JP2020148624A - Signal processing device, program and method - Google Patents

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Abstract

To enable a natural vibration component to be appropriately detected even when a large vibration is unobtainable or when the noise component of a sensor is large.SOLUTION: A signal processing device of the present invention comprises: average value calculation means for calculating the average value of each frequency component on the basis of a plurality of frequency analysis results successively obtained by frequency analyzing time-series data; maximum value calculation means for calculating the maximum value of each frequency component on the basis of a plurality of frequency analysis results successively obtained by frequency analyzing time-series data; normalization means for normalizing the average and maximum values of each frequency component; and output means for outputting the result of normalization by the normalization means and selected by comparing the average and maximum values of each frequency component, as an amplitude value of each frequency component.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

この発明は、信号処理装置、プログラム及び方法に関するものである。 The present invention relates to signal processing devices, programs and methods.

例えば、橋梁等のように振動する構造物の健全性を判断する技術として特許文献１に開示されるものがある。特許文献１の記載技術は、構造物の振動特性を分析する際に、振動する構造物に加速度センサを取り付け、加速度センサにより得られた加速度情報をデジタル化した数値に、高速フーリエ変換を施して周波数スペクトルを求める。そして、所定時間分の周波数スペクトルを周波数成分毎に平均化する。このように、周波数スペクトルを周波数成分毎に平均化することにより、突発的な周波数成分を低減し、定常的な周波数成分を抽出することができる。 For example, there is one disclosed in Patent Document 1 as a technique for determining the soundness of a vibrating structure such as a bridge. In the technique described in Patent Document 1, when analyzing the vibration characteristics of a structure, an acceleration sensor is attached to the vibrating structure, and the acceleration information obtained by the acceleration sensor is digitized and subjected to a fast Fourier transform. Find the frequency spectrum. Then, the frequency spectra for a predetermined time are averaged for each frequency component. By averaging the frequency spectrum for each frequency component in this way, it is possible to reduce sudden frequency components and extract stationary frequency components.

特開２０００−１８６９８４号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2000-186984

しかしながら、所定時間分の計測した周波数スペクトルを周波数成分毎に平均化した場合、測定中、大きな振動が常に発生しているとは限らないため、周波数スペクトルの振幅は、センサの雑音成分だけではなく、固有振動成分も含め全体的に小さくなり、雑音成分の周波数スペクトルの振幅に対する固有振動成分の周波数スペクトルの振幅の比が、平均化する前よりも小さくなる。このため、大きな振動が得られない場合や、センサの雑音成分が大きい場合に固有振動成分の検出が困難となることや、誤った振動成分を検出してしまう可能性がある。 However, when the frequency spectrum measured for a predetermined time is averaged for each frequency component, a large vibration is not always generated during the measurement, so that the amplitude of the frequency spectrum is not limited to the noise component of the sensor. , The ratio of the amplitude of the frequency spectrum of the natural vibration component to the amplitude of the frequency spectrum of the noise component becomes smaller as a whole including the natural vibration component, than before averaging. Therefore, when a large vibration cannot be obtained or when the noise component of the sensor is large, it may be difficult to detect the natural vibration component, or an erroneous vibration component may be detected.

そのため、大きな振動が得られない場合や、センサの雑音成分が大きい場合でも、固有振動成分を適切に検出することができる信号処理装置、プログラム及び方法を適用しようとするものである。 Therefore, it is intended to apply a signal processing device, a program, and a method capable of appropriately detecting the natural vibration component even when a large vibration cannot be obtained or the noise component of the sensor is large.

かかる課題を解決するために、第１の本発明の信号処理装置は、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出する最大値算出手段と、各周波数成分の平均値及び最大値を正規化する正規化手段と、正規化手段により正規化された、各周波数成分の平均値と最大値との比較により選択したものを、各周波数成分の振幅値として出力する出力手段とを備えることを特徴とする。 In order to solve such a problem, the first signal processing apparatus of the present invention calculates an average value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results sequentially obtained by frequency analysis of time series data. A value calculation means, a maximum value calculation means for calculating the maximum value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results sequentially obtained by frequency analysis of time series data, and an average value and a maximum value of each frequency component. It is provided with a normalization means for normalizing and an output means for outputting the one selected by comparing the average value and the maximum value of each frequency component, which is normalized by the normalization means, as the amplitude value of each frequency component. It is characterized by that.

第２の本発明の信号処理装置は、時系列データの周波数分析をして逐次得られる周波数分析結果に基づいて、各周波数分析結果の各周波数成分の振幅値の合計値を算出する合計値算出手段と、合計値算出手段により算出された合計値が閾値以上である複数の周波数分析結果の各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、平均値算出手段により算出された各周波数成分の平均値を、各周波数成分の振幅値として出力する出力手段とを備えることを特徴とする。 The second signal processing apparatus of the present invention calculates the total value of the amplitude values of each frequency component of each frequency analysis result based on the frequency analysis results obtained by frequency analysis of the time series data. Means, an average value calculation means for calculating the average value of each frequency component of a plurality of frequency analysis results whose total value calculated by the total value calculation means is equal to or larger than a threshold value, and each frequency component calculated by the average value calculation means. It is characterized by including an output means for outputting the average value of the above as an amplitude value of each frequency component.

第３の本発明の信号処理プログラムは、コンピュータを、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出する最大値算出手段と、各周波数成分の平均値及び最大値を正規化する正規化手段と、正規化手段により正規化された、各周波数成分の平均値と最大値との比較により選択したものを、各周波数成分の振幅値として出力する出力手段として機能させることを特徴とする。 The third signal processing program of the present invention comprises an average value calculation means for calculating an average value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results sequentially obtained by frequency analysis of time-series data. A maximum value calculation means for calculating the maximum value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results obtained sequentially by frequency analysis of time series data, and a normal for normalizing the average value and the maximum value of each frequency component. It is characterized in that the normalization means and the one selected by comparing the average value and the maximum value of each frequency component normalized by the normalization means are made to function as an output means for outputting as an amplitude value of each frequency component. ..

第４の本発明の信号処理プログラムは、コンピュータを、時系列データの周波数分析をして逐次得られる周波数分析結果に基づいて、各周波数分析結果の各周波数成分の振幅値の合計値を算出する合計値算出手段と、合計値算出手段により算出された合計値が閾値以上である複数の周波数分析結果の各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、平均値算出手段により算出された各周波数成分の平均値を、各周波数成分の振幅値として出力する出力手段として機能させることを特徴とする。 The fourth signal processing program of the present invention calculates the total value of the amplitude values of each frequency component of each frequency analysis result based on the frequency analysis result obtained by sequentially analyzing the frequency of the time series data by the computer. Calculated by the total value calculation means, the average value calculation means for calculating the average value of each frequency component of a plurality of frequency analysis results whose total value calculated by the total value calculation means is equal to or larger than the threshold value, and the average value calculation means. It is characterized in that it functions as an output means for outputting the average value of each frequency component as an amplitude value of each frequency component.

第５の本発明の信号処理方法は、平均値算出手段が、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出し、最大値算出手段が、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出し、正規化手段が、各周波数成分の平均値及び最大値を正規化し、出力手段が、正規化手段により正規化された、各周波数成分の平均値と最大値との比較により選択したものを、各周波数成分の振幅値として出力することを特徴とする。 In the fifth signal processing method of the present invention, the average value calculating means calculates the average value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results sequentially obtained by frequency analysis of time series data, and the maximum value. The calculation means calculates the maximum value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results obtained sequentially by frequency analysis of the time series data, and the normalization means calculates the average value and the maximum value of each frequency component. It is characterized in that the normalized and output means selects the one selected by comparing the average value and the maximum value of each frequency component, which is normalized by the normalizing means, as the amplitude value of each frequency component.

第６の本発明の信号処理方法は、合計値算出手段が、時系列データの周波数分析をして逐次得られる周波数分析結果に基づいて、各周波数分析結果の各周波数成分の振幅値の合計値を算出し、平均値算出手段が、合計値算出手段により算出された合計値が閾値以上である複数の周波数分析結果の各周波数成分の平均値を算出し、出力手段が、平均値算出手段により算出された各周波数成分の平均値を、各周波数成分の振幅値として出力することを特徴とする。 In the sixth signal processing method of the present invention, the total value calculating means performs frequency analysis of time-series data, and based on the frequency analysis results obtained sequentially, the total value of the amplitude values of each frequency component of each frequency analysis result. Is calculated, the average value calculation means calculates the average value of each frequency component of a plurality of frequency analysis results for which the total value calculated by the total value calculation means is equal to or greater than the threshold value, and the output means uses the average value calculation means. It is characterized in that the calculated average value of each frequency component is output as an amplitude value of each frequency component.

本発明によれば、大きな振動が得られない場合や、センサの雑音成分が大きい場合でも、固有振動成分を適切に検出することができる。 According to the present invention, the natural vibration component can be appropriately detected even when a large vibration cannot be obtained or the noise component of the sensor is large.

第１の実施形態に係る信号処理装置の内部構成を示す内部構成図である。It is an internal block diagram which shows the internal structure of the signal processing apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第１の実施形態に係る監視システムの全体構成の一例を示す全体構成図である。It is an overall configuration diagram which shows an example of the overall configuration of the monitoring system which concerns on 1st Embodiment. 第１の実施形態に係る出力処理部の処理動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing operation of the output processing part which concerns on 1st Embodiment. 第１の実施形態に係る信号処理装置による信号処理を適用した実施例を説明する説明図である（その１）。It is explanatory drawing explaining the Example which applied the signal processing by the signal processing apparatus which concerns on 1st Embodiment (the 1). 第１の実施形態に係る信号処理装置による信号処理を適用した実施例を説明する説明図である（その２）。It is explanatory drawing explaining the Example which applied the signal processing by the signal processing apparatus which concerns on 1st Embodiment (the 2). 第２の実施形態に係る信号処理装置の内部構成を示す内部構成図である。It is an internal block diagram which shows the internal structure of the signal processing apparatus which concerns on 2nd Embodiment. 第２の実施形態に係る出力処理部の処理動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing operation of the output processing part which concerns on 2nd Embodiment. 第２の実施形態に係る信号処理装置による信号処理を適用した実施例を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the Example which applied the signal processing by the signal processing apparatus which concerns on 2nd Embodiment.

（Ａ）第１の実施形態
以下では、本発明に係る信号処理装置、プログラム及び方法の第１の実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。 (A) First Embodiment In the following, the first embodiment of the signal processing apparatus, program and method according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

（Ａ−１）第１の実施形態の構成
［監視システム］
図２は、第１の実施形態に係る監視システムの全体構成の一例を示す全体構成図である。 (A-1) Configuration of First Embodiment [Monitoring System]
FIG. 2 is an overall configuration diagram showing an example of the overall configuration of the monitoring system according to the first embodiment.

図２において、第１の実施形態に係る監視システム５は、１又は複数のセンサ機器１（１−１〜１−ｎ；ｎは整数）、親機２、監視装置３を有する。 In FIG. 2, the monitoring system 5 according to the first embodiment includes one or a plurality of sensor devices 1 (1-1 to 1-n; n is an integer), a master unit 2, and a monitoring device 3.

監視システム５は、監視対象とする構造物にセンサを取り付け、センサが構造物の振動データを検知し、センサからの振動データに基づいて、構造物の健全性を監視する。監視対象とする構造物は、例えば橋梁、建物などのように振動を伴う構造物とすることができる。また、この実施形態では、構造物の振動データを検知するセンサが、加速度センサである場合を例示するが、加速度センサに限定されず、振動データを計測することができるものを適用できる。 The monitoring system 5 attaches a sensor to the structure to be monitored, the sensor detects the vibration data of the structure, and monitors the soundness of the structure based on the vibration data from the sensor. The structure to be monitored can be a structure that vibrates, such as a bridge or a building. Further, in this embodiment, the case where the sensor for detecting the vibration data of the structure is an acceleration sensor is illustrated, but the sensor is not limited to the acceleration sensor, and a sensor capable of measuring the vibration data can be applied.

センサ機器１は、構造物に取り付けられた加速度センサからセンサデータを取得し、所定時間毎に若しくは常時、センサデータを含む情報を親機２に送信する。センサ機器１は、主として、センサ部、通信部、電池部等を有する。 The sensor device 1 acquires sensor data from an acceleration sensor attached to the structure, and transmits information including the sensor data to the master unit 2 at predetermined time intervals or at all times. The sensor device 1 mainly has a sensor unit, a communication unit, a battery unit, and the like.

親機２は、１又は複数のセンサ機器１からセンサデータを含む情報を取得して監視装置３に与える。なお、センサ機器１と親機２との間の通信回線は、有線回線であっても良いし、無線回線であってもよい。また通信方式も特に限定されるものではなく、種々の方式を広く適用することができる。 The master unit 2 acquires information including sensor data from one or a plurality of sensor devices 1 and gives it to the monitoring device 3. The communication line between the sensor device 1 and the master unit 2 may be a wired line or a wireless line. Further, the communication method is not particularly limited, and various methods can be widely applied.

監視装置３は、親機２を介して、１又は複数のセンサ機器１から取得したデータを用いて、監視対象とする構造物の健全性を監視し評価する。なお、監視装置３が、親機２としての機能を備えるようにしてもよく、その場合、１又は複数のセンサ機器１からのデータを直接取得できる。 The monitoring device 3 monitors and evaluates the soundness of the structure to be monitored by using the data acquired from one or a plurality of sensor devices 1 via the master unit 2. The monitoring device 3 may be provided with a function as the master unit 2, and in that case, data from one or a plurality of sensor devices 1 can be directly acquired.

［信号処理装置］
図１は、第１の実施形態に係る信号処理装置の内部構成を示す内部構成図である。 [Signal processing device]
FIG. 1 is an internal configuration diagram showing an internal configuration of the signal processing device according to the first embodiment.

図１において、信号処理装置１００は、入力処理部１１０、演算処理部１２０、出力処理部１３０を有する。 In FIG. 1, the signal processing device 100 includes an input processing unit 110, an arithmetic processing unit 120, and an output processing unit 130.

信号処理装置１００は、構造物に取り付けられた加速度センサ２００から時系列の加速度データを取得することができるのであれば、図２のセンサ機器１に搭載されるようにしても良いし、又は、図２の親機２や監視装置３に搭載されるようにしても良い。 The signal processing device 100 may be mounted on the sensor device 1 of FIG. 2 as long as it can acquire time-series acceleration data from the acceleration sensor 200 attached to the structure. It may be mounted on the master unit 2 or the monitoring device 3 of FIG.

また、信号処理装置１００を構成する入力処理部１１０、演算処理部１２０及び出力処理部１３０の各機能若しくは複数の機能を組み合わせたものが、それぞれ異なる装置上で実施されるようにするため分散配置されるようにしてもよい。この実施形態では、説明を簡単にするために、例えば、図１の信号処理装置１００が１台の装置に搭載されている場合を想定して説明する。いずれにしても、信号処理装置１００は、加速度センサ２００から時系列の加速度データを取得し、取得した加速度データに対して周波数分析を行ない、その結果として各周波数成分の振幅値を出力する。 Further, in order to ensure that the functions of the input processing unit 110, the arithmetic processing unit 120, and the output processing unit 130, or a combination of a plurality of functions, which constitute the signal processing device 100, are executed on different devices, they are distributed. It may be done. In this embodiment, for the sake of simplicity, for example, the case where the signal processing device 100 of FIG. 1 is mounted on one device will be described. In any case, the signal processing device 100 acquires time-series acceleration data from the acceleration sensor 200, performs frequency analysis on the acquired acceleration data, and outputs the amplitude value of each frequency component as a result.

なお、信号処理装置１００のハードウェア構成は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＥＰＯＭ等を有するパーソナルコンピュータやマイコン等の装置とすることができ、ＣＰＵが、ＲＯＭに格納されているプログラム（例えば信号処理プログラム等）を実行することにより、後述する信号処理を実現することができる。また信号処理プログラムがインストールされることにより信号処理装置１００の機能が実現されるようにしても良い。 The hardware configuration of the signal processing device 100 can be, for example, a device such as a personal computer or a microcomputer having a CPU, ROM, RAM, EEPOM, etc., and the CPU is a program (for example, a signal) stored in the ROM. By executing a processing program or the like), signal processing described later can be realized. Further, the function of the signal processing device 100 may be realized by installing the signal processing program.

加速度センサ２００は、構造物に取り付けられて、構造物の振動に応じた加速度変動を計測し、アナログ信号である加速度変動波形をデジタル変換して時系列の加速度データを出力する。なお、図１には図示しないが、必要に応じて、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部等を設けて、加速度センサ２００が計測したアナログ信号をデジタル信号に変換する。加速度センサ２００から出力された加速度データは、信号処理装置１００に入力される。 The acceleration sensor 200 is attached to the structure, measures the acceleration fluctuation according to the vibration of the structure, digitally converts the acceleration fluctuation waveform which is an analog signal, and outputs the time-series acceleration data. Although not shown in FIG. 1, an A / D (analog / digital) conversion unit or the like is provided as needed to convert the analog signal measured by the acceleration sensor 200 into a digital signal. The acceleration data output from the acceleration sensor 200 is input to the signal processing device 100.

入力処理部１１０は、後述する演算処理部１２０に入力するデータの前処理を行なう部分である。具体的に、入力処理部１１０は、加速度センサ２００から時系列の加速度データを入力し、入力された加速度データの整列処理やフィルタ処理等を行ない、処理後の加速度データを演算処理部１２０に与える。 The input processing unit 110 is a part that performs preprocessing of data to be input to the arithmetic processing unit 120, which will be described later. Specifically, the input processing unit 110 inputs time-series acceleration data from the acceleration sensor 200, performs alignment processing and filtering processing of the input acceleration data, and gives the processed acceleration data to the arithmetic processing unit 120. ..

演算処理部１２０は、入力処理部１１０により処理された加速度データに対して周波数分析処理を行なう部分である。具体的に、演算処理部１２０は、入力された加速度データに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行ない、周波数の強度分布である周波数分析結果（演算結果）を出力処理部１３０に与える。 The arithmetic processing unit 120 is a unit that performs frequency analysis processing on the acceleration data processed by the input processing unit 110. Specifically, the arithmetic processing unit 120 performs a fast Fourier transform (FFT) on the input acceleration data, and outputs a frequency analysis result (calculation result), which is a frequency intensity distribution, to the output processing unit 130. give.

出力処理部１３０は、演算処理部１２０の演算結果に対して後処理を行なう部分である。出力処理部１３０は、時系列加速度データの高速フーリエ変換された複数のスペクトルに基づいて、各周波数成分の平均値を算出する平均値算出部１３１、時系列加速度データの高速フーリエ変換された複数のスペクトルに基づいて、各周波数成分の最大値を算出する最大値算出部１３２、各周波数成分の平均値及び最大値を正規化する正規化部１３３、正規化部により正規化された、各周波数成分の平均値と最大値とを比較し最小値を選択したものを、各周波数成分の振幅値として出力する出力部１３４を有する。なお、出力処理部１３０の詳細な処理の説明は、動作の項で詳細に説明する。 The output processing unit 130 is a part that performs post-processing on the calculation result of the calculation processing unit 120. The output processing unit 130 includes an average value calculation unit 131 that calculates the average value of each frequency component based on a plurality of fast Fourier transformed spectra of the time series acceleration data, and a plurality of fast Fourier transformed spectra of the time series acceleration data. Maximum value calculation unit 132 that calculates the maximum value of each frequency component based on the spectrum, normalization unit 133 that normalizes the average value and maximum value of each frequency component, and each frequency component normalized by the normalization unit. It has an output unit 134 that compares the average value and the maximum value of the above values and selects the minimum value, and outputs the value as the amplitude value of each frequency component. The detailed processing of the output processing unit 130 will be described in detail in the section of operation.

（Ａ−２）第１の実施形態の動作
次に、第１の実施形態に係る信号処理装置１００における信号処理の動作を、図面を用いて説明する。 (A-2) Operation of First Embodiment Next, the operation of signal processing in the signal processing device 100 according to the first embodiment will be described with reference to the drawings.

図１において、構造物に取り付けられている加速度センサ２００が、構造物の振動に応じた加速度変動を計測する。アナログ信号である加速度変動波形はデジタル信号に変換され、デジタル信号の加速度データが、信号処理装置１００の入力処理部１１０に入力される。 In FIG. 1, the acceleration sensor 200 attached to the structure measures the acceleration fluctuation according to the vibration of the structure. The acceleration fluctuation waveform, which is an analog signal, is converted into a digital signal, and the acceleration data of the digital signal is input to the input processing unit 110 of the signal processing device 100.

入力処理部１１０に入力された時系列の加速度データは、入力処理部１１０により入力データの整列やフィルタ処理等が施され、処理後の加速度データが演算処理部２２０に出力される。 The time-series acceleration data input to the input processing unit 110 is subjected to input data alignment, filtering, and the like by the input processing unit 110, and the processed acceleration data is output to the arithmetic processing unit 220.

入力処理部１１０により処理された時系列の加速度データは、演算処理部１２０により高速フーリエ変換されて、周波数分析結果が得られる。つまり、時間軸上で時系列に変動する加速度データが周波数軸上の強度分布のデータに変換される。 The time-series acceleration data processed by the input processing unit 110 is fast Fourier transformed by the arithmetic processing unit 120 to obtain a frequency analysis result. That is, the acceleration data that fluctuates in time series on the time axis is converted into the intensity distribution data on the frequency axis.

ここで、入力処理部１１０から演算処理部１２０へのデータ入力は、加速度センサ２００から出力される時系列の加速度データが、演算処理部１２０による高速フーリエ変換のために必要なデータ数がそろった時点で逐次実施される。例えば、高速フーリエ変換に係るデータ数がＮ個の場合、加速度データ数がＮ個に達した時点で、入力処理部１１０から演算処理部１２０に入力されるようにする。そのため、演算処理部１２０により高速フーリエ変換された演算結果の出力も逐次行なわれる。 Here, in the data input from the input processing unit 110 to the arithmetic processing unit 120, the time-series acceleration data output from the acceleration sensor 200 has the same number of data required for the fast Fourier transform by the arithmetic processing unit 120. It will be carried out sequentially at the time. For example, when the number of data related to the fast Fourier transform is N, the input processing unit 110 inputs the data to the arithmetic processing unit 120 when the number of acceleration data reaches N. Therefore, the calculation result obtained by the fast Fourier transform by the calculation processing unit 120 is also sequentially output.

ここで、すべての時系列の加速度データが一度に演算処理部１２０に入力されることに限定されず、時系列加速度データの一部区間を切り取って演算処理部１２０に入力されるようにしてもよく、その後の加速度データについては、切り取る区間の開始位置を時間軸上で後方にずらして（移行して）演算処理部１２０に入力されるようにしてもよい。この場合でも、演算処理部１２０から逐次出力される演算結果も時系列のものとなる。そして、演算処理部１２０による演算結果が、出力処理部１３０に入力される。 Here, the acceleration data of all the time series is not limited to being input to the arithmetic processing unit 120 at once, and even if a part of the time series acceleration data is cut out and input to the arithmetic processing unit 120. Often, the subsequent acceleration data may be input to the arithmetic processing unit 120 by shifting (shifting) the start position of the section to be cut backward on the time axis. Even in this case, the calculation results sequentially output from the calculation processing unit 120 are also in time series. Then, the calculation result by the calculation processing unit 120 is input to the output processing unit 130.

図３は、第１の実施形態に係る出力処理部１３０の処理動作を示すフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart showing a processing operation of the output processing unit 130 according to the first embodiment.

出力処理部１３０では、入力されたデータは、全ての周波数成分が入力された時点での周波数成分毎の絶対値の平均値が算出され、周波数成分毎の絶対値の平均値（以下、平均値（Ａ）とも呼ぶ。）が一時保存される（Ｆ１０１）。 In the output processing unit 130, the average value of the absolute values for each frequency component at the time when all the frequency components are input is calculated for the input data, and the average value of the absolute values for each frequency component (hereinafter, the average value). (Also referred to as (A)) is temporarily stored (F101).

具体的には、高速フーリエ変換されたスペクトルは、周波数成分毎に、データ値の絶対値が求められる。初期段階では、各周波数成分の絶対値が保存される。また、後述するように、Ｆ１０３の結果出力判定に係る判定基準までの間、Ｆ１０１〜Ｆ１０３の処理は繰り返し実施される。そのため、演算処理部１２０からの演算結果が入力されるたびに、出力処理部１３０は、今回入力された各周波数成分の値（絶対値）と、保存している各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）とに基づいて、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）が算出されて保存される。換言すると、出力処理部１３０は、高速フーリエ変換されたスペクトルが入力されると、今回入力された各周波数成分の絶対値と、保存している各周波数成分の絶対値の平均値（平均値（Ａ））とに基づいて、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）を更新して保存する。保存される各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）はそれぞれ、データが入力されるたびに更新される。したがって、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）は、各周波数成分の時系列データに基づいて算出されるものである。 Specifically, in the fast Fourier transformed spectrum, the absolute value of the data value is obtained for each frequency component. In the initial stage, the absolute value of each frequency component is preserved. Further, as will be described later, the processes of F101 to F103 are repeatedly executed until the determination criterion related to the result output determination of F103. Therefore, each time the calculation result from the calculation processing unit 120 is input, the output processing unit 130 averages the value (absolute value) of each frequency component input this time and the absolute value of each stored frequency component. Based on the value (A), the average value (A) of the absolute values of each frequency component is calculated and stored. In other words, when the fast Fourier transformed spectrum is input, the output processing unit 130 receives the average value of the absolute value of each frequency component input this time and the absolute value of each stored frequency component (average value (average value (average value)). Based on A)), the average value (A) of the absolute values of each frequency component is updated and saved. The average value (A) of the absolute values of each stored frequency component is updated each time data is input. Therefore, the average value (A) of the absolute values of each frequency component is calculated based on the time series data of each frequency component.

また、出力処理部１３０に入力されたデータと保存しているデータに基づいて、周波数成分毎に絶対値の最大値を比較して、いずれかの大きい値を周波数成分の最大値（以下、最大値（Ｂ）とも呼ぶ。）として一時保存する（Ｆ１０２）。 Further, based on the data input to the output processing unit 130 and the stored data, the maximum value of the absolute value is compared for each frequency component, and any larger value is the maximum value of the frequency component (hereinafter, maximum). It is also temporarily stored as a value (B) (F102).

具体的には、初期段階では、各周波数成分の絶対値が保存されている。また、上述したように、Ｆ１０３の結果出力判定に係る判定基準までの間、Ｆ１０１〜Ｆ１０３の処理は繰り返し実施される。そのため、出力処理部１３０は、今回入力された各周波数成分の値（絶対値）と、保存している各周波数成分の絶対値（Ｂ）とを比較して、いずれかの大きい値を各周波数成分の絶対値（Ｂ）として保存する。換言すると、出力処理部１３０は、高速フーリエ変換されたスペクトルが入力されると、今回入力された各周波数成分の絶対値と、過去の各周波数成分の絶対値の最大値（Ｂ）との比較結果に基づいて、各周波数成分の絶対値の最大値（Ｂ）を求める。 Specifically, in the initial stage, the absolute value of each frequency component is stored. Further, as described above, the processes of F101 to F103 are repeatedly executed until the determination criterion related to the result output determination of F103. Therefore, the output processing unit 130 compares the value (absolute value) of each frequency component input this time with the absolute value (B) of each stored frequency component, and sets one of the larger values for each frequency. Store as the absolute value (B) of the component. In other words, when the fast Fourier transformed spectrum is input, the output processing unit 130 compares the absolute value of each frequency component input this time with the maximum value (B) of the absolute value of each past frequency component. Based on the result, the maximum value (B) of the absolute value of each frequency component is obtained.

出力処理部１３０は、所定の判定基準に基づいて、結果（すなわち、各周波数成分の平均値（Ａ）、最大値（Ｂ））を出力するか否かを判定する（Ｆ１０３）。 The output processing unit 130 determines whether or not to output the result (that is, the average value (A) and the maximum value (B) of each frequency component) based on a predetermined determination criterion (F103).

ここで、所定の判定基準は、計測時間が終了したか否か、あるいは、計測中であっても所定時間が設定されている場合には、その所定時間が経過したか否かとする。換言すると、前記結果を出力する所定の判定基準は、計測時間又は所定の設定時間が経過したタイミングとする。 Here, the predetermined determination criterion is whether or not the measurement time has ended, or whether or not the predetermined time has elapsed even during the measurement, if the predetermined time is set. In other words, the predetermined criterion for outputting the result is the timing at which the measurement time or the predetermined set time has elapsed.

Ｆ１０３において、所定の判定基準に基づいて結果を出力しないと判定された場合、処理はＦ１０１に戻り、Ｆ１０１〜Ｆ１０３の処理が繰り返される。この場合、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）及び最大値（Ｂ）は逐次更新される。一方、Ｆ１０３において、所定の判定基準に基づいて結果を出力すると判定された場合、処理はＦ１０４に移行する。 When it is determined in F103 that the result is not output based on a predetermined determination criterion, the process returns to F101, and the processes of F101 to F103 are repeated. In this case, the average value (A) and the maximum value (B) of the absolute values of each frequency component are sequentially updated. On the other hand, when it is determined in F103 that the result is output based on a predetermined determination criterion, the process shifts to F104.

出力処理部１３０は、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）と最大値（Ｂ）の大きさ（振幅）をそろえるために正規化を実施する（Ｆ１０４）。正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）を平均値（Ａ´）と表現し、正規化後の各周波数成分の絶対値の最大値（Ｂ）を最大値（Ｂ´）と表現する。 The output processing unit 130 performs normalization in order to make the magnitudes (amplitudes) of the average value (A) and the maximum value (B) of the absolute values of each frequency component uniform (F104). The average value (A) of the absolute value of each frequency component after normalization is expressed as the average value (A'), and the maximum value (B) of the absolute value of each frequency component after normalization is the maximum value (B'). It is expressed as.

ここで、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）と最大値（Ｂ）の正規化処理は、次のような処理を用いることができる。まず、出力処理部１３０は、周波数成分毎の平均値（Ａ）のうち最大値（Ａｍａｘ）を導出する。そして、各周波数成分の平均値（Ａ）を、最大値（Ａｍａｘ）で除算する。同様に、最大値（Ｂ）の正規化処理も、周波数成分ごとの最大値（Ｂ）のうち最大値（Ｂｍａｘ）を導出する。そして、各周波数成分の最大値（Ｂ）を、最大値（Ｂｍａｘ）で除算する。この正規化処理により、平均値（Ａ）と最大値（Ｂ）共に、最大値が一定となる。 Here, the following processing can be used for the normalization processing of the average value (A) and the maximum value (B) of the absolute values of each frequency component. First, the output processing unit 130 derives the maximum value (A max ) of the average value (A) for each frequency component. Then, the average value (A) of each frequency component is divided by the maximum value (A max ). Similarly, the normalization process of the maximum value (B) also derives the maximum value (B max ) of the maximum values (B) for each frequency component. Then, the maximum value (B) of each frequency component is divided by the maximum value (B max ). By this normalization processing, the maximum value becomes constant for both the average value (A) and the maximum value (B).

なお、正規化処理は、上述した方法に限定されるものではない。例えば、別の正規化方法として、出力処理部１３０は、周波数成分毎の平均値（Ａ）のうち最大値（Ａｍａｘ）を導出し、周波数成分毎の最大値（Ｂ）のうち最大値（Ｂｍａｘ）を導出する。そして、各周波数成分の平均値（Ａ）のみに、最大値（Ａｍａｘ）と最大値（Ｂｍａｘ）から導出した係数（例えば、最大値（Ｂｍａｘ）／最大値（Ａｍａｘ））を乗じるようにして処理してもよい。ただし、ここでは、２つの正規化処理の方法を例示したが、必要に応じて一方の方法をとる。 The normalization process is not limited to the above-mentioned method. For example, as another normalization method, the output processing unit 130 derives the maximum value (A max ) of the average value (A) for each frequency component, and the maximum value (B) of the maximum value (B) for each frequency component ( B max ) is derived. Then, only the average value (A) of each frequency component is multiplied by the coefficient derived from the maximum value (A max ) and the maximum value (B max ) (for example, the maximum value (B max ) / maximum value (A max )). It may be processed in this way. However, although two normalization processing methods have been illustrated here, one method is used if necessary.

出力処理部１３０は、導出された各周波数成分の平均値（Ａ´）と最大値（Ｂ´）とを周波数成分ごとに比較し、平均値（Ａ´）と最大値（Ｂ´）のうち最小値を選択し、保存する（Ｆ１０５）。この保存されたデータを比較最小値（Ｃ）と表現する。 The output processing unit 130 compares the average value (A') and the maximum value (B') of each derived frequency component for each frequency component, and of the average value (A') and the maximum value (B'). Select the minimum value and save it (F105). This stored data is expressed as the comparison minimum value (C).

その後、出力処理部１３０は、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）を出力する（Ｆ１０６）。なお、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）が導出された後、各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ）と最大値（Ｂ）は初期化される。 After that, the output processing unit 130 outputs a comparative minimum value (C) of each frequency component (F106). After the comparative minimum value (C) of each frequency component is derived, the average value (A) and the maximum value (B) of the absolute values of each frequency component are initialized.

［実施例］
次に、第１の実施形態に係る信号処理装置１００による信号処理を適用した実施例を説明する。 [Example]
Next, an example in which the signal processing by the signal processing device 100 according to the first embodiment is applied will be described.

図４は、第１の実施形態に係る信号処理装置１００による信号処理を適用した実施例を説明する説明図である（その１）。 FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an embodiment in which signal processing by the signal processing device 100 according to the first embodiment is applied (No. 1).

図４（Ａ）は、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）を示し、図４（Ｂ）は、正規化後の各周波数成分の絶対値の最大値（Ｂ´）を示し、図４（Ｃ）は、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）を示す。また、図４（Ｄ）は、図４（Ａ）と図４（Ｃ）とを重ね合わせたものである。 FIG. 4 (A) shows the average value (A') of the absolute values of each frequency component after normalization, and FIG. 4 (B) shows the maximum value (B') of the absolute values of each frequency component after normalization. ), And FIG. 4 (C) shows the comparative minimum value (C) of each frequency component. Further, FIG. 4 (D) is a superposition of FIGS. 4 (A) and 4 (C).

図４（Ｄ）において、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）と、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）とを比較する。図４（Ｄ）に示すように、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）では、振幅にピークを持つ周波数成分の振幅の大きさに対して、ピーク以外で雑音が多く含まれている周波数成分の振幅値が、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）よりも小さくなっており、相対的に雑音成分が抑制されている。 In FIG. 4 (D), the average value (A') of the absolute values of each frequency component after normalization is compared with the comparative minimum value (C) of each frequency component. As shown in FIG. 4D, in the comparative minimum value (C) of each frequency component, the frequency component containing a large amount of noise other than the peak with respect to the magnitude of the amplitude of the frequency component having a peak in the amplitude. The amplitude value of is smaller than the average value (A') of the absolute values of each frequency component after normalization, and the noise component is relatively suppressed.

つまり、雑音成分が大きい場合、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）は、雑音成分に埋もれてしまう部分が存在し得る。これに対して、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）は、相対的に雑音成分が抑制されているので、各周波数成分の振幅の大きさを捉えることができる。その結果、雑音成分が多く含まれている場合でも、振動固有成分の振幅値を検出することができる。 That is, when the noise component is large, the average value (A') of the absolute values of each frequency component after normalization may have a portion buried in the noise component. On the other hand, in the comparative minimum value (C) of each frequency component, since the noise component is relatively suppressed, the magnitude of the amplitude of each frequency component can be grasped. As a result, the amplitude value of the vibration-specific component can be detected even when a large amount of noise component is contained.

図５は、第１の実施形態に係る信号処理装置１００による信号処理を適用した実施例を説明する説明図である（その２）。 FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating an embodiment in which signal processing by the signal processing device 100 according to the first embodiment is applied (No. 2).

図５（Ａ）は、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）を示し、図５（Ｂ）は、正規化後の各周波数成分の絶対値の最大値（Ｂ´）を示し、図５（Ｃ）は、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）を示す。また、図５（Ｄ）は、図５（Ｂ）と図５（Ｃ）とを重ね合わせたものである。図５（Ｅ）は、図５（Ａ）と図５（Ｃ）とを重ね合わせたものである。 FIG. 5 (A) shows the average value (A') of the absolute value of each frequency component after normalization, and FIG. 5 (B) shows the maximum value (B') of the absolute value of each frequency component after normalization. ), And FIG. 5 (C) shows the comparative minimum value (C) of each frequency component. Further, FIG. 5 (D) is a superposition of FIG. 5 (B) and FIG. 5 (C). FIG. 5 (E) is a superposition of FIG. 5 (A) and FIG. 5 (C).

図５（Ｄ）において、矢印で示した部分で、正規化後の各周波数成分の絶対値の最大値（Ｂ´）の周波数成分にピークが見られる。これに対して、図５（Ｅ）に示すように、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）の同じ周波数成分にはピークが見られないので、図５（Ｄ）の矢印部分は、定常的な周波数成分ではない。各周波数成分の比較最小値（Ｃ）では、図５（Ｄ）の矢印部分が除去されている。 In FIG. 5D, a peak is seen in the frequency component of the maximum value (B') of the absolute value of each frequency component after normalization in the portion indicated by the arrow. On the other hand, as shown in FIG. 5 (E), no peak is observed in the same frequency component of the average value (A') of the absolute values of each frequency component after normalization, so that in FIG. 5 (D). The arrow part of is not a stationary frequency component. In the comparative minimum value (C) of each frequency component, the arrow portion in FIG. 5 (D) is removed.

また、図５（Ｅ）において、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）と、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）とを比較した場合でも、図４（Ｄ）と同様に、各周波数成分の比較最小値（Ｃ）は、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）よりも、相対的に雑音成分が抑制されている。 Further, in FIG. 5 (E), even when the average value (A') of the absolute value of each frequency component after normalization and the comparative minimum value (C) of each frequency component are compared, FIG. 4 (D) Similarly, the comparative minimum value (C) of each frequency component suppresses the noise component relatively more than the average value (A') of the absolute values of each frequency component after normalization.

（Ａ−３）第１の実施形態の効果
以上のように、第１の実施形態によれば、出力処理部が、加速度データに高速フーリエ変換を施し、所定時間において、各周波数成分の絶対値の平均値と最大値を更新し、各周波数成分の絶対値の平均値と最大値に対して正規化処理を実施し、各周波数成分の正規化平均値と正規化最大値から選択したものを、各周波数成分の振幅値として出力する。これにより、雑音成分が多く含まれている場合でも、雑音成分を抑制した各周波数成分の振幅値を得ることができる。その結果、振動固有成分を適切に検出することができる。 (A-3) Effect of First Embodiment As described above, according to the first embodiment, the output processing unit performs a fast Fourier transform on the acceleration data, and the absolute value of each frequency component is obtained in a predetermined time. The average and maximum values of are updated, the average and maximum values of the absolute values of each frequency component are normalized, and the one selected from the normalized average and maximum values of each frequency component is selected. , Output as the amplitude value of each frequency component. As a result, even when a large amount of noise components are contained, the amplitude value of each frequency component in which the noise components are suppressed can be obtained. As a result, the vibration-specific component can be appropriately detected.

（Ｂ）第２の実施形態
次に、本発明に係る信号処理装置、プログラム及び方法の第２の実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。 (B) Second Embodiment Next, a second embodiment of the signal processing apparatus, program and method according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

（Ｂ−１）第２の実施形態の構成
図６は、第２の実施形態に係る信号処理装置の内部構成を示す内部構成図である。 (B-1) Configuration of Second Embodiment FIG. 6 is an internal configuration diagram showing an internal configuration of a signal processing device according to the second embodiment.

図６において、第２の実施形態の信号処理装置１００Ａは、入力処理部１１０、演算処理部１２０、出力処理部１３０Ａを有する。 In FIG. 6, the signal processing device 100A of the second embodiment has an input processing unit 110, an arithmetic processing unit 120, and an output processing unit 130A.

第２の実施形態では、信号処理装置１００Ａの出力処理部１３０Ａの処理が第１の実施形態と異なる。したがって、以下では、第２の実施形態の出力処理部１３０Ａを中心に詳細な説明を行なう。 In the second embodiment, the processing of the output processing unit 130A of the signal processing device 100A is different from that of the first embodiment. Therefore, in the following, a detailed description will be given focusing on the output processing unit 130A of the second embodiment.

出力処理部１３０Ａは、第１の実施形態と同様に、演算処理部１２０の演算結果に対して後処理を行なう部分である。出力処理部１３０Ａは、時系列データの高速フーリエ変換された複数のスペクトルに基づいて、各スペクトルの各周波数成分の振幅値の合計値を算出する合計値算出部１３５、合計値算出部１３５により算出された合計値と閾値とを比較する合計値判定部１３６、合計値が閾値以上である複数のスペクトルの各周波数成分の平均値を算出する平均値算出部１３７、平均値算出部１３７により算出された各周波数成分の平均値を、各周波数成分の振幅値として出力する出力部１３８を有する。なお、出力処理部１３０Ａの詳細な処理の説明は、動作の項で詳細に説明する。 The output processing unit 130A is a portion that performs post-processing on the calculation result of the calculation processing unit 120, as in the first embodiment. The output processing unit 130A is calculated by the total value calculation unit 135 and the total value calculation unit 135 that calculate the total value of the amplitude values of each frequency component of each spectrum based on a plurality of spectra obtained by fast Fourier transform of time series data. Calculated by the total value determination unit 136 that compares the total value and the threshold value, the average value calculation unit 137 that calculates the average value of each frequency component of a plurality of spectra whose total value is equal to or greater than the threshold value, and the average value calculation unit 137. It has an output unit 138 that outputs the average value of each frequency component as an amplitude value of each frequency component. The detailed processing of the output processing unit 130A will be described in detail in the section of operation.

（Ｂ−２）第２の実施形態の動作
図７は、第２の実施形態に係る出力処理部１３０Ａの処理動作を示すフローチャートである。 (B-2) Operation of the Second Embodiment FIG. 7 is a flowchart showing a processing operation of the output processing unit 130A according to the second embodiment.

なお、第２の実施形態は、第１の実施形態の動作のうち、信号処理装置１００Ａの演算処理部１２０により求められた演算結果が出力処理部１３０Ａに入力されるところまでは同じである。 The operation of the first embodiment is the same up to the point where the calculation result obtained by the calculation processing unit 120 of the signal processing device 100A is input to the output processing unit 130A in the second embodiment.

演算処理部１２０から演算結果の入力データが出力処理部１３０Ａに入力されると、各スペクトルの周波数成分ごとの絶対値（振幅値）の合計値（以下、合計値（Ｄ）と呼ぶ。）が算出されて保存される（Ｆ２０１）。 When the input data of the calculation result is input from the calculation processing unit 120 to the output processing unit 130A, the total value (hereinafter referred to as the total value (D)) of the absolute values (amplitude values) for each frequency component of each spectrum is obtained. It is calculated and saved (F201).

具体的には、高速フーリエ変換されたスペクトルについて、周波数成分毎の絶対値を求める。そして、周波数成分毎の絶対値を加算して合計値（Ｄ）を求める。 Specifically, the absolute value for each frequency component is obtained for the spectrum subjected to the fast Fourier transform. Then, the absolute value for each frequency component is added to obtain the total value (D).

次に、出力処理部１３０Ａは、各周波数成分の絶対値の合計値（Ｄ）と、予め設定された閾値とを比較し、各周波数成分の絶対値の合計値（Ｄ）が閾値以上であるかどうかを判定する（Ｆ２０２）。ここで、Ｆ２０２で用いる閾値は、加速度センサ２００を設置する対象や位置によって異なるため、事前に観測を行なう等して適切な値を決定したものを用いることができる。 Next, the output processing unit 130A compares the total value (D) of the absolute values of each frequency component with the preset threshold value, and the total value (D) of the absolute values of each frequency component is equal to or greater than the threshold value. Whether or not it is determined (F202). Here, since the threshold value used in F202 differs depending on the target and the position where the acceleration sensor 200 is installed, it is possible to use a threshold value determined by observing in advance.

各周波数成分の絶対値の合計値（Ｄ）が閾値以上である場合は、処理はＦ２０３に移行し、出力処理部１３０Ａは、周波数成分ごとの平均値の算出を行う（Ｆ２０３）。 When the total value (D) of the absolute values of each frequency component is equal to or greater than the threshold value, the processing shifts to F203, and the output processing unit 130A calculates the average value for each frequency component (F203).

この処理は、図３のＦ１０１と同様の処理である。すなわち、出力処理部１３０Ａは、Ｆ１０１と同様にして、合計値（Ｄ）が閾値以上である高速フーリエ変換されたスペクトルについて、周波数成分毎に、各周波数成分の絶対値の平均値を求める。第２の実施形態では、Ｆ２０３で導出した、各周波数成分の絶対値の平均値を平均値（Ｅ）と表現する。 This process is the same as that of F101 in FIG. That is, in the same manner as in F101, the output processing unit 130A obtains the average value of the absolute values of each frequency component for each frequency component in the fast Fourier transformed spectrum whose total value (D) is equal to or greater than the threshold value. In the second embodiment, the average value of the absolute values of each frequency component derived by F203 is expressed as the average value (E).

各周波数成分の絶対値の合計値（Ｄ）が閾値未満である場合、処理はＦ２０４に移行する。この場合、Ｆ２０３の平均化処理を実施せず、Ｆ２０４の結果出力判定処理を実施する。したがって、そのとき入力された演算処理部１２０からの出力結果は、各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）に反映されない。すなわち、Ｆ２０３の平均化処理は、合計値（Ｄ）が閾値以上である高速フーリエ変換されたスペクトルについて実施されることになる。 If the total value (D) of the absolute values of each frequency component is less than the threshold value, the process shifts to F204. In this case, the result output determination process of F204 is performed without performing the averaging process of F203. Therefore, the output result from the arithmetic processing unit 120 input at that time is not reflected in the average value (E) of the absolute values of each frequency component. That is, the averaging process of F203 is performed on the fast Fourier transformed spectrum whose total value (D) is equal to or greater than the threshold value.

その後、出力処理部１３０Ａは、所定の判定基準に従って、結果を出力するかどうかを判定する（Ｆ２０４）。Ｆ２０４の処理は、図２のＦ１０３と同様であり、所定の判定基準も第１の実施形態と同じ基準を用いることができる。 After that, the output processing unit 130A determines whether or not to output the result according to a predetermined determination criterion (F204). The processing of F204 is the same as that of F103 of FIG. 2, and the same criteria as those of the first embodiment can be used as the predetermined determination criteria.

Ｆ２０４において、所定の判定基準に基づいて結果を出力しないと判定された場合、処理はＦ２０１に戻り、Ｆ２０１〜Ｆ２０４の処理が繰り返される。この場合、Ｆ２０２の合計値閾値判定処理の判定結果に応じて、各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）は逐次更新される。一方、Ｆ２０４において、所定の判定基準に基づいて結果を出力すると判定された場合、処理はＦ２０５に移行する。 If it is determined in F204 that the result is not output based on a predetermined determination criterion, the process returns to F201, and the processes of F201 to F204 are repeated. In this case, the average value (E) of the absolute values of each frequency component is sequentially updated according to the determination result of the total value threshold value determination process of F202. On the other hand, when it is determined in F204 that the result is output based on a predetermined determination criterion, the process shifts to F205.

その後、出力処理部１３０Ａは、各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）を出力する（Ｆ２０５）。なお、各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）を出力後、各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）は初期化される。 After that, the output processing unit 130A outputs the average value (E) of the absolute values of each frequency component (F205). After outputting the average value (E) of the absolute values of each frequency component, the average value (E) of the absolute values of each frequency component is initialized.

［実施例］
次に、第２の実施形態に係る信号処理装置１００Ａによる信号処理を適用した実施例を説明する。 [Example]
Next, an example in which the signal processing by the signal processing device 100A according to the second embodiment is applied will be described.

図８は、第２の実施形態に係る信号処理装置１００Ａによる信号処理を適用した実施例を説明する説明図である。 FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating an embodiment in which signal processing by the signal processing device 100A according to the second embodiment is applied.

図８（Ａ）は、第１の実施形態の図４（Ａ）と同じであり、閾値判定を実施せずに算出した、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）を示す。 FIG. 8A is the same as FIG. 4A of the first embodiment, and is an average value (A') of the absolute values of the normalized frequency components calculated without performing the threshold value determination. Is shown.

図８（Ｂ）は、第２の実施形態に係る各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）を示す。 FIG. 8B shows an average value (E) of absolute values of each frequency component according to the second embodiment.

図８（Ｃ）は、図８（Ａ）と図８（Ｂ）とを重ね合わせたものである。 8 (C) is a superposition of FIG. 8 (A) and FIG. 8 (B).

図８（Ｃ）において、図８（Ａ）の各周波数成分の振幅値と、図８（Ｂ）の各周波数成分の振幅値とを比較する。第２の実施形態に係る各周波数成分の絶対値の平均値（Ｅ）は、振幅にピークを持つ周波数成分の振幅の大きさに対して、ピーク以外で雑音が多く含まれていると考えられる周波数成分の振幅値が、正規化後の各周波数成分の絶対値の平均値（Ａ´）よりも小さく、相対的に雑音成分が抑制されている。その結果、第１の実施形態と同様に、雑音成分が多く含まれている場合でも、振動固有成分の振幅値を検出することができる。 In FIG. 8C, the amplitude value of each frequency component of FIG. 8A is compared with the amplitude value of each frequency component of FIG. 8B. It is considered that the average value (E) of the absolute values of the frequency components according to the second embodiment contains a large amount of noise other than the peak with respect to the magnitude of the amplitude of the frequency component having a peak in the amplitude. The amplitude value of the frequency component is smaller than the average value (A') of the absolute value of each frequency component after normalization, and the noise component is relatively suppressed. As a result, as in the first embodiment, the amplitude value of the vibration-specific component can be detected even when a large amount of noise component is contained.

（Ｂ−３）第２の実施形態の効果
以上のように、第２の実施形態によれば、出力処理部が、時系列の加速度データに高速フーリエ変換を施し、各スペクトルの周波数成分毎の振幅値の合計値を算出し、その合計値が閾値以上である複数のスペクトルについて、各周波数成分の絶対値の平均値を算出したものを、各周波数成分の振幅値として出力する。これにより、雑音成分が多く含まれている場合でも、雑音成分を抑制した各周波数成分の振幅値を得ることができる。その結果、振動固有成分を適切に検出することができる。 (B-3) Effect of Second Embodiment As described above, according to the second embodiment, the output processing unit performs a fast Fourier transform on the time-series acceleration data for each frequency component of each spectrum. The total value of the amplitude values is calculated, and the average value of the absolute values of each frequency component is calculated for a plurality of spectra whose total value is equal to or larger than the threshold value, and the result is output as the amplitude value of each frequency component. As a result, even when a large amount of noise components are contained, it is possible to obtain an amplitude value of each frequency component in which the noise components are suppressed. As a result, the vibration-specific component can be appropriately detected.

（Ｃ）他の実施形態
上述した実施形態においても本発明の変形実施形態を言及したが、本発明は、以下の変形実施形態にも適用できる。 (C) Other Embodiments Although the modified embodiment of the present invention is mentioned in the above-described embodiment, the present invention can also be applied to the following modified embodiments.

出力処理部は、第１の実施形態と第２の実施形態とを組み合わせた処理を行なうようにしてもよい。具体的に、出力処理部は、図３の動作フローにおいて、Ｆ１０１に代えて、図７のＦ２０１、Ｆ２０２、Ｆ２０３の処理を適用することも可能である。 The output processing unit may perform processing in which the first embodiment and the second embodiment are combined. Specifically, the output processing unit can also apply the processing of F201, F202, and F203 of FIG. 7 instead of F101 in the operation flow of FIG.

１００及び１００Ａ…信号処理装置、２００…加速度センサ、
１１０…入力処理部、１２０…演算処理部、１３０及び１３０Ａ…出力処理部、
１３１…平均値算出部、１３２…最大値算出部、１３３…正規化部、１３４…出力部、１３５…合計値算出部、１３６…合計値判定部、１３７…平均値算出部、１３８…出力部。 100 and 100A ... signal processing device, 200 ... acceleration sensor,
110 ... Input processing unit, 120 ... Arithmetic processing unit, 130 and 130A ... Output processing unit,
131 ... average value calculation unit, 132 ... maximum value calculation unit, 133 ... normalization unit, 134 ... output unit, 135 ... total value calculation unit, 136 ... total value determination unit, 137 ... average value calculation unit, 138 ... output unit ..

かかる課題を解決するために、第１の本発明の信号処理装置は、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出する最大値算出手段と、各周波数成分の平均値及び最大値を正規化する正規化手段と、正規化手段により正規化された、各周波数成分の平均値と最大値との比較により最小値を選択したものを、各周波数成分の振幅値として出力する出力手段とを備えることを特徴とする。 In order to solve such a problem, the first signal processing apparatus of the present invention calculates an average value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results sequentially obtained by frequency analysis of time series data. A value calculation means, a maximum value calculation means for calculating the maximum value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results sequentially obtained by frequency analysis of time series data, and an average value and a maximum value of each frequency component. And an output means that outputs the minimum value selected by comparing the average value and the maximum value of each frequency component, which is normalized by the normalization means, as the amplitude value of each frequency component. It is characterized by having.

第２の本発明の信号処理装置は、時系列データの周波数分析をして逐次得られる周波数分析結果に基づいて、単一の周波数分析結果における全周波数成分の振幅値の合計値を算出する合計値算出手段と、合計値算出手段により算出された合計値が閾値以上である複数の周波数分析結果の各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、平均値算出手段により算出された各周波数成分の平均値を、各周波数成分の振幅値として出力する出力手段とを備えることを特徴とする。 The second signal processing apparatus of the present invention is a total that calculates the total value of the amplitude values of all frequency components in a single frequency analysis result based on the frequency analysis results obtained sequentially by frequency analysis of time series data. The value calculation means, the average value calculation means for calculating the average value of each frequency component of a plurality of frequency analysis results whose total value calculated by the total value calculation means is equal to or larger than the threshold value, and each calculated by the average value calculation means. It is characterized by including an output means for outputting an average value of frequency components as an amplitude value of each frequency component.

第３の本発明の信号処理プログラムは、コンピュータを、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出する最大値算出手段と、各周波数成分の平均値及び最大値を正規化する正規化手段と、正規化手段により正規化された、各周波数成分の平均値と最大値との比較により最小値を選択したものを、各周波数成分の振幅値として出力する出力手段として機能させることを特徴とする。 The third signal processing program of the present invention comprises an average value calculation means for calculating an average value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results sequentially obtained by frequency analysis of time-series data. A maximum value calculation means for calculating the maximum value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results obtained sequentially by frequency analysis of time series data, and a normal for normalizing the average value and the maximum value of each frequency component. To function as an output means that outputs the minimum value selected by comparing the average value and the maximum value of each frequency component, which is normalized by the normalization means and the normalization means, as the amplitude value of each frequency component. It is a feature.

第４の本発明の信号処理プログラムは、コンピュータを、時系列データの周波数分析をして逐次得られる周波数分析結果に基づいて、単一の周波数分析結果における全周波数成分の振幅値の合計値を算出する合計値算出手段と、合計値算出手段により算出された合計値が閾値以上である複数の周波数分析結果の各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、平均値算出手段により算出された各周波数成分の平均値を、各周波数成分の振幅値として出力する出力手段として機能させることを特徴とする。 The fourth signal processing program of the present invention uses a computer to perform frequency analysis of time-series data, and based on the frequency analysis results obtained sequentially, the total value of the amplitude values of all frequency components in a single frequency analysis result is obtained. Calculated by the total value calculation means to be calculated, the average value calculation means for calculating the average value of each frequency component of a plurality of frequency analysis results whose total value calculated by the total value calculation means is equal to or more than the threshold value, and the average value calculation means. It is characterized in that it functions as an output means for outputting the average value of each frequency component as an amplitude value of each frequency component.

第５の本発明の信号処理方法は、平均値算出手段が、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出し、最大値算出手段が、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出し、正規化手段が、各周波数成分の平均値及び最大値を正規化し、出力手段が、正規化手段により正規化された、各周波数成分の平均値と最大値との比較により最小値を選択したものを、各周波数成分の振幅値として出力することを特徴とする。 In the fifth signal processing method of the present invention, the average value calculating means calculates the average value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results sequentially obtained by frequency analysis of time series data, and the maximum value. The calculation means calculates the maximum value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results obtained sequentially by frequency analysis of the time series data, and the normalization means calculates the average value and the maximum value of each frequency component. It is characterized in that the normalized and output means, which is normalized by the normalizing means and the minimum value is selected by comparing the average value and the maximum value of each frequency component, is output as the amplitude value of each frequency component. To do.

第６の本発明の信号処理方法は、合計値算出手段が、時系列データの周波数分析をして逐次得られる周波数分析結果に基づいて、単一の周波数分析結果における全周波数成分の振幅値の合計値を算出し、平均値算出手段が、合計値算出手段により算出された合計値が閾値以上である複数の周波数分析結果の各周波数成分の平均値を算出し、出力手段が、平均値算出手段により算出された各周波数成分の平均値を、各周波数成分の振幅値として出力することを特徴とする。 In the sixth signal processing method of the present invention, the total value calculating means performs frequency analysis of time-series data, and based on the frequency analysis results obtained sequentially, the amplitude values of all frequency components in a single frequency analysis result. The total value is calculated, the average value calculation means calculates the average value of each frequency component of a plurality of frequency analysis results for which the total value calculated by the total value calculation means is equal to or greater than the threshold value, and the output means calculates the average value. The feature is that the average value of each frequency component calculated by the means is output as the amplitude value of each frequency component.

Claims (7)

時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、
時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出する最大値算出手段と、
前記各周波数成分の前記平均値及び前記最大値を正規化する正規化手段と、
前記正規化手段により正規化された、前記各周波数成分の前記平均値と前記最大値との比較により選択したものを、前記各周波数成分の振幅値として出力する出力手段と
を備えることを特徴とする信号処理装置。 An average value calculation means for calculating the average value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results obtained sequentially by frequency analysis of time series data.
A maximum value calculation means for calculating the maximum value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results obtained sequentially by frequency analysis of time series data.
A normalization means for normalizing the average value and the maximum value of each frequency component, and
It is characterized by including an output means that outputs a value normalized by the normalization means, which is selected by comparing the average value of each frequency component with the maximum value, as an amplitude value of each frequency component. Signal processing device. 前記平均値算出手段が、
前記各周波数分析結果に基づいて、各周波数分析結果の各周波数成分の振幅値の合計値を算出する合計値算出部と、
前記合計値算出部により算出された前記合計値が閾値以上である複数の前記周波数分析結果の前記各周波数成分の平均値を算出する平均値算出部と
を有することを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。 The average value calculation means
A total value calculation unit that calculates the total value of the amplitude values of each frequency component of each frequency analysis result based on the respective frequency analysis results.
The first aspect of claim 1 is characterized by having an average value calculation unit for calculating an average value of each of the frequency components of a plurality of frequency analysis results whose total value calculated by the total value calculation unit is equal to or greater than a threshold value. The signal processing device described. 時系列データの周波数分析をして逐次得られる周波数分析結果に基づいて、各周波数分析結果の各周波数成分の振幅値の合計値を算出する合計値算出手段と、
前記合計値算出手段により算出された前記合計値が閾値以上である複数の前記周波数分析結果の前記各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、
前記平均値算出手段により算出された前記各周波数成分の平均値を、前記各周波数成分の振幅値として出力する出力手段と
を備えることを特徴とする信号処理装置。 A total value calculation means for calculating the total value of the amplitude values of each frequency component of each frequency analysis result based on the frequency analysis results obtained sequentially by frequency analysis of time series data.
An average value calculating means for calculating the average value of each of the frequency components of a plurality of the frequency analysis results whose total value calculated by the total value calculating means is equal to or more than a threshold value.
A signal processing device including an output means for outputting the average value of each frequency component calculated by the average value calculating means as an amplitude value of each frequency component. コンピュータを、
時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、
時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出する最大値算出手段と、
前記各周波数成分の前記平均値及び前記最大値を正規化する正規化手段と、
前記正規化手段により正規化された、前記各周波数成分の前記平均値と前記最大値との比較により選択したものを、前記各周波数成分の振幅値として出力する出力手段と
して機能させることを特徴とする信号処理プログラム。 Computer,
An average value calculation means for calculating the average value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results obtained sequentially by frequency analysis of time series data.
A maximum value calculation means for calculating the maximum value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results obtained sequentially by frequency analysis of time series data.
A normalization means for normalizing the average value and the maximum value of each frequency component, and
A function selected by comparing the average value of each frequency component with the maximum value, which is normalized by the normalization means, is used as an output means for outputting as an amplitude value of each frequency component. A characteristic signal processing program. コンピュータを、
時系列データの周波数分析をして逐次得られる周波数分析結果に基づいて、各周波数分析結果の各周波数成分の振幅値の合計値を算出する合計値算出手段と、
前記合計値算出手段により算出された前記合計値が閾値以上である複数の前記周波数分析結果の前記各周波数成分の平均値を算出する平均値算出手段と、
前記平均値算出手段により算出された前記各周波数成分の平均値を、前記各周波数成分の振幅値として出力する出力手段と
して機能させることを特徴とする信号処理プログラム。 Computer,
A total value calculation means for calculating the total value of the amplitude values of each frequency component of each frequency analysis result based on the frequency analysis results obtained sequentially by frequency analysis of time series data.
An average value calculating means for calculating the average value of each of the frequency components of a plurality of the frequency analysis results whose total value calculated by the total value calculating means is equal to or more than a threshold value.
A signal processing program characterized in that the average value of each frequency component calculated by the average value calculating means is made to function as an output means for outputting as an amplitude value of each frequency component. 平均値算出手段が、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の平均値を算出し、
最大値算出手段が、時系列データの周波数分析をして逐次得られる複数の周波数分析結果に基づいて、各周波数成分の最大値を算出し、
正規化手段が、前記各周波数成分の前記平均値及び前記最大値を正規化し、
出力手段が、前記正規化手段により正規化された、前記各周波数成分の前記平均値と前記最大値との比較により選択したものを、前記各周波数成分の振幅値として出力する
ことを特徴とする信号処理方法。 The average value calculation means calculates the average value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results sequentially obtained by frequency analysis of time series data.
The maximum value calculation means calculates the maximum value of each frequency component based on a plurality of frequency analysis results obtained sequentially by frequency analysis of time series data.
The normalizing means normalizes the average value and the maximum value of each frequency component.
The output means is characterized in that the one selected by comparing the average value of each frequency component with the maximum value, which is normalized by the normalization means, is output as the amplitude value of each frequency component. Signal processing method. 合計値算出手段が、時系列データの周波数分析をして逐次得られる周波数分析結果に基づいて、各周波数分析結果の各周波数成分の振幅値の合計値を算出し、
平均値算出手段が、前記合計値算出手段により算出された前記合計値が閾値以上である複数の前記周波数分析結果の前記各周波数成分の平均値を算出し、
出力手段が、前記平均値算出手段により算出された前記各周波数成分の平均値を、前記各周波数成分の振幅値として出力する
ことを特徴とする信号処理方法。 The total value calculation means calculates the total value of the amplitude values of each frequency component of each frequency analysis result based on the frequency analysis results obtained sequentially by frequency analysis of the time series data.
The average value calculation means calculates the average value of each frequency component of the plurality of frequency analysis results for which the total value calculated by the total value calculation means is equal to or greater than the threshold value.
A signal processing method characterized in that an output means outputs an average value of each frequency component calculated by the average value calculation means as an amplitude value of each frequency component.
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