"時間変化する受信信号における第1の周波数を含む所定の周波数帯域幅内で、かつ所望の時間幅の範囲内で、前記受信信号のピークパワー周波数を検出する方法であって、前記第1の周波数とは異なる中間周波数の信号に前記受信信号を周波数変換する段階と、アナログフィルタを適用して、前記周波数変換された信号から高域成分を除去する段階と、前記アナログフィルタを適用した後の信号に対して第2の周波数でサンプリングしてA/D変換する段階と、A/D変換で得られたデジタル信号に対してデジタルバンドパスフィルタを適用し、前記所定の周波数帯域幅に相当する信号のみを抽出する段階と、前記第2の周波数の2のべき乗分の1の周波数である第3の周波数をサンプリング周波数として、前記所望の時間幅内において、前記デジタルバンドパスフィルタから出力される信号をダウンサンプリングして抽出するダウンサンプリング段階と、必要とされる周波数分解能を満たすために高速フーリエ変換において必要なサンプル数を基準サンプル数として、該基準サンプル数に達するように、前記ダウンサンプリング段階から出力されるデジタルデータ列にゼロデータを付加する付加段階と、前記ゼロデータが付加された前記デジタルデータ列に対して高速フーリエ変換を行うFFT段階と、を有し、前記ダウンサンプリング段階において、前記ダウンサンプリングによって抽出される信号の周波数帯域が周波数ゼロから前記所定の周波数帯域幅に相当する帯域幅内に配置され、前記高速フーリエ変換の結果において最大値を示す周波数を前記ピークパワー周波数として検出する方法。前記所定の周波数帯域幅の周波数幅をΔfとし、第2及び第3の周波数をそれぞれf2及びf3とし、前記中間周波数をfmidとし、nを1以上の整数としてm=2nとし、fmid=3.5×Δf,f2=4×m×Δf,f3=f2/2×mとする、請求項1に記載の方法。前記基準サンプル数は、前記サンプリング段階で得られる前記デジタルデータ列のサンプル数の2倍以上である、請求項1または2に記載の方法。時間変化する受信信号における第1の周波数を含む所定の周波数帯域幅内で、かつ所望の時間幅の範囲内で、前記受信信号のピークパワー周波数を検出する装置であって、前記受信信号を前記第1の周波数とは異なる中間周波数の信号に周波数変換する周波数変換手段と、前記周波数変換された信号から高域成分を除去するアナログフィルタと、前記アナログフィルタから出力される信号を第2の周波数でサンプリングしてA/D変換するA/D変換器と、A/D変換器の出力に接続され、前記所定の周波数帯域幅に相当する信号のみを含むデジタル信号を出力するデジタルバンドパスフィルタと、前記第2の周波数の2のべき乗分の1の周波数である第3の周波数をサンプリング周波数として、前記所望の時間幅内において、前記デジタルバンドパスフィルタから出力される信号をダウンサンプリングして抽出するダウンサンプリング手段と、必要とされる周波数分解能を満たすために高速フーリエ変換において必要なサンプル数を基準サンプル数として、該基準サンプル数に達するように、前記ダウンサンプリング手段から出力されるデジタルデータ列にゼロデータを付加するゼロ付加手段と、前記ゼロデータが付加された前記デジタルデータ列に対して高速フーリエ変換を行うFFT手段と、を有し、前記ダウンサンプリング手段から出力される前記デジタルデータ列における信号の周波数帯域が周波数ゼロから前記所定の周波数帯域幅に相当する帯域幅内に配置され、前記高速フーリエ変換の結果において最大値を示す周波数を前記ピークパワー周波数として検出する、装置。前記所定の周波数帯域幅の周波数幅をΔfとし、第2及び第3の周波数をそれぞれf2及びf3とし、前記中間周波数をfmidとして、nを1以上の整数としてm=2nとし、fmid=3.5×Δf,f2=4×m×Δf,f3=f2/2×mとする、請求項4に記載の装置。前記基準サンプル数は、前記サンプリング手段で得られる前記デジタルデータ列のサンプル数の2倍以上である、請求項5に記載の装置。反射エコーを受信して得られた受信信号に対してドップラー周波数を求めるためなどにフーリエ変換を実行する場合、サンプリング周波数が高くなってフーリエ変換での複素乗算回数が膨大となり、演算処理が困難になることがあり、また、周波数分解能を向上させることと測定対象とする範囲の時間あるいは距離についての分解能を向上させることとが両立しない、というフーリエ変換の基本的な問題に起因する問題が生じる。本発明の目的は、フーリエ変換における上述した問題を解決し、測定対象とする時間範囲の分解能を高めつつ、周波数分解能を高め、しかもフーリエ変換におけるサンプリング周波数を低くしてサンプル数を少なくし、これによってフーリエ変換での複素乗算回数を減らすことができる検出方法及び装置を提供することにある。本発明の検出方法は、時間変化する受信信号における第1の周波数を含む所定の周波数帯域幅内で、かつ所望の時間幅の範囲内で、受信信号のピークパワー周波数を検出する方法であって、第1の周波数とは異なる中間周波数の信号に受信信号を周波数変換する段階と、アナログフィルタを適用して、周波数変換された信号から高域成分を除去する段階と、アナログフィルタを適用した後の信号に対して第2の周波数でサンプリングしてA/D変換する段階と、A/D変換で得られたデジタル信号に対してデジタルバンドパスフィルタを適用し、所定の周波数帯域幅に相当する信号のみを抽出する段階と、第2の周波数の2のべき乗分の1の周波数である第3の周波数をサンプリング周波数として、所望の時間幅内において、デジタルバンドパスフィルタから出力される信号をダウンサンプリングして抽出するダウンサンプリング段階と、必要とされる周波数分解能を満たすために高速フーリエ変換において必要なサンプル数を基準サンプル数として、この基準サンプル数に達するように、ダウンサンプリング段階から出力されるデジタルデータ列にゼロデータを付加する付加段階と、ゼロデータが付加されたデジタルデータ列に対して高速フーリエ変換を行うFFT段階と、を有し、ダウンサンプリング段階において、ダウンサンプリングによって抽出される信号の周波数帯域が周波数ゼロから所定の周波数帯域幅に相当する帯域幅内に配置され、高速フーリエ変換の結果において最大値を示す周波数をピークパワー周波数として検出する。本発明の検出装置は、時間変化する受信信号における第1の周波数を含む所定の周波数帯域幅内で、かつ所望の時間幅の範囲内で、受信信号のピークパワー周波数を検出する装置であって、受信信号を第1の周波数とは異なる中間周波数の信号に周波数変換する周波数変換手段と、周波数変換された信号から高域成分を除去するアナログフィルタと、アナログフィルタから出力される信号を第2の周波数でサンプリングしてA/D変換するA/D変換器と、A/D変換器の出力に接続され、所定の周波数帯域幅に相当する信号のみを含むデジタル信号を出力するデジタルバンドパスフィルタと、第2の周波数の2のべき乗分の1の周波数である第3の周波数をサンプリング周波数として、所望の時間幅内において、デジタルバンドパスフィルタから出力される信号をダウンサンプリングして抽出するダウンサンプリング手段と、必要とされる周波数分解能を満たすために高速フーリエ変換において必要なサンプル数を基準サンプル数として、この基準サンプル数に達するように、ダウンサンプリング手段から出力されるデジタルデータ列にゼロデータを付加するゼロ付加手段と、ゼロデータが付加されたデジタルデータ列に対して高速フーリエ変換を行うFFT手段と、を有し、ダウンサンプリング手段から出力されるデジタルデータ列における信号の周波数帯域が周波数ゼロから所定の周波数帯域幅に相当する帯域幅内に配置され、高速フーリエ変換の結果において最大値を示す周波数をピークパワー周波数として検出する。本発明によれば、FFT後の補間や推定などを行うことなく、所望の周波数分解能でFFTからピークパワー周波数を直接求めることができ、また、FFTにおけるサンプル数を大幅に減らして演算負荷を小さくすることができるので、複雑な回路やアルゴリズムを必要とせずに、シンプルな構成で、低コストで、精度良く、かつ高速に、ピークパワー周波数を求めることができるようになる。図7に示した本発明の実施の一形態のピークパワースペクトル検出装置は、フーリエ変換でのサンプル数を最小にして複素乗算回数を少なくすることでFFT演算時間の短縮を図り、かつフーリエ変換の基本的な問題である、周波数分解能と測定する範囲の距離時間分解能は両立しない、という問題を解決したものである。まず、図7に示す装置において、どのようにしてフーリエ変換でのサンプル数を少なくしたかについて説明する。媒質に対してある決まった周波数の音波信号や電波信号を発射送信して媒質中の対象物ターゲットで反射させ、反射してきた信号反射エコーを受信する場合を考える。ドップラー効果によって反射エコーの周波数は元の音波信号あるいは電波信号の周波数からずれるが、そのずれの大きさすなわちドップラー周波数の周波数帯域幅は、対象物との間の相対的な移動速度が媒質中での信号の伝搬速度に比べて十分に小さい場合には、元の信号の周波数に比べて十分に小さくなる。例えば、θ=60°とし、ftx=120kHzの超音波信号を水中に反射し、最大測定速度Vを15m/sとしたとき、上記の式1-1から、ドップラー周波数fdopの最大値は1200Hzとなる。対象物の移動方向は近づく方向の場合と遠ざかる方向の場合があるから、ドップラー周波数の周波数帯域幅Δfpは2400Hzとなるが、これは120kHzである送信周波数ftxに比べて十分に小さい。周波数帯域幅Δfpに隣接する減衰域を考慮しないとすれば、受信信号からこのΔfpの範囲内の周波数成分のみを取り出して0から2400Hzの範囲内に配置し、これに対してフーリエ変換を行えば、十分に小さなサンプリング周波数で十分な周波数分解能が得られるはずであり、必要な周波数分解能を得るために最小のサンプル数でフーリエ変換を実行できるはずである。従来技術においては、きわめて低い周波数への周波数変換の困難さや、急峻な特性で高域成分を除去するためのアナログフィルタの実現の困難さのために、最小のサンプル数でフーリエ変換を行って周波数解析を行うことができなかった。ここで注意すべきことは、式1-6に示したように、フーリエ変換による周波数分解能f0自体は、フーリエ変換の基本波の周期T0すなわち図6に示すように信号の切り出しの長さT0の逆数で表され、サンプリング周波数fftには依存しないことである。周波数分解能f0を一定としてサンプリング周波数fftが高くなれば、式1-7に基づいてサンプル数Nも増加して演算量が増大するが、増加したサンプル数N自体は、周波数解析によって検出可能な周波数範囲をより高周波側に広げることには寄与するが、周波数分解能の向上には寄与しない。サンプリング周波数が高いということは、ドップラー周波数の考え得る変化範囲を超えて、無駄に広い周波数範囲に対して実質的に周波数解析を行っていることを意味する。そこで図7に示すピークパワースペクトル検出装置は、オーバーサンプリングによってA/D変換を行った後、デジタルバンドパスフィルタD-BPFを通して必要とする周波数帯域を取り出し、その後、ダウンサンプリングを行うことで、受信信号における周波数解析の対象となる周波数帯域を周波数ゼロから最低周波数範囲に実質的に移動させている。これにより、周波数解析の対象となる周波数帯域幅の2倍に相当するサンプリング周波数でフーリエ変換を行うことが可能となり、最小のサンプル数でフーリエ変換を行って周波数解析を行うことが可能になる。つまり、本実施形態のピークパワースペクトル検出装置によれば、所望する周波数分解能によって、周波数解析の対象としたい周波数帯域に対するパワースペクトル解析を行うことができ、かつ、サンプル数が最小であるので、最速のフーリエ変換を行うことができる。次に、図7に示す装置において、どのようにして周波数分解能と距離時間分解能とを両立させたかについて説明する。式1-6に示すように、フーリエ変換による周波数分解能f0自体は、フーリエ変換の基本波の周期T0すなわち図6に示すように信号の切り出しの長さT0の逆数で表され、サンプル数には依存しない。一方、距離時間分解能は、信号の切り出しの長さによって決定する。そこで本実施形態では、オーバーサンプリングによるA/D変換とデジタルBPFによる周波数帯域抽出とを行ってダウンサンプリングを行う際に、要求される距離分解能に対応する時間幅Tdただし、Td<T0においてのみダウンサンプリングを行ってサンプルを抽出してデジタルデータ列とし、その後、周波数分解能を満たすようにそのデジタルデータ列に値がゼロであるサンプルを付加し、ゼロデータを付加したことにより時間幅がT0となったデジタルデータ列に対してFFTを行うようにしている。以下、図7に示したピークパワースペクトル検出装置について説明する。図7に示したピークパワースペクトル検出装置は、図2に示す装置において高次アナログフィルタ60及びA/D変換器10と取り除き、その代わりに、オーバーサンプリングにより変調器5の出力をデジタル信号に変換するA/D変換器61と、A/D変換器61から出力されるデジタル信号から、後述するように中間周波数fmidを中心とする所定の周波数帯域Δfpの成分のみを抽出するデジタルBPF62と、デジタルBPF62から出力されるデジタル信号のダウンサンプリングを行うダウンサンプリング部63とを設け、ダウンサンプリング部63から出力されるデジタルデータ列が信号切り出しゲート11に供給されるようにしたものである。さらに、信号切り出しゲート11とFFT処理部13との間に、ゼロ付加部12を挿入したものである。信号切り出しゲート11は、ダウンサンプリング部63からのデジタルデータ列から、測定対象の時間範囲Tdに対応して部分のみを切り出し、ゼロ付加部12は、必要とされる周波数分解能を満たすためにFFTにおいて必要なサンプル数を基準サンプル数として、この基準サンプル数に達するように、信号切り出しゲート11からのデジタルデータ列にゼロデータを付加する。ゼロ付加部12での処理の詳細については後述する。最初に、送受波器1からダウンサンプリング部63までの動作について説明する。このピークパワースペクトル検出装置では、水中に超音波パルスを発射する時には、送信周波数ftxの信号を送信回路3から送受信切替え回路2を介して送受波器1に供給する、その後、直ちに送受信切替え回路2を受信側とし、媒質水中からの反射エコーを送受波器1で受信して電気信号である受信信号に変換し、送受信切替え回路2を介して受信信号を受信増幅器4に供給する。その結果、受信信号は受信増幅器4において信号増幅され、変調器5において中間周波数信号に変換される。図8は、受信信号と、局部発振回路6から変調器5に供給される局部発振周波数floc45の信号と周波数変換後の中間周波数fmid46の信号との関係を示している。受信増幅器2から出力される信号自体は、符号52で示されるような周波数帯域を有するものとする。受信信号の帯域51は、符号52で示す周波数帯域の一部であり、受信信号の周波数帯域の中心は、測定しようとするドップラー周波数の中心となる。これは、ドップラー周波数がゼロの時の周波数fc47であって、送信周波数ftxと同じであるfc=ftx。変調器5は、受信信号と局部発振周波数flocの信号とを乗算して、受信信号を中間周波数fmidの信号に周波数変換する。ここでは、上述の図3の場合と同様に、局部発振周波数flocは受信信号よりも高い周波数に設定される、すなわちfloc>fcΔfp/2であるものとする。受信信号の上限周波数をfmax49とし、下限周波数をfmin48とすると、フーリエ変換を実行すべき周波数範囲Δfp51は、Δfp=fmax-fminで表される。本実施形態のピークパワースペクトル検出装置では、フーリエ変換における最小サンプル数を実現するために、図9に示すように、ドップラー周波数の変化範囲Δfpを最終的に最小の周波数範囲に収めるようにする。言い換えれば、フーリエ変換の対象とする最高周波数をfbsとして、fbs=Δfpとなるように、周波数ゼロから周波数fbsまでの範囲内に周波数解析の範囲Δfpを収めるようにする。言い換えれば、フーリエ変換の対象とする最高周波数をfbsとして、fbs=Δfpとなるように、周波数ゼロから周波数fbsまでの範囲内に周波数解析の範囲Δfpを収めるようにする。以下、Δfpの範囲をこのように配置することについて説明する。図9のスペクトル図において、所望する周波数解析の範囲はΔfp71であり、その最高周波数はfbs69であるから、フーリエ変換のサンプリング周波数fftは、これの2倍でよい。なお、範囲Δfp71の中心周波数fmfが符号70で表されている。サンプリング周波数fftとして、Δfpの2倍よりは少し高めの周波数を使用してもよく、周波数範囲Δfpは、A/D変換の時にエリアシングが発生しない範囲にあればよい。まず、中間周波数fmidについて説明する。図10は、2のべき乗でダウンサンプリングした時の信号を説明する図であって、受信信号を中間周波数fmidの信号に周波数変換したときのΔfpの帯域53と、目的とする最小周波数帯に投影したときのΔfpの帯域71とを示している。帯域71の最高周波数69をfbsとすると、fmidを次の式に示すように定めればよい。fbs69をΔfpの帯域幅と同じに設定するとと、が得られる。このようにして中間周波数fmidを求めたら、次に、局部発振周波数flocを決定する。図8の左側部分に示す中間周波数fmid50は、右側部分のfmid46と等しく、これはfmid=floc-fcであるから、floc=fcfmid=ftx3.5×Δfp:式3-3とflocを定めればよい。次に、A/D変換器61でのオーバーサンプリングによるサンプリング周波数fadcについて説明する。図11は、受信信号を中間周波数fmidの信号に周波数変換し、A/D変換器61によりデジタル信号に変換し、その後、デジタルBPF62により不要な周波数成分を削除してΔfpの範囲のみを抽出した信号53と、A/D変換器61のサンプリング周波数fadc64との関係を示している。ここで、中間周波数fmidの信号に変換した後のΔfpの範囲の上限周波数66をfmmとおくと、後述するダウンサンプリングを考えて、図10や式3-2に示すように、fmm=4×fbs:式3-4とすればよいことが分かる。fmmは、A/D変換器61への入力信号の最高周波数となるから、mを2のべき乗すなわちnを1以上の整数としてm=2nとして、m倍のオーバーサンプリングを行うこととすれば、式3-1から、サンプリング周波数fadcは、fadc=fmm×m=4×m×fbs:式3-5で表されることになる。次に、アナログフィルタ7に要求される特性について説明する。図12は、中間周波数fmid50とオーバーサンプリングによるサンプリング周波数fadc64との関係を示している。A/D変換器61に対して供給される入力信号は、サンプリング定理に従い、アナログフィルタ7によって予め高域成分が減衰されていなければならない。上述したように、fmm66が信号の最高周波数であるから、これをアナログフィルタ7での通過帯域の上限とし、サンプリング周波数fadc64の半分の周波数fadc/265において信号が十分に減衰例えば、8ビット幅A/D変換であれば-48dBしていればよい。式3-5よりfmm66はfadc/mでもあるから、結局、信号の最高周波数であるfmmからみてそのm/2倍の周波数において十分な減衰が確保できればよいことになる。m倍のオーバーサンプリングを行うことにより、アナログフィルタにおいて必要とされるオクターブあたりの減衰量を1/mに緩和することが可能になって、アナログフィルタの設計が容易になる。m=8とした場合には、4次のバタワース型LPFに相当する減衰特性を有するフィルタをアナログフィルタ7に使用することが可能になり、アナログフィルタ7を容易に構成することが可能になる。次に、デジタルBPF62について説明する。アナログフィルタ7を介してA/D変換器61に入力してオーバーサンプリングされデジタル信号に変換された信号は、図12において符号54で示すように、解析対象とする周波数範囲Δfp53よりも広い周波数帯域を有している。そこでデジタルBPF62は、符号54で示す周波数範囲の信号から不要な信号成分を取り除き、図11に示すように所望の帯域Δfp53のみを取り出してダウンサンプリング部63に供給する。デジタルBPF62としては、BPF特性を有するFIR有限インパルス応答;finiteimpulseresponseデジタルフィルタを用いることができる。次に、ダウンサンプリング部63によるダウンサンプリングについて説明する。デジタルBPF62によって処理することによって、中間周波数fmidに周波数変換された受信信号は、所望の帯域Δfp53の成分のみを有する信号となっている。ダウンサンプリング部63は、この信号を、mによってダウンサンプリングする。言い換えれば、m倍のオーバーサンプリングであるfadcでサンプリングされた信号を、サンプル数が2m分の1になるように、ダウンサンプリングを行う。図10及び図11の符号66は、帯域Δfpの最高周波数fmmを表しているが、式3-5からfadc/m=fmmであるから、1/mにダウンサンプリングした周波数fadc/mは、A/D変換時にエリアシングを発生させない最高周波数fmm66と等しいことになる。ところで、符号53で表される、中間周波数fmidに変換されたのちの帯域Δfpは、全体として、ダウンサンプリングの周波数fadc/m66の半分の周波数fadc/2m67よりは高い周波数領域にあり、ダウンサンプリングによるエリアシング領域にあることになる。その結果、ダウンサンプリングを行うことにより、符号53で表される帯域Δfpは、周波数fadc/2m67を中心として鏡像対称で折り返され、図12において符号71で表される領域に移ることになる。fmm66はこの折り返しにより、符号68で示す周波数に移ることになる。ここでは、Δfp=fbs=fadc/4mとしているので、符号68で示す周波数は0Hzとなる。したがって、ドップラー周波数測定のための周波数解析の対象となる帯域Δfp71は、最終的に、0Hzからfbsまでの周波数範囲に移ったことになる。ところで、図9及び図10において、帯域Δfp71の最高周波数は符号69で表されるfbsである。デジタルBPF62によるデジタルフィルタリングを行っているので、ダウンサンプリング部63からの出力には、周波数fbsを超える成分は現れない。したがって、fbsの2倍である周波数fadc/2m67をフーリエ変換のサンプリング周波数fftとすることができる。次に、信号切り出しゲート11からFFT処理部13までの動作を説明する。ダウンサンプリング部63からは、周波数fmf70を中心周波数とするように周波数が移された受信信号における瞬時値を表すデジタル値からなるデジタルデータ列が、クロック周波数をfadc/mとして逐次出力されている。そこで信号切り出しゲート11は、所望する時間範囲で、例えば、海中における深さ方向での潮流の流速分布を求める場合であれば、所望の深さに対応した時間範囲で、ダウンサンプリング部63から出力されるデジタルデータ列を切り出す。この切り出されたデータのサンプル数を切り出しサンプル数とする。ゼロ付加部12は、要求されている周波数分解能に対応するFFTのサンプル数を基準サンプル数として求め、基準サンプル数に達するように、基準サンプル数と切り出しサンプル数との差に相当する数のゼロデータ値がゼロであるサンプルを切り出されたデジタルデータ列に付加する。そして、ゼロデータが付加されてサンプル数が基準サンプル数とされたデジタルデータ列に対し、FFT処理部13がFFTを実行し、ピークパワースペクトルを算出する。算出されたピークパワースペクトルは、信号切り出しゲート11において切り出された範囲に対するものであって、信号におけるその時間範囲でのピークパワー周波数を示している。また、ゼロデータが付加されたことにより、信号においてFFTの対象となる時間幅が実質的に拡大されており、この時間幅の逆数が周波数分解能に該当することから、周波数分解能が向上している。このように、本実施形態によれば、受信信号の中での所望の時間範囲あるいは距離範囲のピークパワースペクトルを、FFTの演算だけで、所望の周波数精度を満たして検出することができる。以下、数値例を挙げて、この実施形態における周波数分解能及びFFTにおけるサンプリング周波数について説明する。背景技術の欄で述べたものと同じ条件で、超音波のパルス状の信号を海中に送信し、移動物からの反射エコーのドップラー周波数を測定する場合を考える。すなわち、海水中の音波伝搬速度CをC=1500m/sとし、送信周波数ftxをftx=120kHzとし、検出最大速度水平方向VをV=15m/sとし、音波を水平方向から斜め方向θ=60°に送受信するものとする。このとき、ドップラー信号は120±1.2kHzの範囲であり、速度精度として0.1m/sを要求すれば周波数分解能f0は12Hzとなる。また、ドップラー計測において検出対象とする位置の範囲位置分解能を7.5mとする。観測対象とすべき周波数帯域Δfpは、Δfp≧2×1200=2400としなければならない。また、フーリエ変換での最大周波数fbsをfbs=Δfpとする。信号の減衰帯域1300Hzを考慮して、Δfp=12001300×2=2500×2=5000とする。1300Hzの減衰帯域の外側では信号はほとんどゼロと考えてよいので、5kHzすなわちfbsにおいては信号はほとんどゼロである。式3-1及び式3-3より、中間周波数の中心:fmid=3.5×fbs=17500局部発振周波数:floc=ftxfmid=12000017500=137500となる。また、オーバーサンプリングの係数mをm=4とすると、A/D変換のサンプリング周波数fadcは、式3-5より、A/D変換:fadc=4×m×fbs=16×5000=80000フーリエ変換のサンプリング周波数fftは、となり、周波数分解能f0を満たすフーリエ変換でのサンプル数Nは、N=fft/f0≒833.3となる。834以上であって834に最も近い2のべき乗数は210=1024であるので、FFTでのサンプル数Nを1024とする。サンプル数を1024としたことにより、10000/1024≒9.77Hzの周波数分解能が達成される。海中に音波パルスを発射して受信信号を観測し、その受信信号を中間周波数信号に変換した後の波形を示す図6において、上述したように、符号16は反射エコーを表し、符号17は送信信号自体を表し、符号18は海底エコーを表している。海底エコー18の周波数を解析し、式1-1に基づき、ドップラー周波数から船の速度を求める場合を考える。ここでは、送信信号などの不要な信号が含まれないようにするために、海底エコー18の部分だけを切り出してFFTを行い、海底からの反射波に関してドップラー周波数を求める。図13は、図6に示す信号波形から海底エコーだけを切り出した信号19を示している。ただし、図6はFFTでのサンプリング周波数を160kHzとしたものであるのに対し、本実施形態ではFFTでのサンプリング周波数を10kHzとしているので、図13では、時間長では図6と図13とが一致するように、サンプリング周波数の比に合わせて、横軸もサンプル数表示では1/16にしている。ここでは、海底エコー19の部分として、音波パルスの送信から時間t226の経過後に時間幅T224を切り出すものとする。ここで切り出された信号は、サンプル数としては50個である。時間幅T2の50個のサンプルのみを用いてフーリエ変換を行った場合の周波数分解能f0は、f0=10000Hz/50=200Hzとなり、要求されている周波数分解能である12Hzを全く満たさない。そこでこの実施形態では、FFTについては周波数分解能f0を満たすようにサンプル数N=1024で実行するものとし、海底エコーの信号19の分のサンプル数は50なので、不足した974個のサンプルについては、ゼロ値からなるサンプルを挿入する。図13においてT023は、1024個のサンプルに対応する時間であり、FFT解析の対象となる時間幅である。ここでT0=T2T3の関係が成り立っており、測定したい範囲の信号19を切り出してFFT解析に必要なサンプル数Nを満たすように付加されるゼロ値信号の継続時間が、T3に対応することになる。時間幅T3の挿入位置は、時間幅T2すなわち切り出された信号19の前でも後でもよい。あるいは、信号19を挟むように前後に分割してゼロ値信号を挿入する時間幅を配置してFFT解析の時間幅T027を設定してもよい。ここで示す例では、音波パルスの送信から信号の切り出しを開始するまでの経過時間t2図13での符号26と時間幅T2図13での符号24を予め定めているが、海底エコーのような強度の大きな反射エコーを検出対象とする場合であれば、切り出しまでの経過時間t2も切り出しの時間幅T2も自動検出して決定することも可能である。深度ごとの潮流の流速を求める場合などには、自動検出を行うことができないのでt2及びT2について予め設定しておくことになる。ここでゼロ付加部12によるゼロ値データの付加について説明する。一般にFFTではその対象とするサンプル数は2のべき乗である必要がある。その一方で、FFTによる解析を行いたい対象データにおけるサンプル数が2のべき乗となっていないことはよくあることである。そこで、サンプル数が2のべき乗となるように、ゼロデータのサンプルを付加することがゼロパディングなどと称して行われている。その場合、とにかくFFTを行えるだけのサンプル数となればよいのであるから、対象データのサンプル数をNsとして、2L1<Ns≦2Lを満たす自然数Lが存在する時に、2L-Ns個のゼロ値データを付加することになる。それに対して本実施形態では、単にFFTの実行が可能になるようにゼロ値データを付加するのではなく、FFTにおけるサンプリング周波数fftを考慮して所望の周波数分解能が得られるように、ゼロ値データを付加する。したがって、付加されるゼロ値データの数も、単にFFTを実行可能になるようにする場合に比べ、はるかに多くなることがある。上述した例では、海底エコーを切り出してサンプル数が50になったとして、単にFFTを実行するためだけであれば26=64であるので14個のゼロ値データを付加すればよいだけであるが、所望の周波数分解能を満たすようにするために、974個もののゼロ値データを付加しているのである。またこの実施形態では、FFTにおけるサンプル数は1024であるので、複素乗算の演算回数は10240回で済む。図2~図5に示した従来の例では、本実施形態におけるものと同じ周波数分解能を得るために、FFTにおいて229376回の複素乗算を行わなければならないので、本実施形態によれば、同じ周波数分解能を得るために必要な複素乗算の回数が大幅に減少することがわかる。また、図2~図5に示した従来の例では、海底エコーの部分だけを切り出してFFTを行ったときの周波数分解能は156Hzであったのに対し、本実施形態では9.77Hzの周波数分解能が維持される。このように本実施形態によれば、周波数分解能と位置分解能とを両立させることができ、しかも、フーリエ変換で必要なサンプル数を大幅に減らして演算量を大幅に削減することが可能になる。以上、本発明の好ましい実施形態について、反射エコーにおけるドップラー周波数の検出を例に挙げて説明したが、本発明の適用範囲はこれに限られるものではない。検出対象とすべき周波数範囲を想定できる信号から短い時間範囲の部分を切り出してFFTによる解析を行う場合に、本発明は広く一般的に適用可能である。"