JPH06174766A - 信号解析装置 - Google Patents
信号解析装置Info
- Publication number
- JPH06174766A JPH06174766A JP4329109A JP32910992A JPH06174766A JP H06174766 A JPH06174766 A JP H06174766A JP 4329109 A JP4329109 A JP 4329109A JP 32910992 A JP32910992 A JP 32910992A JP H06174766 A JPH06174766 A JP H06174766A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- section
- data
- spectrum data
- input signal
- average value
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- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、入力信号を高速フーリエ変換して
得られたデータからその入力信号の特徴を抽出する信号
解析装置に関し、入力信号の特徴を正確にしかも高速に
抽出することが可能となる装置の提供を目的とする。 【構成】 入力信号を高速フーリエ変換して入力信号に
含まれた周波数成分のスペクトラムデータを生成する高
速フーリエ変換部１０と、スペクトラムデータの周波数
帯域を分割した各区間についてスペクトラムデータの区
間内平均値を算出する区間平均値算出部１２と、区間平
均値算出部１２で算出された各区間平均値を示すデータ
から入力信号の特徴を抽出する特徴抽出部１４と、を有
する。
得られたデータからその入力信号の特徴を抽出する信号
解析装置に関し、入力信号の特徴を正確にしかも高速に
抽出することが可能となる装置の提供を目的とする。 【構成】 入力信号を高速フーリエ変換して入力信号に
含まれた周波数成分のスペクトラムデータを生成する高
速フーリエ変換部１０と、スペクトラムデータの周波数
帯域を分割した各区間についてスペクトラムデータの区
間内平均値を算出する区間平均値算出部１２と、区間平
均値算出部１２で算出された各区間平均値を示すデータ
から入力信号の特徴を抽出する特徴抽出部１４と、を有
する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、入力信号を高速フーリ
エ変換して得られたデータからその入力信号の特徴を抽
出する信号解析装置に関する。
エ変換して得られたデータからその入力信号の特徴を抽
出する信号解析装置に関する。
【０００２】この種の装置には音声信号，電波信号など
をサンプリングして得られたデータが入力される。した
がって、その入力信号には雑音が含まれており、高速フ
ーリエ変換で得られたデータを直接用いて入力信号の特
徴抽出が行なわれると、入力信号に含まれる雑音が影響
し、正確な特徴抽出の結果を得ることが困難となる。
をサンプリングして得られたデータが入力される。した
がって、その入力信号には雑音が含まれており、高速フ
ーリエ変換で得られたデータを直接用いて入力信号の特
徴抽出が行なわれると、入力信号に含まれる雑音が影響
し、正確な特徴抽出の結果を得ることが困難となる。
【０００３】
【従来の技術】入力信号の高速フーリエ変換が繰り返さ
れ、それらのフーリエ変換により得られたスペクトラム
データを用いて原信号中の雑音が十分に除去される（ケ
プストラム法）。
れ、それらのフーリエ変換により得られたスペクトラム
データを用いて原信号中の雑音が十分に除去される（ケ
プストラム法）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来にお
いては、高速フーリエ変換の処理が繰り返されるので、
入力信号の特徴抽出に時間を要していた。
いては、高速フーリエ変換の処理が繰り返されるので、
入力信号の特徴抽出に時間を要していた。
【０００５】本発明は上記従来の事情に鑑みて為された
ものであり、その目的は、入力信号の特徴を正確にしか
も高速に抽出することが可能となるこの種の信号解析装
置を提供することにある。
ものであり、その目的は、入力信号の特徴を正確にしか
も高速に抽出することが可能となるこの種の信号解析装
置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、図１において、第１発明にかかる装置は、入力信号
を高速フーリエ変換して入力信号に含まれた周波数成分
のスペクトラムデータを生成する高速フーリエ変換部１
０と、スペクトラムデータの周波数帯域を分割した各区
間についてスペクトラムデータの区間内平均値を算出す
る区間平均値算出部１２と、区間平均値算出部１２で算
出された各区間平均値を示すデータから入力信号の特徴
を抽出する特徴抽出部１４と、を有している。
に、図１において、第１発明にかかる装置は、入力信号
を高速フーリエ変換して入力信号に含まれた周波数成分
のスペクトラムデータを生成する高速フーリエ変換部１
０と、スペクトラムデータの周波数帯域を分割した各区
間についてスペクトラムデータの区間内平均値を算出す
る区間平均値算出部１２と、区間平均値算出部１２で算
出された各区間平均値を示すデータから入力信号の特徴
を抽出する特徴抽出部１４と、を有している。
【０００７】また図１において、第２発明にかかる装置
は、入力信号を高速フーリエ変換して入力信号に含まれ
た周波数成分のスペクトラムデータを生成する高速フー
リエ変換部１０と、スペクトラムデータのうち値の変化
率が高いデータを選択する高変化率データ選択部１６
と、高変化率データ選択部１６で選択されたデータから
入力信号の特徴を抽出する特徴抽出部１４と、を有して
いる。
は、入力信号を高速フーリエ変換して入力信号に含まれ
た周波数成分のスペクトラムデータを生成する高速フー
リエ変換部１０と、スペクトラムデータのうち値の変化
率が高いデータを選択する高変化率データ選択部１６
と、高変化率データ選択部１６で選択されたデータから
入力信号の特徴を抽出する特徴抽出部１４と、を有して
いる。
【０００８】そして図１において、第３発明にかかる装
置は、入力信号を高速フーリエ変換して入力信号に含ま
れた周波数成分のスペクトラムデータを生成する高速フ
ーリエ変換部１０と、スペクトラムデータの周波数帯域
を分割した各区間についてスペクトラムデータの区間内
平均値を算出する区間平均値算出部１２と、スペクトラ
ムデータのうち値の変化率が高いデータを選択する高変
化率データ選択部１６と、各区間の平均値を示すデータ
と選択されたデータの内容を統合した特性のスペクトラ
ムデータを生成するスペクトラムデータ統合部１８と、
スペクトラムデータ統合部１８で生成されたスペクトラ
ムデータから入力信号の特徴を抽出する特徴抽出部１４
と、を有している。
置は、入力信号を高速フーリエ変換して入力信号に含ま
れた周波数成分のスペクトラムデータを生成する高速フ
ーリエ変換部１０と、スペクトラムデータの周波数帯域
を分割した各区間についてスペクトラムデータの区間内
平均値を算出する区間平均値算出部１２と、スペクトラ
ムデータのうち値の変化率が高いデータを選択する高変
化率データ選択部１６と、各区間の平均値を示すデータ
と選択されたデータの内容を統合した特性のスペクトラ
ムデータを生成するスペクトラムデータ統合部１８と、
スペクトラムデータ統合部１８で生成されたスペクトラ
ムデータから入力信号の特徴を抽出する特徴抽出部１４
と、を有している。
【０００９】
第１発明：高速フーリエ変換部１０が入力信号の高速フ
ーリエ変換を行なってスペクトラムデータを生成すると
（図２参照）、区間平均値算出部１２はスペクトラムデ
ータを分割した各区間について区間内におけるスペクト
ラムデータの平均値を算出し（図３参照）、特徴抽出部
１４は区間平均値算出部１２の出力で示されるスペクト
ラムデータの概略特性を用いて入力信号の特徴を抽出す
る。
ーリエ変換を行なってスペクトラムデータを生成すると
（図２参照）、区間平均値算出部１２はスペクトラムデ
ータを分割した各区間について区間内におけるスペクト
ラムデータの平均値を算出し（図３参照）、特徴抽出部
１４は区間平均値算出部１２の出力で示されるスペクト
ラムデータの概略特性を用いて入力信号の特徴を抽出す
る。
【００１０】第２発明：区間平均値算出部１２に代えて
高変化率データ選択部１６が設けられる。この高変化率
データ選択部１６は高速フーリエ変換部１０の生成した
スペクトラムデータのうち、変化率の高いものを選択し
（図４参照）、特徴抽出部１４は高変化率データ選択部
１６の出力で示されるスペクトラムデータ（その変化速
度に相当する）を用いて入力信号の特徴を抽出する。
高変化率データ選択部１６が設けられる。この高変化率
データ選択部１６は高速フーリエ変換部１０の生成した
スペクトラムデータのうち、変化率の高いものを選択し
（図４参照）、特徴抽出部１４は高変化率データ選択部
１６の出力で示されるスペクトラムデータ（その変化速
度に相当する）を用いて入力信号の特徴を抽出する。
【００１１】第３発明：区間平均値算出部１２と高変化
率データ選択部１６の双方が設けられ、スペクトラムデ
ータ統合部１８は区間平均値算出部１２の出力と高変化
率データ選択部１６の出力とを合成したスペクトラムデ
ータを生成し（図５参照）、特徴抽出部１４に渡す。
率データ選択部１６の双方が設けられ、スペクトラムデ
ータ統合部１８は区間平均値算出部１２の出力と高変化
率データ選択部１６の出力とを合成したスペクトラムデ
ータを生成し（図５参照）、特徴抽出部１４に渡す。
【００１２】
【実施例】図１では実施例の構成が説明されており、高
速フーリエ変換部１０には対象物から得られた信号（音
声信号／電波信号など）のサンプリングデータが入力さ
れる。
速フーリエ変換部１０には対象物から得られた信号（音
声信号／電波信号など）のサンプリングデータが入力さ
れる。
【００１３】高速フーリエ変換部１０は入力されたデー
タを高速フーリエ変換し、入力データに含まれた周波数
成分のスペクトラムデータを生成する。図２には高速フ
ーリエ変換部１０で得られたスペクトラムデータの特性
が示されており、このデータは区間平均値算出部１２と
高変化率データ選択部１６へ供給される。
タを高速フーリエ変換し、入力データに含まれた周波数
成分のスペクトラムデータを生成する。図２には高速フ
ーリエ変換部１０で得られたスペクトラムデータの特性
が示されており、このデータは区間平均値算出部１２と
高変化率データ選択部１６へ供給される。
【００１４】区間平均値算出部１２はスペクトラムデー
タの周波数帯域を指定された多数の区間に分別し、各区
間についてスペクトラムデータの平均値を算出し、それ
らの平均値（図３参照）をスペクトラムデータとしてス
ペクトラムデータ統合部１８へ供給する。
タの周波数帯域を指定された多数の区間に分別し、各区
間についてスペクトラムデータの平均値を算出し、それ
らの平均値（図３参照）をスペクトラムデータとしてス
ペクトラムデータ統合部１８へ供給する。
【００１５】また、高変化率データ選択部１６は高速フ
ーリエ変換部１０から供給されたスペクトラムデータの
うち、その変化率が指定のしきい値以上となるものを選
択し（図４参照）、これらをスペクトラムデータとして
スペクトラムデータ統合部１８へ供給する。
ーリエ変換部１０から供給されたスペクトラムデータの
うち、その変化率が指定のしきい値以上となるものを選
択し（図４参照）、これらをスペクトラムデータとして
スペクトラムデータ統合部１８へ供給する。
【００１６】スペクトラムデータ統合部１８は区間平均
値算出部１２と高変化率データ選択部１６から供給され
たデータを合成して図５に示されるスペクトラムデータ
を生成し、そのデータを特徴抽出部１４に供給する。
値算出部１２と高変化率データ選択部１６から供給され
たデータを合成して図５に示されるスペクトラムデータ
を生成し、そのデータを特徴抽出部１４に供給する。
【００１７】特徴抽出部１４はスペクトラムデータ統合
部１８から供給されたデータを用いて高速フーリエ変換
部１０に入力されたデータの特徴を抽出し、抽出結果出
力部２０は特徴抽出部１４で得られた抽出結果をディス
プレイなどへ出力する。
部１８から供給されたデータを用いて高速フーリエ変換
部１０に入力されたデータの特徴を抽出し、抽出結果出
力部２０は特徴抽出部１４で得られた抽出結果をディス
プレイなどへ出力する。
【００１８】そして、制御部２２は高速フーリエ変換部
１０を制御し（起動制御，動作条件の設定などを行な
う）、前記各区間を区間平均値算出部１２に対して指定
し、前記のしきい値を高変化率データ選択部１６に対し
て指定し、区間平均値算出部１２，高変化率データ選択
部１６，スペクトラムデータ統合部１８，特徴抽出部１
４に対して装置動作のモードを指定する。
１０を制御し（起動制御，動作条件の設定などを行な
う）、前記各区間を区間平均値算出部１２に対して指定
し、前記のしきい値を高変化率データ選択部１６に対し
て指定し、区間平均値算出部１２，高変化率データ選択
部１６，スペクトラムデータ統合部１８，特徴抽出部１
４に対して装置動作のモードを指定する。
【００１９】図６では第１モード指定時の装置作用が説
明されており、高速フーリエ変換の処理（ステップ１０
０）が行なわれると、区間平均値算出の処理（ステップ
１０２）が開始される。
明されており、高速フーリエ変換の処理（ステップ１０
０）が行なわれると、区間平均値算出の処理（ステップ
１０２）が開始される。
【００２０】そして、区間平均値算出の処理結果から装
置入力データの特徴抽出が行なわれ（ステップ１０
４）、特徴抽出の結果が出力される（ステップ１０
６）。また図７では第２モード指定時の装置作用が説明
されており、区間平均値算出の処理（ステップ１０２）
に代えて高変化率データの選択処理（ステップ１０８）
が行なわれる。
置入力データの特徴抽出が行なわれ（ステップ１０
４）、特徴抽出の結果が出力される（ステップ１０
６）。また図７では第２モード指定時の装置作用が説明
されており、区間平均値算出の処理（ステップ１０２）
に代えて高変化率データの選択処理（ステップ１０８）
が行なわれる。
【００２１】さらに図８では第３モード指定時の装置作
用が説明されており、このモードでは区間平均値算出の
処理（ステップ１０２）と高変化率データの選択処理
（ステップ１０８）とが同時に並行して行なわれ、それ
らの処理結果が統合処理（ステップ１１０）されてか
ら、特徴抽出の処理（ステップ１０４）が行なわれる。
用が説明されており、このモードでは区間平均値算出の
処理（ステップ１０２）と高変化率データの選択処理
（ステップ１０８）とが同時に並行して行なわれ、それ
らの処理結果が統合処理（ステップ１１０）されてか
ら、特徴抽出の処理（ステップ１０４）が行なわれる。
【００２２】本実施例によれば、装置入力のデータに含
まれたパルス的な雑音は区間平均値算出部１２の処理
（ステップ１０２）で、また、穏やかなレベル変動の雑
音は高変化率データ選択部１６の処理で、有効に抑制，
除去することが可能となる。
まれたパルス的な雑音は区間平均値算出部１２の処理
（ステップ１０２）で、また、穏やかなレベル変動の雑
音は高変化率データ選択部１６の処理で、有効に抑制，
除去することが可能となる。
【００２３】しかも、それら区間平均値算出部１２，高
変化率データ選択部１６の処理が単純な四則計算となる
ことから、入力データの特徴を応答性良く高速に抽出す
ることが可能となる。
変化率データ選択部１６の処理が単純な四則計算となる
ことから、入力データの特徴を応答性良く高速に抽出す
ることが可能となる。
【００２４】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、高
速フーリエ変換を繰り返すことなく、単純な計算処理で
入力信号の雑音を有効に抑制，除去でき、このため、入
力信号の特徴を正確に、しかも、著しく高速に抽出する
ことが可能となる。
速フーリエ変換を繰り返すことなく、単純な計算処理で
入力信号の雑音を有効に抑制，除去でき、このため、入
力信号の特徴を正確に、しかも、著しく高速に抽出する
ことが可能となる。
【図１】実施例の構成説明図である。
【図２】高速フーリエ変換で得られたスペクトラムの特
性図である。
性図である。
【図３】区間平均値算出で得られたスペクトラム特性図
である。
である。
【図４】高変化率データの選択で得られたスペクトラム
の特性図である。
の特性図である。
【図５】スペクトラムデータの統合で得られたスペクト
ラム特性図である。
ラム特性図である。
【図６】第１モード手順を説明するフローチャートであ
る。
る。
【図７】第２モード手順を説明するフローチャートであ
る。
る。
【図８】第３モード手順を説明するフローチャートであ
る。
る。
【符号の説明】 １０ 高速フーリエ変換部 １２ 区間平均値算出部 １４ 特徴抽出部 １６ 高変化率データ選択部 １８ スペクトラムデータ統合部 ２０ 抽出結果出力部 ２２ 制御部
Claims (3)
- 【請求項１】 入力信号を高速フーリエ変換して入力信
号に含まれた周波数成分のスペクトラムデータを生成す
る高速フーリエ変換部（１０）と、 スペクトラムデータの周波数帯域を分割した各区間につ
いてスペクトラムデータの区間内平均値を算出する区間
平均値算出部（１２）と、 区間平均値算出部（１２）で算出された各区間平均値を
示すデータから入力信号の特徴を抽出する特徴抽出部
（１４）と、 を有する、 ことを特徴とした信号解析装置。 - 【請求項２】 入力信号を高速フーリエ変換して入力信
号に含まれた周波数成分のスペクトラムデータを生成す
る高速フーリエ変換部（１０）と、 スペクトラムデータのうち値の変化率が高いデータを選
択する高変化率データ選択部（１６）と、 高変化率データ選択部（１６）で選択されたデータから
入力信号の特徴を抽出する特徴抽出部（１４）と、 を有する、 ことを特徴とした信号解析装置。 - 【請求項３】 入力信号を高速フーリエ変換して入力信
号に含まれた周波数成分のスペクトラムデータを生成す
る高速フーリエ変換部（１０）と、 スペクトラムデータの周波数帯域を分割した各区間につ
いてスペクトラムデータの区間内平均値を算出する区間
平均値算出部（１２）と、 スペクトラムデータのうち値の変化率が高いデータを選
択する高変化率データ選択部（１６）と、 各区間の平均値を示すデータと選択されたデータの内容
を統合した特性のスペクトラムデータを生成するスペク
トラムデータ統合部（１８）と、 スペクトラムデータ統合部（１８）で生成されたスペク
トラムデータから入力信号の特徴を抽出する特徴抽出部
（１４）と、 を有する、 ことを特徴とした信号解析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4329109A JPH06174766A (ja) | 1992-12-09 | 1992-12-09 | 信号解析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4329109A JPH06174766A (ja) | 1992-12-09 | 1992-12-09 | 信号解析装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06174766A true JPH06174766A (ja) | 1994-06-24 |
Family
ID=18217714
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4329109A Withdrawn JPH06174766A (ja) | 1992-12-09 | 1992-12-09 | 信号解析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06174766A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013125035A (ja) * | 2011-12-15 | 2013-06-24 | Tektronix Inc | 試験測定装置及び試験測定装置における方法 |
| JP2014085213A (ja) * | 2012-10-23 | 2014-05-12 | Anritsu Corp | 測定装置及び測定方法 |
-
1992
- 1992-12-09 JP JP4329109A patent/JPH06174766A/ja not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013125035A (ja) * | 2011-12-15 | 2013-06-24 | Tektronix Inc | 試験測定装置及び試験測定装置における方法 |
| JP2014085213A (ja) * | 2012-10-23 | 2014-05-12 | Anritsu Corp | 測定装置及び測定方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20000307 |