"第1周波数の信号と、第1周波数よりも高い第2周波数の信号とを少なくとも含んだ信号のサンプリングデータを入力するデータ入力部と、離散フーリエ変換により、入力データから所望の周波数成分を抽出するDFT演算部と、前記サンプリングデータから、前記DFT演算部を用いて第2周波数の信号を抽出し、前記サンプリングデータから第1周波数と第2周波数との比に応じた割合でデータを抜き出し、抜き出したデータを対象に抽出された第2周波数の信号成分を差し引いたデータから、前記DFT演算部を用いて第1周波数の信号を抽出する演算制御部と、を備えたことを特徴とする周波数成分抽出装置。第1周波数の信号と、第1周波数よりも高い第2周波数の信号とを少なくとも含んだ信号のサンプリングデータを入力するステップと、前記サンプリングデータから、DFT演算により第2周波数の信号を抽出するステップと、前記サンプリングデータから第1周波数と第2周波数との比に応じた割合でデータを抜き出し、抜き出したデータを対象に抽出された第2周波数の信号成分を差し引いたデータから、DFT演算により第1周波数の信号を抽出するステップと、を含むことを特徴とする周波数成分抽出方法。複数の周波数信号を重畳した合成波形を用いることにより、それぞれの周波数信号を1つずつ掃引する測定法よりも測定時間を短縮することができる。しかしながら、応答信号のサンプリングデータの取得に際し、最も周波数の高い信号成分に対しても十分なサンプル点数を確保する必要から、他の周波数の信号成分に対しては過剰なサンプル点数でデータが取得され、結果として、DFT演算の負荷が大きくなり、DFT演算に長い時間を要することになっていた。そこで本発明は、複数の既知の周波数成分を含む信号から、DFT演算により各周波数の信号成分を抽出する際に、DFT演算の負荷を軽減し、演算時間を短縮することを目的とする。上記課題を解決するため、本発明の周波数成分抽出装置は、第1周波数の信号と、第1周波数よりも高い第2周波数の信号とを少なくとも含んだ信号のサンプリングデータを入力するデータ入力部と、離散フーリエ変換により、入力データから所望の周波数成分を抽出するDFT演算部と、前記サンプリングデータから、前記DFT演算部を用いて第2周波数の信号を抽出し、前記サンプリングデータから第1周波数と第2周波数との比に応じた割合でデータを抜き出し、抜き出したデータを対象に抽出された第2周波数の信号成分を差し引いたデータから、前記DFT演算部を用いて第1周波数の信号を抽出する演算制御部と、を備えたことを特徴とする。上記課題を解決するため、本発明の周波数成分抽出方法は、第1周波数の信号と、第1周波数よりも高い第2周波数の信号とを少なくとも含んだ信号のサンプリングデータを入力するステップと、前記サンプリングデータから、DFT演算により第2周波数の信号を抽出するステップと、前記サンプリングデータから第1周波数と第2周波数との比に応じた割合でデータを抜き出し、抜き出したデータを対象に抽出された第2周波数の信号成分を差し引いたデータから、DFT演算により第1周波数の信号を抽出するステップと、を含むことを特徴とする。本発明によれば、複数の既知の周波数成分を含む信号から、DFT演算により各周波数の信号成分を抽出する際に、DFT演算の負荷を軽減し、演算時間を短縮することができる。本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図1は、本実施形態に係る周波数成分抽出装置100の構成例を示すブロック図である。周波数成分抽出装置100は、複数の既知の周波数成分を含む信号のサンプリングデータを入力し、各周波数の信号成分を抽出する装置であり、CPU、メモリ、補助記憶装置、入出力装置等を備えたPC等の情報処理装置を用いて構成することができる。本図に示すように、周波数成分抽出装置100は、データ入力部110、周波数情報設定部120、DFT演算部130、演算制御部140を備えている。これらの機能ブロックは、ソフトウェアによって実現してもよいし、ハードウェアによって実現してもよい。データ入力部110は、複数の既知の周波数成分を含む信号のサンプリングデータを入力する。サンプリングデータのサンプリングレートは、最も高い周波数成分の少なくとも2倍より高いものとする。周波数情報設定部120は、抽出対象の周波数情報、すなわち、入力サンプリングデータが含んでいる周波数成分の指定をユーザから受け付け、周波数情報として設定する。例えば、入力サンプリングデータが、1Hz、10Hz、100Hzの信号成分を重畳した合成信号をサンプリングしたデータであれば、ユーザは、1Hz、10Hz、100Hzを指定し、周波数情報設定部120が、これらを周波数情報として設定する。DFT演算部130は、演算制御部140からデジタルデータを入力し、離散フーリエ変換discreteFouriertransformにより、所望の周波数成分を抽出して出力する。離散フーリエ変換では、対象とする区間を基本周波数の周期とすれば、波形fjにおける基本周波数の倍数成分ckk=1,2,3を、[数1]にしたがって計算することができる。なお、k=1は基本周波数である。つまり、合波信号において、k=1,2,3...を順次計算することにより、基本周波数の倍数成分の振幅と位相とを抽出することができる。演算制御部140は、データ入力部110が入力したサンプリングデータから、周波数情報設定部が設定した周波数成分を、DFT演算部130を用いて抽出する。この際に、高い方の周波数成分から順次抽出を行なうものとし、ある周波数成分第2周波数成分が抽出されると、サンプリングデータから次の周波数成分第1周波数成分の抽出に十分な個数のデータを抽出し、それらのデータから第2周波数成分の対応する位置の値を差し引いたデータを用いて第1周波数成分の抽出を行なうようにする。第1周波数成分の抽出に十分な個数のデータは、第1周波数と第2周波数との比に応じた割合とすることができる。サンプリングデータは、最も高い周波数成分の抽出に十分な個数となっているが、他の周波数成分の抽出には不必要に多い。このため、サンプリングデータから適切な個数のデータを抜き出しても他の周波数成分の抽出を、精度を維持したまま行なうことができる。このように、本実施形態では、第1周波数成分の抽出を、サンプリングデータすべてではなく、第1周波数成分の抽出に十分な個数のデータを用いて行なうようにしているため、DFT演算の負荷を軽減し、演算時間を短縮することができる。図2は、本実施形態に係る周波数成分抽出装置100の動作を説明するフローチャートである。まず、周波数情報設定部120が、ユーザからの指定に基づいて抽出対象の周波数情報を設定するS101。抽出対象の周波数は、既知であり、ここでは、f1=1Hz、f2=10Hz、f3fn=100Hzであるとする。次に、データ入力部110が、抽出対象の周波数成分の合成信号をサンプリングしたサンプリングデータを入力するS101。入力するサンプリングデータのサンプリング周波数は、最も高い周波数成分fnのNN>2倍とする。ここでは、高精度を確保するため、1周期当り10点のデータとなるN=10とし、入力するサンプリングデータのサンプリング周波数を1kHzとする。このため、図3aに示すような1Hzのf1波形と、図3bに示すような10Hzのf2波形と、図3cに示すような100Hzのf3波形とを重畳した合成波形図3dを、1kHzでサンプリングしたサンプリングデータがデータ入力部110に入力されることになる。周波数成分の抽出は、高い方の周波数成分から順次抽出を行なう。このため、変数kの初期値としてn=3を代入するS103。そして、DFT演算部130が、サンプリングデータに対して、fk=fn=f3=100HzについてのDFT演算を行なって、fkの周波数成分を抽出するS104。この結果、100Hz成分が抽出される。k=1でなければS105:No、サンプリングデータからfk-1/fkの割合でデータを抜き出すS106。本例では、f2/f3=10Hz/100Hz=1/10であるため、10点あたり1点のデータを抜き出せばよい。データの抜き出しは、等間隔が望ましいが、不等間隔であってもよい。なお、f2、f1においても合成信号のサンプリング周波数と同様に、1周期当り10点のデータがあれば十分であるとする。図4aは、入力されたサンプリングデータの例を示し、図4bは、サンプリングデータから10点あたり1点のデータを抜き出した結果を示す図である。これにより、データ数を1/10に減らすことができる。次に、抜き出したデータのそれぞれの値から、既に抽出されたfk=f3の周波数成分の対応する位置のデータの値を差し引くS107。図4cは、図4bに示したデータから、fk=f3の周波数成分の対応する位置のデータの値を差し引いた結果を示す図である。このデータは、f1=1Hzとf2=10Hzの合成信号を示すことになる。そして、変数kを1減じてS108、次に低い周波数成分の抽出を行なうS104。本例では、DFT演算部130が、図4cに示したデータに対して、fkf2=10HzについてのDFT演算を行なって、f2の周波数成分を抽出するS104。1周期当りのデータ数は10点であるため、DFT演算の負荷は小さく、演算時間を短縮することができる。k=1でなければS105:No、サンプリングデータからfk-1/fkの割合でデータを抜き出すS106。本例では、f1/f2=1Hz/10Hz=1/10であるため、10点あたり1点のデータを抜き出せばよい。図5aは、図4cに示したデータから10点あたり1点のデータを抜き出した結果を示す図である。データ数はさらに1/10となるため、サンプリングデータからは1/100に減っていることになる。次に、抜き出したデータのそれぞれの値から、既に抽出されたfk=f2の周波数成分の対応する位置のデータの値を差し引くS107。図5bは、図5aに示したデータから、fk=f2の周波数成分の対応する位置のデータの値を差し引いた結果を示す図である。このデータは、f1=1Hzを示すことになる。なお、fk/fnの割合でサンプリングデータからデータを抜き出すようにしてもよい。この場合は、サンプリングデータから100点あたり1点のデータを抜き出すことになる。そして、変数kを1減じてS108、次に低い周波数成分の抽出を行なうS104。本例では、DFT演算部130が、図5bに示したデータに対して、fkf1=1HzについてのDFT演算を行なって、f1の周波数成分を抽出するS104。1周期当りのデータ数は10点であるため、DFT演算の負荷は小さく、演算時間を短縮することができる。DFT演算が終了すると、k=1であるためS105:Yes、本動作を終了する。以上説明したように、本実施形態の周波数成分抽出装置100は、最高周波数成分以外の周波数成分の抽出を、サンプリングデータすべてではなく、その周波数成分の抽出に十分な個数のデータを用いて行なうようにしているため、DFT演算の負荷を軽減し、演算時間を短縮することができる。"