(57)【要約】【課題】周波数多重化された交流信号から特定の周波数成分を分離する処理を短時間で行うことができる技術を提供する。【解決手段】検波部１は、交流信号に対する数値位相検波を行なうことにより、積算振動回数に応じた複数の検波結果を取得する。線形結合部２は、フィルタ特性に応じた線形係数を用いて複数の検波結果の線形結合を行う。交流信号における周波数成分は、基準信号の周波数を中心として対称となる位置に配置されている。【選択図】図１
2019186742.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周波数多重化された交流信号から基準信号を分離するためのフィルタリング装置であって、
検波部と、線形結合部とを備えており、
前記検波部は、前記交流信号に対する数値位相検波を行なうことにより、積算振動回数に応じた複数の検波結果を取得する構成となっており、
前記線形結合部は、フィルタ特性に応じた線形係数を用いて前記複数の検波結果の線形結合を行う構成となっており、
前記交流信号における周波数成分は、前記基準信号の周波数を中心として対称となる位置に配置されている
フィルタリング装置。
【請求項２】
さらに出力部を備えており、
前記出力部は、前記線形結合部での線形結合により得られた結果を出力する構成となっている
請求項１に記載のフィルタリング装置。
【請求項３】
さらに、線形係数決定部を備えており、
前記線形係数決定部は、前記線形係数間の関係と、前記数値位相検波における全体の通過利得と、目的とするフィルタ特性とを用いて、前記線形係数を算出する構成となっている
請求項１又は２に記載のフィルタリング装置。
【請求項４】
周波数多重化された交流信号に対するフィルタリングを行うためのフィルタリング方法であって、
前記交流信号に対する数値位相検波を行なうことにより、積算振動回数に応じた複数の検波結果を取得するステップと、
フィルタ特性に応じた線形係数を用いて前記複数の検波結果の線形結合を行うことにより、前記交流信号に対するフィルタリングを行うステップとを備えており、
前記交流信号における周波数成分は、前記基準信号の周波数を中心として対称となる位置に配置されているフィルタリング方法。
【請求項５】
請求項４に記載のフィルタリング方法のために用いる線形係数決定方法であって
前記線形計数の間の関係と、前記数値位相検波における全体の通過利得と、目的とするフィルタ特性とを用いて、前記線形係数を算出するステップを備えている
線形係数決定方法。
【請求項６】
請求項４又は５に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、周波数多重化された交流信号から基準信号を分離するための技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
交流信号に対する位相検波（同期検波ともいう）を行う技術として、アナログ位相検波と数値位相検波（デジタル位相検波ともいう）とが知られている。
【０００３】
アナログ位相検波では、復調したい信号の各振動数をω０とすると、元の信号に２ｃｏｓω０ｔあるいは２ｓｉｎω０ｔを乗算し、２倍振動の成分（すなわちｃｏｓ２ω０ｔとｓｉｎ２ω０ｔ）を除去することで、時間によらない定数成分を抽出する。ここで、アナログ位相検波では、ローパスフィルタにより、２倍振動の成分を除去しているので、長時間の積算が必要になるという問題がある。
【０００４】
これに対して、数値位相検波では、基準周期の整数倍あるいは半整数倍の区間積分を用いて２倍振動の成分を除去できるので、短時間で信号成分を取り出すことができるという特長がある。
【０００５】
ところで、数値位相検波では、積算振動回数（要するに、区間積分に用いた周期の数）が少ないと、ノイズ除去性能が顕著に劣化するという問題がある。これに対して、積算振動回数を増やすと、信号成分を取り出す処理に時間を要してしまうという問題が生じる。つまり、数値位相検波では、処理時間の短縮とノイズ除去性能とがトレードオフの関係となっている。
【０００６】
そこで、本発明者は、数値位相検波を用いながら、短時間での低ノイズの信号抽出処理を行うことができる技術を、先行する関連出願（ＰＣＴ／ＪＰ２０１７／００９５３９１）において提案した。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、本発明者は、さらに研究を進めた結果、周波数多重化された交流信号の検波において、周波数の間隔が所定の条件を満たす場合には、処理時間を短縮できるという知見を得た。
【０００８】
本発明は、前記した新たな知見に基づいてなされたものである。本発明の主な目的は、周波数多重化された交流信号から特定の周波数成分を分離する処理を短時間で行うことができる技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記した課題を解決する手段は、以下の項目のように記載できる。
【００１０】
（項目１）
周波数多重化された交流信号から基準信号を分離するためのフィルタリング装置であって、
検波部と、線形結合部とを備えており、
前記検波部は、前記交流信号に対する数値位相検波を行なうことにより、積算振動回数に応じた複数の検波結果を取得する構成となっており、
前記線形結合部は、フィルタ特性に応じた線形係数を用いて前記複数の検波結果の線形結合を行う構成となっており、
前記交流信号における周波数成分は、前記基準信号の周波数を中心として対称となる位置に配置されている
フィルタリング装置。
【００１１】
（項目２）
さらに出力部を備えており、
前記出力部は、前記線形結合部での線形結合により得られた結果を出力する構成となっている
項目１に記載のフィルタリング装置。
【００１２】
（項目３）
さらに、線形係数決定部を備えており、
前記線形係数決定部は、前記線形係数間の関係と、前記数値位相検波における全体の通過利得と、目的とするフィルタ特性とを用いて、前記線形係数を算出する構成となっている
項目１又は２に記載のフィルタリング装置。
【００１３】
（項目４）
周波数多重化された交流信号に対するフィルタリングを行うためのフィルタリング方法であって、
前記交流信号に対する数値位相検波を行なうことにより、積算振動回数に応じた複数の検波結果を取得するステップと、
フィルタ特性に応じた線形係数を用いて前記複数の検波結果の線形結合を行うことにより、前記交流信号に対するフィルタリングを行うステップとを備えており、
前記交流信号における周波数成分は、前記基準信号の周波数を中心として対称となる位置に配置されているフィルタリング方法。
【００１４】
（項目５）
項目４に記載のフィルタリング方法のために用いる線形係数決定方法であって
前記線形計数の間の関係と、前記数値位相検波における全体の通過利得と、目的とするフィルタ特性とを用いて、前記線形係数を算出するステップを備えている
線形係数決定方法。
【００１５】
（項目６）
項目４又は５に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【００１６】
このコンピュータプログラムは、適宜な記録媒体（例えばＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスクのような光学的な記録媒体、ハードディスクやフレキシブルディスクのような磁気的記録媒体、あるいはＭＯディスクのような光磁気記録媒体）に格納することができる。このコンピュータプログラムは、インターネットなどの通信回線を介して伝送されることができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、周波数多重化された交流信号から特定の周波数成分を分離する処理を短時間で行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係るフィルタリング装置の概略を示すブロック図である。
【図２】図１のフィルタリング装置を用いて行われるフィルタリング方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】ダウンコンバージョンにより1, 2, 3, 4, 5 Hzに周波数変換した周波数多重信号をOFDM法により互いに分離するのに必要な時間を説明するための説明図である。
【図４】ダウンコンバージョンにより11, 12, 13, 14, 15 Hzに周波数変換した周波数多重信号を、OFDM法（OFDM）によりあるいは先行の関連出願による方法により（Previous method）、互いに分離するための時間を説明するための説明図である。
【図５】図４と同様の信号を実施例１の方法により互いに分離するための時間を説明するための説明図である。
【図６】ダウンコンバージョンにより11, 12, 13, 14, 15 Hzに周波数変換した周波数多重信号を、先行の関連出願による方法により（Previous method）、互いに分離するための時間を説明するための説明図であって、二次フィルタを用いた例である。
【図７】図４と同様の信号を実施例２の方法により互いに分離するための時間を説明するための説明図であって、二次フィルタを用いた例である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の一実施形態に係るフィルタリング装置を、図１を参照しながら説明する。このフィルタリング装置は、周波数多重化された交流信号から基準信号を分離するためのものである。
【００２０】
（本実施形態のフィルタリング装置の構成）
本実施形態のフィルタリング装置は、検波部１と線形結合部２とを主要な構成として備えている（図１参照）。さらに、本実施形態のフィルタリング装置は、出力部３と線形係数決定部４とを追加的な要素として備えている。
【００２１】
（検波部）
検波部１は、交流信号に対する数値位相検波を行なうことにより、積算振動回数に応じた複数の検波結果を取得する構成となっている。検波部１の動作の詳細については後述する。
【００２２】
（線形結合部）
線形結合部２は、フィルタ特性に応じた線形係数を用いて、検波部１により得られた複数の検波結果の線形結合を行う構成となっている。線形結合部２の動作の詳細についても後述する。
【００２３】
（出力部）
出力部３は、線形結合部２での線形結合により得られた結果を出力する構成となっている。出力部３の出力先としては、例えば、ディスプレイやプリンタであるが、それ以外にも、何らかの記憶手段やリモート機器であってもよい。本実施形態では、何らかの機器にデータを送ることも出力の概念に含める。
【００２４】
（線形係数決定部）
線形係数決定部４は、線形計数間の関係と、数値位相検波における全体の通過利得と、目的とするフィルタ特性とを用いて、線形結合部２で用いられる線形係数を算出する構成となっている。線形係数の決定手法についても後述する。
【００２５】
（交流信号）
本実施形態の交流信号は、複数の周波数成分を有している。これらの周波数成分は、基準信号（分離の対象となる信号）の周波数を中心として対称となる位置に配置されている。この点についても詳しくは後述する。
【００２６】
（本実施形態のフィルタリング方法の手順）
つぎに、前記したフィルタリング装置を用いたフィルタリング方法を、図２をさらに参照しながら説明する。
【００２７】
（図２のステップＳＡ−１）
まず、線形係数決定部４により、目的とするフィルタリング特性に応じた線形係数を決定する。線形係数の決定は、線形計数の間の関係と、数値位相検波における全体の通過利得と、目的とするフィルタ特性とを用いて行われる。線形係数の決定の具体例については後述する。
【００２８】
（図２のステップＳＡ−２）
前記したステップＳＡ−１の前後に、あるいはそれと同時に、検波部１により、入力された交流信号に対する数値位相検波を行なう。これにより、本実施形態では、積算振動回数に応じた複数の検波結果を取得することができる。この検波手法の詳細も後述する。
【００２９】
（図２のステップＳＡ−３）
ついで、線形結合部２により、フィルタ特性に応じた線形係数を用いて複数の検波結果の線形結合を行う。これにより、交流信号に対する所望のフィルタリングを行うことができる。
【００３０】
（図２のステップＳＡ−４）
ついで、出力部３により、得られたフィルタリング結果を出力する。
【００３１】
（フィルタリング装置の原理）
以下、本実施形態におけるフィルタリング装置の原理について詳しく説明し、その後、具体的な実施例を説明する。
【００３２】
既に説明した本発明者の関連出願（PCT/JP2017/009539）では、数値位相検波において積算振動回数の違いによって通過利得の特性が異なることを利用し、複数の積算振動回数による検波結果の線形結合をとることで単独の積算振動回数による検波にはない通過利得の特性を持たせることが出来ることを示した。以下の説明においては、この通過利得特性を利用することにより、複数の周波数成分の分離に要する時間をより短くできる条件を提示する。以下、前記の関連出願における式（＊＊）については式Ａ−（＊＊）の形で引用して表記する。
【００３３】
復調角振動数ω0に対しn（n = 自然数）倍周期での積算による数値位相検波に
2019186742.tif 000003
2019186742.tif 000004
で与えられる。なお、ｎ＝半整数の場合も同様の議論は可能であるが、ここでは簡単化のため、ｎ＝自然数の場合のみを考える。また簡単化のため以後角振動数
2019186742.tif 000005
【００３４】
複数個（m個）の積算振動回数による検波結果の線形結合を取る場合の全体の
2019186742.tif 000006
【００３５】
2019186742.tif 000007
調では得られないような様々な周波数特性の通過利得を実現することができる。とりうるnに欠番があっても構わないが、ここでは簡単化のため欠番がないものとして扱う。
【００３６】
一般に検波したい信号成分の通過利得は、実部と虚部において有限かつ等しくなっている必要がある。簡単のため
2019186742.tif 000008
とする。Ａ−（７）, Ａ−（８）より
2019186742.tif 000009
であるため
2019186742.tif 000010
という条件を課せば自動的にＡ−（１５）が成り立つ。
【００３７】
2019186742.tif 000011
が成り立てばこれらのノイズを全て除去できることになる。
【００３８】
Ａ−（７）, Ａ−（８）より
2019186742.tif 000012
が導かれるため
2019186742.tif 000013
が成り立つ。すなわち
2019186742.tif 000014
が成り立てば、（１）式が成り立つと言える。従って、Ａ−（１４）とＡ−（２１）
2019186742.tif 000015
タが完成する。つまり、この式を解いて線形係数ａｎを決定することにより、所望の検波を行うことができる。
【００３９】
2019186742.tif 000016
が成り立つ必要性がある。ここで
2019186742.tif 000017
2019186742.tif 000018
が成り立つため
2019186742.tif 000019
フィルタが出来上がる。つまり、この式を解いて線形係数ａｎを決定することにより、所望の検波を行うことができる。
【００４０】
2019186742.tif 000020
無数にある。従って除去したい周波数をうまく選べば先行の関連出願の方法よりも積算時間を短縮することが可能である。これは、ブロードバンド通信などのように使用する周波数の組をあらかじめ選べる場合に有効である。以下その方法を示す。
【００４１】
Ａ−（８）とＡ−（１２）より、
2019186742.tif 000021
【００４２】
2019186742.tif 000022
【００４３】
従って
2019186742.tif 000023
となる。これより、
2019186742.tif 000024
成分も同時に除去されることを意味する。なお、このことは積算周期が半整数の組の場合でも同様に成り立つ。つまり、κを基準信号（周波数多重信号から分離されるべき信号）の周波数とすると、基準信号の周波数を中心として対称となる周波数に他の信号を設定しておけば、それら他の信号を同時に除去することができる。また、多重化される周波数の間隔を等間隔とすれば、どの周波数を基準信号とした場合でもこの対称性を維持できるので好ましい。
【００４４】
2019186742.tif 000025
成り立つことを示す。一般性を失わないように
2019186742.tif 000026
とおくと、
2019186742.tif 000027
となる。従って、
2019186742.tif 000028
の関係が成り立つ。さらに、前記したＡ−（４１）に従えば、実部の通過利得に
2019186742.tif 000029
【００４５】
2019186742.tif 000030
っていることを意味する。この関係式をうまく利用するには、各々の周波数が一定間隔に並んでいていることが望ましい。さらに、先行の関連出願において示されるように、最低周波数／最高周波数（＜１）が、なるべく１に近い方が望ましい。そうすることにより、既述した関連出願の方式よりも、信号の検波（復調）処理に要する時間を更に短縮することができる。
【００４６】
なお、前記の説明において、フィルタリングに用いるＧｎＣＣ又はＧｎＳＳの取得は、「積算振動回数に応じた複数の検波結果の取得」の例に対応し、本例では検波部１により実行される。また、フィルタリングの目的に応じて検波結果の線形結合の係数を算出すること（計算機により又は人為的に）は、「線形係数の決定」の例に対応し、本例では線形係数決定部４により実行される。また、前記の例では、決定された線形係数を用いて複数の検波結果の線形結合を線形結合部２が行うことにより検波が行われる。検波の結果は出力部３により出力される。
【００４７】
（実施例１）
例えば、1001, 1002, 1003, 1004, 1005 Hzの5つの周波数を多重化した交流信号を使ったデータの送受信を考える。ダウンコンバージョンにより1, 2, 3, 4, 5 Hzに周波数変換した場合、OFDM法では、お互いの信号を分離するのに必要な時間は1秒である（図３参照）。同様に11, 12, 13, 14, 15 Hzに周波数変換した場合も、やはり必要な時間は1秒であり変わらない（図４におけるOFDMを参照）。一方、既述の関連出願による方法ではそれぞれ5周期分の時間で検波を行うことができ、それぞれの周波数について、各々、5/11 = 0.4545…, 5/12 = 0.4166…, 5/13 = 0.3846…, 5/14 = 0.3571…, 5/15 = 0.3333…秒となり大幅な時間の短縮を図ることができる（図４におけるPrevious methodを参照）。ところが本実施形態で説明した方式を用いて13 Hzの信号を検波する場合、12 Hzの信号を除去する（つまり落とす）条件では14 Hzの信号も同時に落ち、さらに11 Hzの信号を落とす条件を加味すると15 Hzの信号も同時に落ちる。したがって、必要な積算時間は3周期分の振動で足りる。同様に12, 14 Hzの信号を検波する場合は、4周期分の振動で足りる。11, 15 Hzの信号を検波する場合は、この例では、5周期分の振動を用いる。従って各々必要な時間は5/11 = 0.4545…, 4/12 = 0.3333…, 3/13 = 0.2307…, 4/14 = 0.2857…, 5/15 = 0.3333…秒となり（図５のPresent method 1参照）、既述した関連出願よりも復調に要する時間が全体としてさらに短縮され、その結果として、単位時間あたりで、より多くのデータを送ることができるという利点がある。
【００４８】
2019186742.tif 000031
る。従来のOFDM法では、使用しない1〜10 Hzの周波数に対してもそれぞれ零点を与えるので積算振動回数を無駄に多く必要とするが、既述の関連出願および本出願では、その無駄を減らしたことにより短時間での信号の分離を可能にした。
【００４９】
（実施例２）
信号の変化に起因する周波数の揺らぎの影響を抑えるためには高次のノッチフィルタが有効である。従来のOFDM法では高次のフィルタという機能はないが、本実施形態の技術によれば、これが可能になった。本実施例では、高次のフィルタ機能という冗長性を入れたとしても、周波数の取り方次第ではOFDM法よりも短時間での復調が一般的には可能であり、その分多く情報を送ることができるようになる。
【００５０】
ここでは2次のフィルタを考える。多重化信号の条件は実施例１と同様であり、11, 12, 13, 14, 15 Hzに周波数変換した場合を考える。既述の関連出願の方式では、抽出すべき１つの周波数に対応した１つの条件式（Ａ-（１４））に加えて、他の４つの周波数に対応して、０回微分が各々零になる４つの条件式
2019186742.tif 000032
従って9周期分のデータがそれぞれの周波数で必要になるため、各々の周波数で9/11 = 0.8181…, 9/12 = 0.7500…, 9/13 = 0.6923…, 9/14 = 0.6428…, 9/15 = 0.6000…秒の積算時間となるがこれらはいずれもOFDM法の場合の1秒より短い（図６のPrevious method 2参照）。
【００５１】
これに対して、本実施形態の方式による2次のフィルタを用いて13 Hzの信号を検波する場合、12 Hzにおける通過利得の0回微分と1回微分が零になる条件は14 Hzのそれらと同じであり11 Hzと15 Hzの関係についても同様である。従って13 Hzの信号を検波する場合は、その周波数に対応した１つの条件式（Ａ-（１４））に加えて、2つの周波数（11 Hz, 12 Hz）に対応して、0回微分が各々
2019186742.tif 000033
【００５２】
同様に12, 14 Hzの検波の場合は、当該周波数に対応した１つの条件式（Ａ-（１４））と、3つの周波数について0回微分が各々零になる３つの条件式
2019186742.tif 000034
12Hzの場合は、前記した３つの周波数とは13, 14, 15 Hzに相当し、11 Hzは13 Hzを落とす条件で落ちる。他方、抽出したい周波数が14Hzの場合は、前記した３つの周波数とは11, 12, 13 Hzに相当し、15 Hzは13 Hzを落とす条件で落ちる。
【００５３】
従って、前記した本実施形態の手法によれば、検波に要する時間はそれぞれ、9/11 = 0.8181…, 7/12 = 0.5833…, 5/13 = 0.3846…, 7/14 = 0.5000…, 9/15 = 0.6000…秒であり、既述の関連出願よりも全体としてさらに短くなる（図７のPresent method 2参照）。
【００５４】
なお、本発明の内容は、前記各実施形態に限定されるものではない。本発明は、特許請求の範囲に記載された範囲内において、具体的な構成に対して種々の変更を加えうるものである。
【００５５】
例えば、前記した実施形態では、線形係数決定部４により線形係数を算出する構成としたが、例えば、線形係数は、フィルタリングの目的に応じて予め算出された既定値であってもよい。あるいは、線形係数を、フィルタリングの用途に応じて動的に変化させる構成も可能である。
【００５６】
また、前記した各構成要素は、機能ブロックとして存在していればよく、独立したハードウエアとして存在しなくても良い。また、実装方法としては、ハードウエアを用いてもコンピュータソフトウエアを用いても良い。さらに、本発明における一つの機能要素が複数の機能要素の集合によって実現されても良く、本発明における複数の機能要素が一つの機能要素により実現されても良い。
【００５７】
さらに、機能要素は、物理的に離間した位置に配置されていてもよい。この場合、機能要素どうしがネットワークにより接続されていても良い。グリッドコンピューティング又はクラウドコンピューティングにより機能を実現し、あるいは機能要素を構成することも可能である。
【符号の説明】
【００５８】
１  検波部
２  線形結合部
３  出力部
４  線形係数決定部
【図１】
2019186742.tif 000035
【図２】
2019186742.tif 000036
【図３】
2019186742.tif 000037
【図４】
2019186742.tif 000038
【図５】
2019186742.tif 000039
【図６】
2019186742.tif 000040
【図７】
2019186742.tif 000041
【手続補正書】
【提出日】平成31年4月15日(2019.4.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
アナログ位相検波では、復調したい信号の角振動数をω０とすると、元の信号に２ｃｏｓω０ｔあるいは２ｓｉｎω０ｔを乗算し、２倍振動の成分（すなわちｃｏｓ２ω０ｔとｓｉｎ２ω０ｔ）を除去することで、時間によらない定数成分を抽出する。ここで、アナログ位相検波では、ローパスフィルタにより、２倍振動の成分を除去しているので、長時間の積算が必要になるという問題がある。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
そこで、本発明者は、数値位相検波を用いながら、短時間での低ノイズの信号抽出処理を行うことができる技術を、先行する関連出願（ＰＣＴ／ＪＰ２０１７／００９５３９）において提案した。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
（項目４）
周波数多重化された交流信号に対するフィルタリングを行うためのフィルタリング方法であって、
前記交流信号に対する数値位相検波を行なうことにより、積算振動回数に応じた複数の検波結果を取得するステップと、
フィルタ特性に応じた線形係数を用いて前記複数の検波結果の線形結合を行うことにより、前記交流信号に対するフィルタリングを行うステップとを備えており、
前記交流信号における周波数成分は、基準信号の周波数を中心として対称となる位置に配置されているフィルタリング方法。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
（項目５）
項目４に記載のフィルタリング方法のために用いる線形係数決定方法であって
前記線形係数の間の関係と、前記数値位相検波における全体の通過利得と、目的とするフィルタ特性とを用いて、前記線形係数を算出するステップを備えている
線形係数決定方法。
【手続補正５】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項４】
周波数多重化された交流信号に対するフィルタリングを行うためのフィルタリング方法であって、
前記交流信号に対する数値位相検波を行なうことにより、積算振動回数に応じた複数の検波結果を取得するステップと、
フィルタ特性に応じた線形係数を用いて前記複数の検波結果の線形結合を行うことにより、前記交流信号に対するフィルタリングを行うステップとを備えており、
前記交流信号における周波数成分は、基準信号の周波数を中心として対称となる位置に配置されているフィルタリング方法。
【手続補正６】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項５】
請求項４に記載のフィルタリング方法のために用いる線形係数決定方法であって
前記線形係数の間の関係と、前記数値位相検波における全体の通過利得と、目的とするフィルタ特性とを用いて、前記線形係数を算出するステップを備えている
線形係数決定方法。