第35回 臨床工学技士国家試験 午後 第26問
情報処理工学第35回午後
第35回 臨床工学技士国家試験 午後 第26問（情報処理工学）の正答は 3 です。自己相関関数は、信号とそれを時間ずらしした信号との似かたを表す。
問題
信号処理の方法と目的との組合せで正しいのはどれか。
- 1. 微分演算 ― 高周波成分の除去
- 2. 移動平均 ― 周波数スペクトルの解析
- 3. 自己相関関数 ― 周期的信号の抽出 ✓
- 4. フーリエ変換 ― エイリアシングの除去
- 5. ウェーブレット変換 ― SN 比の改善
正答：3番
次の問題から答えを隠して1問ずつ出題。答えはアプリの学習記録に残ります（登録不要） — 弱点分析・成績グラフはアプリで
この問題の正答率（MEカコモン利用者の実データ）
初回正答率 38.5%参考値
13人の初回解答から算出（2026年10月21日時点）。母数が少ないため参考値です
同じ利用者の2回目以降の解答は除外しています（再挑戦を含めると正答率は実力より高く出るため）。国家試験の公式発表値ではなく、MEカコモンで実際に解かれた記録にもとづく数値です。
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解説
■ 正答：3番 — 自己相関関数 ― 周期的信号の抽出
自己相関関数は、信号とそれを時間ずらしした信号との似かたを表す。不規則な雑音の自己相関はずれが大きくなるとすぐに小さくなるが、周期的な成分は同じ周期で山をくり返すため、雑音に埋もれた周期成分を取り出せる。
【各選択肢の解説】
1. 微分演算 ― 高周波成分の除去
❌ 誤り。正しくは、微分演算は周波数に比例して振幅を大きくするため、高周波成分を強調する（高域通過の働き）。高周波成分の除去には移動平均や積分（低域通過）を用いる。
❌ 誤り。正しくは、微分演算は周波数に比例して振幅を大きくするため、高周波成分を強調する（高域通過の働き）。高周波成分の除去には移動平均や積分（低域通過）を用いる。
2. 移動平均 ― 周波数スペクトルの解析
❌ 誤り。正しくは、移動平均は隣り合う標本の平均をとって波形をなめらかにする平滑化（低域通過フィルタ）で、雑音の除去に用いる。周波数スペクトルの解析にはフーリエ変換を用いる。
❌ 誤り。正しくは、移動平均は隣り合う標本の平均をとって波形をなめらかにする平滑化（低域通過フィルタ）で、雑音の除去に用いる。周波数スペクトルの解析にはフーリエ変換を用いる。
3. 自己相関関数 ― 周期的信号の抽出
✅ 正しい（＝正答）。周期成分は自己相関関数にも同じ周期の山として残るため、周期の検出・周期的信号の抽出に用いる。
✅ 正しい（＝正答）。周期成分は自己相関関数にも同じ周期の山として残るため、周期の検出・周期的信号の抽出に用いる。
4. フーリエ変換 ― エイリアシングの除去
❌ 誤り。正しくは、フーリエ変換は信号を周波数成分に分ける周波数スペクトル解析の方法である。エイリアシングは、信号の最高周波数の2倍より高い周波数で標本化すること（標本化定理）と、A/D変換の前のアンチエイリアシングフィルタ（低域通過）で防ぐ。
❌ 誤り。正しくは、フーリエ変換は信号を周波数成分に分ける周波数スペクトル解析の方法である。エイリアシングは、信号の最高周波数の2倍より高い周波数で標本化すること（標本化定理）と、A/D変換の前のアンチエイリアシングフィルタ（低域通過）で防ぐ。
5. ウェーブレット変換 ― SN比の改善
❌ 誤り。正しくは、ウェーブレット変換の主な目的は、周波数成分が時間とともにどう変わるかをとらえる時間-周波数解析である。SN比の改善の代表的な方法は加算平均（誘発電位の記録など）である。
❌ 誤り。正しくは、ウェーブレット変換の主な目的は、周波数成分が時間とともにどう変わるかをとらえる時間-周波数解析である。SN比の改善の代表的な方法は加算平均（誘発電位の記録など）である。
【試験対策ポイント】
| 方法 | 目的 |
|---|---|
| 移動平均・積分 | 平滑化（高周波雑音の除去） |
| 微分 | 高周波成分の強調（変化点の検出） |
| 加算平均 | SN比の改善 |
| 自己相関関数 | 周期的信号の抽出 |
| フーリエ変換 | 周波数スペクトル解析 |
| ウェーブレット変換 | 時間-周波数解析 |
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