(57)【要約】【課題】任意の数値であるゴロムパラメータを用いる方法のために、任意の数値であるゴロムパラメータを算出する算出装置、その算出装置を備えるゴロム符号化装置、そのゴロム符号化装置を備える電子機器、ゴロムパラメータの算出方法、及び、ゴロムパラメータを算出する算出装置のプログラムを提供する。【解決手段】本発明のゴロムパラメータを算出する算出装置１２は、データの元々の情報量である元情報量Ｈ０とデータをゴロム符号と異なる符号に符号化した後の情報量である符号化後情報量ＨＴに基づいて、データの特徴を表すデータ特徴量ＦＶを算出するデータ特徴量算出手段１２４と、所定の関数式（式１）とデータ特徴量ＦＶを用いてゴロムパラメータを算出するゴロムパラメータ算出手段１２５と、を備える。【選択図】図４
2020057904.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ゴロムパラメータを算出する算出装置であって、
データの元々の情報量である元情報量と前記データをゴロム符号と異なる符号に符号化した後の情報量である符号化後情報量に基づいて、前記データの特徴を表すデータ特徴量を算出するデータ特徴量算出手段と、
所定の関数式と前記データ特徴量を用いてゴロムパラメータを算出するゴロムパラメータ算出手段と、を備えた、
ことを特徴とする算出装置。
【請求項２】
前記データ特徴量算出手段は、前記元情報量から前記符号化後情報量を減算して情報削減量を求めるとともに前記符号化後情報量から定数を掛けた前記情報削減量を減算することで前記データ特徴量を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の算出装置。
【請求項３】
前記ゴロムパラメータのための値をＳ、あらかじめ前記データの収集時の内容に応じた試行を行い設定される係数をα及びβ、前記データ特徴量をＦＶとした時に、前記所定の関数式が下記式１で表され、
前記ゴロムパラメータ算出手段は、下記式１のＦＶに前記データ特徴量を代入して求めた前記ゴロムパラメータのための値であるＳの小数点以下を切り捨てて整数化した値を前記ゴロムパラメータとする、
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の算出装置。
Ｓ＝α×Ｅｘｐ（β×ＦＶ）・・・式１
【請求項４】
前記データを差分符号化する差分符号化手段を備え、
前記符号化後情報量が、前記差分符号化手段によって前記データを差分符号化した後の情報量である、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の算出装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の算出装置と、
前記算出装置の算出した前記ゴロムパラメータを用いて、ゴロム符号化するゴロム符号化手段と、を備え、
前記ゴロム符号化手段が、前記データをゴロム符号と異なる符号に符号化した後の符号化後データを前記ゴロム符号化する、
ことを特徴とするゴロム符号化装置。
【請求項６】
請求項５に記載のゴロム符号化装置と、
前記データをディジタルで出力する少なくとも１つ以上のデータ出力装置と、を備える、
ことを特徴とする電子機器。
【請求項７】
請求項５に記載のゴロム符号化装置と、
計測データをアナログで出力する少なくとも１つ以上のデータ出力装置と、
前記計測データをディジタル化して前記データとするアナログ・ディジタル変換装置と、を備えることを特徴とする電子機器。
【請求項８】
前記データ出力装置が、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサ又は気圧センサであることを特徴とする請求項６又は請求項７に記載の電子機器。
【請求項９】
ゴロムパラメータの算出方法であって、
データの元々の情報量である元情報量と前記データをゴロム符号と異なる符号に符号化した後の情報量である符号化後情報量に基づいて、前記データの特徴を表すデータ特徴量を算出するデータ特徴量算出ステップと、
所定の関数式と前記データ特徴量を用いてゴロムパラメータを算出するゴロムパラメータ算出ステップと、を含む、
ことを特徴とする算出方法。
【請求項１０】
ゴロムパラメータを算出する算出装置のプログラムであって、
前記算出装置に対して、
データの元々の情報量である元情報量と前記データをゴロム符号と異なる符号に符号化した後の情報量である符号化後情報量に基づいて、前記データの特徴を表すデータ特徴量を算出するデータ特徴量算出処理と、
所定の関数式と前記データ特徴量を用いてゴロムパラメータを算出するゴロムパラメータ算出処理と、を少なくとも実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ゴロムパラメータを算出する算出装置、その算出装置を備えるゴロム符号化装置、そのゴロム符号化装置を備える電子機器、ゴロムパラメータの算出方法、及び、ゴロムパラメータを算出する算出装置のプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ゴロム・ライス符号化を用いた音声データやセンサデータの圧縮は多数提案されている（例えば、特許文献１参照）。
そして、ゴロム・ライス符号化はパラメータが２のべき乗であり符号化アルゴリズムの実装も容易であり、最適パラメータの選択も容易である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１６０４３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ゴロム・ライス符号化よりも更に高い符号化圧縮率を得るためには任意パラメータを用いるゴロム符号化が必要であるが、任意の数値である最適ゴロムパラメータを用いる方法が無かった。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、任意の数値であるゴロムパラメータを用いる方法のために、任意の数値であるゴロムパラメータを算出する算出装置、その算出装置を備えるゴロム符号化装置、そのゴロム符号化装置を備える電子機器、ゴロムパラメータの算出方法、及び、ゴロムパラメータを算出する算出装置のプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明の一実施形態である算出装置は、ゴロムパラメータを算出する算出装置であって、データの元々の情報量である元情報量と前記データをゴロム符号と異なる符号に符号化した後の情報量である符号化後情報量に基づいて、前記データの特徴を表すデータ特徴量を算出するデータ特徴量算出手段と、所定の関数式と前記データ特徴量を用いてゴロムパラメータを算出するゴロムパラメータ算出手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、任意の数値であるゴロムパラメータを用いる方法のために、任意の数値であるゴロムパラメータを算出する算出装置、その算出装置を備えるゴロム符号化装置、そのゴロム符号化装置を備える電子機器、ゴロムパラメータの算出方法、及び、ゴロムパラメータを算出する算出装置のプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明に係る実施形態の電子機器を示す図である。
【図２】本発明に係る実施形態の電子機器のブロック図である。
【図３】本発明に係る実施形態の制御装置のゴロム符号化に関する内部処理ブロックを説明するための図である。
【図４】本発明に係る実施形態のゴロム符号化装置を説明するための図である。
【図５】試行を行って加速度センサについての最適ゴロムパラメータの値とデータ特徴量の関係を求めたグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（第１実施形態）
以下、添付図面を参照して、本発明に係る実施形態の電子機器１について説明する。
図１は本実施形態の電子機器１を示す図であり、図２は本実施形態の電子機器１のブロック図である。
また、図３は本実施形態の制御装置１０のゴロム符号化に関する内部処理ブロックを説明するための図であり、図４は本実施形態のゴロム符号化装置１１を説明するための図である。
【００１０】
本実施形態の電子機器１は、例えば、ユーザが運動（ジョギング等）を行うときに、その運動時のデータを収集するために、ユーザの腕や腰に装着可能なウェアラブル型の電子機器１である。
【００１１】
ただし、電子機器１は、上述のようなデータを収集するための機器に限定される必要はなく、データをゴロム符号化したい目的を有する機器であればよい。
【００１２】
本実施形態の電子機器１は、図２に示すように、制御装置１０と、操作手段を兼ねた表示装置２０と、記憶装置３０と、運動時のデータを出力する少なくとも１つ以上のデータ出力装置４０と、後述するように、ゴロム符号化したデータを外部の機器に送るための通信装置５０と、を備え、それらがデータ通信可能にデータバス６０で接続されている。
【００１３】
なお、図示を省略しているが、電子機器１は、二次電池（いわゆる、バッテリ）を内蔵し、各装置１０〜５０は当該二次電池の電源電圧により動作している。
【００１４】
制御装置１０は、例えば、プログラム可能な論理回路であるＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ａｒｒａｙ）で構成されており、そのＦＰＧＡの回路設計による内部処理ブロックの構成によって、ＣＰＵ、後述するゴロム符号化装置１１（図３及び図４参照）、及び、ゴロム符号化装置１１（図３及び図４参照）が備える後述するゴロムパラメータを算出する算出装置１２（図４参照）等の機能を実現したものになっている。
【００１５】
なお、後ほど説明するように、ゴロム符号化装置１１（図３及び図４参照）は、ゴロム符号化手段１３（図４参照）も備えており、したがって、電子機器１は、算出装置１２（図４参照）と、ゴロム符号化手段１３（図４参照）と、を備えたゴロム符号化装置１１（図３及び図４参照）を備えたものになっている。
【００１６】
ただし、制御装置１０は、上述の形態に限らず、例えば、一般的なＣＰＵ等で構成され、制御装置１０とは、別体で、後述するゴロム符号化装置１１、及び、後述するゴロムパラメータを算出する算出装置１２等が設けられている構成であってもよい。
【００１７】
そして、制御装置１０は、記憶装置３０に記憶された動作プログラム等に従って、電子機器１の全般的な制御を司るとともに、本実施形態では、後述するゴロム符号化装置１１、及び、後述するゴロムパラメータを算出する算出装置１２等の機能を果たす。
【００１８】
表示装置２０は、タッチパネル機能を有する液晶表示装置等であり、図１に示すように、各種の表示を行うだけでなく、電子機器１をユーザが操作するための操作手段としても機能する。
なお、表示装置２０は液晶表示装置に限定される必要はなく、表示部に有機ＥＬを用いたタッチパネル機能を有する表示装置等であってもよい。
【００１９】
記憶装置３０は、ＲＡＭやＲＯＭ等を備え、電子機器１の動作のための各種のプログラムが記憶されている。
【００２０】
データ出力装置４０は、例えば、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサ又は気圧センサであり、図２では、データ出力装置４０が１つである場合を示しているが、電子機器１が有するデータ出力装置４０は複数であってもよい。
【００２１】
本実施形態では、ゴロム符号が整数を符号化する手法であることから、データ出力装置４０にデータをディジタル（整数）で出力するセンサを用いている。
【００２２】
しかし、データ出力装置４０はディジタル出力式のものに限定される必要はなく、計測データをアナログで出力するアナログ出力式のものであってもよく、この場合、電子機器１が計測データをディジタル化して整数形式のデータとするアナログ・ディジタル変換装置を備えるものとすればよい。
【００２３】
通信装置５０は、例えば、運動中に収集したデータをユーザが見やすい形式で表示等を行うために、電子機器１からデータ転送を行いたい外部の機器（例えば、スマートフォン、タブレット、ＰＣ等）との間でデータ通信を可能とする無線通信モジュール等である。
なお、通信装置５０は、外部の機器から送られるデータ等を受信する役割を果たすため、双方向通信が可能なものになっている。
【００２４】
次に、図３及び図４を参照しながら、ゴロム符号化装置１１、及び、ゴロムパラメータを算出する算出装置１２について説明する。
【００２５】
まず、簡単に、データ処理の流れを説明すると、図３に示すように、データ出力装置４０から出力されるディジタルのデータが、制御装置１０のデータ用バッファＤＢＦに蓄積され、そのデータ用バッファＤＢＦに蓄積されたデータがゴロム符号化装置１１でゴロム符号化され、制御装置１０の送信用バッファＴＢＦに蓄積される。
【００２６】
そして、送信用バッファＴＢＦに蓄積されたゴロム符号化されたデータが通信装置５０を介して外部の機器に送信され、外部の機器では、受信したゴロム符号化されたデータの復号が行われ、例えば、運動時に収集したデータの可視化処理（グラフ化等）が行われることになる。
【００２７】
具体的に、図４を参照して説明すると、ゴロム符号化装置１１は、ゴロムパラメータを算出する算出装置１２と、後述するようにして算出装置１２の算出したゴロムパラメータを用いて、ゴロム符号化するゴロム符号化手段１３と、を備えている。
【００２８】
算出装置１２は、図４に示すように、データ用バッファＤＢＦに蓄積された元々のデータの情報量である元情報量（情報エントロピー）を算出する元情報量算出手段１２１と、データ用バッファＤＢＦに蓄積された元々のデータをゴロム符号と異なる符号に符号化する手段であるデータを差分符号化する差分符号化手段１２２と、データをゴロム符号と異なる符号である差分符号化した後の情報量（情報エントロピー）である符号化後情報量を算出する符号化後情報量算出手段１２３と、を備えている。
【００２９】
情報エントロピーや差分符号化は、一般に知られているものであるため、元情報量算出手段１２１、差分符号化手段１２２、及び、符号化後情報量算出手段１２３について、簡単に説明する。
【００３０】
元情報量算出手段１２１は、まず、データ用バッファＤＢＦに蓄積された元々のデータの各値のヒストグラムを算出して、情報エントロピーを求める一般式に基づいて元情報量を算出する。
【００３１】
例えば、ヒストグラムを算出した結果、データ中の値Ａ１〜Ａｎまでの出現頻度がそれぞれＰ１〜Ｐｎ（％）であった場合、元情報量算出手段１２１は、
元情報量＝−［Ｐ１×ｌｏｇ（Ｐ１）＋・・・＋Ｐｎ×ｌｏｇ（Ｐｎ）］
として、元情報量を算出する。
【００３２】
差分符号化手段１２２は、データ用バッファＤＢＦに蓄積された元々のデータの値の並びが、２、４、６、９、７であれば、初めのデータの値だけ、そのままの値を用い、それ以降の値については直前の値を差分した値（本例では、２、２、２、３、−２となる）にする符号化を行う。
なお、上記例では、差分符号化後の差分符号化データは、２、２、２、３、−２になる。
【００３３】
符号化後情報量算出手段１２３は、先に元情報量算出手段１２１で説明したのと同じ手順で、差分符号化手段１２２によってデータを差分符号化した後の差分符号化データ（本例では、２、２、２、３、−２）の情報量である符号化後情報量を算出する。
【００３４】
また、算出装置１２は、図４に示すように、データの元々の情報量である元情報量とデータをゴロム符号と異なる符号である差分符号に符号化した後の情報量である符号化後情報量に基づいて、データの特徴を表すデータ特徴量を算出するデータ特徴量算出手段１２４と、所定の関数式とデータ特徴量算出手段１２４の算出したデータ特徴量を用いてゴロムパラメータを算出するゴロムパラメータ算出手段１２５と、を備えている。
【００３５】
そして、ゴロム符号化手段１３が、ゴロムパラメータ算出手段１２５の算出したゴロムパラメータを用いて、データをゴロム符号と異なる符号である差分符号に符号化した後の符号化後データ（差分符号化データ）をゴロム符号化して、そのゴロム符号化されたゴロム符号化データが送信用バッファＴＢＦに蓄積される。
【００３６】
この所定の関数式とデータ特徴量算出手段１２４の算出したデータ特徴量を用いてゴロムパラメータを算出する内容を説明する前に、ゴロムパラメータの一般的な内容について説明しておく。
なお、ゴロム符号化自体は一般に知られているため、簡単な説明に留める。
【００３７】
ゴロム符号化は、１以上の整数値Ｍを用いて整数の値Ｘの群からなるデータを符号化する手法であり、符号化するデータの値（整数の値Ｘ）を整数値Ｍで割った商Ｑと余りＲを用いて符号化を行う手法である。
【００３８】
具体的には、商Ｑを符号化した商Ｑの符号化部分の後に、余りＲを符号化した余りＲの符号化部分を付属させて、整数の値Ｘを符号化する手法であり、商Ｑの部分についてはα符号（ｕｎａｒｙ符号ともいう）で符号化される。
【００３９】
また、余りＲについては、整数値Ｍが２Ｋ（Ｋは整数）で表せる場合、余りＲの下位Ｋビットを余りＲの部分の符号として採用し、整数値Ｍが２Ｋ（Ｋは整数）で表せない場合には、余りＲの部分の符号として余りＲをＣＢＴ符号に符号化したものを採用する。
【００４０】
そして、ゴロム符号では、整数の値Ｘを割る整数値Ｍによってデータの圧縮率が変わり、この整数値Ｍがゴロムパラメータと呼ばれる。
【００４１】
ここで、整数値Ｍが２Ｋ（Ｋは整数）で表せる特殊な場合のゴロム符号はライス符号と呼ばれるが、ゴロム・ライス符号化よりも更に高いデータ圧縮率を得るためには、このような制限のない任意の整数値Ｍから適切な整数値を決定する必要があり、任意の整数の最適ゴロムパラメータを決定する手法はこれまで知られていない。
【００４２】
しかし、データの特徴を示す情報量に着目することで、高いデータ圧縮率を実現できるゴロムパラメータを算出することができることを発見し、以下、具体的に説明する。
【００４３】
詳細については、後ほど説明するが、ゴロムパラメータのための値をＳ、あらかじめデータの収集時の内容に応じた試行を行い設定される係数をα及びβ、データ特徴量をＦＶとした時に、ゴロムパラメータ算出手段１２５は、以下に示す所定の関数式（式１）にデータ特徴量算出手段１２４が算出したデータ特徴量ＦＶを代入して、ゴロムパラメータのための値Ｓを算出するとともに、ゴロムパラメータのための値Ｓの小数点以下を切り捨てて整数化した値をゴロムパラメータとする。
Ｓ＝α×Ｅｘｐ（β×ＦＶ）・・・式１
【００４４】
具体的には、データ特徴量ＦＶは、元情報量をＨ０とし、符号化後情報量をＨＴとしたときに、下記式２で表され、データ特徴量算出手段１２４は、下記式２に元情報量算出手段１２１の算出した元情報量Ｈ０と符号化後情報量算出手段１２３の算出した符号化後情報量ＨＴを代入することで、データ特徴量ＦＶを算出する。
ＦＶ＝ＨＴ−Ｃ×（Ｈ０−ＨＴ）・・・式２
【００４５】
つまり、データ特徴量算出手段１２４は、元情報量Ｈ０から符号化後情報量ＨＴを減算して情報削減量（Ｈ０−ＨＴ）を求めるとともに符号化後情報量ＨＴから後述のように相関性を調整するための定数Ｃを掛けた情報削減量（Ｈ０−ＨＴ）を減算することでデータ特徴量ＦＶを算出する。
【００４６】
先に説明したように、ゴロム符号化するのは、元々のデータを差分符号化した後の差分符号化データであるため、差分符号化データの特徴を表すと考えられる符号化後情報量ＨＴと最適なゴロムパラメータとの間に相関が強く出るものと考えられ、そのような試行を行ったが、元情報量Ｈ０と符号化後情報量ＨＴの差である情報削減量（Ｈ０−ＨＴ）の影響を考慮した式２とすることで、符号化後情報量ＨＴと最適なゴロムパラメータとの間によい相関が得られるに至った。
【００４７】
具体的に行った試行内容を説明しながら上記式１及び式２について説明する。
あらかじめデータの収集時の内容に応じた試行としては、各地で行われているマラソン大会で加速度センサと角速度センサの出力するデータを収集した。
なお、加速度センサのデータに対する処理も角速度センサに対する処理も処理手順は同じであるため、加速度センサの場合で以下説明する。
【００４８】
１回のマラソン大会で１回分の加速度センサのデータの収集を行い、そのデータから差分符号化した後の差分符号化データを作成し、作成した差分符号化データを適当な整数値Ｍでゴロム符号化することを行った。
【００４９】
この整数値Ｍを変更して何度もゴロム符号化を行い、圧縮率が高い整数値Ｍを、その１回のマラソン大会で得た加速度センサのデータを好適に圧縮できる最適ゴロムパラメータとし、データ特徴量として符号化後情報量ＨＴや式２で表されるデータ特徴量ＦＶを求めた。
【００５０】
つまり、１回のマラソン大会の加速度センサのデータで、１つの最適ゴロムパラメータの値と、各１つずつの符号化後情報量ＨＴや式２で表されるデータ特徴量ＦＶ等（他の指標も求めたが説明を省略する）を求めた。
【００５１】
そして、別のマラソン大会でも同様のデータの収集を行い、そのデータからも１つの最適ゴロムパラメータの値と、各１つずつの符号化後情報量ＨＴや式２で表されるデータ特徴量ＦＶ等を求めた。
【００５２】
このような手順で、多数のマラソン大会でデータの収集を行い、多数の最適ゴロムパラメータの値とそれに対応した符号化後情報量ＨＴや式２で表されるデータ特徴量ＦＶ等を求め、Ｘ軸の値に符号化後情報量ＨＴや式２で表されるデータ特徴量ＦＶのいずれかを適用し、Ｙ軸の値に最適ゴロムパラメータの値を適用して、関数近似を行うことを試みた。
【００５３】
図５は試行を行って加速度センサについての最適ゴロムパラメータの値とデータ特徴量ＦＶの関係を求めたグラフである。
なお、図５はデータ特徴量ＦＶを求めるにあたって、式２の相関性を調整するための定数Ｃとして、最も高い相関が得られる式１の近似式が得られた０．９を採用したものになっている。
【００５４】
そして、近似式の関数を併せて図５に示しているが、図５に示すグラフからわかるように、加速度センサのデータである場合、あらかじめデータの収集時の内容をマラソンとしたときには、その内容（マラソン）に応じた試行を行い設定される係数をα及びβをα＝２９．５５５、β＝０．３２１とした式１に対して、データ特徴量ＦＶを代入すれば、適切なゴロムパラメータのための値Ｓを算出することができる。
【００５５】
ただし、式１で算出されるゴロムパラメータのための値Ｓは、小数点以下を含む実数として求まるため、小数点以下を切り捨てて整数化した値をゴロムパラメータとする必要がある。
【００５６】
なお、同じマラソン大会で収集した角速度センサのデータの場合には、同様に、式２の相関性を調整するための定数Ｃとして０．９を採用したときが最も高い相関が得られる式１の近似式が得られたが、その近似式から得られ、設定されることになる係数α及びβについては、α＝１１．９５４、β＝０．４１２であった。
【００５７】
上記のように、複数回のデータを収集する試行を行って、データの元々の情報量である元情報量Ｈ０とデータをゴロム符号と異なる符号に符号化した後の情報量である符号化後情報量ＨＴに基づいて、データの特徴を表すデータ特徴量ＦＶを算出するとともに、最適ゴロムパラメータを算出し、それらデータ特徴量ＦＶと最適ゴロムパラメータを元にデータ特徴量ＦＶに対する最適ゴロムパラメータを求める近似式を求め、その近似式をゴロムパラメータ算出手段１２５が算出に用いる所定の関数式（式１）として算出装置１２にあらかじめ用意するとともに、データ特徴量算出手段１２４がデータ特徴量ＦＶを算出する式（式２）を算出装置１２にあらかじめ用意しておくことで、最適ゴロムパラメータを算出することができる。
【００５８】
なお、定数Ｃ、係数α及びβは、あらかじめデータの収集時の内容によって適切な値が異なると考えられるため、上記では、データの収集時の内容がマラソンであったが、例えば、野球、ゴルフ、サッカー、テニス、ダンス等のようにマラソンと異なる内容の運動の場合には、それに応じた定数Ｃ、係数α及びβをあらかじめ求めて算出装置１２に用意しておくようにするのが好ましい。
【００５９】
以上、具体的な実施形態に基づき、本発明の電子機器１について説明してきたが、本発明は、上記の具体的な実施形態に限定されるものではない。
【００６０】
例えば、上記実施形態では、ゴロム符号と異なる符号に差分符号を用いていたが、これに限定される必要はなく、線形予測誤差符号等を用いてもよく、したがって、差分符号化手段１２２に限定される必要はなく、ゴロム符号と異なる符号に符号化する符号化手段であればよい。
【００６１】
また、上記実施形態におけるゴロムパラメータを算出する算出装置１２は、それ単体の装置（部品）としてもゴロム符号化を行いたい機器に用いるための装置（部品）として有用なものである。
【００６２】
また、上記実施形態における、ゴロムパラメータを算出する算出装置１２と、ゴロム符号化するゴロム符号化手段１３と、を備えるゴロム符号化装置１１は、それ単体の装置（部品）としてもゴロム符号化を行いたい機器に用いるための装置（部品）として有用なものである。
【００６３】
したがって、ゴロムパラメータを算出する算出装置１２やゴロム符号化装置１１は電子機器１に組込まれたものに限定されるものではない。
【００６４】
このように本発明は上記具体的な実施形態に限定されるものではなく、そのことは当業者にとって特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００６５】
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲のとおりである。
＜請求項１＞
ゴロムパラメータを算出する算出装置であって、
データの元々の情報量である元情報量と前記データをゴロム符号と異なる符号に符号化した後の情報量である符号化後情報量に基づいて、前記データの特徴を表すデータ特徴量を算出するデータ特徴量算出手段と、
所定の関数式と前記データ特徴量を用いてゴロムパラメータを算出するゴロムパラメータ算出手段と、を備えた、
ことを特徴とする算出装置。
＜請求項２＞
前記データ特徴量算出手段は、前記元情報量から前記符号化後情報量を減算して情報削減量を求めるとともに前記符号化後情報量から定数を掛けた前記情報削減量を減算することで前記データ特徴量を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の算出装置。
＜請求項３＞
前記ゴロムパラメータのための値をＳ、あらかじめ前記データの収集時の内容に応じた試行を行い設定される係数をα及びβ、前記データ特徴量をＦＶとした時に、前記所定の関数式が下記式１で表され、
前記ゴロムパラメータ算出手段は、下記式１のＦＶに前記データ特徴量を代入して求めた前記ゴロムパラメータのための値であるＳの小数点以下を切り捨てて整数化した値を前記ゴロムパラメータとする、
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の算出装置。
Ｓ＝α×Ｅｘｐ（β×ＦＶ）・・・式１
＜請求項４＞
前記データを差分符号化する差分符号化手段を備え、
前記符号化後情報量が、前記差分符号化手段によって前記データを差分符号化した後の情報量である、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の算出装置。
＜請求項５＞
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の算出装置と、
前記算出装置の算出した前記ゴロムパラメータを用いて、ゴロム符号化するゴロム符号化手段と、を備え、
前記ゴロム符号化手段が、前記データをゴロム符号と異なる符号に符号化した後の符号化後データを前記ゴロム符号化する、
ことを特徴とするゴロム符号化装置。
＜請求項６＞
請求項５に記載のゴロム符号化装置と、
前記データをディジタルで出力する少なくとも１つ以上のデータ出力装置と、を備える、
ことを特徴とする電子機器。
＜請求項７＞
請求項５に記載のゴロム符号化装置と、
計測データをアナログで出力する少なくとも１つ以上のデータ出力装置と、
前記計測データをディジタル化して前記データとするアナログ・ディジタル変換装置と、を備えることを特徴とする電子機器。
＜請求項８＞
前記データ出力装置が、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサ又は気圧センサであることを特徴とする請求項６又は請求項７に記載の電子機器。
＜請求項９＞
ゴロムパラメータの算出方法であって、
データの元々の情報量である元情報量と前記データをゴロム符号と異なる符号に符号化した後の情報量である符号化後情報量に基づいて、前記データの特徴を表すデータ特徴量を算出するデータ特徴量算出ステップと、
所定の関数式と前記データ特徴量を用いてゴロムパラメータを算出するゴロムパラメータ算出ステップと、を含む、
ことを特徴とする算出方法。
＜請求項１０＞
ゴロムパラメータを算出する算出装置のプログラムであって、
前記算出装置に対して、
データの元々の情報量である元情報量と前記データをゴロム符号と異なる符号に符号化した後の情報量である符号化後情報量に基づいて、前記データの特徴を表すデータ特徴量を算出するデータ特徴量算出処理と、
所定の関数式と前記データ特徴量を用いてゴロムパラメータを算出するゴロムパラメータ算出処理と、を少なくとも実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
【符号の説明】
【００６６】
１  電子機器
１０  制御装置
１１  ゴロム符号化装置
１２  算出装置
１２１  元情報量算出手段
１２２  差分符号化手段
１２３  符号化後情報量算出手段
１２４  データ特徴量算出手段
１２５  ゴロムパラメータ算出手段
１３  ゴロム符号化手段
２０  表示装置
３０  記憶装置
４０  データ出力装置
５０  通信装置
６０  データバス
Ｃ  定数
ＤＢＦ  データ用バッファ
ＦＶ  データ特徴量
Ｈ０  元情報量
ＨＴ  符号化後情報量
ＴＢＦ  送信用バッファ
α、β  係数
【図１】
2020057904.tif 000003
【図２】
2020057904.tif 000004
【図３】
2020057904.tif 000005
【図４】
2020057904.tif 000006
【図５】
2020057904.tif 000007