処理対象信号のスペクトルの1または複数の谷の各々について、当該谷の周辺の周波数において当該スペクトルと波形が類似する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するパルス列算出手段と、前記パルス列算出手段により算出されたパルス列のスペクトルの対数値を前記処理対象信号のスペクトルの対数値から減算し、その減算結果である対数値の真数値を前記処理対象信号の補正後のスペクトルを表す値として出力するスペクトル補正手段と、を有することを特徴とする信号処理装置。前記パルス列算出手段は、前記処理対象信号のスペクトルにおいて所定の閾値に満たない間隔を隔てて並んだ複数の谷については、当該複数の谷を含む周波数範囲に亘って前記処理対象信号のスペクトルと類似するスペクトルを形成するパルス列を算出することを特徴とする請求項1に信号処理装置。処理対象信号のスペクトルの1または複数の谷の各々について、当該谷の周辺の周波数において当該スペクトルと波形が類似する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するパルス列算出手段と、前記パルス列算出手段により算出されたパルス列を示す情報を、前記処理対象信号の音響的特徴を表す特徴量として出力する特徴量出力手段と、を有することを特徴とする信号処理装置。音源から音響空間内に放射された音をマイクロホンにより収音観測し、そのスペクトルを算出する際には、当該音の波形を表す波形データとして、当該音波形を所定のサンプリング周期でサンプリングして得られるサンプル列などの有限長データが用いられる。これに対して、極零モデリングでは、無限長のデータ列を形成する巡回型デジタルフィルタのインパルス応答を用いて音波形を表すため、有限長データによる波形表現との対応が取り難いといった問題がある。また、極零モデリングでは、スペクトルを表す複素関数より正確には当該関数のz変換Hz-1の零点代数方程式Hz-1=0の根を当該スペクトルの谷に対応させてモデリングが行われる。極零モデリングでは、上記代数方程式の根を数値計算により求める必要があるため、その実施に多大なコンピュータ資源を要するといった問題もある。スペクトルの山であれば、音響システムの共振特性を表すものであるから、集群正弦波モデル非特許文献2参照などを用いて分析合成することもできる。しかし、スペクトルの谷は、音源からの直接音と音響空間の壁面等からの反射音との干渉効果カラーレーションとも呼ばれるの現れであり、正弦波モデルにより表すことはできない。本発明は上記課題に鑑みて為されたものであり、スペクトルの谷の分析および補償或いは合成を従来よりも少ないコンピュータ資源により実現することを可能に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の1または複数の谷の各々について、当該谷の周辺の周波数において当該スペクトルと波形が類似する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するパルス列算出手段と、前記パルス列算出手段により算出されたパルス列のスペクトルの対数値を前記処理対象信号のスペクトルの対数値から減算し、その減算結果である対数値の真数値を前記処理対象信号の補正後のスペクトルを表す値として出力するスペクトル補正手段と、を有することを特徴とする信号処理装置、を提供する。詳細については後述するが、本発明によれば、処理対象信号のスペクトルの1または複数の谷の各々が上記パルス列算出手段によって算出されたパルス列のスペクトルによって近似され、スペクトル補正手段の出力する補正後のスペクトルは、その補正前のスペクトルの上記各谷を補償したものとなる。なお、本発明の別の態様としては、コンピュータを上記パルス列算出手段および上記スペクトル補正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。また、このようなプログラムの具体的な提供態様としては、CD-ROMCompactDiskReadOnlyMemoryなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に当該プログラムを書き込んで配布する態様や、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当該プログラムを配布する態様が考えられる。このようにして配布される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にかかる信号処理装置として機能させることが可能になる。より好ましい態様においては、前記パルス列算出手段は、前記処理対象信号のスペクトルにおいて所定の閾値に満たない間隔を隔てて並んだ複数の谷については、当該複数の谷を含む周波数範囲に亘っ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を算出することを特徴とする。詳細については後述するが、処理対象信号のスペクトルにおいて複数の谷が互いに近接して現れている場合には、それら谷を1つずつ補償することはできない。本態様によれば、互いに近接して現れている谷を一括して補償することが可能になる。また、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の1または複数の谷の各々について、当該谷の周辺の周波数において当該スペクトルと波形が類似する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するパルス列算出手段と、前記パルス列算出手段により算出されたパルス列を示す情報を、前記処理対象信号の音響的特徴を表す特徴量として出力する特徴量出力手段と、を有することを特徴とする信号処理装置、を提供する。このような態様によれば、当該特徴量を他の信号処理装置に与え、処理対象信号のスペクトルを当該特徴量を用いて補償する処理、或いは上記各谷を有する新たなスペクトルを当該特徴量に基づいて合成する処理を当該他の信号処理装置に実行させることが可能になる。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10の構成例を示すブロック図である。この信号処理装置10は、例えば楽器などの音源から音響空間内へ放音された音を観測し、観測された音のスペクトルの谷を補償する装置である。図1に示すように、信号処理装置10は、制御部110、外部機器インタフェース以下、I/F部120、記憶部130、およびこれら構成要素間のデータ授受を仲介するバス140を有している。なお、本実施形態では、信号処理装置10の処理対象信号スペクトルの谷の補償対象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110は、例えばCPUCentralProcessingUnitである。制御部110は、記憶部130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10の制御中枢の役割を果たす。外部機器I/F部120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を含んでいる何れも図示略。外部機器I/F部120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を収音するためのマイクロホンや、谷の補償を行った後のスペクトルを出力するための出力装置液晶ディスプレイなど当該スペクトルの波形を表示する表示装置や、プリンタなど当該スペクトルの波形を印字する印字装置が挙げられる。より詳細に説明すると、本実施形態では、信号処理装置10による処理の対象となる音は、外部機器I/F部120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120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110に引き渡される。記憶部130は、不揮発性記憶部132と揮発性記憶部134を含んでいる。不揮発性記憶部132は、例えばハードディスクであり、この不揮発性記憶部132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132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132aが挙げられる。揮発性記憶部134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110によって使用される。本実施形態の信号処理装置10では、制御部110に信号処理プログラム132a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、処理対象信号のスペクトルの谷を補償する処理が実現される。図2は、信号処理プログラム132aにしたがって制御部110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110は、まず、処理対象信号の観測を行うステップSA100。より詳細に説明すると、このステップSA100では、制御部110は、外部機器I/F部120から与えられる波形データを揮発性記憶部134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110は、揮発性記憶部134に記憶された波形データにFFTを施してスペクトルを算出し、当該スペクトルを分析対象スペクトルとするステップSA110。次いで、制御部110は、分析対象スペクトルに顕著な谷があるか否かを判定するステップSA120。より詳細に説明すると、制御部110は、分析対象スペクトルが示す振幅値を周波数の低いほうから順に辿り、当該振幅値が減少から増加に転じた部分すなわち、振幅値が極小になった部分を谷と判定する。さらに、制御部110は、当該谷の深さが所定の閾値を上回っている場合に顕著な谷であると判定する。なお、当該閾値については、測定誤差等に起因した微細な谷がステップSA130以降の処理の対象とならないように、適宜実験を行って好適な値を定めるようにすれば良い。そして、制御部110は、ステップSA120の判定結果がYesである場合には、ステップSA130以降の処理を実行し、逆に、ステップSA120の判定結果がNoである場合には、ステップSA150の処理を実行して当該信号処理を終了する。ステップSA120の判定結果がYesである場合に実行されるステップSA130では、制御部110は、分析対象スペクトルの1または複数の顕著な谷のうち最も低い周波数に現れている谷を選択し、当該谷の周辺の周波数すなわち、当該谷を含む所定の周波数範囲において当該スペクトルと波形が類似する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する。なお、上記周波数範囲についても実験等を行って好適な値を求めるようにすれば良い。より詳細に説明すると、制御部110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1を仮定し数1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110は、当該谷の周辺において選択した5種類の周波数fii=1~5と、当該周波数fiにおける分析対象スペクトルの振幅値obiとを用いて、以下の数2を満たすようにa1およびa2を定めるのである。なお、数2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、分析対象として選択した谷の周辺における5つの観測値obiを用いた最小二乗法により、数1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、図2に示す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計算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、ステップSA130の処理の数学的な意義は以下の通りである。分析対象スペクトルのz変換を表す複素関数をHz-1とすると、このHz-1は以下の数3のように表される。なお、数3においてNは2以上の自然数であり、hnn=0~N-1は複素数である。特に、hN-1≠0である。ここで、分析対象スペクトルの谷の各々をHz-1の零点すなわち、Hz-1=0の根とみなす。Hz-1=0はN次の代数方程式であるから、必ずN個の複素数の根を有し代数学の基本定理、仮に、Hz-1=0のN個の根をα1、α2αNとすると、この代数方程式は、以下の数4のように因数分解される。仮に、z-1=α1が最も周波数の低い谷に対応しているとする。すると、上記ステップSA120の処理は、Hz-1の構成要素であるz-1-α1を、前掲数2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1のGz-1によって近似する処理に他ならない。これがステップSA130の処理の数学的な意義である。また、このステップSA130の処理の物理的な意味は以下の通りである。数1のGz-1は、定数項a1とz-1の1次の項a2z-1とを含んでいる。ここで、定数項は処理対象信号の信号成分のうち音源から直接到来する直接音に対応し、z-1の1次の項は音響空間等の壁等により反射された反射音に対応する。つまり、Hz-1の構成要素であるz-1-α1を数1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、音源から直接到来する直接音と音響空間等の壁等による反射音との合成により表すことに他ならず、これは、反共振現象によりスペクトルに谷が現れることとも一致する。このように、z-1=α1に対応する谷を音源から直接到来する直接音と音響空間等の壁等により反射された1次反射音との合成により表すことがステップSA130の処理の物理的な意味である。次いで、制御部110は、分析対象スペクトルの対数スペクトルを算出し、この対数スペクトルからステップSA130にて算出したパルス列についての対数スペクトルを減算し、その減算結果である対数スペクトルの真数を新たな分析対象スペクトルとするステップSA140。より詳細に説明すると、このステップSA140では、制御部110は、ステップSA130の処理により得られた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毎に算出し、そ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における分析対象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る。そして、制御部110は、周波数fi毎に算出された真数値を新たな分析対象スペクトルを表すデータ列とする。以下、z-1=α1が最も周波数の低い谷に対応している場合を例にとって、ステップSA140の処理の数学的な意義を説明する。分析対象スペクトルのz変換Hz-1は前掲数4のように因数分解されるため、当該Hz-1の対数値は以下の数5のように表される。なお、数5のlogは自然対数である。一方、ステップSA130にて算出されたパルス列のスペクトルのz変換Gz-1は、そもそも、Hz-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5により表されるlogHz-1からlogGz-1を減算するということは、数5の右辺第1項logz-1-α1を消去することに他ならない。前述したように、z-1=α1は分析対象スペクトルにおいて最も低い周波数に現れている谷に対応しているのであるから、当該谷を為す要因となっていた数5の右辺第1項logz-1-α1が消去されたということは、当該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。つまり、ステップSA140の処理は、ステップSA130にて算出されたパルス列のスペクトルのz変換Gz-1を用いて当該パルス列に対応する谷を補償する役割を担っているのである。図2に示すように、上記ステップSA140の処理を完了すると、制御部110は、当該ステップSA140にて谷の補償を行ったスペクトルを新たな分析対象スペクトルとしてステップSA120以降の処理を実行する。つまり、本実施形態では、分析対象スペクトルから顕著な谷が無くなるまですなわち、顕著な谷が全て補償されるまでステップSA130およびステップSA140の処理が繰り返し実行されるのである。図3は、2つの谷を有するスペクトルモデルに対して図2のステップSA130およびSA140の処理を施した結果を示す図である。図3aでは、1つ目の谷周波数の低い方の谷についてステップSA130にて算出される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3bでは、当該パルス列を用いて図3aにて実線で示した原スペクトルに対してステップSA140の処理を施した結果が示されている。図3bと図3aとを比較すれば明らかように、図3bにて実線で示したスペクトルにおいては1つ目の谷が補償されたことが把握される。図3cにて破線で示したグラフは、上記1つ目の谷に対応するパルス列のスペクトルと、2つ目の谷周波数が高い方の谷についてステップSA130の処理により算出されるパルス列のスペクトルとを重ね合わせたグラフである。そして、図3dは、図3cにて破線で示したスペクトルを形成するパルス列を用いてステップSA140の処理を行った結果を示す図である。図3aと図3dとを比較すれば明らかように、図3dに示すスペクトルにおいては2つの谷が補償されたこと、が把握される。本実施形態では、分析対象スペクトルから顕著な谷が無くなるまですなわち、顕著な谷が全て補償されるまで、ステップSA120、ステップSA130およびステップSA140の処理が繰り返し実行される。そして、分析対象スペクトルの顕著な谷が全て補償されると、ステップSA120の判定結果はNoとなり、制御部110は、ステップSA150の処理を実行する。このステップSA150では、制御部110は、ステップSA120の判定結果がNoとなった時点の分析対象スペクトルを表すデータを、処理対象信号についての谷を補償したスペクトルを表すデータとして出力する。以上が本実施形態の信号処理である。次いで、図4を参照しつつ本実施形態の効果について説明する。図4aでは、音響空間たる無響室内にオーディオスピーカシステムを配置し、当該オーディオスピーカシステムにおける音源すなわち、スピーカの正面にマイクロホンを配置して計測した周波数応答原スペクトルが実線で描画されている。図4aを参照すれば明らかように、当該周波数応答には5つの顕著な谷図4aでは、符号zero1~zero5により各々示される5つの谷が現れており、これら5つの谷によって当該オーディオスピーカシステムの周波数特性が特徴付けられている。本実施形態の信号処理装置10によれば、図4aに示された5つの顕著な谷を補償することができる。図4aにて実線で示した周波数応答には、5つの顕著な谷zero1~zero5が現れている。このため、この周波数応答を処理対象として図2に示す信号処理を信号処理装置10に実行させると、これら5つの顕著な谷が全て補償されるまで、これら5つの谷の各々について周波数の低いものから順に、図2のステップSA120、ステップSA130およびステップSA140の処理が実行される。図4aに示すように、処理対象の周波数応答に現れている5つの顕著な谷zero1~zero5のうちでは、谷zero1の周波数が最も低い。したがって、図4aにて実線で示した周波数応答を処理対象として図2の信号処理を行うと、まず、谷zero1の補償が行われる。図4aにて点線で現されているグラフは、谷zero1について、図2のステップSA130の処理によって算出されるパルス列のスペクトルを現すグラフである。図4bでは、谷zero1について図2のステップSA140の処理を施した後のスペクトルが実線で描画されている。図4aにて実線で描画されたグラフと図4bにて実線で描画されたグラフとを比較すれば明らかように、図4bにて実線で描画されたグラフにおいては、谷zero1が補償平坦化されたことが判る。以下、同様に谷zero2、zero3zero5の各々の補償が順次実行され、図4b~fに示すように原スペクトルに現れていた5つの顕著な谷zero1~zero5が全て補償される。このように、本実施形態によれば、スペクトルの顕著な谷が補償される。ここで、観測対象の音のスペクトルの顕著な谷は、音源を含む音の伝達系の特徴を現している。楽器やスピーカなどの音源から音響空間に放射された音について本実施形態の信号処理を施せば、当該音源から放射された音そのもののスペクトルを再現することが可能になる。このため、本実施形態の信号処理は、楽曲のレコーディングの際などに音質調整のために実行される従来のグラフィックイコライザによる処理の前処理として好適である。さて、本実施形態における信号処理図2のフローチャートにより示される信号処理と、従来の極零モデリングによる零点の分析補償とは、何れも、処理対象信号のスペクトルの谷を代数方程式Hz-1=0の根に対応させてモデル化する点で共通する。しかし、従来の極零モデリングによる零点の分析補償では、上記代数方程式の全ての根を数値計算により求めているのに対し、本実施形態では、顕著な谷に着目してステップSA130およびステップSA140の処理を行う点が異なる。これにより、本実施形態では、従来よりも少ないコンピュータ資源を用いて処理対象信号のスペクトルの分析および補償が可能となる。その理由は以下の通りである。まず、はじめに留意しておくべき事項は、代数方程式Hz-1=0の根の全てが処理対象信号のスペクトルの谷として現れる訳ではなく、複素平面において原点を中心とする単位円の円周上或いは当該円周近傍に存在する根のみが上記谷として現れる、という事項である。これは、Hz-1にz-1=e2πfi/Fsを代入することで処理対象信号のスペクトルが得られることからも明らかである。つまり、処理対象信号のスペクトルの顕著な谷は代数方程式Hz-1=0の根に必ず対応する一方、代数方程式Hz-1=0の根の全てが上記谷として現れる訳ではない。従来の極零モデリングによる零点の分析補償では、処理対象信号のスペクトルの谷として現れることのない根まで求めるといった無駄な計算を行っていたのである。これに対して、本実施形態では、処理対象信号のスペクトルの顕著な谷に着目して、ステップSA120、ステップSA130およびステップSA140の処理を実行するため、上記無駄な計算が行われることはなく、当該無駄を省ける分だけ従来よりも少ないコンピュータ資源を用いてスペクトルの谷の分析および補償を行うことが可能になる。なお、本実施形態では、処理対象信号のスペクトルの顕著な谷に着目してステップSA130およびステップSA140の処理が実行されるため、例えば測定誤差等に起因して振幅対象スペクトルに現れる微細な谷について、誤ってステップSA130およびステップSA140の処理が実行されることもない。また、仮に、代数方程式Hz-1=0の根の全てが処理対象信号のスペクトルにて谷として現れている場合であっても、本実施形態によれば、従来の極零モデリングに比較して、よりも少ないコンピュータ資源を用いて処理対象信号のスペクトルの谷の分析および補償を行うことができる。本実施形態では、スペクトルの顕著な谷の周辺において当該スペクトルのz変換Hz-1を数1のGz-1により線形近似することで、当該谷の分析および補償が行われる。このため、高次方程式であるHz-1=0を直接解いて当該谷の分析および補償を行う場合に比較して、少ない計算量ですなわち、より少ないコンピュータ資源を用いて当該谷の分析および補償を行うことができる。高次方程式を解く際の計算量はその次数が高くなるほど、線形方程式を解く際の計算量に比較して飛躍的に増加するからである。以上説明したように、本実施形態によれば、従来の極零モデリングを用いた場合よりも少ないコンピュータ資源で、スペクトルの谷の分析および補償を行うことが可能になる、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の顕著なものについて1つずつ分析図1のステップSA130および補償図1のステップSA140を行った。しかし、ステップSA130にて算出したパルス列を用いて谷の補償を行うのではなく、各谷について算出されたパルス列を用いて新たなスペクトルを合成することも可能である。具体的には、図2に示す信号処理に換えて図5に示す信号処理を制御部110に実行させるのである。図2と図5とでは同一の処理には同一の符号が付されている。図2と図5を対比すれば明らかように、図5に示す信号処理はステップSA140の処理前述したように、谷を補償する処理を含んでおらず、さらにステップSA150の処理に換えてステップSB140の処理を含んでいる点が図2に示す信号処理と異なる。図5のステップSB140では、制御部110は、処理対象信号のスペクトルの全ての顕著な谷についてステップSA130の処理を行うことで得られたパルス列を用いて、新たなスペクトルを合成する。より詳細に説明すると、制御部110は、ステップSA130の処理により得られたパルス列のスペクトルを重ね合わせること周波数軸上で乗算することで新たなスペクトルを合成し、その合成結果を示すデータを出力するのである。例えば、観測された音のスペクトルにおいて音源の特徴が山にのみ現れており、音の伝達系の特徴が山および谷として現れている場合には、本変形例の信号処理によって、音の伝達系の特徴のうち谷として現れているもののみを抽出することが可能になる。図6は、図4aに示すスペクトルについて図5に示す信号処理を施すことにより得られた合成スペクトルの一例を示す図である。より詳細に説明すると、図6では、原スペクトル図4aにて実線で示したものと同一のスペクトルが実線で描画されており、図5に示す信号処理により合成されたスペクトルが破線で描画されている。図6を参照すれば明らかように、当該合成スペクトルでは、原スペクトルに現れていた5つの顕著な谷図4aにおいて符号zero1~zero5により示されていた5つの谷の全てが精度良く再現されていることが判る。このように、ステップSA130の処理により得られたパルス列のスペクトルを重ね合わせることで、音の伝達系の特徴のうち谷として現れている特徴のみを反映したスペクトルを合成することが可能になるのである。また、観測された音のスペクトルの顕著な谷の各々についてステップSA130の処理を実行することにより得られたパルス列を時間軸上で畳み込んで新たな波形データを合成し、当該波形データを出力する処理を制御部110に実行させるようにしても良い。また、図5に示す信号処理では、ステップSA130にて算出したパルス列を用いて新たなスペクトル音の伝達系の特徴のうち谷として現れている特徴のみを反映したスペクトルを合成したが、図5のステップSB140の処理に換えて、それらパルス列を示す情報例えば、数2を満たすように定められた数1の定数a1および係数a2を当該谷を示す情報として出力する処理を制御部110に行わせても良い。そして、上記谷を示す情報を他の信号処理装置に与え、当該情報に基づいて谷を補償する処理図2のステップSA140の処理、当該情報に基づいて新たなスペクトルを合成する処理図5のステップSB140の処理、或いは当該情報に基づいて新たな波形データを合成する処理を当該他のコンピュータ装置に実行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1または複数の谷のうちの顕著なものについて、1つずつ分析図1のステップSA130および補償図1のステップSA140する場合について説明した。このように、処理対象信号のスペクトルの1または複数の谷のうちの顕著なものについて1つずつ分析および補償を行うことは、それらの谷が充分な周波数間隔を開けてスペクトルに現れていることが前提となる。このため、複数の顕著な谷が互いに近接している場合、或いは図7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を1つずつ分析および補償することはできない。図2に示す信号処理では、1つの谷の周辺におけるスペクトルには他の谷による影響が現れていないことを前提としており、複数の谷が互いに近接或いは重なり合っている場合には、このような前提は成り立たなくなるからである。そこで、複数の顕著な谷が互いに近接して存在している場合、或いは図7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、ステップSA130の処理では、それら複数の谷を含む周波数範囲において処理対象スペクトルと類似のスペクトル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し、当該パルス列を用いてステップSA140の処理を実行するようにすれば良い。例えば、図7に示すように、2つの顕著な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Hz-1を、数1に換えて以下の数6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1に示す線形1次のものを用いるのか、数6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、複数の顕著な谷が互いに近接しているか否かについては、処理対象信号の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、所定の閾値を上回る深さの谷が出現してから次に当該閾値を上回る深さ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を用いてステップSA140の処理を行っても谷の補償を行えない場合には、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、ステップSA120、ステップSA130およびステップSA140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、分析対象スペクトルのある谷について、まず、1次のGz-1を用いてステップSA140の処理を行い、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ステップSA130およびステップSA140の処理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。3上述した実施形態では、処理対象信号のスペクトルの1または複数の顕著な谷の各々について、低い周波数に現れているものから順に、当該谷の周辺の周波数において当該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を算出し、当該パルス列を用いて当該谷の補償を行う場合について説明した。しかし、処理対象信号のスペクトルの1または複数の顕著な谷の各々について、高い周波数に現れているものから順に上記パルス列の算出および補償を行っても良く、また、深い谷から順に上記パルス列の算出および補償を行うようにしても勿論良い。4上述した実施形態では、信号処理装置10の記憶部130に本発明の特徴を顕著に示す信号処理を制御部110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-ROM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132aにしたがって一般的なコンピュータ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。また、図5に示す信号処理をコンピュータに実行させるプログラムについても同様に、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に書き込んで配布しても良く、電気通信回線経由のダウンロードにより配布しても良い。5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SA100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SA110の各処理を信号処理プログラム132aにしたがって制御部110に実行させた。しかし、外部機器I/F部120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10に入力する態様においては、これらステップSA100およびステップSA110の処理を省略し、図2のステップSA120以降の処理のみを制御部110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の1または複数の顕著な谷の各々について、低い周波数に現れているものから順に、当該谷の周辺の周波数において当該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するパルス列算出手段と、パルス列算出手段により算出されたパルス列のスペクトルの対数値を処理対象信号のスペクトルの対数値からを減算し、その減算結果である対数値の真数値を処理対象信号の補正後のスペクトルを表す値として出力するスペクトル補正手段の両者を電子回路により構成し、これら各手段を組み合わせて信号処理装置を構成しても良い。同様に図5に示す信号処理についてもハードウェアにより実現しても良い。