(57)【要約】      （修正有）【課題】ウェーブレットによる信号解析において、入力信号に関連するマザーウェーブレットを自動的に特定するシステム及び方法を提供する。【解決手段】入力信号３０２およびこの信号に関連する一連のパラメータを受信する。入力信号は、解析され、波形に変換される。波形は、解析されて画像ユニットを提供する。画像ユニットは、複数の深層アーキテクチャ３０８〜３１４によって処理される。深層アーキテクチャは、一連の比較スコアを提供し、一連の比較スコアを利用して適合するウェーブレットファミリが決定される。【選択図】図３
2019023612.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピューティングデバイスに実装することによって１つ以上の信号を解析する、プロセッサに実装した方法であって、前記方法は、
１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記１つ以上の信号を受信し、前記１つ以上の信号は、少なくとも１つの信号パラメータおよび事前情報に関連付けられることと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、最適化された信号分割ウィンドに基づいて前記１つ以上の信号の各信号を複数の分割済信号ユニットに分割することと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記複数の分割済信号ユニットの各分割済信号ユニットを波形に変換することと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記複数の分割済信号ユニットに対応する各波形を複数の公知のウェーブレットファミリに関連する複数の波形と比較して理想のウィンドサイズを決定することと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記理想のスケーリングウィンドに基づいて前記複数の分割済信号ユニットに対応する各波形をスケーリングして１つ以上のスケーリング済波形を得ることと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記１つ以上のスケーリング済波形の各々を、前記スケーリング済波形に対応する画像に変換することによって１つ以上の画像ユニットを得ることと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記１つ以上の画像ユニットの各画像ユニットを複数の公知のウェーブレットファミリと比較して深層アーキテクチャ機構に基づく一連の比較スコアを得ることによって、１つ以上のマザーウェーブレットおよび前記１つ以上のマザーウェーブレットの複数の変体を得ることと、
前記一連の比較スコアに基づいて適合するウェーブレットファミリを決定することと
を含む
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記最適化された信号分割ウィンドは、前記１つ以上の信号および前記１つ以上の信号に利用可能な前記事前情報に関連する前記少なくとも１つの信号パラメータを利用することによって決定される
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各信号および前記１つ以上の信号に利用可能な前記事前情報に関連する前記少なくとも１つのパラメータは、データベースに保存される
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
一連の比較スコアを得るための前記深層アーキテクチャ機構は、
複数の深層アーキテクチャを同時に用いて各画像ユニットを解析して前記一連の比較スコアを得て、前記一連の比較スコアの各比較スコアは、前記画像ユニットが前記複数の公知のウェーブレットファミリと適合する割合を指す
ことを含む
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記一連の比較スコアに基づいて前記適合するウェーブレットファミリを決定することは、
前記画像ユニットに属している複数の深層アーキテクチャから前記一連の比較スコアを受信することと、
多数票アルゴリズムを利用することによって、前記画像ユニットに属している前記複数の比較スコアから多数票を得ることと、
前記画像ユニットに属している前記１つ以上の信号のうちの１つの信号を、前記多数票に基づいて前記複数の公知のウェーブレットファミリのうちの前記適合するウェーブレットファミリにタグ付けし、前記信号は、前記多数票と所定閾値との比較に基づいて公知のウェーブレットファミリにタグ付けされ、前記信号は、前記多数票と前記所定閾値との比較に基づいて未知のウェーブレットファミリにタグ付けされることと
を含む
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
１つ以上の信号を解析する信号解析システムであって、前記信号解析システムは、
プログラムされた命令と、前記１つ以上の信号、信号データベース、ウェーブレットデータベース、前記１つ以上の信号に関連する少なくとも１つのパラメータおよび前記１つ以上の信号に利用可能な事前情報を保存するリポジトリとを備えている１つ以上のメモリ、および
前記１つ以上のメモリに作動可能に接続している１つ以上のハードウェアプロセッサであって、前記１つ以上のメモリに保存されているプログラムされた命令を実行できる、１つ以上のハードウェアプロセッサ、および
信号解析ユニットであって、
前記１つ以上の信号を受信するように構成され、前記１つ以上の信号は、前記少なくとも１つの信号パラメータおよび前記事前情報に関連付けられるように構成され、
前記１つ以上の信号の各信号を、最適化された信号分割ウィンドに基づいて複数の分割済信号ユニットに分割するように構成され、
前記複数の分割済信号ユニットの各分割済信号ユニットを比較用の波形に変換するように構成され、
前記複数の分割済信号ユニットに対応する各波形を、複数の公知のウェーブレットファミリに関連する複数の波形と比較してスケーリングに理想のウィンドサイズを決定するように構成され、
前記理想のスケーリングウィンドを利用して前記複数の分割済信号ユニットに対応する各波形をスケーリングして１つ以上のスケーリング済波形を得るように構成され、
前記１つ以上のスケーリング済波形の１つ１つのスケーリング済波形を、前記スケーリング済波形に対応する画像に変換することによって１つ以上の画像ユニットを得るように構成され、
前記１つ以上の画像ユニットの各画像ユニットを複数の公知のウェーブレットファミリと比較して深層アーキテクチャ機構に基づく一連の比較スコアを得ることによって、１つ以上のマザーウェーブレットおよび前記１つ以上のマザーウェーブレットの複数の変体を得るように構成され、
前記一連の比較スコアに基づいて適合するウェーブレットファミリを決定するように構成される、
信号解析ユニットを備えている
ことを特徴とする信号解析システム。
【請求項７】
前記信号解析ユニットは、
前記１つ以上の信号および前記１つ以上の信号に利用可能な前記事前情報に関連する前記少なくとも１つの信号パラメータを利用することによって、前記信号分割ウィンドを決定するように構成される
請求項６に記載の信号解析システム。
【請求項８】
前記信号解析ユニットは、
各信号および前記１つ以上の信号に利用可能な前記事前情報に関連する前記少なくとも１つのパラメータを前記リポジトリに保存するように構成される
請求項６に記載の信号解析システム。
【請求項９】
前記信号解析ユニットは、
複数の深層アーキテクチャを同時に用いて各画像ユニットを解析することによって深層アーキテクチャに基づいて一連の比較スコアを得るように構成され、前記一連の比較スコアの各比較スコアは、前記画像ユニットが前記複数の公知のウェーブレットファミリと適合する割合を指す
請求項６に記載の信号解析システム。
【請求項１０】
前記信号解析ユニットは、
前記画像ユニットに属している複数の深層アーキテクチャから前記一連の比較スコアを受信することと、
多数票アルゴリズムを利用することによって、前記画像ユニットに属している前記複数の比較スコアから多数票を得ることと、
前記画像ユニットに属している前記１つ以上の信号のうちの１つの信号を、前記多数票に基づいて前記複数の公知のウェーブレットファミリのうちの前記適合するウェーブレットファミリにタグ付けし、前記信号は、前記多数票と所定閾値との比較に基づいて公知のウェーブレットファミリにタグ付けされ、前記信号は、前記多数票と前記所定閾値との比較に基づいて未知のウェーブレットファミリにタグ付けされることと
によって、前記一連の比較スコアに基づいて前記適合するウェーブレットファミリを決定するように構成される
請求項６に記載の信号解析システム。
【請求項１１】
１つ以上のハードウェアプロセッサによって実行されたときに、１つ以上のハードウェアプロセッサに信号解析を提供する方法を実施させる１つ以上の命令を含む、１つ以上の非一時的機械可読情報記憶媒体であって、前記方法は、
１つ以上のハードウェアプロセッサによって、１つ以上の信号を受信し、前記１つ以上の信号は、少なくとも１つの信号パラメータおよび事前情報に関連付けられることと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、最適化された信号分割ウィンドに基づいて前記１つ以上の信号の各信号を複数の分割済信号ユニットに分割することと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記複数の分割済信号ユニットの各分割済信号ユニットを波形に変換することと、
１つ以上のハードウェアプロセッサによって、複数の分割済信号ユニットに対応する各波形を複数の公知のウェーブレットファミリに関連する複数の波形と比較して理想のウィンドサイズを決定することと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記理想のスケーリングウィンドに基づいて前記複数の分割済信号ユニットに対応する各波形をスケーリングして１つ以上のスケーリング済波形を得ることと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記１つ以上のスケーリング済波形の各々を、前記スケーリング済波形に対応する画像に変換することによって１つ以上の画像ユニットを得ることと、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記１つ以上の画像ユニットの各画像ユニットを複数の公知のウェーブレットファミリと比較して深層アーキテクチャ機構に基づく一連の比較スコアを得ることによって、１つ以上のマザーウェーブレットおよび前記１つ以上のマザーウェーブレットの複数の変体を得ることと、
前記一連の比較スコアに基づいて適合するウェーブレットファミリを決定することと
を含む
ことを特徴とする非一時的機械可読情報記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
優先権の主張
本特許出願は、２０１７年７月２４日に出願された特許文献１の優先権を主張するものであり、その全容を参照することにより本願に援用する。
【０００２】
本願の実施形態は、全体的に、信号処理に関し、特に、信号解析システムおよび信号解析方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
信号解析は、産業、医療分野、天文学、原子力工学、サブバンド符号化、光学、乱気流、地震予知などで使用される重要な技術である。信号解析では、信号に関連する情報を解析してシステムまたは装置の動作を特定する。例えば、患者の心臓信号を解析することによって、患者の心臓の健康状態を評価できる。ただし、信号に関する情報は、時間領域と周波数領域の両方にわたって分散される。時間領域にわたって分散された情報は、時間領域の解析を用いて解析できる。例えば、心臓信号速度は、時間間隔が異なれば異なることがある。典型的には、信号の周波数領域は、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、離散フーリエ変換（ＤＦＴ：Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）などの技術を用いて解析できる。ただし、信号の時間領域を解析している間には周波数領域に関する情報が喪失するおそれがあり、信号の周波数領域を解析している間には時間領域に関する情報が喪失するおそれがある。
【０００４】
従来の方法は、信号の周波数領域または信号の時間領域のいずれかを解析することができるものである。しかし、信号の周波数領域と時間領域の両方を同時に解析することには困難がある。したがって、信号の時間領域と周波数領域を同時に解析するのにはウェーブレット変換が用いられる。ウェーブレット変換では、信号解析時にマザーウェーブレットが重要な役割を果たす。マザーウェーブレットは、様々なスケールで様々なウェーブレットを生成するための原型関数である。しかし、マザーウェーブレットの一連の特性と解析する信号の一連の特性とを慎重に一致させる必要があるため、マザーウェーブレットを選択することは困難な作業である。従来の方法は、ほとんどがマザーウェーブレットを手動で選択することを利用するものであり、自動の方法のいくつかは、信号を効率的な方法で解析する際に非効率になることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】インド仮特許出願第２０１７２１０２６２５３号
【発明の概要】
【０００６】
本開示の実施形態は、従来のシステムの発明者が認識している上記の技術的問題の１つ以上を解決する技術上の改良を示すものである。例えば、１つの実施形態では、信号解析する方法を提案する。本方法は、１つ以上の信号を受信することを含み、１つ以上の信号は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって少なくとも１つの信号パラメータおよび事前情報に関連付けられる。さらに、本方法は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、最適化された信号分割ウィンドに基づいて１つ以上の信号の各信号を複数の分割済信号ユニットに分割することを含む。最適化された信号分割ウィンドは、１つ以上の信号およびその１つ以上の信号に利用可能な事前情報に関連する少なくとも１つの信号パラメータを利用することによって決定される。各信号および１つ以上の信号に利用可能な事前情報に関連する少なくとも１つのパラメータは、データベースに保存されている。さらに、本方法は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって複数の分割済信号ユニットの各分割済信号ユニットを波形に変換することを含む。さらに、本方法は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、複数の分割済信号ユニットに対応する各波形を複数の公知のウェーブレットファミリに関連する複数の波形と比較してスケーリングに理想のウィンドサイズを決定することを含む。さらに、本方法は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、理想のスケーリングウィンドを利用して複数の分割済信号ユニットに対応する各波形をスケーリングして１つ以上のスケーリング済波形を得ることを含む。さらに、本方法は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、１つ以上のスケーリング済波形の１つ１つのスケーリング済波形を、スケーリング済波形に対応する画像に変換することによって１つ以上の画像ユニットを得ることを含む。さらに、本方法は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、１つ以上の画像ユニットの各画像ユニットを複数の公知のウェーブレットファミリと比較して深層アーキテクチャ機構に基づく一連の比較スコアを得ることによって、１つ以上のマザーウェーブレットおよびその１つ以上のマザーウェーブレットの複数の変体を得ることを含む。一連の比較スコアを得るための深層アーキテクチャ機構は、複数の深層アーキテクチャを同時に用いて各画像ユニットを解析して一連の比較スコアを得るものであり、この場合、一連の比較スコアの各比較スコアは、画像ユニットが公知のウェーブレットファミリと適合する割合を指している。さらに、本方法は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、一連の比較スコアに基づいて適合するウェーブレットファミリを決定することを含む。
【０００７】
別の態様では、信号解析するシステムを提供する。本システムは、プログラムされた命令と、１つ以上の信号、信号データベース、ウェーブレットデータベース、１つ以上の信号に関連する少なくとも１つのパラメータおよび１つ以上の信号に利用可能な事前情報を保存するリポジトリとを備えている１つ以上のメモリ、および１つ以上のメモリに作動可能に接続している１つ以上のハードウェアプロセッサであって、１つ以上のメモリに保存されているプログラムされた命令を実行できる、１つ以上のハードウェアプロセッサ、および信号解析ユニットであって、１つ以上の信号を受信するように構成され、１つ以上の信号は、少なくとも１つの信号パラメータおよび事前情報に関連する、信号解析ユニットを備えている。さらに、信号解析ユニットは、１つ以上の信号の各信号を、最適化された信号分割ウィンドに基づいて複数の分割済信号ユニットに分割するように構成される。さらに、信号解析ユニットは、複数の分割済信号ユニットの各分割済信号ユニットを波形に変換するように構成される。さらに、信号解析ユニットは、複数の分割済信号ユニットに対応する各波形を、複数の公知のウェーブレットファミリに関連する複数の波形と比較してスケーリングに理想のウィンドサイズを決定するように構成される。さらに、信号解析ユニットは、理想のスケーリングウィンドを利用して複数の分割済信号ユニットに対応する各波形をスケーリングして１つ以上のスケーリング済波形を得るように構成される。さらに、信号解析ユニットは、１つ以上のスケーリング済波形の１つ１つのスケーリング済波形を、スケーリング済波形に対応する画像に変換することによって１つ以上の画像ユニットを得るように構成される。さらに、信号解析ユニットは、１つ以上の画像ユニットの各画像ユニットを複数の公知のウェーブレットファミリと比較して深層アーキテクチャ機構に基づく一連の比較スコアを得ることによって、１つ以上のマザーウェーブレットおよびその１つ以上のマザーウェーブレットの複数の変体を得るように構成される。さらに、信号解析ユニットは、一連の比較スコアに基づいて適合するウェーブレットファミリを決定するように構成される。
【０００８】
さらに別の態様では、信号解析システムおよび信号解析方法のためのコンピュータプログラムを実装した非一時的なコンピュータ可読媒体を備えているコンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイス上で実行されるとき、コンピューティングデバイスに１つ以上の信号を受信させ、その場合、１つ以上の信号は、少なくとも１つの信号パラメータおよび事前情報に関連付けられる。さらに、コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイス上で実行されるとき、コンピューティングデバイスに、最適化された信号分割ウィンドに基づいて１つ以上の信号の各信号を複数の分割済信号ユニットに分割させる。さらに、コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイス上で実行されるとき、コンピューティングデバイスに、複数の分割済信号ユニットの各分割済信号ユニットを波形に変換させる。さらに、コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイス上で実行されるとき、複数の分割済信号ユニットに対応する各波形を、複数の公知のウェーブレットファミリに関連する複数の波形と比較してスケーリングに理想のウィンドサイズを決定させる。さらに、コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイス上で実行されるとき、コンピューティングデバイスに、理想のスケーリングウィンドを利用して複数の分割済信号ユニットに対応する各波形をスケーリングして１つ以上のスケーリング済波形を得させる。さらに、コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイス上で実行されるとき、コンピューティングデバイスに、１つ以上のスケーリング済波形の１つ１つのスケーリング済波形を、スケーリング済波形に対応する画像に変換することによって１つ以上の画像ユニットを得させる。さらに、コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイス上で実行されるとき、コンピューティングデバイスに、１つ以上の画像ユニットの各画像ユニットを複数の公知のウェーブレットファミリと比較して深層アーキテクチャ機構に基づく一連の比較スコアを得ることによって、１つ以上のマザーウェーブレットおよびその１つ以上のマザーウェーブレットの複数の変体を得させる。さらに、コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイス上で実行されるとき、コンピューティングデバイスに、一連の比較スコアに基づいて適合するウェーブレットファミリを決定させる。
【０００９】
上記の全般的な説明および以下の詳細な説明はいずれも例示的かつ説明的なものにすぎず、特許請求した本発明を限定するものではないことを理解すべきである。
【００１０】
本開示に組み込まれ、本開示の一部である添付の図面は、例示的実施形態を説明し、説明と併せて開示した原理を説明する役割を果たすものである。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示のいくつかの実施形態による信号解析システムおよび信号解析方法を実施するネットワーク環境を示す説明図
【図２】本開示のいくつかの実施形態による信号解析システムおよび信号解析方法のブロック
【図３】本開示のいくつかの実施形態による信号解析システムおよび信号解析方法のアーキテクチャの説明図
【図４】本開示のいくつかの実施形態に従ってウェーブレットデータベースおよび信号データベースを作成するための流れ図
【図５】本開示のいくつかの実施形態に従って図３の個々の深層アーキテクチャ内でマザーウェーブレットを分類するための流れ図
【図６】本開示のいくつかの実施形態に従って信号解析するための詳細な流れ図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本明細書のブロック図はいずれも、本主題の原理を盛り込んだ例示的なシステムおよび装置の概念的な図を表していることを当業者は理解すべきである。同様に、フローチャート、流れ図などはいずれも様々なプロセスを表し、このプロセスは、実質的にコンピュータ可読媒体に表現されてもよいため、コンピュータまたはプロセッサによって実行されてよいことが理解され、そのようなコンピュータまたはプロセッサが明示的に示されているかどうかは問わない。
【００１３】
添付の図面を参照しながら例示的な実施形態を記載する。図では、符号の最も左の（１つまたは複数の）数字は、その符号が最初に現れる図を特定している。便宜上、同じまたは類似の部分を指すのには図面全体で同じ符号を使用している。開示した原理の例および特徴を本明細書に記載しているが、開示した実施形態の趣旨および範囲を逸脱しない限り、修正、適応、およびその他の実施が可能である。以下の詳細な説明は単なる例示であり、正しい範囲および趣旨は以下の請求項に記されていると考えることを意図している。
【００１４】
信号処理の分野では、信号解析を実行するのにウェーブレット解析が極めて重要な役割を果たす。ウェーブレット解析は一般に、時間領域と周波数領域の両方で信号を解析して信号の個々の成分を１つ以上発見して特定の決定を下すために用いられる。例えば、使用者の心臓の健康状態を解析する場合、使用者の心臓信号を健常な使用者の心臓信号と比較して解析する。心臓信号の速度の変化を利用して使用者に関わる心臓疾患を特定することができる。ウェーブレット解析では、マザーウェーブレットが重要な役割を果たす。なぜなら一連の子ウェーブレットを生成してさらに解析するためにマザーウェーブレットをスケーリングし、時間をシフトさせることができるからである。しかし、一連の公知のウェーブレットファミリに関連する最適なマザーウェーブレットを自動的に選択することは困難である。公知のウェーブレットファミリのいくつかとして、Ｈａａｒ、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ、Ｓｙｍｌｅｔｓ、Ｃｏｉｆｌｅｔ、ＢｉｏｒＳｐｌｉｎｅｓ、ＲｅｖｅｒｓｅＢｉｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ、Ｍｅｙｅｒ、Ｄｍｅｙｅｒ、Ｇａｕｓｓｉａｎ、Ｍｅｘｉｃａｎ＿ｈａｔ、Ｍｏｒｌｅｔ、Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｇａｕｓｓｉａｎ、Ｓｈａｎｎｏｎ、Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｂ−Ｓｐｌｉｎｅ、Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｍｏｒｌｅｔなどが挙げられる。
【００１５】
本主題は、信号を入力として受信してその信号を解析し、公知のウェーブレットファミリからマザーウェーブレットを自動的に特定し、それによって従来の方法で使用されている特徴的な工学技術を省略することにより、従来の信号解析方法の制限を克服するものである。さらに、本開示では、ウェーブレット変換を用いて信号解析を実行するために最適化したウィンドサイズを使用する。また、本開示では、複数の深層アーキテクチャを利用することにより、最適化したマザーウェーブレットおよびマザーウェーブレットの一連の変体を自動的に選択する。複数の深層アーキテクチャは、最初は一連のデータセットを用いて訓練されている。さらに、複数の深層アーキテクチャは、処理中に学習し、学習の重みを更新する。信号解析システムおよび信号解析方法の実施を図１〜図６を参照しながらさらに詳細に説明する。
【００１６】
ここで図面、さらに詳細には図１〜図６を参照すると、同様の参照符号は図面全体にわたって一貫して対応する特徴を示しており、好適な実施形態が示され、これらの実施形態を、以下の例示的なシステムおよび／または方法の文脈で説明する。
【００１７】
図１は、本主題の一例の実施形態に従って信号解析するシステム１０２を実装しているネットワーク環境１００を示している。信号解析１０２用のシステム（以下、システム１０２と称する）は、１つ以上の公知のウェーブレット変換および複数の深層アーキテクチャを用いて信号解析するように構成される。１つ以上の公知のウェーブレット変換には、連続ウェーブレット変換（ＣＷＴ：Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｗａｖｅｌｅｔ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ：Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  ｗａｖｅｌｅｔ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、高速ウェーブレット変換（ＦＷＴ：Ｆａｓｔｗａｖｅｌｅｔ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、リフティング構成および一般化したリフティング構成、ウェーブレットパケット分解（ＷＰＤ：Ｗａｖｅｌｅｔ  ｐａｃｋｅｔ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）、定常ウェーブレット変換（ＳＷＴ：Ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ  ｗａｖｅｌｅｔ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、分数フーリエ変換（ＦＲＦＴ：Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、分数ウェーブレット変換（ＦＲＷＴ：Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  ｗａｖｅｌｅｔ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）などがある。システム１０２は、コンピューティングデバイス、例えばコンピューティングデバイス１０４に実装されてよい。
【００１８】
システム１０２がサーバ上に実装されていると考えて本開示を説明するが、システム１０２は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ノートブック、ワークステーション、クラウドベースのコンピューティング環境などの多様なコンピューティングシステムに実装されてもよいことが理解され得る。１つの実施形態では、システム１０２は、クラウドベースの環境に実装され得る。システム１０２は、１つ以上のユーザデバイス１０６−１、１０６−２．．．１０６−Ｎ（以下、総称してユーザデバイス１０６と称する）またはユーザデバイス１０６上にあるアプリケーションを介して複数のユーザからアクセスされ得ることが理解されるであろう。ユーザデバイス１０６の例には、ポータブルコンピュータ、携帯情報端末、ハンドヘルド装置、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ワークステーションなどがあってよいが、これに限定されない。ユーザデバイス１０６は、システム１０２からネットワーク１０８まで通信可能に接続されている。
【００１９】
一実施形態では、ネットワーク１０８は、無線ネットワークもしくは有線ネットワーク、または両者を組み合わせたものであってよい。一例では、ネットワーク１０８は、コンピュータネットワークとして、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネットなどの様々な種類のネットワークの１つとして実装できるものである。ネットワーク１０６は、専用ネットワークまたは共有ネットワークのいずれでもよく、このネットワークは、例えば、ハイパーテキストトランスファープロトコル（ＨＴＴＰ：Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、トランスミッションコントロールプロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ：Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、および無線アプリケーションプロトコル（ＷＡＰ：Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）などの多様なプロトコルを用いて互いに通信する様々な種類のネットワークの関連性を表している。さらに、ネットワーク１０８は、ルータ、ブリッジ、サーバ、コンピューティングデバイス、記憶装置を含む多様なネットワーク装置を含んでいてよい。ネットワーク１０８内のネットワーク装置は、通信リンクを介してシステム１０２と相互作用してよい。
【００２０】
前述したように、システム１０２は、ハンドヘルド装置、ラップトップまたはその他のポータブルコンピュータ、タブレットコンピュータ、携帯電話、ＰＤＡ、スマートフォン、およびデスクトップコンピュータなどのコンピューティングデバイス１０４に実装されてよい。システム１０２は、ワークステーション、メインフレームコンピュータ、サーバ、およびネットワークサーバに実装されてもよい。一実施形態では、システム１０２は、データリポジトリ、例えばリポジトリ１１２に接続されてよい。リポジトリ１１２は、システム１０２によって処理され、受信され、生成されたデータを保存し得る。代替となる実施形態では、システム１０２は、データリポジトリ１１２を含んでいてよい。システム１０２の構成要素および動作を図２を参照してさらに詳細に説明する。
【００２１】
図２は、本開示のいくつかの実施形態に従って信号を解析する信号解析システム２００のブロック図である。信号解析システム２００（以下、システム２００と称する）は、システム１０２の一例であり得る（図１）。一例の実施形態では、システム２００は、システム、例えばシステム１０２（図１）に取り入れられてもよいし、あるいは同システムと直接通信している。システム２００は、プロセッサ２０２などの１つ以上のワードウェアプロセッサ、メモリ２０４などの少なくとも１つのメモリ、Ｉ／Ｏインターフェース２０６および信号解析部２５０を備えているか、備えていなければこれらと通信状態にある。一実施形態では、信号解析ユニット２５０は、入力信号受信モジュール（図２には示さず）、信号解析モジュール（図２には示さず）、ウェーブレット解析モジュール（図２には示さず）、深層アーキテクチャモジュール（図２には示さず）、スコア票モジュール（図２には示さず）および比較モジュール（図２には示さず）を備えているシステム２００内に独立型ユニットとして実装され得る。別の実施形態では、信号解析ユニット２５０は、入力信号受信モジュール（図２には示さず）、信号解析モジュール（図２には示さず）、ウェーブレット解析モジュール（図２には示さず）、深層アーキテクチャモジュール（図２には示さず）、スコア票モジュール（図２には示さず）および比較モジュール（図２には示さず）を備えているメモリ２０４内にモジュールとして実装され得る。プロセッサ２０２と、メモリ２０４と、Ｉ／Ｏインターフェース２０６とは、システムバス２０８などのシステムバスまたは類似の機構を介して接続されてよい。
【００２２】
Ｉ／Ｏインターフェース２０６には、多様なソフトウェアおよびハードウェアインターフェース、例えば、ウェブインターフェース、グラフィカルユーザインタフェースなどがあってよい。インターフェース２０６には、多様なソフトウェアおよびハードウェアインターフェース、例えばキーボード、マウス、外部メモリ、カメラ装置、およびプリンタなどの（１つまたは複数の）周辺装置に対するインターフェースなどがあってよい。さらに、インターフェース２０６は、システム１０２をウェブサーバおよび外部データベースなどの他の装置と通信させることが可能であってよい。インターフェース２０６は、例えばローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ケーブルなどの有線ネットワーク、および無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ）、携帯電話、または衛星などの無線ネットワークを含む多種多様なネットワークおよびプロトコルタイプの中で複数の通信を容易にすることができる。そのために、インターフェース２０６は、多くのコンピューティングシステムを互いに接続するか別のサーバコンピュータに接続するための１つ以上のポートを備えていてよい。Ｉ／Ｏインターフェース２０６は、多くの装置を互いに接続するか別のサーバに接続するための１つ以上のポートを備えていてよい。
【００２３】
ハードウェアプロセッサ２０２は、１つ以上のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタルシグナルプロセッサ、中央処理装置、ステートマシン、論理回路、および／または動作命令に基づいて信号を操作する何らかのデバイスとして実装されてよい。その他の機能のうち、ハードウェアプロセッサ２０２は、メモリ２０４に保存されたコンピュータ可読命令を取得して実行するように構成される。
【００２４】
メモリ２０４は、先行技術で公知の任意のコンピュータ可読媒体を含んでいてよく、それには、例えばスタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ：Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ：Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性メモリ、および／またはリードオンリーメモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスク、および磁気テープなどの不揮発性メモリなどがある。一実施形態では、メモリ２０４は、複数のモジュール２２０と、１つ以上のモジュール２２０および信号解析ユニット２５０によって処理され、受信され、生成されたデータを保存するリポジトリ２４０とを含んでいる。モジュール２２０は、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などを含んでいてよく、これらが特定のタスクを実行したり、特定の抽象データ型を実装したりする。
【００２５】
メモリ２０４は、（１つまたは複数の）モジュール２２０および１つのデータリポジトリ２４０も含んでいる。（１つまたは複数の）モジュール２２０は、信号解析システム２００が実行するアプリケーションまたは機能を補うプログラムまたは符号化した命令を含んでいる。モジュール２２０は、とりわけ、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造を含むことができ、これらが特定のタスクを実行したり、特定の抽象データ型を実装したりする。モジュール２２０は、（１つまたは複数の）信号プロセッサ、（１つまたは複数の）ステートマシン、論理回路、および／または命令に基づいて信号を操作する何らかのその他のデバイスまたは構成要素として使用されてもよい。さらに、モジュール２２０は、ハードウェアによって、処理ユニットが実行するコンピュータ可読命令によって、または両者を組み合わせたものによって使用され得る。モジュール２２０は、様々なサブモジュール（図示せず）を含むことができる。モジュール２２０は、信号解析システム２００が実行するアプリケーションまたは機能を補うコンピュータ可読命令を含んでいてよい。
【００２６】
データリポジトリ２４０は、受信した入力信号２４２、信号データベース２４４、ウェーブレットデータベース２４６およびその他のデータ２４８を含んでいてよい。さらに、その他のデータ２４８は、とりわけ、（１つまたは複数の）モジュール２２０および信号解析ユニット２５０に関連するモジュールにある１つ以上のモジュールが実行した結果として処理され、受信され、または生成されたデータを保存するリポジトリとしての役割を果たしてよい。リポジトリ２４０は、さらに、複数のパラメータおよびデータリポジトリ２４０に保存された信号と関連する事前情報を維持するように構成される。
【００２７】
データリポジトリ２４０は信号解析システム２００の内部に示されているが、代替となる実施形態では、データリポジトリ２４０は信号解析システム２００の外部に実装することもでき、その場合、データリポジトリ２４０は、信号解析システム２００と通信可能に接続されたデータベース（図２には示さず）内に保存されてよいことに注意されたい。そのような外部データベース内に入っているデータは、定期的に更新されてよい。例えば、新たなデータをデータベース（図２には示さず）に追加してもよいし、かつ／または既存のデータを修正してもよいし、かつ／または不要なデータをデータベース（図２には示さず）から消去してもよい。１つの例では、データは、ライトウェイト・ディレクトリ・アクセス・プロトコル（ＬＤＡＰ：Ｌｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔ  Ｄｉｒｅｃｔｏｒｙ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）ディレクトリおよび関係データベース管理システム（ＲＤＢＭＳ：Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）などの外部システムに保存されてよい。別の実施形態では、データリポジトリ２４０に保存されたデータは、信号解析システム２００と外部データベースとの間に分配されてよい。
【００２８】
信号解析システム２００の信号解析ユニット２５０は、１つ以上の信号を受信するように構成されることができ、その場合、その１つ以上の信号は少なくとも１つの信号パラメータと関連付けられる。この場合、１つ以上の信号は、１つの場所から別の場所へデータを伝送するために使用される電流または電磁場を指す。１つ以上の信号は、複数のパラメータおよび複数の事前情報と関連し得る。複数のパラメータは、電圧、振幅、角周波数、位相角などを含む１つ以上の信号と関連付けられる。１つ以上の信号と関連する複数のパラメータおよび複数の事前情報は、信号データベースおよびウェーブレットデータベースに保存される。一実施形態では、１つ以上の信号に関する事前情報は、１つの信号に関わる情報を含むことができる。信号データベースおよびウェーブレットデータベースを作成する方法を図４を参照してさらに説明する。
【００２９】
さらに、信号解析システム２００の信号解析ユニット２５０は、最適化された信号分割ウィンドに基づいて１つ以上の信号の各信号を複数の分割済信号ユニットに分割するようにさらに構成され得る。この場合、最適化された信号分割ウィンドは、１つ以上の信号およびこの１つ以上の信号に対して利用可能な事前情報に関連する少なくとも１つの信号パラメータを用いることによって得られる。この場合、１つ以上の信号に一連のウィンドサイズが適用されて多くの信号ユニットを生成する。さらに、最大数の信号ユニットを生成する一連のウィンドサイズのうちの１つのウィンドサイズを最適化された信号分割ウィンドとして選択できる。
【００３０】
さらに、信号解析システム２００の信号解析ユニット２５０は、複数の分割済信号ユニットの各分割済信号ユニットを波形に変換するように構成され得る。信号解析ユニット２５０は、複数の分割済信号ユニットに対応する各波形を、複数の公知のウェーブレットファミリに関連する複数の波形と比較してスケーリングするのに理想のウィンドサイズを決定するようにさらに構成される。この場合、比較は、ウェーブレットの類似性を比較するアルゴリズム、例えばエネルギー対エントロピー比のアルゴリズムに基づいて実施される。さらに、複数の分割済信号ユニットに対応する各波形は、理想のスケーリングウィンドに基づいてスケーリングされて１つ以上のスケーリング済波形を得る。
【００３１】
信号解析システム２００の信号解析ユニット２５０は、１つ以上のスケーリング済波形の１つ１つのスケーリング済波形を、そのスケーリング済波形と対応する一画像に変換することによって、１つ以上の画像ユニットを得るようにさらに構成される。さらに、１つ以上のマザーウェーブレットおよび１つ以上のマザーウェーブレットの複数の変体は、１つ以上の画像ユニットの各各画像ユニットを複数の公知のウェーブレットファミリと比較して、深層アーキテクチャ機構に基づいて一連の比較スコアを得ることによって得られる。この場合、深層アーキテクチャ機構は、複数の深層アーキテクチャを含んでいる。深層アーキテクチャには、深層ビリーフネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、畳み込み深層ビリーフネットワーク、ＬＡＭＳＴＡＲ（Ｌａｒｇｅ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ  ａｎｄ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）ニューラルネットワーク、深層ボルツマンマシン、積層（雑音除去）自己符号化器、深層積層ネットワーク、テンソル深層積層ネットワーク（Ｔ−ＤＳＮ）、ＳＳＲＢＭ（Ｓｐｉｋｅ−ａｎｄ−Ｓｌａｂ  ＲＢＭ）、複合階層型深層モデル（Ｃｏｍｐｏｕｎｄ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ−Ｄｅｅｐ  Ｍｏｄｅｌ）、深層符号化ネットワーク、多層カーネルマシン、深層Ｑ−ネットワークおよびメモリネットワークの変体などがある。個々の深層アーキテクチャによって一連の比較スコアの中から１つの比較スコアを計算する方法を、図５を参照して説明する。
【００３２】
この場合、図５を参照すると、本開示のいくつかの実施形態に従ってマザーウェーブレットを個々の深層アーキテクチャに分類する流れ図が記載されている。ステップ５１２では、画像ユニットは、ウェーブレット解析器３０６から受信される。ステップ５１４では、画像ユニットは深層ネットワーク１によって解析され、スコアが得られる。スコアは、１）最適なウィンドサイズであり、２）公知のウェーブレットファミリのうちの特定の群を特定するためのバイアスである。ステップ５１６では、ウェーブレットファミリと関連するバイアスに対応する一連のマザーウェーブレットが深層ネットワーク２によって得られる。一連のマザーウェーブレットは、ウィンドサイズが最適である。ステップ５１８では、様々なスケールの一連の子ウェーブレットが得られ、受信した画像ユニットと対等のウェーブレットファミリは、深層ネットワーク３によって特定される。この場合、子ウェーブレットのウィンドサイズは、適合するマザーウェーブレットの理想のウィンドサイズ以内であってよい。さらに、ステップ５２２では、画像ユニットの特定されたウェーブレットファミリに対して比較スコアが計算される。
【００３３】
信号解析システム２００の信号解析ユニット２５０は、画像ユニットと関連する一連の比較スコアに基づいて、複数の深層アーキテクチャを用いて、適合するウェーブレットファミリを決定するようにさらに構成される。この場合、適合するウェーブレットファミリは、以下のステップで決定される。（ｉ）画像ユニットに属している複数の深層アーキテクチャから一連の比較スコアを受信する。（ｉｉ）多数票アルゴリズムを利用することによって、画像ユニットに属している複数の比較スコアから多数票を得る。（ｉｉｉ）多数票を利用することによって、画像ユニットに属している１つ以上の信号のうちの１つの信号を、適合するウェーブレットファミリにタグ付けする。この場合、多数票が所定閾値を上回っている画像ユニットは、公知のウェーブレットファミリにタグ付けされ、多数票が所定閾値を下回っている画像ユニットに属している１つ以上の信号のうちのその信号は、未知のウェーブレットファミリにタグ付けされる。
【００３４】
図３は、本開示のいくつかの実施形態による信号解析システムおよび信号解析方法のアーキテクチャの図である。信号解析器３０４に入力信号３０２が受信され、入力される。一実施形態では、入力信号は、未処理の信号であり得る。入力信号は、オンラインモードまたはオフラインモードの少なくともいずれか一方で受信され得る。また、入力信号は、入力信号３０２と関連する少なくとも１つの信号パラメータおよび事前情報を含んでいる。信号解析器３０４は、最適化された信号分割ウィンドに基づいて入力信号３０２を複数の分割済信号ユニットに分割する。最適化された信号分割ウィンドは、入力信号３０２に関連する少なくとも１つの信号パラメータを利用することによって決定される。この場合、各信号およびその信号に関する事前情報と関連する少なくとも１つのパラメータは、信号データベース３１６に保存される。分割済信号ユニットは、ウェーブレット解析器３０６に入力される。ウェーブレット解析器３０６は、複数の分割済信号ユニットの各分割済信号ユニットを波形に変換する。波形は、スケーリングするのに理想のウィンドサイズを決定するために複数の公知のウェーブレットファミリに関連する１つ以上の波形と比較される。さらに、スケーリングは、各波形で実行されて１つ以上のスケーリング済波形を得る。この場合、スケーリングは、最適化されたスケーリングウィンドを用いて実行される。さらに、スケーリング済波形は、対応する画像に自動的に変換されて画像ユニットを得る。画像ユニットは、Ｎ個の深層アーキテクチャに同時に入力される。１つ１つの深層アーキテクチャは、所与の画像ユニットに対するスコアを計算する。例えば、ある所与の画像ユニットの場合、深層アーキテクチャ１  ３０８は、所与の画像ユニットが所属するウェーブレットファミリに比較スコアを提供できる。同様に、深層アーキテクチャ２  ３１０は、所与の画像ユニットが所属するウェーブレットファミリに比較スコアを提供できる。同様に、Ｎ個の深層アーキテクチャは、所与の画像ユニットに対して対応する比較スコアを提供できる。深層アーキテクチャ３０８、３１０、３１２．．．３１４によって計算された個々の比較スコアは、スコア投票３１８への入力値として与えられる。スコア投票３１８は、所与の画像ユニットに対する多数票を特定する。多数票が所定閾値よりも多ければ、決定モジュール３２０は、所与の画像ユニットのウェーブレットファミリを決定し、信号データベース３１６およびウェーブレットデータベース３２２を更新する。多数票が所定閾値よりも少なければ、決定モジュール３２０は、人間が決定するために画像ユニットを送信して新たなウェーブレットファミリを特定する。例えば、所与の画像ユニットの場合、深層アーキテクチャ１  ３０８からの比較スコアは、Ｃｏｉｆｌｅｔウェーブレットファミリに対しては１０であり、深層アーキテクチャ２  ３１０からの比較スコアは、Ｓｙｍｌｅｔウェーブレットファミリに対しては８であり、深層アーキテクチャ３  ３１２からの比較スコアは、Ｃｏｉｆｌｅｔウェーブレットファミリに対しては１０であり、この場合、多数票はウェーブレットファミリである。この投票は、所与の画像ユニットはＣｏｉｆｌｅ��ウェーブレットファミリに属していることを示し、したがって画像ユニットが属している信号は、Ｃｏｉｆｌｅｔウェーブレットファミリからのものであることを示している。さらに、ウェーブレットファミリは、ウェーブレットデータベース３２２内での所与の画像ユニットにタグ付けされ、ウェーブレットファミリは、信号データベース３１６内の信号に対してタグ付けされる。
【００３５】
ウェーブレットデータベース３２２および信号データベース３１６は、大きいデータセットを用いて訓練される。一実施形態では、ユーザは、ＷＷＷ（Ｗｏｒ１ｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）を検索でき、信号を対応するマザーウェーブレットのカテゴリにタグ付けできる。この場合、信号のサンプル表示およびデータベースに保存されているその関連データセットは、以下のように表示される。
＜信号データセット１＞＜マザーウェーブレット２＞＜マザーウェーブレット８＞
＜信号データセット２＞＜マザーウェーブレット５＞
．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
＜信号データセット‘ｎ’＞＜マザーウェーブレット‘ｎ’＞
【００３６】
別の実施形態では、ウェーブレットデータベース３２２および信号データベース３１６は、自動的に作成され得る。図４は、本開示のいくつかの実施形態に従って、ウェーブレットデータベース３２２および信号データセットを含む信号データベース３１６を作成するための流れ図である。１つの実施形態では、ＷＷＷ上で利用可能な複数のデータセットをステップ４０２でダウンロードし、ダウンロード済みの一連のデータセットを得ることができる。さらに、ダウンロードしたデータセットは、ステップ４１０で前処理されて１つ以上の前処理済データセットを得る。ステップ４１２では、１つ以上の前処理済みデータセットにウェーブレット変換が適用されて、抽出されたウェーブレットに関連する１つ以上のパラメータを用いて１つ以上の複合ウェーブレットを得る。この場合、１つ以上の前処理済みデータセットに関連する１つ以上のパラメータは、信号データベース３１６から取得され、自動的に一連のウェーブレットに変換される。ステップ４１４では、複合ウェーブレットに対して質スコアが計算される。ステップ４１６では、複合ウェーブレットは、所定の質スコアの閾値に基づいてウェーブレットデータベース３２２に含まれる。例えば、質スコアが所定の質スコアの閾値よりも高ければ、複合ウェーブレットはデータベースに含まれる。質スコアの閾値は、システム２００に関連する複数の性能履歴に関連する一連の情報を利用することによって得られる。さらに、質スコアが所定の質スコアよりも高い複合ウェーブレットは、信号データベース３１６内で更新される。ステップ４１８では、質スコアが所定の質スコアの閾値よりも低ければ、複合ウェーブレットは、さらに確認するために人間の専門家に送信される。
【００３７】
別の実施形態では、ＷＷＷで利用可能な複数の文書が、一連のウェーブレットおよびその一連のウェーブレットに関するパラメータを抽出するために１つ以上のウェーブレットのキーワード４０６を利用してウェブクロール４０８を利用することによって検索される。ウェブクロールは、ＷＷＷを秩序だった方法で自動的にブラウズするためのコンピュータプログラムまたはソフトウェアロボットである。文書には、研究論文、研究記事、その他の文書および画像などがある。ステップ４１２では、一連のウェーブレットにウェーブレット変換が適用されて、一連のウェーブレットに関連する１つ以上のパラメータを用いて１つ以上の複合ウェーブレットを得る。この場合、一連のウェーブレットに関連する１つ以上のパラメータは、ウェーブレットデータベース３２２から取得され、自動的に一連のウェーブレットに変換される。ステップ４１４では、複合ウェーブレットに対して質スコアが計算される。ステップ４１６では、複合ウェーブレットは、所定の質スコアの閾値に基づいてウェーブレットデータベース３２２に含まれる。例えば、質スコアが所定の質スコアの閾値よりも高ければ、複合ウェーブレットはデータベースに含まれる。質スコアの閾値は、システム２００に関連する複数の性能履歴に関連する一連の情報を利用することによって得られる。さらに、質スコアが所定の質スコアよりも高い複合ウェーブレットは、信号データベース３１６内で更新される。ステップ４１８では、質スコアが所定の質スコアの閾値よりも低ければ、複合ウェーブレットは、さらに確認するために人間の専門家に送信される。
【００３８】
図６は、本開示のいくつかの実施形態に従って信号解析する方法６００の詳細な流れ図である。方法６００は、全般的にコンピュータ実行可能命令の文脈で説明し得るものである。全般的に、コンピュータ実行可能命令は、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造、プロシージャー、関数など、特定の関数を実行したり、特定の抽象データ型を実装したりするものを含むことができる。方法６００は、通信ネットワークを介してつながっている遠隔処理装置によって関数が実行される分散コンピューティング環境でも実施され得る。方法６００を記載した順序は、限定するものと解釈することを意図してはおらず、任意の数の記載した方法ブロックを、方法６００または代替となる方法を実施するためにどのような順番で組み合わせることも可能である。さらに、方法６００は、任意の適切なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらを組み合わせたもので実施され得る。
【００３９】
６０２では、システム２００は、１つ以上のハードウェアプロセッサで１つ以上の信号を受信し、このとき、１つ以上の信号は、少なくとも１つの信号パラメータと関連付けられる。６０４では、システム２００は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、最適化された信号分割ウィンドに基づいて１つ以上の信号の各信号を複数の分割済信号ユニットに分割する。最適化された信号分割ウィンドは、１つ以上の信号およびその１つ以上の信号に利用可能な事前情報に関連する少なくとも１つの信号パラメータを利用することによって決定される。各信号および１つ以上の信号に利用可能な事前情報に関連する少なくとも１つのパラメータは、リポジトリに保存されている。６０６では、システム２００は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、複数の分割済信号ユニットの各分割済信号ユニットを比較用の波形に変換する。６０８では、システム２００は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、複数の分割済信号ユニットに対応する各波形を複数の公知のウェーブレットファミリに関連する複数の波形と比較してスケーリングに理想のウィンドサイズを決定する。６１０では、システム２００は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、理想のスケーリングウィンドを利用して複数の分割済信号ユニットに対応する各波形をスケーリングして１つ以上のスケーリング済波形を得る。６１２では、システム２００は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、１つ以上のスケーリング済波形の１つ１つのスケーリング済波形を、スケーリング済波形に対応する画像に変換することによって１つ以上の画像ユニットを得る。６１４では、システム２００は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、１つ以上の画像ユニットの各画像ユニットを複数の公知のウェーブレットファミリと比較して深層アーキテクチャ機構に基づく一連の比較スコアを得ることによって、１つ以上のマザーウェーブレットおよびその１つ以上のマザーウェーブレットの複数の変体を得る。一連の比較スコアを得るための深層アーキテクチャ機構は、複数の深層アーキテクチャを同時に用いて各画像ユニットを解析して一連の比較スコアを得るものであり、この場合、一連の比較スコアの各比較スコアは、画像ユニットが公知のウェーブレットファミリと適合する割合を指している。６１６では、システム２００は、１つ以上のハードウェアプロセッサによって、一連の比較スコアに基づいて適合するウェーブレットファミリを決定する。この場合、適合するウェーブレットファミリは、以下のステップを利用して決定される。（ｉ）画像ユニットに関係のある複数の深層アーキテクチャから一連の比較スコアを受信する。（ｉｉ）多数票アルゴリズムを利用することによって、画像ユニットに関係のある複数の比較スコアから多数票を得る。（ｉｉｉ）画像ユニットに関係のある１つ以上の信号のうちの１つの信号を、多数票に基づいて複数の公知のウェーブレットファミリのうちの適合するウェーブレットファミリにタグ付けする。この場合、入力信号は、多数票と所定閾値との比較に基づいて公知のウェーブレットファミリにタグ付けされる。さらに、入力信号は、多数票と所定閾値との比較に基づいて未知のウェーブレットファミリにタグ付けされる。
【００４０】
記載した説明は、どのような当業者でも実施形態を再現して使用できるように本明細書の主題を説明している。主題の実施形態の範囲は、請求項に規定されており、当業者が思いつくその他の修正例も含んでいることがある。そのようなその他の修正例は、請求項の文字通りの言葉と相違ない類似の要素が含まれている場合、あるいは請求項の文字通りの言葉と大差のない同等の要素が含まれている場合は、請求項の範囲内であることを意図している。
【００４１】
信号解析する方法およびシステムを開示している様々な実施形態で、信号に関連するマザーウェーブレットを自動的に特定することによって信号を解析することが可能である。この場合、システムは、複数の深層アーキテクチャを利用することによって、最適化された信号解析を提供する。深層アーキテクチャを利用すると、信号解析する従来の方法の特徴的な技術部分を削除することによってシステムの効率がさらに改善される。公知のウェーブレット変換を扱うことに加えて、このシステムは、新たなウェーブレット変換を扱うことができる。さらに、本開示では、ウェーブレットデータベースおよび信号データベースを自動的に作成できる。
【００４２】
ただし、保護範囲は、そのようなプログラム、およびそれに加えてそれに含まれるメッセージを有するコンピュータ可読手段にも及ぶことを理解すべきである。そのようなコンピュータ可読記憶手段は、プログラムがサーバもしくはモバイル装置または任意の適切なプログラム可能装置で稼働する場合、本方法の１つ以上のステップを実施するためのプログラム符号化手段を含んでいる。ハードウェア装置は、プログラムされ得る任意の種類の装置であってよく、例えばサーバまたはパーソナルコンピュータなどの任意の種類のコンピュータ、あるいはこれらを組み合わせたものであってもよい。装置は、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）のような例えばハードウェア手段であってもよいし、例えばＡＳＩＣとＦＰＧＡを組み合わせたようなハードウェア手段とソフトウェア手段を組み合わせたものでもよいし、少なくとも１つのマイクロプロセッサおよび少なくとも１つのメモリをその中にあるソフトウェアモジュールと組み合わせたものなどであってもよい手段を含むことも可能である。そのため、手段は、ハードウェア手段とソフトウェア手段の両方を含むことができる。本明細書に記載した方法の実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアで実施され得る。装置は、ソフトウェア手段も含んでいてよい。また、実施形態は、例えば複数のＣＰＵを用いたりして様々なハードウェア装置上で実施されてよい。
【００４３】
本明細書の実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアの要素を含むことができる。ソフトウェアで実施される実施形態には、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどが含まれるが、これに限定されない。本明細書に記載した様々なモジュールによって実行される機能は、他のモジュールまたは他のモジュールを組み合わせたものによって実施され得る。この説明のために、コンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ可読媒体は、命令を実行するシステム、装置、またはデバイスに使用されるプログラム、またはこれらと接続しているプログラムを含んだり、格納したり、通信したり、伝搬したり、転送したりできる任意の装置であってよい。
【００４４】
説明したステップは、図示した例示的な実施形態を説明するために記載したものであり、現在進行中の技術開発が、特定の機能を実行する方法を変更するであろうことを予測すべきである。これらの例は、例示のために本明細書に提示したのであって、限定するためではない。さらに、基本的構成要素の境界は、説明の便宜上、本明細書では独断的に定義している。具体的な機能およびその関係性が適切に実行されている限り、代替となる境界を定義することが可能である。代替例（本明細書に記載のものの同等例、拡張例、変形例、逸脱例などを含む）は、本明細書に含まれる教示に基づいて当業者には明らかであろう。そのような代替例は、開示した実施形態の範囲内および趣旨内に収まる。また、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」、「含む（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」および「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という単語ならびにその他の類似の形態は、意味が同等であることを意図しているとともに、これらの単語のいずれか１つに続く項目がそのような項目を網羅している一覧であること意味するのではなく、あるいは列挙された項目のみに限定されることを意味しているのでもないという点で制限がないことを意図している。本明細書および添付の請求項で使用したように、単数形の「ａ」、「ａｎ」および「ｔｈｅ」は、文脈に別途明記されていない限り、複数形の参照物を含むことにも注意しなければならない。
【００４５】
さらに、本開示と一貫した実施形態を実施する際には、１つ以上のコンピュータ可読記憶媒体を使用してよい。コンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサで読み込める情報またはデータを保存し得るあらゆる種類の物理的メモリを指す。そのため、コンピュータ可読記憶媒体は、本明細書に記載の実施形態と一貫したステップまたは段階を（１つまたは複数の）プロセッサに実行させる命令など、１つ以上のプロセッサによって実行する命令を保存してよい。「コンピュータ可読媒体」という用語は、具体的な項目を含み、搬送波および一過性の信号を含まない、すなわち非一時的であると理解すべきである。例として、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュドライブ、ディスク、およびその他の任意の公知の物理的記憶媒などがある。
【００４６】
開示および例は例示的なものにすぎず、開示した実施形態の真の範囲および趣旨は、請求項に記されている。
【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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【外国語明細書】
2019023612000001.pdf