(57)【要約】【課題】信号成分と雑音成分とが混じった観測データから簡単な演算で信号データを精度良く算出する。周波数帯域の異なるノイズ源があっても適正に信号データを算出する。【解決手段】観測データａ(ｔ)にフーリエ変換を施して周波数ωの成分の振幅Ａ(ω)および位相φ(ω)を求める。雑音データｎ(ｔ)にフーリエ変換を施して周波数ωの成分の振幅Ｎ(ω)および位相ψ(ω)を求める。振幅Ａ(ω)および位相φ(ω)と位相ψ(ω)を基に周波数ωの信号ベクトルの振幅Ｓ(ω)を求める。また、位相ψ(ω)を基に信号ベクトルの位相θ(ω)を求める。【効果】信号成分と雑音成分とが混じった観測データから簡単な演算で信号データを精度良く算出することが出来る。周波数帯域の異なるノイズ源があっても適正に信号データを算出することが出来る。【選択図】図２
2007248348.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号Ｓおよび雑音Ｎを含む観測データａに含まれる周波数ωの成分の振幅Ａ(ω)および位相φ(ω)を求めると共に雑音Ｎのみを含む雑音データｎに含まれる周波数ωの成分の振幅Ｎ(ω)および位相ψ(ω)を求める周波数成分取得手段と、前記振幅Ａ(ω)および前記位相φ(ω)および前記位相ψ(ω)を基に前記信号Ｓの周波数ωの成分の振幅Ｓ(ω)を求める信号振幅算出手段と、前記位相ψ(ω)を基に前記信号Ｓの周波数ωの成分の位相θ(ω)を求める信号位相算出手段とを具備したことを特徴とする信号成分算出装置。
【請求項２】
信号Ｓおよび雑音Ｎを含む観測データａを収集する観測用センサおよび観測データ収集装置と、前記雑音Ｎのみを含む雑音データｎを収集する雑音用センサおよび雑音データ収集装置と、前記観測データａに含まれる周波数ωの成分の振幅Ａ(ω)および位相φ(ω)を求めると共に前記雑音データｎに含まれる周波数ωの成分の振幅Ｎ(ω)および位相ψ(ω)を求める周波数成分取得手段と、前記振幅Ａ(ω)および前記位相φ(ω)および前記位相ψ(ω)を基に前記信号Ｓの周波数ωの成分の振幅Ｓ(ω)を求める信号振幅算出手段と、前記位相ψ(ω)を基に前記信号Ｓの周波数ωの成分の位相θ(ω)を求める信号位相算出手段とを具備したことを特徴とする計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号成分算出装置および計測装置に関し、さらに詳しくは、信号成分と雑音成分とが混じった観測データから簡単な演算で信号成分を精度良く算出することが出来ると共に周波数帯域の異なるノイズ源があっても適正に信号成分を算出することが出来る信号成分算出装置および計測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、信号Ｓと雑音Ｎとが混じった観測データａを収集すると共に雑音データｎを収集し、∫（ａ−ｗ・ｎ）2を最小にする重みｗoを求めて、ｓ＝ａ−ｗo・ｎより信号データｓを算出する装置が知られている（特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開平９−２４３７２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記従来の装置では、∫（ａ−ｗ・ｎ）2を最小にする重みｗoを求める演算が複雑になる問題点があった。
また、上記従来の装置では、周波数帯域が異なる複数のノイズ源が有る場合、重みｗoを適正に求めることが難しい問題があった。例えば、０.１Ｈｚから１０Ｈｚぐらいの低周波のノイズだけが混入している場合は重みｗoを適正に求めることが出来るが、それに５０Ｈｚあたりの電源ノイズが加わってくると重みｗoを適正に求めることが難しくなる問題点があった。
そこで、本発明の目的は、信号成分と雑音成分とが混じった観測データから簡単な演算で信号成分を精度良く算出することが出来ると共に周波数帯域の異なるノイズ源があっても適正に信号成分を算出することが出来る信号成分算出装置および計測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
第１の観点では、本発明は、信号Ｓおよび雑音Ｎを含む観測データａに含まれる周波数ωの成分の振幅Ａ(ω)および位相φ(ω)を求めると共に雑音Ｎのみを含む雑音データｎに含まれる周波数ωの成分の振幅Ｎ(ω)および位相ψ(ω)を求める周波数成分取得手段と、前記振幅Ａ(ω)および前記位相φ(ω)および前記位相ψ(ω)を基に前記信号Ｓの周波数ωの成分の振幅Ｓ(ω)を求める信号振幅算出手段と、前記位相ψ(ω)を基に前記信号Ｓの周波数ωの成分の位相θ(ω)を求める信号位相算出手段とを具備したことを特徴とする信号成分算出装置を提供する。
上記第１の観点による信号成分算出装置では、観測データａ(ｔ)に例えばフーリエ変換を施すことにより周波数ωの成分の振幅Ａ(ω)および位相φ(ω)を求める。また、雑音データｎ(ｔ)にフーリエ変換を施すことにより周波数ωの成分の振幅Ｎ(ω)および位相ψ(ω)を求める。
【０００５】
図４に示すように、同じ周波数ωでの観測ベクトル〔Ａ(ω)，φ(ω)〕と雑音ベクトル〔Ｎ(ω)，ψ(ω)〕を考える。雑音ベクトル〔Ｎ(ω)，ψ(ω)〕に重みＷ(ω）を掛けた重み付雑音ベクトル〔Ｗ(ω）・Ｎ(ω），ψ（ω）〕を、観測ベクトル〔Ａ(ω），φ（ω）〕から引いた差〔Ａ(ω），φ（ω）〕−〔Ｗ(ω）・Ｎ(ω），ψ（ω）〕が誤差を表す誤差ベクトル〔Ｅ(ω)，θ(ω)〕である。この誤差を最小にする重みＷ(ω)を与えたとき、誤差ベクトル〔Ｅ(ω)，θ(ω)〕は信号を表す信号ベクトルとなる。
ところが、図３から判るように、誤差ベクトル〔Ｅ(ω)，θ(ω)〕が最小になるのは、誤差ベクトル〔Ｅ(ω)，θ(ω)〕が重み付雑音ベクトル〔Ｗ(ω）・Ｎ(ω），ψ（ω）〕と直交する場合である。
【０００６】
さて、図３の幾何学的関係から判るように、信号ベクトル〔Ｓ(ω)，θ(ω)〕の振幅Ｓ(ω)は、例えばＳ(ω)＝Ａ(ω)・cos（φ(ω)−ψ(ω)）により求めることが出来る。また、位相θ(ω)は、例えばθ(ω)＝ψ(ω)＋π／２により求めることが出来る。こうして、周波数ω毎に信号の振幅Ｓ(ω）と位相θ(ω)を求めることが出来る。
時間領域での信号Ｓ(t)は、
Ｓ(t)＝sum_ω{Ｓ(ω)・sin（ωt + θ(ω)）｝
＝sum_ω{Ａ(ω)・cos（φ(ω)−ψ(ω)）・sin（ωt＋ψ(ω)＋π／２）｝
となる。ここで、sum_ω{｝は、ωについて総和を取ることを意味する。
あるいは、信号Ｓ(ｔ)は、Ｓ(ω)とθ(ω)を逆フーリエ変換することにより求めることが出来る。
なお、ある周波数ωにおいてＡ(ω)の値よりＮ(ω)の値が非常に小さい場合（例えば、比Ａ(ω)／Ｎ(ω)が４以上の場合）、無理に計算を行うよりは、Ｓ／Ｎ比が良いから雑音の影響を無視できると考えて、Ｓ(ω)＝Ａ(ω)、θ(ω)＝φ(ω)を用いてもよい。
【０００７】
第２の観点では、本発明は、信号Ｓおよび雑音Ｎを含む観測データａを収集する観測用センサおよび観測データ収集装置と、前記雑音Ｎのみを含む雑音データｎを収集する雑音用センサおよび雑音データ収集装置と、前記観測データａに含まれる周波数ωの成分の振幅Ａ(ω)および位相φ(ω)を求めると共に前記雑音データｎに含まれる周波数ωの成分の振幅Ｎ(ω)および位相ψ(ω)を求める周波数成分取得手段と、前記振幅Ａ(ω)および前記位相φ(ω)および前記位相ψ(ω)を基に前記信号Ｓの周波数ωの成分の振幅Ｓ(ω)を求める信号振幅算出手段と、前記位相ψ(ω)を基に前記信号Ｓの周波数ωの成分の位相θ(ω)を求める信号位相算出手段とを具備したことを特徴とする計測装置を提供する。
上記第２の観点による計測装置では、前記第１の観点による信号成分算出装置を用いるため、演算が従来より簡単になる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の信号成分算出装置および計測装置によれば、信号成分と雑音成分とが混じった観測データから簡単な演算で信号成分を精度良く算出することが出来ると共に周波数帯域の異なるノイズ源があっても適正に信号成分を算出することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図に示す実施の形態により本発明をさらに詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１０】
図１は、実施例１にかかる計測装置１００を示す説明図である。
この計測装置１００は、信号Ｓおよび雑音Ｎを含む観測データａ(ｔ)を収集する観測用センサ１ａおよび観測データ収集装置２ａと、雑音Ｎのみを含む雑音データｎ(ｔ)を収集する雑音用センサ１ｎおよび雑音データ収集装置２ｎと、観測データａに含まれる周波数ωの成分の振幅Ａ(ω)および位相φ(ω)を求めると共に雑音データｎに含まれる周波数ωの成分の振幅Ｎ(ω)および位相ψ(ω)を求めて振幅Ａ(ω)および位相φ(ω)および位相ψ(ω)を基に信号Ｓの周波数ωの成分の振幅Ｓ(ω)を求め且つ位相ψ(ω)を基に信号Ｓの周波数ωの成分の位相θ(ω)を求める信号成分算出装置１０とを具備してなる。
【００１１】
観測用センサ１ａおよび雑音用センサ１ｎは、電波，磁気，光，振動などのセンサである。
【００１２】
図２は、信号成分算出装置１０での処理を示すフロー図である。
ステップＲ１では、観測データ収集装置２ａから観測データａ(ｔ)を読み込む。
ステップＲ２では、観測データａ(ｔ)にフーリエ変換を施し、観測データａ(ｔ)に含まれる周波数ωの成分の振幅Ａ(ω)および位相φ(ω)を求める。なお、位相角は、適当な基準から反時計回りにみた角度とし、０以上で２π未満とする。
ステップＲ３では、雑音データ収集装置２ｎから雑音データｎ(ｔ)を読み込む。
ステップＲ４では、雑音データｎ(ｔ)にフーリエ変換を施し、雑音データｎ(ｔ)に含まれる周波数ωの成分の振幅Ｎ(ω)および位相ψ(ω)を求める。
【００１３】
ステップＲ５では、ある周波数ωの成分について、比Ａ(ω)／Ｎ(ω)が４以上か否かを判定し、４以上ならステップＲ６へ進み、そうでないならステップＲ７へ進む。
【００１４】
ステップＲ６では、Ｓ(ω)＝Ａ(ω)・cos（φ(ω)−ψ(ω)）、θ(ω)＝ψ(ω)＋π／２により、信号Ｓの周波数ωの成分の振幅Ｓ(ω）と位相θ(ω)を求める。
【００１５】
ステップＲ７では、Ｓ(ω)＝Ａ(ω)、θ(ω)＝φ(ω)により、信号Ｓの周波数ωの成分の振幅Ｓ(ω)および位相θ(ω)を求める。そして、ステップＲ８へ進む。
【００１６】
ステップＲ８では、必要な周波数ωについてステップＲ５〜Ｒ８を繰り返す。例えば脳磁場の主要周波数である２０Ｈｚ，２１Ｈｚ，２２Ｈｚ，…，１９９Ｈｚ，２００Ｈｚに対応するωについてステップＲ５〜Ｒ８を繰り返す。
ステップＲ９では、Ｓ(t)＝sum_ω{Ｓ(ω)・sin（ωt + θ(ω)）｝により、信号データｓ(ｔ)を算出する。ここで、sum_ω{｝は、ωについて総和を取ることを意味する。
あるいは、Ｓ(ω)とθ(ω)を逆フーリエ変換することにより、信号データｓ(ｔ)を算出する。
【００１７】
実施例１の計測装置１００によれば、信号成分と雑音成分とが混じった観測データから簡単な演算で信号データを精度良く算出することが出来ると共に周波数帯域の異なるノイズ源があっても適正に信号データを算出することが出来る。
【産業上の利用可能性】
【００１８】
本発明の信号成分算出装置および計測装置は、信号成分と雑音成分とが混じった観測データから信号成分を抽出するのに利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】実施例１にかかる計測装置の構成説明図である。
【図２】実施例１にかかる信号成分算出装置の動作を示すフロー図である。
【図３】観測ベクトル、雑音ベクトル、重み付き雑音ベクトル、誤差ベクトルおよび信号ベクトルの関係を示すベクトル図である。
【図４】観測ベクトル、雑音ベクトル、重み付き雑音ベクトルおよび誤差ベクトルの関係を示すベクトル図である。
【符号の説明】
【００２０】
１ａ                  観測用センサ
１ｎ                  雑音用センサ
２ａ                  観測データ収集装置
２ｎ                  雑音データ収集装置
１０                  信号成分算出装置
１００                計測装置
【図１】
2007248348.tif 000003
【図２】
2007248348.tif 000004
【図３】
2007248348.tif 000005
【図４】
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