(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
直流信号に所定雑音源からの雑音信号が重畳した第１の入力信号（Ｓａ）を受け、該第１の入力信号から直流分を除いた雑音信号の微分成分である第１の差分値を求める第１の差分処理手段（４４）と、
零を含む固定の直流信号に前記所定雑音源からの雑音信号が重畳した第２の入力信号（Ｓｂ）を受け、該第２の入力信号から直流分を除いた雑音信号の微分成分である第２の差分値を求める第２の差分処理手段（４５）と、
前記第１の入力信号を、前記第１の差分処理手段の処理に必要な時間だけ遅延させる遅延手段（４６）と、
前記遅延手段から出力された信号に対して第１のフィルタリング処理を予め設定された第１のフィルタ係数に基づいて行う第１のフィルタ（４７）と、
前記第２の差分値に対する第２のフィルタリング処理を、予め設定された第２のフィルタ係数に基づいて行う第２のフィルタ（４８）と、
前記第１のフィルタと前記第２のフィルタから出力される信号同士の減算を行う減算手段（５０）と、
前記第１の差分値と前記第２の差分値とを受け、前記減算手段で雑音成分が相殺されるために必要な前記第１のフィルタ係数と前記第２のフィルタ係数を求めて、前記第１のフィルタおよび第２のフィルタにそれぞれ設定する同定処理手段（４９）と、
前記減算手段から出力された信号（Ｆ（ｋ））を受け、該信号に対する第３のフィルタリング処理を第３のフィルタ係数に基づいて行うための第３のフィルタ（２３）と、
前記第３のフィルタに入力される信号に残留する雑音信号のスペクトラムの分布特性を検出する雑音分布検出手段（２４）と、
前記雑音分布検出手段によって検出された雑音信号のスペクトラム分布特性に対応した減衰特性を求める減衰特性検出手段（２７）と、
前記第３のフィルタの特性が前記減衰特性検出手段によって検出された減衰特性となるための第３のフィルタ係数を求めて前記第３のフィルタに設定するフィルタ係数検出手段（２８）とを備えた信号処理装置。
【請求項２】
前記雑音分布検出手段は、
前記第３のフィルタに入力される信号のスペクトラム解析を行うスペクトラム解析手段（２５）と、
前記スペクトラム解析手段によって解析されたスペクトラムのうち、雑音信号のスペクトラムの包絡線上の最大ピーク点を含む複数の点の周波数とレベルとから雑音信号のスペクトラム分布特性に近似した分布特性の近似関数を求める近似関数算出手段（２６）とによって構成され、
前記減衰特性検出手段は、
前記近似関数検出手段によって得られた近似関数のスペクトラム分布を所定レベル以下に抑圧するための減衰特性を、前記雑音信号のスペクトラム分布に対応した減衰特性として求めるように構成されていることを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
【請求項３】
前記第３のフィルタに入力される信号と前記第３のフィルタから出力される信号のいずれかを選択する信号選択手段（５２）と、
前記雑音分布検出手段によって検出される雑音信号のスペクトラムの最大値が所定値より大きいか否かを判定する判定手段（５１）とを備え、
前記判定手段によって前記スペクトラムの最大値が前記所定値以下と判定されているときには、前記信号選択手段が前記第３のフィルタへ入力される信号を当該装置の出力信号として選択し、前記スペクトラムの最大値が前記所定値より大きいと判定されているときには、前記信号選択手段が前記第３のフィルタから出力される信号を当該装置の出力信号として選択することを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、直流信号に交流の雑音信号が重畳された信号から直流信号成分を高精度に検出するための技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、物品の重量を測定する測定システムでは、物品の荷重に応じて電圧が変化する直流信号を出力するセンサを用い、このセンサの出力信号の電圧に基づいて物品の重量を求めるようにしている。
【０００３】
ところが、このような測定システムのセンサから出力される信号は、完全な直流信号ではなく外来雑音（振動や電源変動等）による交流の雑音信号が重畳されており、高精度な測定を行うためには、この雑音信号成分を除去して、直流信号成分のみを抽出する必要がある。
【０００４】
このように信号に含まれる直流信号成分を抽出するために、従来ではフィルタによって雑音信号成分を抑圧する方法が用いられている。
【０００５】
フィルタによって雑音信号成分を抑圧する場合、図１３に示すように、センサ１から出力される信号Ｓａに対して、その直流信号成分Ｄｃは通過させ、交流の雑音信号成分Ｎは減衰させる低域通過フィルタ２（以下ＬＰＦと記す）を用いて信号Ｓａの直流信号成分Ｄｃのみを抽出する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記したような測定システムのセンサ１から出力される信号には、定常的に発生している雑音信号だけでなく、地震、重量物の通過や落下等によって突発的に低い周波数の雑音信号が発生する場合があり、このような低周波の雑音信号の発生を予め想定してＬＰＦ２の遮断周波数を低周波域に固定してしまうと、物品の荷重等によるセンサ１の出力信号の直流信号成分Ｄｃのレベル変化に対して、ＬＰＦ２から出力される信号のレベル変化が大きく遅延し、直流信号成分が安定するまでに長時間を要してしまい、物品の重量を連続的に測定する測定システムではシステム全体の効率の低下を招く。
【０００７】
また、これを解決するために、図１４に示すように、センサ１から出力される信号Ｓａとダミーセンサ３から出力される信号Ｓｂとを減算器４に入力して、Ｓａ−Ｓｂの減算処理を行い、信号Ｓａに含まれる雑音信号成分Ｎと信号Ｓｂに含まれる雑音信号成分Ｎとを相殺させて、信号Ｓａに含まれる直流信号成分Ｄｃを出力させる方法も考えられる。
【０００８】
しかしながら、このダミーセンサ３を用いて雑音信号成分を相殺する方法でも、両センサ１、３の特性の違いやセンサ設置環境の僅かな違い等により、雑音信号成分Ｎが完全に等しくならず、その誤差が雑音信号として出力されて精度が低下する。
【０００９】
本発明は、この問題を解決して、直流信号に交流の雑音信号が重畳された信号から直流信号成分を高速に且つ高精度に検出できるようにした信号処理装置を提供することを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、本発明の請求項１の信号処理装置は、
直流信号に所定雑音源からの雑音信号が重畳した第１の入力信号（Ｓａ）を受け、該第１の入力信号から直流分を除いた雑音信号の微分成分である第１の差分値を求める第１の差分処理手段（４４）と、
零を含む固定の直流信号に前記所定雑音源からの雑音信号が重畳した第２の入力信号（Ｓｂ）を受け、該第２の入力信号から直流分を除いた雑音信号の微分成分である第２の差分値を求める第２の差分処理手段（４５）と、
前記第１の入力信号を、前記第１の差分処理手段の処理に必要な時間だけ遅延させる遅延手段（４６）と、
前記遅延手段から出力された信号に対して第１のフィルタリング処理を予め設定された第１のフィルタ係数に基づいて行う第１のフィルタ（４７）と、
前記第２の差分値に対する第２のフィルタリング処理を、予め設定された第２のフィルタ係数に基づいて行う第２のフィルタ（４８）と、
前記第１のフィルタと前記第２のフィルタから出力される信号同士の減算を行う減算手段（５０）と、
前記第１の差分値と前記第２の差分値とを受け、前記減算手段で雑音成分が相殺されるために必要な前記第１のフィルタ係数と前記第２のフィルタ係数を求めて、前記第１のフィルタおよび第２のフィルタにそれぞれ設定する同定処理手段（４９）と、
前記減算手段から出力された信号（Ｆ（ｋ））を受け、該信号に対する第３のフィルタリング処理を第３のフィルタ係数に基づいて行うための第３のフィルタ（２３）と、
前記第３のフィルタに入力される信号に残留する雑音信号のスペクトラムの分布特性を検出する雑音分布検出手段（２４）と、
前記雑音分布検出手段によって検出された雑音信号のスペクトラム分布特性に対応した減衰特性を求める減衰特性検出手段（２７）と、
前記第３のフィルタの特性が前記減衰特性検出手段によって検出された減衰特性となるための第３のフィルタ係数を求めて前記第３のフィルタに設定するフィルタ係数検出手段（２８）とを備えている。
【００１１】
また、本発明の請求項２の信号処理装置は、請求項１記載の信号処理装置において、
前記雑音分布検出手段は、
前記第３のフィルタに入力される信号のスペクトラム解析を行うスペクトラム解析手段（２５）と、
前記スペクトラム解析手段によって解析されたスペクトラムのうち、雑音信号のスペクトラムの包絡線上の最大ピーク点を含む複数の点の周波数とレベルとから雑音信号のスペクトラム分布特性に近似した分布特性の近似関数を求める近似関数算出手段（２６）とによって構成され、
前記減衰特性検出手段は、
前記近似関数検出手段によって得られた近似関数のスペクトラム分布を所定レベル以下に抑圧するための減衰特性を、前記雑音信号のスペクトラム分布に対応した減衰特性として求めるように構成されている。
【００１２】
また、本発明の請求項３の信号処理装置は、請求項１または請求項２記載の信号処理装置において、
前記第３のフィルタに入力される信号と前記第３のフィルタから出力される信号のいずれかを選択する信号選択手段（５２）と、
前記雑音分布検出手段によって検出される雑音信号のスペクトラムの最大値が所定値より大きいか否かを判定する判定手段（５１）とを備え、
前記判定手段によって前記スペクトラムの最大値が前記所定値以下と判定されているときには、前記信号選択手段が前記第３のフィルタへ入力される信号を当該装置の出力信号として選択し、前記スペクトラムの最大値が前記所定値より大きいと判定されているときには、前記信号選択手段が前記第３のフィルタから出力される信号を当該装置の出力信号として選択することを特徴としている。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
図１は、本発明を実施した信号処理装置２０の構成を示している。
【００１４】
図１において、ＬＰＦ２１は、前記したセンサ１から出力される信号のように、直流信号に交流の雑音信号が重畳されたアナログの信号Ｓａを受けて、その雑音信号の高域成分を除去して、Ａ／Ｄ変換器２２へ出力する。なお、このＬＰＦ２１の遮断周波数は、入力信号Ｓａに含まれる直流信号のレベル変化の速度を遅延させない範囲で雑音信号成分を除去する。
【００１５】
Ａ／Ｄ変換器２２は、ＬＰＦ２１から出力される信号Ｓａ′を、ＬＰＦ２１の遮断周波数の２倍以上の周期のクロック信号ｆｓに同期してサンプリングし、各サンプリング値をディジタル値ｘ（ｋ）に変換して、フィルタ２３および雑音分布検出手段２４に出力する。
【００１６】
なお、ここでは、アナログ型のＬＰＦ２１によって雑音成分の高域側を除去してから、Ａ／Ｄ変換器２２に入力しているが、入力信号ＳａをＡ／Ｄ変換器２２によってサンプリングしてディジタル値に変換してからディジタル型のフィルタによって雑音成分の高域側を除去して、フィルタ２３および雑音分布検出手段２４に出力してもよい。
【００１７】
フィルタ２３は例えばＦＩＲ型のディジタルフィルタであり、後述するフィルタ係数検出手段２８から設定されたフィルタ係数に基づいて、サンプリング値ｘ（ｋ）に対するフィルタリング処理（畳み込み演算）を行う。
【００１８】
雑音分布検出手段２４は、フィルタ２３に入力される信号に含まれる雑音信号のスペクトラムの分布特性を検出するためのものであり、スペクトラム解析手段２５および近似関数算出手段２６によって構成されている。
【００１９】
スペクトラム解析手段２５は、サンプリング値ｘ（ｋ）に対する高速フーリエ変換処理（ＦＦＴ）を行い、フィルタ２３に入力される信号の各周波数毎のスペクトラムの大きさを求める。
【００２０】
近似関数算出手段２６は、スペクトラム解析手段２５によって解析された各周波数毎のスペクトラムに基づいて、雑音信号のスペクトラム分布に近似した低次の近似関数を求める。
【００２１】
即ち、雑音信号帯域内のスペクトラムの包絡線のピーク点の周波数とレベルとを、そのレベルが大きい方から複数組求める。この組数は、少なくとも求める近似関数の次数より１だけ多くする。
【００２２】
例えば、求める近似関数が２次関数の場合、図２の（ａ）に示すように、雑音信号帯域内のスペクトラム包絡線Ａの最大のピーク点ｐ１のレベルＬ１、２番目に大きいピーク点ｐ２のレベルＬ２、３番目に大きいピーク点ｐ３のレベルＬ３と、各ピーク点の周波数ｆ１、ｆ２、ｆ３とを求める。
【００２３】
そして、次の２次の近似関数Ｌ（ｆ）、
Ｌ（ｆ）＝ａｆ２＋ｂｆ＋ｃ
に各レベルと周波数を代入し、
Ｌ１＝ａ（ｆ１）２＋ｂ（ｆ１）＋ｃ
Ｌ２＝ａ（ｆ２）２＋ｂ（ｆ２）＋ｃ
Ｌ３＝ａ（ｆ３）２＋ｂ（ｆ３）＋ｃ
をほぼ満たす各係数ａ、ｂ、ｃを求める。
【００２４】
このようにして得られた近似関数Ｌ（ｆ）は、図２の（ｂ）に示すように、各ピーク点ｐ１〜ｐ３の近傍を通過する２次曲線（放物線）となる。
【００２５】
このようにして検出された雑音信号のスペクトラム分布特性の近似関数Ｌ（ｆ）は、減衰特性検出手段２７に出力される。
【００２６】
減衰特性検出手段２７は、雑音分布検出手段２４によって検出された雑音信号のスペクトラム分布特性に対応した減衰特性を求める。
【００２７】
ここで、減衰特性検出手段２７は、雑音分布検出手段２４の近似関数算出手段２６によって求められた近似関数で示されるスペクトラム分布を有する信号の特性を所定レベル以下に抑圧させるための低次の減衰特性Ｇ（ｆ）を求める。
【００２８】
例えば、図３に示すように、近似関数とほぼ等しい減衰特性Ｇａ（ｆ）や、近似関数が正の領域で一定且つ正の減衰量を示し、その他の領域で減衰量が零となる減衰特性Ｇｂ（ｆ）を求める。
【００２９】
ここで、近似関数算出手段２６によって求められた近似関数の式が前記した２次関数の場合、その近似関数と等しい減衰特性の関数Ｇａ（ｆ）は、
Ｇａ（ｆ）＝ａｆ２＋ｂｆ＋ｃ
となる。
【００３０】
また、近似関数が正の領域で一定且つ正の減衰量を示し、その他の領域で減衰量が零となる減衰特性Ｇｂ（ｆ）は、ａｆ２＋ｂｆ＋ｃ＝０の解をｆａ、ｆｂとし、Ｋを正の減衰量とすれば、
Ｇｂ（ｆ）＝Ｋ（ｆａ＜ｆ＜ｆｂ）
＝０（ｆａ≧ｆ，ｆ≧ｆｂ）
となる。
【００３１】
ただし、ａｆ２＋ｂｆ＋ｃ＝０の解の小さい方ｆａが０より小さい場合には、減衰特性Ｇａ（ｆ）、Ｇｂ（ｆ）の定義領域を０に近い正の値ｆａ′からｆｂの範囲内に制限して、直流信号に対する減衰を防止する。
【００３２】
減衰特性検出手段２７はこのようにして求めた減衰特性Ｇ（ｆ）の情報をフィルタ係数検出手段２８に出力する。
【００３３】
フィルタ係数検出手段２８は、フィルタ２３が減衰特性検出手段２７によって求めた減衰特性Ｇ（ｆ）に対応する時間軸の応答性を示すためのフィルタ係数ｈを求めてフィルタ２３に設定する。
【００３４】
即ち、減衰特性Ｇ（ｆ）＝Ｇａ（ｆ）に対して設計すべき目標は、
Ｇｄ（ｆ）＝Ｇ（ｆ）ｅ−ｊΦ
となるが、ここでは、Φ＝０として位相は０とする。
【００３５】
そして、
Ｇｄ（ｆ）＝Ｇ（ｆ）ｅ−ｊ０＝Ｇ（ｆ）
に対して、次のように逆フーリエ変換すると、図４の減衰特性Ｇ（ｆ）に対する時間応答を求めることができる。
【００３６】
ｇｄ（ｔ）＝−ωｍ∫ωｍＧ（ｆ）ｅｊωｔｄω      ……（１）
（ただし、記号−ωｍ∫ωｍは−ωｍ〜ωｍまでの積分を表し、ωは角周波数を示し、２πｆ＝ωの関係がある）
【００３７】
実際には、上式（１）に対して高速フーリエ変換して離散データを求める。
つまり、デルタ関数δ（ｋ）を用いて、
ｇｄ（ｋ）＝ｉ＝−ＮΣＮｇ（ｉ）δ（ｋ−ｉ）
（ただし、記号ｉ＝−ＮΣＮは、ｉ＝−Ｎ〜Ｎまでの総和を表す）
の演算を行い、ｇｄ（ｋ）を例えば図５のように求める。
【００３８】
このｇｄ（ｋ）は、位相を０にしたことにより因果性が失われるので、図６に示すようにＮだけ右にシフトして因果性を満たす。
【００３９】
さらに、次の式のように、ハミング等の窓関数Ｗ（ｉ）をｇｄ（ｉ）に乗じた後に、フィルタ係数ｈ（ｋ）を求める。
【００４０】
ｈ（ｋ）＝ｉ＝０Σ２Ｎ−１ｇｄ（ｉ）Ｗ（ｉ）δ（ｋ−ｉ）
（ただし、記号ｉ＝０Σ２Ｎ−１は、ｉ＝０〜２Ｎ−１までの総和を表す）
【００４１】
このフィルタ係数検出手段２８によって検出されたフィルタ係数ｈ（ｋ）がフィルタ２３に設定されると、フィルタ２３からは、例えば図７に示すように、雑音信号のスペクトラムの包絡線Ａ′が抑圧された信号Ｄ（ｋ）が出力されることになる。
【００４２】
このように実施形態の信号処理装置２０では、フィルタ２３に入力される信号に含まれる雑音信号のスペクトラム分布の特性を求め、この特性に対応する減衰特性を求め、フィルタ２３の特性がこの減衰特性となるためのフィルタ係数を求めてフィルタ２３に設定している。
【００４３】
このため、入力する信号に含まれる雑音信号のスペクトラム分布の変化に追従してそのスペクトラム分布を抑圧するようにフィルタリング処理が行われることになり、低周波の雑音信号が発生していないときには高速なフィルタリング処理が行え、低周波の雑音信号が発生したときには、その低周波の雑音信号を含めた雑音信号を抑圧することができる。
【００４４】
また、この実施形態のように、雑音信号のスペクトラム分布の特性として、そスペクトラムの包絡線に近似した低次の近似関数Ｌ（ｆ）を求め、この近似関数Ｌ（ｆ）のスペクトラムを抑圧する減衰特性Ｇ（ｆ）を求めるようにしているので、雑音信号が複雑なスペクトラム分布特性を持っている場合でも、フィルタ２３に必要な減衰特性を迅速に算出することができ、少ない次数のフィルタで処理遅延の少ないフィルタリング処理が行える。
【００４５】
前記した信号処理装置２０では、入力信号Ｓａに対して、その雑音信号の高域成分をＬＰＦ２１で除去してからフィルタ２３に入力していたが、前段で予め雑音成分の相殺処理を行い、その相殺処理で完全に相殺できない雑音信号成分（誤差）に対して、上記同様の雑音抑圧処理を行うようにしてもよい。
【００４６】
図８は、前段で雑音成分全体の相殺処理を行ってから、その誤差による雑音信号成分に対して上記同様の雑音抑圧処理を行う信号処理装置４０の構成を示している。
【００４７】
図８において、Ａ／Ｄ変換器４１は、前記したセンサ１の出力信号のように直流信号に雑音信号が重畳した信号Ｓａを、その雑音信号の最大周波数の２倍以上の周波数のクロック信号ｆｓに同期してサンプリングし、そのサンプリング値Ｘａ（ｋ）をディジタル値に変換して出力する。
【００４８】
また、Ａ／Ｄ変換器４２は、前記したダミーセンサ３の出力信号のように固定された直流信号（零でもよい）に雑音信号が重畳した信号Ｓｂを前記クロック信号ｆｓに同期してサンプリングし、そのサンプリング値Ｘｂ（ｋ）をディジタル値に変換して出力する。
【００４９】
Ａ／Ｄ変換器４１、４２によってサンプリングされたサンプリング値Ｘａ（ｋ）、Ｘｂ（ｋ）は、特性補償部４３に入力される。
【００５０】
特性補償部４３は、信号Ｓａ、Ｓｂを出力するシステムの雑音信号に対する同定処理を行い、処理後の信号同士の減算によって雑音信号成分を相殺できるようにしている。
【００５１】
ここで、特性補償部４３は、差分処理手段４４、４５、遅延手段４６、フィルタ（例えばＦＩＲフィルタ）４７、４８および同定処理手段４９によって構成されている。
【００５２】
差分処理手段４４、４５は、入力されるサンプリング値Ｘａ（ｋ）、Ｘｂ（ｋ）についての差分値Ｙａ（ｋ）、Ｙｂ（ｋ）を、次のようにそれぞれ求める。
【００５３】
Ｙａ（ｋ）＝Ｘａ（ｋ）−Ｘａ（ｋ−１）
Ｙｂ（ｋ）＝Ｘｂ（ｋ）−Ｘｂ（ｋ−１）
【００５４】
これらの差分値Ｙａ（ｋ）、Ｙｂ（ｋ）は、信号Ｓａ、Ｓｂから直流分を除いた交流の雑音信号成分（厳密には雑音信号の微分成分）を表しており、ともに同定処理手段４９に入力される。
【００５５】
遅延手段４６は、入力されるサンプリング値Ｘａ（ｋ）を、差分処理手段４４の処理に必要な時間だけ遅延させてフィルタ４７に入力する。
【００５６】
フィルタ４７は、遅延手段４６から出力されるサンプリング値Ｘａ（ｋ）′に対するフィルタリング処理を、同定処理手段４９から設定されたフィルタ係数に基づいて行い、その処理結果を出力する。
【００５７】
一方、フィルタ４８は、差分値Ｙｂ（ｋ）に対するフィルタリング処理を、同定処理手段４９から設定されたフィルタ係数に基づいて行い、その処理結果を出力する。
【００５８】
同定処理手段４９は、システムの伝達関数モデルとして、ＡＲＭＡモデル、ＡＲモデル、ＭＡモデルを使用する場合があるが、ここでは、ＡＲＭＡモデルを利用する場合について説明する。
【００５９】
ＡＲＭＡモデルを利用する場合には、入力をｘ（ｋ）、出力をｙ（ｋ）として、
ｙ（ｋ）＝−ｊ＝１Σｎｂｊ・ｙ（ｋ−ｊ）＋ｉ＝０Σｍａｉ・ｘ（ｋ−ｉ）の差分方程式を用い、低域振動雑音があるアイドリング時期に入力される差分値Ｙａ（ｋ）、Ｙｂ（ｋ）をそれぞれｙ（ｋ）、ｘ（ｋ）に代入して、係数ａｉ、ｂｊを求める。
【００６０】
即ち、上記差分方程式の両辺をｚ変換して、伝達関数Ｙ（ｚ）／Ｘ（ｚ）を求めると、
Ｙ（ｚ）＝−ｊ＝１Σｎｂｊ・ｚ−ｊ＋ｉ＝０Σｍａｉ・ｚ−ｉ
であるから、
Ｈ（ｚ）＝（ｉ＝０Σｍａｉ・ｚ−ｉ）／（１＋ｊ＝１Σｎｂｊ・ｚ−ｊ）
となる。
【００６１】
ここで、
Ｐ（ｚ）＝ｉ＝０Σｍａｉ・ｚ−ｉ
Ｑ（ｚ）＝１＋ｊ＝１Σｎｂｊ・ｚ−ｊ
と定義すれば、
Ｈ（ｚ）＝Ｐ（ｚ）／Ｑ（ｚ）
と表される。
【００６２】
そして、Ｙａ（ｋ）、Ｙｂ（ｋ）の時系列データを、おのおのｙ（ｋ）、ｘ（ｋ）に入力して、
ｙ（ｋ）＋ｊ＝１Σｎｂｊ・ｙ（ｋ−ｊ）−ｉ＝０Σｍａｉ・ｘ（ｋ−ｉ）→０
となるように、例えば逐次最小二乗法等を利用して、係数ａｉ、ｂｊの値を決定する。
【００６３】
このように係数ａｉ、ｂｊの値を決定したとき、
Ｈ（ｚ）＝Ｐ（ｚ）／Ｑ（ｚ）＝Ｙ（ｚ）／Ｘ（ｚ）
が成立する。
【００６４】
よって、アイドリング時にフィルタ４７から出力される信号Ｕ（ｋ）＝Ｑ（ｚ）・Ｙａ（ｋ）と、フィルタ４８から出力される信号Ｖ（ｋ）＝Ｐ（ｚ）・Ｙｂ（ｋ）とがほぼ等しくなり、減算手段５０の出力がほぼ零となる。
【００６５】
そして、信号Ｓａの直流信号のレベルが変化すると、その直流成分Ｄｃに対応する信号のみが減算手段５０から出力されることになる。
【００６６】
なお、数ｍ、ｎを２としてさらに具体的な例を示せば、前記差分方程式は、
0004638981.tif 000002
となる。
【００６７】
また、伝達関数Ｈ（ｚ）、Ｐ（ｚ）、Ｑ（ｚ）は、それぞれ、
Ｈ（ｚ）＝（ａ０＋ａ１・ｚ−１＋ａ２・ｚ−２）／（１＋ｂ１・ｚ−１＋ｂ２・ｚ−２）
Ｐ（ｚ）＝ａ０＋ａ１・ｚ−１＋ａ２・ｚ−２
Ｑ（ｚ）＝１＋ｂ１・ｚ−１＋ｂ２・ｚ−２
となる。
【００６８】
このように同定処理されてフィルタ４７、４８からそれぞれ出力される信号Ｕ（ｋ）、Ｖ（ｋ）は減算手段５０に入力され、互いの雑音成分が相殺されて直流信号成分が出力される。
【００６９】
ただし、上記のように同定処理を用いて雑音成分を相殺しても、減算手段５０の出力Ｆ（ｋ）には伝達モデル誤差やセンサの違い等による雑音信号成分が残る。
【００７０】
この残留誤差による雑音信号成分は、前記した信号処理装置２０と同様に抑圧することができる。
【００７１】
即ち、減算手段５０から出力される信号Ｆ（ｋ）を、雑音分布検出手段２４のスペクトラム解析手段２５に入力して、高速フーリエ変換処理（ＦＦＴ）を行い、周波数毎のレベルの大きさを求め、近似関数算出手段２６により雑音信号のスペクトラムの包絡線Ａに近似する低次の近似関数Ｌ（ｆ）を雑音信号のスペクトラム分布の特性を表す関数として前記同様に求める。
【００７２】
そして、近似関数算出手段２６によって求められた近似関数Ｌ（ｆ）で示されるスペクトラム分布を抑圧するための低次の減衰特性の関数Ｇ（ｆ）を、前記同様に減衰特性検出手段２７によって求め、フィルタ係数検出手段２８に出力する。
【００７３】
フィルタ係数検出手段２８は、フィルタ２３が減衰特性検出手段２７によって検出された減衰特性Ｇ（ｆ）に対応する時間軸応答特性をもつためのフィルタ係数を求めて、フィルタ２３に設定する。
【００７４】
これによって、フィルタ２３からは、入力信号Ｆ（ｋ）に含まれる誤差による雑音成分が抑圧されたほぼ直流のみの信号Ｄ（ｋ）が出力されることになる。
【００７５】
このように、床振動等の共通の雑音源からの雑音信号を含む２つの信号Ｓａ、Ｓｂに対する同定処理を行い、両信号の雑音信号成分を相殺し、この処理で完全に相殺しきれなかった雑音信号成分に対して、前記同様の抑圧処理を行うことで、信号に含まれる直流信号を高速に且つ高精度に検出することができる。
【００７６】
なお、上記した信号処理装置２０、４０では、入力信号に対する雑音抑圧処理を常時行うようにしているが、入力信号に対する雑音信号成分のレベルに応じて雑音抑圧処理を行うようにしてもよい。
【００７７】
この場合には、例えば、図９、図１０に示す信号処理装置２０′、４０′のように、雑音分布検出手段２４のスペクトラム解析手段２５によって検出された雑音信号のスペクトラムのうちの最大のレベルＬｍ（前記した例ではＬ１）が所定値Ｒより大きいか否かを判定する判定手段５１と、フィルタ２３に入力される信号とフィルタ２３から出力される信号のいずれかを装置の出力信号として選択的に出力する信号選択手段５２とを設け、判定手段５１によってレベルＬｍが所定値Ｒより大きいと判定されたときには、フィルタ２３から出力される信号を選択し、判定手段５１によってレベルＬｍが所定値Ｒ以下と判定されたときには、フィルタ２３への入力信号を選択する。
【００７８】
なお、この所定値Ｒは、予め設定された固定値、あるいは検出対象の直流信号のレベルに対してして所定の比率（例えば１／１０００）となる値に設定される。
【００７９】
このように構成した信号処理装置２０′、４０′では、含まれる雑音信号のレベルが低い信号についてはフィルタ２３による遅延をなくすことができる。
【００８０】
また、前記した信号処理装置４０、４０′の特性補償部４３は、ＡＲＭＡモデルを用いて同定処理を行っているが、図１１に示す特性補償部５５の同定処理手段５６のように、差分処理手段４４からの差分値Ｙａ（ｋ）に対するフィルタリング処理をフィルタ５７で行い、差分処理手段４５からの差分値Ｙｂ（ｋ）に対するフィルタリング処理をフィルタ５８で行い、その処理結果同士を減算手段５９で減算し、係数制御手段６０によって減算手段５９の減算結果が零となるようにフィルタ５７、５８のフィルタ係数を追込制御し、、減算手段５９の減算結果がほぼ零ななったときのフィルタ係数をフィルタ４７、フィルタ４８に設定するように構成してもよい。
【００８１】
また、図１２に示す特性補償部６５の同定処理手段６６のように、差分処理手段４４からの差分値Ｙａ（ｋ）を基準とし、差分処理手段４５からの差分値Ｙｂ（ｋ）に対するフィルタリング処理をフィルタ６７によって行い、その処理結果と差分値Ｙａ（ｋ）とを減算手段６８によって減算し、係数制御手段６９によって減算手段６８の減算結果が零となるようにフィルタ６７のフィルタ係数を求めて、減算手段６８の減算結果がほぼ零となったときのフィルタ係数をフィルタ４８に設定する。
【００８２】
なお、この場合には、遅延手段４６からのサンプリング値Ｘａ（ｋ）に対するフィルタリング処理は行わずに、減算手段５０に直接入力する。
【００８３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の請求項１記載の信号処理装置では、
直流信号に所定雑音源からの雑音信号が重畳した第１の入力信号（Ｓａ）を受け、該第１の入力信号から直流分を除いた雑音信号の微分成分である第１の差分値を求める第１の差分処理手段（４４）と、
零を含む固定の直流信号に前記所定雑音源からの雑音信号が重畳した第２の入力信号（Ｓｂ）を受け、該第２の入力信号から直流分を除いた雑音信号の微分成分である第２の差分値を求める第２の差分処理手段（４５）と、
前記第１の入力信号を、前記第１の差分処理手段の処理に必要な時間だけ遅延させる遅延手段（４６）と、
前記遅延手段から出力された信号に対して第１のフィルタリング処理を予め設定された第１のフィルタ係数に基づいて行う第１のフィルタ（４７）と、
前記第２の差分値に対する第２のフィルタリング処理を、予め設定された第２のフィルタ係数に基づいて行う第２のフィルタ（４８）と、
前記第１のフィルタと前記第２のフィルタから出力される信号同士の減算を行う減算手段（５０）と、
前記第１の差分値と前記第２の差分値とを受け、前記減算手段で雑音成分が相殺されるために必要な前記第１のフィルタ係数と前記第２のフィルタ係数を求めて、前記第１のフィルタおよび第２のフィルタにそれぞれ設定する同定処理手段（４９）と、
前記減算手段から出力された信号（Ｆ（ｋ））を受け、該信号に対する第３のフィルタリング処理を第３のフィルタ係数に基づいて行うための第３のフィルタ（２３）と、
前記第３のフィルタに入力される信号に残留する雑音信号のスペクトラムの分布特性を検出する雑音分布検出手段（２４）と、
前記雑音分布検出手段によって検出された雑音信号のスペクトラム分布特性に対応した減衰特性を求める減衰特性検出手段（２７）と、
前記第３のフィルタの特性が前記減衰特性検出手段によって検出された減衰特性となるための第３のフィルタ係数を求めて前記第３のフィルタに設定するフィルタ係数検出手段（２８）とを備えている。
【００８４】
このように、床振動等の共通の雑音源からの雑音信号を含む２つの信号に対する同定処理を行い、両信号の雑音信号成分を相殺し、この処理で完全に相殺しきれなかった雑音信号のスペクトラム分布の変化に追従してそのスペクトラム分布を抑圧するようにフィルタリング処理が行われることになり、信号に含まれる直流信号を高速に且つ高精度に検出することができ、低周波の雑音信号が発生していないときには高速なフィルタリング処理が行え、低周波の雑音信号が発生したときには、その低周波の雑音信号を含めた雑音信号を抑圧することができ、無駄な遅延がなくなり、システム全体の高速化することができる。
【００８５】
また、本発明の請求項２の信号処理装置は、請求項１記載の信号処理装置において、
前記雑音分布検出手段は、
前記第３のフィルタに入力される信号のスペクトラム解析を行うスペクトラム解析手段（２５）と、
前記スペクトラム解析手段によって解析されたスペクトラムのうち、雑音信号のスペクトラムの包絡線上の最大ピーク点を含む複数の点の周波数とレベルとから雑音信号のスペクトラム分布特性に近似した分布特性の近似関数を求める近似関数算出手段（２６）とによって構成され、
前記減衰特性検出手段は、
前記近似関数検出手段によって得られた近似関数のスペクトラム分布を所定レベル以下に抑圧するための減衰特性を、前記雑音信号のスペクトラム分布に対応した減衰特性として求めるように構成されている。
【００８６】
このため、雑音信号が複雑なスペクトラム分布特性を持っている場合でも、フィルタに必要な減衰特性を迅速に算出することができ、少ない次数のフィルタで処理遅延の少ないフィルタリング処理が行える。
【００８７】
また、本発明の請求項３の信号処理装置は、請求項１または請求項２記載の信号処理装置において、
前記第３のフィルタに入力される信号と前記第３のフィルタから出力される信号のいずれかを選択する信号選択手段（５２）と、
前記雑音分布検出手段によって検出される雑音信号のスペクトラムの最大値が所定値より大きいか否かを判定する判定手段（５１）とを備え、
前記判定手段によって前記スペクトラムの最大値が前記所定値以下と判定されているときには、前記信号選択手段が前記第３のフィルタへ入力される信号を当該装置の出力信号として選択し、前記スペクトラムの最大値が前記所定値より大きいと判定されているときには、前記信号選択手段が前記第３のフィルタから出力される信号を当該装置の出力信号として選択することを特徴としている。
【００８８】
このため、雑音信号のレベルが低い信号についてはフィルタによる抑圧処理を行わすに済み、さらに高速化が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の構成を示すブロック図
【図２】雑音信号のスペクトラムと近似関数の一例を示す図
【図３】減衰特性の例を示す図
【図４】要部の動作を説明するための図
【図５】要部の動作を説明するための図
【図６】要部の動作を説明するための図
【図７】フィルタの出力信号のスペクトラムの例を示す図
【図８】前段で雑音成分の相殺処理を行う場合の構成例を示すブロック図
【図９】雑音信号のレベルに応じて信号の切換を行う場合の構成例を示すブロック図
【図１０】雑音信号のレベルに応じて信号の切換を行う場合の構成例を示すブロック図
【図１１】特性補償部の他の構成例を示すブロック図
【図１２】特性補償部の他の構成例を示すブロック図
【図１３】従来装置の構成を示すブロック図
【図１４】従来装置の構成を示すブロック図
【符号の説明】
２０、２０′、４０、４０′  信号処理装置
２１  ＬＰＦ
２２  Ａ／Ｄ変換器
２３  フィルタ
２４  雑音分布検出手段
２５  スペクトラム解析手段
２６  近似関数算出手段
２７  減衰特性検出手段
２８  フィルタ係数検出手段
４１、４２  Ａ／Ｄ変換器
４３  特性補償部
４４、４５  差分処理手段、
４６  遅延手段
４７、４８  フィルタ
４９、５６、６６  同定処理手段
５０  減算手段
５１  判定手段
５２  信号選択手段
５５、６５  特性補償部
５７、５８  フィルタ
５９  減算手段
６０  係数制御手段
６７  フィルタ
６８  減算手段
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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