"スペクトルベクトルを蓄積するスペクトルベクトル蓄積装置において、入力信号をサンプリングして得られる時系列データから、時間依存自己相関行列による線形予測を用いて、当該入力信号に対応する、複素周波数と複素振幅との組を算出するスペクトルベクトル算出部と、前記スペクトルベクトル算出部で算出された前記複素周波数と前記複素振幅との組をスペクトルベクトルを構成する要素として蓄積するスペクトルベクトル蓄積部と、を少なくとも備えていることを特徴とするスペクトルベクトル蓄積装置。請求項1に記載のスペクトルベクトル蓄積装置において、スペクトルベクトルを構成する前記複素周波数における複素共役の関係を利用して、前記複素周波数を1/2の次元数に半減するとともに、当該複素周波数の組とする振幅を前記複素振幅の絶対値の2倍にし、前記スペクトルベクトルを構成する要素として、1/2に半減した次元数の前記複素周波数と前記振幅との組を前記スペクトルベクトル蓄積部に蓄積することを特徴とするスペクトルベクトル蓄積装置。請求項1または2に記載のスペクトルベクトル蓄積装置において、前記スペクトルベクトル蓄積部に蓄積された前記複素周波数と前記複素振幅または前記振幅との組を用いて、前記入力信号のパワースペクトルを算出して出力するパワースペクトル算出部をさらに備えていることを特徴とするスペクトルベクトル蓄積装置。請求項3に記載のスペクトルベクトル蓄積装置において、前記パワースペクトル算出部において前記パワースペクトルを算出する際に、前記スペクトルベクトル算出部において算出した前記複素周波数、前記複素振幅の組をスペクトルベクトルを構成する要素として蓄積した場合には、前記複素周波数、前記複素振幅がM次元であり、かつ、第m次元目の前記複素周波数をFm、第m次元目の前記複素振幅をCmと表現した場合、次の式A、式B、式Cただし、ReFm:複素周波数の実部、ImFm:複素周波数の虚部のいずれかのパワースペクトル算出式を用い、前記複素周波数が複素共役の関係にあることを利用して、前記複素周波数の次元数を1/2に半減した複素周波数と前記振幅との組をスペクトルベクトルを構成する要素として蓄積した場合には、前記複素周波数、前記振幅がM/2次元であり、かつ、第m次元目の前記複素周波数をFm、第m次元目の前記振幅をPmと表現した場合、次の式D、式E、式Fただし、Re:Fm:複素周波数の実部、ImFm:複素周波数の虚部のいずれかのパワースペクトル算出式を用いて、前記パワースペクトルを算出することを特徴とするスペクトルベクトル蓄積装置。スペクトルベクトルを蓄積するスペクトルベクトル蓄積方法であって、入力信号をサンプリングして得られる時系列データから、時間依存自己相関行列による線形予測を用いて、当該入力信号に対応する、複素周波数と複素振幅との組を算出するスペクトルベクトル算出ステップと、前記スペクトルベクトル算出ステップ部で算出された前記複素周波数と前記複素振幅との組をスペクトルベクトルを構成する要素として蓄積するスペクトルベクトル蓄積ステップと、を少なくとも有していることを特徴とするスペクトルベクトル蓄積方法。請求項5に記載のスペクトルベクトル蓄積方法において、スペクトルベクトルを構成する前記複素周波数における複素共役の関係を利用して、前記複素周波数を1/2の次元数に半減するとともに、当該複素周波数の組とする振幅を前記複素振幅の絶対値の2倍にし、前記スペクトルベクトルを構成する要素として、1/2に半減した次元数の前記複素周波数と前記振幅との組を前記スペクトルベクトル蓄積ステップにおいて蓄積することを特徴とするスペクトルベクトル蓄積方法。請求項5または6に記載のスペクトルベクトル蓄積方法において、前記スペクトルベクトル蓄積ステップにおいて蓄積された前記複素周波数と前記複素振幅または前記振幅との組を用いて、前記入力信号のパワースペクトルを算出して出力するパワースペクトル算出ステップをさらに有していることを特徴とするスペクトルベクトル蓄積方法。請求項5ないし7のいずれかに記載のスペクトルベクトル蓄積方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施していることを特徴とするスペクトルベクトル蓄積プログラム。しかし、スペクトルベクトルの蓄積のために用いるフーリエ変換は、周波数分解能を確保しようとすると、周波数分解能に応じて大きな次元のベクトルが必要になる。例えば、高速フーリエ変換FFT:FastFourierTransformを用いる場合、周波数空間を4,096等分する分解能を得るためには、4096次元のベクトルが必要になる。したがって、周波数分解能の高いスペクトルベクトルを蓄積しようとする場合、周波数分解能に比例したデータベース容量が必要とされ、データベースが巨大化するという問題があった。本発明は、かかる問題に鑑みてなされたものであり、小さな次元のベクトル数で高い周波数分解能を有するスペクトルベクトルを蓄積するスペクトルベクトル蓄積装置、スペクトルベクトル蓄積方法およびスペクトルベクトル蓄積プログラムを提供することを、その目的としている。本発明は、前述の課題を解決するために、スペクトルベクトル蓄積装置、スペクトルベクトル蓄積方法およびスペクトルベクトル蓄積プログラムとして、受信した入力信号のスペクトルベクトルを算出して蓄積する際に、時間依存自己相関行列による線形予測を用いて算出した結果を蓄積することを、最も主要な特徴とする。より具体的には、本発明は、以下のごとき各技術手段から構成されている。第1の技術手段は、スペクトルベクトルを蓄積するスペクトルベクトル蓄積装置において、入力信号をサンプリングして得られる時系列データから、時間依存自己相関行列による線形予測を用いて、当該入力信号に対応する、複素周波数と複素振幅との組を算出するスペクトルベクトル算出部と、前記スペクトルベクトル算出部で算出された前記複素周波数と前記複素振幅との組をスペクトルベクトルを構成する要素として蓄積するスペクトルベクトル蓄積部と、を少なくとも備えていることを特徴とする。第2の技術手段は、前記第1の技術手段に記載のスペクトルベクトル蓄積装置において、スペクトルベクトルを構成する前記複素周波数における複素共役の関係を利用して、前記複素周波数を1/2の次元数に半減するとともに、当該複素周波数の組とする振幅を前記複素振幅の絶対値の2倍にし、前記スペクトルベクトルを構成する要素として、1/2に半減した次元数の前記複素周波数と前記振幅との組を前記スペクトルベクトル蓄積部に蓄積することを特徴とする。第3の技術手段は、前記第1または第2の技術手段2に記載のスペクトルベクトル蓄積装置において、前記スペクトルベクトル蓄積部に蓄積された前記複素周波数と前記複素振幅または前記振幅との組を用いて、前記入力信号のパワースペクトルを算出して出力するパワースペクトル算出部をさらに備えていることを特徴とする。第4の技術手段は、前記第3の技術手段に記載のスペクトルベクトル蓄積装置において、前記パワースペクトル算出部において前記パワースペクトルを算出する際に、前記スペクトルベクトル算出部において算出した前記複素周波数、前記複素振幅の組をスペクトルベクトルを構成する要素として蓄積した場合には、前記複素周波数、前記複素振幅がM次元であり、かつ、第m次元目の前記複素周波数をFm、第m次元目の前記複素振幅をCmと表現した場合、次の式A、式B、式Cただし、ReFm:複素周波数の実部、ImFm:複素周波数の虚部のいずれかのパワースペクトル算出式を用い、前記複素周波数における複素共役の関係を利用して、前記複素周波数の次元数を1/2に半減した複素周波数と前記振幅との組をスペクトルベクトルを構成する要素として蓄積した場合には、前記複素周波数、前記振幅がM/2次元であり、かつ、第m次元目の前記複素周波数をFm、第m次元目の前記振幅をPmと表現した場合、次の式D、式E、式Fただし、ReFm:複素周波数の実部、ImFm:複素周波数の虚部のいずれかのパワースペクトル算出式を用いて、前記パワースペクトルを算出することを特徴とする。第5の技術手段は、スペクトルベクトルを蓄積するスペクトルベクトル蓄積方法であって、入力信号をサンプリングして得られる時系列データから、時間依存自己相関行列による線形予測を用いて、当該入力信号に対応する、複素周波数と複素振幅との組を算出するスペクトルベクトル算出ステップと、前記スペクトルベクトル算出ステップ部で算出された前記複素周波数と前記複素振幅との組をスペクトルベクトルを構成する要素として蓄積するスペクトルベクトル蓄積ステップと、を少なくとも有していることを特徴とする。第6の技術手段は、前記第5の技術手段に記載のスペクトルベクトル蓄積方法において、スペクトルベクトルを構成する前記複素周波数における複素共役の関係を利用して、前記複素周波数を1/2の次元数に半減するとともに、当該複素周波数の組とする振幅を前記複素振幅の絶対値の2倍にし、前記スペクトルベクトルを構成する要素として、1/2に半減した次元数の前記複素周波数と前記振幅との組を前記スペクトルベクトル蓄積ステップにおいて蓄積することを特徴とする。第7の技術手段は、前記第5または第6の技術手段に記載のスペクトルベクトル蓄積方法において、前記スペクトルベクトル蓄積ステップにおいて蓄積された前記複素周波数と前記複素振幅または前記振幅との組を用いて、前記入力信号のパワースペクトルを算出して出力するパワースペクトル算出ステップをさらに有していることを特徴とする。第8の技術手段は、前記第5ないし第7の技術手段のいずれかに記載のスペクトルベクトル蓄積方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施しているスペクトルベクトル蓄積プログラムとすることを特徴とする。本発明のスペクトルベクトル蓄積装置、スペクトルベクトル蓄積方法およびスペクトルベクトル蓄積プログラムによれば、受信した信号のスペクトルベクトルを算出して蓄積する際に、時間依存自己相関行列による線形予測を用いることにより、高い周波数分解能を有するパワースペクトルを算出することが可能なベクトルとして、従来技術よりも大幅に小さな次元数のスペクトルベクトルを蓄積することができるという効果を奏することができる。以下に、本発明に係るスペクトルベクトル蓄積装置、スペクトルベクトル蓄積方法およびスペクトルベクトル蓄積プログラムの好適な実施形態について、その一例を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下の説明においては、本発明によるスペクトルベクトル蓄積装置およびスペクトルベクトル蓄積方法について説明するが、かかるスペクトルベクトル蓄積方法をコンピュータにより実行可能なスペクトルベクトル蓄積プログラムとして実施するようにしても良いし、さらに、かかるスペクトルベクトル蓄積プログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録するようにしても良いことは言うまでもない。本発明の特徴本発明の実施形態の説明に先立って、本発明の特徴についてその概要をまず説明する。本発明は、受信した信号のパワースペクトルを求める際に、時間依存自己相関行列による線形予測を用いて、受信した信号をサンプリングした時系列データから複素周波数と複素振幅との組を算出し、算出された複素周波数と複素振幅との組をスペクトルベクトルの要素として蓄積することを主要な特徴としている。さらに、蓄積されたスペクトルベクトルの要素から、次の式10または式11、もしくは、式12または式13、もしくは、式15または式16のいずれかのパワースペクトルPの算出式を用いて、高い周波数分解能を有するパワースペクトルを算出することを可能にしていることも主要な特徴としている。而して、本発明においては、高い周波数分解能を有するパワースペクトルを、従来技術よりも大幅に小さな次元数のスペクトルベクトルとして蓄積することができるという効果を奏することができる。ここで、時系列データから複素周波数と複素振幅とを算出する処理は、前記特許文献の項に特許文献2として記載の特開2010-127698号公報放射電磁波周波数推定装置および放射電磁波周波数推定方法や特許文献3として記載の特開2011-193216号公報復調方法、変調方法および変調装置における技術等と共通であり、本発明の特徴は、時系列データから算出された複素周波数と複素振幅との組をスペクトルベクトルの要素として蓄積する処理、および、蓄積されたスペクトルベクトルの要素からパワースペクトルを算出する処理にある。本発明に係るスペクトルベクトル蓄積装置の構成例次に、本発明に係るスペクトルベクトル蓄積装置のブロック構成の一例について説明する。図1は、本発明に係るスペクトルベクトル蓄積装置のブロック構成の一例を示すブロック構成図である。図1に示すスペクトルベクトル蓄積装置は、信号入力部11、スペクトルベクトル算出部12、スペクトルベクトル蓄積部13、一旦蓄積部14、パワースペクトル問い合わせ部15、パワースペクトル算出部16、および、パワースペクトル出力部17を少なくとも含んで構成されている。信号入力部11は、スペクトルベクトルの算出対象である信号の時間波形をサンプリングして、デジタル信号形式に変換して、時系列の離散デジタルデータとして入力する。スペクトルベクトル算出部12は、信号入力部11から入力された信号の時間波形の離散デジタルデータから、後述する提案Aのアルゴリズム第1の算出アルゴリズムまたは提案Bのアルゴリズム第2の算出アルゴリズムのアルゴリズムに従って、つまり、いずれも、時間依存自己相関行列による線形予測を用いることによって、少ない次元数の複素周波数と複素振幅との組、または、さらに1/2に半減した次元数の複素周波数と振幅との組をスペクトルベクトルの要素として算出する。スペクトルベクトル算出部12により算出した従来技術よりも大幅に小さな次元数のスペクトルベクトルは、スペクトルベクトル蓄積部13に蓄積される。スペクトルベクトル蓄積部13に蓄積されたスペクトルベクトルから、パワースペクトルを算出する手順は次のように行われる。パワースペクトル問い合わせ部15は、パワースペクトルの問い合わせに対応する信号のスペクトルベクトルをスペクトルベクトル蓄積部13から公知の方法によって取得し、パワースペクトル算出部16に送出する。パワースペクトル算出部16は、後述する提案Aのアルゴリズム第1の算出アルゴリズムまたは提案Bのアルゴリズム第2の算出アルゴリズムに対応するパワースペクトル算出式に従って、高い周波数分解能を有するパワースペクトルを算出し、パワースペクトル出力部17に出力する。パワースペクトル出力部17は、算出されたパワースペクトルを問い合わせ元に対して出力する。ここで、スペクトルベクトル蓄積部13は、スペクトルベクトル算出部12においてスペクトルベクトルの構成要素として算出された複素周波数Fmおよび複素振幅Cmまたは振幅Pmをそれぞれ蓄積する複素周波数Fm蓄積部13aおよび複素振幅Cm/振幅Pm蓄積部13bを備えている。また、一旦蓄積部14は、入力信号Snを蓄積する入力信号Sn蓄積部14a、係数Rk,jを蓄積する係数Rk,j蓄積部14b、係数amを蓄積する係数am蓄積部14c、係数bmを蓄積する係数bm蓄積部14d、係数Uk,jを蓄積する係数Uk,j蓄積部14e、係数Vkを蓄積する係数Vk蓄積部14fを少なくとも備えている。次に、提案Aのアルゴリズム第1の算出アルゴリズムまたは提案Bのアルゴリズム第2の算出アルゴリズムとして、スペクトルベクトル算出部12において、時系列の離散デジタルデータ時系列データから従来技術よりも大幅に小さな次元数のスペクトルベクトルを算出するアルゴリズム、および、パワースペクトル算出部16において、スペクトルベクトル算出部12により算出されたスペクトルベクトルから高い周波数分解能を有するパワースペクトルを算出するアルゴリズムについて説明する。なお、提案Aまたは提案Bのスペクトルベクトルを算出する各アルゴリズムについては、前記特許文献の項に特許文献2として記載の特開2010-127698号公報放射電磁波周波数推定装置および放射電磁波周波数推定方法や特許文献3として記載の特開2011-193216号公報復調方法、変調方法および変調装置における技術等と共通しているものである。つまり、提案Aのアルゴリズム第1の算出アルゴリズムは、時間依存自己相関行列による線形予測を用いて、受信した信号をサンプリングした時系列データから複素周波数と複素振幅との組を、スペクトルベクトルを構成する要素として算出するものであり、また、提案Bのアルゴリズム第2の算出アルゴリズムは、提案Aにおいて算出したスペクトルベクトルの複素周波数の複素共役の関係を利用して、提案Aの場合の1/2の次元数の複素周波数に半減し、該複素周波数とそれぞれの複素周波数に対応する振幅との組をスペクトルベクトルを構成する要素として算出するものである。以下には、次の式1で与えられる信号の時間波形を例に採って、まず、提案Aのアルゴリズム第1の算出アルゴリズムを用いて、スペクトルベクトルおよびパワースペクトルを算出する場合を例示する。なお、式1において、変数tは、時間秒を示している。スペクトルベクトルを算出する場合は、一般に、離散データ列を用いることから、式1に示す時間波形の式を、例えば時間幅0.02秒の間隔でサンプリングする。ここで、その第n番目のサンプル値を、Snとして表記することにする。そして、こうして得られるサンプル列Snに対して、公知の線形予測法の次の式2を適用する。ここで、Mは、スペクトルベクトルの次元数であり、本実施形態の提案Aまたは提案Bにおいては、M=6の場合について説明することとする。なお、提案Bにおいては、得られる6次元のスペクトルベクトルが、3次元のスペクトルベクトルおよびその複素共役な3次元のスペクトルベクトルからなっていることを利用して、複素共役の一方のみを採ることによって、3次元のスペクトルベクトルと半減させている。また、式2の線形近似式に含まれている係数amは、線形予測法において予測係数と呼ばれるものであり、例えば公知の最小二乗法により、次の式3に示すM元連立一次方程式を解くことによって、予測係数amの値を得ることができる。ここで、Nは、予測係数amを求めるために用いるサンプルの数を示す1以上の自然数であり、本実施形態の提案Aまたは提案Bにおいては、N=50の場合について説明することとする。なお、式3のM元連立一次方程式は、前記非特許文献の項に非特許文献1として記載の斎藤収三らによる音声情報処理の基礎オーム社、昭和57年12月20日、第1版第2刷に正規方程式またはYuleWalker方程式として示されているように、自己相関行列を用いて解くことが一般的である。しかし、本発明においては、一般的に用いられる自己相関行列の代わりに、次の式4として与えられる係数Rk,jを用いて作られる、次の式5で示す時間依存自己相関行列を対角化することによって、予測係数amの値を得ることにしている。次に、前述の式1ないし式5を用いて算出された予測係数amを係数とする次の式6に示す変数Xに関する線型多項式、を、DKADurandKernerAberth法などの公知の因数分解手法を用いた数値計算によって数値的に得られるM個の根を用いて因数分解する。この結果、式6を次の式7の形に変形することができ、M個の複素特徴量Fmを算出することができる。ここで、ΔTは、時系列データSnのサンプリング間隔であり、本実施形態においては、前述したように、0.02秒である。また、M個の複素特徴量Fmは、本実施形態においては、スペクトルベクトルを構成する各複素周波数を示している。つまり、かくのごとき演算結果として得られるM個M=6の複素周波数Fmの値が、提案Aにおける複素周波数の6次元ベクトルであり、パワースペクトル算出用として、スペクトルベクトル蓄積部13に蓄積される。次に、スペクトルベクトル蓄積部13に蓄積されたM個M=6の複素周波数Fmの6次元ベクトルを用いて、Cmを未定係数とする次の式8に示すM元一次方程式を解くことにより、M個の係数Cmを算出する。こうして得られた係数Cmが、提案AにおけるM個M=6の複素振幅となる。得られたM個M=6の複素振幅Cmは、パワースペクトル算出用として、M個M=6の複素周波数Fmと関連付けられて、スペクトルベクトル蓄積部13に蓄積される。なお、提案Aにおける複素振幅Cmの値は、時刻t=1sにおける値t=N×ΔT=50×0.02=1を表示している。以上の演算により、提案AにおけるM次元6次元のスペクトルベクトルを構成する要素の値が全て得られて、スペクトルベクトル蓄積部13に蓄積されることになる。なお、本実施形態の提案Bにおけるスペクトルベクトルは、提案Aにおける複素周波数Fmの虚数単位倍が、それぞれ複素共役の関係にあることから、いずれか一方の虚数単位倍を、提案Bにおけるスペクトルベクトルの複素周波数の代表とし、同時に、複素振幅については、複素共役の分を考慮して、次の式9に示すように、提案Aにおける複素振幅Cmの絶対値の2倍に相当する振幅Pmを用いて、提案Bにおけるスペクトルベクトルの振幅とすることにより、得ることができる。こうして得られる、提案Aまたは提案BにおけるM次元本実施形態においては、提案Aの場合、6次元、提案Bの場合、3次元のスペクトルベクトルを構成する各要素本実施形態においては提案Aの場合、6個の複素周波数Fmおよび複素振幅Cm、提案Bの場合、3個の複素周波数Fmおよび振幅Pmが、スペクトルベクトル蓄積部13に蓄積される。次に、以上のようにして、スペクトルベクトル蓄積部13に蓄積されたスペクトルベクトルに基づいて、パワースペクトル算出部16において、パワースペクトルPfを算出するアルゴリズムについて説明する。提案Aの場合においては、次の式10により、また、提案Bの場合においては、次の式11により、パワースペクトルを算出する。ここで、ReFmは、複素周波数の実部であり、ImFmは、複素周波数の虚部であり、|Cm|、|ReFm|は、それぞれ、提案Aにおける複素振幅の絶対値、複素周波数の実部の絶対値を示している。さらに、前述の式10、式11に替えて、ローレンツ関数を用いて、提案Aの場合においては、次の式12により、また、提案Bの場合においては、次の式13により、パワースペクトルを算出するようにしても良い。さらに、用途に応じて、周波数とパワースペクトルとの積を取って、次の式14を用いるようにしても良い。この他に、前述の式10、式11や式12、式13に替えて、ガウス関数を用いて、提案Aの場合においては、次の式15により、また、提案Bの場合においては、次の式16により、パワースペクトルを算出するようにしても良い。かくのごとく、パワースペクトル算出部16においては、スペクトルベクトル蓄積部13に蓄積されたスペクトルベクトルを問い合わせ元の指示に応じて参照することにより、式10または式11、もしくは、式12または式13、もしくは、式15または式16を用いて得られる、提案Aまたは提案Bにおけるパワースペクトルを、パワースペクトル出力部17から、問い合わせ元に対して出力することができる。本発明に係るスペクトルベクトル蓄積装置の動作例次に、図1に示したスペクトルベクトル蓄積装置の動作について、その一例を、図2のフローチャートを用いて説明する。図2は、図1のスペクトルベクトル蓄積装置の動作の一例を説明するフローチャートであり、特に、スペクトルベクトル算出部12の動作を詳細に説明している。なお、図2のフローチャートに関する以下の説明は、本発明によるスペクトルベクトル蓄積方法の一例を示すものでもある。図2のフローチャートにおいて、まず、信号入力部11により、外部から入力されてくる信号の時間波形をあらかじめ定めた時間間隔でサンプリングしてデジタル信号形式の時系列データに変換して、スペクトルベクトル算出部12に対して出力する。次に、スペクトルベクトル算出ステップとしてスペクトルベクトル算出部12が起動されて、信号入力部11において変換された時系列データを、一旦蓄積部14の入力信号Sn蓄積部14aに蓄積するステップS1。さらに、スペクトルベクトル算出部12は、入力信号Sn蓄積部14aに蓄積した入力信号Snを用いて、前述の式4により、係数Rk,jを算出して、一旦蓄積部14の係数Rk,j蓄積部14bに一旦蓄積するステップS2。次いで、係数Rk,j蓄積部14bに一旦蓄積した係数Rk,jを用いて作られる前述の式5で示す時間依存自己相関行列を対角化することによって、予測係数amの値を算出して、一旦蓄積部14の係数am蓄積部14cに一旦蓄積するステップS3。しかる後、スペクトルベクトル算出部12は、係数am蓄積部14cに一旦蓄積した予測係数amを係数とする前述の式6に示す変数Xに関する線型多項式を、DKA法などの公知の因数分解手法を用いた数値計算によって数値的に得られるM個の根を用いて因数分解することにより、式6を、前述の式7と等価の次の式17の形に変形し、係数bmの値を算出して、一旦蓄積部14の係数bm蓄積部14dに一旦蓄積するステップS4。係数bmの値を算出すると、スペクトルベクトル算出部12は、式17に示す係数bmの式を次の式18に変換することにより、複素周波数Fmを算出して、スペクトルベクトル蓄積部13の複素周波数Fm蓄積部13aに蓄積するステップS5。次に、前述の式8に示すM元一次方程式を解くことにより、複素振幅を与える係数Cmを算出するために、まず、ステップS1において入力信号Sn蓄積部14aに一旦蓄積した入力信号SnとステップS4において係数bm蓄積部14dに一旦蓄積した係数bmの値とを用いて、次の式19および式20により、係数Uk,jおよび係数Vkを算出して、一旦蓄積部14の係数Uk,j蓄積部14eおよび係数Vk蓄積部14fに一旦蓄積するステップS5次いで、係数Uk,j蓄積部14eおよび係数Vk蓄積部14fに一旦蓄積した係数Uk,jおよび係数Vkを用いて、次の式21に示す行列形式の式を作成して、掃出し法等の公知の方法を用いて、複素振幅を与える係数Cmを算出して、スペクトルベクトル蓄積部13の複素振幅Cm/振幅Pm蓄積部13bに蓄積するステップS7しかる後、最終的なスペクトルベクトル蓄積ステップを実行して、ステップS5において算出した複素周波数FmとステップS7において算出した複素振幅Cmとの組を、スペクトルベクトルを構成する要素として、スペクトルベクトル蓄積部13の複素周波数Fm蓄積部13aと複素振幅Cm/振幅Pm蓄積部13bとに蓄積するステップS8。以上のような手順によって、スペクトルベクトル算出部12は、提案Aにおけるスペクトルベクトルを算出してスペクトルベクトル蓄積部13に蓄積することになる。しかる後に、パワースペクトルの問い合わせを外部からパワースペクトル問い合わせ部15が受け付けると、パワースペクトル算出部16において、パワースペクトル算出ステップとして、問い合わせ対象の信号に関してスペクトルベクトル蓄積部13の複素周波数Fm蓄積部13aと複素振幅Cm/振幅Pm蓄積部13bとにスペクトルベクトル蓄積ステップにおいて提案Aにおけるスペクトルベクトルを構成する要素として蓄積された複素周波数Fmと複素振幅Cmとの組を、前述の式10または式12または式15のいずれかのパワースペクトル算出式に適用することにより、提案Aにおけるパワースペクトルを算出する。算出したパワースペクトルは、問い合わせ元に対してパワースペクトル出力部17から出力する。以上のように、提案Aのアルゴリズム第1の算出アルゴリズムにおいては、時間依存自己相関行列による線形予測を用いて、受信した信号をサンプリングして得られた時系列データから従来技術よりも大幅に小さな次元数のスペクトルベクトルを算出して、スペクトルベクトル蓄積部13に蓄積することができ、パワースペクトルを算出する場合には、スペクトルベクトル蓄積部13に蓄積されている大幅に小さな次元数のスペクトルベクトルを用いて、高い周波数分解能を有するパワースペクトルを算出することができる。なお、提案Bのアルゴリズム第2の算出アルゴリズムは、ステップS5において算出した提案A第1の算出アルゴリズムのスペクトルベクトルの複素周波数の複素共役の関係を利用して、提案Aの場合の複素周波数Fmを1/2の次元数に半減した複素周波数Fmをスペクトルベクトルの構成要素とするものであり、振幅としては、複素共役分を参酌して、ステップS7において算出した提案A第1の算出アルゴリズムの複素振幅Cmの絶対値の2倍に相当する振幅Pmを用いるようにすれば良い。かくのごとき手順を用いて、スペクトルベクトル算出部12は、提案Bにおけるスペクトルベクトルを構成する複素周波数Fmと振幅Pmとを算出してスペクトルベクトル蓄積部13に蓄積することになる。しかる後に、パワースペクトルの問い合わせを外部からパワースペクトル問い合わせ部15が受け付けると、パワースペクトル算出部16において、問い合わせ対象の信号に関してスペクトルベクトル蓄積部13の複素周波数Fm蓄積部13aと複素振幅Cm/振幅Pm蓄積部13bとに提案Bにおけるスペクトルベクトルを構成する要素として蓄積されている複素周波数Fmと振幅Pmとの組を、前述の式11または式13または式16のいずれかのパワースペクトル算出式に適用することにより、提案Bにおけるパワースペクトルを算出する。算出したパワースペクトルは、問い合わせ元に対してパワースペクトル出力部17から出力する。以上のように、提案Bのアルゴリズム第2の算出アルゴリズムにおいては、時間依存自己相関行列による線形予測を用いて、受信した信号をサンプリングした時系列データから提案Aのアルゴリズム第1の算出アルゴリズムの1/2の次元数のスペクトルベクトルを算出して、スペクトルベクトル蓄積部13に蓄積することができ、パワースペクトルを算出する場合には、スペクトルベクトル蓄積部13に蓄積されている提案Aのアルゴリズム第1の算出アルゴリズムの1/2の次元数のスペクトルベクトルを用いて、同様に、高い周波数分解能を有するパワースペクトルを算出することができる。本実施形態の効果以上に詳細に説明した本実施形態のスペクトルベクトル蓄積装置においては、図3および図4に説明しているような効果が得られる。図3は、図1および図2において説明したスペクトルベクトル蓄積装置の効果を説明するための説明図であり、図3Aは、信号入力部11に入力された信号の時間波形を示している。また、図3Bは、図1および図2のスペクトルベクトル蓄積装置における時間依存自己相関行列による線形予測を適用することによって得られるスペクトルベクトルを、提案3次元として示している。なお、図3Bに示すスペクトルベクトルは、前述した式13のパワースペクトル算出式ローレンツ関数を用いたパワースペクトル算出式を適用して算出した提案Bの場合のパワースペクトルをプロットしたものを示している。また、図3Bには、比較のために、従来技術のDFTDiscreteFourierTransform:離散フーリエ変換を適用した場合のパワースペクトルの様子をDFT50次元の場合とDFT500次元の場合との2種類についても合わせて示している。図3Bに示すように、本実施形態においては、提案Bの場合において3次元という大幅に小さな次元数のスペクトルベクトルとして蓄積した場合であっても、従来技術として50次元や500次元のDFT処理を行って求めたパワースペクトルよりも遥かに高い周波数分解能を有するパワースペクトルを求めることができる。図4は、図1および図2において説明したスペクトルベクトル蓄積装置のスペクトルベクトル蓄積部13に蓄積されるスペクトルベクトルの一例を示す図であり、図4Aが、本実施形態の提案Aにおける6次元のスペクトルベクトルの構成要素である複素周波数と複素振幅とを蓄積した場合を示し、図4Bが、提案Bにおける3次元のスペクトルベクトルの構成要素である複素周波数と振幅とを蓄積した場合を示している。なお、比較のために、従来技術のDFTを適用している場合について、従来Aとして50次元のスペクトルベクトルの構成要素である周波数と振幅とを蓄積する場合と、従来Bとして500次元のスペクトルベクトルの構成要素である周波数と振幅とを蓄積する場合とを、それぞれ、図4Cと図4Dとに示している。図4Aに示す提案Aの6次元のスペクトルベクトルの場合、図4Bに示す提案Bの3次元のスペクトルベクトルの場合は、いずれも、図4C、Dに比較のために示したDFT技術を用いた従来A50次元、従来B500次元におけるスペクトルベクトルよりも、大幅に次元数が小さいスペクトルベクトルをスペクトルベクトル蓄積部13に蓄積している。かくのごとく従来技術のDFTを用いた場合よりも大幅に次元数が小さいスペクトルベクトルを蓄積した場合であっても、例えば、図3Bに注記したように、従来技術よりも遥かに高い周波数分解能を有するパワースペクトルを求めることができる。例えば、図4Bの吹き出しに注記しているように、提案Bとして従来技術よりも大幅に小さな3次元のスペクトルベクトルを蓄積している場合であっても、パワースペクトルの周波数の解像度に関しては、従来技術のDFTにして約10万次元のスペクトルベクトルを蓄積している場合に相当する解像度を得ることができる。つまり、本実施形態の提案Bにおけるスペクトルベクトルは、図4Aに示すように、提案Aにおける複素周波数Fmの虚数単位倍が、1と2、3と4、5と6とで、それぞれ複素共役の関係にあることから、図4Bに示すように、虚数単位倍1,3,5を、提案Bにおけるスペクトルベクトルの複素周波数の代表とし、同時に、複素振幅については、複素共役の分を考慮して、提案Aにおける複素振幅Cmの絶対値の2倍に相当する振幅Pmを用いて、提案Bにおけるスペクトルベクトルの振幅とすることにより、得ることができる。この結果として、前述したように、スペクトルベクトルの本実施形態における周波数解像度は、従来技術のようなDFT演算の場合に換算して、約10万次元に相当する解像度を得ることができる。ここで、この約10万次元に相当する解像度とは、提案Aにおける複素周波数の倍精度で計算した場合の精度が、0.00005Hzオーダであり、したがって、サンプリング周波数1/0.02=50Hzによる周波数空間を、50/0.00005=100,000に分割する精度に相当することから、換算したものである。"