JP7458277B2 - Information processing device - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、情報処理装置に関する。 Embodiments of the present invention relate to an information processing device.
一般に、情報処理装置は、例えばHDD(Hard Disk Drive)などの振動や衝撃に弱い構成を有している。したがって、情報処理装置には振動や衝撃が与えられないことが好ましい。 In general, information processing devices have a structure that is susceptible to vibrations and shocks, such as an HDD (Hard Disk Drive). Therefore, it is preferable that vibrations and shocks are not applied to the information processing device.
しかしながら、情報処理装置に振動や衝撃が与えられることはありえる。また、情報処理装置に与えられるのが振動と衝撃のいずれなのかによって、とりえる対策は異なる。 However, it is possible that vibrations or shocks may be applied to the information processing device. Further, the measures that can be taken differ depending on whether vibration or shock is applied to the information processing device.
そこで、本発明の課題は、情報処理装置に振動と衝撃のいずれかが与えられた場合にそのいずれが与えられたのかを簡易に判定することができる情報処理装置を提供することである。 SUMMARY OF THE INVENTION Therefore, an object of the present invention is to provide an information processing device that can easily determine which of vibrations and shocks is applied to the information processing device.
実施形態の情報処理装置は、加速度を検出して加速度データを出力する加速度センサと、前記加速度センサが出力した時系列順で複数の前記加速度データを取得する取得部と、前記取得部が取得した複数の前記加速度データを用いて自己相関関数を算出する算出部と、前記自己相関関数の変化に基づいて、前記加速度の発生原因が前記情報処理装置に与えられた振動と衝撃のいずれであるのかを判定する判定部と、前記判定部による判定結果を記憶する記憶部と、を備える。 The information processing device of the embodiment includes: an acceleration sensor that detects acceleration and outputs acceleration data; an acquisition unit that acquires a plurality of pieces of acceleration data in the chronological order outputted by the acceleration sensor; a calculation unit that calculates an autocorrelation function using a plurality of the acceleration data; and a calculation unit that determines whether the cause of the acceleration is vibration or shock applied to the information processing device based on a change in the autocorrelation function. and a storage unit that stores the determination result by the determination unit.
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態の情報処理装置について詳細に説明する。なお、以下において、振動とは、物体が周期的に揺れ動くことを意味する。また、衝撃とは、瞬間的に大きな力を物体に加えることを意味する。 The information processing device according to the embodiment of the present invention will be described in detail below with reference to the attached drawings. In the following, vibration means that an object periodically swings. Also, impact means that a large force is momentarily applied to an object.
まず、あらためて従来技術について詳述する。従来から、社会インフラシステムなどの分野で使用される情報処理装置には長期安定稼働が求められる。一般に、情報処理装置は、例えばHDD(Hard Disk Drive)などの振動や衝撃に弱い構成を有している。したがって、情報処理装置には振動や衝撃が与えられないことが好ましい。 First, the conventional technology will be explained in detail again. Information processing equipment used in fields such as social infrastructure systems has traditionally been required to operate stably over a long period of time. In general, information processing devices have a structure that is susceptible to vibrations and shocks, such as an HDD (Hard Disk Drive). Therefore, it is preferable that vibrations and shocks are not applied to the information processing device.
具体的には、例えば、HDDの場合、外部からの振動や衝撃により、磁気ヘッドや磁気ディスクを損傷し、データの破損やOS(Operating System)起動不良などを引き起こす恐れがある。したがって、情報処理装置の設置環境によっては振動や衝撃への対策を行う必要がある。 Specifically, in the case of an HDD, for example, external vibrations or shocks may damage the magnetic head or magnetic disk, causing data corruption or OS (Operating System) startup failure. Therefore, depending on the installation environment of the information processing device, it is necessary to take measures against vibration and shock.
また、情報処理装置への振動、衝撃には、状況に応じて様々なパターンがある。例えば、工場内でモータなどが稼働することにより生じる振動や、情報処理装置を運ぶ時の輸送時振動などの場合、それらを緩和するような物理的な対策が必要になる。 Further, there are various patterns of vibration and impact on the information processing device depending on the situation. For example, in the case of vibrations caused by the operation of motors in a factory, or vibrations caused during transportation when an information processing device is transported, physical measures are required to alleviate these vibrations.
一方、机の下などに情報処理装置が設置してあり、足で蹴ったり物をぶつけたりといった形で衝撃を受けるケースでは、ユーザに注意喚起などを行うことで済む場合がある。 On the other hand, in a case where an information processing device is installed under a desk or the like and receives a shock from being kicked or hit by an object, it may be sufficient to alert the user.
つまり、情報処理装置に与えられるのが振動と衝撃のいずれなのかによって、とりえる対策は異なる。 In other words, the measures that can be taken differ depending on whether vibration or shock is applied to the information processing device.
そこで、以下では、情報処理装置に振動と衝撃のいずれかが与えられた場合にそのいずれが与えられたのかを簡易に判定することができる情報処理装置について詳細に説明する。 Therefore, in the following, an information processing apparatus that can easily determine which of vibrations and shocks is applied to the information processing apparatus will be described in detail.
図1は、実施形態の情報処理装置1の機能構成を示すブロック図である。情報処理装置1は、コンピュータ装置であり、処理部2と、加速度センサ3と、記憶部4と、入力部5と、表示部6と、を備える。
FIG. 1 is a block diagram showing the functional configuration of an
加速度センサ3は、情報処理装置1の筐体内に設置され、検出部31と、データバッファ32と、を備える。検出部31は、情報処理装置1に与えられた振動または衝撃等に起因する加速度を検出してデータバッファ32(例えばFIFO(First In, First Out)バッファ)に加速度データを記憶させる。また、検出部31は、データバッファ32に記憶された加速度データを処理部2に出力する。
The
なお、例えば、検出部31はx軸、y軸、z軸の3軸それぞれの加速度を検出し、各軸について設けられたデータバッファ32に加速度データを記憶させる。また、例えば、検出部31は任意のサンプリング周期で加速度データを常時、データバッファ32へ格納し、データバッファ32がフルになると、最も古い加速度データを破棄する。 Note that, for example, the detection unit 31 detects the acceleration of each of the three axes, ie, the x-axis, the y-axis, and the z-axis, and stores the acceleration data in the data buffer 32 provided for each axis. Further, for example, the detection unit 31 always stores acceleration data in the data buffer 32 at an arbitrary sampling period, and when the data buffer 32 becomes full, discards the oldest acceleration data.
また、例えば、検出部31は、3軸のうちいずれかで加速度閾値を超える加速度データが記録されると、3軸全てのデータバッファ32を一旦クリアし、データバッファ32がフルになるまで加速度データを新たに保存する。なお、加速度閾値については、実験等を踏まえて予め設定し、各軸共通を基本とするが、情報処理装置1の形状や材質などによっては各軸で異ならせてもよい。
Further, for example, when acceleration data exceeding the acceleration threshold is recorded in any one of the three axes, the detection unit 31 clears the data buffers 32 of all three axes, and stores the acceleration data until the data buffer 32 is full. Save a new one. Note that the acceleration threshold value is set in advance based on experiments and the like, and is basically common to each axis, but may be different for each axis depending on the shape, material, etc. of the
処理部2は、例えば、CPU(Central Processing Unit)によって実現され、機能部として、取得部21と、算出部22と、判定部23と、実行部24と、を備える。
The
取得部21は、各種情報を取得する。取得部21は、例えば、加速度センサ3が出力した時系列順で複数の加速度データを取得する。
The acquisition unit 21 acquires various information. The acquisition unit 21 acquires, for example, a plurality of pieces of acceleration data in the chronological order output by the
算出部22は、取得部21が取得した時系列順で複数の加速度データを用いて自己相関関数を算出する(詳細は後述)。 The calculation unit 22 calculates an autocorrelation function using a plurality of pieces of acceleration data in the chronological order acquired by the acquisition unit 21 (details will be described later).
判定部23は、算出部22によって算出された自己相関関数の変化に基づいて、加速度の発生原因が情報処理装置1に与えられた振動と衝撃のいずれであるのかを判定する。例えば、判定部23は、その場合に、自己相関関数が算出されるときに用いられた時間のずれ量を示すラグ(τ)が所定のラグ閾値以上の範囲で、自己相関の値が所定の自己相関閾値以上の部分における自己相関の値と自己相関閾値の差の合計である指標値を算出し、当該指標値が所定の指標値閾値以上の場合は発生原因を振動と判定し、当該指標値が所定の指標値閾値未満の場合は発生原因を衝撃と判定する(詳細は図3、図4を用いて後述)。
Based on the change in the autocorrelation function calculated by the calculation unit 22, the
なお、例えば、算出部22による自己相関関数の算出、および、判定部23による振動衝撃の判定は、x軸、y軸、z軸ごとに行い、いずれか1軸でも衝撃と判定されれば、その加速度データは衝撃として扱い、3軸とも振動と判定されれば、その加速度データは振動として扱う。
Note that, for example, the calculation of the autocorrelation function by the calculation unit 22 and the determination of vibration impact by the
記憶部4は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、HDD等によって実現され、判定結果41と、OS42と、APP( Application Software)43と、を記憶する。
The
判定結果41は、判定部23による判定結果である。判定結果41は、例えば、判定した際の日時情報や、判定に使用した加速度データを含んでいてもよい。
The judgment result 41 is the judgment result by the
OS42は、情報処理装置1内で起こった特定の現象や動作を記録するイベントログ機能や、通知機能などの所定機能を含む。
The OS 42 includes predetermined functions such as an event log function for recording specific phenomena and operations that occur within the
APP43は、記憶部4にインストールされている所定のアプリケーションソフトウェアである。APP43は、例えば、判定結果41を表示することのできる表示用アプリケーションソフトウェアである。
APP43 is predetermined application software installed in the
また、記憶部4は、ほかに、処理に用いる各種設定値や各種閾値などの情報も記憶する。
In addition, the
実行部24は、記憶部4から判定結果41を取得して、情報処理装置1のOS42の所定機能、および、所定のAPP43の少なくともいずれかを、判定結果41を用いて実行する。例えば、この実行部24による処理により、表示部6に判定結果を表示させることができる。
The
入力部5は、情報処理装置1のユーザ等による情報の入力手段であり、例えば、キーボードやマウスやタッチパネルである。
The
表示部6は、各種情報を表示する手段であり、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)である。 The display unit 6 is a means for displaying various information, and is, for example, an LCD (Liquid Crystal Display).
以下、図2~図4を参照して、情報処理装置1による処理の概要について説明し、その後、図5~図7を参照して、情報処理装置1による具体的な処理について説明する。
Below, an overview of the processing performed by the
図2は、自己相関関数の算出例を示す説明図である。ここで、時系列順で複数の加速度データとして、模擬的に、1,4,2,3,5という5個の数を使用する。また、自己相関関数を算出するときに使用するτ(ラグ)を-5から+5までの整数値とする。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of calculating an autocorrelation function. Here, five
(a)では、τ=-5であり、2組の加速度データに重なる数がないため、積算値は0になる。 In (a), τ=-5 and there is no overlap between the two sets of acceleration data, so the integrated value is 0.
(b)では、τ=-4であり、2組の加速度データについて1か所で数が重なり、積算値は、1×5=5となる。 In (b), τ=-4, the two sets of acceleration data overlap at one location, and the integrated value is 1×5=5.
(c)では、τ=-3であり、2組の加速度データについて2か所で数が重なり、積算値は、1×3+4×5=23となる。 In (c), τ=-3, the numbers overlap in two places for the two sets of acceleration data, and the integrated value is 1×3+4×5=23.
(d)では、τ=-2であり、2組の加速度データについて3か所で数が重なり、積算値は、1×2+4×3+2×5=24となる。 In (d), τ=-2, the numbers overlap at three locations for the two sets of acceleration data, and the integrated value is 1×2+4×3+2×5=24.
(e)では、τ=-1であり、2組の加速度データについて4か所で数が重なり、積算値は、1×4+4×2+2×3+3×5=33となる。 In (e), τ=-1, the numbers overlap at four locations for the two sets of acceleration data, and the integrated value is 1×4+4×2+2×3+3×5=33.
(f)では、τ=0であり、2組の加速度データについて5か所で数が重なり、積算値は、1×1+4×4+2×2+3×3+5×5=55となる。 In (f), τ=0, the numbers overlap at five locations for the two sets of acceleration data, and the integrated value is 1×1+4×4+2×2+3×3+5×5=55.
(g)~(k)については、(e)~(a)と同様であるので、説明を省略する。 (g) to (k) are the same as (e) to (a), so their explanation will be omitted.
このように、算出部22は、図2の例では、τを-5から+5まで動かし、自己相関関数E(τ)を算出する。 In this way, in the example of FIG. 2, the calculation unit 22 moves τ from −5 to +5 and calculates the autocorrelation function E(τ).
図3は、実施形態における加速度データと自己相関関数の例を示す図である。なお、図3における各グラフや数値はイメージであり、厳密なものではない。 FIG. 3 is a diagram showing an example of acceleration data and an autocorrelation function in the embodiment. Note that each graph and numerical value in FIG. 3 is an image and is not exact.
図3(a)において、縦軸は加速度データの値を示し、横軸はサンプル数を示す(図3(c)も同様)。ここでは、加速度データは時系列順で連続の32個を1組とする(図3(c)(d)の場合も同様)。図3(a)に示す曲線は、振動波形の一例である。 In Fig. 3(a), the vertical axis indicates the acceleration data value, and the horizontal axis indicates the number of samples (similar to Fig. 3(c)). Here, the acceleration data is organized into a set of 32 consecutive samples in chronological order (similar to Figs. 3(c) and (d)). The curve shown in Fig. 3(a) is an example of a vibration waveform.
この加速度データについて、自己相関関数を算出して、さらに正規化したものが図3(b)の曲線である。図3(b)において、縦軸は自己相関の値を示し、横軸はラグを示す(図3(d)も同様)。また、領域R1、R2における曲線より下の部分の面積が所定の指標値である(詳細は後述)。 For this acceleration data, an autocorrelation function was calculated and further normalized, resulting in the curve shown in FIG. 3(b). In FIG. 3(b), the vertical axis indicates the autocorrelation value, and the horizontal axis indicates the lag (the same applies to FIG. 3(d)). Further, the area of the portion below the curve in regions R1 and R2 is a predetermined index value (details will be described later).
また、図3(c)に示す曲線は、衝撃波形の一例である。この加速度データについて、自己相関関数を算出して、さらに正規化したものが図3(d)の曲線である。また、領域R3、R4における曲線より下の部分の面積が所定の指標値である(詳細は後述)。 Moreover, the curve shown in FIG. 3(c) is an example of a shock waveform. The curve in FIG. 3(d) is obtained by calculating an autocorrelation function for this acceleration data and further normalizing it. Furthermore, the area below the curve in regions R3 and R4 is a predetermined index value (details will be described later).
一般に、図3(b)に示すように振動波形の自己相関関数の包絡線は頂点から緩やかに下がり、図3(d)に示すように衝撃波形の自己相関関数の包絡線は頂点から急峻に下がる。そこで、例えば、図3(b)において、領域R2(τ≧j、かつ、F(τ)>mの範囲。jは所定の設定値。mは所定の自己相関閾値。図4参照)に存在する自己相関関数の面積Sを算出する(領域R1も同様)。また、図3(d)において、領域R4(τ≧j、かつ、F(τ)>mの範囲)に存在する自己相関関数の面積Sを算出する(領域R3も同様)。 In general, the envelope of the autocorrelation function of a vibration waveform falls gently from the apex, as shown in Figure 3(b), and the envelope of the autocorrelation function of a shock waveform declines steeply from the apex, as shown in Figure 3(d). Go down. Therefore, for example, in FIG. 3(b), it exists in region R2 (range where τ≧j and F(τ)>m, where j is a predetermined setting value and m is a predetermined autocorrelation threshold value. See FIG. 4). The area S of the autocorrelation function is calculated (the same applies to the region R1). In addition, in FIG. 3(d), the area S of the autocorrelation function existing in the region R4 (a range of τ≧j and F(τ)>m) is calculated (the same applies to the region R3).
そして、面積Sの大きさによって、振動か衝撃かの判定を行うことができる。例えば、判定部23は、面積Sが所定の指標値閾値以上の場合は振動と判定し、面積Sが所定の指標値閾値未満の場合は衝撃と判定する。
Then, depending on the size of the area S, it is possible to determine whether it is a vibration or an impact. For example, the
図5は、実施形態の情報処理装置1による処理を示すフローチャートである。まず、ステップS1において、取得部21は、加速度センサ3が出力した時系列順で連続のN個(例えば32個)の加速度データを取得する。
Figure 5 is a flowchart showing the process performed by the
次に、ステップS2において、算出部22は、ステップS1で取得したN個の加速度データを用いて自己相関関数を算出する処理を実行する。 Next, in step S2, the calculation unit 22 executes a process of calculating an autocorrelation function using the N pieces of acceleration data acquired in step S1.
ここで、図6は、図5のステップS2の詳細を示すフローチャートである。なお、図2に示すように、自己相関関数F(τ)は、τが正の場合と負の場合で対称になるため、図6のフローチャートではτ≧0の場合のみを考える。また、x(k)はk(加速度データの識別番号)の加速度データを示す。 Here, FIG. 6 is a flowchart showing details of step S2 in FIG. 5. Note that, as shown in FIG. 2, the autocorrelation function F(τ) is symmetrical when τ is positive and when τ is negative, so in the flowchart of FIG. 6, only the case where τ≧0 is considered. Further, x(k) indicates acceleration data of k (acceleration data identification number).
ステップS201において、算出部22は、τを0に初期化する。次に、ステップS202において、算出部22は、E(τ)(正規化していない自己相関関数)を0に初期化し、kを1に初期化する。 In step S201, the calculation unit 22 initializes τ to 0. Next, in step S202, the calculation unit 22 initializes E(τ) (unnormalized autocorrelation function) to 0 and k to 1.
次に、ステップS203において、算出部22は、(k+τ)がNよりも大きいか否かを判定し、Yesの場合はステップS204に進み、Noの場合はステップS205に進む。 Next, in step S203, the calculation unit 22 determines whether (k+τ) is larger than N. If Yes, the process proceeds to step S204; if No, the process proceeds to step S205.
ステップS204において、算出部22は、x(k+τ)を0に設定する。ステップS205において、算出部22は、E(τ)に対してx(k)x(k+τ)を加算することで、E(τ)を更新する。 In step S204, the calculation unit 22 sets x(k+τ) to 0. In step S205, the calculation unit 22 updates E(τ) by adding x(k)x(k+τ) to E(τ).
次に、ステップS206において、算出部22は、kをインクリメント(1増加)する。次に、ステップS207において、算出部22は、kがN以下か否かを判定し、Yesの場合はステップS203に戻り、Noの場合はステップS208に進む。 Next, in step S206, the calculation unit 22 increments (increases by 1) k. Next, in step S207, the calculation unit 22 determines whether k is less than or equal to N. If yes, the process returns to step S203, and if No, the process proceeds to step S208.
ステップS208において、算出部22は、次の式(1)により、F(τ)(正規化した自己相関関数)を算出する。 In step S208, the calculation unit 22 calculates F(τ) (normalized autocorrelation function) using the following equation (1).
次に、ステップS209において、算出部22は、τをインクリメント(1増加)する。次に、ステップS210において、算出部22は、τがN以下か否かを判定し、Yesの場合はステップS202に戻り、Noの場合はステップS2の処理を終了する。 Next, in step S209, the calculation unit 22 increments τ (increases by 1). Next, in step S210, the calculation unit 22 determines whether τ is equal to or less than N, and if Yes, the process returns to step S202, and if No, the process of step S2 ends.
図5に戻って、ステップS2の後、ステップS3において、判定部23は、振動衝撃判定処理を実行する。
Returning to FIG. 5, after step S2, in step S3, the
図7は、図5のステップS3の詳細を示すフローチャートである。ステップS301において、判定部23は、i(加速度データの識別番号)をj(0<j<N)に初期化し、面積S(指標値)を0に初期化する。
FIG. 7 is a flowchart showing details of step S3 in FIG. In step S301, the
次に、ステップS302において、判定部23は、F(i)がmよりも大きいか否かを判定し、Yesの場合はステップS303に進み、Noの場合はステップS304に進む。
Next, in step S302, the determining
ステップS303において、判定部23は、面積Sに(F(i)-m)を加算することで、面積Sを更新する。
In step S303, the
次に、ステップS304において、判定部23は、iをインクリメント(1増加)する。次に、ステップS305において、判定部23は、iがN以下か否かを判定し、Yesの場合はステップS302に戻り、Noの場合はステップS306に進む。
Next, in step S304, the
ステップS306において、判定部23は、面積Sが所定の指標値閾値以下か否かを判定し、Yesの場合はステップS308に進み、Noの場合はステップS307に進む。
In step S306, the
ステップS307において、判定部23は、加速度の発生原因を振動と判定する。ステップS308において、判定部23は、加速度の発生原因を衝撃と判定する。
In step S307, the
図5に戻り、ステップS3の後、ステップS4において、判定部23は、ステップS3による判定結果を記憶部4に判定結果41として記憶させる。その際、判定結果41には、例えば、判定した際の日時情報や、判定に使用した加速度データを含ませてもよい。
Returning to FIG. 5, after step S3, in step S4, the determining
このように、本実施形態の情報処理装置1によれば、情報処理装置1に設けられた加速度センサ3が出力した時系列順で複数の加速度データを用いて自己相関関数を算出し、自己相関関数の変化に基づいて加速度の発生原因が情報処理装置に与えられた振動と衝撃のいずれであるのかを簡易に判定することができる。
As described above, according to the
より具体的には、判定部23は、指標値として上述の面積Sを算出して指標値閾値と比較することで、振動/衝撃を簡易に判定できる。
More specifically, the
また、実行部24が情報処理装置1のOS42の所定機能、および、所定のAPP43の少なくともいずれかを、判定結果41を用いて実行することで、例えば、表示部6に判定結果を表示させることができる。これにより、汎用的なOS42やAPP43の仕組みを利用して、ユーザ等が任意のタイミングで判定結果41を容易に確認することができる。
Further, the
具体的には、例えば、情報処理装置1のメンテンナンスなどのタイミングで保守員等によって判定結果を表示部6に表示させる。そして、例えば、保守員は、必要に応じてユーザへ情報処理装置1の環境改善などを提案することができる。
Specifically, for example, when performing maintenance on the
例えば、情報処理装置1に対して振動が与えられたと判定された場合、情報処理装置1の設置面が近隣のモータの稼働によって振動していることなどの振動の発生原因を究明し、情報処理装置1に対する振動を無くすように環境改善(情報処理装置1の設置場所変更等)をすることができる。
For example, if it is determined that vibration has been applied to the
また、例えば、情報処理装置1に対して衝撃が与えられたと判定された場合、ユーザが情報処理装置1を蹴っていることなどの衝撃の発生原因を究明し、情報処理装置1に対する衝撃を無くすように環境改善(蹴っているユーザへの注意喚起や情報処理装置1の設置場所変更等)をすることができる。
For example, if it is determined that an impact has been applied to the
実施形態の情報処理装置1では、例えば、CPUが、ROMからプログラムをRAM上に読み出して実行することにより、上記各機能がコンピュータ上で実現される。なお、当該プログラムは、HDDに記憶されていてもよい。
In the
また、当該プログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでCD-ROM、CD-R、メモリカード、DVD(Digital Versatile Disk)、フレキシブルディスク(FD)等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、当該プログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、当該プログラムを、インターネットなどのネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。 In addition, the program may be a file in an installable or executable format on a computer-readable storage medium such as a CD-ROM, CD-R, memory card, DVD (Digital Versatile Disk), or flexible disk (FD). The program may be stored in a computer and provided as a computer program product. Alternatively, the program may be stored on a computer connected to a network such as the Internet, and provided by being downloaded via the network. Further, the program may be provided or distributed via a network such as the Internet.
なお、上記には、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. This novel embodiment can be implemented in various other forms, and various omissions, substitutions, and changes can be made without departing from the gist of the invention. This embodiment and its modifications are included within the scope and gist of the invention, as well as within the scope of the invention described in the claims and its equivalents.
1…情報処理装置、2…処理部、3…加速度センサ、4…記憶部、5…入力部、6…表示部、21…取得部、22…算出部、23…判定部、24…実行部、31…検出部、32…データバッファ、41…判定結果、42…OS、43…APP
DESCRIPTION OF
Claims (3)
前記加速度センサが出力した時系列順で複数の前記加速度データを取得する取得部と、
前記取得部が取得した複数の前記加速度データを用いて自己相関関数を算出する算出部と、
前記自己相関関数の変化に基づいて、前記加速度の発生原因が情報処理装置に与えられた振動と衝撃のいずれであるのかを判定する判定部と、
前記判定部による判定結果を記憶する記憶部と、を備える情報処理装置。 an acceleration sensor that detects acceleration and outputs acceleration data;
an acquisition unit that acquires a plurality of pieces of acceleration data in chronological order output by the acceleration sensor;
a calculation unit that calculates an autocorrelation function using the plurality of acceleration data acquired by the acquisition unit;
a determination unit that determines whether the cause of the acceleration is vibration or impact applied to the information processing device, based on a change in the autocorrelation function;
An information processing device comprising: a storage unit that stores a determination result by the determination unit.
an execution unit that acquires the determination result from the storage unit and executes at least one of a predetermined function of an OS (Operating System) of the information processing device and predetermined application software using the determination result; The information processing device according to claim 1 or 2, further comprising:
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