JPS63273015A - 音源周波数推定方法 - Google Patents
音源周波数推定方法Info
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- JPS63273015A JPS63273015A JP10769887A JP10769887A JPS63273015A JP S63273015 A JPS63273015 A JP S63273015A JP 10769887 A JP10769887 A JP 10769887A JP 10769887 A JP10769887 A JP 10769887A JP S63273015 A JPS63273015 A JP S63273015A
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- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 28
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 11
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 abstract description 5
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Measuring Frequencies, Analyzing Spectra (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、音源周波数推定方法に係り、とくに、アクテ
ィブソナー等、パルス幅が比較的短い音波機器の音波の
音源周波数を最大エントロピー法を用いて推定するため
の音源周波数推定方法に関する。
ィブソナー等、パルス幅が比較的短い音波機器の音波の
音源周波数を最大エントロピー法を用いて推定するため
の音源周波数推定方法に関する。
音源から現実に出力されている周波数を特定することは
、反射音に含まれた種々の情報を高精度に解析するに際
し非常に重要とされている。
、反射音に含まれた種々の情報を高精度に解析するに際
し非常に重要とされている。
従来、音源周波数を推定するに際しては、フーリエ変換
（或いは高速フーリエ変換）などの手法が用いられ、そ
のパワースペクトルのピーク値をもって特定するように
なっていた。
（或いは高速フーリエ変換）などの手法が用いられ、そ
のパワースペクトルのピーク値をもって特定するように
なっていた。
しかしながら、フーリエ変換法においては、周波数分析
能Δｆが、Δｆ＝ｆ、／Ｎ（但し、ｆ３：サンプリング
周波数、Ｎ：データ個数）で表されることから、高い分
析能を必要とするには多くのデータ個数が必要とされて
いる。これがため、フーリエ変換法においては、比較的
長いパルス幅から成る音波の場合には都合が良いが、ア
クティブソナーの如くパルス幅の狭い音波については周
波数の推定を高精度に行うことができない、という欠点
があった。
能Δｆが、Δｆ＝ｆ、／Ｎ（但し、ｆ３：サンプリング
周波数、Ｎ：データ個数）で表されることから、高い分
析能を必要とするには多くのデータ個数が必要とされて
いる。これがため、フーリエ変換法においては、比較的
長いパルス幅から成る音波の場合には都合が良いが、ア
クティブソナーの如くパルス幅の狭い音波については周
波数の推定を高精度に行うことができない、という欠点
があった。
本発明は、かかる従来例の有する不都合を改善し、パル
ス幅が狭い音波（含む超音波）についても高い分析能の
もとに高精度に周波数を推定することのできる音源周波
数推定方法を提供することを、その目的とする。
ス幅が狭い音波（含む超音波）についても高い分析能の
もとに高精度に周波数を推定することのできる音源周波
数推定方法を提供することを、その目的とする。
本発明では、複数のデータを適当にオーバーラツプしな
がら適当数の周波数範囲に分割し、その分割された各周
波数範囲のスペクトルピークを最大エントロピー法の手
法により算定し、しかるのち各スペクトルピークを平均
化することにより得られる値を音源周波数とする、とい
う構成を採っている。これによって前述した目的の達成
を意図している。
がら適当数の周波数範囲に分割し、その分割された各周
波数範囲のスペクトルピークを最大エントロピー法の手
法により算定し、しかるのち各スペクトルピークを平均
化することにより得られる値を音源周波数とする、とい
う構成を採っている。これによって前述した目的の達成
を意図している。
以下、本発明の一実施例を第１図ないし第２図に基づい
て説明する。
て説明する。
最初に、本発明の概要について説明する。
本発明のスペクトル推定は最大エントロピー法を用いる
ため、音源パルスが比較的短くても対処出来る。最大エ
ントロピー法の一つとするパーク（Ｂｕｒｇ）法では、
スペクトルピークの位置（Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｏｆ
５ｐｅｃｔｒａｌＰ ｅ ａ ｋ、略称ｒＬＯ３Ｐ、
）が雑音或いは初期位相によって移動することが知られ
ているため。
ため、音源パルスが比較的短くても対処出来る。最大エ
ントロピー法の一つとするパーク（Ｂｕｒｇ）法では、
スペクトルピークの位置（Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｏｆ
５ｐｅｃｔｒａｌＰ ｅ ａ ｋ、略称ｒＬＯ３Ｐ、
）が雑音或いは初期位相によって移動することが知られ
ているため。
周波数推定の対象であるデータを必要に応じて（例えば
ハードウェアの条件）オーバラップしながら分割しく第
２図参照）、それぞれの組のデータセットからＢｕｒｇ
法で求めたＬＯ５Ｐの平均をとり（第２図のｊ組につい
て）、これを推定値とする。
ハードウェアの条件）オーバラップしながら分割しく第
２図参照）、それぞれの組のデータセットからＢｕｒｇ
法で求めたＬＯ５Ｐの平均をとり（第２図のｊ組につい
て）、これを推定値とする。
上述、１組のデータセットのデータ数が少ない場合であ
っても、スペクトルの推定が出来る最大エントロピー法
による数式は、次式である。
っても、スペクトルの推定が出来る最大エントロピー法
による数式は、次式である。
Ｐ（ｆ）＝Δｔ−Ｐ、／［１１＋Σγ□・６−Ｊ！ＴＣ
ｆｌｌ・６ｔＩ ２ ］ ここで、Ｐ：パワースベクトル ｆ：周波数 Δｔ：サンプリング周期 Ｐｌ ：予測誤差平均 Ｔｖｈｋ：線形予測フィルタの係数 これを更に詳述すると、図示しない受信素子によって受
信された音波（含、超音波）の信号波ｘ （ｔ）は、ア
ナログ−ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器１１によってＡ／
Ｄ変換され、第２図に示すようにＮ個のデータｒ ［ｘ
（ｋ・Δｔ）ｌｓ」（但し、［］は集合を示す）とし
て第１のメモリであるＲＡＭ （Ｒａｍｄ ｏｍ Ａ
ｃ ｃ ｅ ｓ ｓＭｅｍｏｒｙ）に格納される。ここ
で次に、Ｎ個のデータより、Ｋ個を取り込んで（第２図
を参照。
ｆｌｌ・６ｔＩ ２ ］ ここで、Ｐ：パワースベクトル ｆ：周波数 Δｔ：サンプリング周期 Ｐｌ ：予測誤差平均 Ｔｖｈｋ：線形予測フィルタの係数 これを更に詳述すると、図示しない受信素子によって受
信された音波（含、超音波）の信号波ｘ （ｔ）は、ア
ナログ−ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器１１によってＡ／
Ｄ変換され、第２図に示すようにＮ個のデータｒ ［ｘ
（ｋ・Δｔ）ｌｓ」（但し、［］は集合を示す）とし
て第１のメモリであるＲＡＭ （Ｒａｍｄ ｏｍ Ａ
ｃ ｃ ｅ ｓ ｓＭｅｍｏｒｙ）に格納される。ここ
で次に、Ｎ個のデータより、Ｋ個を取り込んで（第２図
を参照。
オーバラップのデータ数γ、データセット数ｊ。
などは、次にＮ個取り込んで第１のメモリ１２に格納す
るまでの時間などを考慮した上設定する）ＲＡＭなどで
形成された第２のメモリ１３に［［ｘｊ（ｋ・Δｔ）ｌ
ｋを格納する。この数列は最大エントロピー法によるス
ペクトル推定演算器１４によって、Ｌ個の周波数成分′
のパワー［Ｐ（ｎ・δｆ）］Ｌが、出力される。（ここ
で、ｎ＝１．２．・・・・・・Ｌ７δｆは必要に応じて
設定する周波数間隔）、このようにパワースペクトルが
推定された後、スペクトルピーク位置をスペクトルピー
ク検出器１５によって、ｉ番目のデータセットによって
推定したビークｒｉが求められる。
るまでの時間などを考慮した上設定する）ＲＡＭなどで
形成された第２のメモリ１３に［［ｘｊ（ｋ・Δｔ）ｌ
ｋを格納する。この数列は最大エントロピー法によるス
ペクトル推定演算器１４によって、Ｌ個の周波数成分′
のパワー［Ｐ（ｎ・δｆ）］Ｌが、出力される。（ここ
で、ｎ＝１．２．・・・・・・Ｌ７δｆは必要に応じて
設定する周波数間隔）、このようにパワースペクトルが
推定された後、スペクトルピーク位置をスペクトルピー
ク検出器１５によって、ｉ番目のデータセットによって
推定したビークｒｉが求められる。
第３図に、この最大エントロピー法による演算器１４の
アルゴリズムを示す。
アルゴリズムを示す。
次に、上述の如く求めた周波数ビーク位置を平均化する
手法について説明する。
手法について説明する。
で、Ａ、は平均するデータ、Ｎばデータの総数）で定義
される。一方、 より、算術平均ＡＭは、漸化式である下式ＡＮ ＝ ［
（Ｎ−ｔ）／Ｎｌ ・Ａト、＋（１／Ｎ）ＡＭ から求められる。これは、Ｎ番目までの平均は、ＣＮ−
１）／Ｎと（Ｎｌ）番目までの平均Ａ□、の積、および
１／ＮとＮ番目のデータＡＮの積、との和であることを
表している。
される。一方、 より、算術平均ＡＭは、漸化式である下式ＡＮ ＝ ［
（Ｎ−ｔ）／Ｎｌ ・Ａト、＋（１／Ｎ）ＡＭ から求められる。これは、Ｎ番目までの平均は、ＣＮ−
１）／Ｎと（Ｎｌ）番目までの平均Ａ□、の積、および
１／ＮとＮ番目のデータＡＮの積、との和であることを
表している。
ｉ番目のデータセットからピーク位置ｆ□が決められる
が、これに対して乗算器１６では（１／ｉ）が乗ぜられ
る。一方、ｉ＝１の場合以外（ｉ＝１の場合は記憶器１
９にｆ ＝−ｒ ＝ ｆｏ ＝０を入れる）は、一つ前
のデータセットまでのピーク位置の平均ｆ ｉ−１を乗
算器２０で相乗し、元の（１／１）ｆＨとを加算器１７
で相加し、ｉ番目までの平均値ｆ、を作り出す。
が、これに対して乗算器１６では（１／ｉ）が乗ぜられ
る。一方、ｉ＝１の場合以外（ｉ＝１の場合は記憶器１
９にｆ ＝−ｒ ＝ ｆｏ ＝０を入れる）は、一つ前
のデータセットまでのピーク位置の平均ｆ ｉ−１を乗
算器２０で相乗し、元の（１／１）ｆＨとを加算器１７
で相加し、ｉ番目までの平均値ｆ、を作り出す。
この場合、記憶器１９は、ｆ、−１とｆ！を格納する。
一方、記憶器１９は、ｉ＝１の場合以外、ファクタ［（
ｉ −１） ／ ｉ ］を格納している。
ｉ −１） ／ ｉ ］を格納している。
このように、平均化回路１０では、〒五を３個求まるま
で続けて、結局ｊ回（回数はカウンタ回路１８にて特定
されている）のスペクトル推定ヲ行い、１回目から′ｊ
回目までの平均値ｆ、によって推定した周波数の値を音
源周波数とするようになっている。
で続けて、結局ｊ回（回数はカウンタ回路１８にて特定
されている）のスペクトル推定ヲ行い、１回目から′ｊ
回目までの平均値ｆ、によって推定した周波数の値を音
源周波数とするようになっている。
以上のように、本発明によると、最大エントロピー法の
手法を用いたことから、パルス幅の狭い音波に対しても
音源周波数のピーク位置を有効に求めることができ、複
数のデータを適当にオーバラップさせて分割するという
手法を用いたことから、最大エントロピー法におけるス
ペクトルピークの初期移動の弊害を排除することができ
、各り測定領域のスペクトルピークを平均化するという
手法を用いたことから、分解能がフーリエ変換法より著
しく高くくシかも高精度に音源周波数を求めることがで
きるという従来にない優れた音源周波数推定方法を提供
することができる。
手法を用いたことから、パルス幅の狭い音波に対しても
音源周波数のピーク位置を有効に求めることができ、複
数のデータを適当にオーバラップさせて分割するという
手法を用いたことから、最大エントロピー法におけるス
ペクトルピークの初期移動の弊害を排除することができ
、各り測定領域のスペクトルピークを平均化するという
手法を用いたことから、分解能がフーリエ変換法より著
しく高くくシかも高精度に音源周波数を求めることがで
きるという従来にない優れた音源周波数推定方法を提供
することができる。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図は
第１図における入力波形及びその取扱いを示す説明図、
第３図は第１図中におけるスペクトル推定演算器部分の
アルゴリズムを示す説明図である。 １０・・・・・・平均化回路、１１・・・・・・Ａ／Ｄ
変換器、１２・・・・・・第１のメモリ、１３・・・・
・・第２のメモリ、１４・・・・・・スペクトル推定演
算器。 特許出願人 日本電気株式会社 第３図
第１図における入力波形及びその取扱いを示す説明図、
第３図は第１図中におけるスペクトル推定演算器部分の
アルゴリズムを示す説明図である。 １０・・・・・・平均化回路、１１・・・・・・Ａ／Ｄ
変換器、１２・・・・・・第１のメモリ、１３・・・・
・・第２のメモリ、１４・・・・・・スペクトル推定演
算器。 特許出願人 日本電気株式会社 第３図
Claims (1)
- （１）、複数のデータを適当にオーバーラップしながら
適当数範囲に分割し、その分割された各周波数範囲のス
ペクトルピークを最大エントロピー法の手法により算定
し、しかるのち各スペクトルピークを平均化することに
より得られる値を音源周波数とすることを特徴とした音
源周波数推定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10769887A JPS63273015A (ja) | 1987-04-30 | 1987-04-30 | 音源周波数推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10769887A JPS63273015A (ja) | 1987-04-30 | 1987-04-30 | 音源周波数推定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63273015A true JPS63273015A (ja) | 1988-11-10 |
Family
ID=14465685
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10769887A Pending JPS63273015A (ja) | 1987-04-30 | 1987-04-30 | 音源周波数推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS63273015A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002073222A1 (fr) * | 2001-03-14 | 2002-09-19 | Advantest Corporation | Procede d'analyse de frequence, appareil d'analyse de frequence et analyseur de spectre |
| JP2009244264A (ja) * | 2008-03-28 | 2009-10-22 | Tektronix Inc | ビデオ帯域幅エミュレーション方法 |
| JP2012167999A (ja) * | 2011-02-14 | 2012-09-06 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
-
1987
- 1987-04-30 JP JP10769887A patent/JPS63273015A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002073222A1 (fr) * | 2001-03-14 | 2002-09-19 | Advantest Corporation | Procede d'analyse de frequence, appareil d'analyse de frequence et analyseur de spectre |
| US6979993B2 (en) | 2001-03-14 | 2005-12-27 | Advantest Corporation | Frequency analyzing method, frequency analyzing apparatus, and spectrum analyzer |
| JP2009244264A (ja) * | 2008-03-28 | 2009-10-22 | Tektronix Inc | ビデオ帯域幅エミュレーション方法 |
| JP2012167999A (ja) * | 2011-02-14 | 2012-09-06 | Honda Elesys Co Ltd | 電子走査型レーダ装置、受信波方向推定方法及び受信波方向推定プログラム |
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