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【SYSTAT社製品】

AutoSignal (オートシグナル)
高度で複雑なシグナル解析を簡単操作で実現

高度な解析手法と特殊なアルゴリズム

AutoSignal を使えば、通常は高度なプログラミングや数学的なルーティンが必要とされる特殊な、あるいは複雑なシグナル解析も容易に実行できます。FFT や自己回帰、移動平均、自己回帰移動平均、指数関数モデル、最小分散モデル、固有周波数解析、Wavelets などの組み込み関数が用意されています。

広範な利用分野
AutoSignal は、様々な分野で愛用されています。
・通信信号検出、解析
・干渉信号監視
・制御系解析
・オーディオシステム解析
・音声認識、音声処理
・振動解析
・レーダー信号解析
・アナログ回路試験
・信号検出器
・海洋スペクトル研究
・宇宙物理学…ほか
  • フーリエ解析による周波数の特定
    AutoSignal では自由度に富んだ 6種のフーリエ解析ライブラリィを使って周波数の分布を確認できます。30種類用意されている Window 関数 で FFT 特有の「漏れ」の問題も解消されます。一つの波形に対し複数の Window 関数をかけての比較もできます。非等間隔でスケーリングされたデータも Lomb-Scargle フーリエ領域解析を使って取り扱うことができます。

  • シヌソイドおよび減衰シヌソイドのための非線形パラメトリックモデリングが使用可能。
    非線形最適化は単独のプロシージャとして、あるいはスペクトルアルゴリズムの付加として使用できます。FFT では正確に解析できない小さなデータセットを取り扱うことが出来ます。

  • 非定常データの Wavelets 解析も容易に実行
    連続 Wavelets 解析手法により非定常周期的シグナルの時間成分と周波数成分両方を同時に特定することができます。AutoSignal は Morlet、Paul、Gaussian Derivative の 3種のマザーウェーブレットをそれぞれ実数と複素数フォームで用意しており、最適な結果を得ることができます。

  • 固有周波数分解 (Eigen-decomposition) を使ったシグナルの強度による成分分離
    FFT、ウェーブレット解析に加え、アプリケーションに合った線形・非線形手法を選択することも可能です。電力を起因とする正弦波や方形波、鋸波、非協和波などのシグナル成分を検出することもできます。ノイズ固有モードを再構築するだけでホワイトノイズやレッドノイズの存在を確認できます。

複雑なシグナル解析を、マウスクリックだけで実行

AutoSignal の優れたグラフィカルユーザーインターフェイスは、データの読み込みから結果の出力まであらゆる処理を容易にします。シグナル解析の結果は、数値として、また 2D・3D グラフとして即座に視覚的にフィードバックします。

AutoRegressive Moving-Average Frequency Spectrum
Fourier Frequency Spectrum
Eigendecomposition Smoothing and Denoising
Multi Window FFT
Non Linear Option – AR (Auto Regressive)
Continuous Wavelet Transform (2D Contour)
Continuous Wavelet Transform (2D Contour)