"加速度、荷重等の物理量を測定するセンサの出力を一定の時間間隔でサンプリングして取り出すA/D変換器の出力時系列データ、または該出力時系列データを一端記憶装置に集録したデータに対し、任意の周波数成分の振動特性を抽出するリアルタイム周波数解析方法であって、任意の1つの中心周波数近傍の狭帯域の周波数成分の波形を抽出する狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップで抽出された波形の絶対値を求める絶対値算出ステップと、前記絶対値算出ステップの出力絶対値波形の、任意時間毎の移動平均を求める移動平均算出ステップと、を備えたことを特徴とするリアルタイム周波数解析方法。前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップは、参照する時系列データの現時点のデータおよび2サンプル前のデータと、現時点より1サンプル前および2サンプル前の当該ステップの出力とから、現時点の当該ステップの出力を算出するステップを備え、前記狭帯域周波数成分波形抽出の周波数特性は、参照する時系列データのサンプリング時間間隔と、任意の中心周波数と、中心周波数に対する1より小さい任意の通過帯域比率とを用いて該中心周波数に対する通過帯域比率分の周波数だけ中心周波数から低い周波数側と高い周波数側とにずれたカットオフ周波数と、前記任意の通過帯域比率に応じた遮断特性を有することを特徴とする請求項1に記載のリアルタイム周波数解析方法。前記絶対値算出ステップは、入力された値が正の場合はそのままの値を出力し、また、入力された値が負の場合は負の符号を外した値を出力することを特徴とする請求項1または請求項2に記載のリアルタイム周波数解析方法。前記移動平均算出ステップは、前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップにおいて設定した任意の中心周波数に相当する周期の整数倍の時間を、前記狭帯域周波数成分振幅抽出ステップに適用するデータのサンプリング時間間隔で除したデータ数分の平均値を順次1サンプリング間隔毎にずらして算出すると共に、前記移動平均算出ステップの出力結果が前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップにおいて設定した任意の1つの中心周波数近傍の周波数成分の時々刻々の振幅の実行値に相当する値を任意の1つの周波数成分の振動特性として抽出することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載のリアルタイム周波数解析方法。請求項1乃至4のいずれか1項に記載のリアルタイム周波数解析方法の全ステップを、所定の複数個の中間周波数毎に並列に処理できるステップを有し、前記複数並列の処理方法の各々の処理方法で用いる狭帯域周波数成分波形抽出ステップの中心周波数と、中心周波数に対する1より小さい任意の通過帯域比率とは、各々異なる値を設定することが可能であり、設定した任意の複数の中心周波数近傍の周波数成分の時々刻々の振幅の実行値に相当する値を任意の複数の周波数成分の振動特性として抽出できることを特徴とするリアルタイム周波数解析方法。解析対象への入力信号を検出する第1のセンサの出力データと前記第2のセンサの出力データに対して、請求項1に記載の狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、絶対値算出ステップと、移動平均算出ステップとを適用する入出力狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、前記入出力狭帯域周波数成分波形抽出ステップの、前記第1のセンサと前記第2のセンサとに対応した出力の出力比を求める除算ステップと、を備えたことを特徴とするリアルタイム周波数解析方法。前記第1のセンサと前記第2のセンサとの出力に適用する、請求項1記載の狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、絶対値算出ステップと、移動平均算出ステップにおける各処理方法では、同じ中心周波数と、同じ通過帯域比率と、同じ整数周期分の移動平均データ数とを参照することで、前記解析対象に設定した任意の中心周波数に対する伝達特性応答倍率を、任意の周波数成分の振動特性として抽出できることを特徴とする請求項6に記載のリアルタイム周波数解析方法。解析対象への入力信号を検出する第1のセンサの出力データと前記第2のセンサの出力データに対して、請求項1に記載の狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、絶対値算出ステップと、移動平均算出ステップとを適用する入出力狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、前記入出力狭帯域周波数成分波形抽出ステップの、前記第1のセンサと前記第2のセンサとに対応した出力の出力比を求める除算ステップと、前記除算ステップを前記第1のセンサに対応するデータに適用した結果の出力と、前記除算ステップを前記第2のセンサに対応するデータに適用した結果の出力とを乗算する伝達特性応答倍率算出ステップと、請求項1に記載の狭帯域周波数成分波形抽出ステップを前記第1のセンサの出力データに適用した結果の出力と、前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップを前記第2のセンサの出力データに適用した結果の出力とを乗算する波形乗算ステップと、前記波形乗算ステップの出力波形に対し任意時間毎の移動平均を求める移動平均算出ステップと、前記移動平均算出ステップの算出結果の2倍を、前記伝達特性応答倍率算出ステップの算出結果で除した結果の逆余弦を求める位相算出ステップと、を備えたことを特徴とするリアルタイム周波数解析方法。前記第1のセンサと前記第2のセンサとの出力に適用する、請求項1に記載の狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、絶対値算出ステップと、移動平均算出ステップにおける各処理方法では、同じ中心周波数と、同じ通過帯域比率と、同じ整数周期分の移動平均データ数とを参照することで、前記解析対象に設定した任意の中心周波数に対する伝達特性応答倍率を、任意の周波数成分の振動特性として抽出できることを特徴とする請求項8に記載のリアルタイム周波数解析方法。請求項6または請求項7のいずれか1項に記載のリアルタイム周波数解析方法の全ステップを、所定の複数個の中間周波数毎に並列に処理できるステップを有することを特徴とするリアルタイム周波数解析方法。請求項8または請求項9のいずれか1項に記載のリアルタイム周波数解析方法の全ステップを、所定の複数個の中間周波数毎に並列に処理できるステップを有することを特徴とするリアルタイム周波数解析方法。請求項1乃至11のいずれか1項に記載の前記移動平均算出ステップの代わりに、移動平均を取るデータ数の逆数を時系列データの現時点のデータに乗じた値と、1から前記の移動平均を取るデータ数の逆数を差し引いた値に現時点の1サンプル前の前記指数移動平均ステップの算出結果を乗じた値と、の和を使用することを特徴とするリアルタイム周波数解析方法。ところで、リアルタイム周波数解析方法は、構造物の振動を利用したヘルスモニタリングに使用されることが多いが、その普及には構造物に取り付ける振動センサ内にてある程度振動特性を評価できるところまで演算処理した結果が出力できるような安価なスマートセンサの実現が必要であると考えられる。このためのスマートセンサ内での演算処理は、高度な処理能力や大きな記憶容量は望めないであろうことから、負荷が少なく、また、記憶容量を多く必要としない処理法が必要となる。但し、構造物の振動データから、この振動特性の変化を見ようとした場合、少なくとも振動データの周波数成分の経時変化を求めることができる時間周波数解析的な手法が必要になる。しかしながら、上記背景技術で述べた従来のリアルタイム周波数解析方法にあっては、前述のとおり、時間周波数解析としては短時間フーリエ変換によるランニングスペクトル、ウェーブレット解析等が通常使われているが、これらの解析手法は、演算ステップ数がリアルタイム処理を行うには多めであり、かつ、ある程度の時間データが必要なため、処理装置の処理能力や記憶容量の点で、安価なスマートセンサに組込むのは難しいと考えられる。また、周波数分解能に関して、必要な周波数帯域内で必要な周波数分解能を確保することが難しい。これらの点から、従来のリアルタイム周波数解析方法は、構造物のリアルタイムヘルスモニタリングに用いるには不向きであるという問題点があった。本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであって、振動の物理現象と直感的に結びつく1自由度振動系を基にした複数の狭帯域バンドパスフィルタを用いる解析法を使用することを可能にして、処理装置に対して負荷が少なく、また、記憶容量を多く必要としない、特に構造物の振動特性評価のために好適なリアルタイム周波数解析方法を提供することを目的としている。請求項1に記載した本発明に係るリアルタイム周波数解析方法は、上述した目的を達成するために、加速度、荷重等の物理量を測定するセンサの出力を一定の時間間隔でサンプリングして取り出すA/D変換器の出力時系列データ、または該出力時系列データを一端記憶装置に集録したデータに対し、任意の周波数成分の振動特性を抽出するリアルタイム周波数解析方法であって、任意の1つの中心周波数近傍の狭帯域の周波数成分の波形を抽出する狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップで抽出された波形の絶対値を求める絶対値算出ステップと、前記絶対値算出ステップの出力絶対値波形の、任意時間毎の移動平均を求める移動平均算出ステップと、を備えたことを特徴としている。また、請求項2に記載した本発明に係るリアルタイム周波数解析方法は、請求項1のリアルタイム周波数解析方法であって、前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップが、参照する時系列データの現時点のデータおよび2サンプル前のデータと、現時点より1サンプル前および2サンプル前の当該ステップの出力とから、現時点の当該ステップの出力を算出するステップを備え、前記狭帯域周波数成分波形抽出の周波数特性は、参照する時系列データのサンプリング時間間隔と、任意の中心周波数と、中心周波数に対する1より小さい任意の通過帯域比率とを用いて該中心周波数に対する通過帯域比率分の周波数だけ中心周波数から低い周波数側と高い周波数側にずれたカットオフ周波数と、前記任意の通過帯域比率に応じた遮断特性を有することを特徴としている。また、請求項3に記載した本発明に係るリアルタイム周波数解析方法は、請求項1または2のリアルタイム周波数解析方法であって、前記絶対値算出ステップが、入力された値が正の場合はそのままの値を出力し、また、入力された値が負の場合は負の符号を外した値を出力することを特徴としている。また、請求項4に記載した本発明に係るリアルタイム周波数解析方法は、請求項1乃至3のいずれか1項のリアルタイム周波数解析方法であって、前記移動平均算出ステップが、前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップにおいて設定した任意の中心周波数に相当する周期の整数倍の時間を、前記狭帯域周波数成分振幅抽出ステップに適用するデータのサンプリング時間間隔で除したデータ数分の平均値を順次1サンプリング間隔毎にずらして算出すると共に、前記移動平均算出ステップの出力結果が前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップにおいて設定した任意の1つの中心周波数近傍の周波数成分の時々刻々の振幅の実行値に相当する値を任意の1つの周波数成分の振動特性として抽出することを特徴としている。また、請求項5に記載した本発明に係るリアルタイム周波数解析方法は、請求項1乃至4のいずれか1項のリアルタイム周波数解析方法の全ステップを、所定の複数個の中間周波数毎に並列に処理できるステップを有し、前記複数並列の処理方法の各々の処理方法で用いる狭帯域周波数成分波形抽出ステップの中心周波数と、中心周波数に対する1より小さい任意の通過帯域比率とは、各々異なる値を設定することが可能であり、設定した任意の複数の中心周波数近傍の周波数成分の時々刻々の振幅の実行値に相当する値を任意の複数の周波数成分の振動特性として抽出できることを特徴としている。また、請求項6に記載した本発明に係るリアルタイム周波数解析方法は、解析対象への入力信号を検出する第1のセンサの出力データと前記第2のセンサの出力データに対して、請求項1に記載の狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、絶対値算出ステップと、移動平均算出ステップとを適用する入出力狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、前記入出力狭帯域周波数成分波形抽出ステップの、前記第1のセンサと前記第2のセンサとに対応した出力の出力比を求める除算ステップと、を備えたことを特徴としている。また、請求項7に記載した本発明に係るリアルタイム周波数解析方法は、前記第1のセンサと前記第2のセンサとの出力に適用する、請求項1に記載の狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、絶対値算出ステップと、移動平均算出ステップにおける各処理方法では、同じ中心周波数と、同じ通過帯域比率と、同じ整数周期分の移動平均データ数とを参照することで、前記解析対象に設定した任意の中心周波数に対する伝達特性応答倍率を、任意の周波数成分の振動特性として抽出できることを特徴としている。また、請求項8に記載した本発明に係るリアルタイム周波数解析方法は、解析対象への入力信号を検出する第1のセンサの出力データと前記第2のセンサの出力データに対して、請求項1に記載の狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、絶対値算出ステップと、移動平均算出ステップとを適用する入出力狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、前記入出力狭帯域周波数成分波形抽出ステップの、前記第1のセンサと前記第2のセンサとに対応した出力の出力比を求める除算ステップと、前記除算ステップを前記第1のセンサに対応するデータに適用した結果の出力と、前記除算ステップを前記第2のセンサに対応するデータに適用した結果の出力とを乗算する伝達特性応答倍率算出ステップと、請求項1に記載の狭帯域周波数成分波形抽出ステップを前記第1のセンサの出力データに適用した結果の出力と、前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップを前記第2のセンサの出力データに適用した結果の出力とを乗算する波形乗算ステップと、前記波形乗算ステップの出力波形に対し任意時間毎の移動平均を求める移動平均算出ステップと、前記移動平均算出ステップの算出結果の2倍を、前記伝達特性応答倍率算出ステップの算出結果で除した結果の逆余弦を求める位相算出ステップと、を備えたことを特徴としている。また、請求項9に記載した本発明に係るリアルタイム周波数解析方法は、前記第1のセンサと前記第2のセンサとの出力に適用する、請求項1に記載の狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、絶対値算出ステップと、移動平均算出ステップにおける各処理方法では、同じ中心周波数と、同じ通過帯域比率と、同じ整数周期分の移動平均データ数とを参照することで、前記解析対象に設定した任意の中心周波数に対する伝達特性応答倍率を、任意の周波数成分の振動特性として抽出できることを特徴としている。また、請求項10に記載した本発明に係るリアルタイム周波数解析方法は、請求項6または請求項7に記載のリアルタイム周波数解析方法の全ステップを、所定の複数個の中間周波数毎に並列に処理できるステップを有することを特徴としている。また、請求項11に記載した本発明に係るリアルタイム周波数解析方法は、請求項8または請求項9のいずれか1項に記載のリアルタイム周波数解析方法の全ステップを、所定の複数個の中間周波数毎に並列に処理できるステップを有することを特徴としている。さらに、請求項12に記載した本発明に係るリアルタイム周波数解析方法は、請求項1乃至11のいずれか1項に記載の前記移動平均算出ステップの代わりに、移動平均を取るデータ数の逆数を時系列データの現時点のデータに乗じた値と、1から前記の移動平均を取るデータ数の逆数を差し引いた値に現時点の1サンプル前の前記指数移動平均ステップの算出結果を乗じた値と、の和を使用することを特徴とする。以上述べたように、本発明によれば、周波数分解能と時間分解能とを、時々刻々に変化する測定結果の現在値を示す関数に含まれる係数内の中心周波数と、通過帯域比率を設定することにより、任意に定めることが可能となり、計算アルゴリズムについても、1つの周波数に対して、前記関数を基本とした数式を時々刻々計算するだけであり、従来よりも単純な計算処理となるので、演算負荷を少なくすることができ、処理能力の高くない処理装置に適用可能で、負荷が少なく、記憶容量を多く必要としない構造物の振動特性評価のための時間周波数解析法、伝達関数算出法を構築することができる。また、本発明によれば、構造物に取り付けるヘルスモニタリング用スマートセンサ内に構造物の振動データを用いた健全性評価のための時々刻々の処理アルゴリズムを組み込むことが容易になる。本発明のリアルタイム周波数解析方法は、加速度、荷重等の物理量を測定するセンサの出力を一定の時間間隔でサンプリングして取り出すA/D変換器図示は省略を使用し、該A/D変換器の出力時系列データ、または該出力時系列データを、一端記憶装置に集録したデータに対し、任意の周波数成分の振動特性を抽出する方法である。よって、本発明のリアルタイム周波数解析方法は、構造物のヘルスモニタリングのためのリアルタイム周波数解析に適した方法である。以下、本発明のリアルタイム周波数解析方法の実施の形態について、実施の形態1~実施の形態7の順に、図面を参照して詳細に説明する。実施の形態1本実施の形態1に係るリアルタイム周波数解析方法は、設定した任意の1つの中心周波数近傍の周波数成分の時々刻々の振幅の実行値に相当する値を任意の1つの周波数成分の振動特性として抽出する方法である。即ち、本方法は、特定の周波数成分の時間変化を計算する方法であり、例えば、回転機器周辺の振動において、回転機器の回転数と同じ周波数成分の変化を得ようとする場合、中心周波数を、時々刻々の回転機器の回転数に相当する値に変えることで、上記の目的を達成することができる。具体的な処理ステップとしては、任意の1つの中心周波数近傍の狭帯域の周波数成分の波形を抽出する狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップで抽出された波形の絶対値を求める絶対値回路の機能を有する絶対値算出のステップと、前記絶対値算出ステップの出力絶対値波形に対し任意時間毎の移動平均を求める移動平均算出ステップと、を有する請求項1に対応する。前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップは、時系列データの現時点のデータおよび2サンプル前のデータと、現時点より1サンプル前および2サンプル前の当該ステップの出力とから、現時点の出力を算出し、その狭帯域周波数成分波形抽出の周波数特性は、時系列データのサンプリング時間間隔と、任意の中心周波数と、中心周波数に対する1より小さい任意の通過帯域比率と、を用いることにより、該中心周波数に対する通過帯域比率分の周波数だけ中心周波数から低い周波数側と高い周波数側にずれたカットオフ周波数と、前記任意の通過帯域比率に応じた遮断特性とを有する請求項2に対応する。また、絶対値算出ステップは、入力された値が正の値の場合はそのままの値を出力し、入力された値が負の値の場合は該負を示す符号を外した値を出力する請求項3に対応する。さらに、移動平均算出ステップは、前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップにおいて設定した任意の中心周波数に相当する周期の整数倍の時間を、前記狭帯域周波数成分振幅抽出ステップ1に適用するデータのサンプリング時間間隔で除したデータ数分の平均値を順次1サンプリング間隔毎にずらして算出すると共に、前記移動平均算出ステップは、その出力結果として、前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップにおいて設定した任意の1つの中心周波数近傍の周波数成分の時々刻々の振幅の実行値に相当する値を任意の1つの周波数成分の振動特性として抽出する請求項4に対応する。図1は、本発明の実施の形態1に係るリアルタイム周波数解析方法の処理手順を示すフローチャート図である。但し、ここで使用される符号の意味は、下記のとおりとする。T:サンプリング時間間隔;データ集録時設定ωi:中心周波数;任意設定ζiツェータ;通過帯域比率;任意設定x:使用する時系列データy:周波数成分の波形出力入出力の添え字は、n:現在の値、n-j:現在よりj:サンプル前の値v:yの絶対値z:vの移動平均値m1:中心周波数に相当する周期の整数倍の時間を、データのサンプリング時間間隔で除したデータ数a、b、c:係数処理手順まず、ステップS1の数式1式を計算し、次にステップS2の数式2式を計算し、最後にステップS3の数式3式を計算する。実施の形態2本発明の実施の形態2に係るリアルタイム周波数解析方法は、設定した任意の複数の中心周波数近傍の周波数成分の時々刻々の振幅の実行値に相当する値を任意の複数の周波数成分の振動特性として抽出する方法、即ち、前記中心周波数についての周波数成分の時間変化を得るための方法であるが、従来法に比べ、出力関数の係数a、b、c内の中心周波数ωi、と通過帯域比率ζiの設定を任意に行うことが可能なため、周波数毎に所望の周波数分解能と時間分解能を設定できる利点を有する。このことは、例えば構造物の損傷により構造物の固有振動数が変化するような現象においては、比較的長い時間間隔における固有振動数の微小な変化を検知する必要があるため、時間分解能は荒くし、周波数分解能を細かくするといった操作を可能にするものである。具体的な処理ステップとしては、前述の実施の形態1に係るリアルタイム周波数解析方法の全ステップを複数並列に処理するように配置した処理方法を有し、前記複数並列に処理するように配置された前記の処理方法で用いる狭帯域周波数成分波形抽出ステップの中心周波数と、該中心周波数に対する1より小さい任意の通過帯域比率とは、各々、異なる値を設定することができるようにし、これにより、設定した任意の複数の中心周波数近傍の周波数成分の時々刻々の振幅の実行値に相当する値を任意の複数の周波数成分の振動特性として抽出できるようにしている。図2は、本発明の実施の形態2に係るリアルタイム周波数解析方法処理手順を示すフローチャート図である。但し、ここでは、測定環境を示す一般的な符号、及び図2に記載の符号の意味を下記のとおりとする。T:サンプリング時間間隔;データ集録時設定ωi:中心周波数;任意設定ζiツェータ;通過帯域比率;任意設定x:使用する時系列データy:周波数成分の波形出力入出力の添え字は、n:現在の値、n-j:現在よりj:サンプル前の値v:yの絶対値z:vの移動平均値p個を出力m1:中心周波数に相当する周期の整数倍の時間を、データのサンプリング時間間隔で除したデータ数ω1~ωpの周波数帯域間にp個の中心周波数のステップを配置し、それぞれのステップにζ1~ζpを任意に設定する。処理手順図2におけるステップS1~S3の処理を、i=1~p個並べて並列に処理する。実施の形態3本発明の実施の形態3に係るリアルタイム周波数解析方法は、任意の中心周波数に対する伝達特性応答倍率を任意の周波数成分の振動特性として抽出できるようにしたものであり、特定の周波数の入力信号に対する出力信号の応答倍率を計算できることから、例えば、回転機器取付け部と周辺の振動において、回転数の変化に対し、それに相当する周波数成分の応答倍率の変化を求めることなどの処理が可能となり、振動対策が必要な場合などの解析に有用となる。具体的な処理ステップとしては、前記実施の形態1に係るリアルタイム周波数解析方法の全処理ステップと同じ処理ステップを、所定の複数個の中間周波数毎に配して並列に処理できるステップを有し、かつ前記複数並列の処理方法の各々の処理方法で用いる狭帯域周波数成分波形抽出ステップの中心周波数と、中心周波数に対する1より小さい任意の通過帯域比率とは、各々異なる値を設定することを可能とする。これにより、設定した任意の複数の中心周波数近傍の周波数成分の時々刻々の振幅の実行値に相当する値を任意の複数の周波数成分の振動特性として抽出することができる。図3は、本発明の実施の形態3に係るリアルタイム周波数解析方法の処理手順を示すフローチャート図である。但し、ここでは、測定環境を示す一般的な符号、及び図3に記載の符号の意味を下記のとおりとする。T:サンプリング時間間隔;データ集録時設定ωi:中心周波数;任意設定ζiツェータ;通過帯域比率;任意設定x:使用する時系列データy:周波数成分の波形出力入出力の添え字は、n:現在の値、n-j:現在よりj:サンプル前の値、in:構造物への入力、ot:構造物からの出力v:yの絶対値z:vの移動平均値;m1:中心周波数に相当する周期の整数倍の時間を、データのサンプリング時間間隔で除したデータ数Aamp_i:任意の中心周波数に対する伝達特性応答倍率とする。処理手順まず、ステップS4の数式4式および5式を計算し、次にステップS5の数式6式および7式を計算し、次に、ステップS6の数式8式および9式を計算し、最後にステップS7の数式10式を計算する。実施の形態4本発明の実施の形態4に係るリアルタイム周波数解析方法は、設定した任意の中心周波数に対する伝達特性位相差を任意の周波数成分の振動特性として抽出する方法であり、即ち、特定の周波数の入力信号に対する出力信号の位相差を計算するものであり、前述の実施の形態3と同様の用途への適用が可能であり、複数の出力点と入力点の位相関係から振動の伝達経路の推定等に役立たせることができる。具体的な処理ステップとしては、解析対象への入力信号を検出する第1のセンサの出力データと前記第2のセンサの出力データに対して、前記実施の形態1と同じ、狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、絶対値算出ステップと、移動平均算出ステップとを適用する入出力狭帯域周波数成分波形抽出ステップと、前記入出力狭帯域周波数成分波形抽出ステップの、前記第1のセンサと前記第2のセンサとに対応した出力の出力比を求める除算ステップと、前記除算ステップを前記第1のセンサに対応するデータに適用した結果の出力と、前記除算ステップを前記第2のセンサに対応するデータに適用した結果の出力とを乗算する伝達特性応答倍率算出ステップと、前記実施の形態1と同じ狭帯域周波数成分波形抽出ステップを前記第1のセンサの出力データに適用した結果の出力と、前記狭帯域周波数成分波形抽出ステップを前記第2のセンサの出力データに適用した結果の出力とを乗算する波形乗算ステップと、前記波形乗算ステップの出力波形に対し任意時間毎の移動平均を求める移動平均算出ステップと、前記移動平均算出ステップの算出結果の2倍を、前記伝達特性応答倍率算出ステップの算出結果で除した結果の逆余弦を求める位相算出ステップと、を有する。このように構成して、前記各ステップには、前記実施の形態1と同じ中心周波数と、同じ通過帯域比率と、を用い、前記移動平均算出ステップには前記実施の形態1と同じ整数周期分の移動平均データ数を用いることで、前記構造物の設定した任意の中心周波数に対する伝達特性位相差を任意の周波数成分の振動特性として抽出することができるようにしている。図4は、本発明の実施の形態4に係るリアルタイム周波数解析方法の処理手順を示すフローチャート図である。但し、ここでは、測定環境を示す一般的な符号、及び図4に記載の符号の意味を下記のとおりとする。T:サンプリング時間間隔;データ集録時設定ωi:中心周波数;任意設定ζiツェータ;通過帯域比率;任意設定x:使用する時系列データy:周波数成分の波形出力入出力の添え字は、n:現在の値、n-j:現在よりj:サンプル前の値、in:構造物への入力、ot:構造物からの出力v:yの絶対値z:vの移動平均値;m1:中心周波数に相当する周期の整数倍の時間を、データのサンプリング時間間隔で除したデータ数Aampinot:任意の中心周波数に対する構造物の入出力の振幅成分の積Ainot:任意の中心周波数に対する構造物の入出力の波形の積cosφ:中心周波数に対する伝達特性位相差の余弦φ:中心周波数に対する伝達特性位相差;処理手順まず、ステップS4の数式4式と5式を計算し、次に、ステップS5,6の数式6式、7式、8式、9式とステップS811式の数式を計算し、また、この計算と並列にステップS912式の数式とS1013式の数式を計算し、最後にステップS1114式の数式を計算する。実施の形態5本発明の実施の形態5に係るリアルタイム周波数解析方法は、狭帯域伝達特性応答倍率スペクトル抽出方法であり、即ち、複数の中心周波数についての入力信号に対する出力信号の応答倍率を計算する方法である。この方法により、解析対象の時々刻々に伝達関数の内の応答倍率の変化を見ることが可能となるので、この方法は、例えば構造物の損傷により構造物の固有振動数の変化を検知することに適用することができる。具体的な処理ステップとしては、前記実施の形態3に係るリアルタイム周波数解析方法の全処理ステップと同じ処理ステップを複数配して並列処理できるステップを有し、前記複数並列に処理するように配置された処理方法の各々が用いる狭帯域周波数成分波形抽出ステップの中心周波数と、該中心周波数に対する1より小さい任意の通過帯域比率とは、各々異なる値を設定することができるようにしている。これにより、設定した任意の複数の任意の中心周波数に対する伝達特性応答倍率を任意の周波数成分の振動特性として抽出することができる。図5は、本発明の実施の形態5に係るリアルタイム周波数解析方法の処理手順を示すフローチャート図である。但し、ここでは、測定環境を示す一般的な符号、及び図5に記載の符号の意味を下記のとおりとする。T:サンプリング時間間隔;データ集録時設定ωi:中心周波数;任意設定ζiツェータ;通過帯域比率;任意設定x:使用する時系列データy:周波数成分の波形出力入出力の添え字は、n:現在の値、n-j:現在よりj:サンプル前の値、in:構造物への入力、ot:構造物からの出力v:yの絶対値z:vの移動平均値m1:中心周波数に相当する周期の整数倍の時間を、データのサンプリング時間間隔で除したデータ数Aamp_i:任意の中心周波数に対する伝達特性応答倍率;ω1~ωpの周波数帯域間にp個の中心周波数算出ステップを配置し、配置したそれぞれのステップにζ1~ζpを任意に設定する。処理手順図5のステップS4~S7の処理を、i=1~p個並べて並列に処理する。実施の形態6本発明の実施の形態6に係るリアルタイム周波数解析方法は、狭帯域周波数成分位相差スペクトル抽出方法であり、即ち、複数の中心周波数についての入力信号に対する出力信号の位相特性を計算するものである。この方法を使用すると、解析対象の時々刻々に伝達関数の内の応答倍率の変化を見ることが可能となり、よって、例えば構造物の損傷により構造物の固有振動数の変化を位相特性の変化により検知することに適用することができる。具体的な処理ステップとしては、前記実施の形態4の全ステップと同じ処理ステッブを複数配して並列処理できるようにしたステップを有し、かつ前記複数並列の処理方法の各々の処理方法で用いる狭帯域周波数成分波形抽出ステップの中心周波数と、中心周波数に対する1より小さい任意の通過帯域比率とは、各々異なる値を設定することを可能とする。これにより、設定した任意の複数の任意の中心周波数に対する伝達特性位相差を任意の周波数成分の振動特性として抽出することができる。図6は、本発明の実施の形態6に係るリアルタイム周波数解析方法の処理手順を示すフローチャート図である。但し、ここでは、測定環境を示す一般的な符号および図6に記載の符号の意味を下記のとおりとする。T:サンプリング時間間隔;データ集録時設定ωi:中心周波数;任意設定ζiツェータ;通過帯域比率;任意設定x:使用する時系列データy:周波数成分の波形出力入出力の添え字は、n:現在の値、n-j:現在よりj:サンプル前の値、in:構造物への入力、ot:構造物からの出力v:yの絶対値z:vの移動平均値;m1:中心周波数に相当する周期の整数倍の時間を、データのサンプリング時間間隔で除したデータ数Aamp_inot:任意の中心周波数に対する構造物の入出力の振幅成分の積Ainot:任意の中心周波数に対する構造物の入出力の波形の積cosφ:中心周波数に対する伝達特性位相差の余弦φ:中心周波数に対する伝達特性位相差p個出力ω1~ωpの周波数帯域間にp個の中心周波数算出ステップを配置し、各々のステップにζ1~ζpを任意に設定する。処理手順図6におけるステップS4~S6およびステップS8~S11の処理を、i=1~p個並べて並列に処理する。実施の形態7次に、図示しない本発明の実施の形態7に係るリアルタイム周波数解析方法は、指数移動平均ステップであり、前記実施の形態1~6の処理方法の内、信号の移動平均により、振幅実行値や平均値を求めるための移動平均計算を簡略化する方法である。この方法によれば、前記実施の形態の処理方法における移動平均計算処理をこの方法に置き換えることで、計算アルゴリズムの簡略化と計算速度の向上を達成することができる。具体的な処理ステップとしては、前記実施の形態1~6で用いた移動平均算出ステップの代わりに、15式で示す指数移動平均ステップを算出するステップを有する。この15式で示す指数移動平均ステップは、移動平均Znを取るデータ数の逆数を当該方法に用いる時系列データの現時点のデータに乗じ、この値と、1から移動平均を取るデータ数の逆数を差し引いた値を現時点の1サンプル前の前記指数移動平均ステップの算出結果に乗じた値とを足し合わせた値を、現時点の算出結果とするものである。但し、15式の符号の意味を、下記のとおりとする。z:vの移動平均値;本ステップの出力k:移動平均を取るデータ数の逆数図7は、本発明の実施の形態2に係るリアルタイム周波数解析方法での処理を示す説明図である。同図において、本発明の実施の形態1に係るリアルタイム周波数解析方法での処理は、一点鎖線内のブロックに纏めて示している。図7に示す処理は、前述のとおり、中心周波数の周波数成分の時々刻々の振幅値を求める処理である。図8は、本発明の実施の形態5に係るリアルタイム周波数解析方法での処理を示す説明図である。同図において、本発明の実施の形態3に係るリアルタイム周波数解析方法での処理は、一点鎖線内のブロックに纏めて示している。図8に示す処理は、前述のとおり、各々異なる中心周波数での本発明の実施の形態1に係るリアルタイム周波数解析方法の処理を纏めたものであり、各々の中心周波数の周波数成分の時々刻々の振幅値を求める処理である。図9は、本発明の実施の形態6に係るリアルタイム周波数解析方法での処理を示す説明図である。図9において、本発明の実施の形態4に係るリアルタイム周波数解析方法での処理は一点鎖線但し、画像変換時の画質の劣化により一点鎖線でなく、破線として見える場合もある内のブロックに纏めて示している。図9に示す処理は、前述のとおり、各々異なる中心周波数での本発明の実施の形態4に係るリアルタイム周波数解析方法の処理を纏めたものであり、各周波数毎の入出力の位相差を求める処理である。なお、本発明に係るリアルタイム周波数解析方法を実現する処理の少なくとも一部をコンピュータ制御により実行するものとし、かつ、上記処理を、図1~6のフローチャートで示した手順および15式によりコンピュータに実行せしめるプログラムは、半導体メモリを始め、CD-ROMや磁気テープなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配付してもよい。そして、少なくともマイクロコンピュータ,パーソナルコンピュータ,汎用コンピュータを範疇に含むコンピュータが、上記の記録媒体から上記プログラムを読み出して、実行するものとしてもよい。"