(57)【要約】【課題】閾値等のパラメータが非最適な信号検出装置に入力される多値信号に対して適切な強度のノイズを加えることにより、信号検出の性能を高くする。【解決手段】複数のノイズ付加部１１，…，１Ｗは、それぞれ入力される多値信号に２種類以上の強度のノイズのそれぞれを加える。複数の検出部２１，…，２Ｗは、各上記ノイズが加えられた多値信号を検出して、各サンプルの検出結果を取得する。センタ部６は、検出部２１，…，２Ｗのそれぞれが取得した上記各サンプルの検出結果を統合して、上記各サンプルに対応する最終的な検出結果を求める。評価量計算部３は、上記最終的な検出結果を用いて、各上記ノイズが加えられた多値信号についての上記信号検出の性能の高さを表す評価量を計算する。ノイズ強度決定部５は、上記評価量を比較して、上記信号検出の性能を高くするノイズの強度を決定する。【選択図】図１
2011055252.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ入力される多値信号に２種類以上の強度のノイズのそれぞれを加える複数のノイズ付加部と、
各上記ノイズが加えられた多値信号を所定のサンプリング周波数で標本化することにより得た各サンプルの値を所定の閾値と比較することにより、上記各サンプルの検出結果を取得する複数の検出部と、
上記複数の検出部のそれぞれが取得した上記各サンプルの検出結果を統合して、上記各サンプルに対応する最終的な検出結果を求めるセンタ部と、
上記最終的な検出結果を用いて、各上記ノイズが加えられた多値信号についての上記信号検出の性能の高さを表す評価量を計算する評価量計算部と、
上記評価量を比較して、上記信号検出の性能を高くするノイズの強度を決定するノイズ強度決定部と、
を含む信号検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の信号検出装置において、
上記ノイズ付加部は、順次強度が高い又は低いノイズを付加する部であり、
上記ノイズ強度決定部は、ある強度のノイズが加えられた多値信号についての評価量（第一評価量とする。）と、その強度よりも一段階低い又は高い強度のノイズが加えられた多値信号についての評価量（第二評価量とする。）とを比較して、上記第一評価量の方が低ければ又は高ければ、上記第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階低い又は高いノイズの強度と上記第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階高い又は低いノイズの強度との間のノイズの強度を最適なノイズの強度として決定する部である、
ことを特徴とする信号検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の信号検出装置において、
上記ノイズ強度決定部において第一評価量の方が低い又は高いと判断された場合には、上記ノイズ付加部は、上記第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階低い又は高いノイズの強度と上記第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階高い又は低いノイズの強度とを含む範囲で、先に付加したときよりも細かい幅で順次強度が高い又は低いノイズを付加し、
上記ノイズ強度決定部は、新たに求まった第一評価量の方が新たに求まった第二評価量よりも低ければ又は高ければ、その新たに求まった第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階低い又は高いノイズの強度とその新たに求まった第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階高い又は低いノイズの強度との間のノイズの強度を最適なノイズの強度として決定する部である、
ことを特徴とする信号検出装置。
【請求項４】
請求項１に記載の信号検出装置において、
上記ノイズ付加部は、予め定められた範囲においてノイズの強度をランダムに順次所定の数Ｋ（Ｋは任意の自然数）だけ選択して、入力される多値信号に各選択された強度のノイズを付加する部である、
ことを特徴とする信号検出装置。
【請求項５】
請求項４に記載の信号検出装置において、
上記ノイズ強度決定部は、ｋを２以上の整数として、ｋ回目に選択された強度のノイズが加えられた多値信号についての評価量（以下、第ｋ評価量とする。）と、１回目に選択された強度のノイズが加えられた多値信号についての評価量又は前回選択された評価量とを比較して、上記信号検出の性能を高くする評価量を上記比較した評価量のどちらかから選択する作業をＫ−１回繰り返して、最後に選択された評価量に対応する強度を最適なノイズの強度として決定する部である、
ことを特徴とする信号検出装置。
【請求項６】
請求項１に記載の信号検出装置において、
上記複数のノイズ付加部のうちのあるノイズ付加部が順次強度が高い又は低いノイズを付加し、上記複数のノイズ付加部のうちの他のノイズ付加部が所定の強度のノイズ又はすでにノイズの強度が決定されている場合にはその決定された強度のノイズを付加して、上記ノイズ強度決定部は上記あるノイズ付加部についてのノイズの強度を決定することを、上記あるノイズ付加部を順次変えて繰り返す、
ことを特徴とする信号検出装置。
【請求項７】
それぞれ入力される多値信号に２種類以上の強度のノイズのそれぞれを加える複数のノイズ付加ステップと、
各上記ノイズが加えられた多値信号を所定のサンプリング周波数で標本化することにより得た各サンプルの値を所定の閾値と比較することにより、上記各サンプルの検出結果を取得する複数の検出ステップと、
上記複数の検出部のそれぞれが取得した上記各サンプルの検出結果を統合して、上記各サンプルに対応する最終的な検出結果を求めるセンタステップと、
上記最終的な検出結果を用いて、各上記ノイズが加えられた多値信号についての上記信号検出の性能の高さを表す評価量を計算する評価量計算ステップと、
上記評価量を比較して、上記信号検出の性能を高くするノイズの強度を決定するノイズ強度決定ステップと、
を含む信号検出方法。
【請求項８】
請求項１から６の何れかに記載の信号検出装置の各部としてコンピュータを機能させるための信号検出プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載の信号検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、多値信号を検出する技術に関する。特に多値信号の検出を最適化する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の検出部を用いて、多値信号の検出を行う信号検出装置が知られている。まず、各検出部が入力された多値信号を検出して、その検出結果をセンタ部に出力する。ここで、多値信号とは、Ｍを２以上の整数として、各時刻においてＭ個の離散値の何れかを取り時間的に連続した信号のことをいう。多値信号の検出とは、入力された多値信号が、Ｍ個の離散値の何れを取っているのかを検出することをいう。
【０００３】
Ｍ個の離散値をｘ１，ｘ２，…，ｘｍ，…，ｘＭとし、Ｍ−１個の閾値θｍが、ｘ１＜θ１＜ｘ２，ｘ２＜θ２＜ｘ３，…，ｘｍ＜θｍ＜ｘｍ＋１，…，ｘＭ−１＜θＭ−１＜ｘＭとなるように予め定められているとする。
【０００４】
入力された多値信号を標本化することにより得られたサンプル値ｘが、ｘ＜閾値θ１である場合には、離散値ｘ１を出力する。サンプル値ｘが、閾値θＭ−１＜ｘである場合には、離散値ｘＭを出力する。サンプル値ｘが、閾値θｍ＜ｘ＜閾値θｍ＋１である場合には、その区間（θｍ，θｍ＋１）に含まれる離散値ｘｍ＋１を出力する。各検出部はこのようにして、多値信号を検出する。
【０００５】
そして、センタ部は、各検出部が出力した検出結果を統合して、最終的な検出結果を決定する。
【０００６】
非特許文献１において、検出部の閾値θｍを最適化することにより、検出部単体の信号検出の性能を高くする技術が知られている。非特許文献１の技術を用いて、各検出部の信号検出の性能を高くすることにより、信号検出装置全体の信号検出の性能を高くすることができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Harry L. Van Trees（著）, “Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part I”, John Wiley & Sons, １９６８年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、現実の世界においては、信号検出をするための閾値θｍ（ｍ＝１，…，Ｍ−１）を一度決めると変更することができない検出部を用いた信号検出装置がある。この閾値θｍを一度決めると変更することができない検出部を信号検出装置が用いている場合には、閾値θｍを最適化することにより、信号検出の性能を高くすることはできないという課題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
閾値θｍが最適化されていない場合には、入力される多値信号に適切な強度のノイズを付加することにより、信号検出の性能を高くできることが知られている（例えば、参考文献１参照。）。ここで、信号検出の性能の高さを正答率、後述する相互情報量等の評価量で表し、ノイズの強度の変化させた場合、評価量は極大値又は極小値を持ち、その極大値又は極小値に対応する強度のノイズを加えることにより信号検出の性能が最も高くなることを発明者は見出した。
【００１０】
〔参考文献１〕S.Mizutani, K.Arai, P.Davis, N.Wakamiya, M.Murata, “Noise-assisted detection in sensor network with suboptimal fusion of optimal detections”, International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA 2007), pp.377-380
この発明は、この性質を用いて、入力される多値信号に適切な強度のノイズを付加することにより、信号検出の性能を高くするものである。
【発明の効果】
【００１１】
適切な強度のノイズを加えることにより、信号検出の性能を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】信号検出装置の例の機能ブロック図。
【図２】検出部の例の機能ブロック図。
【図３】ノイズ強度決定部の例の機能ブロック図。
【図４】検出結果出力部の例の機能ブロック図。
【図５】検出結果出力部の他の例の機能ブロック図。
【図６】信号検出方法の例のフローチャート。
【図７】最適なノイズの強度の範囲を絞り込む方法の例のフローチャート。
【図８】ノイズ強度を固定する実施形態を説明するための図。
【図９】センタ部が従う論理式を説明するための図。
【図１０】実験結果を例示する図。
【図１１】実験結果を例示する図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、この発明の実施の形態について、詳細に説明する。
【００１４】
図１にこの発明による信号検出装置の機能ブロックを例示し、図５にこの発明による信号検出装置の方法のフローチャートを例示する。図１に例示するように、信号検出装置は、Ｗを２以上の正の整数として、Ｗ個のノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗ、Ｗ個の検出部２１，２２，…，２Ｗ、センタ部６、評価量計算部３、記憶部４及びノイズ強度決定部５を含む。
【００１５】
多値信号がノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗに入力される。原則として、共通する多値信号がノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗに入力される。しかし、各ノイズ付加部１１，１２，…１Ｗに至る経路に外部からノイズが加わることにより、その外部から加わったノイズの分だけ互いに異なる多値信号がノイズ付加部１１，１２，…１Ｗに入力されることもある。
【００１６】
＜ステップＳ１＞
各ノイズ付加部１１，１２，…１Ｗは、少なくとも２種類以上の強度のノイズのそれぞれを入力される多値信号に加える（ステップＳ１）。ノイズが加えられた多値信号はそれぞれ検出部２１，２２，…，２Ｗに送られる。すなわち、ノイズ付加部１１によりノイズが加えられた信号は検出部２１に送られ、ノイズ付加部１２によりノイズが加えられた信号は検出部２２に送られ、…ノイズ付加部１Ｗによりノイズが加えられた信号は検出部２Ｗに送られる。
【００１７】
多値信号とは、各時刻においてＭ個の離散値ｘ１，ｘ２，…，ｘｍ，…，ｘＭの何れかを取り時間的に連続した信号のことをいう。多値信号は予め定められた時間長ＴｃごとにＭ個の離散値の何れかの値を取る。言い換えれば、多値信号は、各予め定められた時間長Ｔｃにおいて同一の値を取る。
【００１８】
ノイズの強度とは、ノイズがある確率分布に従って発生するとして、その確率分布の広がりの大きさのことをいう。例えば、確率分布に分散σ２、標準偏差σが定義されている場合には、分散σ２、標準偏差σがノイズの強度となる。
【００１９】
所定の強度のノイズを入力される多値信号に加えるとは、所定の強度に基づく確率分布に従って発生するノイズを多値信号に加えることを意味する。したがって、同一の所定の強度のノイズを加える場合であっても、通常加えられるノイズの大きさは変化することになる。
【００２０】
この実施形態では、ノイズは正規分布Ｎ（０，σ２）に従って発生するものとし、ノイズの強度として標準偏差σを用いることにする。ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗは、まず予め定められた０又は０に近い標準偏差σ１を選択して、正規分布Ｎ（０，σ１２）に従ってノイズを発生させ、入力される多値信号に発生させたノイズを加える。
【００２１】
その後、ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗは、標準偏差σ１を予め定められた変化幅Δだけ増加させた標準偏差σ２＝σ１＋Δに基づく正規分布Ｎ（０，σ２）に従って発生するノイズを、入力される多値信号に加える。Δは任意の正の実数である。このようにして、ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗは、ｉを正の整数として、標準偏差σｉを予め定められた幅Δだけ増加させた標準偏差σｉ＋１＝σｉ＋Δに基づく正規分布Ｎ（０，σｉ＋１２）に従って発生するノイズを順次多値信号に加える。
【００２２】
この実施形態では、各ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗは、共通する強度のノイズを多値信号に加える。例えば、あるノイズ付加部が標準偏差σｉに基づく正規分布Ｎ（０，σｉ２）に従って発生するノイズを多値信号に加えているときには、そのノイズ付加部以外の他のノイズ付加部も標準偏差σｉに基づく正規分布Ｎ（０，σｉ２）に従って発生するノイズを多値信号に加えている。
【００２３】
後述する検出部２１，２２，…，２Ｗの標本化部２１ａ，２２ａ，…，２Ｗａにおいて、各正規分布Ｎ（０，σｉ２）に従って発生するノイズが加えられたサンプルがＪ個（Ｊは１０から１０万程度の整数）得られる時間の長さだけ、言い換えればセンタ部６からＪ個の検出値が得られる時間の長さだけ各正規分布Ｎ（０，σｉ２）に従って発生するノイズがそれぞれ多値信号に加えられる。
【００２４】
入力される多値信号は通常時々刻々と変化する。この時々刻々と変化する多値信号に対して、所定の強度のノイズが加えられる。したがって、標本化部２１ａ，２２ａ，…，２Ｗａの標本化により得られるサンプルは、通常変化する値を持つ多値信号のサンプルに対して、所定の強度のノイズが加えられたものとなる。すなわち、標本化部２１ａ，２２ａ，…，２Ｗａの標本化により得られるサンプルは、通常同一の値を持つ多値信号のサンプルに対して所定の強度のノイズが加えられたものではない。
【００２５】
＜ステップＳ２＞
各検出部２１，２２，…，２Ｗは、各ノイズが加えられた多値信号を所定のサンプリング周波数で標本化することにより得た各サンプルの値を所定の閾値と比較することにより、各サンプルの検出結果を取得する（ステップＳ２）。検出結果は、センタ部６に送られる。
【００２６】
検出部２１は、図２に例示するように標本化部２１ａ及び検出結果出力部２１ｂを含む。検出部２１と同様に、検出部２２，…，２Ｗはそれぞれ標本化部２２ａ，…，２Ｗａ及び検出結果出力部２２ｂ，…，２Ｗｂを含む。
【００２７】
各検出部２ｗ（ｗ＝１，…，Ｗ）の標本化部２ｗａは、ノイズが加えられた多値信号を所定のサンプリング周波数で標本化して、各サンプルの値ｘｗを得る（ステップＳ２）。得られたサンプル値ｘｗは検出結果出力部２ｗｂに送られる。
【００２８】
上記したように、多値信号は予め定められた時間長ＴｃごとにＭ個の離散値の何れかの値を取る。言い換えれば、多値信号は、各予め定められた時間長Ｔｃにおいて同一の値を取る。この実施形態では、上記所定のサンプリング周波数に対応するサンプリング周期Ｔｓが予め定められた時間長Ｔｃと一致しており、各標本化部２ｗａは上記予め定められた時間長Ｔｃごとに１つのサンプル値ｘｗを得るとする。
【００２９】
各検出部２ｗ（ｗ＝１，…，Ｗ）の検出結果出力部２ｗｂは、サンプル値ｘｗとＭ−１個の閾値θｍとを比較することにより、多値信号を検出する。Ｍ−１個の閾値θｍは、ｘ１＜θ１＜ｘ２，ｘ２＜θ２＜ｘ３，…，ｘｍ＜θｍ＜ｘｍ＋１，…，ｘＭ−１＜θＭ−１＜ｘＭとなるように予め定められているとする。
【００３０】
各検出部２ｗ（ｗ＝１，…，Ｗ）の検出結果出力部２ｗｂは、サンプル値ｘｗとＭ−１個の閾値θｍとを比較した結果、ｘｗ＜θ１である場合には、離散値ｘ１を検出部２ｗの検出値ｘｗｍ（ｗ）とする。閾値θｍ＜ｘｗ＜閾値θｍ＋１である場合には、その区間（θｍ，θｍ＋１）に含まれる離散値ｘｍ＋１を検出部２ｗの検出値ｘｗｍ（ｗ）とする。θＭ−１＜ｘｗである場合には、離散値ｘＭを検出部２ｗの検出値ｘｗｍ（ｗ）とする。各検出部２ｗ（ｗ＝１，…，Ｗ）の検出値ｘｗｍ（ｗ）は、センタ部６に送られる。
【００３１】
＜ステップＳ３＞
センタ部６（図１）は、各検出部２ｗ（ｗ＝１，…，Ｗ）の検出値ｘｗｍ（ｗ）を統合して、上記各サンプルに対応する最終的な検出結果を求める（ステップＳ３）。最終的な検出結果は、評価量計算部３に送られる。
【００３２】
例えば、検出部２１，２２，…，２Ｗと同様に、センタ部６にも、Ｍ−１個の検出値θＳｍは、ｘ１＜θＳ１＜ｘ２，ｘ２＜θＳ２＜ｘ３，…，ｘｍ＜θＳｍ＜ｘｍ＋１，…，ｘＭ−１＜θＳＭ−１＜ｘＭとなるように予め定められているとする。センタ部６の閾値θＳｍは、各検出部２１，２２，…，２Ｗの閾値θｗｍと同じでもよいし、異なっていてもよい。
【００３３】
この場合、センタ部６は、あるサンプルに対応するＷ個の検出値ｘ１ｍ（１），…，ｘＷｍ（Ｗ）の平均値を求め、その平均値と閾値θＳｍとを比較してその平均値が含まれる区間を決定する。そして、その決定された区間に含まれる代表値を、そのサンプルに対応する最終的な検出値として出力する。
【００３４】
また、センタ部６は、あるサンプルに対応するＷ個の検出値ｘ１１（ｍ）…，ｘＷｍ（Ｗ）を割合ａｗで重み付き加算した値ｘ’を計算してもよい。割合ａｗの総和は１である。すなわち、Σｗ＝１Ｗａｗ＝１である。割合ａｗは例えば検出部２ｗの信頼度が高いほど高い値とする。これにより、各検出部２ｗ（ｗ＝１，…，Ｗ）の信頼性を考慮することができ、より精度が高い信号検出が可能となる。
【００３５】
【数１】
2011055252.tif 000003
【００３６】
この場合、センタ部６は重み付き加算した値ｘ’と閾値θＳｍとを比較して値ｘ’が含まれる区間を決定する。そして、その決定された区間の代表値を、そのサンプルに対応する最終的な検出結果として出力する。
【００３７】
また、センタ部６は、あるサンプルに対応するＷ個の検出値ｘ１ｍ（１），…，ｘＷｍ（Ｗ）のうち同じ値を持つ検出値の数を検出値ごとに計算し、その数が最も多い検出値を、そのサンプルに対応する最終的な検出結果として出力してもよい。
【００３８】
センタ部６は、決定された区間の代表値ではなく、その決定された区間についての情報を最終的な検出結果として出力してもよい。例えば、区間に番号が付されている場合には、その決定された区間の番号を最終的な検出結果として出力する。
【００３９】
＜ステップＳ４＞
評価量計算部３は、所定の強度のノイズが加えられた多値信号についての最終的な信号検出の性能の高さを表す評価量を計算する（ステップＳ４）。計算された評価量は、記憶部４に記憶される。
【００４０】
記憶部４には、各強度のノイズが加えられた多値信号についての評価量が記憶される。
【００４１】
評価量としては、信号検出装置に入力される多値信号の各サンプル値がわかっている場合には、入力される多値信号の各サンプル値とその各サンプルに対応する最終的な検出値とが一致している確率である正答率を例えば用いることができる。具体的には、所定の強度のノイズが加えられた多値信号についての各サンプル値と、その各サンプルに対応する最終的な検出値とが一致しているか判定して一致している数をカウントし、その一致している数を、その所定の強度のノイズが加えられた多値信号についての検出値の数Ｊで割ることにより、正答率を求めることができる。
【００４２】
正答率は、その値が大きいほど信号検出の性能が高こと示す評価量である。
【００４３】
＜ステップＳ５＞
ノイズ強度決定部５は、記憶部４から読み込んだ評価量を比較して、信号検出の性能を高くするノイズの強度を決定する（ステップＳ５）。ノイズ強度決定部５は、図３に例示するように、比較部５１、決定部５２を含む。
【００４４】
評価量として、その値が大きいほど信号検出の性能が高こと示す正答率等の評価量を用いた場合には、ノイズ強度決定部５の比較部５１（図３）は、ある強度のノイズが加えられた多値信号についての評価量（以下、第一評価量とする。）と、その強度よりも一段階低い強度のノイズが加えられた多値信号についての評価量（以下、第二評価量とする。）とを比較する（ステップＳ５１）。そして、第一評価量の方が第二評価量よりも低ければ、決定部５２が、第二評価量に対応するノイズの強度より一段低いノイズの強度と、第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階高いノイズの強度との間のノイズの強度を最適なノイズの強度として決定する（ステップＳ５２）。第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階高いノイズの強度とは、第一評価量に対応するノイズの強度のことである。例えば、決定部５２は、第二評価量に対応するノイズの強度を最適なノイズの強度として選択する。
【００４５】
ステップＳ５１において、第一評価量の方が第二評価量よりも高ければ、ステップＳ１の処理に戻り、ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗは一段階高い強度のノイズを多値信号に付加する。その後、第一評価量の方が第二評価量よりも高くなるまで、ステップＳ１からステップＳ５１の処理を繰り返す。
【００４６】
なお、ステップＳ５１において第一評価量の方が第二評価量よりも高ければ、ノイズ強度決定部５のノイズ強度比較部５４は、予め定められた十分高い閾値Ｔａと、第一評価量に対応するノイズの強度とを比較してもよい（ステップＳ６）。第一評価量に対応するノイズの強度＞閾値である場合には、極大値に対応するノイズの強度よりも高い強度のノイズが外部から多値信号に既に加えられていると判断することができる。この場合、ノイズ強度決定部５は、ノイズの強度として０を決定する。ステップＳ６において、ノイズの強度＞閾値でない場合には、ステップＳ１の処理に戻り、ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗは一段階高い強度のノイズを多値信号に付加して、ステップＳ２以降の処理を上記と同様に行う。
【００４７】
正答率等の値が高いほど信号検出の性能が高いことを示す評価量は、ノイズの強度を変化させたときに極大値を有することがわかっている。すなわち、低い強度のノイズから徐々に高い強度のノイズを加えて行くと通常、誤差に基づく評価量は上がって行き、極大値を境に下がって行く。このため、第一評価量＞第二評価量という状態から第一評価量＜第二評価量という状態に変化した場合には、第一評価量＜第二評価量という関係を満たす、第二評価量に対応するノイズの強度より一段低いノイズの強度と、第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階高いノイズの強度との間に、信号検出の性能を最も高くするノイズの強度が存在すると判断することができるのである。
【００４８】
入力される多値信号の確率分布が信号空間のどこか１つに固まって存在している場合、正答率等の値が高いほど量子化の性能が高いことを示す評価量は、ノイズの強度を変化させたときに極大値をただひとつ有する。すなわち、極大値＝最大値となる。
【００４９】
入力される多値信号の確率分布が信号空間のどこか１つに固まって存在している場合とは、入力される多値信号の推定される確率分布Ｆ（ｘ）が、ある値ｘ＃まで広義単調増加し、その値ｘ＃以降は広義単調減少するものである場合のことである。換言すれば、ｘ＃以下の任意のｘ１，ｘ２に対してｘ１＜ｘ２であればＦ（ｘ１）≦Ｆ（ｘ２）となり、ｘ＃以上の任意のｘ１，ｘ２に対してｘ１＜ｘ２であればＦ（ｘ１）≧Ｆ（ｘ２）となるようなｘ＃がＦ（ｘ）に存在する場合のことである。例えば、入力される多値信号が、二項分布やポワソン分布に従う場合である。
【００５０】
この例では、変化幅Δでノイズの強度である標準偏差σを順次変化させている。したがって、第二評価量に対応するノイズの強度をσｉとすると、第二評価量に対応するノイズの強度σｉよりも一段階低いノイズの強度とはσｉ−Δであり、第二評価量に対応するノイズの強度σｉよりも一段階高いノイズの強度とはσｉ＋Δである。このため、決定部５２は、σｉ−Δ＜ノイズの強度＜σｉ＋Δの関係を満たすノイズの強度を選択する。
【００５１】
決定されたノイズの強度についての情報は、ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗに送られる。ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗは、決定された強度のノイズを入力される多値信号に加える。
【００５２】
このように、閾値θｍを変更することができない信号検出器においても、閾値が最適化されていない場合には、入力される多値信号に適切な強度のノイズを付加することにより、信号検出の性能を高くすることができる。
【００５３】
［適切なノイズの強度の範囲の絞り込み］
比較部５１（図３）において、第一評価量の方が第二評価量よりも低いと判定された場合には、ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗが、第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階低いノイズの強度と第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階高いノイズの強度とを含む範囲で、先にノイズの強度を増加させていったときの変化幅Δよりも細かい変化幅Δ’（Δ’＜Δ）で順次強度が高いノイズを付加して、ステップＳ１からステップＳ５と同様の処理を行うステップＡ１（図７）からステップＡ５の処理を繰り返すことにより、適切なノイズの強度の範囲の絞り込みを行ってもよい。ステップＡ１からステップＡ５はそれぞれステップＳ１からステップＳ５と同様であるため説明を省略する。
【００５４】
ステップＡ５１において、新たに求まった第一評価量の方が新たに求まった第二評価量よりも低いと判定された場合には、ノイズ強度決定部５の決定部５２は、その新たに求まった第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階低いノイズの強度とその新たに求まった第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階高いノイズの強度との間のノイズの強度を適切なノイズの強度として決定する。例えば、その新たに求まった第二評価量に対応するノイズの強度を適切なノイズの強度として決定する。
【００５５】
極大値に対応するノイズの強度、すなわち最適なノイズの強度が存在する範囲を、例えば区間（σｉ−Δ，σｉ＋Δ）から区間（σｉ−Δ’，σｉ＋Δ’）に絞り込むことができ、極大値に対応するノイズの強度により近いノイズの強度を選択することが可能となる。また、荒い変化幅Δで最適なノイズの強度が存在する範囲を大まかに推定してから、その範囲で細かい変化幅Δ’で最適なノイズの強度の範囲を絞り込むことにより、いきなり細かい変化幅Δ’で適切なノイズの強度を見つけるよりも計算量を削減することができる。
【００５６】
なお、ステップＡ５１において、新たに求まった第一評価量の方が新たに求まった第二評価量よりも低いと判定された場合には、さらに細かい変化幅Δ’’（Δ’’＜Δ’）で順次強度が高いノイズを付加して、ステップＡ１からステップＡ５の処理を繰り返してもよい。これにより、さらにノイズの強度の範囲の絞り込みを行うことができる。このように、変化幅を順次細かくしてステップＡ１からステップＡ５の処理を繰り返すことにより、必要だけノイズの強度の範囲を絞り込むことができる。
【００５７】
［ランダムサーチ］
ランダム選択部７（図１）が、予め定められたノイズの強度の範囲においてノイズの強度をランダムに順次所定の数Ｋ（Ｋは任意の自然数）だけ選択して、ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗが入力される多値信号に各選択された強度のノイズを付加してもよい。この場合の検出部２１，２２，…，２Ｗ、センタ部６及び評価量計算部３の処理は上記と同様であるため説明を省略する。
【００５８】
この場合、ノイズ強度決定部５は、選択されたＫ個のノイズの強度にそれぞれ対応するＫ個の評価量を比較して、信号検出の性能を高くするノイズの強度を決定する。例えば次のようにして信号検出の性能を高くするノイズの強度を決定する。
【００５９】
まず、ランダム選択部７は、予め定められたノイズの強度の範囲においてノイズの強度をランダムに選択する。選択されたノイズの強度をｒ１とする。選択されたノイズの強度ｒ１についての情報は、ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗに送られる。各ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗは選択された強度ｒ１のノイズを、入力される多値信号に付加する。検出部２１，２２，…，２Ｗ、センタ部６及び評価量計算部３は上記と同様の処理を行い、その選択された強度ｒ１のノイズに対応する評価量を計算して記憶部４に格納する。
【００６０】
その後、ランダム選択部７は、予め定められたノイズの強度の範囲においてノイズの強度を再度ランダムに選択する。選択されたノイズの強度をｒ２とする。選択されたノイズの強度ｒ２についての情報は、ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗに送られる。各ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗは選択された強度ｒ２のノイズを、入力される多値信号に付加する。検出部２１，２２，…，２Ｗ、センタ６及び評価量計算部３は上記と同様の処理を行い、その選択された強度ｒ２のノイズに対応する評価量を計算して記憶部４に格納する。
【００６１】
ノイズ強度決定部５の比較選択部５３は、強度ｒ１のノイズに対応する評価量と強度ｒ２のノイズに対応する評価量とを比較して、信号検出の性能を高くする評価量を選択する。評価量が、正答率のように値が高いほど信号検出の性能が高いことを表すものである場合には、強度ｒ１のノイズに対応する評価量と強度ｒ２のノイズに対応する評価量のうち値が高い評価量を選択する。
【００６２】
その後、ランダム選択部７は、予め定められたノイズの強度の範囲においてノイズの強度をランダムに選択する。選択されたノイズの強度をｒ３とする。選択されたノイズの強度ｒ３についての情報は、ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗに送られる。ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗは選択された強度ｒ３のノイズを、入力される多値信号に付加する。検出部２１，２２，…，２Ｗ、センタ部６及び評価量計算部３は上記と同様の処理を行い、その選択された強度ｒ３のノイズに対応する評価量を計算して記憶部４に格納する。
【００６３】
ノイズ強度決定部５の比較選択部５３は、強度ｒ３のノイズに対応する評価量と、前回比較選択部５３で選択された評価量とを比較して、信号検出の性能を高くする評価量を選択する。
【００６４】
このように、ｋを２以上Ｋ以下の整数として、ランダム選択部７におけるノイズの強度ｒｋのランダムな選択から、比較選択部５３における、ノイズの強度ｒｋに対応する評価量と前回選択された評価量との比較選択を繰り返す。この結果、最後に選択された評価量は、選択された強度のノイズに対応する評価量の中で最も信号検出の性能を高くする評価量となる。ノイズ強度決定部５は、この最後に選択された評価量に対応する強度を適切なノイズの強度として決定する。
【００６５】
［複数のサンプル値を用いた多値信号の検出］
検出部２１の標本化部２１ａは、多値信号が同一の離散値を取る予め定められた時間長Ｔｃから、Ｄ（Ｄは２以上の整数）個のサンプル値ｘｄ（ｄ＝１，…，Ｄ）を取得してもよい。そのために、サンプリング周期Ｔが時間長Ｔｃ／Ｄ以下になるように、サンプリング周波数を定めればよい。標本化部２１ａには所定の強度に基づく確率分布に従って発生するノイズが加えられた多値信号が入力される。このため、Ｄ個のサンプル値ｘｄには通常異なる大きさのノイズが加えられている。
【００６６】
この場合、検出結果出力部２１ｂは、例えば次のようにしてＤ個のサンプル値ｘｄから検出値ｘｍを決定する。統合部２１ｂ１（図４）は、Ｄ個のサンプル値ｘｄを割合ｂｄで重み付き加算した値ｘ♯を計算する。割合ｂｄの総和は１である。すなわち、Σｄ＝１Ｄｂｄ＝１である。例えば、割合ｂｄ＝１／Ｄ，ｄ＝１，…，Ｄとする。割合ｂｄはサンプル値ｘｄの信頼度が高いほど高い値としてもよい。ｘ♯は、変換部２１ｂ２に送られる。
【００６７】
【数２】
2011055252.tif 000004
【００６８】
そして、変換部２１ｂ２が、ｘ♯とＭ−１個の閾値θｍとを比較することにより、ｘ♯に対応する離散値を求め、その離散値を、同一の離散値を取る予め定められた時間長Ｔｃの多値信号に対応する検出値ｘｍとする。具体的には、ｘ♯とＭ−１個の閾値θｍとを比較した結果、ｘ♯＜θ１である場合には、離散値ｘ１を検出値ｘｍとして出力する。閾値θｍ＜ｘ♯＜閾値θｍ＋１である場合には、区間（θｍ，θｍ＋１）に含まれる離散値ｘｍ＋１を検出値ｘｍとして出力する。θＭ−１＜ｘ♯である場合には、離散値ｘＭを検出値ｘｍとして出力する。
【００６９】
また、検出部２１は、次のようにして、Ｄ個のサンプル値ｘｄから検出値ｘｍを決定してもよい。検出部２１の変換部２１ｂ２（図５）は、各サンプル値ｘｄ（ｄ＝１，…，Ｄ）とＭ−１個の閾値θｍとを比較することにより、上記各サンプル値ｘｄに対応する離散値ｘ（ｘｄ）を取得する。具体的には、サンプル値ｘｄとＭ−１個の閾値θｍとを比較した結果、ｘｄ＜θ１である場合には、離散値ｘ１をサンプル値ｘｄに対応する離散値ｘ（ｘｄ）として出力する。閾値θｍ＜ｘｄ＜閾値θｍ＋１である場合には、その区間（θｍ，θｍ＋１）に含まれる離散値ｘｍ＋１をサンプル値ｘｄの離散値ｘ（ｘｄ）として出力する。θＭ−１＜ｘｄである場合には、離散値ｘＭをサンプル値ｘの離散値ｘ（ｘｄ）として出力する。
【００７０】
統合部２１ｂ１は、Ｄ個の離散値ｘ（ｘｄ）を割合ｂｄで重み付き加算した値ｘ’を計算する。割合ｂｄの総和は１である。すなわち、Σｄ＝１Ｄｂｄ＝１である。例えば、割合ｂｄ＝１／Ｄ，ｄ＝１，…，Ｄとする。割合ｂｄはサンプル値ｘｄの信頼度が高いほど高い値としてもよい。ｘ’は、変換部２１ｂ２に送られる。
【００７１】
【数３】
2011055252.tif 000005
【００７２】
そして、変換部２１ｂ２が、ｘ’とＭ−１個の閾値θｍとを比較することにより、ｘ’に対応する離散値を求め、その離散値を、同一の離散値を取る予め定められた時間長Ｔｃの多値信号に対応する検出値ｘｍとする。
【００７３】
また、検出部２１ｂの統合部２１ｂ１（図５）は、各サンプル値ｘｄに対応する離散値ｘ（ｘｄ）を統合して、同一の離散値を取る予め定められた時間長Ｔｃの多値信号に対応する検出値ｘｍを決定してもよい。例えば、統合部２１ｂ１は、Ｄ個の離散値ｘ（ｘｄ）のうち最も多い離散値を検出値ｘｍとする。
【００７４】
検出部２２，…，２Ｗの少なくとも１つが、上記説明した検出部２１と同様に複数のサンプル値を用いて多値信号の検出を行ってもよい。
【００７５】
［ノイズ強度の固定］
Ｗ個のノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗのうちのあるノイズ付加部が順次強度が高い又は低いノイズを付加し、上記Ｗ個のノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗのうちの他のノイズ付加部が所定の強度のノイズ又はすでにノイズの強度が決定されている場合にはその決定された強度のノイズを付加して、ノイズ強度決定部５は上記あるノイズ付加部についてのノイズの強度を決定することを、上記あるノイズ付加部を順次変えて繰り返すことにより各ノイズ付加部１１，１２，…，２Ｗのノイズの強度を決定してもよい。
【００７６】
あるノイズ付加部のノイズの強度を固定したままで、他のノイズ付加部のノイズの強度を変化させた場合にも、評価量は極値を持つ。この変形実施形態は、この性質を利用したものである。以下、Ｗ＝２の場合を例に挙げて説明をする。
【００７７】
＜ステップＢ１（図８）＞
まず、上記実施形態と同様の処理を行い、ノイズ強度決定部５はノイズ付加部１１，１２に定めるノイズの強度を決定する。すなわち、各ノイズ付加部１１，１２が同時に加えるノイズの強度が互いに共通する状態で、ノイズの強度を決定する。定まったノイズの強度をσ（０）とする。このノイズの強度σ（０）が、あるノイズ付加部以外の他のノイズ付加部に設定される所定の強度のノイズとなる。
【００７８】
まずノイズ付加部１１，１２に設定される大まかなノイズの強度σ（０）を求めることにより、最初からノイズ付加部１１，１２のノイズの強度を個別に求めるよりも、高速かつ高精度で、信号検出の性能を高くするノイズの強度を求めることができる。
【００７９】
＜ステップＢ２＞
次に、ノイズ付加部１２のノイズの強度をσ（０）のまま固定した状態で、ノイズ付加部１１のノイズの強度を変化させて、ノイズ付加部１１のノイズの強度を最適化する。具体的には、ノイズ付加部１２が入力される多値信号に加えるノイズの強度をσ（０）のまま固定した状態で、ノイズ付加部１１が入力される多値信号に加えるノイズの強度を０又は０に近い値から順次大きくして行き、上記実施形態と同様の処理を行い、ノイズ強度決定部５はノイズ付加部１１のノイズの強度を決定する。決定されたノイズ付加部１１のノイズの強度をσ（１）とする。
【００８０】
ノイズ付加部１１の適切なノイズの強度は、先に求めたノイズの強度σ（０）にあることが予想される。したがって、ノイズ付加部１１は、０又は０に近い値からではなく、ノイズの強度σ（０）に近くノイズの強度σ（０）よりも小さい値から順次大きくして行ってもよい。例えば、ノイズの強度σ（０）よりも一段階低いノイズの強度（例えば、σ（０）−Δ）から順次大きくして行ってもよい。これにより、計算量を削減することができる。
【００８１】
＜ステップＢ３＞
次に、ノイズ付加部１１のノイズの強度をσ（１）のまま固定した状態で、ノイズ付加部１２のノイズの強度を変化させて、ノイズ付加部１２のノイズの強度を最適化する。具体的には、ノイズ付加部１１が入力される多値信号に加えるノイズの強度をσ（１）のまま固定した状態で、ノイズ付加部１２が入力される多値信号に加えるノイズの強度を０又は０に近い値から順次大きくして行き、上記実施形態と同様の処理を行い、ノイズ強度決定部５はノイズ付加部１２のノイズの強度を決定する。決定されたノイズ付加部１２のノイズの強度をσ（２）とする。
【００８２】
ノイズ付加部１２の適切なノイズの強度は、先に求めたノイズの強度σ（０）にあることが予想される。したがって、ノイズ付加部１２は、０又は０に近い値からではなく、ノイズの強度σ（０）に近くノイズの強度σ（０）よりも小さい値から順次大きくして行ってもよい。例えば、ノイズの強度σ（０）よりも一段階低いノイズの強度（例えば、σ（０）−Δ）から順次大きくして行ってもよい。これにより、計算量を削減することができる。
【００８３】
なお、σ（０）を求めるときにノイズ付加部１１，１２に設定したノイズの強度の変動幅よりも、σ（１）及びσ（２）を求めるときにノイズ付加部１１，１２に設定したノイズの強度の変動幅を小さくしてもよい。これにより、極値により近いノイズの強度を選択することが可能となり、より信号検出の性能を高くし得る。
【００８４】
この例では、Ｗ＝２の場合を例に挙げて説明したが、Ｗが３以上の場合も同様に、一部のノイズ付加部のノイズの強度を固定して、他のノイズ付加部のノイズの強度を変化させて、この他のノイズ付加部のノイズの強度を決定することを、上記一部のノイズ付加部を順次代えて繰り返す。
【００８５】
［他の変形例等］
信号検出装置の各部は、同一の筐体内に格納されている必要はない。
【００８６】
例えば、各検出部２ｗ（ｗ＝１，…，Ｗ）を、物理的に互いに離れた位置に配置してもよい。この場合、各検出部２１，２２，…，２Ｗとセンタ部６とは、ネットワークを介して通信可能に接続される。
【００８７】
また、ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗと、検出部２１，２２，…，２Ｗとをネットワークを介して通信可能に接続してもよい。すなわち、ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗが、検出部２１，２２，…，２Ｗに入力される多値信号にネットワークを介して所定の強度のノイズを加えてもよい。
【００８８】
上記の実施形態では、ノイズ付加部１１，１２，…，１Ｗは、平均値が０である正規分布Ｎ（０，σ２）に従ってノイズを発生させたが、平均値が０以外の正規分布Ｎ（ａ，σ２）に従ってノイズを発生させて、入力される多値信号に加えてもよい。ａは任意の実数である。上記の例では、正規分布Ｎ（０，σ２）に従ってノイズを発生させたが、正規分布Ｎ（０，σ２）以外の確率分布に従ってノイズを発生させてもよい。例えば、ノイズの確率分布として、一様分布、コーシー分布等の分布を用いることができる。
【００８９】
上記の実施形態では、強度を０に近い値から徐々に高くしていったが、強度を予め定められた高い値から徐々に低くしていってもよい。予め定められた高い値とは、極大値又は極小値に対応するノイズの強度よりも高い値に設定する。
【００９０】
この場合、ノイズ強度決定部５の比較部５１は、ステップＳ５１において、ある強度のノイズが加えられた多値信号についての評価量（以下、第一評価量とする。）と、その強度よりも一段階高い強度のノイズが加えられた多値信号についての評価量（以下、第二評価量とする。）とを比較する。そして、決定部５２が、ステップＳ５２において、第一評価量の方が第二評価量よりも低ければ、第二評価量に対応するノイズの強度より一段低いノイズの強度と、第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階高いノイズの強度との間のノイズの強度を適切なノイズの強度として決定する。例えば、第二評価量に対応するノイズの強度を適切なノイズの強度として決定する。
【００９１】
上記の実施形態では、ノイズ付加部１は、予め定められた変化幅Δで順次高い強度のノイズを発生させたが、変化幅Δは固定であっても可変であってもよい。すなわち、一段階高い又は低い強度を選択しさえすれば、その強度の変動幅の大きさは問わない。変化幅Δ’、Δ’’等についても同様である。
【００９２】
上記の実施形態では、評価量として正答率を用いたが、リスクを用いてもよい。リスクとは、下記式のように、入力される多値信号のサンプル値ｘｍに対して検出値がｘｍ’である確率ｒｍ’ｍを割合ａｍ’ｍで重み付け加算した指標である。割合ａｍ’ｍの総和は１であり、サンプル値ｘｍに対して検出値ｘｍ’を検出してしまうことが問題となるｘｍとｘｍ’の組についての割合ａｍ’ｍが相対的に高くなるように設定される。
【００９３】
【数４】
2011055252.tif 000006
【００９４】
例えば、Ｍ＝２であり、入力される多値信号はｘ１＝０とｘ２＝１の離散値を取り、入力される信号が１にも関わらず、信号０を検出してしまうことが問題となる場合には、例えばａ１１＝０、ａ２１＝０、ａ１２＝１、ａ２２＝０とする。
【００９５】
リスクは、その値が低いほど信号検出の性能が高いことを示す評価量である。また、評価量としてリスクを用いた場合には、ノイズの強度を変化させたときに、評価量は極小値を有することがわかっている。
【００９６】
ノイズ強度決定部５は、評価量としてリスク等の、値が低いほど信号検出の性能が高いことを示す評価量を用いた場合には、極小値付近のノイズの強度を適切なノイズの強度として選択する。そのために、ステップＳ５１において、ノイズ強度決定部５の比較部５１は、ある強度のノイズが加えられた多値信号についての評価量（以下、第一評価量とする。）と、その強度よりも一段階低い強度のノイズが加えられた多値信号についての評価量（以下、第二評価量とする。）とを比較する。そして、第一評価量の方が第二評価量よりも高ければ、ステップＳ５２において決定部５２が、第二評価量に対応するノイズの強度より一段低いノイズの強度と、第二評価量に対応するノイズの強度よりも一段階高いノイズの強度との間のノイズの強度を最適なノイズの強度として決定する。例えば、第二評価量に対応するノイズの強度を最適なノイズの強度として決定する。
【００９７】
評価量として、安全性を用いてもよい。安全性とは、リスクと同様に上記式のように、割合ａｍ’ｍの総和を１として、入力される多値信号のサンプル値ｘｍに対して検出値がｘｍ’である確率ｒｍ’ｍを割合ａｍ’ｍで重み付け加算した指標である。リスクと異なる点は、サンプル値ｘｍに対して検出値ｘｍ’を検出することが安全につながるｘｍとｘｍ’の組についての割合ａｍ’ｍが相対的に高くなるように設定する点である。安全性は、その値が高いほど信号検出の性能が高いことを示す評価量である。
【００９８】
また、評価量として、下記式により定義される相互情報量を用いてもよい。ｉ＝１，…，Ｍとして、ｐｉは入力される多値信号のサンプル値がｘｉである確率であり、ｊ＝１，…，Ｍとしてｑｊは出力される検出値がｘｊである確率であり、ｒｊｉは入力される多値信号のサンプル値がｘｉである場合に出力される検出値がｘｊである確率である。
【００９９】
【数５】
2011055252.tif 000007
【０１００】
相互情報量は、その値が高いほど信号検出の性能が高いことを示す評価量である。また、ノイズの強度を変化させたときに、相互情報量は極大値を有することがわかっている。
【０１０１】
例えば、ノイズ強度決定部５は、評価量の一次微分、二次微分を用いたり、パラメータ空間を確率的に探索することにより、評価量を極小値又は極大値に近くするノイズの強度を求めてもよい（例えば、参考文献２参照。）。
【０１０２】
〔参考文献２〕坂和正敏（著），「非線形システムの最適化」，森北出版，１９８６年５月
また、評価量計算部３は、信号検出装置が出力する検出値により構成されるデータに基づいて評価量を計算してもよい。例えば、画像データの場合には、各ピクセルの輝度が画像の二次元平面上でエッジ以外は滑らかに変化する等の物理的拘束を利用して、検出値により構成される画像データから劣化度合いを評価量として求めても良い。
【０１０３】
これらの変形例は適宜組み合わせることが可能である。
【０１０４】
上述の構成をコンピュータによって実現する場合、信号検出装置の各部が有する機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各部の機能がコンピュータ上で実現される。
【０１０５】
すなわち、ＣＰＵがプログラムを逐次読み込んで実行することにより、ノイズ付加部１１，…，１Ｗ、検出部２１，…，２Ｗ、標本化部２１ａ，…，２Ｗａ、検出結果出力部２１ｂ，…，２Ｗｂ、評価量計算部３、ノイズ強度決定部５、比較部５１、決定部５２、比較選択部５３及びノイズ強度比較部５４、センタ部６のそれぞれが実現される。また、補助記憶装置又はメモリが、記憶部４として機能する。
【０１０６】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【０１０７】
また、上述した実施形態とは別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接このプログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を基底する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【０１０８】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【０１０９】
また、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
【０１１０】
この発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
【０１１１】
［実験例１］
信号検出装置は、２つのノイズ付加部１１，１２、２つの検出部２１，２２を有する。入力される多値信号は６０％の確率で０の値を取り、４０％の確率で１の値を取り、２つのノイズ付加部１１，１２において付加されるノイズは正規分布Ｎ（０，σ２）に従うとする。２つのノイズ付加部１１，１２において同時に付加されるノイズの強度は共通する。また、検出部２１，２２の閾値は２である。この閾値により２つの区間（−∞，２］，（２，∞）が構成され、これらの区間には左からそれぞれ整数０，１が対応付けされている。各検出部２１，２２は、サンプル値が含まれる区間に対応する整数をセンタ部６に出力する。
【０１１２】
センタ部６は、検出部２１の検出値と検出部２２の検出値との排他的論理和を計算して、その計算結果を最終的な検出値として出力する。具体的には図９に示した論理式に従って最終的な検出値を出力する。
【０１１３】
ノイズの強度として標準偏差σを用い、ノイズの強度σの初期値を０．２５とし、ノイズの強度σの変化幅Δ＝０．２５とし、評価量として正答率を用いる。またＪ＝１００００とする。
【０１１４】
この場合の、コンピュータを用いてシミュレーションしたノイズの強度σと評価量である正答率との関係を図１０に示す。
【０１１５】
ノイズの強度σと評価量の関係｛σ，正答率｝は次のように変化する。
【０１１６】
｛０．２５，０．３８８０８８｝
｛０．５，０４２８６３９｝
｛０．７５，０．４９７１６８｝
｛１，０．５５７６８１｝
｛１．２５，０．５８６１２３｝
｛１．５，０．５９４０２２｝
｛１．７５，０．５９６９３１｝
｛２，０．５９５５０４｝
σ＝２のときに、第一評価量＝０．５９５５０４＜第二評価量＝０．５９６９３１となり、この場合この発明により、第二評価量に対応するノイズの強度１．７５よりも一段階低いノイズの強度１．５と、第二評価量に対応するノイズの強度１．７５よりも一段階高いノイズの強度２との間に、すなわち区間（１．５，２）に最適なノイズの強度があると判断することができる。ここで、図１０をみると、区間（１．５，２）に最適なノイズの強度があることが確認できる。すなわち、この区間（１．５，２）からノイズの強度を選択することにより、例えば第二評価量に対応する１．７５のノイズの強度を選択することにより、正答率を上げることができ、信号検出の性能を上げることができる。
【０１１７】
［実験例２］
実験例２は［ノイズ強度の固定］の実施形態に対応する実験例である。設定されるノイズの強度及びその変動幅以外の実験条件は、実験例１と同様である。
【０１１８】
まず、２つのノイズ付加部１１，１２において同時に付加されるノイズの強度は共通する状態で、ノイズ付加部１１，１２のノイズの強度σ（０）を決定する。ノイズの強度として標準偏差σを用い、ノイズの強度σの初期値を０．５とし、ノイズの強度σの変化幅Δ＝０．２５とし、評価量として平均二乗誤差を用いる。またＪ＝１００００とする。
【０１１９】
この場合、ノイズの強度σと評価量の関係｛σ，平均二乗誤差｝は次のように変化する。
【０１２０】
｛０．５，０．６０９５５９０４４０９５５９０５｝
｛０．７５，０．６３５０７６４９２３５０７６４９｝
｛１．０，０．６５８１５４１８４５８１５４１８｝
｛１．２５，０．６６５０５３４９４６５０５３５｝
｛１．５，０．６６２３７３７６２６２３７３７６｝
σ＝１．５のときに、第一評価量＝０．６６２３７３７６２６２３７３７６＜第二評価量＝０．６６５０５３４９４６５０５３５となり、第二評価量に対応するノイズの強度１．２５をノイズ付加部１１，１２に設定されるノイズの強度σ（０）として決定する。
【０１２１】
そして、ノイズ付加部１１のノイズの強度σ（１）をノイズの強度σ（０）に固定したままで、ノイズ付加部１２のノイズの強度をノイズの強度σ（０）から、変化幅Δ＝０．２５で順次高くして、ノイズ付加部１２のノイズの強度σ（２）を最適化する。
【０１２２】
この場合、ノイズの強度σ（１），σ（２）と評価量の関係｛σ（１），σ（２），正答率｝は次のように変化する。
【０１２３】
｛１．２５，１．２５，０．６６５０５３４９４６５０５３５｝
｛１．２５，１．５，０．６６５８５３４１４６５８５３４２｝
｛１．２５，１．７５，０．６７００７２９９２７００７３｝
｛１．２５，２．０，０．６６４５１３５４８６４５１３５６｝
σ（２）＝２．０のときに、第一評価量＝０．６６４５１３５４８６４５１３５６＜０．６７００７２９９２７００７３となり、第二評価量に対応するノイズの強度１．７５をノイズ付加部１２に設定されるノイズの強度σ（２）として決定する。
【０１２４】
｛σ（１），σ（２）｝＝｛１．２５，１．２５｝としたときの正答率０．６６５０５３４９４６５０５３５よりも、｛σ（１），σ（２）｝＝｛１．２５，１．７５｝としたときの評価量０．６７００７２９９２７００７３の方が低くなり、信号検出の性能がより高くなっていることがわかる。
【０１２５】
図１１に、同様の実験条件の下で、ノイズ付加部１１のノイズの強度σ（１）と、ノイズ１２のノイズの強度σ（２）とそれぞれ変化させた場合の、平均二乗誤差の高さを示す。色が薄い格子ほど、その格子のノイズの強度σ（１），σ（２）に対応する平均二乗誤差が低く、信号検出の性能が高いことを示す。｛σ（１），σ（２）｝＝｛１．２５，１．７５｝の格子の色が最も薄くなっており、信号検出の性能が最も高くなることがわかる。
【符号の説明】
【０１２６】
１１，１２，…，１Ｗ ノイズ付加部
２１，２２，…，２Ｗ 検出部
３     評価量計算部
４     記憶部
５     ノイズ強度決定部
５１   比較部
５２   決定部
５３   比較選択部
５４   ノイズ強度比較部
６     センタ部
７     ランダム選択部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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