JPH10260066A - 波形検出装置およびその装置を利用した状態監視システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】周期的繰り返しの無い過渡的な状態変動を特徴
化して検出できる波形検出装置を提供する。 【解決手段】センサと、信号入力部と、前記信号入力部
からの出力信号に基づいて信号データの特徴化をする機
能をもった演算処理部と、演算処理部からの出力にもと
づいて波形の特徴を判定する判定部と、判定部の判定結
果を出力する出力部とを備えている波形検出装置であっ
て、前記演算処理部は、デジタルフィルタ演算手段と、
位相合わせパラメータ設定手段と、合成部とを有し、さ
らに前記デジタルフィルタ演算手段は、入力信号を記憶
し遅延させる遅延メモリと乗算係数パターンを貯える乗
算係数パターンメモリを備えたデジタルフィルタとパラ
メータ設定手段とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、周期的繰り返しの
無い過渡的な状態変動を特徴化して検出したり、あるい
は入力波形を１／ｆゆらぎ変換を行って出力波形を得る
ことができる信号処理機能をもった波形検出装置および
その装置を利用した状態監視システムに関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】状態監視システムにおいて時系列データ
の中から兆候を探す方法として、コンピュータの発達に
よって実用化されたウェーブレット技術を用いる方法が
ある。ウェーブレットは、フーリエ変換に比べてスペク
トルを解析する精度については劣る。しかし、ウェーブ
レットは、フーリエ変換に比べて動的な分析が可能であ
り、時系列データや画像等のスペクトルの変化をより的
確に掴まえる事ができるという特徴がある。このため、
現在では時系列データの兆候の検知や、画像データの画
像認識等に広く利用されている。

【０００３】図４１に従来のウエーブレット技術を用い
た波形検出装置（以下ウェーブレットシステムと呼ぶ）
の構成を示す。このウェーブレットシステムは図示の如
くセンサ、信号入力部、演算処理部、判定部、出力表示
部などから構成されており、入力信号データを演算処理
部で処理しながら、波形検出ができるようになってい
る。図４２、４３を参照して前記演算処理部で実行する
ウェーブレットの演算の基本となるデジタルフィルタの
しくみを説明する。デジタルフィルタは、遅延メモリに
入力される入力信号とあらかじめ設定される乗算係数パ
ターンとの積和をとって出力とする。乗算係数パターン
の形状と近似する波形が入力信号に混じっているときに
出力値が大きくなる。新しい入力信号データが入力され
て遅延メモリ内のデータは順送りされるので、フィルタ
の出力はその時点の特徴を時間の変化とともに出力でき
る。よって、この出力の配列は、ある時間の各成分の強
度分布であり、その信号の特徴と見ることができる。そ
の特徴の組み合わせが、特定の時系列データのパターン
やシンボルやコードの形状と関連付けられていれば、時
系列データの状態の変動を表す兆候を検知したり、画像
のシンボルやコードを識別し切り出すこと、あるいは信
号をデジタルフィルタに入力し、入力信号のゆらぎ成分
の一部を強調することによって入力波形の推移を予測す
ることができる。

【０００４】ウェーブレットシステムでは、図４４のよ
うに複数のデジタルフィルタの乗算係数パターンを基本
パターンと呼ばれる関数のパターンに合わせる。このパ
ターンを基本にして周波数成分の強さの識別を目的とし
て、異なる複数の周期の短い相似形パターンを作る。基
本パターンの形状によって、信号からどのような成分を
抽出するかが決まる。この相似形パターンを乗算係数パ
ターンとする複数のデジタルフィルタは、乗算係数パタ
ーンの列の長さによって異なる周波数帯域のフィルタと
なる。さらに乗算係数パターンが、積分や微分など信号
処理の性質を決めるので基本パターンが決まれば、その
相似形である乗算係数パターンを持つ複数のデジタルフ
ィルタは、周波数帯域だけが異なる同じ信号処理を行う
ものとなる。ウェーブレットシステムでは入力信号との
相関を掴むための乗算係数パターンの基本パターンのス
ケール（時間軸上の長さ）が、それぞれの周波数の数波
長分の長さであることから、多くのデータ数が必要な高
速フーリエ変換技術に比べて、比較的、短時間（短区
間）のパワースペクトルを分析する能力をもつことがで
きる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】図４５は、入力信号に
対して、従来のウェーブレットで使用する乗算係数パタ
ーンを使用してデジタルフィルタ出力を求めた例であ
る。ウェーブレットは通常、特徴化したい最低周波数の
波長の数倍のスケールを持つ。乗算係数パターンの列の
中央位置に基準時間がおかれ、左右に同じ位相でパター
ンが展開する形式となっている。このため入力信号を順
次遅延させながら記憶する遅延メモリの中央に入力信号
が到達し、乗算係数パターンの列の中央の係数と内積が
取られる時点で、なにがしかの有効な出力が得られるよ
うになる。それまでの遅延時間はシステムの反応遅れと
なる。従って、このような乗算係数パターンで入力信号
データを識別する場合、その長さに比例する検出の遅れ
が存在する。

【０００６】また、ウェーブレットは、一定時間持続す
る周期性の有る信号の処理には向いているため、これま
で、ある程度の長さを持った音声や振動、またはある程
度の距離に含まれるテクスチャ（画質、基本的な模様）
分析に利用されて来た。しかし、時系列データに埋め込
まれている兆候は振動成分を伴っていない場合が多い。
従って、乗算係数パターンのスケールが大きいほど時系
列データの全体と兆候の存在する部分のテクスチャの差
は少ないため、過渡的な現象を掴まえることが困難であ
る。繰り返しの少ない振動や小さな領域の画像などの非
周期的な信号処理の分析に用いるときには、上記のスケ
ールの大きさが問題となって来た。即ち、ウェーブレッ
トでは図２９のような一度だけのパルス音を特徴化する
ことは困難である。つまり減衰カーブ、特定音のウネリ
に着目するので、音の余韻による識別が精度良く識別で
きない。また図４５のように入力信号と立ち上がりと立
ち下がりの波形の形状が異なる場合に、立ち上がり部分
の波形だけ識別することは困難であるため、波形（ａ）
正常と波形（ｂ）異常の識別ができず、波形（ｃ）正常
に強く反応してしまっている。

【０００７】一方、上記とは別に、現在、入力波形を１
／ｆゆらぎ変換を行うことで、人に優しい制御を実現す
る研究が種々なされている。こうした従来の１／ｆゆら
ぎ波形発生器の例として図４６に示すものがある。この
例は、フィルタの特性を一般的なローパスフィルタ（Ｌ
ＰＦ）とハイパスフィルタ（ＨＰＦ）とし、それを組み
合わせて近似的に１／ｆゆらぎ波形を出力する例であ
る。ランダム波形を入力し、ハイパスフィルタにかかる
係数を調節すれば１／ｆゆらぎ波形を出力させることが
できる。即ち、通常ローパスフィルタの特性は−２以上
の傾きで減衰する。目的とする１／ｆゆらぎの傾きは−
１である。この２以上の傾きとなるハイパスフィルタに
係数ｋを乗じたフィルタを並列に組み合わせフィルタセ
ットとする。係数ｋの調整によってほぼ−１の傾きが得
られる。この特性を広い周波数領域に拡大するために
は、帯域の異なるフィルタセットを直列に接続する。

【０００８】しかし、この方法では、目的とするフィル
タを電気的素子で構成することができるものの、その場
合精度の良い演算増幅器等を必要とし、これを製造する
費用が大となるという問題がある。もとのままを構成す
るには上記ハードウエアによるフィルタを前記デジタル
フィルタとしたうえでフィルタセットを構成すれば比較
的簡単に実現できる。例えば、ローパスフィルタの乗算
係数パターンに図２７の（Ａ）従来の乗算係数パターン
を用いることができる。同様にハイパスフィルタも構成
できる。しかし、ローパスフィルタとハイパスフィルタ
では入力と出力の変化の時間差つまり位相のズレが異な
るので、両者の乗算係数パターンを合成して一つの乗算
係数パターンとすることが困難であり、また係数ｋの値
を換算したハイパスフィルタの乗算係数パターンを作成
してから、両者を合成することはさらに複雑な手順を要
する。

【０００９】さらに従来行われている別の方法は１／２
回の積分である。ランダム関数などを用いて得られるラ
ンダムな数列を入力とし出力のパワースペクトルを１／
ｆゆらぎに近似する方法であり、書籍（インテリジェン
ト制御システム（ファジイ・ニューロ，６Ａ・カオスに
よる知的制御）、共立出版（株）、田中一男著）にその
詳細が記載されている。前述のローパスフィルタのうち
積分回数１に等しい１次遅れのデジタルフィルタではそ
の出力のパワースペクトルの傾きは−２である。傾き−
１のパワースペクトル変換を行う方法は積分回数を１以
下に減らしランダム数列を平滑にすることにある。図４
７は８タップのデジタルフィルタによる１／２回積分の
乗算係数パターン（ａ）とその変換出力図同（ｂ）、
（ｃ）である。また、図４８も同様８タップのデジタル
フィルタによる１／３回積分の乗算係数パターン（ａ）
とその変換出力図同（ｂ）、（ｃ）である。両方共に積
分回数は１回以下であるが、傾き−１の滑らかな１／ｆ
ゆらぎ特性を得るためにはタップ数を大きく取る必要が
あり、デジタルフィルタのタップ数を少なくするとパワ
ースペクトルのカーブは滑らかにならない。

【００１０】そこで、本発明は、デジタルフィルタの乗
算係数パターンのパターン形状をウェーブレットの考え
とは逆に周波数分離特性を犠牲にしたかわり、位相特性
（ウネリなどの偏移を察知する能力）を最大限にできる
ように工夫するとともに、複数のフィルタの位相遅れ
（検出時間のずれ）のタイミングを合わせて判断するよ
うにすることにより、上記のような従来のウエーブレッ
トシステムが有する問題点を解決することを目的とす
る。またデジタルフィルタは信号をデジタルフィルタに
入力し、入力信号のゆらぎ成分の一部を強調することに
よって入力波形の推移を予測し出力することが可能であ
ることに着目し、デジタルフィルタを利用して１／ｆゆ
らぎ波形など特定の波形を出力するために、複数の乗算
係数パターンを素パターンとして複数のデジタルフィル
タに設定し、その出力を合成するか、あるいは素パター
ンを合成して得られる新たなパターンを乗算係数パター
ンとしたデジタルフィルタフィルタを用いるようにし、
上記従来の１／ｆゆらぎ変換の問題点を解決することを
目的とする。

【００１１】本発明では、音や振動など、時系列データ
の一度のウネリや、単発のパルス（脈動）の一つの性質
を見分け、結果として予知診断や、商品の良否判定を行
うことができる。あるいはランダム波形を入力として、
１／ｆゆらぎ波形などの周波数分布をもった特定の波形
を出力することができる。従来もこのような方向の技術
として、ウネリやパルス波形を折れ線で近似した後に、
折れ線座標を入力としてニューラルネットワークでパタ
ーンの違いを識別するものがあったが、この方法では、
処理の手順と計算負荷が大きいために、システムコスト
が極めて大きくなり、かつ、ゆっくりしたパルスを処理
することはできるが、リアルタイムでの処理は不可能で
あった。これに対して、本発明では、急峻で高い周波数
の音域の成分を含むパルス音から、極めて周期の長い長
期間で変化が僅かずつ現れる時系列データにいたるまで
広範囲の波形の特徴化を行うことができる。また、本発
明は上記波形変換装置内に組み込まれたデジタルフィル
タを有効に利用することで１／ｆゆらぎ波形など特定の
波形を容易に出力できる。

【００１２】

【課題を解決するための手段】上記のような目的を達成
するために本発明が講じた技術解決手段は、センサと、
信号入力部と、前記信号入力部からの出力信号に基づい
て信号データの特徴化をする機能をもった演算処理部
と、演算処理部からの出力にもとづいて波形の特徴を判
定する判定部と、判定部の判定結果を出力する出力部と
を備えている波形検出装置であって、前記演算処理部
は、デジタルフィルタ演算手段と、位相合わせパラメー
タ設定手段と、合成部とを有し、さらに前記デジタルフ
ィルタ演算手段は、入力信号を記憶し遅延させる遅延メ
モリと乗算係数パターンを貯える乗算係数パターンメモ
リを備えたデジタルフィルタとパラメータ設定手段とを
有し、前記パラメータ設定手段は、乗算係数パターンを
設定する乗算係数パターン設定手段とフィルタパラメー
タ設定手段とを有し、前記デジタルフィルタ演算手段は
信号入力部より入力される入力信号データを前記デジタ
ルフィルタに接続し、前記両メモリの内容の積和を算出
し出力する機能を有しており、そのデジタルフィルタ演
算手段の出力を合成部にて融合した合成出力から状態変
動の兆候を特徴化することを特徴とする波形検出装置で
あり、信号データの特徴化をする機能をもった演算処理
部と、パラメータ入力部とを備えた波形検出装置であっ
て、前記演算処理部は、デジタルフィルタ演算手段と、
パラメータ入力部とを有し、さらに前記デジタルフィル
タ演算手段は、入力信号を記憶し遅延させる遅延メモリ
と乗算係数パターンを貯える乗算係数パターンメモリを
備えたデジタルフィルタとパラメータ設定手段とを有
し、前記パラメータ設定手段は、パラメータ入力部を介
して乗算係数パターンを設定する乗算係数パターン設定
手段とフィルタパラメータ設定手段とを有し、前記デジ
タルフィルタ演算手段は信号入力部より入力される入力
信号データを前記デジタルフィルタに接続し、前記両メ
モリの内容の積和を算出し出力する機能を有しており、
前記乗算係数パターンに単調な傾きをもったパターンを
用いるようにし、そのデジタルフィルタ演算手段の出力
を変換出力とすることを特徴とする波形検出装置であ
り、前記波形検出装置を利用し、信号入力部からの入力
信号データの中から、波形の特徴を抽出し、前記特徴化
した波形をもとに入力信号の状態を判定し、判定結果を
表示できるようにしたことを特徴とする状態監視システ
ムである。

【００１３】

【実施の形態】以下本発明の信号処理機能をもった波形
検出装置およびその装置を利用した状態監視システムの
好ましい実施形態の説明をする。図１は波形検出装置に
係わる本実施形態の構成図である。波形検出装置は図に
示す如く、センサ、信号入力部、演算処理部、判定部、
出力部とから構成されている。信号入力部はセンサ出力
データを収集するための変換器、Ａ／Ｄコンバータ、メ
モリから構成されており、センサからの計測値をデジタ
ルデータに変換し、さらに、メモリでは入力信号をファ
イルとし、演算処理部の処理の進行に合わせてデータを
切り出して、演算処理部に（計測）入力信号データ（Ｉ
ｊ）を送出する機能を備えている。なお、リアルタイム
で信号を処理する場合には必ずしも前記メモリを必要と
しない。この場合には、リアルタイムで計測されるデー
タをデジタル化し、直接演算処理部に送出する。

【００１４】信号処理部は必須構成ではなく、必要に応
じて設けるもので、ここでは、入力信号のノイズ処理や
データの正規化、複数のデータの分配を行う。演算処理
部は、複数のデジタルフィルタとデジタルフィルタのパ
ラメータを設定するパラメータ設定手段とによって構成
されるデジタルフィルタ演算手段とその出力を統合する
合成部とを備えており、本発明ではさらに位相合わせパ
ラメータ設定手段が設けられている点が特徴である。ま
た、前記デジタルフィルタは、入力信号を記憶し遅延さ
せる遅延メモリと乗算係数パターンを貯える乗算係数パ
ターンメモリを備えており、さらに前記パラメータ設定
手段は図２に示すようにフィルタパラメータ設定手段と
乗算係数パターン設定手段を備えている。この演算処理
部では、デジタルフィルタに位相メモリが設けられ、位
相合わせパラメータ設定手段によって位相メモリの遅延
時間動作が決められる。そして、複数のデジタルフィル
タの出力を個別に遅延させて位相を合わせた上で、合成
部で波形を合成する（Ｄt ・ｊ）。

【００１５】また、後述する本発明の別の目的である波
形検出装置を構成するためには上記複数のデジタルフィ
ルタを用いて各々のデジタルフィルタの乗算係数パター
ンに素となるパターン（以下素パターンという）を用い
るようにし、各素パターンの位相、タップ数および係数
の和の値をパラメータとして形状を決定する。これらの
素パターンを用いた複数のデジタルフィルタの出力を上
記合成部にて波形を合成する方法と、あるいは素パター
ンをそのものを合成し、一つの新たな乗算係数パターン
とした後に一つのデジタルフィルタに設定する方法とが
可能で、両者は全く同じ波形変換効果を得ることができ
る。このように素パターンを予め合成して用いる変換装
置ではすでに位相合わせ処理と波形合成処理が合成され
た新たな乗算係数パターンの中に仕組んであるため、両
者は必須の構成である。判定部では、演算処理部から出
力された合成出力をしきい値と比較して大小判別を行
い、判別結果（Ｄｓ・ｊ）を得る。出力部では判定部か
らの判別結果を画面出力したり、接点出力を介して警報
ランプ等の警報手段を作動させる。

【００１６】次に本発明の特徴である演算処理部の内部
構成についてさらに詳細に説明するが、演算処理部のデ
ジタルフィルタ演算手段以外の構成は従来のウェーブレ
ットシステムと同じであるためここではそれらの詳細な
説明は省略する。図３（ａ）はデジタルフィルタ演算手
段を構成するデジタルフィルタ機能の図であり、図３
（ｂ）は同（ａ）に示すデジタルフィルタを使用して演
算処理部を構成した図である。

【００１７】デジタルフィルタＤｆ1 には入力信号デー
タＩｊ、乗算係数パターンＰ１、フィルタパラメータ、
クロック信号が入力され、演算処理されて出力（Ｏ1 ・
ｊ)される。入力信号データＩｊは時系列データのよう
な配列をもったデータであり、フィルタパラメータは前
記フィルタパラメータ設定手段より設定されるデータ入
力であり、各デジタルフィルタのフィルタタップ数、乗
算係数パターンデータおよび合成部に与えられる合成重
みパターンデータ等からなる。また、本例では、フィル
タパラメータ以外に位相合わせパラメータが位相合わせ
パラメータ設定手段から与えられる。

【００１８】位相合わせパラメータは、各デジタルフィ
ルタにデジタルフィルタの遅延メモリとは別に付随する
位相メモリＤI の遅延時間を指示する。簡単な方法とし
ては、位相メモリのタップ数をパラメータとするもので
ある。パラメータによってタップ数が設定された時、ク
ロックをカウントするカウンターを設け、デジタルフィ
ルタの出力を一時記憶しておき、クロックカウンターが
設定タップ数と等しくなったら一時記憶した出力を遅延
出力として出力する。

【００１９】デジタルフィルタの特性は、乗算係数パタ
ーンのみによって決まるので、入力信号が時間的に遅延
した場合は、遅延しない入力信号が与えられた場合と比
べ、フィルタの出力が、この遅延時間分だけ遅れて、同
一の出力が得られる。このため、上記位相メモリＤI は
図３（ｂ）に示すようにデジタルフィルタＤf の出力側
に設けても、図３（ｃ）に示すように入力側に設けても
機能上の差はない。

【００２０】つづいて本発明において最も重要なデジタ
ルフィルタの乗算係数パターンの設定の仕方について説
明するが、ここでは周期的繰り返しの無い過渡的な状態
変動を特徴化するための乗算係数パターン設定の一例を
説明する。乗算係数パターンの設定は、図１の演算処理
部のパラメータ設定手段にあらかじめ入力された数列
を、各デジタルフィルタの乗算係数パターンメモリに転
送して用いる。パターンの変更はデジタルフィルタの特
性を変えるので、通常システム可動時に更新されるか、
あるいは、半固定的な状態で用いられる。

【００２１】図４で乗算係数パターンの設定手順を示
す。なお、図４は横軸が時間ｔであるので、右側がより
新たな時間の状態に対応していくことになる。図４
（ａ）は従来のデジタルフィルタをバンドパスフィルタ
として用いるときに使用される代表的なパターンを連続
的なグラフとして表現したものである。実際にはデジタ
ルフィルタのタップ数がｎ個と設定されれば図４（ａ）
を時間方向にｎ分割された位置の値を数列として取り出
し、乗算係数パターンとする。図４（ａ）に示す１サイ
クルの周期ｔ_c がフィルタの周波数特性を決める。図４
（ａ）のパターンを用いるとｆ＝ｔ_c ／２πの周波数の
波形を選択的に抽出するフィルタとなる。

【００２２】図４（ａ）の波形から図４（ｂ）に示す如
く過去の部分を残すように中心側より左側の半分の波形
を切り出し、右側の波形を削除する。次に図４（ｃ）の
（１／４）ｔ_c に相当する時間軸との交点までを残し切
り取り、その他の部分を削除する〔図４（ｄ）〕。図４
（ｄ）は基本波の１周期の１／４だけを残した波形で、
周期的な振動成分は残されていないが、基本波の立ち上
がりの形状が残されている。この波形の右端（図の中
心）は時間的に最も新しい部分となり、計測データが入
力信号として与えられた時、その最新データとの演算に
用いられる。

【００２３】図４（ｄ）の立ち上がり形状をデジタルフ
ィルタの乗算係数パターンとして用いると入力信号の波
形が基本波形の立ち上がり形状と同じであれば出力つま
りマッチングの結果は最大となり、立ち上がりが異なれ
ば出力値が低下する。立ち上がり形状の差異で出力値が
変化するのでこのような形状のパターンを設定したデジ
タルフィルタは基本波形からの偏りつまり位相差を検出
して出力するフィルタと言うことができる。図４（ｄ）
のパターン形状をそのまま用いても良いが、本発明で
は、さらに抽象化し、単純化した素パターンを作成し、
この複数の位相組み合わせによって目的とする位相差検
出を行わせようとするものである。

【００２４】図４（ｄ）のパターンは図４（ｅ）の
（イ）、（ロ）のように２本あるいは１本の直線で近似
できる。ここで図４（ｆ）のように底辺がｔ_a （＝１／
４ｔ_c ）の一本の直線によるパターンを決め、これを素
パターンとする。この素パターンは極性の＋（プラス）
側のみで構成されている。デジタルフィルタの入力信号
として、ある時点より０から１に値が変化してそのまま
となるステップ状の入力信号波形を入力すれば、この素
パターンとの積和は入力信号が一定時間Ｉとして持続し
た後は出力が有限の値で全ての係数に１を乗じて和を取
った値となり、その値が持続する。

【００２５】よって上記の素パターンは一種の部分積分
をデジタルフィルタの長さ（＝区間）の範囲で行ってい
るものと言える（積分特性パターン）。同様に逆の傾き
を持ったパターンあるいはそれらの極性をマイナスとし
たパターンも、同じく素パターンとなりその特性は上記
と同様に積分特性を持つ。同じ入力を用いて出力が０と
なるような微分特性をもたせるためには、例えば図４
（ｇ）のように素パターンを対象的に配置し、全体の係
数の総和がゼロに等しくなるようにすれば良い（微分特
性パターン）。この時（−）側の付加パターンは立ち下
がり特性を示し、その長さが同じｔ_aであれば、立ち上
がり、立ち下がり共にｔ_a で決まる基本周波数との位相
差を検出するフィルタとすることができる。

【００２６】図５、６は図４（ｆ）と（ｇ）のパターン
を乗算係数パターンとして設定した時のパターンの順序
を示すもので、図の左側ほどより新たな時間に対応する
部分となる。図５は積分特性の、図６は微分特性を有す
る乗算係数パターンである。図７はテスト用の入力信号
データの波形３種である。３つのサンプル波形は幅を増
大させるとともに立ち上がり、立ち下がりの傾きをゆる
くなるようにしてある。なお、以上の乗算係数パターン
の設定は基本的にはオペレータがディスプレイを見なが
ら行うが、必要に応じて上記の設定方法の手順をコンピ
ュータ内に組み込んだプログラムで行うこともできる。

【００２７】図８は図７のテスト用入力信号データを入
力に用いて、図５、６の積分特性パターン、微分特性パ
ターンを乗算係数パターンとした２種類のデジタルフィ
ルタの出力の波形を表している。積分特性パターンを持
つフィルタの出力は入力波形に対し、時間遅れを伴いな
がら立ち上がり、一定値に達して持続し、入力波形の立
ち下がりに対してやはり時間遅れをもって緩やかに立ち
下がって行く。波形の時間遅れは一時的にデジタルフィ
ルタに入力信号の一部が蓄積されたと同じ作用で、部分
的積分を意味する。このような作用は電子回路に用いら
れる低域通過型（ローパス）フィルタと同じ特性であ
り、ノイズ除去や入力信号の平滑化に用いることができ
る。

【００２８】次に微分特性パターンを持つフィルタの出
力は、入力信号の立ち上がりに反応し、鋭いパルス出力
があり、入力の立ち下がり時には負の鋭いパルス出力が
ある。入力が一定で持続すれば出力はゼロとなり入力の
立ち上がり立ち下がりの傾きが大であれば出力も大とな
るように微分特性をもった傾き検出の作用をもつ。図４
（ａ）のような従来の乗算係数パターンと本発明のパタ
ーンの差を明らかにするため、図９に示すテスト用の乗
算係数パターンを用いる。図で明確なように従来例では
図４（ａ）よりも簡略化したにもかかわらず、デジタル
フィルタのタップ数は２９を必要とし、本発明では７タ
ップと約１／４以下の短さで動作する。

【００２９】図７のテスト用入力信号に対し、従来の乗
算係数パターンと本発明の乗算係数パターンを用いた時
のデジタルフィルタの出力を図１０に示す。時間は１ク
ロック毎に演算され、入力信号はその度に１タップ分遅
延メモリ上を動く。従来例では入力信号が変化した後２
０クロックで最大値に達した。本発明では４クロックで
最大値に達した。従来例では出力波形が振動を繰り返し
ているが、本発明では入力の変化に対し一つのパルス状
の波形出力となる。

【００３０】以上のように本発明ではデジタルフィルタ
のタップ数を大幅に減じることができ、情報処理負荷を
軽減することができ、入力の変化に対する検出の遅れを
改善でき、さらに単一のパルス出力となるので判定がし
易くなる等の利点がある。図９に示す本発明の乗算係数
パターンは次のようにして二つの素パターンの合成で作
ることができる。図１１（ａ）、（ｂ）の二つの素パタ
ーンを時間（＝タップ数）ｔ_a ずらして合成すれば図１
１（ｃ）の微分特性パターンが作成できる。同様にして
ｔ_a より小さな値だけずらせば図１１（ｄ）のようにな
る。時間（＝タップ数）をある値ずらすという操作は、
位相メモリによって一定時間、一時記憶して出力するこ
とと同じ意味を持つ。

【００３１】つまり、図１２（ａ）に示す如く、素パタ
ーンを予め合成して、一つの乗算係数パターンを設定す
ることができる。あるいは図１２（ｂ）、（ｃ）に示す
ように、素パターンを持つデジタルフィルタの入力ある
いは出力のいずれかに位相メモリを設けて出力側にて合
成出力を得ることができ、上記（ａ）、（ｂ）、（ｃ）
の方法とも、全て結果は相等しくなる。 図１３の乗算
係数パターンは図１１に示したような合成法に基づいて
傾きが０．５で長さが８，１７の二つの素パターンを合
成し新たな乗算係数パターンとした。

【００３２】図１４は上記の合成パターンを用いてパル
ス状の入力信号波形の形状を特徴化する過程を説明して
いる。図中ｔ１、ｔ２は実在しない波形で乗算係数パタ
ーンを時間経過毎に２つ図に投影しプロットしたもので
ある。デジタルフィルタに入力信号が順次取り込まれる
事は、図１４の上では乗算係数パターンが順次右へ移行
して行くことに等しい。パターンの右端の位置がデジタ
ルフィルタの最新入力となる。ｔ１の時点では入力信号
がゼロで乗算を行う状態にない。ｔ２の時点では４つの
位置で乗算を行うことができ、その総和が出力の２２０
となっている。

【００３３】図１５は図１４の出力を連続的にプロット
したものである。この乗算係数パターンと入力信号との
関係では、入力の立ち上がりの区間が短いため乗算係数
パターンとの積和が最大値となるのは入力のピークを多
少過ぎた時になる。同様にして負の積分特性パターン
（図１６）、特殊形状の微分特性パターン（図１７）を
作ることができ、以上の合成されたパターン３種を用い
て図１８の４つの波形を識別できる例を以下に示す。そ
れぞれの特性パターンの性質は、入力波形の形状に対し
て異なる応答を示す。どのパターンが入力の立ち上がり
の急峻な時に出力が大となるか、立ち下がりのゆるやか
な時に大となるか、それらの特性を把握してから識別の
ための組み合わせを作る必要がある。

【００３４】図１７の微分特性パターンを用いて図１８
の入力信号の特徴化を行った結果を図１９に示す。図１
９から明らかなように、立ち上がり、立ち下がり共に急
峻で傾きが大きいほど出力が鋭く強く出ている。このよ
うな出力の違いを３つの特性パターンに試したものが図
２０である。３種の特性パターンの出力をそれぞれ積分
Ｐ−１（パターン）、積分Ｐ−２、微分Ｐと名付ける。
ここで考える組み合わせ方法は、時間上でずらす方法か
波形の符号を反転させるかである。符号反転は位相を１
８０°ずらすことと同じ意味で、いずれも位相上での操
作である。

【００３５】図２０を見れば、入力波形１を識別するた
めには、立ち上がりを特徴化している微分Ｐの適用時間
を１０（１０タップ分の時間）遅延させ、ゆるい立ち下
がりで大きな出力となっている積分Ｐ−２を符号反転し
て合成させれば良い事が分かる。この結果は図２１に示
ように入力波形１に対して最大となる出力が得られる。
また入力波形２を識別するためには、微分Ｐを８（８タ
ップ分の時間）遅延させ、微分Ｐの負のピークの符号を
反転させ合成させる。この結果を図２２に示す。さらに
入力波形３を識別するためには、積分Ｐ−１を８（８タ
ップ分の時間）遅延させ、微分Ｐの負のピークの符号を
反転させ合成させる。この結果を図２３に示す。

【００３６】以上の入力信号の波形１、２、３、４の識
別を行う機能の構成を図２４に示す。なおデジタルフィ
ルタの出力（正）は正規の出力であり、出力（反）は符
号反転出力である。また、波形１、２、３、４以外に識
別する波形が無い場合には図２４の波形４検出の機能は
不要となる。以上の説明は合成部での合成を二つのデジ
タル出力あるいは遅延出力の１：１の合成としている。

【００３７】各デジタルフィルタの特性の差が特徴をう
まく識別できるパターンとあまり識別に寄与できないパ
ターンとに分かれた場合には、それに比例した重みを乗
じた後に合成すれば良い。この説明を図２５を参照して
行う。なお全ての特性パターンを素パターンに戻してお
いて素パターンの乗算係数パターンを持つ複数のフィル
タ群の出力の遅延や反転等の位相合わせと合成を行って
も良い。合成重みパターンは各デジタルフィルタ出力あ
るいはその遅延処理後の遅延出力Ｏdi・j の加重平均を
取るために用いられる。遅延出力Ｏdi・j に重みｗi が
乗じられた後、全ての和をとって、 重みの総和ｗ₁ ＋ｗ₂ ＋ｗ₃ ＋ｗ₄ ──＝Σ( ｗ_n )(n
＝1 〜i) で除算される。システムアプリケーションの種類によっ
て重みの用い方が異なる場合があり、単に重みを乗じて
和を求める総和演算やその他相乗平均等の処理にも利用
できる。

【００３８】図２６に示すように、融合した合成出力を
判定部で判定する前に、各デジタルフィルタの出力Ｏ
_1.j ・・・ Ｏ_i.j をそれぞれ判定するための判定機能
を設ける方法とすることが出来る。入力信号の波形が、
音声の音素や電波の信号のように意味を持った信号のつ
ながりである場合、その音素や信号を特徴化して、しき
い値との大小判定をして音素を確定し、この結果を位相
メモリに一時記憶し、次の音素や信号の判定結果の出現
とタイミングを合わせて、合成した上で統合判定を下す
ことが可能となる。このような応用でも位相メモリを挿
入する位置は、デジタルフィルタ演算手段の入力部とし
ても同様の効果を得ることができる。

【００３９】本発明の波形検出装置は上記のように構成
されているが、この波形検出装置と従来のウェーブレッ
トとの波形検出の比較例を次に説明する。図２７は、二
つの乗算係数パターン〔図中（Ａ）は従来のウェーブレ
ットによる乗算係数パターン、図中（Ｂ）は本発明に係
わる乗算係数パターンである〕を使用して同じ入力信号
に対して従来のデジタルフィルタ出力と、本発明のデジ
タルフィルタ出力とを求めた実例である。最初のグラフ
が電波を検出した入力信号である。中央に近い急峻でピ
ークの強いパルスが不要な雑音である。左右にあるピー
クの小さい波形が抽出したい波形である。いかに雑音を
無視できて検出目標の波形を強調できるか、が検出器の
性能になる。

【００４０】グラフ１は従来のウェーブレット方法での
検出、グラフ２が本発明での検出結果である。両者と
も、雑音にかかわらずに目標波形を検出できているが、
図を比較してわかるように、従来方式の検出時間が大幅
に遅れている。従来の乗算係数パターン（Ａ）の代わり
に、識別したい波形の傾きだけに類似させた乗算係数パ
ターン（Ｂ）で求めたデジタルフィルタ出力は、検出の
遅れが（Ａ）の半分程度となる。このような単純な形状
の乗算係数パターンの方が演算処理が速くなる。またパ
ターン（Ｂ）はその傾きを変更した時の出力誤差が少な
くなる方に、傾きを変えてゆけば、容易に自動的な調整
を行う学習システムが実現できる。パターン（Ａ）では
その形状を変更し調整することが容易でないことは一目
瞭然である。

【００４１】さらに図２８の実例は、上記波形検出装置
を状態監視システムに適用した例である。この状態監視
システムは図に示す構成となっており、波形検出装置に
はセンサからの検出信号がアンプとＡＤコンパータを介
して入力され、演算処理されるようになっている。この
システムは、例えば放射性物質により目詰まりを起こす
可能性のある導圧管の圧力波形に対して予知診断を行う
ことができ、圧力波形の変化を波形検出装置で捕らえ
て、目詰まり状態を監視することができる。図２９にお
いて、入力信号は圧力波形であり、ピーク１が正常時の
波形、ピーク２が異常の予兆となる波形である。グラフ
１のように、従来の乗算係数パターンＡでは、ピーク１
とピーク２に対して、デジタルフィルタ出力は同程度の
強さを示すため、しきい値判定でピーク１とピーク２を
識別することが不可能である。

【００４２】グラフ２は立ち上がり特性検出を、グラフ
３は立ち下がり特性検出の乗算係数パターンを用いた結
果である。立ち上がり特性は、正常、予兆波形とも同じ
であるので、結果に差異はない。立ち下がり特性では明
らかに差が生じている。グラフ２を時間ｔｄだけ遅延さ
せて、グラフ３と和を取れば、正常波形の検出結果は全
てマイナスの値であるが、予兆波形の方は、プラスに突
出し、これによって予兆信号を検出できることが分か
る。このように波形に遅延を行い、ピーク位置を合わせ
ることを位相合わせといい、これも本発明の特徴であ
る。検出結果は公知の表示手段によって表示され、導圧
管の目詰まりがあるか否かを知ることができる。

【００４３】波形のウネリに着目した特徴化例を図３０
に示す。図３０は図４５の従来のウエーブレットで使用
する乗算係数パターンを使用してデジタルフィルタの出
力を求めた例と対比するための本発明の乗算係数パター
ンを使用したデジタルフィルタの出力を表したものであ
る。乗算係数パターンは微分特性パターンでデジタルフ
ィルタのタップ数を７とした。図３０で明確なように、
図４５と比べ、入力信号のウネリ（ａ）正常、（ｂ）異
常、（ｃ）正常に対応し、単一のパルス状出力が得ら
れ、かつ（ｃ）正常は負出力となり、（ｂ）異常にたい
して最大の出力が得られる。判定部のしきい値を１３０
と２００の間の値に設定すれば異常検出が可能となる。
また図で明らかなように、検出の遅れは図４５の１０〜
２０タップ分の時間遅れに比べ本発明ではほとんど時間
遅れがなく、早期の異常検出が実現されている。

【００４４】つづいて、本発明の別の目的である１／ｆ
ゆらぎフィルタを作る波形変換装置の構成を説明する。
図３１は、波形検出装置のデジタルフィルタを用いて１
／ｆゆらぎ変換を行い基本的構成を表す図である。図３
１では図１の波形検出装置の構成中の演算処理部を用い
て波形検出をおこなう方法を示している。図３１に示し
たデジタルフィルタは図１のように複数で構成される場
合があるが、図１に示した合成部は必須な構成ではな
い。デジタルフィルタの乗算係数パターンは、パラメー
タ設定手段によって設定され、外部よりパラメータ入力
部を通して転送される乗算係数パターンも設定すること
ができる。

【００４５】図３１はデジタルフィルタ演算手段を構成
するデジタルフィルタ機能の図であり、このデジタルフ
ィルタ機能は先に説明した実施形態中の図３（ａ）と同
じものを使用する。また図３２は図３１の概念図であ
り、図中Ｐａと記載されている要素は乗算係数パターン
としてＰａを設定されているデジタルフィルタを表し、
そのＰａは、 Ｐａ＝Ｐ1 ＋Ｐ2 ＋Ｐ3 ＋Ｐ4 ＋Ｐ5 ──Ｐｉ の式で求められる。図中Ｐｉは個別のデジタルフィルタ
に設定された乗算係数パターンである。図３２の個々の
デジタルフィルタの出力を合成した結果得られる出力波
形は図３２のＰａを乗算係数パターンとするデジタルフ
ィルタの出力と同一となる。上記波形変換装置により１
／ｆゆらぎフィルタ用の乗算係数パターンを作成する手
順を説明すると、１／ｆゆらぎフィルタは、二つ以上の
素パターンを持つデジタルフィルタを組み合わせて出力
を合成するか、あるいは素パターンを組み合わせて新た
な乗算係数パターンを作る。

【００４６】例えば、素パターンとして図３３に示すも
のを基本として、図３４に示すようにそれぞれのパター
ンのタップ数ｔi （i ＝１，２，・・・）は最初のフィ
ルタの係数のｎ倍を取り、その時のフィルタの高さｈi
（i ＝１，２，・・・）を最初のフィルタの係数の高さ
のｎ分の１とし、ｓi ＝ｔi ×ｈi なる係数の総和（Ｐ
１＋Ｐ２＋Ｐ３）を同じく取るようにすると、容易に１
／ｆゆらぎフィルタを構成することができる。図３５は
１／ｆゆらぎフィルタを得るための三つの素パターンで
あり、図３６（ａ）はこの素パターンを用いて合成され
た乗算係数パターン、さらに図３６（ｂ）このパターン
を用いたデジタルフィルタによって得られたパワースペ
クトル図である。このパワースペクトル図と図４７に示
す従来のパワースペクトル図とを比較すると、従来のも
のより図３６（ｂ）のパワースペクトラムの傾きが滑ら
かになっており、最も１／ｆゆらぎの傾きに近い−１と
なっている。

【００４７】次に１／ｆゆらぎを作成する合成パターン
の作成方法を図３７を参照して説明する。まず図３７に
おいて、まず、素パターン１、素パターン２、素パター
ン２−１を作成し、素パターン２の先頭位置をずらして
（即ち素パターン２の位相をずらして）素パターン１お
よび素パターン２−１を加算する。その後図３８に示す
ように得られた合成パターンとさらに素パターン３を加
算して合成パターンを作成する。こうして得られた合成
パターンを乗算係数パターンとして採用し演算処理を行
うことで入力信号に１／ｆゆらぎをフィルタを使用して
容易に１／ｆゆらぎ波形を出力することができる。な
お、この加算する際には図３９に示すように、矢印の一
組だけを調整することもできる。この場合には段差をな
だらかに修正し、上下の面積を一定にすることが望まし
い。

【００４８】上記合成パターンの作成方法を図４０のフ
ローチャートを参照して説明する。このフローチャート
は、素パターン（ＪＫ１）のパラメータを入力して、素
パターンを演算により求め、入力された素パターンより
合成した合成パターン（ＪＫ０）を作成する方法であ
る。 ステップＳ１：ＪＫ０（合成パターン）を０（ゼロ）ク
リアする。 ステップＳ２：素パターンの指定が終了するまでのル
ープを繰り返す。 ステップＳ３：ファイル入力かどうかを指定する。ただ
しメモリ等に素パターンがある場合はメモリ指定でもよ
い。 ステップＳ４：図３３の素パターンのパラメータである
底辺（タップ数）を入力する。 ステップＳ５：図３３の素パターンのパラメータである
高さを入力する。 ステップＳ６：図３３の素パターンのパラメータの極性
（＋、−）を入力する。 ステップＳ７：合成パターンを作る際のずれを入力す
る。 ステップＳ８：ステップＳ４〜ステップＳ７で指定され
た素パターンのパラメータより、直線近似して素パター
ンを算出してＪＫ１へ設定する。 ステップＳ９：素パターンをファイルから読み込んでＪ
Ｋ１に設定する。または別のメモリ上にある素パターン
をＪＫ１へコピーする。 ステップＳ１０：ｉ＝１かどうかを判断する。 ステップＳ１１：ＪＫ０（合成パターン）にステップＳ
４〜ステップＳ９で指定または作成した素パターン（Ｊ
Ｋ２）を加算する。 ステップＳ１２：カウンタｉを１加算する。 ステップＳ１３：必要であればステップＳ１〜ステップ
Ｓ１２で作成したＪＫφをファイルに保存する。 こうして合成パターンを得ることができる。

【００４９】以上説明したように本発明に係わる波形検
出装置では、デジタルフィルタの乗算係数パターンのパ
ターン形状をウェーブレットの考えとは逆に周波数分離
特性を犠牲にしたかわり、位相特性（ウネリなどの偏移
を察知する能力）を最大限にできるように工夫するとと
もに、複数のフィルタの位相遅れ（検出のずれ）時間を
合わせて判断するようにしたため、急峻で高い周波数の
音域の成分を含むパルス音から、極めて周期の長い長期
間で変化が僅かずつ現れる時系列データにいたるまで広
範囲の波形の特徴化を行うことができる。また本発明の
波形検出装置を使用することで、１／ｆゆらぎ波形など
特定の波形を容易に出力することができる。なお、上記
実施形態は従来のウェーブレットによる演算処理と同様
にコンピュータによって行っているが、それぞれの機能
を持ったハードウエアを組み合わせて構成することもで
き、上記実施形態はあくまでも本発明の１例に過ぎず、
本発明はその精神及び必須特徴事項から逸脱することな
く他のさまざまな方法で実施することができる。

【００５０】

【発明の効果】以上詳細に説明したように本発明によれ
ば、従来のウェーブレットシステムに比較して、高速応
答性が向上されるとともに、波形検出装置をセンサアン
プやモニタに内蔵することができるため装置がコンパク
ト化される。また低周波、ウネリ、急峻なパルスの検出
が容易となり、乗算係数パターンの作成も容易であるた
め各種のシステムに簡単に適合することができる。さら
に、１／ｆゆらぎ波形など特定の波形を容易に出力する
ことができる等々の優れた効果を奏することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る実施形態としての波形検出装置の
構成図である。

【図２】図１の波形検出装置のパラメータ設定手段の構
成図である。

【図３】（ａ）は演算処理部を構成する一般的なデジタ
ルフィルタ機能の図、（ｂ）は同（ａ）に示すデジタル
フィルタを利用して演算処理部を構成した図、（ｃ）は
位相メモリをデジタルフィルタの入力側に設けた図であ
る。

【図４】本発明に係わる乗算係数パターンの設定手順を
示す図である。

【図５】図４（ｆ）のパターンを乗算係数パターンとし
て作成した例の図である。

【図６】図４（ｇ）のパターンを乗算係数パターンとし
て作成した例の図である。

【図７】テスト用の入力信号データの波形３種の図であ
る。

【図８】図７のテスト用入力信号データを入力に用い
て、図５の積分特性パターン、図６の微分特性パターン
を乗算係数パターンとした２種類のデジタルフィルタ出
力を示す図である。

【図９】従来例と本発明のテスト用の乗算係数パターン
の図である。

【図１０】図７のテスト用の入力信号データおよび図９
の乗算係数パターンを用いた時の出力図である。

【図１１】図９に示す乗算係数パターンを二つの素パタ
ーンの合成で作る説明図である。

【図１２】素パターンを予め合成した場合と出力を合成
した場合の説明図である。

【図１３】乗算係数パターン（積分Ｐ−１）の例であ
る。

【図１４】合成パターンを用いてパルス状の入力信号波
形の形状を特徴化する過程の説明図である。

【図１５】図１４を継続的にプロットしたものである。

【図１６】負の積分特性パターン図である。

【図１７】特殊形状の微分特性パターン図である。

【図１８】４つのテスト用入力波形を示す。

【図１９】図１７の微分特性パターンを用いて図１８の
入力信号のデジタルフィルタ出力を求めた結果である。

【図２０】３つの特性パターンの出力の違い示した図で
ある。

【図２１】図１８の入力波形１を識別するために図２０
の微分Ｐ−２の出力を符号反転して合成させた図であ
る。

【図２２】図１８の入力波形２を識別するために、微分
Ｐの出力を８遅延させ、微分Ｐの負のピークの符号を反
転させ合成した結果の図である。

【図２３】図１８の入力波形３を識別するために、積分
Ｐ−１の出力を８遅延させ、微分Ｐの負のピークの符号
を反転させ合成した結果の図である。

【図２４】波形検出機能の構成図である。

【図２５】合成出力を作成する時の加重平均の求め方の
説明図である。

【図２６】判定部の一例である。

【図２７】同じ入力信号に対して従来の乗算係数パター
ンによるデジタルフィルタ出力と、本発明の乗算係数パ
ターンによるデジタルフィルタ出力とを比較した例であ
る。

【図２８】本発明に係わる波形検出装置を状態監視シス
テムに適用した構成図である。

【図２９】上記状態監視システムに適用したものの検出
波形の比較図である。

【図３０】図４５の従来のウエーブレットで使用する乗
算係数パターンを使用してデジタルフィルタの出力を求
めた例と対比するための本発明の乗算係数パターンを使
用したデジタルフィルタの出力を表したものである。

【図３１】本発明の他の実施形態に係わるデジタルフィ
ルタ演算手段を構成するデジタルフィルタ機能の図であ
る。

【図３２】本発明の他の実施形態に係わるデジタルフィ
ルタ演算手段を構成するデジタルフィルタ機能の構成図
である。

【図３３】本発明の他の実施形態に係わる１／ｆゆらぎ
フィルタを得るための素パターンの一例を示す図であ
る。

【図３４】図３３の素パターンを使用して１／ｆゆらぎ
フィルタをうるための説明図である。

【図３５】１／ｆゆらぎフィルタを得るための三つの素
パターンを示す図である。

【図３６】図３５の素パターンを用いて合成された乗算
係数パターンの図である。

【図３７】１／ｆゆらぎフィルタを作成する合成パター
ンの作成方法を説明する図である。

【図３８】１／ｆゆらぎフィルタを作成する合成パター
ンの作成方法を説明する図である。

【図３９】１／ｆゆらぎフィルタを作成する合成パター
ンの作成方法を説明する図である。

【図４０】１／ｆゆらぎフィルタを作成する合成パター
ンを作成するフローチャートである。

【図４１】従来のウエーブレットによる波形検出装置の
構成図である。

【図４２】ウェーブレットの演算の基本となる一般的な
デジタルフィルタの構成図である。

【図４３】デジタルフィルタ演算の方法を説明する図で
ある。

【図４４】従来のウェーブレットの説明図である。

【図４５】従来のウエーブレットで使用する乗算係数パ
ターンを使用してデジタルフィルタの出力を求めた例で
ある。

【図４６】従来の１／ｆゆらぎ波形発生器の概略構成図
である。

【図４７】８タップのデジタルフィルタによる１／２回
積分の乗算係数パターン（ａ）とその変換出力図同
（ｂ）、（ｃ）である。

【図４８】図４７と同様８タップのデジタルフィルタに
よる１／３回積分の乗算係数パターン（ａ）とその変換
出力図同（ｂ）、（ｃ）である。

【符号の説明】

Ｉｊ 入力信号データ Ｐ１ 乗算係数パターン Ｏ１ デジタルフィルタ出力 Ｄt ・ｊ 合成出力 Ｄｓ・ｊ 判別結果

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】センサと、信号入力部と、前記信号入力部
   からの出力信号に基づいて信号データの特徴化をする機
   能をもった演算処理部と、演算処理部からの出力にもと
   づいて波形の特徴を判定する判定部と、判定部の判定結
   果を出力する出力部とを備えている波形検出装置であっ
   て、 前記演算処理部は、デジタルフィルタ演算手段と、位相
   合わせパラメータ設定手段と、合成部とを有し、さらに
   前記デジタルフィルタ演算手段は、入力信号を記憶し遅
   延させる遅延メモリと乗算係数パターンを貯える乗算係
   数パターンメモリを備えたデジタルフィルタとパラメー
   タ設定手段とを有し、前記パラメータ設定手段は、乗算
   係数パターンを設定する乗算係数パターン設定手段とフ
   ィルタパラメータ設定手段とを有し、前記デジタルフィ
   ルタ演算手段は信号入力部より入力される入力信号デー
   タを前記デジタルフィルタに接続し、前記両メモリの内
   容の積和を算出し出力する機能を有しており、そのデジ
   タルフィルタ演算手段の出力を合成部にて融合した合成
   出力から状態変動の兆候を特徴化することを特徴とする
   波形検出装置。
2. 【請求項２】前記演算処理部のデジタルフィルタ演算手
   段に複数のデジタルフィルタを設け、傾きＫ×ａの線形
   パターンを乗算係数パターンの素パターンとし、少なく
   ともこの素パターン、入力信号データ、あるいはデジタ
   ルフィルタ出力のいづれかの位相を変更する変更手段を
   設け、素パターンを用いたデジタルフィルタの出力の合
   成が、特徴抽出処理機能の一部の位相が変化した状態で
   得られるようにしたことを特徴とする請求項１に記載の
   波形検出装置。
3. 【請求項３】前記デジタルフィルタの入力あるいは出力
   を一定時間だけ遅延させる位相メモリを設け、別のデジ
   タルフィルタの出力と位相が合うような遅延時間を上記
   位相合わせパラメータ設定手段により設定し、各デジタ
   ルフィルタの出力を合成して、判定部に伝達することを
   特徴とする請求項２に記載の波形検出装置。
4. 【請求項４】前記デジタルフィルタの出力の最大あるい
   は最小値を前記位相メモリにて一時記憶し、複数のデジ
   タルフィルタ出力を組み合わせて判定するようにしたこ
   とを特徴とする請求項１に記載の波形検出装置。
5. 【請求項５】デジタルフィルタの出力に出力値を判定す
   る判定機能とその値を前記位相メモリにて一時記憶し
   て、この判定結果の位相を合わせて合成出力を得るよう
   にしたことを特徴とする請求項４に記載の波形検出装
   置。
6. 【請求項６】前記演算処理部の位相を変更する変更手段
   によって、上記デジタルフィルタの入出力遅延等の位相
   合わせをする代わりに、前記位相合わせパラメータ設定
   手段から、パラメータを前記パラメータ設定手段の乗算
   係数パターン設定手段に伝達し、乗算係数パターンの位
   相を変化させて、複数の乗算係数パターンを合成した新
   たな乗算係数パターンを生成しデジタルフィルタに設定
   したことを特徴とする請求項１に記載の波形検出装置。
7. 【請求項７】信号データの特徴化をする機能をもった演
   算処理部と、パラメータ入力部とを備えた波形検出装置
   であって、前記演算処理部は、デジタルフィルタ演算手
   段と、パラメータ入力部とを有し、さらに前記デジタル
   フィルタ演算手段は、入力信号を記憶し遅延させる遅延
   メモリと乗算係数パターンを貯える乗算係数パターンメ
   モリを備えたデジタルフィルタとパラメータ設定手段と
   を有し、前記パラメータ設定手段は、パラメータ入力部
   を介して乗算係数パターンを設定する乗算係数パターン
   設定手段とフィルタパラメータ設定手段とを有し、前記
   デジタルフィルタ演算手段は信号入力部より入力される
   入力信号データを前記デジタルフィルタに接続し、前記
   両メモリの内容の積和を算出し出力する機能を有してお
   り、前記乗算係数パターンに単調な傾きをもったパター
   ンを用いるようにし、そのデジタルフィルタ演算手段の
   出力を変換出力とすることを特徴とする波形検出装置。
8. 【請求項８】前記乗算係数パターンを、傾きＫ×ａの線
   形パターンを乗算係数パターンの素パターンとし、少な
   くともこの素パターンを一つ以上組み合わせて周波数応
   答のパワースペクトルの傾きが一部の周波数帯域で１あ
   るいは−１の傾きとなるデジタルフィルタの出力になる
   ようにしたことを特徴とする請求項７に記載の波形検出
   装置。
9. 【請求項９】前記乗算係数パターンの素パターン１を選
   択し、次に素パターン１と長さ（タップ数）がｎ倍で高
   さがｎ分の１になる素パターン２を選択し、前記素パタ
   ーン１および素パターン２の同じ位置同士の係数の値を
   加算して周波数応答でパワースペクトルの傾きが−１
   （１／ｆゆらぎ変換）となるようにしたことを特徴とす
   る請求項７に記載の波形検出装置。
10. 【請求項１０】前記乗算係数パターンの素パターン１を
    選択し、次に素パターン１と逆符号となる相似の素パタ
    ーン２を選択し、前記素パターン１および素パターン２
    の先頭位置を異ならせて、同じ位置同士の係数の値を加
    算して、新たなる乗算係数パターンを算出し、これを上
    記デジタルフィルタに用いて、入力信号に対して出力信
    号の周波数応答でパワースペクトルの傾きが２（ｆ２乗
    ゆらぎ変換）となるようにしたことを特徴とする請求項
    ７に記載の波形検出装置。
11. 【請求項１１】前記傾きＫ×ａの波形パターンと前記ｆ
    ２乗ゆらぎ変換となる乗算係数パターンを加算して新た
    なる乗算係数パターンを作成し、これを上記デジタルフ
    ィルタに用いて入力信号に対し、出力信号のパワースペ
    クトルの傾きが１（ｆゆらぎ変換）となり、かつ出力の
    値が入力の近未来の値を予測するようにした請求項７に
    記載の波形検出装置。
12. 【請求項１２】前記乗算係数パターンの値が急に０（ゼ
    ロ）に近づく部分の値を補正して、段階的に近づくよう
    にして、デジタル情報処理に特有の偏った減衰の発生を
    押さえるようにしたことを特徴とする請求項８〜１１の
    いずれか１項に記載の波形検出装置。
13. 【請求項１３】前記請求項１〜請求項１２のいづれか１
    項に記載の波形検出装置を利用し、信号入力部からの入
    力信号データの中から、波形の特徴を抽出し、前記特徴
    化した波形をもとに入力信号の状態を判定し、判定結果
    を表示できるようにしたことを特徴とする状態監視シス
    テム。