(57)【要約】【課題】半導体検出器の出力雑音波形変化をパターン化して、自動判別を行うことを目的とする。【解決手段】サンプリング手段２４から出力された時系列データＸｉに基づいて、演算器２６が半導体検出器１で観測される出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算し、そのＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換より演算された各通過中心周波数ごとの平均値と、半導体検出器１の出力雑音波形が正常であるときの各通過中心周波数ごとの平均値を比較し、さらにその比較結果に基づいて出力雑音波形の状態を出力するようにした。【選択図】　　　　図２
2004012322.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体検出器の出力雑音波形信号を所定時間ごとにサンプリングし、複数個の時系列データを出力するサンプリング手段と、上記サンプリング手段から出力された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算するウェーブレット変換演算手段と、上記Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換より演算された各通過中心周波数ごとの平均値を演算する平均演算手段と、上記平均演算手段により演算された各通過中心周波数ごとの平均値と上記半導体検出器の出力雑音波形が正常であるときの各通過中心周波数ごとの平均値を比較する第１の比較手段と、上記比較手段の比較結果に基づいて出力雑音波形の状態を出力する第２の比較手段とを備えた半導体検出器の劣化診断装置。
【請求項２】
半導体検出器の出力雑音波形信号を所定時間ごとにサンプリングし、複数個の時系列データを出力するサンプリング手段と、上記サンプリング手段から出力された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算するウェーブレット変換演算手段と、上記Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換より演算された各通過中心周波数ごとの分散値を演算する分散演算手段と、上記分散演算手段により演算された各通過中心周波数ごとの分散値と上記半導体検出器の出力雑音波形が正常であるときの各通過中心周波数ごとの分散値を比較する第１の比較手段と、上記第１の比較手段の比較結果に基づいて出力雑音波形の状態を出力する第２の比較手段とを備えた半導体検出器の劣化診断装置。
【請求項３】
半導体検出器の出力雑音波形信号を所定時間ごとにサンプリングし、複数個の時系列データを出力するサンプリング手段と、上記サンプリング手段から出力された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算するウェーブレット変換演算手段と、上記Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換より演算された各通過中心周波数ごとの歪度を演算する歪度演算手段と、上記歪度演算手段により演算された各通過中心周波数ごとの歪度と上記半導体検出器の出力雑音波形が正常であるときの各通過中心周波数ごとの歪度を比較する第１の比較手段と、上記第１の比較手段の比較結果に基づいて出力雑音波形の状態を出力する第２の比較手段とを備えた半導体検出器の劣化診断装置。
【請求項４】
半導体検出器の出力雑音波形信号を所定時間ごとにサンプリングし、複数個の時系列データを出力するサンプリング手段と、上記サンプリング手段から出力された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算するウェーブレット変換演算手段と、上記Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換より演算された各通過中心周波数ごとの尖度を演算する尖度演算手段と、上記尖度演算手段により演算された各通過中心周波数ごとの尖度と上記半導体検出器の出力雑音波形が正常であるときの各通過中心周波数ごとの尖度を比較する第１の比較手段と、上記第１の比較手段の比較結果に基づいて出力雑音波形の状態を出力する第２の比較手段とを備えた半導体検出器の劣化診断装置。
【請求項５】
上記第２の比較手段の比較結果に基づいて警報を出力する警報出力手段とを備えた請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の半導体検出器の劣化診断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、放射線を検知する半導体検出器の劣化診断装置に関するもので、半導体検出器の出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数（ガボール関数）を基底関数とする連続ウェーブレット変換の実効値等から、半導体検出器の状態を評価するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、半導体検出器の状態を判断するための手法として、半導体検出器に流れる電流の絶対値や、半導体検出器の出力端における電圧の絶対値を観測し、その測定値を評価することが行われてきた。これは、コンピュータ等により、前記測定された電流値や電圧値を既定値と比較し判定する手法であった。
【０００３】
従来の半導体検出器の劣化診断手法について説明する。図８は、例えば「放射線計測ハンドブック」（日刊工業新聞社発行第２版，１９９１年）に示された、半導体検出器の診断手法を構成図にしたものである。
【０００４】
図において、１は放射線を検出する半導体検出器、２，３は高電圧を印加するための電池１，Ｎ、４は負荷抵抗、５はカップリングコンデンサ、６はコネクタ、１３は放射線を計測するカウンタ、１４は表示器である。なお、前置増幅器等の記載は省略している。
【０００５】
前記構成において、コネクタ６に電圧計７を接続し、電圧計７から出力される電圧信号波形８を実効値演算器９に入力して電圧信号波形の実効値を算出する。電圧信号波形の実効値は比較器電圧１１に入力され、そこで設定器電圧１０で設定される既定値と比較し、電圧信号波形の実効値が所定の範囲を超えると、電圧信号の警報ａ１が発せられる。一方、半導体検出器１に電流計１５を接続し、電流計１５から出力される電流信号波形１６を実効値演算器１７に入力して電流信号波形の実効値を算出する。電流信号波形の実効値は比較器電流１８に入力され、そこで設定器電流１９で設定される既定値と比較し、電圧信号波形の実効値が所定の範囲を超えると、電流信号の警報ａ２が発せられる。
【０００６】
従来の半導体検出器の劣化診断装置は、図８に示したように、半導体検出器に流れる電流の絶対値や、出力端で観測される電圧の絶対値が測定評価が実施される。測定された電流値や電圧値は、コンピュータ等により既定値と比較することを判定条件としている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
従来の半導体検出器の劣化診断装置は以上のように構成されているので、半導体検出器の出力電圧に含まれる出力雑音波形の情報は判定条件外であった。このため、微少な電圧変化の情報は使われなく、微少な劣化に起因する検出感度が悪いという問題があった。
【０００８】
この発明は、上記のような問題点を解消するためになされたものであり、検出された出力雑音波形変化をパターン化して、自動判別をする半導体検出器の劣化診断装置を得ることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明に係る半導体検出器の劣化診断装置は、サンプリング手段から出力された時系列データに基づいて出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算し、そのＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の各通過中心周波数ごとの平均値を演算し出力雑音波形の正常状態の平均値と比較するようにしたものである。それにより、半導体検出器で観測される出力雑音波形が正常か区別できるようになる。すなわち、平均値は確率密度分布関数の平均値を示す指標であり、確率密度分布関数は出力雑音波形の正常時には定型の分布をするが、正常でない場合には定型の分布とは異なるため、平均値を比較することによって上記区別が行えるようになる。
【００１０】
請求項２の発明に係る半導体検出器の劣化診断装置は、サンプリング手段から出力された時系列データに基づいて出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算し、そのＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の各通過中心周波数ごとの分散値を演算し出力雑音波形の正常状態の分散値と比較するようにしたものである。それにより、半導体検出器で観測される出力雑音波形が正常か区別できるようになる。すなわち、分散値は確率密度分布関数の分散値を示す指標であり、確率密度分布関数は出力雑音波形の正常時には定型の分布をするが、正常でない場合には定型の分布とは異なるため、分散値を比較することによって上記区別が行えるようになる。
【００１１】
請求項３の発明に係る半導体検出器の劣化診断装置は、サンプリング手段から出力された時系列データに基づいて出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算し、そのＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の各通過中心周波数ごとの歪度を演算し出力雑音波形の正常状態の歪度と比較するようにしたものである。それにより、半導体検出器で観測される出力雑音波形が正常か区別できるようになる。すなわち、歪度は確率密度分布関数の歪度を示す指標であり、確率密度分布関数は出力雑音波形の正常時には定型の分布をするが、正常でない場合には定型の分布とは異なるため、歪度を比較することによって上記区別が行えるようになる。
【００１２】
請求項４の発明に係る半導体検出器の劣化診断装置は、サンプリング手段から出力された時系列データに基づいて出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算し、そのＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の各通過中心周波数ごとの尖度を演算し出力雑音波形の正常状態の尖度と比較するようにしたものである。それにより、半導体検出器で観測される出力雑音波形が正常か区別できるようになる。すなわち尖度は確率密度分布関数の尖度を示す指標であり、確率密度分布関数は出力雑音波形の正常時には定型の分布をするが、正常でない場合には定型の分布とは異なるため、尖度を比較することによって上記区別が行えるようになる。
【００１３】
請求項５の発明における半導体検出器の劣化診断装置は、請求項１から請求項４の発明における比較結果に基づいて警報を出力するようにした。それにより、半導体検出装置が劣化した場合、直ちにその異常を外部に知らせることができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、この発明の実施の形態１を図について説明する。図１はこの発明の実施の形態１による半導体検出器の劣化診断システムを示す全体構成図である。
【００１５】
図において、半導体検出器１は、例えば化合物半導体等からなる半導体素子（図示せず）と、この半導体素子の上下に配置された上部電極及び下部電極（図示せず）から構成され、放射線がこの半導体素子に入射するとこれに付与されたエネルギーに比例した量の電子と正孔の対が発生する。半導体検出器１には、負荷抵抗４を介して電源２により電圧が印加されて半導体素子内に電界が生じ、半導体素子の電子と正孔がこの電界により上部、下部電極に向って流動する。この電子と正孔が半導体素子内を流動することにより、半導体素子の上部及び下部電極に誘導電荷が生じる。半導体検出器１の一端にはカップリングコンデンサ５が接続されており、カップリングコンデンサ５の静電容量が半導体素子の静電容量に比べて十分大きい場合、半導体検出器１で生じた誘導電荷のほとんどがカップリングコンデンサ５に伝達され、更に前置増幅器２０に入力される。この前置増幅器２０では、入力された電荷を増幅し、電圧パルスとして出力する。この電圧パルスの波高は、半導体検出器１に付与された放射線エネルギーに比例するので、測定装置（図示せず）により電圧パルスの波高を測定することにより、放射線のエネルギースペクトルを測定することができる。また、カウンタ（図示せず）により単位時間当りのパルス数を測定することにより、線量率を測定することができる。
【００１６】
この発明の半導体検出器の劣化診断システムにおいては、前置増幅器２０から出力される半導体検出器１の出力雑音波形２１をフィルタ２２に入力させ、このフィルタ２２において出力雑音波形２１のうち適当な周波数帯域成分を通過させる。そして、フィルタ２２から出力される出力雑音波形を増幅器２３に入力させ、この増幅器２３で適当な増幅率で出力雑音波形を増幅する。更に、増幅された出力雑音波形をＡ／Ｄ変換器（サンプリング手段Ａ）２４に入力させ、所定時間ごとにサンプリングしてアナログ・ディジタル変換し、複数個の時系列データＸｉ（ｉ＝０，１，２，．．．，Ｌ−１）を出力する。診断器２５は、Ａ／Ｄ変換器２４からの複数個の時系列データＸｉを入力し、Ｇａｂｏｒ関数（ガボール関数）を基底関数とする連続ウェーブレット変換の実効値等から半導体検出器１の劣化を診断し、異常が認められる場合は警報を出力する。
【００１７】
図２はこの発明の実施の形態１に係る診断器２５の詳細な構成を示すブロック図である。図において、２６はＡ／Ｄ変換器２４から出力された時系列データＸｉに基づいて出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算するウェーブレット変換演算器（演算手段）、２７はウェーブレット変換演算器２６の基底関数であるＧａｂｏｒ関数を与える基底関数発生器（演算手段）、２８、２９、３０は、それぞれＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された結果であり、０，１，２，…，ｊ−１個の通過中心周波数と０，１，２，…，Ｌ−１の時間で表現される。これらをそれぞれ通過中心周波数（０）２８，通過中心周波数（１）２９，…，通過中心周波数（ｊ−１）３０と呼ぶ。なお、ここで、後述のコンボリューションを計算する際に、ウェーブレット変換の基底関数は伸び縮みして、あたかも周波数のように取り扱える。これはフーリエ変換でサインウェーブ等を伸び縮みさせて周波数領域に射影するのと同様である。ただし、Ｇａｂｏｒ関数の基底関数はサインウェーブと異なり特定の周波数に強く反応する。これを通過中心周波数と呼ぶ。
【００１８】
３１はＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された通過中心周波数（０）２８の平均を演算する平均演算器（０）（演算手段）、３２はＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された通過中心周波数（１）２９の平均を演算する平均演算器（１）（演算手段）、３３はＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された通過中心周波数（ｊ−１）３０の平均を演算する平均演算器（ｊ−１）（演算手段）である。なおこの平均演算器はｊ個設定しておく。
【００１９】
３４は半導体検出器１の正常出力雑音波形の場合のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（０）２８の平均を記憶する設定器（０）、３５は平均演算器（０）３１により演算された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（０）２８の平均と、設定器（０）３４に記憶された正常時のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（０）２８の平均を比較する比較器（０）（比較手段）である。
【００２０】
３６は半導体検出器１の正常出力雑音波形の場合のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（１）２９の平均を記憶する設定器（１）、３７は平均演算器（１）３２により演算された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（１）２９の平均と、設定器（１）３６に記憶された正常時のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（１）２９の平均を比較する比較器（１）（比較手段）である。
【００２１】
３８は半導体検出器１の正常出力雑音波形の場合のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（ｊ−１）３０の平均を記憶する設定器（ｊ−１）、３９は平均演算器（ｊ−１）３３により演算された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（ｊ−１）３０の平均と、設定器（ｊ−１）３８に記憶された正常時のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（ｊ−１）３０の平均を比較する比較器（ｊ−１）（比較手段）である。
【００２２】
なお、図では通過中心周波数（０）２８、通過中心周波数（１）２９、通過中心周波数（ｊ−１）３０という具合に３個で代表して表記しているが、実際にはｊ個の通過中心周波数が得られる。同様に、平均演算器（０）３１、平均演算器（１）３２、平均演算器（ｊ−１）３３，比較器（０）３５、比較器（１）３７、比較器（ｊ−１）３９，設定器（０）３４、設定器（１）３６、設定器（ｊ−１）３８という具合にそれぞれ３個で代表して表記しているが、実際にはそれぞれｊ個必要である。
【００２３】
４０は比較器（０）３５、比較器（１）３７，．．．，比較器（ｊ−１）３９において正常出力雑音波形の場合の許容パターンを記憶する設定器Ｍである。４１は比較器（０）３５、比較器（１）３７，．．．，比較器（ｊ−１）３９の比較結果と設定器Ｍ４０に記憶された正常時の許容パターンを比較する比較器Ｍ（比較手段）、４２は比較器Ｍ４１の比較結果に基づいて警報を出力する警報発生器（警報出力手段）である。
【００２４】
次に、この発明の実施の形態１による半導体検出器の劣化診断動作について説明する。まず、測定された半導体検出器１の出力雑音波形をＡ／Ｄ変換器２４が所定時間ごとにサンプリングしてアナログ・ディジタル変換し、複数個の時系列データＸｉ（ｉ＝０，１，．．．，Ｌ−１）を出力する。
【００２５】
そして、複数個の時系列データＸｉが診断器２５に入力されると、診断器２５のウェーブレット変換演算器２６は次の（１）から（３）のステップにより、Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算する。
（１）基本ウェーブレット関数を生成する。
（２）解像度（通過中心周波数）毎に基本ウェーブレット関数を相似変換して、変換の基底関数を生成する。
（３）（２）で作成した基底関数を使用して、連続ウェーブレット変換を行う。
なお、ウェーブレット変換結果は通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１で示される。
【００２６】
次に、本実施の形態のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換について詳細に説明する。
【００２７】
まず、入力信号を式（１）として表現すると共に、Ｇａｂｏｒ関数基本ウェーブレット関数を式（２）のように生成する。
【００２８】
【数１】
2004012322.tif 000003
【００２９】
【数２】
2004012322.tif 000004
【００３０】
次に、連続時間形式の基本ウェーブレット関数ψ（ｔ），−Ｄ≦ｔ＜Ｄを、入力信号Ｘ（ｔ）と同じデータ数Ｌ（点）に引き伸ばし、式（３）のような連続ウェーブレット変換用の基本ウェーブレット関数（解像度＝０の基底関数）Ｗ（ｔ）を生成する。
【００３１】
【数３】
2004012322.tif 000005
【００３２】
次に、上記基本ウェーブレット関数（解像度＝０の基底関数）Ｗ（ｔ）を相似変換し、式（４）のように各解像度ごとに基底関数Ｐｎ（ｔ）を計算する。これら基本ウェーブレット関数の相似変換の様子は図３に表わしている。ここで、Ｗ（ｔ）は離散的な時刻ｔでしか値を持っていないので、線形補間により中間値を求める。
【００３３】
【数４】
2004012322.tif 000006
【００３４】
次に、解像度ｎごとに並んだ基底関数の配列Ｐｎ（ｔ）とデータＸ（ｔ）を各時刻毎に連続ウェーブレット変換（コンボリューション計算）を行うことにより、式（５）に示す解像度ｎ，時刻ｔにおけるウェーブレット係数値Ｙｎ（ｔ）を求める。これら連続ウェーブレット変換の様子は図４に表わしている。
【００３５】
【数５】
2004012322.tif 000007
【００３６】
以上のようにして、Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換結果が通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１として求められると、診断器２５における平均演算器（０）３１、平均演算器（１）３２、平均演算器（ｊ−１）３３は、下記の式（６）に基づいて、通過中心周波数０，１，．．．，ｊの各平均μ１０，μ１１，．．．，μ１ｊ−１を演算する。
【００３７】
【数６】
2004012322.tif 000008
【００３８】
そして、平均演算器（０）３１、平均演算器（１）３２、平均演算器（ｊ−１）３３により、各平均μ１０，μ１１，．．．，μ１ｊ−１が演算されると、比較器（０）３５、比較器（１）３７、比較器（ｊ−１）３９が、出力雑音波形が正常であるときの、Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の平均を設定器（０）３４、設定器（１）３６、設定器（ｊ−１）３８から入力し、その演算された平均μ１０，μ１１，．．．，μ１ｊ−１と正常時の各通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の平均と比較する。なお、ここで、設定器（０）３４、設定器（１）３６、設定器（ｊ−１）３８には、出力雑音波形が正常であるときの、Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の平均が記憶されているが、外部の装置（図示せず）が演算した正常時の平均を記憶するようにしてもよい。
【００３９】
そして、比較器（０）３５、比較器（１）３７、比較器（ｊ−１）３９は演算された平均μ１０，μ１１，．．．，μ１ｊ−１と正常時の平均を比較した結果、例えば、演算された平均μ１０，μ１１，．．．，μ１ｊ−１が正常時の平均の３倍を超えた時、異常と判定し、比較器Ｍ（４１）に出力する。
【００４０】
ここで、出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の平均により、出力雑音波形の正常・異常が区別できる理由を簡単に説明すると、出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１は相当通過中心周波数ごとのフィルタになっており、フィルタをかけた時系列データの平均は、正常の場合に所定値のまわりに分布する。異常になると、特定の通過中心周波数あるいは、全部の通過中心周波数の平均が正常の場合の平均からずれる。このずれ方は、異常な出力雑音波形に依存するので、平均を比較することで正常・異常の判別することができる。
【００４１】
そして、比較器Ｍ４１は、比較器（０）３５、比較器（１）３７、比較器（ｊ−１）３９の判定結果と正常時にあらかじめ定められた各通過中心周波数ごとの正常・異常パターンと比較して最終的な判定を決定する。この判定は、対象に応じて、設定器Ｍ４０に格納しておく。例えば、一番単純な設定基準は、各通過中心周波数が一つでも異常なら、最終判断は異常であるという設定である。
【００４２】
そして、最後に、比較器Ｍ４１が異常と判断すると、警報発生器（警報発生手段）４２が、異常な出力雑音波形が発生されたことを明らかにすべく、表示装置（図示せず）に異常が発生した旨を表示し、あるいは、プラントを監視する監視装置（図示せず）等に異常が発生した旨を示す信号等を出力し、一連の処理を終了する。
【００４３】
以上のように、この発明の実施の形態１によれば正常・異常を判断する指標と成り得る出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の平均に基づいて出力雑音波形の正常・異常を判断するように構成したので、従来と比較して短時間かつ高精度に半導体検出器の劣化を判定することができる。
【００４４】
実施の形態２．
以下、この発明の実施の形態２を図について説明する。図１はこの発明の実施の形態２による半導体検出器の劣化診断システムを示す全体図であり、その構成は実施の形態１と同様であるので説明を省略する。
【００４５】
図５はこの発明の実施の形態２に係る診断器２５の詳細な構成を示すブロック図である。図において、２６はＡ／Ｄ変換器２４から出力された時系列データＸｉに基づいて出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算するウェーブレット変換演算器（演算手段）、２７はウェーブレット変換演算器２６の基底関数であるＧａｂｏｒ関数を与える基底関数発生器（演算手段）、２８、２９、３０は、それぞれＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された結果であり、０，１，２，．．．，ｊ−１個の通過中心周波数と０，１，２，．．．，Ｌ−１の時間で表現される。これらをそれぞれ通過中心周波数（０）２８、通過中心周波数（１）２９、通過中心周波数（ｊ−１）３０と呼ぶ。
【００４６】
３１０はＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された通過中心周波数（０）２８の分散を演算する分散演算器（０）（演算手段）、３２０はＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された通過中心周波数（１）２９の分散を演算する分散演算器（１）（演算手段）、３３０はＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された通過中心周波数（ｊ−１）３０の分散を演算する分散演算器（ｊ−１）（演算手段）である。なおこの分散演算器はｊ個設定しておく。
【００４７】
３４０は半導体検出器１の正常出力雑音波形の場合のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（０）２８の分散を記憶する設定器（０）、３５０は分散演算器（０）３１０により演算された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（０）２８の分散と、設定器（０）３４０に記憶された正常時のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（０）２８の分散を比較する比較器（０）（比較手段）である。
【００４８】
３６０は半導体検出器１の正常出力雑音波形の場合のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（１）２９の分散を記憶する設定器（１）、３７０は分散演算器（１）３２０により演算された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（１）２９の分散と、設定器（１）３６０に記憶された正常時のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（１）２９の分散を比較する比較器（１）（比較手段）である。
【００４９】
３８０は半導体検出器１の正常出力雑音波形の場合のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（ｊ−１）３０の分散を記憶する設定器（ｊ−１）、３９は分散演算器（ｊ−１）３３０により演算された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（ｊ−１）３０の分散と、設定器（ｊ−１）３８０に記憶された正常時のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（ｊ−１）３０の分散を比較する比較器（ｊ−１）（比較手段）である。
【００５０】
なお、図では通過中心周波数（０）２８、通過中心周波数（１）２９、通過中心周波数（ｊ−１）３０という具合に３個で代表して表記しているが、実際にはｊ個の通過中心周波数が得られる。同様に、分散演算器（０）３１０、分散演算器（１）３２０、分散演算器（ｊ−１）３３０，比較器（０）３５０、比較器（１）３７０、比較器（ｊ−１）３９０，設定器（０）３４０、設定器（１）３６０、設定器（ｊ−１）３８０という具合にそれぞれ３個で代表して表記しているが、実際にはそれぞれｊ個必要である。
【００５１】
４００は比較器（０）３５０、比較器（１）３７０，．．．，比較器（ｊ−１）３９０において正常出力雑音波形の場合の許容パターンを記憶する設定器Ｍである。４１０は比較器（０）３５０、比較器（１）３７０，．．．，比較器（ｊ−１）３９０の比較結果と設定器Ｍ４００に記憶された正常時の許容パターンを比較する比較器Ｍ（比較手段）、４２０は比較器Ｍ４１０の比較結果に基づいて警報を出力する警報発生器（警報出力手段）である。
【００５２】
次に、この発明の実施の形態２による半導体検出器の劣化診断動作について説明する。まず、測定された半導体検出器１の出力雑音波形をＡ／Ｄ変換器２４が所定時間ごとにサンプリングしてアナログ・ディジタル変換し、複数個の時系列データＸｉ（ｉ＝０，１，．．．，Ｌ−１）を出力する。
【００５３】
そして、複数個の時系列データＸｉが診断器２５に入力されると、診断器２５のウェーブレット変換演算器２６は、実施の形態１に説明した手法と同様の手法で、Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算する。
【００５４】
Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換結果が通過中心周波数１，２，．．．，ｊとして求められると、診断器２５における分散演算器（０）３１０、分散演算器（１）３２０、分散演算器（ｊ−１）３３０は、下記の式（７）に基づいて、通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の各分散μ２０，μ２１，．．．，μ２ｊ−１を演算する。
【００５５】
【数７】
2004012322.tif 000009
【００５６】
そして、分散演算器（０）３１０、分散演算器（１）３２０、分散演算器（ｊ−１）３３０により各分散μ２０，μ２１，．．．，μ２ｊ−１が演算されると、比較器（０）３５０、比較器（１）３７０、比較器（ｊ−１）３９０が、出力雑音波形が正常であるときの、Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の分散を設定器（０）３４０、設定器（１）３６０、設定器（ｊ−１）３８０から入力し、その演算された分散μ２０，μ２１，．．．，μ２ｊ−１と正常時の各通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の分散と比較する。なお、ここで、設定器（０）３４０、設定器（１）３６０、設定器（ｊ−１）３８０には、出力雑音波形が正常であるときの、Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の分散が記憶されているが、外部の装置（図示せず）が演算した正常時の分散を記憶するようにしてもよい。
【００５７】
そして、比較器（０）３５０、比較器（１）３７０、比較器（ｊ−１）３９０は演算された分散μ２０，μ２１，．．．，μ２ｊ−１と正常時の分散を比較した結果、例えば、演算された分散μ２０，μ２１，．．．，μ２ｊ−１が正常時の分散の３倍を超えた時、異常と判定し、比較器Ｍ４１０に出力する。
【００５８】
ここで、出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の分散により、出力雑音波形の正常・異常が区別できる理由を簡単に説明すると、出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１は相当通過中心周波数ごとのフィルタになっており、フィルタをかけた時系列データの分散は、正常の場合ある値のまわりに分布する。異常になると、特定の通過中心周波数あるいは、全部の通過中心周波数の分散が正常の場合の分散からずれる。このずれ方は、異常な出力雑音波形に依存するので、分散を比較することで正常・異常の判別することができる。特に、分散は確率密度分布関数のばらつきを表わす指標であるから、異常が確率密度分布関数のばらつきに表われる場合に顕著に検出できる。
【００５９】
そして、比較器Ｍ４１０は、比較器（０）３５０、比較器（１）３７０、比較器（ｊ−１）３９０の判定結果と正常時にあらかじめ定められた各通過中心周波数ごとの正常・異常パターンと比較して最終的な判定を決定する。この判定は、対象に応じて、設定器Ｍ４００に格納しておく。例えば、一番単純な設定基準は、各通過中心周波数が一つでも異常なら、最終判断は異常であるという設定である。
【００６０】
そして、最後に、比較器Ｍ４１０が異常と判断すると、警報発生器（警報発生手段）４２０が、異常な出力雑音波形が発生されたことを明らかにすべく、表示装置（図示せず）に異常が発生した旨を表示し、あるいは、プラントを監視する監視装置（図示せず）等に異常が発生した旨を示す信号等を出力し、一連の処理を終了する。
【００６１】
以上のように、この発明の実施の形態２によれば正常・異常を判断する指標と成り得る出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の分散に基づいて出力雑音波形の正常・異常を判断するように構成したので、従来と比較して短時間かつ高精度に半導体検出器の劣化を判定することができる。
【００６２】
実施の形態３．
以下、この発明の実施の形態３を図について説明する。図１はこの発明の実施の形態３による半導体検出器の劣化診断システムを示す全体図であり、その構成は実施の形態１と同様であるので説明を省略する。
【００６３】
図６はこの発明の実施の形態３に係る診断器２５の詳細な構成を示すブロック図である。図において、２６はＡ／Ｄ変換器２４から出力された時系列データＸｉに基づいて出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算するウェーブレット変換演算器（演算手段）、２７はウェーブレット変換演算器２６の基底関数であるＧａｂｏｒ関数を与える基底関数発生器（演算手段）、２８、２９、３０は、それぞれＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された結果であり、０，１，２，．．．，ｊ−１個の通過中心周波数と０，１，２，．．．，Ｌ−１の時間で表現される。これらをそれぞれ通過中心周波数（０）２８、通過中心周波数（１）２９、通過中心周波数（ｊ−１）３０と呼ぶ。
【００６４】
３１１はＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された通過中心周波数（０）２８の歪度を演算する歪度演算器（０）（演算手段）、３２１はＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された通過中心周波数（１）２９の歪度を演算する歪度演算器（１）（演算手段）、３３１はＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された通過中心周波数（ｊ−１）３０の歪度を演算する歪度演算器（ｊ−１）（演算手段）である。なおこの歪度演算器はｊ個設定しておく。
【００６５】
３４１は半導体検出器１の正常出力雑音波形の場合のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（０）２８の歪度を記憶する設定器（０）、３５１は歪度演算器（０）３１１により演算された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（０）２８の歪度と、設定器（０）３４１に記憶された正常時のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（０）２８の歪度を比較する比較器（０）（比較手段）である。
【００６６】
３６１は半導体検出器１の正常出力雑音波形の場合のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（１）２９の歪度を記憶する設定器（１）、３７１は歪度演算器（１）３２１により演算された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（１）２９の歪度と、設定器（１）３６１に記憶された正常時のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（１）２９の歪度を比較する比較器（１）（比較手段）である。
【００６７】
３８１は半導体検出器１の正常出力雑音波形の場合のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（ｊ−１）３０の歪度を記憶する設定器（ｊ−１）、３９は歪度演算器（ｊ−１）３３１により演算された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（ｊ−１）３０の歪度と、設定器（ｊ−１）３８１に記憶された正常時のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（ｊ−１）３０の歪度を比較する比較器（ｊ−１）（比較手段）である。
【００６８】
なお、図では通過中心周波数（０）２８、通過中心周波数（１）２９、通過中心周波数（ｊ−１）３０という具合に３個で代表して表記しているが、実際にはｊ個の通過中心周波数が得られる。同様に、歪度演算器（０）３１１、歪度演算器（１）３２１、歪度演算器（ｊ−１）３３１，比較器（０）３５１、比較器（１）３７１、比較器（ｊ−１）３９１，設定器（０）３４１、設定器（１）３６１、設定器（ｊ−１）３８１という具合にそれぞれ３個で代表して表記しているが、実際にはそれぞれｊ個必要である。
【００６９】
４０１は比較器（０）３５１、比較器（１）３７１，．．．，比較器（ｊ−１）３９１において正常出力雑音波形の場合の許容パターンを記憶する設定器Ｍである。４１１は比較器（０）３５１、比較器（１）３７１，．．．，比較器（ｊ−１）３９１の比較結果と設定器Ｍ４０１に記憶された正常時の許容パターンを比較する比較器Ｍ（比較手段）、４２１は比較器Ｍ４１１の比較結果に基づいて警報を出力する警報発生器（警報出力手段）である。
【００７０】
次に、この発明の実施の形態３による半導体検出器の劣化診断動作について説明する。まず、測定された半導体検出器１の出力雑音波形をＡ／Ｄ変換器２４が所定時間ごとにサンプリングしてアナログ・ディジタル変換し、複数個の時系列データＸｉ（ｉ＝０，１，．．．，Ｌ−１）を出力する。
【００７１】
そして、複数個の時系列データＸｉが診断器２５に入力されると、診断器２５のウェーブレット変換演算器２６は、実施の形態１に説明した手法と同様の手法で、Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算する。
【００７２】
Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換結果が通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１として求められると、診断器２５における歪度演算器（０）３１１、歪度演算器（１）３２１、歪度演算器（ｊ−１）３３１は、下記の式（８）に基づいて、通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１のそれぞれ歪度μ３０，μ３１，．．．，μ３ｊ−１を演算する。式（８）において、歪度μ３は平均値μ１と分散値μ２から求められ、この歪度は各数値の算術平均からの偏差の３乗に基づくもので、統計データの処理によく用いられる。
【００７３】
【数８】
2004012322.tif 000010
【００７４】
そして、歪度演算器（０）３１１、歪度演算器（１）３２１、歪度演算器（ｊ−１）３３１により各歪度μ３０，μ３１，．．．，μ３ｊ−１が演算されると、比較器（０）３５１、比較器（１）３７１、比較器（ｊ−１）３９１が、出力雑音波形が正常であるときの、Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の歪度を設定器（０）３４１、設定器（１）３６１、設定器（ｊ−１）３８１から入力し、その演算された歪度μ３０，μ３１，．．．，μ３ｊ−１と正常時の各通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の歪度と比較する。なお、ここで、設定器（０）３４１、設定器（１）３６１、設定器（ｊ−１）３８１には、出力雑音波形が正常であるときの、Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の歪度が記憶されているが、外部の装置（図示せず）が演算した正常時の歪度を記憶するようにしてもよい。
【００７５】
そして、比較器（０）３５１、比較器（１）３７１、比較器（ｊ−１）３９１は演算された歪度μ３０，μ３１，．．．，μ３ｊ−１と正常時の歪度を比較した結果、例えば、演算された歪度μ３０，μ３１，．．．，μ３ｊ−１が正常時の歪度の３倍を超えた時、異常と判定し、比較器Ｍ４１１に出力する。
【００７６】
ここで、出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の歪度により、出力雑音波形の正常・異常が区別できる理由を簡単に説明すると、出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１は相当通過中心周波数ごとのフィルタになっており、フィルタをかけた時系列データの歪度は、正常の場合ある値のまわりに分布する。異常になると、特定の通過中心周波数あるいは、全部の通過中心周波数の歪度が正常の場合の歪度からずれる。このずれ方は、異常な出力雑音波形に依存するので、歪度を比較することで正常・異常の判別することができる。特に、歪度は確率密度分布関数の偏りを表わす指標であるから、異常が確率密度分布関数の偏りに表われる場合に顕著に検出できる。
【００７７】
そして、比較器Ｍ４１１は、比較器（０）３５１、比較器（１）３７１、比較器（ｊ−１）３９１の判定結果と正常時にあらかじめ定められた各通過中心周波数ごとの正常・異常パターンと比較して最終的な判定を決定する。この判定は、対象に応じて、設定器Ｍ４０１に格納しておく。例えば、一番単純な設定基準は、各通過中心周波数が一つでも異常なら、最終判断は異常であるという設定である。
【００７８】
そして、最後に、比較器Ｍ４１１が異常と判断すると、警報発生器（警報発生手段）４２１が、異常な出力雑音波形が発生されたことを明らかにすべく、表示装置（図示せず）に異常が発生した旨を表示し、あるいは、プラントを監視する監視装置（図示せず）等に異常が発生した旨を示す信号等を出力し、一連の処理を終了する。
【００７９】
以上のように、この発明の実施の形態３によれば正常・異常を判断する指標と成り得る出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の歪度に基づいて出力雑音波形の正常・異常を判断するように構成したので、従来と比較して短時間かつ高精度に半導体検出器の劣化を判定することができる。
【００８０】
実施の形態４．
以下、この発明の実施の形態４を図について説明する。図１はこの発明の実施の形態４による半導体検出器の劣化診断システムを示す全体図であり、その構成は実施の形態１と同様であるので説明を省略する。
【００８１】
図７はこの発明の実施の形態４に係る診断器２５の詳細な構成を示すブロック図である。図において、２６はＡ／Ｄ変換器２４から出力された時系列データＸｉに基づいて出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算するウェーブレット変換演算器（演算手段）、２７はウェーブレット変換演算器２６の基底関数であるＧａｂｏｒ関数を与える基底関数発生器（演算手段）、２８、２９、３０は、それぞれＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された結果であり、０，１，２，．．．，ｊ−１の通過中心周波数と０，１，２，．．．，Ｌ−１の時間で表現される。これらをそれぞれ通過中心周波数（０）２８、通過中心周波数（１）２９、通過中心周波数（ｊ−１）３０と呼ぶ。
【００８２】
３１２はＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された通過中心周波数（０）２８の尖度を演算する尖度演算器（０）（演算手段）、３２２はＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された通過中心周波数（１）２９の尖度を演算する尖度演算器（１）（演算手段）、３３２はＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換演算器２６から出力された通過中心周波数（ｊ−１）３０の尖度を演算する尖度演算器（ｊ−１）（演算手段）である。なおこの尖度演算器はｊ個設定しておく。
【００８３】
３４２は半導体検出器１の正常出力雑音波形の場合のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（０）２８の尖度を記憶する設定器（０）、３５２は尖度演算器（０）３１２により演算された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（０）２８の尖度と、設定器（０）３４２に記憶された正常時のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（０）２８の尖度を比較する比較器（０）（比較手段）である。
【００８４】
３６２は半導体検出器１の正常出力雑音波形の場合のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（１）２９の尖度を記憶する設定器（１）、３７２は尖度演算器（１）３２２により演算された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（１）２９の尖度と、設定器（１）３６２に記憶された正常時のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（１）２９の尖度を比較する比較器（１）（比較手段）である。
【００８５】
３８２は半導体検出器１の正常出力雑音波形の場合のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（ｊ−１）３０の尖度を記憶する設定器（ｊ−１）、３９は尖度演算器（ｊ−１）３３２により演算された出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（ｊ−１）３０の尖度と、設定器（ｊ−１）３８２に記憶された正常時のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数（ｊ−１）３０の尖度を比較する比較器（ｊ−１）（比較手段）である。
【００８６】
なお、図では通過中心周波数（０）２８、通過中心周波数（１）２９、通過中心周波数（ｊ−１）３０という具合に３個で代表して表記しているが、実際にはｊ個の通過中心周波数が得られる。同様に、尖度演算器（０）３１２、尖度演算器（１）３２２、尖度演算器（ｊ−１）３３２，比較器（０）３５２、比較器（１）３７２、比較器（ｊ−１）３９２，設定器（０）３４２、設定器（１）３６２、設定器（ｊ−１）３８２という具合にそれぞれ３個で代表して表記しているが、実際にはそれぞれｊ個必要である。
【００８７】
４０２は比較器（０）３５２、比較器（１）３７２，．．．，比較器（ｊ−１）３９２において正常出力雑音波形の場合の許容パターンを記憶する設定器Ｍである。４１２は比較器（０）３５２、比較器（１）３７２，．．．，比較器（ｊ−１）３９２の比較結果と設定器Ｍ４０２に記憶された正常時の許容パターンを比較する比較器Ｍ（比較手段）、４２２は比較器Ｍ４１２の比較結果に基づいて警報を出力する警報発生器（警報出力手段）である。
【００８８】
次に、この発明の実施の形態４による半導体検出器の劣化診断動作について説明する。まず、測定された半導体検出器１の出力雑音波形をＡ／Ｄ変換器２４が所定時間ごとにサンプリングしてアナログ・ディジタル変換し、複数個の時系列データＸｉ（ｉ＝０，１，２，．．．，Ｌ−１）を出力する。
【００８９】
そして、複数個の時系列データＸｉが診断器２５に入力されると、診断器２５のウェーブレット変換演算器２６は、実施の形態１に説明した手法と同様の手法で、Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換を演算する。
【００９０】
Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換結果が通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１として求められると、診断器２５における尖度演算器（０）３１２、尖度演算器（１）３２２、尖度演算器（ｊ−１）３３２は、下記の式（９）に基づいて、通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の各々の尖度μ４０，μ４１，．．．，μ４ｊ−１を演算する。
【００９１】
【数９】
2004012322.tif 000011
【００９２】
そして、尖度演算器（０）３１２、尖度演算器（１）３２２、尖度演算器（ｊ−１）３３２により各尖度μ４０，μ４１，．．．，μ４ｊ−１が演算されると、比較器（０）３５２、比較器（１）３７２、比較器（ｊ−１）３９２が、出力雑音波形が正常であるときの、Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の尖度を設定器（０）３４２、設定器（１）３６２、設定器（ｊ−１）３８２から入力し、その演算された尖度μ４０，μ４１，．．．，μ４ｊ−１と正常時の各通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の尖度と比較する。なお、ここで、設定器（０）３４２、設定器（１）３６２、設定器（ｊ−１）３８２には、出力雑音波形が正常であるときの、Ｇａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の尖度が記憶されているが、外部の装置（図示せず）が演算した正常時の尖度を記憶するようにしてもよい。
【００９３】
そして、比較器（０）３５２、比較器（１）３７２、比較器（ｊ−１）３９２は演算された尖度μ４０，μ４１，．．．，μ４ｊ−１と正常時の尖度を比較した結果、例えば、演算された尖度μ４０，μ４１，．．．，μ４ｊ−１が正常時の尖度の３倍を超えた時、異常と判定し、比較器Ｍ４１２に出力する。
【００９４】
ここで、出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の尖度により、出力雑音波形の正常・異常が区別できる理由を簡単に説明すると、出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１は相当通過中心周波数ごとのフィルタになっており、フィルタをかけた時系列データの尖度は、正常の場合ある値のまわりに分布する。異常になると、特定の通過中心周波数あるいは、全部の通過中心周波数の尖度が正常の場合の尖度からずれる。このずれ方は、異常な出力雑音波形に依存するので、尖度を比較することで正常・異常の判別することができる。特に、尖度は確率密度分布関数の広がり具合を表わす指標であるから、異常が確率密度分布関数の広がりに表われる場合に顕著に検出できる。
【００９５】
そして、比較器Ｍ４１２は、比較器（０）３５２、比較器（１）３７２、比較器（ｊ−１）３９２の判定結果と正常時にあらかじめ定められた各通過中心周波数ごとの正常・異常パターンと比較して最終的な判定を決定する。この判定は、対象に応じて、設定器Ｍ４０２に格納しておく。例えば、一番単純な設定基準は、各通過中心周波数が一つでも異常なら、最終判断は異常であるという設定である。
【００９６】
そして、最後に、比較器Ｍ４１２が異常と判断すると、警報発生器（警報発生手段）４２２が、異常な出力雑音波形が発生されたことを明らかにすべく、表示装置（図示せず）に異常が発生した旨を表示し、あるいは、プラントを監視する監視装置（図示せず）等に異常が発生した旨を示す信号等を出力し、一連の処理を終了する。
【００９７】
以上のように、この発明の実施の形態４によれば正常・異常を判断する指標と成り得る出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の尖度に基づいて出力雑音波形の正常・異常を判断するように構成したので、従来と比較して短時間かつ高精度に半導体検出器の劣化を判定することができる。
【００９８】
【発明の効果】
以上のようにこの発明によれば、下記のような効果を達成することができる。
【００９９】
請求項１の発明によれば、サンプリング手段から出力された時系列データに基づく出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の平均値を演算し、出力雑音波形の正常時の平均値と比較するよう構成したので、従来のものと比較して高速に状況を判断できるように成り、人の感度に即した診断をすることが可能となった。特に、平均値を採用することで、計算時間を短縮することもできる。
【０１００】
請求項２の発明によれば、サンプリング手段から出力された時系列データに基づく出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の分散値を演算し、出力雑音波形の正常時の分散値と比較するよう構成したので、従来のものと比較して高速に状況を判断できるように成り、人の感度に即した診断をすることが可能となった。特に、分散値を採用することで、ばらつきに異常が現われる現象の感度向上が図れる。
【０１０１】
請求項３の発明によれば、サンプリング手段から出力された時系列データに基づく出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の歪度を演算し、出力雑音波形の正常時の歪度と比較するよう構成したので、従来のものと比較して高速に状況を判断できるように成り、人の感度に即した診断をすることが可能となった。特に、歪度を採用することで、偏りに異常が現われる現象の感度向上が図れる。
【０１０２】
請求項４の発明によれば、サンプリング手段から出力された時系列データに基づく出力雑音波形のＧａｂｏｒ関数を基底関数とするウェーブレット変換の通過中心周波数０，１，．．．，ｊ−１の尖度を演算し、出力雑音波形の正常時の尖度と比較するよう構成したので、従来のものと比較して高速に状況を判断できるように成り、人の感度に即した診断をすることが可能となった。特に、尖度を採用することで、ひろがりに異常が現われる現象の感度向上が図れる。
【０１０３】
請求項５の発明によれば、請求項１から請求項４の発明の比較結果に基づいて警報を出力するようにしたので、半導体検出装置が劣化した場合、直ちにその異常を外部に知らせることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明による半導体検出器の劣化診断システムを示す全体構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による診断器の詳細な構成を示すブロック図である。
【図３】この発明による基本ウェーブレット関数の相似変換の様子を表わす図である。
【図４】この発明による連続ウェーブレット変換の様子を表わす図である。
【図５】この発明の実施の形態２による診断器の詳細な構成を示すブロック図である。
【図６】この発明の実施の形態３による診断器の詳細な構成を示すブロック図である。
【図７】この発明の実施の形態４による診断器の詳細な構成を示すブロック図である。
【図８】従来の半導体検出器の診断手法を示す構成図である。
【符号の説明】
１　半導体検出器、２　電池、４　負荷抵抗、５　カップリングコンデンサ、２０　前置増幅器、２１　出力雑音波形、２２　フィルタ、２３　増幅器、２４Ａ／Ｄ変換器、２５　診断器、２６　ウェーブレット変換演算器、２７　基底関数、２８　通過中心周波数（０）、２９　通過中心周波数（１）、３０　通過中心周波数（ｊ−１）、３１　平均演算器（０）、３２　平均演算器（１）、３３　平均演算器（ｊ−１）、３４，３４０，３４１，３４２　設定器（０）、３５，３５０，３５１，３５２　比較器（０）、３６，３６０，３６１，３６２　設定器（１）、３７，３７０，３７１，３７２　比較器（１）、３８，３８０，３８１，３８２　設定器（ｊ−１）、３９，３９０，３９１，３９２　比較器（ｊ−１）、４０，４００，４０１，４０２　設定器Ｍ、４１，４１０，４１１，４１２　比較器Ｍ、４２，４２０，４２１，４２２　警報発生器、３１０　分散演算器（０）、３２０　分散演算器（１）、３３０　分散演算器（ｊ−１）、３１１　歪度演算器（０）、３２１　歪度演算器（１）、３３１　歪度演算器（ｊ−１）、３１２　尖度演算器（０）、３２２　尖度演算器（１）、３３２　尖度演算器（ｊ−１）。
【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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