処理対象信号のスペクトルを分析対象とし、そのスペクトルの1または複数の山のうちの最も高い山の周辺において当該スペクトルと類似のスペクトル分布を形成する正弦波モデルを算出する第1の処理と、前記正弦波モデルのスペクトルを前記分析対象のスペクトルから減算して得られる残差スペクトルを新たな分析対象とする第2の処理とを、前記残差スペクトルのエネルギーが所定の閾値を下回るまで繰り返し実行する残差スペクトル算出手段と、エネルギーが前記閾値を下回った時点の残差スペクトルの谷を示す情報を、前記処理対象信号に含まれる信号源の特徴を示す情報として出力する出力手段と、を有することを特徴とする信号処理装置。前記出力手段は、エネルギーが前記閾値を下回るまでに算出された各正弦波モデルを示す情報を前記処理対象信号に含まれる伝達系の特徴を示す情報とし、前記信号源の特徴を示す情報と当該伝達系の特徴を示す情報のうちユーザにより指定されたほうを出力することを特徴とする請求項1に記載の信号処理装置。前記出力手段は、エネルギーが前記閾値を下回るまでに算出された各正弦波モデルを示す情報を前記処理対象信号に含まれる伝達系の特徴を示す情報とし、前記信号源の特徴を示す情報とともに当該伝達系の特徴を示す情報を出力することを特徴とする請求項1に記載の信号処理装置。前記出力手段は、エネルギーが前記閾値を下回るまでに算出された各正弦波モデルを示す情報を前記処理対象信号に含まれる伝達系の特徴を示す情報とし、前記信号源の特徴を示す情報に換えて当該伝達系の特徴を示す情報を出力することを特徴とする請求項1に記載の信号処理装置。前記出力手段は、エネルギーが前記閾値を下回った時点の残差スペクトルの谷の各々について、当該谷に対応する前記処理対象信号のスペクトルの谷の周辺の周波数において前記処理対象信号のスペクトルと類似する波形のスペクトルを形成するパルス列であって、2つのパルスからなるパルス列を算出し、当該パルス列を示す情報を前記信号源の特徴を示す情報とすることを特徴とする請求項1~4の何れか1項に記載の信号処理装置。非特許文献1に開示された逆フィルタ処理を実行するには、伝達系の特徴例えば、周波数応答などを予め正確に知っておくことが必要となる。しかし、伝達系の特徴を事前に正確に知ることは実際にはほとんど不可能である。また、伝達系の特徴は気温や湿度などの変化に付随して常に変動するため、仮に伝達系の特徴を一旦は正確に知ることができたとしても、その伝達系の特徴を逆フィルタ処理の前提とし続けることは妥当ではない。さらに、伝達系の特徴の変化に追従しつつ逆フィルタ処理を行うことができたとしても、逆フィルタ処理では、信号源における信号波形が最小位相特性を有するものでない限り、観測された信号からの信号源情報の分離抽出を安定的に行うことはできない。非特許文献1では、信号の伝達系の特徴を事前に知ることなく観測された信号から信号源情報を分離することを可能にする手法として、ケプストラム処理も紹介されている。しかし、ケプストラム処理により信号源情報の分離抽出を行う際には、信号源における信号波形と伝達特性のケプストラムとが互いに重なっていてはならない、といった制約がある。また、非特許文献2には、代数学的な手法を用いて、観測された信号から信号源における信号波形と伝達系のインパルス応答とを分離するBSSBlindSourceSeparationの開示がある。しかし、BSSを実現するための処理は複雑であり実用性に乏しいといった問題がある。本発明は上記課題に鑑みて為されたものであり、信号源から出力され伝達系を経て観測された信号からの信号源情報の分離を、伝達系の特徴についての正確な情報を要さず、かつ大きな制約を伴うことなく、簡便に実行することを可能する技術を提供することを目的とする。上記課題を解決するために、本発明は、処理対象信号のスペクトルを分析対象とし、そのスペクトルの1または複数の山のうちの最も高い山の周辺において当該スペクトルと類似のスペクトル分布を形成する正弦波モデルを算出する第1の処理と、前記正弦波モデルのスペクトルを前記分析対象のスペクトルから減算して得られる残差スペクトルを新たな分析対象とする第2の処理とを、前記残差スペクトルのエネルギーが所定の閾値を下回るまで繰り返し実行する残差スペクトル算出手段と、エネルギーが前記閾値を下回った時点の残差スペクトルの谷を示す情報を前記処理対象信号に含まれる信号源の特徴を示す情報信号源情報として出力する出力手段と、を有することを特徴とする信号処理装置、を提供する。例えば、楽器やスピーカから放射された音を処理対象とする場合、この種の音は過渡的な性質を有することが多く、信号源音源の特徴は、処理対象信号当該音源から放射された音の波形を示すオーディオ信号のスペクトル分布において谷として現れる。一方、音の伝達系の特徴は共振周波数と反共振周波数とで表され、前者はスペクトル分布の山として現れ、後者は同スペクトル分布の谷として現れる。つまり、伝達系の特徴は処理対象信号のスペクトル分布において山および谷として現れる。詳細については後述するが、本発明は、上記スペクトル分布の谷のうち、伝達系の特徴を反映した谷については当該伝達系の特徴を反映した山同士の重ね合わせによって再現される、という発見に基づくものである。本発明の信号処理装置では、処理対象信号のスペクトルの1または複数の山の各々が正弦波モデル例えば、非特許文献3に開示された集群正弦波モデルを用いて近似される。そして、処理対象信号のスペクトルから上記正弦波モデルのスペクトルを減算することで、当該正弦波モデルに対応する山は平坦化され、さらに当該減算処理を繰り返すことで伝達系の特徴に起因した谷も除去される。したがって、エネルギーが上記所定の閾値を下回るまで上記減算処理を繰り返した後に得られる残差スペクトルに谷が現れているのであれば、当該谷は伝達系の特徴に起因したものではなく、信号源の特徴に起因したものであると考えられる。このため、本発明の信号処理装置の出力手段は、エネルギーが前記閾値を下回った時点の残差スペクトルの谷を示す情報を信号源情報として出力するのである。ここで注目すべき点は、本発明の信号処理装置では、伝達系の周波数応答を示す情報など当該伝達系の特徴を示す情報を用いておらず、また各手段における処理の実行において特段の制約はない、という点である。さらに、本発明の信号処理装置の各手段における処理は、前述したBSSに比較して簡便である。よって、本発明の信号処理装置によれば、伝達系の特徴についての正確な情報を要することなく、かつ大きな制約を伴うことなく、観測された信号からの信号源情報の分離抽出を簡便に行うことが可能となる。なお、本発明の別の態様としては、コンピュータを、上記残差スペクトル算出手段および上記出力手段として機能させるプログラムを提供する態様も考えられる。このようなプログラムにしたがってコンピュータを作動させることで、当該コンピュータを本発明の信号処理装置として用いることが可能になるからである。より好ましい態様としては、各正弦波モデルのスペクトルを合成して得られる合成スペクトルを示す情報を、処理対象信号に含まれる伝達系の特徴を示す情報として上記出力手段に出力させる態様が考えられる。すなわち、信号源情報と伝達系の特徴を示す情報例えば、上記合成スペクトルを示す情報の両方、或いは信号源情報と伝達系の特徴を示す情報のうちユーザにより指定された方を出力するように上記出力手段を構成しても良く、さらに信号源情報に換えて伝達系の特徴を示す情報を出力するように上記出力手段を構成しても良い。さらに好ましい態様としては、エネルギーが上記閾値を下回った時点の残差スペクトルの1または複数の各々について、当該谷の周辺の周波数において処理対象信号のスペクトルと類似のスペクトル分布を形成するパルス列であって、2つのパルスからなるパルス列を上記出力手段に算出させ、当該パルス列を示す情報を信号源情報とする態様が考えられる。スペクトルの谷は反共振現象の現れであるため、共振現象の現れである山のように正弦波モデルにより表現することはできないからである。また、詳細については後述するが、谷を示す情報として上記パルス列を示す情報を用いることで、処理対象信号のスペクトルにおける谷の補償当該谷の部分を持上げて平坦になるようにスペクトルを補正することを簡便に実現することが可能となる。以下、図面を参照し、この発明の実施形態について説明する。図1は、本発明の実施形態の信号処理装置20の構成例を示すブロック図である。この信号処理装置20は、例えば楽器などの音源信号源から音響空間へ放射された音を収音観測し、当該音のスペクトルから音源の特徴を示す信号源情報を分離して出力する装置である。この信号処理装置20のユーザは、信号処理装置20から出力される信号源情報を参照することで、上記音源の状態の診断などを行うことができる。図1に示すように、信号処理装置20は、制御部210、外部機器インタフェース以下、I/F部220、記憶部230、およびこれら構成要素間のデータ授受を仲介するバス240を有している。なお、本実施形態では、信号処理装置20の処理対象信号信号源情報の抽出元となる信号が、音の波形を表すオーディオ信号である場合について説明するが、当該処理対象信号が音や振動などに限定されるものではないことは勿論である。制御部210は、例えばCPUCentralProcessingUnitである。制御部210は、記憶部230に記憶されている各種プログラムを実行することにより、信号処理装置20の制御中枢の役割を果たす。外部機器I/F部220は、例えばシリアルインタフェースやUSBインタフェースなど各種外部機器を接続するためのインタフェースと、D/A変換回路やA/D変換回路などのデータ変換回路と、を含んでいる何れも図示略。外部機器I/F部220に接続される外部機器の一例としては、処理対象の音本実施形態では、音源から音響空間内に放射された音であって、信号源情報の抽出元となる音を収音するためのマイクロホンや、当該マイクロホンにより収音された音から抽出される信号源情報を出力するための出力装置液晶ディスプレイなどの表示装置やプリンタなど印字装置が挙げられる。本実施形態では、信号処理装置20による信号源情報の抽出元となる音は、外部機器I/F部220に接続されたマイクロホンによって収音され、当該音の波形を表すアナログ信号すなわち、処理対象信号が当該マイクロホンから出力される。この処理対象信号は外部機器I/F部220のA/D変換回路によって波形データ当該処理対象信号を所定のサンプリング周期Fsでサンプリングして得られるサンプル列に変換され、制御部210に引き渡される。これにより、処理対象信号が制御部210に与えられるのである。記憶部230は、不揮発性記憶部232と揮発性記憶部234を含んでいる。不揮発性記憶部232は、例えばハードディスクであり、この不揮発性記憶部232には各種プログラムが予め格納されている。不揮発性記憶部232に格納されているプログラムの一例としては信号処理プログラム232aが挙げられる。揮発性記憶部234は、これらプログラムを実行する際のワークエリアとして制御部210により使用される。本実施形態の信号処理装置20では、制御部210に信号処理プログラム232aを実行させることにより、本実施形態の特徴を顕著に示す信号処理すなわち、処理対象信号から信号源情報を分離抽出する処理が実現される。図2は、信号処理プログラム232aにしたがって制御部210が実行する信号処理の流れを示すフローチャートである。図2に示すように、制御部210は、まず、処理対象信号の観測を行うステップSA200。より詳細に説明すると、このステップSA200では、制御部210は、外部機器I/F部220から与えられる波形データを揮発性記憶部234に順次書き込んで記憶させる。つまり、処理対象信号の観測を行うとは、当該処理対象信号の信号波形を表す波形データを収集し記憶することをいうのである。次いで、制御部210は、揮発性記憶部234に記憶させた波形データにFFTを施して処理対象信号のスペクトルを算出し、当該スペクトルを分析対象とするステップSA210。そして、制御部210は、分析対象のスペクトルの1または複数の山のうち最も高いものを分析対象ピークとして選択し、当該分析対象ピークを集群正弦波モデルにより近似するステップSA220。より詳細に説明すると、このステップSA220では、制御部210は、分析対象ピークを含む所定周波数範囲内の波形データのローカルなスペクトル分布を近似するモデルすなわち、当該周波数範囲において分析対象スペクトルと類似のスペクトル分布を形成するモデルとして、同所定周波数範囲内の互いに近接した周波数の複数の正弦波の集まりである集群正弦波モデルを算出する。このステップSA220において制御部210が実行する集群正弦波モデルによる処理対象ピークの近似の詳細については、例えば非特許文献3を参照されたい。また、本実施形態では、処理対象ピークを近似するモデルとして集群正弦波モデルを用いたが、当該ピークを正弦波の重ね合わせにより近似するモデルであれば良く、集群正弦波モデルに限定される訳ではない。次いで、制御部210は、分析対象のスペクトルからステップSA220にて算出した集群正弦波モデルのスペクトルを減算して残差スペクトルを算出し、その残差スペクトルのエネルギー各周波数におけるスペクトルの2乗和を算出するステップSA230。そして、制御部210は、上記残差スペクトルのエネルギーの大きさが所定の閾値を下回っているか否かを判定するステップSA240。なお、ステップSA240にて使用する閾値をどのような値とするのかについては、当該信号処理に要求される処理精度との兼ね合いで適宜実験を行って定めるようにすれば良い。ステップSA240の判定結果がNoある場合すなわち、残差スペクトルのエネルギー≧閾値である場合には、制御部210は、当該残差スペクトルを新たな分析対象のスペクトルとしステップSA250、ステップSA220以降の処理を繰り返す。逆に、ステップSA240の判定結果がYesである場合には、制御部210は、処理対象信号のスペクトルの谷のうち、対応する谷が残差スペクトルにも現れているものを示す情報を信号源情報として出力するステップSA260。さて、本実施形態において、ステップSA240の判定結果がYesとなった時点の残差スペクトルの谷によって処理対象信号の信号源の特徴が表されているとしたが、その理由は以下の通りである。図3aにて実線で示したグラフは、2つの共振周波数を有する伝達系を経て観測された音のスペクトルY1z-1を示すグラフである。同図3aでは、上記伝達系の周波数特性H1z-1が破線で描画されている。図3aのY1z-1とH1z-1とを比すれば明らかように、Y1z-1のグラフには、H1z-1のグラフには現れていない谷が現れている。図3aにて点線で描画したグラフは、Y1z-1における2つの山の各々を集群正弦波モデルにより表し、これら集群正弦波モデルのスペクトルを重ね合わせて周波数軸上で乗算して得られたスペクトルF1z-1のグラフである。つまり、図3aのスペクトルF1z-1は、図3aにて実線で示したスペクトルY1z-1に対して図2のステップSA220以降の処理を施して得られる集群正弦波モデルの合成スペクトルに対応する。ステップSA240の判定結果がYesになるまでステップSA220およびSA230の処理を行うということは、図3aに示す例では、Y1z-1からF1z-1を減算することに対応する。図3aを参照すれば明らかように、Y1z-1の谷はF1z-1には現れていない。つまり、Y1z-1からF1z-1を減算して得られる残差スペクトルにはY1z-1に現れていた谷がそのまま残り、当該谷を表すにはF1z-1以外にその他の残差成分が必要であるということが判る。これに対して、図3bにて実線で示したグラフは、2つの共振周波数と1つの反共振周波数とを有する伝達系を経て観測された音のスペクトルY2z-1を示すグラフである。図3bを参照すれば明らかように、Y2z-1には上記2つの共振周波数の各々に対応する山と、上記1つの反共振周波数に対応する谷とが現れている。同図3bでは、Y2z-1における2つの山の各々を近似する集群正弦波モデルのスペクトルを合成して得られる合成スペクトルF2z-1のグラフが点線で描画されている。図3bを参照すれば明らかように、Y2z-1に現れている谷はF2z-1にも現れている。つまり、Y2z-1における2つの山の各々を近似する集群正弦波モデルを算出すれば、当該集群正弦波モデルのスペクトルの重ね合わせによってY2z-1に現れている谷は再現されるのである。したがって、Y2z-1からF2z-1を減算して得られる残差スペクトルには最早谷は現れない。図3aに示すように、Y1z-1とF1z-1との差分スペクトルに谷が現れるのであれば、当該谷を表すには更に残差成分が必要である、ということであり、そのような残差成分としては信号源の特徴を反映した信号成分以外には考えられない。その理由は以下の通りである。非特許文献4および非特許文献5では、伝達関数Hz-1において互いに隣り合った2つの山極の間に1つの谷零点が現れる場合、当該谷零点を以下の数1の代数方程式の解として表現することことが提案されている詳細については、非特許文献4および非特許文献5を参照されたい。数1のA/1-az-1およびB/1-bz-1の各々は上記互いに隣り合う極周辺の周波数応答を表し、同数1のRz-1は、これら極の周波数応答の重ね合わせ以外の残差成分を表している。数1において、aおよびbは互いに隣り合う2つの極の周波数に対応するパラメータであり、AおよびBは各々の振幅に対応するパラメータである。音源における信号のz変換をXz-1、伝達系を経て観測された信号のz変換をYz-1、伝達系の伝達関数をHz-1とすると、これらXz-1、Yz-1、およびHz-1間には以下の数2に示す関係がある。数2の右辺におけるXz-1は音源の特徴を表現するものであり、以下の数3のように表される。数3においてx0=1とすると、数2は以下の数4のように変形される。観測信号のスペクトル分布に現れる零点は代数方程式Yz-1=0の根に対応し、数4と数1とを対比すれば明らかように数4の右辺第2項は残差成分Rz-1に対応する。ここで、観測対象信号のスペクトルの山の各々を集群正弦波モデルにより近似し、当該スペクトルからそれら集群正弦波モデルのスペクトルを減算することは、数4の右辺第1項をそれら集群正弦波モデルの合成スペクトルによって近似し、観測対象信号のスペクトルすなわち、数4の左辺から当該合成スペクトルを減算することに他ならない。つまり、ステップSA240の判定結果がYesとなった時点の残差スペクトルは数4の右辺第2項に対応するのである。したがって、残差スペクトルに谷が現れているのであれば、その谷の形成には数4の右辺第2項が寄与しているということであり、同右辺第2項が音源の特徴を反映したものであることは数4を参照すれば明らかである。これが、残差スペクトルの谷によって処理対象信号の信号源の特徴が表されるとした理由である。図2のステップSA260にて、信号源情報としてどのようなものを制御部210に出力させるのかについては種々の態様が考えられるが、本実施形態では、処理対象信号のスペクトルの谷のうち、残差スペクトルにも対応する谷が現れているものの周波数および当該谷の深さを示すデータが信号源情報として用いられる。以上が本実施形態における信号処理の処理内容の詳細である。図4は、ピアノの演奏音弦振動に対して本実施形態の信号処理装置20による分析を施した分析結果を示す図である。図4にて実線で示したグラフは、上記演奏音のパワースペクトルを示しており、同図4にて点線で示したグラフは、上記演奏音を処理対象信号として図2に示す信号処理を行って得られる各集群正弦波モデルの合成スペクトルを示している。図4を参照すれば明らかなように、実線のグラフにおいて500Hz付近に現れている顕著な谷が点線で示すグラフには現れていない。したがって、実線のグラフにおいて500Hz付近に現れている顕著な谷は、弦の共鳴振動に起因するものすなわち、伝達系に起因するものではなく、弦を叩くハンマーの条件すなわち、音源の条件に起因するものと推測することができる。以上説明したように、本実施形態の信号処理では、処理対象信号のスペクトルの山を集群正弦波モデルによって近似することで当該スペクトルの谷のうち伝達系の特徴を反映した谷も表現される。このため、本実施形態の信号処理では、その実行に先立って伝達系の特徴に関する正確な情報を必要としないのである。また、上記集群正弦波モデルによってスペクトルの山を近似する処理には特段の制約も伴わず、また本実施形態の信号処理はBSSに比較して簡便である。よって、本実施形態によれば、信号源から出力され伝達系を経て観測された信号からの信号源情報の分離を、伝達系の特徴についての正確な情報を要さず、かつ大きな制約を伴うことなく、簡便に実行することが可能になる、といった効果が奏される。以上本発明の一実施形態について説明したが、かかる実施形態に以下の変形を加えて勿論良い。1上述した実施形態の出力処理SA260では、処理対象信号のスペクトルの1または複数の谷のうち、残差スペクトルにも対応する谷が現れているものを示す情報を信号源情報として出力した。しかし、処理対象信号のスペクトルにおける山を近似するために生成した各集群正弦波モデルの合成スペクトルの波形を示す情報、或いは各集群正弦波モデルを示す情報集群正弦波モデルを構成する正弦波の周波数および振幅を示す情報を伝達系の特徴を示す情報とし、信号源情報とともに、或いは信号源情報に換えて当該伝達系の特徴を示す情報を制御部210に出力させるようにしても良い。また、伝達系の特徴を示す情報と信号源情報のうち、ユーザによって指定された方を制御部210に出力させるようにしても良い。2上述した実施形態では、処理対象信号のスペクトルの谷のうち、残差スペクトルにも対応する谷が現れているものの周波数および当該谷の深さを示すデータを信号源情報として用いた。しかし、処理対象信号のスペクトルの谷のうち、残差スペクトルにも対応する谷が現れている谷を含む所定の周波数範囲において、処理対象信号のスペクトルと類似のスペクトル分布を形成するパルス列であって、2つのパルスからなるパルス列を示す情報を信号源情報として用いるようにしても良い。詳細については後述するが、信号源情報として上記パルス列を示す情報を用いることで、当該パルス列に対応する谷の補償を簡便に行うことが可能になるからである。例えば、楽器やスピーカから音響空間へ放射された音を処理対象とする場合、上記パルス列を用いて処理対象信号のスペクトルの補償を行えば、伝達系の特徴のみを反映したスペクトルを生成することが可能になる。上記パルス列を示す情報を信号源情報として用いる場合には、図2のステップSA260において、以下の処理を制御部210に実行させるようにすれば良い。すなわち、制御部210は、上記パルス列のスペクトルすなわち、インパルス応答のz変換Gz-1として数5を仮定し数5のa1およびa2は未知数、これら2つの未知数を最小二乗法により決定する。具体的には、制御部210は、信号源の特徴を表していると判定した谷の周辺において5種類の周波数fii=1~5を選択し、当該周波数fiにおける処理対象スペクトルの観測値obiとを用いて以下の数6を満足するようなa1およびa2を最小二乗法により求める。なお、数6においてjは虚数単位であり、Ωi=2πfi/FsFsは、サンプリング周波数である。また、本実施形態では、信号源の特徴を表していると判定された谷すなわち、処理対象信号のスペクトルの谷のうち、残差スペクトルにも対応する谷が現れているものの周辺における5つの観測値obiを用いた最小二乗法により、数5における未知数a1およびa2を決定したが、2~4または6個以上の観測値を用いて最小二乗法を行っても良い。ここで、何個の観測値を用いるかについては、本変形例の信号処理の実行に利用可能なコンピュータ資源と当該信号処理に要求される処理精度との兼ね合いで好適な値を適宜実験等を行って定めるようにすれば良い。ここで、信号源の特徴を表していると判定された谷について、数6を満たすように数5のGz-1を定めることの意義は以下の通りである。処理対象信号のスペクトルのz変換を表す複素関数をYz-1とすると、このYz-1は以下の数7のように表される。なお、数7においてNは2以上の自然数であり、ynn=1~N-1は複素数であり、特に、yN-1≠0である。処理対象信号のスペクトルの谷の各々は複素関数Yz-1の零点すなわち、代数方程式Yz-1=0の根に対応すると考えられる。Yz-1=0はN-1次の代数方程式であるから、必ずN-1個の複素数の根を有し代数学の基本定理、仮に、Yz-1=0のN-1個の根をα1、α2αN-1とすると、Yz-1は、以下の数8のように因数分解される。仮に、z-1=α1が信号源の特徴を表す谷に対応しているとする。すると、当該谷について、数6を満たすように数5のGz-1を定めるということは、Yz-1の構成要素であるz-1-α1を、前掲数6を満たすa1およびa2を定数項および係数とする線形方程式すなわち、数5のGz-1によって近似することに他ならない。数5のGz-1は、定数項a1とz-1の1次の項a2z-1とを含んでおり、これら定数項と1次の項の各々は所定の遅延時間を隔てて到来する2つの音に対応する。つまり、Yz-1の構成要素であるz-1-α1を数5のGz-1により近似するということは、z-1=α1に対応する谷を上記2つの音の合成により表すことに他ならない。これが、信号源の特徴を表していると判定された谷について、数6を満たすように数5のGz-1を定めることの意義である。次いで、上記パルス列を用いた谷の補償方法の具体的な手順について説明する。上記パルス列を用いた谷の補償は、処理対象信号の対数スペクトルから、補償対象の谷を表すパルス列の対数スペクトルを減算し、その減算結果の真数値を示すデータを当該谷の補償後のスペクトルを表すデータとすることで実現される。より詳細に説明すると、補償対象の谷について算出されたパルス列を示す情報から前掲Gz-1を生成し、このGz-1にz=e2πfi/Fsを代入して上記パルス例についてのスペクトルの振幅値を周波数fi毎に算出する。次いで、当該振幅値の対数値当該振幅値を真数とする自然対数の値を当該周波数fiにおける処理対象信号のスペクトルの振幅値の対数値から減算し、さらに、その減算結果を対数値とする真数値を求め、周波数fi毎に算出された真数値を谷の補償後のスペクトルを表すデータ列とするのである。以下、z-1=α1に対応する谷の補償を行う場合を例にとって、本変形例における処理によって谷の補償が実現される理由を説明する。処理対象信号のスペクトルのz変換Yz-1は前掲数8のように因数分解されるため、当該Yz-1の対数値は以下の数9のように表される。なお、数9のlogは自然対数である。Gz-1は、Yz-1の構成要素の一つであるz-1-α1の近似値として算出されたものである。したがって、数9により表されるlogYz-1からlogGz-1を減算するということは、数9の右辺第1項logz-1-α1を消去することに他ならない。Yz-1からz-1-α1が消去されたということは、z-1=α1に対応する谷が平坦化されたことすなわち、当該谷の補償が行われたことを意味するのである。図5は、2つの谷を有するスペクトルモデルに対して、周波数の低いほうの谷を補償するために本変形例の処理を施した結果を示す図である。図5aでは、当該谷について算出されたパルス列のスペクトルが点線で描画されている。そして、図5bでは、当該パルス列を用いて図5aにて実線で示した原スペクトルに対して本変形例の処理を施すことにより得られた新たなスペクトルが示されている。図5bと図5aとを比較すれば明らかように、図5bにて実線で示したスペクトルにおいては、周波数の低い方の谷が補償されたことが判る。3変形例2では、信号源の特徴を表していると判定された谷が互いに近接していないことを前提として当該谷毎にパルス列の算出を行った。これに対して、信号源の特徴を表していると判定された谷が互いに近接して処理対象信号のスペクトルに現れている場合、或いは図6に示すように2つの谷が互いに重なり合っている場合には、それら互いに近接する或いは重なり合う谷の各々について谷毎にパルス列の算出を行うことはできない。そこで、信号源の特徴を表していると判定された谷が互いに近接して処理対象信号のスペクトルに現れている場合、或いは図6に示すように複数の谷が互いに重なり合っている場合には、それら複数の谷を含む周波数範囲において処理対象信号のスペクトルと類似のスペクトル分布を形成するパルス列であって、3つ以上のパルスから構成されるパルス列を算出するようにすれば良い。例えば、図6に示すように、2つの谷が互いに重なり合っている場合には、当該2つの谷を含む周波数範囲における処理対象信号のスペクトルのz変換Yz-1を、数5に換えて以下の数10に示すGz-1を用いて最小二乗法により近似する、といった具合である。なお、Gz-1として数5に示す線形1次のものを用いるのか、数10に示す2次のものを用いるのか、それとも3次以上のさらに高次のものを用いるのかについては、互いに近接する谷の数に応じて定めるようにすれば良い。例えばMMは2以上個の谷が互いに近接して存在している場合には、Gz-1としてM次のものを用いるようにすれば良い。また、複数の谷が互いに近接しているか否かについては、残差スペクトルの振幅値を周波数の低い方から走査していった場合に、谷が出現してから次の谷が出現するまでの周波数間隔が予め定められた第2の閾値未満であるか否かによって判断するようにすれば良い。なお、当該第2の閾値についても実験等を行って好適な値を採用するようにすれば良い。また、複数の谷が互いに重なり合っているか否かを事前に判別することはできないため、1次のGz-1を用いて変形例2の処理を行い、当該谷を充分に補償できない場合当該谷の部分の振幅値が平坦にならない場合には、複数の谷が互いに重なり合っていると判定し、それら複数の谷を充分に補償できるまでGz-1の次数を引き上げつつ変形例2の処理を繰り返すようにすることも考えられる。具体的には、分析対象のスペクトルのある谷について、まず、1次のGz-1を用いて、前述した対数スペクトルの減算を行い、当該谷の周辺の周波数における残差対数スペクトルの差が他の谷におけるものよりも際立って大きい場合には、当該残差が他の谷におけるものと同程度になるまでGz-1の次数を順次引き上げつつ対数スペクトルの減算を繰り返し実行するようにすれば良い。また、残差が際立って大きいか否かの判断基準については信号処理に要求される精度或いは分析の目的に応じて適宜定めるようにすれば良い。4上記変形例2では、処理対象信号のスペクトルの谷のうち、残差スペクトルにも対応する谷が現れているものを近似するパルス列を示す情報を信号源情報として用い、さらに、当該パルス列に対応する谷を当該パルス列を用いて補償する場合について説明した。しかし、当該パルス列のスペクトルを合成して得られる合成スペクトルを上記信号源情報としても良い。また、処理対象信号のスペクトルの谷のうち、各集群正弦波モデルの合成スペクトルに対応する谷が現れているものについても、2つのパルスからなるパルス列による近似を行い、当該パルス列を用いて当該谷の補償を行っても良い。5上述した実施形態では、信号処理装置20の記憶部230に本発明の特徴を顕著に示す信号処理を制御部210に実行させる信号処理プログラムが予め格納されていた。しかし、CD-ROMCompactDiskReadOnlyMemoryなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に上記信号処理プログラムを書き込んで配布しても良く、また、インターネットなどの電気通信回線経由のダウンロードにより上記信号処理プログラムを配布しても良い。このような態様によれば、上記のようにして配布される信号処理プログラム232aにしたがって一般的なコンピュータ装置を作動させることで、本発明の特徴を顕著に示す信号処理図2に示す信号処理を当該コンピュータに実行させることが可能になる。6上述した実施形態では、処理対象信号の観測図2:ステップSA200の処理および処理対象信号のスペクトルの算出図2:ステップSA210の各処理を信号処理プログラム232aにしたがって制御部210に実行させた。しかし、外部機器I/F部220を介して、処理対象信号のスペクトルを表すデータを信号処理装置20に入力する態様においては、これらステップSA200およびステップSA210の処理を省略し、図2のステップSA220以降の処理のみを制御部210に実行させても良い。また、上述した実施形態では、本発明の特徴を顕著に示す信号処理をソフトウェアにより実現したが、ハードウェアにより実現しても良い。具体的には、処理対象信号のスペクトルを分析対象とし、そのスペクトルの1または複数の山のうちの最も高い山の周辺において当該スペクトルと類似するスペクトル分布を形成する正弦波モデルを算出する第1の処理図2のステップSA220の処理と、この正弦波モデルのスペクトルを分析対象のスペクトルから減算して得られる残差スペクトルを新たな分析対象とする第2の処理図2のステップSA230の処理とを、残差スペクトルのエネルギーが所定の閾値を下回るまで繰り返し実行する残差スペクトル算出手段、およびエネルギーが所定の閾値を下回った時点の残差スペクトルの谷を示す情報を処理対象信号の信号源の特徴を示す情報として出力する出力手段の両者を電子回路により構成し、これら2つの手段を組み合わせて信号処理装置20を構成しても良い。