JPH08212275A - 波形相関分析方法、波形分類方法及び波形分類装置 - Google Patents
波形相関分析方法、波形分類方法及び波形分類装置Info
- Publication number
- JPH08212275A JPH08212275A JP1931795A JP1931795A JPH08212275A JP H08212275 A JPH08212275 A JP H08212275A JP 1931795 A JP1931795 A JP 1931795A JP 1931795 A JP1931795 A JP 1931795A JP H08212275 A JPH08212275 A JP H08212275A
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- JP
- Japan
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- waveform
- correlation
- maximum value
- waveforms
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Abstract
(57)【要約】
【目的】不規則波形に含まれる微妙な傾向の違いを定量
的に把握し、熟練者でなくとも簡便で客観的な判断がで
きるような、不規則波形の分類方法および装置を提供す
る。 【構成】通常の長さの波形を収集する波形収集器１と、
前記波形をＮ等分する波形分割器２と、前記波形とＮ等
分された波形を両者の先頭が一致する位置から末尾が一
致する位置まで互いの位置をずらし、各ずらし位置での
相関量を求める相関量演算器３と、前記Ｎ個の相関量の
最大値を抽出する最大値抽出器４と、その最大値を有す
る波形を表示する表示器５と、前記最大値抽出器４で抽
出された最大値を典型波形として格納し、次回からの相
関量演算時にＮ等分された波形の代わりに前記典型波形
を前記相関量演算器３に出力する波形保持器６とを備え
た波形分類装置。
的に把握し、熟練者でなくとも簡便で客観的な判断がで
きるような、不規則波形の分類方法および装置を提供す
る。 【構成】通常の長さの波形を収集する波形収集器１と、
前記波形をＮ等分する波形分割器２と、前記波形とＮ等
分された波形を両者の先頭が一致する位置から末尾が一
致する位置まで互いの位置をずらし、各ずらし位置での
相関量を求める相関量演算器３と、前記Ｎ個の相関量の
最大値を抽出する最大値抽出器４と、その最大値を有す
る波形を表示する表示器５と、前記最大値抽出器４で抽
出された最大値を典型波形として格納し、次回からの相
関量演算時にＮ等分された波形の代わりに前記典型波形
を前記相関量演算器３に出力する波形保持器６とを備え
た波形分類装置。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、工学系、物理系、生体
系等に対して何らかの測定を施して得られる不規則な変
動を示すデータを監視、解析して、対象としている系に
異常が発生したことや、他の状態に移行したことを判断
するための波形解析、波形分類、情報処理等の方法及び
装置に関するものである。
系等に対して何らかの測定を施して得られる不規則な変
動を示すデータを監視、解析して、対象としている系に
異常が発生したことや、他の状態に移行したことを判断
するための波形解析、波形分類、情報処理等の方法及び
装置に関するものである。
【０００２】より具体的には次のような利用が考えられ
る。 １）機械加工面の表面粗さや光沢度等を監視して、加工
用刃物の異常や加工面仕上がり状況の異常等を検出する
ために用いる波形解析装置。 ２）機械加工、医療、測定等に用いられるレーザの出力
パワーを監視して、レーザの内部調整状態の乱れ等を検
出するために用いる波形解析装置。 ３）発電機の出力レベル等を監視して、運転状態の異常
を発見するために用いる波形解析装置。 ４）地震計等で地殻変動を監視して、大きな地震の兆候
を検知するために用いる波形解析装置。 ５）気象データ監視により、異常気象の発生等を予知す
るために用いる波形解析装置。 ６）心電図、脈波等を解析することにより、患者への投
薬効果や治療効果の有無を判断するために用いる波形解
析装置。
る。 １）機械加工面の表面粗さや光沢度等を監視して、加工
用刃物の異常や加工面仕上がり状況の異常等を検出する
ために用いる波形解析装置。 ２）機械加工、医療、測定等に用いられるレーザの出力
パワーを監視して、レーザの内部調整状態の乱れ等を検
出するために用いる波形解析装置。 ３）発電機の出力レベル等を監視して、運転状態の異常
を発見するために用いる波形解析装置。 ４）地震計等で地殻変動を監視して、大きな地震の兆候
を検知するために用いる波形解析装置。 ５）気象データ監視により、異常気象の発生等を予知す
るために用いる波形解析装置。 ６）心電図、脈波等を解析することにより、患者への投
薬効果や治療効果の有無を判断するために用いる波形解
析装置。
【０００３】
【従来の技術】確率的な変動を含む不規則な波形を分類
する方法として最も初歩的なものは、その分類作業の経
験を積んだ熟練者が、不規則波形の中に含まれる微妙な
傾向の差異を読み取って分類する方法である。
する方法として最も初歩的なものは、その分類作業の経
験を積んだ熟練者が、不規則波形の中に含まれる微妙な
傾向の差異を読み取って分類する方法である。
【０００４】定量的な方法の一つとして相関分析を用い
る方法がある。これは基本的には、被分類波形を異なる
二つのカテゴリーに分類するものであり、通常は二種類
の状態Ａ，Ｂの典型波形ψA ，ψB をあらかじめ決めて
おき、ある状態で得られた波形ψとψA ，ψB の相関を
調べ、ψと相関の大きい方の典型波形の属する状態にψ
の状態を組み入れるという方法が取られる。この時、ψ
A ，ψB はＡ，Ｂという状態の特徴を失わない程度の長
い時間に渡って収集されており、ψもそれらの波形と同
程度の時間長の波形であることが多い。また、相関は相
互相関係数及び相互相関関数（二つの波形を互いにずら
しながら、各ずらし位置での相互相関係数を両波形が重
なる範囲で求めたもの）で定義される。
る方法がある。これは基本的には、被分類波形を異なる
二つのカテゴリーに分類するものであり、通常は二種類
の状態Ａ，Ｂの典型波形ψA ，ψB をあらかじめ決めて
おき、ある状態で得られた波形ψとψA ，ψB の相関を
調べ、ψと相関の大きい方の典型波形の属する状態にψ
の状態を組み入れるという方法が取られる。この時、ψ
A ，ψB はＡ，Ｂという状態の特徴を失わない程度の長
い時間に渡って収集されており、ψもそれらの波形と同
程度の時間長の波形であることが多い。また、相関は相
互相関係数及び相互相関関数（二つの波形を互いにずら
しながら、各ずらし位置での相互相関係数を両波形が重
なる範囲で求めたもの）で定義される。
【０００５】更に、不規則な波形を非線形解析により分
類する方法として、ニューラルネットワークを用いて、
その学習機能で生じる既経験パターンに類似したパター
ンの識別能力により分類する方法や、カオス解析により
時系列データのカオス特性値（リアプノフ指数，フラク
タル次元等）を求め、あらかじめ定めたしきい値と比較
することにより分類する方法等がある。
類する方法として、ニューラルネットワークを用いて、
その学習機能で生じる既経験パターンに類似したパター
ンの識別能力により分類する方法や、カオス解析により
時系列データのカオス特性値（リアプノフ指数，フラク
タル次元等）を求め、あらかじめ定めたしきい値と比較
することにより分類する方法等がある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】これらの方法のうち熟
練者による場合は、熟練者の主観により判断が異なると
か、素人には判断できない等の不都合が生じる。
練者による場合は、熟練者の主観により判断が異なると
か、素人には判断できない等の不都合が生じる。
【０００７】相関分析を用いる場合、従来の方法ではあ
る程度長い時間に渡って収集された長い波形どうしを直
接相関分析にかけるので、相互相関係数がほとんど零と
なってしまい、定性的には互いに同傾向と見なせる場合
でも定量的にはその傾向がつかめなくなることが多い。
これは長い波形ほど波形本来の不規則性による差異が生
じやすくなること、また微妙な傾向がその不規則性の中
に隠れ易くなることによるものと考えられる。このよう
に、従来の相関分析を用いる方法には、波形を観察する
感度が粗過ぎて微妙な波形の傾向の違いを読み取れない
という問題がある。
る程度長い時間に渡って収集された長い波形どうしを直
接相関分析にかけるので、相互相関係数がほとんど零と
なってしまい、定性的には互いに同傾向と見なせる場合
でも定量的にはその傾向がつかめなくなることが多い。
これは長い波形ほど波形本来の不規則性による差異が生
じやすくなること、また微妙な傾向がその不規則性の中
に隠れ易くなることによるものと考えられる。このよう
に、従来の相関分析を用いる方法には、波形を観察する
感度が粗過ぎて微妙な波形の傾向の違いを読み取れない
という問題がある。
【０００８】非線形解析による場合は、基本的に膨大な
量のデータを処理するものであるため多大な計算労力と
計算時間を必要とするという欠点がある。
量のデータを処理するものであるため多大な計算労力と
計算時間を必要とするという欠点がある。
【０００９】本発明が解決すべき課題は、このような問
題を解決し、不規則波形に含まれる微妙な傾向の違いを
定量的に把握し、熟練者でなくとも簡便で客観的な判断
ができるような、不規則波形の分類方法および装置を提
供することにある。
題を解決し、不規則波形に含まれる微妙な傾向の違いを
定量的に把握し、熟練者でなくとも簡便で客観的な判断
ができるような、不規則波形の分類方法および装置を提
供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に、本発明の波形相関分析方法は、波形収集器から得ら
れた通常の長さの波形と、その波形の一部または他の通
常の長さの波形の一部である適当な長さの波形を、両者
の先頭が一致する位置から末尾が一致する位置まで互い
の位置をずらし、各ずらし位置での相互相関係数の絶対
値の総和を両波形の相関量と定義するものである。
に、本発明の波形相関分析方法は、波形収集器から得ら
れた通常の長さの波形と、その波形の一部または他の通
常の長さの波形の一部である適当な長さの波形を、両者
の先頭が一致する位置から末尾が一致する位置まで互い
の位置をずらし、各ずらし位置での相互相関係数の絶対
値の総和を両波形の相関量と定義するものである。
【００１１】また本発明の波形分類方法は、ある状態に
おいて収集された通常の長さの波形と、その波形の一部
または同状態で収集された他の波形の一部である適当な
長さの波形から前記波形相関分析方法により両波形の相
関量を求め、その値が最も大きくなるような適当な長さ
の波形をその状態での典型波形と定義し、この典型波形
と被分類波形の前記相関量が最大となるような典型波形
の属する状態を、被分類波形の属する状態と判断するも
のである。
おいて収集された通常の長さの波形と、その波形の一部
または同状態で収集された他の波形の一部である適当な
長さの波形から前記波形相関分析方法により両波形の相
関量を求め、その値が最も大きくなるような適当な長さ
の波形をその状態での典型波形と定義し、この典型波形
と被分類波形の前記相関量が最大となるような典型波形
の属する状態を、被分類波形の属する状態と判断するも
のである。
【００１２】さらに、本発明の波形分類装置は、通常の
長さの波形を収集する波形収集器と、前記波形をＮ等分
する波形分割器と、前記波形とＮ等分された波形を両者
の先頭が一致する位置から末尾が一致する位置まで互い
の位置をずらし、各ずらし位置での相関量を求める相関
量演算器と、前記Ｎ個の相関量の最大値を抽出する最大
値抽出器と、その最大値を有する波形を表示する表示器
と、前記最大値抽出器で抽出された最大値を典型波形と
して格納し、次回からの相関量演算時にＮ等分された波
形の代わりに前記典型波形を前記相関量演算器に出力す
る波形保持器とを備えたものである。
長さの波形を収集する波形収集器と、前記波形をＮ等分
する波形分割器と、前記波形とＮ等分された波形を両者
の先頭が一致する位置から末尾が一致する位置まで互い
の位置をずらし、各ずらし位置での相関量を求める相関
量演算器と、前記Ｎ個の相関量の最大値を抽出する最大
値抽出器と、その最大値を有する波形を表示する表示器
と、前記最大値抽出器で抽出された最大値を典型波形と
して格納し、次回からの相関量演算時にＮ等分された波
形の代わりに前記典型波形を前記相関量演算器に出力す
る波形保持器とを備えたものである。
【００１３】
【作用】本発明では、まず分類先である二つの状態Ａ，
Ｂの典型波形を次のように定める。すなわち、状態Ａか
らその特徴を失わない程度の長さで収集した波形ψA を
Ｎ等分し（Ｎのとり方は対象とする波形の性質により適
当な値を採用するが、Ｎ等分した各部分が、読み取りた
い波形の傾向を保存し、不要な不規則性を排除した長さ
になるような値とする）、その各部分をψAi（ｉ＝１〜
Ｎ）で表す。そして、ψAiとψA の先頭が一致する位置
から末尾が一致する位置まで互いをずらし、各ずらし位
置における両者の相互相関係数の絶対値の総和Ｓ
（ψAi，ψA ）をψAiとψA の相関量と定義し、Ｎ個の
Ｓ（ψAi，ψA ）の内最大となるものを与えるψAiをψ
A の典型波形ψA*とする。状態Ｂに対しても同様の方法
でψB*を定める。
Ｂの典型波形を次のように定める。すなわち、状態Ａか
らその特徴を失わない程度の長さで収集した波形ψA を
Ｎ等分し（Ｎのとり方は対象とする波形の性質により適
当な値を採用するが、Ｎ等分した各部分が、読み取りた
い波形の傾向を保存し、不要な不規則性を排除した長さ
になるような値とする）、その各部分をψAi（ｉ＝１〜
Ｎ）で表す。そして、ψAiとψA の先頭が一致する位置
から末尾が一致する位置まで互いをずらし、各ずらし位
置における両者の相互相関係数の絶対値の総和Ｓ
（ψAi，ψA ）をψAiとψA の相関量と定義し、Ｎ個の
Ｓ（ψAi，ψA ）の内最大となるものを与えるψAiをψ
A の典型波形ψA*とする。状態Ｂに対しても同様の方法
でψB*を定める。
【００１４】次に、被分類波形ψを状態Ａ，Ｂのどちら
かに分類するには、前記相関量を求めた場合と同じ方法
により、ψA*とψの相関量Ｓ（ψA*，ψ）およびψB*と
ψの相関量Ｓ（ψB*，ψ）を求め、両者のうち大きいほ
うを与える典型波形の属する状態をψの状態とするもの
である。
かに分類するには、前記相関量を求めた場合と同じ方法
により、ψA*とψの相関量Ｓ（ψA*，ψ）およびψB*と
ψの相関量Ｓ（ψB*，ψ）を求め、両者のうち大きいほ
うを与える典型波形の属する状態をψの状態とするもの
である。
【００１５】本発明によれば、分類先の状態の典型波形
を定めるにおいては、収集した長い波形の一部分である
短い波形を元の波形全域に渡り走査するので、短い波形
が元の波形と一致するところが必ずあり、そこでは相互
相関係数が１となると共に、その付近では１に近い相互
相関係数を示すこと、また、この付近以外のところでも
短い波形と良く似た波形があれば相互相関係数は大きな
値となることにより、前記相関量は定量的な比較をする
のに十分大きな値となる。これにより典型波形（これは
元の波形において最も頻繁に現れる局所波形という意味
を持つ）は必ず定量的に決定できるようになる。
を定めるにおいては、収集した長い波形の一部分である
短い波形を元の波形全域に渡り走査するので、短い波形
が元の波形と一致するところが必ずあり、そこでは相互
相関係数が１となると共に、その付近では１に近い相互
相関係数を示すこと、また、この付近以外のところでも
短い波形と良く似た波形があれば相互相関係数は大きな
値となることにより、前記相関量は定量的な比較をする
のに十分大きな値となる。これにより典型波形（これは
元の波形において最も頻繁に現れる局所波形という意味
を持つ）は必ず定量的に決定できるようになる。
【００１６】また、被分類波形と分類先の典型波形の相
関量を求める場合も、被分類波形の中に典型波形と似た
部分があれば相関量は大きな値となり、似た部分がなけ
れば相関量は小さい値となるため、前記相関量Ｓ
（ψA*，ψ），Ｓ（ψB*，ψ）は十分な有意差で大小比
較ができるようになる。もし、両者に十分な有意差が無
い場合は、ＡとＢの中間的伏態であるが相対的に相関の
大きい方の状態に近いという結論を出せばよい。
関量を求める場合も、被分類波形の中に典型波形と似た
部分があれば相関量は大きな値となり、似た部分がなけ
れば相関量は小さい値となるため、前記相関量Ｓ
（ψA*，ψ），Ｓ（ψB*，ψ）は十分な有意差で大小比
較ができるようになる。もし、両者に十分な有意差が無
い場合は、ＡとＢの中間的伏態であるが相対的に相関の
大きい方の状態に近いという結論を出せばよい。
【００１７】このように、不規則波形の微妙な傾向の違
いを感度良く抽出でき、それらの分類が定量的に確実に
行えるようになる。しかも、これらの計算は簡単に実行
できる。
いを感度良く抽出でき、それらの分類が定量的に確実に
行えるようになる。しかも、これらの計算は簡単に実行
できる。
【００１８】
【実施例】以下、本発明を実施例を参照しながら具体的
に説明する。図１は本発明の一実施例を示すブロック図
である。波形収集器１により収集された波形をψA ，ψ
B ，ψとする。ψA ，ψB はそれぞれ状態Ａ，Ｂから得
られた波形、ψは被分類状態から得られた波形である。
まず、状態Ａ，Ｂの典型波形を定める場合は、図中実線
で示した手順をたどる。波形分割器２でψA をＮ等分す
る。Ｎ等分された各々の波形をψAi（ｉ＝１〜Ｎ）で表
す。ψA とψAiを相関量演算器３に入力し、図２に示す
方法で両波形の相関量を求める。すなわち、（ａ）図の
ψA と（ｂ）図のψAiの先頭をそろえた位置（ｊ＝０）
から両波形の末尾をそろえた位置（ｊ＝Ｌ−Ｍ，ただ
し、ＬはψA を構成するデータ数，ＭはψAiを構成する
データ数，Ｍ＝Ｌ／Ｎ）まで両波形の相対的位置をずら
し、（ｃ）図のように各ずらし位置ｊにおける両波形の
相互相関係数ＣXY j を求め、すべてのｊにおけるＣXY j
の絶対値の総和Ｓ（ψAi，ψA ）を求める。これは
（ｃ）図の斜線部の面積を求めたことに相当する。Ｓ
（ψAi，ψA ）の計算方法を（１）〜（７）式に示す。
ただし、ψAiを構成するデータの各要素をＸk （ｋ＝１
〜Ｍ）、ψA を構成するデータの各要素をＹk+j （ｋ＋
ｊ＝１〜Ｌ）で示す。
に説明する。図１は本発明の一実施例を示すブロック図
である。波形収集器１により収集された波形をψA ，ψ
B ，ψとする。ψA ，ψB はそれぞれ状態Ａ，Ｂから得
られた波形、ψは被分類状態から得られた波形である。
まず、状態Ａ，Ｂの典型波形を定める場合は、図中実線
で示した手順をたどる。波形分割器２でψA をＮ等分す
る。Ｎ等分された各々の波形をψAi（ｉ＝１〜Ｎ）で表
す。ψA とψAiを相関量演算器３に入力し、図２に示す
方法で両波形の相関量を求める。すなわち、（ａ）図の
ψA と（ｂ）図のψAiの先頭をそろえた位置（ｊ＝０）
から両波形の末尾をそろえた位置（ｊ＝Ｌ−Ｍ，ただ
し、ＬはψA を構成するデータ数，ＭはψAiを構成する
データ数，Ｍ＝Ｌ／Ｎ）まで両波形の相対的位置をずら
し、（ｃ）図のように各ずらし位置ｊにおける両波形の
相互相関係数ＣXY j を求め、すべてのｊにおけるＣXY j
の絶対値の総和Ｓ（ψAi，ψA ）を求める。これは
（ｃ）図の斜線部の面積を求めたことに相当する。Ｓ
（ψAi，ψA ）の計算方法を（１）〜（７）式に示す。
ただし、ψAiを構成するデータの各要素をＸk （ｋ＝１
〜Ｍ）、ψA を構成するデータの各要素をＹk+j （ｋ＋
ｊ＝１〜Ｌ）で示す。
【００１９】
【数１】
【００２０】 ＣXY j ＝（＜Ｘk Ｙk+j ＞−＜Ｘk ＞＜Ｙk+j ＞）／ √｛（＜Ｘk 2 ＞−＜Ｘk ＞2 ）（＜Ｙk+j 2 ＞−＜Ｙk+j ＞2 ）｝ （２）
【００２１】
【数２】
【００２２】
【数３】
【００２３】
【数４】
【００２４】
【数５】
【００２５】
【数６】
【００２６】前記Ｓ（ψAi，ψA ）をＮ個のψAiに対し
て求め、それらを最大値抽出器４に入力し、Ｎ個のＳ
（ψAi，ψA ）の中で最大のものを選び出し、それを状
態Ａの典型波形ψA*として表示器５に表示するととも
に、波形保持器６に格納する。状態ＢについてもψB に
対して同様のことを行い、典型波形ψB*を求めた上で表
示器５に表示するとともに、波形保持器６に格納する。
て求め、それらを最大値抽出器４に入力し、Ｎ個のＳ
（ψAi，ψA ）の中で最大のものを選び出し、それを状
態Ａの典型波形ψA*として表示器５に表示するととも
に、波形保持器６に格納する。状態ＢについてもψB に
対して同様のことを行い、典型波形ψB*を求めた上で表
示器５に表示するとともに、波形保持器６に格納する。
【００２７】次に、被分類波形ψをＡまたはＢの状態に
分類する場合は、図中破線で示した手順をたどる。被分
類波形ψと波形保持器６に格納されている状態Ａの典型
波形ψA*を相関量演算器３に入力し、図２で示した方法
においてψAiをψA*、ψA をψと置き換えることにより
両波形の相関量Ｓ（ψA*，ψ）を求める。同様にしてψ
とψB*の相関量Ｓ（ψB*，ψ）を求め、両相関量を最大
値抽出器４に入力する。両者のうち大きいほうを与える
典型波形の属する状態をψの状態と判断し、表示器５に
表示する。
分類する場合は、図中破線で示した手順をたどる。被分
類波形ψと波形保持器６に格納されている状態Ａの典型
波形ψA*を相関量演算器３に入力し、図２で示した方法
においてψAiをψA*、ψA をψと置き換えることにより
両波形の相関量Ｓ（ψA*，ψ）を求める。同様にしてψ
とψB*の相関量Ｓ（ψB*，ψ）を求め、両相関量を最大
値抽出器４に入力する。両者のうち大きいほうを与える
典型波形の属する状態をψの状態と判断し、表示器５に
表示する。
【００２８】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、簡単な計算を用いて、不規則波形に含まれる
微妙な傾向の違いを感度良く抽出できるようになり、不
規則波形の分類が定量的な方法で確実に、熟練者でなく
ても客観的に、行えるようになる。
によれば、簡単な計算を用いて、不規則波形に含まれる
微妙な傾向の違いを感度良く抽出できるようになり、不
規則波形の分類が定量的な方法で確実に、熟練者でなく
ても客観的に、行えるようになる。
【図１】 本発明の一実施例を示すブロック図である。
【図２】 本発明の特徴である相関量の定義方法を示す
説明図である。
説明図である。
１ 波形収集器、２ 波形分割器、３ 相関量演算器、
４ 最大値抽出器、５表示器、６ 波形保持器
４ 最大値抽出器、５表示器、６ 波形保持器
Claims (3)
- 【請求項１】 波形収集器から得られた通常の長さの波
形と、その波形の一部または他の通常の長さの波形の一
部である適当な長さの波形を、両者の先頭が一致する位
置から末尾が一致する位置まで互いの位置をずらし、各
ずらし位置での相互相関係数の絶対値の総和を両波形の
相関量と定義することを特徴とする波形相関分析方法。 - 【請求項２】 ある状態において収集された通常の長さ
の波形と、その波形の一部または同状態で収集された他
の波形の一部である適当な長さの波形を、両者の先頭が
一致する位置から末尾が一致する位置まで互いの位置を
ずらし、各ずらし位置での相互相関係数の絶対値の総和
により両波形の相関量を求め、その値が最も大きくなる
ような適当な長さの波形をその状態での典型波形と定義
し、この典型波形と被分類波形の前記相関量が最大とな
るような典型波形の属する状態を、被分類波形の属する
状態と判断することを特徴とする波形分類方法。 - 【請求項３】 通常の長さの波形を収集する波形収集器
と、前記波形をＮ等分する波形分割器と、前記波形とＮ
等分された波形を両者の先頭が一致する位置から末尾が
一致する位置まで互いの位置をずらし、各ずらし位置で
の相関量を求める相関量演算器と、前記Ｎ個の相関量の
最大値を抽出する最大値抽出器と、その最大値を有する
波形を表示する表示器と、前記最大値抽出器で抽出され
た最大値を典型波形として格納し、次回からの相関量演
算時にＮ等分された波形の代わりに前記典型波形を前記
相関量演算器に出力する波形保持器とを備えたことを特
徴とする波形分類装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1931795A JPH08212275A (ja) | 1995-02-07 | 1995-02-07 | 波形相関分析方法、波形分類方法及び波形分類装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1931795A JPH08212275A (ja) | 1995-02-07 | 1995-02-07 | 波形相関分析方法、波形分類方法及び波形分類装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08212275A true JPH08212275A (ja) | 1996-08-20 |
Family
ID=11996039
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1931795A Pending JPH08212275A (ja) | 1995-02-07 | 1995-02-07 | 波形相関分析方法、波形分類方法及び波形分類装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08212275A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8235894B2 (en) | 2004-09-02 | 2012-08-07 | Nagaoka University Of Technology | Emotional state determination method |
-
1995
- 1995-02-07 JP JP1931795A patent/JPH08212275A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8235894B2 (en) | 2004-09-02 | 2012-08-07 | Nagaoka University Of Technology | Emotional state determination method |
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