(57)【要約】【課題】観測信号から所望の信号の抽出やノイズの除去等に適用して好適とされ、信号の解析評価を改善可能とする装置の提供。【解決手段】第１の観測信号に対して主成分分析を行い第１主成分を抽出し、前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成し、前記複数の主成分を合成して合成信号を生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、第２の観測信号と前記合成信号との誤差を最小化する前記合成比率を導出し、前記第２の観測信号から、前記複数の主成分を導出された前記合成比率で合成した前記合成信号を除去する。【選択図】図１５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の観測信号に対して主成分分析を行い第１主成分を抽出する第１の手段と、
前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成する第２の手段と、
前記複数の主成分を合成して合成信号を生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、第２の観測信号と前記合成信号との誤差を最小化する前記合成比率を導出する第３の手段と、
前記第２の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成信号を除去する第４の手段と、
を備えたことを特徴とする解析装置。
【請求項２】
前記第１の手段が、前記第１の観測信号として、同一サンプル数の時系列データを、複数セット取得し、
前記複数セットの時系列データから構成された行列の分散共分散行列に基づき、前記第１主成分を求める、ことを特徴とする請求項１に記載の解析装置。
【請求項３】
前記第２の手段が、
前記第１主成分からハンケル行列を作成し、
前記ハンケル行列を、特異値分解して、各特異値に対応する部分ハンケル行列に展開し、
前記第１特異値から所定の上位の特異値に対応する複数の前記部分ハンケル行列の各々に対する対角成分平均化処理に基づき、前記第１特異値から前記所定の上位の特異値に対応する前記複数の主成分を生成する、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の解析装置。
【請求項４】
複数の信号であって、各々が、前記第２の観測信号から、前記合成信号を除去してなる前記複数の信号を入力し、前記複数の信号を合成した信号の信号対雑音比を最大化するように、前記複数の信号の合成比率を求める信号成分強調手段を備えたことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項５】
前記主成分分析の対象となる前記第１の観測信号は、所定のトリガ発生のタイミングで重畳するノイズを主とする信号であり、
前記合成信号は、前記複数の主成分を前記合成比率で合成した合成ノイズであり、
前記第４の手段は、前記第２の観測信号から、前記複数の主成分を前記合成比率で合成した前記合成ノイズを除去する、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項６】
前記第１、第２の観測信号として、既知の健全および欠陥箇所にそれぞれ対応する観測信号の特徴量を教師データとして分類器に学習させる学習手段を備え、
前記分類器は、判別対象の観測信号に対してその特徴量に基づき、欠陥、健全の観測信号に分類する、ことを特徴とする請求項５に記載の解析装置。
【請求項７】
前記学習手段が、
前記観測信号に対して、前記合成ノイズを除去した複数の信号の時系列データからハンケル行列を作成し、前記複数の信号の時系列データから作成した前記ハンケル行列を特異値分解し、前記ハンケル行列の第１位の特異値に対応する第１位の主成分を含む上位の複数の主成分を抽出する手段と、
前記上位の複数の主成分を合成して信号対雑音比を最大化する合成比率を求め、前記合成比率の値の大きい順に偶数個の主成分を抽出する手段と、
前記偶数個の主成分を奇数位グループと偶数位グループに分ける手段と、
前記奇数位グループの主成分の行列と前記偶数位グループの主成分の行列から共分散行列を作成し前記共分散行列の第１、第２特異値を算出する手段と、
を備え、
前記共分散行列の前記第１、第２特異値から第１、第２の特徴量を求め前記分類器に入力して学習を行う、ことを特徴とする請求項６に記載の解析装置。
【請求項８】
コンクリート部材の表面に加振用レーザを照射し前記コンクリート部材の表面への検出用レーザの入射光と反射光の干渉を検出して電気信号に変換して出力する検出器からの信号を前記第１、第２の観測信号としてそれぞれ受け取り、
前記所定のトリガ発生のタイミングで重畳するノイズは、前記加振用レーザの出力時に前記検出器からの信号に重畳するトリガノイズである、ことを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項９】
コンクリート部材の表面に加振用レーザを照射し前記コンクリート部材の表面への検出用レーザの入射光と反射光の干渉を検出して電気信号に変換し前記コンクリート部材の振動の観測信号として出力する検出器と、
前記検出器からの前記観測信号を解析する解析装置と、
を備えたコンクリート評価システムであって、
前記解析装置は、
前記加振用レーザの出力のタイミングで観測信号に重畳するノイズを主とする健全箇所に関する観測信号を取得し、前記観測信号の時系列データを主成分分析して第１主成分を抽出する第１の手段と、
前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成する第２の手段と、
前記複数の主成分を合成して合成ノイズを生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、未知の観測信号と前記合成ノイズとの誤差を最小化する前記合成比率を導出する第３の手段と、
前記未知の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成ノイズを除去する第４の手段と、
を備えた、ことを特徴とするコンクリート評価システム。
【請求項１０】
前記第１の手段が、前記ノイズを主とする健全箇所に関する前記観測信号として、同一サンプル数の時系列データを、複数セット取得し、
前記複数セットの時系列データから構成された行列の分散共分散行列に基づき、前記第１主成分を求める、ことを特徴とする請求項９に記載のコンクリート評価システム。
【請求項１１】
前記第２の手段が、
前記第１主成分からハンケル行列を作成し、
前記ハンケル行列を、特異値分解して、各特異値に対応する部分ハンケル行列に展開し、
前記第１特異値から所定の上位の特異値に対応する複数の前記部分ハンケル行列の各々に対する対角成分平均化処理に基づき、前記第１特異値から前記所定の上位の特異値に対応する前記複数の主成分を生成する、ことを特徴とする請求項９又は１０に記載のコンクリート評価システム。
【請求項１２】
複数の信号であって、各々が、前記未知の観測信号から前記合成ノイズを除去してなる前記複数の信号を入力し、前記複数の信号を合成した信号の信号対雑音比を最大化するように、前記複数の信号の合成比率を求める信号成分強調手段を備えたことを特徴とする請求項９乃至１１のいずれか１項に記載のコンクリート評価システム。
【請求項１３】
既知の健全および欠陥箇所にそれぞれ対応する観測信号の特徴量を教師データとして分類器に学習させる学習手段を備え、
前記分類器は、前記未知の観測信号に対してその特徴量に基づき、欠陥、健全の観測信号に分類する、ことを特徴とする請求項９乃至１２のいずれか１項に記載のコンクリート評価システム。
【請求項１４】
前記学習手段が、
前記観測信号に対して、前記合成ノイズを除去した複数の信号の時系列データからハンケル行列を作成し、前記複数の信号の時系列データから作成した前記ハンケル行列を特異値分解し、前記ハンケル行列の第１位の特異値に対応する第１位の主成分を含む上位の複数の主成分を抽出する手段と、
前記上位の複数の主成分を合成して信号対雑音比を最大化する合成比率を求め、前記合成比率の値の大きい順に偶数個の主成分を抽出する手段と、
前記偶数個の主成分を奇数位グループと偶数位グループに分ける手段と、
前記奇数位グループの主成分の行列と前記偶数位グループの主成分の行列から共分散行列を作成し前記共分散行列の第１、第２特異値を算出する手段と、
を備え、
前記共分散行列の前記第１、第２特異値から第１、第２の特徴量を求め前記分類器に入力して学習を行う、ことを特徴とする請求項１３に記載のコンクリート評価システム。
【請求項１５】
第１の観測信号に対して主成分分析を行い第１主成分を抽出し、
前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成し、
前記複数の主成分を合成して合成信号を生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、第２の観測信号と前記合成信号との誤差を最小化する前記合成比率を導出し、
前第２の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成信号を除去する、ことを特徴とする解析方法。
【請求項１６】
コンピュータに、
第１の観測信号に対して主成分分析を行い第１主成分を抽出する第１の処理と、
前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成する第２の処理と、
前記複数の主成分を合成して合成信号を生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、第２の観測信号と前記合成信号との誤差を最小化する前記合成比率を導出する第３の処理と、
前記第２の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成信号を除去する第４の処理と、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンクリート設備評価システム、解析装置、方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
トンネル覆工コンクリート等のコンクリート設備の代表的な欠陥検査として、例えばハンマを用いた打音手法が用いられている。しかしながら、この打音手法は、例えば、検査者の経験によって精度が左右されやすいという問題や、高所からの墜落防止対策や感電防止のため停電作業が必要となる等といった問題がある。そこで、近時、レーザ技術等を用いて地上から遠隔・非接触でトンネル覆工コンクリート等のコンクリート設備の剥離等の欠陥を検知する手法が開発されている。
【０００３】
以下、非特許文献１等の記載に基づき、図１を参照して、コンクリート設備の検査の一例を説明する。なお、図１は、非特許文献１の「図２−１  レーザーリモートセンシング法の構成」等に基づく図である。図１を参照すると、加振用レーザ発振器１１は、高出力のパルスレーザからなる加振用レーザ１３を出力する。すなわち、加振用レーザ１３を点検したいコンクリート２０の表面に照射する。すると、「アブレーション」という現象が生じ表面がわずかに蒸発してガスが発生しその反作用で内部に衝撃が加わり、コンクリート２０の表面振動を励起させる。検出用レーザ発振器１２は単一波長でコヒーレンスの高い連続発振レーザ（検出用レーザ）１４を出力する。検出用レーザ１４は、ビームスプリッタ（分光器）１５により信号光と参照光に分けられる。信号光は、コンクリート２０の表面で反射され、反射光は回折格子１７に入射する。参照光は、反射板（リレクタ）１６で反射されて回折格子１７に入射し、信号光と同じ方向に屈折することで、信号光と同じ光軸を進み、検出器（フォトダイオード）１８に入射する。信号光と参照光は、回折格子１７の中で干渉する。コンクリート２０の表面が振動すると、反射光の位相が変化し、このため、検出器１８に入射する信号光と参照光との位相差が変化する。該変化は、検出器１８に入射される光の強弱（明暗）として現れる。検出器１８にて、該入射光の強度を検出し電気信号として出力することで、コンクリートの振動が検出される。すなわち、コンクリート振動発生時、参照光と反射光の位相関係が変動するため、検出器１８の受信特性に変動が生じ、検査箇所固有の周期、位相をもった電圧波形を観測できる。
【０００４】
解析装置１９は、検出器１８からの検出信号（電気信号）を取得して解析し、コンクリートの健全性、欠陥等を評価する。解析装置１９は、コンピュータ装置（例えばPC(Personal Computer)）から構成される。検出器１８に接続する解析装置１９は、測定装置１０内に配置してもよいし、測定装置１０の外部に接続する構成としてもよい。なお、図１において、解析装置１９（１００）は、後述する実施形態の解析装置１００を、解析装置１９に置き換えて設置することが可能であることを表している。
【０００５】
図１において、符号３０は、検出器１８から出力された欠陥箇所（剥離箇所）の観測波形３０の一例を示す。縦軸は電圧、横軸は時間である。コンクリート２０の剥離部分が加振用レーザの照射により振動し、コンクリート振動発生に対応して枠３１で囲んだ振動波形が観測される。枠３１の時間幅は概ねｍs（millisecond）のオーダである。一方、健全部の観測波形では、枠３１で示した振動波形は検出されない。
【０００６】
なお、例えば特許文献１には、センサで検出した信号に雑音以外の信号が含まれるか否かを識別する手法が開示されている。すなわち、特許文献１では、光ファイバＡＥ（Acoustic Emission）センサは、周波数特性がフラットでさまざまな周波数のＡＥ信号を取ることができる反面、非常にノイズが大きい。そのため、測定した波形がノイズだけなのか、ＡＥ信号を含むのかを判別することが難しいという課題を解消し、光ファイバＡＥセンサのようにＳＮ比（Signal to Noise ratio）が低い場合にも雑音以外の信号の有無を精度良く識別することを可能とする信号検出装置が開示されている。
【０００７】
また、上記打音手法に関連して、特許文献２には、コンクリート構造物や設備機器などの診断対象物を打撃した際に発生する打音信号に基いて内部欠陥の有無を判別する非破壊診断方法が開示されている。この方法は、予め、診断対象物にハンマで打撃を加え、この打撃点近傍に設置したマイクロホンで打音信号の時系列データを計測し、自己回帰モデルによる解析によって自己回帰係数を求めておき、前記診断対象物の健全性診断を行う診断部位をハンマで打撃し、この打撃点近傍に設置したマイクロホンで打音信号の時系列データを計測した実測値と、前記自己回帰係数を適用して当該診断部位における打音信号の時系列データを予測した予測値との差である残差を求めるとともに、この残差の大きさに基づいて内部欠陥の有無を判別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００８−００８８１５号公報
【特許文献２】特開２００９−０４１９７８号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】御▲崎▼  哲一、"レーザーを用いたトンネル覆工コンクリートの欠陥検出方法に関する研究"、Kyoto University、2015-03-23、インターネット＜URL https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/199282/2/dkogk04000.pdf＞
【非特許文献２】Nina Golyandina, Anatoly Zhigliavsky: “Singular Spectrum Analysis for Time Series”, Chapter 2 Basic SSA, Springer(2013)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
以下に関連技術の分析を与える。
【００１１】
図１の測定装置１０において、検出器１８から出力されるコンクリート２０の観測波形（電圧信号波形）には、加振用レーザの照射時に振動発生がないはずの健全箇所の観測波形でも、加振用レーザ（パルスレーザ）の１ショット出力の開始をトリガとして生ずるノイズ（「トリガノイズ」という）の発生により、該観測波形には、何らかの振動成分が発生する。
【００１２】
例えば、図２の波形図（縦軸：電圧、横軸：時間）に示すように、コンクリートの健全箇所の観測波形３２において、加振用レーザの出力（図２のレーザ加振）直後に、符号３３の枠で囲んだような、測定ごとに振幅揺らぎを持つトリガノイズが発生している。このトリガノイズは振動波形と重なり、このため、コンクリートの判定特性に悪影響を与える可能性がある。
【００１３】
したがって、本発明は、上記課題に鑑みて創案されたものであって、その目的の一つは、例えば観測信号から所望の信号の抽出やノイズの除去等に適用して好適とされ、信号の解析評価を改善可能とする装置、システム、方法、プログラム、を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の一つの側面によれば、第１の観測信号に対して主成分分析を行い第１主成分を抽出する第１の手段と、
前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成する第２の手段と、
前記複数の主成分を合成して合成信号を生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、第２の観測信号と前記合成信号との誤差を最小化する前記合成比率を導出する第３の手段と、
前記第２の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成信号を除去する第４の手段と、を備えた解析装置が提供される。
【００１５】
本発明の他の一つの側面によれば、第１の観測信号に対して主成分分析を行い少なくとも第１主成分を抽出し、
前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成し、
前記複数の主成分を合成して合成信号を生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、第２の観測信号と前記合成信号との誤差を最小化する前記合成比率を導出し、
前記第２の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成信号を除去する、解析方法が提供される。
【００１６】
本発明の他の一つの側面によれば、コンピュータに、
第１の観測信号に対して主成分分析を行い第１主成分を抽出する第１の処理と、
前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成する第２の処理と、
前記複数の主成分を合成して合成信号を生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、第２の観測信号と前記合成信号との誤差を最小化する前記合成比率を導出する第３の処理と、
前記第２の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成信号を除去する第４の処理と、を実行させるプログラムが提供される。本発明によれば、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み出し可能な記録媒体（例えばＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、又は、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable ROM）等の半導体ストレージ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等のnon-transitory computer readable recording medium）が提供される。
【００１７】
本発明のさらに一つの側面によれば、コンクリート部材の表面に加振用レーザを照射し前記コンクリート部材の表面への検出用レーザの入射光と反射光の干渉を検出して電気信号に変換し前記コンクリート部材の振動の観測信号として出力する検出器と、前記検出器からの観測信号を解析する解析装置と、を備えたコンクリート評価システムであって、
前記解析装置は、
前記加振用のレーザの出力のタイミングで観測信号に重畳するノイズを主とする健全箇所に関する観測信号を取得し、前記観測信号の時系列データを主成分分析して第１主成分を抽出する第１の手段と、
前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成する第２の手段と、
前記複数の主成分を合成して合成ノイズを生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、未知の観測信号と前記合成ノイズとの誤差を最小化する前記合成比率を導出する第３の手段と、
前記未知の観測信号から、前記複数の主成分を導出された前記合成比率で合成した前記合成ノイズを除去する第４の手段と、を備えたコンクリート評価システムが提供される。
【００１８】
本発明のさらに一つの側面によれば、コンクリート部材の表面に加振用レーザを照射し前記コンクリート部材の表面への検出用レーザの入射光と反射光の干渉を検出して電気信号に変換し前記コンクリート部材の振動の観測信号として出力する検出器からの観測信号を解析するコンクリート評価方法であって、
前記加振用のレーザの出力のタイミングで観測信号に重畳するノイズを主とする健全箇所に関する観測信号を取得し、前記観測信号の時系列データを主成分分析して第１主成分を抽出し、
前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成し、
前記複数の主成分を合成して合成ノイズを生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、未知の観測信号と前記合成ノイズとの誤差を最小化する前記合成比率を導出し、
前記未知の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成ノイズを除去するコンクリート評価方法が提供される。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、観測信号から所望の信号の抽出やノイズの除去等に適用して好適とされ、信号の解析評価を改善可能としている。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】関連技術を説明するための図である（実施形態の説明にも用いられる）。
【図２】観測信号に重畳したトリガノイズ波形を示す図である。
【図３】本発明の第１の例示的な実施形態の処理手順を説明する流れ図である。
【図４】本発明の第１の例示的な実施形態の処理を模式的に説明する図である。
【図５】本発明の第１の例示的な実施形態の構成の一例を説明する図である。
【図６】観測波形と該観測波形から抽出されたトリガノイズ波形を示す図である。
【図７】健全波形と100mm欠陥波形の一例を示す図である。
【図８】本発明の第２の例示的な実施形態の構成の一例を説明する図である。
【図９】本発明の第２の実施形態の処理を模式的に説明する図である。
【図１０】本発明の第３の例示的な実施形態の構成の一例を説明する図である。
【図１１】本発明の第３の例示的な実施形態の学習部の構成の一例を説明する図である。
【図１２】本発明の第３の例示的な実施形態の学習、分類処理を模式的に説明する図である。
【図１３】本発明の第３の例示的な実施形態を説明する図である。
【図１４】本発明の第４の例示的な実施形態の構成の一例を説明する図である。
【図１５】本発明の一形態を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本発明の実施形態について説明する。図１５は、本発明の基本形態の一つを説明する図である。本発明の一形態によれば、解析装置１００は、センサ等で取得された第１の観測信号に対して主成分分析を行い少なくとも第１主成分を抽出する第１の手段（ユニット）１０４と、抽出された前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値（最大特異値）を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成する第２の手段（ユニット）１０５と、前記複数の主成分を合成して合成信号を生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、第２の観測信号と前記合成信号との誤差を最小化する前記合成比率を導出する第３の手段（ユニット）１０６と、前記第２の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成信号を除去する第４の手段（ユニット）１０７と、を備える。
【００２２】
なお、図１５において、第１の手段１０４、第２の手段１０５、第３の手段１０６、第４の手段１０７は、メモリに接続するプロセッサで命令を実行することにより、主成分分析処理、特異スペクトル解析処理、制約付き最小二乗演算処理、信号抽出処理をそれぞれ実行することで実現するようにしてもよい。また、本発明の一形態によれば、主成分分析処理、特異スペクトル解析処理、制約付き最小二乗演算処理、信号抽出処理の各ステップを含む方法が提供される。
【００２３】
本発明の一形態において、前記第１の手段（ユニット）１０４（主成分分析処理）は、前記第１の観測信号として、同一サンプル数の時系列データを、複数セット取得し、前記複数セットの時系列データから構成された行列の分散共分散行列に基づき、前記第１主成分を求める構成としてもよい。
【００２４】
本発明の一形態において、前記第２の手段（ユニット）１０５（特異スペクトル解析処理）は、前記第１主成分からハンケル行列を作成し、前記ハンケル行列を特異値分解して、各特異値に対応する部分ハンケル行列に展開し、前記第１特異値から所定の上位の特異値に対応する複数の前記部分ハンケル行列の各々に対する対角成分平均化処理に基づき、前記第１特異値から前記所定の上位の特異値に対応する前記複数の主成分を生成する構成としてもよい。
【００２５】
本発明の一形態において、複数の信号であって、各々が、前記第２の観測信号から、前記合成信号を除去してなる前記複数の信号を入力し、前記複数の信号を合成した信号の信号対雑音比を最大化するように、前記複数の信号の合成比率を求める信号成分強調手段（図１０の信号成分強調部１１０）を備えてもよい。
【００２６】
本発明の一形態において、前記主成分分析の対象となる前記第１の観測信号は、所定のトリガ発生のタイミングで重畳するノイズを主とする信号(例えば、既知の観測信号)としてもよい。この場合、前記合成信号は、前記複数の主成分を前記合成比率で合成した合成ノイズであり、前記第４の手段（ユニット）１０７は、第２の観測信号（例えば、未知の観測信号）から、前記複数の主成分を導出された前記合成比率で合成した前記合成ノイズの除去を行う。
【００２７】
この解析装置１００をコンクリート評価システムに実装した場合、トリガ発生のタイミングは、例えば加振用のパルスレーザの出力タイミングであり、観測信号に重畳するノイズ波形は、観測信号に重畳するノイズ（トリガノイズ）である。解析装置１００は、既知のコンクリート健全箇所波形から、加振用レーザショット時に、観測信号の波形に混入するトリガノイズを推定し、第２の観測信号（例えば、未知の観測波形）から、適応的にトリガノイズを除去する。
【００２８】
本発明によれば、本来、加振時に、測定波形に混入するトリガノイズを除去できる。このため、トリガノイズがコンクリート構造物等の欠陥の検出精度に影響を与えることを回避することができる。以下、いくつかの例示的な実施形態について図面を参照して説明する。以下では、例示的な実施形態として、図１のシステムに適用可能な解析装置１００を例に説明する（ただし、適用対象は図１に制限されない）。
【００２９】
＜実施形態１＞
図３は、本発明の第１の例示的な実施形態の処理手順を説明する流れ図である。図４は、処理手順を模式的に説明する図である。本発明の第１の例示的な実施形態では、図１の解析装置１９は、解析装置１００（図５の解析装置１００）に置き換えられている。
【００３０】
図３を参照すると、既知のコンクリート健全箇所に対して複数回（ｎ回、特に制限されないが、例えばｎ＝２０）、レーザ加振・測定を実施する（ステップＳ１１：図４の測定４１−１〜４１−ｐ）。すなわち、図１の加振用レーザ発振器１１からパルスレーザをコンクリート２０の表面の既知の健全箇所に照射する。検出器１８は、信号光のコンクリート表面からの反射光と参照光の干渉波の強弱を検出器で電圧信号に変換し、該電圧信号を、健全箇所の観測波形（測定波形）として、解析装置１００に送信し、解析装置１００で受信される。
【００３１】
一般に、コンクリートの健全箇所の観測波形には、レーザ加振時のコンクリート表面の振動波形は含まれず、ランダムノイズ以外には、主たる成分としてトリガノイズが含まれる。トリガノイズは、前述したように、加振用レーザ（パルスレーザ）の１ショット出力の開始をトリガとして生じ観測波形に重畳するノイズである。なお、図４のｐ回の測定４１−１〜測定４１−ｐは、コンクリート２０の表面の既知の健全箇所に対する加振用のパルスレーザの異なるｐ回のショットの測定結果であるが、照射スポットは、既知の健全箇所であれば、異なる箇所であっても同一箇所であってもよい。
【００３２】
各測定波形は、トリガノイズとその他ノイズの重ね合せで構成される。トリガノイズは、各測定毎に、振幅揺らぎが生じる。
【００３３】
測定波形間のトリガノイズ成分同士は相関が大きく、その他ノイズ同士には相関がない（その他ノイズ同士の相関係数＝０）という仮定の下で、解析装置１００は、主成分分析（principal component analysis: PCA）を行う（ステップＳ１２、図４の４２）。主成分分析では、出力波の分散を最大化する第１主成分が選ばれる（図４の４３）。
【００３４】
次に、解析装置１００は、第１主成分（図４の４３）に対し、特異スペクトル解析（図４の４４）を用いた成分分解を行い、例えば第１特異値（最大特異値）に対応する第１主成分から所定の上位の主成分（例えば第３主成分）（図４のノイズ１主成分４５−１〜ノイズ３主成分４５−３）を抽出する（ステップＳ１３）。なお、図４では、第１主成分〜第３主成分（ノイズ１主成分４５−１〜ノイズ３主成分４５−３）が例示されているが、これに限定されるものでないことは勿論である。例えば、他にも所定のエネルギー寄与率に対応する順位までの成分を抽出するようにしてもよい。
【００３５】
次に、コンクリート（図１の２０）の検査対象のスポットへ加振用レーザ（パルスレーザ）（図１の１３）を照射し、解析装置１００は、検出器１８から測定波形（未知の測定波形：図４の４６）を取得する（ステップＳ１４）。この測定波形（図４の４６）が、トリガノイズ成分除去対象の未知の測定波形である。なお、加振用レーザで加振して未知の測定波形をリアルタイムで検出器１８から取得するかわりに、解析装置１００は、事前に測定が行われ記憶装置等に記憶されている測定波形（事前にパルスレーザで加振し測定したトリガノイズ成分除去対象の観測波形）を未知の測定波形として取得するようにしてもよい。
【００３６】
解析装置１００は、未知の測定波形（図４の４６）と、ステップＳ１３で求めた上位の複数の主成分の合成比率（ベクトル）を変数として当該複数の主成分を合成した合成波形との二乗誤差が最小になるような合成比率（ベクトル）を求める（ステップＳ１５：図４の４７）。ここで、合成比率のベクトルの各要素（各合成比率）の値は、測定系の特性から非負実数値に限定することができる。このため、非負制約条件をみたす解の導出を行う。
【００３７】
解析装置１００は、未知の測定波形から、第１主成分〜第３主成分（ベクトル）：ｄ１->、ｄ２->、ｄ３->を合成比率ベクトルｂ->＝[ｂ１，ｂ２，ｂ３]Ｔ（肩のＴは転置演算子）で合成した合成ノイズを除去する（ステップＳ１６）。図４の波形４８は、未知の測定波形４６から、合成ノイズを除去した結果の波形である。
【００３８】
図５は、本発明の第１の例示的な実施形態の解析装置１００の構成の一例を説明する図である。図５を参照すると、検出器（センサ）１８は、受光素子としてフォトダイオード（ＰＤ）１８１と、フォトダイオード（Photo Diode:  PD）１８１の出力信号（アナログ信号）をデジタル信号（測定波形の時系列データ）に変換するアナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）１８２と、アナログデジタルコンバータ１８２の出力（測定波形の時系列データ）を解析装置１００に送信する通信インタフェース（ＩＦ）１８３を備えている。なお、図５では、説明の容易化のため、フォトダイオード（Photo Diode:  PD）１８１の出力電流を電圧信号に変換する増幅器（Ｉ−Ｖ変換アンプ）やフィルタ等は省略されている。検出器１８は、加振用レーザ発振器（図１の１１）からパルスレーザによる加振時のタイミング信号を受け取り、解析装置１００に送信する測定波形に、レーザ加振時のタイミング情報（サンプリングのタイミング等）を付加するようにしてもよい。これにより、解析装置１００では、検出器１８から受信した測定波形の時系列データにおいて、トリガノイズが重畳する時間期間の開始タイミングを知ることができる。トリガノイズの終了タイミング（概略値あるいは平均等であってもよい）は、事前にオシロスコープや波形解析装置（Waveform Analyzer）等で取得するようにしてもよい。
【００３９】
解析装置１００は、通信インタフェース（ＩＦ）１０１と波形取得部１０２、記憶装置１０３、ノイズ除去部１０９を備えている。ノイズ除去部１０９は、主成分分析処理部１０４と、特異スペクトル解析部１０５と、制約付き最小二乗演算部１０６と、信号抽出部１０７と、出力部１０８を備えている。
【００４０】
通信インタフェース（ＩＦ）１０１は、検出器１８から測定波形の時系列データを受信し、波形取得部１０２に受け渡す。波形取得部１０２は、波形について、レーザ加振時から所定個数のサンプルを抽出し、記憶装置１０３に記憶するようにしてもよい。すなわち、波形取得部１０２は、トリガノイズが重畳する開始タイミングの直前からトリガノイズの終了タイミングの直後を含む時間範囲の所定個数の波形データを抽出し、記憶装置１０３に記憶するようにしてもよい。
【００４１】
記憶装置１０３は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)メモリ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)、書き込み可能なオプティカルドライブ（CD（Compact Disc）-RW、DVD（Digital Versatile Disc）-RW、DVD+RW、DVD-RAM等）等であってよい。
【００４２】
記憶装置１０３に健全箇所の複数回（複数ショット）の加振用レーザの照射による複数の測定波形（時系列データ）が蓄積されると、主成分分析処理部１０４は、これらの波形データを基に、主成分分析を行う。
【００４３】
特に制限されないが、例えば１回の測定の時系列データが、ｍ個のサンプリングデータを有し、各回の測定波形の時系列データを、
１回目の測定（図４の４５−１）の時系列データ（ｘ11, x21,…,xm1)、
２回目の測定（図４の４５−２）の時系列データ（ｘ12, x22,…,xm2)、・・・、
ｐ回目の測定（図４の４５−ｐ）の時系列データ（ｘ1p, x2p,…,xmp)とする。所定の時間間隔を置いて各回の測定を行うようにしてもよい。
【００４４】
この時系列データの組に対して、ｐ個の列ベクトルを、
2019086487.tif 000003
【００４５】
2019086487.tif 000004
・・・・・
2019086487.tif 000005
とし、これらｐ組の時系列データを列成分とする行列Ｘに関して、その分散共分散行列（共分散行列）に対して主成分分析を行うことで、１〜ｐ回目の測定波形に共通的にみられる主成分の抽出を行う。
【００４６】
例えば第１主成分を、所望信号（トリガノイズ）の主成分として採用する。ただし、第１主成分だけでなく、エネルギー寄与率に応じて、ある順位までの成分の合成としてもよい。
【００４７】
測定波形の時系列データは、「トリガノイズ」＋「その他のノイズ」からなる。第１主成分等、固有値の大きな成分のみに限定することで、時系列データに含まれる環境ノイズ等を低減し、所望成分を強調することができる。
【００４８】
主成分分析処理部１０４は、例えば、行列Ｘと、第１主成分ベクトルから、第１主成分を推定されたトリガノイズ成分としてもよい（第２主成分等まで含めるようにしてもよい）。
【００４９】
特異スペクトル解析部１０５は、主成分分析処理部１０４によって抽出された第１主成分の時系列データに対して、特異スペクトル解析（Singular Spectrum Analysis：SSA）により、例えば上位主成分（例えば第１主成分〜第３主成分）を抽出する。
【００５０】
主成分分析処理部１０４によって抽出された第１主成分を、m個の時系列データ{y1, y2, …, ym｝とする。
【００５１】
特異スペクトル解析部１０５は、時系列データ{y1, y2, …, ym｝からハンケル（Hankel）行列Ｈを生成する。
【００５２】
特異スペクトル解析部１０５では、このハンケル行列Ｈの特異値分解を行い、時系列データから代表パターンを抽出する。本実施形態では、任意の順位までのトリガノイズの上位成分(例えば、第１特異値λ1を含む上位の特異値に対応する複数の主成分（第１〜３位の主成分））を抽出する。
【００５３】
成分抽出時の行列、すなわち、ハンケル行列Ｈを部分行列Ｈi(特異値λiに対応)に展開した場合の行列Ｈi（=λiui->vi->、ただし、ui->は左特異ベクトル、vi->は右特異ベクトル）が元の通り、ハンケル行列になることは稀である。主成分の復元性能に関して、非特許文献２に記載される、対角成分平均化処理が、復元性能向上にとって有益であるため、本実施形態においても採用する。
【００５４】
なお、第１、第２、第３位の主成分に制限されるものでなく、主成分として、累積寄与率が所定値以上となるように成分数を設定してもよいことは勿論である。
【００５５】
特異スペクトル解析部１０５は、第１、第２、第３主成分を出力する。
【００５６】
図６の波形５１は、解析装置１００に入力される健全箇所の観測波形である。波形５２は、特異スペクトル解析部１０５から出力される波形の一例を示す図である。波形５１はトリガノイズを主成分とする観測波形である。波形５２では、特異スペクトル解析部１０５から出力される第１主成分等において、トリガノイズが除去されていることがわかる。
【００５７】
制約付き最小二乗演算部１０６は、特異スペクトル解析部１０５で求められた第１、第２、第３主成分の合成比率について、合成比率を非負とする制約条件下で、未知波形との二乗誤差が最小となるように算出する。これは、合成比率に関する最小化問題（制約付き最小二乗規範）となる。非負制約については、例えばペナルティ関数法により実現することができる。
【００５８】
信号抽出部１０７は、未知の測定波形に基づき求めた最適合成比率から、例えば第１主成分〜第３主成分を最適合成比率で合成した合成波形を求め、該未知の測定波形から、第１主成分〜第３主成分を最適合成比率で合成した合成波形を差し引くことで、信号波形（列ベクトル）を抽出する。
【００５９】
出力部１０８は、未知測定波形から、第１主成分〜第３主成分を最適合成比率で合成した合成波形（トリガノイズ成分）を除去した信号波形を出力する。例えば信号波形（時系列データ）を記憶装置１０３に格納する。
【００６０】
第１の実施形態によれば、測定波形からトリガノイズ成分を適応的に除去可能としている。このため、測定波形からトリガノイズ成分を除去した信号成分の解析精度の向上を可能としている。
【００６１】
信号成分に関する処理として、以下の第２の実施形態では、測定波形からトリガノイズ成分を除去した測定波形の所望成分の抽出処理、第３の実施形態では、信号波形から欠陥、健全の判定処理への適用例を説明する。
【００６２】
＜実施形態２＞
コンクリート剥離が深くなるほど、加振パルスレーザショットによるコンクリートの振動が小さくなり、信号のＳＮ比（Signal to Noise ratio）が劣化することが知られている。
【００６３】
このため、例えば図７の波形５３、５４に示すように、健全箇所と欠陥箇所の区別が困難になる。すなわち、図７に示すように、コンクリート構造物の表面から深い部分（例えば100mm(millimeter)）の欠陥等による波形５４の振幅は小さく、ＳＮ比の劣化等により真の振動を捉えることができない可能性がある。
【００６４】
ＳＮ劣化の対策として、測定箇所あたり複数回の測定を行い、各波形を重ね合わせる（単純平均）手法を用いた場合、コンクリート振動の再現が悪い箇所では、信号波形発生が確率的に揺らぎ、重合処理による信号成分のレベル低下が懸念される。そのため、100mmといった深い欠陥測定に対しては、有効なノイズ低減対策とならない。
【００６５】
そこで、この対策として、第２の例示的な実施形態では、信号成分を強調する手法を説明する。第２の例示的な実施形態では、前記第１の例示的な実施形態で抽出された信号（トリガノイズ除去後の信号）の時系列データを扱う。ただし、以下の手法は、前記第１の例示的な実施形態で抽出された信号（トリガノイズ除去後の信号）に限定されるものでなく、ＳＮ比を最大化する最大比合成処理として単独で実施することも可能である。
【００６６】
図８は、第２の例示的な実施形態の構成を説明する図である。第２の例示的な実施形態は、前記第１の例示的な実施形態の構成に加え、信号成分強調部１１０を備えている。
【００６７】
図９は、第２の例示的な実施形態の信号成分強調部１１０の処理を模式的に説明する図である。図９において、ｚ1、ｚ2、ｚ3は、各々、ノイズ除去部１０９において、前記第１の例示的な実施形態に従って、信号波形から合成波形（第１主成分、第２主成分、及び第３主成分を最適合成比率で合成した合成ノイズ）を除去した波形を模式的に示している。
【００６８】
測定波形は、振動波形と、トリガノイズ成分以外のノイズ（例えばガウシアンノイズ）を含む。波形ｚ1、ｚ2、ｚ3を単純平均するかわりに、例えば振幅が大きい（ＳＮ比が大きい）ｚ1とｚ3に重み係数比を偏らせることで、出力信号Ｚの、ＳＮ比の改善を図る。また、測定系の物理特性上、前記非負制約を課して、各重み係数を非負とする最適値探索も有効な手段である。
【００６９】
＜実施形態３＞
前述したように、コンクリート欠陥が深いほど、計測対象のコンクリート振動は小さくなり、ＳＮ比が劣化するため、健全箇所と剥離欠陥箇所の区別が困難になる。図７に示すような100mmといった深い欠陥に対して有効な欠陥、健全判定アルゴリズムが求められている。第３の例示的な実施形態は、類似度判定手法を用いてコンクリートの欠陥を検知する。図１０は、第３の例示的な実施形態の構成を説明する図である。
【００７０】
図１０を参照すると、解析装置１００は、図８の構成に加えて、学習部１１１と、分類器１１２を備えている。
【００７１】
学習部１１１は、欠陥箇所、健全箇所から取得した測定波形から抽出した信号波形の特徴量（データ）とラベル（欠陥、健全）に基づき、欠陥箇所の測定波形と健全箇所の測定波形を学習する。欠陥クラスに含まれる正例と、そうでないクラス（健全波形）に含まれる負例の測定波形を多数用意し、正例と負例を分類器１１２に入力するようにしてもよい。分類器は正例（例えば欠陥箇所の測定波形）と負例（例えば健全箇所の測定波形）を学習して超平面（超曲面）（分離平面（曲面））を計算する。分類器１１２では、例えば、学習部１１１で学習した超平面（超曲面）ｆを用いて、未知測定波形が欠陥箇所の測定波形であるか、健全箇所の測定波形であるか予測を行うようにしてもよい。また、分類器１１２として、多層パーセプトロン(Multilayer perceptron：MLP)を用いた二値分類では、例えば最終出力ベクトルが(欠陥,健全)=(a,b)であった場合、両成分のうち値の大きい成分が正解であると判定する。
【００７２】
なお、第３の実施形態の手法は、前記第２の例示的な実施形態で抽出された信号（信号成分強調処理した信号）への適用に限定されるものでなく、信号の学習、分離処理として単独で実施することも可能である。
【００７３】
図１１は、学習部１１１の構成の一例を説明する図である。図１２は、学習部１１１、分類器１１２の処理を模式的に説明する図である。なお、図１２には、図１１の構成を示す参照符号に加えて処理のステップが示されている。
【００７４】
学習部１１１には、前記第２の例示的な実施形態で説明した信号成分強調部１１０でＳＮ最大化するように設定された信号が入力される。
【００７５】
学習部１１１において、特異スペクトル解析上位抽出部１１３は、複数回測定された波形に対して、個別に特異スペクトル解析（Singular Spectrum Analysis: SSA）を行い、第１成分から上位の第Ｋ成分を抽出する。すなわち、時系列データからハンケル行列を生成し、特異値分解し、第１位成分から上位の第Ｋ位成分を抽出する。図１２では、Ｎ（＞４）波の時系列データから上位成分を抽出している（ステップＳ１０１）。
【００７６】
学習部１１１において、波形抽出部１１４は、特異スペクトル解析上位抽出部１１３の出力波形の中からＳＮ比最大化寄与の大きい第１乃至第４位の波形を選択する。なお、ＳＮ比最大化寄与を調べる際、時間軸データではなく、周波数領域を限定した周波数軸データを用いてもよい。これは、トンネル構造物劣化診断においては、一般的に、解析対象の周波数領域は、概ね5kHz（kilo Herz）程度に限定できる。このため、周波数領域を限定した周波数軸データを用いた解析を行うことで、対象レンジ外のノイズ影響を低減できる等の効果が得られる。
【００７７】
また、ＳＮ比最大化寄与を調べる際の、非負制約付き最大化は、数値解法を用いるため、演算時間が大きくなるという側面がある。類似度判定において、ＳＮ比最大化寄与を調べる場合には、単にＳＮ比最大化寄与度の優劣が分かればよい。このため、非負制約付き最大化問題を最後までとく必要性はないとして、データ系列にオフセットを与える、ダミーパルス手法を用いてもよい。
【００７８】
図１２の例では、係数βｉ（i=1,…,10）の大きさ順に第１位から第４位まで選択している（ステップＳ１０２）。
【００７９】
波形抽出部１１４は、選択した第１位から第４位の信号波形のうち奇数、偶数グループの信号波形に分割する（図１２のステップＳ１０３のグループＡ（1／３位）、グループＢ（２／４位））。
【００８０】
類似度計算部（行列生成部）１１５は、奇数グループＡの時系列波形のベクトル（列ベクトル）群からなる行列と、偶数グループＢの時系列波形のベクトル（列ベクトル）群からなる行列による共分散行列を作成する（図１２のステップＳ１０４）。特異値分解部１１６は、作成された行列の特異値分解を行う（図１２のステップＳ１０５）。
【００８１】
前記共分散行列におけるスペクトルノルムは、第１特異値（最大特異値）として定義される。
【００８２】
前記スペクトルノルムは、グループＡ、Ｂの時系列波形のベクトル群間の類似性（度）を表現している。類似度の指標の一つであるスペクトルノルム（＝前記共分散行列の第１特異値の平方根）を第１の特徴量（特徴量１）とする。
【００８３】
第２の特徴量（特徴量２）として、第２特異値の平方根を採用する。これは、欠陥波形のほうが第１固有値への情報集約度が高いという特性に着目したものである。
【００８４】
既知の健全データ（例えばトリガノイズを主成分とする）、欠陥有りの観測データについて、各部１１３〜１１６の処理（図１２のステップＳ１０１〜Ｓ１０５）を繰り返し、学習データを作成する。
【００８５】
特異値算出部１１６で計算された特徴量１と特徴量２は、分類器１１２に入力され、学習が行われる。
【００８６】
すなわち、教師有り学習部１１７は、学習データを分類器１１２に学習させ、欠陥、健全の分類器を作成する。図１２では、特徴量１、２を入力し、パーセプトロンの重みベクトルｗ―>（ｗ1―>、ｗ2―>）を学習する。
【００８７】
次に、未知データについて、各部１１３〜１１６の処理（図１２のステップＳ１０１〜Ｓ１０５）を行い、特徴量１、２を分類器１１２に入力し、欠陥/健全の判定を行う。分類器１１２の分類結果は、不図示の表示装置等に出力してもよいし、記憶装置１０３に記憶するようにしてもよい。なお、パーセプトロンは３層以上であってもよい。教師有り学習で学習する分類器は多層パーセプトロンを用いた例が示されているが、パーセプトロンに制限されるものでなく、サポートベクタマシン（Support Vector Machine）、決定木等を用いてもよいことは勿論である。図１３の（Ａ）は、特徴量１、２の分布プロット１２３（散布図）、図１３（Ｂ）は学習後の分類特性１２０（１２１：健全、１２２：欠陥）を示す図である。なお、特徴量１、２として、第１特異値λ1、第２特異値λ2を用いてもよいことは勿論である。
【００８８】
＜実施形態４＞
図１４は、解析装置１００を、コンピュータ装置２００で実現した構成を例示する図である。図１４を参照すると、コンピュータ装置２００は、プロセッサ２０１、記憶装置（メモリ）２０２、表示装置２０３、通信インタフェース２０４を備える。記憶装置２０２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)メモリ、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の半導体ストレージ、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)、ＣＤ(Compact Disc)、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)等であってもよい。記憶装置２０２は、プロセッサ２０１で実行されるプログラムを格納する。プロセッサ２０１は、記憶装置２０２に格納されたプログラムを実行することで、前記各実施形態における解析装置１００の機能を実現する。通信インタフェース２０４は、例えば、図１や図５の検出器１８と通信接続する。通信インタフェース２０４は有線通信でも無線通信であってもよい。別の通信インタフェース２０４をさらに備え、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ(Wide Area Network)等の通信ネットワーク介して不図示のサーバ等に接続する構成としてもよい。
【００８９】
なお、上記の特許文献１、２、非特許文献１、２の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ乃至選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。
【００９０】
上記した実施形態は、例えば以下のように付記される（ただし、以下に制限されない）。
【００９１】
（付記１）
第１の観測信号に対して主成分分析を行い少なくとも第１主成分を抽出する第１の手段と、
前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成する第２の手段と、
前記複数の主成分を合成して合成信号を生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、第２の観測信号と前記合成信号との誤差を最小化する前記合成比率を導出する第３の手段と、
前記第２の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成信号を除去する第４の手段と、
を備えたことを特徴とする解析装置。
【００９２】
（付記２）
前記第１の手段が、前記第１の観測信号として、同一サンプル数の時系列データを、複数セット取得し、
前記複数セットの時系列データから構成された行列の分散共分散行列に基づき、前記第１主成分を求める、ことを特徴とする付記１に記載の解析装置。
【００９３】
（付記３）
前記第２の手段が、
前記第１主成分からハンケル行列を作成し、
前記ハンケル行列を特異値分解して展開し、前記第１特異値から所定の上位の特異値に対応する各部分ハンケル行列に対して、それぞれ対角成分平均化処理に基づき、前記第１特異値から前記所定の上位の特異値に対応する前記複数の主成分を生成する、ことを特徴とする付記１又は２に記載の解析装置。
【００９４】
（付記４）
複数の信号であって、各々が、前記第２の観測信号から、前記合成信号を除去してなる前記複数の信号を入力し、前記複数の信号を合成した信号の信号対雑音比を最大化するように、前記複数の信号の合成比率を求める信号成分強調手段を備えたことを特徴とする付記１乃至３のいずれか一に記載の解析装置。
【００９５】
（付記５）
前記第１の観測信号は、所定のトリガ発生のタイミングで重畳するノイズを主とする信号であり、
前記合成信号は、前記複数の主成分を前記合成比率で合成した合成ノイズであり、
前記第４の手段は、未知の観測信号である前記第２の観測信号から、前記複数の主成分を前記合成比率で合成した前記合成ノイズを除去する、ことを特徴とする付記１乃至４のいずれか一に記載の解析装置。
【００９６】
（付記６）
既知の健全および欠陥箇所にそれぞれ対応する観測信号の特徴量を教師データとして分類器に学習させる学習手段を備え、
前記分類器は、判別対象の観測信号に対してその特徴量に基づき、欠陥、健全の観測信号に分類する、ことを特徴とする付記５に記載の解析装置。
【００９７】
（付記７）
前記学習手段が、
前記観測信号に対して、前記合成ノイズを除去した複数の信号の時系列データからハンケル行列を作成し、前記ハンケル行列を特異値分解し、第１特異値に対応する第１主成分を含む上位の主成分を抽出する手段と、
前記抽出した複数の主成分を合成して信号対雑音比を最大化する合成比率を求め、前記合成比率の値の大きい順に偶数個の主成分を抽出する手段と、
前記抽出した偶数個の主成分を奇数位グループと偶数位グループに分ける手段と、
前記奇数位グループの主成分の行列と偶数位グループの主成分の行列から共分散行列を作成し前記共分散行列の第１、第２特異値を算出する手段と、
を備え、
前記第１、第２特異値から第１、第２の特徴量を求め前記分類器に入力して学習を行う、ことを特徴とする付記６に記載の解析装置。
【００９８】
（付記８）
コンクリート部材の表面に加振用レーザを照射し前記コンクリート部材の表面への検出用レーザの入射光と反射光の干渉を検出して電気信号に変換して出力するセンサからの信号を前記観測信号として受け取り、前記ノイズは、前記加振用レーザ出力時に前記検出器からの信号に重畳するトリガノイズである、ことを特徴とする付記５乃至７のいずれか一に記載の解析装置。
【００９９】
（付記９）
コンクリート部材の表面に加振用レーザを照射し前記コンクリート部材の表面への検出用レーザの入射光と反射光の干渉を検出して電気信号に変換し前記コンクリート部材の振動の観測信号として出力する検出器と、前記検出器からの観測信号を解析する解析装置と、を備えたコンクリート評価システムであって、
前記解析装置は、
前記加振用のレーザの出力のタイミングで観測信号に重畳するノイズを主とする健全箇所に関する観測信号を取得し、前記観測信号の時系列データを主成分分析して少なくとも第１主成分を抽出する第１の手段と、
前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成する第２の手段と、
前記複数の主成分を合成して合成ノイズを生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、未知の観測信号と前記合成ノイズとの誤差を最小化する前記合成比率を導出する第３の手段と、
前記未知の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成ノイズを除去する第４の手段と、
を備えた、ことを特徴とするコンクリート評価システム。
【０１００】
（付記１０）
前記第１の手段が、前記ノイズを主とする観測信号として、同一サンプル数の時系列データを、複数セット取得し、
複数セットの時系列データから構成された行列の分散共分散行列に基づき、前記第１主成分を求める、ことを特徴とする付記９に記載のコンクリート評価システム。
【０１０１】
（付記１１）
前記第２の手段が、
前記第１主成分からハンケル行列を作成し、
前記ハンケル行列を、特異値分解して、各特異値に対応する部分ハンケル行列に展開し、
前記第１特異値から所定の上位の特異値に対応する複数の前記部分ハンケル行列の各々に対する対角成分平均化処理に基づき、前記第１特異値から前記所定の上位の特異値に対応する前記複数の主成分を生成する、ことを特徴とする付記９又は１０に記載のコンクリート評価システム。
【０１０２】
（付記１２）
複数の信号であって、各々が、前記未知の観測信号から前記合成ノイズを除去してなる前記複数の信号を入力し、前記複数の信号を合成した信号の信号対雑音比を最大化するように、前記複数の信号の合成比率を求める信号成分強調手段を備えたことを特徴とする付記９乃至１１のいずれか一に記載のコンクリート評価システム。
【０１０３】
（付記１３）
既知の健全および欠陥箇所にそれぞれ対応する観測信号の特徴量を教師データとして分類器に学習させる学習手段を備え、
前記分類器は、未知の観測信号に対してその特徴量に基づき、欠陥、健全の観測信号に分類する、ことを特徴とする付記９乃至１２のいずれか一に記載のコンクリート評価システム。
【０１０４】
（付記１４）
前記学習手段が、
前記観測信号に対して、前記合成ノイズを除去した複数の信号の時系列データからハンケル行列を作成し、前記ハンケル行列を特異値分解し、第１特異値に対応する第１主成分を含む上位の主成分を抽出する手段と、
前記抽出した複数の主成分を合成して信号対雑音比を最大化する合成比率を求め、前記合成比率の値の大きい順に偶数個の主成分を抽出する手段と、
前記抽出した偶数個の主成分を奇数位グループと偶数位グループに分ける手段と、
前記奇数位グループの主成分の行列と偶数位グループの主成分の行列から共分散行列を作成し前記共分散行列の第１、第２特異値を算出する手段と、
を備え、
前記第１、第２特異値から第１、第２の特徴量を求め前記分類器に入力して学習を行う、ことを特徴とする付記１３に記載のコンクリート評価システム。
【０１０５】
（付記１５）
第１の観測信号に対して主成分分析を行い少なくとも第１主成分を抽出し、
前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成し、
前記複数の主成分を合成して合成信号を生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、第２の観測信号と前記合成信号との誤差を最小化する前記合成比率を導出し、
前第２の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成信号を除去する、ことを特徴とする解析方法。
【０１０６】
（付記１６）
前記第１主成分の抽出にあたり、前記第１の観測信号として、同一サンプル数の時系列データを、複数セット取得し、
前記複数セットの時系列データから構成された行列の分散共分散行列に基づき、前記第１主成分を求める、ことを特徴とする付記１５に記載の解析方法。
【０１０７】
（付記１７）
前記特異スペクトル解析の処理において、
前記第１主成分からハンケル行列を作成し、
前記ハンケル行列を、特異値分解して、各特異値に対応する部分ハンケル行列に展開し、
前記第１特異値から所定の上位の特異値に対応する複数の前記部分ハンケル行列の各々に対する対角成分平均化処理に基づき、前記第１特異値から前記所定の上位の特異値に対応する前記複数の主成分を生成する、ことを特徴とする付記１５又は１６に記載の解析方法。
【０１０８】
（付記１８）
複数の信号であって、各々が、前記未知の観測信号から前記合成ノイズを除去してなる前記複数の信号を入力し、前記複数の信号を合成した信号の信号対雑音比を最大化するように、前記複数の信号の合成比率を求める、ことを特徴とする付記１５乃至１７のいずれか一に記載の解析方法。
【０１０９】
（付記１９）
前記主成分分析の対象となる前記第１の観測信号が、所定のトリガ発生のタイミングで重畳するノイズを主とする信号であり、
前記合成信号は、前記複数の主成分を前記合成比率で合成した合成ノイズである、ことを特徴とする付記１５乃至１８のいずれか一に記載の解析方法。
【０１１０】
（付記２０）
既知の健全および欠陥箇所にそれぞれ対応する観測信号の特徴量を教師データとして分類器に学習させ、
前記分類器は、未知の観測信号に対してその特徴量に基づき、欠陥、健全の観測信号に分類する、ことを特徴とする付記１９に記載の解析方法。
【０１１１】
（付記２１）
前記学習にあたり、
前記観測信号に対して、前記合成ノイズを除去した複数の信号の時系列データからハンケル行列を作成し、前記ハンケル行列を特異値分解し、第１特異値に対応する第１主成分を含む上位の主成分を抽出し、
前記抽出した複数の主成分を合成して信号対雑音比を最大化する合成比率を求め、前記合成比率の値の大きい順に偶数個の主成分を抽出し、
前記抽出した偶数個の主成分を奇数位グループと偶数位グループに分ける手段と、
前記奇数位グループの主成分の行列と偶数位グループの主成分の行列から共分散行列を作成し前記共分散行列の第１、第２特異値を算出し、
前記第１、第２特異値から第１、第２の特徴量を求め前記分類器に入力して学習を行う、ことを特徴とする付記２０に記載の解析方法。
【０１１２】
（付記２２）
コンピュータに、
第１の観測信号に対して主成分分析を行い少なくとも第１主成分を抽出する第１の処理と、
前記第１主成分に対して特異スペクトル解析を行い第１特異値を含む上位の特異値に対応する複数の主成分を生成する第２の処理と、
前記複数の主成分を合成して合成信号を生成する場合の前記複数の主成分の合成比率として、第２の観測信号と前記合成信号との誤差を最小化する前記合成比率を導出する第３の処理と、
前記第２の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成信号を除去する第４の処理と、
を実行させるプログラム。
【０１１３】
（付記２３）
前記第１の処理が、前記第１の観測信号として、同一サンプル数の時系列データを、複数セット取得し、
前記複数セットの時系列データから構成された行列の分散共分散行列に基づき、前記第１主成分を求める、付記２２に記載のプログラム。
【０１１４】
（付記２４）
前記第２の処理が、
前記第１主成分からハンケル行列を作成し、
前記ハンケル行列を、特異値分解して、各特異値に対応する部分ハンケル行列に展開し、
前記第１特異値から所定の上位の特異値に対応する複数の前記部分ハンケル行列の各々に対する対角成分平均化処理に基づき、前記第１特異値から前記所定の上位の特異値に対応する前記複数の主成分を生成する、付記２２又は２３に記載のプログラム。
【０１１５】
（付記２５）
複数の信号であって、各々が、前記未知の観測信号から前記合成ノイズを除去してなる前記複数の信号を入力し、前記複数の信号を合成した信号の信号対雑音比を最大化するように、前記複数の信号の合成比率を求める信号成分強調処理を前記コンピュータに実行させる付記２２乃至２４のいずれか一に記載のプログラム。
【０１１６】
（付記２６）
前記主成分分析の対象となる前記第１の観測信号は、所定のトリガ発生のタイミングで重畳するノイズを主とする信号であり、
前記合成信号は、前記複数の主成分を前記合成比率で合成した合成ノイズであり、
前記第４の処理は、未知の観測信号である前記第２の観測信号から、前記複数の主成分を前記導出された前記合成比率で合成した前記合成ノイズの除去を行う、付記２２乃至２５のいずれか一に記載のプログラム。
【０１１７】
（付記２７）
既知の健全および欠陥箇所にそれぞれ対応する観測信号の特徴量を教師データとして分類器に学習させ、
前記分類器は、未知の観測信号に対してその特徴量に基づき、欠陥、健全の観測信号に分類する処理を前記コンピュータに実行させる付記２６に記載のプログラム。
【０１１８】
（付記２８）
前記学習にあたり、
前記観測信号に対して、前記合成ノイズを除去した複数の信号の時系列データからハンケル行列を作成し、前記ハンケル行列を特異値分解し、第１特異値に対応する第１主成分を含む上位の主成分を抽出し、
前記抽出した複数の主成分を合成して信号対雑音比を最大化する合成比率を求め、前記合成比率の値の大きい順に偶数個の主成分を抽出し、
前記抽出した偶数個の主成分を奇数位グループと偶数位グループに分ける手段と、
前記奇数位グループの主成分の行列と偶数位グループの主成分の行列から共分散行列を作成し前記共分散行列の第１、第２特異値を算出し、
前記第１、第２特異値から第１、第２の特徴量を求め前記分類器に入力して学習を行う、付記２７に記載のプログラム。
【符号の説明】
【０１１９】
１０  測定装置
１１  加振用レーザ発振器
１３  加振用レーザ（パルスレーザ）
１２  検出用レーザ発振器
１４  検出用レーザ
１５  ビームスプリッタ（分光器）
１６  反射板
１７  回折格子
１８  検出器（センサ）
１９、１００  解析装置
２０  コンクリート
３０  剥離箇所の観測波形
３１  コンクリート振動発生を示す枠
３２  健全箇所の観測波形
３３  トリガノイズを示す枠
４１−１〜４１−ｐ  測定
４２  主成分分析
４２  推定されたトリガノイズ成分
４４  特異スペクトル解析
４５−１  ノイズ１主成分
４５−２  ノイズ２主成分
４５−３  ノイズ３主成分
４６  測定波形（未知の測定波形）
４７  制約付き最小二乗規範に基づくノイズ除去
４８  トリガノイズ除去された信号波形
５１  観測波形
５２  トリガノイズ波形
５３  健全波形
５４  １００ｍｍ欠陥波形
１０１  通信インタフェース（ＩＦ）
１０２  波形取得部
１０３  記憶装置
１０４  ノイズ成分推定部（第１の手段：主成分分析処理）
１０５  特異スペクトル解析部（第２の手段：特異スペクトル解析処理）
１０６  制約付き最小二乗演算部（第３の手段：制約付き最小二乗演算処理）
１０７  信号抽出部(第４の手段：信号抽出処理)
１０８  出力部
１０９  ノイズ除去部
１１０  信号成分強調部
１１１  学習部
１１２  分離器
１１３  特異スペクトル解析上位抽出部
１１４  波形抽出部
１１５  類似度計算部（行列生成部）
１１６  特異値算出部
１１７  教師有り学習部
１２０  学習後の分類特性
１２１  健全（波形の分類結果）
１２２  欠陥（波形の分類結果）
１２３  特徴量分布のプロット
１８１  フォトダイオード（光検出器）
１８２  アナログデジタルコンバータ（ADC）
１８３  通信インタフェース
２００  コンピュータ装置
２０１  プロセッサ
２０２  記憶装置
２０３  表示装置
２０４  通信インタフェース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2019086487.tif 000009
【図５】
2019086487.tif 000010
【図６】
2019086487.tif 000011
【図７】
2019086487.tif 000012
【図８】
2019086487.tif 000013
【図９】
2019086487.tif 000014
【図１０】
2019086487.tif 000015
【図１１】
2019086487.tif 000016
【図１２】
2019086487.tif 000017
【図１３】
2019086487.tif 000018
【図１４】
2019086487.tif 000019
【図１５】
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