(57)【要約】パターンマッチング前処理システムは、以下のものを備えている。ａ） 入力信号上で周波数領域変換を遂行する手段；ｂ） スペクトルプロットをａ）の出力から生成する手段；ｃ） 前記で定められたようなスペクトルプロット上でスペクトル再構成置換およびマッピング（ＳＲＰ＆Ｍ）を遂行する手段；ｄ） ｃ）の出力上で逆周波数領域変換を遂行する手段；およびｅ） 波形記述子コーディングおよび分類をｄ）の出力に適用する手段。
2004510206.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ａ） 入力信号上で周波数領域変換を遂行する手段と、
ｂ） スペクトルプロットをａ）の出力から生成する手段と、
ｃ） 前記で定められたようなスペクトルプロット上でスペクトル再構成置換およびマッピング（ＳＲＰ＆Ｍ）を遂行する手段と、
ｄ） ｃ）の出力上で逆周波数領域変換を遂行する手段と、
ｅ） 波形記述子のコーディングおよび分類をｄ）の出力に適用する手段とを備えている
ことを特徴とする信号認識システム。
【請求項２】
適切なＳＲＰ＆Ｍの選択を最適化するプロセスを含んでいることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
周波数領域変換および逆変換は、それぞれフーリエ変換および逆フーリエ変換である
ことを特徴とする請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
手段ｅ）は、ＴＥＳＰＡＲコーダーおよび分類器を備えている
ことを特徴とする請求項１から３のうちのいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
手段ｅ）は、ウェーブレットコーダーおよび分類器を備えている
ことを特徴とする請求項１から３のうちのいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
手段ｅ）は、英国特許番号２３０６０１０（ウェールズ大学）に記載のコーダーおよび分類器を備えている
ことを特徴とする請求項１から３のうちのいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
手段ｅ）は、米国特許番号５，８４７，６５８（オムロン）に記載のコーダーおよび分類器を備えている
ことを特徴とする請求項１から３のうちのいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記手段は、デジタル手段である
ことを特徴とする請求項１から７のうちのいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記手段は、アナログ手段である
ことを特徴とする請求項１から７のうちのいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
ａ） 入力信号上で周波数領域変換を遂行するステップと、　ｂ） スペクトルプロットをａ）の出力から生成するステップと、
ｃ） 前記で定められたようなスペクトルプロット上でスペクトル再構成置換およびマッピングを遂行するステップと、
ｄ） ｃ）の出力上で逆周波数領域変換を遂行するステップと、
ｅ） 波形記述子コーディングおよび分類をｄ）の出力に適用するステップとを有している
ことを特徴とする信号分類方法。
【請求項１１】
適切なＳＲＰ＆Ｍの選択を最適化するステップを含んでいる
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
周波数領域変換および逆変換は、それぞれフーリエ変換および逆フーリエ変換である
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
方法ｅ）は、ＴＥＳＰＡＲコーディングおよび分類を備えている
ことを特徴とする請求項１０から１２のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
ステップｅ）は、ウェーブレットコーディングおよび分類を備えている
ことを特徴とする請求項１０から１２のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
ステップｅ）は、英国特許番号２３０６０１０（ウェールズ大学）に記載のコーディングおよび分類を備えている
ことを特徴とする請求項１０から１２のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
ステップｅ）は、米国特許番号５，８４７，６５８（オムロン）に記載のコーディングおよび分類を備えている
ことを特徴とする請求項１０から１２のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記手段は、デジタル手段である
ことを特徴とする請求項１０から１６のうちのいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１８】
前記手段は、アナログ手段である
ことを特徴とする請求項１０から１６のうちのいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１９】
ｉ） 帯域が制限された信号を受信するステップと、
ｉｉ） 前記帯域が制限された信号に応じて可変従属電気信号を生成するステップと、
ｉｉｉ） 前記可変従属電気信号を処理して、周波数と位相値のセットおよび関連付けられた大きさ値のセットを含んでいる特性値のセットを生成するステップと、
ｉｖ） 前記特性値のセットを修正された特性値のセット上にマッピングするステップと、
ｖ） 修正された特性値のセットを処理して、修正された可変従属信号を生成するステップと、
ｖｉ） 前記修正された可変従属信号をコード化して、波形形状記述子のセットを生成するステップと、
ｖｉｉ） 前記波形形状記述子のセットを参照データセットと比較するステップとを有している
ことを特徴とする帯域が制限された信号を分析する方法。
【請求項２０】
前記変数は、時間である
ことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記マッピングは、前記周波数値のセットを修正された周波数値のセット上にマッピングして、前記修正された特性値のセットを生成するステップを有している
ことを特徴とする請求項１９または２０に記載の帯域が制限された信号を分析する方法。
【請求項２２】
前記マッピングは、前記大きさ値のセットを修正された大きさ値のセット上にマッピングして、前記修正された特性値のセットを生成するステップを有している
ことを特徴とする請求項１９から２１のうちのいずれか一項に記載の帯域が制限された信号を分析する方法。
【請求項２３】
前記特性値のセットは、位相角度値のセットを含んでいて、前記マッピングは、位相角度値のセットを修正された位相角度値のセット上にマッピングして、前記修正された特性値のセットを生成するステップを有している
ことを特徴とする請求項１９から２２のうちのいずれか一項に記載の帯域が制限された信号を分析する方法。
【請求項２４】
前記帯域が制限された信号は、時間変化信号である
ことを特徴とする請求項１９から２３のうちのいずれか一項に記載の帯域が制限された信号を分析する方法。
【請求項２５】
前記帯域が制限された信号は、音声信号である
ことを特徴とする請求項１９から２４のうちのいずれか一項に記載の帯域が制限された信号を分析する方法。
【請求項２６】
前記波形形状記述子のセットは、時間コード化された信号コーディングプロセスを用いて生成される
ことを特徴とする請求項１９から２４のうちのいずれか一項に記載の帯域が制限された信号を分析する方法。
【請求項２７】
前記特性値のセットは、前記時間従属電気信号をフーリエ変換にかけることによって生成され、前記修正された時間従属信号は、前記修正された特性値のセットを逆フーリエ変換にかけることによって生成される
ことを特徴とする請求項１９から２６のうちのいずれか一項に記載の帯域が制限された信号を分析する方法。
【請求項２８】
前記時間従属電気信号は、複数のバンドパスフィルタにかけられ、このことにより前記特性値のセットを複数の周波数帯として生成して、各周波数帯は、関連付けられた周波数および関連付けられた振幅を有していて、前記マッピングは、少なくとも１つの周波数帯の関連付けられた周波数を相互に交換するステップを有している
ことを特徴とする請求項１９から２７のうちのいずれか一項に記載の帯域が制限された信号を分析する方法。
【請求項２９】
ｉ） 帯域が制限された信号を受信して、前記帯域が制限された信号に応じて可変従属電気信号を生成する受信手段と、
ｉｉ） 前記時間従属電気信号を処理して、周波数値のセットおよび関連付けられた大きさ値のセットを含んでいる特性値のセットを生成する信号処理手段と、
ｉｉｉ） 前記特性値のセットを修正された特性値のセット上にマッピングするマッピング手段と、
ｉｖ） 前記修正された特性値のセットを処理して、修正された可変従属信号を生成する信号生成手段と、
ｖ） 前記修正された時間従属信号をコード化して、波形形状記述子のセットを生成するコーディング手段と、
ｖｉ） 前記波形形状記述子のセットを参照データセットと比較する比較手段とを備えている
ことを特徴とする帯域が制限された信号を分析するための装置。
【請求項３０】
前記マッピングは、前記周波数値のセットを修正された周波数値のセット上にマッピングして、前記修正された特性値のセットを生成することを含んでいる
ことを特徴とする請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
前記マッピングは、前記大きさ値のセットを修正された大きさ値のセット上にマッピングして、前記修正された特性値のセットを生成することを含んでいる
ことを特徴とする請求項２９に記載の装置。
【請求項３２】
前記特性値のセットは、位相角度値のセットを含んでいて、前記マッピングは、位相角度値のセットを修正された位相角度値のセット上にマッピングして、前記修正された特性値のセットを生成することを含んでいる
ことを特徴とする請求項２９から３１のうちのいずれか一項に記載の装置。
【請求項３３】
前記帯域が制限された信号は、時間変化信号である
ことを特徴とする請求項２９から３１のうちのいずれか一項に記載の装置。
【請求項３４】
前記帯域が制限された信号は、時間以外の変数を有している
ことを特徴とする請求項２９から３３のうちのいずれか一項に記載の装置。
【請求項３５】
前記波形形状記述子のセットは、時間コード化された信号コーディングプロセスを用いて生成される
ことを特徴とする請求項２９から３３のうちのいずれか一項に記載の装置。
【請求項３６】
前記特性値のセットは、前記従属電気信号をフーリエ変換にかけることによって生成され、前記修正された時間従属信号は、前記修正された特性値のセットを逆フーリエ変換にかけることによって生成される
ことを特徴とする請求項２９から３３のうちのいずれか一項に記載の装置。
【請求項３７】
前記時間従属電気信号は、複数のバンドパスフィルタにかけられ、このことにより前記特性値のセットを複数の周波数帯として生成して、各周波数帯は、関連付けられた周波数および関連付けられた振幅を有していて、前記マッピングは、少なくとも１つの周波数帯の関連付けられた周波数を変更することを含んでいる
ことを特徴とする請求項２９から３６のうちのいずれか一項に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、信号認識のための方法および装置に関する。
【０００２】
本発明は、特に音声認識および機械のモニタリングを含む様々な応用を有しているが、それは、このような応用に限られるということではない。
【０００３】
用語「信号認識」は、いかなる状況もカバーしている一般的な用語であるつもりである。しかし、その中で、生成された信号は、検出され、モニターされ、または認識される。そして、前記状況は、例えば、音声および単語認識システム、話者検証システム、検査モニタリングシステム、例えば回転および振動している機械、診断の計測器、安全センサおよび誤警報除去を含む。
【０００４】
【従来の技術】
信号認識システム、典型的には音声理解システムを提供することへの従来のアプローチは、周波数領域において動作することであり、そして、典型的に、フーリエ解析、例えばフーリエ変換（ＦＴ）、離散的フーリエ変換（ＤＦＴ）および高速フーリエ変換（ＦＦＴ）そして、その逆変換を利用するものであった。フーリエ変換の使用は多数の効果を有しているが、重大な制限または欠点も有している。これらは、フーリエ変換が線形の変換であるという事実と関連する。フーリエアプローチの使用の例は、米国特許番号６，２７５，６１９である。
【０００５】
周波数領域において信号を表す際には、それは、スペクトルプロットであり、それは、周波数および位相ベクトルを含み、それは、帯域が制限された信号の特徴を描写するために利用される。「帯域が制限された」とは、帯域幅が制限された信号を意味する。スペクトルプロットは、一般に「周波数スペクトル」（ＦＳ）と呼ばれる。
【０００６】
最近、信号認識の周波数領域／フーリエベースのシステムの代わりのアプローチが発展した。この代わりのアプローチは、時間またはゼロ領域において動作し、周波数領域／フーリエアプローチとは違っている。それは、信号の周波数コンテンツ内の変動とは別のもの、すなわちエネルギー密度スペクトルとして、信号の波形の特性である情報を信号から抽出することに依存する。
【０００７】
信号の波形は、例えば、それがゼロ軸（「現実の」ゼロとして知られている）を横切るところのような、または、「現実の」ゼロと関連がある「複素数の」ゼロの存在、そして、「現実の」ゼロ間の波形の実際の形状、例えば極値の数のような多くの特性を有している。全てのこれらのさまざまな波形特性は、波形形状記述子（ＷＳＤ）と呼ばれる。そして、以下で、用語「波形形状記述子」は、本発明が適用される信号認識システムのタイプを識別するか、または定めるために用いられる。
【０００８】
このようなＷＳＤシステムの例は、英国特許番号２，０２０，５１７および２，１４５，８６７において見つけられる。これらの特許は、時間コード化された信号（ＴＥＳ）システムとして、または時間コード化された信号処理および認識（ＴＥＳＰＡＲ）システムとして知られたシステムに関する。
【０００９】
ＷＳＤタイプのシステムの他の例は、英国特許番号２，３０６，０１０（ウェールズ大学）および米国特許番号５，８４７，６５８（オムロン）において開示されている。
【００１０】
波形形状記述子を利用すると言うことができるが、時間領域アプローチと共に以前に言及した周波数領域アプローチを調停する目的のシステムの更なる例は、ウェーブレットシステムとして知られているものである。ウェーブレットシステムの例は、米国特許番号６，１７３，０７４において開示されている。
【００１１】
本発明は、フーリエアプローチが適用されることができる全ての信号に適用できる。しかし、フーリエベースのシステムが識別することに失敗するような、あるタイプの信号間を識別する能力を持つ、包括的なシステムを提供するためには、ＷＳＤタイプのシステムの使用にかかっている。
【００１２】
識別問題を図１に示す。
【００１３】
図１Ａ、ＢおよびＣは、３つの信号波形を示し、それぞれは、他の２つの波形とは、かなり異なる形状を有している。しかし、これらの３つの明白に異なる波形の各々のエネルギー密度スペクトルは、図１Ｄに示すように、同じものである。
【００１４】
従って、図１Ａ、ＢおよびＣに示した３つの波形間を区別することは、このような周波数領域／フーリエシステムにおいては不可能である。
【００１５】
しかし、以前に示したように波形の形状に関連するＷＳＤを利用することによって、これらを区別することは、ＷＳＤベースのシステムにおいては可能である。
【００１６】
ＷＳＤタイプのシステムが、周波数領域／フーリエタイプシステム上で、上述した利点を有しているにもかかわらず、それでもやはり、ＷＳＤベースのシステムを有していてさえ、実際問題として不可能ではないとしても、この区別または弁別を行うことが難しい波形がある。
【００１７】
本発明は、この問題を克服することに関する。
【００１８】
典型的なＷＳＤシステムを図２に示し、そして、これは、より詳細に、この図面を参照して後述する。
【００１９】
本質的に、本発明は、包括的なシステム内の手段と共に、フーリエシステムをＷＳＤベースのシステムの側面と組み合わせることに本質がある。それは、信号を弁別するための増大された能力を有する包括的なシステムを提供するような方法で信号のスペクトル表現を再配置することができる。一方、従来技術のシステムを利用しては、弁別または分類は不可能である。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、時間に依存する信号および時間に依存しない信号に適用できる。後者の例は、地理的な側面である。更なる例は、化学的な材料からの放射に由来するスペクトルである。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、信号認識システムは、以下のものを備えている。
ａ） 入力信号上で周波数領域変換を遂行する手段；
ｂ） スペクトルプロットをａ）の出力から生成する手段；
ｃ） 前記で定められたスペクトルプロット上でスペクトル再構成置換およびマッピングを遂行する手段；
ｄ） ｃ）の出力上で逆周波数領域変換を遂行する手段；
ｅ） 波形記述子コーディングおよび分類をｄ）の出力に適用する手段。
【００２２】
【発明の実施の形態】
本発明が、どのように実行されるかを、以下に、単なる例によって、添付の図面を参照して述べる。
【００２３】
以下の説明および図面は、本発明が、どのように実行されるかを示す。
【００２４】
図２から４２は、本発明の基礎をなしているコンセプトを説明する。図４３および４４を伴っている第２のセクションは、コンセプトが商用の製品としてどのように実現されることができるかについて説明する。
【００２５】
図２から４２に示し、かつこれらを参照して述べる信号処理の商業的に重要な出力は、ＳＲＰ＆Ｍアルゴリズムであり、それは、特定の商業的応用、例えば音声認識または機械不良検出の分野における応用のための信号弁別の所望のレベルを生成することが見いだされた。これらのＳＲＰ＆Ｍアルゴリズムは、ミニコンピュータまたはカスタムチップ集積回路に組み込まれて、概略的に図４８に示すような信号分類システムの一部を形成する。
【００２６】
図２および３
図２に、ＷＳＤコーディングシステムの典型的な例のためのブロック図を示す。これは、具体的には、ＴＥＳＰＡＲコーディングシステムであってもよい。入力におけるテスト中の信号（ＳＵＴ）２１は、いくつかの別々のデータのセットから成り、各別々のセットは、特性を表す別々の条件を示している。この開示および全ての以降の説明における簡単のために、２つのセット、すなわちセットＡおよびＢだけの比較が用いられるが、本発明は、いかなる複数のセットにも適用できる。
【００２７】
各個々のＳＵＴは、２２でＷＳＤコード化され、２３でＷＳＤ手段によって分類されるが、これは、例えばＴＥＳＰＡＲであり、英国特許番号２０２０５１７および２１４５８６７に開示されている。このようなＷＳＤコーディング手段は、例えば、個々のＳＵＴを、ＴＥＳＰＡＲ“Ｓ”‐行列、またはＴＥＳＰＡＲ“ＤＺ”‐行列または“Ａ”‐行列、すなわち提案された「ウェーブレットセット」のどれにでも、または「ＵＯＷルーラー長さ」（英国特許番号２３０６０１０参照）データ記述子またはオムロンデータ表現に変換することを含む。比較および分類プロセスは、例えば各信号に由来するＷＳＤデータ表現間の数学的相関を含む。したがって、各ＳＵＴのためにＷＳＤコーディング手段によって導き出された個々のデータの実体（例えばＴＥＳＰＡＲ“Ｓ”または“ＤＺ”行列またはウェーブレットセット等）は、例えば、ＷＳＤコーディング手段に適当な標準的な従来の手段によってお互いに相関させられる。このような比較の結果は、図２の４に示したように、近似を示している、または、さもなければ、お互いへの個々の信号の関係の一組の数として格納される（図３および以下の説明参照）。例としての分類結果は、「システム比較アンサンブル」（ＳＣＥ）の形で示される。このアンサンブルは、各セットの個々の信号すなわち個々の要素（ｍｅｍｂｅｒ）をそのセットのその他の全ての個々の要素と比較する。また、これらの手段による比較のために、与えられたセット、例えばセットＡの個々の信号は、別のセット、例えばセットＢからの各個々の信号と比較される。
【００２８】
２つのセットの理想とされたシステムのために、セットＡ内の全ての信号は、お互いに比較されるときに、同一であるものとして得点が付けられる。同様に、セットＢ内の全ての信号は、お互いに比較されるときに、同一であるものとして得点が付けられる。最終的に、セットＡの全ての信号は、セットＢの全ての信号と比較されるときに、ＡとＢのセット内の信号のいずれの間にも類似性がないことを示す。
【００２９】
このような完全な分類システムの結果は、図３に示すような理想的なシステム比較アンサンブル（ＩＳＣＥ）を生成する。表は、信号の２つの別々のセットすなわちセットＡおよびセットＢからの５つの例の間の比較結果の理想的な分布を示している。
【００３０】
適用される比較方法によっては、セットＡの５つの信号は、お互いに比較されるときに、セットＢの５つの信号と同一のように見える。
【００３１】
同じ比較方法によって、ＡとＢのセット内の信号のいずれの間にも類似性がない。＊（アスタリスク）項目は、冗長な比較を示す。
【００３２】
図２において、ＷＳＤコーダーおよび分類器は、いかなる公知の形をとってもよいことに留意する必要がある。例えば、それは、ＴＥＳまたはＴＥＳＰＡＲコーディングおよび分類プロセスのどれでも用いることができる。あるいは、それは、本出願、または、どこか他の所、例えば英国特許番号２３０６０１０に記載されているＷＳＤ方法のどれでも用いることができ、または、ウェーブレット係数を含むいかなるウェーブレット変換特徴描写（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓａｔｉｏｎ）によってもよい。実際、いかなるコーディング手順も、用いられることができ、それは、全体的に、あるいは部分的に、信号分類および分析のための実体（ｅｎｔｉｔｙ）の特性を表すような波形形状記述子（ＷＳＤ）の使用による。
【００３３】
ＷＳＤ分類器において用いられる分類方法は、いかなる公知の手段、例えば角度による相関によるものであってもよい。または、ＴＥＳＰＡＲの実施例における角度および大きさ（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）によって、または、英国特許２３０６０１０に記載のさまざまなルーラー長さで、または、ウェーブレット方法におけるウェーブレット係数のいかなる公知の比較によってもよい。
【００３４】
図４
図４は、本発明のデジタルアプリケーションを示す。図４と図２の唯一の違いは、図４においては、ＷＳＤコーディングの前に、テスト中の信号が、以下で本発明の本質であるスペクトル再構成置換及びマッピング（ＳＲＰ＆Ｍ）として言及することにかけられた、それらのスペクトル実体を有していることである。テスト中の信号４１は、最初にＤＦＴ（またはＦＦＴ）４２を経るが、それは、「スペクトルプロット」すなわち周波数および位相ベクトルを結合するプロットを生成する。
【００３５】
ＤＦＴ／ＦＦＴ動作に続いて、テスト中の信号のスペクトル実体は、後述する方法で、４３において、ＳＲＰ＆Ｍによって修正される。修正されたスペクトルプロットは、それから、例えば、ＩＤＦＴ（またはＩＦＦＴ）によって、または他の手段によって、４４で、変換されて波形に戻される。結果としての波形は、それから、コーディングのために、ＷＳＤコーダー４５に渡され、そして次に、分類のために、図３を参照して先に述べたＷＳＤによって、４６に渡される。したがって、各々のＳＵＴの、スペクトル再構成置換及びマッピングの後の復元された波形は、それから、次のＷＳＤコーディングおよび改良された分類目的のための、元の信号の新しい有益な表現として用いられる。
【００３６】
スペクトル再構成置換及びマッピングは、本質的には、２つの信号波形の違いを明らかにし、さもなければ分離できなくなるように見えるような方法での、信号の要素（ｅｌｅｍｅｎｔ）の任意の再配置である。この再配置を達成する手段は、線形または非線形、デジタルまたはアナログでもよい。
【００３７】
この手順の結果がテスト中の全ての信号を修正するＳｏであり、次のＷＳＤコーディング手段によって、テスト中の操作されたデータのセットは、ＷＳＤ手段によって比較されるときに、絶えず、それらのセット内では、より類似していて、絶えず、違うセット間では、それらがＳＲＰ＆Ｍの前にあるときより、異なっている。換言すれば、図３の理想的なシステム比較アンサンブル（ＩＳＣＥ）に、より近づいている。
【００３８】
いかなる与えられた特徴描写作業のためにも、多数の種々のＳＲＰ＆Ｍが、図３の理想的なＳＣＥを可能にし、本発明の適用のない場合より、より近づける。ＳＲＰ＆Ｍの適用が、まだ分類の誤りを残すところでさえ、これらは、各ＳＲＰ＆Ｍアプリケーションの範囲内で別々に配置されるらしい。次に、個々の誤りの重要性を減らすために、周知のデータ融合分類手順を使用することが可能である。
【００３９】
したがって、‘Ｐ’個の別々のスペクトル再構成置換及びマッピングは、テスト中の信号のセットの各個々の要素に連続的に適用されることができ、これにより、テスト中の信号の各セットの各個々の要素の‘Ｐ’個の別々の操作されたバージョンを提供する。これは、公知のデータ融合分析を可能にし、‘Ｐ’個のこのようなセットの各々にわたって使用される。したがって、信号特徴描写は、伴われる誤差を減らすことによって改良されることができる。
【００４０】
図５
図５は、デジタルの実施例を示す。
【００４１】
図５Ａは、図４のＤＦＴから生じている典型的なスペクトルプロットの構造を示す。図５Ａのリスト１内のスペクトル位置は、個々の位置を示し、これは、デジタル領域内で、元のデジタル化された信号のサンプルに数値的に関係する。各スペクトル位置で、大きさ（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）（リスト２）の数値は、スペクトル位置（リスト１）の要素の各々と関連している。（リスト３）に示した位相要素は、（リスト２）の大きさ要素の各々と関連している。
【００４２】
もし、このようなリストが、処理のためにＩＤＦＴに変化なしで提示されるべきであったなら、ＷＳＤコーダーへの入力での波形は、実際的には、元の変更されていないテスト中の信号と同一である。
【００４３】
図５Ｂは、本発明のコンセプトの１つの単純な実現を示す。ＤＦＴ数値データのリンクされた（ｌｉｎｋｅｄ）「位置、大きさおよび位相」要素の置換から成る再配列（ｒｅｏｒｄｅｒｉｎｇ）がある。この手段によって、位置、大きさおよび位相（以下、「三つ組」と称する）の数値の同一性は、お互いにリンクされ、そうすると、各々のこのような「三つ組」は、例えば置換によって再構成され、３つ全てがリンクされたスペクトル実在に適用される、普通の置換および「１対１」マッピングを提供する。
【００４４】
図５Ｃは、同様のスペクトル再構成置換及びマッピングを示し、ここでは、置換‘Ｐ１’は、ＤＦＴの「大きさ」実体にのみ適用され、位置および位相要素は、変更されないままになっている。
【００４５】
このような手順は、スペクトル再構成置換及びマッピングの実質的に無制限の変化を提供することができる。これらは、リストの全ての実体に関連したそれらを含み、そのうえ、リストの全ての実体より少ないものに関連したそれらをも含む。
【００４６】
例えば、置換は、個々のスペクトル要素だけのサブセットに適用されることができる。代わりに、または、それに加えて、スペクトル要素は、このような実体の指定され、あらかじめ決められた好適なブロックに分類されることができ、そして、サブセットブロック自身は、置換され、さもなければ再配置される。このような様々なオプションからの好適な選択は、意図されたアプリケーションに関して、徹底的な検索手順によって、および／または、知識、技術および熟練した人の判断に基づく選択によって判定される。検索手順を実行する方法の例は、図４３に関連して後述する。
【００４７】
図６
図６は、スペクトル再構成置換及びマッピングを例示していて、それによって、元のスペクトルプロットの要素が、例えば、１−Ｎ個のスペクトルプロットから、１−Ｍ個のスペクトルプロットに「拡張」されることができる。ここでＭはＮより大きい。このような拡張において、個々のリストの個々の要素は、独立かつ任意に、拡張されたプロットの指定された位置に割当てられてもよいことに留意する必要がある。このような拡張を伴うスペクトル再構成置換及びマッピングによって、スペクトル要素は、例えば、拡張されたプロットのいくつかの空のスロットに割当てられて、空の数すなわち拡張されたプロットにおけるゼロ要素を減らすことができる。代わりに、それらは、選択的な合計によって、または乗算によって、または選択的な自乗または平方根によって、または任意のその他の関数または関数の組合せによって、排除されることができて、または、オーバーラップされることができて、更に操作されることができて、これにより、拡張されたプロット内のより多くの、または、より少ない空の（ゼロ）要素を提供する。全てのこのようなスペクトル再構成置換及びマッピングは、独立して、個々のリスト、または、リストの一部に適用されることができる。
【００４８】
図７
図７において、この方法は、スペクトル再構成置換及びマッピングを含んでいて、それによって、操作されたスペクトルプロットは、元の減少されたバージョンであり、それにおいて、それは元の“Ｎ”より少ないスペクトル実体“Ｒ”を含んでいる。これは、元からの要素の除外から生じることができる。または、元における要素の数の減少されたプロット内の限られた数の上へのオーバーラップによって生じることができる。
【００４９】
このような減少は、除外またはオーバーラップによって、または合計によって、または乗算によって、または任意のその他の関数または手段（ｍｅａｎｓ）の組合せによって生成されて、“Ｒ”個のスペクトル要素の一貫したサブセットを提供することができ、それは、この例では、元のスペクトルプロット内の要素の数“Ｎ”未満である。このような手順は、また、“Ｒ”個の占有された要素より少ないものを有する減少されたスペクトルプロットに、結果としてなることができる。前述したように、このようなスペクトル再構成置換及びマッピングは、独立して、スペクトル実体の個々のリストに適用されることができる。
【００５０】
このようなプロセスは、線形の仕方、または非線形の仕方において適用されることができる。元のスペクトルプロットと操作されたスペクトルプロットとの関係は、「１対１およびその中への（ｏｎｅ ｔｏ ｏｎｅ ａｎｄ ｉｎｔｏ）」注入マッピングのようなマッピングであってもよい。マッピングは、例えば、Ｒ． Ｈ． Ａｔｋｉｎ， Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｎ Ｈｕｍａｎ Ａｆｆａｉｒｓ ＩＳＢＮ ０４３５ ８２０２５７， Ａｐｐｅｎｄｉｘ Ａ， １９７４年の１６９ページに開示されたような周知の‘全射’または‘全単射’であってもよい。これは、周知の数学的手順である。スペクトル再構成置換及びマッピングは、直前に引用したＡｔｋｉｎのページ１６３‐１７２に示されているような、一つの、または任意の数の数学的関係式を具体化してもよい。
【００５１】
代わりに、例えば、１つのデータセットからのスペクトル要素のサブセットは、任意の重み付けされた、または重み付けされていない手段によって、平均されることができ、そして、平均されたスペクトル実体の結果としてのセットは、ランク付けされ、平均されたセットと関連した、任意の定められたランキングオーダー（ｒａｎｋｉｎｇ ｏｒｄｅｒ）、（例えば、大きさの増減しているオーダーまたは他の定められたオーダーのランキング）を提供する。この定められたランキングオーダーは、分類行使（ｅｘｅｒｃｉｓｅ）に参加する信号の全てのセットにわたるアプリケーションのために、定められた置換として適用されることができる。信号“Ａ”および“Ｂ”の２つのセットの場合、セットＡのサブセット要素は、例えば大きさを減少させることに関して、平均され、そしてスペクトル位置においてランク付けされる。このようなランキングから生じている位置の置換は、ＷＳＤ手段による分類の前に、セットＡおよびセットＢのスペクトル要素に適用される。この手段によって、各セット内の個々の信号は、より密接に相関させられることができ、そして、セットＡおよびＢの重要な違いが、より明らかになる。
【００５２】
スペクトル要素のスペクトル再構成置換及びマッピングは、線形でもよくて、非線形でもよくて、ランダムでもよくて、または構造化されていてもよくて、または機能的でもよくて、または、このようなものの任意の組合せでもよい。任意の種類のスペクトル再構成置換及びマッピングの重要な必要条件は、ＳＲＰ＆Ｍの後に、結果としての復元された波形形状記述子（ＷＳＤ）が、必要な目的のために、前より効果的に分類を行うことである。
【００５３】
一旦、ＳＲＰ＆Ｍの好適な選択がされると、その選択は、特定のアプリケーション例えば音声認識のために設計された信号認識システムすなわち製品をつくるための基礎として用いられる。
【００５４】
図８
図２および４の組合せである図８は、本発明によらない単純な従来のＷＳＤコーダーの性能を、本発明のスペクトル再構成置換及びマッピングを組み込んでいる、ＷＳＤコーダーおよび分類器と比較するために、典型的な手順およびデータ構造を例示する。
【００５５】
図２（５）、図４（７）および図８（１１）で例示した、分析および分類データは、この開示の目的のために、図３に既に示したタイプの「システム比較アンサンブル」（“ＳＣＥ”）によって、示される。
【００５６】
以前に、このような手段によって図３に示したように、理想的な２つのセット「Ａ対Ｂ」システム特徴描写性能は、以下のように、全てのこのような「Ａ」信号を、全てのこのような「Ｂ」信号から分類かつ分離する。すなわち、
全ての（Ａ）信号は、お互いに比較されるときに、同一のものとして分類される。
全ての（Ｂ）信号は、お互いに比較されるときに、同一のものとして分類される。
各々の（Ａ）信号は、各々の（Ｂ）信号と比較されるときに、直交すなわち類似性がゼロであるものとして分類される。
【００５７】
信号認識／分類／弁別の公知の方法を用いるとき、大部分の現実の状況において、このような分類基準は、従来の手段によっては、達成できない理想を示す。
【００５８】
本発明は、以下で、単なる例として、以下に関して示される。
【００５９】
現実の信号の３つの異なるタイプ、すなわち、
ａ．　１２個の「通常（Ｎｏｒｍａｌ）」および１２個の「強調された（Ｓｔｒｅｓｓｅｄ）」、かなりよく似た、短い期間の、低周波の、正弦波形を形づくる、２つのセット（図９から１９）。
ｂ．　６個の「良好な」および６個の「不良な」、かなりよく似た、回転機械から生じる、連続波形の２つのセット（図２０から２３）。
ｃ．　５つの単語”ｓｉｘ”および５つの単語”ｆｉｘ”の音響的に類似の音声波形の２つのセット。その波形は、エイリアシングおよびスペクトルフォールドオーバー（ｆｏｌｄ−ｏｖｅｒ）によって大規模に破損している（図２４から２８）。
【００６０】
本発明の利点およびＷＳＤシステムへのその適応性を示すために、一般に、３つの異なるＷＳＤ特徴描写システムが、順番に、上記の信号に適用された。すなわち、
ｄ．　“Ｓ”および“ＤＺ”行列記述子を用いるＴＥＳＰＡＲ　ＷＳＤアルゴリズム（英国特許番号２０２０５１７および２１４５８６７）（図２９、３０）。
ｅ．　１５個の「ルーラー長さ」にわたるウェールズ大学（ＵＯＷ）ＷＳＤアルゴリズム（英国特許番号２３０６０１０）（図３１、３２）。
ｆ．　ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）ベースのウェーブレットＷＳＤ（米国特許番号６，１７３，０７４）分解（図３３、３４、３５、３６、３７、３８）。
【００６１】
スペクトル再構成置換及びマッピングの５つの異なる実例となるタイプが、上記の各々のＷＳＤシステムｄ、ｅおよびｆに関して選択的に適用された。すなわち、
ｇ．　単純な線形ＳＲＰ＆Ｍ（図５Ａおよび５Ｂ）。
ｈ．　各々が別々の「非線形で」「要素が減少する」「乗法の」変換を伴っている２つのＳＲＰ＆Ｍ。ここでは、スペクトル「大きさ」のみが操作され、位相は不変のままである。
ｉ．　破損された信号の位相要素のみのランダムな置換を伴っているＳＲＰ＆Ｍ。この変換において、減衰させられた（ｄｅｃｉｍａｔｅｄ）信号の大きさ要素の位置は、不変のままにされる。
ｊ．　与えられたセットの平均のスペクトル大きさの「ランキング」によって、スペクトルプロットの与えられたセットの位置を再配列すること（ｒｅ−ｏｒｄｅｒｉｎｇ）を伴っているＳＲＰ＆Ｍ。そして、この大きさランキングを競争相手のセットに適用する。元の位相要素は、不変のままにされる。
【００６２】
方法
ｋ．　例としてのＳＵＴの波形の分類および比較が、最初に上記のｄ、ｅおよびｆで述べた公知のＷＳＤ方法を用いて着手され、本発明を使わないシステム比較アンサンブル（ＳＣＥ）が生成される。
ｌ．　ＳＵＴの「スペクトルプロット」データが、公知のＤＦＴ／ＦＦＴルーチンを用いて生成される。次に、同一のＳＲＰ＆Ｍが、各々のＳＵＴのＤＦＴ／ＦＦＴデータに適用される。
ｍ．　上記の“ｌ”で生成された、操作されたスペクトルプロットからの波形が、ＩＤＦＴによって再生され、かつ、分類および比較が、上記の“ｋ”において用いられたのと同じＷＳＤ方法およびルーチンによって実行される。
ｎ．　ＳＣＥが、ＳＲＰ＆Ｍデータのために、従来技術のシステムと本発明を用いたものとの比較のための性能インジケータとして生成される。
ｏ．　後に詳述するが、本発明の適用によって生成される分類の改良が認められて、記録される。
上述した方法を、一例として、図９から３８を参照して説明する。
【００６３】
図９から１９（ＴＥＳＰＡＲ、ゼロベースのＷＳＤ）
この例では、テスト信号波形は、短期間で、低周波で、正弦波形であり、「通常の」機械の構造（Ｎ）の振動応答、および「強調された」機械の構造（Ｓ）のそれを示す。
【００６４】
１２個の典型的な例すなわちＮ１からＮ１２およびＳ１からＳ１２が調べられる。
【００６５】
図９は、典型的な通常（Ｎ）信号（図９Ａ）および典型的な強調された（Ｓ）信号（図９Ｂ）を、従来のＭＡＴＬＡＢ（登録商標）ＤＦＴアルゴリズムによって導き出される、それぞれの「ベースバンド」スペクトルプロット（図９Ｃおよび９Ｄ）と共に示す。スペクトル値は、「Ｐｉ」の関数として記載されている。これは、周波数に２５０／Ｐｉを掛け、次にサンプリングレートを掛けることによって、Ｈｚに変換される。数２５０は、サンプルの数を２で割って導き出される。この周知の規則は、終始利用される。
【００６６】
図１０Ａおよび１０Ｂは、１２個のこのような通常信号すなわちＮ１からＮ１２を、１２個のこのような強調された信号すなわちＳ１からＳ１２と比較するために導き出されたシステム比較アンサンブルを示す。これらの信号は、２つの異なるＴＥＳＰＡＲ行列表現を用いて、すなわちＴＥＳＰＡＲ“Ｓ”‐行列（図１０Ａ）およびＴＥＳＰＡＲ“ＤＺ”‐行列（図１０Ｂ）によって相関させられる。
【００６７】
これらの比較アンサンブルの簡単な試験は、図３に示したような「理想」を心に留めると、これらのデータに適用されるこのような単純なＷＳＤ相関ルーチンに、かなりの誤りがありそうであることを示す。図１０ＡのアンサンブルのＮ対Ｓブロック（右手上側）は、いくつかの高い得点の比較を含み、かつ図１０Ｂのアンサンブルは、かろうじて識別力があるのみであることが分かる。
【００６８】
図１１Ａ、Ｂ、ＣおよびＤは、同様に、図９Ａおよび９Ｂと同じテスト信号およびスペクトルプロットを示す。
【００６９】
図１１Ｅおよび１１Ｆは、同一の選択されたＳＲＰ＆Ｍを元の図９Ｃおよび９Ｄのスペクトルプロットに適用することから生じるスペクトル変化を示す。
【００７０】
図１１Ｅおよび１１Ｆは、かなり違った分布になっていることが分かる。図１１Ｇおよび１１Ｈは、図１１Ｅおよび１１Ｆのスペクトルプロットに適用される従来のＩＤＦＴから生じる波形を示し、２つの変換された波形が生成されている。
【００７１】
元のかなりよく似た信号に対する本発明の適用は、それらの波形（ＷＳＤ）に関して非常に違うように見える信号を生成することが分かる。
【００７２】
この例では、展開された置換およびマッピングは、元のプロットのリンクされた大きさおよび位相ベクトルの非常に単純なランダムな再配列である。含まれている数値の置換は、図４３を参照して後述する方法で、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）ランダム再配列ルーチンによって生成された。
【００７３】
図１２は、ＴＥＳＰＡＲ　Ｓ‐行列相関を用いて比較されたときの、通常信号（図１２Ａ）および再配列された信号（図１２Ｂ）のためのシステム比較アンサンブル（ＳＣＥ）を示す。図１２Ｂから、各セット内での一貫性の改良が著しいことが分かる。また、ＳＣＥの右手上側のブロックに示すような２つのデータのセット間での、すなわち通常および強調された境界間での非常に低い相関得点が、図３の理想に近づいている。
【００７４】
図１３は、同様に、図１１Ａおよび１１Ｂと同じ例としての信号を示すが、別のランダムな置換によって処理され、図１１と同じ方法が展開されている。本発明の新しい置換およびマッピングから生じる修正された波形は、図１１Ｇおよび１１Ｈのそれらと比較して、異なる波形になることが図１３から分かる。しかし、図１１と同様に、本発明の適用は、それらの波形記述子（ＷＳＤ）に関して非常に違うことが分かる信号を生じる。
【００７５】
図１４Ａは、図１３Ａおよび１３Ｂの未処理の信号に適用されるシステム比較アンサンブルを記録する。また、比較のために、図１４Ｂのアンサンブルは、再配列後の得点を示す。異なる相関ルーチンの適用を例示するために、ここでは、ＤＺ行列相関が用いられた。分類性能の改良は、ここでも著しい。
【００７６】
図１５。この例では、図９Ａから９Ｄと同じ信号のペアが用いられ、この信号のセットに適用されたときの、もう一つの完全に異なるスペクトル再構成置換およびマッピングアルゴリズムの効果を示している。
【００７７】
図１５Ａから１５Ｄは、それらの関連しているスペクトルを有する通常および強調された信号を示す。
【００７８】
図１６Ａおよび１６Ｂは、図１０Ａおよび１０Ｂの繰り返しであり、Ｓｏ行列およびＤＺ行列相関ルーチンに対して変更されていないデータセットのための比較アンサンブルを示している。
【００７９】
図１７Ａ、Ｂ、ＣおよびＤは、図１１Ａから１１Ｈの４つの波形およびスペクトルプロットの繰り返しである。
【００８０】
図１７Ｅおよび１７Ｆは、置換プロセスの一部として「多対１」減少マッピングを組み込んだ置換およびマッピング手順の適用を示す。アルゴリズムは、構造化されているが非線形な仕方の各個々のスペクトル要素を再配列して、スペクトル実体を、変換されるときに、オーバーラップして合計することができる。
【００８１】
この手順を適用すると、非常に少ないスペクトル占有（２項目のみ）および大きく異なる復元された波形を有するスペクトルプロットが生成されることが、図１７Ｅ、Ｆ、ＧおよびＨから見られる。この例では、例としての非線形減少マッピングが、ＤＦＴの大きさ要素にのみ適用され、変換されたスペクトルプロットの位相要素は、元のものと同一のままであることに注意すべきである。
【００８２】
図１８Ａは、元のデータのＳ行列相関のためのシステム比較アンサンブルを示し、図１８Ｂは、本発明の置換およびマッピングの後の同じデータセットの行列相関を示す。本発明によって提供される分類の改良は、図１８Ｂに示されている。
【００８３】
図１９は、通常および置換されたデータセットのための、両方の場合におけるＤＺ　ＷＳＤ行列相関を用いた比較アンサンブルを示す。改良は、図１９Ｂから明らかである。
【００８４】
図２０から２３
図２０は、回転機械から生じる典型的な波形を示す。図２０Ａは機械が良好な条件にあるときであり、図２０Ｂは機械が不良モードで動作しているときである。両方の見本のデータのセットの対応するスペクトルプロットを、それぞれ図２０Ｃおよび２０Ｄに示す。
【００８５】
図２１は、「良好」の６つのこのような例の、「不良」信号の６つの例との比較アンサンブルを示す。図２１に示したシステム比較アンサンブル相関得点は、ＴＥＳＰＡＲ　ＤＺ　ＷＳＤ相関のためのものである。
【００８６】
図２２は、図１７に示したものと同様の非線形ＳＲＰ＆Ｍを適用する効果を示す。この例では、異なる被乗数関数が用いられたが、しかし、前記と同様に、元の位相要素は不変のままだった。ここで、図２２Ｅおよび２２Ｆにおいて、元のスペクトルデータは、減少マッピングによって、６つのスペクトル要素のみに減少させられたことが分かる。標準の逆フーリエ変換（ＩＦＴ）によって得られる結果としての信号を、図２２Ｇおよび２２Ｈに示す。図２３Ａおよび２３Ｂに、それぞれ、本発明の恩恵なしで生成されたアンサンブルと、本発明を用いて生成されたアンサンブルとを示す。改良は、明らかである。
【００８７】
図２４から２８
図２４から２８は、かなりの、例えば１０倍のアンダーサンプリング（ｕｎｄｅｒ ｓａｍｐｌｉｎｇ）によって、ひどく破損された小さいセットの音声波形（”ｓｉｘ”および”ｆｉｘ”）に適用された本発明を示す。
【００８８】
図２４は、図２４Ａおよび２４Ｂに、２つの破損された波形を示す。図２４Ｃおよび２４Ｄは、これらの２つの信号のスペクトルプロットを示す。スペクトル要素は、エイリアシングおよびスペクトルフォールドオーバー（ｆｏｌｄｏｖｅｒ）によって、ひどく損傷されている。
【００８９】
図２５に、各単語の５つの例のシステム比較アンサンブルを示す。図２５Ａに、Ｓ‐行列ＷＳＤ相関の結果を示す。図２５Ｂに、ＤＺ行列ＷＳＤ相関を用いた同等の得点を示す。本発明の恩恵なしでは、両方の場合において、結果は、図３の理想と比較して、非常にひどい。
【００９０】
図２６は、図２６Ａおよび２６Ｂに元の見本（ｓｐｅｃｉｍｅｎ）の信号を示し、図２６Ｃおよび２６Ｄに元のスペクトルプロットを示す。
【００９１】
この実例のために、ランキングに基づくＳＲＰ＆Ｍが展開される。この手段によって、単語”ｓｉｘ”の全ての個々のスペクトルプロットの大きさプロフィールは、平均され、得られた平均大きさプロットＳｏは、再配列された、例えば大きさの降順にランク付けされた、その大きさ要素を持つ。元のセットのスペクトル実体の平均に基づいていて、元のセットのスペクトル実体の個々の大きさ要素にわたって適用される、この新しい置換順序は、テスト中の信号のスペクトルプロットの個々の大きさ要素にわたって適用される。図２６Ｅは、見本の単語”ｓｉｘ”のために得られた、平均され、かつランク付けされたプロットを示す。図２６Ｆは、見本の単語”ｆｉｘ”のスペクトル要素に適用された、この特定の平均されかつランク付けされた置換を示す。この例では、ランキング置換は、スペクトルプロットの大きさ要素にのみ適用され、位相要素は変換されないままになっている。
【００９２】
図２６Ｇおよび２６Ｈは、本発明の適用から生じる波形を示す。
【００９３】
図２７は、ＴＥＳＰＡＲ　ＷＳＤ　Ｓ‐行列大きさ相関のための比較アンサンブルを示す。図２７Ｂは本発明のＳＲＰ＆Ｍを有するものであり、図２７Ａは本発明のＳＲＰ＆Ｍなしのものである。
【００９４】
図２８は、ＴＥＳＰＡＲ　ＷＳＤ　ＤＺ大きさ相関を用いた測定の同様のセットを示す。図２８Ａは本発明なしのものであり、図２８Ｂは本発明を有するものである。ここでも、両方の相関領域において、改良が著しい。
【００９５】
図２９から３２（英国特許番号２３０６０１０：ウェールズ大学　に関して）
図２９から３２は、英国特許番号２３０６０１０（ウェールズ大学）に記載されたＷＳＤシステムに対する本発明の適用を示す。
【００９６】
図２９は、図９と同じものであって、それらのＤＦＴ大きさプロットと共に、通常および強調された信号を示す。
【００９７】
図３０は、図１３の変換を利用して変換された信号の表現を示す。該当する変換されたスペクトル大きさプロットを、図３０Ｃおよび３０Ｄに示す。
【００９８】
この例では、見本の波形は、１５個の「ルーラー長さ」にわたる英国特許番号２３０６０１０に開示されたアルゴリズムを用いてコード化される。従来の角度および大きさ相関による差異の比較ルーチンが、得られたデータセット上で実行される。ここでは、試験は、図２９Ａおよび２９Ｂに示した２つの信号に限られている。
【００９９】
図３１は、英国特許番号２３０６０１０において言及された測定「Ｄ（ｒ）」の３つのプロットを示す。図３１Ａは、２つの通常信号のための比較のプロットおよび従来の角度（ａ）および大きさ（ｍ）相関得点を示す。図３１Ｂは、２つの強調された信号のための比較のプロットおよび得点を示す。相関得点は、英国特許番号２３０６０１０に示されたような、角度（ａ）および大きさ（ｍ）相関のための、１４個の「ルーラー長さ」にわたって区別して調べられた、それらの個々の「Ｄ（ｒ）」信号のためのものである。図３１Ｃは、通常信号対強調された信号のための同様のプロットおよび相関得点を示す。
【０１００】
図３２は、英国特許番号２３０６０１０に関して上述したのと同じ手順を示し、信号の同じセットに適用されるが、それは本発明のＳＲＰ＆Ｍの後に、である。図３２Ａおよび３２Ｂから、２つの通常信号は、本発明の手順によって修正されるときに、非常に高く相関することが分かる。
【０１０１】
同様に、図３２Ｂにおいて、２つの強調された信号もまた、変換されるときに、非常に高く相関する。図３２Ｃは、本発明による変換後に、通常信号を強調された信号と比較し、相関がとられたときに、通常および強調された信号は、この測定によれば、類似性を有していない、すなわち、それらは直交することを示す。この単純な比較は、本発明が、英国特許番号２３０６０１０に開示されたＷＳＤシステムのタイプに適用できることを示す。
【０１０２】
図３３（ウェーブレットＷＳＤに関して）
図３３は、例えば英国特許番号６１７３９７４に開示されたような「ウェーブレット」システムとして知られているタイプのＷＳＤシステムに対する本発明の適用を示す。図３３Ａおよび３３Ｂは、それぞれ通常信号および強調された信号を示す。図３３Ｃおよび３３Ｄに示した波形は、周知の手段によって、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）ウェーブレットハンドブックから導き出される、これらの信号のＭＡＴＬＡＢ（登録商標）ウェーブレット表現である。図３３Ｃは、通常信号のレベル１の概算を示す。図３３Ｄは、強調された信号のためのレベル１の概算を示す。図３３Ｅおよび３３Ｆは、それぞれ通常および強調された信号のためのレベル１の詳細を示す。
【０１０３】
本発明の適用のない、ウェーブレットのレベル１の概算のためのシステム比較アンサンブル（ＳＣＥ）を図３４に示す。これらのウェーブレットのレベル１の概算の標準のＳ行列およびＤＺ行列の比較を図３４に示す。信号の分類または弁別は、図３の理想から、ほど遠い。
【０１０４】
図３５は、図３３の信号に対する本発明の適用を示す。詳細には、図３５Ａおよび３５Ｂは、変換された信号を示し、図３５Ｃおよび３５Ｄは、これらの変換された信号のレベル１の「概算」を示し、図３５Ｅおよび３５Ｆは、変換された信号のレベル１の「詳細」を示す。
【０１０５】
本発明のＳＲＰ＆Ｍ手順の後には、レベル１の概算は、ＳＲＰ＆Ｍの前とは非常に異なることが認められる。それらの違いが、元の信号のレベル１の概算より非常に明白であることは、明らかである。同様に、処理されたデータセットのためのレベル１の詳細も、非常に異なっていて、したがって、より簡単に識別され、弁別され、または記述される。
【０１０６】
図３６は、通常および強調された波形の、１２個の例にわたる、これらの違いを示す。図３６Ａは、ＳＲＰ＆Ｍが適用される前の比較得点を示し、図３６Ｂは、ＳＲＰ＆Ｍが適用された後を示す。ここでの改良も著しい。
【０１０７】
手順が置換および適用される比較方法に比較的無感応であることを確認するために、図３７は、同様に、図３５のそれと異なる置換後の同じデータを示し、通常および強調された信号のために、該当するレベル１の概算およびレベル１の詳細と共に適用される。
【０１０８】
図３８は、図３７に関連し、置換の前後での比較アンサンブルを示し、ここでも、同様に、改良は著しい。
【０１０９】
図３９から４２は、それぞれ、図１１Ｃから１１Ｆの拡張されたバージョンであり、外面的には同じものを見ている２つの異なる信号の問題の評価を援助するためのものである。
【０１１０】
図３９から４２
以下、単純な線形のスペクトル再構成置換およびマッピングについて述べる。
【０１１１】
２つのセットのｐｃｍ信号が、識別を示すために選択される。これらは、「通常」および「強調された」と呼ばれ、各セット内に１２個の例を有している。
【０１１２】
最初に、ＳＲＰ＆Ｍの範囲が調整可能であることに対して、一般的な性能基準を確立することが必要である。
【０１１３】
ＷＳＤコーディングを波形の両方のセットに適用することが、これを行う。ＷＳＤコード化されたデータは、Ｓｏ、ＤＺ、または、その他の任意のＷＳＤフォーマットであってもよいが、理想的なシステム比較アンサンブル（ＩＳＣＥ）において組み立てられる。このＩＳＣＥは、「最適化されていない」比較データのセット（すなわちＳＲＰ＆Ｍなしのベースライン性能インジケータ）を形成する。
【０１１４】
ＳＲＰ＆Ｍ最適化シーケンスは、「通常」および「強調された」波形セットをとり、ＤＦＴを適用し、波形をスペクトルプロットに変換する。
【０１１５】
同一のＳＲＰ＆Ｍ操作が、同様に、スペクトルの両方のセットに適用される。
【０１１６】
ＩＤＦＴが、スペクトルプロットの両方のセットを変換して、「修正された」波形に戻すために適用される。これらの新しい波形は、新しいＷＳＤを作成するために元の波形に適用されたものと同様の処理にかけられ、それは、それらの該当するＩＳＣＥにおいて比較される。
【０１１７】
２つのＩＳＣＥ（最適化されていないもの、およびＳＲＰ＆Ｍ修正されたもの）が、一組のあらかじめ確立された規則を用いて、識別性能が強化されたかどうかを調べるために比較される。もしそうであれば、置換は、結果の表に記録される。
【０１１８】
次に、新しいＳＲＰ＆Ｍ操作が適用され、シーケンスが繰り返される。最良の結果の小さい表が、機能するシステムへの具体化の前の更なる試験のために組み立てられる。
【０１１９】
この例では、用いられた置換およびマッピングは、元のスペクトルプロットのリンクされた大きさおよび位相ベクトルの置換による、単純なランダムな記録であった。継続的なランダム置換が、改良された分類を達成するために研究された。
【０１２０】
上記のように、有益な（改良された）置換が、ランダムに生成されたスペクトル再配列の連続の前後に２つのデータのセットにわたって得られた分類をテストすることによって同定された。各再配列の後に、最新の結果が、以前に記録された「ｎ」個の結果と比較され、この最新の置換が、このセットの既存の要素のいずれよりも「より良い」場合に、既存の要素を置き換えて、「ｎ」個のセットに加えられる。この場合の「より良い」とは、以下の手順を意味する。
ａ．　同じセットの個々の要素間での相関得点を増加させる。
ｂ．　２つの異なるセットの個々の要素間での相関得点を減少させる。
【０１２１】
「より良い」の例は、以下のような継続的なランダム置換から生じる比較を受け入れて記録する単純な手順であってもよい。
ａ．　同じセット内の個々の要素間の相関は、言ってみれば０．８以下ではない。
ｂ．　２つの別々のセット（すなわち通常または強調されたもの）の個々の要素間の相関は、以前に保存された「ｎ」個の置換のいずれよりも高くない。ここで「ｎ」は、示したように、４と８の間の数であってもよい。
ｃ．　最近の試験が、「ｎ」個の以前に格納された項目のいずれよりも良い場合に、「ｎ」個のリスト内の数値的に最新版から最も遠い項目を、この最新版によって置き換える。
ｄ．　その結果、このセット「ｎ」の要素に関する分類誤りは、次第に減少する。
【０１２２】
したがって、このような手段によって、調査された例えば１０，０００回の置換全体のうちの、２つのセットの信号の最も大きい分離を生成する「ｎ」個の置換（図３の「理想的なシステム比較アンサンブル」参照）が、更なる試験のための「ｎ」個の小さい、最適化された、残されたセットを同定するために保存される。
【０１２３】
ＳＲＰ＆Ｍの効果は、図１２および１４に示した例から、明らかに見て取ることができ、それは、ＳＲＰ＆Ｍから生じる改良された性能を示す。したがって、これらのデータのために、
１２ｘ１２のＳｏ行列比較のセットにわたって、
ＳＲＰ＆Ｍの前：　最悪の例　通常対通常＝０．４５
ＳＲＰ＆Ｍの後：　最悪の例　通常対通常＝０．９７
ＳＲＰ＆Ｍの前：　最悪の例　強調対強調＝０．６８
ＳＲＰ＆Ｍの後：　最悪の例　強調対強調＝０．９８
ＳＲＰ＆Ｍの前：　最悪の例　通常対強調＝０．４５
ＳＲＰ＆Ｍの後：　最悪の例　通常対強調＝０．９７
展開された「ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）」関数：
ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）
Ｔｈｅ ＭａｔｈｓＷｏｒｋｓ， Ｉｎｃ．
２４ Ｐｒｉｍｅ Ｐａｒｋ Ｗａｙ，
Ｎａｔｉｃｋ，
Ｍａｓｓ． ０１７７６０
ｉ．　関数”ｒｅａｄｐｃｍ．”を用いてｐｃｍを読み込む。
ｉｉ．　”ｒｅｍｏｖｅｄｃ．”を用いてｐｃｍの例からｄｃレベルを除去する。
ｉｉｉ．　’Ｌ’を計算する：（ｓｉｇｎａｌ／２の長さ、すなわちＤＦＴベクトルの長さ）
ｉｖ．　’ｐ’をセットする：調査されるべき置換の数、例えば１０，０００。
ｖ．　その初期状態に乱数ジェネレータをリセットする。（ｒａｎｄ（’ｓｔａｔｅ’，０））
ｖｉ．　以下のステップ、ｖｉｉ−ｘｉｉｉを’ｐ’回繰り返す。
ｖｉｉ．　”ｒａｎｄｐｅｒｍ”関数を用いて、数１から’Ｌ’のランダムな置換（‘Ｒ）を生成する。
ｖｉｉｉ．　示したように、ステップｉｘ−ｘｉｉを繰り返す。
ｉｘ．　ＤＦＴを得る（ＤＦＴアルゴリズムのための後述参照）
ｘ．　インデックスとして’Ｒ’を用いて、ＤＦＴ大きさおよび位相ベクトルを記録する。
ｘｉ．　ＩＤＦＴ、または、その他の同様の手順を用いて波形を復元し、記録されたＤＦＴベクトルを用いて、変換されたｐｃｍを生成する。（ｐｃｍ復元アルゴリズムのための後述参照）。
ｘｉｉ．　ＳｏおよびＤＺ行列を、ＴＥＳＰＡＲツールボックスからのルーチンを用いて、この変換されたｐｃｍから生成する。
ｘｉｉｉ．　全てのＳｏおよびＤＺ行列のための「得点」を用いて相関を計算する。（通常対通常、強調対強調および通常対強調）。
ｘｉｖ．　上記の基準を用いている、’ｐ’回の反復の後の、最良の置換のセットが保存される。（Ｓｏのための最良の置換は、ＤＺのための最良の置換、または、その他のＷＳＤコーダー変形と異なっていてもよさそうである）。
【０１２４】
上述したような、今説明したＳＲＰ＆Ｍプロセスを、図３９から４２に示す。
【０１２５】
図３９および４０は、典型的な通常信号のＤＦＴを示す。
【０１２６】
図４１および４２は、典型的な強調された信号のＤＦＴを示す。
【０１２７】
説明を助けるために、図３９および４１における、各スペクトルプロットの最も大きい８個の大きさには、ベクトルにおける、変換前の数値位置（図３９および４１）のラベルが付けられているので、それらの変換後の数値位置（図４０および４２）との比較を行うことができる。「通常」および「強調された」例において、最大の大きさは、図３９および４１における位置３０と４５の間に現れることが分かる。ＳＲＰ＆Ｍ前のスペクトルプロット内に密集しているとき、プロフィールが似ているように見えるが、一番上の８つの大きさは、２つの例において同じ数値位置にはないし、大きさについても同様に異なっている。
【０１２８】
図４０および４２は、ＳＲＰ＆Ｍ後の一番上の８つの大きさスペクトルの数値位置を示す。矢印が付けられた数は、各々のスペクトル線の一番上の数で示した、それらのスペクトルの元に対して、新しい（置換された）位置を示す。これらのスペクトルを復元することによって生成された、変換された波形を、図１１Ｇ（通常）および図１１Ｈ（強調された）に示す。
【０１２９】
下記の表は、一番上の８つの大きさスペクトルの数値位置を示し、そこから、同じ位置の要素は、同じように置き換えられることが分かる。
【表１】
2004510206.tif 000003
【０１３０】
図１７および４３から４６
非線形で、要素が減少する乗法のスペクトル再構成置換およびマッピングを以下で説明する。ここでは、例えば、スペクトル大きさのみが操作され、位相は不変のままである。
【０１３１】
この例においては、図３９から４２を参照して直前に記載した例におけるものと同様に、同じ２つのセットのｐｃｍ信号すなわち「通常」および「強調された」波形が、各々の１２個の例を用いて、比較のために用いられた。前記と同様に、比較の根拠として、１２個のｐｃｍ信号の両方のセットは、従来のＴＥＳＰＡＲ「Ｓｏ」および「ＤＺ」コーディングフォーマットにコード化された。標準の相関比較によって、理想的なシステム比較アンサンブル［ＩＳＣＥ］が、ＳｏおよびＤＺ変形のために作成された。これは、これらのＷＳＤコーディングフォーマットの未処理のバージョンのために、１つのセットの従来のベースライン分類性能インジケータを確立した。
【０１３２】
ＳＲＰ＆Ｍ処理に備えて、元の通常および強調された信号セットの１２個の要素が、従来のＤＦＴアルゴリズムに提出され、２つのセットの各々における１２個の信号の各々のために個々のスペクトルプロットが生成される。前述したように、単一の同一の指定されたＳＲＰ＆Ｍ置換は、それから、両方のセットの１２個の要素の個々のスペクトルプロットの各々に適用された。
【０１３３】
２ｘ１２の個々の修正されたスペクトルＳｏは、それから、ＩＤＦＴによって、または、その他の（周波数から時間への）復元手段によって、変換されて、波形に戻された。
【０１３４】
これらの例の「ＳＲＰ＆Ｍ」手段によって、波形データの２つの元のセットの各々の１２個の個々の要素が変換された。
【０１３５】
このプロセスによって生成された１２個の変換された波形の２つの新しいセットの個々の要素は、それから、元の変換されていないデータに適用されたものと同一のコーディング仕様を用いている、ＳｏおよびＤＺコーダーすなわち典型的なＷＳＤコーダーのコーディングに渡された。
【０１３６】
同じ標準の相関比較によって、理想的なシステム比較アンサンブル（ＩＳＣＥ）が、ＳｏおよびＤＺ変形を用いているＳＲＰ＆Ｍ変換されたバージョンのために作成された。このプロセスの例の説明および結果を図１７に示す。
【０１３７】
元の変換されていないデータのＩＳＣＥが、変換されたバージョンのそれらと比較され、その特定のＳＲＰ＆Ｍ置換から生じた分類における改良が評価される。
【０１３８】
このプロセスは、それから別の置換について繰り返され、調査に用いられた置換の全数から「ｎ」個の置換の最良の小さいサブセットが同定される。
【０１３９】
以下の例において、用いられた置換およびマッピングは、各個々のスペクトル要素を、構造化された、非線形の仕方で記録するので、個々のスペクトル項目は、変換されるときに、オーバーラップおよび合計が可能である。各スペクトル位置は、整数「ｍ」（被乗数）を掛けられ、そして、新しい位置は、サンプル範囲の両側にラッピング（ｗｒａｐｐｉｎｇ）を有する「ｍ」を掛けた後の周波数位置である。（セクション３ｃにおける被乗数関数を参照せよ。）継続的な置換が、改良された分類を達成するために調査された。
【０１４０】
前述したように、有益な（改良された）置換が、スペクトルの再配列の連続の前後で２つのセットのデータにわたって得られた分類をテストすることによって同定された。各再配列の後に、最新の結果が、以前に記録された「ｎ」個の結果と比較され、この最新の置換が、このセットの要素のいずれかより「より良い」場合に、「ｎ」個のセットに加えられる。この場合に、「より良い」は、以下の手順を意味する。
ａ．　同じセットの個々の要素間の相関得点を増加させる。
ｂ．　２つの別々のセットの個々の要素間の相関得点を減少させる。
【０１４１】
限定するものではない例として、「より良い」の例が、継続的なランダム置換から生じる比較を受け入れて記録する単純な手順であるとき、
ａ．　同じセット内の個々の要素間の相関は、０．８以下ではない。
ｂ．　２つの別々のセットの個々の要素間の相関は、以前に保存された「ｎ」個の置換のいずれよりも高くない。ここで「ｎ」は、例えば４と８の間の数である。
ｃ．　最近の試験が、「ｎ」個の以前に格納された項目のいずれよりも良い場合に、「ｎ」個のリスト内の数値的に最新版から最も遠い項目を、この最新版によって置き換える。
ｄ．　その結果、このセット「ｎ」の要素に関する分類誤りは、次第に減少する。
【０１４２】
したがって、このような手段によって、調査された置換全体のうちの、２つのセットの信号の最も大きい分離を生成する「ｎ」個の置換（図３の「理想的なシステム比較アンサンブル」参照）が、更なる試験のための「ｎ」個の小さい、最適化された、残されたセットを同定するために保存される。
【０１４３】
ＳＲＰ＆Ｍの効果は、図１８および１９に示した例から、明らかに見て取ることができ、それは、ＳＲＰ＆Ｍから生じている改良された性能を示している。したがって、これらのデータのために、
１２ｘ１２のＳｏ行列比較のセットにわたって、
ＳＲＰ＆Ｍの前：　最悪の例　通常対通常＝０．４５
ＳＲＰ＆Ｍの後：　最悪の例　通常対通常＝０．９９
ＳＲＰ＆Ｍの前：　最悪の例　強調対強調＝０．６８
ＳＲＰ＆Ｍの後：　最悪の例　強調対強調＝１．００
ＳＲＰ＆Ｍの前：　最悪の例　通常対強調＝０．９９
ＳＲＰ＆Ｍの後：　最悪の例　通常対強調＝０．１８
展開された「ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）」関数
ｉ．　関数”ｒｅａｄｐｃｍ．”を用いてｐｃｍを読み込む。
ｉｉ．　”ｒｅｍｏｖｅｄｃ．”を用いてｐｃｍの例からｄｃレベルを除去する。
ｉｉｉ．　’Ｌ’：（信号／２の長さ、すなわちＤＦＴベクトルの長さ）　を計算する。
ｉｖ．　’ｍ’：調査のための被乗数、例えば１０，２０，３０．．．４００または２，４，６．．．１００　をセットする。
ｖ．　”ｍ”の各値について以下のステップｖｉ−ｘｉｉを繰り返す。
ｖｉ．　例の各々についてステップｖｉｉ−ｘｉを繰り返す。
ｖｉｉ．　ＤＦＴを得る（ＤＦＴアルゴリズムについては後述参照）。
ｖｉｉｉ．　被乗数アルゴリズムを用いることによってＤＦＴ大きさベクトルの各要素の新しい周波数位置を計算する（セクション３参照）。
ｉｘ．　被乗数アルゴリズムを適用した後に、大きさ要素が、すでにふさがっている周波数位置に到着した場合には、すでにそこにあった大きさとの合計がとられる。これは、ＳＲＰ＆Ｍの特徴の図の１０．３の記載におけるものに関係する「多から１への」減少マッピングという結果になる。
ｘ．　変換された大きさベクトルおよび元の位相ベクトルを用いて波形を復元して、変換されたｐｃｍを生成する（ｐｃｍ復元アルゴリズムについてはセクション３参照）。
ｘｉ．　ＴＥＳＰＡＲツールボックスからのルーチンを用いて、この変換されたｐｃｍからＳｏおよびＤＺ行列を生成する。
ｘｉｉ．　全てのＳｏおよびＤＺ行列に対する「得点」を用いて相関を計算する（通常対通常、強調対強調および通常対強調）。
ｘｉｉｉ．　上記の基準を用いて１つのセットの最良の置換が保存される（Ｓｏのための最良の置換は、ＤＺのための最良、または他のＷＳＤコーダー変形と異なっていてもよさそうである）。
【０１４４】
前述したように、今説明したＳＲＰ＆Ｍプロセスは、図４３から４６に示されている。
【０１４５】
図４３および４４は、典型的な通常信号のＤＦＴを示す。
【０１４６】
図４５および４６は、典型的な強調された信号のＤＦＴを示す。
【０１４７】
説明を助けるために、図４３および４５における、各スペクトルプロットの最も大きい８つの大きさには、ベクトルにおける、それらの変換前の数値位置（図４３および４５）のラベルが付けられているので、それらの変換後の数値位置（図４４から４６）との比較を行うことができる。「通常」および「強調された」例において、最大の大きさは、位置３０と４５の間に現れることが分かる。ＳＲＰ＆Ｍ前のスペクトルプロット内に密集しているとき、プロフィールが似ているように見えるが、一番上の８つの大きさは、２つの例において同じ数値位置にはないし、大きさについても同様に異なっている。
【０１４８】
図４４から４６は、ＳＲＰ＆Ｍ後の、一番上の８つの大きさスペクトルの数値位置を示す（この例では被乗数として２００が用いられる）。水平の目盛りは、各々のスペクトル線の一番上の数によって示された、それらのスペクトルの元と共に、新しい（置換された）位置を示す。これらのスペクトルを復元することによって生成された、変換された波形は、図１７Ｇ（通常）および図１７Ｈ（強調）におけるＳＲＰ＆Ｍの特徴に示されている。
【０１４９】
下記の表は、一番上の８つの大きさスペクトルの数値位置を示し、ここから、同じ位置の要素は、同様に置き換えられることが分かる。
【表２】
2004510206.tif 000004
【０１５０】
位置１での大きさは、波形（ｄｃ）の復元に用いられないので、図４４から４６は、位置１での大きさを与えていないことに留意する必要がある。
アルゴリズムの詳細
ａ．　ＤＦＴ
ＮＳ＝ｌｅｎｇｔｈ（ｓｉｇ）　　サンプルの数を得る
Ｎｔ＝ｆｉｘ（Ｎｓ／２）
Ｘ＝ｆｆｔ（ｓｉｇ）　　　　ＤＦＴベクトルを生成する
Ｘ＝Ｘ（１：Ｎｔ）　　　　　スペクトルの最初の半分を見る必要があるのみ−鏡像を必要としない
ＲＲ＝ａｂｓ（Ｘ）　　　　　大きさベクトルを生成する
Ａ＝ａｎｇｌｅ（Ｘ）　　　　角度ベクトルを生成する
ｂ．　ＩＤＦＴ
３つのベクトルが分離されないときのＭＡＴＬＡＢ　ＩＤＦＴを用いた逆ＤＦＴ
Ｘ（Ｎｔ＋１：Ｎｓ）＝０　　　　　ゼロ　スペクトルの上半分
ｒｅｃ＝２＊ｒｅａｌ（ｉｆｆｔ（Ｘ））　　ＤＦＴベクトルＸ上でＩＤＦＴを実行する
３つのベクトルが分離されるときのＭＡＴＬＡＢ　ＩＤＦＴを用いた逆ＤＦＴ
Ｚ＝ＲＲ＊ｅｘｐ（ｓｑｒｔ（−１）＊Ａ）　ＲＲはＤＦＴ大きさベクトル、ＡはＤＦＴ角度ベクトル
Ｚ（Ｎｔ＋１：Ｎｓ）＝０　　　　　ゼロ　スペクトルの上半分
ｒｅｃ＝２＊ｒｅａｌ（ｉｆｆｔ（Ｚ））　　ＤＦＴベクトルＺ上でＩＤＦＴを実行する
そのＤＦＴの指定された期間からのｐｃｍの復元
Ｗ＝２＊ｐｉ＊（１：Ｎｔ）／Ｎｓ　　　周波数位置ベクトルを生成する
ｔ＝１：Ｎｓ
ｒｅｃ＝Ｘ（１）／２
ｆｏｒ Ｋ＝２：Ｎｔ
ｒｅｃ＝ｒｅｃ＋ＲＲ（ｋ）＊ｃｏｓ（Ｗ（ｋ−１）＊ｔ＋Ａ（ｋ））
ｅｎｄ
ｒｅｃ＝２＊ｒｅｃ／Ｎｓ
ｃ．　被乗数関数
変数
’ｓ’は、大きさベクトルにおけるサンプルの数である。
’ｆ’は、周波数位置である。
’ｍ’は、スペクトル乗数（すなわち被乗数）である。
’ｎｅｗＷ’は、サンプル範囲の両側にラッピングを有するｍを掛けた後の周波数位置である。
アルゴリズム
ｑ＝ｆｉｘ（（ｍ＊ｆ）／ｓ）
ｚ＝（−１）＾ｑ
ａ＝（１−ｚ）／２
ｎｅｗＷ＝ａ＊ｓ＋ｚ＊ｍｏｄ（ｍ＊ｆ，ｓ）
新しい周波数位置がゼロになったら、それを１にセットする：
ＩｆｎｅｗＷ＝＝０
ｎｅｗＷ＝１
ｅｎｄ
【０１５１】
図４７
最適のＳＲＰ＆Ｍが得られる反復的なプロセスを、図４７のフローチャートに示す。
【０１５２】
図４８
これは、本発明の一つの可能な応用を概略的に示す。
【０１５３】
機械４８１には、センサ４８２が取り付けられているので、機械が動作しているときに、センサは、機械の動作状態を表す電気信号を生成する。
【０１５４】
この信号は、本発明を組み込んでいる不良検出システム４８３に供給される。
【０１５５】
システム４８３は、図４の４２から４７と同等である。
【０１５６】
前述したように、本発明は、デジタルまたはアナログ形式で実現されることができる。周知の方法、例えばＢｅｋｅｒ ＆ Ｐｉｐｅｒによって記述されたもの［Ｊ．Ｊ． Ｂｅｋｅｒ ａｎｄ Ｆ．Ｃ． Ｐｉｐｅｒ． Ｓｅｃｕｒｅ Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ． ＩＳＢＮ ０−１２−０８４７８０−９． １９８５． Ｃｈａｐｔｅｒ ４ − Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｏｍａｉｎ Ｓｃｒａｍｂｌｉｎｇ］による、周波数領域および時間領域の再配列のための、古典的なアナログフィルタ設計と関連するアナログプロセスによるアナログ処理が用いられることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】同じエネルギー密度スペクトルを持っている３つの波形を示す。
【図１Ｂ】同じエネルギー密度スペクトルを持っている３つの波形を示す。
【図１Ｃ】同じエネルギー密度スペクトルを持っている３つの波形を示す。
【図１Ｄ】同じエネルギー密度スペクトルを持っている３つの波形を示す。
【図２】従来技術のＷＳＤシステムの概略図である。
【図３】理想的な「システム比較アンサンブル」（ＳＣＥ）を示す。
【図４】図２と同様であるが、本発明を組み込んでいる。
【図５Ａ】本発明によって、元の信号のスペクトルプロットが、どのように再構成されるかの、２つの例を示す。
【図５Ｂ】本発明によって、元の信号のスペクトルプロットが、どのように再構成されるかの、２つの例を示す。
【図５Ｃ】本発明によって、元の信号のスペクトルプロットが、どのように再構成されるかの、２つの例を示す。
【図６Ａ】図５と同様な、再構成の第３の例を示す。
【図６Ｂ】図５と同様な、再構成の第３の例を示す。
【図７Ａ】図５と同様な、第４の再構成を示す。
【図７Ｂ】図５と同様な、第４の再構成を示す。
【図８】要するに図２および４の組合せであり、図２の従来技術のＷＳＤシステムと図４の本発明のシステムとの間の比較を提供する。
【図９Ａ】回転機械に由来する通常および強調された信号の波形およびＥＤＳプロットを示す。
【図９Ｂ】回転機械に由来する通常および強調された信号の波形およびＥＤＳプロットを示す。
【図９Ｃ】回転機械に由来する通常および強調された信号の波形およびＥＤＳプロットを示す。
【図９Ｄ】回転機械に由来する通常および強調された信号の波形およびＥＤＳプロットを示す。
【図１０Ａ】図９と関係していて、図３と同等であるが、図９の信号のためのシステム比較アンサンブルを示す。
【図１０Ｂ】図９と関係していて、図３と同等であるが、図９の信号のためのシステム比較アンサンブルを示す。
【図１１Ａ】図９の繰り返しだが、加えて、図９の信号に適用されるときの本発明の第１の再構成の図である。
【図１１Ｂ】図９の繰り返しだが、加えて、図９の信号に適用されるときの本発明の第１の再構成の図である。
【図１１Ｃ】図９の繰り返しだが、加えて、図９の信号に適用されるときの本発明の第１の再構成の図である。
【図１１Ｄ】図９の繰り返しだが、加えて、図９の信号に適用されるときの本発明の第１の再構成の図である。
【図１１Ｅ】図９の繰り返しだが、加えて、図９の信号に適用されるときの本発明の第１の再構成の図である。
【図１１Ｆ】図９の繰り返しだが、加えて、図９の信号に適用されるときの本発明の第１の再構成の図である。
【図１１Ｇ】図９の繰り返しだが、加えて、図９の信号に適用されるときの本発明の第１の再構成の図である。
【図１１Ｈ】図９の繰り返しだが、加えて、図９の信号に適用されるときの本発明の第１の再構成の図である。
【図１２Ａ】図１０と同等であるが、図１１に関する。
【図１２Ｂ】図１０と同等であるが、図１１に関する。
【図１３Ａ】図１１と同様であるが、図９の信号における本発明の第２の再構成を示す。
【図１３Ｂ】図１１と同様であるが、図９の信号における本発明の第２の再構成を示す。
【図１３Ｃ】図１１と同様であるが、図９の信号における本発明の第２の再構成を示す。
【図１３Ｄ】図１１と同様であるが、図９の信号における本発明の第２の再構成を示す。
【図１３Ｅ】図１１と同様であるが、図９の信号における本発明の第２の再構成を示す。
【図１３Ｆ】図１１と同様であるが、図９の信号における本発明の第２の再構成を示す。
【図１３Ｇ】図１１と同様であるが、図９の信号における本発明の第２の再構成を示す。
【図１３Ｈ】図１１と同様であるが、図９の信号における本発明の第２の再構成を示す。
【図１４Ａ】図１２と同等であるが、図１３に示した再構成に関する。
【図１４Ｂ】図１２と同等であるが、図１３に示した再構成に関する。
【図１５Ａ】図９と同一である。
【図１５Ｂ】図９と同一である。
【図１５Ｃ】図９と同一である。
【図１５Ｄ】図９と同一である。
【図１６Ａ】図１０と同一である。
【図１６Ｂ】図１０と同一である。
【図１７Ａ】図１１Ａと同一である。
【図１７Ｂ】図１１Ｂと同一である。
【図１７Ｃ】図１１Ｃと同一である。
【図１７Ｄ】図１１Ｄと同一である。
【図１７Ｅ】図１１Ｅに対応するが、図１１Ｅに示したものに対する第３の再構成アルゴリズムに関する。
【図１７Ｆ】図１１Ｆに対応するが、図１１Ｅに示したものに対する第３の再構成アルゴリズムに関する。
【図１７Ｇ】図１１Ｇに対応するが、図１１Ｅに示したものに対する第３の再構成アルゴリズムに関する。
【図１７Ｈ】図１１Ｈに対応するが、図１１Ｅに示したものに対する第３の再構成アルゴリズムに関する。
【図１８Ａ】図１２Ａと同一であるが、図１７Ａから１７Ｄの信号に関する。
【図１８Ｂ】図１２Ｂと同等であるが、図１７Ｅから１７Ｈに示したような、変換されたか、または再構成された信号に関する。
【図１９Ａ】図１８Ａと同様であるが、Ｓ行列相関を示す代わりに、ＤＺ行列相関を示す。
【図１９Ｂ】図１８Ｂと同様であるが、Ｓ行列相関を示す代わりに、ＤＺ行列相関を示す。
【図２０Ａ】回転機械に由来する信号を示し、その機械が良好な動作条件にあるときである。
【図２０Ｂ】回転機械に由来する信号を示し、その機械が不良であるときである。
【図２０Ｃ】回転機械に由来する信号を示し、その機械が良好な動作条件にあるときである。
【図２０Ｄ】回転機械に由来する信号を示し、その機械が不良であるときである。
【図２１】図３と同等であるが、図２０における「良好」と「不良」との信号間のシステム比較アンサンブルを示す。
【図２２Ａ】図２０と同一であり、本発明を用いて達成された再構成を示す。
【図２２Ｂ】図２０と同一であり、本発明を用いて達成された再構成を示す。
【図２２Ｃ】図２０と同一であり、本発明を用いて達成された再構成を示す。
【図２２Ｄ】図２０と同一であり、本発明を用いて達成された再構成を示す。
【図２２Ｅ】図１７Ｅと同等であり、本発明を用いて達成された再構成を示す。
【図２２Ｆ】図１７Ｆと同等であり、本発明を用いて達成された再構成を示す。
【図２２Ｇ】図１７Ｇと同等であり、本発明を用いて達成された再構成を示す。
【図２２Ｈ】図１７Ｈと同等であり、本発明を用いて達成された再構成を示す。
【図２３Ａ】図２１と同一である。
【図２３Ｂ】図２２Ｅから２２Ｈにおける、変換されたか、または再構成された信号のためのＤＺ行列システム比較アンサンブルを示す。
【図２４Ａ】単語”ｓｉｘ”を表わす信号を示す。
【図２４Ｂ】単語”ｆｉｘ”を表わす信号を示す。
【図２４Ｃ】単語”ｓｉｘ”を表わす信号のＤＦＴを示す。
【図２４Ｄ】単語”ｆｉｘ”を表わす信号のＤＦＴを示す。
【図２５Ａ】図２４における信号のシステム比較アンサンブルのＳおよびＤＺ行列、すなわち本発明の適用なしの場合を示す。
【図２５Ｂ】図２４における信号のシステム比較アンサンブルのＳおよびＤＺ行列、すなわち本発明の適用なしの場合を示す。
【図２６Ａ】図２４と同一である。
【図２６Ｂ】図２４と同一である。
【図２６Ｃ】図２４と同一である。
【図２６Ｄ】図２４と同一である。
【図２６Ｅ】図２６Ａにおける信号に対する本発明の適用を示す。
【図２６Ｆ】図２６Ｂにおける信号に対する本発明の適用を示す。
【図２６Ｇ】図２６Ｃにおける信号に対する本発明の適用を示す。
【図２６Ｈ】図２６Ｄにおける信号に対する本発明の適用を示す。
【図２７Ａ】図２５Ａと同一であるが、ＤＺ行列ではなくてＳ行列を示す。
【図２７Ｂ】図２５Ｂと同一であるが、ＤＺ行列ではなくてＳ行列を示す。
【図２８Ａ】図２７と同様であるが、Ｓ行列ではなくてＤＺ行列を示す。
【図２８Ｂ】図２７と同様であるが、Ｓ行列ではなくてＤＺ行列を示す。
【図２９Ａ】図１７Ａと同一である。
【図２９Ｂ】図１７Ｂと同一である。
【図２９Ｃ】図１７Ｃと同一である。
【図２９Ｄ】図１７Ｄと同一である。
【図３０Ａ】図１３Ｇと同一である。
【図３０Ｂ】図１３Ｈと同一である。
【図３０Ｃ】図１３Ｅと同一である。
【図３０Ｄ】図１３Ｆと同一である。
【図３１Ａ】英国特許番号２３０６０１０において開示され、かつ権利が請求されたＷＳＤ方法に関する通常および強調された信号を示す。
【図３１Ｂ】英国特許番号２３０６０１０において開示され、かつ権利が請求されたＷＳＤ方法に関する通常および強調された信号を示す。
【図３１Ｃ】英国特許番号２３０６０１０において開示され、かつ権利が請求されたＷＳＤ方法に関する通常および強調された信号を示す。
【図３２Ａ】本発明による図３１の信号の変換を示す。
【図３２Ｂ】本発明による図３１の信号の変換を示す。
【図３２Ｃ】本発明による図３１の信号の変換を示す。
【図３３Ａ】ウェーブレットＷＳＤシステムに関して変換されていない信号を示す。
【図３３Ｂ】ウェーブレットＷＳＤシステムに関して変換されていない信号を示す。
【図３３Ｃ】ウェーブレットＷＳＤシステムに関して変換されていない信号を示す。
【図３３Ｄ】ウェーブレットＷＳＤシステムに関して変換されていない信号を示す。
【図３３Ｅ】ウェーブレットＷＳＤシステムに関して変換されていない信号を示す。
【図３３Ｆ】ウェーブレットＷＳＤシステムに関して変換されていない信号を示す。
【図３４Ａ】図３と同じタイプのものであるが、ウェーブレットＷＳＤシステムに関する変換されていないＳ行列およびＤＺ行列を示す。
【図３４Ｂ】図３と同じタイプのものであるが、ウェーブレットＷＳＤシステムに関する変換されていないＳ行列およびＤＺ行列を示す。
【図３５Ａ】本発明の適用後の変換された信号を示す。
【図３５Ｂ】本発明の適用後の変換された信号を示す。
【図３５Ｃ】本発明の適用後の変換された信号を示す。
【図３５Ｄ】本発明の適用後の変換された信号を示す。
【図３５Ｅ】本発明の適用後の変換された信号を示す。
【図３５Ｆ】本発明の適用後の変換された信号を示す。
【図３６Ａ】ウェーブレットシステムに関する、変換されていない信号のためのＳ行列および変換された信号のためのＳ行列を示す。
【図３６Ｂ】ウェーブレットシステムに関する、変換されていない信号のためのＳ行列および変換された信号のためのＳ行列を示す。
【図３７Ａ】ウェーブレットシステムの信号を変換するために適用される本発明のもう一つの例を示す。
【図３７Ｂ】ウェーブレットシステムの信号を変換するために適用される本発明のもう一つの例を示す。
【図３７Ｃ】ウェーブレットシステムの信号を変換するために適用される本発明のもう一つの例を示す。
【図３７Ｄ】ウェーブレットシステムの信号を変換するために適用される本発明のもう一つの例を示す。
【図３７Ｅ】ウェーブレットシステムの信号を変換するために適用される本発明のもう一つの例を示す。
【図３７Ｆ】ウェーブレットシステムの信号を変換するために適用される本発明のもう一つの例を示す。
【図３８Ａ】本発明の適用に関して、変換されていない、および変換されたデータに関する、変換されていない、および変換されたシステム比較アンサンブルを示す。
【図３８Ｂ】本発明の適用に関して、変換されていない、および変換されたデータに関する、変換されていない、および変換されたシステム比較アンサンブルを示す。
【図３９】図１１Ｃの拡大図である。
【図４０】図１１Ｄの拡大図である。
【図４１】図１１Ｅの拡大図である。
【図４２】図１１Ｆの拡大図である。
【図４３】図３９と同様であるが、ＳＲＰ＆Ｍを生成することに関する非線形方法に関する。
【図４４】図４０と同様であるが、ＳＲＰ＆Ｍを生成することに関する非線形方法に関する。
【図４５】図４１と同様であるが、ＳＲＰ＆Ｍを生成することに関する非線形方法に関する。
【図４６】図４２と同様であるが、ＳＲＰ＆Ｍを生成することに関する非線形方法に関する。
【図４７】ＳＲＰ＆Ｍ最適化プロセスが、どのように実行されるかを示すフローチャートである。
【図４８】本発明の１つの実際的な応用の概略図である。
【符号の説明】
４１　テスト中の信号
４２　ＤＦＴ
４３　ＳＲＰ＆Ｍ
４４　ＩＤＦＴ
４５　ＷＳＤコーダー
４６　ＷＳＤ分類器
【図１Ａ】
2004510206.tif 000005
【図１Ｂ】
2004510206.tif 000006
【図１Ｃ】
2004510206.tif 000007
【図１Ｄ】
2004510206.tif 000008
【図２】
2004510206.tif 000009
【図３】
2004510206.tif 000010
【図４】
2004510206.tif 000011
【図５Ａ】
2004510206.tif 000012
【図５Ｂ】
2004510206.tif 000013
【図５Ｃ】
2004510206.tif 000014
【図６Ａ】
2004510206.tif 000015
【図６Ｂ】
2004510206.tif 000016
【図７Ａ】
2004510206.tif 000017
【図７Ｂ】
2004510206.tif 000018
【図８】
2004510206.tif 000019
【図９Ａ】
2004510206.tif 000020
【図９Ｂ】
2004510206.tif 000021
【図９Ｃ】
2004510206.tif 000022
【図９Ｄ】
2004510206.tif 000023
【図１０Ａ】
2004510206.tif 000024
【図１０Ｂ】
2004510206.tif 000025
【図１１Ａ】
2004510206.tif 000026
【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１１Ｄ】
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【図１１Ｅ】
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【図１１Ｆ】
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【図１１Ｇ】
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【図１１Ｈ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１３Ｃ】
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【図１３Ｄ】
2004510206.tif 000039
【図１３Ｅ】
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【図１３Ｆ】
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【図１３Ｇ】
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【図１３Ｈ】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【図１５Ｄ】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１７Ｃ】
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【図１７Ｄ】
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【図１７Ｅ】
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【図１７Ｆ】
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【図１７Ｇ】
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【図１７Ｈ】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２０Ｃ】
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【図２０Ｄ】
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【図２１】
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【図２２Ａ】
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【図２２Ｂ】
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【図２２Ｃ】
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【図２２Ｄ】
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【図２２Ｅ】
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【図２２Ｆ】
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【図２２Ｇ】
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【図２２Ｈ】
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【図２３Ａ】
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【図２３Ｂ】
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【図２４Ａ】
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【図２４Ｂ】
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【図２４Ｃ】
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【図２４Ｄ】
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【図２５Ａ】
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【図２５Ｂ】
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【図２６Ａ】
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【図２６Ｂ】
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【図２６Ｃ】
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【図２６Ｄ】
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【図２６Ｅ】
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【図２６Ｆ】
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【図２６Ｇ】
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【図２６Ｈ】
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【図２７Ａ】
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【図２７Ｂ】
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【図２８Ａ】
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【図２８Ｂ】
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【図２９Ａ】
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【図２９Ｂ】
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【図２９Ｃ】
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【図２９Ｄ】
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【図３０Ａ】
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【図３０Ｂ】
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【図３０Ｃ】
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【図３０Ｄ】
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【図３１Ａ】
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【図３１Ｂ】
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【図３１Ｃ】
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【図３２Ａ】
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【図３２Ｂ】
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【図３２Ｃ】
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【図３３Ａ】
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【図３３Ｂ】
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【図３３Ｃ】
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【図３３Ｄ】
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【図３３Ｅ】
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【図３３Ｆ】
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【図３４Ａ】
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【図３４Ｂ】
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【図３５Ａ】
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【図３５Ｂ】
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【図３５Ｃ】
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【図３５Ｄ】
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【図３５Ｅ】
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【図３５Ｆ】
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【図３６Ａ】
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【図３６Ｂ】
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【図３７Ａ】
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【図３７Ｂ】
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【図３７Ｃ】
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【図３７Ｄ】
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【図３７Ｅ】
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【図３７Ｆ】
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【図３８Ａ】
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【図３８Ｂ】
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【図３９】
2004510206.tif 000135
【図４０】
2004510206.tif 000136
【図４１】
2004510206.tif 000137
【図４２】
2004510206.tif 000138
【図４３】
2004510206.tif 000139
【図４４】
2004510206.tif 000140
【図４５】
2004510206.tif 000141
【図４６】
2004510206.tif 000142
【図４７】
2004510206.tif 000143
【図４８】
2004510206.tif 000144
【国際公開パンフレット】
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2004510206.tif 000277
2004510206.tif 000278
2004510206.tif 000279
2004510206.tif 000280
【国際調査報告】
2004510206.tif 000281
2004510206.tif 000282
2004510206.tif 000283