(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
妨害波を含むサンプルデータを機械学習することにより生成され、妨害波の特徴量に基づいて前記妨害波の属するクラスを特定する学習済モデルを用いて、参照された妨害波である参照妨害波の属するクラスを特定する、クラス特定部と、
前記参照妨害波の属するクラスに基づいて、前記サンプルデータを検索し、関連する妨害波に関する情報である関連妨害波情報を生成する、関連妨害波情報生成部と、
前記関連妨害波情報の一部又は全体を提示する制御を行う、提示制御部と、を備え、
前記参照妨害波は、周波数スペクトラムにおける特異的波形部分である、関連妨害波提示装置。
【請求項２】
前記特異的波形部分は、ピーク波形部分である、請求項１に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項３】
前記機械学習の手法は、所定のクラスタリング手法である、請求項１に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項４】
前記クラスタリング手法は、ｋ平均法である、請求項３に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項５】
前記クラス特定部は、前記サンプルデータをｋ平均法により機械学習することにより生成された学習済モデルと前記参照妨害波とに基づいて、ｋ近傍法により前記参照妨害波の属するクラスを特定する、請求項４に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項６】
前記特徴量は、周波数領域の特徴量である周波数領域特徴量と時間領域の特徴量である時間領域特徴量とを含む、請求項１に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項７】
前記周波数領域特徴量は、少なくとも、周波数スペクトラムにおける一のピーク波形部分のピーク周波数と、前記ピーク周波数に対応するレベルから所定量だけ小さいレベルに対応する前後周波数対を含む、請求項６に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項８】
前記前後周波数対は、ピーク周波数に対応するレベルからの減少量の異なる複数の前後周波数対から成る、請求項７に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項９】
前記時間領域特徴量は、周波数スペクトラムにおける一のピーク波形部分のピーク周波数に対応する時間領域波形において、所定時間継続した上昇レベルであるオンレベルに関する特徴量と、その他の時間区間のレベルであるオフレベルに関する特徴量を含む、請求項６に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項１０】
前記時間領域特徴量は、前記オンレベルの最大レベルと、前記オフレベルの最小レベルと、前記最大レベルと前記最小レベルとの間のレベル差と、前記オンレベルの平均値と、前記オフレベルの平均値と、前記オンレベル平均値と前記オフレベル平均値のレベル差と、前記オンレベル状態の合計時間と、前記オフレベル状態の合計時間と、前記オンレベルの合計時間と前記オフレベル状態の合計時間の比と、を含む、請求項９に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項１１】
前記関連妨害波情報は、さらに、妨害波に関する付随情報を含む、請求項１に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項１２】
前記付随情報は、前記妨害波が生じた部品に関する情報である、請求項１１に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項１３】
前記付随情報は、前記妨害波に対する対策情報である、請求項１１に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項１４】
前記参照妨害波を含む参照周波数スペクトラムを表示制御する、参照周波数スペクトラム表示制御部と、
前記参照周波数スペクトラムにおける所定の周波数域の指定に関する情報を取得する、周波数域取得部と、
前記周波数域の指定に関する情報に基づいて、前記周波数域内のサンプルデータを検索し、前記周波数域に含まれる妨害波に関する情報を生成する、周波数域内妨害波情報生成部と、をさらに備える、請求項１に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項１５】
前記サンプルデータから、所定の類似度算出アルゴリズムに基づいて、参照された周波数スペクトラムと類似する周波数スペクトラムを検索する類似度検索部を、さらに備える、請求項１に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項１６】
前記類似度算出アルゴリズムは、参照された周波数スペクトラムに含まれる妨害波の属するクラス列と、サンプルデータに係る各周波数スペクトラムの妨害波の属するクラス列との類似度を算出するアルゴリズムである、請求項１５に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項１７】
前記類似度算出アルゴリズムは、参照された周波数スペクトラムと対比される周波数スペクトラムとの間の相関係数に基づいて算出される、請求項１５に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項１８】
キーワードの入力を受け付けるキーワード入力受付部と、
入力された前記キーワードに基づいて、前記サンプルデータから関連するデータを検索するキーワード検索部を、さらに備える、請求項１に記載の関連妨害波提示装置。
【請求項１９】
妨害波を含むサンプルデータを機械学習することにより生成され、妨害波の特徴量に基づいて前記妨害波の属するクラスを特定する学習済モデルを用いて、参照された妨害波である参照妨害波の属するクラスを特定する、クラス特定ステップと、
前記参照妨害波の属するクラスに基づいて、前記サンプルデータを検索し、関連する妨害波に関する情報である関連妨害波情報を生成する、関連妨害波情報生成ステップと、
前記関連妨害波情報の一部又は全体を提示する制御を行う、提示制御ステップと、を備え、
前記参照妨害波は、周波数スペクトラムにおける特異的波形部分である、関連妨害波提示方法。
【請求項２０】
妨害波を含むサンプルデータを機械学習することにより生成され、妨害波の特徴量に基づいて前記妨害波の属するクラスを特定する学習済モデルを用いて、参照された妨害波である参照妨害波の属するクラスを特定する、クラス特定ステップと、
前記参照妨害波の属するクラスに基づいて、前記サンプルデータを検索し、関連する妨害波に関する情報である関連妨害波情報を生成する、関連妨害波情報生成ステップと、
前記関連妨害波情報の一部又は全体を提示する制御を行う、提示制御ステップと、を備え、
前記参照妨害波は、周波数スペクトラムにおける特異的波形部分である、関連妨害波提示プログラム。
【請求項２１】
妨害波を含むサンプルデータを機械学習することにより生成され、妨害波の特徴量に基づいて前記妨害波の属するクラスを特定する学習済モデルを用いて、参照された妨害波である参照妨害波の属するクラスを特定する、クラス特定部と、
前記参照妨害波の属するクラスに基づいて、前記サンプルデータを検索し、関連する妨害波に関する情報である関連妨害波情報を生成する、関連妨害波情報生成部と、
前記関連妨害波情報の一部又は全体を提示する制御を行う、提示制御部と、を備え、
前記参照妨害波は、周波数スペクトラムにおける特異的波形部分である、関連妨害波提示システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、電子機器等の電磁波干渉（ＥＭＩ：  Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ）対策の分野に関し、特に、電子機器等の妨害波対策を支援する装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子機器等が放射する電磁波は、他の電子機器等の機能を妨害する電磁波干渉（ＥＭＩ）の原因となり得る。そのため、誤作動や故障なく電子機器等を正常に動作させるためには、電子機器等の妨害波（電磁ノイズ）対策が必要となる。【０００３】
この妨害波対策は、従来、電波暗室等において所定の測定システム（例えば、特許文献１）を用いて得られた周波数スペクトラムや時系列データなどを作業者が観察することにより行われていた。すなわち、作業者は、例えば、対象となる周波数スペクトラム等の波形を観察して妨害波部分を特定し、経験や過去のデータとの比較に基づいて妨害波の原因を推定し、当該原因に応じた対応策を講じていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第６５０５３４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の妨害波の原因推定方法では、作業者の熟練度やスキルに応じて原因推定の精度や効率が大きく異なることがあった。【０００６】
また、近年、電子機器等の高密度化等により、妨害波（電磁ノイズ）の原因特定が困難化しており、その対策時間及び費用が増大化している。そのため、作業の効率化が望まれていた。【０００７】
本発明は、上述の技術的背景の下になされたものであり、その目的とするところは、妨害波対策に従事する作業者が、その熟練度やスキルに依らずに、効率的に妨害波の原因特定を行うことを可能とする技術を提供し、作業者による妨害波の原因特定作業の負担を軽減することにある。【０００８】
本発明のさらに他の目的並びに作用効果については、明細書の以下の記述を参照することにより、当業者であれば容易に理解されるであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述の技術的課題は、以下の構成を有する関連妨害波提示装置、方法、プログラム及びシステムにより解決することができる。【００１０】
すなわち、本開示に係る関連妨害波提示装置は、妨害波を含むサンプルデータを機械学習することにより生成され、妨害波の特徴量に基づいて前記妨害波の属するクラスを特定する学習済モデルを用いて、参照された妨害波である参照妨害波の属するクラスを特定する、クラス特定部と、前記参照妨害波の属するクラスに基づいて、前記サンプルデータを検索し、関連する妨害波に関する情報である関連妨害波情報を生成する、関連妨害波情報生成部と、前記関連妨害波情報の一部又は全体を提示する制御を行う、提示制御部と、を備えている。【００１１】
このような構成によれば、機械学習により生成された学習済モデルを用いて、参照された妨害波と関連する妨害波情報を生成して提示することができる。従って、作業者の熟練度やスキルに依らずに、作業者に対して関連する過去の妨害波を提示することができる。また、参照された妨害波に基づいてサンプルデータの検索を自動で行うので、作業者は効率的に原因特定作業を行うことができる。すなわち、作業者の妨害波の原因特定作業の負担を軽減することができる。【００１２】
なお、ここで提示とは、例えば、ディスプレイ等の表示装置への画像表示や、スピーカからの音声出力等を含み、その提示の形態は問わない。また、妨害波の語には、他の装置や機器の動作を妨害し得るあらゆる種類の電磁波が含まれる。【００１３】
前記参照妨害波は、周波数スペクトラムにおける特異的波形部分であってもよい。【００１４】
前記特異的波形部分は、ピーク波形部分であってもよい。【００１５】
なお、ピーク波形部分とは、周波数スペクトラムにおいて近傍と比して所定量以上の又は突出した振幅を有する波形部分を言う。【００１６】
前記機械学習の手法は、所定のクラスタリング手法であってもよい。【００１７】
前記クラスタリング手法は、ｋ平均法であってもよい。【００１８】
前記クラス特定部は、前記サンプルデータをｋ平均法により機械学習することにより生成された学習済モデルと前記参照妨害波とに基づいて、ｋ近傍法により前記参照妨害波の属するクラスを特定する、ものであってもよい。【００１９】
前記特徴量は、周波数領域の特徴量である周波数領域特徴量と時間領域の特徴量である時間領域特徴量とを含む、ものであってもよい。【００２０】
前記周波数領域特徴量は、少なくとも、周波数スペクトラムにおける一のピーク波形部分のピーク周波数と、前記ピーク周波数に対応するレベルから所定量だけ小さいレベルに対応する前後周波数を含む、ものであってもよい。【００２１】
前記前後周波数対は、ピーク周波数に対応するレベルからの減少量の異なる複数の前後周波数対から成る、ものであってもよい。【００２２】
前記時間領域特徴量は、周波数スペクトラムにおける一のピーク波形部分のピーク周波数に対応する時間領域波形において、所定時間継続した上昇レベルであるオンレベルに関する特徴量と、その他の時間区間のレベルであるオフレベルに関する特徴量を含む、ものであってもよい。【００２３】
前記時間領域特徴量は、前記オンレベルの最大レベルと、前記オフレベルの最小レベルと、前記最大レベルと前記最小レベルとの間のレベル差と、前記オンレベルの平均値と、前記オフレベルの平均値と、前記オンレベル平均値と前記オフレベル平均値のレベル差と、前記オンレベル状態の合計時間と、前記オフレベル状態の合計時間と、前記オンレベルの合計時間と前記オフレベル状態の合計時間の比と、を含む、ものであってもよい。【００２４】
前記関連妨害波情報は、さらに、妨害波に関する付随情報を含む、ものであってもよい。【００２５】
前記付随情報は、前記妨害波が生じた部品に関する情報であってもよい。【００２６】
前記付随情報は、前記妨害波に対する対策情報であってもよい。【００２７】
前記参照妨害波を含む参照周波数スペクトラムを表示制御する、参照周波数スペクトラム表示制御部と、前記参照周波数スペクトラムにおける所定の周波数域の指定に関する情報を取得する、周波数域取得部と、前記周波数域の指定に関する情報に基づいて、前記周波数域内のサンプルデータを検索し、前記周波数域に含まれる妨害波に関する情報を生成する、周波数域内妨害波情報生成部と、をさらに備えるものであってもよい。【００２８】
前記サンプルデータから、所定の類似度算出アルゴリズムに基づいて、参照された周波数スペクトラムと類似する周波数スペクトラムを検索する類似度検索部を、さらに備えるものであってもよい。【００２９】
前記類似度算出アルゴリズムは、参照された周波数スペクトラムに含まれる妨害波の属するクラス列と、サンプルデータに係る各周波数スペクトラムの妨害波の属するクラス列との類似度を算出するアルゴリズムであってもよい。【００３０】
前記類似度算出アルゴリズムは、参照された周波数スペクトラムと対比される周波数スペクトラムとの間の相関係数に基づいて算出される、ものであってもよい。【００３１】
キーワードの入力を受け付けるキーワード入力受付部と、入力された前記キーワードに基づいて、前記サンプルデータから関連するデータを検索するキーワード検索部を、さらに備えるものであってもよい。【００３２】
本発明は、方法として観念することもできる。すなわち、本発明に係る関連妨害波提示方法は、妨害波を含むサンプルデータを機械学習することにより生成され、妨害波の特徴量に基づいて前記妨害波の属するクラスを特定する学習済モデルを用いて、参照された妨害波である参照妨害波の属するクラスを特定する、クラス特定ステップと、前記参照妨害波の属するクラスに基づいて、前記サンプルデータを検索し、関連する妨害波に関する情報である関連妨害波情報を生成する、関連妨害波情報生成ステップと、前記関連妨害波情報の一部又は全体を提示する制御を行う、提示制御ステップと、を備えるものであってもよい。【００３３】
本発明は、コンピュータプログラムとしても観念することができる。すなわち、本発明に係る関連妨害波提示プログラムは、妨害波を含むサンプルデータを機械学習することにより生成され、妨害波の特徴量に基づいて前記妨害波の属するクラスを特定する学習済モデルを用いて、参照された妨害波である参照妨害波の属するクラスを特定する、クラス特定ステップと、前記参照妨害波の属するクラスに基づいて、前記サンプルデータを検索し、関連する妨害波に関する情報である関連妨害波情報を生成する、関連妨害波情報生成ステップと、前記関連妨害波情報の一部又は全体を提示する制御を行う、提示制御ステップと、を備えるものである。【００３４】
本発明は、システムとしても観念することができる。すなわち、本発明に係る関連妨害波提示システムは、妨害波を含むサンプルデータを機械学習することにより生成され、妨害波の特徴量に基づいて前記妨害波の属するクラスを特定する学習済モデルを用いて、参照された妨害波である参照妨害波の属するクラスを特定する、クラス特定部と、前記参照妨害波の属するクラスに基づいて、前記サンプルデータを検索し、関連する妨害波に関する情報である関連妨害波情報を生成する、関連妨害波情報生成部と、前記関連妨害波情報の一部又は全体を提示する制御を行う、提示制御部と、を備えるものである。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、妨害波の原因特定作業の負担を軽減する装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】図１は、関連妨害波提示装置のハードウェア構成図である。
【図２】図２は、分析プログラムのゼネラルフローチャートである。
【図３】図３は、学習モード処理の詳細フローチャートである。
【図４】図４は、データ分析モード処理の詳細フローチャートである。
【図５】図５は、選択領域検索モードの詳細フローチャートである。
【図６】図６は、選択領域検索モードに関する画面図の例である。
【図７】図７は、類似妨害波検索モードの詳細フローチャートである。
【図８】図８は、類似妨害波検索モードに関する画面図の例である。
【図９】図９は、周波数領域特徴量に関する説明図である。
【図１０】図１０は、時間領域特徴量に関する説明図である。
【図１１】図１１は、類似データ検索モードの詳細フローチャートである。
【図１２】図１２は、類似データ検索モードに関する画面図の例である。
【図１３】図１３は、クラス列の類似度に関する説明図である。
【図１４】図１４は、キーワード検索モードの詳細フローチャートである。
【図１５】図１５は、キーワード検索モードに関する画面図の例である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、本発明に係る関連妨害波提示装置、方法、プログラム及びシステムの実施の一形態を、添付の図面を参照しつつ、詳細に説明する。
【００３８】
＜１．第１の実施形態＞
＜１．１  ハードウェア構成＞
まず、本発明に係る関連妨害波提示装置１００のハードウェア構成について説明する。図１は、関連妨害波提示装置１００のハードウェア構成図を示す。同図から明らかな通り、本実施形態に係る関連妨害波提示装置１００は、制御部１、記憶部２、Ｉ／Ｏ部３、入力部４、表示制御部５、音声出力部６及び通信部７とを備え、各装置は互いにバス等を介して接続されている。
【００３９】
制御部１はＣＰＵ及び／又はＧＰＵ等からなる制御装置である。記憶部２は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク、フラッシュメモリ等から成る記憶装置であり、後述の種々の情報を記憶している。Ｉ／Ｏ部３は、外部装置との入出力のインタフェースである。入力部４は、関連妨害波提示装置１００に接続されたキーボード等からの入力に関する処理を行う。表示制御部５は、図示しないディスプレイ等と接続され、表示される画像等の表示制御を行う。音声出力部６は、図示しないスピーカ等と接続され、音声出力処理を行う。通信部７は、有線又は無線通信を行うための所定の規格に則った通信ユニットである。
【００４０】
＜１．２  動作＞
次に、本発明に係る関連妨害波提示装置１００の動作について説明する。
【００４１】
図２は、妨害波の分析プログラムのゼネラルフローチャートである。同図から明らかな通り、記憶部２に予め記憶された妨害波の分析プログラムが実行されると、処理が開始し、モード選択入力の検出待機状態となる（Ｓ１ＮＯ）。このモード選択入力の検出待機状態において、入力部４を介して所定の選択信号が検出されると（Ｓ１ＹＥＳ）、学習モード処理（Ｓ２）又はデータ分析処理（Ｓ３）のうち選択信号に応じたモードの実行処理がなされる。その後、いずれかのモードの処理が終了すると、所定の終了判定処理が行われる。終了判定の結果、未だ処理が終了しないと判定される場合（Ｓ４ＮＯ）、再びモード選択入力の検出待機状態となる（Ｓ１ＮＯ）。一方、終了判定の結果、「終了」と判定される場合（Ｓ４ＹＥＳ）、処理は終了する。
【００４２】
＜１．２．１  学習モード＞
図３は、学習モード処理（Ｓ２）の詳細フローチャートである。同図から明らかな通り、処理が開始すると、記憶部２に記憶された、様々な対象や条件で測定することにより取得されたサンプルデータ、すなわち、妨害波を含む周波数領域データ及び時間領域データが読み出される（Ｓ２１）。次に、読み出された各周波数領域データ及び時間領域データから妨害波に相当する部分を抽出し、当該妨害波相当部分より特徴量を抽出する処理が行われる（Ｓ２２）。なお、この妨害波に相当する部分は、本実施形態においては、周波数スペクトラムにおいて近傍と比して所定量以上の又は突出した振幅を有するピーク波形部分として定義される。
【００４３】
特徴量として、本実施形態においては、周波数領域の特徴量と時間領域の特徴量を含む。より具体的には、周波数領域の特徴量は、図９に示される通り、ピーク波形部分のピーク周波数（ｆｐ）、ピーク周波数に対応するレベルから６ｄＢだけ小さいレベルに対応する一対の前後周波数（ｆ＿６Ｌ、ｆ＿６Ｈ）及びその前後周波数間の幅（Ｗ−１）、ピーク周波数に対応するレベルから１０ｄＢだけ小さいレベルに対応する一対の前後周波数（ｆ＿１０Ｌ、ｆ＿１０Ｈ）及びその前後周波数間の幅（Ｗ−２）、ピーク周波数に対応するレベルから２０ｄＢだけ小さいレベルに対応する一対の前後周波数（ｆ＿２０Ｌ、ｆ＿２０Ｈ）及びその前後周波数間の幅（Ｗ−３）の１０個の特徴量である。
【００４４】
一方、時間領域の特徴量は、図１０に示される通り、ピーク周波数における時間領域の波形の最小値（Ｍｉｎ）、最大値（Ｍａｘ）、最大値と最小値の差分であるレベル変動（Ｍａｘ−Ｍｉｎ）、一定の継続的なレベル上昇状態であるオン（ＯＮ）状態の平均レベル（Ａｖｅ＿ｏｎ）、その他の通常状態であるオフ（ＯＦＦ）状態の平均レベル（Ａｖｅ＿ｏｆｆ）、オン状態とオフ状態との間のレベル差、オン時間幅の合計（Δｔ＿Ｈ１＋Δｔ＿Ｈ２）、オフ時間幅の合計（Δｔ＿Ｌ１＋Δｔ＿Ｌ２＋Δｔ＿Ｌ３）、オン時間幅の合計とオフ時間幅の合計との比（（Δｔ＿Ｈ１＋Δｔ＿Ｈ２）／（Δｔ＿Ｌ１＋Δｔ＿Ｌ２＋Δｔ＿Ｌ３））の９個の特徴量である。
【００４５】
各ピーク波形部分からそれぞれ特徴量を抽出した後、ｋ−平均法による機械学習処理を行う（Ｓ２３）。ｋ−平均法は非階層型のクラスタリングアルゴリズムであり、本実施形態においては、特徴量を入力として予め定められたクラス数に分類する処理を妨害波の個数分だけ繰り返す。
【００４６】
その後、ｋ−平均法により学習された学習済モデルを記憶部２へと記憶する処理を行い（Ｓ２５）、処理は終了する。
【００４７】
＜１．２．２  データ分析処理＞
図４は、データ分析モード処理（Ｓ３）の詳細フローチャートである。同図から明らかな通り、処理が開始すると、各種データの読み出し処理が行われる（Ｓ３１）。この各種データは、分析対象となる周波数領域データ及び時間領域データ、学習済モデルなどを含む。なお、このとき、後述の種々の処理のため、周波数領域又は時間領域の妨害波を含むサンプルデータを同時に読み出してもよい。読み出しの結果、データが適切に存在しない場合等には処理は終了する。一方、この読出処理が適切に完了すると、モード入力の検出待機状態となる（Ｓ３４）。
【００４８】
入力部４を介して第１〜第４のモード信号が入力されると、モード信号に応じて第１のモード〜第４のモード処理（Ｓ３５〜Ｓ３８）が実行される。各モード処理（Ｓ３５〜Ｓ３８）が終了し、データ分析モード処理の終了指示が行われると（Ｓ３９ＹＥＳ）、処理は終了する。一方、各モード処理（Ｓ３５〜Ｓ３８）が終了し、データ分析モード処理の継続指示が行われると（Ｓ３９ＮＯ）、再びモード入力の検出待機状態となる（Ｓ３４）。
【００４９】
＜第１のモード（選択領域検索モード）＞
第１のモード信号が検出されると、選択領域検索モードが実行される（Ｓ３５）。図５は、選択領域検索モードの詳細フローチャートである。同図から明らかな通り、処理が開始すると、分析対象となるデータを読み込んで初期画面の表示処理が行われる（Ｓ３５１）。
【００５０】
図６は、表示される選択領域検索モードの画面図の例である。同図から明らかな通り、画面左上段には、分析対象となるデータの周波数領域波形を示す対象グラフ表示領域１０が配置されている。対象グラフ表示領域１０には、分析対象となるデータの周波数領域波形（すなわち、周波数スペクトラム）が表示されており、同周波数スペクトラムには、所定量以上の振幅を有するピーク波形部分１０３が複数含まれている。
【００５１】
また、対象グラフ表示領域１０は、そのグラフ表示領域上を選択可能に構成されており、例えば、下限周波数１０２ａと上限周波数１０２ｂとを選択することにより参照周波数領域（同図網掛け領域）を設定することが可能に構成されている。なお、グラフの横軸は周波数、縦軸はレベルを示しており、スライドバー１０１を利用して表示領域を左右に移動させることができるように構成されている。
【００５２】
画面左下段には、対象グラフ表示領域１０に表示したデータに関連する情報を表示する関連情報提示領域１７が表示されている。関連情報提示領域１７には、対象グラフ表示領域１０に表示したデータのファイル名及び測定日が含まれると共に、データを取得した対象製品のモデルや動作モード等の情報が含まれている。
【００５３】
画面の右上段には、選択域内妨害波表示領域１３が設けられている。選択域内妨害波表示領域１３には、対象グラフ表示領域１０において選択された参照周波数領域に対応する妨害波（周波数スペクトラムにおいて所定量以上の振幅を伴うピーク波形部分）に関する種々の情報（例えば、ピーク周波数、ピークレベル等）が表示されている。なお、選択域内妨害波表示領域１３には、縦横にスライドバー１３１、１３２が設けられており、妨害波をスクロール表示させることができるように構成されている。
【００５４】
画面の右下段には、サンプルデータ表示領域１５が設けられている。サンプルデータ表示領域１５には、選択領域内のサンプル妨害波と当該妨害波の原因となった部品に関する情報が表示されている。これらの情報は、部品と当該部品から放出される妨害波の周波数との対応関係を表すサンプルテーブルを読み出すことにより表示されている。なお、サンプルデータ表示領域１５には、縦横にスライドバー１５１、１５２が設けられており、例えば、妨害波等のサンプルデータをスクロール表示させることができるように構成されている。
【００５５】
なお、後述するように、初期画面提示時（Ｓ３５１）においては参照周波数領域は設定されておらず、参照周波数領域が設定されるまでは、選択域内妨害波表示領域１３及びサンプルデータ表示領域１５には、特段のデータは表示されていない状態であることに留意されたい。
【００５６】
図５に戻り、初期画面表示処理（Ｓ３５１）が終了すると、所定の周波数範囲の選択を受け付ける処理が行われる（Ｓ３５３ＮＯ）。この状態において、図６の対象グラフ表示領域１０において下限周波数１０２ａと上限周波数１０２ｂを選択することにより参照周波数領域が設定されると、当該参照周波数領域が所定の周波数範囲として検出される（Ｓ３５３ＹＥＳ）。所定の周波数範囲が検出された後、当該周波数領域に含まれる妨害波、すなわち、所定量以上の振幅を有するピーク波形部分を検出し、検出した妨害波を図６に示す選択域内妨害波表示領域１３へと表示する処理が行われる（Ｓ３５５）。
【００５７】
その後、サンプルデータから妨害波と関連するデータ、本実施形態においては、選択された周波数域内にピーク周波数を有するサンプルデータ中の妨害波に関連する情報を検索する処理が行われ、当該関連する情報をサンプルデータ表示領域１５へと表示する（Ｓ３５７）。図６に示される通り、この関連情報には、例えば、検索された妨害波に関するデータに対応する部品の情報等が含まれる。その後、再び、所定の周波数範囲の選択を受け付ける処理が行われる（Ｓ３５３ＮＯ）。なお、図示しないものの、モードの終了は所定の終了指示の検出に基づいて所定の割り込み処理により行われる。
【００５８】
このような構成によれば、分析対象となるデータの周波数領域波形を示す対象グラフの妨害波周辺を指定することにより、当該周波数領域において過去に発生した妨害波をサンプルデータから検索することができる。これにより、妨害波の原因特定をより効率的に行うことができる。
【００５９】
また、サンプルデータから検索された過去の妨害波に関連する情報も同時に確認することができるので、原因推定の助けとなる情報が同時に得られ、妨害波の原因特定の精度と効率性が向上する。
【００６０】
＜第２のモード（類似妨害波検索モード）＞
第２のモード信号が検出されると、類似妨害波検索モードが実行される（Ｓ３６）。図７は、類似妨害波検索モードの詳細フローチャートである。同図から明らかな通り、処理が開始すると、分析対象となるデータを読み込んで初期画面の表示処理が行われる（Ｓ３６１）。
【００６１】
図８は、表示される類似妨害波検索モードの画面図の例である。同図から明らかな通り、画面左上段には、分析対象となるデータの周波数領域波形を示す対象グラフ表示領域２０が配置されている。対象グラフ表示領域２０には、分析対象となるデータの周波数領域波形（すなわち、周波数スペクトラム）が表示されており、同周波数スペクトラムには、所定量以上の振幅を有するピーク波形部分２０３が複数含まれている。また、ピーク波形部分２０３は、参照妨害波として選択可能に構成されている。なお、グラフの横軸は周波数、縦軸はレベルを示しており、スライドバー２０１を利用して表示領域を左右に移動させることができるように構成されている。
【００６２】
画面左下段には、対象グラフ表示領域２０に表示したデータに関連する情報を表示する関連情報提示領域２５が表示されている。関連情報提示領域２５には、対象グラフ表示領域２０に表示したデータのファイル名及び測定日が含まれると共に、データを取得した対象製品のモデルや動作モード等の情報が含まれている。
【００６３】
画面の右上段には、サンプルデータから検索され、対象表示領域２０において選択された妨害波に類似する妨害波のリストを表示するサンプル妨害波表示領域２３が設けられている。サンプル妨害波表示領域２３には、対象表示領域２０において選択された妨害波に類似する妨害波に関する情報、例えば、妨害波のピーク周波数、そのピークレベル、当該妨害波に対して作業者から付与されたコメント等が表示される。なお、サンプル妨害波表示領域２３には、縦横にスライドバー２３１、２３２が設けられており、例えば、サンプル妨害波及びその関連情報をスクロール表示させることができるように構成されている。
【００６４】
なお、後述するように、初期画面提示時（Ｓ３６１）においては、対象グラフ表示領域２０において参照妨害波は設定されておらず、参照妨害波が設定されるまでは、サンプル妨害波表示領域２３には、特段のデータは表示されていない状態であることに留意されたい。
【００６５】
図７に戻り、初期画面表示処理（Ｓ３６１）が終了すると、対象グラフ表示領域２０において妨害波、すなわち、ピーク波形部分２０３の選択を検出待機する処理が行われる（Ｓ３６２ＮＯ）。この状態において、作業者により、対象グラフ表示領域２０において妨害波、すなわち、ピーク波形部分２０３が選択されたことが検出されると（Ｓ３６２ＹＥＳ）、当該妨害波に関連して特徴量を抽出する処理が行われる（Ｓ３６３）。
【００６６】
この特徴量として、本実施形態においては、周波数領域の特徴量と時間領域の特徴量を含む。より具体的には、周波数領域の特徴量は、図９に示される通り、ピーク波形部分２０３のピーク周波数（ｆｐ）、ピーク周波数に対応するレベルから６ｄＢだけ小さいレベルに対応する一対の前後周波数（ｆ＿６Ｌ、ｆ＿６Ｈ）及びその前後周波数間の幅（Ｗ−１）、ピーク周波数に対応するレベルから１０ｄＢだけ小さいレベルに対応する一対の前後周波数（ｆ＿１０Ｌ、ｆ＿１０Ｈ）及びその前後周波数間の幅（Ｗ−２）、ピーク周波数に対応するレベルから２０ｄＢだけ小さいレベルに対応する一対の前後周波数（ｆ＿２０Ｌ、ｆ＿２０Ｈ）及びその前後周波数間の幅（Ｗ−３）の１０個の特徴量である。
【００６７】
一方、時間領域の特徴量は、図１０に示される通り、ピーク周波数における時間領域の波形の最小値（Ｍｉｎ）、最大値（Ｍａｘ）、最大値と最小値の差分であるレベル変動（Ｍａｘ−Ｍｉｎ）、一定の継続的なレベル上昇状態であるオン（ＯＮ）状態の平均レベル（Ａｖｅ＿ｏｎ）、その他の通常状態であるオフ（ＯＦＦ）状態の平均レベル（Ａｖｅ＿ｏｆｆ）、オン状態とオフ状態との間のレベル差、オン時間幅の合計（Δｔ＿Ｈ１＋Δｔ＿Ｈ２）、オフ時間幅の合計（Δｔ＿Ｌ１＋Δｔ＿Ｌ２＋Δｔ＿Ｌ３）、オン時間幅の合計とオフ時間幅の合計との比（（Δｔ＿Ｈ１＋Δｔ＿Ｈ２）／（Δｔ＿Ｌ１＋Δｔ＿Ｌ２＋Δｔ＿Ｌ３））の９個の特徴量である。
【００６８】
特徴量の抽出処理（Ｓ３６３）が行われると、それらの１９個の特徴量と、学習モード処理（Ｓ２）においてｋ平均法により学習を行った学習済モデルに関するデータとに基づいて、ｋ近傍法により属するクラスを算出する処理が行われる（Ｓ３６５）。ｋ近傍法とは、特徴空間の近傍学習例に基づく分類手法であり、本実施形態においては、入力を特徴量として、入力特徴量の近傍に存在するｋ（正の整数）個の学習例を参照して、入力特徴量の属するクラスを算出する。
【００６９】
クラスの算出処理（Ｓ３６５）が終了すると、算出されたクラスに関連するクラスに属する妨害波をサンプルデータから検索する処理が行われる（Ｓ３６６）。ここで、本実施形態においては、関連するクラスとは同一のクラスである。すなわち、選択された妨害波の属するクラスと同一のクラスに属する妨害波をサンプルデータから検索することとなる。
【００７０】
妨害波の検索処理（Ｓ３６６）が終了すると、例えば、図８に示されるように、検索されたサンプル妨害波及びその関連情報をリストとしてサンプル妨害波表示領域２３に表示する処理が行われる（Ｓ３６８）。同図の例にあっては、サンプルデータからピーク周波数が４６．０５３［ＭＨｚ］、４６．１２０［ＭＨｚ］及び４６．２７８［ＭＨｚ］のサンプル妨害波がリスト表示されている。また、それらと対応するピークレベル及び妨害波に対して作業者により付与されたコメント等が表示されている。
【００７１】
リスト表示処理（Ｓ３６８）が終了すると、再び、妨害波の選択待機状態（Ｓ３６２ＮＯ）となり、再度処理が繰り返される。なお、図示しないものの、モードの終了は所定の終了指示の検出に基づいて所定の割り込み処理により行われる。
【００７２】
このような構成によれば、妨害波を画面上で選択することで過去のサンプルデータにおける類似の妨害波の一覧を確認することができるので、妨害波の原因特定をより効率的に行うことができる。
【００７３】
また、サンプルデータを機械学習処理することにより得られた学習済モデルを利用して所定の妨害波と類似するサンプル妨害波を特定することができるので、作業者の熟練度やスキルとは無関係に、関連する可能性の高い妨害波を特定でき、原因推定の精度や効率を改善することができる。
【００７４】
＜第３のモード（類似データ検索モード）＞
第３のモード信号が検出されると、類似データ検索モードが実行される（Ｓ３７）。図１１は、類似データ検索モードの詳細フローチャートである。同図から明らかな通り、処理が開始すると、初期画面表示処理が行われる（Ｓ３７１）。
【００７５】
図１２は、類似データ検索モードに関する画面図の例である。同図から明らかな通り、画面左上段には、分析対象となるデータの周波数領域波形を示す対象グラフ表示領域３０が配置されている。対象グラフ表示領域３０には、分析対象となるデータの周波数領域波形（すなわち、周波数スペクトラム）が表示されており、同周波数スペクトラムには、所定量以上の振幅を有するピーク波形部分３０２が複数含まれている。なお、グラフの横軸は周波数、縦軸はレベルを示しており、スライドバー３０１を利用して表示領域を左右に移動させることができるように構成されている。
【００７６】
画面左下段には、対象グラフ表示領域３０に表示したデータに関連する情報を表示する関連情報提示領域３２が表示されている。関連情報提示領域３２には、対象グラフ表示領域３０に表示したデータのファイル名及び測定日が含まれると共に、データを取得した対象製品のモデルや動作モード等の情報が含まれている。
【００７７】
画面の右上段には、サンプルデータから検索され、対象グラフ表示領域３０において表示されている周波数スペクトラムの波形と類似する波形を有する周波数スペクトムのリストを表示するサンプル周波数スペクトラム表示領域３１が設けられている。サンプル周波数スペクトラム表示領域３１には、対象グラフ表示領域３０に表示されている周波数スペクトラムに類似する波形を有する周波数スペクトラムとその関連情報（例えば、ファイル名、類似度）等が表示される。なお、サンプル周波数スペクトラム表示領域３１には、縦横にスライドバー３１１、３１２が設けられており、例えば、サンプル周波数スペクトラム及びその関連情報をスクロール表示させることができるように構成されている。
【００７８】
なお、後述するように、初期画面提示時（Ｓ３７１）においては、対象グラフ表示領域３０に分析対象となるデータの周波数領域波形が表示されているのみであって、後述の処理の後にサンプル周波数スペクトラム表示領域３１に周波数スペクトラムが表示される。
【００７９】
図１１に戻り、初期画面表示処理（Ｓ３７１）が終了すると、分析対象となる周波数スペクトラムの妨害波、すなわち、ピーク波形部分３０２のすべてについて、学習モード処理（Ｓ２）において得られた学習済モデルを用いて、それぞれクラスを算出する処理を行う（Ｓ３７３）。これにより、分析対象となる周波数スペクトラムに対して、妨害波に関するクラス列が得られることとなる。
【００８０】
クラスの算出処理が終了すると（Ｓ３７５）、得られたクラス列に基づいて、分析対象となる周波数スペクトラムとサンプルデータに係る各周波数スペクトラムとの間の類似度を算出する処理が行われる（Ｓ３７５）。より詳細には、類似度を算出するにあたっては、サンプルデータに係る各周波数スペクトラムについても同様にクラス列を生成する。次に、分析対象となる周波数スペクトラムに係るクラス列と、サンプルデータに係る各周波数スペクトラムに係るクラス列とをそれぞれ比較し、順序も考慮したクラスの一致の割合を算出することにより類似度が算出される。
【００８１】
図１３は、クラス列の類似度に関する説明図である。同図左側中央には、分析対象となる周波数スペクトラムの周波数スペクトラムが配置されている。同周波数スペクトラムには、例として３つの妨害波（ピーク波形部分）が含まれており、その妨害波のクラスは、周波数の低い方から「３→２→４」である。一方、同図右側は上中下段に分かれており、上段には例示的に第１の波形（周波数スペクトラム）、中段には例示的に第２の波形（周波数スペクトラム）、下段には例示的に第３の波形（周波数スペクトラム）が配置されている。
【００８２】
同図において、第１の波形は、妨害波を含んでおり、そのクラス列は「５→６→７」である。第２の波形は、妨害波を含んでおり、そのクラス列は「５→３→８」である。第３の波形は、妨害波を含んでおり、そのクラス列は「２→２→４」である。このとき、順序も考慮したクラスの一致の割合を算出して類似度を算出すると、分析対象となる周波数スペクトラムとの間の類似度は、第１の波形では０％（＝０／３）、第２の波形では、「３」の一致により約３３％（＝１／３）及び、第３の波形では、「２→４」の一致により約６７％（＝２／３）となる。すなわち、この場合、類似度は、第３の波形が最も高く、次いで第２の波形、第１の波形となる。
【００８３】
図１１に戻り、各サンプルデータとの間の類似度の算出処理（Ｓ３７５）が完了すると、サンプルデータから類似度が所定値以上の周波数スペクトラムを読出し、リスト化してサンプル周波数スペクトラム表示領域３１へと表示する処理が行われる（Ｓ３７７）。その後、処理は終了する。
【００８４】
このような構成によれば、周波数スペクトラム全体が類似する過去のサンプルデータを参照することができるので、多角的に妨害波の原因推定を行うことができる。
【００８５】
＜第４のモード（キーワード検索モード）＞
第４のモード信号が検出されると、キーワード検索モードが実行される（Ｓ３７）。図１４は、キーワード検索モードの詳細フローチャートである。同図から明らかな通り、処理が開始すると、初期画面表示処理が行われる（Ｓ３８１）。
【００８６】
図１５は、キーワード検索モードに関する画面図の例である。同図から明らかな通り、画面上部には、文字入力を行うことが可能な長方形のキーワード入力領域４０が設けられている。キーワード入力領域４０の右下には、検索処理実行ボタン４３が設けられており、その選択により後述の検索処理を実行することができるよう構成されている。
【００８７】
検索処理実行ボタン４３の下には、さらに、検索結果表示領域４５が設けられている。検索結果表示領域４５には、後述するように、キーワード入力領域４０に入力されたキーワードに基づいてテキスト検索して得られたデータ（周波数スペクトラムの波形、ファイル名、測定日時、動作モード、評価目的、ファイルコメント）がリストとして表示される。なお、検索結果表示領域４５には、縦方向のスライドバー４５１が設けられており、上下方向に表示領域をスライドさせることができる。
【００８８】
なお、後述するように、初期画面提示時（Ｓ３８１）においては、検索結果表示領域４５には検索結果は表示されておらず、検索及びリスト表示処理が行われて初めて検索結果が表示されることに留意されたい。
【００８９】
図１４に戻り、初期画面表示処理（Ｓ３８１）が終了すると、キーワード入力領域４０へのキーワード入力へのテキスト入力の受付処理が行われる（Ｓ３８３）。この受付処理は、検索処理実行ボタン４３が選択されるまで（Ｓ３８５ＮＯ）自由に行うことができる。その後、作業者により検索処理実行ボタン４３が選択されると（Ｓ３８５ＹＥＳ）、入力されたキーワードに応じてサンプルデータから検索条件に合致したデータを検索する処理が行われる（Ｓ３８７）。テキスト検索処理は、既知の様々な手法を用いて行うことができ、入力されたキーワードそのものに基づいて検索を行っても良いし、所定の入力ルールに基づいて入力されたキーワードからさらに検索文字列を抽出して検索を行ってもよい。
【００９０】
例えば、図１５の例にあっては、入力テキストとして「モデル＝＝"ｘ０９８"＆動作モード＝＝"２２ｕｕ"」が示されている。これはサンプルデータ中の「モデル」の項目において「ｘ０９８」の文字列を含み、かつ、「動作モード」の項目において「２２ｕｕ」の文字列を含むデータを検索することを指令することを意味する。その後、それらの文字列に基づいて、サンプルデータから検索条件に合致したデータを検索する処理が行われる。
【００９１】
テキスト検索処理（Ｓ３８７）が完了すると、検索されたデータをリスト化して検索結果表示領域４５へと表示する処理が行われる（Ｓ３８９）。このデータには、例えば、データのファイル名、測定日時、測定対象とした製品のモデル、動作モード、評価の目的、過去にファイルに対して付与されたコメント等が含まれる。リスト表示処理（Ｓ３８９）が終了すると、再び、テキスト入力の受付状態へと戻り（Ｓ３８３、Ｓ３８５ＮＯ）、処理が繰り返される。なお、図示しないものの、モードの終了は所定の終了指示の検出に基づいて所定の割り込み処理により行われる。
【００９２】
このような構成によれば、キーワードを入力することで、サンプルデータからキーワードに合致するデータを読み出すことが出来るので、効率的に妨害波対策を行うことができる。
【００９３】
＜２．変形例＞
本発明は、以上述べた形態以外にも種々の変形が可能である。
【００９４】
上述の実施形態においては、関連妨害波提示装置１００として単一のハードウェア構成を例示したが、本発明はこのような形態に限定されず、種々の公知のハードウェア構成を採ることが可能である。従って、複数の装置を利用してシステムを形成してもよいし、機能を分割する等してもよい。例えば、記憶部をメモリストレージとして独立させ、関連妨害波提示装置１００と通信させてもよい。また、ＬＡＮ等やＷＡＮ等のネットワークを介して各装置又はユニットが互いに通信する構成としてもよい。
【００９５】
上述の実施形態においては、機械学習技術として、ｋ平均法及びｋ近傍法を利用した。しかしながら、本発明はそのような形態に限定されず、種々の公知の機械学習手法を利用することができる。例えば、ニューラルネットワーク（例えば、Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ等）を利用してもよいし、サポートベクターマシン等を利用してもよい。
【００９６】
上述の実施形態においては、クラス列の一致により類似度の算出を行った。しかしながら、本発明はそのような構成に限定されず、種々の公知の類似度算出手法が利用可能である。例えば、２つの波形の間の相関係数を利用してもよい。また、波形間の距離の総和等を利用して類似度を算出してもよい。
【００９７】
上述の実施形態の第３のモードにおいては、サンプルデータに基づいて単に類似する周波数スペクトラムを提示するのみとしたが、本発明はこのような構成に限定されない。従って、例えば、類似するものとして提示された周波数スペクトラムを選択することにより、対象グラフ表示領域３０へと重畳表示させる構成としてもよい。このような構成によれば、波形間の類似を視覚的に確認することができる。これにより、妨害波の原因特定作業の効率性を向上させることができる。
【産業上の利用可能性】
【００９８】
本発明は、少なくとも、電子機器等の妨害波対策を支援する装置等を製造等する産業にて利用可能である。
【符号の説明】
【００９９】
１    制御部
２    記憶部
３    Ｉ／Ｏ部
４    入力部
５    表示制御部
６    音声出力部
７    通信部
１００    関連妨害波提示装置
【要約】
【課題】  妨害波の原因特定作業の負担を軽減すること。
【解決手段】  妨害波を含むサンプルデータを機械学習することにより生成され妨害波の特徴量に基づいて前記妨害波の属するクラスを特定する学習済モデルを用いて、参照された妨害波である参照妨害波の属するクラスを特定する、クラス特定部と、前記参照妨害波の属するクラスに基づいて、前記サンプルデータを検索し、関連する妨害波に関する情報である関連妨害波情報を生成する、関連妨害波情報生成部と、前記関連妨害波情報の一部又は全体を提示する制御を行う、提示制御部と、を備える関連妨害波提示装置が提供される。
【選択図】図８【図１】
0006669939.tif 000002
【図２】
0006669939.tif 000003
【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】
0006669939.tif 000009
【図９】
0006669939.tif 000010
【図１０】
0006669939.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
0006669939.tif 000013
【図１３】
0006669939.tif 000014
【図１４】
0006669939.tif 000015
【図１５】
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