(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の時系列信号からそれぞれ生成された時系列データを比較解析する方法であって、
前記各時系列データに対してウェーブレット変換を施すことにより、ウェーブレットデータを生成するステップと、
一の前記ウェーブレットデータを基準として、全ての前記ウェーブレットデータと所定時間区間において１又は複数の所定周波数で比較することにより、基準となる前記ウェーブレットデータにより規格化されたデータ相関値を取得するステップと、
前記データ相関値の取得を全ての前記ウェーブレットデータを基準として行い、基準となる前記ウェーブレットデータ毎に、対応する前記データ相関値から構成されたデータ列を生成するステップと、
比較する２つの前記データ列の相関を求めるステップとを備え、
前記データ相関値を取得するステップは、同時刻における２つの前記ウェーブレットデータ同士の積を前記所定時間区間で積分した値を、基準となる一方の前記ウェーブレットデータの二乗を前記所定時間区間で積分した値で割ることにより規格化するステップを含む時系列信号の解析方法。
【請求項２】
前記ウェーブレットデータを生成するステップは、前記所定時間区間を複数のセットに分割し、各セット毎にウェーブレット変換を施して得られた個々のウェーブレットデータの中央部を順次繋げることで、エッジ効果を抑制した全体のウェーブレットデータを生成するステップを備える請求項１に記載の時系列信号の解析方法。
【請求項３】
前記所定周波数は、ウェーブレット係数が最大となる周波数帯に属するドミナント周波数を含む請求項１又は２に記載の時系列信号の解析方法。
【請求項４】
任意の前記ウェーブレットを基準として、当該ウェーブレットデータと前記所定時間区間において前記ドミナント周波数で比較することにより取得した前記データ相関値の平方根をとることにより、当該ウェーブレットデータに対応する信号強度を算出するステップを更に備える請求項３に記載の時系列信号の解析方法。
【請求項５】
前記時系列データは脳活動の状態を表す信号であり、前記データ相関値は対数値で表される請求項１から４のいずれかに記載の時系列信号の解析方法。
【請求項６】
前記ウェーブレットデータを生成するためのウェーブレット変換は、モルレー（Morlet）を基本ウェーブレットとする請求項１から５のいずれかに記載の時系列信号の解析方法。
【請求項７】
複数の時系列信号に基づく時系列データが入力されるコンピュータにおいて、請求項１から６のいずれかに記載した方法を実行するための時系列信号の解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、時系列信号の解析方法およびプログラムに関し、より詳しくは、生体信号などのように振動性成分を含む時系列信号の解析方法およびプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
複数の周波数成分を含む時系列信号の解析方法として、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）などが知られている。ＦＦＴは、対象とする時系列信号が定常性を有する場合には有効であるが、脳活動に代表される生体信号などのように、種々の外的要因などによって時間変動する信号を解析する方法としては適当でない。
【０００３】
そこで、最近では、振動性成分を含む信号を解析する方法として、ウェーブレット(wavelet)変換により信号の特徴を時系列的に周波数分解して表示する方法が開発されている（例えば、Bull. Am. Metrol. Soc. 79(1998),pp.61-78など）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、従来のウェーブレット変換による解析方法は、エルニーニョの海水温変動の分析など環境パラメータを対象とする場合が多く、その解析は変換パターンの単なる比較に留まっていた。生体信号の解析にウェーブレット変換を適用した例としては、山椒魚のニオイ応答の解析が報告されているが（J. Neurophysiol. 83(2000): pp.754-765）、この方法は、ウェーブレット変換パターンをそのまま比較するか、あるいは、周波数毎の応答時間内のパワー積分値や、ある２点の時間だけにおける周波数パワースペクトルの違いを比較しているのみであった。
【０００５】
このため、例えば脳活動のように、その信号が人間を含む動物の感覚や知覚や判断の強さや性質を反映するものについて、脳活動の信号と感覚強度との相関を調べようとしても、従来の方法では、時系列信号の類似性を精度良く評価することができないという問題があった。
【０００６】
本発明は、このような実情に鑑みなされたものであって、種々の時系列信号の類似性を的確に評価することができる時系列信号の解析方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の前記目的は、複数の時系列信号からそれぞれ生成された時系列データを比較解析する方法であって、前記各時系列データに対してウェーブレット変換を施すことにより、ウェーブレットデータを生成するステップと、一の前記ウェーブレットデータを基準として、全ての前記ウェーブレットデータと所定時間区間において１又は複数の所定周波数で比較することにより、基準となる前記ウェーブレットデータにより規格化されたデータ相関値を取得するステップと、前記データ相関値の取得を全ての前記ウェーブレットデータを基準として行い、基準となる前記ウェーブレットデータ毎に、対応する前記データ相関値から構成されたデータ列を生成するステップと、比較する２つの前記データ列の相関を求めるステップとを備え、前記データ相関値を取得するステップは、同時刻における２つの前記ウェーブレットデータ同士の積を前記所定時間区間で積分した値を、基準となる一方の前記ウェーブレットデータの二乗を前記所定時間区間で積分した値で割ることにより規格化するステップを含む時系列信号の解析方法により達成される。
【０００８】
この時系列信号の解析方法において、前記ウェーブレットデータを生成するステップは、前記所定時間区間を複数のセットに分割し、各セット毎にウェーブレット変換を施して得られた個々のウェーブレットデータの中央部を順次繋げることで、エッジ効果を抑制した全体のウェーブレットデータを生成するステップを備えることができる。
【０００９】
また、前記所定周波数は、ウェーブレット係数が最大となるドミナント周波数を含むことが好ましい。
【００１０】
また、任意の前記ウェーブレットを基準として、当該ウェーブレットデータと前記所定時間区間において前記ドミナント周波数で比較することにより取得した前記データ相関値の平方根をとることにより、当該ウェーブレットデータに対応する信号強度を算出するステップを更に備えることもできる。
【００１２】
また、前記時系列データは脳活動の状態を表す信号である場合、前記データ相関値は対数値で表されることが好ましい。
【００１３】
また、前記ウェーブレットデータを生成するためのウェーブレット変換は、直交変換系に近いモルレー（Morlet）を基本ウェーブレットとすることが好ましい。
【００１４】
上述した時系列信号の解析方法は、複数の時系列信号に基づく時系列データが入力されるコンピュータにおいて、時系列信号の解析プログラムにより実行することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。 図１は、本発明の一実施形態に係る時系列信号解析方法を実施するためのシステム構成図である。このシステムにおいて、信号解析装置１は、例えばパーソナルコンピュータやワークステーションにより構成することができ、入力ポート１０、ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、出力ポート１８などを主な構成要素として備えており、これらの構成要素は、バスを介して相互に接続されている。
【００１６】
入力ポート１０は、アンプやＡ／Ｄ変換器など（図示せず）を介して、各種の生体情報計測装置や各種センサなどのように種々の時系列信号を出力する信号源３０に接続され、出力ポート１８は、モニタやプリンタなどの出力装置２０に接続される。ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１４に格納されたプログラムに基づいて、時系列信号の解析処理を行う。信号源３０から入力された情報やＣＰＵ１２の処理結果などは、ＲＡＭ１６に格納される。
【００１７】
次に、この信号解析装置１における解析処理の手順について説明する。ここでは説明を容易にするために、例として、信号源３０から出力される１５個の時系列データＰ１（ｔ）〜Ｐ１５（ｔ）を比較解析する場合を考える。
【００１８】
ウェーブレット解析では、計算されたウェーブレット係数（ウェーブレットパワー）が、低周波ほど同一変動量に対して有意性が低下すること、及び、近傍周波数同士でお互いに影響を与えあうという性質があることから、本実施形態においては、ウェーブレット変換を行う前に、Ｐ１（ｔ）〜Ｐ１５（ｔ）に対してＦＦＴ変換を利用したバンドパスフィルタ（band pass filter）処理を施して、解析に必要な周波数範囲（fmin〜fmax）以外を除去する。
次に、時系列データＰ１（ｔ）〜Ｐ１５（ｔ）の時間間隔を調整する。この調整は、ウェーブレット係数が最大となる周波数帯に属する周波数（ドミナント周波数）を基準に行えば良い。このドミナント周波数は、上記周波数帯に属するウェーブレット変換上の離散的周波数の一つである。例えば、後述の実施例における臭いの解析においては、各データにおける最大のウェーブレット係数が、各データ毎に未知の変動成分の影響を受けてそれぞれ異なる周波数に現れるため、それらの周波数を含む約９〜１３Ｈｚの周波数帯に属する１０Ｈｚのドミナント周波数を基準として、１周期を１００分割することにより、時間間隔を１ｍｓに設定する。そして、所定の時間幅におけるデータを１セットとして、セット毎にウェーブレット変換を行う。１セットの時間幅は、短すぎると解析精度が低下する一方、長すぎると時間分解能が低下することを考慮して適宜定めれば良く、例えば、２０４８ｍｓ（即ち、２０４８個のデータ）とすることができる。
【００１９】
上記各セットは、時間軸に沿って互いに隣接するように定めることも可能であるが、各セットの両端近傍は、ウェーブレット変換をした際にエッジ効果により信号の有意性が低下する。そこで、本実施形態においては、各セットにおける２０４８個のデータのうち、半分の１０２４個が順次重なり合うように、各セットの開始時刻を定めている。即ち、基準時刻を０とした場合、図２に示すように、第１のセットＳ１については時刻０〜２０４８ｍｓとし、第２のセットＳ２については時刻１０２４〜３０７２ｍｓとし、以後順に、最後の第ｋのセットＳｋまで１０２４ｍｓずつずらしていく。さらに、エッジ効果をより低減するために、各セットの両端近傍（例えば、両側のそれぞれ３〜５周期）では、隣接するセットのデータを変換用データとして利用する。利用できる隣接データがない場合は、変換に必要なデータ数を常に同数とするために、不足する部分は０を変換用データとして用いる。
【００２０】
そして、各セットに対してウェーブレット変換を行い、得られた個々のウェーブレットデータの中央部を順次繋げていくことで、第１セットＳ１から第ｋセットＳｋまでをカバーする全体のウェーブレットデータ（０〜１０２４×（ｋ  ＋１）ｍｓ）を得る。即ち、第１のセットＳ１については５１２ｍｓ〜１５３６ｍｓまでのデータを抽出し、第２のセットＳ２については１５３６ｍｓ〜２５６０ｍｓまでのデータを抽出し、以後順に、第ｋのセットＳｋまで中央部の１０２４ｍｓの時間幅におけるデータを順次抽出して繋げていく。このような手法により、エッジ効果を抑制した高精度なウェーブレットデータを完成させることができる。尚、全体のウェーブレットデータの両端部Ｅ１，Ｅ２は、それぞれ第１のセットＳ１および第ｋのセットＳｋのデータをそのまま利用しても良い。
【００２１】
各時系列データＰ１（ｔ）〜Ｐ１５（ｔ）をウェーブレット変換して得られたウェーブレットデータは、Ｗ１(ｔ, fmin〜fmax)〜Ｗ１５(ｔ, fmin〜fmax)の形で表される。ここで、fminおよびfmaxは、それぞれ解析を行う最低周波数および最高周波数である。ウェーブレットデータの時間範囲は、比較しようとする時間区間に基づいて定めれば良いが、刺激などに対するウェーブレット係数の有意性を評価できるように、第１のセットＳ１の終了時刻は、特徴的な波形が現れる時刻よりも前であることが好ましい。
【００２２】
ウェーブレット変換は、周知のとおり、時間的にも周波数的にも局在した基本ウェーブレットを選択し、これにスケール変換およびシフト変換を行うことで得られるウェーブレット関数を用いるものである。即ち、基本ウェーブレット関数ｈ（ｔ）に対して、スケールパラメータ（周波数）αおよびシフトパラメータ（時間）βによる変換を施し，数１式に示すウェーブレット関数ｈα,β(t)を設定する。
【００２３】
【数１】
0003834622.tif 000002
【００２４】
ウェーブレット変換は、この数１式に示すウェーブレット関数ｈα,β(t)を基底として、解析対象となる関数Ｐ（ｔ）を変換することにより、数２式で表される。
【００２５】
【数２】
0003834622.tif 000003
【００２６】
基本ウェーブレット関数としては、Morlet、Paul、Mexican Hat、DOG、Harrなどが知られているが、本実施形態においては、ガウシアン関数によるモルレー（Morlet）のウェーブレット変換を行っている。ガウシアン関数は、要素のふるまいが正規分布に従う集団性の応答との一致がとりやすいと考えられるため、脳波などの生体信号の解析にはMorletのウェーブレット変換が好適である。
【００２７】
ウェーブレットデータは、周波数をα軸、時間をβ軸としたα−β平面において、どの時間にどの周波数成分のウェーブレット係数が大きいかを表す３次元的なデータ表現となっている（図４参照）。このようなウェーブレットデータ同士をそのまま比較するのは計算量が膨大となり実用的でないため、本実施形態においては、ウェーブレット変換上算出される周波数の中から代表的な周波数を複数設定し(例えば、f1, f2,…,f9の９種類)、予め信号の特徴が表れていると推定される特定の時間区間（T1<t<T2）に基づいて、ウェーブレットデータ同士を周波数毎に比較する。設定する周波数には、上述したドミナント周波数が含まれる。
【００２８】
例えば、周波数f1について、２つのウェーブレットデータＷ１(ｔ, f1)、Ｗ２(ｔ, f1)を比較する場合、同時刻におけるウェーブレットデータ同士の積を上記時間区間（t=T1〜T2）で積分した値∫W1(t, f1)・W2(t, f1)dtを、基準となる一方のウェーブレットデータの二乗を上記時間区間（t=T1〜T2）で積分した値∫W1(t, f1)・W1(t, f1)dtで割ることにより規格化して、データ相関値を求める。即ち、任意の２つのウェーブレットデータをＷａ(ｔ, f1)、Ｗｂ(ｔ, f1)として、基準となるウェーブレットデータをＷａ(ｔ, f1)とすると、データ相関値C(Wa(f1),Wb(f1))は、
【００２９】
【数３】
0003834622.tif 000004
により求められる。この数３式に基づいて、周波数f1について、１５個のウェーブレットデータＷ１(ｔ, f1)〜Ｗ１５(ｔ, f1)から選択可能な２つのウェーブレットデータの全ての組合せ（同一のウェーブレットデータ同士の組合せを含む）について演算を行い、データ相関値を求める。更に、他の周波数f2〜f9に対しても同様の演算を行い、データ相関値を求める。
【００３０】
こうして得られた全てのデータ相関値について対数をとり、基準となるウェーブレットデータＷ１〜Ｗ１５毎に整理して、データ列Ｄ１〜Ｄ１５を得る。例えば、基準ウェーブレットデータがＷ１（ｔ）の場合、これに対応するデータ列Ｄ１は、
【００３１】
【数４】
0003834622.tif 000005
【００３２】
となり、１３５のデータからなるデータ列が得られる。Ｄ２〜Ｄ１５のデータ列についても同様である。時系列データＰ１（ｔ）〜Ｐ１５（ｔ）が脳活動を表す信号である場合には、本実施形態のようにデータ相関値の対数をとることにより経験的には実情をより的確に表しているものと考えられるが、時系列データの性質によっては、対数値ではなくデータ相関値のままデータ列を構成した方が、時系列信号の特徴の相違をより良く分析できる場合もある。
【００３３】
次に、こうして得られたデータ列Ｄ１〜Ｄ１５の相関係数を求める。データ列の相関係数は、例えば、a1,a2,…,anの各データからなるデータ列ａと、b1,b2,…,bnの各データからなるデータ列ｂとの間において、次の数５式より求めることができる。
【００３４】
【数５】
0003834622.tif 000006
【００３５】
また、共分散は、データ列ａ，ｂを構成する各データの偏差を掛け合わせたものを総和して、これを全データ数ｎで割ることにより得られる。即ち、
【００３６】
【数６】
0003834622.tif 000007
となる。
【００３７】
例えば、D2とD5の相関係数cor(D2,D5)は、cdv(D2,D5)/(s(D2)・s(D5))であり、この値が大きくなり１に近づくほど、２つのデータ列D2，D5の類似度が大きいということになる。この相関係数を利用して、各データ列Ｄ１〜Ｄ１５に対応するウェーブレットデータＷ１（ｔ）〜Ｗ１５（ｔ）において特徴的な応答が見られる時系列パターンの相関を評価することができ、ひいては、このウェーブレットデータＷ１〜Ｗ１５に対応する時系列データＰ１（ｔ）〜Ｐ１５（ｔ）の類似性を評価することができる。即ち、データ列Ｄ１〜Ｄ１５から抽出した２つのデータ列間の相関係数が大きいほど、これらのデータ列に対応する２つの時系列データが質的に類似していると判断することができる。
【００３８】
また、上述した解析方法を利用して、質的な評価だけでなく量的な評価を行うこともできる。例えば、時系列データＰｉ（ｔ）が生体信号である場合に、これに基づくウェーブレットデータＷｉ（ｔ）の感覚上の強度を推定するためには、ウェーブレット係数の最大値が現れるドミナント周波数fsにおいて、データ相関値の対数Log(C(Wi(f1),Wi(f1),T1〜T2))の平方根をとることにより、感覚強度との次元を合わせて評価することができる。即ち、信号強度をＳとすると、
【００３９】
【数７】
0003834622.tif 000008
と表すことができる。
【００４０】
信号強度の算出においては、このようにデータ相関値の平方根をとることが好ましいが、必ずしも対数値の平方根である必要はなく、データ相関値のまま平方根をとることにより求めても良い。また、必要に応じて適当な係数を乗じて補正しても良く、あるいは、上述した特定の周波数fs以外に、複数の周波数で同様の計算を行い、各周波数の基準値で規格化した値を加算値として使用することもできる。
【００４１】
上述した時系列データＰ１（ｔ）〜Ｐ１５（ｔ）に基づく各データ列Ｄ１〜Ｄ１５の相関係数の算出は、ＲＯＭ１４に格納されたコンピュータプログラムに基づいて、ＣＰＵ１２により行うことができる。ＲＯＭ１４へのプログラムの格納は、磁気テープやＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体からの読み込みや、ネットワークを介したダウンロードなどにより行うことができる。
【００４２】
以上、本発明の一実施形態について詳述したが、本発明の具体的な態様が上記実施形態に限定されるものではない。例えば、本実施形態においては、比較対象となるウェーブレットデータを１５種類とし、各ウェーブレットデータを比較する際の周波数を９種類とすることにより、９×１５＝１３５種類のデータからなるデータ列について相関係数を求めているが、これらウェーブレットデータおよび周波数の種類は、比較対象となる時系列データの応答特性や、ウェーブレット解析結果の周波数特性などに応じて、適宜定めれば良い。相関係数による相関の有無は、一般にはデータ列に含まれるデータ数が多くなるほど判別が容易になるので、信号解析装置１の処理能力に応じて最適なデータ数を定めることが好ましい。
【００４３】
また、本実施形態においては、ウェーブレット変換における基本ウェーブレット関数として、モルレー（Morlet）を使用しているが、他の基本ウェーブレット関数を使用した場合であっても、本実施形態と同様の方法で時系列データの解析を行うことが可能であり、時系列データの特性などに応じて基本ウェーブレット関数を適宜選択すれば良い。
【００４４】
また、本実施形態においては、ある特定の時間区間（t=T1〜T2）においてウェーブレットデータＷｉ（ｔ）を取得することにより、この時間区間における時系列信号の類似性を評価しているが、この時間区間を変化させて本実施形態と同様の処理を行うことにより、時系列信号の性質がどのように変化しているかを解析することも可能になる。
【００４５】
【実施例】
以下に実施例を挙げ、本発明を更に詳細に説明する。本実施例においては、  モルモットに種々のニオイを嗅がせた時の脳活動を示す時系列データの類似性評価を行った。
【００４６】
人間や動物の脳においては、与えられた刺激などによって電位が誘起される。こうした電位の変化は、図１に示す構成において信号源３０に脳波電極を使用することにより、時系列データとして観測することができる。本実施例においては、梨状皮質の入力側（Ｉ層）および出力側（ＩＩ層）におけるニオイ誘起振動性局所電位を測定した。梨状皮質の入力側（Ｉ層）における測定結果の一例を図３に示す。
【００４７】
ニオイの種類としては、ラベンダー(Lav)、リナノール(Lina)、疑似動物臭（mc4,mc6,mc8）、および生理食塩水(RN)を使用し、これらを以下の順で発臭させて、試験条件毎の脳活動計測データを得た。但し、ラベンダー(Lav)の５回目、疑似動物臭（mc468：mc4,mc6,mc8の混合）の２回目、生理食塩水(RN) の１回目については、ノイズの影響などにより計測不能であったため、除外している。
【００４８】
（試験順序）
（１）ラベンダー(Lav)     １回目〜４回目
（２）リナノール(Lina)    １回目〜４回目
（３）ラベンダー(Lav)     ５回目〜６回目
（４）生理食塩水(RN)      １回目〜２回目
（５）疑似動物臭（mc468） １回目〜４回目
（６）疑似動物臭（mc4）   １回目〜５回目
（７）ラベンダー(Lav)     ７回目〜９回目
【００４９】
図３からわかるように、同質の臭いであっても、嗅いだ時の回数によって脳活動計測データの波形は異なっており、この計測データから臭いの質との関連付けを行うことは困難である。そこで、上記実施形態と同様の手順により、計測データをウェーブレット変換してウェーブレットデータを得た後、このウェーブレットデータに基づいて、計測データに対応するデータ列の相関係数を求めた。
【００５０】
図４は、（ａ）はラベンダー（溶液中濃度３×１０-5 v/v）、（ｂ）はmc4、mc6およびmc8の混合（各0.3mM）、（ｃ）はラベンダー（溶液中濃度３×１０-6 v/v）について、ニオイ誘起振動性局所電位の計測データおよびウェーブレットデータを示している。ウェーブレットデータは、横軸に時間をとり縦軸に周波数をとった時のウェーブレット係数の大きさを、所定の数値幅で色分け表示している。尚、図３と図４とは直接対応するものではない。
【００５１】
図４において、（ｃ）に比べて（ａ）はラベンダーの濃度が１０倍となっており、これに比例するように、臭いの特徴を良く表す１０Ｈｚ程度のウェーブレット係数が大きくなっている。これにより、感覚強度の定量化をある程度行うことができるが、臭いの質を判別することは困難である。
【００５２】
図５は、梨状皮質の入力側（Ｉ層）における各計測データに対応するデータ列の相関係数を示している。各相関係数は、縦方向及び横方向に試験条件を並べることにより、マトリクス状に表示することができる。図５において、（ａ）は、試験を行った順（刺激順）に、各試験条件を上から下及び左から右に並べており、（ｂ）は、（ａ）に示す結果に基づいて、臭いの種類順（刺激種順）に、各試験条件を上から下及び左から右に並び替えている。
【００５３】
図５（ａ）および（ｂ）において、マトリクスの左上から右下への対角線上には、同一の計測データに対応する２つのデータ列の相関係数を示しており、その値は当然に１となっている。このマトリクス表によれば、相関係数が１の対角線近傍に相関係数の高い値が集まっている方が、マトリクスの上下間（又は左右間）における２つの計測データの相関が高いといえる。即ち、相関係数の値により、計測データの類似性を評価することができる。相関係数は色分けして表示しており、例えば、最も濃い色の領域は、相関係数が０．８〜０．９の領域である。
【００５４】
図５からわかるように、梨状皮質の入力側（Ｉ層）から得た時系列信号は、刺激順（図５（ａ））に相関計数を並べた方が、刺激種順（図５（ｂ））に相関係数を並べるよりも相関の高いものが対角線近くに集まっている。例えば、ラベンダー（Lav）の５回目に注目すれば、その直前に行われたリナノール（Lina）の４回目の方が、同じ臭いの質であるラベンダー（Lav）の４回目よりも相関が高いことが明らかとなっている。この結果から、梨状皮質に入力される信号は、刺激順に依存した相関があることが分かる。
【００５５】
また、リナノールは、ラベンダーの香り成分に含まれる複数の成分のうちの一成分であるが、ラベンダー(Lav)の１回目〜４回目における計測データ相互間の相関が高いのに対し、リナノール(Lina)の１回目〜４回目における計測データ相互間の相関が低い。一方、疑似動物臭（mc468）の１回目〜４回目における計測データ相互間の相関、および、疑似動物臭（mc4）の１回目〜５回目における計測データ相互間の相関は、いずれも高くなっている。この結果から、次のようなことを推測することができる。即ち、モルモットの梨状皮質に入力される信号は、植物の臭いについては、各臭気成分が合成された全体で判別できるものであれば良く、臭気成分毎に判別可能であることは要求されないのに対し、動物の臭いについては、捕食者などから逃れるための防衛手段の１つとして、合成された臭気成分だけでなく、各臭気成分も判別可能なものとなっていると考えられる。
【００５６】
図６は、梨状皮質の出力側（ＩＩ層）における各計測データに対応するデータ列の相関係数を示している。試験順序は、上述した梨状皮質の入力側（Ｉ層）における測定の場合と同じであり、臭いの種類順（刺激種順）に、各試験条件を上から下及び左から右に並び替えてマトリクス表示している。
【００５７】
図６からわかるように、梨状皮質の入力側（Ｉ層）における測定結果（図５（ｂ）参照）とは異なり、梨状皮質の出力側（ＩＩ層）から得た信号は、刺激順序とは無関係に、同じ臭いの質における計測データ相互間の相関が高くなっていることがわかる（但し、ラベンダーの９回目を除く）。この結果から、梨状皮質に入力される信号は、一過性のフィルタが形成されることにより、このフィルタによって過去に経験した情報をより抽出し易くされる処理を受け、さらに、臭いの質を特定可能な信号として出力されていると推測される。
【００５８】
また、計測データの信号強度Ｓを上述した数７式により算出すると、10.7Hzにおいて、刺激濃度が10倍になると2.3倍になった。この結果は、刺激強度変化が10倍になると疑似感覚強度でほぼ2倍になるという従来の知見に良く適合するものであった。
【００５９】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、時系列信号の特性に拘わらず、２つの時系列信号の重なり度合いを相関係数により数値化して正確に表現することができるので、多様な成分を含む複雑な時系列信号であっても類似性の評価を的確に行うことができる。
【００６０】
したがって、時系列信号が生体信号などのように一過性の複数の振動性成分を含む場合に特に有効であり、例えば、ある刺激に対する脳活動の応答を解析することによって、本発明を脳内の情報処理機構の解明に適用することができる。また、認識不可能な脳活動の状態を、認識可能な感覚量に対応付けることが可能になり、例えば、視覚、聴覚、臭覚などの各種センサの出力を人の感覚強度に変換する方法に応用することができる。
【００６１】
更に、解析処理において得られた情報を利用して時系列信号の強度を評価することもできるので、質的な評価と量的な評価とを組み合わせたより完全な解析方法の開発を促すことができ、例えば、人間と同じように感じることができるロボットの開発や、感性の定量化装置などへの応用が期待される。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明一実施形態に係る時系列信号解析方法を実施するためのシステム構成図である。
【図２】  上記時系列信号解析方法において、ウェーブレットデータの生成方法を説明するための図である。
【図３】  信号源における計測データの具体例を示す図である。
【図４】  ウェーブレットデータの具体例を示す図である。
【図５】  複数データ列の相関係数を示す図である。
【図６】  複数データ列の相関係数を示す図である。
【符号の説明】
１  信号解析装置
１０  入力ポート
１２  ＣＰＵ
１４  ＲＯＭ
１６  ＲＡＭ
１８  出力ポート
２０  出力装置
３０  信号源
【図１】
0003834622.tif 000009
【図２】
0003834622.tif 000010
【図３】
0003834622.tif 000011
【図４】
0003834622.tif 000012
【図５】
0003834622.tif 000013
【図６】
0003834622.tif 000014