(57)【要約】【課題】歪み成分解析におけるスペクトルの広がりを解消する。【解決手段】入力信号の周波数を測定する周波数測定部（１５）と、上記周波数に応じた混合周波数を決定する混合周波数決定演算部（１６）と、上記混合周波数のサイン波を生成するサイン波生成部（１７）とを設ける。さらに上記入力信号に由来する周波数成分と無音より成り、且つ上記入力信号に由来する成分より広い周波数帯域を持つ変換前信号を生成する変換前信号生成部（１０）と、上記変換前信号に上記サイン波を乗ずる乗算部（１３）と、上記乗算部の出力をフーリエ級数展開して解析する高速フーリエ変換部（１４）とを設ける。上記混合周波数決定演算部において、上記入力信号の周波数と上記混合周波数との和または差が、上記高速フーリエ変換部の解析単位周波数の整数倍となるように上記混合周波数を決定することにより、歪み成分解析におけるスペクトルの広がりが解消される。【選択図】図１
2013127405.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号の歪み成分解析を行う歪み成分解析装置であって、
上記入力信号の周波数を測定する周波数測定部と、
上記周波数に応じて混合周波数を決定する混合周波数決定演算部と、
上記混合周波数のサイン波を生成するサイン波生成部と、
上記入力信号に由来する周波数成分と無音より成り、且つ上記入力信号に由来する成分より広い周波数帯域を持つ変換前信号を生成する変換前信号生成部と、
上記変換前信号に上記サイン波を乗ずる乗算部と、
上記乗算部の出力をフーリエ級数展開して解析する高速フーリエ変換部と、を含み、
上記混合周波数決定演算部は、上記入力信号の周波数と上記混合周波数との和または差が、上記高速フーリエ変換部の解析単位周波数の整数倍となるように上記混合周波数を決定することを特徴とする歪み成分解析装置。
【請求項２】
上記変換前信号生成部は、上記入力信号をオーバーサンプリングするオーバーサンプリング部と、
上記オーバーサンプリング部の出力から折り返し成分を除去するフィルタと、を含む請求項１記載の歪み成分解析装置。
【請求項３】
上記変換前信号生成部は、上記入力信号の一部帯域を抽出し、抽出帯域以外を除外した信号を生成するフィルタ含む請求項１記載の歪み成分解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力信号の歪み成分解析技術に関し、例えばオーディオ信号処理ＬＳＩ（Large Scale Integration）の評価や音声の歪み率の測定に適用して有効な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、時間領域信号である入力信号を周波数領域信号に変換して周波数領域で歪みを検出する歪み検出装置が記載されている。
【０００３】
特許文献２には、サンプリング周波数関数を補間点で再サンプリングするための技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２００６／０８２６８１号パンフレット
【特許文献２】特開平６−２９４８３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
歪み率測定の一方法として、特許文献１の従来例に記されているように、フーリエ級数展開を用いて、基本周波数成分と歪み成分とを分離し、それら成分の比を歪み率とする方法が知られている。このような方式における誤差要因の一つは、フーリエ級数展開における着目点数が少ないと周波数分解能が減少することである。例えば１ｋＨｚのサイン波に２０４８ポイントのＦＦＴ（Fast Fourier Transform；高速フーリエ変換）を施すと、図１４に示されるようなスペクトルとなる。
【０００６】
この信号には１ｋＨｚのサイン波しか含まれていないので、正しいスペクトルは横軸１ｋＨｚの点に垂直状のグラフが存在するだけのはずであるが、図１４のように幅を持ったスペクトルとして検出されてしまう。
これはフーリエ級数展開の原理に由来する良く知られた現象で、この例では２０４８サンプルの周期で入力信号を繰り返した場合の信号系列のスペクトルを表示しているため、このようなスペクトルの広がりが観測される。この現象は高速フーリエ変換のポイント数を増やせば軽減される。着目期間を繰り返すことによる影響が、相対的に減少するからである。例えば高速フーリエ変換を４０９６ポイントとすると、図１５に示されるようなスペクトルになる。
【０００７】
高速フーリエ変換のポイント数を増やすことは、測定時間を長くすることと等価であり、特許文献１では、同様の効果を長時間の信号を平均化することにより実現している。特許文献１は放送の送信電波の測定を想定しており、入力信号は一定周波数が持続するため、測定時間を長くすることができるが、オーディオ機器の特性測定の用途では、試験信号は有限長であり、測定時間を無制限に長くすることはできない。
【０００８】
有限長の信号に対し、信号長より長いポイント数のフーリエ級数展開を施す一つの方法は、不足分の入力データをゼロとして実施する方法で、例えば特許文献２に記載されている。フーリエ級数展開のポイント数を増やせばスペクトルの広がりを狭くすることはできるが、演算量は増えてしまう。原理上ポイント数を増やすことで広がりをゼロにすることはできないため、広がりの許容量と演算量との間で妥協しなければならない。
【０００９】
有限長の入力データに対し、フーリエ級数展開を施すと、本来は単一スペクトルであるはずの信号が、広がりを持って観測される。この現象を軽減するには、フーリエ級数展開のポイント数を増やすか、測定時間を増やして同様の効果をもたらす考案を適用する必要がある。前者は演算量が増え、後者は測定時間が限られる場合に適用できない。また、いずれの対処でも、スペクトルの広がりが軽減されるだけで、解消はされない。
【００１０】
本発明の目的は、歪み成分解析におけるスペクトルの広がりを解消することによって歪み成分解析精度の向上を図るための技術を提供することにある。
【００１１】
本発明の前記並びにその他の目的と新規な特徴は本明細書の記述及び添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本願において開示される発明のうち代表的なものの概要を簡単に説明すれば下記の通りである。
【００１３】
すなわち、歪み成分解析装置において、入力信号の周波数を測定する周波数測定部と、上記周波数に応じた混合周波数を決定する混合周波数決定演算部と、上記混合周波数のサイン波を生成するサイン波生成部とを設ける。さらに歪み成分解析装置において、上記入力信号に由来する周波数成分と無音より成り、且つ上記入力信号に由来する成分より広い周波数帯域を持つ変換前信号を生成する変換前信号生成部と、上記変換前信号に上記サイン波を乗ずる乗算部と、上記乗算部の出力をフーリエ級数展開して解析する高速フーリエ変換部とを設ける。上記混合周波数決定演算部は、上記入力信号の周波数と上記混合周波数との和または差が、上記高速フーリエ変換部の解析単位周波数の整数倍となるように上記混合周波数を決定する。
【発明の効果】
【００１４】
本願において開示される発明のうち代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば下記のとおりである。
【００１５】
すなわち、歪み成分解析におけるスペクトルの広がりを解消することによって歪み成分解析精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明にかかる歪み成分解析装置の構成例ブロック図である。
【図２】図１におけるノードＮ１において高速フーリエ変換を行った結果を示す波形図である。
【図３】図１におけるノードＮ２において高速フーリエ変換を行った結果を示す波形図である。
【図４】図１におけるノードＮ３において高速フーリエ変換を行った結果を示す波形図である。
【図５】図１におけるノードＮ４において高速フーリエ変換を行った結果を示す波形図である。
【図６】本発明にかかる歪み成分解析装置の別の構成例ブロック図である。
【図７】図６におけるノードＮ５において高速フーリエ変換を行った結果を示す波形図である。
【図８】図６におけるノードＮ６において高速フーリエ変換を行った結果を示す波形図である。
【図９】図６におけるノードＮ７において高速フーリエ変換を行った結果を示す波形図である。
【図１０】図６におけるノードＮ８において高速フーリエ変換を行った結果を示す波形図である。
【図１１】スペクトルの折り返しを説明するための波形図である。
【図１２】図６におけるノードＮ８において高速フーリエ変換を行った結果を示す波形図である。
【図１３】本発明にかかる歪み成分解析装置の別の構成例ブロック図である。
【図１４】フーリエ級数展開における着目点数と周波数分解能との関係を説明するための波形図である。
【図１５】フーリエ級数展開における着目点数と周波数分解能との関係を説明するための波形図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
１．実施の形態の概要
先ず、本願において開示される発明の代表的な実施の形態について概要を説明する。代表的な実施の形態についての概要説明で括弧を付して参照する図面中の参照符号はそれが付された構成要素の概念に含まれるものを例示するに過ぎない。
【００１８】
〔１〕本発明の代表的な実施の形態に係る歪み成分解析装置（１）は、入力信号の周波数を測定する周波数測定部（１５）と、上記周波数に応じた混合周波数を決定する混合周波数決定演算部（１６）と、上記混合周波数のサイン波を生成するサイン波生成部（１７）とを含む。さらに歪み成分解析装置（１）は、上記入力信号に由来する周波数成分と無音より成り、且つ上記入力信号に由来する成分より広い周波数帯域を持つ変換前信号を生成する変換前信号生成部（１０）と、上記変換前信号に上記サイン波を乗ずる乗算部（１３）と、上記乗算部の出力をフーリエ級数展開して解析する高速フーリエ変換部（１４）とを含む。上記混合周波数決定演算部（１６）は、上記入力信号の周波数と上記混合周波数との和または差が、上記高速フーリエ変換部の解析単位周波数の整数倍となるように上記混合周波数を決定する。
【００１９】
上記構成の歪み成分解析装置は、スペクトルの広がりが、高速フーリエ変換を施す期間のデータ系列が繰り返すことによって発生するというメカニズムに着目し、高速フーリエ変換期間の整数分の一の周期の入力信号であれば例外的にスペクトルの広がりは発生しないことを利用して、スペクトルの広がりを解消するものである。つまり、上記混合周波数決定演算部において、上記入力信号の周波数と上記混合周波数との和または差が、上記高速フーリエ変換部の解析単位周波数の整数倍となるように上記混合周波数を決定され、それに基づいて、サイン波生成部においてサイン波が生成される。このサイン波が乗算部において上記変換前信号に乗算されることにより、歪み成分解析におけるスペクトルの広がりを解消することができ、それによって、歪み成分解析精度の向上を図ることができる。
【００２０】
〔２〕上記〔１〕において、上記変換前信号生成部は、上記入力信号をオーバーサンプリングするオーバーサンプリング部（１１又は６１）と、上記オーバーサンプリング部の出力から折り返し成分を除去するフィルタ（１２又は６２）とを含んで構成することができる。
【００２１】
〔３〕上記〔１〕において、上記変換前信号生成部は、上記入力信号の一部帯域を抽出し、抽出帯域以外を除外した信号を生成するフィルタ（１３１，１３２）含んで構成することができる。
【００２２】
２．実施の形態の詳細
実施の形態について更に詳述する。
【００２３】
《実施の形態１》
図１には、本発明にかかる歪み成分解析装置の構成例が示される。図１に示される歪み成分解析装置１は、例えばオーディオ信号処理ＬＳＩの評価や音声の歪み率の測定に適用されるもので、特に制限されないが、変換前信号生成部１０、乗算器１３、高速フーリエ変換部（ＦＦＴ）１４、周波数測定部１５、混合周波数決定演算部１６、及びサイン波生成部１７を含む。
【００２４】
変換前信号生成部１０は、入力信号に由来する成分よりも広い周波数帯域を持つ変換前信号を生成する機能を有する。このような機能を有する変換前信号生成部１０は、入力信号を４倍オーバーサンプリングするための４倍オーバーサンプリング回路１１と、必要な範囲の周波数帯域の信号のみを通過させるバンドパスフィルタ１２とを含んで構成される。周波数測定部１５は、入力信号の周波数を測定する機能を有する。混合周波数決定演算部１６は、混合周波数を決定するための演算を行う。サイン波生成部１７は、混合周波数決定演算部１６で決定された混合周波数のサイン波を生成する。乗算器１３は、変換前信号生成部１０の出力（変換前信号）にサイン波生成部１７の出力を乗算する。高速フーリエ変換部１４は、乗算部１３の出力をフーリエ級数展開することによって歪み成分の解析を行う。
【００２５】
次に、上記構成の作用について、主要ノードＮ１〜Ｎ８の各点における高速フーリエ変換結果を参照しながら説明する。
【００２６】
入力信号は、１０ｋＨｚのサイン波に雑音が重畳された信号とする。また、サンプリング周波数を４８〔ｋＨｚ〕とする。
【００２７】
図２には、ノードＮ１において、８１９２点の高速フーリエ変換を行った結果が示される。
【００２８】
サンプリング周波数は４８〔ｋＨｚ〕、ポイント数は８１９２であることから、高速フーリエ変換の処理対象時間窓長は８１９２／４８０００＝０．１７０６６６．．．．．秒である。この窓長でちょうど整数周期となる条件は、この数値の逆数である、５．８５９３７５〔Ｈｚ〕の整数倍周波数となる。１０〔ｋＨｚ〕はこの条件に当てはまらないので、図２のようにスペクトルが広がって観測される。
【００２９】
図１において、入力信号を４倍オーバーサンプリング回路１１で４倍オーバーサンプリングすると、サンプリング周波数が１９２〔ｋＨｚ〕となり、入力信号のスペクトルが２４〔ｋＨｚ〕ごとに鏡像状に繰り返される。
【００３０】
図３には、ノードＮ２において８１９２点の高速フーリエ変換を行った結果が示される。
【００３１】
折り返し成分は不要なので、それをバンドパスフィルタ１２で除去する。説明の便宜上、バンドパスフィルタ１２では、４８〔ｋＨｚ〕から７２〔ｋＨｚ〕の成分（サンプリング周波数Ｆｓの２／８ から ３／８までの、周波数幅１／８Ｆｓの領域）が残され、その他の周波数成分が除去されるものとする。
【００３２】
図４には、ノードＮ３において８１９２点の高速フーリエ変換を行った結果が示される。
【００３３】
ここで、入力信号である１０〔ｋＨｚ〕の成分は、４８＋１０＝５８〔ｋＨｚ〕に観測される。サンプリング周波数４８×４＝１９２〔ｋＨｚ〕、フーリエ変換のポイント数が８１９２の条件で、スペクトルの広がりが発生しない条件を計算すると、２３．４３７５〔Ｈｚ〕の整数倍となり、５８〔ｋＨｚ〕はこの条件に合致しないので、図４のようにスペクトルが広がって観測される。
【００３４】
一方、周波数測定部１５は、上記変換前信号生成部１０での変換前信号生成とは別に、入力信号の周波数を測定する。この例では１０〔ｋＨｚ〕と測定される。混合周波数決定演算部１６では、入力信号の周波数１０〔ｋＨｚ〕に基づき、混合周波数が決定される。サイン波生成部１７では、振幅２のサイン波が発される。乗算器１３では、サイン波生成部１７で生成されたサイン波が、アップサンプリング処理された信号（ノードＮ３の信号）に乗算される。高速フーリエ変換部１４では、乗算器１３の出力の高速フーリエ変換が実行される。乗算器１３において、サイン波生成部１７で生成されたサイン波が、アップサンプリング処理された信号（ノードＮ３の信号）に乗ずるのは、入力信号の周波数を、スペクトルの広がりが生じない周波数に変換するためである。
【００３５】
ここで、振幅Ａ，周波数ｆの音声に、振幅２，周波数Ｆのサイン波を乗ずると、次式の通り、振幅Ａ，周波数ｆ＋Ｆおよび、振幅Ａ、周波数ｆ−Ｆの音声が生成される。
【００３６】
【数１】
2013127405.tif 000003
【００３７】
尚、Ｆ＞ｆの場合は、次式のようになる。
【００３８】
【数２】
2013127405.tif 000004
【００３９】
数１又は数２に示される式で、右辺第１項および第２項はいずれも、元の信号と振幅は同じで、周波数方向にシフトしただけの信号である。従って、元の信号の信号レベルを解析する代わりに、右辺第１項または第２項の信号レベルを解析しても同じ結果が得られる。本例では、「ｆ」に対して「Ｆ」を適切に選択することにより、「ｆ＋Ｆ」もしくは「ｆ−Ｆ」を、スペクトルの広がりが生じない周波数に変換することで、正確に信号レベルを解析できるようにしている。
【００４０】
図５には、混合周波数を２２．８４３７５〔ｋＨｚ〕として、サイン波を乗じた後のノードＮ４において８１９２点の高速フーリエ変換処理を行った結果が示される。
【００４１】
乗算器１３でサイン波を乗じる前に４８〔ｋＨｚ〕〜７２〔ｋＨｚ〕に存在したスペクトルが、乗算器１３でサイン波を乗じた後は２２．８４３７５〔ｋＨｚ〕だけ上下に変換され、それぞれ６０．８４３７５〔ｋＨｚ〕〜９４．８４３７５〔ｋＨｚ〕および２５．１５６２５〔ｋＨｚ〕〜４９．１５６２５〔ｋＨｚ〕となる。入力信号である１０〔ｋＨｚ〕の成分は、オーバーサンプリングの結果５８ｋＨｚになった後、この周波数変換処理により８０．８４３７５〔ｋＨｚ〕および３５．１５６２５〔ｋＨｚ〕に変換される。後者は高速フーリエ変換の窓長の逆数である２３．４３７５〔Ｈｚ〕の整数倍（１５００倍）であるため、スペクトルの広がりが観測されない。図５から明らかなように、２５．１５６２５〔ｋＨｚ〕〜４９．１５６２５〔ｋＨｚ〕の領域（ｆ−Ｆの領域）に着目すれば、第１５００番目のスペクトル成分が入力信号成分、それ以外がノイズ成分というように、完全に分離することができ、正確に歪み率を計算することができる。
【００４２】
ここで、混合周波数決定演算部１６での混合周波数Ｆの決定方法を説明する。
【００４３】
「ｆ＋Ｆ」がナイキスト周波数（サンプリング周波数の半分の周波数）を超えないようにする必要があるため、以下の制限が生じる。
【００４４】
【数３】
2013127405.tif 000005
【００４５】
ここで「Ｆｓ」は、サンプリング周波数である。「Ｆ」が小さすぎると、周波数変換された「ｆ＋Ｆ」と「ｆ−Ｆ」の２つのスペクトルが重なってしまうため、これを防ぐために以下の制限が生じる。
【００４６】
【数４】
2013127405.tif 000006
【００４７】
周波数変換の結果、入力信号ｆが丁度スペクトルの広がりが生じない周波数になる必要があるため、以下の数５，数６に示される２条件のうち、いずれかが必要となる。尚、「ｎ」は正の整数、「ｐ」は、高速フーリエ変換のポイント数である。
【００４８】
【数５】
2013127405.tif 000007
【００４９】
【数６】
2013127405.tif 000008
【００５０】
すなわち、図１において混合周波数決定演算部１６は、数５又は数６の条件を満たすような周波数Ｆを、数３の式及び数４の式を満たす範囲（１／１６Ｆｓ＜Ｆ＜Ｆｓ／８）から選択するような演算を行う。上述の例では、入力信号の周波数ｆ＝５８〔ｋＨｚ〕（オーバーサンプリング後）、Ｆｓ＝１９２ｋＨｚ、ｐ＝８１９２であるから、数３及び数４の条件は、次式のようになる、
【００５１】
【数７】
2013127405.tif 000009
【００５２】
数６を採用すると、次式のようになる。
【００５３】
【数８】
2013127405.tif 000010
【００５４】
これら条件を満たす数の一例としてｎ＝１５００に対し、Ｆ＝２２．８４３７５〔ｋＨｚ〕を得る。
【００５５】
実施の形態１によれば、以下の作用効果を得ることができる。
【００５６】
上記のように、混合周波数決定演算部１６において混合周波数が２２．８４３７５〔ｋＨｚ〕に決定され、その場合のサイン波が乗算器１３で乗算された後のノードＮ４において、８１９２点の高速フーリエ変換処理を行った場合には、図５に示されるスペクトルが得られる。すなわち、乗算器１３でサイン波を乗じる前に４８〔ｋＨｚ〕〜７２〔ｋＨｚ〕に存在したスペクトルが、乗算器１３でサイン波を乗じた後は２２．８４３７５〔ｋＨｚ〕だけ上下に変換され、それぞれ６０．８４３７５〔ｋＨｚ〕〜９４．８４３７５〔ｋＨｚ〕および２５．１５６２５〔ｋＨｚ〕〜４９．１５６２５〔ｋＨｚ〕となる。入力信号である１０〔ｋＨｚ〕の成分は、オーバーサンプリングの結果５８ｋＨｚになった後、この周波数変換処理により８０．８４３７５〔ｋＨｚ〕および３５．１５６２５〔ｋＨｚ〕に変換される。後者は高速フーリエ変換の窓長の逆数である２３．４３７５〔Ｈｚ〕の整数倍（１５００倍）であるため、スペクトルの広がりが観測されない。２５．１５６２５〔ｋＨｚ〕〜４９．１５６２５〔ｋＨｚ〕の領域（ｆ−Ｆの領域）に着目すれば、第１５００番目のスペクトル成分が入力信号成分、それ以外がノイズ成分というように、完全に分離することができ、正確に歪み率を計算することができる。このように、入力信号の周波数と上記混合周波数との和または差が、上記高速フーリエ変換部の解析単位周波数の整数倍となるように上記混合周波数が決定され、それに基づいて生成されたサイン波が乗算器１３でノードＮ３の信号に乗算されることによって、高速フーリエ変換部１４において正確に歪み率を計算することができる。それにより、例えばオーディオ信号処理ＬＳＩの評価や音声の歪み率の測定の精度向上を図ることができる。
【００５７】
《実施の形態２》
図６には、本発明にかかる歪み成分解析装置の別の構成例が示される。図６に示される歪み成分解析装置１が、図１に示されるのと大きく相違するのは、変換前信号生成部１０が、入力信号を２倍オーバーサンプリングするための２倍オーバーサンプリング回路６１と、遮断周波数より低い周波数域を通過させるローパスフィルタ６２とを含んで構成されている点である。
【００５８】
音声サンプルに対する演算処理は、一般的にサンプリング周波数に比例して増加するため、オーバーサンプリングの倍数は小さい方が演算量は少なく、実施が容易になる。実施の形態１では、「ｆ−Ｆ」と、「ｆ＋Ｆ」のスペクトルが、共にナイキスト周波数を超えない範囲に重ならず存在するように、数３、数４の条件を設けた。これを実現するためには２倍を超えるオーバーサンプリングが必ず必要で、実施の形態１におけるオーバーサンプリングでは３倍以上が必要である。
【００５９】
一方、「ｆ＋Ｆ」のスペクトルを使用しないのであれば、ナイキスト周波数を超えて折り返しが発生しても悪影響はない。すなわち、常に、数６の条件を用いる前提であれば、数３の条件は緩和できる。図６に示される歪み成分解析装置１によれば、このように「ｆ＋Ｆ」が折り返してしまうことを許容することにより、２倍オーバーサンプリングで十分としている。
【００６０】
図６に示される歪み成分解析装置１においては、変換前信号生成部１０におけるオーバーサンプリングの倍数が図１に示される場合の半分であり、また、図１に示されるバンドパスフィルタ１２より処理量の小さい（約半分）のローパスフィルタが６２が適用されている。これにより、図６に示される歪み成分解析装置１によれば、図１に示される歪み成分解析装置１に比べて、４分の１の処理量で歪み成分解析を完了できる。
【００６１】
次に、上記の構成において、入力信号を、実施の形態１の場合と同じく、１０ｋＨｚのサイン波に雑音が重畳した信号とし、またサンプリング周波数を４８〔ｋＨｚ〕とした場合の作用を説明する。
【００６２】
図７には、ノードＮ５で、８１９２点の高速フーリエ変換を行った結果が示される。尚、この結果は、実施の形態１の場合と同じである。
【００６３】
図８には、ノードＮ６（２倍オーバーサンプリング回路６１の出力）において、８１９２点の高速フーリエ変換を行った結果が示される。元のスペクトルが鏡像状に折り返され、２４〔ｋＨｚ〕〜４８〔ｋＨｚ〕の区間に出現される。
【００６４】
図９には、ノードＮ７（ローパスフィルタ６２の出力）において、８１９２点の高速フーリエ変換を行った結果が示される。
【００６５】
乗算器１３では、ノードＮ７の信号にサイン波生成部１７で生成されたサイン波が乗算される。図１に示される歪み成分解析装置１では、４８〔ｋＨｚ〕〜７２〔ｋＨｚ〕の区間に存在するスペクトルを、その上と下の周波数に変換したが、図６に示される歪み成分解析装置１では、元のスペクトルが０〜４８〔ｋＨｚ〕に存在し、下の周波数に変換することができないため、「ｆ＋Ｆ」、「ｆ−Ｆ」の両方のスペクトルを高位周波数側に変換する。このため、２４〔ｋＨｚ〕より大きい「Ｆ」を設定し、「ｆ＋Ｆ」、「Ｆ−ｆ」がともに正となるようにする。
【００６６】
ここで、２４〔ｋＨｚ〕より大きい「Ｆ」を設定した場合の周波数変換について説明する。
【００６７】
上記のスペクトルに、たとえば３０〔ｋＨｚ〕のサイン波を乗ずると、そのスペクトルは、図１０に示されるようになる。
【００６８】
すなわち、「Ｆ−ｆ」のスペクトルは、３０−２４＝６〔ｋＨｚ〕から、３０〔ｋＨｚ〕に変換され、このとき、「ｆ」の０〔ｋＨｚ〕が３０〔ｋＨｚ〕に、２４〔ｋＨｚ〕が６〔ｋＨｚ〕に変換され、元のスペクトルとは鏡像図形となる。一方、「Ｆ＋ｆ」のスペクトルは３０〔ｋＨｚ〕から３０＋２４＝５４〔ｋＨｚ〕に変換されるが、４８ｋＨｚ以上は、図１１において１１０で示されるように折り返され、４８〔ｋＨｚ〕〜４２〔ｋＨｚ〕に現れる。
【００６９】
「Ｆ−ｆ」のスペクトルを用いて歪み率を測定する場合、「Ｆ＋ｆ」の折り返しが「Ｆ−ｆ」に影響を与えない必要がある。すなわち「Ｆ＋ｆ」のスペクトル全体がちょうど半分に折り返す条件が「Ｆ」の上限となり、次式が成立する。
【００７０】
【数９】
2013127405.tif 000011
【００７１】
「Ｆ」の下限は前述のように、元の信号の帯域以上でなければならないから、次式のようになる。
【００７２】
【数１０】
2013127405.tif 000012
【００７３】
図６に示される歪み成分解析装置１でも周波数変換によりスペクトルの広がりを防ぐよう、混合周波数決定演算部１６において、混合周波数Ｆが決定される。オーバーサンプリング後のサンプリング周波数は９６〔ｋＨｚ〕であり、８１９２ポイントの高速フーリエ変換を施すとすると、９６０００／８１９２＝１１．７１８７５〔Ｈｚ〕の整数倍の周波数はスペクトルが広がらない。また、数９から、Ｆ＜３×９６／８＝３６〔ｋＨｚ〕未満、数１０から、Ｆ＞２４〔ｋＨｚ〕の条件が得られる。従って、「Ｆ−ｆ」の演算で、入力信号である１０〔ｋＨｚ〕のサイン波は、３６−１０＝２６〔ｋＨｚ〕と、２４−１０＝１４〔ｋＨｚ〕との間に変換される。この範囲において、１１．７１８７５の整数倍の周波数が選択され、１０〔ｋＨｚ〕がその周波数に変換されるように「Ｆ」を定めればよい。
【００７４】
一例として、下限周波数の直近周波数を選択する場合を説明する。
【００７５】
まず、下限周波数１４〔ｋＨｚ〕が１１．７１８７５〔Ｈｚ〕の何倍かを求める。
【００７６】
【数１１】
2013127405.tif 000013
【００７７】
従って、１１．７１８７５の１１９５倍の周波数が、下限周波数より高く、スペクトルの広がりが生じない周波数となる。
【００７８】
【数１２】
2013127405.tif 000014
【００７９】
従って、１０〔ｋＨｚ〕のサイン波を上記周波数に変換する「Ｆ」は、次のようになる。
【００８０】
【数１３】
2013127405.tif 000015
【００８１】
図１２には、数１３に示される周波数のサイン波を乗算器１３で乗じた場合のノードＮ８において、高速フーリエ変換を行った結果が示される。
【００８２】
このように「Ｆ−ｆ」の領域では入力信号のスペクトルの広がりがなく、第１１９５番目のスペクトルが入力のサイン波、他の成分がノイズと完全に分離することができる。従ってこの実施の形態２においても、入力信号とその他成分の総計との比である歪み率を正確に測定できる。
【００８３】
《実施の形態３》
図１３には、本発明にかかる歪み成分解析装置の別の構成例が示される。図１３に示される歪み成分解析装置１が、図１に示されるのと大きく相違するのは、変換前信号生成部１０が、遮断周波数より低い周波数域を通過させるローパスフィルタ１３１と、遮断周波数より高い周波数域を通過させるハイパスフィルタ１３２と、経路切り換えのためのスイッチ１３３，１３４とを含んで構成されている点である。
【００８４】
図１３に示される歪み成分解析装置１では、入力信号が、変換前信号生成部１０において、ローパスフィルタ１３１及びハイパスフィルタ１３２により２帯域に分割して無信号の帯域が生成される。先ず入力信号がスイッチ１３３を介してローパスフィルタ１３１に伝達された場合の当該ローパスフィルタ１３１の出力信号（ノードＮ９の信号）に対して、実施の形態１，２の場合と同様に、サイン波生成部１７で生成されたサイン波が乗算されてから高速フーリエ変換部１４でフーリエ級数展開して解析される。次に、入力信号がスイッチ１３３を介してハイパスフィルタ１３２に伝達された場合の当該ハイパスフィルタ１３２の出力信号（ノードＮ１０の信号）に対して、実施の形態１，２の場合と同様に、サイン波生成部１７で生成されたサイン波が乗算されてから高速フーリエ変換部１４でフーリエ級数展開して解析される。歪み率の測定は、信号成分とノイズ成分との比を求めることであるから、入力信号を上記のように、二つの周波数帯域に分け、それぞれの帯域で信号成分とノイズ成分を測定して、後に合算しても目的は達成される。つまり、ノードＮ９，Ｎ１０に対して、実施の形態１，２の場合と同様の処理が施され、それぞれ入力信号の周波数１０〔ｋＨｚ〕が、高速フーリエ変換の広がりが生じない周波数に変換されるような周波数変換を施した上で高速フーリエ変換部１４でフーリエ級数展開して解析される。この例では、入力信号をローパスフィルタ１３１とハイパスフィルタ１３２とで２帯域に分割してそれぞれの帯域で信号成分とノイズ成分を測定するようにしているため、フィルタ演算とフーリエ級数展開の演算量が、実施の形態１，２の場合の２倍となる。しかし、図１３に示される歪み成分解析装置１では、オーバーサンプリングが不要であるため、その分、データ量が少ないので、歪み成分解析装置１において必要とされるメモリの記憶容量は、実施の形態１，２の場合に比べて少なくて良い。
【００８５】
以上本発明者によってなされた発明を実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明はそれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００８６】
１  歪み成分解析装置
１０  変換前信号生成部
１１  ４倍オーバーサンプリング回路
１２  バンドパスフィルタ
１３  乗算器
１４  高速フーリエ変換回路
１５  周波数測定部
１６  混合周波数決定演算部
１７  サイン波生成部
６１  ２倍オーバーサンプリング回路
６２  ローパスフィルタ
１３１  ローパスフィルタ
１３２  ハイパスフィルタ
１３３，１３４  スイッチ
【図１】
2013127405.tif 000016
【図２】
2013127405.tif 000017
【図３】
2013127405.tif 000018
【図４】
2013127405.tif 000019
【図５】
2013127405.tif 000020
【図６】
2013127405.tif 000021
【図７】
2013127405.tif 000022
【図８】
2013127405.tif 000023
【図９】
2013127405.tif 000024
【図１０】
2013127405.tif 000025
【図１１】
2013127405.tif 000026
【図１２】
2013127405.tif 000027
【図１３】
2013127405.tif 000028
【図１４】
2013127405.tif 000029
【図１５】
2013127405.tif 000030