JPWO2008136443A1 - Sinusoidal parameter estimation method - Google Patents

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    • G01R23/00Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
    • G01R23/16Spectrum analysis; Fourier analysis

Abstract

未知の信号に対して、入力信号を計測する。そしてその値から、直接的にその入力信号中に含まれる正弦波のパラメータ(周波数、振幅、位相)を推定する技術を提供する。解析信号の支配方程式を立て、さらに任意の荷重関数を導入することによって、積分形式に置き換える。それを解くことによって、正弦波パラメータが推定される。その結果、従来の近似による推定ではなく、より厳密に正弦波のパラメータを得ることができるようになった。An input signal is measured with respect to an unknown signal. Then, a technique for directly estimating the parameters (frequency, amplitude, phase) of the sine wave included in the input signal from the value is provided. Set up the governing equation of the analytic signal and introduce an arbitrary load function to replace it with the integral form. By solving it, the sine wave parameters are estimated. As a result, it has become possible to obtain a sine wave parameter more precisely than the conventional approximation.

Description

本発明は、音響センシング、音響信号処理分野に関し、特に信号波形中に含まれる正弦波パラメータを推定する方法に関する。   The present invention relates to the fields of acoustic sensing and acoustic signal processing, and more particularly, to a method for estimating a sine wave parameter included in a signal waveform.

さらに本発明は、音響や光など、広く波動場のセンシングや信号処理、通信やデータ記録における復調や復号化の技術においては、正弦波パラメータの推定は極めて重要な技術事項であるので、それらの分野にも強く関連する。   Furthermore, in the present invention, the estimation of sinusoidal parameters is an extremely important technical matter in the field of sensing and signal processing of wave fields such as sound and light, and demodulation and decoding techniques in communication and data recording. It is also strongly related to the field.

音声信号などの信号波形解析においては、その信号に含まれる正弦波のパラメータを推定することは基本的、且つ重要な事項である。   In the analysis of a signal waveform such as an audio signal, it is a basic and important matter to estimate the parameters of a sine wave included in the signal.

したがって、従来から信号中の正弦波パラメータ推定技術として種々のものが提案されている。広く利用されている技術は、FFT(高速フーリエ変換)を利用したものであり、特にその得られたFFTスペクトルを2次補間して正弦波パラメータを推定する方法は簡単で精度も高いので広く利用されている。   Therefore, various techniques for estimating a sine wave parameter in a signal have been proposed. A widely used technique uses FFT (Fast Fourier Transform), and in particular, the method of estimating the sine wave parameter by quadratic interpolation of the obtained FFT spectrum is simple and highly accurate, so it is widely used. Has been.

先行技術文献
正弦波パラメータ推定と関連性があると思われるいくつかの先行技術を挙げる。
Several prior arts that may be relevant to prior art literature sine wave parameter estimation are listed.

下記特許文献1には、正弦波の振幅と周波数とを推定する方法等が開示されている。ここに開示されている技術は、サンプリング信号に基づき、これらの信号間を補間すること等によって正弦波の推定を行うことを特徴とする。   Patent Document 1 below discloses a method for estimating the amplitude and frequency of a sine wave. The technique disclosed here is characterized in that a sine wave is estimated by interpolating between these signals based on a sampling signal.

また、下記特許文献2には、未知の信号を推定するスペクトル分析装置が開示されている。ここに開示されているスペクトル分析装置によれば、入力信号の周波数や位相が推定できるとされている。   Patent Document 2 below discloses a spectrum analyzer that estimates an unknown signal. According to the spectrum analyzer disclosed here, the frequency and phase of the input signal can be estimated.

また、下記特許文献3には、入力音声の正弦波を抽出し、その正弦波を利用して音声合成する技術が開示されている。   Patent Document 3 below discloses a technique for extracting a sine wave of an input voice and synthesizing the voice using the sine wave.

また、下記特許文献4には、ノイズが音声信号に混入した場合、そのノイズの期間における正弦波を推定し、入力信号を補間することによってノイズキャンセルを行う装置が開示されている。   Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-228561 discloses a device that performs noise cancellation by estimating a sine wave during a noise period and interpolating an input signal when noise is mixed in an audio signal.

また、下記非特許文献1においては、FFTの2次補間による正弦波パラメータの推定の基準に関する研究が開示されている。特に、その設計パラメータ、窓関数や、窓の長さ、零詰めを行う際の零詰めの量等について研究がなされている。   Non-Patent Document 1 below discloses a study on a criterion for estimating a sine wave parameter by quadratic interpolation of FFT. In particular, research has been conducted on design parameters, window functions, window lengths, and the amount of zero padding when performing zero padding.

特開平07−083964号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 07-083964 特開2000−258478号公報JP 2000-258478 A 特開2004−109809号公報JP 2004-109809 A 特開2006−135806号公報JP 2006-135806 JP 安部, スミス, ”FFTの2次補間に基づく正弦波パラメータ推定法の設計基準”,信学技報, vol.104 No.304, pp.7-12, Nov. 2004.Abe, Smith, “Design criteria for sine wave parameter estimation based on FFT quadratic interpolation”, IEICE Technical Report, vol.104 No.304, pp.7-12, Nov. 2004.

このように、未知の信号に対して正弦波のパラメータを調べる従来の手法は、補間等のテクニックを用いた近似であり、精度の向上にも一定の限界があると考えられる。   As described above, the conventional method of examining a sine wave parameter with respect to an unknown signal is an approximation using a technique such as interpolation, and it is considered that there is a certain limit in improving accuracy.

そこで、近似ではなく、直接的に正弦波のパラメータ(振幅、位相)を推定できる手法が望ましいことは言うまでもない。   Therefore, it is needless to say that a technique that can directly estimate the parameters (amplitude and phase) of the sine wave is desirable instead of approximation.

理論的には、ナイキストの定理から、サンプリング周期が十分に高ければそのサンプリングした信号の値から(量子化誤差を除けば)元の正弦波信号は完全に再現できるはずであり、そのような手法が望まれている。   Theoretically, from the Nyquist theorem, if the sampling period is sufficiently high, the original sinusoidal signal should be perfectly reproducible from the value of the sampled signal (except for the quantization error), such a technique Is desired.

本願発明は、このような背景に鑑みなされたものであり、補間等の近似ではなく、入力信号を計測した値から、直接的にその入力信号中に含まれる正弦波のパラメータを推定する技術を実現することを目的とする。   The present invention has been made in view of such a background, and is a technique for estimating a parameter of a sine wave included in an input signal directly from a value obtained by measuring the input signal, not an approximation such as interpolation. It aims to be realized.

本願発明は、上記課題を解決するために、微分方程式の有限区間荷重積分に基づく正弦波パラメータの直接推定を行うことをその解決原理とするものである。   In order to solve the above-described problems, the present invention has a solution principle of directly estimating a sine wave parameter based on a finite interval load integral of a differential equation.

また、本特許においては、正弦波のパラメータとは、周波数と振幅と位相を意味する。なお、正弦波のパラメータという場合、周波数と振幅と位相とに加えて直流バイアスを意味する場合もある。   In this patent, the parameters of the sine wave mean frequency, amplitude, and phase. In addition, in the case of a sine wave parameter, it may mean a DC bias in addition to the frequency, amplitude, and phase.

本特許においては、この直流バイアスを直接パラメータとして扱ってはいないが、周波数が直流という特別の場合の振幅として推定することができる。   In this patent, this DC bias is not directly handled as a parameter, but can be estimated as an amplitude in a special case where the frequency is DC.

具体的には、上記課題を解決するため以下のような手段を採用している。   Specifically, the following means are adopted to solve the above problems.

(1)本発明は、上記課題を解決するために、解析の対象である信号中の正弦波のパラメータを推定する方法において、前記信号の微分を含む支配方程式を立てる工程と、前記微分を含む支配方程式に任意の荷重関数を導入し、有限区間の積分形式に置き換える工程と、前記積分形式に変換した方程式を解く工程と、を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法である。   (1) In order to solve the above problems, the present invention includes a step of establishing a governing equation including a derivative of the signal in a method for estimating a parameter of a sine wave in a signal to be analyzed, and the derivative A sinusoidal parameter estimation method comprising: introducing an arbitrary load function into a governing equation and replacing it with an integral form of a finite interval; and solving an equation converted into the integral form.

(2)本発明は、解析の対象である信号中の正弦波のパラメータを推定する方法において、任意の荷重関数を導入した有限区間の積分形式で、前記信号の微分を含む支配方程式を構成する工程と、前記積分形式の支配方程式を解く工程と、を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法。   (2) In the method of estimating a parameter of a sine wave in a signal to be analyzed, the present invention constructs a governing equation including a derivative of the signal in an integral form of a finite section in which an arbitrary load function is introduced. A sinusoidal parameter estimation method comprising: a step; and a step of solving the governing equation in the integral form.

(3)また、本発明は、上記(1)又は(2)記載の正弦波パラメータ推定方法において、前記荷重関数は、前記有限期間の整数分の1の周期の三角関数であることを特徴とする正弦波パラメータ推定方法である。   (3) Further, in the sine wave parameter estimation method according to (1) or (2), the load function is a trigonometric function having a period of 1 / integer of the finite period. This is a sine wave parameter estimation method.

整数分の1にとることによって、後述するように、未知数や計数の個数を近似無しで減じ、かつ、必要な個数は残すことが可能である。   By taking a fraction of an integer, as will be described later, it is possible to reduce the number of unknowns and counts without approximation and to leave the necessary number.

(4)また、本発明は、上記(1)又は(2)記載の正弦波パラメータ推定方法において、前記積分形式の支配方程式を解く工程は、異なる3個の荷重周波数の荷重関数を導入し、それらに関する連立方程式群を構成する工程と、前記連立方程式群を解くことによって前記信号中の正弦波の少なくとも周波数を含むパラメータを推定する工程と、を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法である。   (4) Further, in the sine wave parameter estimation method according to the above (1) or (2), the present invention introduces a load function having three different load frequencies in the step of solving the governing equation in the integral form. A sine wave parameter estimation method comprising: configuring simultaneous equations related thereto; and estimating a parameter including at least a frequency of a sine wave in the signal by solving the simultaneous equations group. is there.

(5)また、本発明は、上記(1)又は(2)記載の正弦波パラメータ推定方法において、前記積分形式の支配方程式を解く工程は、異なる2個の荷重周波数の荷重関数を導入し、それらに関する連立方程式群を構成する工程と、前記連立方程式群を解くことによって前記信号中の正弦波の少なくとも周波数を含むパラメータを推定する工程と、を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法である。   (5) Further, in the sine wave parameter estimation method according to the above (1) or (2), the present invention solves the integral-type governing equation by introducing a load function of two different load frequencies, A sine wave parameter estimation method comprising: configuring simultaneous equations related thereto; and estimating a parameter including at least a frequency of a sine wave in the signal by solving the simultaneous equations group. is there.

(6)また、本発明は、上記(1)又は(2)記載の正弦波パラメータ推定方法において、前記積分形式の支配方程式を解く工程は、3個以上の荷重周波数の荷重関数を導入し、それらに関する連立方程式群を構成する工程と、前記連立方程式群を解くことによって前記信号中の正弦波の少なくとも周波数を含むパラメータを推定する工程と、を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法である。   (6) Further, in the sine wave parameter estimation method according to the above (1) or (2), the present invention solves the governing equation in the integral form by introducing a load function having three or more load frequencies, A sine wave parameter estimation method comprising: configuring simultaneous equations related thereto; and estimating a parameter including at least a frequency of a sine wave in the signal by solving the simultaneous equations group. is there.

(7)また、本発明は、上記(1)又は(2)記載の正弦波パラメータ推定方法において、前記積分形式の支配方程式を解く工程は、1個の荷重周波数と2個以上の異なる窓関数の荷重関数を導入し、それらに関する連立方程式群を構成する工程と、前記連立方程式群を解くことによって前記信号中の正弦波の少なくとも周波数を含むパラメータを推定する工程と、を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法である。   (7) Further, according to the present invention, in the sine wave parameter estimation method according to the above (1) or (2), the step of solving the governing equation in the integral form includes one load frequency and two or more different window functions. A set of simultaneous equations related to them, and estimating a parameter including at least the frequency of the sine wave in the signal by solving the set of simultaneous equations. This is a sine wave parameter estimation method.

(8)また、本発明は、上記(4)〜(7)のいずれかに記載の正弦波パラメータ推定方法において、前記パラメータを推定する工程は、前記推定された周波数と、積分境界値項と、その推定された周波数の信号の振幅と位相とを正弦波のパラメータとして求める工程、を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法。ここで、積分境界値項とは積分区間の信号やその微分の両端の値の差をいう。   (8) In the sine wave parameter estimation method according to any one of (4) to (7), the step of estimating the parameter includes the estimated frequency, an integral boundary value term, and And a step of obtaining the amplitude and phase of the signal of the estimated frequency as a sine wave parameter. Here, the term “integral boundary value” refers to the difference between the signals in the integration interval and the values at both ends of the differentiation.

(9)また、本発明は、上記(4)〜(7)のいずれかに記載の正弦波パラメータ推定方法において、前記パラメータを推定する工程は、前記推定された周波数に関して、位相と振幅とをパラメータとして含む正弦波モデルを構築し、この正弦波モデルを解析対象となる解析信号にフィッティングさせることによって、最もフィットする正弦波モデルの振幅と位相とを求める工程、を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法である。   (9) Further, in the sine wave parameter estimation method according to any one of (4) to (7), the step of estimating the parameter may include a phase and an amplitude with respect to the estimated frequency. A sine wave model including a step of constructing a sine wave model including parameters and fitting the sine wave model to an analysis signal to be analyzed to obtain an amplitude and a phase of the best fit sine wave model. This is a wave parameter estimation method.

(10)また、本発明は、上記(1)〜(9)のいずれかに記載の正弦波パラメータ推定方法において、前記積分形式に置き換える工程又は処理は、前記積分の積分境界を、前記信号を標本化するタイミングの中間に設定することを特徴とする正弦波パラメータ推定方法である。   (10) Further, in the sine wave parameter estimation method according to any one of (1) to (9), the present invention provides a step or process of replacing the integral form with the integral boundary of the integral as the signal. It is a sine wave parameter estimation method characterized in that it is set in the middle of the sampling timing.

参考発明の手段
以下、本件発明と関連する参考発明の手段を説明する。
Means of Reference Invention Hereinafter, means of the reference invention related to the present invention will be described.

上で述べた正弦波パラメータ推定方法は、以下のようなハードウェアを用いて実施することが好適である。   The sine wave parameter estimation method described above is preferably implemented using the following hardware.

(11)本参考発明は、上記(1)〜(10)のいずれかに記載の正弦波パラメータ推定方法の前記荷重積分を支援する装置において、前記解析信号に前記荷重を乗算するN個の乗算手段と、前記N個の乗算手段毎にそれぞれ設けられ、前記乗算手段の各出力信号をN周期遅延させるN個の遅延手段と、前記N個の遅延手段毎にそれぞれ設けられ、遅延後の出力信号と、遅延前の信号との差を求め、その差を累積値に累積するN個の加算手段と、前記加算手段毎にそれぞれ設けられ、前記加算手段の出力信号を累積するN個の累積手段と、を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法支援装置である。ここで、前記Nは正の整数である。   (11) This reference invention is an apparatus for supporting the load integration of the sine wave parameter estimation method according to any one of (1) to (10), wherein N multiplications for multiplying the analysis signal by the load are performed. And N delay means for delaying each output signal of the multiplier means by N periods, and for each of the N delay means, an output after the delay. N addition means for obtaining a difference between the signal and the signal before the delay, and accumulating the difference in an accumulated value; and N accumulation means provided for each of the addition means and accumulating the output signal of the addition means. A sine wave parameter estimation method support apparatus. Here, N is a positive integer.

(12)さらに、上で述べた正弦波パラメータ推定方法を実施する為に、任意の荷重関数を導入した有限区間の積分形式で、前記信号の支配方程式を構成する手段と、前記方程式を解く手段と、を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定支援装置を用いることが好ましい。   (12) Further, means for constructing the governing equation of the signal in an integral form of a finite interval into which an arbitrary load function is introduced in order to implement the sine wave parameter estimation method described above, and means for solving the equation It is preferable to use a sine wave parameter estimation support device characterized by including:

以上述べたように、本発明によれば、解析信号中に含まれる正弦波のパラメータを直接推定することができる。   As described above, according to the present invention, the parameters of the sine wave included in the analysis signal can be directly estimated.

本実施例における反復法2の処理の流れのフローチャートである。It is a flowchart of the flow of a process of the iterative method 2 in a present Example. 本実施例におけるシミュレーションした周波数の推定結果を表すグラフである。It is a graph showing the estimation result of the simulated frequency in a present Example. 本実施例におけるsinc関数の積分関数(正弦積分)と、複素正弦波荷重のsinc積分関数(ω=2π/4)のグラフである。It is a graph of the integration function (sine integration) of the sinc function in this example, and the sinc integration function (ω = 2π / 4) of the complex sine wave load. 本実施例における積分範囲を標本化メッシュに対して標本点の中間位置までシフトした場合の荷重分布と誤差分布のグラフである。It is a graph of load distribution and error distribution when the integration range in the present embodiment is shifted to the middle position of the sampling points with respect to the sampling mesh. 本実施例における移動有限フーリエ変換を実行する構成のブロック図である。It is a block diagram of the structure which performs the movement finite Fourier transform in a present Example. 本実施例において、方程式の他の解法の窓関数と荷重関数の例を示すグラフである。In a present Example, it is a graph which shows the example of the window function of another solution of an equation, and a load function.

符号の説明Explanation of symbols

10 乗算手段
20 遅延部
22 単位遅延手段
30 累積部
32 加算手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Multiplication means 20 Delay part 22 Unit delay means 30 Accumulation part 32 Addition means

第1 解析信号の周波数等の推定
a)支配方程式
解析の対象となる信号を、解析信号と呼ぶ。まず、支配方程式について説明する。
Estimation of frequency etc. of the first analysis signal
a) A signal to be analyzed by the governing equation is called an analysis signal. First, the governing equation will be described.

解析信号に対して下記式(1)

Figure 2008136443
の一般解は、
Figure 2008136443
となる。ここで、
Figure 2008136443
であるから、その結果、下記式(2)
Figure 2008136443
が得られる。すなわち、上で述べた式(1)(数1)が支配方程式である。複素正弦波の周波数は、この式中のaの虚部に相当し、その振幅変化率はaの実部に表現される。この支配方程式が、請求の範囲の「微分を含む支配方程式」の好適な一例に相当する。The following equation (1) for the analysis signal
Figure 2008136443
The general solution of is
Figure 2008136443
It becomes. here,
Figure 2008136443
As a result, the following formula (2)
Figure 2008136443
Is obtained. That is, the equations (1) and (Equation 1) described above are governing equations. The frequency of the complex sine wave corresponds to the imaginary part of a in this equation, and the amplitude change rate is expressed in the real part of a. This governing equation corresponds to a preferred example of the “dominating equation including differentiation” in the claims.

b)荷重積分観測方程式
観測期間を[−T/2,T/2](すなわり、総時間はT)とし、その期間中、信号周波数は一定であると仮定する。すなわり、上記a)で述べた微分方程式が一様に成立していると仮定する。この条件は、任意の荷重関数

Figure 2008136443
を導入すると、下記の同値関係式(3)によって、積分形式に置き換えることができる。 b) It is assumed that the load integration observation equation observation period is [−T / 2, T / 2] (that is, the total time is T), and the signal frequency is constant during the period. In other words, it is assumed that the differential equation described in a) above is uniformly established. This condition is an arbitrary load function
Figure 2008136443
Can be replaced with the integral form by the following equivalence relation (3).

Figure 2008136443
この支配方程式が、請求の範囲の「積分形式に変換した支配方程式」の好適な一例に相当する。この式(3)において、w(t)は、具体的には、区間[−T/2,T/2]で完備な関数系
Figure 2008136443
を荷重関数として用いればよい。
Figure 2008136443
This governing equation corresponds to a preferable example of “the governing equation converted into the integral form” in the claims. In this equation (3), w (t) is specifically a complete function system in the interval [−T / 2, T / 2].
Figure 2008136443
May be used as a load function.

この式(3)の下で微分を消去するために、式(3)の後段の積分を実行すると、

Figure 2008136443
となる。ここで、
Figure 2008136443
と選ぶと、これらは区間[−T/2,T/2]で完備な直交系をなし、
Figure 2008136443
のように、荷重の微分による荷重積分が原関数の荷重積分に比例する。さらに、
Figure 2008136443
のように、全ての
Figure 2008136443
に関する積分境界値項が符号を除いて同一となる。ここで、積分境界値項とは積分区間の信号やその微分の両端の値の差を言う。以下、同様である。さてこの結果、
Figure 2008136443
及び、荷重積分を、下記式(4)に示すように
Figure 2008136443
と置くことによって、題意の荷重積分式は
Figure 2008136443
を未知変数とする線形方程式(下記式(5))
Figure 2008136443
に帰着させることができる。aを任意の複素数としても未知数は4個であり、方程式は上記の実部と虚部の2個である。したがって、上記の線形方程式は、任意の2個の周波数で連立することによって解くことが可能になる。In order to eliminate the differentiation under this equation (3), if the subsequent integration of equation (3) is executed,
Figure 2008136443
It becomes. here,
Figure 2008136443
These form a complete orthogonal system in the interval [−T / 2, T / 2],
Figure 2008136443
As shown, the load integral based on the load differential is proportional to the load integral of the original function. further,
Figure 2008136443
Like all
Figure 2008136443
The integral boundary value terms for are the same except for the sign. Here, the term “integral boundary value” refers to the difference between the signals in the integration interval and the values at both ends of the differentiation. The same applies hereinafter. Now, as a result,
Figure 2008136443
And the load integral is as shown in the following formula (4).
Figure 2008136443
By putting
Figure 2008136443
Is an unknown variable (equation (5) below)
Figure 2008136443
Can be reduced to Even if a is an arbitrary complex number, there are four unknowns, and the equations are two of the real part and the imaginary part. Therefore, the above linear equation can be solved by simultaneous operation at any two frequencies.

c)DC成分との連立法
さて、具体的にω=0の式と上式とを連立させると、

Figure 2008136443
より、下記の式(6)
Figure 2008136443
と解かれる。 c) Simultaneous method with DC component Now, when the equation of ω = 0 and the above equation are made simultaneous,
Figure 2008136443
From the following formula (6)
Figure 2008136443
It is solved.

ここで注意すべきことは、f(t)は解析の対象である解析信号だということである。したがって、f(t)は虚部を有し、

Figure 2008136443
にはこのf(t)のヒルベルト変換のフーリエ変換が加わり、
Figure 2008136443
も虚部を有する。解析信号化が上記の荷重積分で同時になされると考えることも可能ではあるが、それは何を解析信号であると認識するかの問題でもある。It should be noted here that f (t) is an analysis signal to be analyzed. Therefore, f (t) has an imaginary part,
Figure 2008136443
Is added with the Fourier transform of the Hilbert transform of f (t),
Figure 2008136443
Also has an imaginary part. Although it is possible to think that analytic signal conversion is performed simultaneously by the above-mentioned load integration, it is also a problem of what is recognized as an analytic signal.

なお、ヒルベルト変換のフーリエ変換が加わっても

Figure 2008136443
は2倍されるだけであろうかという疑問が生じるかもしれないが、正しいヒルベルト変換ではないので2倍にはならない点にも注意すべきである。Even if the Fourier transform of the Hilbert transform is added
Figure 2008136443
It may be wondered if is only doubled, but it should not be doubled because it is not a correct Hilbert transform.

d)近接2周波数成分を用いた連立法
今、利用する2個の周波数をω、ωとおき、それらの周波数におけるsをs,sとおくと、連立方程式は

Figure 2008136443
となる。したがって、
Figure 2008136443
となり、よって、下記(7)式、(8)式
Figure 2008136443
を得る。 d) Simultaneous method using two adjacent frequency components If the two frequencies to be used are ω 1 and ω 2 and s t at these frequencies are s 1 and s 2 , the simultaneous equations are
Figure 2008136443
It becomes. Therefore,
Figure 2008136443
Therefore, the following equations (7) and (8)
Figure 2008136443
Get.

e)振幅と位相の推定
さて、推定された周波数aとして

Figure 2008136443
とおくと(ここでAは複素振幅を表す)、
Figure 2008136443
より下記(9)式
Figure 2008136443
が求められる。ここで、aT=2nπのときはsin(aT/2)=0となって適用不可能となるが、この場合は、単一周波数スペクトルとなって、振幅も位相もこのスペクトル値から決定することができる。 e) Estimation of amplitude and phase Now, as the estimated frequency a
Figure 2008136443
(Where A represents the complex amplitude)
Figure 2008136443
From the following formula (9)
Figure 2008136443
Is required. Here, when aT = 2nπ, sin (aT / 2) = 0, which is not applicable. In this case, a single frequency spectrum is obtained, and the amplitude and phase are determined from this spectrum value. Can do.

第2 実信号の周波数等の推定
a)支配方程式
解析の対象となる実信号に関して、まず上の記載と同様に、支配方程式についての説明を行う。実信号に対して下記式(10)

Figure 2008136443
の一般解は、周知のように、下記式(11)
Figure 2008136443
となる。ここで、AやBは符号も含めて任意である。すなわち、上で述べた式(10)(数2)が支配方程式であり、上記式(11)の一般解の形の意味でのaの推定が周波数を推定することに相当する。この支配方程式が、請求の範囲の「微分を含む支配方程式」の好適な一例に相当する。ここでaの符号は決定しない、又は意味を有しないと言い換えてもよい。 Estimation of frequency of second real signal
a) Regarding the real signal to be analyzed by the governing equation , first, the governing equation will be explained in the same manner as described above. The following formula (10) for the actual signal
Figure 2008136443
As is well known, the general solution of is the following equation (11)
Figure 2008136443
It becomes. Here, A and B are arbitrary including symbols. That is, Equation (10) (Equation 2 8 ) described above is the governing equation, and estimation of a in the sense of the general solution form of Equation (11) corresponds to estimating the frequency. This governing equation corresponds to a preferred example of the “dominating equation including differentiation” in the claims. Here, the symbol a may not be determined or may be rephrased as meaningless.

b)荷重積分観測方程式
観測期間を、上の記載と同様に、[−T/2,T/2](すなわち、総時間はT)とし、その期間中、信号周波数は一定、すなわち、上記a)で述べた微分方程式(支配方程式)が一様に成立していると仮定する。この条件は、上述したのと同様に、任意の荷重関数

Figure 2008136443
を導入すると、下記の同値関係式(12)によって、積分形式に置き換えることができる。 b) The load integration observation equation observation period is set to [−T / 2, T / 2] (that is, the total time is T) as described above, and the signal frequency is constant during the period, that is, the above a Assume that the differential equation (domination equation) described in (1) holds uniformly. This condition is the same as described above for any load function.
Figure 2008136443
Can be replaced with an integral form by the following equivalence relation (12).

Figure 2008136443
この支配方程式が、請求の範囲の「積分形式に変換した支配方程式」の好適な一例に相当する。この式(12)(数31)において、上述した荷重関数は、具体的には、区間[−T/2,T/2]で完備な関数系
Figure 2008136443
を用いればよい。一般に、
Figure 2008136443
であるので、前節で述べたように、
Figure 2008136443
とおき、
Figure 2008136443
とおくと、前節で述べたのと同様の論法によって、同値条件を構成する周波数ごとの方程式として、下記式(13)
Figure 2008136443
が得られる。
Figure 2008136443
This governing equation corresponds to a preferable example of “the governing equation converted into the integral form” in the claims. In the equation (12) (Equation 31), the above-described load function is specifically a complete function system in the section [−T / 2, T / 2].
Figure 2008136443
May be used. In general,
Figure 2008136443
So, as mentioned in the previous section,
Figure 2008136443
Toki,
Figure 2008136443
By the same reasoning as described in the previous section, the following equation (13) is used as an equation for each frequency that constitutes the equivalence condition:
Figure 2008136443
Is obtained.

なお、支配方程式を荷重関数を用いて積分形式にすることは上で述べたような機械的な作業である。特に、荷重関数の周期を積分区間の整数分の一にとっていることも、単純な作業の実現に寄与している。そのため、コンピュータ等の上で実施することが好適である。このようにして構成した式に、実際に計測したデータを導入すれば、正弦波のパラメータを変数として含む方程式が完成する。   It should be noted that making the governing equation into an integral form using a load function is a mechanical work as described above. In particular, the fact that the period of the load function is set to an integral fraction of the integration interval also contributes to the realization of simple work. Therefore, it is preferable to implement on a computer or the like. If actually measured data is introduced into the formula constructed as described above, an equation including a sine wave parameter as a variable is completed.

この処理に際して、まず支配方程式を決めて、それから荷重関数を導入して変形する処理をコンピュータの上で行わせるの好適であるし、また、積分形式の支配方程式の形を予め準備しておき、その係数を、荷重関数に応じて設定して方程式を構成することも好ましい。   In this process, it is preferable to first determine the governing equation, and then perform a process of introducing and deforming the load function on the computer, and preparing an integral governing equation in advance, It is also preferable to configure the equation by setting the coefficient according to the load function.

請求の範囲において方程式を「立てる」としている動作は、上述のように方程式を構成する処理を意味し、コンピュータで実行することが迅速な処理の為には好ましい。   The operation that “establishes” an equation in the scope of the claims means the processing for constructing the equation as described above, and is preferably executed by a computer for quick processing.

また、荷重関数の周期は、対象となる信号(正弦波)の周期と区別する為に、特に、荷重周期と呼ぶ場合がある。同様に、荷重関数の周波数は、対象となる信号の周波数と区別する為に、特に、荷重周波数と呼ぶ場合がある。   Further, the period of the load function may be particularly called a load period in order to distinguish it from the period of the signal (sine wave) to be processed. Similarly, the frequency of the load function may be particularly called a load frequency in order to distinguish it from the frequency of the signal of interest.

c)DC成分を含む連立法
さて、ω=0に対する下記の関係を用いると、

Figure 2008136443
積分境界値が1個消去され、関係式は
Figure 2008136443
となる。この方程式は複素変数の方程式であり、
Figure 2008136443
の実部に注意し、上記方程式の実部のみを取り出すと、
Figure 2008136443
が得られる。よって、以下の式(14)のように、
Figure 2008136443
と求められる。また、積分境界値は、
Figure 2008136443
のように書くことができる(式(15)及び式(16))。 c) Simultaneous method including DC component Now, using the following relationship for ω = 0,
Figure 2008136443
One integral boundary value is deleted, and the relational expression is
Figure 2008136443
It becomes. This equation is a complex variable equation,
Figure 2008136443
If you take out only the real part of the above equation,
Figure 2008136443
Is obtained. Therefore, like the following formula | equation (14),
Figure 2008136443
Is required. The integral boundary value is
Figure 2008136443
(Equation (15) and Equation (16)).

d)DC成分を含む3周波数を用いた連立法
荷重積分観測方程式を解くもう一つの連立法は、上記DCに加えてさらに2個の周波数ω、ωを連立する方法である。それぞれの周波数におけるsをs、sとおくと、これらを連立することによって

Figure 2008136443
であり、よってこの前段の第1式にsωを乗じ、後段の第2式にsωを乗じて差し引くことによって、
Figure 2008136443
のように、残りの積分境界値も消去され、よって、下記式(17)
Figure 2008136443
が得られる。対称性が良く、従来の周波数成分の補間のほうほうと対応が取りやすいという利点を有する。 d) Another simultaneous method for solving the simultaneous load integral observation equation using three frequencies including a DC component is a method in which two frequencies ω 1 and ω 2 are further provided in addition to the DC. By setting s t at each frequency as s 1 and s 2 ,
Figure 2008136443
Therefore, by multiplying the first expression of the preceding stage by s 2 ω 2 and multiplying the second expression of the latter stage by s 1 ω 1 and subtracting,
Figure 2008136443
The remaining integral boundary value is also deleted as shown in FIG.
Figure 2008136443
Is obtained. It has the advantage that the symmetry is good and it is easier to deal with the conventional interpolation of frequency components.

e)近接3周波数成分を用いた連立法
3個の周波数をω、ω、ωとおき、そのときのsをそれぞれs、s、sとおくと、これらを連立することによって、

Figure 2008136443
を得る。この方程式の解は下記式(18)、式(19)、式(20)のようになる。 e) Simultaneous method using three adjacent frequency components Three frequencies are set as ω 1 , ω 2 , and ω 3 , and s t at that time is set as s 1 , s 2 , and s 3 , respectively. By
Figure 2008136443
Get. The solution of this equation is represented by the following formula (18), formula (19), and formula (20).

Figure 2008136443
ただし、
Figure 2008136443
である(式(21))。なお、ここで、2×2と3×3の行列の逆行列の公式を用いている(下記数49参照)。
Figure 2008136443
However,
Figure 2008136443
(Formula (21)). Here, the formula of the inverse matrix of 2 × 2 and 3 × 3 matrices is used (see Equation 49 below).

Figure 2008136443
また、念のため、ω=0、s=1の場合について求めてみると
Figure 2008136443
となり、前節の結果と一致することが理解されよう。
Figure 2008136443
Also, just in case, if you ask for the case of ω 3 = 0 and s 3 = 1
Figure 2008136443
It will be understood that this is consistent with the results in the previous section.

f−1)振幅と位相の推定
さて、推定された周波数と、同時に推定された積分境界値項

Figure 2008136443
から、振幅・位相を求めることが考えられる。すなわち、a>0を推定された周波数として、
Figure 2008136443
とおく。すると、
Figure 2008136443
であるので、
Figure 2008136443
すなわち、下記式(22)
Figure 2008136443
を求めることができ、この結果から、振幅と位相が求められる。なお、数53の導出には、下記三角関数の和と積の公式が用いられている。 f-1) Estimation of amplitude and phase The estimated frequency and the integral boundary value term estimated at the same time
Figure 2008136443
From this, it is conceivable to obtain the amplitude and phase. That is, let a> 0 be the estimated frequency,
Figure 2008136443
far. Then
Figure 2008136443
So
Figure 2008136443
That is, the following formula (22)
Figure 2008136443
From this result, the amplitude and phase can be obtained. Note that the formula of the sum and product of the following trigonometric functions is used for deriving Equation 53.

Figure 2008136443
さて、aT=2nπのときには、sin(aT/2)=0となってこの方法を適用することが困難であるが、この場合は、ωT=2nπの中の単一周波数のみにスペクトルが立つ(表れる)ので、周波数も位相もこのスペクトルから決定可能である。
Figure 2008136443
Now, when aT = 2nπ, sin (aT / 2) = 0 and it is difficult to apply this method, but in this case, a spectrum stands only at a single frequency in ωT = 2nπ ( Frequency and phase can be determined from this spectrum.

したがって、アルゴリズムとしては、切り換えるための判断ステップ、又は、切り換えまで統合した推定アルゴリズムを用いることが好ましい。そのようなスペクトルのみが立つ場合を検出することはスペクトルを検査すれば比較的容易に判断できるので、その判断に基づきアルゴリズムを切り換えるのは当業者であれば容易に実施することができる。   Therefore, it is preferable to use a determination step for switching or an estimation algorithm integrated until switching as the algorithm. Since it is relatively easy to detect the case where only such a spectrum stands by examining the spectrum, a person skilled in the art can easily switch the algorithm based on the determination.

f−2a)振幅と位相の他の推定方式
また、他の方式として、推定に用いた周波数成分

Figure 2008136443
へ正弦波モデル
Figure 2008136443
をフィッティングする方法もある。この方法は、上述した単一の周波数のみにスペクトルが立つ場合でも、条件判断をしてアルゴリズムを切り換える必要がないので便利である。また、全ての周波数成分の影響を受ける積分境界値を用いないため、複数の周波数が混合する信号を取り扱う場合にも高い精度を維持できると考えられる。 f-2a) Other estimation methods of amplitude and phase As another method , frequency components used for estimation
Figure 2008136443
Hesine wave model
Figure 2008136443
There is also a method of fitting. This method is convenient because it is not necessary to judge the condition and switch the algorithm even when the spectrum stands only at the single frequency described above. Further, since the integration boundary value affected by all frequency components is not used, it is considered that high accuracy can be maintained even when a signal in which a plurality of frequencies are mixed is handled.

すなわち、標記(でいいですよね)モデルの最小二乗評価関数は

Figure 2008136443
を展開すると、
Figure 2008136443
であり、Aで微分して零とおくと、
Figure 2008136443
よって、
Figure 2008136443
となる。この式では、Aは常に実数であるが、正の値だけでなく負にもなりえる点には注意すべきである。次に、φで微分して零とおくと、
Figure 2008136443
すなわち、
Figure 2008136443
すなわち、
Figure 2008136443
を得る。この式では、位相が[−π/2,π/2]の範囲でしか求まらないが、上記Aの符号を正に固定し、符号を位相φに含ませると、全範囲で位相を推定することが可能である。In other words, the least squares evaluation function of the title model
Figure 2008136443
Expand
Figure 2008136443
And when it is differentiated by A and set to zero,
Figure 2008136443
Therefore,
Figure 2008136443
It becomes. Note that in this equation, A is always a real number, but it can be negative as well as positive. Next, if you differentiate it with φ and set it to zero,
Figure 2008136443
That is,
Figure 2008136443
That is,
Figure 2008136443
Get. In this equation, the phase can be obtained only in the range of [−π / 2, π / 2]. However, if the sign of A is fixed positive and the sign is included in the phase φ, the phase is changed over the entire range. It is possible to estimate.

f−2b)上記f−2の別解
複素振幅をAで表し、最小二乗評価関数

Figure 2008136443
をA、Aで微分して零とおくと、
Figure 2008136443
よって、
Figure 2008136443
となる。 f-2b) The other solution complex amplitude of f-2 is represented by A, and the least squares evaluation function
Figure 2008136443
Is differentiated by A and A * and set to zero,
Figure 2008136443
Therefore,
Figure 2008136443
It becomes.

g)複素正弦波の同時推定法(複数推定法)
観測信号(「解析信号」、「実信号」とも呼び、解析の対象となる信号を意味する)に複数の正弦波が含まれる場合について説明する。この観測信号に含まれる正弦波の個数Nは既知であるとする。このN個は予め知ることができる場合も多い。例えば、離散スペクトル分布のピークの個数から予めNを求めることができる。
g) Complex sine wave simultaneous estimation method (multiple estimation method)
A case where a plurality of sine waves are included in the observation signal (also referred to as “analysis signal” or “real signal”, which means a signal to be analyzed) will be described. It is assumed that the number N of sine waves included in this observation signal is known. In many cases, the N pieces can be known in advance. For example, N can be obtained in advance from the number of peaks in the discrete spectrum distribution.

このNの算出もコンピュータ上で行うことが好ましい。スペクトル分布からピークを算出し、その個数をカウントすることはコンピュータによる一般的な信号処理として知られているので、そのような技術を用いればよい。   The calculation of N is also preferably performed on a computer. Since calculating peaks from the spectrum distribution and counting the number is known as general signal processing by a computer, such a technique may be used.

さて、このN個の周波数を、

Figure 2008136443
とおく。この記法は、本節g)においてのみ採用する記法であり、他の節では他の記法を採用する場合がある。また、正弦波を
Figure 2008136443
とおくと、
Figure 2008136443
と記述できる。これらによって表される各信号が満たすべき方程式は、
Figure 2008136443
である。よって、これに対応する荷重積分式は、
Figure 2008136443
である。この方程式は複素方程式であり、1個のωに対して2個の方程式を与える。一方、観測式としては全ての正弦波の混合信号に対する荷重積分
Figure 2008136443
しか得られない。この式も複素方程式であり、同様に2個以上のωの組に対して2個の方程式を与える。これに対して、未知数は、1個の正弦波に対して、周波数
Figure 2008136443
の1個と、実数である2種類の積分境界値である。したがって、この境界積分値の1+1=2個を足し、計3個であり、これに周波数N個を乗じて、合計3N個の未知数がある。ここで、未知数を周波数と振幅と位相で考えた場合も同様の結果になる。Now, these N frequencies are
Figure 2008136443
far. This notation is used only in this section g), and other notations may be used in other sections. Also, sine wave
Figure 2008136443
After all,
Figure 2008136443
Can be described. The equation that each signal represented by these must satisfy is
Figure 2008136443
It is. Therefore, the corresponding load integral formula is
Figure 2008136443
It is. This equation is a complex equation and gives two equations for one ω. On the other hand, as an observation formula, weight integration for all sinusoidal mixed signals
Figure 2008136443
Can only be obtained. This equation is also a complex equation, and similarly two equations are given for two or more sets of ω. On the other hand, the unknown is a frequency for one sine wave.
Figure 2008136443
And two types of integral boundary values that are real numbers. Therefore, 1 + 1 = 2 of the boundary integral values are added to obtain a total of three, and this is multiplied by N frequencies to obtain a total of 3N unknowns. Here, the same result is obtained when the unknown is considered in terms of frequency, amplitude, and phase.

さて、これらの未知数と荷重積分は一意に結ばれるため、ここで、2個の方程式が立てられる。   Now, since these unknowns and load integrals are uniquely connected, two equations are established here.

よって、推定に用いるωの個数をMとすると、これらを未知数として解が得られるための必要条件は、下記式(23)

Figure 2008136443
となる。N=1の場合は、この式(23)から、M>3/2と求まる。すなわち、2個の周波数が必要で、前節の2周波数連立法の結果と一致することが理解されよう。Therefore, if the number of ω used for estimation is M, the necessary condition for obtaining these as unknowns is the following equation (23):
Figure 2008136443
It becomes. In the case of N = 1, M> 3/2 is obtained from this equation (23). That is, it will be understood that two frequencies are required and are consistent with the results of the two-frequency simultaneous method in the previous section.

なお、これらの方程式の構築は、コンピュータ上で実行することが好ましい。所定のωから方程式を得ることは上述のように機械的な作業であるので、汎用的なコンピュータ上でも容易に実行することが可能である。   It should be noted that these equations are preferably constructed on a computer. Since obtaining an equation from a predetermined ω is a mechanical operation as described above, it can be easily executed on a general-purpose computer.

本特許において、方程式を「立てる」と述べている部分があるが、本特許で「立てる」と述べている作業は、上述のごとく機械的に、決まった形の方程式を「準備する」作業であるので、汎用的なコンピュータで十分に実行することが可能である。   In this patent, there is a part that says "Establish" the equation, but the work that says "Establish" in this patent is a work that "prepares" the equation in a fixed form mechanically as described above. Therefore, it can be sufficiently executed by a general-purpose computer.

さて、標本値からのフーリエ係数の計算によってわずかに加わる誤差を無視すると、有限フーリエ変換は離散フーリエ変換で高速に実行することができる。このとき、例えば、256点のFFTを使用することを前提とすれば、M(推定に用いるωの個数)=127とすると(ここで、説明を簡単にするため、実の直流成分と最高周波数成分とは除く)、N<(2M+2)/3=257/3=85.33が得られる。したがって、計算上、85個までの正弦波のパラメータを推定することができる。同様に、128点のFFTでは42個、64点では21個、32点では10個、16点では5個、8点では2個、4点では1個の正弦波のパラメータを推定することができる。   By ignoring the slight error added by the calculation of the Fourier coefficient from the sample value, the finite Fourier transform can be executed at high speed by the discrete Fourier transform. At this time, for example, if it is assumed that 256-point FFT is used, if M (number of ω used for estimation) = 127 (here, for the sake of simplicity, the actual DC component and the maximum frequency are used). N <(2M + 2) /3=257/3=85.33 is obtained. Accordingly, up to 85 sine wave parameters can be estimated in the calculation. Similarly, it is possible to estimate 42 sine wave parameters for 128-point FFT, 21 for 64 points, 10 for 32 points, 5 for 16 points, 2 for 8 points, and 1 for 4 points. it can.

以下、具体的な実施例を説明する。   Hereinafter, specific examples will be described.

本発明の実施においては、直接的な解法は困難であると考えられるので、推定精度を必要なだけ向上させるための反復法を用いるのが実用的であると考えられる。   In the implementation of the present invention, it is considered difficult to perform a direct solution, so it is considered practical to use an iterative method for improving the estimation accuracy as much as necessary.

「解法1」(反復法1)
ステップ1
まず、単一周波数を想定して全ての隣接3周波数荷重積分値から、周波数を推定する。
Solution 1” (Iteration Method 1)
Step 1
First, assuming a single frequency, the frequency is estimated from all adjacent three frequency load integral values.

ステップ2
次に、主要な周波数成分の周波数と位相とを推定する。
Step 2
Next, the frequency and phase of the main frequency component are estimated.

ステップ3
上記の主要な周波数成分(周波数の摂動を含む)による荷重積分値の分布を算出する。
Step 3
The distribution of the load integral value by the above main frequency components (including frequency perturbation) is calculated.

ステップ4
観測した荷重積分値の分布との誤差によって推定値を更新する。
Step 4
The estimated value is updated according to the error from the observed distribution of the load integral value.

ステップ5
上記のステップ3とステップ4を必要回数繰り返す。更新する量が一定値未満になった場合に所定の精度が得られたものと判断し、終了する。
Step 5
The above steps 3 and 4 are repeated as many times as necessary. If the amount to be updated is less than a certain value, it is determined that a predetermined accuracy has been obtained, and the process ends.

「解法2」(反復法2)
この方法の処理の流れのフローチャートが図1に示されている。
Solution 2” (Iteration 2)
A flowchart of the process flow of this method is shown in FIG.

ステップ1
まず、単一周波数を想定して全ての隣接3周波数荷重積分値から、周波数と振幅と位相とを推定する。この処理は、図1中、S1−1に相当する。
Step 1
First, assuming a single frequency, the frequency, amplitude, and phase are estimated from all adjacent three frequency load integrated values. This process corresponds to S1-1 in FIG.

ステップ2
次に、ピークを検出することによって、主要な周波数成分を取り出し(図1中ステップS1−2に相当する)、これら周波数成分の周波数と振幅と位相とを推定する(図1中のS1−3に相当する)。
Step 2
Next, main frequency components are extracted by detecting peaks (corresponding to step S1-2 in FIG. 1), and the frequency, amplitude, and phase of these frequency components are estimated (S1-3 in FIG. 1). Equivalent to

ステップ3
上記の主要な周波数成分の推定に用いた荷重積分値から他の主要な周波数成分の影響を差し引く。この処理は、図1中、S1−4に相当する。
Step 3
The influence of other major frequency components is subtracted from the load integral value used for the estimation of the major frequency components. This process corresponds to S1-4 in FIG.

ステップ4
修正された荷重積分値から、新たに周波数と振幅と位相とを推定する。この処理は図1中、S1−5に相当する。
Step 4
A new frequency, amplitude, and phase are estimated from the corrected load integral value. This process corresponds to S1-5 in FIG.

ステップ5
上記のステップ2の後半(S1−3)と、ステップ3(S1−4)と、ステップ4(S1−5)を必要回数繰り返す。差し引く量が一定値未満になった場合に所定の精度が得られたものと判断し、終了する。この繰り返し判断処理は図1中、S1−6に相当する。
Step 5
The latter half of step 2 (S1-3), step 3 (S1-4), and step 4 (S1-5) are repeated as many times as necessary. If the amount to be subtracted is less than a certain value, it is determined that a predetermined accuracy has been obtained, and the process ends. This iterative determination process corresponds to S1-6 in FIG.

実際にこのアルゴリズムをコンピュータ上でシミュレーションした結果が図2に示されている。図2は、N=32による単一並びに複数正弦波信号に対する周波数の推定結果を表すグラフである。このグラフにおいて、横軸は与えられた周波数(右上がり45度の周波数成分である)であり、縦軸が推定された周波数である。   The result of actually simulating this algorithm on a computer is shown in FIG. FIG. 2 is a graph showing frequency estimation results for single and multiple sinusoidal signals with N = 32. In this graph, the horizontal axis is a given frequency (which is a 45-degree frequency component rising to the right), and the vertical axis is an estimated frequency.

図2(a)は1個の周波数を推定する場合であり、図2(b)は、2個の周波数を推定する場合、そして、図2(4)は、4個の周波数を推定する場合である。   2A shows a case where one frequency is estimated, FIG. 2B shows a case where two frequencies are estimated, and FIG. 2 (4) shows a case where four frequencies are estimated. It is.

全ての隣接する3荷重積分で単一周波数を仮定して独立に推定し、detAの値が所定の第1しきい値以上のものを大きな黒点で表し、第1しきい値より小さな第2しきい値以上のものを小さな黒点で示している。複数の周波数成分が交差する付近ではうねり状の誤差が生じている。   All adjacent three load integrals are estimated independently assuming a single frequency, and those whose detA value is equal to or greater than a predetermined first threshold value are represented by large black dots, and second values smaller than the first threshold value. Things above the threshold are indicated by small black dots. Swell-like errors occur near the intersection of multiple frequency components.

h)基本値系列を用いる荷重積分の高精度化
一般にナイキスト(Nyquist)条件を満たして間隔Δtで標本化された標本値の時系列

Figure 2008136443
は、sinc関数補間された連続関数
Figure 2008136443
と等価である。よって区間[−T/2,T/2]の荷重積分は、
Figure 2008136443
となる。ただし、ωT=2nπ(n:整数)のように記述される。上式(数82)中の積分のt>0をグラフで表したものが、図3に示されている。h) Improving the accuracy of the load integral using the basic value series In general, the time series of the sample values sampled at the interval Δt satisfying the Nyquist condition
Figure 2008136443
Is a sinc function interpolated continuous function
Figure 2008136443
Is equivalent to Therefore, the load integral in the interval [−T / 2, T / 2] is
Figure 2008136443
It becomes. However, it is described as ωT = 2nπ (n: integer). A graphical representation of the integration t> 0 in the above equation (Equation 82) is shown in FIG.

この図3においては、sinc関数の積分関数(正弦積分)と、複素正弦波荷重のsinc積分関数(ω=2π/4)のグラフが示されている。実線がSi(t)であり、破線がSi(t)の実部であり、一点鎖線はSi(t)の虚部である。FIG. 3 shows a graph of an integration function (sinusoidal integration) of a sinc function and a sinc integration function (ω = 2π / 4) of a complex sine wave load. The solid line is Si (t), the broken line is the real part of Si u (t), and the alternate long and short dash line is the imaginary part of Si u (t).

すなわち、t<0でほぼ零、t=0では1/2、t>0では、ほぼ1の値をとる。しかし、原点付近では波打があり、そのt>0における1との交差、及び、t<0における0との交差は、tの整数点のほぼ中間点に位置する。このことから、積分範囲を標本点の中間に取ることによって精度を格段に向上させることが可能である。   That is, the value is almost zero when t <0, half when t = 0, and almost one when t> 0. However, there is undulation near the origin, and the intersection with 1 at t> 0 and the intersection with 0 at t <0 are located at approximately the middle point of the integer point of t. For this reason, the accuracy can be remarkably improved by taking the integration range in the middle of the sampling points.

なお、本特許では、解析の対象である信号は、所定のサンプリング周期でサンプリング(標本化)することを前提としている。   In this patent, it is assumed that the signal to be analyzed is sampled at a predetermined sampling period.

正弦積分の整数点上での値は、原点(t=0)からそれぞれ、
0.000000(t=0)
0.589490(t=1)
0.451412(t=2)
0.533094(t=4)
0.474970(t=5)
0.520108(t=6)
0.483206(t=7)
となる。中間点での値は、t=0.5からそれぞれ、
0.436328(t=0.5)
0.511961(t=1.5)
0.495237(t=2.5)
0.502519(t=3.5)
0.498452(t=4.5)
0.501047(t=5.5)
である。
The values on the integer point of the sine integral are respectively from the origin (t = 0),
0.000000 (t = 0)
0.589490 (t = 1)
0.451412 (t = 2)
0.533094 (t = 4)
0.474970 (t = 5)
0.520108 (t = 6)
0.483206 (t = 7)
It becomes. The value at the midpoint is from t = 0.5,
0.436328 (t = 0.5)
0.511961 (t = 1.5)
0.495237 (t = 2.5)
0.502519 (t = 3.5)
0.498452 (t = 4.5)
0.501047 (t = 5.5)
It is.

このように、積分範囲を標本化メッシュに対して標本点の中間位置までシフトした場合の荷重分布と誤差分布のグラフが図4に示されている。   Thus, FIG. 4 shows a graph of the load distribution and the error distribution when the integration range is shifted to the middle position of the sampling points with respect to the sampling mesh.

図4(1)は、積分境界を標本化メッシュの中間に取った場合の誤差分布を表すグラフである。その横軸は、サンプリング点を表し、縦軸は誤差を表す。また、図4(2)は、積分境界を標本化メッシュの中間に取った場合の荷重分布を表すグラフである。その横軸は、サンプリング点を表し、縦軸は荷重を表す。   FIG. 4A is a graph showing an error distribution when the integration boundary is set in the middle of the sampling mesh. The horizontal axis represents sampling points, and the vertical axis represents errors. FIG. 4B is a graph showing the load distribution when the integration boundary is in the middle of the sampling mesh. The horizontal axis represents the sampling point, and the vertical axis represents the load.

この図4に示すように、荷重分布のばらつきは大きく減少し、境界に隣接する標本点に小さな誤差が残るのみとなる。この荷重は、境界の外側隣接点で0.5−0.436328=0.063672となり、内側隣接点で0.5+0.436328=0.936328となる。上記の補償は−1、0及びN−1、Nの標本値に該当し、適用には前後に計2画素(サンプル)の拡張が必要である。補償については次に述べる。   As shown in FIG. 4, the variation in the load distribution is greatly reduced, and only a small error remains at the sample point adjacent to the boundary. This load is 0.5−0.436328 = 0.063672 at the outer adjacent point of the boundary and 0.5 + 0.436328 = 0.936328 at the inner adjacent point. The above compensation corresponds to sample values of −1, 0 and N−1, N, and application requires expansion of a total of two pixels (samples) before and after. The compensation will be described next.

補償処理
さて、このような積分範囲のシフト(積分範囲を標本点の中間位置までずらす)の影響を補償するために、以下のような処理を行う。まず、積分領域の標本化メッシュに対するシフト量をεとすると、積分境界値項は

Figure 2008136443
のように位相シフト項
Figure 2008136443
が乗じられる。よって、標本化間隔Δtを用いて、補償量は、具体的には、
Figure 2008136443
となることが理解されよう。 Compensation Processing Now, in order to compensate for the influence of such a shift of the integration range (shifting the integration range to the middle position of the sample point), the following processing is performed. First, if the shift amount for the sampling mesh in the integration region is ε, the integration boundary value term is
Figure 2008136443
Phase shift term as
Figure 2008136443
Is multiplied. Therefore, using the sampling interval Δt, the compensation amount is specifically:
Figure 2008136443
It will be understood that

h)推定法の性質についての検討
以上、種々の推定法についてそれぞれ検討を行ったが、推定法は以下のような性質を有していると想像される。
h) Examination of properties of estimation method As described above, various estimation methods have been examined. It is assumed that the estimation method has the following properties.

1.無雑音、単一周波数の正弦波で、積分によるフーリエ係数を用いる場合は、厳密解が得られる。   1. A noiseless, single-frequency sine wave with an integral Fourier coefficient gives an exact solution.

2.標本値を用いた離散フーリエ変換を利用しても、標本化密度を十分に高めることによって、厳密解にいくらでも近づけることが可能である。   2. Even if the discrete Fourier transform using the sample value is used, it is possible to approach the exact solution as much as possible by sufficiently increasing the sampling density.

3.無雑音、含まれる周波数の個数が既知、積分によるフーリエ係数を観測地に用いる場合は厳密解が得られる。   3. When there is no noise, the number of included frequencies is known, and the Fourier coefficient by integration is used for the observation site, an exact solution can be obtained.

第3 正弦波周波数推定の応用
以上述べたように、本実施の形態によれば、信号中に含まれる正弦波のパラメータを推定(周波数、振幅、位相)できる。このような正弦波の推定は、音声信号処理の基本処理とも言うべきものであり、その応用範囲は極めて広い。応用できると考えられる分野、用途、目的としては以下のようなものが考えられる。
Application of Third Sine Wave Frequency Estimation As described above, according to the present embodiment, the parameters of the sine wave included in the signal can be estimated (frequency, amplitude, phase). Such estimation of a sine wave should be called basic processing of audio signal processing, and its application range is extremely wide. The fields, uses, and purposes that can be applied are as follows.

・分析区間によらない厳密な周波数推定を測定。   ・ Measure exact frequency estimation independent of analysis interval.

・調和関係にない複数正弦波の周波数の測定
・一般調和解析
・音声、楽器音、異常音の時間周波数分析
・音の立ち上がり、立ち下がりの分析
・時間応答による残響分析
・周波数精度と周波数分解能の明確な概念的な分離
・周波数変調の復調、位相変調の微分復調
・ドップラ検出、反射波による振動検出、音源の振動検出
本発明は、音声信号の解析だけでなく、その他各種信号に応用できることは言うまでもない。また、本特許においては、正弦波のパラメータとは、周波数と振幅と位相を意味する。
・ Measure frequency of multiple sine waves that are not in harmony ・ General harmonic analysis ・ Time / frequency analysis of voice, instrument sound, abnormal sound ・ Rise and fall analysis of sound ・ Reverberation analysis by time response ・ Frequency accuracy and frequency resolution Clear conceptual separation-Demodulation of frequency modulation, differential demodulation of phase modulation-Doppler detection, vibration detection by reflected waves, vibration detection of sound source The present invention can be applied not only to analysis of audio signals but also to various other signals Needless to say. In this patent, the parameters of the sine wave mean frequency, amplitude, and phase.

なお、正弦波のパラメータという場合、周波数と振幅と位相とに加えて直流バイアスを意味する場合もある。   In addition, in the case of a sine wave parameter, it may mean a DC bias in addition to the frequency, amplitude, and phase.

本特許においては、この直流バイアスを直接パラメータとして扱ってはいないが、周波数が直流という特別の場合の振幅として推定することができる。   In this patent, this DC bias is not directly handled as a parameter, but can be estimated as an amplitude in a special case where the frequency is DC.

第4 移動フーリエ変換
時間積分型音源恒等式に必要な荷重積分、すなわち有限フーリエ変換には、窓関数が不要という顕著な特徴がある。これを数値計算法やハードウェア信号処理に利用することを検討する。
The fourth moving Fourier transform time-integration type sound source identity has a remarkable feature that the window function is not required in the load integral, that is, the finite Fourier transform. We will consider using this for numerical calculation and hardware signal processing.

上述した特徴は重なりのある密な短時間フーリエ変換の計算の場合に特に顕著に発揮される特徴である。すなわち、この計算は、各標本点で複素指数関数

Figure 2008136443
を乗じ、これらを区間幅Nで移動平均することと備えられる。荷重が「1」で一定であるため、この移動平均は、各標本点で、区間の前端と後端の差を累積メモリに加算するだけで実行可能である。これを、ここでは、移動(有限)フーリエ変換と称することにする。The above-described features are particularly prominent in the case of calculation of dense short-time Fourier transform with overlapping. That is, this calculation is a complex exponential function at each sample point.
Figure 2008136443
And moving average of these with a section width N. Since the load is constant at “1”, this moving average can be executed by simply adding the difference between the front end and the rear end of the section to the accumulation memory at each sample point. This is referred to herein as a moving (finite) Fourier transform.

このときに生じる分析区間に応じた初期位相のずれは、後で補償すれば問題はない。 If the initial phase shift corresponding to the analysis interval generated at this time is compensated later, there is no problem.

4.1 演算量の評価
移動フーリエ変換の乗算回数と加算回数(複素数)は、各標本点でN+N=2N回である。全データ長さをMとすると、重なりなしのFFTで乗算回数は

Figure 2008136443
であり、完全に密な移動演算とすると、
Figure 2008136443
である。これに対して上記の移動フーリエ変換法の乗算回数は、
Figure 2008136443
であるので、FFTをそのまま用いるよりも少ない値となる。もし、窓関数が必要であれば、窓付きでFFTを完全に密に適用するには、乗算回数
Figure 2008136443
が必要である。これに対して上記の移動フーリエ変換法の場合は、
Figure 2008136443
であり、やはり少なくなる。 4.1 Evaluation of Computation Amount The number of multiplications and the number of additions (complex numbers) of the moving Fourier transform are N + N = 2N at each sample point. When the total data length is M, the number of multiplications is FFT with no overlap.
Figure 2008136443
And if it is a completely dense movement calculation,
Figure 2008136443
It is. On the other hand, the number of multiplications of the above moving Fourier transform method is
Figure 2008136443
Therefore, the value is smaller than when FFT is used as it is. If a window function is required, the number of multiplications can be applied to apply FFT with a window densely.
Figure 2008136443
is required. On the other hand, in the case of the above moving Fourier transform method,
Figure 2008136443
And it will be less.

次に、密な窓関数付きFFTと、窓関数なしの移動フーリエ変換法との比較では、乗算回数では

Figure 2008136443
倍の開きがある。N=256の場合は、上記値は、256×8=2048となり、2048倍の開きとなる。また、窓関数なしのFFTと移動フーリエ変換法とでは
Figure 2008136443
倍の開きがある。もし、N=256の場合は、上記値は8となり、8倍の開きとなる。Next, in the comparison of the FFT with a dense window function and the moving Fourier transform method without the window function,
Figure 2008136443
There is a double opening. In the case of N = 256, the above value is 256 × 8 = 2048, which is 2048 times larger. Also, with FFT without window function and moving Fourier transform method,
Figure 2008136443
There is a double opening. If N = 256, the above value is 8, which is 8 times larger.

すなわち、従来法(例えばフーリエ位相法)で密に遅延推定を行う場合に比べて3桁の高速化が可能となると期待される。また、音源恒等式を密にFFTを用いて行う場合と比較しても、少なくとも1桁の高速化が期待される。   That is, it is expected that the speed can be increased by three orders of magnitude compared with the case where the delay estimation is performed densely by the conventional method (for example, the Fourier phase method). In addition, a speed increase of at least one digit is expected even when the sound source identity is densely performed using FFT.

4.2 移動平均の漸化式の計算法
一般に平均化の荷重分布を

Figure 2008136443
とすると、区間[−T/2、T/2]の移動平均は、
Figure 2008136443
であり、
Figure 2008136443
である。ところが、一方、
Figure 2008136443
である。ここで、
Figure 2008136443
は区間内及びその両端で連続かつ微分可能である。したがって、
Figure 2008136443
では、
Figure 2008136443
となる。すなわち、
Figure 2008136443
のような漸化式による計算が可能である。この漸化式の右辺の中括弧は単に積分の境界における信号値の差であり、区間内の値を用いずに容易に計算できる。 4.2 Calculation method of moving average recurrence formula
Figure 2008136443
Then, the moving average of the section [−T / 2, T / 2] is
Figure 2008136443
And
Figure 2008136443
It is. However, on the other hand,
Figure 2008136443
It is. here,
Figure 2008136443
Is continuous and differentiable within and across the interval. Therefore,
Figure 2008136443
Then
Figure 2008136443
It becomes. That is,
Figure 2008136443
It is possible to calculate using a recurrence formula such as The curly braces on the right side of this recurrence formula are simply the difference in signal values at the boundary of integration, and can be easily calculated without using values in the interval.

一方、離散値を用いる場合は、上記の漸化式は厳密な式となり、厳密解が得られる。その理由は、区間[0,N−1]の

Figure 2008136443
の移動平均
Figure 2008136443

Figure 2008136443
であり、
Figure 2008136443
とすると、
Figure 2008136443
であり、
Figure 2008136443
ならば
Figure 2008136443
となるからである。なお、数値計算誤差の累積を防ぐ手段を講じることが好ましい。具体的には、漸化式の直流応答を有限なものとする等の手段を高じることが好ましい。このような手段は従来から知られている工夫であるから、当業者であれば容易に実行することができる。On the other hand, when discrete values are used, the above recurrence formula is a strict formula, and an exact solution is obtained. The reason is that the interval [0, N-1]
Figure 2008136443
Moving average
Figure 2008136443
Is
Figure 2008136443
And
Figure 2008136443
Then,
Figure 2008136443
And
Figure 2008136443
If
Figure 2008136443
Because it becomes. It is preferable to take measures to prevent accumulation of numerical calculation errors. Specifically, it is preferable to increase the means such as making the recurrence DC response finite. Such means is a conventionally known device and can be easily executed by those skilled in the art.

4.3 移動有限フーリエ変換の実施の一例
さて、これまで説明してきた事項に基づき、移動有限フーリエ変換を実行する構成のブロック図が図5に示されている。
4.3 Example of Implementation of Moving Finite Fourier Transform Now, a block diagram of a configuration for executing the moving finite Fourier transform based on the items described so far is shown in FIG.

この図5に示すように、入力データ(観測信号)

Figure 2008136443


Figure 2008136443
を乗じてN系統、N段の遅延部に入力する。As shown in FIG. 5, input data (observation signal)
Figure 2008136443

In
Figure 2008136443
Is input to N systems and N stages of delay units.

図5におけるN個の乗算手段10は、入力した各データに上述した荷重を乗じる。乗算した結果は、遅延部20に供給される。この遅延部20は、単位遅延手段22をN段接続して構成されている。   The N multiplication means 10 in FIG. 5 multiply each input data by the load mentioned above. The multiplication result is supplied to the delay unit 20. The delay unit 20 is configured by connecting unit delay means 22 in N stages.

遅延部20の先頭と終端の差が累積部30入力となり、各時刻の累積値が各時刻のSTFT出力を与える。ここで遅延部20の先頭と終端の差と、それまでの累積値との加算が加算手段32によって行われる。遅延部20の先頭のデータすなわち入力しようとするデータは符号がそのままで加算手段32に供給され、遅延部20の終端のデータは符号が反転されてから加算手段32に供給される。また、累積部30の出力信号がさらに加算手段32に供給される。このような構成によって、加算手段32は先頭のデータから終端のデータを減算して「差」を求めてこの差と、累積部30の現在の累積値とを「累積」して、その結果を累積部30に再び格納する。累積部30はいわゆるアキュムレータから構成される。この累積部30の出力信号がSTFT出力を与える。   The difference between the head and the end of the delay unit 20 becomes the input of the accumulation unit 30, and the accumulated value at each time gives the STFT output at each time. Here, the addition means 32 adds the difference between the beginning and end of the delay unit 20 and the accumulated value so far. The leading data of the delay unit 20, that is, the data to be input is supplied to the adding unit 32 without changing the sign, and the terminal data of the delay unit 20 is supplied to the adding unit 32 after the sign is inverted. Further, the output signal of the accumulating unit 30 is further supplied to the adding means 32. With such a configuration, the adding means 32 subtracts the end data from the top data to obtain a “difference”, and “accumulates” this difference and the current accumulated value of the accumulating unit 30, and obtains the result. Store again in the accumulator 30. The accumulating unit 30 is constituted by a so-called accumulator. The output signal of this accumulating unit 30 gives the STFT output.

図5に示す形態のままで、前端付近と後端付近の荷重補償も行うことが可能である。また、矩形以外の窓関数では、非零の窓関数の微分の個数だけ遅延部からの乗算と加算の段数が増えることに注意されたい。演算量の低減は、窓関数が不要(境界以外で一様に−1)であるために実現されていることに注意すべきである。   With the configuration shown in FIG. 5, it is possible to perform load compensation near the front end and the rear end. It should be noted that the number of stages of multiplication and addition from the delay unit is increased by the number of derivatives of the non-zero window function in a window function other than a rectangle. It should be noted that the calculation amount is reduced because the window function is unnecessary (uniformly −1 except for the boundary).

4.4 分析区間の初期位相の補償
さて、STFTによって求められるのは、

Figure 2008136443
である。これに対して、移動フーリエ変換で求められるのは、
Figure 2008136443
であり、t+τを新たにtと置き換えることによって、
Figure 2008136443
のように互いに変換可能であることが理解されよう。この際の補償位相は分析の離散周波数ごとに異なることに注意するべきである。積分範囲における1/2標本点シフト(上述したようなサンプリング周期の1/2の期間のシフト)のために位相補償の乗算は元々必要である。したがって、これに含ませることによって、この演算は演算量の増大には結びつかない。 4.4 Compensation of the initial phase of the analysis interval
Figure 2008136443
It is. On the other hand, what is required by the moving Fourier transform is
Figure 2008136443
And by replacing t + τ with t anew,
Figure 2008136443
It will be understood that they can be converted to each other. It should be noted that the compensation phase at this time differs for each discrete frequency of analysis. Phase compensation multiplication is inherently necessary because of the 1/2 sample point shift in the integration range (shift of 1/2 period of the sampling period as described above). Therefore, by including it, this calculation does not lead to an increase in the amount of calculation.

第5.参考発明
これまで、近似ではなく厳密にパラメータを求めることができる正弦波パラメータ推定方法を説明したが、この方法は、以下のようなハードウェアを用いて実施することが好適である。
5th. Reference invention So far, a sine wave parameter estimation method has been described in which parameters can be determined strictly instead of approximation, but this method is preferably implemented using the following hardware.

5.1 装置
上で述べた正弦波パラメータ推定方法を実施する為に、任意の荷重関数を導入した有限区間の積分形式で、前記信号の支配方程式を構成する手段と、前記方程式を解く手段と、を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定支援装置を用いることが好ましい。
5.1 In order to implement the sine wave parameter estimation method described on the apparatus , means for constructing a governing equation of the signal in an integral form of a finite interval with an arbitrary load function introduced, means for solving the equation, It is preferable to use a sine wave parameter estimation support device characterized by including

このような手段は、例えば、デジタルシグナルプロセッサ等で実現することが好適である。例えば、FFTを実行するする半導体チップや、暗号化処理を実行する暗号チップ等が知られているので、このような半導体チップと同様に所定の処理を高速に実施する半導体チップを作成することが好ましい。   Such means is preferably realized by, for example, a digital signal processor. For example, since a semiconductor chip that performs FFT, a cryptographic chip that performs encryption processing, and the like are known, it is possible to create a semiconductor chip that performs predetermined processing at high speed in the same manner as such a semiconductor chip. preferable.

なお、種々のアプリケーションに対応する為に、種々のサンプリング周期や、様々な音源の数に対応する為には、ソフトウェアとそのソフトウェアを実行する汎用的なプロセッサとで実現することも好ましいが、速度的には遅くなってしまう可能性がある。   In order to support various applications, in order to support various sampling periods and various numbers of sound sources, it is also preferable to implement it with software and a general-purpose processor that executes the software. May be slow.

また、音源の数や、データの入出力部分や、サンプリング数の設定部分のみをソフトウェアで構成し、方程式を解く演算部分のみを半導体チップを用いて構成することも好適である。このように、一部をハードウェアで、他の一部をソフトウェアで構成すれば、種々のアプリケーションに対応できると共に高速なデータ処理(信号処理)を実現できる可能性がある。   It is also preferable to configure only the number of sound sources, data input / output parts, and sampling number setting parts by software, and only the arithmetic part for solving equations using a semiconductor chip. Thus, if a part is configured by hardware and the other part is configured by software, it is possible to cope with various applications and realize high-speed data processing (signal processing).

5.2 具体的な構成
また、参考発明としては、これまで述べた正弦波パラメータ推定方法を支援する装置において、前記解析信号に前記荷重を乗算するN個の乗算手段と、前記N個の乗算手段毎にそれぞれ設けられ、前記乗算手段の各出力信号をN周期遅延させるN個の遅延手段と、前記N個の遅延手段毎にそれぞれ設けられ、遅延後の出力信号と、遅延前の信号との差を求め、その差を累積値に累積するN個の加算手段と、前記加算手段毎にそれぞれ設けられ、前記加算手段の出力信号を累積するN個の累積手段と、を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法支援装置である。ここで、前記Nは正の整数である。
5.2 Specific Configuration In addition, as a reference invention, in an apparatus supporting the sine wave parameter estimation method described so far, N multiplication means for multiplying the analysis signal by the load, and the N multiplications N delay means provided for each of the means for delaying each output signal of the multiplication means by N periods, and for each of the N delay means, an output signal after the delay, a signal before the delay, And N number of addition means for accumulating the difference in the accumulated value, and N number of accumulation means each provided for each of the addition means for accumulating the output signals of the addition means. Is a sine wave parameter estimation method support device. Here, N is a positive integer.

このような構成は、図5に示した通りである。   Such a configuration is as shown in FIG.


第6 方程式の他の解法
上記第2章(c)DC成分を含む連立法や、同(d)DC成分を含む3周波数を用いた連立法等において、方程式の種々の解法を説明した。しかし、連立方程式の解法は、他にもあり、以下、他の解法を説明する。

Other Solutions of Sixth Equation Various solutions of the equations have been described in the above-mentioned Chapter 2 (c) Simultaneous method including DC component, (d) Simultaneous method using three frequencies including DC component, and the like. However, there are other methods for solving simultaneous equations, and other methods will be described below.

a) 単一荷重周波数と窓関数を用いる方法
本節でも、荷重積分観測値の種類が増加する欠点を承知の上で、積分境界値を未知数から除去する方法を導くことにする。出発点となる荷重積分観測方程式

Figure 2008136443
において、
Figure 2008136443
かつ、この窓関数p(t)を原点対称に選ぶと、
Figure 2008136443
である。ゆえに、荷重積分観測方程式は
Figure 2008136443
となる。ただし、
Figure 2008136443
である。特に
Figure 2008136443
となるように、窓関数を選ぶと、荷重積分観測方程式は、
Figure 2008136443
となり、
Figure 2008136443
のように求められる。p(t)の具体例としてHannの窓関数を利用することが考えられる。Hannの窓関数を利用し、
Figure 2008136443
とすると(ここで、
Figure 2008136443
である)、原点対象で
Figure 2008136443
となる。また、
Figure 2008136443
である。これらのグラフが図6に示されている。図6のグラフは、横軸が時間を表し、縦軸が荷重を表す。図6(a)は、窓関数を示し、図6(b)は荷重関数(T=8)を表す。図6(a)では、実線が
Figure 2008136443
を表し、破線が
Figure 2008136443
を表し、一点鎖線が
Figure 2008136443
をそれぞれ表す。図6(b)は、これらに、n=4のcos正弦波荷重関数を乗じたものである。a) Method using single load frequency and window function In this section as well, we will introduce a method to remove the integral boundary value from unknowns, with the knowledge that the type of load integral observation value increases. Load integral observation equation as a starting point
Figure 2008136443
In
Figure 2008136443
And if this window function p (t) is selected to be symmetrical with the origin,
Figure 2008136443
It is. Therefore, the load integral observation equation is
Figure 2008136443
It becomes. However,
Figure 2008136443
It is. In particular
Figure 2008136443
If you choose a window function so that
Figure 2008136443
And
Figure 2008136443
It is required as follows. As a specific example of p (t), it is conceivable to use Hann's window function. Using Hann's window function,
Figure 2008136443
(Where
Figure 2008136443
At the origin
Figure 2008136443
It becomes. Also,
Figure 2008136443
It is. These graphs are shown in FIG. In the graph of FIG. 6, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents load. FIG. 6A shows a window function, and FIG. 6B shows a load function (T = 8). In FIG. 6A, the solid line is
Figure 2008136443
Represents a broken line
Figure 2008136443
Represents an alternate long and short dash line
Figure 2008136443
Respectively. FIG. 6B is obtained by multiplying these by a cos sine wave load function of n = 4.

Claims (10)

解析の対象である信号中の正弦波のパラメータを推定する方法において、
前記信号の微分を含む支配方程式を立てる工程と、
前記微分を含む支配方程式に任意の荷重関数を導入し、有限区間の積分形式に置き換える工程と、
前記積分形式に変換した支配方程式を解く工程と、
を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法。
In a method for estimating a parameter of a sine wave in a signal to be analyzed,
Establishing a governing equation including a derivative of the signal;
Introducing an arbitrary load function into the governing equation including the derivative and replacing it with an integral form of a finite interval;
Solving a governing equation converted to the integral form;
A sine wave parameter estimation method comprising:
解析の対象である信号中の正弦波のパラメータを推定する方法において、
任意の荷重関数を導入した有限区間の積分形式で、前記信号の微分を含む支配方程式を構成する工程と、
前記積分形式の支配方程式を解く工程と、
を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法。
In a method for estimating a parameter of a sine wave in a signal to be analyzed,
Constructing a governing equation including a derivative of the signal in an integral form of a finite interval with an arbitrary weight function introduced;
Solving the governing equation in integral form;
A sine wave parameter estimation method comprising:
請求項1又は2記載の正弦波パラメータ推定方法において、
前記荷重関数は、前記有限期間の整数分の1の周期の三角関数であることを特徴とする正弦波パラメータ推定方法。
In the sine wave parameter estimation method according to claim 1 or 2,
The sine wave parameter estimation method, wherein the load function is a trigonometric function having a period of 1 / integer of the finite period.
請求項1又は2記載の正弦波パラメータ推定方法において、
前記積分形式の支配方程式を解く工程は、
異なる3個の荷重周波数の荷重関数を導入し、それらに関する連立方程式群を構成する工程と、
前記連立方程式群を解くことによって前記信号中の正弦波の少なくとも周波数を含むパラメータを推定する工程と、
を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法。
In the sine wave parameter estimation method according to claim 1 or 2,
Solving the governing equation in integral form includes
Introducing load functions of three different load frequencies and constructing simultaneous equations related to them,
Estimating a parameter including at least a frequency of a sine wave in the signal by solving the group of simultaneous equations;
A sine wave parameter estimation method comprising:
請求項1又は2記載の正弦波パラメータ推定方法において、
前記積分形式の支配方程式を解く工程は、
異なる2個の荷重周波数の荷重関数を導入し、それらに関する連立方程式群を構成する工程と、
前記連立方程式群を解くことによって前記信号中の正弦波の少なくとも周波数を含むパラメータを推定する工程と、
を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法。
In the sine wave parameter estimation method according to claim 1 or 2,
Solving the governing equation in integral form includes
Introducing load functions of two different load frequencies and constructing simultaneous equations related to them,
Estimating a parameter including at least a frequency of a sine wave in the signal by solving the group of simultaneous equations;
A sine wave parameter estimation method comprising:
請求項1又は2記載の正弦波パラメータ推定方法において、
前記積分形式の支配方程式を解く工程は、
3個以上の荷重周波数の荷重関数を導入し、それらに関する連立方程式群を構成する工程と、
前記連立方程式群を解くことによって前記信号中の正弦波の少なくとも周波数を含むパラメータを推定する工程と、
を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法。
In the sine wave parameter estimation method according to claim 1 or 2,
Solving the governing equation in integral form includes
Introducing load functions of three or more load frequencies and constructing simultaneous equations related to them,
Estimating a parameter including at least a frequency of a sine wave in the signal by solving the group of simultaneous equations;
A sine wave parameter estimation method comprising:
請求項1又は2記載の正弦波パラメータ推定方法において、
前記積分形式の支配方程式を解く工程は、
1個の荷重周波数と2個以上の異なる窓関数の荷重関数を導入し、それらに関する連立方程式群を構成する工程と、
前記連立方程式群を解くことによって前記信号中の正弦波の少なくとも周波数を含むパラメータを推定する工程と、
を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法。
In the sine wave parameter estimation method according to claim 1 or 2,
Solving the governing equation in integral form includes
Introducing a load function of one load frequency and two or more different window functions and constructing simultaneous equations related to them,
Estimating a parameter including at least a frequency of a sine wave in the signal by solving the group of simultaneous equations;
A sine wave parameter estimation method comprising:
請求項4〜7のいずれかに記載の正弦波パラメータ推定方法において、
前記パラメータを推定する工程は、
前記推定された周波数と、積分境界値項と、その推定された周波数の信号の振幅と位相とを正弦波のパラメータとして求める工程、
を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法。ここで、積分境界値項とは積分区間の信号やその微分の両端の値の差をいう。
In the sine wave parameter estimation method according to any one of claims 4 to 7,
Estimating the parameter comprises:
Obtaining the estimated frequency, the integral boundary value term, and the amplitude and phase of the signal of the estimated frequency as parameters of a sine wave;
A sine wave parameter estimation method comprising: Here, the term “integral boundary value” refers to the difference between the signals in the integration interval and the values at both ends of the differentiation.
請求項4〜7のいずれかに記載の正弦波パラメータ推定方法において、
前記パラメータを推定する工程は、
前記推定された周波数に関して、位相と振幅とをパラメータとして含む正弦波モデルを構築し、この正弦波モデルを解析対象となる解析信号にフィッティングさせることによって、最もフィットする正弦波モデルの振幅と位相とを求める工程、
を含むことを特徴とする正弦波パラメータ推定方法。
In the sine wave parameter estimation method according to any one of claims 4 to 7,
Estimating the parameter comprises:
By constructing a sine wave model including the phase and amplitude as parameters with respect to the estimated frequency and fitting the sine wave model to an analysis signal to be analyzed, the amplitude and phase of the best-fitting sine wave model can be obtained. The process of seeking
A sine wave parameter estimation method comprising:
請求項1〜9のいずれかに記載の正弦波パラメータ推定方法において、
前記積分形式に置き換える工程又は処理は、
前記積分の積分境界を、前記信号を標本化するタイミングの中間に設定することを特徴とする正弦波パラメータ推定方法。
In the sine wave parameter estimation method according to any one of claims 1 to 9,
The process or process of replacing the integral form is as follows:
A method for estimating a sine wave parameter, wherein an integration boundary of the integration is set in the middle of a timing for sampling the signal.
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