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公開番号2025086422
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-09
出願番号2023200356
出願日2023-11-28
発明の名称データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラム
出願人日亜化学工業株式会社
代理人個人,個人
主分類G06F 17/10 20060101AFI20250602BHJP(計算;計数)
要約【課題】時系列データのノイズ除去処理の際に生じる、ノイズ除去処理前の時系列データからのずれ量を低減させるためのデータ処理技術を提供する。
【解決手段】データ処理装置は、取得した時系列データと、予め選択された関数との誤差に基づき、前記予め選択された関数のフィッティング処理を行うフィッティング処理部と、前記フィッティング処理が行われた関数を用いて、前記取得した時系列データを減算する減算部と、減算後の時系列データに対してローパスフィルタ処理を行うことでノイズを除去するノイズ除去部と、ノイズ除去後の時系列データに前記フィッティング処理が行われた関数を加算し、出力装置に出力する加算部とを有する。
【選択図】図8
特許請求の範囲【請求項１】
取得した時系列データと、予め選択された関数との誤差に基づき、前記予め選択された関数のフィッティング処理を行うフィッティング処理部と、
前記フィッティング処理が行われた関数を用いて、前記取得した時系列データを減算する減算部と、
減算後の時系列データに対してローパスフィルタ処理を行うことでノイズを除去するノイズ除去部と、
ノイズ除去後の時系列データに前記フィッティング処理が行われた関数を加算し、出力装置に出力する加算部と
を有するデータ処理装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記関数には、少なくとも、Ｎ次多項式関数、指数関数、対数関数、有理関数、三角関数、双曲線関数、逆三角関数、正規分布関数のいずれか、または、それらを組み合わせた関数のいずれかが含まれる、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記予め選択された関数は、
取得した時系列データと、フィッティング処理が行われた複数の前記関数それぞれとの所定の時間範囲における誤差に基づいて、複数の前記関数の中から選択された１の関数である、請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記フィッティング処理部は、
前記取得した時系列データと、前記予め選択された関数との誤差に基づいて、前記予め選択された関数に含まれるパラメータを調整することで、前記フィッティング処理を行う、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記ノイズ除去部は、
前記減算後の時系列データに対して、直交関数列を用いたローパスフィルタ処理を行うことでノイズを除去する、
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記直交関数列には、少なくとも、離散フーリエ変換、離散コサイン変換、離散サイン変換のいずれかが含まれる、請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記取得した時系列データには、少なくとも、温度データ、圧力データ、流量データ、電圧データ、画像データ、音声データのいずれかが含まれる、
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
コンピュータが、
取得した時系列データと、予め選択された関数との誤差に基づき、前記予め選択された関数のフィッティング処理を行う工程と、
前記フィッティング処理が行われた関数を用いて、前記取得した時系列データを減算する工程と、
減算後の時系列データに対してローパスフィルタ処理を行うことでノイズを除去する工程と、
ノイズ除去後の時系列データに前記フィッティング処理が行われた関数を加算し、出力装置に出力する工程と
を実行するデータ処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
取得した時系列データと、予め選択された関数との誤差に基づき、前記予め選択された関数のフィッティング処理を行う工程と、
前記フィッティング処理が行われた関数を用いて、前記取得した時系列データを減算する工程と、
減算後の時系列データに対してローパスフィルタ処理を行うことでノイズを除去する工程と、
ノイズ除去後の時系列データに前記フィッティング処理が行われた関数を加算し、出力装置に出力する工程と
を実行させるためのデータ処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
時系列データに対して離散コサイン変換等の処理を行い、所定の項数までの項で逆離散コサイン変換を算出することでノイズ除去処理を行うノイズ除去方法（ローパスフィルタ処理によるノイズ除去方法）が知られている。当該ノイズ除去方法では、予め時系列データ全体の変化を取り除いたうえでノイズ除去処理を行うことで、ノイズ除去処理後の時系列データの、ノイズ除去処理前の時系列データからのずれ量を低減させることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－１０９１８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方で、上記ノイズ除去方法の場合、ノイズ除去処理前に、時系列データ全体の変化を適確に取り除くことができなければ、ずれ量の低減効果が充分に得られない場合がある。
【０００５】
本開示は、時系列データのノイズ除去処理の際に生じる、ノイズ除去処理前の時系列データからのずれ量を低減させるためのデータ処理技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係るデータ処理装置は、取得した時系列データと、予め選択された関数との誤差に基づき、前記予め選択された関数のフィッティング処理を行うフィッティング処理部と、前記フィッティング処理が行われた関数を用いて、前記取得した時系列データを減算する減算部と、減算後の時系列データに対してローパスフィルタ処理を行うことでノイズを除去するノイズ除去部と、ノイズ除去後の時系列データに前記フィッティング処理が行われた関数を加算し、出力装置に出力する加算部と、を有する。
【０００７】
本開示の一態様に係るデータ処理方法は、コンピュータが、取得した時系列データと、予め選択された関数との誤差に基づき、前記予め選択された関数のフィッティング処理を行う工程と、前記フィッティング処理が行われた関数を用いて、前記取得した時系列データを減算する工程と、減算後の時系列データに対してローパスフィルタ処理を行うことでノイズを除去する工程と、ノイズ除去後の時系列データに前記フィッティング処理が行われた関数を加算し、出力装置に出力する工程と、を実行する。
【０００８】
本開示の一態様に係るデータ処理プログラムは、コンピュータに、取得した時系列データと、予め選択された関数との誤差に基づき、前記予め選択された関数のフィッティング処理を行う工程と、前記フィッティング処理が行われた関数を用いて、前記取得した時系列データを減算する工程と、減算後の時系列データに対してローパスフィルタ処理を行うことでノイズを除去する工程と、ノイズ除去後の時系列データに前記フィッティング処理が行われた関数を加算し、出力装置に出力する工程と、を実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、時系列データのノイズ除去処理の際に生じる、ノイズ除去処理前の時系列データからのずれ量を低減させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
データ処理システムのシステム構成の一例を示す図である。
一般的なノイズ除去方法の懸念点を説明するための第１の図である。
一般的なノイズ除去方法の懸念点を説明するための第２の図である。
データ処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
関数選択フェーズにおけるデータ処理装置の機能構成の一例を示す図である。
関数選択フェーズにおいて、データ処理装置の変換関数格納部に格納される変換関数の具体例を示す図である。
関数選択フェーズにおいて、データ処理装置のフィッティング処理部により実行される処理の具体例を示す図である。
関数選択フェーズにおいて、データ処理装置の選択部により実行される処理の具体例を示す図である。
データ処理フェーズにおけるデータ処理装置の機能構成の一例を示す図である。
データ処理フェーズにおいて、データ処理装置の減算部により実行される処理の具体例を示す図である。
データ処理フェーズにおいて、データ処理装置のノイズ除去部により実行される処理の具体例を示す図である。
データ処理フェーズにおいて、データ処理装置の加算部により実行される処理の具体例を示す図である。
関数選択処理及びデータ処理の流れを示す第１のフローチャートの一例である。
関数選択処理及びデータ処理の流れを示す第２のフローチャートの一例である。
データ処理装置によるノイズ除去方法の効果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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