JP6533141B2 - 振動解析システム、ユーザーインターフェースシステムおよび振動解析データ生成方法 - Google Patents

Description

本発明は、振動の波形を解析することによって、振動をユーザーインターフェースに応用するための技術に関する。

特許文献１は、携帯電話機に接続されたイヤホンマイク本体またはその近傍を指で叩くことによって、携帯電話機を操作する技術を開示している。具体的には、叩いた際に発生する振動を、イヤホンマイクに内蔵された加速度センサによって、検出する。検出信号は増幅され、その後、特有の周波数成分だけが選択される。

そして、叩く動作１回に対して、所定幅のパルスが１つ生成される。連続して叩くことによって生成されるパルスの間隔および個数に応じて、符号列が生成される。具体的には、パルス立ち上がり間隔が第１の時間以下であれば“０”を割り当て、パルス立ち上がり間隔が第１の時間よりも長く第２の時間以下であれば“１”を割り当てる。これにより生成された符号列を、携帯電話機の操作コマンドとして利用する。例えば、符号列“１１０１”はオフフックのコマンドに割り当てられ、当該符号列“１１０１”が携帯電話機に送られると携帯電話機はオフフック状態になる。

特開２００３−１４３６８３号公報 米国特許第７０３５７４４号明細書

上記のように特許文献１では、叩く間隔および回数に応じてコマンドが生成され、携帯電話機が操作される。その際、叩く動作は、振動の有無によって判断される。このため、振動の検出は、振動の有無を判断するためだけに利用される。

これに対し、本発明は、振動の波形を解析することによって、振動をユーザーインターフェースに応用するための技術を提供することを目的とする。特に本発明では、第１の物体（例えば入力受付部材）を第２の物体（例えばユーザーの指）で擦ることによって発生する振動を利用する。

本発明の一態様によれば、第１の物体を第２の物体で擦ることによって発生する振動を所定の時間周波数表現で表現した時間周波数分布データを生成する、時間周波数解析部を備え、前記所定の時間周波数表現は、前記第１の物体と前記第２の物体との組み合わせの相違に基づいて決まる、前記振動の周波数成分の相違を、時間周波数分布の形状において顕在化できる仕様を有し、前記時間周波数分布データによって提供される前記時間周波数分布を構成する複数の地点のうちから、分布形状の指標となる地点である指標スポットを決定する指標決定処理を行い、１つ以上の指標スポットの周波数成分値を含んだ指標プロファイルを生成する、指標生成部をさらに備える、振動解析システムが提供される。

上記一態様によれば、第１の物体を第２の物体で擦ることによって発生する振動（擦り振動）を、指標プロファイルという新たなデータ形式によって管理する。

指標プロファイルは、擦り振動の時間周波数分布において分布形状の指標となる地点である指標スポットを利用して構成される。したがって、指標プロファイルによれば、時間周波数分布の全範囲のデータを用いる場合に比べて少ないデータ量によって、擦り振動を管理できる。このため、例えば２つの擦り振動を比較する際に、演算時間、メモリ容量、等を削減できる。

また、指標スポットの起源となる時間周波数分布のデータは、所定の時間周波数表現によって生成される。特に、当該所定の時間周波数表現は、第１の物体と第２の物体との組み合わせの相違に基づいて決まる、擦り振動の周波数成分の相違を、時間周波数分布の形状において顕在化できる仕様を有している。このため、指標スポットの発現位置（具体的には指標スポットの周波数成分）によって、換言すれば指標スポットの周波数成分値を含んだ指標プロファイルによって、擦り振動の相違を管理できる。

本発明の目的、特徴、局面、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。

振動波形の例を示す図である。 図１の波形の周波数分布を示す図である。 図１の波形に対してＳＴＦＴ（Short Time Fourier Transform）を行って得られた時間周波数分布を示す図である。 図１の波形に対してＣＷＤ（Choi-Williams Distribution）を行って得られた時間周波数分布を示す図である。 実施の形態１について、電気機器を説明するハーウェアブロック図である。 実施の形態１について、振動解析システムの第１例を説明する機能ブロック図である。 実施の形態１について、解析期間の例を示す図である。 図７中の解析期間ＡＰ１について時間周波数分布（ＣＷＤ）を示す図である。 図７中の解析期間ＡＰ２について時間周波数分布（ＣＷＤ）を示す図である。 図７中の解析期間ＡＰ３について時間周波数分布（ＣＷＤ）を示す図である。 図７中の解析期間ＡＰ４について時間周波数分布（ＣＷＤ）を示す図である。 実施の形態１について、時間周波数解析部を説明するフローチャートである。 実施の形態１について、指標生成部を説明するフローチャートである。 実施の形態１について、指標スポットの第１例を説明する図である。 実施の形態１について、指標スポットの第２例を説明する図である。 実施の形態１について、指標スポットの第３例を説明する図である。 実施の形態１について、指標スポットの第４例を説明する図である。 実施の形態１について、指標スポットの第５例を説明する図である。 実施の形態１について、指標プロファイルの第１例を説明する図である。 実施の形態１について、指標プロファイルの第２例を説明する図である。 実施の形態１について、指標プロファイルに含まれる指標スポットを時間周波数平面に示した模式図である。 実施の形態１について、ユーザーインターフェースシステムを説明するフローチャートである。 実施の形態１について、指標プロファイルに含まれる指標スポットを時間周波数平面に示した模式図である（遅く擦った場合）。 実施の形態１について、速度判別処理を説明するフローチャートである。 実施の形態１について、指標プロファイルの第３例を説明する図である。 実施の形態２について、指標プロファイルの第４例を説明する図である。 実施の形態２について、指標プロファイルの第５例を説明する図である。 実施の形態２について、強度判別処理を説明するフローチャートである。 実施の形態３について、ユーザーインターフェースシステムを説明するハードウェアブロック図である。 実施の形態３について、属性が異なる入力受付部材について指標スポットの相違を説明する図である。 実施の形態３について、振動解析システムの第２例を説明する機能ブロック図である。 実施の形態３について、データベースを説明する図である。 実施の形態３について、属性が異なる入力受付部材について、擦る方向と指標スポットとの関係を説明する図である。 実施の形態３について、属性が異なる入力受付部材について、擦る方向と指標スポットとの関係を説明する図である。 実施の形態３について、属性が異なる入力受付部材について、擦る方向と指標スポットとの関係を説明する図である。 実施の形態３について、属性が異なる入力受付部材について、擦る方向と指標スポットとの関係を説明する図である。 実施の形態４について、振動解析システムの第３例を説明する機能ブロック図である。 実施の形態４について、指標プロファイルが格納された記憶媒体を説明する図である。 実施の形態４について、指標プロファイルのデータベースが格納された記憶媒体を説明する図である。 実施の形態４について、振動解析システムの第４例を説明する機能ブロック図である。

＜概略＞
本発明の具体的な実施の形態を説明する前に、本発明の概略を説明する。

或る物体を指で擦ると（すなわち、指を或る物体に接触させつつ移動させると）、振動が発生する。この擦り振動は、擦られる物体の属性（材質、表面の凹凸形状、等）に応じて異なる。このことは、例えば、目の粗さが異なる紙ヤスリ上で指を移動させると、異なる音（より具体的には周波数が異なる音）が聞こえるという経験から、理解できる。

かかる点に鑑み、本願発明者は、擦り振動の違いを判別してユーザーインターフェースに利用することに想到した。

図１に、或る物体を指で直線的かつ一方向に擦った場合に発生する振動の波形図の一例を示す。図１は、時間領域の波形図であり、振動強度の時間変化を示している。すなわち、図１において、横軸は時間を示し、縦軸は振動の強度を示している。

なお、図１の縦軸の数値は、振動を捕捉するマイクロフォンの出力信号レベルに由来し、強度についての一般的な表記に倣って任意に正規化されている。また、横軸の数値は、マイクロフォンの出力信号をアナログデジタル変換（ＡＤ変換）した際のサンプリングに由来し、サンプリング周期で正規化されている。ここではサンプリング周波数を１６ｋＨｚとしたので、サンプリング周期は１／１６ｋＨｚ＝６２．５μｓである。このため、横軸の数値は、６２．５μｓをかけることによって、実時間に換算できる。例えば、１．０×１０^４×６２．５μｓ＝０．６２５ｓである。

図２に、図１の波形全体に対してＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を行って、周波数を解析した波形図を示す。図２は、周波数領域の波形図であり、周波数分布を示している。すなわち、図２において、横軸は周波数を示し、縦軸は分布強度（例えばスペクトル密度）を示している。なお、横軸の数値は実周波数を示し、縦軸の数値は任意に正規化されている。

図１だけまたは図２だけを見ると、擦り振動は、音声とは異なり明確な特徴（フォルマント等）を有さず、ホワイトノイズ、ピンクノイズ等の雑音に近い。つまり、擦り振動を特徴付ける情報を抽出するのは難しい。

そこで本願発明者はさらに、時間周波数表現（Time-Frequency Representation）を用いた解析、すなわち時間周波数解析（Time-Frequency Analysis）を利用することに想到した。なお、時間周波数表現は「ＴＦＲ」とも呼ばれ、時間周波数解析は「ＴＦＡ」とも呼ばれる。

まず、図３に、図１の波形に対して、代表的なＴＦＡであるＳＴＦＴ（Short Time Fourier Transform）を行って得られた時間周波数分布を示す。図３において、交差する２つの横軸は時間および周波数をそれぞれ示し、縦軸は分布強度（例えばスペクトル密度）を示している。なお、時間軸の数値は図１と同様にサンプリング周期で正規化され、周波数軸の数値はサンプリング周波数で正規化されている。縦軸の数値は任意に正規化されている。

図３によれば、低い周波数領域に大きなスペクトル密度があるように見える。しかし、分解能が小さいので、特徴的な成分をほとんど見出せない。つまり、ＳＴＦＴによっても、通常のホワイトノイズに近い特性しか見られない。なお、ＳＴＦＴの分解能が低いことは、時間と周波数との間にトレードオフ、換言すれば不確定性原理が存在するからである。

分解能を向上させるために様々な手法が提案されており、その１つの手法としてＷＶＤ（Wigner-Ville Distribution）が知られている。ＷＶＤは、ＳＴＦＴと同様に演算コストを低くできるという利点もある。しかし、ＷＶＤは、演算内容に起因した干渉成分が発生しやすい。なお、干渉成分は干渉波、クロス項、または、アーティファクトと呼ばれることもある。

ＳＴＦＴおよびＷＶＤによる考察の結果から、本願発明者は、分解能がＳＴＦＴよりも高く且つ干渉成分がＷＶＤよりも小さい時間周波数表現が有用であること、および、そのような時間周波数表現として公知のＣＷＤ（Choi-Williams Distribution）を利用可能であること、という知見に至った。

図４に、図１の波形全体をＣＷＤによって解析した波形図を示す。図４の時間周波数分布において２つの横軸および縦軸は、図３のＳＴＦＴと同様に、時間、周波数および分布強度をそれぞれ示している。図４によれば、大きなスペクトル密度が或る領域に集中していること、および、それらのスペクトル密度が時間軸に沿って変化していること、が分かる。これは、擦られる物体が持つ基本的な振動周波数に、時間的変化（ドップラシフト）が発生しているものと考えられる。

上記のように、擦られる物体の属性に応じて、擦り振動の周波数が異なる。このため、ＣＷＤによる時間周波数分布において大きなスペクトル密度が発現する周波数成分（より実際的には、ある程度の幅を持つ周波数域）は、擦られる物体の属性に依存する。特に上記知見からＣＷＤによれば、ＳＴＦＴおよびＷＶＤに比べて、その発現位置の相違を顕在化できる。したがって、ＣＷＤによる時間周波数分布の分布形状を比較することによって、物体の属性が同じか否か、換言すれば同じ属性を有する物体を擦ったか否かを、精度よく判別できる。

ここで、最も単純には、時間周波数分布の全範囲を比較することが考えられる。

しかし、本発明では、指標スポットという新たな概念を導入し、これを利用する。指標スポットとは、時間周波数分布（ここではＣＷＤによって得られた分布）において分布形状の指標となる地点のことである。換言すれば、指標スポットは分布形状を特徴付ける代表地点である。指標スポットとして、例えばピーク地点を利用できる。指標スポットについては後述する。時間周波数分布の全範囲を比較するのに比べて、指標スポットの分布を比較した方が、比較するデータ量を削減できる。その結果、演算時間、メモリ容量、等を削減できる。

以下に、実施の形態１〜４およびそれらの変形例を通して、本発明をより具体的に説明する。

＜実施の形態１＞
＜構成概略＞
図５に、実施の形態１に係る電気機器１０を説明するハードウェアブロック図を示す。電気機器１０の種類、用途、等は特に限定されない。図５の例によれば、電気機器１０は、主処理部１１と、記憶部１２と、情報入力部１３と、情報出力部１４と、外部接続部１５と、ユーザーインターフェースシステム２０とを含んでいる。図５ではこれらの要素１１〜１５，２０がバス１６に接続されているが、他の接続形態を採用してもよい。

主処理部１１は、電気機器１０に関する全般的な処理を行う。主処理部１１は例えば１つまたは複数のマイクロプロセッサによって構成され、記憶部１２に格納されているプログラムを実行する。これにより、主処理部１１が各種の機能ブロックとして動作する。すなわち、各種の機能がソフトウェアによって実現される。但し、一部または全部の機能を、専用回路によって、換言すればハードウェアによって実現してもよい。

記憶部１２は、各種の情報（プログラム、データ等）を格納する記憶媒体である。記憶部１２は、例えば半導体メモリ（以下、メモリとも呼ぶ）で構成され、ハードディスク装置を含んでもよい。メモリとして、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、書き換え可能な不揮発性メモリ、等を利用可能である。なお、ＲＡＭは、各種の情報を格納するだけでなく、主処理部１１がプログラムを実行するためのワーキングエリアを提供する。

情報入力部１３は、ユーザーから電気機器１０への情報の入力を受け付ける。情報入力部１３は例えば、各種ボタン、タッチパネル、キーボード、マウス、マイクロフォン、または、それらの組み合わせによって構成される。情報出力部１４は、電気機器１０からユーザーへ情報を出力する。情報入力部１３は例えば、情報を視覚的に出力する表示装置、情報を聴覚的に出力する音響装置、または、それらの組み合わせによって、構成される。

外部接続部１５は、電気機器１０と外部装置とを有線通信または無線通信によって接続する。電気機器１０と外部装置とは、直接接続されてもよいし、インターネット等を経由して接続されてもよい。外部装置として外付けの記憶媒体（半導体メモリ、ハードディスク装置、光ディスク、等）が接続された場合、かかる外付けの記憶媒体を記憶部１２および後述の記憶部５２の一部または全部として利用することも可能である。

ユーザーインターフェースシステム２０は、入力受付部材３０と、振動センサ４０と、振動解析システム５０とを含んでいる。

入力受付部材３０は、ユーザーが指で擦るための物体である。入力受付部材３０の属性は、特有の振動が発生するように設計されている。例えば、特有の振動が発生するように表面の凹凸形状が設計されている。入力受付部材３０として、例えば電気機器１０の筐体の一部または全部を利用可能である。あるいは、電気機器１０の筐体に貼付された部材、または、電気機器１０の筐体から離れて設けられた部材を、入力受付部材３０として利用することも可能である。

振動センサ４０は、入力受付部材３０を擦ることによって発生する振動を捕捉できるように配置されている。より具体的には、振動センサ４０は振動捕捉装置（マイクロフォン、加速度センサ、等）を含んでおり、振動捕捉装置が振動を捕捉できるように配置されている。振動捕捉装置は物理的な振動を電気信号に変換する。なお、複数の振動捕捉装置を設けてもよい。

振動センサ４０は、振動捕捉装置が出力するアナログの電気信号を、振動解析システム５０で処理可能な形式であるデジタルの電気信号に変換する。そして、振動センサ４０は、変換後のデジタル信号、換言すれば振動波形のデジタルデータを出力する。そのために振動センサ４０は、アンプ、アナログデジタル変換器（ＡＤ変換器）、フィルタ、等も含むものとする。

なお、図５の例とは違えて、振動センサ４０はバス１６経由で振動解析システム５０に接続されてもよい。

振動解析システム５０は、振動センサ４０の出力信号を解析する。図５の例では、振動解析システム５０は、処理部５１と、記憶部５２とを含んでいる。なお、処理部５１および記憶部５２を解析処理部５１および解析記憶部５２と呼んでもよい。

処理部５１は、振動解析に関する後述の処理を行う。処理部５１は、振動解析用に特化されたマイクロプロセッサによって構成される。すなわち、処理部５１によって提供される各種機能が、ハードウェアによって実現される。但し、処理部５１の機能の一部または全部を、汎用のマイクロプロセッサにプログラムを実行させることによって、換言すればソフトウェアによって実現してもよい。

記憶部５２は、処理部５１が振動解析の際に利用する記憶媒体である。記憶部５２は記憶部１２と同様に構成可能である。図５では記憶部５２を記憶部１２とは別個のハードウェアとして図示しているが、記憶部１２の一部の記憶領域を記憶部５２として利用してもよい。

なお、図５の構成は適宜、変更可能である。例えば、情報入力部１３と情報出力部１４と外部接続部１５とのうち１つまたは複数は、必要無ければ、省略してもよい。逆に、図５に不図示の要素が追加されてもよい。

＜振動解析システム５０＞
図６に、振動解析システム５０の機能ブロック図を示す。図６の例によれば、振動解析システム５０は、時間周波数解析部１１０と、指標生成部１２０と、判別部１３０とを含んでいる。

＜時間周波数解析部１１０＞
時間周波数解析部１１０には、振動センサ４０（図５参照）の出力信号が入力され、それにより時間周波数解析部１１０は、捕捉された振動の波形データＤ１を取得する。そして、時間周波数解析部１１０は、振動波形データＤ１から、捕捉された振動をＣＷＤで表現した時間周波数分布データ（時間周波数解析データと呼んでもよい）Ｄ２を生成する。図６の例では、時間周波数解析部１１０は、前処理部１１１と、ＣＷＤ処理部１１２とを含んでいる。

前処理部１１１はＣＷＤの前処理を行う。すなわち、ＣＷＤは複素信号の一種である解析信号（Analytic Signal）を扱うので、前処理部１１１は、実信号（Real part Signal）である振動センサ４０の出力信号を、解析信号に変換する。かかる信号変換には例えば、次式（１）で表される公知のヒルベルト変換が利用される。但し、他のアルゴリズムによる信号変換を利用してもよい。

ＣＷＤ処理部１１２は、前処理部１１１から出力される解析信号について、ＣＷＤによる時間周波数分布を求める。ＣＷＤは例えば、公知の次式（２）で表される。式（２）の解析信号ｚ（ｓ）として、式（１）のｘ_ａ（ｎ）が適用される。式（２）において、ｔは時間を示し、νは周波数を示す。

ここでは一般的な手法に倣い、式（２）によって得られたＣＷ_Ｚ（ｔ，ν）の大きさの２乗、いわゆるスペクトル密度を、時間周波数分布の各点の分布強度とする。但し、ＣＷ_Ｚ（ｔ，ν）に相関する各種の値（例えば、スペクトル密度を所定の手法で正規化した値）を、分布強度としてもよい。

なお、式（１），（２）における各種パラメータは、例えば公知の値を参考にして、指標スポットの顕在化に適うように、事前のシミュレーション等によって調整されているものとする。

時間周波数解析部１１０は、１回の擦り動作に対して解析期間を離散的に設定し、解析期間についてのみ時間周波数分布データＤ２を生成する。図７に、図１の振動波形データＤ１に対して解析期間ＡＰ（より具体的には解析期間ＡＰ１〜ＡＰ４）を設定した例を示す。また、図８に、図７中の解析期間ＡＰ１について求められた時間周波数分布データＤ２によって提供される時間周波数分布を示す。同様に、図９〜図１１に、図７中の解析期間ＡＰ２〜ＡＰ４についての時間周波数分布をそれぞれ示す。なお、図８〜図１１の時間周波数分布において、横軸および縦軸は時間および周波数をそれぞれ示し、横軸および縦軸の数値はサンプリング周期およびサンプリング周波数でそれぞれ正規化されている。また、図８〜図１１において分布強度は、図４とは異なり、濃淡によって示している。すなわち、分布強度が大きいほど濃く色付けされている。

図１２に、時間周波数解析部１１０の動作例についてフローチャートを示す。図１２の時間周波数解析処理Ｓ２１０によれば、時間周波数解析部１１０は擦り動作（すなわち入力動作）の開始を待ち、擦り動作の開始が検出されると、時間周波数解析部１１０は（したがって振動解析システム５０は）休止モードから解析モードに移行する（ステップＳ２１１）。例えば、時間周波数解析部１１０が、振動センサ４０の出力信号の強度が所定の解析モード開始閾値を超えたことを検出すると、時間周波数解析部１１０は擦り動作が開始されたと判別する。

解析モードにおいて、時間周波数解析部１１０は、解析期間ＡＰを開始し（ステップＳ２１２Ｓ）、解析期間ＡＰがタイムアップするまで（ステップＳ２１２Ｅ）、振動センサ４０から送られてくる振動波形データＤ１に対して前処理（ステップＳ２１３）およびＣＷＤ処理（ステップＳ２１４）を実行する。なお、振動波形データＤ１を解析期間ＡＰの間、蓄積しておき、解析期間ＡＰの終了後にその蓄積データに対して前処理およびＣＷＤ処理を実行してもよい。

その後、時間周波数解析部１１０は、所定の待ち時間の後、上記ステップＳ２１２Ｓに戻って次の解析期間ＡＰを開始する。但し、待ち時間の間に擦り動作が終了したならば（ステップＳ２１５）、時間周波数解析部１１０は、次の解析期間ＡＰを開始せずに、解析モードから休止モードに移行する。すなわち、時間周波数解析処理Ｓ２１０が終了する。例えば、時間周波数解析部１１０が、振動センサ４０の出力信号の強度が所定の解析モード終了閾値を下回る状態が所定時間続いたことを検出した場合、時間周波数解析部１１０は擦り動作が終了したと判別する。

解析期間ＡＰの長さおよび解析期間ＡＰの間隔は、予め設定されているものとする。ここでは、各解析期間ＡＰの長さが同じであり、解析期間ＡＰの間隔が同じであるものとする。但し、この例に限定されるものではない。また、１回の擦り動作に対する解析期間ＡＰの数は、図７に例示された４個に限定されるものではない。例えば、解析期間ＡＰの長さの設定値、擦る速度、等によっては、１回の擦り動作の全体に対して解析期間ＡＰが１つだけ設定される場合もある。

なお、解析期間ＡＰを離散的に設定せずに、常に、擦り動作の全体に対して１つの解析期間ＡＰに設定してもよい。しかし、特に擦り動作が長く続く場合、離散的な解析期間ＡＰによれば、演算するデータ量を削減できる。その結果、演算時間、メモリ容量、等を削減できる。

＜指標生成部１２０＞
図１３に、指標生成部１２０の動作例についてフローチャートを示す。図１３の指標生成処理Ｓ２２０によれば、指標生成部１２０は、指標決定処理Ｓ２２１と、指標プロファイル生成処理Ｓ２２２とを行う。

＜指標決定処理Ｓ２２１＞
指標生成部１２０は、時間周波数解析部１１０によって生成された時間周波数分布データＤ２を取得する。そして、指標生成部１２０は、指標決定処理Ｓ２２１によって、時間周波数分布データＤ２に基づいて指標スポットを決定する。指標スポットは上記のように、時間周波数分布データＤ２によって提供される時間周波数分布において分布形状の指標となる地点である。

図１４〜図１７に指標スポットの概念図を示す。図１４〜図１７では、分布強度を棒グラフによって示し、指標スポットＳＰを黒丸で示している。また、図１４〜図１７では下段に、指標スポットＳＰを時間周波数平面に投影した図、換言すれば指標スポットＳＰを時間成分および周波数成分によって表現した図を示している。

図１４に示す第１例によれば、指標スポットＳＰは、時間周波数分布におけるピーク地点である。例えば、指標生成部１２０は、時間ｔおよび周波数νの値の組み合わせを順次変更することによって、時間周波数分布において注目地点を順次設定する。そして、指標生成部１２０は、注目地点の分布強度が当該注目地点を囲む所定範囲の地点の分布強度に比べて大きいことを検出した場合、当該注目地点をピーク地点、すなわち指標スポットＳＰとして決定する。

図１５に示す第２例によれば、指標スポットＳＰは、時間周波数分布において分布強度が所定閾値を超える地点である。例えば、指標生成部１２０は、上記と同様にして注目地点を順次設定し、注目地点の分布強度が所定閾値を超えることを検出した場合、当該注目地点を指標スポットＳＰとして決定する。

図１６に示す第３例は、第１例と第２例の組合せである。すなわち、第３例では、指標スポットＳＰは、時間周波数分布において所定閾値を超える分布強度を有するピーク地点である。図１６では、まずピーク地点を抽出し、抽出したピーク地点の分布強度を所定閾値と比較することによって、指標スポットＳＰを決定している。これとは逆に、分布強度が所定閾値を超える地点をまず抽出し、抽出した地点を対象にしてピーク地点を抽出してもよい。なお、処理順序が異なることによって、抽出される指標スポットＳＰが異なる場合がある。

ここで、図８〜図１１を参照すると、時間周波数分布データＤ２は画像として可視化できる。これに鑑み、本願発明者は、時間周波数分布データＤ２を画像データとして扱い、画像処理技術を応用することによって指標スポットＳＰを決定することに想到した。例えばエッジ抽出処理（エッジ強調処理とも呼ばれる）を利用できる。なお、エッジを輪郭または境界と理解してもよい。

エッジ抽出処理の一例として、画素値が大きく変化する部分をエッジとして抽出する処理が知られている。これを応用した第４例を図１７に示す。第４例では、注目地点の分布強度が、当該注目地点を囲む所定範囲の地点の分布強度と比べて、所定閾値を超える変化量を有する場合、当該注目地点を指標スポットＳＰとして決定する。なお、変化量に代えて、変化率を用いてもよい。

エッジ抽出処理は、例えば指標生成部１２０が時間周波数分布データＤ２に対してエッジ抽出フィルタを適用することによって、実行可能である。エッジ抽出フィルタの処理内容は上記第４例に限定されるものではない。例えば、画像処理分野で知られている様々なエッジ抽出フィルタのうちから、所望の仕様を有するフィルタを選ぶことができる。

ここで、第１例から第４例の指標決定処理は、所定の抽出条件を満足する地点を指標スポットＳＰとして抽出する処理（第１の指標決定処理と呼ぶことにする）として、一般化できる。一方、上記の所定の抽出条件の具体的内容に応じて、第１例から第４例は次のように分類できる。

すなわち、第１例の抽出条件は、ピーク地点であるという条件（第１の条件と呼ぶことにする）である。第２例の抽出条件は、分布強度が所定閾値を超えるという条件（第２の条件と呼ぶことにする）である。第３例の抽出条件は、第１の条件と第２の条件の両方を満足することを要求する。第１例から第３例の抽出条件は、第１の条件と第２の条件とのうちの少なくとも一方を含む条件（第１の抽出条件と呼ぶことにする）として纏められる。

第４例の抽出条件は、時間周波数分布データＤ２に対してエッジ抽出処理を行うことによって抽出された地点であるという条件（第２の抽出条件と呼ぶことにする）である。

ところで、いくつかの指標スポットＳＰを纏めてもよい。具体的には、指標決定処理は、所定の抽出条件を満足する地点を指標スポットＳＰ用の候補地点として抽出し、複数の候補地点を代表する地点を指標スポットＳＰとして決定する処理（第２の指標決定処理と呼ぶことにする）であってもよい。候補地点の抽出条件として例えば、第１例から第４例のいずれかの抽出条件を利用可能である。

これを第５例として図１８に示す。なお、図１８では、図面の煩雑化を避けるため、図１４〜図１７の下段と同様の時間周波数平面のみを示している。図１８によれば、１１個の候補地点ＳＱ（白抜き丸印で示す）が抽出されたものとし、これらの候補地点ＳＱの平均地点を代表地点、すなわち指標スポットＳＰに決定している。より具体的には、指標生成部１２０は、１１個の候補地点ＳＱの周波数成分の平均値を算出し、同様に時間成分および分布強度の平均値を算出し、それらの平均値の組み合わせによって特定される地点を指標スポットＳＰに決定する。

代表地点は、平均地点に限定されるものではない。例えば、代表地点は中央値地点（メジアン地点）であってもよい。中央値地点は、複数の候補地点ＳＱの各成分の中央値（メジアン）の組み合わせによって特定される地点である。

また、どの候補地点ＳＱを纏めるかについての条件は、予め規定しておけばよい。例えば、所定の時間幅および周波数幅の区画ごとに、１つの代表地点、すなわち１つの指標スポットＳＰを決定する。

なお、指標決定処理の具体的内容は、上記例に限定されるものではない。

＜指標プロファイル生成処理Ｓ２２２＞
指標プロファイル生成処理Ｓ２２２（図１３参照）では、指標生成部１２０は、指標決定処理Ｓ２２１によって決定した指標スポットＳＰに基づいて、振動解析データとしての指標プロファイルデータＤ３を生成する。なお、指標プロファイルデータを、指標プロファイルと呼ぶ場合もある。

図１９に、指標プロファイルＤ３の構成の第１例を示す。指標プロファイルＤ３は、１つ以上の指標スポットＳＰのデータを含んでいる。図１９の例によれば、指標プロファイルＤ３は、各指標スポットＳＰの周波数成分値および時間成分値を含んでいる。周波数成分値は、指標スポットＳＰの実周波数値で与えられてもよいし、あるいは実周波数値を所定の正規化によって変換した値で与えられてもよい。時間成分値についても同様である。なお、図１９の例では指標スポットＳＰを区別するための番号が記録されているが、この情報は省略することも可能である。

図２０に、指標プロファイルＤ３の構成の第２例を示す。上記のように、時間周波数分布データＤ２は画像データとして把握できる。これに鑑みると、指標プロファイルＤ３も画像データと同様に構成できる。具体的に図２０の例では、指標スポットＳＰであることを“１”で表し、指標スポットＳＰでないことを“０”で表した、いわゆるビットマップデータによって、指標プロファイルＤ３が構成されている。なお、図２０のビットマップでは、図８〜図１１に合わせて、最も左下のビット位置が時間周波数平面の原点に最も近いものとし、横方向が時間軸に対応し、縦方向が周波数軸に対応するものとする。

図２０の例では、指標プロファイルＤ３は、ビットマップデータの属性データも含んでいる。具体的には、指標プロファイルＤ３は、周波数成分関連データおよび時間成分関連データを含んでいる。

周波数成分関連データは、例えば、ビットマップデータがどのような周波数範囲に関するのかを示す周波数範囲データと、ビットマップデータの各ビットがどのような周波数間隔で規定されているのかを示す周波数間隔データとを含む。

同様に、時間成分関連データは、例えば、ビットマップデータがどのような時間範囲に関するのかを示す時間範囲データと、ビットマップデータの各ビットがどのような時間間隔で規定されているのかを示す時間間隔データとを含む。

周波数成分関連データと、時間成分関連データと、ビットマップデータにおける指標スポットＳＰの位置とから、指標スポットＳＰの周波数成分値および時間成分値を算出可能である。すなわち、ビットマップデータ形式であっても、指標プロファイルＤ３は指標スポットＳＰの周波数成分値および時間成分値を含むことができる。

なお、ビットマップデータは、時間周波数解析部１１０によって生成された時間周波数分布データＤ２の全範囲（図８〜図１１参照）について生成してもよいし、あるいは、指標スポットＳＰの発現位置を含む限定的範囲について生成してもよい。後者によれば、データサイズを小さくできる。

なお、図１９および図２０の指標プロファイルＤ３の内容に鑑みると、第２の指標決定処理（複数の候補地点を代表する地点を指標スポットＳＰとして決定する。図１８参照）では、指標スポットＳＰの強度分布値の算出を省略してもよい。

指標プロファイルＤ３は、１回の擦り動作において（すなわち擦り動作の開始から終了までの期間において）得られた指標スポットＳＰのデータを１つの指標プロファイルＤ３に含めるものとする。この場合、１回の擦り動作に対して複数の解析期間ＡＰが設定された場合（図７参照）、当該複数の解析期間ＡＰについて得られた指標スポットが１つの指標プロファイルＤ３に記録される。なお、指標スポットの時間成分値は、全ての解析期間ＡＰに対して統一的な原点（例えば１番目の解析期間ＡＰの開始時間）を基準して表現されるものとする。一方、１回の擦り動作に対して解析期間ＡＰが１つだけ設定された場合、指標プロファイルＤ３は当該１つの解析期間ＡＰの指標スポットＳＰで構成される。

これに対し、解析期間ＡＰごとに指標プロファイルＤ３を生成してもよい。但し、例えば解析期間ＡＰが短いと、１つの指標プロファイルＤ３に記録される指標スポットＳＰの個数が少なくなる。後述の判別処理において精度を確保するためには、ある程度の個数の指標スポットＳＰが指標プロファイルＤ３に含まれることが、より好ましい。かかる点に鑑みると、指標プロファイルＤ３が上記のように１回の擦り動作の全体における指標スポットＳＰを含むことが、より好ましい。

＜判別部１３０＞
図６に戻り、判別部１３０は、指標生成部１２０によって生成された指標プロファイルＤ３を、判別対象として取得する。そして、判別部１３０は、判別対象の指標プロファイルＤ３（判別対象プロファイルＤ３とも呼ぶ）が、登録済みの指標プロファイルＤ３（基準プロファイルＤ３とも呼ぶ）と同一性を有するか否かを判別する同一性判別処理を行う。基準プロファイルＤ３は、入力受付部材３０を擦った際に発生する振動について予め生成され、振動解析システム５０の記憶部５２（図５参照）に予め格納されているものとする。

ここで、図２１に、指標プロファイルＤ３に含まれる指標スポットＳＰを時間周波数平面に示した模式図を示す。図２１から分かるように、指標プロファイルＤ３に含まれる指標スポットＳＰは、周波数成分値が近似している。このことは図８〜図１１からも理解できる。特に、指標スポットＳＰが集中する周波数（より実際的には、ある程度の幅を持つ周波数域）は、入力受付部材３０の属性に依存する。これは、上記のように、指標スポットＳＰの起源となる擦り振動が、入力受付部材３０の属性に応じて異なるからである。

かかる点に鑑み、判別部１３０は、判別対象プロファイルＤ３に含まれる周波数成分値が、基準プロファイルＤ３に含まれる周波数成分値と同一性を有するか否かを判別する。すなわち、周波数成分値が同一性を有することが、判別対象プロファイルＤ３が基準プロファイルＤ３と同一性を有することに対応する。

同一性の判別は、より実際的であることが好ましい。すなわち、判別対象プロファイルＤ３に含まれる周波数成分値の分布が、基準プロファイルＤ３に含まれる周波数成分値の分布と、所定の許容誤差の範囲の下で類似する場合に、当該２つの指標プロファイルＤ３は同一性を有すると判別するのがより実際的である。そのような判別は例えば、公知の類似判別技術またはデータマッチング技術によって実現可能である。

判別対象プロファイルＤ３が基準プロファイルＤ３と同一性を有すると判別した場合、判別部１３０は判別結果情報Ｄ４を出力する。判別結果情報Ｄ４は、例えば、所定のデータ、または、所定の信号によって、具現化できる。

なお、判別対象プロファイルＤ３が基準プロファイルＤ３と同一性を有さないと判別した場合、そのことを示す判別結果情報Ｄ４を出力してもよい。例えば、判別結果情報Ｄ４のデータ内容または信号レベルを、判別対象プロファイルＤ３が基準プロファイルＤ３と同一性を有するか否かに応じて異ならせればよい。

上記のように、基準プロファイルＤ３は、入力受付部材３０を擦った際に発生する振動に関する。このため、判別対象プロファイルＤ３が基準プロファイルＤ３と同一性を有することは、入力受付部材３０が擦られたことを示す。したがって、判別部１３０は入力受付部材３０が擦られたか否かを判別する、と理解してもよい。

＜ユーザーインターフェースシステム２０＞
図２２に、ユーザーインターフェースシステム２０の全体動作の例についてフローチャートを示す。図２２の入力判別処理Ｓ２００によれば、時間周波数解析部１１０が既述の時間周波数解析処理Ｓ２１０（図１２参照）を実行する。これにより、振動センサ４０から送られてくる振動波形データＤ１から、時間周波数分布データＤ２が生成される。

次に、指標生成部１２０が既述の指標生成処理Ｓ２２０（図１３参照）を実行する。これにより、時間周波数分布データＤ２に基づいて指標スポットＳＰが決定され（ステップＳ２２１）、得られた指標スポットＳＰから指標プロファイルＤ３が生成される（ステップＳ２２２）。

そして、指標判別処理Ｓ２３０において判別部１３０が、上記のように、指標生成部１２０によって生成された指標プロファイルＤ３が、登録済みの指標プロファイルＤ３（入力受付部材３０を擦った際に発生する振動に関する）と同一性を有するかを判別する。これにより、入力受付部材３０が擦られたか否かが判別される。

判別結果情報Ｄ４は、主処理部１１（図５参照）に送られ、主処理部１１による処理に利用される。判別結果情報Ｄ４が入力受付部材３０が擦られたことを示す場合、例えば主処理部１１は電気機器１０の音量を下げる。この例によれば、判別結果情報Ｄ４は音量調整用のコマンドとして機能する。なお、判別結果情報Ｄ４の利用は音量調整に限定されるものではない。

＜速度判別＞
ここで、図２１の例に比べて入力受付部材３０を遅く擦った場合の指標プロファイルＤ３を、図２３に示す。図２３を図２１と比較すれば分かるように、擦る速度が遅いほど、同じ時間幅内に含まれる指標スポットＳＰの個数が少なくなる。かかる点に鑑み、判別部１３０は、所定時間当たりに含まれる指標スポットＳＰの個数に応じて、擦り動作の相対的な速度を判別する。

図２４に、速度判別処理の一例についてフローチャートを示す。図２４の速度判別処理Ｓ２５０によれば、判別部１３０は、判別対象プロファイルＤ３（指標生成部１２０から取得）について、所定時間当たりの指標スポットＳＰの個数を取得する（ステップＳ２５１）。所定時間の長さは予め設定されているものとする。また、当該所定時間は例えば、最も早い時間成分値を有する指標スポットＳＰから起算できる。但し、所定時間の設定位置はこの例に限定されるものではない。

同様に、判別部１３０は、基準プロファイルＤ３について、同じ長さの所定時間当たりの指標スポットＳＰの個数を取得する（ステップＳ２５２）。ステップＳ２５１，Ｓ２５２は逆順で実行されてもよい。

なお、基準プロファイルＤ３は速度判別処理Ｓ２５０の開始前に既知であるので、基準プロファイルＤ３については、所定時間当たりの指標スポットＳＰの個数を予めカウントしておくことができる。また、予めカウントした値を基準プロファイルＤ３に記録しておくことができる。このため、ステップＳ２５２を、予めカウントしておいた個数を基準プロファイルＤ３から読み出すことによって、実行してもよい。

次に、判別部１３０は、判別対象プロファイルＤ３および基準プロファイルＤ３のそれぞれから取得した指標スポットＳＰの個数を比較する（ステップＳ２５３）。

比較の結果、判別対象プロファイルＤ３から取得した指標スポットＳＰの方がより多い場合、判別部１３０は、入力速度は基準速度よりも速いことを示す速度判別結果情報を生成する（ステップＳＳ２５４）。なお、入力速度は、判別対象プロファイルＤ３の起源となった擦り動作の速度である。また、基準速度は基準動作の速度であり、基準動作は基準プロファイルＤ３の起源となった擦り動作である。

一方、判別対象プロファイルＤ３から取得した指標スポットＳＰの方がより少ない場合、判別部１３０は、入力速度は基準速度よりも遅いことを示す速度判別結果情報を生成する（ステップＳＳ２５５）。

また、指標スポットＳＰが同数である場合、判別部１３０は、入力速度は基準速度と同じであることを示す速度判別結果情報を生成する（ステップＳＳ２５６）。

ここで、ステップＳ２５３における指標スポットＳＰの個数の比較は、ステップＳ２５１，Ｓ２５２で取得した値を厳密に比較することによって実行できる。あるいは、所定の許容誤差範囲を導入してもよい。例えば、指標スポットＳＰの個数の差が所定値以内である場合には、指標スポットＳＰの個数は同じであると判別してもよい。

速度判別処理Ｓ２５０は、指標判別処理Ｓ２３０（図２２参照）において実行されるが、判別対象プロファイルＤ３が基準プロファイルＤ３と同一性を有すると判別された後に行われるのが好ましい。それが効率的だからである。速度判別結果情報は、判別対象プロファイルＤ３が基準プロファイルＤ３と同一性を有すると判別した場合に、判別結果情報Ｄ４に含められる。

速度判別結果情報は例えば、電気機器１０の音量の調整量に反映される。具体的には、速度判別結果情報が入力速度は基準速度と同じであることを示す場合、主処理部１１（図５参照）は、基準の調整量で以て音量を下げる。これに対し、速度判別結果情報が入力速度は基準速度よりも速いことを示す場合、主処理部１１は、基準の調整量よりも大きい調整量で以て音量を下げる。逆に、速度判別結果情報が入力速度は基準速度よりも遅いことを示す場合、主処理部１１は、基準の調整量よりも小さい調整量で以て音量を下げる。

なお、速度判別を利用しない場合、図２５に示すように、指標プロファイルＤ３から時間成分値を省略してもよい。

＜効果＞
振動解析システム５０によれば、擦り振動を、指標プロファイルＤ３という新たなデータ形式によって管理する。

指標プロファイルＤ３は、擦り振動の時間周波数分布において分布形状の指標となる地点である指標スポットＳＰを利用して構成される。したがって、指標プロファイルＤ３によれば、時間周波数分布の全範囲のデータを用いる場合に比べて少ないデータ量によって、擦り振動を管理できる。このため、２つの擦り振動を比較する処理（指標判別処理Ｓ２３０参照）において、演算時間、メモリ容量、等を削減できる。

また、指標スポットＳＰの決定に利用する時間周波数分布データＤ２は、ＣＷＤによって生成される。特に、ＣＷＤは、擦り振動の周波数成分の相違を、時間周波数分布の形状において顕在化できる仕様を有している。このため、指標スポットＳＰの発現位置（具体的には指標スポットＳＰの周波数成分）によって、換言すれば指標スポットＳＰの周波数成分値を含んだ指標プロファイルＤ３によって、擦り振動の相違を管理できる。

このように指標プロファイルＤ３によって擦り振動を適切に管理できるので、擦り振動を利用したユーザーインターフェースシステム２０を提供することができる。

また、上記のように、擦り動作の相対的な速度も判別する場合には、擦り動作の有無だけを判別する場合に比べて、より多くの操作を１回の擦り動作に割り当てることができる。

ここで、特許文献１の技術では、叩く動作の回数および間隔を携帯電話機の操作に利用する。叩く間隔は叩く速度によって決まるので、動作の速度を利用する点においてユーザーインターフェースシステム２０と共通するように見えるかもしれない。しかし、特許文献１の技術では、叩く間隔の長さすなわち叩く速度を変えることによって、“０”と“１”の発生を制御しなければならない。このため、ユーザーは速度の違いを意識しながら叩かなければならないので、煩わしさを感じるかもしれない。叩く回数が多くなれば、なおさらである。

これに対し、ユーザーインターフェースシステム２０によれば、入力動作は１回の擦り動作で済む。しかも、１回の擦り動作中に擦る速度を意識的に変化させる必要がない。このため、特許文献１の技術に比べて、高い利便性を提供できる。

ところで、上記では、分解能がＳＴＦＴよりも高く且つ干渉成分がＷＶＤよりも小さい時間周波数表現として、ＣＷＤを利用した。分解能がＳＴＦＴよりも高く且つ干渉成分がＷＶＤよりも小さい時間周波数表現は、ＣＷＤ以外にも在る。例えば、ＢＪ（Born-Jordan）、ＺＡＭ（Zhao-Atlas-Marks）、ＢＤ（B-Distribution）、ＭＢＤ（Modified B-Distribution）、および、ＫＣＳ（Kernels Compact Support）も利用可能である。これらの時間周波数表現は技術論文等によって公知である。例えば、ＣＷＤよりも良好な特性が期待されるＫＣＳは、特許文献２に紹介されている。

＜実施の形態２＞
図２６に、指標プロファイルＤ３の構成の第４例を示す。図１９との比較から分かるように、図２６の指標プロファイルＤ３は、各指標スポットＳＰの周波数成分値と時間成分値と分布強度値とを含んでいる。分布強度値は、ＣＷＤによる解析結果値で与えられてもよいし、あるいは解析結果値を所定の正規化によって変換した値で与えられてもよい。

図２７に、指標プロファイルＤ３の構成の第５例を示す。図２０との比較から分かるように、図２７のビットマップデータでは、指標スポットＳＰでないことが“０”で表わされ、指標スポットＳＰであることが“０”以外の数値で表わされている。特に指標スポットＳＰの数値は分布強度値を示しており、図２７では８段階の分布強度値が例示されている。

指標プロファイルＤ３が分布強度値も含む場合、判別対象プロファイルＤ３に含まれる分布強度値を、基準プロファイルＤ３に含まれる分布強度値と比較することによって、擦り動作の相対的な強度を判別できる。

図２８に、強度判別処理の一例についてフローチャートを示す。図２８の強度判別処理Ｓ２７０によれば、判別部１３０は、判別対象プロファイルＤ３に含まれる分布強度値と、基準プロファイルＤ３に含まれる分布強度値とを比較する（ステップＳ２７１）。指標プロファイルＤ３が複数の分布強度値を含む場合（すなわち複数の指標スポットＳＰを含む場合）、例えば当該複数の分布強度値のうちの最大値どうしを比較する。最大値に代えて、平均値、中央値（メジアン）、等の各種値を利用してもよい。

なお、基準プロファイルＤ３は強度判別処理Ｓ２７０の開始前に既知であるので、基準プロファイルＤ３については、比較に用いる分布強度値（最大値等）を予め求めて基準プロファイルＤ３に記録しておくことができる。

ステップＳ２７１による比較の結果、判別対象プロファイルＤ３に含まれる分布強度値の方が大きい場合、判別部１３０は、入力強度は基準強度よりも大きいことを示す強度判別結果情報を生成する（ステップＳＳ２７２）。なお、入力強度は、判別対象プロファイルＤ３の起源となった擦り動作の強度である。また、基準強度は基準動作の強度であり、基準動作は基準プロファイルＤ３の起源となった擦り動作である。

一方、判別対象プロファイルＤ３に含まれる分布強度値の方が小さい場合、判別部１３０は、入力強度は基準強度よりも小さいことを示す強度判別結果情報を生成する（ステップＳＳ２７３）。

また、判別対象プロファイルＤ３に含まれる分布強度値が基準プロファイルＤ３に含まれる分布強度値と同じである場合、判別部１３０は、入力強度は基準強度と同じであることを示す強度判別結果情報を生成する（ステップＳＳ２７４）。

ここで、ステップＳ２７１では、分布強度値を厳密に比較することができる。あるいは、所定の許容誤差範囲を導入してもよい。例えば、分布強度値の差が所定値以内である場合には、分布強度値は同じであると判別してもよい。

強度判別処理Ｓ２７０は、指標判別処理Ｓ２３０（図２２参照）において実行されるが、判別対象プロファイルＤ３が基準プロファイルＤ３と同一性を有すると判別された後に行われるのが好ましい。それが効率的だからである。強度判別結果情報は、判別対象プロファイルＤ３が基準プロファイルＤ３と同一性を有すると判別した場合に、判別結果情報Ｄ４に含められる。

強度判別結果情報は例えば、電気機器１０の音量の調整量に反映される。具体的には、強度判別結果情報が入力強度は基準強度と同じであることを示す場合、主処理部１１（図５参照）は、基準の調整量で以て音量を下げる。これに対し、強度判別結果情報が入力強度は基準強度よりも大きいことを示す場合、主処理部１１は、基準の調整量よりも大きい調整量で以て音量を下げる。逆に、強度判別結果情報が入力強度は基準強度よりも小さいことを示す場合、主処理部１１は、基準の調整量よりも小さい調整量で以て音量を下げる。

このように、擦り動作の強度も判別することによって、擦り動作の有無だけを判別する場合に比べて、より多くの操作を１回の擦り動作に割り当てることができる。また、実施の形態１で述べたのと同様に、特許文献１の技術に比べて、高い利便性を提供できる。

なお、強度判別処理と速度判別処理との両方を利用してもよい。その場合、擦り動作を、強度と速度との組み合せに応じて、４種類に分類できる。その結果、電気機器１０の最大４種類の操作を、１回の擦り動作で使い分けることができる。

なお、速度判別を利用しない場合、図２６の指標プロファイルＤ３から時間成分値を省略してもよい（図２５参照）。

＜実施の形態３＞
図２９に、実施の形態３に係るユーザーインターフェースシステム２０Ｂのハードウェアブロック図を示す。ユーザーインターフェースシステム２０Ｂは、上記ユーザーインターフェースシステム２０に代えて、電気機器１０に適用可能である（図５参照）。

図２９によれば、ユーザーインターフェースシステム２０Ｂは、２種類の入力受付部材３０を含んでいる。２種類の入力受付部材３０を符号３０Ｂ，３０Ｃによって区別する場合もある。なお、３種類以上の入力受付部材３０を設ける場合についても、以下の説明から十分に理解できる。

２種類の入力受付部材３０Ｂ，３０Ｃは、異なる振動が発生するように属性が調整されている。例えば、電気機器１０の筐体において表面の凹凸形状が異なる部分を設けることによって、それらの部分を入力受付部材３０Ｂ，３０Ｃとして利用できる。属性の相違により、図３０に例示するように、周波数成分が異なる指標スポットＳＰが発現する。

ユーザーインターフェースシステム２０Ｂにおいて、振動センサ４０は、入力受付部材３０Ｂを擦ることによって発生する振動と、入力受付部材３０Ｃを擦ることによって発生する振動との両方を捕捉できるように配置されている。

ユーザーインターフェースシステム２０Ｂは、上記振動解析システム５０に代えて、振動解析システム５０Ｂを含んでいる。振動解析システム５０，５０Ｂは、ハードウェア構成において同様であるが、機能において相違がある。図３１に、振動解析システム５０Ｂの機能ブロック図を示す。図３１の例によれば、振動解析システム５０Ｂは、図６の振動解析システム５０にデータベース１４０を追加した構成を有している。データベース１４０は、振動解析システム５０Ｂの記憶部５２に予め格納されているものとする。

図３２に、データベース１４０の構成例を示す。図３２に示すように、データベース１４０は、入力受付部材３０Ｂ用の基準プロファイルＤ３（すなわち、入力受付部材３０Ｂを擦った際に発生する振動についての指標プロファイルＤ３）と、入力受付部材３０Ｃ用の基準プロファイルＤ３とを含んでいる。２つの基準プロファイルＤ３にはそれぞれ識別情報が付与されている。すなわち、データベース１４０によって、２つの基準プロファイルＤ３が識別情報によって区別可能な状態で管理されている。ここでは識別情報は３桁の数字とするが、他の形式の識別情報を採用してもよい。

振動解析システム５０Ｂは基本的には、実施の形態１，２と同様に動作する。但し、判別部１３０は、指標判別処理Ｓ２３０（図２２参照）において、指標生成部１２０から取得した判別対象プロファイルＤ３を、データベース１４０内の基準プロファイルＤ３と照合する。

より具体的には、判別部１３０は、判別対象プロファイルＤ３と同一性を有すること（すなわち、判別対象プロファイルＤ３に含まれる周波数成分値と同一性を有すること）を検索条件として、データベース１４０内の基準プロファイルＤ３を検索する。そして、当該検索条件を満足する基準プロファイルＤ３が見つかった場合、判別部１３０は、その見つかった基準プロファイルＤ３の識別情報を取得し、その識別情報を判別結果情報Ｄ４として出力する。

ここでは、検索条件を満足する基準プロファイルＤ３が見つからなかった場合、判別部１３０は判別結果情報Ｄ４を出力しないものとする。但し、検索条件を満足する基準プロファイルＤ３が見つからなかったことを示す判別結果情報Ｄ４を出力してもよい。

判別結果情報Ｄ４は、主処理部１１（図５参照）において利用される。具体的には、判別結果情報Ｄ４が“０００１”である場合（すなわち入力受付部材３０Ｂが擦られたと判別された場合）、例えば主処理部１１は電気機器１０の音量を下げる。一方、判別結果情報Ｄ４が“０００２”である場合（すなわち入力受付部材３０Ｃが擦られたと判別された場合）、例えば主処理部１１は電気機器１０の音量を上げる。

上記では、２種類の入力受付部材３０Ｂ，３０Ｃを単独で擦る場合を説明した。これに対し、２種類の入力受付部材３０Ｂ，３０Ｃを連続的に擦ると、周波数成分が異なる指標スポットＳＰが時系列で発現する。さらに、その発現順序は擦る順序に依存する。これを図３３〜図３４に示す。図３３は、太線矢印で示すように、先に入力受付部材３０Ｂを擦り、その後、入力受付部材３０Ｃを擦った場合を示している。図３４は、図３３とは逆の順序で、換言すれば逆方向に擦った場合を示している。

ここで、図３３〜図３４では、入力受付部材３０Ｂ，３０Ｃがすき間無く配列されている。この場合、入力受付部材３０Ｂ，３０Ｃを一体的な部材として形成できる。また、連続的に擦ることが容易になる。なお、配列の方向および順序は、図３３〜図３４の例に限定されるものではない。

これに対し、入力受付部材３０Ｂ，３０Ｃは離れていても構わない。すなわち、図１２のステップＳ２１５について述べたように、例えば、振動センサ４０の出力信号の強度が所定の解析モード終了閾値を下回る状態が所定時間続いた場合、擦り動作が終了したと判別される。換言すれば、振動センサ４０の出力信号の強度が所定の解析モード終了閾値を下回っても、その継続時間が所定時間よりも短ければ、擦り動作が終了したとは判別されない。これに鑑みると、指を一方の入力受付部材３０から他方の入力受付部材３０へ素早く移動させれば、２つの入力受付部材３０を連続的に擦る動作は、１回の擦り動作として認識される。仮に指の移動中に指が入力受付部材３０から離れたとしても、同様である。

図３３〜図３４の例によれば、擦る方向（換言すれば擦る順序）の相違に応じて別々の基準プロファイルＤ３を作成し、その２種類の基準プロファイルＤ３をデータベース１４０に登録しておけばよい。

あるいは、入力受付部材３０Ｂ用および入力受付部材３０Ｃ用の基準プロファイルＤ３を別々に作成し、その２種類の基準プロファイルＤ３をデータベース１４０に登録してもよい。その場合、判別対象プロファイルＤ３を部分的にデータベース１４０に照合することによって、指標スポットＳＰの周波数成分の時系列変化を判別することができる。すなわち、擦る方向を特定できる。

図３３および図３４には一方向に擦る動作を示したが、図３５および図３６に示すように往復で擦る動作も判別可能である。図３５は、入力受付部材３０Ｂから入力受付部材３０Ｃを通り入力受付部材３０Ｂに戻るように擦った場合を示している。図３６は、図３５とは逆の順序で往復する場合を示している。

なお、入力受付部材３０Ｂ，３０Ｃがすき間無く配列されている場合であっても、一方の入力受付部材３０だけを擦る動作も可能である。また、３種類以上の入力受付部材３０によれば、直線状の配列だけでなく、マトリクス状、円グラフ状等の配列も採用できる。さらに、そのような３種類以上の入力受付部材３０の一部または全部を利用することによって、円形、Ｕ字形、Ｚ字形、Ｎ字形等の多彩な軌跡の擦る動作を採用できる。

ところで、上記では入力受付部材３０を指で擦るものとした。しかし、入力受付部材３０を擦るための入力具は、指に限定されるものではない。例えばペンを入力具として用いることができる。なお、ペンは、ユーザーインターフェースシステム２０，２０Ｂに専用のペンであってもよいし、あるいは汎用のペンであってもよい。

ここで、入力受付部材３０が同じであっても、入力具の属性が異なれば、発生する振動が異なる。このことは、例えば、目の粗さが同じ紙ヤスリ上で指を移動させる場合と、指よりも硬いペンを移動させる場合とで、異なる音が聞こえるという経験から、理解できる。同様に、属性（例えば材質）の異なるペンは、異なる振動を発生させる。

かかる点に鑑みると、入力受付部材３０を１つだけ設け、入力具の種類ごとの基準プロファイルＤ３（例えば指用およびペン用の基準プロファイルＤ３）を、データベース１４０に登録してもよい。また、複数種類の入力受付部材３０を設け、一部または全部の入力受付部材３０について入力具の種類ごとの基準プロファイルＤ３をデータベース１４０に登録してもよい。

このように、複数の基準プロファイルＤ３をデータベース化することによって、より多くの擦り動作を判別することができる。その結果、より多くの操作を実現できる。

さて、入力受付部材３０を第１の物体と呼び、入力具を第２の物体と呼び、属性が異なる入力受付部材３０は異なる第１の部材に対応するものとし、属性が異なる入力具は異なる第２の部材に対応するものとする。この場合、第１の物体を第２の物体で擦ることによって発生する振動の周波数成分は、第１の物体と第２の物体との組み合わせに応じて異なる、と一般化できる。すなわち、擦り振動の周波数成分の相違は、第１の物体と第２の物体との組み合わせの相違に基づいて決まる。

擦り振動の周波数成分の相違は、指標スポットＳＰの周波数成分の相違によって判別される。このため、指標スポットＳＰには、周波数成分に関して分解能が求められる。かかる点に関しては、分解能がＳＴＦＴよりも高く且つ干渉成分がＷＶＤよりも小さい時間周波数表現（ＣＷＤ、ＢＪ、ＺＡＭ、ＢＤ、ＭＢＤ、ＫＣＳ等）によれば、指標スポットＳＰの起源となる時間周波数分布の形状において、擦り振動の周波数成分の相違を顕在化できる仕様を提供可能である。

なお、第１の物体と第２の物体と組み合わせは、ユーザーインターフェースシステム２０，２０Ｂの仕様上、予め決まっている。したがって、指標スポットＳＰの周波数成分の分解能（換言すれば、指標スポットＳＰの起源となる時間周波数分布の分解能）は、予め決められた１種類の組み合わせ、または、予め決められた複数種類の組み合わせを判別可能な程度であればよい。そのような性能は、上記時間周波数表現（ＣＷＤ、ＢＪ、ＺＡＭ、ＢＤ、ＭＢＤ、ＫＣＳ等）によって、実現可能である。

＜実施の形態４＞
図３７に、実施の形態４に係る振動解析システム５０Ｃの機能ブロック図を示す。振動解析システム５０Ｃは、図６の振動解析システム５０から判別部１３０を除いた構成を有している。振動解析システム５０Ｃは、振動解析システム５０と同様のハードウェア構成によって実現可能である。

振動解析システム５０Ｃは例えば、基準プロファイルＤ３を生成するための専用システム（換言すれば、ユーザーインターフェースシステム２０，２０Ｂとは別個のシステム）として利用できる。具体的には、振動解析システム５０Ｃは、振動波形データＤ１を、振動センサ４０または振動波形データＤ１を予め格納している記憶部から取得し、振動解析システム５０と同様に指標プロファイルＤ３を生成する。

そして、振動解析システム５０Ｃは、生成した指標プロファイルＤ３を、図３８に示すように記憶媒体６０に記録する。あるいは、複数の指標プロファイルＤ３が、図３９に示すようにデータベース１４０として記憶媒体６０に記録されてもよい。

記憶媒体６０は、例えば振動解析システム５０Ｃの記憶部５２（図５参照）を構成する記憶媒体である。

あるいは、記憶媒体６０は振動解析システム５０Ｃに外付けされた記憶媒体であってもよい。この場合、指標プロファイルＤ３は、記憶部５２を介さずに記憶媒体６０に記録されてもよいし、記憶部５２から記憶媒体６０に転送されてもよい。外付けの記憶媒体６０は例えば、複数のシステムに同じ基準プロファイルＤ３を供給するためのオリジナル媒体として利用できる。

ここで、解析システム５０Ｃの構成（図３７参照）は、上記振動解析システム５０，５０Ｂ（図５および図３１参照）にも含まれている。このため、振動解析システム５０，５０Ｂに、基準プロファイルＤ３を生成する機能を付与してもよい。

ここでは、振動解析システム５０Ｂ（図３１参照）にその機能を付与した例を、図４０に示す。図４０の振動解析システム５０Ｄによれば、指標生成部１２０が指標プロファイルＤ３をデータベース１４０へ出力できる。より具体的には、指標生成部１２０は、判別モードの場合、生成した指標プロファイルＤ３を判別部１３０に供給する。一方、登録モードの場合、指標生成部１２０は、生成した指標プロファイルＤ３をデータベース１４０に登録する。判別モードと登録モードとの切り替えは、ユーザーが情報入力部１３（図５参照）またはユーザーインターフェースシステム２０，２０Ｂの不図示の入力部を使って指示するものとする。

振動解析システム５０Ｃ，５０Ｄおよび記憶媒体６０は、基準プロファイルＤ３またはそれのデータベース１４０をユーザーインターフェースシステム２０，２０Ｂにインストールする作業において有用である。また、基準プロファイルＤ３を追加または更新する作業においても利用可能である。

＜実施の形態１〜４の変形例＞
上記では振動解析システム５０，５０Ｂ〜５０Ｄの各種機能が１つの機器（例えば電気機器１０）内に収容されているものとした。しかし、振動解析システム５０，５０Ｂ〜５０Ｄの各種機能を、例えば通信ネットワークで接続された複数の機器に分散していてもよい。

本発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての局面において、例示であって、本発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、本発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。

２０，２０Ｂ ユーザーインターフェースシステム
３０，３０Ｂ，３０Ｃ 入力受付部材
４０ 振動センサ
５０，５０Ｂ〜５０Ｄ 振動解析システム
６０ 記憶媒体
１１０ 時間周波数解析部
１２０ 指標生成部
１３０ 判別部
１４０ データベース
ＡＰ，ＡＰ１〜ＡＰ４ 解析期間
Ｄ１ 振動波形データ
Ｄ２ 時間周波数分布データ
Ｄ３ 指標プロファイル（振動解析データ）
Ｄ４ 判別結果情報
ＳＰ 指標スポット
ＳＱ 候補地点
Ｓ２１０ 時間周波数解析処理
Ｓ２２０ 指標生成処理
Ｓ２２１ 指標決定処理
Ｓ２２２ 指標プロファイル生成処理
Ｓ２３０ 判別処理
Ｓ２５０ 速度判別処理
Ｓ２７０ 強度判別処理

Claims (14)

1. 第１の物体を第２の物体で擦ることによって発生する振動を所定の時間周波数表現で表現した時間周波数分布データを生成する、時間周波数解析部
   を備え、
   前記所定の時間周波数表現は、前記第１の物体と前記第２の物体との組み合わせの相違に基づいて決まる、前記振動の周波数成分の相違を、時間周波数分布の形状において顕在化できる仕様を有し、
   前記時間周波数分布データによって提供される前記時間周波数分布を構成する複数の地点のうちから、分布形状の指標となる地点である指標スポットを決定する指標決定処理を行い、１つ以上の指標スポットの周波数成分値を含んだ指標プロファイルを生成する、指標生成部
   をさらに備える、振動解析システム。
2. 請求項１に記載の振動解析システムであって、
   前記指標プロファイルは、前記１つ以上の指標スポットの時間成分値と分布強度値とのうちの少なくとも一方をさらに含む、振動解析システム。
3. 請求項１または２に記載の振動解析システムであって、
   前記指標決定処理は、
   所定の抽出条件を満足する地点を前記指標スポットとして抽出する第１の指標決定処理、
   または、
   前記所定の抽出条件を満足する前記地点を前記指標スポット用の候補地点として抽出し、複数の候補地点を代表する地点を前記指標スポットとして決定する、第２の指標決定処理
   である、振動解析システム。
4. 請求項３に記載の振動解析システムであって、
   前記所定の抽出条件は、
   ピーク地点であるという第１の条件と分布強度値が所定閾値を超えるという第２の条件とのうちの少なくとも一方を含む第１の抽出条件、
   または、
   前記時間周波数分布データに対してエッジ抽出処理を行うことによって抽出された地点であるという第２の抽出条件
   である、振動解析システム。
5. 請求項１〜４のうちのいずれか１つに記載の振動解析システムであって、
   前記時間周波数解析部は、１回の擦り動作に対して解析期間を離散的に設定し、前記解析期間についてのみ前記時間周波数分布データを生成する、振動解析システム。
6. 請求項５に記載の振動解析システムであって、
   前記指標生成部は、前記１回の擦り動作における複数の解析期間について得られた前記指標スポットのデータを１つの指標プロファイルに含める、振動解析システム。
7. 請求項１〜６のうちのいずれか１つに記載の振動解析システムであって、
   判別対象とする前記指標プロファイルである判別対象プロファイルに含まれる前記周波数成分値が、登録済みの前記指標プロファイルである基準プロファイルに含まれる前記周波数成分値と同一性を有するか否かを判別する、判別部をさらに備える、振動解析システム。
8. 請求項７に記載の振動解析システムであって、
   前記判別部は、前記判別対象プロファイルに含まれる前記指標スポットの所定時間当たりの個数を、前記基準プロファイルに含まれる前記指標スポットの前記所定時間当たりの個数と比較することによって、前記判別対象プロファイルに対応する擦り動作の相対的な速度を判別する、振動解析システム。
9. 請求項７または８に記載の振動解析システムであって、
   前記指標プロファイルは、前記１つ以上の指標スポットの分布強度値をさらに含み、
   前記判別部は、前記判別対象プロファイルに含まれる前記分布強度値を、前記基準プロファイルに含まれる前記分布強度値と比較することによって、前記判別対象プロファイルに対応する擦り動作の相対的な強度を判別する、
   振動解析システム。
10. 請求項７〜９のうちのいずれか１つに記載の振動解析システムであって、
    複数の基準プロファイルが識別情報によって区別可能な状態で管理されているデータベースをさらに備え、
    前記判別部は、前記判別対象プロファイルに含まれる前記周波数成分値と同一性を有することを検索条件として前記複数の基準プロファイルを検索し、前記検索条件を満足する前記基準プロファイルの前記識別情報を取得する、
    振動解析システム。
11. 請求項１〜１０のうちのいずれか１つに記載の振動解析システムであって、
    前記所定の時間周波数表現の分解能はＳＴＦＴ（Short Time Fourier Transform）よりも高く、前記所定の時間周波数表現の干渉成分はＷＶＤ（Wigner-Ville Distribution）よりも小さい、振動解析システム。
12. 少なくとも１種類の入力受付部材と、
    前記少なくとも１種類の入力受付部材を入力具で擦ることによって発生する振動を捕捉するように配置された振動センサと、
    前記振動センサから前記振動の波形データを取得し、前記波形データから、前記振動を所定の時間周波数表現で表現した時間周波数分布データを生成する、時間周波数解析部と
    を備え、
    前記所定の時間周波数表現は、前記入力受付部材と前記入力具との組み合わせの相違に基づいて決まる、前記振動の周波数成分の相違を、時間周波数分布の形状において顕在化できる仕様を有し、
    前記時間周波数分布データによって提供される前記時間周波数分布において分布形状の指標となる地点である指標スポットを決定する指標決定処理を行い、１つ以上の指標スポットの周波数成分値を含んだ指標プロファイルを生成する、指標生成部と、
    判別対象とする前記指標プロファイルである判別対象プロファイルに含まれる前記周波数成分値が、登録済みの前記指標プロファイルである基準プロファイルに含まれる前記周波数成分値と同一性を有するか否かを判別する、判別部と
    をさらに備える、ユーザーインターフェースシステム。
13. 請求項１２に記載のユーザーインターフェースシステムであって、
    複数の基準プロファイルが識別情報によって区別可能な状態で管理されているデータベースをさらに備え、
    前記判別部は、前記判別対象プロファイルに含まれる前記周波数成分値と同一性を有することを検索条件として前記複数の基準プロファイルを検索し、前記検索条件を満足する前記基準プロファイルの前記識別情報を取得する、
    ユーザーインターフェースシステム。
14. （ａ）第１の物体を第２の物体で擦ることによって発生する振動を所定の時間周波数表現で表現した時間周波数分布データを生成するステップ
    を備え、
    前記所定の時間周波数表現は、前記第１の物体と前記第２の物体との組み合わせの相違に基づいて決まる、前記振動の周波数成分の相違を、時間周波数分布の形状において顕在化できる仕様を有し、
    （ｂ）前記時間周波数分布データによって提供される前記時間周波数分布を構成する複数の地点のうちから、分布形状の指標となる地点である指標スポットを決定する指標決定処理を行い、１つ以上の指標スポットの周波数成分値を含んだ指標プロファイルを生成するステップ
    をさらに備える、振動解析データ生成方法。