特許ウォッチ

公開番号2025100315
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-03
出願番号2024125865,2023215400
出願日2024-08-01,2023-12-21
発明の名称パターン抽出プログラム及び通信多重化プログラム
出願人個人
代理人
主分類G06F 17/15 20060101AFI20250626BHJP(計算;計数)
要約【課題】
パターン抽出は、パターンを正確に抽出するものではなく、データ解析の特徴として理解しづらく、また通信の多重化への応用の際長い信号長が必要であった。

【解決手段】
本発明では、基底となる信号と対象の信号の割り算の最小値の取得を行う。これにより、他パターンの数値を排除して、想定パターンのみの数値を計算する事が可能となる。隠れたパターンの抽出も可能であり、画像処理、動画処理などの様々データでのパターン抽出や、データの周期性解析や連続性解析による特徴量の計算が可能となりデータの診断が行いやすくなる。また、バイナリデータにおいて、基底を選択し本発明の計算を用いると、基底の0を除外した計算を行うことにより、通信の多重化の送付コード数の増加や短い長さでの多重化、処理の簡易化が可能となる。

【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
計算機に、データを先頭から順番に基底の長さだけ切り取らせる手段、
前記計算機に、それぞれのデータの値を基底の0以外の値と割り算させる手段、
前記計算機に、割り算の結果すべてが正の値の場合は最小値、割り算の結果すべてが負の値の場合は最大値を計算させる手段、
として機能させるための任意の位置のパターン抽出を行うパターン抽出プログラム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
計算機が、データに対し、1が連続する基底を第一項、1の間に0が一つ入る基底が第二項、1の間に0が二つ入る基底を第三項、と0を一つずつ増やしていき、周期的につづく基底を作成させる手段、
前記計算機に、データを先頭から順番に基底の長さだけ切り取らせる手段、
前記計算機が、それぞれのデータの値を基底の0以外の値を取得する手段、
前記計算機が、前記取得した値すべてが正の値の場合は最小値を計算する手段、
前記計算機が、その基底でのデータ全体の計算値の平均を取得する手段、
として機能させるための周期性のパターンを抽出するプログラム。
【請求項３】
計算機が、データに対し、1が一つ続く基底を第一項、1が二つ続く基底を第二項、と1を一つずつ増やし、連続的な基底を作成させる手段、
前記計算機に、データを先頭から順番に基底の長さだけ切り取らせる手段、
前記計算機が、それぞれのデータの値を基底の0以外の値を取得する手段、
前記計算機が、前記取得した値すべてが正の値の場合は最小値を計算する手段、
前記計算機が、その基底でのデータ全体の計算値の平均を取得する手段、
として機能させるための連続性のパターン抽出プログラム。
【請求項４】
通信の多重化の為にバイナリデータに用い、自己と違う基底をOR和で足し合わせ繰り返したデータすべての位置で、基底の長さだけ切り取ったデータの基底の0以外の位置の最小値が0、自己の基底と他の基底をOR和で足し合わせたデータを繰り返したデータを基底の長さだけ切り取ったデータの基底の0以外の位置の最小値の基底の先頭が1、その他の位置の値が0、となる基底を基底とし、計算機に複数のバイナリデータを1、0のパターンを組み合わせた複数の基底の組み合わせで表現させる手段、
前記計算機が、データにより重ね合わせた基底のOR和を取得し、同じ周波数に信号を重ねる事により変調する手段、
前記計算機が、データを送信する手段、
計算機がデータを受信する手段、
前記計算機がそれぞれのデータの値を基底の0以外の値を取得する手段、
前記計算機が、前記取得した値すべてが正の値の場合は最小値を計算する事により複数のバイナリデータの復調する手段、
として機能させるための通信の多重化を行う通信多重化プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、基底抽出割算相関最小法を用いたパターン抽出方法及び通信多重化方法に関し、特に感染病の感染者数、顧客来客数のデータ、振動計測や脳波、心電図、染色された体細胞組織の画像、顕微鏡画像の結晶の大きさや形、金属の腐食した表面の画像やマーカーをつけた動画などのデータを、基底とよばれるパターンを用い、任意のデータから正確なパターン抽出が可能なアルゴリズムであり、データ解析を行う際、特定のパターンに抽出を正確にすることにより、知見を得るパターン抽出方法である。
続きを表示（約 960 文字）【０００２】
また、このパターン抽出をバイナリデータに用いて、通信の多重化を行う通信多重化方法である。
【背景技術】
【０００３】
信号処理や統計で行われる自己相関処理は、類似度を計算するときに多く用いられている。類似度が高い時にピークが計算される。
【０００４】
また、画像の模様の特徴量を抽出する手段として、同時正規行列を用いた特徴量抽出がある。画素の距離ごとのコントラストなどの特徴量を計算する事が可能である。
【０００５】
さらに、通信の多重化を行う際にM系列やGOLD系列を用いた相関処理を行い通信の多重化が行われている。これにより、通信の帯域節約がなされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
再表2016/117104号公報
特開2017-216680号公報
【非特許文献】
【０００７】
萩原大生、島本由麻、鈴木哲也、大高範寛、藤本雄充、同時生起行列を用いた腐食鋼矢板画像におけるテクスチャ特徴の検出, 農業農村工学会論文集 IDRE Journal No. 310 (88-1), pp.Ｉ_145-Ｉ_153 (2020.6)
羽渕裕真, M系列を基に構成される系列とその通信への応用, 電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review, 2009, 3 巻, 1 号, p. 1_32-1_42
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来の畳み込み和による類似度の計算処理では、基底と類似度が高いデータで高い相関値が出力されるが、基底の振幅が計算されることはなかった。
【０００９】
統計学での自己相関処理を行うと周期性を読み解くには知見が必要であった。
【００１０】
画像処理において、同時正規行列と呼ばれるテクスチャ特徴量があり、隣接するデータとの関係性を示す指標があるが、比較する画素の位置を選び多くの解析する必要があり、画像全体の特徴をまとめてとらえているとは言いづらい。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許