(57)【要約】【課題】多チャンネル化した記録計などのように極めて短い期間でしか連続したデータを取得できない装置においても、取得したデータに混入しているノイズが５０Ｈｚの商用電源に由来するものか、６０Ｈｚの商用電源に由来するものなのかを判別し得るノイズ周波数判別装置を提供することを課題とする。【解決手段】上記課題を解決するために、５０Ｈｚ１周期分のデータに対して５０Ｈｚ及び６０Ｈｚのそれぞれの周波数成分を除去する処理を施し、処理後のそれぞれのデータと元のデータの平均値との差分を算出し、それらの差分を対比して混入したノイズが何れの周波数の商用電源に起因するものであるかを判別するノイズ周波数判別装置を提供する。【選択図】図１
2015087139.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサ測定結果信号を５０ヘルツと６０ヘルツの最小公倍数の自然数倍のサンプリング周波数Ｎ（Ｎの最低値は６００）で取得した時系列の離散データである時系列離散データを保持する時系列離散データ保持部と、
時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／５０個であるＮａ個のデータグループを５０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する５０Ｈｚ相当１周期分データ取得部と、
時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／６０個であるＮｂ個のデータグループを６０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する６０Ｈｚ相当１周期分データ取得部と、
前記５０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である５０Ｈｚ相当平均値を取得する５０Ｈｚ相当平均値取得部と、
前記６０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である６０Ｈｚ相当平均値を取得する６０Ｈｚ相当平均値取得部と、
５０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／２個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部と、
６０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／２個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部と、
５０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータについて得られた５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値と、５０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮａ／２で割った値である５０Ｈｚ相当平均差分を取得する５０Ｈｚ相当平均差分取得部と、
６０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータについて得られた６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値と、６０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮｂ／２で割った値である６０Ｈｚ相当平均差分を取得する６０Ｈｚ相当平均差分取得部と、
５０Ｈｚ相当平均差分と６０Ｈｚ相当平均差分の大小比較をする大小比較部と、
を有するノイズ周波数判別装置。
【請求項２】
センサ測定結果信号を５０ヘルツと６０ヘルツの最小公倍数の自然数倍のサンプリング周波数Ｎ（Ｎの最低値は１２００）で取得した時系列の離散データである時系列離散データを保持する時系列離散データ保持部と、
時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／５０個であるＮａ個のデータグループを５０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する５０Ｈｚ相当１周期分データ取得部と、
時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／６０個であるＮｂ個のデータグループを６０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する６０Ｈｚ相当１周期分データ取得部と、
前記５０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である５０Ｈｚ相当平均値を取得する５０Ｈｚ相当平均値取得部と、
前記６０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である６０Ｈｚ相当平均値を取得する６０Ｈｚ相当平均値取得部と、
５０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／２個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部と、
６０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／２個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部と、
取得した５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／４個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部と、
取得した６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／４個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部と、
５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータについて得られた５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値と、５０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮａ／４で割った値である５０Ｈｚ相当ダブル平均差分を取得する５０Ｈｚ相当ダブル平均差分取得部と、
６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータについて得られた６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値と、６０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮｂ／４で割った値である６０Ｈｚ相当ダブル平均差分を取得する６０Ｈｚ相当ダブル平均差分取得部と、
５０Ｈｚ相当ダブル平均差分と６０Ｈｚ相当ダブル平均差分の大小比較をするダブル大小比較部と、
を有するノイズ周波数判別装置。
【請求項３】
センサ測定結果信号を５０ヘルツと６０ヘルツの最小公倍数の自然数倍のサンプリング周波数Ｎ（Ｎの最低値は２４００）で取得した時系列の離散データである時系列離散データを保持する時系列離散データ保持部と、
時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／５０個であるＮａ個のデータグループを５０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する５０Ｈｚ相当１周期分データ取得部と、
時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／６０個であるＮｂ個のデータグループを６０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する６０Ｈｚ相当１周期分データ取得部と、
前記５０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である５０Ｈｚ相当平均値を取得する５０Ｈｚ相当平均値取得部と、
前記６０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である６０Ｈｚ相当平均値を取得する６０Ｈｚ相当平均値取得部と、
５０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／２個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部と、
６０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／２個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部と、
取得した５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／４個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部と、
取得した６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／４個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部と、
取得した５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／８個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値取得部と、
取得した６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／８個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する６０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値取得部と、
５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の前半の全てのデータについて得られた５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値と、５０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮａ／８で割った値である５０Ｈｚ相当トリプル平均差分を取得する５０Ｈｚ相当トリプル平均差分取得部と、
６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の前半の全てのデータについて得られた６０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値と、６０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮｂ／８で割った値である６０Ｈｚ相当トリプル平均差分を取得する６０Ｈｚ相当トリプル平均差分取得部と、
５０Ｈｚ相当トリプル平均差分と６０Ｈｚ相当トリプル平均差分の大小比較をするトリプル大小比較部と、
を有するノイズ周波数判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、温度や湿度などの物理量をデータとして取得する装置において、該データに混入する商用電源由来のノイズの周波数を判別する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電気炉の温度を制御する電力調整装置などは、温度センサによる検知データを記録計などにより記録し、集積されたデータをフィードバックして電力調整を行う。ここで、該電力調整器やその他の周辺機器を駆動するための商用電源に由来するノイズが検知したデータに混入してしまうことがある。このようなノイズ混入は、記録計に記録されるデータの正確さを損ね、延いては電力調整の精度低下をもたらしかねない。
【０００３】
このようなノイズは、除去フィルターにより除去することができる。しかしながら、所望の除去効果を得るためには、ノイズをもたらした商用電源の周波数が５０ヘルツであるか、又は６０ヘルツであるかを判別する必要がある。そこで、ノイズがいずれの周波数の商用電源に由来するのかを自動で判別する技術が提示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−５３０４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に係る技術は、同一期間にサンプリングされた一連のデジタルデータから、５０ヘルツの一周期の２以上の自然数倍の期間に相当するデータからなる第１のデータ群、５０ヘルツの一周期の自然数倍とならない６０ヘルツの一周期の２以上の自然数倍の期間に相当するデータからなる第２のデータ群、及び第１のデータ群及び第２のデータ群を含む第３のデータ群を抽出し、第１のデータ群の平均値と第３のデータ群の平均値の差分の絶対値と、第２のデータ群の平均値と第３のデータ群の平均値の差分の絶対値と、の比較結果に応じて、アナログ信号に含まれるノイズの商用電源周波数を判別するものである。
【０００６】
しかしながら、上述したような記録計においては多チャンネル化が進み、例えば４８チャンネルに及ぶものもある。このような記録計においては、２０ミリ秒で温度の測定を行い、５ミリ秒で次のチャンネルに切り替えるといった処理をしている。上記従来の技術によれば各チャンネルで２周期分測定時間を要するが、５０ヘルツの２周期分の測定時間は４０ミリ秒となり、多チャンネル型の記録計に上記従来の技術を適用すれば２５ミリ秒という短時間でのチャンネル切り替えができなくなるという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そこで、上記課題を解決するために本発明において、以下のノイズ周波数判別装置を提供する。すなわち、第一の発明としては、センサ測定結果信号を５０ヘルツと６０ヘルツの最小公倍数の自然数倍のサンプリング周波数Ｎ（Ｎの最低値は６００）で取得した時系列の離散データである時系列離散データを保持する時系列離散データ保持部と、時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／５０個であるＮａ個のデータグループを５０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する５０Ｈｚ相当１周期分データ取得部と、時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／６０個であるＮｂ個のデータグループを６０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する６０Ｈｚ相当１周期分データ取得部と、前記５０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である５０Ｈｚ相当平均値を取得する５０Ｈｚ相当平均値取得部と、前記６０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である６０Ｈｚ相当平均値を取得する６０Ｈｚ相当平均値取得部と、５０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／２個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部と、６０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／２個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部と、５０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータについて得られた５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値と、５０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮａ／２で割った値である５０Ｈｚ相当平均差分を取得する５０Ｈｚ相当平均差分取得部と、６０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータについて得られた６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値と、６０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮｂ／２で割った値である６０Ｈｚ相当平均差分を取得する６０Ｈｚ相当平均差分取得部と、５０Ｈｚ相当平均差分と６０Ｈｚ相当平均差分の大小比較をする大小比較部と、を有するノイズ周波数判別装置を提供する。
【０００８】
第二の発明としては、センサ測定結果信号を５０ヘルツと６０ヘルツの最小公倍数の自然数倍のサンプリング周波数Ｎ（Ｎの最低値は１２００）で取得した時系列の離散データである時系列離散データを保持する時系列離散データ保持部と、時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／５０個であるＮａ個のデータグループを５０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する５０Ｈｚ相当１周期分データ取得部と、時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／６０個であるＮｂ個のデータグループを６０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する６０Ｈｚ相当１周期分データ取得部と、前記５０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である５０Ｈｚ相当平均値を取得する５０Ｈｚ相当平均値取得部と、前記６０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である６０Ｈｚ相当平均値を取得する６０Ｈｚ相当平均値取得部と、５０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／２個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部と、６０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／２個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部と、取得した５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／４個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部と、取得した６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／４個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部と、５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータについて得られた５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値と、５０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮａ／４で割った値である５０Ｈｚ相当ダブル平均差分を取得する５０Ｈｚ相当ダブル平均差分取得部と、６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータについて得られた６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値と、６０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮｂ／４で割った値である６０Ｈｚ相当ダブル平均差分を取得する６０Ｈｚ相当ダブル平均差分取得部と、５０Ｈｚ相当ダブル平均差���と６０Ｈｚ相当ダブル平均差分の大小比較をするダブル大小比較部と、を有するノイズ周波数判別装置を提供する。
【０００９】
第三の発明としては、センサ測定結果信号を５０ヘルツと６０ヘルツの最小公倍数の自然数倍のサンプリング周波数Ｎ（Ｎの最低値は２４００）で取得した時系列の離散データである時系列離散データを保持する時系列離散データ保持部と、時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／５０個であるＮａ個のデータグループを５０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する５０Ｈｚ相当１周期分データ取得部と、時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／６０個であるＮｂ個のデータグループを６０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する６０Ｈｚ相当１周期分データ取得部と、前記５０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である５０Ｈｚ相当平均値を取得する５０Ｈｚ相当平均値取得部と、前記６０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である６０Ｈｚ相当平均値を取得する６０Ｈｚ相当平均値取得部と、５０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／２個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部と、６０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／２個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部と、取得した５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／４個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部と、取得した６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／４個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部と、取得した５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／８個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値取得部と、取得した６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／８個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期トリ���ルブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する６０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値取得部と、５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の前半の全てのデータについて得られた５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値と、５０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮａ／８で割った値である５０Ｈｚ相当トリプル平均差分を取得する５０Ｈｚ相当トリプル平均差分取得部と、６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の前半の全てのデータについて得られた６０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値と、６０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮｂ／８で割った値である６０Ｈｚ相当トリプル平均差分を取得する６０Ｈｚ相当トリプル平均差分取得部と、５０Ｈｚ相当トリプル平均差分と６０Ｈｚ相当トリプル平均差分の大小比較をするトリプル大小比較部と、を有するノイズ周波数判別装置を提供する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、５０ヘルツの１周期である２０ミリ秒という極めて短い期間において取得したデータに基づいて、取得したデータに混入する商用電源由来のノイズの周波数を判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態１のノイズ周波数判別装置の構成を示す概念図
【図２】「Ｎ」、「Ｎａ」、「Ｎｂ」と、「時系列離散データ」、「５０Ｈｚ相当１周期分データ」、「６０Ｈｚ相当１周期分データ」とを示す表
【図３】実施形態１のノイズ周波数判別装置の大まかな処理の流れを示すフロー図
【図４】５０Ｈｚ相当平均差分Ｅ１を取得するための処理の流れを示すフロー図
【図５】６０Ｈｚ相当平均差分Ｅ１´を取得するための処理の流れを示すフロー図
【図６】実施形態１のノイズ周波数判別装置のハードウェア構成の一例を示す概念図
【図７】実施形態２のノイズ周波数判別装置の構成を示す概念図
【図８】５０Ｈｚ相当ダブル平均差分Ｅ２を取得するための処理の流れを示すフロー図
【図９】実施形態３のノイズ周波数判別装置の構成を示す概念図
【図１０】５０Ｈｚ相当トリプル平均差分Ｅ３を取得するための処理の流れを示すフロー図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を用いて説明する。なお、本発明は、これら実施形態に何ら限定されるべきものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施し得る。
<実施形態１>
<実施形態１  概要>
【００１３】
本実施形態のノイズ周波数判別装置は、混入するノイズが５０ヘルツ又は６０ヘルツの商用電源に起因する周期性を有することを利用して混入するノイズの周波数を判別する。具体的には、取得したデータから５０ヘルツ及び６０ヘルツのそれぞれの周波数成分を除去し、除去後のそれぞれのデータと元のデータの平均値との差分を算出し、それらの差分を対比して混入したノイズが何れの商用電源に起因するものであるかを判別する。
<実施形態１  構成>
【００１４】
図１は、本実施形態に係るノイズ周波数判別装置の機能ブロックの一例を示す概念図である。なお、以下に記載する本装置の機能ブロックは、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせとして実現され得る。具体的には、コンピュータを利用するものであれば、ＣＰＵや主メモリ、バス、あるいは二次記憶装置（ハードディスクや不揮発性メモリ、ＣＤやＤＶＤなどの記憶メディアとそれらメディアの読取ドライブなど）、情報入力に利用される入力デバイス、印刷機器や表示装置、その他の外部周辺装置などのハードウェア構成部、またその外部周辺装置用のインターフェース、通信用インターフェース、それらハードウェアを制御するためのドライバプログラムやその他アプリケーションプログラム、ユーザ・インターフェース用アプリケーションなどが挙げられる。そして主メモリ上に展開したプログラムに従ったＣＰＵの演算処理によって、入力デバイスやその他インターフェースなどから入力され、メモリやハードディスク上に保持されているデータなどが加工、蓄積されたり、上記各ハードウェアやソフトウェアを制御するための命令が生成されたりする。
【００１５】
また、本明細書に記載の各装置及びシステムは、方法としても実現可能である。また、このような装置の一部をプログラムとして構成することができる。さらに、そのようなプログラムをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品、及び同製品を固定した記録媒体も、当然に本明細書に記載の各実施例の技術的な範囲に含まれる（本明細書の全体を通じて同様である）。
【００１６】
図１に示すように、本実施形態の「ノイズ周波数判別装置」（０１００）は、「時系列離散データ保持部」（０１０１）と、「５０Ｈｚ相当１周期分データ取得部」（０１０２）と、「６０Ｈｚ相当１周期分データ取得部」（０１０３）と、「５０Ｈｚ相当平均値取得部」（０１０４）と、「６０Ｈｚ相当平均値取得部」（０１０５）と、「５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部」（０１０６）と、「６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部」（０１０７）と、「５０Ｈｚ相当平均差分取得部」（０１０８）と、「６０Ｈｚ相当平均差分取得部」（０１０９）と、「大小比較部」（０１１０）と、を備える。
【００１７】
「時系列離散データ保持部」（０１０１）は、センサ測定結果信号を５０ヘルツと６０ヘルツの最小公倍数の自然数倍のサンプリング周波数Ｎ（Ｎの最低値は６００）で取得した時系列の離散データである時系列離散データを保持する機能を有する。
【００１８】
この時系列離散データは、５０ヘルツと６０ヘルツの最小公倍数である３００ヘルツの自然数倍の周波数である１２００ヘルツや２４００ヘルツなどのサンプリング周波数にて時系列で取得した離散データである。時系列で取得するとは、時間経過に従って連続的に取得することをいう。また、取得するデータは、例えば、温度、湿度、濃度など様々なデータであってよい。取得したデータは、例えば、フラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置に保持される。なお、ノイズ周波数判別のために供される時系列離散データは、一時的な保持で足りる場合もあり、そのような場合においては、ＲＡＭなどの揮発性記憶装置により保持してもよい。
【００１９】
「５０Ｈｚ相当１周期分データ取得部」（０１０２）は、時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／５０個であるＮａ個のデータグループを５０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する機能を有する。
【００２０】
例えば、時系列離散データが２４００ヘルツのサンプリング周波数で取得される場合には、Ｎ＝２４００であるため、Ｎａ＝４８となる。そして、保持された離散データの所定の時刻Tを起点として４８個のデータグループを、５０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する。
【００２１】
「６０Ｈｚ相当１周期分データ取得部」（０１０３）は、時系列離散データ保持部に保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に少なくともＮ／６０個であるＮｂ個のデータグループを６０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する機能を有する。上記と同様の例に従った場合、Ｎｂ＝４０となり、保持された離散データの所定の時刻Tを起点として時間順に４０個のデータグループを、６０Ｈｚ相当１周期分データとして取得する。
【００２２】
図２は、「Ｎ」、「Ｎａ」、「Ｎｂ」と、「時系列離散データ」、「５０Ｈｚ相当１周期分データ」、「６０Ｈｚ相当１周期分データ」とを示す表である。図示するように、サンプリング周波数Ｎが２４００の場合であり、Ｎａ＝４８であり、Ｎｂ＝４０である。離散データは「Ｄ」で示され、角括弧内の数字は取得した順序に従って付されている。
【００２３】
５０Ｈｚ相当１周期分データは、Ｄ[1]からＤ[48]までの４８個のデータである。また、６０Ｈｚ相当１周期分データは、Ｄ[1]からＤ[40]までの４０個のデータである。それぞれのデータグループの最初のデータであるＤ[1]は、所定の時刻Ｔにおいて取得されたデータである。この所定の時刻Ｔは、何らかの特定の時刻を意味するものではなく、５０Ｈｚ相当１周期分データを構成するデータのうちの１番目のデータの取得時刻と、６０Ｈｚ相当１周期分データを構成するデータのうちの１番目のデータの取得時刻とが同時刻となるようにするための便宜的なものである。このように、それぞれのデータグループを構成するデータのうちの１番目のデータの取得時刻を揃えておくことで、同時期に取得したデータに対して５０Ｈｚをノイズ周波数と仮定して処理を施した値と６０Ｈｚをノイズ周波数と仮定して処理を施した値とを対比して現に混入したノイズ周波数を判別することができる。判別のための具体的な処理は、以下に示す。
【００２４】
「５０Ｈｚ相当平均値取得部」（０１０４）は、５０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である５０Ｈｚ相当平均値を取得する機能を有する。商用電源由来のノイズは周期性を有するため、真のデータ値に対して正側に影響するノイズ成分と負側に影響するノイズ成分が絶対値として同等に含まれる。そこで、混入しているノイズが５０Ｈｚの商用電源由来であると仮定すれば、５０Ｈｚ１周期分のデータの平均をとることで各データに含まれるノイズ成分が相殺され、理論上の真の平均値を得ることができる。この５０Ｈｚ相当平均値は後述する処理において供される。
【００２５】
「６０Ｈｚ相当平均値取得部」（０１０５）は、６０Ｈｚ相当１周期分データの平均値である６０Ｈｚ相当平均値を取得する機能を有する。上述した５０Ｈｚ相当平均値と同様に、混入しているノイズが６０Ｈｚの商用電源由来であると仮定した場合の、理論上の真の平均値を得ることができる。６０Ｈｚ相当平均値も後述する処理において供される。
【００２６】
本実施形態のノイズ周波数判別装置は、上記の時系列離散データと、５０Ｈｚ相当１周期分データ及び６０Ｈｚ相当１周期分データに対して所定の処理を施すことにより、取得したデータに混入するノイズの周波数を判別する。ここで、大まかな処理の流れを図３に示す。
【００２７】
図３に示すように、本実施形態のノイズ周波数判別装置は、まず、時系列離散データの取得及び保持に始まり（Ｓ０３０１）、５０Ｈｚ相当平均差分Ｅ１を取得し（Ｓ０３０２）、さらに６０Ｈｚ相当平均差分Ｅ１´を取得する（Ｓ０３０３）。そして、取得したＥ１とＥ１´との大小を比較する（Ｓ０３０４）。そして、Ｅ１がＥ１´より小さいとの比較結果が得られた場合に、ノイズ周波数は５０Ｈｚであると判別し（Ｓ０３０５）、Ｅ１がＥ１´より大きいとの比較結果が得られた場合に、ノイズ周波数は６０Ｈｚであると判別する（Ｓ０３０６）。なお、Ｅ１とＥ１´が等しい場合には、判別不能として「エラー」である旨を示したり、上記の処理を再度行ったりしてもよい。
【００２８】
続いて、Ｅ１及びＥ１´を取得するための各処理について図４及び図５をそれぞれ用いて説明する。図４は、Ｅ１を取得するための処理の流れを示すフロー図である。なお、図４は、サンプリング周波数Ｎ＝２４００の場合であり、Ｎａ＝４８である。
【００２９】
まず、５０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／２個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する（Ｓ０４０１）。この処理は、図１にて示した「５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部」（０１０６）の機能により行われる。
【００３０】
ここで、５０Ｈｚ相当１周期分データは、図２で示したように｛Ｄ［1］，Ｄ［2］，・・・，Ｄ［48］｝であるところ、例えば、Ｍ＝１の場合には、Ｄ［1］にＤ［1＋24］を加えた値が５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータである。
【００３１】
Ｄ［1］とＤ［1＋24］は、５０Ｈｚの周期においてちょうど半周期隔てて取得されたデータである。ここで、時系列離散データ保持部に保持される離散データに混入したノイズが５０Ｈｚの商用電源に由来するものであれば、このノイズは５０Ｈｚの正弦波としての周期性を有することになる。したがって、sin(ωt+θ)＋sin(ωt+θ+180°)＝0の式に当てはめて、Ｄ［1］に５０Ｈｚの半周期隔たったＤ［1＋24］を加えることで、それぞれのデータに含まれる５０Ｈｚの周期性のノイズが相殺されることになる。そして、Ｄ［1］にＤ［1＋24］を加えた値を2で割った値であるＡ1[1]が５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値である。このような処理を、図４に示すように前半のＤ［24］までの各データについて行い、Ａ1[24]まで取得する。
【００３２】
また、正弦波の周期性から、上記sin(ωt+θ)＋sin(ωt+θ+180°)＝0の式と同様に、
sin3(ωt+θ)＝−sin3(ωt+θ+180°)＝−sin (3ωt+3θ+540°) ＝−sin(3(ωt+θ)+180°)
sin5(ωt+θ)＝−sin5(ωt+θ+180°)＝−sin (5ωt+5θ+900°) ＝−sin(5(ωt+θ)+180°)
の式で表わされる関係が成立する。したがって、３次、５次といった奇数次の周波数成分をも相殺（除去）する処理をも行ったことになる。Ｎ＝４８とする本例においては、５０Ｈｚの奇数次（1,3,5,7,9,・・・）である、５０Ｈｚ，１５０Ｈｚ，２５０Ｈｚ，３５０Ｈｚ，４５０Ｈｚ，・・・の周波数成分が除去されることになる。
【００３３】
続いて、５０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータについて得られた５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値と、５０Ｈｚ相当平均値Ａ50との差分の絶対値を算出し（Ｓ０４０２）、算出された差分の絶対値（ｅ1[1]，ｅ1[2]，・・・，ｅ1[24]）の総和をＮａ／２で割った値である５０Ｈｚ相当平均差分Ｅ1を取得する（Ｓ０４０３）。この処理は、図１にて示した「５０Ｈｚ相当平均差分取得部」（０１０８）の機能により行われる。
【００３４】
５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値は仮定した５０Ｈｚの周期性のノイズが相殺されているので、取得した各５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の平均値は５０Ｈｚ相当平均値Ａ50と等しくなると考えられる。そこで、上記の通り５０Ｈｚ相当平均差分Ｅ1を取得する。混入したノイズが仮定した通り５０Ｈｚの周期性ノイズである場合には、このＥ１は極めて小さい値となる。後述するように、混入したノイズが６０Ｈｚの周期性ノイズであると仮定して同様の処理を行い、６０Ｈｚ相当平均差分Ｅ1´を取得する。それぞれの仮定に基づいて得られたＥ１とＥ1´とを比較し、値が小さい方の仮定が現実をより反映しているため、その仮定した周波数のノイズが現に混入したと判別する。
【００３５】
また、図５は、Ｅ１´を取得するための処理の流れを表わすフロー図である。なお、図５は、サンプリング周波数Ｎ＝２４００の場合であり、Ｎｂ＝４０である。
【００３６】
まず、６０Ｈｚ相当１周期分データの時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／２個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータに対して取得する（Ｓ０５０１）。この処理は、図１にて示した「６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部」（０１０７）の機能により行われる。
【００３７】
ここで、６０Ｈｚ相当１周期分データは、図２で示したように｛Ｄ［1］，Ｄ［2］，・・・，Ｄ［40］｝であるところ、例えば、Ｍ＝１の場合には、Ｄ［1］にＤ［1＋20］を加えた値が６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータである。
【００３８】
Ｄ［1］とＤ［1＋20］は、５０Ｈｚの周期においてちょうど半周期隔てて取得されたデータである。ここで、時系列離散データ保持部に保持される離散データに混入したノイズが６０Ｈｚの商用電源に由来するものであれば、このノイズは６０Ｈｚの正弦波としての周期性を有することになる。したがって、sin（ωt+θ）＋sin（ωt+θ+180°）＝0の式に当てはめて、Ｄ［1］に６０Ｈｚの半周期分隔たったＤ［1＋20］を加えることで、それぞれのデータに含まれる６０Ｈｚの周期性のノイズが相殺されることになる。そして、Ｄ［1］にＤ［1＋20］を加えた値を2で割った値であるＡ1´[1]が６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値である。このような処理を、図５に示すように前半のＤ［20］までの各データについて行い、Ａ1´[20]まで取得する。奇数次の周波数成分についても除去されることについては、５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を取得する処理における説明と同様である。
【００３９】
続いて、６０Ｈｚ相当１周期分データの前半の全てのデータについて得られた６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値と、６０Ｈｚ相当平均値Ａ60との差分の絶対値を算出し（Ｓ０５０２）、算出された差分の絶対値（ｅ1´[1]，ｅ1´[2]，・・・，ｅ1´[20]）の総和をＮｂ／２で割った値である６０Ｈｚ相当平均差分Ｅ1´を取得する（Ｓ０５０３）。この処理は、図１にて示した「６０Ｈｚ相当平均差分取得部」（０１０９）の機能により行われる。
【００４０】
６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値は仮定した６０Ｈｚの周期性のノイズが相殺されているので、取得した各６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の平均値は６０Ｈｚ相当平均値Ａ60と等しくなると考えられる。そこで、上記の通り６０Ｈｚ相当平均差分Ｅ1´を取得する。混入したノイズが仮定した通り６０Ｈｚの周期性ノイズである場合には、このＥ１´は極めて小さい値となる。
【００４１】
取得した６０Ｈｚ相当平均差分Ｅ1´は、上記の５０Ｈｚ相当平均差分Ｅ1と大小比較され、その結果に基づき混入したノイズが５０又は６０のいずれの周波数の商用電源に由来するものなのかを判別することができる。この大小比較は、図１にて示した「大小比較部」（０１１０）の機能により行われる。
【００４２】
図６は本実施形態のノイズ周波数判別装置の具体的なハードウェア構成の一例を示す図である。図示するように、各種演算処理を実行するための「ＣＰＵ」（０６０１）と、「ＲＡＭ」（０６０２）と、「不揮発性メモリ」（０６０３）と、「センサ」（０６０４）と、を備える。不揮発性メモリには各種プログラムが格納されており、ＣＰＵはこれら各種プログラムをＲＡＭに展開したうえで実行する。各ハードウェア構成はシステムバスなどのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【００４３】
例えば、所定のプログラムを実行することで、センサにより検出されたアナログ信号は離散データ化され、不揮発性メモリに保持される。そして、５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を取得するためのプログラムや５０Ｈｚ相当平均差分を取得するためのプログラムなどをＣＰＵが実行することにより、保持されているデータなどが演算される。各演算結果はＲＡＭ又は不揮発性メモリの所定のアドレスに格納され、引き続き実行されるプログラムにより５０Ｈｚ相当平均差分と６０Ｈｚ相当平均差分との大小比較が行われる。
<実施形態１  効果>
【００４４】
本実施形態のノイズ周波数判別装置は、５０ヘルツ１周期であるわずか２０ミリ秒の期間に取得された離散データを供することで足り、極めて短期間内でしか連続したデータを取得できない機器等においても混入するノイズ周波数を判別することができる。
<実施形態２>
<実施形態２  概要>
【００４５】
本実施形態に係るノイズ周波数判別装置は、実施形態１を基本とし、取得した５０Ｈｚ又は６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値に対して、さらに半周期ブレンドデータ平均値を取得する。これにより、５０Ｈｚ又は６０Ｈｚの２倍周波数である１００Ｈｚ又は１２０Ｈｚの奇数次の周波数成分を除去し、より精度の高いノイズ周波数の判別を行うものである。
<実施形態２  構成>
【００４６】
図７は、本実施形態に係るノイズ周波数判別装置の構成を示す概念図である。「ノイズ周波数判別装置」（０７００）は、実施形態１と同様に、「時系列離散データ保持部」（０７０１）と、「５０Ｈｚ相当１周期分データ取得部」（０７０２）と、「６０Ｈｚ相当１周期分データ取得部」（０７０３）と、「５０Ｈｚ相当平均値取得部」（０７０４）と、「６０Ｈｚ相当平均値取得部」（０７０５）と、「５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部」（０７０６）と、「６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部」（０７０７）とを備え、さらに、本実施形態に特有の「５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部」（０７０８）と、「６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部」（０７０９）と、「５０Ｈｚ相当ダブル平均差分取得部」（０７１０）と、「６０Ｈｚ相当ダブル平均差分取得部」（０７１１）と、「ダブル大小比較部」（０７１２）と、を有する。実施形態１の構成と同様の構成についての説明は省略し、本実施形態に特有の構成及び処理について説明する。
【００４７】
周波数判別のための最終的な処理は、実施形態１と同様に仮定ないし想定した５０Ｈｚ及び６０Ｈｚのそれぞれの平均差分を取得し、両者の大小を比較する。具体的には、５０Ｈｚ相当ダブル平均差分Ｅ２と６０Ｈｚ相当ダブル平均差分取得Ｅ２´との大小を比較する。以下に、５０Ｈｚ相当ダブル平均差分Ｅ２を取得するための処理について説明する。
【００４８】
図８は、Ｅ２を取得するための処理を示すフロー図である。まず、５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を取得する（Ｓ０８０１）。ここまでは、実施形態１における処理と同様である。
【００４９】
続いて、取得した５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／４個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値Ａ２を５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する（Ｓ０８０２）。この処理は、図７で示した「５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部」（０７０８）の機能により行われる。
【００５０】
この処理は、Ｎａ／２個のデータを１周期分のデータとして、半周期分隔てたデータとの加算を行うことで、５０Ｈｚ×２＝１００Ｈｚの周波数成分を除去する。また、この処理は、５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得の処理について説明した通り、併せて奇数次の周波数成分を除去することになる。すなわち、１００Ｈｚを基本周波数として、３００Ｈｚ（３次），５００Ｈｚ（５次），７００Ｈｚ（７次），９００Ｈｚ（９次），・・・の周波数成分が除去されることになる。これらの各周波数成分は、５０Ｈｚを基準とした場合の、２次、６次、１０次、１４次、１８次、・・・の高調波に該当する。
【００５１】
続いて、５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータについて得られた５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値と、５０Ｈｚ相当平均値Ａ50との差分の絶対値ｅ２を算出し（Ｓ０８０３）、算出された絶対値（ｅ2[1]，ｅ2[2]，・・・，ｅ2[12]）の総和をＮａ／４である１２で割った値である５０Ｈｚ相当ダブル平均差分Ｅ２を取得する（Ｓ０８０４）。この処理は、図７で示した「５０Ｈｚ相当ダブル平均差分取得部」（０７１０）の機能により行われる。
【００５２】
また、「６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部」（０７０９）の機能により、取得した６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／４個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する処理を行う。
【００５３】
そして、「６０Ｈｚ相当ダブル平均差分取得部」（０７１１）の機能により、６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値の前半の全てのデータについて得られた６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値と、６０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮｂ／４で割った値である６０Ｈｚ相当ダブル平均差分Ｅ２´を取得する処理を行う。
【００５４】
６０Ｈｚ相当ダブル平均差分Ｅ２´を取得するに至る処理は、実施形態１での各処理及び５０Ｈｚ相当ダブル平均差分Ｅ２を取得するに至る処理に準じるものであるため、説明は省略する。なお、Ｅ２及びＥ２´を取得する場合のサンプリング周波数Ｎは、５０と６０の最小公倍数の４倍の１２００が最低値となる。
【００５５】
取得した５０Ｈｚ相当ダブル平均差分Ｅ２と６０Ｈｚ相当ダブル平均差分Ｅ２´とは、「ダブル大小比較部」（０７１２）による大小比較に供される。その比較結果に基づき、実施形態１の「大小比較部」と同様に混入するノイズ周波数を判別することが可能となる。
【００５６】
上記の通り、本実施形態においては、５０Ｈｚの周波数成分とその奇数次周波数成分及び１００Ｈｚの奇数次周波数成分をも除去した５０Ｈｚ相当ダブル平均差分Ｅ２と、６０Ｈｚの周波数成分とその奇数次周波数成分及び１２０Ｈｚの奇数次周波数成分をも除去した６０Ｈｚ相当ダブル平均差分Ｅ２´とを大小比較して周波数判別を行っているため、より精度の高い判別が行われる。
<実施形態２  効果>
【００５７】
本実施形態のノイズ周波数判別装置により、１００ヘルツ又は１２０ヘルツを基本波とする奇数次周波数を除去することで、より精度の高いノイズ周波数判別が可能となる。
<実施形態３>
<実施形態３  概要>
【００５８】
本実施形態に係るノイズ周波数判別装置は、実施形態１又は２を基本とし、取得した５０Ｈｚ又は６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値に対して、さらに半周期トリプルブレンドデータ平均値を取得する。これにより、５０Ｈｚ又は６０Ｈｚの４倍の周波数である２００Ｈｚ又は２４０Ｈｚの奇数次の周波数成分を除去し、より精度の高いノイズ周波数の判別を行うものである。
<実施形態３  構成>
【００５９】
図９は、本実施形態に係るノイズ周波数判別装置の構成を示す概念図である。「ノイズ周波数判別装置」（０９００）は、実施形態２と同様に、「時系列離散データ保持部」（０９０１）と、「５０Ｈｚ相当１周期分データ取得部」（０９０２）と、「６０Ｈｚ相当１周期分データ取得部」（０９０３）と、「５０Ｈｚ相当平均値取得部」（０９０４）と、「６０Ｈｚ相当平均値取得部」（０９０５）と、「５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部」（０９０６）と、「６０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得部」（０９０７）と、「５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部」（０９０８）と、「６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値取得部」（０９０９）と、を備え、さらに、本実施形態に特有の、「５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値取得部」（０９１０）と、「６０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値取得部」（０９１１）と、「５０Ｈｚ相当トリプル平均差分取得部」（０９１２）と、「６０Ｈｚ相当トリプル平均差分取得部」（０９１３）と、「トリプル大小比較部」（０９１４）と、を有する。実施形態２の構成と同様の構成についての説明は省略し、本実施形態に特有の構成及び処理について説明する。
【００６０】
本実施形態では、取得した５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値と６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値から、さらに５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値と６０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値を取得してから、それぞれの平均値との差分を得て、大小比較を行う。
【００６１】
図１０は、５０Ｈｚ相当トリプル平均差分Ｅ３を取得するための処理の流れを示すフロー図である。まず、５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値を取得する（Ｓ１００１）。そして、５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値を取得する（Ｓ１００２）。ここまでは、実施形態２における処理と同様である。
【００６２】
続いて、取得した５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎａ／８個目のデータの値を加えたデータである５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータの値の１／２の値である５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値を５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する（Ｓ１００３）。この処理は、図９に示した「５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値取得部」（０９１１）の機能により行われる。
【００６３】
この処理は、Ｎａ／４個のデータを１周期分のデータとして、半周期分隔てたデータとの加算を行うことで、５０Ｈｚ×４＝２００Ｈｚの周波数成分を除去する。また、この処理は、５０Ｈｚ相当半周期ブレンドデータ平均値取得の処理などについて説明した通り、併せて奇数次の周波数成分を除去することになる。すなわち、２００Ｈｚ，６００Ｈｚ，１０００Ｈｚ，１４００Ｈｚ，１８００Ｈｚ，・・・の周波数成分が除去されることになる。これらの各周波数成分は、５０Ｈｚを基本周波数とした場合の、４次、１２次、２０次、２８次、３６次、・・・の高調波成分に該当する。
【００６４】
続いて、５０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の前半の全てのデータについて得られた５０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値と、５０Ｈｚ相当平均値Ａ50との差分の絶対値ｅ３を算出し（Ｓ１００４）、算出された絶対値（ｅ3[1]，ｅ3[2]，・・・，ｅ3[6]）の総和をＮａ／８である６で割った値である５０Ｈｚ相当トリプル平均差分Ｅ３を取得する（Ｓ１００５）。この処理は、図９で示した「５０Ｈｚ相当トリプル平均差分取得部」（０９１２）の機能により行われる。
【００６５】
また、「６０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値取得部」（０９１１）の機能により、取得した６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の時間順にて前半のＭ個目のデータの値にＭ＋Ｎｂ／８個目のデータの値を加えたデータである６０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータの値の１／２の値である６０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値を６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の前半の全てのデータに対して取得する処理を行う。
【００６６】
そして、「６０Ｈｚ相当トリプル平均差分取得部」（０９１３）の機能により、６０Ｈｚ相当半周期ダブルブレンドデータ平均値の前半の全てのデータについて得られた６０Ｈｚ相当半周期トリプルブレンドデータ平均値と、６０Ｈｚ相当平均値との差分の絶対値の総和をＮｂ／８で割った値である６０Ｈｚ相当トリプル平均差分Ｅ３´を取得する処理を行う。
【００６７】
６０Ｈｚ相当トリプル平均差分Ｅ３´を取得するための処理は、実施形態２での各処理及び５０Ｈｚ相当トリプル平均差分Ｅ３を取得するための処理に準じるものであるため、説明は省略する。なお、Ｅ３及びＥ３´を取得する場合のサンプリング周波数Ｎの最低値は、５０と６０の最小公倍数である３００を８倍した２４００となる。
【００６８】
取得した５０Ｈｚ相当トリプル平均差分Ｅ３と６０Ｈｚ相当トリプル平均差分Ｅ３´とは、「トリプル大小比較部」（０９１４）による大小比較に供される。その比較結果に基づき混入するノイズ周波数を判別することが可能となる。
【００６９】
上記の通り、本実施形態においては、さらに２００Ｈｚの奇数次周波数成分をも除去した５０Ｈｚ相当トリプル平均差分Ｅ３と、２４０Ｈｚの奇数次周波数成分をも除去した６０Ｈｚ相当トリプル平均差分Ｅ３´とを大小比較して周波数判別を行っているため、より精度の高い判別が行われる。
<実施形態３  効果>
【００７０】
本実施形態のノイズ周波数判別装置により、２００ヘルツ又は２４０ヘルツを基本波とする奇数次周波数成分を除去することで、より精度の高いノイズ周波数判別が可能となる。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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