JPH0526720A - 類別認識装置 - Google Patents
類別認識装置Info
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- JPH0526720A JPH0526720A JP17809891A JP17809891A JPH0526720A JP H0526720 A JPH0526720 A JP H0526720A JP 17809891 A JP17809891 A JP 17809891A JP 17809891 A JP17809891 A JP 17809891A JP H0526720 A JPH0526720 A JP H0526720A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- signal
- classification
- acoustic
- acoustic signal
- calculation unit
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- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 複数個の音源が存在する場合でも、対象音源
と異なる方向からの到来音波を抑制でき、類別認識精度
を向上する。 【構成】 任意方向からの音響信号を検出する複数個の
ハイドロホンを設け、この各ハイドロホンから出力され
る音響検出信号をデジタル信号に変換した後、適応信号
プロセッサ５及び従属信号プロセッサ６からなる音響信
号抽出手段に入力する。この音響信号抽出手段は、ハイ
ドロホンからの信号に対して適応信号処理を行ない、受
波方向を限定してその限定方向から到来する音響信号を
抽出し、波形分析演算部８により特徴を表す特徴パラメ
ータを求める。この特徴パラメータと予め記憶装置１０
に記憶している特徴パラメータ及び類別情報とを類別認
識演算部９に入力して類別認識を行なう。
と異なる方向からの到来音波を抑制でき、類別認識精度
を向上する。 【構成】 任意方向からの音響信号を検出する複数個の
ハイドロホンを設け、この各ハイドロホンから出力され
る音響検出信号をデジタル信号に変換した後、適応信号
プロセッサ５及び従属信号プロセッサ６からなる音響信
号抽出手段に入力する。この音響信号抽出手段は、ハイ
ドロホンからの信号に対して適応信号処理を行ない、受
波方向を限定してその限定方向から到来する音響信号を
抽出し、波形分析演算部８により特徴を表す特徴パラメ
ータを求める。この特徴パラメータと予め記憶装置１０
に記憶している特徴パラメータ及び類別情報とを類別認
識演算部９に入力して類別認識を行なう。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は水中音を観測し、航行し
ている船舶の種類を判定する類別認識装置に関する。
ている船舶の種類を判定する類別認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、水中音の観測により、航行してい
る船舶の種類を判定する類別認識装置においては、１個
のハイドロホンを用いて音響信号を観測し、この観測し
た音響信号から特徴パラメータを抽出し、予め記憶装置
に記憶してある各種船舶の特徴パラメータとを比較する
ことにより、類別認識を行なうようにしている。上記記
憶装置に予め記録されている特徴パラメータは、各船舶
の単体の場合の情報となっている。
る船舶の種類を判定する類別認識装置においては、１個
のハイドロホンを用いて音響信号を観測し、この観測し
た音響信号から特徴パラメータを抽出し、予め記憶装置
に記憶してある各種船舶の特徴パラメータとを比較する
ことにより、類別認識を行なうようにしている。上記記
憶装置に予め記録されている特徴パラメータは、各船舶
の単体の場合の情報となっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ハイドロホンで観測さ
れる音響信号には、複数個の音源からの音が重なって入
っている場合が多い。複数個の音源が存在する場合、そ
の音響信号の特徴パラメータは単体の場合の特徴パラメ
ータと異なっており、従って、記憶装置に記憶されてい
る単体の場合の特徴パラメータとの比較による類別認識
が非常に困難であった。
れる音響信号には、複数個の音源からの音が重なって入
っている場合が多い。複数個の音源が存在する場合、そ
の音響信号の特徴パラメータは単体の場合の特徴パラメ
ータと異なっており、従って、記憶装置に記憶されてい
る単体の場合の特徴パラメータとの比較による類別認識
が非常に困難であった。
【０００４】本発明は上記実情に鑑みてなされたもの
で、複数個の音源が存在する場合でも、対象音源と異な
る方向からの到来音波を抑制でき、類別認識精度を向上
し得る類別認識装置を提供することを目的とする。
で、複数個の音源が存在する場合でも、対象音源と異な
る方向からの到来音波を抑制でき、類別認識精度を向上
し得る類別認識装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明に係る類別認識装
置は、任意方向からの音響信号を検出する少なくとも２
個以上の音響信号検出手段と、この手段から出力される
音響検出信号に対して適応信号処理を行ない、受波方向
を限定してその限定方向から到来する音響信号を抽出す
る音響信号抽出手段と、この手段により抽出された音響
信号を波形分析し、その特徴を表す特徴パラメータを演
算処理して求める波形分析演算部と、被認識物体に対す
る特徴パラメータ及び類別情報を予め記憶している記憶
装置と、上記波形分析演算部により求めた特徴パラメー
タと上記記憶装置に記憶している特徴パラメータ及び類
別情報により類別認識演算を行なって類別認識結果を出
力する類別認識演算部とを備えたことを特徴とするもの
である。
置は、任意方向からの音響信号を検出する少なくとも２
個以上の音響信号検出手段と、この手段から出力される
音響検出信号に対して適応信号処理を行ない、受波方向
を限定してその限定方向から到来する音響信号を抽出す
る音響信号抽出手段と、この手段により抽出された音響
信号を波形分析し、その特徴を表す特徴パラメータを演
算処理して求める波形分析演算部と、被認識物体に対す
る特徴パラメータ及び類別情報を予め記憶している記憶
装置と、上記波形分析演算部により求めた特徴パラメー
タと上記記憶装置に記憶している特徴パラメータ及び類
別情報により類別認識演算を行なって類別認識結果を出
力する類別認識演算部とを備えたことを特徴とするもの
である。
【０００６】
【作用】音響信号検出手段により検出された音響信号
は、サンプルホルダにより同時刻の信号レベルがサンプ
ルホールドされ、更にＡ／Ｄコンバータによりデジタル
信号に変換されて音響信号抽出手段に入力される。この
音響信号抽出手段は、特定のアルゴリズムに従って重み
係数を生成し、任意の限定された方向から到来する音波
を抽出し、他方向から到来する音波を低減する。これに
より任意の限定された方向から到来する音響信号の各時
刻における値が求められ、波形分析演算部に送られる。
波形分析演算部は、上記音響信号抽出手段から時々刻々
出力されるデジタル値より、音声分析の手法に従って例
えば線形予測係数、偏自己相関係数、ホルマント、ピッ
チ、誤差信号、パワースペクトル等の特徴パラメータを
算出し、類別認識演算部へ出力する。この類別認識演算
部は、波形分析演算部で得られた特徴パラメータと記憶
装置に予め記憶されている特徴パラメータを用いて、ニ
ューラルネットあるいはパターンマッチングにより類別
認識演算を行ない、類別認識結果を出力する。
は、サンプルホルダにより同時刻の信号レベルがサンプ
ルホールドされ、更にＡ／Ｄコンバータによりデジタル
信号に変換されて音響信号抽出手段に入力される。この
音響信号抽出手段は、特定のアルゴリズムに従って重み
係数を生成し、任意の限定された方向から到来する音波
を抽出し、他方向から到来する音波を低減する。これに
より任意の限定された方向から到来する音響信号の各時
刻における値が求められ、波形分析演算部に送られる。
波形分析演算部は、上記音響信号抽出手段から時々刻々
出力されるデジタル値より、音声分析の手法に従って例
えば線形予測係数、偏自己相関係数、ホルマント、ピッ
チ、誤差信号、パワースペクトル等の特徴パラメータを
算出し、類別認識演算部へ出力する。この類別認識演算
部は、波形分析演算部で得られた特徴パラメータと記憶
装置に予め記憶されている特徴パラメータを用いて、ニ
ューラルネットあるいはパターンマッチングにより類別
認識演算を行ない、類別認識結果を出力する。
【０００７】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例を説
明する。本発明では、図１に示すようには複数個、即
ち、少なくとも２個以上の音響信号検出手段例えばハイ
ドロホン１を使用する。図１（ａ）〜（ｅ）は、ハイド
ロホン１の配置例を示したものである。すなわち、図１
において、（ａ）は複数個のハイドロホン１を直線状
に、（ｂ）はマトリックス状に、（ｃ）は同心円状に、
（ｄ）は円筒状に、（ｅ）は球状に、配置した例を示し
たものである。なお、ハイドロホン１は、図１のように
規則的に配置する必要はなく、任意の位置に配置しても
良い。上記ハイドロホン１の数が（Ｌ＋１）個であると
すると、各ハイドロホン１からｘ0(t)，ｘ1(t)，…，ｘ
L(t)の信号が出力され、図２に示す信号処理回路へ送ら
れる。
明する。本発明では、図１に示すようには複数個、即
ち、少なくとも２個以上の音響信号検出手段例えばハイ
ドロホン１を使用する。図１（ａ）〜（ｅ）は、ハイド
ロホン１の配置例を示したものである。すなわち、図１
において、（ａ）は複数個のハイドロホン１を直線状
に、（ｂ）はマトリックス状に、（ｃ）は同心円状に、
（ｄ）は円筒状に、（ｅ）は球状に、配置した例を示し
たものである。なお、ハイドロホン１は、図１のように
規則的に配置する必要はなく、任意の位置に配置しても
良い。上記ハイドロホン１の数が（Ｌ＋１）個であると
すると、各ハイドロホン１からｘ0(t)，ｘ1(t)，…，ｘ
L(t)の信号が出力され、図２に示す信号処理回路へ送ら
れる。
【０００８】図２に示す信号処理回路では、上記ハイド
ロホン１から送られてくる信号ｘ0( t)，ｘ1(t)，…，ｘ
L(t)をローパスフィルタ（エリアジングフィルタ）２に
入力して高周波成分を除去し、サンプルホルダ３により
同時刻の信号レベルをサンプルホールドする。そして、
サンプルホルダ３の出力信号をＡ／Ｄコンバータ４に入
力してデジタル信号に変換し、時刻ｋにおけるデジタル
値ｘ0(k)，ｘ1(k)，…，ｘL(k)を適応信号プロセッサ５
及び従属信号プロセッサ６に入力する。この適応信号プ
ロセッサ５及び従属信号プロセッサ６により、音響信号
抽出手段を構成している。
ロホン１から送られてくる信号ｘ0( t)，ｘ1(t)，…，ｘ
L(t)をローパスフィルタ（エリアジングフィルタ）２に
入力して高周波成分を除去し、サンプルホルダ３により
同時刻の信号レベルをサンプルホールドする。そして、
サンプルホルダ３の出力信号をＡ／Ｄコンバータ４に入
力してデジタル信号に変換し、時刻ｋにおけるデジタル
値ｘ0(k)，ｘ1(k)，…，ｘL(k)を適応信号プロセッサ５
及び従属信号プロセッサ６に入力する。この適応信号プ
ロセッサ５及び従属信号プロセッサ６により、音響信号
抽出手段を構成している。
【０００９】適応信号プロセッサ５は、後述するアルゴ
リズムにより、任意の限定された方向から到来する音波
を抽出し、他方向から到来する音波を低減するための
（Ｌ＋１）×（Ｎ＋１）個の重み係数Ｗ0k，Ｗ0k-1，
…，Ｗ0k-N，ＷLk，ＷLk-1，…，ＷLk-Nを出力する。こ
こで、「Ｎ＋１」は演算に使用される各ハイドロホン１
の信号のデジタル値の個数である。上記適応信号プロセ
ッサ５により求められた（Ｌ＋１）×（Ｎ＋１）個の重
み係数は、データ転送装置７により従属信号プロセッサ
６へ転送される。
リズムにより、任意の限定された方向から到来する音波
を抽出し、他方向から到来する音波を低減するための
（Ｌ＋１）×（Ｎ＋１）個の重み係数Ｗ0k，Ｗ0k-1，
…，Ｗ0k-N，ＷLk，ＷLk-1，…，ＷLk-Nを出力する。こ
こで、「Ｎ＋１」は演算に使用される各ハイドロホン１
の信号のデジタル値の個数である。上記適応信号プロセ
ッサ５により求められた（Ｌ＋１）×（Ｎ＋１）個の重
み係数は、データ転送装置７により従属信号プロセッサ
６へ転送される。
【００１０】従属信号プロセッサ６は、Ａ／Ｄコンバー
タ４からの各ハイドロホン１のデジタル信号と、適応信
号プロセッサ５から転送された（Ｌ＋１）×（Ｎ＋１）
個の重み係数により、任意の限定された方向から到来す
る音波の時刻ｋの時の値ｇｋを波形分析演算部８に出力
する。
タ４からの各ハイドロホン１のデジタル信号と、適応信
号プロセッサ５から転送された（Ｌ＋１）×（Ｎ＋１）
個の重み係数により、任意の限定された方向から到来す
る音波の時刻ｋの時の値ｇｋを波形分析演算部８に出力
する。
【００１１】波形分析演算部８は、従属信号プロセッサ
６から時々刻々出力されるデジタル値ｇｋ（ｋ＝０，
１，２，…）より音声分析の手法により、次に示す
（１）〜（６）の特徴パラメータ、あるいは次の特徴パ
ラメータの一部を演算して出力する。
６から時々刻々出力されるデジタル値ｇｋ（ｋ＝０，
１，２，…）より音声分析の手法により、次に示す
（１）〜（６）の特徴パラメータ、あるいは次の特徴パ
ラメータの一部を演算して出力する。
【００１２】（１）線形予測係数 （２）偏自己相関係数 （３）ホルマント （４）ピッチ （５）誤差信号 （６）パワースペクトル 上記波形分析演算部８により分析された信号は、類別認
識演算部９へ送られる。この類別認識演算部９には、既
知の特徴パラメータと類別情報を予め記憶した記憶装置
１０が接続されている。類別認識演算部９は、波形分析
演算部８で得られた特徴パラメータと記憶装置１０に予
め記憶されている特徴パラメータを用いて、ニューラル
ネットあるいはパターンマッチングにより類別認識演算
を行ない、類別認識結果を出力する。
識演算部９へ送られる。この類別認識演算部９には、既
知の特徴パラメータと類別情報を予め記憶した記憶装置
１０が接続されている。類別認識演算部９は、波形分析
演算部８で得られた特徴パラメータと記憶装置１０に予
め記憶されている特徴パラメータを用いて、ニューラル
ネットあるいはパターンマッチングにより類別認識演算
を行ない、類別認識結果を出力する。
【００１３】上記適応信号プロセッサ５及び従属信号プ
ロセッサ６は、図３に示すように構成されている。図３
において、適応信号プロセッサ５に設けられている
τ0 ，τ1 ，…，τL は、音波の到来方向を仮定した
時、その方向から伝搬してくる平面波の各ハイドロホン
１に対する時間遅れに相当するサンプリング回数であ
る。ｑｋは時刻ｋのパイロット信号、δはサンプリング
間隔と同じ遅延時間である。Ｍik-n（ｉ＝０，１，…，
Ｌ、ｎ＝０，１，…，Ｎ）は、ｉ番目のハイドロホン１
の時刻ｋ−ｎの信号Ｘk-n と時刻ｋ−ｎ−τｉのパイロ
ット信号ｑk-n-τi の和Ｘk-n ＋ｑk-n-τi に重み係数
Ｗik-nを乗ずる乗算素子である。この各乗算素子Ｍik-n
の出力信号は加算素子Σで加算され、その加算結果が適
応信号プロセッサ５の時刻ｋの出力信号ｙk として取出
される。この出力信号ｙk は、更に加算素子Σに入力さ
れ、時刻ｋのパイロット信号ｑk と加算されて時刻ｋの
誤差信号ｅk となる。上記適応信号プロセッサ５には、
誤差信号ｅｋの２乗平均が最小となるような（Ｌ＋１）
×（Ｎ＋１）個の重み係数Ｗik-n（Ｗ0k，Ｗ0k-1，…，
Ｗ0k -N，ＷLk，ＷLk-1，…，ＷLk-N）を生成するような
アルゴリズムが組込まれている。
ロセッサ６は、図３に示すように構成されている。図３
において、適応信号プロセッサ５に設けられている
τ0 ，τ1 ，…，τL は、音波の到来方向を仮定した
時、その方向から伝搬してくる平面波の各ハイドロホン
１に対する時間遅れに相当するサンプリング回数であ
る。ｑｋは時刻ｋのパイロット信号、δはサンプリング
間隔と同じ遅延時間である。Ｍik-n（ｉ＝０，１，…，
Ｌ、ｎ＝０，１，…，Ｎ）は、ｉ番目のハイドロホン１
の時刻ｋ−ｎの信号Ｘk-n と時刻ｋ−ｎ−τｉのパイロ
ット信号ｑk-n-τi の和Ｘk-n ＋ｑk-n-τi に重み係数
Ｗik-nを乗ずる乗算素子である。この各乗算素子Ｍik-n
の出力信号は加算素子Σで加算され、その加算結果が適
応信号プロセッサ５の時刻ｋの出力信号ｙk として取出
される。この出力信号ｙk は、更に加算素子Σに入力さ
れ、時刻ｋのパイロット信号ｑk と加算されて時刻ｋの
誤差信号ｅk となる。上記適応信号プロセッサ５には、
誤差信号ｅｋの２乗平均が最小となるような（Ｌ＋１）
×（Ｎ＋１）個の重み係数Ｗik-n（Ｗ0k，Ｗ0k-1，…，
Ｗ0k -N，ＷLk，ＷLk-1，…，ＷLk-N）を生成するような
アルゴリズムが組込まれている。
【００１４】また、従属信号プロセッサ６は、適応信号
プロセッサ５からデータ転送装置７によって転送された
（Ｌ＋１）×（Ｎ＋１）個の重み係数Ｗik-nを、各ハイ
ドロホン１の出力信号に乗じ、時刻ｋの信号ｇｋを生成
する。
プロセッサ５からデータ転送装置７によって転送された
（Ｌ＋１）×（Ｎ＋１）個の重み係数Ｗik-nを、各ハイ
ドロホン１の出力信号に乗じ、時刻ｋの信号ｇｋを生成
する。
【００１５】すなわち、従属信号プロセッサ６は、ｋ−
ｎ時刻におけるｉ番目のハイドロホン出力信号のデジタ
ル値Ｘik-nに重み係数Ｗik-nを乗ずる乗算素子Ｇ
ik-n（ｉ＝０，１，…，Ｌ、ｎ＝０，１，…，Ｎ）を備
え、各乗算素子の出力信号を加算素子Σにより加算して
時刻ｋの信号ｇｋを生成する。この時刻ｋの信号ｇ
ｋは、次式によって演算される。
ｎ時刻におけるｉ番目のハイドロホン出力信号のデジタ
ル値Ｘik-nに重み係数Ｗik-nを乗ずる乗算素子Ｇ
ik-n（ｉ＝０，１，…，Ｌ、ｎ＝０，１，…，Ｎ）を備
え、各乗算素子の出力信号を加算素子Σにより加算して
時刻ｋの信号ｇｋを生成する。この時刻ｋの信号ｇ
ｋは、次式によって演算される。
【００１６】
【数１】
【００１７】上記のようにして適応信号プロセッサ５及
び従属信号プロセッサ６の処理により、任意の限定され
た方向から到来する音波のみを抽出し、時刻ｋの信号ｇ
ｋとして波形分析演算部８へ出力する。そして、この波
形分析演算部８は、上記抽出された音波に対する特徴パ
ラメータを算出して類別認識演算部９へ出力する。従っ
て、類別認識演算部９では、１つの音源に対する特徴パ
ラメータと記憶装置１０に記憶されている特徴パラメー
タとを比較でき、高精度の類別認識を行なうことができ
る。
び従属信号プロセッサ６の処理により、任意の限定され
た方向から到来する音波のみを抽出し、時刻ｋの信号ｇ
ｋとして波形分析演算部８へ出力する。そして、この波
形分析演算部８は、上記抽出された音波に対する特徴パ
ラメータを算出して類別認識演算部９へ出力する。従っ
て、類別認識演算部９では、１つの音源に対する特徴パ
ラメータと記憶装置１０に記憶されている特徴パラメー
タとを比較でき、高精度の類別認識を行なうことができ
る。
【００１８】なお、上記実施例では、水中音を観測し、
航行している船舶の種類を判定する場合について説明し
たが、空中での音波を観測し、車両、航空機等の種類を
判定する場合においても、同様にして実施し得るもので
ある。
航行している船舶の種類を判定する場合について説明し
たが、空中での音波を観測し、車両、航空機等の種類を
判定する場合においても、同様にして実施し得るもので
ある。
【００１９】
【発明の効果】以上詳記したように本発明によれば、任
意方向からの音響信号を検出する少なくとも２個以上の
音響信号検出手段を設け、この手段から出力される音響
検出信号に対して適応信号処理を行ない、受波方向を限
定してその限定方向から到来する音響信号を抽出し、こ
の音響信号の特徴パラメータと予め記憶装置に記憶して
いる特徴パラメータとの比較により類別認識を行なうよ
うにしたので、複数個の音源が存在する場合でも、対象
音源と異なる方向からの到来音波を抑制でき、類別認識
精度を著しく向上することができる。
意方向からの音響信号を検出する少なくとも２個以上の
音響信号検出手段を設け、この手段から出力される音響
検出信号に対して適応信号処理を行ない、受波方向を限
定してその限定方向から到来する音響信号を抽出し、こ
の音響信号の特徴パラメータと予め記憶装置に記憶して
いる特徴パラメータとの比較により類別認識を行なうよ
うにしたので、複数個の音源が存在する場合でも、対象
音源と異なる方向からの到来音波を抑制でき、類別認識
精度を著しく向上することができる。
【図１】本発明におけるハイドロホンの配置例を示す
図。
図。
【図２】本発明の一実施例に係る類別認識装置の構成を
示すブロック図。
示すブロック図。
【図３】同実施例における適応信号プロセッサ及び従属
信号プロセッサ部分の詳細を示す回路構成図。
信号プロセッサ部分の詳細を示す回路構成図。
【符号の説明】 １…ハイドロホン、２…ローパスフィルタ、３…サンプ
ルホルダ、４…Ａ／Ｄコンバータ、５…適応信号プロセ
ッサ、６…従属信号プロセッサ、７…データ転送装置、
８…波形分析演算部、９…類別認識演算部、１０…記憶
装置。
ルホルダ、４…Ａ／Ｄコンバータ、５…適応信号プロセ
ッサ、６…従属信号プロセッサ、７…データ転送装置、
８…波形分析演算部、９…類別認識演算部、１０…記憶
装置。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 【請求項１】 任意方向からの音響信号を検出する少な
くとも２個以上の音響信号検出手段と、この手段から出
力される音響検出信号に対して適応信号処理を行ない、
受波方向を限定してその限定方向から到来する音響信号
を抽出する音響信号抽出手段と、この手段により抽出さ
れた音響信号を波形分析し、その特徴を表す特徴パラメ
ータを演算処理して求める波形分析演算部と、被認識物
体に対する特徴パラメータ及び類別情報を予め記憶して
いる記憶装置と、上記波形分析演算部により求めた特徴
パラメータと上記記憶装置に記憶している特徴パラメー
タ及び類別情報により類別認識演算を行なって類別認識
結果を出力する類別認識演算部とを具備したことを特徴
とする類別認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17809891A JP3015516B2 (ja) | 1991-07-18 | 1991-07-18 | 類別認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17809891A JP3015516B2 (ja) | 1991-07-18 | 1991-07-18 | 類別認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0526720A true JPH0526720A (ja) | 1993-02-02 |
| JP3015516B2 JP3015516B2 (ja) | 2000-03-06 |
Family
ID=16042609
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17809891A Expired - Fee Related JP3015516B2 (ja) | 1991-07-18 | 1991-07-18 | 類別認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3015516B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5882806A (en) * | 1994-08-12 | 1999-03-16 | Nec Corporation | Electroluminescent element and method for fabricating the same |
| JP2011237323A (ja) * | 2010-05-12 | 2011-11-24 | Rion Co Ltd | 騒音測定装置 |
-
1991
- 1991-07-18 JP JP17809891A patent/JP3015516B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5882806A (en) * | 1994-08-12 | 1999-03-16 | Nec Corporation | Electroluminescent element and method for fabricating the same |
| JP2011237323A (ja) * | 2010-05-12 | 2011-11-24 | Rion Co Ltd | 騒音測定装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3015516B2 (ja) | 2000-03-06 |
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