(57)【要約】  分析装置１０１は、対象物が発する波形データを取得する第１のセンサ１０２と、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得する第２のセンサ１０３と、波形データの周波数を取得する周波数変換手段１０５と、周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算手段１０７と、特徴量に時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化手段１０８と、特徴量と時系列データとの間の相関を検査する相関検査手段１１３とを備える。
2015071925.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物が発する波形データを取得する第１のセンサと、
前記対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得する第２のセンサと、
前記波形データの周波数を取得する周波数変換手段と、
前記周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算手段と、
前記特徴量に前記時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化手段と、
前記特徴量と前記時系列データとの間の相関を検査する相関検査手段とを備えた
ことを特徴とする分析装置。
【請求項２】
相関検査手段は、特徴量と時系列データとの間の相関を計算する相関計算手段を含む
請求項１記載の分析装置。
【請求項３】
相関検査手段は、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算する相関一致度計算手段を含む
請求項１または請求項２記載の分析装置。
【請求項４】
周波数を所定の周波数幅毎にブロック化するブロック化手段を備え、
特徴量計算手段は、ブロック化された周波数に基づいた特徴量を計算する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項５】
データを通信するためのネットワークに接続され、前記ネットワークを介して波形データ、時系列データ、特徴量、および特徴量と時系列データとの間の相関のうちのいずれかを含むデータを外部に通知する通知手段を備えた
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項６】
相関の変化により土砂災害予兆、橋梁破損または道路破損を検知するための分析装置であって、
特徴量計算手段は、特徴量として固有振動数を計算し、
相関検査手段は、前記固有振動数と時系列データとの間の相関を検査する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項７】
対象物が発する波形データを取得し、
前記対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得し、
前記波形データの周波数を取得し、
前記周波数に基づいた特徴量を計算し、
前記特徴量に前記時系列データに対応した時刻を割り当て、
前記特徴量と前記時系列データとの間の相関を検査する
ことを特徴とする分析方法。
【請求項８】
特徴量と時系列データとの間の相関を計算する
請求項７記載の分析方法。
【請求項９】
相関の変化により土砂災害予兆、橋梁破損または道路破損を検知するための分析方法であって、
特徴量として固有振動数を計算し、
前記固有振動数と時系列データとの間の相関を検査する
請求項７または請求項８記載の分析方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
対象物が発する波形データの周波数を取得する周波数変換処理と、
前記周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算処理と、
前記特徴量に、前記対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化処理と、
前記特徴量と前記時系列データとの間の相関を検査する相関検査処理とを
実行させるための分析プログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、
相関検査処理で、特徴量と時系列データとの間の相関を計算させる
請求項１０記載の分析プログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
相関の変化により土砂災害予兆、橋梁破損または道路破損を検知する処理を実行させるための分析プログラムであって、
特徴量計算処理で、特徴量として固有振動数を計算させ、
相関検査処理で、前記固有振動数と時系列データとの間の相関を検査させる
請求項１０または請求項１１記載の分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、周波数特徴量を用いた時系列データの分析装置、分析方法および分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
土砂災害発生の検出をするために、タンクモデルという雨量から土壌水分量を推定する方法が一般的に用いられている（例えば、非特許文献１参照）。その方法を用いた場合、推定された値が一定量以上になった場合に、土砂災害が起きる可能性があると判断され、避難警報などが行われる。【０００３】
また、土砂災害発生の検出をする他の方法として、半無限長斜面の安定解析手法が用いられている（例えば、非特許文献２参照）。半無限長斜面の安定解析手法は、土壌中の飽和水分量から斜面の安定性をモデル化して、雨量から危険度を推測する方法である。【０００４】
また、特許文献１には、土壌のある場所で振動を発生させ、所定距離離れた場所の振動を計測し、計測結果を解析して体積含水率等を出力する土砂災害予知システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−３０８４３号公報（段落００１３〜００１５）
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ishihara, Y. and S. Kobatake (1979): “Runoff Model for Flood Forecasting”, Bull.D.P.R.I., Kyoto Univ., 29, pp.27-43
【非特許文献２】山下裕之、西山卓、田中慎一 (2005): 「急傾斜地斜面の現状安全率算定に関する安定計算手法について」、全地連「技術e-フォーラム2005」仙台
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、例えば、タンクモデルによる推定手法や半無限長斜面の安定解析手法は、土地ごとの予測を立てるために、土壌の性質や地形などの考慮が必要であり、その土壌成分の分析が必要であるという課題がある。また、特許文献１に記載された土砂災害余地システムは、体積含水率を計算するために地質データを必要とする。すなわち、上記のような技術は、土壌成分等を調査するために手間やコストがかかるという課題がある。【０００８】
そこで、本発明は、簡便かつ正確に対象物の状態の変化を検出することができる分析装置、分析方法および分析プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明による分析装置は、対象物が発する波形データを取得する第１のセンサと、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得する第２のセンサと、波形データの周波数を取得する周波数変換手段と、周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算手段と、特徴量に時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化手段と、特徴量と時系列データとの間の相関を検査する相関検査手段とを備えたことを特徴とする。【００１０】
本発明による分析方法は、対象物が発する波形データを取得し、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得し、波形データの周波数を取得し、周波数に基づいた特徴量を計算し、特徴量に時系列データに対応した時刻を割り当て、特徴量と時系列データとの間の相関を検査することを特徴とする。【００１１】
本発明による分析プログラムは、コンピュータに、対象物が発する波形データの周波数を取得する周波数変換処理と、周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算処理と、特徴量に、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化処理と、特徴量と時系列データとの間の相関を検査する相関検査処理とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、簡便かつ正確に対象物の状態の変化を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明による分析装置の第１の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明による分析装置の第１の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図３】実施例１における分析装置の構成を示すブロック図である。
【図４】実施例１における分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明による分析装置の第２の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明による分析装置の第２の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図７】実施例２における分析装置の構成を示すブロック図である。
【図８】実施例２における分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】本発明による分析装置の主要部の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
次に、本発明の実施形態の分析装置を、図面を参照して説明する。
【００１５】
実施形態１．
図１は、第１の実施形態（実施形態１）の分析装置の構成を示すブロック図である。本実施形態の分析装置１０１は、モデル作成段階の分析装置である。
【００１６】
分析装置１０１は、第１のセンサ１０２と、第２のセンサ１０３と、第３のセンサ１０４とを備える。また、分析装置１０１は、周波数変換手段１０５と、ブロック化手段１０６と、特徴量計算手段１０７と、時系列化手段１０８と、相関検査手段１１３と、相関記憶手段１１０とを備える。相関検査手段１１３は、相関計算手段１０９を含む。
【００１７】
周波数変換手段１０５、ブロック化手段１０６、特徴量計算手段１０７、時系列化手段１０８および相関検査手段１１３は、例えば、特定の演算処理等を行うよう設計されたハードウェア、またはプログラムに従って動作するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の情報処理装置によって実現される。また、そのプログラムは、コンピュータが読み取り可能であって非一時的な情報記憶媒体に記憶される。
【００１８】
第１のセンサ１０２は、周波数変換手段１０５に接続されている。第１のセンサ１０２は、対象物が発する光、音、または振動等の波形データを取得する。この波形データは、時系列データである。波形データは、例えば第１のセンサ１０２として振動センサが用いられた場合、対象物の振動の波形データである。また、波形データは、例えば、対象物へ光を照射した場合の反射光や透過光であってもよい。また、波形データは、超音波法、衝撃弾性波法、打音法等により得られた対象物が発する音の波形データであってもよい。
【００１９】
なお、周波数変換手段１０５へデータを出力するセンサは、第１のセンサ１０２のみではなく、複数のセンサであってもよい。その場合、それぞれのセンサデータ毎に周波数変換手段１０５、ブロック化手段１０６、特徴量計算手段１０７および時系列化手段１０８の処理が行われ、相関計算手段１０９がそれら複数のデータを統合し、相互の相関を計算する。
【００２０】
第２のセンサ１０３および第３のセンサ１０４は、相関計算手段１０９に接続されている。第２のセンサ１０３および第３のセンサ１０４は、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得する。第２のセンサ１０３および第３のセンサ１０４は、例えば、雨量、気温、湿度、太陽光の光量、対象物の傾き、対象物にかかる圧力、土壌の水分量等の時系列データを取得する。また、本実施形態では、時系列データを取得するセンサは２つであるが（第２のセンサ１０３と第３のセンサ１０４）、１つでも３つ以上でもよい。
【００２１】
周波数変換手段１０５は、波形データの周波数を取得し、その周波数データをブロック化手段１０６に出力する。
【００２２】
ブロック化手段１０６は、周波数変換されたデータを所定の周波数幅毎にブロック化して、特徴量計算手段１０７に出力する。周波数幅は、任意の周波数幅でよい。分析装置１０１は、ブロック化手段１０６を、必ずしも備えてなくてもよい。分析装置１０１は、例えば、特徴量計算手段１０７が特徴量として固有振動数を計算する場合にはブロック化を行わなくてもよいからである。また、ブロック化手段１０６は、必要がない周波数帯についてはブロック化する対象から除外してもよい。その場合、分析装置１０１は、後段の特徴量計算などの処理を行わなくてもよい。
【００２３】
特徴量計算手段１０７は、ブロック化された範囲毎に、ブロック化された周波数に基づいた特徴量を計算し、計算した特徴量を時系列化手段１０８に出力する。特徴量計算手段１０７は、周波数の各ブロック化範囲の平均値、最大値、分散、偏差、二乗平均平方根（ＲＭＳ（Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ））などを計算することにより各データの特徴量を計算する。特徴量計算手段１０７は、周波数データにおける、固有振動数（卓越周波数とも言う）を求め、その固有振動数の周波数値を、周波数特徴量としてもよい。
【００２４】
時系列化手段１０８は、計算された特徴量を取得し、その特徴量に周波数変換前の時刻を割り当てて時系列化する。時系列化手段１０８は、具体的には、第２のセンサ１０３と第３のセンサ１０４が取得した時系列データに対応する時刻を特徴量に割り当てて時系列化する。時系列化手段１０８は、時系列化された特徴量を相関計算手段１０９に出力する。
【００２５】
相関検査手段１１３は、時系列化された特徴量と、第２のセンサ１０３および第３のセンサ１０４から取得した時系列データとの間の相関を検査する。
【００２６】
相関計算手段１０９は、時系列化された特徴量と、第２のセンサ１０３および第３のセンサ１０４から取得した時系列データとの間の相関を計算し、計算結果を相関記憶手段１１０に格納する。相関計算手段１０９は、いわゆる相関を求める計算のほかに、ＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ）による複数の時系列データ間の不変式の計算をおこなってもよい。相関計算手段１０９は、複数の時系列データ間の相関を求める場合には、前処理としてあらかじめ相関が出やすくする処理を行ってもよい。相関計算手段１０９は、例えば、前処理として、単純平均や移動平均、または積分や微分などをおこなってもよい。前処理は、相関計算手段１０９が行ってもよいし、他の手段が行ってもよい。
【００２７】
また、相関計算手段１０９は、求めた相関から、有望ではない相関を除外する選別処理を行ってもよい。相関計算手段１０９は、例えば、あるセンサから複数の固有振動数を求め、他のセンサ値との相関を求める場合には、最も相関の高い固有振動数だけを残して、他の固有振動数に関わる相関の計算結果を破棄してもよい。このような選別処理や一部の計算結果を破棄する処理は、相関計算手段１０９が行ってもよいし、他の手段が行ってもよい。
【００２８】
相関計算手段１０９は、計算結果を相関記憶手段１１０に格納する際に、メモリーカードなどの蓄積媒体を経由してデータを移してもよく、ネットワークを経由してデータを移してもよい。
【００２９】
図２は、第１の実施形態の分析装置の動作を示すフローチャートである。動作が開始されると、まず、第１のセンサ１０２、第２のセンサ１０３および第３のセンサ１０４がデータを取得する（ステップＳ２０２）。
【００３０】
周波数変換手段１０５は、第１のセンサ１０２から取得した波形データを周波数に変換する（ステップＳ２０３）。
【００３１】
ブロック化手段１０６は、周波数に変換されたデータを一定の周波数幅毎にブロック化する（ステップＳ２０４）。
【００３２】
特徴量計算手段１０７は、ブロック化された範囲毎にデータの特徴量を計算する（ステップＳ２０５）。
【００３３】
時系列化手段１０８は、計算された特徴量に周波数変換前の時刻を割り当てて時系列化する（ステップＳ２０６）。
【００３４】
相関計算手段１０９は、周波数に基づく特徴量を時系列化したデータと、第２のセンサ１０３および第３のセンサ１０４が取得した時系列データとの間で相関を計算する（ステップＳ２０７）。また、相関計算手段１０９は、その相関を相関記憶手段１１０に格納する（ステップＳ２０８）。
【００３５】
本実施形態の分析装置１０１は、第１のセンサ１０２から得られた波形データに基づく特徴量と、第２のセンサ１０３および第３のセンサ１０４から得られた時系列データとの相関を得ることができる。対象物が土壌の場合、対象物が弾性体から塑性体に変化した場合にこの相関が崩れるため、利用者は相関を継続して取得することにより、簡便かつ正確に対象物の状態の変化を検出することができる。例えば、本実施形態の分析装置１０１は、土壌の状態の変化を知ることができるので、土砂災害発生予知または土砂災害発生の早期検出をすることができる。
【００３６】
また、本実施形態の分析装置１０１は、相関の変化に基づいてコンクリートや金属の劣化を検知することにより、橋梁破損、道路破損、トンネル崩落の予知および早期検出を同様に行うことができる。なぜならば、鉄やコンクリートは、温度、湿度（あるいは雨量）、（橋の場合）傾斜、圧力（あるいは、ひずみ）によって、伸び縮みがあり、それゆえに固有振動数が変化する。そこで、これらの温度、湿度、傾斜、圧力などによって変化する固有振動数が正常時に作られたモデルによる予測値から外れた場合には、何らかの破損が起きたか、その破損が起こる直前の状態であると推定できるためである。
【００３７】
（実施例１）
次に、第１の実施形態の分析装置の実施例を説明する。図３は、実施例１における分析装置の構成を示すブロック図である。
【００３８】
分析装置５０１は、振動センサ５０２と、雨量センサ５０３と、気温センサ５０４とを備える。また、分析装置５０１は、高速フーリエ変換モジュール５０５と、ブロック化モジュール５０６と、平均化モジュール５０７と、時系列データ出力モジュール５０８と、ＡＲＸ関係式計算モジュール５０９と、関係式記憶メモリ５１０と、通知モジュール５１１とを備える。また、分析装置５０１は、ネットワーク５１２に接続されている。
【００３９】
振動センサ５０２は、高速フーリエ変換モジュール５０５に接続されている。振動センサ５０２は、対象物の振動の波形データを取得する。この波形データは時系列データである。
【００４０】
雨量センサ５０３と気温センサ５０４は、ＡＲＸ関係式計算モジュール５０９に接続されている。雨量センサ５０３は、雨量の時系列データを取得する。気温センサ５０４は、気温の時系列データを取得する。
【００４１】
高速フーリエ変換モジュール５０５は、振動センサ５０２から取得した振動の波形データを周波数に変換し、周波数をブロック化モジュール５０６に出力する。
【００４２】
ブロック化モジュール５０６は、周波数変換されたデータを一定の周波数幅ずつブロック化し、平均化モジュール５０７に出力する。ブロック化モジュール５０６は、例えば、周波数変換したデータを、１０Ｈｚ未満、１０Ｈｚ以上２０Ｈｚ未満、２０Ｈｚ以上３０Ｈｚ未満、３０Ｈｚ以上４０Ｈｚ未満、４０Ｈｚ以上５０Ｈｚ未満、５０Ｈｚ以上１００Ｈｚ未満、１００Ｈｚ以上２００Ｈｚ未満、２００Ｈｚ以上３００Ｈｚ未満、３００Ｈｚ以上という９個の周波数帯に分解する。この分け方は、ユーザによりあらかじめ定義され分析装置５０１内に格納される（図示せず）。
【００４３】
平均化モジュール５０７は、ブロック化された範囲毎に周波数の平均値を計算し、特徴量として時系列データ出力モジュール５０８に出力する。
【００４４】
時系列データ出力モジュール５０８は、その平均値に周波数変換前の時刻を割り当てて時系列化する。時系列データ出力モジュール５０８は、時系列化されたデータをＡＲＸ関係式計算モジュール５０９に出力する。
【００４５】
ＡＲＸ関係式計算モジュール５０９は、周波数から時系列化された振動データと、雨量センサ５０３および気温センサ５０４から取得した時系列データの間でＡＲＸ関係式を計算する。ＡＲＸ関係式計算モジュール５０９は、その関係式の係数を関係式記憶メモリ５１０に格納する。
【００４６】
通知モジュール５１１は、振動センサ５０２が取得した波形データ、雨量センサ５０３もしくは気温センサ５０４が取得した時系列データ、周波数データ、特徴量または特徴量と時系列データ間の相関（ＡＲＸ関係式、またはその係数）をネットワーク５１２を介して他の情報端末等に通知する。
【００４７】
ネットワーク５１２は、データを通信するための通信網であり、例えばインターネット回線、またはＬＡＮ回線等により構成される。
【００４８】
分析装置５０１は、ブロック化モジュール５０６および平均化モジュール５０７の処理の代わりに、振動センサ５０１から変換した任意の個数の固有振動数を求め、その固有振動数を特徴量とする処理を行ってもよい。その場合、時系列データ出力モジュール５０８は、平均化データではなくこの固有振動数を時系列化して出力する。また、ＡＲＸ関係式計算モジュール５０９は、任意の個数の固有振動数のうち、雨量や気温と相関度の高い関係式だけを残し、関係式記憶メモリ５１０に格納する。ＡＲＸ関係式計算モジュール５０９は、相関度として、例えば、フィットネス値という尺度を使ってもよい。フィットネス値は、モデル化期間における関係式に基づく予測値と実測値との一致度のことである。
【００４９】
図４は、実施例１における分析装置の動作を示すフローチャートである。
【００５０】
動作が開始されると、振動センサ５０２、雨量センサ５０３、気温センサ５０４が時系列データを取得する（ステップＳ６０２）。
【００５１】
高速フーリエ変換モジュール５０５は、その時系列データのうち振動センサ５０２から取得した振動の波形データを周波数に変換する（ステップＳ６０３）。
【００５２】
ブロック化モジュール５０６は、周波数変換されたデータを一定の周波数幅ずつブロック化する（ステップＳ６０４）。
【００５３】
平均化モジュール５０７は、ブロック化した範囲毎に平均値を計算する（ステップＳ６０５）。
【００５４】
時系列データ出力モジュール５０８は、その平均値に周波数変換前の時刻を割り当てて時系列データに戻す（ステップＳ６０６）。
【００５５】
ＡＲＸ関係式計算モジュール５０９は、周波数から時系列化した振動データと、雨量センサ５０３および気温センサ５０４からの時系列データ間でＡＲＸ関係式を計算する（ステップＳ６０７）。また、ＡＲＸ関係式計算モジュール５０９は、相関として関係式の係数を関係式記憶メモリ５１０に格納する（ステップＳ６０８）。
【００５６】
通知モジュール５１１は、振動センサ５０２が取得した波形データ、雨量センサ５０３もしくは気温センサ５０４が取得した時系列データ、周波数データ、特徴量または特徴量と時系列データ間の相関（ＡＲＸ関係式、またはその係数）をネットワーク５１２を介して他の情報端末等に通知する（ステップＳ６０９）。
【００５７】
実施形態２．
第２の実施形態の分析装置の構成を説明する。図５は、第２の実施形態の分析装置の構成を示すブロック図である。本実施形態の分析装置３０１は、観測段階の分析装置である。
【００５８】
分析装置３０１は、第１のセンサ３０２と、第２のセンサ３０３と、第３のセンサ３０４とを備える。また、分析装置３０１は、周波数変換手段３０５と、ブロック化手段３０６と、特徴量計算手段３０７と、時系列化手段３０８と、相関検査手段３１３と、相関記憶手段３１０とを備える。相関検査手段３１３は、相関一致度計算手段３０９を含む。なお、本実施形態の分析装置３０１は、第１の実施形態における分析装置１０１の相関度計算手段１０９の代わりに相関一致度計算手段３０９を備えた構成である。
【００５９】
周波数変換手段３０５、ブロック化手段３０６、特徴量計算手段３０７、時系列化手段３０８、および相関検査手段３１３は、例えば、特定の演算処理等を行うよう設計されたハードウェア、またはプログラムに従って動作するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の情報処理装置によって実現される。また、そのプログラムは、コンピュータが読み取り可能であって非一時的な情報記憶媒体に記憶される。
【００６０】
第１のセンサ３０２は、周波数変換手段３０５に接続されている。第１のセンサ３０２は、対象物が発する光、音、または振動等の波形データを取得する。
【００６１】
第２のセンサ３０３と第３のセンサ３０４は、相関検査手段３１３に接続されている。第２のセンサ３０３と第３のセンサ３０４は、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得する。第２のセンサ３０３および第３のセンサ３０４は、例えば、雨量、気温、湿度、太陽光の光量、対象物の傾き、土壌の水分量等の時系列データを取得する。
【００６２】
周波数変換手段３０５は、時系列データのうち第１のセンサ３０２から取得した波形データを周波数に変換する。
【００６３】
ブロック化手段３０６は、周波数変換されたデータを一定の周波数幅ずつブロック化し、特徴量計算手段３０７に出力する。周波数幅は、任意の周波数幅でよい。分析装置３０１は、ブロック化手段３０６を、必ずしも備えてなくてもよい。分析装置３０１は、例えば、特徴量計算手段３０７が特徴量として固有振動数を計算する場合にはブロック化を行わなくてもよいからである。さらに、ブロック化手段３０６は、必要がない周波数帯についてはこのブロック化から除外することもでき、その場合には、それ以後の特徴量計算などの処理を行わなくてもよい。
【００６４】
特徴量計算手段３０７は、ブロック化された範囲毎に、ブロック化された周波数に基づいた特徴量を計算し、計算した特徴量を時系列化手段３０８に出力する。特徴量計算手段３０７は、各ブロック化範囲の平均値、最大値、分散、偏差、二乗平均平方根（ＲＭＳ）などを計算することにより、各データの特徴量を計算する。特徴量計算手段３０７は、周波数データにおける固有振動数（卓越周波数とも言う）を求め、その固有振動数の周波数値を、周波数特徴量としてもよい。
【００６５】
時系列化手段３０８は、計算された特徴量に周波数変換前の時刻を割り当てて時系列化する。時系列化手段３０８は、具体的には、第２のセンサ３０３と第３のセンサ３０４が取得した時系列データに対応する時刻を特徴量に割り当てて特徴量を時系列化する。時系列化手段３０８は、時系列データを相関一致度計算手段３０９に出力する。
【００６６】
相関一致度計算手段３０９は、予め記憶された特徴量と時系列データとの相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの相関の一致度を示す相関一致度を計算する。相関一致度計算手段３０９は、具体的には、波形データに基づく特徴量と、相関記憶手段３１０にあらかじめ記憶されている相関とを元に、第２のセンサ３０３および第３のセンサ３０４が取得した時系列データの予測値を計算し、実測値との一致度を計算する。または、第２のセンサ３０３および第３のセンサ３０４が取得した時系列データと、相関記憶手段３１０にあらかじめ記憶されている相関とを元に、波形データに基づく特徴量の予測値を計算し、実測値との一致度を計算する。相関度一致度計算手段３０９は、いわゆる相関を求める計算のほかに、ＡＲＸによる複数の時系列データ間の不変式の計算を行ってもよい。
【００６７】
また、相関一致度計算手段３０９は、予め準備した相関による予測値と実測値との差を求める場合に、前処理を行ってもよい。相関一致度計算手段３０９は、例えば、前処理として、単純平均や移動平均、または積分や微分などを行ってもよい。相関一致度計算手段３０９は、相関一致度を計算した後に、相関一致度を通知する処理を行ってもよい。または、相関一致度計算手段３０９は、一致度が、あらかじめ決めておいた閾値を超えたり下回ったりした場合に、その旨を外部に通知してもよい。このような前処理や通知処理は、相関一致度計算手段３０９が行ってもよいし、他の手段が行ってもよい。
【００６８】
なお、分析装置３０１は、第１の実施形態の相関検査手段１１３に相関一致度計算手段３０９を追加した構成であってもよい。
【００６９】
次に、第２の実施形態の分析装置の動作を説明する。図６は、第２の実施形態の分析装置の動作を示すフローチャートである。
【００７０】
分析装置３０１の動作が開始すると、まず、第１のセンサ３０２、第２のセンサ３０３、第３のセンサ３０４が時系列データを取得する（ステップＳ４０２）。
【００７１】
周波数変換手段３０５は、時系列データのうち第１のセンサ３０２から取得した波形データを周波数に変換する（ステップＳ４０３）。
【００７２】
ブロック化手段３０６は、周波数変換されたデータを一定の周波数幅毎にブロック化する（ステップＳ４０４）。
【００７３】
特徴量計算手段３０７は、ブロック化された範囲毎に特徴量を計算する（ステップＳ４０５）。
【００７４】
時系列化手段３０８は、その特徴量に周波数変換前の時刻を割り当てて時系列化する（ステップＳ４０６）。
【００７５】
相関一致度計算手段３０９は、周波数から時系列化したデータ、第２のセンサ３０３および第３のセンサ３０４からの時系列データについて、相関記憶手段３１０にあらかじめ準備しておいた相関を元に予測値を計算し、実測値との一致度を計算する（ステップＳ４０７）。
【００７６】
本実施形態の分析装置３０１は、第１のセンサ３０２から得られた波形データに基づく特徴量と、第２のセンサ３０３および第３のセンサ３０４から得られた時系列データとの相関が過去に記憶したものと一致するかどうかを知ることができる。対象物が弾性体から塑性体に変化した場合、この相関が崩れる。そのため、相関が一致していない場合、利用者は、対象物の状態が塑性体に変化したと知ることができる。分析装置３０１は、例えば、土壌の状態の変化を知ることができ、土砂災害発生予知または土砂災害発生の早期検出をすることができる。また、分析装置３０１は、コンクリートや金属の劣化を検知することにより、橋梁破損、トンネル崩落の予知および早期検出を同様に行うことができる。
【００７７】
（実施例２）
図７は、実施例２における分析装置７０１の構成を示すブロック図である。
【００７８】
分析装置７０１は、振動センサ７０２、雨量センサ７０３、気温センサ７０４の３つのセンサを備える。また、分析装置７０１は、高速フーリエ変換モジュール７０５、ブロック化モジュール７０６、平均化モジュール７０７、時系列データ出力モジュール７０８、予測値誤差量計算モジュール７０９、関係式記憶メモリ７１０、予測値誤差量通知モジュール７１１を備える。予測値誤差量通知モジュール７１１は、ネットワーク７１２に接続されている。
【００７９】
振動センサ７０２は、高速フーリエ変換モジュール７０５に接続されている。振動センサ７０２は、対象物の振動の波形データを取得する。この波形データは時系列データである。
【００８０】
雨量センサ７０３と気温センサ７０４は予測値誤差量計算モジュール７０９に接続されている。雨量センサ７０３は、雨量の時系列データを取得する。気温センサ７０４は、気温の時系列データを取得する。
【００８１】
高速フーリエ変換モジュール７０５は、振動センサ７０２から取得したデータを周波数に変換し、変換した周波数をブロック化モジュール７０６に出力する。
【００８２】
ブロック化モジュール７０６は、周波数変換されたデータを一定の周波数幅ずつブロック化し、平均化モジュール７０７に出力する。
【００８３】
平均化モジュール７０７は、ブロック化した範囲毎に平均値を計算し、時系列データ出力モジュール７０８に出力する。
【００８４】
時系列データ出力モジュール７０８は、平均値に周波数変換前の時刻を割り当てて時系列化し、予測値誤差量計算モジュール７０９に出力する。
【００８５】
予測値誤差量計算モジュール７０９は、周波数から時系列化した振動データと、雨量センサ７０３および気温センサ７０４からの時系列データ間で、関係式記憶メモリ７１０に格納されているＡＲＸ関係式の計数を元に、ＡＲＸ関係式を計算して、予測値と実測値との誤差量を計算する。予測値誤差量計算モジュール７０９は、計算結果を予測値誤差量通知モジュール７１１に出力する。
【００８６】
予測値誤差量通知モジュール７１１は、取得した誤差量をネットワーク７１２を介して外部の情報処理端末等（図示せず）に通知する。
【００８７】
図８は、実施例２における分析装置の動作を示すフローチャートである。
【００８８】
動作が開始すると、まず、振動センサ７０２、雨量センサ７０３、気温センサ７０４がデータを取得し時系列データとする（ステップＳ８０２）。
【００８９】
高速フーリエ変換モジュール７０５は、その時系列データのうち振動センサ７０２から取得した振動の波形データを周波数に変換する（ステップＳ８０３）。
【００９０】
ブロック化モジュール７０６は、周波数変換されたデータを一定の周波数幅ずつブロック化する（ステップＳ８０４）。
【００９１】
平均化モジュール７０７は、ブロック化した範囲毎に平均値を計算する（ステップＳ８０５）。
【００９２】
時系列データ出力モジュール７０８は、平均値に周波数変換前の時刻を割り当てて時系列化する（ステップＳ８０６）。
【００９３】
予測値誤差量計算モジュール７０９は、周波数から時系列化した振動データと、雨量センサ７０３および気温センサ７０４が取得した時系列データとの間で、関係式記憶メモリ７１０に格納されている計数を元に、ＡＲＸ関係式を計算して、予測値と実測値との誤差量を計算する（ステップＳ８０７）。
【００９４】
予測値誤差量通知モジュール７１１は、その誤差量をネットワーク７１２を介して外部の情報処理端末等（図示せず）に通知する（ステップＳ８０８）。
【００９５】
図９は、本発明による分析装置の主要部の構成を示すブロック図である。本発明による分析装置１０１は、主要な構成要素として、対象物が発する波形データを取得する第１のセンサ１０２と、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得する第２のセンサ１０３と、波形データの周波数を取得する周波数変換手段１０５と、周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算手段１０７と、特徴量に時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化手段１０８と、特徴量と時系列データとの間の相関を検査する相関検査手段１１３とを備える。
【００９６】
また、上記の各実施形態には、以下の（１）〜（５）に記載された分析装置も開示されている。
【００９７】
（１）対象物が発する波形データを取得する第１のセンサ（例えば、第１のセンサ１０２、第１のセンサ３０２、振動センサ５０２、または振動センサ７０２）と、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得する第２のセンサ（例えば、第２のセンサ１０３、第３のセンサ１０４、第２のセンサ３０３、第３のセンサ３０４、雨量センサ５０３、気温センサ５０４、雨量センサ７０３、または気温センサ７０４）と、波形データの周波数を取得する周波数変換手段（例えば、周波数変換手段１０５、周波数変換手段３０５、高速フーリエ変換モジュール５０５、または高速フーリエ変換モジュール７０５）と、周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算手段（例えば、特徴量計算手段１０７、特徴量計算手段３０７、平均化モジュール５０７、または平均化モジュール７０７）と、特徴量に時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化手段（例えば、時系列化手段１０８、時系列化手段３０８、時系列データ出力モジュール５０８、時系列データ出力モジュール７０８）と、特徴量と時系列データとの間の相関を検査する相関検査手段（例えば、相関検査手段１１３、または相関検査手段３１３）とを備えた分析装置（例えば、分析装置１０１、分析装置３０１、分析装置５０１または分析装置７０１）。
【００９８】
（２）分析装置は、相関検査手段が、特徴量と時系列データとの間の相関を計算する相関計算手段（相関計算手段１０９、またはＡＲＸ関係式計算モジュール５０９）を含むように構成されていてもよい。
【００９９】
（３）分析装置は、相関検査手段は、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算する相関一致度計算手段（相関一致度計算手段３０９、または予測値誤差量計算モジュール７０９）を含むように構成されていてもよい。
【０１００】
（４）分析装置は、周波数を所定の周波数幅毎にブロック化するブロック化手段（例えば、ブロック化手段１０６、ブロック化手段３０６、ブロック化モジュール５０６、またはブロック化モジュール７０６）を備え、特徴量計算手段は、ブロック化された周波数に基づいた特徴量を計算するように構成されていてもよい。
【０１０１】
（５）分析装置は、データを通信するためのネットワーク（例えば、ネットワーク５１２、またはネットワーク７１２）に接続され、ネットワークを介して波形データ、時系列データ、特徴量、および特徴量と時系列データとの間の相関のうちのいずれかを含むデータを外部に通知する通知手段（例えば、通知モジュール５１１または予測値誤差量通知モジュール）を備えるように構成されていてもよい。
【０１０２】
（６）分析装置は、相関の変化により土砂災害予兆、橋梁破損または道路破損を検知するための分析装置であって、特徴量計算手段は、特徴量として固有振動数を計算し、相関検査手段は、前記固有振動数と時系列データとの間の相関を検査するように構成されていてもよい。
【０１０３】
以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態及び実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用の可能性】
【０１０４】
本発明は、土砂災害、橋梁破損、トンネル崩落などの災害予兆検知に適用できる。
【符号の説明】
【０１０５】
１０１，３０１  分析装置
１０２，３０２  第１のセンサ
１０３，３０３  第２のセンサ
１０４，３０４  第３のセンサ
１０５，３０５  周波数変換手段
１０６，３０６  ブロック化手段
１０７，３０７  特徴量計算手段
１０８，３０８  時系列化手段
１０９  相関計算手段
３０９  相関一致度計算手段
１１０，３１０  相関記憶手段
１１３，３１３  相関検査手段
【図１】
2015071925.tif 000003
【図２】
2015071925.tif 000004
【図３】
2015071925.tif 000005
【図４】
2015071925.tif 000006
【図５】
2015071925.tif 000007
【図６】
2015071925.tif 000008
【図７】
2015071925.tif 000009
【図８】
2015071925.tif 000010
【図９】
2015071925.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成28年4月8日(2016.4.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物が発する波形データを取得する第１のセンサと、
前記対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得する第２のセンサと、
前記波形データの周波数を取得する周波数変換手段と、
前記周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算手段と、
前記特徴量に前記時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化手段と、
前記特徴量と前記時系列データとの間の相関を検査する相関検査手段とを備えた
ことを特徴とする分析装置。
【請求項２】
相関検査手段は、特徴量と時系列データとの間の相関を計算する相関計算手段を含む
請求項１記載の分析装置。
【請求項３】
相関検査手段は、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算する相関一致度計算手段を含む
請求項１または請求項２記載の分析装置。
【請求項４】
周波数を所定の周波数幅毎にブロック化するブロック化手段を備え、
特徴量計算手段は、ブロック化された周波数に基づいた特徴量を計算する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項５】
データを通信するためのネットワークに接続され、前記ネットワークを介して波形データ、時系列データ、特徴量、および特徴量と時系列データとの間の相関のうちのいずれかを含むデータを外部に通知する通知手段を備えた
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項６】
相関の変化により土砂災害予兆、橋梁破損または道路破損を検知するための分析装置であって、
特徴量計算手段は、特徴量として固有振動数を計算し、
相関検査手段は、前記固有振動数と時系列データとの間の相関を検査する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項７】
対象物が発する波形データを取得し、
前記対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得し、
前記波形データの周波数を取得し、
前記周波数に基づいた特徴量を計算し、
前記特徴量に前記時系列データに対応した時刻を割り当て、
前記特徴量と前記時系列データとの間の相関を検査する
ことを特徴とする分析方法。
【請求項８】
特徴量と時系列データとの間の相関を計算する
請求項７記載の分析方法。
【請求項９】
コンピュータに、
対象物が発する波形データの周波数を取得する周波数変換処理と、
前記周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算処理と、
前記特徴量に、前記対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化処理と、
前記特徴量と前記時系列データとの間の相関を検査する相関検査処理とを
実行させるための分析プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
相関検査処理で、特徴量と時系列データとの間の相関を計算させる
請求項９記載の分析プログラム。
【手続補正書】
【提出日】平成28年11月22日(2016.11.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物が発する波形データを取得する第１のセンサと、
前記対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得する第２のセンサと、
前記波形データの周波数を取得する周波数変換手段と、
前記周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算手段と、
前記特徴量に前記時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化手段と、
時系列化された後の前記特徴量と前記時系列データとの間の相関を検査する相関検査手段とを備え、
前記相関検査手段は、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算する相関一致度計算手段を含み、
前記相関一致度計算手段は、予めＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ）関数の係数の形式で記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量とを元に、前記時系列データの予測値を計算し、当該予測値と前記時系列データの実測値との誤差量を計算する
ことを特徴とする分析装置。
【請求項２】
相関検査手段は、特徴量と時系列データとの間の相関を計算する相関計算手段を含む
請求項１記載の分析装置。
【請求項３】
周波数を所定の周波数幅毎にブロック化するブロック化手段を備え、
特徴量計算手段は、ブロック化された周波数に基づいた特徴量を計算する
請求項１または請求項２に記載の分析装置。
【請求項４】
データを通信するためのネットワークに接続され、前記ネットワークを介して波形データ、時系列データ、特徴量、および特徴量と時系列データとの間の相関のうちのいずれかを含むデータを外部に通知する通知手段を備えた
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項５】
相関の変化により土砂災害予兆、橋梁破損または道路破損を検知するための分析装置であって、
特徴量計算手段は、特徴量として固有振動数を計算し、
相関検査手段は、前記固有振動数と時系列データとの間の相関を検査する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の分析装置。
【請求項６】
対象物が発する波形データを取得する第１のセンサと、
前記対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得する第２のセンサと、
前記波形データの周波数を取得する周波数変換手段と、
前記周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算手段と、
前記特徴量に前記時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化手段と、
時系列化された後の前記特徴量と前記時系列データとの間の相関を検査する相関検査手段とを備え、
前記相関検査手段は、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算する相関一致度計算手段を含み、
前記相関一致度計算手段は、予めＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ）関数の係数の形式で記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、時系列データとを元に、前記新たに計算された特徴量の予測値を計算し、当該予測値と前記新たに計算された特徴量の実測値との誤差量を計算する
ことを特徴とする分析装置。
【請求項７】
対象物が発する波形データを取得し、
前記対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得し、
前記波形データの周波数を取得し、
前記周波数に基づいた特徴量を計算し、
前記特徴量に前記時系列データに対応した時刻を割り当て、
時系列化された後の前記特徴量と前記時系列データとの間の相関を検査し、
前記相関を検査する処理で、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算し、
前記一致度を計算する処理で、予めＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ）関数の係数の形式で記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量とを元に、前記時系列データの予測値を計算し、当該予測値と前記時系列データの実測値との誤差量を計算する
ことを特徴とする分析方法。
【請求項８】
対象物が発する波形データを取得し、
前記対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得し、
前記波形データの周波数を取得し、
前記周波数に基づいた特徴量を計算し、
前記特徴量に前記時系列データに対応した時刻を割り当て、
時系列化された後の前記特徴量と前記時系列データとの間の相関を検査し、
前記相関を検査する処理で、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算し、
前記一致度を計算する処理で、予めＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ）関数の係数の形式で記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、時系列データとを元に、前記新たに計算された特徴量の予測値を計算し、当該予測値と前記新たに計算された特徴量の実測値との誤差量を計算する
ことを特徴とする分析方法。
【請求項９】
コンピュータに、
対象物が発する波形データの周波数を取得する周波数変換処理と、
前記周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算処理と、
前記特徴量に、前記対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化処理と、
時系列化された後の前記特徴量と前記時系列データとの間の相関を検査する相関検査処理とを実行させ、
前記相関検査処理で、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算する処理を実行させ、
前記一致度を計算する処理で、予めＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ）関数の係数の形式で記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量とを元に、前記時系列データの予測値を計算させ、当該予測値と前記時系列データの実測値との誤差量を計算させる
ための分析プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
対象物が発する波形データの周波数を取得する周波数変換処理と、
前記周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算処理と、
前記特徴量に、前記対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化処理と、
時系列化された後の前記特徴量と前記時系列データとの間の相関を検査する相関検査処理とを実行させ、
前記相関検査処理で、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算する処理を実行させ、
前記一致度を計算する処理で、予めＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ）関数の係数の形式で記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、時系列データとを元に、前記新たに計算された特徴量の予測値を計算させ、当該予測値と前記新たに計算された特徴量の実測値との誤差量を計算させる
ための分析プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明による分析装置は、対象物が発する波形データを取得する第１のセンサと、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得する第２のセンサと、波形データの周波数を取得する周波数変換手段と、周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算手段と、特徴量に時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化手段と、時系列化された後の特徴量と時系列データとの間の相関を検査する相関検査手段とを備え、相関検査手段が、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算する相関一致度計算手段を含み、相関一致度計算手段が、予めＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ）関数の係数の形式で記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量とを元に、時系列データの予測値を計算し、当該予測値と時系列データの実測値との誤差量を計算することを特徴とする。
また、本発明による分析装置は、対象物が発する波形データを取得する第１のセンサと、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得する第２のセンサと、波形データの周波数を取得する周波数変換手段と、周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算手段と、特徴量に時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化手段と、時系列化された後の特徴量と時系列データとの間の相関を検査する相関検査手段とを備え、相関検査手段は、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算する相関一致度計算手段を含み、相関一致度計算手段は、予めＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ）関数の係数の形式で記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、時系列データとを元に、新たに計算された特徴量の予測値を計算し、当該予測値と新たに計算された特徴量の実測値との誤差量を計算することを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明による分析方法は、対象物が発する波形データを取得し、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得し、波形データの周波数を取得し、周波数に基づいた特徴量を計算し、特徴量に時系列データに対応した時刻を割り当て、時系列化された後の特徴量と時系列データとの間の相関を検査し、相関を検査する処理で、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算し、一致度を計算する処理で、予めＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ）関数の係数の形式で記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量とを元に、時系列データの予測値を計算し、当該予測値と時系列データの実測値との誤差量を計算することを特徴とする。
また、本発明による分析方法は、対象物が発する波形データを取得し、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データを取得し、波形データの周波数を取得し、周波数に基づいた特徴量を計算し、特徴量に時系列データに対応した時刻を割り当て、時系列化された後の特徴量と時系列データとの間の相関を検査し、相関を検査する処理で、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算し、一致度を計算する処理で、予めＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ）関数の係数の形式で記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、時系列データとを元に、新たに計算された特徴量の予測値を計算し、当該予測値と新たに計算された特徴量の実測値との誤差量を計算することを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明による分析プログラムは、コンピュータに、対象物が発する波形データの周波数を取得する周波数変換処理と、周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算処理と、特徴量に、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化処理と、時系列化された後の特徴量と時系列データとの間の相関を検査する相関検査処理とを実行させ、相関検査処理で、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算する処理を実行させ、一致度を計算する処理で、予めＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ）関数の係数の形式で記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量とを元に、時系列データの予測値を計算させ、当該予測値と時系列データの実測値との誤差量を計算させることを特徴とする。
また、本発明による分析プログラムは、コンピュータに、対象物が発する波形データの周波数を取得する周波数変換処理と、周波数に基づいた特徴量を計算する特徴量計算処理と、特徴量に、対象物の状態の変化に影響を与える要素の時系列データに対応した時刻を割り当てる時系列化処理と、時系列化された後の特徴量と時系列データとの間の相関を検査する相関検査処理とを実行させ、相関検査処理で、予め記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、新たに計算された特徴量と時系列データとの間の相関との一致度を計算する処理を実行させ、一致度を計算する処理で、予めＡＲＸ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｗｉｔｈ  ｅＸｏｇｅｎｏｕｓ）関数の係数の形式で記憶された特徴量と時系列データとの間の相関と、時系列データとを元に、新たに計算された特徴量の予測値を計算させ、当該予測値と新たに計算された特徴量の実測値との誤差量を計算させることを特徴とする。
【国際調査報告】
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