(57)【要約】【課題】  本発明は、時系列データの特徴点の中の任意の特徴点を抽出して、その特徴点の発生時点の時間間隔の統計的な性質を分析ができないという課題を解決する時系列データ処理方法および時系列データ処理システムを提供することを目的とする。【解決手段】  本発明の時系列データ処理方法は、入力部と処理部と出力部とを備える時系列データ処理装置を利用して、時間的に変化する事象を表す複数の時系列データの特徴点を分析する方法である。また、本発明の時系列データ処理システムは、データ取得手段及び特徴点系列種取得手段を有する入力部と、グラフ処理手段及び特徴点系列種処理手段を有する処理部と、表示手段及び特徴点系列種出力手段を有する出力部と、を備えて時間的に変化する事象を表す複数の時系列データの特徴点を分析するシステムである。【選択図】図１
2005296407.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力部と処理部と出力部とを備える時系列データ処理装置を利用して、時間的に変化する事象を表す複数の時系列データの特徴点を分析する時系列データ処理方法であって、
前記入力部が発生時点とそのデータ値を含む複数の時系列データを取得するデータ取得ステップと、
前記処理部が前記取得された複数の時系列データをグラフ処理するグラフ処理ステップと、
前記出力部が前記グラフ処理された複数の時系列データを表示する表示ステップと、
前記入力部が前記表示された時系列データの中の特徴点の発生時点を示す特徴点系列種を取得する特徴点系列種取得ステップと、
前記処理部が前記取得された特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算する特徴点系列種処理ステップと、
前記出力部が前記特徴点系列種処理ステップにより計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する特徴点系列種出力ステップと、を順に含む時系列データ処理方法。
【請求項２】
少なくとも前記特徴点系列種取得ステップの後に、前記入力部が新たな特徴点の発生時点を取得する追加取得ステップと、
少なくとも前記特徴点系列種処理ステップの後に、前記処理部が前記特徴点系列種に対して前記新たな特徴点に隣接する発生時点との時間間隔の偏差を計算する追加処理ステップと、
前記出力部が前記追加処理ステップにより計算された時間間隔の偏差を出力する追加出力ステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の時系列データ処理方法。
【請求項３】
前記追加出力ステップの後に、前記入力部が前記特徴点系列種に前記新たな特徴点の発生時点の追加の指示を取得する追加指示取得ステップと、
前記追加指示取得ステップの後に、前記処理部が前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種に追加し、前記新たな特徴点の発生時点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算する特徴点系列種再処理ステップと、
前記出力部が前記特徴点系列種再処理ステップにより計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する特徴点系列種再出力ステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の時系列データ処理方法。
【請求項４】
前記追加出力ステップの後に、前記入力部が前記特徴点系列種から前記新たな特徴点の発生時点の削除の指示を取得する削除指示取得ステップと、
前記削除指示取得ステップの後に、前記処理部が前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種から削除する特徴点削除処理ステップと、
前記特徴点削除処理ステップの後に、前記出力部が前記特徴点系列種処理ステップにより計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する特徴点系列種出力ステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の時系列データ処理方法。
【請求項５】
入力部と処理部と出力部とを備える時系列データ処理装置を利用して、時間的に変化する事象を表す複数の時系列データの特徴点を分析する時系列データ処理方法であって、
前記入力部が発生時点とそのデータ値を含む複数の時系列データを取得するデータ取得ステップと、
前記処理部が前記取得された複数の時系列データをグラフ処理するグラフ処理ステップと、
前記出力部が前記グラフ処理された複数の時系列データを表示する表示ステップと、
前記入力部が前記表示された時系列データの中の特徴点の発生時点を示す複数の特徴点系列種を取得する特徴点系列種取得ステップと、
前記処理部が前記取得された複数の特徴点系列種の同じ特徴点系列種について隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差、又は異なる特徴点系列種に属する特徴点の最も近い発生時点との時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差のいずれかを計算する特徴点系列種処理ステップと、
前記出力部が前記特徴点系列種処理ステップにより計算された同じ特徴点系列種について隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差、又は異なる特徴点系列種に属する特徴点の最も近い発生時点との時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差のいずれかを出力する特徴点系列種出力ステップと、を順に含む時系列データ処理方法。
【請求項６】
少なくとも前記特徴点系列種取得ステップの後に、前記入力部が新たな特徴点の発生時点を取得する追加取得ステップと、
少なくとも前記特徴点系列種処理ステップの後に、前記処理部が前記新たな特徴点の属する特徴点系列種に対して前記新たな特徴点に隣接する発生時点との時間間隔の偏差を計算する追加処理ステップと、
前記出力部が前記追加処理ステップにより計算された時間間隔の偏差を出力する追加出力ステップと、を含むことを特徴とする請求項５に記載の時系列データ処理方法。
【請求項７】
前記追加出力ステップの後に、前記入力部が前記特徴点系列種に前記新たな特徴点の発生時点の追加の指示を取得する追加指示取得ステップと、
前記追加指示取得ステップの後に、前記処理部が前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種に追加し、前記新たな特徴点の発生時点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算する特徴点系列種再処理ステップと、
前記出力部が前記特徴点系列種再処理ステップにより計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する特徴点系列種再出力ステップと、を含むことを特徴とする請求項６に記載の時系列データ処理方法。
【請求項８】
前記追加出力ステップの後に、前記入力部が前記特徴点系列種から前記新たな特徴点の発生時点の削除の指示を取得する削除指示取得ステップと、
前記削除指示取得ステップの後に、前記処理部が前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種から削除する特徴点削除処理ステップと、
前記特徴点削除処理ステップの後に、前記出力部が前記特徴点系列種処理ステップにより計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する特徴点系列種出力ステップと、を含むことを特徴とする請求項６に記載の時系列データ処理方法。
【請求項９】
データ取得手段及び特徴点系列種取得手段を有する入力部と、グラフ処理手段及び特徴点系列種処理手段を有する処理部と、表示手段及び特徴点系列種出力手段を有する出力部と、を備えて時間的に変化する事象を表す複数の時系列データの特徴点を分析する時系列データ処理システムであって、
前記データ取得手段は、発生時点とそのデータ値を含む複数の時系列データを取得し、
前記グラフ処理手段は、前記データ取得手段により取得された複数の時系列データをグラフ処理し、
前記表示手段は、前記グラフ処理手段によりグラフ処理された複数の時系列データを表示し、
前記特徴点系列種取得手段は、前記表示手段により表示された時系列データの中の特徴点の発生時点を示す特徴点系列種を取得し、
前記特徴点系列種処理手段は、前記特徴点系列種取得手段により取得された特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、
前記特徴点系列種出力手段は、前記特徴点系列種処理手段により計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力することを特徴とする時系列データ処理システム。
【請求項１０】
前記入力部はさらに追加取得手段を有し、前記処理部はさらに追加処理手段を有し、前記出力部はさらに追加出力手段を有し、
前記追加取得手段は、新たな特徴点の発生時点を取得し、
前記追加処理手段は、前記特徴点系列種に対して前記追加取得手段により取得された新たな特徴点に隣接する発生時点との時間間隔の偏差を計算し、
前記追加出力手段は、前記追加処理手段により計算された時間間隔の偏差を出力することを特徴とする請求項９に記載の時系列データ処理システム。
【請求項１１】
前記入力部はさらに指示取得手段を有し、前記処理部はさらに特徴点系列種再処理手段を有し、前記出力部はさらに特徴点系列種再出力手段を有し、
前記指示取得手段は、前記特徴点系列種に新たな特徴点の発生時点の追加又は新たな特徴点の発生時点の削除の指示を取得し、
前記特徴点系列種再処理手段は、前記指示が追加の場合は、前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種に追加し、前記新たな特徴点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、前記指示が削除の場合は、前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種から削除し、
前記特徴点系列種再出力手段は、前記指示が追加の場合は、前記特徴点系列種再処理手段により計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力することを特徴とする請求項１０に記載の時系列データ処理システム。
【請求項１２】
データ取得手段及び特徴点系列種取得手段を有する入力部と、グラフ処理手段及び特徴点系列種処理手段を有する処理部と、表示手段及び特徴点系列種出力手段を有する出力部と、を備えて時間的に変化する事象を表す複数の時系列データの特徴点を分析する時系列データ処理システムであって、
前記データ取得手段は、発生時点とそのデータ値を含む複数の時系列データを取得し、
前記グラフ処理手段は、前記データ取得手段により取得された複数の時系列データをグラフ処理し、
前記表示手段は、前記グラフ処理手段によりグラフ処理された複数の時系列データを表示し、
前記特徴点系列種取得手段は、前記表示手段により表示された時系列データの中の特徴点の発生時点を示す複数の特徴点系列種を取得し、
前記特徴点系列種処理手段は、前記取得した複数の特徴点系列種の同じ特徴点系列種について隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差、又は異なる特徴点系列種に属する特徴点の最も近い発生時点との時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、
前記特徴点系列種出力手段は、前記特徴点系列種処理手段により計算された同じ特徴点系列種について隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差、又は異なる特徴点系列種に属する特徴点の最も近い発生時点との時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差のいずれかを出力することを特徴とする時系列データ処理システム。
【請求項１３】
前記入力部はさらに追加取得手段を有し、前記処理部はさらに追加処理手段を有し、前記出力部はさらに追加出力手段を有し、
前記追加取得手段は、新たな特徴点の発生時点を取得し、
前記追加処理手段は、前記追加取得手段により取得された新たな特徴点の属する特徴点系列種に対して前記新たな特徴点に隣接する発生時点との時間間隔の偏差を計算し、
前記追加出力手段は、前記追加処理手段により計算された時間間隔の偏差を出力することを特徴とする請求項１２に記載の時系列データ処理システム。
【請求項１４】
前記入力部はさらに指示取得手段を有し、前記処理部はさらに特徴点系列種再処理手段を有し、前記出力部はさらに特徴点系列種再出力手段を有し、
前記指示取得手段は、前記特徴点系列種に新たな特徴点の発生時点の追加又は新たな特徴点の発生時点の削除の指示を取得し、
前記特徴点系列種再処理手段は、前記指示が追加の場合は、前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種に追加し、前記新たな特徴点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、前記指示が削除の場合は、前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種から削除し、
前記特徴点系列種再出力手段は、前記指示が追加の場合は、前記特徴点系列種再処理手段により計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力することを特徴とする請求項１３に記載の時系列データ処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は時間的に変化する事象を表す時系列データが特徴的なデータを示す特徴点の発生時点の情報を処理する方法および処理するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
時系列データ処理方法および時系列データ処理システムの従来の例としては、１以上の時系列データの時間的な変化とその分析結果を見やすく効果的に表示する方法が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。しかし、時系列データに現れる特徴点を発見し抽出して、その特徴点の発生時点の時間間隔の平均値あるいは分散などを計算し表示する機能は無い。一方、医療において測定される心電あるいは脈波、脳波などの時間的な変化を示す時系列データは医師が目視により観察して、その波形から病状を判断し、あるいは周波数解析器により時系列データの周波数成分を解析し、基本的周波数とその周辺に分布する周波数成分から時系列データの時間的な揺らぎを分析することもできる。しかし、このような周波数解析器による解析は時系列データの波形の微細構造は無視され、周波数成分のみが分析される。
【０００３】
以上のように、従来技術においては時系列データの特徴的な変化を示す特徴点の判断は経験のある医療従事者の目視による波形による判断に依存し、さらに特徴点の繰り返し周波数やその揺らぎの分析の手段が無かった。
【特許文献１】特開２００１−２５６２２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は上記の従来の技術において、時系列データの特徴点の中の任意の特徴点を抽出して、その特徴点の発生時点の時間間隔の統計的な性質を分析ができないという課題を解決する時系列データ処理方法および時系列データ処理システムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の時系列データ処理方法および時系列データ処理システムの説明に必要な用語を定義する。
【０００６】
時系列データとは、時間的に変化する事象の発生時点とそのデータ値を含むデータである。
【０００７】
特徴点とは、時系列データの中のデータ値が所定の値と一致する、あるいは所定の変化を示すデータ値とその発生時点を含むデータである。
【０００８】
特徴点系列種とは、同一種類の複数の特徴点の発生時点を示す時系列データである。
【０００９】
グラフ処理とは、データ値をグラフ表示するための処理をいう。
【００１０】
本発明の時系列データ処理方法は、入力部と処理部と出力部とを備える時系列データ処理装置を利用して、時間的に変化する事象を表す複数の時系列データの特徴点を分析する方法である。本発明の時系列データ処理システムは、データ取得手段及び特徴点系列種取得手段を有する入力部と、グラフ処理手段及び特徴点系列種処理手段を有する処理部と、表示手段及び特徴点系列種出力手段を有する出力部と、を備えて時間的に変化する事象を表す複数の時系列データの特徴点を分析するシステムである。
【００１１】
本発明では、時系列データ処理装置の入力部に入力された複数の時系列データを当該入力部が取得し、時系列データ処理装置の処理部が前記取得した複数の時系列データをグラフ処理し、時系列データ処理装置の処理部が前記グラフ処理した複数の時系列データを表示する。グラフ処理によって、観測者は時系列データをグラフとして観測することができる。表示された時系列データを見て、観測者は特徴点を判断して、入力部に入力する。当該入力部は前記表示した時系列データの中の特徴点の発生時点を示す特徴点系列種を取得し、処理部は前記取得した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、出力部は前記計算した時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する。
【００１２】
さらに、本発明では、入力部に入力された時系列データの中の特徴点の発生時点を示す複数の特徴点系列種を当該入力部が取得し、処理部が複数の特徴点系列種の同じ特徴点系列種について隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差、又は異なる特徴点系列種に属する特徴点の最も近い発生時点との時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、出力部がこれらの計算結果を出力する。
【００１３】
上記のように、本発明では、複数の時系列データの中の特徴的なデータの発生時点を計算あるいは目視により発見し、特徴的なデータの発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差などを計算することにより、従来の周波数解析では分析できない時系列データの中の特徴的なデータの発生時点の統計的な性質を分析することができる。
【００１４】
さらに、本発明では、同一の時系列データの中の複数の特徴点系列種に属する特徴点の相互間の、あるいは異なる時系列データの中の特徴点系列種に属する特徴点の相互間の、発生時点間隔の統計的な情報を分析し、例えば複数の時系列データに出現する特徴的な波形の発生時間間隔の統計的な情報を分析する。
【００１５】
従来の周波数解析では時系列データの時間的な変化、すなわち波形の微細構造を無視した周波数成分の構造を分析しているが、本発明では特徴点の発生時間間隔、例えば特徴的な波形の発生時間間隔の統計的な情報を分析することができる。
【００１６】
さらに、本発明では、取得済みの特徴点系列種に加えて、新たな特徴点の発生時点を入力部が取得し、前記取得した前記新たな特徴点と、新たな特徴点に隣接する前記取得済みの特徴点系列種の中の特徴点の発生時点との時間間隔の、前記取得済みの特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均値との偏差を処理部が計算し、前記計算した時間間隔の偏差を出力部が出力する。
【００１７】
上記のように、本発明では、時系列データ処理装置が新たな特徴点と、新たな特徴点の発生時点と隣接する取得済みの特徴点系列種の中の特徴点の発生時点との時間間隔が取得済みの特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均値からのどの程度の偏差を持つかを計算し、出力するので、例えば新たな特徴点の追加の妥当性の判断が可能となる。
【００１８】
さらに  本発明では、入力部が前記取得済みの特徴点系列種に新たな特徴点の発生時点の追加又は削除の指示を取得し、処理部は前記指示に従って、新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種に追加し、または前記新たな特徴点を削除する。
【００１９】
ここで、新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種に追加した場合、処理部は前記新たな特徴点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、出力部が前記計算した時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する。
【００２０】
上記のように本発明では、観測者は、新たな特徴点の発生時点と隣接する前記特徴点系列種の特徴点の発生時点との時間間隔が、前記特徴点系列種の特徴点の発生時点との時間間隔とどのような関係にあるかを判断して、前記特徴点系列種に新たな特徴点を追加または削除することにより、時間的に長い時系列データの特徴点を効果的に発見し、かつ分析することができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明により、１以上の時系列データの中の１以上の特徴点系列種を取得し、同じ特徴点系列種について隣接する発生時点相互間の時間間隔、あるいは異なる特徴点系列種に属する特徴点の最も近い発生時点との時間間隔、に関する統計的な性質を分析することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本実施形態は、データ取得手段及び特徴点系列種取得手段を有する入力部と、グラフ処理手段及び特徴点系列種処理手段を有する処理部と、表示手段及び特徴点系列種出力手段を有する出力部と、を備えて時間的に変化する事象を表す複数の時系列データの特徴点を分析する時系列データ処理システムであって、前記データ取得手段は、発生時点とそのデータ値を含む複数の時系列データを取得し、前記グラフ処理手段は、前記データ取得手段により取得された複数の時系列データをグラフ処理し、前記表示手段は、前記グラフ処理手段によりグラフ処理された複数の時系列データを表示し、前記特徴点系列種取得手段は、前記表示手段により表示された時系列データの中の特徴点の発生時点を示す特徴点系列種を取得し、前記特徴点系列種処理手段は、前記特徴点系列種取得手段により取得された特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、前記特徴点系列種出力手段は、前記特徴点系列種処理手段により計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力することを特徴とする時系列データ処理システムである。
【００２３】
本発明の時系列データ処理システムについて、添付の図を参照して説明する。図１に本発明の時系列データ処理システムの構成を示す。図１において、本発明の時系列データ処理システムは、データ取得手段及び特徴点系列種取得手段を有する入力部１、グラフ処理手段及び特徴点系列種処理手段を有する処理部２、表示手段および特徴点系列種出力手段を有する出力部３を備える。
【００２４】
ここで、入力部１は、例えば、時系列データを電気的に入力する入力端子、あるいは時系列データを手動により入力するキーボード、あるいはディスプレー画面上のポインターによりデータを入力するマウス等の入力装置により構成されている。
【００２５】
処理部２は、例えば、ＣＰＵなどの演算処理装置および記憶装置により構成されている。
【００２６】
出力部３は、例えば、時系列データや処理結果を表示するディスプレー、あるいは時系列データや処理結果を電気信号として出力する出力端子により構成されている。
【００２７】
図１において、入力部１は信号伝達手段により処理部２と接続され、処理部２は信号伝達手段により出力部３と接続されている。
【００２８】
本発明の時系列データ処理システムの動作の一例について説明する。図２は複数の時系列データ、特徴点および特徴点系列種の例を説明する図である。図２の上側の図に時系列データＡ２１を示し、時系列データＡ２１の中の特徴点の例として、特徴点Ａα２２を○印で示している。さらに図２上側の図において、▽印で示している特徴点系列種Ａα２３は特徴点Ａα２２の発生時点を示す時系列データであり、時間間隔ＴＡα２４は隣接する特徴点Ａα２２の間の時間間隔である。
【００２９】
図２の下側に時系列データＢ４１を示し、時系列データＢ４１の中の特徴点の例として、特徴点Ｂα４２を○印で示している。さらに図２下側の図において、▽印で示している特徴点系列種Ｂα４３は特徴点Ｂα４２の発生時点を示す時系列データであり、時間間隔ＴＢα４４は隣接する特徴点Ｂα４２の間の時間間隔である。
【００３０】
さらに、図２において、時間間隔ＴＡＢα６１は、特徴点系列種Ａα２３に属する特徴点Ａα２２と特徴点系列種Ｂα４３に属する特徴点Ｂα４２との間で時間的に最も近い組み合わせにおける特徴点Ａα２２と特徴点Ｂα４２の相互間の時間間隔である。
【００３１】
図２においては、時系列データとして時系列データＡ２１と時系列データＢ４１の２例が示されているが、さらに多数の時系列データが存在する場合でもよい。
【００３２】
観測者は入力部１に時系列データＡ２１、時系列データＢ４１を入力する。例えば、入力部１を構成する記憶媒体から入力端子を通して電気信号として入力する、あるいはキーボードから手動でデータ値を入力するなどの方法がある。一方、入力部１は観測者の入力した時系列データＡ２１、時系列データＢ４１を取得し、処理部２へ伝達する。
【００３３】
さらに、観測者は出力部がディスプレーに表示した時系列データを観測し、表示された時系列データから判断して適当な特徴点系列種Ａα２３、および特徴点系列種Ｂα４３を入力する。特徴点系列種Ａα２３、および特徴点系列種Ｂα４３を入力する方法は、別途作成された特徴点系列種Ａα２３、および特徴点系列種Ｂα４３を記憶媒体から前記入力端子を通して電気信号として入力する、あるいはキーボードからデータを入力する、あるいは出力部３のディスプレーに表示された時系列データＡ２１、および時系列データＢ４１を見てマウス等の補助入力手段により入力する方法などがある。入力部１は入力された特徴点系列種Ａα２３、および特徴点系列種Ｂα４３を取得し、処理部２へ伝達する。以下の説明においては煩雑さを避けるために、入力部１は２の時系列データを取得し、かつ各々の時系列データに対して１の特徴点系列種を取得する場合について説明する。
【００３４】
処理部２は入力部１から伝達されてくる時系列データＡ２１および時系列データＢ４１、特徴点系列種Ａα２３および特徴点系列種Ｂα４３を受領して、例えば内部に記憶するとともに、グラフ処理する。グラフ処理した時系列データＡ２１および時系列データＢ４１、特徴点系列種Ａα２３および特徴点系列種Ｂα４３を出力部３へ伝達する。
【００３５】
さらに、処理部２は、例えば図２に示す時間間隔ＴＡα２４、時間間隔ＴＢα４４、および時間間隔ＴＡＢα６１の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、計算した結果を、例えば内部に記憶するとともに、グラフ処理して出力部３へ伝達する。グラフ処理によって、出力部３での表示がグラフとして認識される。
【００３６】
出力部３はグラフ処理された時系列データＡ２１および特徴点系列種Ａα２３、時系列データＢ４１および特徴点系列種Ｂα４３を受領して、例えばディスプレーに図２のようなグラフを表示する。
【００３７】
さらに、出力部３は処理部２によりグラフ処理された時間間隔ＴＡα２４、時間間隔ＴＢα４４、および時間間隔ＴＡＢα６１の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算した結果を受領し、受領した時間間隔ＴＡα２４、時間間隔ＴＢα４４、および時間間隔ＴＡＢα６１の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算した結果を例えばディスプレーに表示し、例えば前記出力端子から電気信号として出力する。
【００３８】
上記のように、本発明の時系列データ処理システムを利用すると、複数の時系列データの中の、同じ特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔、および異なる特徴点系列種に属する特徴点の最も近い発生時点との時間間隔の統計的な性質を分析することができる。
【００３９】
以上説明したように、本発明により、複数の時系列データの中の特徴的なデータの発生時点の時間間隔に関する統計的な性質、および複数の時系列データの各々の特徴的なデータの発生時点の間の時間間隔に関する統計的な性質を分析可能な時系列データ処理システムを提供することができる。
【００４０】
本実施形態は、入力部と処理部と出力部とを備える時系列データ処理装置を利用して、時間的に変化する事象を表す複数の時系列データの特徴点を分析する時系列データ処理方法において、前記入力部が発生時点とそのデータ値を含む複数の時系列データを取得するデータ取得ステップと、前記処理部が前記取得された複数の時系列データをグラフ処理するグラフ処理ステップと、前記出力部が前記グラフ処理された複数の時系列データを表示する表示ステップと、前記入力部が前記表示された時系列データの中の特徴点の発生時点を示す特徴点系列種を取得する特徴点系列種取得ステップと、前記処理部が前記取得された特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算する特徴点系列種処理ステップと、前記出力部が前記特徴点系列種処理ステップにより計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する特徴点系列種出力ステップと、を順に含む時系列データ処理方法である。
【００４１】
図３に本実施形態の時系列データ処理方法の処理のフローを示す。本実施形態の時系列データ処理方法について、図１、図２を参照して、図３に示す本実施形態の時系列データ処理方法の処理のフローに沿って、処理の例を説明する。
【００４２】
（ステップ１０１）前記時系列データ処理システムの入力部１は、観測者の入力した複数の時系列データ、例えば図２に示す時系列データＡ２１および時系列データＢ４１を取得する（データ取得ステップ）。観測者の入力方法には、例えば、入力部１を構成する記憶媒体から入力端子を通して電気信号として入力する、あるいはキーボードから手動でデータ値を入力するなどの方法がある。
【００４３】
上記の説明においては、入力部１が取得する時系列データは２の場合を説明しているが、さらに多数の時系列データを取得してもよい。以下の説明においても同様である。
【００４４】
（ステップ１０２）前記時系列データ処理システムの処理部２は、ステップ１０１により取得された複数の時系列データをグラフ処理する（グラフ処理ステップ）。グラフ処理によって、観測者は時系列データをグラフとして観測することができる。
【００４５】
（ステップ１０３）前記時系列データ処理システムの出力部３は、ステップ１０２により処理された時系列データＡ２１および時系列データＢ４１を例えば前記ディスプレーに表示する（表示ステップ）。
【００４６】
（ステップ１０４）観測者はステップ１０３により表示された時系列データのグラフを観測して、特徴点系列種、例えば図２に示す特徴点系列種Ａα２３および特徴点系列種Ｂα４３を入力する。前記時系列データ処理システムの入力部１は、これらの特徴点系列種Ａα２３および特徴点系列種Ｂα４３を取得する（特徴点系列種取得ステップ）。入力する方法は、別途作成された特徴点系列種Ａα２３、および特徴点系列種Ｂα４３を記憶媒体から前記入力端子を通して電気信号として入力する、あるいはキーボードからデータを入力する、あるいは出力部３の前記ディスプレーに表示された時系列データＡ２１、および時系列データＢ４１を見てマウス等の補助入力手段により入力する方法などがある。
【００４７】
上記の説明においては、入力部１から取得した時系列データの各々に対して特徴点時系列種を取得している場合を説明しているが、所定の特徴点系列種を取得すればよく、以下の説明においても同様である。
【００４８】
（ステップ１０５）前記時系列データ処理システムの処理部２は、ステップ１０４により取得した特徴点系列種Ａα２３および特徴点系列種Ｂα４３から、時間間隔ＴＡα２４、時間間隔ＴＢα４４、および時間間隔ＴＡＢα６１の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算する（特徴点系列種処理ステップ）。
【００４９】
（ステップ１０６）前記時系列データ処理システムの出力部３は、ステップ１０５により計算した時間間隔ＴＡα２４、時間間隔ＴＢα４４、および時間間隔ＴＡＢα６１の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを出力する（特徴点系列種出力ステップ）。
【００５０】
上記のように、本発明の時系列データ処理方法を利用すると、複数の時系列データの中の、同じ特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔、および異なる特徴点系列種に属する特徴点の最も近い発生時点との時間間隔、の統計的な性質を分析することができる。
【００５１】
以上説明したように、本発明により、複数の時系列データの中の特徴的なデータの発生時点の時間間隔に関する統計的な性質、および複数の時系列データの各々の特徴的なデータの発生時点の間の時間間隔に関する統計的な性質を分析可能な時系列データ処理方法を提供することができる。
【００５２】
本実施形態の時系列データ処理システムは、前述の時系列データ処理システムにおいて、さらに、新たな特徴点の発生時点を取得する追加取得手段と、前記特徴点系列種に対して新たな特徴点に隣接する発生時点との時間間隔の偏差を計算する追加処理手段と、前記計算した時間間隔の偏差を出力する追加出力手段と、を含む時系列データ処理システムである。
【００５３】
本実施形態は、図１により説明した前述の時系列データ処理システムにおいて、入力部１はさらに前記追加取得手段を有し、処理部２はさらに前記追加処理手段を有し、出力部３はさらに前記追加出力手段を有する。前記追加取得手段は、新たな特徴点の発生時点を取得し、前記追加処理手段は、前記特徴点系列種に対して前記追加取得手段により取得された新たな特徴点に隣接する発生時点との時間間隔の偏差を計算し、前記追加出力手段は、前記追加処理手段により計算された時間間隔の偏差を出力する。本実施形態の時系列データ処理システムの構成は図１により説明した前述の時系列データ処理システムと同様の構成である。
【００５４】
本実施形態の時系列データ処理システムの動作の例について、図４を参照して、前述の時系列データ処理システムの動作に追加される動作を中心に説明する。
【００５５】
図４において、時系列データＡ２１の新たな特徴点Ａαｎ２５を●印で示し、また時系列データＢ４１の新たな特徴点Ｂαｎ４５を●印で示している。図４において、時間間隔ＴＡαｎ２６は新たな特徴点Ａαｎ２５の発生時点と、特徴点Ａαｎ２５に時間的に最も近い特徴点Ａα２２の発生時点と、の間の時間間隔である。さらに、図４において、時間間隔ＴＢαｎ４６は新たな特徴点Ｂαｎ４５の発生時点と、特徴点Ｂαｎ４５に時間的に最も近い特徴点Ｂα４２の発生時点との間の時間間隔である。
【００５６】
観測者は出力部がディスプレーに表示した時系列データを観測し、表示された時系列データから判断して適当な特徴点Ａαｎ、および特徴点Ｂαｎを入力する。特徴点系列種Ａαｎ、および特徴点系列種Ｂαｎを入力する方法は、特徴点系列種Ａα２３、および特徴点系列種Ｂα４３の入力方法と同様である。本実施形態の時系列データ処理システムの入力部１は、図４に示す時系列データＡ２１の新たな特徴点Ａαｎ２５、および時系列データＢ４１の新たな特徴点Ｂαｎ４５を取得し、入力部１は取得した特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ｂαｎ４５を処理部２へ伝達する。
【００５７】
ここで、図４においては、入力部１は時系列データＡ２１の新たな特徴点Ａαｎ２５，および時系列データＢ４１の新たな特徴点Ｂαｎ４５を取得する場合について示しているが、さらに多数の時系列データについて新たな特徴点を取得してもよく、以下の説明においても同様である。
【００５８】
処理部２は入力部１から伝達された特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ｂαｎ４５を受領し、例えば内部に保存し、さらに受領した特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ｂαｎ４５をグラフ処理する。グラフ処理した後に出力部３へ伝達する。
【００５９】
さらに、処理部２は受領した特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ｂαｎ４５から時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＢαｎ４６を計算し、さらに時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＢαｎ４６の各々について、時間間隔ＴＡα２４および時間間隔ＴＢα４４の各々の平均からの偏差を計算し、計算した結果を例えば内部に記憶し、さらに計算した時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＢαｎ４６の各々について，時間間隔ＴＡα２４および時間間隔ＴＢα４４の各々の平均からの偏差の計算結果をグラフ処理する。グラフ処理した後に出力部３へ伝達する。
【００６０】
出力部３は処理部２から伝達されてきた特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ｂαｎ４５を、受領し、例えばディスプレーに図４のようなグラフを表示する。
【００６１】
さらに、出力部３は処理部２から伝達された時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＢαｎ４６の各々について，時間間隔ＴＡα２４および時間間隔ＴＢα４４の各々の平均からの偏差の計算結果を受領し、例えばディスプレーに図４のようなグラフを表示する。
【００６２】
上記のように、本発明の時系列データ処理システムを利用すると、複数の時系列データの特徴点系列種に新たな特徴点の発生時点を追加し、新たな特徴点の発生時点と、新たな特徴点に時間的に最も近い特徴点系列種の中の特徴点の発生時点との時間間隔の、特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均値との偏差を計算し出力するので、新たな特徴点の発生時点と特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔との統計的な関係を分析することができる。
【００６３】
以上説明したように、本発明により、複数の時系列データの取得済みの特徴点系列種に新たな特徴点を追加し、新たに追加した特徴点と取得済みの特徴点との関係を分析し、例えば新たな特徴点の追加の妥当性を判断するデータを出力可能な時系列データ処理システムを提供することができる。
【００６４】
本実施形態の時系列データ処理方法は、前述の実施形態の時系列データ処理方法に対して、さらに、少なくとも前記特徴点系列種取得ステップの後に、前記入力部が新たな特徴点の発生時点を取得する追加取得ステップと、少なくとも前記特徴点系列種処理ステップの後に、前記処理部が前記特徴点系列種に対して前記新たな特徴点に隣接する発生時点との時間間隔の偏差を計算する追加処理ステップと、前記出力部が前記追加処理ステップにより計算された時間間隔の偏差を出力する追加出力ステップと、を含む時系列データ処理方法である。
【００６５】
図５に本実施形態の時系列データ処理方法の処理のフローの例を示す。本実施形態の時系列データ処理方法の例について、図１、図４を参照して、図５に示す本実施形態の時系列データ処理方法の処理のフローに沿って、前述の時系列データ処理方法に追加される部分を中心に処理の例を説明する。
【００６６】
図５に示す本実施形態の時系列データ処理方法のデータ取得ステップ１０１、グラフ処理ステップ１０２、表示ステップ１０３、特徴点系列種取得ステップ１０４、特徴点系列種取得処理ステップ１０５、特徴点系列種取得出力ステップ１０６は、前述の時系列データ処理方法の処理ステップと同様である。
【００６７】
（ステップ１０７）観測者は前記ディスプレーに表示された時系列データのグラフを観測して、特徴点、例えば図４に示す特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ｂαｎ４５を入力する。前記時系列データ処理システムの入力部１は、これらの特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ｂαｎ４５を取得する（追加取得ステップ）。
【００６８】
上記の説明においては、入力部１が取得する特徴点は２の場合を説明しているが、さらに多数の特徴点を取得してもよく、以下の説明においても同様である。
【００６９】
（ステップ１０８）前記時系列データ処理システムの処理部２は、ステップ１０７により取得した特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ｂαｎ４５の各々を用いて、時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＢαｎ４６の各々を計算し、さらに時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＢαｎ４６の各々について、時間間隔ＴＡα２４およびＴＢα４４の各々の平均値との偏差を計算する（追加処理ステップ）。
【００７０】
（ステップ１０９）前記時系列データ処理システムの出力部３は、ステップ１０８により計算した時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＢαｎ４６の各々について、時間間隔ＴＡα２４およびＴＢα４４の各々の平均値との偏差を出力する（追加出力ステップ）。
【００７１】
上記のように、本発明の時系列データ処理方法を利用すると、複数の時系列データの特徴点系列種に新たな特徴点の発生時点を追加し、新たな特徴点の発生時点と、新たな特徴点に時間的に最も近い特徴点系列種の中の特徴点の発生時点との時間間隔の、特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均値との偏差を計算し出力するので、新たな特徴点の発生時点と特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔との統計的な関係を分析することができる。
【００７２】
以上説明したように、本発明により、複数の時系列データの取得済みの特徴点系列種に新たな特徴点を追加し、新たに追加した特徴点と取得済みの特徴点との関係を分析し、例えば新たな特徴点の追加の妥当性を判断するデータを出力可能な時系列データ処理方法を提供することができる。
【００７３】
本実施形態は、前述の時系列データ処理システムにおいて、前記特徴点系列種に新たな特徴点の発生時点の追加又は新たな特徴点の発生時点の削除の指示を取得する指示取得手段と、前記指示が追加の場合は、新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種に追加し、前記新たな特徴点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、前記指示が削除の場合は、前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種から削除する特徴点系列種再処理手段と、前記指示が追加の場合は、前記特徴点系列種再処理手段により計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する特徴点系列種再出力手段と、をさらに含む時系列データ処理システムである。
【００７４】
本実施形態は、図１により説明した前述の時系列データ処理システムにおいて、入力部１はさらに指示取得手段を有し、処理部２はさらに特徴点系列種再処理手段を有し、出力部３はさらに特徴点系列種再出力手段を有する。前記指示取得手段は、前記特徴点系列種に新たな特徴点の発生時点の追加又は新たな特徴点の発生時点の削除の指示を取得し、前記特徴点系列種再処理手段は、前記指示が追加の場合は、前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種に追加し、前記新たな特徴点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、前記指示が削除の場合は、前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種から削除し、前記特徴点系列種再出力手段は、前記指示が追加の場合は、前記特徴点系列種再処理手段により計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する。本実施形態の時系列データ処理システムの構成は図１により説明した前述の時系列データ処理システムと同様の構成である。
【００７５】
本実施形態の時系列データ処理システムの動作の例について、図４と図６を参照して、前述の時系列データ処理システムの動作に追加される動作を中心に説明する。
【００７６】
図４において、前述の時系列データ処理システムの動作において、出力部３が時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＢαｎ４６の各々について、時間間隔ＴＡα２４および時間間隔ＴＢα４４の各々の平均からの偏差の計算結果を受領し、例えばディスプレーに表示する。
【００７７】
観測者は計算された偏差から新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加するか、新たな特徴点Ａαｎ２５を削除するかを判断し、新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加するか、新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除するかを判断し、入力部１に入力する。入力部１は新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加するあるいは新たな特徴点Ａαｎ２５を削除する指示、または新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加するあるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除する指示を取得し、取得した新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加するあるいは新たな特徴点Ａαｎ２５を削除する指示、または新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加するあるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除する指示を処理部２へ伝達する。
【００７８】
処理部２は入力部１から伝達された新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加するあるいは新たな特徴点Ａαｎ２５を削除する指示、または新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加あるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除する指示を受領する。
【００７９】
ここで、処理部２は受領した指示が新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加する、あるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加する指示である場合、特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加し、あるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加する。図６に特徴点Ａαｎ２５を追加した特徴点系列種Ａα２３、および新たな特徴点Ｂαｎ４５を追加した特徴点系列種Ｂα４３に示す。
【００８０】
さらに、処理部２は図６に示す新たな特徴点Ａαｎ２５を追加した特徴点系列種Ａα２３の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを、あるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を追加した特徴点系列種Ｂα４３の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、例えば内部に記憶する。
【００８１】
さらに、処理部２は計算した図６に示す特徴点系列種Ａα２３の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを、あるいは特徴点系列種Ｂα４３の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算した結果を出力部３へ伝達する。
【００８２】
出力部３は図６に示す特徴点系列種Ａα２３の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを、あるいは特徴点系列種Ｂα４３の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算した結果を受領し、例えばディスプレーに表示する。
【００８３】
一方、処理部２は受領した指示が新たな特徴点Ａαｎ２５を削除する、あるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除する指示である場合、新たな特徴点Ａαｎ２５を削除、あるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５のうち指示されたものを削除する。
【００８４】
上記のように、本発明の時系列データ処理システムを利用すると、複数の時系列データの特徴点系列種に対して新たな特徴点を追加する指示を取得した場合、特徴点系列種に新たな特徴点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の統計的な性質を分析することができる。新たな特徴点を削除する指示を取得した場合は、新たな特徴点を削除する。
【００８５】
以上説明したように、本発明により、複数の時系列データに対して特徴点系列種を取得し、さらに新たな特徴点を適切に追加できるので、例えば時間的に長い時系列データに対しても、観測者が時系列データを目視しながら特徴点を発見して順次追加して、特徴点の発生時点間の時間間隔の統計的な性質を詳細に分析可能な時系列データ処理システムを提供することができる。
【００８６】
本実施形態の時系列データ処理方法は、前述の時系列データ処理方法において、前記追加出力ステップの後に、前記入力部が前記特徴点系列種に前記新たな特徴点の発生時点の追加の指示を取得する追加指示取得ステップと、前記追加指示取得ステップの後に、前記処理部が前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種に追加し、前記新たな特徴点の発生時点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算する特徴点系列種再処理ステップと、前記出力部が前記特徴点系列種再処理ステップにより計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する特徴点系列種再出力ステップと、を含む時系列データ処理方法である。
【００８７】
さらに、前述の時系列データ処理方法において、前記追加出力ステップの後に、前記入力部が前記特徴点系列種から前記新たな特徴点の発生時点の削除の指示を取得する削除指示取得ステップと、前記削除指示取得ステップの後に、前記処理部が前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種から削除する特徴点削除処理ステップと、前記特徴点削除処理ステップの後に、前記出力部が前記特徴点系列種処理ステップにより計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する特徴点系列種出力ステップと、を含む時系列データ処理方法である。
【００８８】
図７に本実施形態の時系列データ処理方法のフロー図を示す。本実施形態の時系列データ処理方法の例について、図４、図６を参照して、図７に示す本実施形態の時系列データ処理方法の処理のフローに沿って、前述の時系列データ処理方法に追加される部分を中心に処理の例を説明する。
【００８９】
図７に示す本実施形態の時系列データ処理方法のデータ取得ステップ１０１、グラフ処理ステップ１０２、表示ステップ１０３、特徴点系列種取得ステップ１０４、特徴点系列種処理ステップ１０５、特徴点系列種出力ステップ１０６、追加取得ステップ１０７、追加処理ステップ１０８、追加出力ステップ１０９は図５に示す前述の時系列データ処理方法の処理ステップと同様である。
【００９０】
追加出力ステップ１０９において、出力部３が時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＢαｎ４６の各々について、時間間隔ＴＡα２４および時間間隔ＴＢα４４の各々の平均からの偏差の計算結果を例えばディスプレーに表示する。
【００９１】
観測者は計算された偏差から新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加するか、新たな特徴点Ａαｎ２５を削除するかを判断し、新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加するか、新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除するかを判断し、入力部１に入力する。入力した指示が新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３へ追加する、あるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３へ追加する指示の場合、処理フローはステップ１１１へ進み、取得した指示が新たな特徴点Ａαｎ２５を削除する、あるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除する指示の場合、処理フローはステップ１２１へ進む。
【００９２】
（ステップ１１１）前記時系列データ処理システムの入力部１は、図４に示す新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３へ追加するか、または図４に示す新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３へ追加する指示を取得する（追加指示取得ステップ）。
【００９３】
（ステップ１１２）前記時系列データ処理システムの処理部２は、図４に示す新たな特徴点Ａαｎ２５を追加した図６に示す特徴点系列種Ａα２３の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、あるいは図４に示す新たな特徴点Ｂαｎ４５を追加した図６に示す特徴点系列種Ｂα４３の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算する（特徴点系列種再処理ステップ）。
【００９４】
（ステップ１１３）前記時系列データ処理システムの出力部３は、ステップ１１２により新たな特徴点Ａαｎ２５を追加した特徴点系列種Ａα２３の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算した結果を、例えばディスプレーに表示し、あるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を追加した特徴点系列種Ｂα４３の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算した結果を、例えばディスプレーに表示する（特徴点系列種再出力ステップ）。
【００９５】
観測者は、新たな特徴点を追加する場合は、ステップ１０７に戻り、新たな特徴点の追加がない場合は終了する。
【００９６】
（ステップ１２１）前記時系列データ処理システムの入力部１は、図４に示す新たな特徴点Ａαｎ２５を削除するか、または図４に示す新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除する指示を取得する（削除指示取得ステップ）。
【００９７】
（ステップ１２２）前記時系列データ処理システムの処理部２は、新たな特徴点Ａαｎ２５を削除し、あるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除する（特徴点削除処理ステップ）。処理部２が新たな特徴点Ａαｎ２５を削除し、あるいは特徴新たな点Ｂαｎ４５を削除するとステップ１０６に戻り、出力部３は新たな特徴点を取得する前の前記特徴点系列種処理ステップにより計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する。
【００９８】
上記のように、本発明の時系列データ処理方法を利用すると、複数の時系列データの特徴点系列種に対して新たな特徴点を追加する指示を取得して、特徴点系列種に新たな特徴点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の統計的な性質を分析することができる。
【００９９】
以上説明したように、本発明により、例えば時間的に長い複数の時系列データの特徴点系列種に対して、新たな特徴点を適切に追加し、例えば時間的に長い時系列データに対しても、時系列データを目視しながら特徴点を発見して順次追加して、特徴点の発生時点間の時間間隔の統計的な性質を詳細に分析可能な時系列データ処理方法を提供することができる。
【０１００】
本実施形態は、データ取得手段及び特徴点系列種取得手段を有する入力部と、グラフ処理手段及び特徴点系列種処理手段を有する処理部と、表示手段及び特徴点系列種出力手段を有する出力部と、を備えて時間的に変化する事象を表す複数の時系列データの特徴点を分析する時系列データ処理システムであって、前記データ取得手段は、発生時点とそのデータ値を含む複数の時系列データを取得し、前記グラフ処理手段は、前記データ取得手段により取得された複数の時系列データをグラフ処理し、前記表示手段は、前記グラフ処理手段によりグラフ処理された複数の時系列データを表示し、前記特徴点系列種取得手段は、前記表示手段により表示された時系列データの中の特徴点の発生時点を示す複数の特徴点系列種を取得し、前記特徴点系列種処理手段は、前記取得した複数の特徴点系列種の同じ特徴点系列種について隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差、又は異なる特徴点系列種に属する特徴点の最も近い発生時点との時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、前記特徴点系列種出力手段は、前記特徴点系列種処理手段により計算された同じ特徴点系列種について隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差、又は異なる特徴点系列種に属する特徴点の最も近い発生時点との時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差のいずれかを出力することを特徴とする時系列データ処理システムである。
【０１０１】
本実施形態の時系列データ処理システムについて、添付の図を参照して説明する。本発明の時系列データ処理システムの構成は図１により説明した前述の時系列データ処理システムと同様であり、図１に示す入力部１、処理部２、出力部３の各々の内部の構成も前述と同様である。
【０１０２】
図１において、本実施形態の時系列データ処理システムは、データ取得手段および特徴点系列種取得手段を有する入力部１、グラフ処理手段および特徴点系列種処理手段を有する処理部２、表示手段および特徴点系列種出力手段を有する出力部３により構成される。
【０１０３】
本実施形態の時系列データ処理システムの動作について、図２および図８を参照して説明する。図８において、時系列データＡ２１に対して、特徴点Ａα２２を○印で示し、特徴点Ａβ３２を◎印で示し、さらに特徴点系列種Ａα２３を▽印で示し、特徴点系列種Ａβ３３を◇印で示している。また、図８において、時系列データＢ４１に対して、特徴点Ｂα４２を○印で示し、特徴点Ｂβ５２を◎印で示し、さらに特徴点系列種Ｂα４３を▽印で示し、特徴点系列種Ｂβ５３を◇印で示している。図８においては各々の時系列データに対して２の特徴点系列種を示しているが、さらに多数の特徴点系列種が存在してもよい。
【０１０４】
図８において、時間間隔ＴＡβ３４は特徴点系列種Ａβ３３の隣接する特徴点相互間の時間間隔であり、時間間隔ＴＢβ５４は特徴点系列種Ｂβ５３の隣接する特徴点相互間の時間間隔であり、時間間隔ＴＡＢβ７１は特徴点系列種Ａβ３３の特徴点と特徴点系列種Ｂβ５３の特徴点の間で時間的に最も近い組み合わせの特徴点相互間の時間間隔であり、時間間隔ＴＡαβ７２は特徴点系列種Ａα２３の特徴点と特徴点系列種Ａβ３３の特徴点の間で時間的に最も近い組み合わせの特徴点相互間の時間間隔であり、時間間隔ＴＢαβ７３は特徴点系列種Ｂα４３の特徴点と特徴点系列種Ｂβ５３の特徴点の間で時間的に最も近い組み合わせの特徴点相互間の時間間隔である。
【０１０５】
ここで、図２に示す時間間隔ＴＡα２４、時間間隔ＴＢα４４、および時間間隔ＴＡＢα６１は、図８においては図示していない。
【０１０６】
データ取得手段、グラフ処理手段、表示手段については前述した時系列処理システムと同様であるため、説明を省略する。観測者は出力部がディスプレーに表示した時系列データを観測し、表示された時系列データから判断して、入力部１に例えば図８に示す時系列データＡ２１に対して特徴点系列種Ａα２３、特徴点系列種Ａβ３３を入力する。あるいは図８には示していないさらに多数の特徴点系列種を入力してもよい。また、時系列データＢ４１に対して特徴点系列種Ｂα４３、特徴点系列種Ｂβ５３を入力する。あるいは図８には示していないさらに多数の時系列データおよび特徴点系列種を入力する。一方、入力部１は、例えば図８に示す時系列データＡ２１に対して特徴点系列種Ａα２３、特徴点系列種Ａβ３３を取得し、あるいは図８には示していないさらに多数の特徴点系列種を取得する。また、時系列データＢ４１に対して特徴点系列種Ｂα４３、特徴点系列種Ｂβ５３を取得し、あるいは図８には示していないさらに多数の時系列データおよび特徴点系列種を取得する。
【０１０７】
以下の説明においては、２の時系列データの各々に２の特徴点系列種が存在する例について説明する。
【０１０８】
処理部２は、時系列データＡ２１について図２に示す時間間隔ＴＡα２４と図８に示す時間間隔ＴＡβ３４と時間間隔ＴＡαβ７２、および時系列データＢ４１について図２に示す時間間隔ＴＢα４４と図８に示す時間間隔ＴＢβ５４と時間間隔ＴＢαβ７３、さらに時系列データＡ２１と時系列データＢ４１について図２に示す時間間隔ＴＡＢα６１と図８に示す時間間隔ＴＡＢβ７１、について平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、出力部３へ伝達する。
【０１０９】
出力部３は処理部２から伝達される時間間隔ＴＡα２４、時間間隔ＴＡβ３４、時間間隔ＴＢα４４、時間間隔ＴＢβ５４、時間間隔ＴＡＢα６１、時間間隔ＴＡＢβ７１、時間間隔ＴＡαβ７２、時間間隔ＴＢαβ７３の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差のいずれかを受領し、受領した時間間隔ＴＡα２４、時間間隔ＴＡβ３４、時間間隔ＴＢα４４、時間間隔ＴＢβ５４、時間間隔ＴＡＢα６１、時間間隔ＴＡＢβ７１、時間間隔ＴＡαβ７２、時間間隔ＴＢαβ７３について平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差のいずれかを、例えばディスプレーに表示する。
【０１１０】
上記においては、各時系列データに２の特徴点系列種が存在する場合について説明しているが、さらに多数の時系列データの各々にさらに多数の特徴点系列種が存在する場合は、異なる特徴点系列種の中の２の特徴点系列種の組み合わせ毎に、各々の特徴点系列種に属する特徴点の発生時間が時間的に最も近い特徴点の相互間の時間間隔について、平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差のいずれかを、上記と同様に処理部２において計算し、例えば内部に記憶し、出力部３において表示する。
【０１１１】
上記のように、本発明の時系列データ処理システムを利用すると、複数の時系列データの各々の中の複数の特徴点系列種の隣接する特徴点の発生時点相互間の時間間隔、さらに異なる時系列データの各々の中の特徴点系列種の特徴点の発生時点相互間で時間的に最も近い特徴点の相互間の発生時点の時間間隔の統計的な性質を分析することができる。
【０１１２】
以上説明したように、本発明により、複数の時系列データの中の各々の中の複数の特徴点系列種の特徴点の発生時点の時間間隔、および異なる特徴点系列種の特徴点の発生時点の相互間の時間間隔、に関する統計的な性質を分析し、例えば複数の時系列データ相互の関連を分析可能な時系列データ処理システムを提供することができる。
【０１１３】
本実施形態の時系列データ処理方法は、入力部と処理部と出力部とを備える時系列データ処理装置を利用して、時間的に変化する事象を表す複数の時系列データの特徴点を分析する時系列データ処理方法において、前記入力部が発生時点とそのデータ値を含む複数の時系列データを取得するデータ取得ステップと、前記処理部が前記取得された複数の時系列データをグラフ処理するグラフ処理ステップと、前記出力部が前記グラフ処理された複数の時系列データを表示する表示ステップと、前記入力部が前記表示された時系列データの中の特徴点の発生時点を示す複数の特徴点系列種を取得する特徴点系列種取得ステップと、前記処理部が前記取得された複数の特徴点系列種の同じ特徴点系列種について隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差、又は異なる特徴点系列種に属する特徴点の最も近い発生時点との時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差のいずれかを計算する特徴点系列種処理ステップと、前記出力部が前記特徴点系列種処理ステップにより計算された同じ特徴点系列種について隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差、又は異なる特徴点系列種に属する特徴点の最も近い発生時点との時間間隔の平均、時間間隔の分散若しくは時間間隔の標準偏差のいずれかを出力する特徴点系列種出力ステップと、を順に含む時系列データ処理方法である。
【０１１４】
本実施形態の時系列データ処理方法の処理のフローは図３により説明した前述の時系列データ処理方法の処理のフローと同様である。本実施形態の時系列データ処理方法について、図１、図２を参照して、図３の処理のフローに沿って、処理の例を説明する。
【０１１５】
（ステップ１０１）前記時系列データ処理システムの入力部１は、観測者の入力した複数の時系列データ、例えば図２に示す時系列データＡ２１および時系列データＢ４１を取得する（データ取得ステップ）。観測者の入力方法には、例えば、入力部１を構成する記憶媒体から入力端子を通して電気信号として入力する、あるいはキーボードから手動でデータ値を入力するなどの方法がある。
【０１１６】
上記の説明においては、入力部１から取得する時系列データは２の場合を説明しているが、さらに多数の時系列データを取得してもよく、以下の説明においても同様である。
【０１１７】
(ステップ１０２)前記時系列データ処理システムの処理部２は、ステップ１０１により取得された複数の時系列データをグラフ処理する（グラフ処理ステップ）。グラフ処理によって、観測者は時系列データをグラフとして観測することができる。
【０１１８】
（ステップ１０３）前記時系列データ処理システムの出力部３は、ステップ１０２により処理された時系列データＡ２１および時系列データＢ４１を例えば前記ディスプレーに表示する（表示ステップ）。
【０１１９】
（ステップ１０４）観測者はステップ１０３により表示された時系列データのグラフを観測して、特徴点系列種、例えば図２に示す特徴点系列種Ａα２３および特徴点系列種Ｂα４３、さらに、図８に示す特徴点系列種Ａβ３３および特徴点系列種Ｂβ５３を入力する。前記時系列データ処理システムの入力部１は、これらの特徴点系列種Ａα２３および特徴点系列種Ｂα４３を取得し、さらに、図８に示す特徴点系列種Ａβ３３および特徴点系列種Ｂβ５３を取得する（特徴点系列種取得ステップ）。
【０１２０】
上記の説明においては、入力部１から取得した時系列データの各々に対して２の特徴点時系列種を取得している場合を説明しているが、所定の特徴点系列種を取得すればよく、以下の説明においても同様である。
【０１２１】
(ステップ１０５)前記時系列データ処理システムの処理部２は、ステップ１０４により取得した特徴点系列種Ａα２３および特徴点系列種Ａβ３３、特徴点系列種Ｂα４３および特徴点系列種Ｂβ５３から、処理部２により時間間隔ＴＡα２４、時間間隔ＴＡβ３４、時間間隔ＴＢα４４、時間間隔ＴＢβ５４、時間間隔ＴＡＢα６１、時間間隔ＴＡＢβ７１、時間間隔ＴＡαβ７２、時間間隔ＴＢαβ７３の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算する（特徴点系列種処理ステップ）。
【０１２２】
（ステップ１０６）前記時系列データ処理システムの出力部３は、ステップ１０５により計算した時間間隔ＴＡα２４、時間間隔ＴＡβ３４、時間間隔ＴＢα４４、時間間隔ＴＢβ５４、時間間隔ＴＡＢα６１、時間間隔ＴＡＢβ７１、時間間隔ＴＡαβ７２、時間間隔ＴＢαβ７３の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを出力する（特徴点系列種出力ステップ）。
【０１２３】
上記のように、本発明の時系列データ処理方法を利用すると、複数の時系列データの各々の中の複数の特徴点系列種の隣接する特徴点の発生時点相互間の時間間隔、さらに異なる時系列データの各々の中の特徴点系列種の特徴点相互間で時間的に最も近い特徴点の相互間の時間間隔の統計的な性質を分析することができる。
【０１２４】
以上説明したように、本発明により、複数の時系列データの中の各々の中の複数の特徴点系列種の特徴点の発生時点の時間間隔、および異なる特徴点系列種の特徴点の発生時点の時間間隔、に関する統計的な性質を分析し、例えば複数の時系列データ相互の関連を分析可能な時系列データ処理方法を提供することができる。
【０１２５】
本実施形態の時系列データ処理システムは、前述の時系列データ処理システムにおいて、さらに新たな特徴点の発生時点を取得する追加取得手段と、前記新たな特徴点の属する特徴点系列種に対して新たな特徴点に隣接する発生時点との時間間隔の偏差を計算する追加処理手段と、前記計算した時間間隔の偏差を出力する追加出力手段と、を含む時系列データ処理システムである。
【０１２６】
本実施形態は、図１により説明した前述の時系列データ処理システムにおいて、入力部１はさらに新たな特徴点の発生時点を取得する追加取得手段を有し、処理部２はさらに前記新たな特徴点の属する特徴点系列種に対して新たな特徴点に隣接する発生時点との時間間隔の偏差を計算する追加処理手段を有し、出力部３はさらに前記計算した時間間隔の偏差を出力する追加出力手段を有する。本実施形態の時系列データ処理システムの構成は、図１により説明した前述の時系列データ処理システムと同様の構成である。
【０１２７】
本実施形態の時系列データ処理システムの動作の例について、前述の時系列データ処理システムの動作に追加される動作を中心に説明する。
【０１２８】
図９において、時系列データＡ２１の特徴点系列種Ａα２３に対する新たな特徴点Ａαｎ２５を●印で示し、特徴点系列種Ａβ３３に対する新たな特徴点Ａβｎ３５を◆印で示し、時系列データＢ４１の特徴点系列種Ｂα４３に対する新たな特徴点Ｂαｎ４５を●印で示し、特徴点系列種Ｂβ５３に対する新たな特徴点Ｂβｎ５５で◆印で示している。
【０１２９】
図９において、時間間隔ＴＡβｎ３６は新たな特徴点Ａβｎ３５の発生時点と、特徴点Ａβｎ３５に時間的に最も近い特徴点Ａβ３２の発生時点と、の間の時間間隔である。さらに、図９において、時間間隔ＴＢβｎ５６は新たな特徴点Ｂβｎ５５の発生時点と、特徴点Ｂβｎ５５に時間的に最も近い特徴点Ｂβ５２の発生時点の間の時間間隔である。
【０１３０】
ここで、図９においては、図４に示す時系列データＡ２１の新たな特徴点Ａαｎ２５の時間間隔ＴＡαｎ２６および時系列データＢ４１の新たな特徴点Ｂαｎ４５の時間間隔ＴＢαｎ４６は表示していない。
【０１３１】
観測者は出力部がディスプレーに表示した時系列データを観測し、表示された時系列データから判断して適当な特徴点ＡαｎおよびＡβｎ、特徴点ＢαｎおよびＢβｎを入力する。特徴点系列種ＡαｎおよびＡβｎ、特徴点ＢαｎおよびＢβｎを入力する方法は、特徴点系列種Ａα２３、および特徴点系列種Ｂα４３の入力方法と同様である。本実施形態の時系列データ処理システムの入力部１は、図９に示す時系列データＡ２１の新たな特徴点Ａαｎ２５および新たな特徴点Ａβｎ３５、時系列データＢ４１の新たな特徴点Ｂαｎ４５および新たな特徴点Ｂβｎ５５を取得し、入力部１は取得した特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ａβｎ３５、特徴点Ｂαｎ４５および特徴点Ｂβｎ５５を処理部２へ伝達する。
【０１３２】
ここで、入力部１は２の時系列データの各々について２の新たな特徴点を取得する場合について示しているが、さらに多数の時系列データの各々について新たな特徴点を取得してもよく、以下の説明においても同様である。
【０１３３】
処理部２は入力部１から伝達された特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ａβｎ３５、特徴点Ｂαｎ４５および特徴点Ｂβｎ５５を受領し、例えば内部に保存し、さらに受領した特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ａβｎ３５、特徴点Ｂαｎ４５および特徴点Ｂβｎ５５を出力部３へ伝達する。
【０１３４】
さらに、処理部２は受領した特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ａβｎ３５、特徴点Ｂαｎ４５および特徴点Ｂβｎ５５から時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＡβｎ３６、時間間隔ＴＢαｎ４６および時間間隔ＴＢβｎ５６を計算する。計算した結果を例えば内部に記憶し、さらに時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＡβｎ３６、時間間隔ＴＢαｎ４６および時間間隔ＴＢβｎ５６の各々について、時間間隔ＴＡα２４および時間間隔ＴＡβ３４、時間間隔ＴＢα４４および時間間隔ＴＢβ５４の各々の平均からの偏差を計算し、計算した結果を例えば内部に記憶し、さらに時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＡβｎ３６、時間間隔ＴＢαｎ４６および時間間隔ＴＢβｎ５６の各々について、時間間隔ＴＡα２４および時間間隔ＴＡβ３４、時間間隔ＴＢα４４および時間間隔ＴＢβ５４の各々の平均からの偏差を計算した結果を出力部３へ伝達する。
【０１３５】
出力部３は処理部２から伝達されてきた特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ａβｎ３５、特徴点Ｂαｎ４５および特徴点Ｂβｎ５５、を例えばディスプレーに表示する。
【０１３６】
さらに、出力部３は処理部２から伝達された時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＡβｎ３６、時間間隔ＴＢαｎ４６および時間間隔ＴＢβｎ５６の各々について、時間間隔ＴＡα２４および時間間隔ＴＡβ３４、時間間隔ＴＢα４４および時間間隔ＴＢβ５４の各々の平均からの偏差を計算した結果を受領し、例えばディスプレーに表示する。
【０１３７】
上記のように、本発明の時系列データ処理システムを利用すると、複数の時系列データの複数の特徴点系列種に新たな特徴点の発生時点を追加し、同じ特徴点系列種の中で、新たな特徴点の発生時点と、新たな特徴点に時間的に最も近い特徴点系列種の中の特徴点の発生時点との時間間隔の、特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均値との偏差を計算し出力するので、新たな特徴点の発生時点と特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔との統計的な関係を分析することができる。
【０１３８】
以上説明したように、本発明により、複数の時系列データの取得済みの複数の特徴点系列種に新たな特徴点を追加し、同じ特徴点系列種の中で新たに追加した特徴点と取得済みの特徴点との関係を分析し、例えば新たな特徴点の追加の妥当性を判断するデータを出力可能な時系列データ処理システムを提供することができる。
【０１３９】
本実施形態の時系列データ処理方法は、前述の実施形態の時系列データ処理方法に対して、さらに、少なくとも前記特徴点系列種取得ステップの後に、前記入力部が新たな特徴点の発生時点を取得する追加取得ステップと、少なくとも前記特徴点系列種処理ステップの後に、前記処理部が前記特徴点系列種に対して前記新たな特徴点に隣接する発生時点との時間間隔の偏差を計算する追加処理ステップと、前記出力部が前記追加処理ステップにより計算された時間間隔の偏差を出力する追加出力ステップと、を含む時系列データ処理方法である。
【０１４０】
本発明の時系列データ処理方法の処理フローは図５に示した前述の時系列データ処理方法の処理フローと同様である。
【０１４１】
本発明の時系列データ処理方法の例について、図１、図９を参照して、図５に示す本発明の時系列データ処理方法の処理のフローに沿って、前述の時系列データ処理方法に追加される部分を中心に処理の例を説明する。
【０１４２】
図５に示す本実施形態の時系列データ処理方法のデータ取得ステップ１０１、グラフ処理ステップ１０２、表示ステップ１０３、特徴点系列種取得ステップ１０４、特徴点系列種取得処理ステップ１０５、特徴点系列種取得出力ステップ１０６は、前述の時系列データ処理方法の処理ステップと同様である。
【０１４３】
（ステップ１０７）観測者は前記ディスプレーに表示された時系列データのグラフを観測して、特徴点、例えば図９に示す特徴点Ａαｎ２５と特徴点Ａβｎ３５、および特徴点Ｂαｎ４５と特徴点Ｂβｎ５５を入力する。前記時系列データ処理システムの入力部１は、これらの特徴点Ａαｎ２５と特徴点Ａβｎ３５、および特徴点Ｂαｎ４５と特徴点Ｂβｎ５５を取得する（追加取得ステップ）。
【０１４４】
上記の説明においては、入力部１が取得する特徴点は２の場合を説明しているが、さらに多数の特徴点を取得してもよく、以下の説明においても同様である。
【０１４５】
（ステップ１０８）前記時系列データ処理システムの処理部２は、ステップ１０７により取得した特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ａβｎ３５、特徴点Ｂαｎ４５および特徴点Ｂβｎ５５の各々を用いて、時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＡβｎ３６、時間間隔ＴＢαｎ４６および時間間隔ＴＢβｎ５６を計算し、さらに時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＡβｎ３６、時間間隔ＴＢαｎ４６および時間間隔ＴＢβｎ５６の各々について、時間間隔ＴＡα２４および時間間隔ＴＡβ３４、ＴＢα４４および時間間隔ＴＢβ５４の各々の平均値との偏差を計算する（追加処理ステップ）。
【０１４６】
（ステップ１０９）前記時系列データ処理システムの出力部３は、ステップ１０８により計算した時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＡβｎ３６、時間間隔ＴＢαｎ４６および時間間隔ＴＢβｎ５６の各々について、時間間隔ＴＡα２４および時間間隔ＴＡβ３４、時間間隔ＴＢα４４および時間間隔ＴＢβ５４と、の偏差出力する（追加出力ステップ）。
【０１４７】
上記のように、本発明の時系列データ処理方法を利用すると、複数の時系列データの複数の特徴点系列種に新たな特徴点の発生時点を追加し、同じ特徴点系列種の中で、新たな特徴点の発生時点と、新たな特徴点に時間的に最も近い特徴点系列種の中の特徴点の発生時点との時間間隔の、特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均値との偏差を計算し出力するので、新たな特徴点の発生時点と特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔との統計的な関係を分析することができる。
【０１４８】
以上説明したように、本発明により、複数の時系列データの取得済みの複数の特徴点系列種に新たな特徴点を追加し、同じ特徴点系列種の中で新たに追加した特徴点と取得済みの特徴点との関係を分析し、例えば新たな特徴点の追加の妥当性を判断するデータを出力可能な時系列データ処理方法を提供することができる。
【０１４９】
本実施形態は、前述の時系列データ処理システムにおいて、前記特徴点系列種に新たな特徴点の発生時点の追加又は新たな特徴点の発生時点の削除の指示を取得する指示取得手段と、前記指示が追加の場合は、新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種に追加し、前記新たな特徴点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、前記指示が削除の場合は、前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種から削除する特徴点系列種再処理手段と、前記指示が追加の場合は、前記特徴点系列種再処理手段により計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する特徴点系列種再出力手段と、をさらに含む時系列データ処理システムである。
【０１５０】
本実施形態は、図１により説明した前述の時系列データ処理システムにおいて、入力部１はさらに指示取得手段を有し、処理部２はさらに特徴点系列種再処理手段を有し、出力部３はさらに特徴点系列種再出力手段を有する。前記指示取得手段は、前記特徴点系列種に新たな特徴点の発生時点の追加又は新たな特徴点の発生時点の削除の指示を取得し、前記特徴点系列種再処理手段は、前記指示が追加の場合は、前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種に追加し、前記新たな特徴点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、前記指示が削除の場合は、前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種から削除し、前記特徴点系列種再出力手段は、前記指示が追加の場合は、前記特徴点系列種再処理手段により計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する。本実施形態の時系列データ処理システムの構成は図１により説明した前述の時系列データ処理システムと同様の構成である。
【０１５１】
本実施形態の時系列データ処理システムの動作の例について、図９と図１０を参照して、前述の時系列データ処理システムの動作に追加される動作を中心に説明する。
【０１５２】
図９において、前述の時系列データ処理システムの動作において、出力部３は処理部２から伝達されてきた特徴点Ａαｎ２５および特徴点Ａβｎ３５、特徴点Ｂαｎ４５および特徴点Ｂβｎ５５、を例えばディスプレーに表示する。
【０１５３】
さらに、出力部３は処理部２から伝達された時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＡβｎ３６、時間間隔ＴＢαｎ４６および時間間隔ＴＢβｎ５６の各々について、時間間隔ＴＡα２４および時間間隔ＴＡβ３４、時間間隔ＴＢα４４および時間間隔ＴＢβ５４の各々の平均からの偏差を計算した結果を受領し、例えばディスプレーに表示する。
【０１５４】
観測者は計算された偏差から、新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加するかあるいは新たな特徴点Ａαｎ２５を削除するかを判断し、新たな特徴点Ａβｎ３５を特徴点系列種Ａβ３３に追加するかあるいは新たな特徴点Ａβｎ３５を削除するかを判断し、新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加するかあるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除するかを判断し、新たな特徴点Ｂβｎ５５を特徴点系列種Ｂβ５３に追加するかあるいは新たな特徴点Ｂβｎ５５を削除するかを判断し、入力部１に入力する。入力部１は新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加するあるいは新たな特徴点Ａαｎ２５を削除する指示、新たな特徴点Ａβｎ３５を特徴点系列種Ａβ３３に追加するあるいは新たな特徴点Ａβｎ３５を削除する指示、新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加するあるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除する指示、新たな特徴点Ｂβｎ５５を特徴点系列種Ｂβ５３に追加するあるいは新たな特徴点Ｂβｎ５５を削除する指示、を取得し、取得した新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加するあるいは新たな特徴点Ａαｎ２５を削除する指示、新たな特徴点Ａβｎ３５を特徴点系列種Ａβ３３に追加するあるいは新たな特徴点Ａβｎ３５を削除する指示、新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加するあるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除する指示、新たな特徴点Ｂβｎ５５を特徴点系列種Ｂβ５３に追加するあるいは新たな特徴点Ｂβｎ５５を削除する指示、を処理部２へ伝達する。
【０１５５】
処理部２は入力部１から伝達された新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加するあるいは新たな特徴点Ａαｎ２５を削除する指示、新たな特徴点Ａβｎ３５を特徴点系列種Ａβ３３に追加するあるいは新たな特徴点Ａβｎ３５を削除する指示、新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加するあるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除する指示、新たな特徴点Ｂβｎ５５を特徴点系列種Ｂβ５３に追加するあるいは新たな特徴点Ｂβｎ５５を削除する指示、を受領する。
【０１５６】
ここで、処理部２は受領した指示が新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加する指示、新たな特徴点Ａβｎ３５を特徴点系列種Ａβ３３に追加する指示、新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加する指示、新たな特徴点Ｂβｎ５５を特徴点系列種Ｂβ５３に追加する指示、のいずれかであった場合、新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加する指示、新たな特徴点Ａβｎ３５を特徴点系列種Ａβ３３に追加する指示、新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加する指示、新たな特徴点Ｂβｎ５５を特徴点系列種Ｂβ５３に追加する指示、のいずれかを実行する。
【０１５７】
図１０には、例として新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加し、新たな特徴点Ａβｎ３５を特徴点系列種Ａβ３３に追加し、新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加し、新たな特徴点Ｂβｎ５５を特徴点系列種Ｂβ５３に追加した場合の、特徴点系列種Ａα２３、特徴点系列種Ａβ３３、特徴点系列種Ｂα４３、新特徴点系列種Ｂβ５３を示している。
【０１５８】
さらに、処理部２は特徴点系列種Ａα２３、特徴点系列種Ａβ３３、特徴点系列種Ｂα４３、特徴点系列種Ｂβ５３の中で新たな特徴点が追加された特徴点系列種について、隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、さらに異なる２の特徴点系列種の組み合わせについて各々に属する特徴点の発生時点の間で時間的に最も近い特徴点の発生時点の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、例えば内部に記憶する。
【０１５９】
さらに、処理部２は、特徴点系列種Ａα２３、特徴点系列種Ａβ３３、特徴点系列種Ｂα４３、特徴点系列種Ｂβ５３の中で新たな特徴点が追加された特徴点系列種について、前述の時系列データ処理システムと同様に、隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、さらに異なる２の特徴点系列種の組み合わせについて各々に属する特徴点の発生時点相互間で時間的に最も近い特徴点の相互間の発生時点の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算した結果を出力部３へ伝達する。
【０１６０】
出力部３は処理部２から伝達されてくる特徴点系列種Ａα２３、特徴点系列種Ａβ３３、特徴点系列種Ｂα４３、特徴点系列種Ｂβ５３の中で新たな特徴点が追加された特徴点系列種について、隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、さらに異なる２の特徴点系列種の組み合わせについて各々に属する特徴点の発生時点相互間で時間的に最も近い特徴点の相互間の発生時点の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算した結果を受領し、例えばディスプレーに表示する。
【０１６１】
一方、処理部２は受領した指示が、新たな特徴点Ａαｎ２５を削除、新たな特徴点Ａβｎ３５を削除、新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除、新たな特徴点Ｂβｎ５５を削除するいずれかの指示である場合、新たな特徴点Ａαｎ２５、新たな特徴点Ａβｎ３５、新たな特徴点Ｂαｎ４５、新たな特徴点Ｂβｎ５５のうち指示されたものを削除する。
【０１６２】
上記のように、本発明の時系列データ処理システムを利用すると、複数の時系列データの複数の特徴点系列種に対して新たな特徴点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の統計的な性質を分析し、さらに異なる２の特徴点系列種の組み合わせについて各々に属する特徴点の発生時点相互間で時間的に最も近い特徴点の相互間の発生時点の時間間隔の統計的な性質を分析することができる。
【０１６３】
以上説明したように、本発明により、複数の時系列データの複数の特徴点系列種に対して、新たな特徴点を適切に追加し、新たな特徴点を追加した特徴点系列種の特徴点の発生時点間の時間間隔、および異なる２の特徴点系列種の特徴点の発生時点間の時間間隔の統計的な性質を詳細に分析できる時系列データ処理システムを提供することができる。
【０１６４】
本実施形態の時系列データ処理方法は、前述の時系列データ処理方法において、前記追加出力ステップの後に、前記入力部が前記特徴点系列種に前記新たな特徴点の発生時点の追加の指示を取得する追加指示取得ステップと、前記追加指示取得ステップの後に、前記処理部が新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種に追加し、前記新たな特徴点の発生時点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算する特徴点系列種再処理ステップと、前記出力部が前記特徴点系列種再処理ステップにより計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する特徴点系列種再出力ステップと、を含む時系列データ処理方法である。
【０１６５】
さらに、前述の時系列データ処理方法において、前記追加出力ステップの後に、前記入力部が前記特徴点系列種から前記新たな特徴点の発生時点の削除の指示を取得する削除指示取得ステップと、前記削除指示取得ステップの後に、前記処理部が前記新たな特徴点の発生時点を特徴点系列種から削除する特徴点削除処理ステップと、前記特徴点削除処理ステップの後に、前記出力部が前記特徴点系列種処理ステップにより計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する特徴点系列種出力ステップと、を含む時系列データ処理方法である。
【０１６６】
本実施形態の時系列データ処理方法のフローは図７により説明した前述の時系列データ処理方法のフローと同様である。本実施形態の時系列データ処理方法の例について、図９、図１０を参照して、図７により本発明の時系列データ処理方法の処理のフローに沿って、前述の時系列データ処理方法に追加される部分を中心に処理の例を説明する。
【０１６７】
図７に示す本発明の時系列データ処理方法のデータ取得ステップ１０１、グラフ処理ステップ１０２、表示ステップ１０３、特徴点系列種取得ステップ１０４、特徴点系列種処理ステップ１０５、特徴点系列種出力ステップ１０６、追加取得ステップ１０７、追加処理ステップ１０８、追加出力ステップ１０９は図５に示す前述の時系列データ処理方法の処理ステップと同様である。
【０１６８】
追加出力ステップ１０９において、出力部３が時間間隔ＴＡαｎ２６および時間間隔ＴＡβｎ３６、時間間隔ＴＢαｎ４６および時間間隔ＴＢβｎ５６の各々について、時間間隔ＴＡα２４および時間間隔ＴＡβ３４、時間間隔ＴＢα４４および時間間隔ＴＢβ５４の各々の平均からの偏差を計算した結果を受領し、例えばディスプレーに表示する。
【０１６９】
観測者は計算された偏差から、新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加するかあるいは新たな特徴点Ａαｎ２５を削除するかを判断し、新たな特徴点Ａβｎ３５を特徴点系列種Ａβ３３に追加するかあるいは新たな特徴点Ａβｎ３５を削除するかを判断し、新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加するかあるいは新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除するかを判断し、新たな特徴点Ｂβｎ５５を特徴点系列種Ｂβ５３に追加するかあるいは新たな特徴点Ｂβｎ５５を削除するかを判断し、入力部１に入力する。入力した指示が新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加する、新たな特徴点Ａβｎ３５を特徴点系列種Ａβ３３に追加する、新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加する、新たな特徴点Ｂβｎ５５を特徴点系列種Ｂβ５３に追加する場合、各々の処理フローはステップ１１１へ進み、取得した指示の各々が、新たな特徴点Ａαｎ２５を削除する、新たな特徴点Ａβｎ３５を削除する、新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除する、新たな特徴点Ｂβｎ５５を削除する場合、各々の処理フローはステップ１２１へ進む。
【０１７０】
（ステップ１１１）前記時系列データ処理システムの入力部１は、新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加するか、新たな特徴点Ａβｎ３５を特徴点系列種Ａβ３３に追加するか、新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加するか、新たな特徴点Ｂβｎ５５を特徴点系列種Ｂβ５３に追加する指示を取得する（追加指示取得ステップ）。
【０１７１】
（ステップ１１２）前記時系列データ処理システムの処理部２は、新たな特徴点Ａαｎ２５を特徴点系列種Ａα２３に追加し、新たな特徴点Ａβｎ３５を特徴点系列種Ａβ３３に追加し、新たな特徴点Ｂαｎ４５を特徴点系列種Ｂα４３に追加し、新たな特徴点Ｂβｎ５５を特徴点系列種Ｂβ５３に追加する。
【０１７２】
さらに、前記時系列データ処理システムは処理部２は、図１０に示す新たな特徴点Ａαｎ２５追加した特徴点系列種Ａα２３、新たな特徴点Ａβｎ３５追加した特徴点系列種Ａβ３３、新たな特徴点Ｂαｎ４５を追加した特徴点系列種Ｂα４３、新たな特徴点Ｂβｎ５５を追加した特徴点系列種Ｂβ５３の各々について、隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、さらに新たな特徴点Ａαｎ２５追加した特徴点系列種Ａα２３、新たな特徴点Ａβｎ３５追加した特徴点系列種Ａβ３３、新たな特徴点Ｂαｎ４５を追加した特徴点系列種Ｂα４３、新たな特徴点Ｂβｎ５５を追加した特徴点系列種Ｂβ５３の各々の中で異なる２の特徴点系列種の組み合わせについて各々に属する特徴点の発生時点の間で時間的に最も近い特徴点の発生時点の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算する（特徴点系列種再処理ステップ）。さらに、例えば内部に記憶してもよい。
【０１７３】
（ステップ１１３）前記時系列データ処理システムの出力部３は、ステップ１１２により新たな特徴点Ａαｎ２５追加した特徴点系列種Ａα２３、新たな特徴点Ａβｎ３５追加した特徴点系列種Ａβ３３、新たな特徴点Ｂαｎ４５を追加した特徴点系列種Ｂα４３、新たな特徴点Ｂβｎ５５を追加した特徴点系列種Ｂβ５３の各々について、隣接する発生時点相互間の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算し、さらに新たな特徴点Ａαｎ２５追加した特徴点系列種Ａα２３、新たな特徴点Ａβｎ３５追加した特徴点系列種Ａβ３３、新たな特徴点Ｂαｎ４５を追加した特徴点系列種Ｂα４３、新たな特徴点Ｂβｎ５５を追加した特徴点系列種Ｂβ５３の各々の中で、さらに異なる２の特徴点系列種の組み合わせについて各々に属する特徴点の発生時点相互間で時間的に最も近い特徴点の相互間の発生時点の時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差のいずれかを計算した結果を例えばディスプレーに表示する（特徴点系列種再出力ステップ）。
【０１７４】
観測者は、新たな特徴点を追加する場合は、ステップ１０７に戻り、新たな特徴点の追加がない場合は終了する。
【０１７５】
（ステップ１２１）前記時系列データ処理システムの入力部１は、図９に示す新たな特徴点Ａαｎ２５を削除するか、新たな特徴点Ａβｎ３５を削除するか、新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除するか、新たな特徴点Ｂβｎ５５を削除する指示を取得する（削除指示取得ステップ）。
【０１７６】
（ステップ１２２）前記時系列データ処理システムの処理部２は、前記時系列データ処理システムの入力部１は、図９に示す新たな特徴点Ａαｎ２５を削除するか、新たな特徴点Ａβｎ３５を削除するか、新たな特徴点Ｂαｎ４５を削除するか、新たな特徴点Ｂβｎ５５を削除する（特徴点削除処理ステップ）。処理部２が新たな特徴点Ａαｎ２５を削除し、あるいは新たな特徴点Ａβｎ３５を削除し、あるいは特徴新たな点Ｂαｎ４５を削除し、あるいは新たな特徴点Ｂβｎ５５を削除するとステップ１０６に戻り、出力部３は新たな特徴点を取得する前の前記特徴点系列種処理ステップにより計算された時間間隔の平均、時間間隔の分散又は時間間隔の標準偏差を出力する。
【０１７７】
上記のように、本発明の時系列データ処理方法を利用すると、複数の時系列データの複数の特徴点系列種に対して新たな特徴点を追加した特徴点系列種の隣接する発生時点相互間の時間間隔の統計的な性質を分析し、さらに異なる２の特徴点系列種の組み合わせについて各々に属する特徴点の発生時点相互間で時間的に最も近い特徴点の相互間の発生時点の時間間隔の統計的な性質を分析することができる。
【０１７８】
以上説明したように、本発明により、複数の時系列データの複数の特徴点系列種に対して、新たな特徴点を適切に追加し、新たな特徴点を追加した特徴点系列種の特徴点の発生時点間の時間間隔、および異なる２の特徴点系列種の特徴点の発生時点間の時間間隔の統計的な性質を詳細に分析できる時系列データ処理方法を提供することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１７９】
医療、物流、企業の設備管理など幅広い分野の時系列データにおける各種現象の発見、予測などに有効に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１８０】
【図１】本実施形態の時系列データ処理システムの構成を示した説明図である。
【図２】時系列データの例を示した説明図である。
【図３】本実施形態の時系列データ処理方法の処理フローを示した説明図である。
【図４】時系列データの例を示した説明図である。
【図５】本実施形態の時系列データ処理方法の処理フローを示した説明図である。
【図６】時系列データの例を示した説明図である。
【図７】本実施形態の時系列データ処理方法の処理フローを示した説明図である。
【図８】時系列データの例を示した説明図である。
【図９】時系列データの例を示した説明図である。
【図１０】時系列データの例を示した説明図である。
【符号の説明】
【０１８１】
１  入力部
２  処理部
３  出力部
２１  時系列データＡ
２２  特徴点Ａα
２３  特徴点系列種Ａα
２４  時間間隔ＴＡα
２５  特徴点Ａαｎ
２６  時間間隔ＴＡαｎ
３２  特徴点Ａβ
３３  特徴点系列種Ａβ
３４  時間間隔ＴＡβ
３５  特徴点Ａβｎ
３６  時間間隔ＴＡβｎ
４１  時系列データＢ
４２  特徴点Ｂα
４３  特徴点系列種Ｂα
４４  時間間隔ＴＢα
４５  特徴点Ｂαｎ
４６  時間間隔ＴＢαｎ
５２  特徴点Ｂβ
５３  特徴点系列種Ｂβ
５４  時間間隔ＴＢβ
５５  特徴点Ｂβｎ
５６  時間間隔ＴＢβｎ
６１  時間間隔ＴＡＢα
７１  時間間隔ＴＡＢβ
７２  時間間隔ＴＡαβ
７３  時間間隔ＴＢαβ
１０１  データ取得ステップ
１０２  グラフ処理ステップ
１０３  表示ステップ
１０４  特徴点系列種取得ステップ
１０５  特徴点系列種取得処理ステップ
１０６  特徴点系列種取得出力ステップ
１０７  追加取得ステップ
１０８  追加処理ステップ
１０９  追加出力ステップ
１１１  追加指示取得ステップ
１１２  特徴点系列種再処理ステップ
１１３  特徴点系列種再出力ステップ
１２１  削除指示取得ステップ
１２２  特徴点削除処理ステップ
【図１】
2005296407.tif 000003
【図２】
2005296407.tif 000004
【図３】
2005296407.tif 000005
【図４】
2005296407.tif 000006
【図５】
2005296407.tif 000007
【図６】
2005296407.tif 000008
【図７】
2005296407.tif 000009
【図８】
2005296407.tif 000010
【図９】
2005296407.tif 000011
【図１０】
2005296407.tif 000012