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一般に、正弦波１本で構成される信号をDFT（FFTや離散コサイン変換DCTなども本質的に同じ）で変換すると、そのスペクトルは分析窓の影響で、2次元周波数空間では本来存在しないスペクトルが複数群れて現れる。一方のNHAでは、側帯波が全くでないため、画像信号を表現するスペクトル数が、格段に減る。一般の符号化技術では、信号を周波数変換し、その上で量子化し、さらにハフマンなどの符号化処理が行われる。ここで、NHAでスペクトル自体を正確に推定すれば、事前にスペクトル数を大幅に削減でき、その後の符号化技術によって、さらにデータ量を飛躍的に減少させる可能性を確認した。また、1次元信号における複数のスペクトル解析における微小信号の抽出において、FFTではスペクトルの側帯波の影響で埋もれ検波は困難であるが、NHAでは側帯波が出ないため、微小な信号でも正確に検波できることがわかった。このように、本質的に信号を正確に解析できれば、符号化の前処理の周波数変換部の改善で、大きな恩恵を与えることができる。特に画像解析でよく利用されているWaveletでは、空間分解能に優れるが周波数分解能が悪い。またコサイン変換は、スペクトルの集約性が良いといわれるが偶関数展開しているため、偶関数化による空間の非連続性によって、側帯波が多く発生する。申請者は、NHAによる画像応用の可能性を、スペクトル数という観点から、従来法と比較して実験的に調べた。より少ない効率的なスペクトル表現ができれば、極限的なデータ圧縮につながる。
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