周波数分解能が解析窓長に依存せずに高い周波数分解能を有し、驚くべき高精度に周波数解析を行うことができる信号解析装置を提供する。予測等、様々な分野において、入力された信号の周波数解析が行われている。いわゆる正弦波モデルを用いた信号解析方法としては、非特許文献1にも紹介されているように、様々な手法が提案されているが、その多くは、信号の周波数を事前に推定し、その推定した周波数における最適な振幅や初期位相を求めることによって行われている。信号は複数の周波数の正弦波の重ね合わせであり、信号を解析するには、当該信号を構成する様々な周波数の正弦波毎に振幅や初期位相等の周波数パラメータを推定することになる。このような周波数解析手法としては、フーリエ変換が広く知られている。フーリエ変換における周波数パラメータの推定は、周期的な信号の場合には、次式(1)に示すように、有限長の窓によるフーリエ変換式を用いて行うことができ、この次式(1)に基づいて、特定の周波数f(=n/T:nは整数、Tは解析窓長)のパラメータ(振幅A及び初期位相φ)を推定することができる。振幅Aと初期位相φとX(f)との関係は次式(2)である。このようなフーリエ変換によって推定することが可能な周波数パラメータは、解析窓長Tに依存し、1/Tの整数倍の周波数分しか計算することができない。したがって、上式(1)を用いてパラメータを推定している限り、周波数fは、原理的に離散的となり、非周期信号の周波数成分を特定することはできない。フーリエ変換を用いて周波数解析を行っている分野では、そのほとんどが、周期を持たない非周期信号を解析対象とするにもかかわらず、無限長の積分区間にわたる積分計算が極めて困難であることから、上式(1)を用いなければならないのが現状である。この問題を解決するために、窓関数の調整や解析区間を複数利用して見かけ上の周波数分解能を向上させる試みがある。Transform;STFT)は、音響信号を短時間の解析窓によって複数の信号に分割し、各信号に対して独立にフーリエ変換を行う手法である。Analysis)等においては、最適な周波数を定めるための周波数を複数用意して振幅及び初期位相を求め、その中から最適な周波数と振幅と初期位相との組み合わせを選択している。上述した非特許文献2に記載の短時間フーリエ変換においては、短時間の解析窓長の逆数の整数倍の周波数でしか、周波数パラメータを推定することができないという問題がなおも存在する。上述した非特許文献3乃至非特許文献6に記載のABS法やGHA等においては、元の信号に対して、予め用意された周波数と異なる周波数が存在する場合には、誤った組み合わせが複数検波されてしまい、解析精度が低下するという問題がある。2)一方、解析窓長を短くすると、周波数分解能が低下することという問題が指摘されている。このように、周波数の変化を細かく捉えることと、周波数分解能を上げることとは、互いに相反する関係にあり、信号解析上の大きな問題となっていた。本発明は、入力された非同期信号の周波数解析を行う信号解析方法に関する。同じキーワードでJ-STORE内を検索することが出来ます。