入力信号を受け取る受取手段と、前記入力信号から処理用データを抽出する抽出手段と、前記処理用データを用いて処理を実行する処理手段と、を備え、前記抽出手段は、隣り合う入力信号のゼロクロスの間の正区間または負区間において前記入力信号が所定の閾値を超えると、次の負区間または正区間の区間最大値を処理用データとして抽出することを特徴とするデータ処理装置。前記抽出手段は、前記所定の閾値を超えた前記入力信号のピークを前記処理用データとして抽出することを特徴とする請求項1に記載のデータ処理装置。前記抽出手段は、前記正区間または負区間において前記入力信号が前記所定の閾値を超えない場合において、次の負区間または正区間の前記入力信号が前記所定の閾値を超えなければ、前記次の負区間または正区間の前記入力信号を前記処理用データとして抽出しないことを特徴とする請求項1または2に記載のデータ処理装置。前記入力信号は、部品上の複数の荷重点のそれぞれに作用した荷重の変動を所定の時間にわたり記録した時間波形であり、前記処理手段は、前記処理用データを用いて前記部品の強度解析をする請求項1から3のいずれかに記載のデータ処理装置。入力信号を受け取る工程と、隣り合う入力信号のゼロクロスの間の正区間または負区間において前記入力信号が所定の閾値を超えると、次の負区間または正区間の区間最大値を処理用データとして抽出する工程と、前記処理用データを用いてデータ処理を実行する工程と、を有することを特徴とするデータ処理方法。ところで、入力信号を解析する処理を実行する場合に、入力信号の解析にかかる計算時間が非常に長くなる場合がある。一方、入力信号の解析にかかる計算時間を短くするために、単純に周波数を小さくしたり、平均を採ったりすると、有用なデータが削除されて解析の精度が低下することがある。本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、有用なデータを抽出して解析の精度の低下を抑えることができるデータ処理技術を提供することにある。上記課題を解決するために、本発明のある態様のデータ処理装置は、入力信号を受け取る受取手段と、入力信号から処理用データを抽出する抽出手段と、処理用データを用いて処理を実行する処理手段と、を備える。この抽出手段は、隣り合う入力信号のゼロクロスの間の正区間または負区間において入力信号が所定の閾値を超えると、次の負区間または正区間の区間最大値を処理用データとして抽出する。この態様によると、所定の閾値内での入力信号において正区間および負区間の区間最大値を処理用データとして抽出することができる。この抽出された正区間および負区間の区間最大値は、前の正区間および負区間で所定の閾値を超える入力信号があるので、前の正区間および負区間の入力信号から大きく変化した、有用なデータである。これにより有用なデータを抽出して解析の精度の低下を抑えることができる。抽出手段は、所定の閾値を超えた入力信号のピークを処理用データとして抽出してもよい。これにより処理手段におけるデータ処理の計算時間を短縮することができる。抽出手段は、正区間または負区間において入力信号が所定の閾値を超えない場合において、次の負区間または正区間の入力信号が所定の閾値を超えなければ、次の負区間または正区間の入力信号を処理用データとして抽出しなくてよい。これにより、所定の閾値内で変化する入力信号を省くことができる。入力信号は、部品上の複数の荷重点のそれぞれに作用した荷重の変動を所定の時間にわたり記録した時間波形であり、処理手段は、処理用データを用いて部品の強度解析をしてもよい。複数の荷重点のそれぞれについて強度解析を実行すると、計算時間が非常に長くなることがあり、その場合にも計算時間を短縮しつつ、解析の精度の低下を抑えることができる。本発明の別の態様は、データ処理方法である。この方法は、入力信号を受け取る工程と、隣り合う入力信号のゼロクロスの間の正区間または負区間において入力信号が所定の閾値を超えると、次の負区間または正区間の区間最大値を処理用データとして抽出する工程と、処理用データを用いてデータ処理を実行する工程と、を有する。この態様によると、所定の閾値内での入力信号において正区間および負区間の区間最大値を処理用データとして抽出することができる。この抽出された正区間および負区間の区間最大値は、前の正区間および負区間で所定の閾値を超える入力信号があるので、前の正区間および負区間の入力信号から大きく変化した、有用なデータである。これにより有用なデータを抽出して解析の精度の低下を抑えることができる。本発明によれば、データ処理において有用なデータを抽出して解析の精度の低下を抑えることができる。以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態以下、実施形態というについて詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を適宜省略する。図1は、サスペンションのアクスルキャリア10に入力される荷重について説明するための説明図である。車両のサスペンションのアクスルキャリア10は、複数のアームが連結され、連結された複数の荷重点からの荷重入力を受ける。図1に示すように、荷重点12a、12b、12c、12d、12eこれらを区別しない場合は荷重点12というそれぞれについて入力信号14a、14b、14c、14d、14eこれらを区別しない場合は入力信号14というが得られる。たとえば、荷重点12aでは上下方向の荷重が検出され、荷重点12bでは左右方向の荷重が検出され、各荷重点12において異なる荷重が検出される。入力信号14の荷重のゼロ点は、走行試験前の車両の状態を基準として設定されてよく、走行試験前に荷重の変化がない点に設定されてよい。入力信号14は、部品上の複数の荷重点12のそれぞれに作用した荷重の変動を所定の時間にわたり記録した時間波形である。サスペンション等の車両部品の疲労強度解析においては、通常、規定の悪路を走行した際にアクスルキャリア10等の部品に作用する荷重を荷重センサなどの検出部により検出し、そこで得られた荷重の入力信号14を強度解析に利用している。たとえば、データ処理装置は、入力信号14を受け取り、FEM有限要素法により部品の強度解析を実行する。入力信号14は時間波形データとして横軸を時間、縦軸を荷重として表される。たとえば悪路走行を10分間行った場合に検出部が約1000Hz以上で荷重を検出すると、それぞれの荷重点12において少なくとも約60万件以上のデータが検出される。これらの時間波形データを解析しようとすると、一回につき24時間以上の計算時間が必要であった。一方、計算時間を短くするため、周波数を小さくしてサンプリングデータを減らすと、解析の精度が落ちる。また、サンプリングデータに閾値を設け、閾値を越えた値を抽出して解析した場合に、閾値内の有用なデータが解析結果に反映されないことになり、解析の精度が落ちる可能性がある。そこで、実施形態のデータ処理では、所定の閾値を用いて比較的有用でないデータを省いて計算時間を短縮しつつ、所定の閾値内の有用なデータを抽出して解析の精度の低下を抑える。なお、実施形態ではアクスルキャリア10を用いて説明するが、アクスルキャリア10に限定されることはなく、複数の箇所に独立に荷重が作用する部品に適用してよい。図2は、実施形態に係るデータ処理装置20の機能構成を説明するための図である。データ処理装置20は、各種演算処理を実行するCPU、各種制御プログラムを格納するROM、データ格納やプログラム実行のためのワークエリアとして利用されるRAM、入出力インターフェース、メモリ等を備えている。データ処理装置20は、検出部16に接続され、検出部16から入力信号を受け取る。またデータ処理装置20は、モニター34に接続され、モニター34にデータ処理の結果を表示する。検出部16は、アクスルキャリア10の各荷重点12の荷重を検出する複数の荷重センサであってよい。データ処理装置20は、受取部22、抽出部24、閾値保持部26、抽出データ保持部28、解析部30および表示部32を備える。受取部22は、検出部16から入力信号を受け取る。受取部22は、受け取った入力信号を抽出部24に送出する。抽出部24は、入力信号から処理用データを抽出する。抽出部24は、所定の閾値を超える入力信号のピークを処理用データとして抽出する。抽出部24は、入力信号のゼロクロスを検出し、隣り合うゼロクロスの間の正区間または負区間において区間最大値が所定の閾値を超えると、次の負区間または正区間の区間最大値を処理用データとして抽出する。抽出部24は入力信号がゼロクロスしたかどうかを入力信号の符号が変化したかどうかによって判定する。抽出部24により抽出された処理用データについて図3を用いて説明する。図3は、入力信号から抽出した処理用データについて説明するための説明図である。図3の縦軸は荷重を示し、横軸は時間を示す。また図中、丸および破線の丸で囲んだ入力信号のピークが、処理用データとして抽出されたピークである。また縦軸の荷重に閾値Thを示し、横軸の時間にゼロクロスした点を時刻t1~時刻t7として示す。正区間Z1、Z3、Z5または負区間Z2、Z4、Z6は、時刻t1~時刻t2や、時刻t2~時刻t3など、入力信号がゼロクロスしてから次にゼロクロスするまでの間をいう。正区間Z1および負区間Z2を含んでゼロクロス区間という。また正区間は符号が正で、正の符号がゼロクロスして負に転換するまでの一つの区間であり、負区間は符号が負で、負の符号がゼロクロスして正に転換するまでの一つの区間である。正区間の隣の区間は負区間であり、正区間と負区間はゼロクロスした点を境に交互に並ぶ。図示するように、閾値Thを超える入力信号のピークは山であっても谷であっても全て抽出されている。それに加えて、閾値Th内のいくつかの入力信号のピークも抽出されている。たとえば時刻t2~時刻t3の負区間Z2、時刻t4~時刻t5の負区間Z4における区間最大値が処理用データとして抽出されている。一方、時刻t5~時刻t6の正区間Z5、時刻t6~時刻t7の負区間Z6の区間最大値は抽出されていない。これは、入力信号が前の区間で閾値Thを超えているかどうかによる。すなわち、負区間Z2の一つ前の正区間Z1では入力信号が閾値Thを超えているため、負区間Z2の区間最大値が処理用データとして抽出される。一方、正区間Z5の一つ前の負区間Z4では入力信号が閾値Thを超えていないため正区間Z5では処理用データが抽出されない。つまり、入力信号が所定の閾値内で連続してゼロクロスすると、入力信号を抽出しないようにする。このように所定の閾値内で連続してゼロクロスをしている入力信号、すなわち変化の小さい入力信号を抽出しないようにすることで、価値の低いデータを省くことができる。また、ゼロクロスした後の入力信号の区間最大値を抽出することで、変化の大きい有用な入力信号を処理用データとして抽出することができる。これにより計算時間を短縮しつつ、有用なデータを抽出して解析の精度の低下を抑えることができる。閾値保持部26は、各荷重点12に対して所定の閾値をそれぞれ保持する。各荷重点12に対する所定の閾値は異なり、たとえば上下方向の荷重が検出される荷重点12の閾値は、左右方向より大きくなるように設定される。抽出データ保持部28は、抽出部24において抽出された入力信号に関するデータを保持する。たとえば抽出データ保持部28は、抽出部24において抽出された入力信号に関するデータとして、抽出された入力信号14の時間情報を保持する。解析部30は、抽出データ保持部28により抽出された時間情報にもとづいて、入力信号14の荷重を参照しつつ、部品の疲労強度解析を実行する。なお、この解析は既知の手法を用いてよい。解析部30は、処理用データを処理する処理手段として機能する。解析部30は、解析結果を表示部32に送出する。表示部32は、解析部30の解析結果をモニター34に表示させる。図4は、抽出部24におけるデータ処理のフローチャートを示す。図3に示すデータ処理は周期的に繰り返し実行される。抽出部24は、受取部22から入力信号に関するデータを読み込むS10。次に抽出部24は、後述するゼロクロス抽出処理を実行し、処理用データを抽出するS12。次に抽出部24は、今回の入力信号の振幅がピークであるかどうか判定するS14。なお、山のピークと谷のピークの両方を含む。たとえば抽出部24は、前回の入力信号と次回の入力信号、すなわち今回の入力信号の前後の入力信号とそれぞれ比較して、ピークの有無を判定する。今回の入力信号がピークでなければS14のN、抽出しないでデータ処理を終了する。今回の入力信号がピークであればS14のY、抽出部24は、閾値保持部26から所定の閾値を受け取り、今回の入力信号の振幅が所定の閾値を超えたかどうか判定するS16。今回の入力信号の振幅が所定の閾値を超えていなければS16のN、抽出しないでデータ処理を終了する。今回の入力信号が所定の閾値を超えていればS16のY、閾値超えフラグを立てS18、今回の入力信号の時刻を抽出するS20。これにより、所定の閾値を超えた入力信号のピークを抽出することができる。図5は、図4のゼロクロス抽出処理S12のフローチャートを示す。抽出部24は、入力信号の振幅の絶対値が正区間または負区間の区間最大値の絶対値より大きいかどうか判定するS22。入力信号の振幅が区間最大値より大きければS22のY、抽出部24は入力信号の振幅を区間最大値として更新するS24。入力信号の振幅が区間最大値より大きくなければS22のN、区間最大値をそのままにする。次に抽出部24は入力信号がゼロクロスしたかどうか判定するS26。入力信号がゼロクロスしていなければS26のN、ゼロクロス抽出処理を終える。入力信号がゼロクロスしていればS26のY、抽出部24は区間最大値が所定の閾値を超えたか判定するS28。なお、ゼロクロスした直後であるため、区間最大値はまだ更新されておらず、この判定で用いられる区間最大値は、ステップ26でゼロクロスしたと判定された入力信号の、一つ前の正区間または負区間に属する。すなわち、ゼロクロスする前の区間最大値が所定の閾値を超えているかどうか判定する。これにより、所定の閾値内で連続してゼロクロスしているかどうか判定することができる。区間最大値が所定の閾値を超えていればS28のY、抽出部24は区間最大値が閾値超えフラグを立てるS30。そして、区間最大値の時刻を処理用データとして抽出してS36、区間最大値を更新してS38、ゼロクロス抽出処理を終える。ステップ36では、ゼロクロスしたと判定された入力信号を抽出するのではなく、区間最大値を処理用データとして抽出している。そのため、ゼロクロスした入力信号の一つ前の正区間または負区間の入力信号の区間最大値が抽出される。区間最大値が所定の閾値を超えていなければS28のN、閾値超えフラグが立っているか判定するS32。閾値超えフラグが立っていればS32のY、抽出部24は閾値超えフラグを下ろすS34。閾値超えフラグを下ろすことで、以降の入力信号が所定の閾値内で連続してゼロクロスしても、入力信号を抽出しないようにできる。ゼロクロスした後に、閾値超えフラグが立っていれば、ゼロクロスする前の正区間または負区間において所定の閾値を超えた入力信号があったことになる。すなわち、所定の閾値を超えた入力信号があった後にゼロクロスした入力信号を処理用データとして抽出できる。所定の閾値を超えた入力信号と、ゼロクロスした後の入力信号が所定の閾値内であっても、その前の入力信号が所定の閾値を超えていれば、変化の大きい入力信号である。そして、抽出部24は、区間最大値の時刻を処理用データとして抽出してS36、区間最大値を更新してS38、ゼロクロス抽出処理を終える。ゼロクロスした後の入力信号の区間最大値を抽出することで、最も変化の大きい有用な入力信号を処理用データとして抽出することができる。閾値超えフラグが立っていなければS32のN、抽出部24は入力信号を抽出せずにゼロクロス抽出処理を終える。ゼロクロスした後に、閾値超えフラグが立っていなければ、所定の閾値内で連続してゼロクロスをしており、このような変化の小さい入力信号を抽出しないようにすることで、価値の低いデータを省くことができる。つまり車両の小さい揺れで、入力信号が所定の閾値内で振動を繰り返している場合に、そのようなデータを省くことができる。以上のように、所定の閾値内の入力信号であっても有用な入力信号を処理用データとして抽出することができ、計算時間を短縮しつつ解析の精度を向上できる。本発明は、上述の各実施形態に限定されるものではなく、各実施形態および変形例を組み合わせたり、当業者の知識に基づいて各種の設計変更などの変形を加えることも可能であり、そのような組み合わせ、もしくは変形が加えられた実施形態も本発明の範囲に含まれる。上述の各実施形態および変形例同士の組合せによって生じる新たな実施形態は、組み合わされる実施形態および変形例それぞれの効果をあわせもつ。