物品が負荷された状態の荷重センサが出力する計量信号を受けて、荷重された物品の重量値を検出するための処理を行う信号処理装置において、物品の荷重に対応する直流と該直流に重畳する雑音成分とを含む計量信号の処理対象帯域のうち、直流分およびその近傍を除く周波数範囲内で異なる複数Nの部分帯域の信号成分S1、S2、...、SNを計量信号から抽出する複数NのフィルタCH1~CHNと、前記荷重センサに物品が負荷されている所定期間における前記処理対象帯域全体の出力信号S0の振幅の確率密度関数PDF0を算出する全帯域データ処理部25と、前記複数Nの部分帯域の信号成分をそれぞれ受け、該各信号成分の振幅の前記所定期間における確率密度関数PDF1~PDFNをそれぞれ算出する複数Nの部分帯域データ処理部301~30Nと、前記全帯域データ処理部で得られた確率密度関数と、前記部分帯域データ処理部で得られた確率密度関数に基づいて、前記物品の重量を推定する重量推定部40とを有していることを特徴とする信号処理装置。前記重量推定部は、前記全帯域データ処理部および部分帯域データ処理部で得られた確率密度関数の期待値または下限値と上限値の中間値を算出し、該算出値に基づいて前記物品の重量を推定することを特徴とする請求項1記載の信号処理装置。物品が負荷された状態の荷重センサが出力する計量信号を受けて、荷重された物品の重量値を検出するための処理を行う信号処理方法において、物品の荷重に対応する直流と該直流に重畳する雑音成分とを含む計量信号の処理対象帯域のうち、直流分およびその近傍を除く周波数範囲内で異なる複数Nの部分帯域の信号成分S1、S2、...、SNを計量信号から抽出する段階と、前記荷重センサに物品が負荷されている所定期間における前記処理対象帯域全体の出力信号S0の振幅の確率密度関数PDF0と、前記所定期間における前記各部分帯域の信号成分の振幅の確率密度関数PDF1~PDFNをそれぞれ算出する段階と、前記算出した前記処理対象帯域全体の出力信号について得られた確率密度関数PDF0と、各部分帯域の信号成分について得られた確率密度関数PDF1~PDFNとに基づいて前記物品の重量を推定する段階とを含むことを特徴とする信号処理方法。前記重量を推定する段階は、前記算出された各確率密度関数の期待値または下限値と上限値の中間値を算出し、該算出値に基づいて前記物品の重量を推定することを特徴とする請求項3記載の信号処理方法。上記の計量信号の振幅の確率密度関数を用いた重量計測手法は、荷重センサに物品が負荷されてから一定期間が経過した計量信号のある期間の信号を取り込んでその振幅確率密度を算出し、例えばその期間の期待値等を算出してこれを基に物品重量を推定するというものであって、信号生成の数理モデリングを厳密に行うという煩雑な処理が不要で簡単で且つ実用的な精度で重量推定が行えるという利点がある。しかし、この手法においても、多種の雑音信号の影響の除去という点でさらなる改善が望まれる。本発明はこの点を改善して、計量信号の振幅の確率密度関数に基づいて物品重量を推定する技術において、雑音成分による影響をより確実に除去でき、より正確な重量推定が可能な信号処理装置及び信号処理方法を提供することを目的としている。上記目的を達成するために、本発明の請求項1の信号処理装置は、物品が負荷された状態の荷重センサが出力する計量信号を受けて、荷重された物品の重量値を検出するための処理を行う信号処理装置において、物品の荷重に対応する直流と該直流に重畳する雑音成分とを含む計量信号の処理対象帯域のうち、直流分およびその近傍を除く周波数範囲内で異なる複数Nの部分帯域の信号成分S1、S2、...、SNを計量信号から抽出する複数NのフィルタCH1~CHNと、前記荷重センサに物品が負荷されている所定期間における前記処理対象帯域全体の出力信号S0の振幅の確率密度関数PDF0を算出する全帯域データ処理部25と、前記複数Nの部分帯域の信号成分をそれぞれ受け、該各信号成分の振幅の前記所定期間における確率密度関数PDF1~PDFNをそれぞれ算出する複数Nの部分帯域データ処理部301~30Nと、前記全帯域データ処理部で得られた確率密度関数と、前記部分帯域データ処理部で得られた確率密度関数に基づいて、前記物品の重量を推定する重量推定部40とを有していることを特徴とする。また、本発明の請求項2記載の信号処理装置は、請求項1記載の信号処理装置において、前記重量推定部は、前記全帯域データ処理部および部分帯域データ処理部で得られた確率密度関数の期待値または下限値と上限値の中間値を算出し、該算出値に基づいて前記物品の重量を推定することを特徴とする。また、本発明の信号処理方法は、物品が負荷された状態の荷重センサが出力する計量信号を受けて、荷重された物品の重量値を検出するための処理を行う信号処理方法において、物品の荷重に対応する直流と該直流に重畳する雑音成分とを含む計量信号の処理対象帯域のうち、直流分およびその近傍を除く周波数範囲内で異なる複数Nの部分帯域の信号成分S1、S2、...、SNを計量信号から抽出する段階と、前記荷重センサに物品が負荷されている所定期間における前記処理対象帯域全体の出力信号S0の振幅の確率密度関数PDF0と、前記所定期間における前記各部分帯域の信号成分の振幅の確率密度関数PDF1~PDFNをそれぞれ算出する段階と、前記算出した前記処理対象帯域全体の出力信号について得られた確率密度関数PDF0と、各部分帯域の信号成分について得られた確率密度関数PDF1~PDFNとに基づいて前記物品の重量を推定する段階とを含むことを特徴とする。また、本発明の請求項4記載の信号処理方法は、請求項3記載の信号処理方法において、前記重量を推定する段階は、前記算出された各確率密度関数の期待値または下限値と上限値の中間値を算出し、該算出値に基づいて前記物品の重量を推定することを特徴とする。上記したように、本発明は、重量計測過程の振幅変動を確率過程とみなし、荷重センサに物品が負荷されている間の所定期間に出力される計量信号に対して設定された処理対象帯域全体の振幅の確率密度関数と、その処理対象帯域のうち直流およびその近傍を除く周波数範囲内で異なる複数の部分帯域の信号についての確率密度関数とをそれぞれ算出し、これら異なる帯域について算出した確率密度関数に基づいて物品の重量値を推定している。このため、物品重量に対応した直流分に重畳されている減衰振動成分や床振動成分等の雑音成分を、複数の部分帯域から抽出した信号の確率密度関数に対応付けることができ、処理対象帯域全体の確率密度関数から得られる重量推定値から、各部分帯域の信号についての確率密度関数から得られる推定値分を除去することで、多種の雑音成分の影響を取り除いたより正確な重量値を求めることができる。本発明は、物品が負荷された荷重センサから出力される計量信号の振幅を確率変数とし、その確率密度関数PDFや累積確率分布APDを求めて物品重量を推定するものであるので、始めに、確率密度関数PDF、累積確率分布APDについて簡単に説明する。確率密度関数確率密度分布ともいうPDFは、図1のような時間信号を例にとると、測定時間T内において、適切なサンプリング時間で抽出された振幅値の発生頻度を必要測定精度で量子化した振幅レベルごとに計数して求められる。このPDF値を、確率変数で積分累積すればAPD値になるが、APD値の定義信号振幅の包絡線信号がある閾値レベルを超える時間確率を採用すると、信号振幅rに対して信号振幅の離散値xiを確率変数とし、測定時間Tでは、信号振幅閾値Rでの占有時間Wixkを累積加算し、Tで割るとxiにおけるAPD値が次式1のように求められる。APDxi=ΣWixk/T......1ただし、記号Σは、i=1~Nxkまでの総和を表す逆に、このAPD値を確率変数について差分演算を行えば、PDF値を求めることができる。以上の準備のもとに、本発明の信号処理手法を説明する。なお、本発明では、物品の重量値に対応する直流と、それに重畳する有害な雑音成分とを含む計量信号について処理対象として設定された帯域全体を処理対象帯域とし、その処理対象帯域全体の信号についての確率密度関数と、処理対象帯域のうち直流とその近傍を除いた周波数範囲のうち異なる複数の帯域から抽出した信号についての確率密度関数に基づいて、物品重量を推定しており、この方式を多チャネルPFD測定手法と呼ぶことにする。図2は、本発明の多チャネルPDF測定手法の処理手順を示す図である。前記した計量コンベア方式で用いられる荷重センサ計量コンベアの計量器に物品が負荷搬入されてからその負荷が解除搬出されるまでに荷重センサから出力される計量信号は、図2のaのような、台形波に雑音信号が重畳された波形となる。この計量信号を、測定基準タイミング物品搬入タイミングが適切であるt=0から時間Tp秒毎に分割し、その各時間信号を図2のbのように、周波数軸上で配置したフィルタ群CH0~CHNに入力し、各フィルタの出力時間信号を観測する。ここで、フィルタCH0は、処理対象帯域全体を通過させるLPF型のフィルタとし、他のフィルタCH1~CHNはBPF型で、処理対象帯域のうち直流とその近傍を除いた周波数範囲内で異なる複数Nの部分帯域の信号を選択的に通過させるように設定されている。なお、フィルタCH0は、他のフィルタの前段で計量信号に対して帯域制限してもよく、A/D変換処理前に用いる帯域制限フィルタを兼用してもよい。そして、図2のcのように、各フィルタCH0~CHNから出力される時間信号のPDF値をそれぞれ求め、そのPDF値から、APD値、期待値E[x]等を計算する。フィルタCH1の出力全帯域信号に対して算出された期待値には、取得したい物品の重量値直流値に対応した成分値だけでなく、過渡振動や床振動等の周波数が異なる雑音成分の影響による成分値が含まれているが、これらの雑音成分値は、他の複数NのフィルタCH1~CHNの出力に対する期待値に現れる。したがって、図2のdのように、フィルタCH0の出力についての処理帯域全体における期待値E0[x]から、フィルタCH1~CHNの出力について得られる各期待値E1[x]~EN[x]の成分を除去し、その除去後の値から物品重量を推定することで、多種の雑音成分の影響下での重量推定を正確に行うことができる。なお、フィルタCH1~CHNの出力について得られる期待値E1[x]~EN[x]に関しては、その全てを採用する必要はなく、測定精度に応じて設定したしきい値と比較し、しきい値以下の期待値を無視することも可能である。また、後述するように、物品の重量値検出の目的だけでなく、測定対象の物品の種類毎に、全帯域および部分帯域についての確率密度関数PDF、累積確率密度APD、期待値E[x]等を記憶しておき、次に測定対象となる物品について新たに求めた確率密度関数PDF、累積確率密度APD、期待値E[x]等のデータと、その物品について過去の測定で得られた確率密度関数PDF、累積確率密度APD、期待値E[x]等のデータとを比較することで、計量部の動作例えばモータの回転ムラ等や運転環境の変化床振動の増減等を把握することができ、それらに影響されて測定結果に大きな誤差が含まれることを未然に防止する状態管理目的で用いることも可能である。なお、上記方式において、計量信号のどのタイミングの信号をどの長さで取り込むかによって、算出される各期待値が異なってくるが、その取得タイミングを変えながらサンプル品の計量を繰り返し、必要な精度で重量推定が行える時間帯を求めてから、実際の計量運転を開始すればよい。図3は、上記原理を用いた信号処理装置20の全体構成を示している。この信号処理装置20は、図4に示す計量部10からの計量信号を処理対象とする。計量部10は、荷重センサ11で支持された計量コンベア12に対して前段コンベア13から物品Wを搬入し、計量コンベア12を搬送された物品Wを後段コンベア14に搬出する構造を有しており、計量コンベア12に対する物品Wの搬入タイミングは、搬入センサ15によって検知される。また、ここでは説明を簡単にするために、計量コンベア12から出力される計量信号stは、コンベア重量分が差し引かれたものとして扱うが、コンベア重量分を後述処理のいずれかの段階で差し引いて物品重量を求めてもよい。計量部10からの計量信号stは、図3に示しているように、A/D変換部21に入力され、デジタルのデータ列に変換されてフィルタブロック22に入力される。フィルタブロック22は、処理対象帯域全体を通過させるLPF型のフィルタCH0と、その全帯域のうち直流およびその近傍を除く周波数範囲内で複数Nの異なる部分帯域に対応した信号成分を抽出するBPF型のフィルタCH1~CHNによって構成されており、フィルタCH0から出力される全帯域信号S0は、全帯域データ処理部25に入力される。全帯域データ処理部25は、計量部10の搬入センサ15からの信号を受けてから、予め設定された時間Ta経過後の一定期間TpにフィルタCH0から出力される全帯域信号S0についての確率密度関数PDF等を算出する。より具体的に説明すると、全帯域信号S0を正規化処理部26に入力し、負のデータなどが生じた時は全体として正のデータにするシフト処理などを行い、その正規化した値を対数変換部27によって対数変換し、その対数値を計測目標とする精度の単位で量子化する。なお、対数変換部27は、多数のデータの処理を円滑にするためであり、この構成を省くこともできる。そして、この対数値をPDF演算部28に入力する。PDF演算部28は、入力される対数値の各出現頻度ヒストグラムを求め、これを一定時間Tpに入力されたデータ総数で割ることで、正規化された確率密度関数PDF0を算出する。また、APD演算部29は、算出された確率密度関数PDF0を累積加算して、累積確率分布APD0を求める。なお、確率密度関数PDFと累積確率分布APDは継続して求めても良く、測定期間として1箇所又は複数箇所、さらに回数として1回又は複数回を任意に選択することができる。また、測定期間としては雑音成分のうち、測定に影響を与えると予測される最も低い周波数成分の1周期分またはそれ以上が好ましい。一方、フィルタCH1~CHNから出力される部分帯域信号S1~SNは、それぞれ部分帯域データ処理部301~30Nに入力される。これら複数Nの部分帯域データ処理部301~30Nは、全帯域データ処理部25と同一構成であり、前記一定期間TpにそれぞれのフィルタCH1~CHNから出力される部分帯域信号S1~SNについての確率密度関数PDF1~PDFN等を求める。即ち、各部分帯域信号S1~SNをそれぞれ正規化処理部31に入力し、負のデータなどが生じた時は全体として正のデータにするシフト処理などを行い、その正規化した値をそれぞれ対数変換部32によって対数変換し、その対数値を計測目標とする精度の単位で量子化する。そして、この対数値をそれぞれPDF演算部33に入力し、入力される対数値の各出現頻度ヒストグラムを求め、これを一定時間Tpに入力されたデータ総数で割ることで、正規化された確率密度関数PDF1~PDFNをそれぞれ算出し、それをAPD演算部34によって累積加算して、累積確率分布APD1~APDNをそれぞれ求める。このようにして得られた各情報は、重量推定部40に入力される。重量推定部40は、全帯域データ処理部25で得られた確率密度関数PDF0と、各部分帯域データ処理部301~30Nで得られた確率密度関数PDF1~PDFNとに基づいて、物品Wの重量を推定する。具体的には、前記したように、各確率密度関数からそれぞれ求めた期待値E0[x]、E1[x]~EN[x]を用い、例えば、次の演算によって物品重量に対応した期待値EW[x]を求める。なお、ここで期待値とは、一定時間Tpに出現する全ての確率変数この場合振幅値について、その値と頻度の積の累計を出現総数で除算した値であり、簡単に言えば、一定時間Tpに出力される信号振幅の単純平均に対応している。EW[x]=E0[x]-ΣEi[x]ただし、記号Σはi=1~Nの総和を示すそして、この期待値EW[x]を重量換算することで、物品Wの重量値を得ることができる。一方、データ管理部50は、過去に測定したときの全帯域および部分帯域についての確率密度関数PDF、累積確率密度APD、期待値E[x]等を物品の種別情報等とともに記憶しておき、次に測定対象となる物品について新たに求めた確率密度関数PDF、累積確率密度APD、期待値E[x]等のデータと、その物品について過去の測定で得られた確率密度関数PDF、累積確率密度APD、期待値E[x]等のデータとを比較する。ここで、例えば、計量部10の動作変調例えばモータの回転ムラ等や、運転環境変化床振動の増減等があると、全帯域および部分帯域についての確率密度関数PDFの期待値や中間値、累積確率密度APDのパターンに変化が現れるので、その変化の度合いに応じて、重量推定部40に対して重量推定処理の許可、不許可の指示を与え、計量部10の状態変化に影響されて大きな測定誤差が生じることを未然に防止する。以下、上記構成の信号処理装置20の動作について、3チャネルフィルタN=2でシミュレーションした結果について説明する。APD確率分布を算出するために必要なサンプリング数は現象を把握する上では大きいほどよいが、それに応じて計算時間も長くなってしまうので、ここでは、センサ信号帯域が有する最大周波数の10倍程度の時間でサンプリングしたデータを用いる。また、シミュレーション条件として、全帯域用のフィルタCH0は1kHzの信号帯域矩形フィルタ、部分帯域用のフィルタCH1は、遮断周波数が20Hz低域と400Hz高域のBPF、フィルタCH2は400Hz~600Hzの直線位相特性のBPFである。また、計量信号としては、図5に示す計量信号の実測データ重量真値を90.3409dBと見積もっているを用いている。測定対象時間Tpは、計量信号に含まれる固有振動周波数30Hzの一周期分を包含するのに必要な50m秒とし、物品の負荷開始タイミングから700~750m秒の期間を測定するものとする。各フィルタCH0、CH1、CH2の出力に対するPDF/APDの測定結果を、図6、図7、図8に示す。各図で横軸は対数振幅レベル値dB、縦軸が確率を示す。PDF値は10倍して表示している。また、フィルタCH1、CH2の出力は振動雑音などの交流成分であるが、比較し易いように定数α655352903088dB表示を加算して表示している。図6、図7のフィルタCH0、CH1の結果から、測定期間内の振動成分の周波数挙動を微視的/巨視的に観測することができる。つまり、この例では図6の全帯域のPDF特性は、図7のCH1のPDF特性と類似高い相関性をもつしていることから、全帯域の特性の分散つまり雑音成分は、CH1の成分が支配的であり、CH2の振動雑音成分は観測できないほど小さいレベルであることが明確に容易に把握できる。図6のCH0の成分は、振動成分CH1、CH2の成分を含んでいるため、重量推定値としては、線形性を前提にすると、前記したように、CH0の期待値E0[x]からCH1、CH2の期待値E1[x]、E2[x]を除去することで、精度の高い推定値が得られることがわかる。その計算結果を以下に示す。ただし、CH1、CH2の計算結果には、前記定数αが加算されている。CH0の期待値E0[x]=90.3064dBCH1の期待値E1[x]α=90.2475dBCH2の期待値E2[x]α=90.3103dB物品重量推定値EW[x]=90.3659dBこの結果から、複数の部分帯域の期待値分を除去して得られた物品重量推定値EW[x]=90.3659dBは、全帯域について得られた期待値E0[x]=90.3064dBよりも真値R=90.3409dBに近いことが確認された。なお、上記実施形態では、全帯域および部分帯域について求めた確率密度関数PDFからその期待値を求めて重量推定を行っていたが、確率密度関数PDFの分布が、真の重量振幅値の周りに発生する一様な雑音分布で、その分布形状が対称性を有しているとみなされるときには、前記各期待値の代わりに、確率密度関数PDFが存在する確率変数の下限値minxと上限値maxxの中間値、C={maxx-minx}/2を用い、これに基づいて重量推定を行うようにしてもよい。このように、本発明の信号処理装置20は、計量信号に対して設定された処理対象帯域全体の信号についての確率密度関数PDFと、処理対象帯域から直流およびその近傍を除いた周波数範囲内の異なる複数の部分帯域から抽出した信号について確率密度関数PDFとを求め、それらに基づいて物品の重量を推定するようにしているから、詳細なモデリングを準備する必要がなく、多種の雑音成分の影響を確実に除去した精度の高い測定が行える。なお、ここでは、計量コンベア方式の計量部からの計量信号に対する処理について説明したが、本発明は、荷重センサに対して物品の負荷とその解除を繰り返し行う計量装置であれば、同様に適用できる。例えば、計量器で支持され計量ホッパを複数設け、それらの計量ホッパに物品を投入して、その重量を求め、重量が求められた物品の組合せの中から、組合せ重量が目標範囲に入る組合せを選定してそれらをひとまとめに排出する組合せ計量装置においても本発明を適用できる。