特許 6123085 スペクトログラム分解装置、スペクトログラム分解方法、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6123085

(24)【登録日】2017年4月14日

(45)【発行日】2017年5月10日

(54)【発明の名称】スペクトログラム分解装置、スペクトログラム分解方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   H04B 17/23 20150101AFI20170424BHJP

   H04B 17/345 20150101ALI20170424BHJP

【ＦＩ】

   H04B17/23

   H04B17/345

【請求項の数】5

【全頁数】18

(21)【出願番号】特願2013-60563(P2013-60563)

(22)【出願日】2013年3月22日

(65)【公開番号】特開2014-187522(P2014-187522A)

(43)【公開日】2014年10月2日

【審査請求日】2015年11月17日

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２４年度、支出負担行為担当官、総務省大臣官房会計課企画官、研究テーマ「Ｍ２Ｍ型動的無線通信ネットワーク構築技術の研究開発」に関する委託研究、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願

(73)【特許権者】

【識別番号】393031586

【氏名又は名称】株式会社国際電気通信基礎技術研究所

(74)【代理人】

【識別番号】100115749

【弁理士】

【氏名又は名称】谷川 英和

(74)【代理人】

【識別番号】100121223

【弁理士】

【氏名又は名称】森本 悟道

(72)【発明者】

【氏名】宮坂 朋宏

(72)【発明者】

【氏名】宇野 雅博

(72)【発明者】

【氏名】小林 聖

【審査官】 原田 聖子

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００７−２０１８３４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−０７６０６８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−１３６７５５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｈ０４Ｂ １７／００−１７／３９１

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

無線信号を受信する受信部と、
前記受信部が受信した無線信号に関するスペクトログラムを取得する取得部と、
前記取得部が取得したスペクトログラムに対応する非負値行列であるスペクトログラム行列を、非負値行列因子分解により、周波数領域に対応する非負値行列である周波数行列と、時間領域に対応する非負値行列である時間行列とに分解する分解部と、
前記周波数行列に含まれる周波数領域に対応するベクトルと、前記時間行列に含まれる時間領域に対応するベクトルとの直積を算出する直積部と、を備えたスペクトログラム分解装置。

【請求項2】

前記分解部は、前記周波数行列と前記時間行列との両方を算出する、請求項１記載のスペクトログラム分解装置。

【請求項3】

前記周波数行列を受け付ける受付部をさらに備え、
前記分解部は、前記スペクトログラム行列を、前記受付部が受け付けた周波数行列を用いて、当該周波数行列と前記時間行列とに分解する、請求項１記載のスペクトログラム分解装置。

【請求項4】

無線信号を受信する受信ステップと、
前記受信ステップで受信した無線信号に関するスペクトログラムを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得したスペクトログラムに対応する非負値行列であるスペクトログラム行列を、非負値行列因子分解により、周波数領域に対応する非負値行列である周波数行列と、時間領域に対応する非負値行列である時間行列とに分解する分解ステップと、
前記周波数行列に含まれる周波数領域に対応するベクトルと、前記時間行列に含まれる時間領域に対応するベクトルとの直積を算出する直積ステップと、を備えたスペクトログラム分解方法。

【請求項5】

コンピュータを、
受信された無線信号に関するスペクトログラムを取得する取得部、
前記取得部が取得したスペクトログラムに対応する非負値行列であるスペクトログラム行列を、非負値行列因子分解により、周波数領域に対応する非負値行列である周波数行列と、時間領域に対応する非負値行列である時間行列とに分解する分解部、
前記周波数行列に含まれる周波数領域に対応するベクトルと、前記時間行列に含まれる時間領域に対応するベクトルとの直積を算出する直積部として機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、無線信号のスペクトログラムに対応する非負値行列を、周波数領域と時間領域とにそれぞれ対応する２個の非負値行列に分解するスペクトログラム分解装置等に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ある無線信号と、それ以外の信号（例えば、背景雑音等）とを分離するために、あらかじめ決められたしきい値を用いることがあった。具体的には、キャリアセンスにおいて、受信信号強度があらかじめ決められたしきい値以下である場合に、無線通信を行うことができると判断することが行われていた（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１２−２５３７２８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、そのようなしきい値を用いた分離では、２以上の無線信号を適切に分離することができないという問題があった。例えば、周波数チャネル１と、周波数チャネル３とにおいて、同時に無線信号の送信が行われた場合に、しきい値を用いて両者を一緒に抽出することはできるが、周波数チャネルごとに無線信号を分離することはできないという問題があった。

【0005】

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、無線信号に関するスペクトログラムを、２以上の無線信号について適切に分離するための処理を行う装置等を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記目的を達成するため、本発明によるスペクトログラム分解装置は、無線信号を受信する受信部と、受信部が受信した無線信号に関するスペクトログラムを取得する取得部と、取得部が取得したスペクトログラムに対応する非負値行列であるスペクトログラム行列を、非負値行列因子分解により、周波数領域に対応する非負値行列である周波数行列と、時間領域に対応する非負値行列である時間行列とに分解する分解部と、を備えたものである。
このような構成により、受信された無線信号に対応するスペクトログラムを、周波数領域の情報と、時間領域の情報とに分けることができる。その結果、それらの情報を用いて、例えば、周波数帯域ごとのスペクトログラムを抽出したり、周波数帯域ごとの無線信号パターン等を生成したりすることができる。

【0007】

また、本発明によるスペクトログラム分解装置では、分解部は、周波数行列と時間行列との両方を算出してもよい。
このような構成により、無線信号の周波数帯域に関する情報を事前に知っていなかったとしても、無線信号を分離することができるようになる。

【0008】

また、本発明によるスペクトログラム分解装置では、周波数行列を受け付ける受付部をさらに備え、分解部は、スペクトログラム行列を、受付部が受け付けた周波数行列を用いて、周波数行列と時間行列とに分解してもよい。
このような構成により、時間行列をより正確に算出することができる。また、受け付けられた周波数行列を用いることにより、例えば、周波数帯域が重なり合っている隣接する周波数チャネルにおいて同時期に無線信号が送信されたとしても、それらの信号を分離することも可能となりうる。

【0009】

また、本発明によるスペクトログラム分解装置では、周波数領域及び時間領域の少なくとも一方において、スペクトログラムから特定の成分を抽出するフィルタと、周波数行列と時間行列との少なくとも一方を用いて、フィルタが抽出する成分を設定するフィルタ設定部と、をさらに備えていてもよい。
このような構成により、周波数行列や時間行列を用いて、例えば、無線信号の周波数帯域ごとや無線信号の送信期間ごとのスペクトログラムを抽出することができるようになる。

【0010】

また、本発明によるスペクトログラム分解装置では、フィルタは、周波数領域及び時間領域の両方において、スペクトログラムから特定の成分を抽出するものであり、フィルタ設定部は、周波数行列及び時間行列を用いて、フィルタが抽出する成分を設定してもよい。
このような構成により、周波数及び時間の両領域において、例えば、無線信号に応じたスペクトログラムを抽出することができるようになる。

【0011】

また、本発明によるスペクトログラム分解装置では、周波数行列に含まれる周波数領域に対応するベクトルと、時間行列に含まれる時間領域に対応するベクトルとの直積を算出する直積部をさらに備えていてもよい。
このような構成により、無線信号の周波数帯域ごと、送信期間ごとの近似的なスペクトログラムを得ることができる。

【発明の効果】

【0012】

本発明によるスペクトログラム分解装置等によれば、受信された無線信号に対応するスペクトログラムを、周波数領域の情報と、時間領域の情報とに分けることができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の実施の形態１によるスペクトログラム分解装置の構成を示すブロック図

【図2】同実施の形態による受信部の構成を示すブロック図

【図3】同実施の形態によるスペクトログラム分解装置の動作を示すフローチャート

【図4A】同実施の形態におけるスペクトログラムの一例を示す図

【図4B】同実施の形態における周波数行列に含まれる各ベクトルの一例を示す図

【図4C】同実施の形態における時間行列に含まれる各ベクトルの一例を示す図

【図5A】同実施の形態におけるベクトルの直積の結果の一例を示す図

【図5B】同実施の形態におけるベクトルの直積の結果の一例を示す図

【図5C】同実施の形態におけるベクトルの直積の結果の一例を示す図

【図5D】同実施の形態におけるベクトルの直積の結果の一例を示す図

【図5E】同実施の形態におけるベクトルの直積の結果の一例を示す図

【図6】同実施の形態におけるコンピュータシステムの外観一例を示す模式図

【図7】同実施の形態におけるコンピュータシステムの構成の一例を示す図

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本発明によるスペクトログラム分解装置について、実施の形態を用いて説明する。なお、以下の実施の形態において、同じ符号を付した構成要素及びステップは同一または相当するものであり、再度の説明を省略することがある。

【0015】

（実施の形態１）
本発明の実施の形態１によるスペクトログラム分解装置について、図面を参照しながら説明する。本実施の形態によるスペクトログラム分解装置は、無線信号のスペクトログラムに対応する非負値行列を、周波数領域と時間領域とにそれぞれ対応する２個の非負値行列に分解するものである。

【0016】

図１は、本実施の形態によるスペクトログラム分解装置１の構成を示すブロック図である。本実施の形態によるスペクトログラム分解装置１は、受信部１１と、取得部１２と、受付部１３と、分解部１４と、出力部１５と、記憶部１６と、フィルタ１７と、フィルタ設定部１８と、直積部１９とを備える。このスペクトログラム分解装置１は、例えば、ステーションやモバイルノード等の端末装置であってもよく、１以上の端末装置と無線通信を行うアクセスポイント等の無線基地局であってもよく、または、無線通信を行うその他の装置であってもよい。また、スペクトログラム分解装置１は、自律分散型無線ネットワークにおいて無線通信を行う装置であってもよく、または、そうでなくてもよい。また、その無線ネットワークは、他の無線システムと混在する環境であってもよい。すなわち、多数の無線通信機器が、同一周波数帯を共用していてもよい。

【0017】

受信部１１は、無線信号を受信する。なお、受信部１１は、複数の無線信号源からの無線信号を受信してもよい。その無線信号は、無線により伝搬するどのような信号であってもよい。例えば、無線ＬＡＮの無線信号であってもよく、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の無線信号であってもよく、ノイズ源からの無線信号であってもよく、その他の方式による無線信号であってもよい。また、その無線信号の周波数は問わない。その無線信号の周波数は、例えば、ＩＳＭ帯であってもよく、その他の周波数であってもよい。受信部１１は、例えば、図２で示されるように、低雑音増幅部２１と、周波数変換部２２と、局部発振部２３と、フィルタ部２４と、ＡＤ変換部２５とを備えてもよい。低雑音増幅部２１は、アンテナを介してアナログ受信信号を受信し、その受信した信号を増幅する。周波数変換部２２は、局部発振部２３によって生成された信号を用いて、増幅された受信信号を周波数変換し、ＡＤ変換部２５で変換できる等価ベースバンド帯域受信信号に変換する。局部発振部２３は、その周波数変換部２２での周波数変換のための信号を生成する。フィルタ部２４は、あらかじめ決められた周波数帯域のみを通過させるフィルタである。その周波数帯域は、例えば、分解部１４における分解の対象としたいスペクトログラム行列（後述する）に対応した周波数帯域に設定されてもよい。フィルタ部２４は、例えば、ローパスフィルタやハイパスフィルタ、バンドパスフィルタであってもよい。ＡＤ変換部２５は、等価ベースバンド帯域受信信号であるアナログ信号をデジタル信号に変換する。なお、そのＡＤ変換後のデジタル信号も、無線信号と呼ぶものとする。

【0018】

取得部１２は、受信部１１が受信した無線信号に関するスペクトログラムを取得する。そのスペクトログラムは、周波数領域と時間領域とにおいて、受信された無線信号に関する電力を示すものである。したがって、そのスペクトログラムは、周波数電力スペクトログラムであるということもできる。取得部１２は、例えば、受信された無線信号を所定の時間ごとにフーリエ変換することによって、スペクトログラムを取得してもよい。そのフーリエ変換は、例えば、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）であってもよく、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）であってもよい。また、取得されたスペクトログラムは、図示しない記録媒体で記憶されてもよい。

【0019】

受付部１３は、周波数行列を受け付ける。周波数行列については後述する。なお、受付部１３は、周波数行列そのものを受け付けてもよく、実質的に周波数行列と同じであると考えられる情報を受け付けてもよい。後者の場合には、受付部１３は、例えば、周波数行列の各要素を受け付けてもよく、周波数行列を構成するベクトル（基底ベクトル）を受け付けてもよい。

【0020】

受付部１３は、例えば、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された周波数行列を受信してもよく、所定の記録媒体（例えば、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）から読み出された周波数行列を受け付けてもよい。なお、受付部１３は、受け付けを行うためのデバイス（例えば、モデムやネットワークカードなど）を含んでもよく、あるいは含まなくてもよい。また、受付部１３は、ハードウェアによって実現されてもよく、あるいは所定のデバイスを駆動するドライバ等のソフトウェアによって実現されてもよい。

【0021】

分解部１４は、スペクトログラム行列Ｙを、非負値行列因子分解（ＮＭＦ：Ｎｏｎ−ｎｅｇａｔｉｖｅ Ｍａｔｒｉｘ Ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）により、周波数行列Ｈと、時間行列Ｕとに分解する。ここで、スペクトログラム行列Ｙは、取得部１２が取得したスペクトログラムに対応する非負値行列である。スペクトログラム行列Ｙの（ｉ，ｊ）成分をＹ_ｉｊとすると、Ｙ_ｉｊは、例えば、周波数がｉであり、時間がｊである場合の無線信号の電力値である。ここで、ｉは、１≦ｉ≦Ｍの整数であり、ｊは、１≦ｊ≦Ｎの整数である。なお、スペクトログラム行列Ｙは、Ｍ×Ｎの行列であるとしている。Ｍ、Ｎは、正の整数である。また、スペクトログラム行列Ｙは非負値行列であるため、すべての（ｉ、ｊ）についてＹ_ｉｊ≧０となる。また、ｉが１ずつ増えることにより、周波数が増加してもよく、減少してもよく、またはそれらのいずれでなくてもよい。また、ｊが１ずつ増えることにより、時間が増加してもよく、減少してもよく、またはそれらのいずれでなくてもよい。

【0022】

また、周波数行列Ｈは、周波数領域に対応する非負値行列である。周波数行列Ｈは、Ｍ×Ｋの行列である。Ｋは、基底数であり、任意の正の整数であるが、Ｋ≦ｍｉｎ（Ｍ，Ｎ）であることが好適である。周波数行列Ｈは非負値行列であるため、周波数行列Ｈの（ｉ，ｋ）成分をＨ_ｉｋとすると、すべての（ｉ，ｋ）についてＨ_ｉｋ≧０となる。ここで、ｋは、１≦ｋ≦Ｋの整数である。また、時間行列Ｕは、時間領域に対応する非負値行列である。時間行列Ｕは、Ｋ×Ｎの行列である。時間行列Ｕは非負値行列であるため、時間行列Ｕの（ｋ，ｊ）成分をＵ_ｋｊとすると、すべての（ｋ，ｊ）についてＵ_ｋｊ≧０となる。なお、分解部１４は、次式のように、スペクトログラム行列Ｙを、周波数行列Ｈと、時間行列Ｕとに分解する。なお、行列Ｈのことを基底行列と呼び、行列Ｕのことを係数行列と呼ぶことがある。

【数1】

【0023】

ここで、分解部１４は、２個の行列Ｙ、ＨＵの間の距離ｄ（Ｙ，ＨＵ）が、上述のように、Ｈ、Ｕの各成分が非負値となる制約下で最小となる最適化問題の解として、Ｈ，Ｕを算出する。その距離ｄ（Ｙ，ＨＵ）は、例えば、Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓノルム規準（二乗誤差規準）の距離であってもよく、一般化ＫＬ（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ）ダイバージェンス規準（Ｉダイバージェンス規準）の距離であってもよく、板倉・斉藤距離であってもよい。なお、選択した距離のモデルに対応した乗法的更新式による効率的な解法を用いることによって、分解部１４は、周波数行列Ｈ、及び時間行列Ｕを算出することができる。非負値行列因子分解により行列Ｈ，Ｕを導出する方法についてはすでに公知であり、その詳細な説明を省略する。

【0024】

なお、受付部１３が周波数行列Ｈを受け付けている場合には、分解部１４は、スペクトログラム行列Ｙを、その受け付けられた周波数行列Ｈを用いて、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとに分解してもよい。その場合には、受け付けられた周波数行列Ｈを教師情報として用いることになる。その場合にも、時間行列Ｕについては、乗法的更新によって、距離ｄ（Ｙ，ＨＵ）が最小となるように算出するものとする。したがって、その場合にも、分解部１４は、非負値行列因子分解によって、スペクトログラム行列Ｙを、周波数行列Ｈと、時間行列Ｕとに分解していると考えることができる。また、受付部１３が周波数行列Ｈを受け付けていない場合には、分解部１４は、乗法的更新により周波数行列Ｈと時間行列Ｕとの両方を算出することで、スペクトログラム行列Ｙを、非負値行列因子分解によって、周波数行列Ｈと、時間行列Ｕとに分解してもよい。このように、スペクトログラム行列Ｙから、周波数行列Ｈ及び時間行列Ｕを結果として得ることができるのであれば、周波数行列Ｈは、算出されてもよく、または、与えられてもよい。

【0025】

ここで、乗法的更新によって周波数行列Ｈ及び時間行列Ｕを算出する方法について、距離ｄ（Ｙ，ＨＵ）をＦｒｏｂｅｎｉｕｓノルム規準の乖離度とするＬｅｅ＆Ｓｅｕｎｇの乗法的更新式を用いる場合について説明する。なお、Ｌｅｅ＆Ｓｅｕｎｇの乗法的更新式の詳細については、次の文献を参照されたい。
文献：Ｄ．Ｄ．Ｌｅｅ、Ｈ．Ｓ．Ｓｅｕｎｇ、「Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ Ｎｏｎ−ｎｅｇａｔｉｖｅ Ｍａｔｒｉｘ Ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ」、Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ １３（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２０００ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ）、ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ、２００１年

【0026】

分解部１４は、Ｍ行Ｎ列のスペクトログラム行列Ｙに対して、Ｍ行Ｋ列の周波数行列Ｈと、Ｋ行Ｎ列の時間行列Ｕとを用意する。ここで、Ｋは、取得する個々の無線信号の特徴スペクトルとなる基底ベクトルの数である。なお、行列Ｈ、Ｕの各要素の初期値はどのようなものであってもよい。各要素の値はそれぞれ、例えば、［０，１）の一様乱数値であってもよい。ここで、［０，１）は、０以上１未満の意味である。

【0027】

次に、分解部１４は、行列Ｈ、Ｕの各要素の値を次の乗法的更新式で更新する。なお、分解部１４は、あらかじめ決められている終了条件が満たされるまで、この更新を繰り返して行う。その終了条件は、例えば、あらかじめ決められた回数だけ更新を行ったことであってもよく、更新時にＨ_ｉｋやＵ_ｋｊに掛けられる係数が、１に近い値（例えば、１−εから１＋εまでの範囲内の値でもよい。ただし、εは微小な値である）となったことであってもよい。

【数2】

【0028】

なお、周波数行列Ｈとして、受付部１３で受け付けられた行列を用いる場合には、分解部１４は、前述のように、時間行列Ｕについてのみ、乗法的更新を行ってもよい。また、スペクトログラム行列Ｙの分解を行う際に用いる基底数Ｋの決め方は問わない。例えば、受信部１１が受信する無線信号の無線方式（例えば、無線ＬＡＮや、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線方式）が分かっている場合には、それらが使用する周波数チャネルの数を基底数としてもよい。また、例えば、受信部１１が受信する無線信号の周波数帯域の数（例えば、周波数チャネル数など）が分かっている場合には、その数を基底数としてもよい。また、例えば、無線方式ごとの周波数帯域の数が分かっている場合には、各無線方式に関する周波数帯域の数の和を基底数としてもよい。また、例えば、複数の基底数について非負値行列因子分解を行い、各分解結果の距離ｄ（Ｙ，ＨＵ）がしきい値以下である最も小さい基底数を特定し、その特定した基底数を用いて非負値行列因子分解を行った結果を、最終的な分解結果としてもよい。また、基底数をデータから推論するようにした非負値行列因子分解であるガンマプロセス非負値行列因子分解（Ｇａｍｍａ Ｐｒｏｃｅｓｓ（ＧａＰ）ＮＭＦ）を用いてもよい。なお、ガンマプロセス非負値行列因子分解の詳細については、次の文献を参照されたい。
文献：Ｍ．Ｈｏｆｆｍａｎ，Ｄ．Ｂｌｅｉ，Ｐ．Ｃｏｏｋ，「Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃ ｍａｔｒｉｘ ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｒｅｃｏｒｄｅｄ ｍｕｓｉｃ」、ｉｎ Ｐｒｏｃ．ＩＣＭＬ，ｐ．４３９−４４６，２０１０年

【0029】

ここで、周波数行列Ｈは、Ｈ＝［ｈ_１，ｈ_２，…，ｈ_Ｋ］のように、Ｋ個の基底ベクトルｈ_１，ｈ_２，…，ｈ_Ｋを並べたものである。その各基底ベクトルは、各周波数帯域（各周波数チャネル）における周波数スペクトルパターンに対応している。したがって、分解された周波数行列Ｈによって、各周波数帯域の周波数スペクトルを知ることができる。また、逆に各周波数帯域の周波数スペクトルがあらかじめ分かっている場合には、その周波数スペクトルに応じた基底ベクトルｈ_１，ｈ_２，…，ｈ_Ｋを構成し、その基底ベクトルを並べた周波数行列Ｈを構成することによって、周波数行列Ｈを得ることができる。したがって、受付部１３が受け付ける周波数行列Ｈは、そのようにして構成されたものであってもよい。この場合には、周波数帯域の数（例えば、周波数チャネル数）が基底数となる。なお、その基底ベクトルの次元は、スペクトログラム行列Ｙの行数と一致しており、また、その基底ベクトルに対応する周波数帯域幅は、スペクトログラム行列Ｙに対応する周波数帯域幅と一致している必要がある。また、時間行列Ｕは、Ｕ＝［ｕ_１，ｕ_２，…，ｕ_Ｋ］^Ｔのように、Ｋ個の係数ベクトルｕ_１，ｕ_２，…，ｕ_Ｋを並べたものである。また、係数ベクトルｕ_ｋは、それに対応するｋ番目の周波数帯域に対応する時間領域の時間変動パターンとなっている。ここで、ｋ番目の周波数帯域とは、基底ベクトルｈ_ｋに対応する周波数帯域のことである。したがって、分解された時間行列Ｕによって、各周波数帯域の時間変動パターンを知ることができる。また、基底ベクトルｈ_ｋと、計数ベクトルｕ_ｋとの直積を算出することによって、ｋ番目の周波数帯域における時間変動を示すスペクトログラムに対応する行列を計算することもできる。その直積は、後述するように、直積部１９によって行われる。また、本実施の形態では、周波数行列が行列Ｈであり、時間行列が行列Ｕである場合について説明するが、スペクトログラム行列Ｙの設定によっては、その逆となることは言うまでもない。

【0030】

出力部１５は、分解部１４によって分解された周波数行列Ｈと、時間行列Ｕとを出力する。その周波数行列Ｈは、受付部１３が受け付けたものであってもよく、分解部１４が算出したものであってもよい。ここで、この出力は、例えば、表示デバイス（例えば、ＣＲＴや液晶ディスプレイなど）への表示でもよく、所定の機器への通信回線を介した送信でもよく、プリンタによる印刷でもよく、記録媒体への蓄積でもよく、他の構成要素への引き渡しでもよい。本実施の形態では、出力部１５が周波数行列等を記憶部１６に蓄積する場合について主に説明する。なお、出力部１５は、出力を行うデバイス（例えば、表示デバイスやプリンタなど）を含んでもよく、あるいは含まなくてもよい。また、出力部１５は、ハードウェアによって実現されてもよく、あるいは、それらのデバイスを駆動するドライバ等のソフトウェアによって実現されてもよい。

【0031】

記憶部１６では、分解部１４によって分解された周波数行列Ｈと、時間行列Ｕとが記憶される。その周波数行列Ｈ等は、前述のように、出力部１５によって蓄積されたものである。また、後述するように、記憶部１６には、フィルタ１７によってフィルタリングされた結果や、直積部１９による直積の結果が記憶されてもよい。記憶部１６での記憶は、ＲＡＭ等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。また、記憶部１６は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスクなど）によって実現されうる。

【0032】

フィルタ１７は、周波数領域及び時間領域の少なくとも一方において、スペクトログラムから特定の成分を抽出する。すなわち、フィルタ１７は、（１）周波数領域のみにおいて、スペクトログラムから特定の成分を抽出してもよく、（２）時間領域のみにおいて、スペクトログラムから特定の成分を抽出してもよく、（３）周波数領域及び時間領域の両方において、スペクトログラムから特定の成分を抽出してもよい。

【0033】

（１）の場合には、フィルタ１７は、例えば、ローパスフィルタであってもよく、ハイパスフィルタであってもよく、バンドパスフィルタであってもよく、帯域除去フィルタであってもよい。また、（２）の場合には、フィルタ１７は、例えば、所定の時刻以降のスペクトログラムを抽出するフィルタであってもよく、所定の時刻以前のスペクトログラムを抽出するフィルタであってもよく、所定の期間のスペクトログラムを抽出するフィルタであってもよく、所定の期間以外のスペクトログラムを抽出するフィルタであってもよい。所定の期間は、１個の期間であってもよく、２個以上の重なり合わない期間であってもよい。また、（３）の場合には、上記（１）、（２）の任意の組み合わせであってもよい。なお、本実施の形態では、フィルタ１７が、（３）の場合であって、所定の周波数帯域であり、所定の期間であるスペクトログラムを抽出するフィルタである場合について主に説明する。
なお、フィルタ１７は、アナログのフィルタであってもよく、デジタルフィルタであってもよい。

【0034】

フィルタ設定部１８は、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとの少なくとも一方を用いて、フィルタ１７が抽出する成分を設定する。例えば、フィルタ１７が上記（１）の場合には、フィルタ設定部１８は、周波数行列Ｈを用いて、フィルタ１７が抽出する成分の設定を行ってもよい。この場合には、フィルタ１７は、周波数領域におけるフィルタリングを行うことになる。具体的には、ある基底ベクトルに対応するフィルタの設定を行う場合には、フィルタ設定部１８は、その基底ベクトルに対応する最低周波数と最高周波数とを特定し、特定した最低周波数から最高周波数までの周波数帯域を通過させるようにフィルタ１７を設定してもよい。この場合には、フィルタ１７は、バンドパスフィルタとなる。なお、それ以外の設定をしてもよいことは言うまでもない。例えば、フィルタ設定部１８は、特定した最低周波数から最高周波数までの周波数帯域を除去するようにフィルタ１７を設定してもよい。この場合には、フィルタ１７は、帯域除去フィルタとなる。ここで、最低周波数及び最高周波数を特定する方法について簡単に説明する。ある基底ベクトルの各要素の値と、あらかじめ決められているしきい値との比較において、要素の値がしきい値より大きい値となる最も低い周波数が最低周波数であり、要素の値がしきい値より大きい値となる最も高い周波数が最高周波数である。また、基底ベクトルを用いてフィルタ１７を構成する場合には、通常、基底ベクトルの数（基底数）に応じた数のフィルタ１７が構成されることになるが、それ以外の数のフィルタ１７が構成されてもよい。

【0035】

また、例えば、フィルタ１７が上記（２）の場合には、フィルタ設定部１８は、時間行列Ｕを用いて、フィルタ１７が抽出する成分の設定を行ってもよい。この場合には、フィルタ１７は、時間領域におけるフィルタリングを行うことになる。具体的には、ある係数ベクトルに対応するフィルタの設定を行う場合には、フィルタ設定部１８は、その係数ベクトルにおいて、各要素の値があらかじめ決められているしきい値以上となる１以上の期間を特定し、特定した１以上の期間を通過させるようにフィルタ１７を設定してもよい。この場合には、フィルタ１７は、所定の期間のスペクトログラムを抽出するフィルタとなる。なお、それ以外の設定をしてもよいことは言うまでもない。例えば、フィルタ設定部１８は、特定した１以上の期間を通過させないようにフィルタ１７を設定してもよい。この場合には、フィルタ１７は、所定の期間以外のスペクトログラムを抽出するフィルタとなる。また、係数ベクトルを用いてフィルタ１７を構成する場合には、通常、係数ベクトルの数（基底数）に応じた数のフィルタ１７が構成されることになるが、それ以外の数のフィルタ１７が構成されてもよい。

【0036】

また、例えば、フィルタ１７が上記（３）の場合には、フィルタ設定部１８は、周波数行列Ｈ及び時間行列Ｕを用いて、フィルタ１７が抽出する成分の設定を行ってもよい。この場合には、フィルタ１７は、周波数領域及び時間領域におけるフィルタリングを行うことになる。具体的には、フィルタ設定部１８は、ｋ番目の基底ベクトルｈ_ｋと、ｋ番目の係数ベクトルｕ_ｋとを用いて、基底ベクトルｈ_ｋに対応する周波数帯域を通過させ、係数ベクトルｕ_ｋに対応する期間を通過させるようにフィルタ１７を設定してもよい。ここで、ｋは、１からＫまでの任意の整数である。したがって、各ｋの値についてフィルタが構成される場合には、Ｋ個のフィルタが構成されることになる。なお、周波数領域と時間領域との両方においてフィルタリングを行う場合には、例えば、一方の領域におけるフィルタリングをした後に、他方の領域におけるフィルタリングを行ってもよく、または、両方の領域におけるフィルタリングを同時に行ってもよい。周波数領域及び時間領域におけるフィルタの設定方法については、前述の通りである。また、それ以外の設定をしてもよいことは言うまでもない。例えば、フィルタ設定部１８は、基底ベクトルｈ_ｋに対応する周波数帯域について、係数ベクトルｕ_ｋに対応する期間を通過させないようにフィルタ１７を設定してもよい。また、基底ベクトル及び係数ベクトルを用いてフィルタ１７を構成する場合には、通常、基底ベクトルや係数ベクトルの数（基底数）に応じた数のフィルタ１７が構成されることになるが、それ以外の数のフィルタ１７が構成されてもよい。
また、複数個のフィルタが構成される場合には、フィルタ１７は、例えば、その複数個のフィルタを有するものであってもよく、または、時分割で複数個の各フィルタとなるものであってもよい。前者の場合には、任意のタイミングで複数個の各フィルタリングを行うことができる。一方、後者の場合には、時分割で複数個のフィルタリングを行うことになる。

【0037】

直積部１９は、周波数行列に含まれる周波数領域に対応するベクトルと、時間行列に含まれる時間領域に対応するベクトルとの直積を算出する。前述のように、この直積は、ｈ_ｋ×ｕ_ｋのように算出されてもよい。また、この直積は、すべての基底ベクトル、係数ベクトルについて算出されてもよく、または、一部の基底ベクトル、係数ベクトルについてについて算出されてもよい。なお、基底数（Ｋ個）の直積が算出された場合には、スペクトログラム行列が、基底数に応じた個数に近似的に分離されたことになる。その直積の結果を用いて、例えば、無線信号の信号源の種類を特定したり、無線通信に関する通信品質を特定したりしてもよい。信号源の種類は、例えば、無線信号の送信パターンや、周波数帯域幅等によって特定することができうる。具体的には、無線ＬＡＮ（ＩＥＥＥ８０２．１１ａ規格）の１チャネルの帯域幅は２０ＭＨｚであり、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の１チャネルの帯域幅は１ＭＨｚであるため、周波数帯域幅に応じて、信号源の種類を特定することが可能となる。また、通信品質は、ビジー／アイドルの割合や、あらかじめデータ量の分かっている無線信号の時間的長さ等を用いることによって、取得することができる。通信品質は、例えば、スループットや、ジッタ、遅延等であってもよい。具体的には、あらかじめデータ量の分かっている無線信号の時間的長さを用いることによって、伝送レートを予測することができ、その伝送レートにアイドル割合を掛けることによって、スループットを予測することができる。

【0038】

なお、スペクトログラム分解装置１は、フィルタ１７によるフィルタリングの結果や、直積部１９による直積の結果を出力する出力部（図示せず）を備えていてもよい。その出力は、前述の出力部１５による出力と同様に、例えば、表示デバイス（例えば、ＣＲＴや液晶ディスプレイなど）への表示でもよく、所定の機器への通信回線を介した送信でもよく、プリンタによる印刷でもよく、記録媒体への蓄積でもよく、他の構成要素への引き渡しでもよい。また、その図示しない出力部は、出力を行うデバイス（例えば、表示デバイスやプリンタなど）を含んでもよく、あるいは含まなくてもよい。また、その図示しない出力部は、ハードウェアによって実現されてもよく、あるいは、それらのデバイスを駆動するドライバ等のソフトウェアによって実現されてもよい。

【0039】

次に、スペクトログラム分解装置１の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ１０１）受信部１１は、無線信号を受信する。なお、取得対象のスペクトログラムの時間領域の長さが決まっている場合には、受信部１１は、その長さに応じた受信を行ってもよい。また、この受信された無線信号は、図示しない記録媒体で記憶されてもよい。例えば、ＡＤ変換部２５によるＡＤ変換後の無線信号が、図示しない記録媒体で記憶されてもよい。

【0040】

（ステップＳ１０２）取得部１２は、受信された無線信号に関するスペクトログラムを取得する。なお、取得されたスペクトログラムは、図示しない記録媒体で記憶されてもよい。

【0041】

（ステップＳ１０３）受付部１３は、周波数行列Ｈを受け付けたかどうか判断する。そして、周波数行列Ｈを受け付けない場合には、ステップＳ１０４に進み、受け付けた場合には、ステップＳ１０５に進む。例えば、受付部１３は、スペクトログラムの取得後に、ユーザに対して周波数行列Ｈの入力が要求されたが、入力がなくタイムアウトとなった場合に、周波数行列Ｈを受け付けないと判断してもよく、あらかじめ決められている図示しない記録媒体に周波数行列Ｈが記憶されていない場合に、周波数行列Ｈを受け付けないと判断してもよい。

【0042】

（ステップＳ１０４）分解部１４は、非負値行列因子分解により、スペクトログラム行列Ｙを、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとに分解する。この場合には、分解部１４は、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとの両方を算出することになる。

【0043】

（ステップＳ１０５）分解部１４は、受付部１３が受け付けた周波数行列Ｈを用いて、非負値行列因子分解により、スペクトログラム行列Ｙを、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとに分解する。この場合には、分解部１４は、時間行列Ｕのみを算出することになる。

【0044】

（ステップＳ１０６）出力部１５は、分解部１４によって分解された周波数行列Ｈと時間行列Ｕとを出力する。本実施の形態では、出力部１５は、両者を記憶部１６に蓄積するものとする。

【0045】

（ステップＳ１０７）フィルタ設定部１８は、記憶部１６で記憶されている周波数行列Ｈと時間行列Ｕとを用いて、フィルタ１７の設定を行う。

【0046】

（ステップＳ１０８）フィルタ１７は、ステップＳ１０７におけるフィルタ設定部１８による設定に応じて、スペクトログラムから特定の成分を抽出するフィルタリングを行う。そのフィルタリングの結果は、記憶部１６に蓄積される。

【0047】

（ステップＳ１０９）直積部１９は、記憶部１６で記憶されている周波数行列Ｈに含まれる周波数領域に対応するベクトルと、記憶部１６で記憶されている時間行列Ｕに含まれる時間領域に対応するベクトルとの直積を算出する。周波数行列Ｈ、時間行列Ｕには、それぞれＫ個の基底ベクトルと係数ベクトルとが含まれているため、直積部１９は、それぞれ対応する基底ベクトルと係数ベクトルとの直積を算出することによって、Ｋ個の行列を取得してもよい。このＫ個の行列は、それぞれ無線信号ごとに分離されたスペクトログラムに対応している。そのＫ個の行列は、記憶部１６に蓄積される。そして、スペクトログラム行列Ｙを分解し、フィルタリングを行ったり、直積を算出したりする一連の処理は終了となる。
なお、図３のフローチャートにおいて、記憶部１６で記憶されている各種の情報を出力する処理を行ってもよい。

【0048】

次に、本実施の形態によるスペクトログラム分解装置１の動作について、具体例を用いて説明する。この具体例において、スペクトログラム分解装置１は、無線ＬＡＮシステムにおける無線信号を受信するものとする。また、基底数Ｋは、「５」に設定されていたとする。また、この具体例では、周波数行列Ｈの受け付けは行われないものとする。

【0049】

まず、受信部１１は、あらかじめ決められている周波数帯域幅、期間の無線信号を受信し、その受信した無線信号、すなわち、ＡＤ変換部２５によるＡＤ変換後の無線信号を取得部１２に渡す（ステップＳ１０１）。すると、取得部１２は、フーリエ変換を行うことによって、図４Ａで示されるスペクトログラムを取得し、図示しない記録媒体に蓄積する（ステップＳ１０２）。図４Ａのスペクトログラムは、周波数チャネル１，４，７，１０，１３に割り当てられた５組の無線ＬＡＮアクセスポイント・ステーション間でＦＴＰを用いた際に観測されたスペクトログラムに対応している。また、この具体例では、周波数行列Ｈの受け付けは行われないため（ステップＳ１０３）、分解部１４は、スペクトログラムに対応するスペクトログラム行列を構成し、非負値行列因子分解によって、そのスペクトログラム行列を、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとに分解する（ステップＳ１０４）。そして、それらの行列は、出力部１５によって記憶部１６に蓄積される（ステップＳ１０６）。記憶部１６に蓄積された周波数行列Ｈの各基底ベクトルに対応する周波数スペクトルは、図４Ｂで示され、時間行列Ｕの各係数ベクトルに対応する時間変動パターンは、図４Ｃで示される。図４Ｂで示される周波数スペクトルは、それぞれ周波数チャネル１，４，７，１０，１３に対応している。図４Ｃで示される時間変動パターンも、それぞれ周波数チャネル１，４，７，１０，１３に対応している。

【0050】

その後、フィルタ設定部１８は、図４Ｂ、図４Ｃで示されるパターンを用いて、ｋ＝１，２，…，５についてそれぞれ、基底ベクトルｈ_ｋに対応する周波数帯域を通過させ、係数ベクトルｕ_ｋに対応する期間を通過させる５個のフィルタ１７を設定する（ステップＳ１０７）。そして、フィルタ１７は、設定に応じて５個の周波数チャネルごとのスペクトログラムをフィルタリングし、その結果を記憶部１６に蓄積する（ステップＳ１０８）。また、直積部１９は、ｋ＝１，２，…，５について、直積ｈ_ｋ×ｕ_ｋを算出して記憶部１６に蓄積する（ステップＳ１０９）。その結果、図５Ａ〜図５Ｅで示される周波数チャネルごとのスペクトログラムが算出される。なお、直積は、基底ベクトル等を用いて行われるため、取得部１２が取得したスペクトログラムよりも情報量が少なくなっている。一方、フィルタ１７によるフィルタリングの結果は、抽出対象の周波数帯域や期間においては、取得部１２が取得したスペクトログラムに対して情報量が少なくなっていない。そのため、例えば、スペクトログラムのパターンのみを用いたい場合には、直積の結果を用いてもよく、スペクトログラムの厳密な値も重要な場合には、フィルタリングの結果を用いてもよい。

【0051】

また、この具体例では、フィルタリングの結果については示していないが、フィルタリングの結果も、図５Ａ〜図５Ｅと同様の情報となる。なお、この具体例における各図面の情報は、説明の便宜のために用いたものであり、その少なくとも一部が正確でない場合もありうる。

【0052】

以上のように、本実施の形態によるスペクトログラム分解装置１によれば、受信された無線信号に対応するスペクトログラムを、２以上の無線信号に適切に分離するための処理、具体的には、周波数領域の情報である周波数行列Ｈと、時間領域の情報である時間行列Ｕとに分ける処理を行うことができる。そのようにして、バンドパスフィルタを用いることなく、無線信号の特徴分離を行うことができる。また、適切な非負値行列因子分解が行われることによって、周波数チャネルの周波数帯域が重なり合っている場合であっても、それらの特徴分離を行うことができるようになる。また、バンドパスフィルタでは抽出することが難しかった、スペクトル分割されたキャリア信号を識別することも可能となる。スペクトル分割されたキャリア信号は、例えば、スペクトラム分割シングルキャリア変調方式による無線信号であってもよい。この場合には、１個の信号が、複数の周波数帯域の無線信号に変調されているが、本実施の形態によるスペクトログラム分解装置１により、その複数の周波数帯域にわたる無線信号を、１個の無線信号として特徴分離することも可能である。ここで、スペクトログラム行列Ｙを周波数行列Ｈと時間行列Ｕとに分解した場合には、近似を行っていることになる。したがって、スペクトログラム行列Ｙを、周波数行列Ｈ及び時間行列Ｕに代えることによって、不可逆圧縮を行ったことと同様であると考えることもできる。また、周波数行列Ｈや時間行列Ｕを用いてフィルタ１７を構成することによって、スペクトログラムから、無線通信の行われている周波数帯域ごとのスペクトログラムや、無線通信の行われている期間ごとのスペクトログラムを抽出することができる。また、基底ベクトルと係数ベクトルとの直積を算出することにより、無線通信の行われている周波数帯域ごと、無線通信の行われている期間ごとのスペクトログラムを近似的に取得することもできる。また、分解部１４が、受け付けられた周波数行列Ｈを用いないで非負値行列因子分解を行う場合、すなわち、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとの両方を算出する場合には、無線信号の周波数チャネルに関する情報を事前に知っていなかったとしても、無線信号のスペクトルパターンや、時間変動パターンの統計的独立性のみを利用して、無線信号を周波数チャネルごとに分離するための情報、例えば、周波数行列Ｈを得ることができる。

【0053】

なお、本実施の形態では、周波数行列Ｈや時間行列Ｕを用いて、スペクトログラムについてフィルタリングを行うフィルタ１７を構成する場合について説明したが、周波数行列Ｈや時間行列Ｕを用いて、無線信号の分離に対応するそれ以外の処理を行ってもよい。具体的には、ある無線信号の周波数帯域幅を、周波数行列Ｈを用いて特定し、受信部１１が受信する無線信号から、その特定した周波数帯域幅に応じたバンドパスフィルタによって、その無線信号を抽出してもよい。なお、このバンドパスフィルタの設定は、上述したフィルタ設定部１８によるバンドパスフィルタの設定と同様であり、その説明を省略する。このようにすることで、受信部１１が受信した信号を、複数の無線信号に分離することが可能となる。

【0054】

また、本実施の形態では、直積部１９が、周波数行列Ｈに含まれるベクトルと、時間行列Ｕに含まれるベクトルとの直積を算出する場合について説明したが、そうでなくてもよい。その直積の算出を行わない場合には、スペクトログラム分解装置１は、直積部１９を備えていなくてもよい。

【0055】

また、本実施の形態では、フィルタ１７が、スペクトログラムに関するフィルタリングを行う場合について説明したが、そうでなくてもよい。そのフィルタリングを行わない場合には、スペクトログラム分解装置１は、フィルタ１７と、フィルタ設定部１８とを備えていなくてもよい。

【0056】

また、本実施の形態では、受付部１３が周波数行列Ｈを受け付ける場合について説明したが、受付部１３は時間行列Ｕを受け付けてもよい。その場合には、分解部１４は、スペクトログラム行列Ｙを、受付部１３が受け付けた時間行列Ｕを用いて、周波数行列Ｈと時間行列Ｕとに分解してもよい。その場合にも、周波数行列Ｈについては、乗法的更新によって、距離ｄ（Ｙ，ＨＵ）が最小となるように算出してもよい。

【0057】

また、本実施の形態では、受付部１３が周波数行列Ｈを受け付ける場合について説明したが、そうでなくてもよい。その周波数行列Ｈの受け付けを行わない場合には、スペクトログラム分解装置１は、受付部１３を備えていなくてもよい。

【0058】

また、本実施の形態では、出力部１５が周波数行列Ｈ等を記憶部１６に蓄積する場合について主に説明したが、そうでなくてもよい。出力部１５が周波数行列Ｈ等を記憶部１６に蓄積しない場合には、スペクトログラム分解装置１は、記憶部１６を備えていなくてもよい。

【0059】

また、上記実施の形態では、スペクトログラム分解装置１がスタンドアロンである場合について主に説明したが、スペクトログラム分解装置１は、スタンドアロンの装置であってもよく、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。後者の場合には、受付部１３や出力部１５は、通信回線を介して入力を受け付けたり、情報を出力したりしてもよい。

【0060】

また、上記実施の形態において、各処理または各機能は、単一の装置または単一のシステムによって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置または複数のシステムによって分散処理されることによって実現されてもよい。

【0061】

また、上記実施の形態において、各構成要素間で行われる情報の受け渡しは、例えば、その情報の受け渡しを行う２個の構成要素が物理的に異なるものである場合には、一方の構成要素による情報の出力と、他方の構成要素による情報の受け付けとによって行われてもよく、あるいは、その情報の受け渡しを行う２個の構成要素が物理的に同じものである場合には、一方の構成要素に対応する処理のフェーズから、他方の構成要素に対応する処理のフェーズに移ることによって行われてもよい。

【0062】

また、上記実施の形態において、各構成要素が実行する処理に関係する情報、例えば、各構成要素が受け付けたり、取得したり、選択したり、生成したり、送信したり、受信したりした情報や、各構成要素が処理で用いるしきい値や数式、アドレス等の情報等は、上記説明で明記していなくても、図示しない記録媒体において、一時的に、あるいは長期にわたって保持されていてもよい。また、その図示しない記録媒体への情報の蓄積を、各構成要素、あるいは、図示しない蓄積部が行ってもよい。また、その図示しない記録媒体からの情報の読み出しを、各構成要素、あるいは、図示しない読み出し部が行ってもよい。

【0063】

また、上記実施の形態において、各構成要素等で用いられる情報、例えば、各構成要素が処理で用いるしきい値やアドレス、各種の設定値等の情報がユーザによって変更されてもよい場合には、上記説明で明記していなくても、ユーザが適宜、それらの情報を変更できるようにしてもよく、あるいは、そうでなくてもよい。それらの情報をユーザが変更可能な場合には、その変更は、例えば、ユーザからの変更指示を受け付ける図示しない受付部と、その変更指示に応じて情報を変更する図示しない変更部とによって実現されてもよい。その図示しない受付部による変更指示の受け付けは、例えば、入力デバイスからの受け付けでもよく、通信回線を介して送信された情報の受信でもよく、所定の記録媒体から読み出された情報の受け付けでもよい。

【0064】

また、上記実施の形態において、スペクトログラム分解装置１に含まれる２以上の構成要素が通信デバイスや入力デバイス等を有する場合に、２以上の構成要素が物理的に単一のデバイスを有してもよく、あるいは、別々のデバイスを有してもよい。

【0065】

また、上記実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよく、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。その実行時に、プログラム実行部は、記憶部や記録媒体にアクセスしながらプログラムを実行してもよい。なお、上記実施の形態におけるスペクトログラム分解装置１を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、受信された無線信号に関するスペクトログラムを取得する取得部、取得部が取得したスペクトログラムに対応する非負値行列であるスペクトログラム行列を、非負値行列因子分解により、周波数領域に対応する非負値行列である周波数行列と、時間領域に対応する非負値行列である時間行列とに分解する分解部として機能させるためのプログラムである。

【0066】

なお、上記プログラムにおいて、上記プログラムが実現する機能には、ハードウェアでしか実現できない機能は含まれない。例えば、情報を取得する取得部や、情報を出力する出力部などにおけるモデムやインターフェースカードなどのハードウェアでしか実現できない機能は、上記プログラムが実現する機能には少なくとも含まれない。

【0067】

また、このプログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよく、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。また、このプログラムは、プログラムプロダクトを構成するプログラムとして用いられてもよい。

【0068】

また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。

【0069】

図６は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態によるスペクトログラム分解装置１を実現するコンピュータの外観の一例を示す模式図である。上記実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されうる。

【0070】

図６において、コンピュータシステム９００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、ＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標） Ｄｉｓｋ）ドライブ９０６を含むコンピュータ９０１と、キーボード９０２と、マウス９０３と、モニタ９０４とを備える。

【0071】

図７は、コンピュータシステム９００の内部構成を示す図である。図７において、コンピュータ９０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、ＦＤドライブ９０６に加えて、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９１１と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ９１２と、ＭＰＵ９１１に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶すると共に、一時記憶空間を提供するＲＡＭ９１３と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するハードディスク９１４と、ＭＰＵ９１１、ＲＯＭ９１２等を相互に接続するバス９１５とを備える。なお、コンピュータ９０１は、ＬＡＮやＷＡＮ等への接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいてもよい。

【0072】

コンピュータシステム９００に、上記実施の形態によるスペクトログラム分解装置１の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ９２１、またはＦＤ９２２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、またはＦＤドライブ９０６に挿入され、ハードディスク９１４に転送されてもよい。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ９０１に送信され、ハードディスク９１４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ９１３にロードされる。なお、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ９２１やＦＤ９２２、またはネットワークから直接、ロードされてもよい。

【0073】

プログラムは、コンピュータ９０１に、上記実施の形態によるスペクトログラム分解装置１の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティプログラム等を必ずしも含んでいなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能やモジュールを呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいてもよい。コンピュータシステム９００がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。

【0074】

また、本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

【産業上の利用可能性】

【0075】

以上より、本発明によるスペクトログラム分解装置等によれば、受信された無線信号に対応するスペクトログラムを、周波数領域の情報と、時間領域の情報とに分けることができるという効果が得られ、例えば、無線信号を分離する装置等として有用である。

【符号の説明】

【0076】

１ スペクトログラム分解装置
１１ 受信部
１２ 取得部
１３ 受付部
１４ 分解部
１５ 出力部
１６ 記憶部
１７ フィルタ
１８ フィルタ設定部
１９ 直積部
２１ 低雑音増幅部
２２ 周波数変換部
２３ 局部発振部
２４ フィルタ部
２５ ＡＤ変換部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図5D】

【図5E】

【図6】

【図7】