"給電線に流れる電流を計測する電流計測手段と、給電線の電圧を計測する電圧計測手段と、前記電流計測手段により計測された電流を電圧値に変換する電流電圧変換手段と、該電流電圧変換手段による変換後の電流波形の電圧と、前記電圧計測手段により計測された電圧とをアナログ値からデジタル値に変換するAD変換手段と、該AD変換手段によりデジタル値に変換された電流値からなる電流波形を、商用電源電圧の周期毎に区切ると共に、この区間における前記電流値のサンプル数が所定の値になるように調整する波形区切り手段と、該波形区切り手段により区切られた電流波形を1以上の周波数成分に分解し、各周波数成分毎の時系列データを生成する周波数分解手段と、該周波数分解手段により生成された前記各時系列データから、各周波数成分毎の特徴量を算出する特徴量算出手段と、電気機器を識別するための識別情報と、特徴量と、動作状態と、を対応付けた機器情報が複数登録された機器情報データベースと、前記特徴量算出手段により算出された特徴量と、前記機器情報データベースに登録されている前記機器情報における前記特徴量と、を比較して、所定条件の下、両者が合致するか否かの判定を行うことで、前記電気機器の動作状態を同定する機器状態検出手段と、を備える、ことを特徴とする機器状態検出装置。前記電流電圧変換手段により電圧値に変換された電流のうち、特定の周波数成分を通過させるフィルタ手段と、該フィルタ手段を通過した前記特定の周波数成分を含む電流からなる電流波形を増幅する信号増幅手段と、をさらに備え、前記AD変換手段は、前記信号増幅手段により増幅された電流波形の電圧と、前記電圧計測手段により計測された電圧とをアナログ値からデジタル値に変換する、ことを特徴とする請求項1に記載の機器状態検出装置。前記波形区切り手段により区切られた電流波形を加算平均することで平滑化する波形平滑化手段をさらに備え、前記周波数分解手段は、前記波形平滑化手段により平滑化された電流波形を1以上の周波数成分に分解し、各周波数成分毎の時系列データを生成する、ことを特徴とする請求項1又は2に記載の機器状態検出装置。前記特徴量算出手段は、前記各時系列データを、それぞれ各周波数に応じた所定の閾値で2値化することで、各周波数成分毎の前記特徴量を算出する、ことを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の機器状態検出装置。前記機器状態検出手段は、前記比較の際、前記特徴量算出手段により算出された特徴量のうち、低い周波数成分のものから順次使用する、ことを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の機器状態検出装置。前記機器状態検出手段は、前記特徴量算出手段により算出された特徴量又は前記機器情報データベースに登録されている前記機器情報における前記特徴量の何れか一方を半周期ずらして前記比較を行い、所定条件の下、両者が合致するか否かの判定を行う、ことを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の機器状態検出装置。所定のタイミングで、前記機器状態検出手段により同定された電気機器の動作状態を所定の態様で外部に出力する出力手段をさらに備える、ことを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の機器状態検出装置。前記周波数分解手段は、前記波形区切り手段により区切られた電流波形を、ウェーブレット変換することで、1以上の周波数成分に分解し、各周波数成分毎の時系列データを生成する、ことを特徴とする請求項1又は2に記載の機器状態検出装置。前記フィルタ手段は、商用電源周波数より高い高調波成分を通過させる、ことを特徴とする請求項2に記載の機器状態検出装置。給電線に流れる電流を計測する電流計測手段と、給電線の電圧を計測する電圧計測手段と、前記電流計測手段により計測された電流を電圧値に変換する電流電圧変換手段と、該電流電圧変換手段により電圧値に変換された電流を複数の周波数成分に分解する周波数分解手段と、該周波数分解手段により分解された前記複数の周波数成分をそれぞれ含む電流からなる複数の電流波形を、各周波数に応じた信号増幅率で増幅する信号増幅手段と、該信号増幅手段により増幅された各周波数毎の電流波形の電圧と、前記電圧計測手段により計測された電圧とをアナログ値からデジタル値に変換するAD変換手段と、該AD変換手段によりデジタル値に変換された電流値からなる各周波数毎の電流波形を、商用電源電圧の周期毎に区切ると共に、この区間における前記電流値のサンプル数が所定の値になるように調整する波形区切り手段と、該波形区切り手段により区切られた各周波数毎の電流波形から、各周波数成分毎の特徴量を算出する特徴量算出手段と、電気機器を識別するための識別情報と、特徴量と、動作状態と、を対応付けた機器情報が複数登録された機器情報データベースと、前記特徴量算出手段により算出された特徴量と、前記機器情報データベースに登録されている前記機器情報における前記特徴量と、を比較して、所定条件の下、両者が合致するか否かの判定を行うことで、前記電気機器の動作状態を同定する機器状態検出手段と、を備える、ことを特徴とする機器状態検出装置。前記波形区切り手段により区切られた各周波数毎の電流波形をそれぞれ加算平均することで、各周波数毎の電流波形を平滑化する波形平滑化手段をさらに備え、前記特徴量算出手段は、前記波形平滑化手段により平滑化された各周波数毎の電流波形から、各周波数成分毎の特徴量を算出する、ことを特徴とする請求項10に記載の機器状態検出装置。前記特徴量算出手段は、前記各周波数毎の電流波形を、それぞれ各周波数に応じた所定の閾値で2値化することで、各周波数成分毎の前記特徴量を算出する、ことを特徴とする請求項10又は11に記載の機器状態検出装置。前記機器状態検出手段は、前記比較の際、前記特徴量算出手段により算出された特徴量のうち、低い周波数成分のものから順次使用する、ことを特徴とする請求項10乃至12の何れか1項に記載の機器状態検出装置。前記機器状態検出手段は、前記特徴量算出手段により算出された特徴量又は前記機器情報データベースに登録されている前記機器情報における前記特徴量の何れか一方を半周期ずらして前記比較を行い、所定条件の下、両者が合致するか否かの判定を行う、ことを特徴とする請求項10乃至13の何れか1項に記載の機器状態検出装置。特徴量算出装置と、機器状態検出装置と、から構成される機器状態検出システムであって、前記特徴量算出装置は、給電線に流れる電流を計測する電流計測手段と、給電線の電圧を計測する電圧計測手段と、前記電流計測手段により計測された電流を電圧値に変換する電流電圧変換手段と、該電流電圧変換手段による変換後の電流波形の電圧と、前記電圧計測手段により計測された電圧とをアナログ値からデジタル値に変換するAD変換手段と、該AD変換手段によりデジタル値に変換された電流値からなる電流波形を、商用電源電圧の周期毎に区切ると共に、この区間における前記電流値のサンプル数が所定の値になるように調整する波形区切り手段と、該波形区切り手段により区切られた電流波形を1以上の周波数成分に分解し、各周波数成分毎の時系列データを生成する周波数分解手段と、該周波数分解手段により生成された前記各時系列データから、各周波数成分毎の特徴量を算出する特徴量算出手段と、該特徴量算出手段により算出された前記特徴量を所定の通信方式に則って前記機器状態検出装置に送信する送信手段と、を備え、前記機器状態検出装置は、前記特徴量算出装置から送信された前記特徴量を所定の通信方式に則って受信する受信手段と、電気機器を識別するための識別情報と、特徴量と、動作状態と、を対応付けた機器情報が複数登録された機器情報データベースと、前記受信した特徴量と、前記機器情報データベースに登録されている前記機器情報における前記特徴量と、を比較して、所定条件の下、両者が合致するか否かの判定を行うことで、前記電気機器の動作状態を同定する機器状態検出手段と、を備える、ことを特徴とする機器状態検出システム。上記特許文献1に開示されている技術では、当該家庭内で使用する全電気機器の動作状態の組合せを、ニューラルネットワーク等に予め学習させておく必要がある。したがって、その準備に手間がかかる上、膨大な数のパターンデータを保存しておくための大容量のメモリが必要となる。また、上記特許文献2に開示されている技術では、新たに設置した未知の電気機器の稼動により、推定の精度低下を招くおそれもある。本発明は、上記従来の課題を解決すべくなされたものであり、検出対象となる電気機器の動作状態の組合せの学習を必要とせずに、精度よく電気機器の動作状態を検出することができる機器状態検出装置等を提供することを目的とする。上記目的を達成するため、本発明に係る機器状態検出装置は、給電線に流れる電流を計測する電流計測手段と、給電線の電圧を計測する電圧計測手段と、前記電流計測手段により計測された電流を電圧値に変換する電流電圧変換手段と、該電流電圧変換手段による変換後の電流波形の電圧と、前記電圧計測手段により計測された電圧とをアナログ値からデジタル値に変換するAD変換手段と、該AD変換手段によりデジタル値に変換された電流値からなる電流波形を、商用電源電圧の周期毎に区切ると共に、この区間における前記電流値のサンプル数が所定の値になるように調整する波形区切り手段と、該波形区切り手段により区切られた電流波形を1以上の周波数成分に分解し、各周波数成分毎の時系列データを生成する周波数分解手段と、該周波数分解手段により生成された前記各時系列データから、各周波数成分毎の特徴量を算出する特徴量算出手段と、電気機器を識別するための識別情報と、特徴量と、動作状態と、を対応付けた機器情報が複数登録された機器情報データベースと、前記特徴量算出手段により算出された特徴量と、前記機器情報データベースに登録されている前記機器情報における前記特徴量と、を比較して、所定条件の下、両者が合致するか否かの判定を行うことで、前記電気機器の動作状態を同定する機器状態検出手段と、を備える、ことを特徴とする。また、本発明に係る機器状態検出システムは、特徴量算出装置と、機器状態検出装置と、から構成される機器状態検出システムであって、前記特徴量算出装置は、給電線に流れる電流を計測する電流計測手段と、給電線の電圧を計測する電圧計測手段と、前記電流計測手段により計測された電流を電圧値に変換する電流電圧変換手段と、該電流電圧変換手段による変換後の電流波形の電圧と、前記電圧計測手段により計測された電圧とをアナログ値からデジタル値に変換するAD変換手段と、該AD変換手段によりデジタル値に変換された電流値からなる電流波形を、商用電源電圧の周期毎に区切ると共に、この区間における前記電流値のサンプル数が所定の値になるように調整する波形区切り手段と、該波形区切り手段により区切られた電流波形を1以上の周波数成分に分解し、各周波数成分毎の時系列データを生成する周波数分解手段と、該周波数分解手段により生成された前記各時系列データから、各周波数成分毎の特徴量を算出する特徴量算出手段と、該特徴量算出手段により算出された前記特徴量を所定の通信方式に則って前記機器状態検出装置に送信する送信手段と、を備え、前記機器状態検出装置は、前記特徴量算出装置から送信された前記特徴量を所定の通信方式に則って受信する受信手段と、電気機器を識別するための識別情報と、特徴量と、動作状態と、を対応付けた機器情報が複数登録された機器情報データベースと、前記受信した特徴量と、前記機器情報データベースに登録されている前記機器情報における前記特徴量と、を比較して、所定条件の下、両者が合致するか否かの判定を行うことで、前記電気機器の動作状態を同定する機器状態検出手段と、を備える、ことを特徴とする。本発明によれば、検出対象となる電気機器の動作状態の組合せの学習を必要とせずに、精度よく電気機器の動作状態を検出することが可能になる。以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。実施形態1図1に示すように、本実施形態に係る機器状態検出装置1は、一般家庭における住居2内に設置され、当該住居2で使用される電気機器照明器3やテレビ4の動作状態を検出する。機器状態検出装置1は、本体装置10と、電流センサ11と、電圧センサ12と、から構成される。本体装置10は、例えば、図示しない分電盤の近傍に設置され、同軸ケーブル等の接続線を介して、電流センサ11及び電圧センサ12と接続する。電流センサ11は、電力線5給電線に流れる電流の瞬時値を計測し、その計測値を本体装置10に出力する。より詳細には、電流センサ11は,リングコアに巻かれたNターンの2次巻き線と、貫通する電力線5との変流比がN対1になる電流トランスで構成されている。電流センサ11は、電力線5に流れる電流をN分の1にした電流を本体装置10に出力する。電流センサ11は、例えば、電力線5の引込口付近に設置される。あるいは、電流センサ11は、テーブルタップやOAタップのような延長コードの上流部分に設置してもよいし、壁に埋め込まれたコンセントに設置してもよい。さらには、電流センサ11は、屋外に設置された電力メータや柱状トランスなどに設置することも可能である。電圧センサ12は、例えば、電力線5の引込口付近に設置され、電力線5の電圧の瞬時値を計測し、その計測値を本体装置10に出力する。より詳細には、電圧センサ12は,コアに巻かれたMターンの2次巻き線と、電力線5の変圧比がM対1になる電圧トランスで構成される。電圧センサ12は、電力線5の電圧をM分の1にした電圧を本体装置10に出力する。照明器3やテレビ4は、電気事業者等の電力系統図示せずから、電力線5を介して電力供給を受けており、例えば、照明器3が点灯動作している場合、照明器3固有の電流が電力線5に流れる。また、テレビ4の電源が投入されている場合、テレビ4固有の電流が電力線5に流れる。通常、これらの電流は、電力線5上で混ざり合ってしまうため、どの電気機器が動作しているかを特定することは容易ではない。機器状態検出装置1は、後述する構成により、混ざり合った電流の中から、電気機器毎に固有の特徴を抽出し、抽出した特徴に基づいて、電気機器毎の電源のオンオフ状態を検出し、電気機器の種別によっては、動作時電源オン時のモード状態を検出する。図2に示すように、機器状態検出装置1の本体装置10は、電流電圧変換部101と、フィルタ部102と、信号増幅部103と、AD変換部104と、データ記憶部105と、波形区切り部106と、波形平滑化部107と、周波数分解部108と、特徴量算出部109と、機器情報データベース110と、機器状態検出部111と、出力部112と、を備える。電流電圧変換部101は、電流センサ11によって変流された電流の波形を電流値から電圧値に変換する。例えば、電流電圧変換部101は、精度の高い電気抵抗器で構成され、電流センサ11と並列接続される。なお、電流電圧変換部101と、電流センサ11とを一体化してもよい。例えば、シャント抵抗などを用いて直接、電流を電圧に変換してもよい。フィルタ部102は、電流電圧変換部101によって変換された電流波形から、特定の周波数成分のみを抽出する通過させる。フィルタ部102は、例えば、低周波域及び高周波域を低減するバンドパス型のアナログフィルタ、低周波域を低減するハイパス型のアナログフィルタ等で構成される。ここで、特定の周波数成分とは、商用周波数例えば、50Hzより高い高調波成分である。例えば、フィルタ部102の通過帯域を100Hz~200KHzとすることにより、商用周波数成分を減衰し、高調波成分を強調することができる。また、例えば、フィルタ部102の通過帯域を500Hz~200KHzとすることにより、商用周波数成分を大きく減衰し、高調波成分のみを抽出することができる。信号増幅部103は、フィルタ部102を通過した電流波形の電圧値を増幅する。信号増幅部103は、電流波形の最大電圧値と最小電圧値の振幅幅を、AD変換部104の計測レンジ入力範囲一杯まで増幅する。例えば、電流波形の電圧値の幅が100mVであり、AD変換部104の計測レンジが10Vの場合、信号増幅部103による増幅度は、およそ90倍~100倍となる。このようにすることで、AD変換後の誤差を小さくすることができる。AD変換部104は、アナログ-デジタル変換器であり、信号増幅部103により増幅された電流波形の電圧値と、電圧センサ12が計測した電圧値と、をそれぞれアナログ値からデジタル値に変換する。AD変換部104は、変換したそれぞれのデジタル値を、フラッシュメモリ等の半導体メモリやHDDハードディスクドライブ等で構成されるデータ記憶部105に保存する。AD変換部104は、アナログ値からデジタル値に変換する際に、時分割と量子化を行う。時分割とは、一定の時間間隔で、アナログ値をデジタル値に変換することを示す。このため、アナログ値は時間的に連続であるが、デジタル値は時間的に離散値となる。また、量子化とは、所定の電圧分解能に基づき、アナログ値をデジタル値に変換することを示す。このため、アナログ値は電圧的に連続であるが、デジタル値は電圧的に離散値となる。例えば、AD変換部104が、10ビットの分解能を持ち、0V~5Vまでの計測レンジを持つ場合、変換されたデジタル値は、約4.88mV単位の離散値となる。なお、フィルタ部102、信号増幅部103、AD変換部104は、一つの半導体回路に集約した構成にしてもよい。波形区切り部106は、データ記憶部105に保存されている電流及び電圧のデジタル値を商用電源電圧の周期毎に区切り、この区間の電流値のサンプル数が所定の数になるように調整する。この周期は、商用周波数50Hz又は60Hzの周期であり、およそ16ms又は20msである。なお、この周期が、AD変換部104の時分割の周期の逓倍になるとは限らないため、AD変換部104の時分割の周期が、商用電源電圧の周期に比べて十分早くても、一区間に収まるサンプル数は常に一定の数ではなく、プラスマイナス1個の範囲で増減する。波形区切り部106は、サンプル数が所定の数に満たない場合、0を波形の最後に挿入して、サンプル数が所定の数になるようにする。例えば、一区間の電流値のサンプル数が予め200と定められており、ある区間における電流値のサンプル数が199個しかなかった場合は、当該区間の波形の最後に0を追加して、サンプル数を200個にする。また、波形区切り部106は、サンプル数が所定の数を超えている場合、超過した分のサンプルを捨て、サンプル数が所定の数になるようにする。例えば、一区間の電流値のサンプル数が200と定められており、ある区間における電流値のサンプル数が201であった場合は、当該区間の一番最後のサンプルを捨てて、サンプル数を200個にする。波形平滑化部107は、波形区切り部106によって区切られた電流波形を加算平均する。具体的には、波形平滑化部107は、全区間の電流値を時系列的に足し合わせ、これを全区間数で除算する。例えば、区間Aと区間Bにおいて、区間Aにおける電流値が時間順に1、2、3、4であり、区間Bにおける電流値が時間順に5、6、7、8であった場合、波形平滑化部107は、15÷2、26÷2、37÷2、48÷2を計算することで、両区間の電流波形を加算平均する。これにより、電流波形が平滑化され、環境ノイズが除去される。周波数分解部108は、波形平滑化部107によって平滑化された電流波形を、ウェーブレットWavelet変換して、1以上の周波数成分に分解し、各周波数成分毎の時系列データを求める。なお、短時間フーリエ変換により、1以上の周波数成分に分解してもよい。特徴量算出部109は、周波数分解部108が求めた各時系列データから、各周波数成分毎の特徴量を算出する。特徴量算出部109は、各時系列データを所定の閾値で2値化することで、特徴量を求める。本実施形態では、この閾値は、各周波数に応じて複数用意されている。一般的に、周波数が高くなる程、電流値が低下する傾向となり、閾値を共通にすると、2値化の精度が落ちるおそれがある。これに対し、本実施形態では、各周波数に応じた閾値で2値化するため、検出精度の向上が図れる。なお、本実施形態の変形例として、検出対象となる電気機器毎に予め用意された閾値を用いて、各時系列データを2値化してもよい。この場合、例えば、電気機器Aでは、350Hzで30mA、電気機器Bでは、350Hzで1mAにする等、電気機器A、B用の閾値を用いて2値化を行う。したがって、この変形例においては、各周波数毎に、各電気機器検出用の特徴量が求められることになる。機器情報データベース110は、例えば、フラッシュメモリ等の読み書き可能な不揮発性の半導体メモリ図示せずやHDD上に構築され、複数の機器情報120を格納している。機器情報120は、図3に示すように、機器ID121と、機器特徴量122と、機器状態123と、から構成される。機器ID121は、検出対象の電気機器を識別するための情報であり、英数字等によって示される。機器特徴量122は、当該電気機器の動作状態が、機器状態123で示される場合に、検出が予測される特徴量を示す。即ち、特徴量算出部109によって算出された特徴量と、機器特徴量122とを対比することにより、その電気機器がどのような状態かを検出することができる。機器状態123は、当該電気機器の機器特徴量122で示される特徴量に対応する動作状態を示す。この動作状態には、例えば、当該電気機器のオンオフ状態が含まれる。また、動作状態には、電気機器のモード状態が含まれていてもよい。例えば、検出対象の電気機器がエアコンの場合、冷房、暖房、送風等の運転モードの状態も、動作状態として、機器状態123に設定してもよい。さらには、動作状態として、当該電気機器の異常状態を含めるようにしてもよい。例えば、配線不良等による電気機器の異常状態を検出できるように、かかる状態での特徴量を機器特徴量122に設定し、機器状態123に、異常状態の要因配線不良等を示す情報を設定する。機器状態検出部111は、特徴量算出部109により算出された特徴量と合致する機器特徴量122を有する機器情報120を、機器情報データベース110から検索する。この際、機器状態検出部111は、特徴量算出部109により算出された各周波数成分毎の特徴量の内、低い周波数成分から順に、検索元の特徴量として選択し、機器情報データベース110に格納されている機器特徴量122とマッチングさせる。機器状態検出部111は、上記による検索の結果から、図4に示す検出結果情報130を作成し、データ記憶部105に保存する。検出結果情報130の機器ID131及び機器状態133は、それぞれ、マッチングした機器情報120の機器ID121及び機器状態123と同一となる。検出日時132は、当該機器状態検出装置1が備える図示しない内部時計から取得した日時を示す。出力部112は、液晶表示器やCRT等を備え、所定のタイミングでデータ記憶部105にアクセスし、検出結果情報130を読み出して、その内容を所定の態様で、画面表示する。出力部112は、例えば、一定時間毎や、ユーザからの指示に応じて、データ記憶部105から検出結果情報130を読み出す。図5に、出力部112による画面表示例を示す。この例では、表示画面1120には、タイトル1121と、各電気機器毎の機器名1122及び機器状態1123が表示される。タイトル1121は、当該住居の名称住居名と所定の文字列の状況等を組み合わせたものである。住居名についての情報は、機器情報データベース110データ記憶部105でもよい。に予め保存されているものとする。機器名は、電気機器の名称通称等であり、出力部112は、機器IDと機器の名称とを対応付けたデータテーブル機器名称テーブルを参照することで、各電気機器の名称を取得する。機器名称テーブルは、機器情報データベース110データ記憶部105でもよい。に予め保存されているものとする。機器状態1123は、機器名1122に対応する電気機器の現在の動作状態を表す。例えば、入電源オン、切電源オフ等が表示される。また、例えば、エアコンであれば、冷房、暖房、送風等の運転モードが表示される。さらに、照明器3では、図5に示すように、点灯時間を表示してもよい。この場合、照明器3については、機器状態検出部111によって、照明器3がオンになってからの継続時間が計時され、検出結果情報130の機器状態133に、かかる継続時間が点灯時間として設定されるものとする。図6は、機器状態検出装置1が電気機器の動作状態を検出する手順を示すフローチャートである。以下、各ステップについて説明する。以下の処理は、機器状態検出装置1の電源がONされると、所定時間毎に繰り返し実行される。なお、以下においては、理解を容易にするため、テレビ4の動作状態を検出する場合を例にして説明する。テレビ4の電源がONされている場合、電力線5上の電流波形は、図7に示すようになる。この電流波形は、テレビ4特有の特徴を示し、このような波形は,商用電源電圧である電圧701の周期ごとに繰り返し再現される。ここで、電圧701の周波数は50Hz又は60Hzである。図7に示すような電流波形は、テレビ4の電源回路の固有性によって生み出される。電圧701が加わった場合、単なる抵抗器が負荷の場合には電圧701と相似な電流が得られる。これがテレビ4の電流702のように、電圧701と相似でない電流が得られるのは、テレビ4の電源回路としてコンデンサインプット型整流回路などを用いて交流を直流に変換しているためである。このとき、高調波を発するため、電流702のような特徴的な電流波形が得られるのである。このような整流回路は、回路自体の違いや電気機器の負荷の違いなどにより、電気機器毎に異なる高調波を発する。したがって、このような高調波の違いを検出することで、どのような電気機器が動いているのか、そして、その電気機器がどのような動作状態であるのかを判定することができる。このように、テレビ4の電源ON時に電力線5上を流れる電流が、電流センサ11によって計測されると、電流電圧変換部101は、電流センサ11によって変流された電流の波形を電流値から電圧値に変換するステップS101。そして、フィルタ部102は、電流電圧変換部101によって変換された電流波形から、特定周波数例えば、50Hzを超えた周波数成分の信号を通過させるステップS102。図8は、フィルタ部102によって、特定周波数のみを抽出したテレビ4の電流802と、そのときの電力線5の電圧801との関係を示すグラフである。ここでは、フィルタ部102が、例えば、カットオフ周波数500Hzの一次ハイパス線形フィルタで構成されている。フィルタ部102では、図7の電流702のうち、高周波域の信号のみが通過され、比較的パワーの大きい低周波成分の信号が除去される。これにより、フィルタ部102の通過後では、図8の電流802が示すように、高調波成分のみが際立つことになる。通常、あらゆる電気機器において、50Hzや60Hzなどの商用電源電圧と同じ周波数の電流成分が最もパワーが大きい。このため、これらの成分を残したまま、電流波形をAD変換してしまうと、高調波成分の分解能が悪くなる。したがって、フィルタ部102によって、このような低域の周波数成分を除去することにより、AD変換における分解能を向上させることができる。図6のフローに戻り、信号増幅部103は、フィルタ部102を通過した電流波形の電圧値を増幅するステップS103。AD変換部104は、信号増幅部103により増幅された電流波形の電圧値と、電圧センサ12が計測した電圧値と、をそれぞれアナログ値からデジタル値に変換するステップS104。AD変換部104は、変換したそれぞれのデジタル値をデータ記憶部105に保存する。波形区切り部106は、データ記憶部105に保存されているデジタル値化された電流波形を、商用電源電圧の周期毎に区切り、この区間のサンプル数が所定の数になるように調整するステップS105。波形平滑化部107は、同じサンプル数となった、N2以上の整数周期分区間分の電流波形を加算平均するステップS106。図9は、波形平滑化部107によって、波形を平滑化した後のテレビ4の電流902と、そのときの電力線5の電圧901との関係を示すグラフである。波形平滑化部107による加算平均により,商用電源電圧周期毎の再現性がない波の成分が除去される。図9の電流902が示すように、波形平滑化部107による処理前の電流図8の電流802波形から、環境ノイズが除去される。電流の高調波成分は非常に小さいため、環境ノイズに埋もれやすく、確実に計測することは難しい。このため、時間的にランダムに印加される環境ノイズと、商用電源電圧の周期と同じ周期で繰り返し再現する高調波成分を分離するためには、複数の区間の電流波形を加算平均して、確率的に環境ノイズのパワーを押さえ込むことが有効である。周波数分解部108は、波形平滑化部107によって平滑化された電流波形を、ウェーブレット変換して、1以上の周波数成分に分解し、各周波数成分毎の時系列データを求めるステップS107。特徴量算出部109は、周波数分解部108が求めた各時系列データから、各周波数成分毎の特徴量を算出するステップS108。図10は、特徴量算出部109によって、テレビ4の所定周波数成分の電流波形時系列データに対して、ウェーブレット変換を行った後のウェーブレット係数1002と、そのときの電力線5の電圧1001との関係を示すグラフである。図10に示すように、ウェーブレット係数1002には、所定の位置時点に、テレビ4固有のピーク1003が出現する。このピーク1003の位置は、電気機器毎に異なるため、ピーク1003がどの位置に現れたかを検出することにより、どのような電気機器が稼動しているかを判別することができる。なお、複数の電気機器が同時に稼動している場合、それぞれの電気機器毎の固有のピークが検出されるが、ウェーブレット変換では、ピークの幅が非常に狭くなるように変換されるため、電気機器毎のピークの位置が重なってしまう可能性を小さくし、電気機器の誤検知を少なくすることができる。図11は、特徴量算出部109によって、テレビ4に対応する、所定周波数成分における2値化したウェーブレット係数1102と、その時の電力線5の電圧との関係示したグラフである。ここでは、ウェーブレット係数を、0.1を閾値として2値化した例を示す。この場合、時間軸に対して、テレビ4固有のピークが出る位置では、ウェーブレット係数1102は1となり、ピーク値が出ない部分では、ウェーブレット係数1102は0となる。このピークに関しては、他の電気機器が同時に動いている場合には、それぞれのピークが別個に出現する。ウェーブレット係数の値自体は変動があるため、それをそのまま、マッチングの判定に用いると、誤検知の原因となり、不都合である。しかし、図11に示すように、2値化したウェーブレット係数1102を用いることで、誤差変動に強く、安定したマッチングを行うことができる。また、特徴量ウェーブレット係数を2値化することにより、機器情報データベース110に登録する機器情報120において、機器特徴量122のデータ量を大幅に小さくすることができる。具体的には、特徴量を倍精度実数で登録するのに比べると、データサイズを64分の1程度まで縮小することができる。機器状態検出部111は、特徴量算出部109によって算出された特徴量に合致する機器特徴量122を有する機器情報120を機器情報データベース110から検索するステップS109。例えば、算出された特徴量と、機器特徴量122の一致率が所定の値以上である場合、合致したとして判定される。以下、この合致判定について具体的に説明する。算出された特徴量と、機器特徴量122は、共に2値化された、0と1を要素に持つ時系列のベクトルである。機器状態検出部111は、機器特徴量122の1の位置において、算出された特徴量においても1であるかどうかを比較する。そして、両者が一致ヒットした割合スコアを、以下の式に基づいて計算する。スコア=Hヒット数/N機器特徴量122における1の数その結果、合致するものが存在した場合ステップS110;YES、上述した検出結果情報130を作成し、データ記憶部105に保存するステップS111。この場合、スコアが、所定値例えば、50以上である場合には、合致したと判定する。なお、合致する機器情報120が複数存在することもある。この場合、合致した全ての機器情報120に基づいて、複数の検出結果情報130が作成され、データ記憶部105に保存される。一方、合致するものが存在しない場合ステップS110;NO、ステップS112の処理に移行する。ステップS112では、所定時間、処理の実行が待機される。その後、再度、ステップS101に戻り、上述した処理が繰り返し実行される。出力部112は、所定のタイミング例えば、一定時間毎でデータ記憶部105にアクセスし、検出結果情報130を読み出して、その内容を所定の態様で、画面表示する。以上説明したように、本発明の本実施形態に係る機器状態検出装置1によれば、検出対象となる全電気機器の動作状態の組合せ学習等を行う必要がないため、スムーズに運用でき、また、大容量のメモリも必要がなく、低コストで実現できる。また、機器状態検出装置1は、商用電源周波数のゼロクロス地点を起点とした、所定の複数の周波数毎の高調波電流発生地点を、電気機器固有の特徴量として使用するため、瞬間的に発生した電気機器固有の高調波電流を捉えることができ、様々な電気機器の動作状態について、その検出精度の向上が図れる。なお、本実施形態の変形例として、以下のような様々な構成も採用可能である。例えば、機器状態検出部111は、算出された特徴量と機器特徴量122との合致判定を、両ベクトル間の距離に基づいて、合致判定を行ってもよい。ベクトル間距離は、下記の式1又は式2を用いて算出する。上記式1及び式2において、X1~Xnは、算出された1周期1区間分の特徴量を示し、Y1~Ynは、機器情報データベース110上のある電気機器に対応した1周期分の特徴量を示す。例えば、機器状態検出部111は、算出したベクトル間距離が、予め決められた閾値以下の場合に、両特徴量が合致したと判定する。また、特徴量は、必ずしも2値化せずに、周波数分解部108が求めた各時系列データを特徴量として採用してもよい。この場合、機器情報データベース110に登録される機器情報120の機器特徴量122には、2値化していない時系列データが設定される。そして、上記の場合の合致判定は、上述したベクトル間距離や、あるいは、電気機器毎に用意した機械判別器を用いて行う。機械判別器は、例えば、ニューラルネットワークやサポートベクタマシン等で構成される。また、機器状態検出部111において、以下のような理由により、半周期ずらした特徴量でマッチングを行う処理をさらに行うようにしてもよい。一般に、多くの電気機器において、その高調波電流は、半周期毎に同じような傾向で発生する。しかし、電源回路に半波整流回路を用いる電気機器例えば、ドライヤー等では、一方の半周期のみ、高調波電流が発生する。このような電気機器では、例えば、プラグをコンセントに逆接続すると、機器状態検出装置1においては、高調波が半周期ずれたデータが計測されることになる。そこで、機器状態検出部111において、半周期ずらした特徴量でのマッチングをさらに行うことで、このような半波整流回路を用いる電気機器の動作状態も確実に検出できるようになる。この場合のマッチングにおいて、算出された特徴量又は機器情報120の機器特徴量122の何れを半周期ずらすかは任意である。また、AD変換部104、波形区切り部106、波形平滑化部107、周波数分解部108、特徴量算出部109、機器状態検出部111等の機能は、例えば、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuit等のハードウェアで実現されてもよいし、マイコンやCPU等が所定のプログラムを実行することによる論理的処理で実現されてもよい。また、機器状態検出装置1が、所定の通信方式にて外部機器と通信すための通信インタフェースをさらに備え、出力部112は、機器状態検出部111により作成された検出結果情報130を、外部機器例えば、同一の住居2に設置されたパーソナルコンピュータや、遠隔地に設置されたデータサーバ等に送信してもよい。この場合、出力部112は、必ずしも、液晶表示器やCRT等を備える必要はなく、外部機器によって、図5に示すような検出結果を画面表示すればよい。また、上記の通信インタフェースを介して、外部機器から最新の機器情報120をダウンロードし、機器情報データベース110に反映できるようにしてもよい。このようにすれば、常時最新の状態に機器情報データベース110の内容を維持することが可能になる。また、機器状態検出装置1の2つの機能、即ち、特徴量算出機能と、機器状態検出機能と、をそれぞれ別体の装置で実現してもよい。この場合のシステム機器状態検出システムは、特徴量算出機能を備えた特徴量算出装置と、機器状態検出機能を備えた機器状態検出装置と、から構成される。特徴量算出装置及び機器状態検出装置は、それぞれ、相互のデータ通信可能となるように、所定の通信方式に則った通信インタフェースを備える。具体的には、特徴量算出装置は、電流センサ11及び電圧センサ12を備えると共に、機器状態検出装置1の各構成部のうち、電流電圧変換部101、フィルタ部102、信号増幅部103、AD変換部104、データ記憶部105、波形区切り部106、波形平滑化部107、周波数分解部108、特徴量算出部109等を備える。また、機器状態検出装置は、機器状態検出装置1の各構成部のうち、機器情報データベース110、機器状態検出部111、出力部112等を備える。上記の機器状態検出システムにおいて、特徴量算出装置は、電流センサ11及び電圧センサ12の計測結果から、動作中の電気機器の特徴量を算出し、算出した特徴量を機器状態検出装置に送信する。そして、機器状態検出装置は、特徴量算出装置から送信された特徴量と、機器情報データベース110の内容と、に基づいて、電気機器の動作状態を検出し、その結果を出力する。実施形態2続いて、本発明の実施形態2に係る機器状態検出装置について説明する。図12に示すように、実施形態2の機器状態検出装置1Aは、本体装置10Aと、電流センサ11と、電圧センサ12と、から構成される。機器状態検出装置1Aの設置態様は、実施形態1の機器状態検出装置1と同様図1参照である。本体装置10Aは、電流電圧変換部101と、周波数分解部113と、信号増幅部103と、AD変換部104と、データ記憶部105と、波形区切り部106と、波形平滑化部107と、特徴量算出部109と、機器情報データベース110と、機器状態検出部111と、出力部112と、を備える。本実施形態の機器状態検出装置1Aは、電流電圧変換部101と信号増幅部103との間に、フィルタ部102に換えて、周波数分解部113が追加され、また、波形平滑化部107と特徴量算出部109との間の周波数分解部108が除去されている点が、実施形態1の機器状態検出装置1と異なる。周波数分解部113は、電流電圧変換部101からの電流信号を、複数の周波数成分に分解するフィルタバンクバンドパスフィルタのアレイで構成される。したがって、信号増幅部103には、所定の複数の周波数成分に分解された電流信号が入力される。信号増幅部103では、各周波数に応じた好適な信号増幅率が設定されている。このため、電流値の小さい周波数成分であっても、高分解能でAD変換でき、検出精度の向上が図れる。なお、本実施形態の変形例として、上記の実施形態1と同様の変形例を採用することが可能である。本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。"