"複数の異なる情報源から各々出力された複数のデータ系列の少なくとも1つのデータ系列を可逆圧縮可能に符号化した第1符号語系列を、該第1符号語系列の符号化方式に対応した方式で復号する第1復号手段と、前記第1復号手段による第1符号語系列の復号結果に基づいて、前記複数のデータ系列の他のデータ系列の条件付き平均情報量を低下させるためのデータ系列を作成する作成手段と、Slepian-Wolf理論により、前記他のデータ系列の条件付き平均情報量に基づいて設定されたサイズの検査行列を用いて、該他のデータ系列をLDPC符号化またはLDPC-CC符号化した第2符号語系列を、前記作成手段により作成されたデータ系列を用いて復号する第2復号手段と、を含む復号装置。前記第2復号手段は、前記作成手段により作成されたデータ系列、前記検査行列、及び前記作成手段により作成されるデータ系列に応じて予め定められた確率変数を用いて、sum-product法により、前記第2符号系列を復号する請求項1記載の復号装置。前記作成手段は、前記他のデータ系列の条件付き平均情報量を低下させるためのデータ系列を、前記第1符号語系列の復号結果を時間方向にシフトさせて作成する請求項1または請求項2記載の復号装置。複数の異なる情報源から各々出力された複数のデータ系列の一のデータ系列を可逆圧縮可能な第1符号語系列に符号化する少なくとも1つの第1符号化装置と、Slepian-Wolf理論により、前記複数のデータ系列の他のデータ系列の条件付き平均情報量に基づいて設定されたサイズの検査行列を用いて、該他のデータ系列を第2符号語系列にLDPC符号化またはLDPC-CC符号化する少なくとも1つの第2符号化装置と、請求項1~請求項3のいずれか1項記載の復号装置と、を含む符号化復号システム。前記第1符号化装置及び前記第2符号化装置は、前記複数のデータ系列各々を、変換後のデータ系列の平均情報量が低下するように変換し、変換したデータ系列を符号化する請求項4記載の符号化復号システム。第1符号化装置と、第2符号化装置と、復号装置とを含む符号化復号システムにおける符号化復号方法であって、前記第1符号化装置は、複数の異なる情報源から各々出力された複数のデータ系列の一のデータ系列を可逆圧縮可能な第1符号語系列に符号化し、前記第2符号化装置は、Slepian-Wolf理論により、前記複数のデータ系列の他のデータ系列の条件付き平均情報量に基づいて設定されたサイズの検査行列を用いて、該他のデータ系列を第2符号語系列にLDPC符号化またはLDPC-CC符号化し、前記復号装置は、前記第1符号語系列を前記第1符号化装置の符号化方式に対応した方式で復号すると共に、該第1符号語系列の復号結果に基づいて、前記他のデータ系列の条件付き平均情報量を低下させるためのデータ系列を作成し、該作成されたデータ系列を用いて、前記第2符号語系列を復号する符号化復号方法。コンピュータを、請求項1~請求項3のいずれか1項記載の復号装置を構成する各手段として機能させるための復号プログラム。しかしながら、非特許文献3の方法では、条件付き平均情報量を低下させることで圧縮率を高める方法については記されていないため、圧縮率が高くならない、あるいは圧縮できない場合がある、という問題がある。また、特許文献1には、符号の具体的な構成法については記されていないため、上記と同様に、圧縮率が高くならない、あるいは圧縮できない場合がある、という問題がある。また、非特許文献4及び5の方法では、Slepian-Wolf理論を用いる方法については記述されておらず、複数の情報源の出力するデータ系列の相関を利用して圧縮を行うことができない、という問題がある。本発明は、上記の課題を解決するためになされたもので、複数の情報源が出力するデジタル信号をSlepian-Wolf理論に基づきLDPC符号またはLDPC-CC符号を用いて符号化及び復号を行う場合において、圧縮率を高めることができる復号装置、符号化復号システム、符号化復号方法、及び復号プログラムを提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の復号装置は、複数の異なる情報源から各々出力された複数のデータ系列の少なくとも1つのデータ系列を可逆圧縮可能に符号化した第1符号語系列を、該第1符号語系列の符号化方式に対応した方式で復号する第1復号手段と、前記第1復号手段による第1符号語系列の復号結果に基づいて、前記複数のデータ系列の他のデータ系列の条件付き平均情報量を低下させるためのデータ系列を作成する作成手段と、Slepian-Wolf理論により、前記他のデータ系列の条件付き平均情報量に基づいて設定されたサイズの検査行列を用いて、該他のデータ系列をLDPC符号化またはLDPC-CC符号化した第2符号語系列を、前記作成手段により作成されたデータ系列を用いて復号する第2復号手段と、を含んで構成されている。本発明の復号装置によれば、第1復号手段が、複数の異なる情報源から各々出力された複数のデータ系列の少なくとも1つのデータ系列を可逆圧縮可能に符号化した第1符号語系列を、第1符号語系列の符号化方式に対応した方式で復号する。そして、作成手段が、第1復号手段による第1符号語系列の復号結果に基づいて、複数のデータ系列の他のデータ系列の条件付き平均情報量を低下させるためのデータ系列を作成する。そして、第2復号手段が、Slepian-Wolf理論により、他のデータ系列の条件付き平均情報量に基づいて設定されたサイズの検査行列を用いて、他のデータ系列をLDPC符号化またはLDPC-CC符号化した第2符号語系列を、作成手段により作成されたデータ系列を用いて復号する。このように、Slepian-Wolf理論に基づいてLDPC符号化またはLDPC-CC符号化される他のデータ系列の条件付き平均情報量を低下させるためのデータ系列を作成し、このデータ系列を用いて他のデータ系列を符号化した第2符号語系列の復号を行うため、複数の情報源が出力するデジタル信号をSlepian-Wolf理論に基づきLDPC符号またはLDPC-CC符号を用いて符号化及び復号を行う場合において、圧縮率を高めることができる。また、前記第2復号手段は、前記作成手段により作成されたデータ系列、前記検査行列、及び前記作成手段により作成されるデータ系列に応じて予め定められた確率変数を用いて、sum-product法により、前記第2符号系列を復号することができる。また、前記作成手段は、前記他のデータ系列の条件付き平均情報量を低下させるためのデータ系列を、前記第1符号語系列の復号結果を時間方向にシフトさせて作成することができる。また、本発明の符号化復号システムは、複数の異なる情報源から各々出力された複数のデータ系列の一のデータ系列を可逆圧縮可能な第1符号語系列に符号化する少なくとも1つの第1符号化装置と、Slepian-Wolf理論により、前記複数のデータ系列の他のデータ系列の条件付き平均情報量に基づいて設定されたサイズの検査行列を用いて、該他のデータ系列を第2符号語系列にLDPC符号化またはLDPC-CC符号化する少なくとも1つの第2符号化装置と、上記の復号装置と、を含んで構成されている。また、本発明の符号化復号システムにおいて、前記第1符号化装置及び前記第2符号化装置は、前記複数のデータ系列各々を、変換後のデータ系列の平均情報量が低下するように変換し、変換したデータ系列を符号化することができる。また、本発明の符号化復号方法は、第1符号化装置と、第2符号化装置と、復号装置とを含む符号化復号システムにおける符号化復号方法であって、前記第1符号化装置は、複数の異なる情報源から各々出力された複数のデータ系列の一のデータ系列を可逆圧縮可能な第1符号語系列に符号化し、前記第2符号化装置は、Slepian-Wolf理論により、前記複数のデータ系列の他のデータ系列の条件付き平均情報量に基づいて設定されたサイズの検査行列を用いて、該他のデータ系列を第2符号語系列にLDPC符号化またはLDPC-CC符号化し、前記復号装置は、前記第1符号語系列を前記第1符号化装置の符号化方式に対応した方式で復号すると共に、該第1符号語系列の復号結果に基づいて、前記他のデータ系列の条件付き平均情報量を低下させるためのデータ系列を作成し、該作成されたデータ系列を用いて、前記第2符号語系列を復号する方法である。また、本発明の復号プログラムは、コンピュータを、上記の復号装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。以上説明したように、本発明の復号装置、符号化復号システム、符号化復号方法、及び復号プログラムによれば、Slepian-Wolf理論に基づいてLDPC符号化またはLDPC-CC符号化される他のデータ系列の条件付き平均情報量を低下させるためのデータ系列を作成し、このデータ系列を用いて他のデータ系列を符号化した第2符号語系列の復号を行うため、複数の情報源が出力するデジタル信号をSlepian-Wolf理論に基づきLDPC符号またはLDPC-CC符号を用いて符号化及び復号を行う場合において、圧縮率を高めることができる、という効果が得られる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、センサネットワークシステムに、本発明の符号化復号システムを適用した例について説明する。なお、本発明では、Slepian-Wolf理論に基づく符号は、LDPC符号であってもLDPC-CC符号であってもよいが、本実施の形態ではLDPC符号を用いる場合について説明する。<本実施の形態の構成>図1に示すように、本実施の形態のセンサネットワークシステム1は、観測装置11及び12と、符号化装置21及び22と、送信装置31及び32と、受信装置40と、復号装置50とを含んで構成されている。観測装置11及び12は、温度、湿度、照度、加速度などの物理量を観測するためのセンサを含んで構成されており、センサで観測された観測値をデジタル信号の系列に変換して出力する。符号化装置21及び22は、観測装置11及び12各々から出力されたデジタル信号の系列に前処理を行って、符号化する。符号化装置21及び22は、デジタル信号の可逆圧縮が可能な符号化の手段をもつ。符号化装置21及び22の一方は、少なくともLDPC符号化法を符号化の手段として持つ。符号化装置21及び22の他方の符号化の手段は、ハフマン符号、算術符号、ターボ符号、LZWLempel-Ziv-Welch、LZ77Lempel-Ziv77などでもよい。送信装置31及び32は、符号化装置21及び22各々で符号化された符号を、有線または無線通信により送信する。受信装置40は、送信装置31及び32から送信された符号を受信し、復号装置50へ出力する。復号装置50は、符号化装置21及び22で符号化された符号を復号し、デジタル信号の系列を出力する。復号装置50は、符号化装置21及び22がもつ符号化手段に対応する復号手段をもつ。復号装置50は、複数の符号語を受け取り、それらを同時に復号し、複数のデジタル信号の系列として出力する手段をもつ。LDPC符号の復号アルゴリズムとして、少なくともsum-product法による復号手段をもつ。本実施の形態のセンサネットワークシステム1では、図1に示すように、情報源が二つの場合について説明するが、情報源が三つ以上の場合は、情報源一つにつき観測装置、符号化装置、及び送信装置を一つずつ設置する。符号化装置21及び22、並びに復号装置50はそれぞれ、CPUCentralProcessingUnitと、RAMRandomAccessMemoryと、後述する初期化処理、符号化処理、復号処理を実行するためのプログラムを記憶したROMReadOnlyMemoryとを備えたコンピュータで構成することができる。また、各々のROMには、LDPCを用いて符号化及び復号するときに必要となる行列式等の情報が、予め記憶される。<本実施の形態の原理>ここで、本実施の形態により圧縮率を高めることができる原理について説明する。本実施の形態では、iデジタル信号の系列を平均情報量が低下するように前処理を行ってから符号化すること、iiSlepian-Wolf理論に基づく通信レートの設定に必要な条件付き平均情報量を低下させることにより、圧縮率を高める。まず、上記iについて説明する。ここでは、情報源が二つの場合について説明する。情報源X1及びX2があるとき、それぞれの情報源に対応する送信装置と受信装置との間で歪みなくデジタル信号を伝送するためには、LDPC符号の符号化処理で用いる検査行列のサイズを、Slepian-Wolf理論に基づいて予め求めておく必要がある。情報源X1及びX2について、それぞれ符号化するときに用いる検査行列をA1及びA2とする。A1はm1×n1行列であり、A2はm2×n2行列であるとする。このとき、それぞれの情報源の出力するデジタル信号を歪みなく送信するためには、検査行列のサイズの比率n1/m1=R1、n2/m2=R2を下記1式のように決める必要がある。1式は、Spelian-Wolf理論によって与えられる。なお、R1及びR2は伝送路の通信レートと同義である。以降は、R1及びR2をもって通信レートと称する。1式に基づくと、HX2,X1が低ければ低いほど、通信レートを低く決めることができる。このHX2,X1という値は、X1及びX2のデジタル信号の間のビットの対応の取り方や、データの並び順によって値が異なる。例えば、X1及びX2が時区間T=[t,t19]に出力したデジタル信号の系列X1T={x1t,x1t1,,x1t19}、X2T={x2t,x2t1,,x2t19}であり、下記2式及び3式のようであったとする。このとき、HX2T,X1Tは、下記4式となる。この値に基づいて通信レートを設定すると、下記5式となる。つまり、情報源X1及びX2の出力するデジタル信号の系列を歪みなく伝送するためには、合計で2ビット以上の通信レートが必要となることを意味する。この通信レートに基づいて通信を行おうとすると、圧縮率の上限は1bit-2bit/2情報源の数=0である。つまり、このデジタル信号は圧縮して伝送することができないことを意味する。情報源がセンサであるとき、センサから得られた数値データをそのままデジタル信号の系列として用いると、前記のX1T,X2Tの例に示したように、圧縮率が高くならない、あるいは圧縮できないことがある。圧縮率を高めるためには、時区間T=[t,tn]の二つのデジタル信号X1T及びX2Tに対して可逆な変換を行うことで求められる、不等式HY1T,Y2T≦HX1T,X2Tを満たすようなデジタル信号の系列Y1T及びY2Tを求めることが必要となる。本実施の形態では、このような条件を満たす可逆変換の手順を、符号化の前処理として導入する。ここでYT={yt,yt1,,yt19}を、下記6式のように定義する。ただしxt-1=0であるものとする。6式のように定義すると、Y1T及びY2Tは、下記7式及び8式のようになる。このとき、HY2T,Y1Tは、下記9式となる。Y1TからX1Tへの変換は一意に可能であるので、情報としてはY1TとX1Tとは等しい。しかし、以上に示したようにHX2T,X1T≠HY2T,Y1Tである。この数値に基づいて通信レートを設定すると、下記10式となる。X1及びX2のデジタル信号を歪みなく送信するためには2bit必要であるのに対し、Y1及びY2のデジタル信号は0.74758468bitで送信できる。0.74758468/2=0.37379234であるから、X1及びX2を直接送信する場合に比べて、約37.4の通信レートでデータを転送できる。このように、デジタル信号の系列の表現方法、言い換えれば量子化の方法によって、理論的に求められる圧縮率が変化する。上記の前処理を一般化すると、下記11式及び12式のようになる。以下、記述の煩雑化を防ぐために、Y1T及びY2Tを単にY1及びY2と記述する。次に、上記iiについて説明する。上記iで述べた前処理後のY1から、Y1’を下記14式で求める。15式のZ1,lは、Y1を時間方向にlだけシフトして作ったデジタル信号の列であり、復号したY1から容易に作成可能である。復号したY1からY1’を作成することにより、復号したY1を、あたかも複数の情報源から受け取ったデジタル信号の系列であるかのように扱う。このとき、通信レートR1R2は下記16式で与えられる。例えばW2>W1であるとき、この式に基づいて、R1及びR2を下記17式及び18式のように決めることで、通信コストを最小化することができる。一般に、デジタル信号の系列X1、X2、X3に対してHX1|X2≧HX1|X2,X3が成り立つので、HY2|Y1≧HY2|Y1’である。すなわちHX2|X1≧HY2|Y1が成り立つとき、HX2|X1≧HY2|Y1’が成り立つ。これは、R1R2の値をより小さく設定できる可能性があることを意味する。仮に13式を用いた場合に、HX2|X1≦HY2|Y1となるときは、13式の代わりにy1t=x1t、y2t=x2tとしてY2及びY1’を決める。このときもHX2|X1≧HY2|Y1’が成り立つため、R1R2の値をより小さく設定できる可能性がある。以上の方法で求めたY1及びY2から導出される通信レートR1R2で、符号化を行った符号語を歪みなく復号するためには、X2から生成した符号語を復号するときに使用する、sum-productアルゴリズム非特許文献6和田山正、誤り訂正技術の基礎,森北出版参照のファクターグラフで、通常はpX2|X1の値を使用する定数ノードの値の代わりに、下記19式で与えられる値を用いる。上記の本実施の形態の原理の概念図を図2に示す。情報源からのデジタル信号X1及びX2に、11式及び12式による前処理を行い図1中φ、出力されたY1及びY2を符号化装置c1及びc2で、Slepian-Wolf理論に基づきLDPC符号化する。符号化された符号語c1Y1及びc2Y2を、通信路を介して復号装置c-1へ送る。通信レートR1及びR2は、17式及び18式により設定されている。復号装置c-1では、符号語c1Y1を復号してY1を得る。そして、このY1から、14式により、Y1’を作成する同図中φ’。復号装置c-1では、符号語c2Y2を、予め19式により定めたpY2|Y1’、作成したY1’、R1及びR2に基づいて予め定められた検査行列を用いて、sum-productアルゴリズムにより復号してY2を得る。デジタル信号の系列が三つ以上k個の場合、通信レートの総和Σi1kRiは下記20式で決める。デジタル信号の系列Xiに対応する符号語を復号するときは、pXi|Xi-1,,X1の値の代わりに、下記21式で求めるpYi|Yi-1’,,Y1’の値を用いる。上記のように、LDPC符号をsum-productアルゴリズムで復号するときに、pX2|X1の値を用いる代わりに、pY2|Y1’を用いることで、デジタル信号の圧縮率を高められる。pX2|X1を用いた場合は、歪みなく圧縮できる通信レートの下限は1式で与えられる。一方、本実施の形態のようにpY2|Y1’を用いた場合の下限は16式で与えられる。16式で与えられる下限値の方が、1式の値より理論的に低くなることが保証される。本実施の形態を用いると従来法より歪みなく圧縮できる通信レートを下げることができる。すなわち、圧縮率を高めることができる。<本実施の形態の作用>次に、本実施の形態のセンサネットワークシステム1の作用について説明する。まず、後述する初期化処理を実行することにより、符号化及び復号処理に必要な情報を符号化装置21及び22、並びに復号装置50に設定する。そして、符号化装置21及び22において、後述する符号化処理を実行し、復号装置50において、後述する復号処理を実行する。ここで、LDPC符号は、与えられた行列サイズ通信レートが、符号化するデータの平均情報量を下回ると、復号したときに歪みが生じることがある。このため、符号化処理を実行する前に、デジタル信号の通信レートが既知でなければならない。すなわち、Slepian-Wolf理論に基づいた通信レートを設定する場合は、本実施の形態の原理で説明した図2中のHY1及びHY2|Y1’の値の両方を通信前に知っておく必要がある。ただし、通信レートを完全に事前に知ることは不可能であることから、過去のデータから通信レートを予想する。この処理が初期化処理である。以下、図3を参照して、初期化処理について説明する。なお、初期化処理は、符号化装置21、22、または復号装置50で実行されてもよいし、他のコンピュータ等で実行してもよい。ステップ100で、観測装置11及び12各々から出力されたデジタル信号の系列X1及びX2を取得する。次に、ステップ102で、11式、12式、及び14式を用いて、上記ステップ100で取得したX1及びX2から、Y1、Y1’、Y2、Y2’を求める。Y1’を求めるときに用いる数値lは、システム設計時に予め定めておく。W1≦W2であるとき、通信レートをR1≧HY1、R2≧HY2|Y1’となるように決める。W1≧W2であるときは、R2≧HY2、R1≧HY1|Y2’となるように決める。以下はW1≦W2のケースについて説明する。次に、ステップ104で、符号化装置21及び22でLDPC符号を用いて符号化するときに使用する検査行列A1及びA2のサイズn1×m及びn2×mを、上記ステップ102で決定したR1及びR2に基づいて、n1/m=R1、n2/m=R2となるように決める。mはシステム設計時に予め定めておく定数である。次に、ステップ106で、上記ステップ104で決定したサイズに基づいて、検査行列A1及びA2を生成する。検査行列の生成方法は特に限定されるものではないが、復号法としてsum-product法を用いる場合には、各列の1の数の合計値が等しく、かつ各行の1の数の合計値が等しくなるような行列式を生成することが好ましい。生成した検査行列A1をX1に対応する符号化装置21内の記憶装置に保存し、検査行列A2をX2に対応する符号化装置22内の記憶装置に保存し、A1及びA2を復号装置50内の記憶装置に保存する。次に、ステップ108で、19式により、pY2|Y1’を計算し、復号装置50内の記憶装置に保存して、初期化処理を終了する。次に、図4を参照して、符号化装置21及び22において実行される符号化処理について説明する。なお、符号化装置21において、図4の左側のフローが実行され、符号化装置22において、図4の右側のフローが実行される。ステップ210で、観測装置11において、時刻tからtmの間に観測されて出力されたデジタル信号の系列X1を取得する。また、ステップ220で、観測装置12において、時刻tからtmの間に観測されて出力されたデジタル信号の系列X2を取得する。次に、ステップ212で、前処理として、11式により、上記ステップ210で取得したX1からY1を計算する。また、ステップ222で、12式により、上記ステップ220で取得したX2からY2を計算する。次に、ステップ214で、上記ステップ212で計算したY1、及び上記初期化処理のステップ106で符号化装置21内の記憶装置に保存された検査行列A1を用いて、LDPC符号cY1=A1Y1Tを計算する。また、ステップ225で、上記ステップ222で計算したY2、及び上記初期化処理のステップ106で符号化装置22内の記憶装置に保存された検査行列A2を用いて、LDPC符号cY2=A2Y2Tを計算する。次に、ステップ216で、上記ステップ214で符号化されたcY1を、送信装置31を経由して受信装置40に送信する。また、ステップ226で、上記ステップ225で符号化されたcY2を、送信装置32を経由して受信装置40に送信して、符号化処理を終了する。なお、上記では、符号化装置21におけるY1の符号化をLDPCで行う場合について説明したが、Y1の符号化にはLZW、ハフマン符号、gzipなどの他の可逆圧縮符号を用いてもよい。後述する復号処理において、Y1の復号は、他の情報を用いずに単独で復号するからである。LZWやハフマン符号の方が、歪みの発生を防止できる効果が高い。次に、図5を参照して、復号装置50において実行される復号処理について説明する。ステップ500で、符号化装置21及び22から送信装置32を経由して送信され、受信装置40で受信したcY1及びcY2を取得する。次に、ステップ502で、符号化装置21の符号化方式に応じた復号アルゴリズムを用いて、上記ステップ500で取得したcY1を復号し、Y1を得る。ここでは、LDPC符号化方式に従って、上記初期化処理のステップ106で復号装置50の記憶装置に保存された検査行列A1を用いて復号する。次に、ステップ504で、上記ステップ502で得たY1から、14式によりY1’を作成する。次に、ステップ506で、上記初期化処理のステップ106及び108で復号装置50の記憶装置に保存された検査行列A2及びpY2|Y1’と、上記ステップ504で作成したY1’と、上記ステップ500で取得したcY2とを用いて、sum-product法で用いるファクターグラフを作成する。ここで、ファクターグラフの作成例を図6に示す。また、従来法によるファクターグラフの作成法を、参考として図7に示す。比較を容易にするため、この例ではX1=Y1、X2=Y2としている。ファクターグラフは、復号装置50が記憶媒体中に保持する検査行列A2から生成する。LDPC符号化された符号語を復号するために、sum-productアルゴリズムが用いるファクターグラフは、変数ノード符号語、関数ノード確率変数、変数ノード復号語、及び関数ノード確率演算の四種類のノードで構成される。変数ノード符号語は、符号語のビット値を定数値として与えるノードである。図6及び7では、グラフの最も左の列のノードである。グラフの上部からcy21、cy22、の順で、符号語のビットを初期値として割り当てる。図6及び7の例では、cY2=0、1であるからcy21=0、cy22=1であり、上部のノードから順に0、1の値が割り当てられる。関数ノード確率変数は、従来のファクターグラフにおいては、pY2|Y1の値実数値を初期値として与える関数ノードである。図6及び7では、グラフの最も右の列のp1、p2、で表されるノードである。従来のファクターグラフでは、ノードpiの値は、py2=1|y1iを与える。例えばp1は、Y1=1,1,0であるから、y11=1であり、py2=1|y1=1を初期値として与える。本実施の形態では、この関数ノードに、pY2|Y1’の値を用いる。変数ノード復号語は、復号語のi番目のビットが1である確率を格納する変数ノードである。図中Xiで示されたノードである。Xiの値は、sum-productアルゴリズムによって変動する。関数ノード確率演算は、検査行列A2のビット構造を表すために用いられるノードである。図中fiで示されたノードである。値はsum-productアルゴリズムの計算過程で使用される。関数ノードfiと変数ノードcy2iとは1本の辺で結ばれる。同様に、関数ノードpiと変数ノードXiとは1本の辺で結ばれる。fiとXjとの間の辺については、i列j行の検査行列A2の要素aijについて、aij=1である場合、fiとXjとの間を辺で結ぶ。図6及び7の例では、a11=a21=a31=1であるから、f1とX1、X2、X3との間を辺で結ぶ。f2については、a12=0であり、a21=a31=1であるからf2はX2、X3との間のみ辺で結ぶ。次に、ステップ508で、上記ステップ506で作成したファクターグラフに基づき、sum-product法を用いて復号し、Y2を得て、復号処理を終了する。従来法で用いるファクターグラフである図7の例では、右側の変数ノードp1、p2、p3の値として、前述のとおりpy2=1|y1tの値を用いている。一方、本実施の形態では、これらの値としてpy2=1|z1t,z2tを用いている。この結果、図7ではp2=p3となっているが、図6ではp1、p2、p3とも異なる数値となっている。このようにpY2|Y1’の値を用いることで、piの数字のバリエーションが豊富になる。このことが、sum-product法による復号性能を向上させ、結果的により高い圧縮率で圧縮することを可能にする。なお、上記実施の形態では、情報源が二つの場合について説明したが、情報源が三つ以上の場合にも適用可能である。情報源がk個あり、W1≦W2≦≦Wi-1≦Wi≦≦Wkであるとき、通信レートを次の条件を満たすように決める。このとき、Y1及びY2に関する処理手順は、情報源が二つの場合と同じである。Yiについては以下の処理を行う。1.初期化処理の段階で、予めpYi|Yi-1’,Yi-2’,,Y1’を計算し、復号装置50に保存しておく。2.復号装置50は予め保存しておいたpYi|Yi-1’,Yi-2’,,Y1’及び検査行列A2と、Yi-1’,Yi-2’,,Y1’と、cYiとを用いてファクターグラフを作る。3.ファクターグラフに基づき、sum-product法を用いて復号し、Yiを得る。この処理をcY3に適用すると、復号されたY3が得られる。このY3と、すでに復号済のY1、Y2、及びcY4を用いて上記の処理を行うことで、Y4を復号できる。以下、同様にYi-1までの復号結果とcYiとを用いて、Yiの復号を行うことができる。以上説明したように、本実施の形態のセンサネットワークシステムによれば、デジタル信号の系列を平均情報量が低下するように前処理を行ってから符号化すること、及びSlepian-Wolf理論に基づく通信レートの設定に必要な条件付き平均情報量を低下させることにより、複数の情報源が出力するデジタル信号をSlepian-Wolf理論に基づきLDPC符号またはLDPC-CC符号を用いて符号化及び復号を行う場合において、圧縮率を高めることができる。なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。"