示す第１データ８１における階級Ｃ７５に対応する出現頻度の変化量Ｄ７５、階級Ｃ７５の左隣の階級Ｃ７４，Ｃ７３に対応する出現頻度の変化量Ｄ７４，Ｄ７３及び階級Ｃ１の右隣の階級Ｃ７６，Ｃ７７に対応する出現頻度の変化量Ｄ７６，Ｄ７７の平均値である。

図８は、閾値設定部５３による処理を説明するための図である。図８における縦軸及び横軸は、図７におけるものと同じである。

ステップＳＴ５（図３参照）において、閾値設定部５３は、第２データ８２に基づいて、入力信号８におけるノイズ成分を検出するための閾値（下限側閾値ＴＬ，上限側閾値ＴＵ）（図８参照）を設定する。具体的には、閾値設定部５３は、第２データ８２において、基準範囲９を外れる値に対応する階級のうち、最も小さい階級Ｃ７５の階級値を下限側閾値ＴＬとして設定し、最も大きい階級Ｃ１３０の階級値を上限側閾値ＴＵとして設定する。

先ず、閾値設定部５３は、各階級に対応する値が基準範囲９を外れるか否かを判定する。具体的には、閾値設定部５３は、最も小さい階級Ｃ１から順に昇級して、各階級に対応する値が基準範囲９を外れるか否かを判定する。

基準範囲９は、下限９０及び上限９１を有している（図８参照）。本実施形態において、基準範囲９は、入力信号８の総データ点数に基づいて設定される。具体的には、入力信号８の総データ数に所定の係数（例えば、０．１％程度）を乗算した値を値Ｎとしたときに、上限９１は、値Ｎに設定され、下限９０は、値Ｎの正負を逆転させた値－Ｎに設定される。従って、基準範囲９は、－ＮからＮまでの範囲に設定される。

上記の基準範囲９の設定は、各入力信号８が類似する変化傾向を有しており、かつ、ヒストグラム８０における階級の幅が一定である場合において、出現頻度の変化量が入力信号８の総データ点数に略比例する点に着目して導き出されたものである。上記のように、入力信号８の総データ点数に所定の係数を乗算した値Ｎを用いることにより、出現頻度の変化量に基づく第２データ８２において、入力信号８の総データ点数に応じて基準範囲９を適切に設定することができる。

なお、基準範囲９は、ヒストグラム８０の最頻値に基づいて設定されてもよい。これは、各入力信号８が類似する変化傾向を有している場合において、出現頻度の変化量がヒストグラム８０の最頻値に略比例する点に着目して導き出されたものである。この場合、ヒストグラム８０における階級の幅如何に関わらず、第２データ８２において基準範囲９を適切に設定することができる。

次に、閾値設定部５３は、基準範囲９を外れる値に対応する階級のうち、最も小さい階級Ｃ７５及び最も大きい階級Ｃ１３０を判定する（図８参照）。図８において、基準範囲９を外れる値に対応する階級は、他に、Ｃ７８、Ｃ８１、Ｃ８７等が挙げられる。階級Ｃ７５よりも小さい階級（階級Ｃ７４以前）では、いずれも値が基準範囲９の範囲内に収まっており、同様に、階級Ｃ１３０よりも大きい階級（階級Ｃ１３１以降）では、いずれも値が基準範囲９の範囲内に収まっている。閾値設定部５３は、階級Ｃ７５の階級値を下限側閾値ＴＬとして設定し、階級Ｃ１３０の階級値を上限側閾値ＴＵとして設定する。

図９は、検出部５４による処理を説明するための図である。図９における縦軸及び横軸は、図４におけるものと同じである。

ステップＳＴ６（図３参照）において、検出部５４は、下限側閾値ＴＬに満たない強度値及び上限側閾値ＴＵを超える強度値をノイズ成分として検出する（図９参照）。

上記の一連の処理は、非ノイズ成分と比較してノイズ成分が出現する頻度が低い傾向にあり、ノイズ成分と非ノイズ成分との境界となる階級ではヒストグラム８０の傾き（変化量）が増える点に着目して導き出されたものである。ヒストグラム８０の傾き（変化量）が増える階級を適切に判定することにより、入力信号８におけるノイズ成分を検出することができる。こうして、シンプルなアルゴリズムでノイズ成分を迅速に検出することができる。

図１０Ａは、本願記載のノイズ検出装置１を用いて他の入力信号８５のノイズ成分を検出した場合を示す図である。図１０Ｂは、本願記載のノイズ検出装置１を用いてさらに他の入力信号８６のノイズ成分を検出した場合を示す図である。図１０Ａ及び図１０Ｂにおける縦軸及び横軸は、図４におけるものと同じである。

図１０Ａ及び図１０Ｂに示すように、上記説明したノイズ検出装置１は、波形の形状にかかわらず、入力信号８５，８６におけるノイズ成分を検出するための閾値（下限側閾値ＴＬ，上限側閾値ＴＵ）を設定して、入力信号８５，８６におけるノイズ成分を検出することができる。すなわち、ノイズ検出装置１及びその処理は、多様な形状の波形に適用可能であり、ノイズ成分の検出において優れたロバスト性を有している。

なお、ノイズ検出装置１は、上記のステップＳＴ６の後に、検出したノイズ成分を入力信号８から除去する処理を行ってもよい。

なお、組み込み機器２は、例えばオシロスコープ等のように、信号発生源４からの出力を信号に変換する機能を有していてもよく、この場合、組み込み機器２は、測定装置３を介さずに信号発生源４に接続され得るとともに、ノイズ検出装置１は、組み込み機器２から入力信号８を取得し得る。

上記のように、第２データ生成部５２による平滑化処理を移動平均処理とすることにより、シンプルなアルゴリズムで平滑化処理を行うことができる。なお、これに限られず、例えば、平滑化処理を、メディアンフィルタ等を用いた処理としてもよい。

なお、ノイズ検出装置１は、デスクトップ型コンピュータ、ノート型コンピュータ、タブレット型コンピュータ等のコンピュータを用いて構成されていてもよいし、インターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の通信網に接続されていてもよい。また、プログラム６０及び各種データ等は、通信網を介して取得されてもよい。

本発明は、上記説明したように、リップル電圧信号である入力信号８に重畳したスパイクノイズＳＮの検出に好適であるが、これに限られず、入力信号８の種類及びその周期性の有無を問わず、その他のインパルス性のノイズ成分の検出に幅広く適用可能である。

上記の実施形態及び実施例はすべての点で例示であって、限定的な解釈の根拠となるものではない。従って、本発明の技術的範囲は、上記した実施形態及び実施例のみにより解釈されるものではなく、特許請求の範囲の記載に基づいて画定される。また、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれ、そのような変更を伴うノイズ検出装置、ノイズ検出方法、ノイズ検出プログラム及びノイズ検出プログラムを記録した記録媒体も本発明の技術的範囲に含まれる。

１ ノイズ検出装置
２ コンピュータ
３ 測定装置
４ 信号発生源
５ 処理部
５０ ヒストグラム生成部
５１ 第１データ生成部
５２ 第２データ生成部
５３ 閾値設定部
５４ 検出部
６ 記憶部
６０ プログラム
７ 入力部
８ 入力信号
８０ ヒストグラム
８１ 第１データ
８２ 第２データ
９ 基準範囲
９０ 下限
９１ 上限
Ｃｎ 階級
ＳＮ スパイクノイズ
ＴＬ 下限側閾値
ＴＵ 上限側閾値

Claims (8)

1. 入力信号に重畳したノイズ成分を検出するノイズ検出装置であって、
   前記入力信号の強度値を複数の階級に分割して各階級の出現頻度を表すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
   前記ヒストグラムにおける前記各階級間の前記出現頻度の変化量を表す第１データを生成する第１データ生成部と、
   前記第１データに平滑化処理を行って第２データを生成する第２データ生成部と、
   前記第２データにおいて、所定の基準範囲を外れる値に対応する前記階級のうち、最も小さい階級の階級値を下限側閾値として設定し、最も大きい階級の階級値を上限側閾値として設定する閾値設定部と、
   前記入力信号において、前記下限側閾値に満たない強度値及び前記上限側閾値を超える強度値を前記ノイズ成分として検出する検出部と、を備え、
   前記第１データ生成部は、前記ヒストグラムにおける階級順で隣り合う前記各階級間の出現頻度の差分を算出することにより、前記第１データを生成することを特徴とするノイズ検出装置。
2. 請求項１に記載のノイズ検出装置であって、
   前記基準範囲は、前記入力信号の総データ数に所定の係数を乗算した値を値Ｎとしたときに、－ＮからＮまでの範囲であることを特徴とするノイズ検出装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載のノイズ検出装置であって、
   前記平滑化処理は、移動平均処理であることを特徴とするノイズ検出装置。
4. 請求項１又は請求項２に記載のノイズ検出装置であって、
   前記入力信号は、周期性を有することを特徴とするノイズ検出装置。
5. 請求項１又は請求項２に記載のノイズ検出装置であって、
   前記入力信号は、リップル電圧信号又はリップル電流信号であり、
   前記ノイズ成分は、スパイクノイズであることを特徴とするノイズ検出装置。
6. 入力信号に重畳したノイズ成分を検出するノイズ検出方法であって、
   前記入力信号の強度値を複数の階級に分割して各階級の出現頻度を表すヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップと、
   前記ヒストグラムにおける前記各階級間の前記出現頻度の変化量を表す第１データを生成する第１データ生成ステップと、
   前記第１データに平滑化処理を行って第２データを生成する第２データ生成ステップと、
   前記第２データにおいて、所定の基準範囲を外れる値に対応する前記階級のうち、最も小さい階級の階級値を下限側閾値として設定し、最も大きい階級の階級値を上限側閾値として設定する閾値設定ステップと、
   前記入力信号において、前記下限側閾値に満たない強度値及び前記上限側閾値を超える強度値を前記ノイズ成分として検出する検出ステップと、を備え、
   前記第１データ生成ステップでは、前記ヒストグラムにおける階級順で隣り合う前記各階級間の出現頻度の差分を算出することにより、前記第１データを生成することを特徴とするノイズ検出方法。
7. 請求項６に記載のノイズ検出方法をコンピュータに実行させることを特徴とするノイズ検出プログラム。
8. 請求項７に記載のノイズ検出プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。

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