JPH063474B2 - 信号分析装置 - Google Patents
信号分析装置Info
- Publication number
- JPH063474B2 JPH063474B2 JP58209077A JP20907783A JPH063474B2 JP H063474 B2 JPH063474 B2 JP H063474B2 JP 58209077 A JP58209077 A JP 58209077A JP 20907783 A JP20907783 A JP 20907783A JP H063474 B2 JPH063474 B2 JP H063474B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- spectrum
- frequency
- amplitude
- signal
- fourier
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
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- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は信号のフーリエ分析装置に係り、特に騒音等の
音響信号の分析に好適な信号分析装置に関するものであ
る。
音響信号の分析に好適な信号分析装置に関するものであ
る。
従来、信号を分析する装置としてフーリエ変換に基づい
たスペクトルアナライザーがある。これを用いると、入
力信号に対するサンプリング周波数、データの総数を適
宜設定出来るので、必要な周波数範囲、分解能を変えて
分析可能である。また、入力信号の特定個所を所定の周
波数範囲にわたり一度に分析出来るため、広く一般に用
いられている。
たスペクトルアナライザーがある。これを用いると、入
力信号に対するサンプリング周波数、データの総数を適
宜設定出来るので、必要な周波数範囲、分解能を変えて
分析可能である。また、入力信号の特定個所を所定の周
波数範囲にわたり一度に分析出来るため、広く一般に用
いられている。
ところが、機器の騒音などのように、聴感との関連にお
いてスペクトルの形状を比較検討するような場合、分析
されたスペクトル形状と実感とが対応しないことがあ
る。これは、聴覚における信号分析が、フーリエ変換の
ような変換によるものではなく、後で説明する多数のバ
ンドパスフィルターによる信号処理に近い性質を持って
いることが１つの原因である。したがって、たとえば機
器の騒音スペクトルと聴感との関係を調べるためには、
スーリエ変換されたデータに何等かの聴覚の性質を取り
入れた計算処理が必要となる。
いてスペクトルの形状を比較検討するような場合、分析
されたスペクトル形状と実感とが対応しないことがあ
る。これは、聴覚における信号分析が、フーリエ変換の
ような変換によるものではなく、後で説明する多数のバ
ンドパスフィルターによる信号処理に近い性質を持って
いることが１つの原因である。したがって、たとえば機
器の騒音スペクトルと聴感との関係を調べるためには、
スーリエ変換されたデータに何等かの聴覚の性質を取り
入れた計算処理が必要となる。
一方、従来の信号分析器にはオクターブ分析器と呼ばれ
るものがある。この装置には多数のバンドパスフィルタ
ーが設けられ、通常はメカニカルスキャンによって各バ
ンドパスフィルターを逐次選択シテこれを通過する信号
の振幅値を記録する。オクターブ分析器は20HZから20kH
zにいたる可聴域、あるいはその前後で用いられ、スペ
クトル形状と聴感とを概略対応付けることが出来る。す
なわち、周波数軸を1/3オクターブ幅で分割すると、聴
覚における臨界帯域と大体一致することになる。また、
聴覚上の音の大きさは、変化が大きくない範囲で近似的
に音圧レベル(dB)に比例している。
るものがある。この装置には多数のバンドパスフィルタ
ーが設けられ、通常はメカニカルスキャンによって各バ
ンドパスフィルターを逐次選択シテこれを通過する信号
の振幅値を記録する。オクターブ分析器は20HZから20kH
zにいたる可聴域、あるいはその前後で用いられ、スペ
クトル形状と聴感とを概略対応付けることが出来る。す
なわち、周波数軸を1/3オクターブ幅で分割すると、聴
覚における臨界帯域と大体一致することになる。また、
聴覚上の音の大きさは、変化が大きくない範囲で近似的
に音圧レベル(dB)に比例している。
上記のように、オクターブ分析器は聴覚と相関が高いと
いう利点があるが、反面分解能が低いという欠点があ
る。たとえば20Hzから20kHZを１オクターブのフィルタ
ーで分析して得られる振幅値は１０個であり、1/3オク
ターブのフィルターによって得られる振幅値は30個であ
る。また、メカニカルスキャンによるオクターブ分析器
の他の欠点として、スキャンによる時間差のために、信
号における比較的短時間の特定個所を分析出来ないこと
が挙げられる。すなわち、定常信号しか適用出来ないの
である。
いう利点があるが、反面分解能が低いという欠点があ
る。たとえば20Hzから20kHZを１オクターブのフィルタ
ーで分析して得られる振幅値は１０個であり、1/3オク
ターブのフィルターによって得られる振幅値は30個であ
る。また、メカニカルスキャンによるオクターブ分析器
の他の欠点として、スキャンによる時間差のために、信
号における比較的短時間の特定個所を分析出来ないこと
が挙げられる。すなわち、定常信号しか適用出来ないの
である。
ところで、前記のフーリエ変換によって得られた分析結
果をもとにして1/3オクターブ分析相当のスペクトルを
計算することは可能である。しかし、任意の分解能で計
算する分析装置は知られていない。
果をもとにして1/3オクターブ分析相当のスペクトルを
計算することは可能である。しかし、任意の分解能で計
算する分析装置は知られていない。
本発明の目的は、バンドパスフィルターを用いたオクタ
ーブ分析法によって得られるスペクトルに相当するスペ
クトルをフーリエ変換により得ることが出来る信号分析
装置を提供するにある。
ーブ分析法によって得られるスペクトルに相当するスペ
クトルをフーリエ変換により得ることが出来る信号分析
装置を提供するにある。
本装置は、騒音等の音響信号を対象とするため、全体の
機器構成は音波を受波するマイクロホン、増幅器、アナ
ログ信号を取込むためのインターフェイスとサンプリン
グされた信号に対して計算処理を行なう本発明のプロセ
ッサーおよび結果を表示するディスプレイ等よりなる。
機器構成は音波を受波するマイクロホン、増幅器、アナ
ログ信号を取込むためのインターフェイスとサンプリン
グされた信号に対して計算処理を行なう本発明のプロセ
ッサーおよび結果を表示するディスプレイ等よりなる。
ここでは、まず本装置で行なう信号に対する計算法につ
いて説明し、次いで装置の構成については実施例により
説明する。
いて説明し、次いで装置の構成については実施例により
説明する。
本装置における測定と計算法においては、測定信号に対
して、まず所定のサンプリング周波数とサンプリングに
よる時間軸の振幅データの総数を定め、離散的フーリエ
変換(DFT)の計算法によってフーリエスペクトル（振幅
値）と周波数の組みを得る。
して、まず所定のサンプリング周波数とサンプリングに
よる時間軸の振幅データの総数を定め、離散的フーリエ
変換(DFT)の計算法によってフーリエスペクトル（振幅
値）と周波数の組みを得る。
以下、図を用いて本発明の原理を説明する。第１図はＤ
ＦＴ計算によって得られた信号のフーリエスペクトルの
例である。例に示した信号は、ホワイトノイズのように
周波数によらず一定値を持つもので、振幅値を基準化し
て最大値を1.0としている。データごとの間隔は500Hzで
ある。第１図の周波数軸は1kHzから10kHzまで1kHz単位
で等間隔に表示している。
ＦＴ計算によって得られた信号のフーリエスペクトルの
例である。例に示した信号は、ホワイトノイズのように
周波数によらず一定値を持つもので、振幅値を基準化し
て最大値を1.0としている。データごとの間隔は500Hzで
ある。第１図の周波数軸は1kHzから10kHzまで1kHz単位
で等間隔に表示している。
第２図は周波数軸が対数化されているが、図の上に示し
たスペクトルは第１図のスペクトルと同じものである。
フーリエスペクトルの各データは周波数軸において等間
隔に配置されず、周波数が高くなるに従って、データの
数は密になっている。仮に、いま対数化された周波数軸
に３個の領域を設けたとする。すなわち、1.4kHzから2.
3kHzの領域Ｒ1，2.8kHzから5.6kHzの領域Ｒ2，5.6kHzか
ら11.2kHzの領域Ｒ３である。これ等の領域は対数化さ
れた周波数軸に対して等間隔であり、いわゆる1オクタ
ーブの周波数間隔に相当している。
たスペクトルは第１図のスペクトルと同じものである。
フーリエスペクトルの各データは周波数軸において等間
隔に配置されず、周波数が高くなるに従って、データの
数は密になっている。仮に、いま対数化された周波数軸
に３個の領域を設けたとする。すなわち、1.4kHzから2.
3kHzの領域Ｒ1，2.8kHzから5.6kHzの領域Ｒ2，5.6kHzか
ら11.2kHzの領域Ｒ３である。これ等の領域は対数化さ
れた周波数軸に対して等間隔であり、いわゆる1オクタ
ーブの周波数間隔に相当している。
これ等の領域にはいる各フーリエスペクトルの振幅値か
ら、以下の式により各領域の中心周波数におけるスペク
トル値ａｓｊを定義する。
ら、以下の式により各領域の中心周波数におけるスペク
トル値ａｓｊを定義する。
ここでは、ｍはｊ領域にはいるフーリエスペクトル振幅
値の最初の番号であり、ｎは最後の番号である。二乗和
の式(1)は振幅ａiのエネルギーを周波数帯域の中で加算
したエネルギー和を表わしている。たとえば、Ｒ1領域
においては、振幅値ａ1，ａ2，ａ3より、ａS1を得てＲ1
領域の中心周波数2kHzのスペクトル値が定義される。同
様にして、4kHz，8kHzのスペクトル値ａS2，ａS3を定義
する。
値の最初の番号であり、ｎは最後の番号である。二乗和
の式(1)は振幅ａiのエネルギーを周波数帯域の中で加算
したエネルギー和を表わしている。たとえば、Ｒ1領域
においては、振幅値ａ1，ａ2，ａ3より、ａS1を得てＲ1
領域の中心周波数2kHzのスペクトル値が定義される。同
様にして、4kHz，8kHzのスペクトル値ａS2，ａS3を定義
する。
第３図は全てのフーリエスペクトル振幅値（総数N/2）
の二乗和 を基準値として、次式により定義したレスポンス（スペ
クトルの相対レベルの意味）を表わしている。
の二乗和 を基準値として、次式により定義したレスポンス（スペ
クトルの相対レベルの意味）を表わしている。
図のレスポンス(dB)で表わした各値の差分は3dbの勾配
を持つ直線で近似される。この傾向は、ホワイトノイズ
をオクターブ分析した結果と一致する。
を持つ直線で近似される。この傾向は、ホワイトノイズ
をオクターブ分析した結果と一致する。
本発明の装置における計算法では、対数化された周波数
軸上で十分小さな区間を設け、その区間に複数個のフー
リエスペクトル振幅値がはいる程度に十分な振幅値の数
を用意して、分解能の高いオクターブ分析スペクトルを
得ようとするものである。
軸上で十分小さな区間を設け、その区間に複数個のフー
リエスペクトル振幅値がはいる程度に十分な振幅値の数
を用意して、分解能の高いオクターブ分析スペクトルを
得ようとするものである。
また、フーリエ変換により得られるフーリエスペクトル
の個々の振幅値は相対値であって、原信号（時間軸上）
の振幅値とは無相関である。そこで、最終的に得られた
スペクトルから入力信号の振幅値（たとえばＲＭＳ値）
を知る方法として、一つはフーリエスペクトルにおける
各振幅値から次式によりスペクトルの総和ＡＦを求め、 ＡＦでフーリエスペクトルの各振幅値ａｉを割る、すな
わち基準化するのである。ここで、N/2はフーリエスペ
クトルの総数である。一方、入力信号に対しては、サン
プリングされた信号振幅のＲＭＳ値ＡＩを次式により求
める。
の個々の振幅値は相対値であって、原信号（時間軸上）
の振幅値とは無相関である。そこで、最終的に得られた
スペクトルから入力信号の振幅値（たとえばＲＭＳ値）
を知る方法として、一つはフーリエスペクトルにおける
各振幅値から次式によりスペクトルの総和ＡＦを求め、 ＡＦでフーリエスペクトルの各振幅値ａｉを割る、すな
わち基準化するのである。ここで、N/2はフーリエスペ
クトルの総数である。一方、入力信号に対しては、サン
プリングされた信号振幅のＲＭＳ値ＡＩを次式により求
める。
このＡＩの値は、前記のＡＦの値と比例関係にある（Ａ
Ｆ≡ＡＩ）。ここで、Ｎはサンプリングされた信号振幅
データの総数である。こうして、ＡＩの値から入力信号
振幅値を知り、最終的に表示されたスペクトルにおいて
は、ＡＦと各スペクトル値との差分から各スペクトルの
振幅値を知ることが出来るのである。
Ｆ≡ＡＩ）。ここで、Ｎはサンプリングされた信号振幅
データの総数である。こうして、ＡＩの値から入力信号
振幅値を知り、最終的に表示されたスペクトルにおいて
は、ＡＦと各スペクトル値との差分から各スペクトルの
振幅値を知ることが出来るのである。
次に、第二の方法として次式による比Ｆを求め、 Ｆ＝ＡＩ／ＡＦ (6) Ｆでフーリエスペクトルの各振幅値ａｉを割り、 ａｆｉ＝ａｉ／Ｆ (7) ａｉのかわりにａｆｉをもとにして上記の計算を行なえ
ば、入力信号の振幅と最終的なスペクトルの振幅を関係
付けることが出来る。すなわち、入力信号振幅が小さな
場合にはスペクトルの振幅は全体として小さくなり、入
力信号振幅が大きくなると、スペクトルの振幅は全体と
して大きく表示されることになる。
ば、入力信号の振幅と最終的なスペクトルの振幅を関係
付けることが出来る。すなわち、入力信号振幅が小さな
場合にはスペクトルの振幅は全体として小さくなり、入
力信号振幅が大きくなると、スペクトルの振幅は全体と
して大きく表示されることになる。
次に、前記のオクターブ分析スペクトルを求める場合、
あらかじめ周波数軸の区間の大きさを定めて計算してい
る。しかし、スペクトルを見た結果、ある周波数範囲の
分解能を高めてスペクトル構造を調べる必要が生じた場
合、周波数区間の大きさを適宜換えてスペクトルを得る
必要がある。本発明の装置では、これが可能となるよう
な計算法を与えている。
あらかじめ周波数軸の区間の大きさを定めて計算してい
る。しかし、スペクトルを見た結果、ある周波数範囲の
分解能を高めてスペクトル構造を調べる必要が生じた場
合、周波数区間の大きさを適宜換えてスペクトルを得る
必要がある。本発明の装置では、これが可能となるよう
な計算法を与えている。
以下、本発明の実施例を図により説明する。第４図は本
発明の信号分析装置の概略ブロック図である。図におか
いて、１は無響室、無響箱あるいは防音室と呼ばれるも
ので、この中に測定対象物Ｔを置く。無響室1は外来の
騒音を極力排除するために設けられる。マイクロホン2
によって、測定対象物Ｔが発生する音響信号が検出され
る。検出された信号は、マイクアンプ3、測定用アンプ4
により、所定の振幅に増幅され、インターフェイス5へ
入力される。インターフェイス5により、アナログ信号
は所定のサンプリング周波数でサンプリングされて、デ
ィジタル信号へ変換される。ディジタル化された信号は
本発明の装置ａにおいて計算処理され、その結果はグラ
フィックディスプレイ11あるいはＸ−Ｙプロッタ16に表
示される。
発明の信号分析装置の概略ブロック図である。図におか
いて、１は無響室、無響箱あるいは防音室と呼ばれるも
ので、この中に測定対象物Ｔを置く。無響室1は外来の
騒音を極力排除するために設けられる。マイクロホン2
によって、測定対象物Ｔが発生する音響信号が検出され
る。検出された信号は、マイクアンプ3、測定用アンプ4
により、所定の振幅に増幅され、インターフェイス5へ
入力される。インターフェイス5により、アナログ信号
は所定のサンプリング周波数でサンプリングされて、デ
ィジタル信号へ変換される。ディジタル化された信号は
本発明の装置ａにおいて計算処理され、その結果はグラ
フィックディスプレイ11あるいはＸ−Ｙプロッタ16に表
示される。
次に、本発明の装置ａを第5図を用いて説明する。図に
おいて、インターフェイス5によりアナログ信号はディ
ジタル化された後、ランダムアクセスメモリ(RAM)6に一
旦ストアされる。RAM6より読出された信号は離散的フー
リエ変換(DFT)の計算を行なうDFTプロセッサー7によっ
てフーリエ変換される。これ等はリードオンリーメモリ
(ROM)15に記録されたプログラムに従って逐次行なわれ
る。インターフェイス5におけるサンプリング周波数、
データの総数などは、あらかじめコントロールパネル12
において設定され、その情報はROM15のプログラムが伝
達する。DFTプロセッサー7における計算条件に対しても
同様である。
おいて、インターフェイス5によりアナログ信号はディ
ジタル化された後、ランダムアクセスメモリ(RAM)6に一
旦ストアされる。RAM6より読出された信号は離散的フー
リエ変換(DFT)の計算を行なうDFTプロセッサー7によっ
てフーリエ変換される。これ等はリードオンリーメモリ
(ROM)15に記録されたプログラムに従って逐次行なわれ
る。インターフェイス5におけるサンプリング周波数、
データの総数などは、あらかじめコントロールパネル12
において設定され、その情報はROM15のプログラムが伝
達する。DFTプロセッサー7における計算条件に対しても
同様である。
フーリエ変換された結果に換算器7′における計算を行
ない、その後フーリエ振幅値はRAM8にストアされる。一
連の振幅値はそれぞれ固有の周波数を持つが、それ等は
周波数軸の番地を記録したROM13によって指定され、こ
こでフーリエ振幅値と周波数の二組みのデータがRAM8に
記録されることになる。ここでの周波数はコントロール
パネル12によって指定された条件に従う。次に、演算器
9によりRAM8に記録された振幅値と周波数を用いてオク
ターブ分析スペクトルの値が計算される。演算器9にお
ける計算条件は、あらかじめコントロールパネル１２に
おいて指定しておけば、その情報はROM15におけるプロ
グラムに伝達され、それによって演算器9が制御され
る。計算の結果得られたスペクトル値は演算器9′で処
理された後ROM14における周波数と組み合せられ、一旦R
AM10にストアされた後、ディスプレイ11において表示さ
れる。
ない、その後フーリエ振幅値はRAM8にストアされる。一
連の振幅値はそれぞれ固有の周波数を持つが、それ等は
周波数軸の番地を記録したROM13によって指定され、こ
こでフーリエ振幅値と周波数の二組みのデータがRAM8に
記録されることになる。ここでの周波数はコントロール
パネル12によって指定された条件に従う。次に、演算器
9によりRAM8に記録された振幅値と周波数を用いてオク
ターブ分析スペクトルの値が計算される。演算器9にお
ける計算条件は、あらかじめコントロールパネル１２に
おいて指定しておけば、その情報はROM15におけるプロ
グラムに伝達され、それによって演算器9が制御され
る。計算の結果得られたスペクトル値は演算器9′で処
理された後ROM14における周波数と組み合せられ、一旦R
AM10にストアされた後、ディスプレイ11において表示さ
れる。
次に、上記の各段階における計算内容を説明する。ま
ず、インターフェイス5におけるアナログ信号のサンプ
リング条件について説明する。サンプリング周波数は2
0.48kHzであり、データの総数は4096個である。その結
果、測定対象物の発生する音響信号を0.2秒間記録する
ことになる。
ず、インターフェイス5におけるアナログ信号のサンプ
リング条件について説明する。サンプリング周波数は2
0.48kHzであり、データの総数は4096個である。その結
果、測定対象物の発生する音響信号を0.2秒間記録する
ことになる。
記録を終えると計算に移行するが、第６図のフローチャ
ートを用いた計算の内容を説明する。図において、ステ
ップでは周波数区間のパラメータｍＯと周波数範囲の
上限ＦＨと下限ＦＬを定める。パラメータｍＯについて
は後で述べるが、本実施例では、ｍＯ＝1/20，ＦＨ＝10
240HZ，ＦＬ＝200HZである。図のフローチヤートではス
テップが計算のスタート点となっているが、実際には
上記した信号の記録から連続して実行される。次のステ
ップからステップまでの計算は第５図におけるＤＦ
Ｔプロセッサー７における計算内容を示している。
ートを用いた計算の内容を説明する。図において、ステ
ップでは周波数区間のパラメータｍＯと周波数範囲の
上限ＦＨと下限ＦＬを定める。パラメータｍＯについて
は後で述べるが、本実施例では、ｍＯ＝1/20，ＦＨ＝10
240HZ，ＦＬ＝200HZである。図のフローチヤートではス
テップが計算のスタート点となっているが、実際には
上記した信号の記録から連続して実行される。次のステ
ップからステップまでの計算は第５図におけるＤＦ
Ｔプロセッサー７における計算内容を示している。
ステップでは4096個のデータに対する次式のような離
散的フーリエ変換を行なう。
散的フーリエ変換を行なう。
ここで、ｘ（ｎ）は時間軸における振幅値データであ
り、第５図5のインターフェイスで取込み、ＲＡＭ6に記
録されている。Ｎはデータの総数である。右辺の第2項
はハニングオペレーシヨンと呼ばれる重み関数である。
ここで、Ｂ（Ｋ）における奇数項は実数を、偶数項は虚
数を表わすように計算されるので、次式により、フーリ
エスペクトル（振幅値）を求める。
り、第５図5のインターフェイスで取込み、ＲＡＭ6に記
録されている。Ｎはデータの総数である。右辺の第2項
はハニングオペレーシヨンと呼ばれる重み関数である。
ここで、Ｂ（Ｋ）における奇数項は実数を、偶数項は虚
数を表わすように計算されるので、次式により、フーリ
エスペクトル（振幅値）を求める。
これがステップの計算である。Ｎは4096であるから、
ａｉの総数は2048個である。また、サンプリング周波数
20.48kHzより、フーリエスペクトルの周波数の上限は10
240Hzとなる。したがって、5Hzの間隔ごとに1個の振幅
値が並ぶことになる。
ａｉの総数は2048個である。また、サンプリング周波数
20.48kHzより、フーリエスペクトルの周波数の上限は10
240Hzとなる。したがって、5Hzの間隔ごとに1個の振幅
値が並ぶことになる。
次に、ステップでは式(4)を用いてフーリエスペクト
ルａｊの総和を計算し、ＡＦを得る。次にステップに
おいて、入力信号のRAS値を計算してＡ1を得る。ここ
で、ＡＦとＡＩは、共に信号のエネルギーを表わすもの
であるという意味で、本来同じものであるが、ＡＦはフ
ーリエスペクトルをもとにした相対値である。したがっ
てステップではＡＦのかわりに入力信号のRMS値ＡＩ
を表示する。ステツプからまでの計算は第５図の演
算器7′において行なわれ、結果はRAM8に記録される。
ルａｊの総和を計算し、ＡＦを得る。次にステップに
おいて、入力信号のRAS値を計算してＡ1を得る。ここ
で、ＡＦとＡＩは、共に信号のエネルギーを表わすもの
であるという意味で、本来同じものであるが、ＡＦはフ
ーリエスペクトルをもとにした相対値である。したがっ
てステップではＡＦのかわりに入力信号のRMS値ＡＩ
を表示する。ステツプからまでの計算は第５図の演
算器7′において行なわれ、結果はRAM8に記録される。
ステップでは、2048個のフーリエスペクトルからオク
ターブ分析スペクトルａｓｉを導出する。この計算は演
算器9において行なわれるが詳細は後で説明する。
ターブ分析スペクトルａｓｉを導出する。この計算は演
算器9において行なわれるが詳細は後で説明する。
次に、ステップでは上記のオクターブ分析スペクトル
ａｓｉをＡＦで基準化する。そして、式(3)により相対
レベルＬｉ求めるものである。すなわち、ＡＦを0dBと
して個々のスペクトル値を0dBに対する相対レベル（ｄ
Ｂ）とする。この計算は演算器9′において行なわれ
る。ステップはグラフィックプログラムであり、オク
ターブ分析スペクトルを第７図のようにＸ−Ｙブロッタ
あるいはグラフィックディスプレイ上に表示する。表示
が終わるとステップ において分解能を変えて計算し、表示するか否かを判断
する。必要のない場合にはその旨指示すると計算は終了
する。必要がある場合にはその旨支持すると、ステップ において周波数範囲の上限ＦＨ、下限ＦＬ，周波数区間
のパラメータｍＯをコントロールパネルから入力する。
計算のスタート点ではｍＯ＝1/20，ＦＨ＝10240Hz，Ｆ
Ｌ＝200Hzであつたが、たとえばｍ＝1/30，ＦＨ＝10240
Hz，ＦＬ＝1000Hzのように入力するのである。
ａｓｉをＡＦで基準化する。そして、式(3)により相対
レベルＬｉ求めるものである。すなわち、ＡＦを0dBと
して個々のスペクトル値を0dBに対する相対レベル（ｄ
Ｂ）とする。この計算は演算器9′において行なわれ
る。ステップはグラフィックプログラムであり、オク
ターブ分析スペクトルを第７図のようにＸ−Ｙブロッタ
あるいはグラフィックディスプレイ上に表示する。表示
が終わるとステップ において分解能を変えて計算し、表示するか否かを判断
する。必要のない場合にはその旨指示すると計算は終了
する。必要がある場合にはその旨支持すると、ステップ において周波数範囲の上限ＦＨ、下限ＦＬ，周波数区間
のパラメータｍＯをコントロールパネルから入力する。
計算のスタート点ではｍＯ＝1/20，ＦＨ＝10240Hz，Ｆ
Ｌ＝200Hzであつたが、たとえばｍ＝1/30，ＦＨ＝10240
Hz，ＦＬ＝1000Hzのように入力するのである。
次に第８図を用いて、オクターブ分析スペクトルの計算
方法を説明する。図のステップでは、周波数帯域幅に
関する初期値を定義する。ｆ0は帯域幅の中心周波数で
あり、ｆ1は下限の周波数を、ｆ2の周波数を表わしてい
る。これ等の周波数には次式のような関係がある。
方法を説明する。図のステップでは、周波数帯域幅に
関する初期値を定義する。ｆ0は帯域幅の中心周波数で
あり、ｆ1は下限の周波数を、ｆ2の周波数を表わしてい
る。これ等の周波数には次式のような関係がある。
▲ｆ２ ０▼＝ｆ1・ｆ2，ｆ0＝２ｍ0・ｆ1
(10) ｍ0は帯域幅を決めるパラメータであり、本実施例では1
/20とした。すなわち1/10オンターブ幅である。ｆ0＝Ｆ
Ｌとおけば、式(10)より周波数ｆ1とｆ2が導かれる。た
とえば、周波数ｆ0を200Hzとすればｆ1＝186.6Hz，ｆ2
＝214.4Hzとなる。ステツプでは、あらかじめ計算さ
れたフーリエスペクトルａｊ（ｉ＝1,2…，N/20）の中
から周波数ｆ1とｆ2の間に存在するａＫ（Ｋ＝ｍ，ｍ＋
１，…ｎ）を選び出す。帯域の中には、少なくとも１個
のａＫを含む必要があり、初期値の周波数ｆ0をあまり
低く定めることは出来ない。選び出されたａＫをもとに
してステップでは二乗和ａｓｊを計算する。ステップ
ではａｓｊをｆ0のスペクトル値と定義してｆｏｓを
ａｓｊの周波数とする。ステップでは、ｆ1＝ｆ2とし
て新たに定義した周波数ｆ1をもとにして周波数ｆ0とｆ
2を計算する。次にデータ番号ｊを1増やし、周波数ｆ2
がＦＨ以下であれば上記の計算を繰り返えす。周波数ｆ
2がＦＨ以上となれば計算を終了して次の計算ステージ
へ移行する。
(10) ｍ0は帯域幅を決めるパラメータであり、本実施例では1
/20とした。すなわち1/10オンターブ幅である。ｆ0＝Ｆ
Ｌとおけば、式(10)より周波数ｆ1とｆ2が導かれる。た
とえば、周波数ｆ0を200Hzとすればｆ1＝186.6Hz，ｆ2
＝214.4Hzとなる。ステツプでは、あらかじめ計算さ
れたフーリエスペクトルａｊ（ｉ＝1,2…，N/20）の中
から周波数ｆ1とｆ2の間に存在するａＫ（Ｋ＝ｍ，ｍ＋
１，…ｎ）を選び出す。帯域の中には、少なくとも１個
のａＫを含む必要があり、初期値の周波数ｆ0をあまり
低く定めることは出来ない。選び出されたａＫをもとに
してステップでは二乗和ａｓｊを計算する。ステップ
ではａｓｊをｆ0のスペクトル値と定義してｆｏｓを
ａｓｊの周波数とする。ステップでは、ｆ1＝ｆ2とし
て新たに定義した周波数ｆ1をもとにして周波数ｆ0とｆ
2を計算する。次にデータ番号ｊを1増やし、周波数ｆ2
がＦＨ以下であれば上記の計算を繰り返えす。周波数ｆ
2がＦＨ以上となれば計算を終了して次の計算ステージ
へ移行する。
上記の実施例では、200Hzから10240.0Hzの間に５７個の
スペクトル値が定義されることになる。
スペクトル値が定義されることになる。
上記の実施例においては、オクターブ分析スペクトルの
総和ＡＦによって各スペクトルの値が基準化されてい
る。したがって、いかなる場合でもＡＦを０ｄＢとして
いるので異なる測定対象物の発生をスペクトルの形状と
レベル差を容易に相互比較することが出来る。
総和ＡＦによって各スペクトルの値が基準化されてい
る。したがって、いかなる場合でもＡＦを０ｄＢとして
いるので異なる測定対象物の発生をスペクトルの形状と
レベル差を容易に相互比較することが出来る。
また別の例として、本発明の原理で説明したように、式
(6)(7)を用いてスペクトルの値を定めることにより、入
力信号のRMS値によってスペクトルの振幅が変化するよ
うなスペクトルを得ることも出来るのである。
(6)(7)を用いてスペクトルの値を定めることにより、入
力信号のRMS値によってスペクトルの振幅が変化するよ
うなスペクトルを得ることも出来るのである。
〔発明の効果〕 本発明により、離散的フーリエ変換の計算をもとにし
て、オクターブ分析スペクトルを時間遅れなしに求める
ことが可能となる。したがって、騒音などのように聴感
と関連付けてスペクトル形状を調べる場合、従来一般に
使用されている1/3オクターブより高い分解能を有する
スペクトル、たとえば1/10オクターブを容易に得ること
が出来ることになって。その結果、スペクトル構造とそ
の発生原因との関係解明が容易となる。
て、オクターブ分析スペクトルを時間遅れなしに求める
ことが可能となる。したがって、騒音などのように聴感
と関連付けてスペクトル形状を調べる場合、従来一般に
使用されている1/3オクターブより高い分解能を有する
スペクトル、たとえば1/10オクターブを容易に得ること
が出来ることになって。その結果、スペクトル構造とそ
の発生原因との関係解明が容易となる。
第1図，第2図，第3図はフーリエ分析とオクターブ分析
の関係を説明した図、第4図は全体の機器構成図、第5図
は分析計算を行なう回路ブロック図、第6図は分析計算
の内容を示したフローチヤート、第7図は結果の表示例
の特性図、第８図はフーリエ変換の結果からオクターブ
分析スペクトルを得る計算のフローチャートである。 5…インターフェイス、6,8,10…ＲＡＭ 7…ＤＦＴプロセッサー、7′，9，9′…演算器 11…ディスプレイ 12…コントロールパネル 13,14,15…ＲＯＭ
の関係を説明した図、第4図は全体の機器構成図、第5図
は分析計算を行なう回路ブロック図、第6図は分析計算
の内容を示したフローチヤート、第7図は結果の表示例
の特性図、第８図はフーリエ変換の結果からオクターブ
分析スペクトルを得る計算のフローチャートである。 5…インターフェイス、6,8,10…ＲＡＭ 7…ＤＦＴプロセッサー、7′，9，9′…演算器 11…ディスプレイ 12…コントロールパネル 13,14,15…ＲＯＭ
Claims (1)
- 【請求項１】騒音等の音響信号を分析対象として、分析
によりオクターブ分析スペクトルを求める信号分析装置
において、 分析対象であるアナログの前記音響信号を所定の周期で
サンプリングして、振幅データを得るサンプリング手段
(5)と、 該サンプリング手段により得られた複数の振幅データを
記憶する記憶手段(6)と、 該記憶手段に記憶された複数の振幅データを読み出し
て、該振幅データに対してフーリエ変換を行なうことに
より、フーリエスペクトルとして、各周波数にそれぞれ
対応する振幅値を求めるフーリエ変換手段(7)と、 前記フーリエスペクトル全体をカバーする周波数範囲内
における所望の周波数範囲を、対数化された周波数軸に
対してほぼ等間隔となるように複数の周波数区間に区切
り、前記フーリエ変換手段により求められた各周波数に
それぞれ対応する振幅値の中から、前記の区切って得ら
れた各周波数区間毎に、その周波数区間に属する各周波
数にそれぞれ対応する振幅値を選び出し、選び出された
該振幅値の二乗和を計算して、前記オクターブ分析スペ
クトルとして出力する演算手段(9)と、 を具備して成ることを特徴とした信号分析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58209077A JPH063474B2 (ja) | 1983-11-09 | 1983-11-09 | 信号分析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58209077A JPH063474B2 (ja) | 1983-11-09 | 1983-11-09 | 信号分析装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60102569A JPS60102569A (ja) | 1985-06-06 |
| JPH063474B2 true JPH063474B2 (ja) | 1994-01-12 |
Family
ID=16566873
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58209077A Expired - Lifetime JPH063474B2 (ja) | 1983-11-09 | 1983-11-09 | 信号分析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH063474B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63150642A (ja) * | 1986-12-15 | 1988-06-23 | Hino Motors Ltd | エンジン異常診断装置 |
| JP4894466B2 (ja) * | 2006-11-07 | 2012-03-14 | コベルコ建機株式会社 | 建設機械のホースクランプ装置 |
| JP2016062034A (ja) * | 2014-09-19 | 2016-04-25 | トヨタ自動車株式会社 | 音声分析装置 |
-
1983
- 1983-11-09 JP JP58209077A patent/JPH063474B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS60102569A (ja) | 1985-06-06 |
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