JP7358420B2 - 信号処理装置、磁気テープカートリッジ、磁気テープ読取装置、信号処理装置の処理方法、磁気テープ読取装置の動作方法、及びプログラム - Google Patents

信号処理装置、磁気テープカートリッジ、磁気テープ読取装置、信号処理装置の処理方法、磁気テープ読取装置の動作方法、及びプログラム Download PDF

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Description

本開示の技術は、信号処理装置、磁気テープカートリッジ、磁気テープ読取装置、信号処理装置の処理方法、磁気テープ読取装置の動作方法、及びプログラムに関する。
特許文献１には、記録媒体上にデータを書き込むライトヘッドと、記録媒体上に書き込まれているデータを読み出すリードヘッドと、リードヘッドにより読み出されたアナログ再生信号をデジタル化しデジタル再生信号を出力するＡ／Ｄ変換器と、デジタル再生信号を入力する信号等化回路とを備えるデジタル信号記録再生装置が開示されている。特許文献１に記載のデジタル信号記録再生装置は、ライトヘッドの書き込み動作がリードヘッドの読み出し動作と同時に起こる場合に発生するクロストークの影響を信号等化回路が非線形等化を行うことで軽減する。
また、特許文献１に記載の信号記録再生装置において、信号等化回路は、第１の入力層、第２の入力層、中間層、及び出力層を有する。第１の入力層は、デジタル再生信号を入力し、継続接続された複数個の第１遅延素子によって、再生信号を所定時間ずつ遅延し、遅延されたそれぞれのデジタル再生信号をそれぞれ出力する複数ユニットを有する。第２の入力層は、ライトヘッドがデータを書き込む際に用いる記録信号を入力し、継続接続された複数個の第２遅延素子によって、記録信号を所定時間ずつ遅延し、遅延されたそれぞれの記録信号をそれぞれ出力する複数ユニットを有する。中間層は、第１の入力層および第２の入力層各ユニットの出力を入力とし、学習により決定される第ｎ（ｎは自然数）の等化係数と前層各ユニット出力との積和を非線形関数により変換し出力する、ｎ層からなる。出力層は、中間層各ユニットの出力と学習により決定される第ｎ＋１の等化係数との積和を出力する。第１から第ｎ＋１の等化係数は、出力層の出力と、所定の等化目標値との等化誤差を最小とするように行う学習によって決定される。
特許文献２には、記録媒体であるディスク上にデータの記録再生を行うためのヘッドと、ヘッドに対する記録再生信号の処理を行うためのデータ記録再生処理手段とを有する磁気ディスク装置が開示されている。
特許文献２に記載の磁気ディスク装置において、データ記録再生処理手段は、ディスク上の物理的位置に対応する所定のデータ記録単位毎の記録保証用情報を記憶する記憶手段と、データ記録動作時に、アクセス対象であってデータ記録単位のデータ記録領域に対応する記録補償用情報を記憶手段から読み出して、データ記録領域に対してデータ記録単位毎の記録補償処理を実行する記録補償処理手段とを具備する。
特許文献３には、記憶媒体からヘッドを介して読み出される信号を、記録再生系の特性に合わせて等化させる適応等化器を多トラック対応に複数備えた多トラック読み取り回路であって、複数の適応等化器の入力側に設けられ、ヘッドを介して読みだされた信号と各適応等化器とを対応させて接続を行なうと共に、この対応関係を変更する機能を有する入力信号切り換え手段を備える多トラック読み取り回路が開示されている。
特許文献３に記載の多トラック読み取り回路は、適応学習を行なっている適応等化器に入力される信号に、周期性があるか否か判定し、周期性がある場合に、適応学習を中止させる信号を出力する周期性判定手段を備える。
特許文献４には、磁気記録媒体に記録された記録情報を読み取り、読み取られた入力信号情報の特徴に応じて適応等化動作による系の特性を調整しつつ入力信号情報を再生するデータ再生装置であって、記録媒体上の特定領域の再生入力信号または、特定パターン領域の特徴を抽出し、特定領域または特定パターン領域の再生入力信号の等化出力信号と、特定領域または特定パターン領域の期待値信号との差分信号を用いて適応波形等化器の適応学習を行い、適応学習の結果に応じて適応等化を行う適応等化器の制御方法が開示されている。
特許文献５には、磁気テープと、読取素子ユニットと、抽出部と、を含み、磁気テープは、非磁性支持体上に強磁性粉末および結合剤を含む磁性層を有し、磁性層は、サーボパターンを有し、強磁性粉末は、六方晶フェライト粉末であり、Ｉｎ－Ｐｌａｎｅ法を用いた磁性層のＸ線回折分析により求められる六方晶フェライト結晶構造の（１１４）面の回折ピークのピーク強度Ｉｎｔ（１１４）に対する（１１０）面の回折ピークのピーク強度Ｉｎｔ（１１０）の強度比、Ｉｎｔ（１１０）／Ｉｎｔ（１１４）、は０．５以上４．０以下であり、磁気テープの垂直方向角型比は、０．６５以上１．００以下であり、読取素子ユニットは、磁気テープに含まれるトラック領域のうちの読取対象トラックを含む特定トラック領域からデータをリニアスキャン方式で各々読み取る複数の読取素子を有し、抽出部は、読取素子毎の読取結果の各々に対して、磁気テープと読取素子ユニットとの位置のずれ量に応じた波形等化処理を施すことにより、読取結果から、読取対象トラックに由来するデータを抽出し、ずれ量は、磁気テープの磁性層が有するサーボパターンをサーボ素子が読み取ることにより得られた結果に応じて定められる、磁気テープ装置が開示されている。
特許文献６には、記録媒体上のＮｗ個の記録トラックを、Ｎｒ個の再生ヘッドで読み出し（Ｎｗ≦Ｎｒ）、Ｎｗ個の記録トラックのデータをそれぞれ分離して取り出すデータ再生装置において、Ｎｒ個の再生ヘッドから読み出されたＮｒ個の再生信号の振幅をそれぞれ増幅する信号増幅部と、増幅されたＮｒ個の再生信号をそれぞれ量子化する量子化部と、量子化されたＮｒ個の再生信号の周波数応答を固定した状態でフィルタにより等化し、Ｎｗ個の出力信号を出力する等化部と、等化されたＮｗ個の出力信号のビット同期をそれぞれとる同期部と、ビット同期がとられたＮｗ個の出力信号をそれぞれ検出する検出部と、検出部における検出結果に基づいてＮｒ個の再生ヘッドから読み出された再生信号の振幅をそれぞれ制御する利得制御部と、ビット同期がとられた出力信号と検出部における検出結果とに基づいてフィルタのフィルタ係数をそれぞれ算出する適応等化制御部とを備えるデータ再生装置が開示されている。
特開２００４－０９５０９６号公報 特開平１０－０９１９０８号公報 特開平０４－１２１８０３号公報 特開平０５－０６７３７４号公報 特開２０２０－００９５１７号公報 特開２００８－２８２４７７号公報
しかしながら、特許文献１に記載のデジタル信号記録再生装置に対して適用されている技術は、ライトヘッドの書き込み動作がリードヘッドの読み出し動作と同時に起こる場合に発生するクロストークの影響を軽減することを目的とした技術であるため、様々な環境下で様々な磁気テープ読取装置によって磁気テープが読み取られて得られた再生信号に非線形的に生じる歪を軽減することは困難である。
また、特許文献２に記載の磁気ディスク装置対して適用されている技術は、非線形の記録歪みの偏りを抑制することを目的とした技術であるため、やはり、様々な環境下で様々な磁気テープ読取装置によって磁気テープが読み取られて得られた再生信号に非線形的に生じる歪を軽減することは困難である。
本開示の技術に係る一つの実施形態は、線形フィルタを用いて複数の再生信号系列の波形等化が行われる場合に比べ、複数の再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減することができる信号処理装置、磁気テープカートリッジ、磁気テープ読取装置、信号処理装置の処理方法、磁気テープ読取装置の動作方法、及びプログラムを提供する。
本開示の技術に係る第１の態様は、データが記録されている磁気テープからデータが読取ヘッドに搭載された複数の読取素子によって読み取られることで得られた複数の読取結果が複数のＡ／Ｄ変換器によってデジタル化されることで得られた複数の再生信号系列を受信する受信器と、受信器によって受信された複数の再生信号系列の波形等化を行う複数の等化器と、を備え、複数の等化器が、磁気テープからデータの読み取りが行われる環境下の条件に応じて複数の再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減する学習が行われた複数の非線形フィルタを用いて波形等化を行い、複数の非線形フィルタが、複数の読取結果に基づいて、複数の読取素子に対して適した特性に最適化されている、信号処理装置である。
本開示の技術に係る第２の態様は、複数の読取結果が、磁気テープの特定領域にデータとして記録された特定パターンが複数の読取素子によって読み取られることで得られる、第１の態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第３の態様は、複数の読取素子よりも磁気テープの走行方向の上流側に配置された複数の記録素子によって特定領域に特定パターンが記録される動作に並行して、特定パターンが複数の読取素子によって読み取られる、第２の態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第４の態様は、条件には、読取ヘッドの個体差に起因する条件が含まれている第１の態様から第３の態様の何れか１つの態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第５の態様は、条件には、磁気テープの個体差に起因する条件が含まれている第１の態様から第４の態様の何れか１つの態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第６の態様は、条件には、磁気テープが走行している速度に関する速度条件が含まれている第１の態様から第５の態様の何れか１つの態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第７の態様は、速度条件には、磁気テープに対して記録が行われる場合の磁気テープの走行速度に関する条件が含まれる、第６の態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第８の態様は、条件には、波形等化に影響を及ぼす処理回路の個体差に起因する条件が含まれている第１の態様から第７の態様の何れか１つの態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第９の態様は、非線形フィルタが、学習が行われたニューラルネットワークを有するフィルタである第１の態様から第８の態様の何れか１つの態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第１０の態様は、読取素子毎に設けられており、再生信号系列が時系列で格納される複数の格納素子を備え、ニューラルネットワークが、複数の格納素子に対応する複数の前段層ノードを有する前段層と、後段層と、を有し、複数の格納素子の各々が、入力された再生信号系列を複数の前段層ノードのうちの対応する前段層ノードに出力し、複数の前段層ノードの各々が、複数の格納素子のうちの対応する格納素子から入力された再生信号系列を後段層に出力し、後段層が、複数の前段層ノードから入力された再生信号系列と後段層結合荷重との積和に基づいて得た合成値を活性化関数で変換し、合成値を活性化関数で変換して得た変換値に基づく後段層値を出力し、後段層結合荷重が、学習として後段層値と既定の目標値とのずれ量を最小にする学習がニューラルネットワークに対して行われることによって定められる第９の態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第１１の態様は、ニューラルネットワークが、前段層として入力層を有し、かつ、後段層として中間層及び出力層を有し、複数の前段層ノードが、複数の入力層ノードであり、中間層が、複数の中間層ノードを有し、複数の入力層ノードの各々が、複数の格納素子のうちの対応する格納素子から入力された再生信号系列を中間層に出力し、複数の中間層ノードが、複数の入力層ノードから入力された再生信号系列と中間層結合荷重との積和に基づいて合成値として得た中間層値を活性化関数で変換することで変換値を生成して出力層に出力し、出力層が、中間層から入力された変換値と出力層結合荷重と積和に基づいて後段層値として得た出力層値を出力し、中間層結合荷重及び出力層結合荷重が、学習として、出力層値と既定の目標値とのずれ量を最小にする学習がニューラルネットワークに対して行われることによって定められる第１０の態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第１２の態様は、中間層値が、再生信号系列と中間層結合荷重との積和と第１変数とに基づく値であり、第１変数が、学習がニューラルネットワークに対して行われることによって定められる第１１の態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第１３の態様は、ニューラルネットワークが、前段層と後段層との２層からなる第１０の態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第１４の態様は、後段層値が、変換値と後段層結合荷重との積和と第２変数とに基づく値であり、第２変数が、学習がニューラルネットワークに対して行われることによって定められる第１０の態様から第１３の態様の何れか１つの態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第１５の態様は、複数の格納素子が、再生信号系列が既定時間ずつ遅延して入力される複数の遅延素子であり、後段層値が、複数の遅延素子に格納されている複数の再生信号系列のうち、最も先に入力された再生信号系列に関する値である第１０の態様から第１４の態様の何れか１つの態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第１６の態様は、目標値が、学習用磁気テープの長手方向に沿って予め定められた記録パターンで学習用磁気テープに記録されている既知データに関する理想的な再生信号系列、及びコンピュータシミュレーションによって導出された理想的な再生信号系列のうちの少なくとも１つに基づいて予め定められた教師データである第１０の態様から第１５の態様の何れか１つの態様に係る信号処理装置である。
本開示の技術に係る第１７の態様は、磁気テープを備える磁気テープカートリッジであって、磁気テープには、第１の態様から第１６の態様の何れか１つの態様に係る信号処理装置によって用いられる前記複数の非線形フィルタに関するパラメータが記録されている、磁気テープカートリッジである。
本開示の技術に係る第１８の態様は、非接触式記憶媒体を備える磁気テープカートリッジであって、非接触式記憶媒体には、第１の態様から第１６の態様の何れか１つの態様に係る信号処理装置によって用いられる前記複数の非線形フィルタに関するパラメータが記録されている、磁気テープカートリッジである。
本開示の技術に係る第１９の態様は、データが記録されている磁気テープからデータを読み取る複数の読取素子が搭載された読取ヘッドと、データが複数の読取素子によって読み取られることで得られた複数の読取結果が複数のＡ／Ｄ変換器によってデジタル化されることで得られた複数の再生信号系列を受信する受信器と、受信器によって受信された複数の再生信号系列の波形等化を行う複数の等化器と、を備え、複数の等化器が、磁気テープからデータの読み取りが行われる環境下の条件に応じて複数の再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減する学習が行われた複数の非線形フィルタを用いて波形等化を行い、複数の非線形フィルタが、複数の読取結果に基づいて、複数の読取素子に対して適した特性に最適化されている、磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第２０の態様は、複数の読取結果が、磁気テープの特定領域にデータとして記録された特定パターンが複数の読取素子によって読み取られることで得られる、第１９の態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第２１の態様は、複数の読取素子よりも磁気テープの走行方向の上流側に配置された複数の記録素子によって特定領域に特定パターンが記録される動作に並行して、特定パターンが複数の読取素子によって読み取られる、第２０の態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第２２の態様は、条件には、読取ヘッドの個体差に起因する条件が含まれている第１９の態様から第２１の態様の何れか１つの態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第２３の態様は、条件には、磁気テープの個体差に起因する条件が含まれている第１９の態様から第２２の態様の何れか１つの態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第２４の態様は、条件には、磁気テープが走行している速度に関する速度条件が含まれている第１９の態様から第２３の態様の何れか１つの態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第２５の態様は、速度条件には、磁気テープに対して記録が行われる場合の磁気テープの走行速度に関する条件が含まれる、第２４の態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第２６の態様は、条件には、波形等化に影響を及ぼす処理回路の個体差に起因する条件が含まれている第１９の態様から第２５の態様の何れか１つの態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第２７の態様は、非線形フィルタが、学習が行われたニューラルネットワークを有するフィルタである第１９の態様から第２６の態様の何れか１つの態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第２８の態様は、読取素子毎に設けられており、再生信号系列が時系列で格納される複数の格納素子を備え、ニューラルネットワークが、複数の格納素子に対応する複数の前段層ノードを有する前段層と、後段層と、を有し、複数の格納素子の各々が、入力された再生信号系列を複数の前段層ノードのうちの対応する前段層ノードに出力し、複数の前段層ノードの各々が、複数の格納素子のうちの対応する格納素子から入力された再生信号系列を後段層に出力し、後段層が、複数の前段層ノードから入力された再生信号系列と後段層結合荷重との積和に基づいて得た合成値を活性化関数で変換し、合成値を活性化関数で変換して得た変換値に基づく後段層値を出力し、後段層結合荷重が、学習として後段層値と既定の目標値とのずれ量を最小にする学習がニューラルネットワークに対して行われることによって定められる第２７の態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第２９の態様は、ニューラルネットワークが、前段層として入力層を有し、かつ、後段層として中間層及び出力層を有し、複数の前段層ノードが、複数の入力層ノードであり、中間層が、複数の中間層ノードを有し、複数の入力層ノードの各々が、複数の格納素子のうちの対応する格納素子から入力された再生信号系列を中間層に出力し、複数の中間層ノードが、複数の入力層ノードから入力された再生信号系列と中間層結合荷重との積和に基づいて合成値として得た中間層値を活性化関数で変換することで変換値を生成して出力層に出力し、出力層が、中間層から入力された変換値と出力層結合荷重と積和に基づいて後段層値として得た出力層値を出力し、中間層結合荷重及び出力層結合荷重が、学習として、出力層値と既定の目標値とのずれ量を最小にする学習がニューラルネットワークに対して行われることによって定められる第２８の態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第３０の態様は、中間層値が、再生信号系列と中間層結合荷重との積和と第１変数とに基づく値であり、第１変数が、学習がニューラルネットワークに対して行われることによって定められる第２９の態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第３１の態様は、ニューラルネットワークが、前段層と後段層との２層からなる第２８の態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第３２の態様は、後段層値が、変換値と後段層結合荷重との積和と第２変数とに基づく値であり、第２変数が、学習がニューラルネットワークに対して行われることによって定められる第２８の態様から第３１の態様の何れか１つの態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第３３の態様は、複数の格納素子が、再生信号系列が既定時間ずつ遅延して入力される複数の遅延素子であり、後段層値が、複数の遅延素子に格納されている複数の再生信号系列のうち、最も先に入力された再生信号系列に関する値である第２８の態様から第３２の態様の何れか１つの態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第３４の態様は、目標値が、学習用磁気テープの長手方向に沿って予め定められた記録パターンで学習用磁気テープに記録されている既知データに関する理想的な再生信号系列、及びコンピュータシミュレーションによって導出された理想的な再生信号系列のうちの少なくとも１つに基づいて予め定められた教師データである第２８の態様から第３３の態様の何れか１つの態様に係る磁気テープ読取装置である。
本開示の技術に係る第３５の態様は、データが記録されている磁気テープからデータが読取ヘッドに搭載された複数の読取素子によって読み取られることで得られた複数の読取結果が複数のＡ／Ｄ変換器によってデジタル化されることで得られた複数の再生信号系列を受信する受信器と、受信器によって受信された複数の再生信号系列の波形等化を行う複数の等化器と、を備えた信号処理装置の処理方法であって、複数の等化器により、磁気テープからデータの読み出しが行われる環境下の条件に応じて複数の再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減する学習が行われた複数の非線形フィルタを用いて波形等化を行うことを含み、複数の非線形フィルタが、複数の読取結果に基づいて、複数の読取素子に対して適した特性に最適化されている、信号処理装置の処理方法である。
本開示の技術に係る第３６の態様は、データが記録されている磁気テープからデータを読み取る複数の読取素子が搭載された読取ヘッドと、データが複数の読取素子によって読み取られることで得られた複数の読取結果が複数のＡ／Ｄ変換器によってデジタル化されることで得られた複数の再生信号系列を受信する受信器と、受信器によって受信された複数の再生信号系列の波形等化を行う複数の等化器と、を備えた磁気テープ読取装置の動作方法であって、複数の等化器により、磁気テープからデータの読み出しが行われる環境下の条件に応じて複数の再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減する学習が行われた複数の非線形フィルタを用いて波形等化を行うことを含み、複数の非線形フィルタが、複数の読取結果に基づいて、複数の読取素子に対して適した特性に最適化されている、磁気テープ読取装置の動作方法である。
本開示の技術に係る第３７の態様は、信号処理装置に対して適用されるコンピュータに処理を実行させるためのプログラムであって、信号処理装置が、データが記録されている磁気テープからデータが読取ヘッドに搭載された複数の読取素子によって読み取られることで得られた複数の読取結果が複数のＡ／Ｄ変換器によってデジタル化されることで得られた複数の再生信号系列を受信する受信器と、受信器によって受信された複数の再生信号系列の波形等化を行う複数の等化器と、を備え、処理が、磁気テープからデータの読み出しが行われる環境下の条件に応じて複数の再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減する学習が行われた複数の非線形フィルタを用いて波形等化を行うことを含み、複数の非線形フィルタが、複数の読取結果に基づいて、複数の読取素子に対して適した特性に最適化されている、プログラムである。
本開示の技術に係る第３８の態様は、磁気テープ読取装置に対して適用されるコンピュータに処理を実行させるためのプログラムであって、磁気テープ読取装置が、データが記録されている磁気テープからデータを読み取る複数の読取素子が搭載された読取ヘッドと、データが複数の読取素子によって読み取られることで得られた複数の読取結果が複数のＡ／Ｄ変換器によってデジタル化されることで得られた複数の再生信号系列を受信する受信器と、受信器によって受信された複数の再生信号系列の波形等化を行う複数の等化器と、を備え、処理が、磁気テープからデータの読み出しが行われる環境下の条件に応じて再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減する学習が行われた非線形フィルタを用いて波形等化を行うことを含み、複数の非線形フィルタが、複数の読取結果に基づいて、複数の読取素子に対して適した特性に最適化されている、プログラムである。
本開示の技術に係る実施形態によれば、線形フィルタを用いて複数の再生信号系列の波形等化が行われる場合に比べ、複数の再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減することができる、という効果が得られる。
第１実施形態に係る磁気テープドライブの全体構成の一例を示す概略構成図である。 第１実施形態に係る磁気テープドライブに含まれる読取ヘッドと磁気テープとの平面視の構成の一例を示す概略平面図である。 第１実施形態に係る磁気テープドライブに含まれる読取ヘッド、移動機構、モータ、及び制御装置の相互関係の一例を示すブロック図である。 第１実施形態に係る磁気テープドライブに含まれるサーボ素子対、制御装置、移動機構、及びモータの相互関係の一例を示すブロック図である。 第１実施形態に係る磁気テープドライブに含まれる読取素子、増幅器、Ａ／Ｄ変換器、ＬＰＦ、位相同期回路、等化器、復号器、及びコンピュータの相互関係の一例を示すブロック図である。 磁気テープに対する１ビット分の記録パターンのデータの記録時に記録ヘッドに供給される電流の波形、記録ヘッドによって生成される磁界の波形、及び磁気テープに記録されているデータの記録パターンの相関の一例を示すグラフである。 第１実施形態に係る信号処理装置の電気系のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 第１実施形態に係るニューラルネットワークの学習に用いられるコンピュータ及びその周辺の構成の一例を示すブロック図である。 第１実施形態に係るニューラルネットワークの学習段階のＣＰＵの要部機能の一例を示すブロック図である。 第１実施形態に係るテスト再生信号供給装置の構成の一例を示す概念図である。 第１実施形態に係るニューラルネットワークの階層構造の一例を示す概念図である。 第１実施形態に係るニューラルネットワークの学習段階のＣＰＵの要部機能の一例を示すブロック図である。 第１実施形態に係るニューラルネットワークを学習させて得られた学習済みモデルをストレージに格納した態様の一例を示す概念図である。 第１実施形態に係る学習済みモデルの運用段階のＣＰＵの要部機能の一例を示すブロック図である。 第１実施形態に係る学習済みモデルの階層構造の一例を示す概念図である。 第１実施形態に係る学習実行処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る波形等化実行処理の流れの一例を示すフローチャートである。 ＦＩＲ等化方式ＳＮＲとニューラルネットワーク等化方式ＳＮＲとを比較した結果の一例を示すグラフである。 ＦＩＲフィルタを用いた波形等化処理で生じるノイズの一例を示すグラフ、及び本開示の技術よる波形等化処理で生じるノイズの一例を示すグラフである。 第１実施形態に係るニューラルネットワークの階層構造の第１変形例を示す概念図である。 図２０に示すニューラルネットワークを学習させることで得られた学習済みモデルの階層構造の一例を示す概念図である。 第１実施形態に係るニューラルネットワークの階層構造の第２変形例を示す概念図である。 図２２に示すニューラルネットワークを学習させることで得られた学習済みモデルの階層構造の一例を示す概念図である。 第１実施形態に係る信号処理装置の構成の変形例を示すブロック図である。 第２実施形態に係るテスト再生信号供給装置の構成の一例を示す概念図である。 磁気テープのＢＯＴ領域の構成の一例を示す概念図である。 磁気ヘッドの構成及び磁気テープの特定領域の構成の一例を示す概念図である。 磁気素子ユニット及び磁気素子ユニットの周辺の構成の一例を示す概念図である。 ＢＯＴ領域に学習済みモデルに関するパラメータを記録する態様の一例を示す概念図である。 磁気テープドライブの構成の変形例を示す概略構成図である。 波形等化実行プログラムが記憶されている記憶媒体から、波形等化実行プログラムが磁気テープドライブ内の等化器にインストールされる態様の一例を示すブロック図である。
以下、添付図面に従って本開示の技術に係る信号処理装置、磁気テープ読取装置、信号処理装置の処理方法、磁気テープ読取装置の動作方法、及びプログラムの実施形態の一例について説明する。
先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。
ＣＰＵとは、“Central Processing Unit”の略称を指す。ＲＡＭとは、“Random Access Memory”の略称を指す。ＨＤＤとは、“Hard Disk Drive”の略称を指す。ＥＥＰＲＯＭとは、“Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory”の略称を指す。ＳＳＤとは、“Solid State Drive”の略称を指す。ＵＳＢとは、“Universal Serial Bus”の略称を指す。ＡＳＩＣとは、“Application Specific Integrated Circuit”の略称を指す。ＦＰＧＡとは、“Field-Programmable Gate Array”の略称を指す。ＰＬＤとは、“Programmable Logic Device”の略称を指す。ＳｏＣとは、“System-on-a-chip”の略称を指す。ＵＩとは、“User Interface”の略称を指す。Ｉ／Ｆとは、“Interface”の略称を指す。Ａ／Ｄとは、“Analog/Digital”の略称を指す。ＦＩＲとは、“Finite Impulse Response”の略称を指す。ＩＩＲとは、“Infinite Impulse Response”の略称を指す。ＬＰＦとは、“Low Pass Filter”の略称を指す。ＦＩＦＯとは、“First In First Out”の略称を指す。ＳＮＲとは、“Signal-to-noise ratio”の略称を指す。ＢＯＴとは、“Beginning Of Tape”の略称を指す。ＥＯＴとは、“End Of Tape”の略称を指す。ＭＳＥとは、“Mean Square Error”の略称を指す。また、以下の説明において「～」を用いて表される範囲は、「～」の前後に記載される要素を下限及び上限として含む範囲を意味する。
［第１実施形態］
一例として図１に示すように、本開示の技術に係る「磁気テープ読取装置」の一例である磁気テープドライブ１０は、磁気テープカートリッジ１２、搬送装置１４、読取ヘッド１６、制御装置１８、送出モータ２０、巻取リール２２、巻取モータ２４、ＵＩ系装置２６、及び外部Ｉ／Ｆ２８を備えている。磁気テープカートリッジ１２には、磁気テープＭＴが収容されている。磁気テープＭＴには、データが記録されている。磁気テープドライブ１０は、磁気テープカートリッジ１２から磁気テープＭＴを引き出し、引き出した磁気テープＭＴから読取ヘッド１６を用いてデータをリニアスキャン方式で読み取る装置である。
なお、本第１実施形態において、データの読み取りとは、換言すると、データの再生を指す。以下の説明では、読取ヘッド１６によって読み取られたデータを「再生信号」とも称する。また、後述のテスト再生信号、後述のリアルタイム再生信号、後述のニューラルネットワーク信号、及び後述の波形等化後再生信号を区別して説明する必要がない場合、これらを単に「再生信号」とも称する。
上記磁気テープＭＴは、一般的に、非磁性支持体上に強磁性粉末および任意に一種類以上の添加剤を含む磁性層を形成することによって作製される。磁性層には無配向、長手配向、垂直配向を適用することができる。磁性層等について、詳細に説明する。
＜磁性層＞
（強磁性粉末）
磁性層は、強磁性粉末を含む。磁性層に含まれる強磁性粉末としては、各種磁気テープＭＴの磁性層において用いられる強磁性粉末として公知の強磁性粉末を一種または二種以上組み合わせて使用することができる。強磁性粉末として平均粒子サイズの小さいものを使用することは記録密度向上の観点から好ましい。この点から、強磁性粉末の平均粒子サイズは５０ｎｍ以下であることが好ましく、４５ｎｍ以下であることがより好ましく、４０ｎｍ以下であることが更に好ましく、３５ｎｍ以下であることが一層好ましく、３０ｎｍ以下であることがより一層好ましく、２５ｎｍ以下であることが更に一層好ましく、２０ｎｍ以下であることがなお一層好ましい。一方、磁化の安定性の観点からは、強磁性粉末の平均粒子サイズは５ｎｍ以上であることが好ましく、８ｎｍ以上であることがより好ましく、１０ｎｍ以上であることが更に好ましく、１５ｎｍ以上であることが一層好ましく、２０ｎｍ以上であることがより一層好ましい。
（六方晶フェライト粉末）
強磁性粉末の好ましい具体例としては、六方晶フェライト粉末を挙げることができる。六方晶フェライト粉末の詳細については、例えば、特開２０１１－２２５４１７号公報の段落００１２～００３０、特開２０１１－２１６１４９号公報の段落０１３４～０１３６、特開２０１２－２０４７２６号公報の段落００１３～００３０および特開２０１５－１２７９８５号公報の段落００２９～００８４を参照できる。
本開示の技術および本明細書において、「六方晶フェライト粉末」とは、Ｘ線回折分析によって、主相として六方晶フェライト型の結晶構造が検出される強磁性粉末をいうものとする。主相とは、Ｘ線回折分析によって得られるＸ線回折スペクトルにおいて最も高強度の回折ピークが帰属する構造をいう。例えば、Ｘ線回折分析によって得られるＸ線回折スペクトルにおいて最も高強度の回折ピークが六方晶フェライト型の結晶構造に帰属される場合、六方晶フェライト型の結晶構造が主相として検出されたと判断するものとする。Ｘ線回折分析によって単一の構造のみが検出された場合には、この検出された構造を主相とする。六方晶フェライト型の結晶構造は、構成原子として、少なくとも鉄原子、二価金属原子および酸素原子を含む。二価金属原子とは、イオンとして二価のカチオンになり得る金属原子であり、ストロンチウム原子、バリウム原子、カルシウム原子等のアルカリ土類金属原子、鉛原子等を挙げることができる。本開示の技術および本明細書において、六方晶ストロンチウムフェライト粉末とは、この粉末に含まれる主な二価金属原子がストロンチウム原子であるものをいい、六方晶バリウムフェライト粉末とは、この粉末に含まれる主な二価金属原子がバリウム原子であるものをいう。主な二価金属原子とは、この粉末に含まれる二価金属原子の中で、原子％基準で最も多くを占める二価金属原子をいうものとする。ただし、上記の二価金属原子には、希土類原子は包含されないものとする。本発明および本明細書における「希土類原子」は、スカンジウム原子（Ｓｃ）、イットリウム原子（Ｙ）、およびランタノイド原子からなる群から選択される。ランタノイド原子は、ランタン原子（Ｌａ）、セリウム原子（Ｃｅ）、プラセオジム原子（Ｐｒ）、ネオジム原子（Ｎｄ）、プロメチウム原子（Ｐｍ）、サマリウム原子（Ｓｍ）、ユウロピウム原子（Ｅｕ）、ガドリニウム原子（Ｇｄ）、テルビウム原子（Ｔｂ）、ジスプロシウム原子（Ｄｙ）、ホルミウム原子（Ｈｏ）、エルビウム原子（Ｅｒ）、ツリウム原子（Ｔｍ）、イッテルビウム原子（Ｙｂ）、およびルテチウム原子（Ｌｕ）からなる群から選択される。
以下に、六方晶フェライト粉末の一態様である六方晶ストロンチウムフェライト粉末について、更に詳細に説明する。
六方晶ストロンチウムフェライト粉末の活性化体積は、好ましくは８００～１５００ｎｍ３の範囲である。上記範囲の活性化体積を示す微粒子化された六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、優れた電磁変換特性を発揮する磁気テープＭＴの作製のために好適である。六方晶ストロンチウムフェライト粉末の活性化体積は、好ましくは８００ｎｍ３以上であり、例えば８５０ｎｍ３以上であることもできる。また、電磁変換特性の更なる向上の観点から、六方晶ストロンチウムフェライト粉末の活性化体積は、１４００ｎｍ３以下であることがより好ましく、１３００ｎｍ３以下であることが更に好ましく、１２００ｎｍ３以下であることが一層好ましく、１１００ｎｍ３以下であることがより一層好ましい。
「活性化体積」とは、磁化反転の単位であって、粒子の磁気的な大きさを示す指標である。本開示の技術および本明細書に記載の活性化体積および後述の異方性定数Ｋｕは、振動試料型磁力計を用いて保磁力Ｈｃ測定部の磁場スイープ速度３分と３０分とで測定し（測定温度：２３℃±１℃）、以下のＨｃと活性化体積Ｖとの関係式から求められる値である。なお異方性定数Ｋｕの単位に関して、１ｅｒｇ／ｃｃ＝１．０×１０－１Ｊ／ｍ３である。
Ｈｃ＝２Ｋｕ／Ｍｓ｛１－［（ｋＴ／ＫｕＶ）ｌｎ（Ａｔ／０．６９３）］１／２｝
［上記式中、Ｋｕ：異方性定数（単位：Ｊ／ｍ３）、Ｍｓ：飽和磁化（単位：ｋＡ／ｍ）、ｋ：ボルツマン定数、Ｔ：絶対温度（単位：Ｋ）、Ｖ：活性化体積（単位：ｃｍ３）、Ａ：スピン歳差周波数（単位：ｓ－１）、ｔ：磁界反転時間（単位：ｓ）］
熱揺らぎの低減、換言すれば熱的安定性の向上の指標としては、異方性定数Ｋｕを挙げることができる。六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、好ましくは１．８×１０５Ｊ／ｍ３以上のＫｕを有することができ、より好ましくは２．０×１０５Ｊ／ｍ３以上のＫｕを有することができる。また、六方晶ストロンチウムフェライト粉末のＫｕは、例えば２．５×１０５Ｊ／ｍ３以下であることができる。ただしＫｕが高いほど熱的安定性が高いことを意味し好ましいため、上記例示した値に限定されるものではない。
六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、希土類原子を含んでいてもよく、含まなくてもよい。六方晶ストロンチウムフェライト粉末が希土類原子を含む場合、鉄原子１００原子％に対して、０．５～５．０原子％の含有率（バルク含有率）で希土類原子を含むことが好ましい。希土類原子を含む六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、一態様では、希土類原子表層部偏在性を有することができる。本開示の技術および本明細書における「希土類原子表層部偏在性」とは、六方晶ストロンチウムフェライト粉末を酸により部分溶解して得られた溶解液中の鉄原子１００原子％に対する希土類原子含有率（以下、「希土類原子表層部含有率」または希土類原子に関して単に「表層部含有率」と記載する。）が、六方晶ストロンチウムフェライト粉末を酸により全溶解して得られた溶解液中の鉄原子１００原子％に対する希土類原子含有率（以下、「希土類原子バルク含有率」または希土類原子に関して単に「バルク含有率」と記載する。）と、土類原子表層部含有率／希土類原子バルク含有率＞１．０の比率を満たすことを意味する。後述の六方晶ストロンチウムフェライト粉末の希土類原子含有率とは、希土類原子バルク含有率と同義である。これに対し、酸を用いる部分溶解は六方晶ストロンチウムフェライト粉末を構成する粒子の表層部を溶解するため、部分溶解により得られる溶解液中の希土類原子含有率とは、六方晶ストロンチウムフェライト粉末を構成する粒子の表層部における希土類原子含有率である。希土類原子表層部含有率が、「希土類原子表層部含有率／希土類原子バルク含有率＞１．０」の比率を満たすことは、六方晶ストロンチウムフェライト粉末を構成する粒子において、希土類原子が表層部に偏在（即ち内部より多く存在）していることを意味する。本開示の技術および本明細書における表層部とは、六方晶ストロンチウムフェライト粉末を構成する粒子の表面から内部に向かう一部領域を意味する。
六方晶ストロンチウムフェライト粉末が希土類原子を含む場合、希土類原子含有率（バルク含有率）は、鉄原子１００原子％に対して０．５～５．０原子％の範囲であることが好ましい。上記範囲のバルク含有率で希土類原子を含み、かつ六方晶ストロンチウムフェライト粉末を構成する粒子の表層部に希土類原子が偏在していることは、繰り返し再生における再生出力の低下を抑制することに寄与すると考えられる。これは、六方晶ストロンチウムフェライト粉末が上記範囲のバルク含有率で希土類原子を含み、かつ六方晶ストロンチウムフェライト粉末を構成する粒子の表層部に希土類原子が偏在していることにより、異方性定数Ｋｕを高めることができるためと推察される。異方性定数Ｋｕは、この値が高いほど、いわゆる熱揺らぎと呼ばれる現象の発生を抑制すること（換言すれば熱的安定性を向上させること）ができる。熱揺らぎの発生が抑制されることにより、繰り返し再生における再生出力の低下を抑制することができる。六方晶ストロンチウムフェライト粉末の粒子表層部に希土類原子が偏在することが、表層部の結晶格子内の鉄（Ｆｅ）のサイトのスピンを安定化することに寄与し、これにより異方性定数Ｋｕが高まるのではないかと推察される。
また、希土類原子表層部偏在性を有する六方晶ストロンチウムフェライト粉末を磁性層の強磁性粉末として用いることは、磁気ヘッドとの摺動によって磁性層表面が削れることを抑制することにも寄与すると推察される。即ち、磁気テープＭＴの走行耐久性の向上にも、希土類原子表層部偏在性を有する六方晶ストロンチウムフェライト粉末が寄与し得ると推察される。これは、六方晶ストロンチウムフェライト粉末を構成する粒子の表面に希土類原子が偏在することが、粒子表面と磁性層に含まれる有機物質（例えば、結合剤および／または添加剤）との相互作用の向上に寄与し、その結果、磁性層の強度が向上するためではないかと推察される。
繰り返し再生における再生出力の低下をより一層抑制する観点および／または走行耐久性の更なる向上の観点からは、希土類原子含有率（バルク含有率）は、０．５～４．５原子％の範囲であることがより好ましく、１．０～４．５原子％の範囲であることが更に好ましく、１．５～４．５原子％の範囲であることが一層好ましい。
上記バルク含有率は、六方晶ストロンチウムフェライト粉末を全溶解して求められる含有率である。なお本開示の技術および本明細書において、特記しない限り、原子について含有率とは、六方晶ストロンチウムフェライト粉末を全溶解して求められるバルク含有率をいうものとする。希土類原子を含む六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、希土類原子として一種の希土類原子のみ含んでもよく、二種以上の希土類原子を含んでもよい。二種以上の希土類原子を含む場合の上記バルク含有率とは、二種以上の希土類原子の合計について求められる。この点は、本開示の技術および本明細書における他の成分についても同様である。即ち、特記しない限り、ある成分は、一種のみ用いてもよく、二種以上用いてもよい。二種以上用いられる場合の含有量または含有率とは、二種以上の合計についていうものとする。
六方晶ストロンチウムフェライト粉末が希土類原子を含む場合、含まれる希土類原子は、希土類原子のいずれか一種以上であればよい。繰り返し再生における再生出力の低下をより一層抑制する観点から好ましい希土類原子としては、ネオジム原子、サマリウム原子、イットリウム原子およびジスプロシウム原子を挙げることができ、ネオジム原子、サマリウム原子およびイットリウム原子がより好ましく、ネオジム原子が更に好ましい。
希土類原子表層部偏在性を有する六方晶ストロンチウムフェライト粉末において、希土類原子は六方晶ストロンチウムフェライト粉末を構成する粒子の表層部に偏在していればよく、偏在の程度は限定されるものではない。例えば、希土類原子表層部偏在性を有する六方晶ストロンチウムフェライト粉末について、後述する溶解条件で部分溶解して求められた希土類原子の表層部含有率と後述する溶解条件で全溶解して求められた希土類原子のバルク含有率との比率、「表層部含有率／バルク含有率」は１．０超であり、１．５以上であることができる。「表層部含有率／バルク含有率」が１．０より大きいことは、六方晶ストロンチウムフェライト粉末を構成する粒子において、希土類原子が表層部に偏在（即ち内部より多く存在）していることを意味する。また、後述する溶解条件で部分溶解して求められた希土類原子の表層部含有率と後述する溶解条件で全溶解して求められた希土類原子のバルク含有率との比率、「表層部含有率／バルク含有率」は、例えば、１０．０以下、９．０以下、８．０以下、７．０以下、６．０以下、５．０以下、または４．０以下であることができる。ただし、希土類原子表層部偏在性を有する六方晶ストロンチウムフェライト粉末において、希土類原子は六方晶ストロンチウムフェライト粉末を構成する粒子の表層部に偏在していればよく、上記の「表層部含有率／バルク含有率」は、例示した上限または下限に限定されるものではない。
六方晶ストロンチウムフェライト粉末の部分溶解および全溶解について、以下に説明する。粉末として存在している六方晶ストロンチウムフェライト粉末については、部分溶解および全溶解する試料粉末は、同一ロットの粉末から採取する。一方、磁気テープＭＴの磁性層に含まれている六方晶ストロンチウムフェライト粉末については、磁性層から取り出した六方晶ストロンチウムフェライト粉末の一部を部分溶解に付し、他の一部を全溶解に付す。磁性層からの六方晶ストロンチウムフェライト粉末の取り出しは、例えば、特開２０１５－９１７４７号公報の段落００３２に記載の方法によって行うことができる。
上記部分溶解とは、溶解終了時に液中に六方晶ストロンチウムフェライト粉末の残留が目視で確認できる程度に溶解することをいう。例えば、部分溶解により、六方晶ストロンチウムフェライト粉末を構成する粒子について、粒子全体を１００質量％として１０～２０質量％の領域を溶解することができる。一方、上記全溶解とは、溶解終了時に液中に六方晶ストロンチウムフェライト粉末の残留が目視で確認されない状態まで溶解することをいう。
上記部分溶解および表層部含有率の測定は、例えば、以下の方法により行われる。ただし、下記の試料粉末量等の溶解条件は例示であって、部分溶解および全溶解が可能な溶解条件を任意に採用できる。
試料粉末１２ｍｇおよび１ｍｏｌ／Ｌ塩酸１０ｍＬを入れた容器（例えばビーカー）を、設定温度７０℃のホットプレート上で１時間保持する。得られた溶解液を０．１μｍのメンブレンフィルタでろ過する。こうして得られたろ液の元素分析を誘導結合プラズマ（ＩＣＰ；Ｉｎｄｕｃｔｉｖｅｌｙ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｐｌａｓｍａ）分析装置によって行う。こうして、鉄原子１００原子％に対する希土類原子の表層部含有率を求めることができる。元素分析により複数種の希土類原子が検出された場合には、全希土類原子の合計含有率を、表層部含有率とする。この点は、バルク含有率の測定においても、同様である。
一方、上記全溶解およびバルク含有率の測定は、例えば、以下の方法により行われる。
試料粉末１２ｍｇおよび４ｍｏｌ／Ｌ塩酸１０ｍＬを入れた容器（例えばビーカー）を、設定温度８０℃のホットプレート上で３時間保持する。その後は上記の部分溶解および表層部含有率の測定と同様に行い、鉄原子１００原子％に対するバルク含有率を求めることができる。
磁気テープＭＴに記録されたデータを再生する際の再生出力を高める観点から、磁気テープＭＴに含まれる強磁性粉末の質量磁化σｓが高いことは望ましい。この点に関して、希土類原子を含むものの希土類原子表層部偏在性を持たない六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、希土類原子を含まない六方晶ストロンチウムフェライト粉末と比べてσｓが大きく低下する傾向が見られた。これに対し、そのようなσｓの大きな低下を抑制するうえでも、希土類原子表層部偏在性を有する六方晶ストロンチウムフェライト粉末は好ましいと考えられる。一態様では、六方晶ストロンチウムフェライト粉末のσｓは、４５Ａ・ｍ２／ｋｇ以上であることができ、４７Ａ・ｍ２／ｋｇ以上であることもできる。一方、σｓは、ノイズ低減の観点からは、８０Ａ・ｍ２／ｋｇ以下であることが好ましく、６０Ａ・ｍ２／ｋｇ以下であることがより好ましい。σｓは、振動試料型磁力計等の磁気特性を測定可能な公知の測定装置を用いて測定することができる。本開示の技術および本明細書において、特記しない限り、質量磁化σｓは、磁場強度１１９４ｋＡ／ｍ（１５ｋＯｅ）で測定される値とする。
六方晶ストロンチウムフェライト粉末の構成原子の含有率（バルク含有率）に関して、ストロンチウム原子含有率は、鉄原子１００原子％に対して、例えば２．０～１５．０原子％の範囲であることができる。一態様では、六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、この粉末に含まれる二価金属原子がストロンチウム原子のみであることができる。また他の一態様では、六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、ストロンチウム原子に加えて一種以上の他の二価金属原子を含むこともできる。例えば、バリウム原子および／またはカルシウム原子を含むことができる。ストロンチウム原子以外の他の二価金属原子が含まれる場合、六方晶ストロンチウムフェライト粉末におけるバリウム原子含有率およびカルシウム原子含有率は、それぞれ、例えば、鉄原子１００原子％に対して、０．０５～５．０原子％の範囲であることができる。
六方晶フェライトの結晶構造としては、マグネトプランバイト型（「Ｍ型」とも呼ばれる。）、Ｗ型、Ｙ型およびＺ型が知られている。六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、いずれの結晶構造を取るものであってもよい。結晶構造は、Ｘ線回折分析によって確認することができる。六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、Ｘ線回折分析によって、単一の結晶構造または二種以上の結晶構造が検出されるものであることができる。例えば一態様では、六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、Ｘ線回折分析によってＭ型の結晶構造のみが検出されるものであることができる。例えば、Ｍ型の六方晶フェライトは、ＡＦｅ１２Ｏ１９の組成式で表される。ここでＡは二価金属原子を表し、六方晶ストロンチウムフェライト粉末がＭ型である場合、Ａはストロンチウム原子（Ｓｒ）のみであるか、またはＡとして複数の二価金属原子が含まれる場合には、上記の通り原子％基準で最も多くをストロンチウム原子（Ｓｒ）が占める。六方晶ストロンチウムフェライト粉末の二価金属原子含有率は、通常、六方晶フェライトの結晶構造の種類により定まるものであり、特に限定されるものではない。鉄原子含有率および酸素原子含有率についても、同様である。六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、少なくとも、鉄原子、ストロンチウム原子および酸素原子を含み、更に希土類原子を含むこともできる。更に、六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、これら原子以外の原子を含んでもよく、含まなくてもよい。一例として、六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、アルミニウム原子（Ａｌ）を含むものであってもよい。アルミニウム原子の含有率は、鉄原子１００原子％に対して、例えば０．５～１０．０原子％であることができる。繰り返し再生における再生出力低下をより一層抑制する観点からは、六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、鉄原子、ストロンチウム原子、酸素原子および希土類原子を含み、これら原子以外の原子の含有率が、鉄原子１００原子％に対して、１０．０原子％以下であることが好ましく、０～５．０原子％の範囲であることがより好ましく、０原子％であってもよい。即ち、一態様では、六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、鉄原子、ストロンチウム原子、酸素原子および希土類原子以外の原子を含まなくてもよい。上記の原子％で表示される含有率は、六方晶ストロンチウムフェライト粉末を全溶解して求められる各原子の含有率（単位：質量％）を、各原子の原子量を用いて原子％表示の値に換算して求められる。また、本開示の技術および本明細書において、ある原子について「含まない」とは、全溶解してＩＣＰ分析装置により測定される含有率が０質量％であることをいう。ＩＣＰ分析装置の検出限界は、通常、質量基準で０．０１ｐｐｍ（ｐａｒｔｓ ｐｅｒ ｍｉｌｌｉｏｎ）以下である。上記の「含まない」とは、ＩＣＰ分析装置の検出限界未満の量で含まれることを包含する意味で用いるものとする。六方晶ストロンチウムフェライト粉末は、一態様では、ビスマス原子（Ｂｉ）を含まないものであることができる。
（金属粉末）
強磁性粉末の好ましい具体例としては、強磁性金属粉末を挙げることもできる。強磁性金属粉末の詳細については、例えば特開２０１１－２１６１４９号公報の段落０１３７～０１４１および特開２００５－２５１３５１号公報の段落０００９～００２３を参照できる。
（ε－酸化鉄粉末）
強磁性粉末の好ましい具体例としては、ε－酸化鉄粉末を挙げることもできる。本開示の技術および本明細書において、「ε－酸化鉄粉末」とは、Ｘ線回折分析によって、主相としてε－酸化鉄型の結晶構造が検出される強磁性粉末をいうものとする。例えば、Ｘ線回折分析によって得られるＸ線回折スペクトルにおいて最も高強度の回折ピークがε－酸化鉄型の結晶構造に帰属される場合、ε－酸化鉄型の結晶構造が主相として検出されたと判断するものとする。ε－酸化鉄粉末の製造方法としては、ゲーサイトから作製する方法、逆ミセル法等が知られている。上記製造方法は、いずれも公知である。また、Ｆｅの一部がＧａ、Ｃｏ、Ｔｉ、Ａｌ、Ｒｈ等の置換原子によって置換されたε－酸化鉄粉末を製造する方法については、例えば、Ｊ． Ｊｐｎ． Ｓｏｃ． Ｐｏｗｄｅｒ Ｍｅｔａｌｌｕｒｇｙ Ｖｏｌ． ６１ Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ， Ｎｏ． Ｓ１， ｐｐ． Ｓ２８０－Ｓ２８４、Ｊ． Ｍａｔｅｒ． Ｃｈｅｍ． Ｃ， ２０１３， １， ｐｐ．５２００－５２０６等を参照できる。ただし、上記磁気テープＭＴの磁性層において強磁性粉末として使用可能なε－酸化鉄粉末の製造方法は、ここで挙げた方法に限定されない。
ε－酸化鉄粉末の活性化体積は、好ましくは３００～１５００ｎｍ３の範囲である。上記範囲の活性化体積を示す微粒子化されたε－酸化鉄粉末は、優れた電磁変換特性を発揮する磁気テープＭＴの作製のために好適である。ε－酸化鉄粉末の活性化体積は、好ましくは３００ｎｍ３以上であり、例えば５００ｎｍ３以上であることもできる。また、電磁変換特性の更なる向上の観点から、ε－酸化鉄粉末の活性化体積は、１４００ｎｍ３以下であることがより好ましく、１３００ｎｍ３以下であることが更に好ましく、１２００ｎｍ３以下であることが一層好ましく、１１００ｎｍ３以下であることがより一層好ましい。
熱揺らぎの低減、換言すれば熱的安定性の向上の指標としては、異方性定数Ｋｕを挙げることができる。ε－酸化鉄粉末は、好ましくは３．０×１０４Ｊ／ｍ３以上のＫｕを有することができ、より好ましくは８．０×１０４Ｊ／ｍ３以上のＫｕを有することができる。また、ε－酸化鉄粉末のＫｕは、例えば３．０×１０５Ｊ／ｍ３以下であることができる。ただしＫｕが高いほど熱的安定性が高いことを意味し、好ましいため、上記例示した値に限定されるものではない。
磁気テープＭＴに記録されたデータを再生する際の再生出力を高める観点から、磁気テープＭＴに含まれる強磁性粉末の質量磁化σｓが高いことは望ましい。この点に関して、一態様では、ε－酸化鉄粉末のσｓは、８Ａ・ｍ２／ｋｇ以上であることができ、１２Ａ・ｍ２／ｋｇ以上であることもできる。一方、ε－酸化鉄粉末のσｓは、ノイズ低減の観点からは、４０Ａ・ｍ２／ｋｇ以下であることが好ましく、３５Ａ・ｍ２／ｋｇ以下であることがより好ましい。
本開示の技術および本明細書において、特記しない限り、強磁性粉末等の各種粉末の平均粒子サイズは、透過型電子顕微鏡を用いて、以下の方法により測定される値とする。
粉末を、透過型電子顕微鏡を用いて撮影倍率１０００００倍で撮影し、総倍率５０００００倍になるように印画紙にプリントするか、ディスプレイに表示する等して、粉末を構成する粒子の写真を得る。得られた粒子の写真から目的の粒子を選びデジタイザーで粒子の輪郭をトレースし粒子（一次粒子）のサイズを測定する。一次粒子とは、凝集のない独立した粒子をいう。
以上の測定を、無作為に抽出した５００個の粒子について行う。こうして得られた５００個の粒子の粒子サイズの算術平均を、粉末の平均粒子サイズとする。上記透過型電子顕微鏡としては、例えば日立製透過型電子顕微鏡Ｈ－９０００型を用いることができる。また、粒子サイズの測定は、公知の画像解析ソフト、例えばカールツァイス製画像解析ソフトＫＳ－４００を用いて行うことができる。後述の実施例に示す平均粒子サイズは、特記しない限り、透過型電子顕微鏡として日立製透過型電子顕微鏡Ｈ－９０００型、画像解析ソフトとしてカールツァイス製画像解析ソフトＫＳ－４００を用いて測定された値である。本開示の技術および本明細書において、粉末とは、複数の粒子の集合を意味する。例えば、強磁性粉末とは、複数の強磁性粒子の集合を意味する。また、複数の粒子の集合とは、集合を構成する粒子が直接接触している態様に限定されず、後述する結合剤、添加剤等が、粒子同士の間に介在している態様も包含される。粒子との語が、粉末を表すために用いられることもある。
粒子サイズ測定のために磁気テープＭＴから試料粉末を採取する方法としては、例えば特開２０１１－０４８８７８号公報の段落００１５に記載の方法を採用することができる。
本開示の技術および本明細書において、特記しない限り、粉末を構成する粒子のサイズ（粒子サイズ）は、上記の粒子写真において観察される粒子の形状が、
（１）針状、紡錘状、柱状（ただし、高さが底面の最大長径より大きい）等の場合は、粒子を構成する長軸の長さ、即ち長軸長で表され、
（２）板状または柱状（ただし、厚みまたは高さが板面または底面の最大長径より小さい）の場合は、その板面または底面の最大長径で表され、
（３）球形、多面体状、不特定形等であって、かつ形状から粒子を構成する長軸を特定できない場合は、円相当径で表される。円相当径とは、円投影法で求められるものを言う。
また、粉末の平均針状比は、上記測定において粒子の短軸の長さ、即ち短軸長を測定し、各粒子の（長軸長／短軸長）の値を求め、上記５００個の粒子について得た値の算術平均を指す。ここで、特記しない限り、短軸長とは、上記粒子サイズの定義で（１）の場合は、粒子を構成する短軸の長さを、同じく（２）の場合は、厚みまたは高さを各々指し、同じく（３）の場合は、長軸と短軸の区別がないから、（長軸長／短軸長）は、便宜上１とみなす。
そして、特記しない限り、粒子の形状が特定の場合、例えば、上記粒子サイズの定義（１）の場合、平均粒子サイズは平均長軸長であり、同定義（２）の場合、平均粒子サイズは平均板径である。同定義（３）の場合、平均粒子サイズは、平均直径（平均粒径、平均粒子径ともいう）である。
磁性層における強磁性粉末の含有量（充填率）は、好ましくは５０～９０質量％の範囲であり、より好ましくは６０～９０質量％の範囲である。磁性層は、強磁性粉末を含み、結合剤を含むことができ、任意に一種以上の更なる添加剤を含むこともできる。磁性層において強磁性粉末の充填率が高いことは、記録密度向上の観点から好ましい。
（結合剤、硬化剤）
上記磁気テープＭＴは塗布型磁気テープであることができ、磁性層に結合剤を含むことができる。結合剤は、一種以上の樹脂である。結合剤としては、塗布型磁気テープの結合剤として通常使用される各種樹脂を用いることができる。
例えば、結合剤としては、ポリウレタン樹脂、ポリエステル樹脂、ポリアミド樹脂、塩化ビニル樹脂、スチレン、アクリロニトリル、メチルメタクリレート等を共重合したアクリル樹脂、ニトロセルロース等のセルロース樹脂、エポキシ樹脂、フェノキシ樹脂、ポリビニルアセタール、ポリビニルブチラール等のポリビニルアルキラール樹脂等から選ばれる樹脂を単独で用いるか、または複数の樹脂を混合して用いることができる。これらの中で好ましいものはポリウレタン樹脂、アクリル樹脂、セルロース樹脂、および塩化ビニル樹脂である。これらの樹脂は、ホモポリマーでもよく、コポリマー（共重合体）でもよい。これらの樹脂は、後述する非磁性層および／またはバックコート層においても結合剤として使用することができる。以上の結合剤については、特開２０１０－２４１１３号公報の段落００２８～００３１も参照できる。磁性層の結合剤の含有量は、強磁性粉末１００．０質量部に対して、例えば１．０～３０．０質量部であることができる。結合剤として使用される樹脂の平均分子量は、重量平均分子量として、例えば１０，０００以上２００，０００以下であることができる。
また、結合剤として使用可能な樹脂とともに硬化剤を使用することもできる。硬化剤は、一態様では加熱により硬化反応（架橋反応）が進行する化合物である熱硬化性化合物であることができ、他の一態様では光照射により硬化反応（架橋反応）が進行する光硬化性化合物であることができる。硬化剤は、磁性層形成工程の中で硬化反応が進行することにより、少なくとも一部は、結合剤等の他の成分と反応（架橋）した状態で磁性層に含まれ得る。この点は、他の層を形成するために用いられる組成物が硬化剤を含む場合に、この組成物を用いて形成される層についても同様である。好ましい硬化剤は、熱硬化性化合物であり、ポリイソシアネートが好適である。ポリイソシアネートの詳細については、特開２０１１－２１６１４９号公報の段落０１２４～０１２５を参照できる。磁性層形成用組成物の硬化剤の含有量は、結合剤１００．０質量部に対して例えば０～８０．０質量部であることができ、磁性層の強度向上の観点からは５０．０～８０．０質量部であることができる。
（添加剤）
磁性層には、必要に応じて一種以上の添加剤が含まれていてもよい。添加剤としては、一例として、上記の硬化剤が挙げられる。また、磁性層に含まれる添加剤としては、非磁性粉末、潤滑剤、分散剤、分散助剤、防黴剤、帯電防止剤、酸化防止剤等を挙げることができる。潤滑剤としては、例えば境界潤滑剤として機能し得る脂肪酸アミドを使用することができる。境界潤滑剤は、粉末（例えば強磁性粉末）の表面に吸着し強固な潤滑膜を形成することで接触摩擦を下げることのできる潤滑剤と考えられている。脂肪酸アミドとしては、例えば、ラウリン酸、ミリスチン酸、パルミチン酸、ステアリン酸、オレイン酸、リノール酸、リノレン酸、ベヘン酸、エルカ酸、エライジン酸等の各種脂肪酸のアミド、具体的にはラウリン酸アミド、ミリスチン酸アミド、パルミチン酸アミド、ステアリン酸アミド等を挙げることができる。磁性層の脂肪酸アミド含有量は、強磁性粉末１００．０質量部あたり、例えば０～３.０質量部であり、好ましくは０～２．０質量部であり、より好ましくは０～１．０質量部である。また、非磁性層にも脂肪酸アミドが含まれていてもよい。非磁性層の脂肪酸アミド含有量は、非磁性粉末１００．０質量部あたり、例えば０～３．０質量部であり、好ましくは０～１．０質量部である。分散剤については、特開２０１２－１３３８３７号公報の段落００６１および００７１を参照できる。分散剤を非磁性層形成用組成物に添加してもよい。非磁性層形成用組成物に添加し得る分散剤については、特開２０１２－１３３８３７号公報の段落００６１を参照できる。また、磁性層に含まれ得る非磁性粉末としては、研磨剤として機能することができる非磁性粉末、磁性層表面に適度に突出する突起を形成する突起形成剤として機能することができる非磁性粉末等が挙げられる。研磨剤としては、磁性層の研磨剤として通常使用される物質であるアルミナ（Ａｌ２Ｏ３）、炭化ケイ素、ボロンカーバイド（Ｂ４Ｃ）、ＴｉＣ、酸化クロム（Ｃｒ２Ｏ３）、酸化セリウム、酸化ジルコニウム（ＺｒＯ２）、酸化鉄、ダイヤモンド等の粉末を挙げることができ、中でもα－アルミナ等のアルミナ、炭化ケイ素、およびダイヤモンドの粉末が好ましい。磁性層の研磨剤含有量は、強磁性粉末１００．０質量部に対して１．０～２０．０質量部であることが好ましく、３．０～１５．０質量部であることがより好ましく、４．０～１０．０質量部であることが更に好ましい。研磨剤の平均粒子サイズは、例えば３０～３００ｎｍの範囲であり、好ましくは５０～２００ｎｍの範囲である。突起形成剤としては、カーボンブラック、コロイド粒子等を挙げることができる。磁性層の突起形成剤含有量は、強磁性粉末１００．０質量部に対して０．１～１０．０質量部であることが好ましく、０．１～５．０質量部であることがより好ましく、０．５～５．０質量部であることが更に好ましい。コロイド粒子の平均粒子サイズは、例えば９０～２００ｎｍの範囲であることが好ましく、１００～１５０ｎｍの範囲であることがより好ましい。カーボンブラックの平均粒子サイズは、５～２００ｎｍの範囲であることが好ましく、１０～１５０ｎｍの範囲であることがより好ましい。
以上説明した磁性層は、非磁性支持体表面上に直接、または非磁性層を介して間接的に、設けることができる。
＜非磁性層＞
次に非磁性層について説明する。上記磁気テープＭＴは、非磁性支持体表面上に直接磁性層を有していてもよく、非磁性支持体表面上に非磁性粉末を含む非磁性層を介して磁性層を有していてもよい。非磁性層に使用される非磁性粉末は、無機粉末でも有機粉末でもよい。また、カーボンブラック等も使用できる。無機粉末としては、例えば金属、金属酸化物、金属炭酸塩、金属硫酸塩、金属窒化物、金属炭化物、金属硫化物等の粉末が挙げられる。これらの非磁性粉末は、市販品として入手可能であり、公知の方法で製造することもできる。その詳細については、特開２０１１－２１６１４９号公報の段落０１４６～０１５０を参照できる。非磁性層に使用可能なカーボンブラックについては、特開２０１０－２４１１３号公報の段落００４０～００４１も参照できる。非磁性層における非磁性粉末の含有量（充填率）は、好ましくは５０～９０質量％の範囲であり、より好ましくは６０～９０質量％の範囲である。
非磁性層は、非磁性粉末および結合剤を含む層であることができ、一種以上の添加剤を更に含むことができる。非磁性層の結合剤、添加剤等のその他詳細は、非磁性層に関する公知技術が適用できる。また、例えば、結合剤の種類および含有量、添加剤の種類および含有量等に関しては、磁性層に関する公知技術も適用できる。
本開示の技術および本明細書において、非磁性層には、非磁性粉末とともに、例えば不純物として、または意図的に、少量の強磁性粉末を含む実質的に非磁性な層も包含されるものとする。ここで実質的に非磁性な層とは、この層の残留磁束密度が１０ｍＴ以下であるか、保磁力が１００Ｏｅ以下であるか、または、残留磁束密度が１０ｍＴ以下であり、かつ保磁力が１００Ｏｅ以下である層をいうものとする。１［ｋＯｅ］＝１０６／４π［Ａ／ｍ］である。非磁性層は、残留磁束密度および保磁力を持たないことが好ましい。
一態様では、式１で表されるアルキルエステルアニオンのアンモニウム塩構造を有する化合物は、非磁性層に含まれ得る。式１で表されるアルキルエステルアニオンのアンモニウム塩構造を有する化合物は、非磁性層に非磁性粉末１００．０質量部に対して０．０１質量部以上含まれることが好ましく、０．１質量部以上含まれることがより好ましく、０．５質量部以上含まれることが更に好ましい。また、非磁性層の上記化合物の含有量は、非磁性粉末１００．０質量部に対して１５．０質量部以下であることが好ましく、１０．０質量部以下であることがより好ましく、８．０質量部以下であることが更に好ましい。また、非磁性層を形成するために使用される非磁性層形成用組成物の上記化合物の含有量の好ましい範囲も同様である。非磁性層に含まれる上記化合物は、磁性層に移動することができ、更に磁性層表面に移動して液膜を形成することもできる。非磁性層または非磁性層形成用組成物に含まれ得る上記化合物の詳細は、先に記載した通りである。
＜非磁性支持体＞
次に、非磁性支持体（以下、単に「支持体」とも記載する。）について説明する。非磁性支持体としては、二軸延伸を行ったポリエチレンテレフタレート、ポリエチレンナフタレート、ポリアミド、ポリアミドイミド、芳香族ポリアミド等の公知のものが挙げられる。これらの中でもポリエチレンテレフタレート、ポリエチレンナフタレート、およびポリアミドが好ましい。これらの支持体には、あらかじめコロナ放電、プラズマ処理、易接着処理、加熱処理等を行ってもよい。
＜バックコート層＞
上記磁気テープＭＴは、非磁性支持体の磁性層を有する表面側とは反対の表面側に、非磁性粉末を含むバックコート層を有することもできる。バックコート層には、カーボンブラックおよび無機粉末のいずれか一方または両方が含有されていることが好ましい。バックコート層は、非磁性粉末および結合剤を含む層であることができ、一種以上の添加剤を更に含むことができる。バックコート層の結合剤および任意に含まれ得る各種添加剤については、バックコート層に関する公知技術を適用することができ、磁性層および／または非磁性層の処方に関する公知技術を適用することもできる。例えば、特開２００６－３３１６２５号公報の段落００１８～００２０および米国特許第７，０２９，７７４号明細書の第４欄６５行目～第５欄３８行目の記載を、バックコート層について参照できる。
＜各種厚み＞
非磁性支持体の厚みは、例えば３．０～８０．０μｍであり、好ましくは３．０～２０．０μｍ、より好ましくは３．０～１０．０μｍ、更に好ましくは３．０～６．０μｍである。
磁性層の厚みは、用いる磁気ヘッドの飽和磁化量、ヘッドギャップ長、記録信号の帯域等に応じて最適化することができる。磁性層の厚みは、高密度記録化の観点から、好ましくは１０ｎｍ～１５０ｎｍであり、より好ましくは２０ｎｍ～１２０ｎｍであり、更に好ましくは３０ｎｍ～１００ｎｍである。磁性層は少なくとも一層あればよく、磁性層を異なる磁気特性を有する二層以上に分離してもかまわず、公知の重層磁性層に関する構成が適用できる。二層以上に分離する場合の磁性層の厚みとは、これらの層の合計厚みとする。
非磁性層の厚みは、例えば０．１～３．０μｍであり、０．１～２．０μｍであることが好ましく、０．１～１．５μｍであることが更に好ましい。
バックコート層の厚みは、０．９μｍ以下であることが好ましく、０．１～０．７μｍの範囲であることが更に好ましい。
磁気テープＭＴの各層および非磁性支持体の厚みは、公知の膜厚測定法により求めることができる。一例として、例えば、磁気テープの厚み方向の断面を、イオンビーム、ミクロトーム等の公知の手法により露出させた後、露出した断面において走査型電子顕微鏡によって断面観察を行う。断面観察において任意の１箇所において求められた厚み、または無作為に抽出した２箇所以上の複数箇所、例えば２箇所、において求められた厚みの算術平均として、各種厚みを求めることができる。または、各層の厚みは、製造条件から算出される設計厚みとして求めてもよい。
制御装置１８は、磁気テープドライブ１０の全体を制御する。制御装置１８は、ＣＰＵ、メモリ、及びストレージを含むコンピュータと、ＡＳＩＣと、ＦＰＧＡと、を含む複数のハードウェア資源によって実現される。本第１実施形態において、メモリは、各種情報を一時的に記憶し、ワークメモリとして用いられる。メモリの一例としては、ＲＡＭが挙げられるが、これに限らず、他の種類の記憶装置であってもよい。ストレージは、各種パラメータ及び各種プログラムを記憶している。ストレージは、不揮発性の記憶装置である。ここでは、ストレージの一例として、ＥＥＰＲＯＭが採用されている。ＥＥＰＲＯＭはあくまでも一例に過ぎず、ＥＥＰＲＯＭに代えて、又は、ＥＥＰＲＯＭと共に、ＨＤＤ、及び／又はＳＳＤ等をストレージとして適用してもよい。
ここでは、制御装置１８として、コンピュータ、ＡＳＩＣ、及びＦＰＧＡを含む複数のハードウェア資源を例示しているが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、制御装置１８は、コンピュータ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又はＰＬＤを含むハードウェア資源によって実現されるようにしてもよい。また、制御装置１８は、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、及びＰＬＤの何れか１つ以上と、コンピュータとを組み合わせたハードウェア資源によって実現されるようにしてもよい。このように、制御装置１８は、電子計算機としての機能を有するハードウェア資源で実現される装置であれば如何なる装置であってもよい。
搬送装置１４は、磁気テープＭＴを順方向及び逆方向に選択的に搬送する装置であり、送出モータ２０、巻取リール２２、巻取モータ２４、複数のガイドローラＧＲ、及び制御装置１８を備えている。
磁気テープカートリッジ１２内には、カートリッジリールＣＲが設けられている。カートリッジリールＣＲには磁気テープＭＴが巻き掛けられている。送出モータ２０は、制御装置１８の制御下で、磁気テープカートリッジ１２内のカートリッジリールＣＲを回転駆動させる。制御装置１８は、送出モータ２０を制御することで、カートリッジリールＣＲの回転方向、回転速度、及び回転トルク等を制御する。
磁気テープＭＴが巻取リール２２によって巻き取られる場合には、制御装置１８によって、磁気テープＭＴを順方向に走行させるように送出モータ２０を回転させる。送出モータ２０の回転速度及び回転トルク等は、巻取リール２２によって巻き取られる磁気テープＭＴの速度に応じて調整される。
巻取モータ２４は、制御装置１８の制御下で、巻取リール２２を回転駆動させる。制御装置１８は、巻取モータ２４を制御することで、巻取リール２２の回転方向、回転速度、及び回転トルク等を制御する。
磁気テープＭＴが巻取リール２２によって巻き取られる場合には、制御装置１８によって、磁気テープＭＴを順方向に走行させるように巻取モータ２４を回転させる。巻取モータ２４の回転速度及び回転トルク等は、巻取リール２２によって巻き取られる磁気テープＭＴの速度に応じて調整される。
このようにして送出モータ２０及び巻取モータ２４の各々の回転速度及び回転トルク等が調整されることで、磁気テープＭＴに既定の張力範囲内の張力が付与される。ここで、既定の張力範囲内とは、例えば、磁気テープＭＴから読取ヘッド１６によってデータが読取可能な張力の範囲として、コンピュータシミュレーション及び／又は実機による試験等により得られた張力の下限値から上限値までの範囲を指す。
磁気テープＭＴをカートリッジリールＣＲに巻き戻す場合には、制御装置１８によって、磁気テープＭＴを逆方向に走行させるように送出モータ２０及び巻取モータ２４を回転させる。
本第１実施形態では、送出モータ２０及び巻取モータ２４の回転速度及び回転トルク等が制御されることにより磁気テープＭＴの張力が制御されているが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、磁気テープＭＴの張力は、ダンサローラを用いて制御されてもよいし、バキュームチャンバに磁気テープＭＴを引き込むことによって制御されるようにしてもよい。
複数のガイドローラＧＲの各々は、磁気テープＭＴを案内するローラである。磁気テープＭＴの走行経路は、磁気テープカートリッジ１２と巻取リール２２との間の数箇所（図１に示す例では、２箇所）で磁気テープＭＴが張り掛けられることによって定められている。
読取ヘッド１６は、磁気テープＭＴの走行方向（以下、単に「走行方向」とも称する）上に配置されている。走行方向は、磁気テープＭＴの順方向に相当する方向である。読取ヘッド１６は、読取素子１６Ａ及びホルダ１６Ｂを備えている。読取素子１６Ａは、例えば、磁気抵抗素子を有する素子である。読取素子１６Ａは、磁気テープＭＴからのデータの読み取りが可能な位置にホルダ１６Ｂによって保持されている。読取ヘッド１６は、磁気テープＭＴが走行している状態で、読取素子１６Ａを用いて磁気テープＭＴからデータを読み取る。
制御装置１８には、ＵＩ系装置２６及び外部Ｉ／Ｆ２８が接続されている。ＵＩ系装置２６は、ディスプレイ及び受付デバイスを備えている。ディスプレイは、制御装置１８の制御下で画像等の各種情報を表示する。受付デバイスは、ハードキー及びタッチパネル等を有しており、磁気テープドライブ１０のユーザ等からの指示を受け付ける。制御装置１８は、受付デバイスによって受け付けられた指示に従って動作する。
外部Ｉ／Ｆ２８は、磁気テープドライブ１０の外部に存在する装置（以下、「外部装置」とも称する）と制御装置１８との間の各種情報の授受を司る。外部Ｉ／Ｆ２８の一例としては、ＵＳＢインタフェースが挙げられる。ＵＳＢインタフェースには、スマートデバイス、パーソナル・コンピュータ、サーバ、ＵＳＢメモリ、メモリカード、及び／又はプリンタ等の外部装置（図示省略）が直接的又は間接的に接続される。
一例として図２に示すように、磁気テープＭＴは、トラック領域３０及びサーボパターン３２を備えている。サーボパターン３２は、磁気テープＭＴに対する読取ヘッド１６の位置の検出に用いられるパターンである。サーボパターン３２は、磁気テープＭＴの幅方向（以下、単に「テープ幅方向」とも称する）の両端部に、各々第１既定角度（例えば、６度）の複数の第１斜線３２Ａと、各々第２既定角度（例えば、１７４度）の複数の第２斜線３２Ｂとが磁気テープＭＴの走行方向に沿って交互に配置されたパターンである。
図２に示す磁気テープＭＴ内のサーボパターン３２は、説明の便宜上、簡略化されて示されている。図２に示す磁気テープＭＴ内に図示されている第１斜線３２Ａは、１つのサーボパターン３２内の複数本の第１斜線３２Ａのうち、走行方向の最下流側の第１斜線３２Ａである。図２に示す磁気テープＭＴ内に図示されている第２斜線３２Ｂは、１つのサーボパターン３２内の複数本の第２斜線３２Ｂのうち、走行方向の最下流側の第２斜線３２Ｂである。
具体的には、例えば、図２の拡大図に示すように、第１斜線３２Ａとしては、５本の第１斜線３２Ａと４本の第１斜線３２Ａとが存在し、第２斜線３２Ｂとしては、５本の第２斜線３２Ｂと４本の第２斜線３２Ｂとが存在する。すなわち、磁気テープＭＴの走行方向に沿って５本の第１斜線３２Ａ、５本の第２斜線３２Ｂ、４本の第１斜線３２Ａ、及び４本の第２斜線３２Ｂの順に配置されている。
トラック領域３０は、読取対象とされるデータが書き込まれた領域であり、磁気テープＭＴのテープ幅方向の中央部に形成されている。ここで言う「テープ幅方向の中央部」とは、例えば、磁気テープＭＴのテープ幅方向の一端部のサーボパターン３２と他端部のサーボパターン３２との間の領域を指す。
読取ヘッド１６は、サーボ素子対３６を備えている。サーボ素子対３６は、サーボ素子３６Ａ及び３６Ｂを備えている。サーボ素子３６Ａ及び３６Ｂの各々は、例えば、磁気抵抗素子を有する素子である。サーボ素子３６Ａは、磁気テープＭＴのテープ幅方向の一端部のサーボパターン３２に対向する位置に配置されており、サーボ素子３６Ｂは、磁気テープＭＴのテープ幅方向の他端部のサーボパターン３２に対向する位置に配置されている。なお、ここでは、サーボ素子３６Ａ及び３６Ｂを例示しているが、サーボ素子３６Ａ及び３６Ｂの何れかのみを使用しても本開示の技術は成立する。すなわち、読取ヘッド１６によるリニアスキャン方式のデータの読み取りを実現するために必要な個数のサーボ素子が読取ヘッド１６に対して用いられていればよい。
読取ヘッド１６は、複数の読取素子１６Ａを備えている。複数の読取素子１６Ａは、磁気テープドライブ１０がデフォルトの状態で、トラック領域３０に対向する位置に配置されている。
ここで、磁気テープドライブ１０がデフォルトの状態とは、磁気テープＭＴが変形することなく、かつ、磁気テープＭＴと読取ヘッド１６との位置関係が正しい位置関係にある状態を指す。ここで、正しい位置関係とは、例えば、トラック領域３０のテープ幅方向の中心と読取ヘッド１６の長手方向の中心とが一致する位置関係を指す。なお、本第１実施形態での「一致」の意味には、完全な一致の意味の他に、本開示の技術が属する技術分野で一般的に許容される誤差を含めた意味合いでの一致を指す。
トラック領域３０は、複数のトラックを備えており、複数のトラックは、テープ幅方向に等間隔に配置されている。読取素子１６Ａは、例えば、テープ幅方向に沿ってトラックの数本分又は数十本分毎にテープ幅方向に等間隔に配置されている。本第１実施形態では、３２個の読取素子１６Ａが採用されている。
すなわち、読取素子１６Ａは、磁気テープＭＴに含まれる３２個のトラックに対して各々対応する位置に配置される。換言すると、読取素子１６Ａは、磁気テープＭＴに含まれる３２個のトラックの各々の単一トラックに対して対応する位置に配置される。ここでは、トラック及び読取素子１６Ａの各々の個数として３２個を例示しているが、これはあくまでも一例に過ぎず、個数は３２個よりも多くてもよいし、少なくてもよい。なお、本第１実施形態での「等間隔」の意味には、完全な等間隔の意味の他に、本開示の技術が属する技術分野で一般的に許容される誤差を含めた意味合いでの等間隔を指す。
なお、以下では、説明の便宜上、トラック領域３０に含まれる３２個のトラックのうちの読取素子１６Ａが割り当てられる１つのトラックを、「単一トラック」とも称する。
読取ヘッド１６の端部には、移動機構４０が設けられている。移動機構４０は、外部から付与された動力に応じて読取ヘッド１６をテープ幅方向に移動させる。具体的には、移動機構４０は、外部から付与された動力に応じて読取ヘッド１６をテープ幅方向の一方側と他方側とに選択的に移動させる。図２に示す例において、テープ幅方向の一方側と他方側とは、矢印Ａ方向を指す。
本第１実施形態では、磁気テープＭＴが制御装置１８（図１参照）の制御下で走行している状態において、読取ヘッド１６によって、単一トラックに対してリニアスキャン方式でデータの読み取りが行われる。リニアスキャン方式では、読取素子１６Ａの読取動作と同期して、サーボ素子対３６によってサーボパターン３２が読み取られる。すなわち、本第１実施形態に係るリニアスキャン方式では、読取素子１６Ａ及びサーボ素子対３６によって磁気テープＭＴに対する読み取りが並行して行われる。
一例として図３に示すように、読取ヘッド１６は制御装置１８に接続されている。読取素子１６Ａによって単一トラックから得られた再生信号は、時系列の信号である再生信号系列として制御装置１８に出力される。読取ヘッド１６には、複数の読取素子１６Ａが設けられているので、複数の読取素子１６Ａの各々によってトラック領域３０（例えば、各読取素子１６Ａに対応する単一トラックの各々）から再生信号が得られ、得られた再生信号は、複数の再生信号系列として制御装置１８に出力される。また、サーボ素子対３６によってサーボパターン３２が読み取られて得られたアナログのサーボ信号（以下、「アナログサーボ信号」と称する）は、制御装置１８に出力される。
制御装置１８には、モータ４２が接続されている。モータ４２の一例としては、ボイスコイルモータが挙げられる。ボイスコイルモータは、磁石のエネルギーを媒体として、コイルに流れる電流に基づく電気エネルギーが運動エネルギーに変換されることによって動力を生成する。モータ４２は、移動機構４０に接続されている。移動機構４０は、制御装置１８の制御下で、モータ４２から動力が付与されることにより、読取ヘッド１６をテープ幅方向に移動させる。
なお、ここでは、モータ４２の一例としてボイスコイルモータが挙げているが、本開示の技術はこれに限定されず、例えば、ボイスコイルモータとは異なる種類のモータであってもよい。また、モータではなく、圧電素子及び／又はソレノイドを用いてもよい。また、読取ヘッド１６に対して付与される動力は、モータ、圧電素子、及びソレノイド等のうちの複数を組み合わせたデバイスによって生成された動力であってもよい。
一例として図４に示すように、制御装置１８は、コントローラ４４、増幅器４６、及びＡ／Ｄ変換器４８を備えている。サーボ素子対３６は、増幅器４６及びＡ／Ｄ変換器４８を介してコントローラ４４に接続されている。コントローラ４４は、モータ４２に接続されている。
増幅器４６には、サーボ素子対３６からアナログサーボ信号が入力され、入力されたアナログサーボ信号を増幅し、増幅したアナログサーボ信号をＡ／Ｄ変換器４８に出力する。Ａ／Ｄ変換器４８は、増幅器４６から入力されたアナログサーボ信号をデジタル信号に変換する。Ａ／Ｄ変換器４８によって得られたデジタル信号は、デジタルのサーボ信号（以下、単に「サーボ信号」と称する）としてＡ／Ｄ変換器４８によってコントローラ４４に出力される。
単一トラックと読取素子１６Ａとの位置のずれ量（以下、単に「ずれ量」と称する）は、サーボパターン３２をサーボ素子対３６が読み取って得た結果であるサーボ信号に応じて定められる。
なお、単一トラックと読取素子１６Ａとの位置のずれとは、例えば、単一トラックのテープ幅方向の中心と読取素子１６Ａのテープ幅方向の中心とのずれを指す。
コントローラ４４は、コンピュータを含む装置であり、コンピュータは、上述したように、ＣＰＵ、メモリ、及びストレージを有する。コントローラ４４は、磁気テープドライブ１０の全体を制御する。
コントローラ４４は、モータ４２を制御することで、ずれ量に応じた動力を移動機構４０に付与する。移動機構４０は、モータ４２から付与された動力に応じて読取ヘッド１６をテープ幅方向に変動させ、読取ヘッド１６の位置を正常な位置に調整する。ここで、読取ヘッド１６についての「正常な位置」とは、例えば、単一トラックのテープ幅方向の中心と読取素子１６Ａのテープ幅方向の中心とのずれが“０”になる位置を指す。
ずれ量は、例えば、第１距離に対する第２距離の割合に基づいて算出される。第２距離とは、例えば、１つのサーボパターン３２内において最下流側の第１斜線３２Ａ（図２参照）と最下流側の第２斜線３２Ｂ（図２参照）とがサーボ素子３６Ａによって読み取られることで得た結果から算出された距離を指す。第１距離とは、例えば、隣接するサーボパターン３２のうちの一方のサーボパターン３２内の最下流側の第２斜線３２Ｂと他方のサーボパターン３２内の最下流側の第２斜線３２Ｂとがサーボ素子３６Ａによって読み取られることで得た結果から算出された距離を指す。
具体的には、例えば、次の数式（１）を用いてずれ量が算出される。数式（１）の「斜線の角度α」としては、上述の第１既定角度と第２既定角度とが適用される。第１既定角度は、第１斜線３２Ａのテープ幅方向に沿う直線と成す角度であり、第２既定角度は、第２斜線３２Ｂのテープ幅方向に沿う直線と成す角度である。換言すると、第１既定角度は、第１斜線３２Ａがテープ幅方向に沿う直線に対して、図中の正面視時計回りの方向に成す角度であり、第２既定角度は、“１８０度－第１既定角度”である。

一例として図５に示すように、制御装置１８は、信号処理装置５０を備えている。信号処理装置５０は、単一トラックから読取素子１６Ａによって読み取られたデータであるアナログの再生信号（以下、「アナログ再生信号」とも称する）に対して信号処理を施す。
信号処理装置５０は、複数の素子別信号処理装置５０Ａを備えている。素子別信号処理装置５０Ａは、複数の読取素子１６Ａの各々に対して１つずつ設けられている。素子別信号処理装置５０Ａは、増幅器５２、Ａ／Ｄ変換器５４、ＬＰＦ５６、位相同期回路５８、等化器６０、及び復号器６２を備えている。
読取素子１６Ａは、増幅器５２及びＡ／Ｄ変換器５４を介してＬＰＦ５６に接続されている。ＬＰＦ５６は、位相同期回路５８を介して等化器６０に接続されている。等化器６０は、復号器６２に接続されている。復号器６２は、位相同期回路５８に接続されている。制御装置１８の外部にはコンピュータ６４が設けられており、復号器６２は、コンピュータ６４に接続されている。
読取素子１６Ａは、アナログ再生信号を増幅器５２に出力する。すなわち、読取素子１６Ａによって単一トラックから読み取られて得られたアナログ再生信号がリアルタイムで信号処理装置５０に入力される。なお、アナログ再生信号は、本開示の技術に係る「読取結果」の一例である。
増幅器５２は、入力されたアナログ再生信号を増幅し、増幅したアナログ再生信号をＡ／Ｄ変換器５４に出力する。Ａ／Ｄ変換器５４は、本開示の技術に係る「処理回路」の一例である。Ａ／Ｄ変換器５４は、入力されたアナログ再生信号をデジタル化することで、デジタル信号に変換する。Ａ／Ｄ変換器５４によって得られたデジタル信号は、ＬＰＦ５６に入力される。ＬＰＦ５６は、リアルタイム再生信号を生成して位相同期回路５８に出力する。リアルタイム再生信号とは、ＬＰＦ５６に入力されたデジタル信号に対して、ＬＰＦ５６によって高周波成分が除去されることで得られた信号を指す。
ところで、磁気テープＭＴの変形、磁気テープＭＴ及び／又は読取ヘッド１６等に与えられる急峻な振動、及び磁気テープＭＴの走行時のジッタ等に起因して、リアルタイム再生信号に走行方向の位相のずれが生じる場合がある。
そこで、位相同期回路５８は、ＬＰＦ５６から入力されたリアルタイム再生信号に対して位相同期処理を行う。位相同期処理とは、リアルタイム再生信号の走行方向についての位相のずれを、復号器６２での復号結果に基づいて許容可能な一定誤差範囲内に収める処理を指す。
位相同期回路５８には、過去のリアルタイム再生信号（例えば、数ビット分だけ過去のリアルタイム再生信号）の復号器６２での復号結果（例えば、後述の復号信号）がフィードバックされる。そして、位相同期回路５８は、フィードバックされた復号結果から、過去に生じていた位相のずれを特定し、特定した位相のずれを現在に至る数ビット分の遅延を経て修正する。このように、位相同期回路５８では、フィードバックと数ビットの遅延を経た修正とが繰り返されることによって、位相のずれが、許容可能な一定誤差範囲内に維持される。
なお、ここでは、復号器６２の復号結果を利用した位相同期処理が位相同期回路５８によって実行される形態例を挙げているが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、磁気テープＭＴ及び／又は読取素子１６Ａ等に与えられる急峻な振動及び／又はジッタ等に起因して走行方向に生じる微小なずれ等によってずれる位相を、制御装置１８に対して予め定められた基準クロック（以下、単に「基準クロック」と称する）の位相に同期させる処理が行われるようにしてもよい。
等化器６０は、リアルタイム再生信号の波形等化を行う。すなわち、等化器６０は、位相同期回路５８によって位相同期処理が行われたリアルタイム再生信号に対して波形等化処理を施す。等化器６０によってリアルタイム再生信号に対して波形等化処理が施されることで得られた波形等化処理後再生信号は、復号器６２に出力される。
復号器６２は、等化器６０から入力された波形等化処理後再生信号を復号し、復号して得た復号信号（例えば、“０”及び“１”の何れかを示す信号）を位相同期回路５８及びコンピュータ６４に出力する。コンピュータ６４は、復号器６２から入力された復号信号に対して各種処理を施す。
ところで、単一トラックには、走行方向に沿って予め定められた記録パターンで、ビット単位でデータが記録されている。近年、磁気テープＭＴに対して記録されるデータの高密度化に伴うビット間隔（例えば、磁気テープＭＴに対して、走行方向に沿って１ビット単位でデータが記録されている位置の間隔）の狭小化、及び、データの転送レートの高速化に起因して、波形等化後再生信号に生じる歪が増大している。
ビット間隔が狭くなるほど、隣接するビット記録位置から、データの記録時に漏れ出る磁界と、記録ヘッドによって生成される磁界とが干渉し、磁気テープＭＴに対して、本来記録されるべきビット記録位置からずれた位置にデータが記録されてしまうことがある。
また、一例として図６に示すように、磁気テープＭＴに対する１ビット分の記録パターンのデータの記録時に記録ヘッドに供給される電流（図６に示す例では、「記録電流」）は、立ち上がりに一定の時間を要し、また、記録電流により生成される磁界は、立ち下がり時間が立ち上がり時間よりも長い。磁界の立ち下がり時間が磁界の立ち上がり時間よりも長くなるほど、磁気テープＭＴ上での磁化の反転位置に非対称性が生じ、結果として、磁気テープＭＴに対して、本来記録されるべきビット記録位置からずれた位置にデータが記録されてしまう。
一方、波形等化後再生信号が歪むのは、磁気テープＭＴに対するデータの記録時だけが原因でなく、磁気テープドライブ１０の特性にも原因がある。磁気テープドライブ１０の特性としては、読取ヘッド１６の特性（例えば、磁気抵抗素子の非線形性）、磁気テープＭＴの特性、磁気テープＭＴの走行速度の特性、及びＡ／Ｄ変換器５４の特性等が挙げられる。
波形等化後再生信号が歪むのが、磁気テープＭＴに対するデータの記録時だけが原因であれば、記録時の条件を調整することで対応することが可能であるが、記録時の条件を調整しただけでは、磁気テープドライブ１０の特性に起因する歪を軽減することが困難である。また、記録時の条件の調整は、良好な磁気テープドライブ１０によって磁気テープＭＴからデータが読み取られる場合に過調整となり、むしろ、歪が大きくなってしまう虞がある。特に、磁気テープＭＴのような可換媒体に対して、データの記録と読取とを別体のヘッドで行う場合に大きな問題になり得る。なぜならば、磁気テープＭＴに対するデータの記録時とデータの読取時とでは、波形等化後再生信号に対して歪が生じる原因が異なるからである。なお、線形的に生じる歪、すなわち、定常的な歪に対しては、ＦＩＲフィルタが有効に働くが、磁気テープＭＴからデータの読み取りが行われる環境下の条件に応じて波形等化後再生信号に非線形的に生じる歪、すなわち、非定常的な歪（以下、「非線形歪」又は「非線形ノイズ」とも称する）に対しては、線形的に生じる歪に比べ、ＦＩＲフィルタは有効に働かない。
そこで、磁気テープドライブ１０では、等化器６０が、非線形歪を軽減する学習が行われた非線形フィルタを用いて、リアルタイム再生信号の波形等化を行う。非線形フィルタとしては、学習が行われたニューラルネットワークを有するフィルタが挙げられる。学習が行われたニューラルネットワークとしては、例えば、図１５に示す学習済みモデル８２が挙げられる。
一例として図７に示すように、等化器６０は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例であり、ＣＰＵ７０、メモリ７２、及びストレージ７４を備えている。なお、ＣＰＵ７０、メモリ７２、及びストレージ７４は、上述したコントローラ４４に含まれるコンピュータが有するＣＰＵ、メモリ、及びストレージと同様のハードウェア資源である。
ＣＰＵ７０は、内部メモリ７１を有する。ＣＰＵ７０、メモリ７２、及びストレージ７４は、バス７６に接続されている。なお、図７に示す例では、図示の都合上、バス７６として１本のバスが図示されているが、複数本のバスであってもよい。バス７６は、シリアルバスであってもよいし、データバス、アドレスバス、及びコントロールバス等を含むパラレルバスであってもよい。
信号処理装置５０は、入出力Ｉ／Ｆ７８を備えており、入出力Ｉ／Ｆ７８には、位相同期回路５８及び復号器６２が接続されている。入出力Ｉ／Ｆ７８は、バス７６に接続されており、入出力Ｉ／Ｆ７８は、ＣＰＵ７０と位相同期回路５８との間の各種情報の授受、及び、ＣＰＵ７０と復号器６２との各種情報の授受を司る。
入出力Ｉ／Ｆ７８は、本開示の技術に係る「受信器」の一例であり、位相同期回路５８からリアルタイム再生信号を受信する。等化器６０は、入出力Ｉ／Ｆ７８によって受信されたリアルタイム再生信号の波形等化を行う。等化器６０によって、波形等化が行われることで得られた波形等化後再生信号は入出力Ｉ／Ｆ７８を介して復号器６２に出力される。
ストレージ７４には、波形等化実行プログラム８０及び学習済みモデル８２が記憶されている。波形等化実行プログラム８０は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。ＣＰＵ７０は、ストレージ７４から波形等化実行プログラム８０を読み出し、読み出した波形等化実行プログラム８０をメモリ７２上で実行する。ＣＰＵ７０によって波形等化実行プログラム８０が実行されることによって、後述の波形等化実行処理（図１７参照）が実現される。
ここで、学習済みモデル８２の作り方及び学習済みモデルの使い方について図８～図１５を参照しながら説明する。なお、図８～図１３には、ニューラルネットワーク１０８（図１１参照）を学習させる学習段階（以下、単に「学習段階」とも称する）の構成の一例が示されており、図１４及び図１５には、学習済みモデル８２を運用する運用段階（以下、単に「運用段階」とも称する）の構成の一例が示されている。
先ず、運用段階について図８～図１３を参照しながら説明する。学習済みモデル８２は、ニューラルネットワーク１０８（図１１参照）を学習させることによって生成される。一例として図８に示すように、ニューラルネットワーク１０８に対する学習は、コンピュータ９０によって実現される。コンピュータ９０は、ＣＰＵ９２、メモリ９４、ストレージ９６、入出力Ｉ／Ｆ９８、及びバス１００を備えており、ＣＰＵ９２、メモリ９４、ストレージ９６、及び入出力Ｉ／Ｆ９８は、バス１００に接続されている。ＣＰＵ９２は、内部メモリ９３を有する。なお、ＣＰＵ９２、メモリ９４、及びストレージ９６は、上述したＣＰＵ７０、メモリ７２、及びストレージ７４と同様のハードウェア資源である。
入出力Ｉ／Ｆ９８には、テスト再生信号供給装置１０２及びＵＩ系装置１０４が接続されている。入出力Ｉ／Ｆ９８は、ＣＰＵ９２とテスト再生信号供給装置１０２との間の各種情報、及び、ＣＰＵ９２とＵＩ系装置１０４との間の各種情報の授受を司る。
テスト再生信号供給装置１０２は、例えば、上述したＣＰＵ、メモリ、及びストレージと同様のハードウェア資源を有するコンピュータであり、テスト再生信号をコンピュータ９０に供給する。テスト再生信号は、入出力Ｉ／Ｆ９８を介してＣＰＵ９２によって取得される。詳しくは後述するが、テスト再生信号は、磁気テープＭＴからデータの読み取りが行われる様々な環境下における各種条件で、磁気テープＭＴからデータの読み取りが行われることによって得られた再生信号である。
ＵＩ系装置１０４は、ディスプレイ及び受付デバイスを備えている。ディスプレイは、ＣＰＵ９２の制御下で画像等の各種情報を表示する。受付デバイスは、キーボード、マウス、及びタッチパネル等を有しており、コンピュータ９０のユーザ等からの指示を受け付ける。ＣＰＵ９２は、受付デバイスによって受け付けられた指示に従って動作する。
ストレージ９６には、学習実行プログラム１０６、ニューラルネットワーク１０８、及び教師データ１１０が記憶されている。
一例として図９に示すように、ＣＰＵ９２は、ストレージ９６から学習実行プログラム１０６を読み出し、読み出した学習実行プログラム１０６を実行することで、学習段階遅延格納部９２Ａ、学習段階演算部９２Ｂ、誤差算出部９２Ｃ、及び変数調整部９２Ｄとして動作する。
学習段階演算部９２Ｂは、テスト再生信号供給装置１０２からテスト再生信号を１ビットずつ取得し、取得した順にテスト再生信号を第１格納素子群（例えば、図８に示す内部メモリ９３内の複数の格納素子）に格納する。すなわち、学習段階演算部９２Ｂは、テスト再生信号供給装置１０２から１ビットずつテスト再生信号を取得する毎に、取得順に時系列で第１格納素子群に格納する。なお、第１格納素子群には、テスト再生信号がＦＩＦＯ方式で格納される。
学習段階演算部９２Ｂは、学習段階遅延格納部９２Ａによって時系列で格納されているテスト再生信号と、ストレージ９６内のニューラルネットワーク１０８とを用いた演算を行う。
誤差算出部９２Ｃは、学習段階演算部９２Ｂによる演算結果とストレージ９６内の教師データ１１０との誤差を算出する。ここで、教師データ１１０は、学習用磁気テープの長手方向（例えば、走行方向）に沿って予め定められた記録パターンで学習用磁気テープに記録されている既知データに関する理想的な再生信号を指す。なお、教師データ１１０は、本開示の技術に係る「既定の目標値」の一例である。また、誤差は、本開示の技術に係る「ずれ量」の一例である。
ニューラルネットワーク１０８は、結合荷重及びオフセット値（以下、「閾値」とも称する）等の複数の最適化変数（以下、「単に「最適化変数」とも称する）を有しており、誤差算出部９２Ｃによって算出された誤差が最小になるように最適化変数が調整されることによってニューラルネットワーク１０８が学習される。そこで、変数調整部９２Ｄは、誤差算出部９２Ｃによって算出された誤差が最小になるように最適化変数を調整する。
一例として図１０に示すように、テスト再生信号供給装置１０２は、磁気テープＭＴからデータの読み取りが行われる環境下の条件（以下、「読取環境条件」とも称する）毎にテスト再生信号を有する。図１０に示す例では、第１読取環境条件～第Ｎ読取環境条件が示されており、第１読取環境条件～第Ｎ読取環境条件の各々についてテスト再生信号が関連付けられている。なお、以下では、説明の便宜上、第１読取環境条件～第Ｎ読取環境条件を区別して説明する必要がない場合、単に「読取環境条件」と称する。
読取環境条件は、読取ヘッド条件、磁気テープ条件、走行速度条件、及びＡ／Ｄ変換器条件を含む条件である。
読取ヘッド条件とは、読取ヘッド１６の個体差に起因する条件を指す。読取ヘッド１６の個体差とは、例えば、読取ヘッド１６毎の読取素子１６Ａの特性（例えば、磁気抵抗素子の非線形性）の違いを指す。読取素子１６Ａ毎の特性の違いは、主に、読取素子１６Ａの製造上の誤差及び／又は読取素子１６Ａの経時劣化等によって生じる。読取素子１６Ａの経時劣化の程度を定量的に示す指標としては、例えば、読取ヘッド１６の使用回数、読取ヘッド１６を継続して使用している平均時間、及び、読取ヘッド１６が製造されてから特定の時点（例えば、現時点）に至るまでに時間等が挙げられる。
磁気テープ条件とは、磁気テープＭＴの個体差に起因する条件を指す。磁気テープＭＴの個体差とは、例えば、磁気テープＭＴ毎の特性の違いを指す。磁気テープＭＴ毎の特性の違いは、主に、ビット間隔の違い、磁気テープＭＴの素材の違い、磁気テープＭＴの製造上の誤差、及び／又は磁気テープＭＴの経時劣化等によって生じる。磁気テープＭＴの経時劣化の程度を定量的に示す指標としては、磁気テープＭＴの使用回数、磁気テープＭＴを継続して使用している平均時間、及び、磁気テープＭＴが製造されてから特定の時点（例えば、現時点）に至るまでに時間等が挙げられる。
走行速度条件とは、磁気テープＭＴが走行している速度に関する条件を指す。磁気テープＭＴが走行している速度の一例としては、３ｍ／ｓ（メートル／秒）、４ｍ／ｓ、及び５ｍ／ｓが挙げられる。なお、磁気テープＭＴが走行している速度は、磁気テープＭＴの全長にわたってデータの読み取りが行われる場合の平均速度であってもよいし、中央値速度であってもよいし、最頻度速度であってもよい。また、磁気テープＭＴの一部範囲のデータの読み取りが行われる場合の平均速度であってもよいし、中央値速度であってもよいし、最頻度速度であってもよい。
Ａ／Ｄ変換器条件とは、Ａ／Ｄ変換器５４の個体差に起因する条件を指す。Ａ／Ｄ変換器５４の個体差とは、例えば、Ａ／Ｄ変換器５４毎の特性の違いを指す。Ａ／Ｄ変換器５４毎の特性の違いは、主に、Ａ／Ｄ変換器５４の製造上の誤差及び／又はＡ／Ｄ変換器５４の経時劣化等によって生じる。Ａ／Ｄ変換器５４の経時劣化の程度を定量的に示す指標としては、例えば、Ａ／Ｄ変換器５４の使用回数、Ａ／Ｄ変換器５４を継続して使用している平均時間、及び、Ａ／Ｄ変換器５４が製造されてから特定の時点（例えば、現時点）に至るまでに時間等が挙げられる。
第１読取環境条件～第Ｎ読取環境条件は、互いに内容が異なる。すなわち、第１読取環境条件～第Ｎ読取環境条件では、読取ヘッド条件、磁気テープ条件、走行速度条件、及びＡ／Ｄ変換器条件の組み合わせが異なっており、読取環境条件毎に固有のテスト再生信号が関連付けられている。
テスト再生信号供給装置１０２は、第１読取環境条件～第Ｎ読取環境条件から選択された読取環境条件に関連付けられているテスト再生信号を学習段階遅延格納部９２Ａに供給する。なお、読取環境条件は、例えば、ＵＩ系装置１０４に対して与えられた指示に従って選択される。
一例として図１１に示すように、学習段階遅延格納部９２Ａは、上述の第１格納素子群として複数の格納素子９２Ａ１を有する。複数の格納素子９２Ａ１は、例えば、内部メモリ９３によって実現される。複数の格納素子９２Ａ１の各々は遅延素子であり、複数の格納素子９２Ａ１には、後述の既定時間（以下、「遅延時間」とも称する）ずつ遅延してテスト再生信号が入力される。複数の格納素子９２Ａ１は、テスト再生信号を時系列で格納する。すなわち、各格納素子９２Ａ１は、１ビット分のテスト再生信号が入力される毎に、テスト再生信号を１ビットずつ遅延して格納する。図１１に示す例では、複数の格納素子９２Ａ１が、直列に接続されており、テスト再生信号が１ビットずつ遅延して各格納素子９２Ａ１に格納される。複数の格納素子９２Ａ１には、テスト再生信号がＦＩＦＯ方式で格納され、終端の格納素子９２Ａ１（以下、「終端格納素子Ｅ１」とも称する）に格納されているテスト再生信号は、学習段階遅延格納部９２Ａに１ビット分の新たなテスト再生信号が入力されることに伴って格納素子９２Ａ１から消去される。
ニューラルネットワーク１０８は、複数の格納素子９２Ａ１に対応する複数の前段層ノード１０７Ａを有する前段層１０７と、複数の後段層ノード１０９Ａを有する後段層１０９と、を含む。複数の格納素子９２Ａ１の各々は、入力されたテスト再生信号を複数の前段層ノード１０７Ａのうちの対応する前段層ノード１０７Ａに出力する。複数の前段層ノード１０７Ａの各々は、複数の格納素子９２Ａ１のうちの対応する格納素子９２Ａ１から入力されたテスト再生信号を後段層１０９に出力する。後段層１０９は、複数の前段層ノード１０７Ａから入力されたテスト再生信号（図１１に示す例では、“ｘ”）と後段層結合荷重（図１１に示す例では、“ｗ”）との積和に基づいて得た合成値を活性化関数で変換する。そして、後段層１０９は、合成値を活性化関数で変換して得た変換値に基づく後段層値（図１１に示す例では、「ニューラルネットワーク信号」）を出力する。後段層１０９から出力される後段層値は、複数の格納素子９２Ａ１に格納されている複数のテスト再生信号のうち、最も先に入力されたテスト再生信号に関する信号、すなわち、終端格納素子Ｅ１に格納されているテスト再生信号に関する値である。ここで、後段層結合荷重は、変数調整部９２Ｄ（図９参照）によって調整される最適化変数の一種であり、後段層値と教師データ１１０との誤差を最小にする学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることによって定められる。
後段層値は、変換値と後段層結合荷重との積和と閾値（後述の数式（４）参照）とに基づく値である。変換値と後段層結合荷重との積和に対して用いられる閾値は、変換値と後段層結合荷重との積和を減ずる値である。変換値と後段層結合荷重との積和に対して用いられる閾値は、非線形歪を軽減する学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることによって定められる。なお、閾値は、本開示の技術に係る「第１変数」及び「第２変数」の一例である。
図１１に示す例では、前段層１０７の一例として、入力層１０８Ａが示されており、後段層１０９の一例として、中間層１０８Ｂ及び出力層１０８Ｃが示されている。入力層１０８Ａは、複数の入力層ノード１０８Ａ１を有する。中間層１０８Ｂは、複数の中間層ノード１０８Ｂ１を有する。出力層１０８Ｃは、出力層ノード１０８Ｃ１を有する。図１１に示す例では、複数の前段層ノード１０７Ａの一例として、Ｎ１個の入力層ノード１０８Ａ１が示されており、複数の後段層ノード１０９Ａの一例として、Ｎ２個の中間層ノード１０８Ｂ１、及びＮ３個の出力層ノード１０８Ｃ１が示されている。
複数の入力層ノード１０８Ａ１の各々は、複数の格納素子９２Ａ１のうちの対応する格納素子９２Ａ１から入力されたテスト再生信号を中間層１０８Ｂに出力する。複数の中間層ノード１０８Ｂ１は、複数の入力層ノード１０８Ａ１から入力されたテスト再生信号と中間層結合荷重との積和に基づいて、上述した合成値として得た中間層値を活性化関数（例えば、以下の数式（３）に示すシグモイド関数）で変換することで、上述した変換値を生成して出力層１０８Ｃに出力する。出力層１０８Ｃは、中間層１０８Ｂから入力された変換値と出力層結合荷重との積和に基づいて、上述した後段層値として得た出力層値を、ニューラルネットワーク信号として出力する。出力層１０８Ｃから出力されるニューラルネットワーク信号は、複数の格納素子９２Ａ１に格納されている複数のテスト再生信号のうち、最も先に入力されたテスト再生信号に関する信号、すなわち、終端格納素子Ｅ１に格納されているテスト再生信号に関する信号である。中間層結合荷重及び出力層結合荷重は、ニューラルネットワーク信号と教師データ１１０との誤差を最小にする学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることによって定められる。
また、中間層値は、テスト再生信号と中間層結合荷重との積和と閾値（後述の数式（４）参照）とに基づく値である。テスト再生信号と中間層結合荷重との積和に対して用いられる閾値は、テスト再生信号と中間層結合荷重との積和を減じる値である。テスト再生信号と中間層結合荷重との積和に対して用いられる閾値は、非線形歪を軽減する学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることによって定められる。また、ニューラルネットワーク信号は、中間層１０８Ｂから入力された変換値と出力層結合荷重との積和と閾値（後述の数式（４）参照）とに基づく値である。変換値と出力層結合荷重との積和に対して用いられる閾値は、変換値と出力層結合荷重との積和を減じる値である。変換値と出力層結合荷重との積和に対して用いられる閾値は、非線形歪を軽減する学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることによって定められる。
上述したように、ニューラルネットワーク信号は、複数の格納素子９２Ａ１に格納されている複数のテスト再生信号のうち、最も先に入力されたテスト再生信号に関する信号である。すなわち、ニューラルネットワーク信号は、終端格納素子Ｅ１に格納されているテスト再生信号に関する信号である。なお、複数の格納素子９２Ａ１に格納されている複数のテスト再生信号のうち、最も先に入力されたテスト再生信号に関する信号は、本開示の技術に係る「複数の遅延素子に格納されている複数の再生信号のうち、最も先に入力された再生信号に関する値」の一例である。また、ニューラルネットワーク信号は、本開示の技術に係る「後段層値」の一例である。
ここで、以下の数式（２）～数式（８）において、“ｍ”を１～３の自然数とし、“ｋ”を１～Ｎｍの自然数とし、“ｊ”を１～Ｎｍ－１の自然数とした場合、上述の遅延時間は、以下の数式（２）によってされる。また、テスト再生信号、リアルタイム再生信号、後段層結合荷重、合成値、活性化関数、変換値、後段層値、中間層結合荷重、中間層値、出力層結合荷重、ニューラルネットワーク信号、及び波形等化後再生信号は、以下の数式（３）及び（４）に示す変数で表現される。なお、以下では、後段層結合荷重、中間層結合荷重、及び出力層結合荷重を区別して説明する必要がない場合、単に「結合荷重」と称する。また、結合荷重及び閾値は、上述した最適化変数の一例であり、ニューラルネットワーク１０８を最適化するために用いられる。


一例として図１２に示すように、学習段階演算部９２Ｂは、演算結果として、ニューラルネットワーク１０８の出力層１０８Ｃから誤差算出部９２Ｃにニューラルネットワーク信号を出力する。誤差算出部９２Ｃは、学習段階演算部９２Ｂによる演算結果、すなわち、ニューラルネットワーク１０８の出力層１０８Ｃから入力されたニューラルネットワーク信号と教師データ１１０との誤差を算出し、算出した誤差を変数調整部９２Ｄに出力する。ここで、誤差は、以下の数式（５）によって算出される。

変数調整部９２Ｄは、誤差算出部９２Ｃによって算出された誤差を最小にするように最適化変数を、誤差逆伝搬法を用いて調整する。そこで、変数調整部９２Ｄは、最適化変数を調整するために用いる調整値、すなわち、最適化変数の変化量を以下の数式（６）及び数式（７）に従って算出する。具体的には、数式（６）によって、結合荷重の調整値が算出され、数式（７）によって、閾値の調整値が算出される。
変数調整部９２Ｄは、数式（６）から算出した調整値を用いてニューラルネットワーク１０８の結合荷重を調整し、数式（７）から算出した調整値を用いてニューラルネットワーク１０８の閾値を調整することで、ニューラルネットワーク１０８を最適化する。ニューラルネットワーク１０８は、上述した読取環境条件毎に変数調整部９２Ｄによって最適化されることによって学習が行われる。そして、一例として図１３に示すように、読取環境条件毎に変数調整部９２Ｄによって最適化されたニューラルネットワーク１０８は、学習済みモデル８２として、学習段階演算部９２Ｂによって、読取環境条件毎にストレージ９６に記憶される。
次に、運用段階について図１４及び図１５を参照しながら説明する。
一例として図１４に示すように、ストレージ７４には、コンピュータ９０のストレージ９６から学習済みモデル８２が移行されて記憶されている。コンピュータ９０から等化器６０への学習済みモデル８２の移行は、例えば、コンピュータ９０が外部Ｉ／Ｆ２８（図１参照）に接続された状態で、ＵＩ系装置２６によって受け付けられた指示に従って実行される。具体的には、ＵＩ系装置２６によって受け付けられた指示に従って、コンピュータ９０のストレージ９６から学習済みモデル８２が選択され、選択された学習済みモデル８２が等化器６０のＣＰＵ７０によってストレージ７４に記憶される。
なお、ストレージ７４には、複数の学習済みモデル８２を統合した学習済みモデルが記憶され、ＣＰＵ７０によって使用されるようにしてもよい。ここで、複数の学習済みモデル８２を統合するとは、例えば、複数の学習済みモデル８２間の互いに対応する最適化変数を平均することで複数の学習済みモデル８２を合成することを指す。この場合、例えば、ＣＰＵ７０は、３ｍ／ｓに関する走行速度条件を含む読取環境条件の学習済みモデル８２と、４ｍ／ｓに関する走行速度条件を含む読取環境条件の学習済みモデル８２と、５ｍ／ｓに関する走行速度条件を含む読取環境条件の学習済みモデル８２とを統合することで、３ｍ／ｓ～５ｍ／ｓの走行速度に対応する学習済みモデルを生成してストレージ７４に対して記憶させるようにしてもよい。
ＣＰＵ７０は、ストレージ７４から波形等化実行プログラム８０を読み出し、読み出した波形等化実行プログラム８０を実行することで、運用段階遅延格納部７０Ａ及び運用段階演算部７０Ｂとして動作する。
運用段階遅延格納部７０Ａは、位相同期回路５８からリアルタイム再生信号を１ビットずつ取得し、取得した順にリアルタイム再生信号を第２格納素子群（例えば、図７に示す内部メモリ７１内の複数の格納素子）に格納する。すなわち、運用段階遅延格納部７０Ａは、位相同期回路５８から１ビットずつリアルタイム再生信号を取得する毎に、取得順に時系列で第２格納素子群に格納する。また、第２格納素子群には、リアルタイム再生信号がＦＩＦＯ方式で格納される。運用段階演算部７０Ｂは、運用段階遅延格納部７０Ａによって時系列で格納されているリアルタイム再生信号と、ストレージ７４内の学習済みモデル８２とを用いた演算を行う。
一例として図１５に示すように、運用段階遅延格納部７０Ａは、上述の第２格納素子群として複数の格納素子７０Ａ１を有する。複数の格納素子７０Ａ１は、例えば、内部メモリ７１によって実現される。複数の格納素子７０Ａ１の各々は遅延素子であり、複数の格納素子７０Ａ１には、上述した遅延時間ずつ遅延してリアルタイム再生信号が入力される。複数の格納素子７０Ａ１は、リアルタイム再生信号を時系列で格納する。すなわち、各格納素子７０Ａ１は、１ビット分のリアルタイム再生信号が入力される毎に、リアルタイム再生信号を１ビットずつ遅延して格納する。図１５に示す例では、複数の格納素子７０Ａ１が、直列に接続されており、リアルタイム再生信号が１ビットずつ遅延して各格納素子７０Ａ１に格納される。複数の格納素子７０Ａ１には、リアルタイム再生信号がＦＩＦＯ方式で格納され、終端の格納素子７０Ａ１（以下、「終端格納素子Ｅ２」とも称する）に格納されているリアルタイム再生信号は、運用段階遅延格納部７０Ａに１ビット分の新たなリアルタイム再生信号が入力されることに伴って格納素子７０Ａ１から消去される。
学習済みモデル８２は、複数の格納素子７０Ａ１に対応する複数の前段層ノード１０７Ａを有する前段層１０７と、複数の後段層ノード１０９Ａを有する後段層１０９と、を含む。複数の格納素子７０Ａ１の各々は、入力されたリアルタイム再生信号を複数の前段層ノード１０７Ａのうちの対応する前段層ノード１０７Ａに出力する。複数の前段層ノード１０７Ａの各々は、複数の格納素子７０Ａ１のうちの対応する格納素子７０Ａ１から入力されたリアルタイム再生信号を後段層１０９に出力する。後段層１０９は、複数の前段層ノード１０７Ａから入力されたリアルタイム再生信号（図１５に示す例では、“ｘ”）と後段層結合荷重（図１５に示す例では、“ｗ”）との積和に基づいて得た合成値を活性化関数で変換する。そして、後段層１０９は、合成値を活性化関数で変換して得た変換値に基づく後段層値（図１５に示す例では、「波形等化後再生信号」）を出力する。後段層１０９から出力される後段層値は、終端格納素子Ｅ２に格納されているリアルタイム再生信号に関する値である。
図１５に示す例では、前段層１０７の一例として、入力層１０８Ａが示されており、後段層１０９の一例として、中間層１０８Ｂ及び出力層１０８Ｃが示されている。入力層１０８Ａは、複数の入力層ノード１０８Ａ１を有する。中間層１０８Ｂは、複数の中間層ノード１０８Ｂ１を有する。出力層１０８Ｃは、出力層ノード１０８Ｃ１を有する。図１５に示す例では、複数の前段層ノード１０７Ａの一例として、Ｎ１個の入力層ノード１０８Ａ１が示されており、複数の後段層ノード１０９Ａの一例として、Ｎ２個の中間層ノード１０８Ｂ１、及びＮ３個の出力層ノード１０８Ｃ１が示されている。
複数の入力層ノード１０８Ａ１の各々は、複数の格納素子７０Ａ１のうちの対応する格納素子７０Ａ１から入力されたリアルタイム再生信号を中間層１０８Ｂに出力する。複数の中間層ノード１０８Ｂ１は、複数の入力層ノード１０８Ａ１から入力されたリアルタイム再生信号と中間層結合荷重との積和に基づいて、上述した合成値として得た中間層値を活性化関数（例えば、数式（３）に示すシグモイド関数）で変換することで、上述した変換値を生成して出力層１０８Ｃに出力する。ここで、中間層値は、リアルタイム再生信号と中間層結合荷重との積和と閾値（数式（４）参照）とに基づく値である。具体的に説明すると、中間層値は、数式（４）に示すように、リアルタイム再生信号と中間層結合荷重との積和から閾値を減じた値である。出力層１０８Ｃは、中間層１０８Ｂから入力された変換値と出力層結合荷重との積和に基づいて、上述した後段層値として得た出力層値を、波形等化後再生信号として出力する。
出力層１０８Ｃから出力される波形等化後再生信号は、複数の格納素子７０Ａ１に格納されている複数のリアルタイム再生信号のうち、最も先に入力されたリアルタイム再生信号、すなわち、終端格納素子Ｅ２に格納されているリアルタイ再生信号に関する信号である。なお、複数の格納素子７０Ａ１に格納されている複数のリアルタイム再生信号のうち、最も先に入力されたリアルタイム再生信号に関する信号は、本開示の技術に係る「複数の遅延素子に格納されている複数の再生信号のうち、最も先に入力された再生信号に関する値」の一例である。また、波形等化後再生信号は、本開示の技術に係る「後段層値」の一例である。
また、波形等化後再生信号は、中間層１０８Ｂから入力された変換値と出力層結合荷重との積和と閾値（数式（４）参照）とに基づく値である。変換値と出力層結合荷重との積和に対して用いられる閾値は、変換値と出力層結合荷重との積和を減じる値である（数式（４）参照）。
次に、磁気テープドライブ１０の作用について説明する。
先ず、コンピュータ９０のＣＰＵ９２によって実行される学習実行処理について図１６を参照しながら説明する。学習実行処理は、学習実行処理の実行を開始する指示がＵＩ系装置１０４（図８参照）によって受け付けられた場合に、コンピュータ９０のＣＰＵ９２によって学習実行プログラム１０６に従って実行される。なお、以下では、説明の便宜上、テスト再生信号供給装置１０２から学習段階遅延格納部９２Ａにテスト再生信号が１ビット分ずつ供給されることを前提として説明する（図９～図１２参照）。
図１６に示す学習実行処理では、先ず、ステップＳＴ１０で、学習段階遅延格納部９２Ａは、テスト再生信号供給装置１０２から１ビット分のテスト再生信号を取得し、その後、学習実行処理はステップＳＴ１２へ移行する。
ステップＳＴ１２で、学習段階遅延格納部９２Ａは、ステップＳＴ１０で取得したテスト再生信号をＦＩＦＯ方式で且つ時系列で複数の格納素子９２Ａ１に格納し、その後、学習実行処理はステップＳＴ１４へ移行する。
ステップＳＴ１４で、学習段階遅延格納部９２Ａは、全ての格納素子９２Ａ１にテスト再生信号が格納されているか否かを判定する。ステップＳＴ１４において、全ての格納素子９２Ａ１にテスト再生信号が格納されていない場合は、判定が否定されて、学習実行処理はステップＳＴ１０へ移行する。ステップＳＴ１４において、全ての格納素子９２Ａ１にテスト再生信号が格納されている場合は、判定が肯定されて、学習実行処理はステップＳＴ１６へ移行する。
ステップＳＴ１６で、学習段階演算部９２Ｂは、学習段階遅延格納部９２Ａによって複数の格納素子９２Ａ１に時系列で格納されたテスト再生信号とストレージ９６内のニューラルネットワーク１０８とを用いた演算を行い、その後、学習実行処理はステップＳＴ１８へ移行する。
ステップＳＴ１８で、誤差算出部９２Ｃは、学習段階演算部９２Ｂからニューラルネットワーク信号が出力されたか否かを判定する。ステップＳＴ１８において、学習段階演算部９２Ｂからニューラルネットワーク信号が出力されていない場合は、判定が否定されて、ステップＳＴ１８の判定が再び行われる。ステップＳＴ１８において、学習段階演算部９２Ｂからニューラルネットワーク信号が出力された場合は、判定が肯定されて、学習実行処理はステップＳＴ２０へ移行する。
ステップＳＴ２０で、誤差算出部９２Ｃは、学習段階演算部９２Ｂから入力されたニューラルネットワーク信号とストレージ９６内の教師データ１１０との誤差を算出し、その後、学習実行処理はステップＳＴ２２へ移行する。
ステップＳＴ２２で、変数調整部９２Ｄは、ステップＳＴ２０で算出された誤差が既定範囲内であるか否かを判定する。ここで、既定範囲とは、本開示の技術が属する技術分野で一般的に許容される範囲を指す。既定範囲は、固定値であってもよいし、与えられた条件（例えば、ＵＩ系装置１０４によって受け付けられた指示の内容）に応じて変更される可変値であってもよい。ステップＳＴ２２において、ステップＳＴ２０で算出された誤差が既定範囲内の場合は、判定が肯定されて、学習実行処理はステップＳＴ２８へ移行する。ステップＳＴ２２において、ステップＳＴ２０で算出された誤差が既定範囲外の場合は、判定が否定されて、学習実行処理はステップＳＴ２４へ移行する。
ステップＳＴ２４で、変数調整部９２Ｄは、ステップＳＴ２０で算出された誤差を最小にするように最適化変数を調整する調整値を算出し、その後、学習実行処理はステップＳＴ２６へ移行する。
ステップＳＴ２６で、変数調整部９２Ｄは、ステップＳＴ２８で算出した調整値を用いて結合荷重等の最適化変数を調整し、その後、学習実行処理はステップＳＴ１０へ移行する。
ステップＳＴ２８で、学習段階演算部９２Ｂは、ステップＳＴ１６の演算で用いた最新のニューラルネットワーク１０８を学習済みモデル８２としてストレージ９６に対して記憶させ、その後、学習実行処理が終了する。
次に、等化器６０のＣＰＵ７０によって実行される波形等化実行処理について図１７を参照しながら説明する。図１７に示す波形等化実行処理は、波形等化実行処理の実行を開始する指示がＵＩ系装置２６（図１参照）によって受け付けられた場合に、等化器６０のＣＰＵ７０によって波形等化実行プログラム８０に従って実行される。
なお、図１７に示す波形等化実行処理の流れは、本開示の技術に係る「信号処理装置の処理方法」及び「磁気テープ読取装置の動作方法」の一例である。また、以下では、説明の便宜上、位相同期回路５８から運用段階遅延格納部７０Ａにリアルタイム再生信号が１ビット分ずつ供給されることを前提として説明する（図１４及び図１５参照）。また、以下では、説明の便宜上、等化器６０のストレージ７４に、学習実行処理が実行されることによって得られた学習済みモデル８２が既に記憶されていることを前提として説明する。
図１７に示す波形等化実行処理では、先ず、ステップＳＴ５０で、運用段階遅延格納部７０Ａは、位相同期回路５８から１ビット分のリアルタイム再生信号を取得し、その後、波形等化実行処理はステップＳＴ５２へ移行する。
ステップＳＴ５２で、運用段階遅延格納部７０Ａは、ステップＳＴ５０で取得したリアルタイム再生信号をＦＩＦＯ方式で且つ時系列で複数の格納素子７０Ａ１に格納し、その後、波形等化実行処理はステップＳＴ５４へ移行する。
ステップＳＴ５４で、運用段階遅延格納部７０Ａは、全ての格納素子７０Ａ１にリアルタイム再生信号が格納されているか否かを判定する。ステップＳＴ５４において、全ての格納素子７０Ａ１にリアルタイム再生信号が格納されていない場合は、判定が否定されて、波形等化実行処理はステップＳＴ５０へ移行する。ステップＳＴ５４において、全ての格納素子７０Ａ１にリアルタイム再生信号が格納されている場合は、判定が肯定されて、波形等化実行処理はステップＳＴ５６へ移行する。
ステップＳＴ５６で、運用段階演算部７０Ｂは、運用段階遅延格納部７０Ａによって複数の格納素子７０Ａ１に時系列で格納されたリアルタイム再生信号とストレージ７４内の学習済みモデル８２とを用いた演算を行うことで、終端格納素子Ｅ２に格納されているリアルタイム再生信号に関する波形等化後再生信号を生成し、その後、波形等化実行処理はステップＳＴ５８へ移行する。
ステップＳＴ５８で、運用段階演算部７０Ｂは、ステップＳＴ５６で生成した波形等化後再生信号を復号器６２に出力し、その後、波形等化実行処理が終了する。
ところで、一般的に、リアルタイム再生信号に対する波形等化の方式として、従来既知の線形フィルタを用いた波形等化方式が知られている。線形フィルタとしてはＦＩＲフィルタが知られている。図１８には、ＦＩＲ等化方式によりリアルタイム再生信号の波形等化が行われることで得られた信号のＳＮＲ（以下、「ＦＩＲ等化方式ＳＮＲ」とも称する）と、ニューラルネットワーク等化方式によりリアルタイム再生信号の波形等化が行われることで得られた信号のＳＮＲ（以下、「ニューラルネットワーク等化方式ＳＮＲ」とも称する）とを比較した結果の一例が示されている。ここで、ＦＩＲ等化方式とは、従来既知のＦＩＲフィルタを用いた波形等化方式を指す。また、ニューラルネットワーク等化方式とは、本開示の技術に係るニューラルネットワーク１０８に対して、非線形歪を軽減する学習が行われることによって得られた学習済みモデル８２を用いた波形等化方式（例えば、図１７に示す波形等化実行処理を用いた波形等化方式）を指す。なお、図１８に示すグラフにおいて、横軸は磁気テープＭＴの走行速度であり、縦軸はＳＮＲである。
一例として図１８に示すように、ＦＩＲ等化方式ＳＮＲ及びニューラルネットワーク等化方式ＳＮＲは共に、磁気テープＭＴの走行速度が大きくなるに従って低下する。しかし、磁気テープＭＴの走行速度に関わらず、ニューラルネットワーク等化方式ＳＮＲは、ＦＩＲ等化方式ＳＮＲよりも、高い。また、図１８に示す例では、磁気テープＭＴの走行速度が大きくなるほど、ＦＩＲ等化方式ＳＮＲに対するニューラルネットワーク等化方式ＳＮＲの割合が大きい。つまり、図１８に示す例からは、ＦＩＲ等化方式によりリアルタイム再生信号の波形等化が行われるよりも、ニューラルネットワーク等化方式によりリアルタイム再生信号の波形等化が行われる方が、ＳＮＲの向上に寄与していることが読み取ることができる。
また、図１９には、磁気テープＭＴの走行速度が６ｍ／ｓの場合、４ｍ／ｓの場合、及び２ｍ／ｓの場合のＦＩＲフィルタを用いた波形等化処理がリアルタイム再生信号に対して行われることで生じるノイズと、磁気テープＭＴの走行速度が６ｍ／ｓの場合、４ｍ／ｓの場合、及び２ｍ／ｓの場合の本開示の技術による波形等化処理（例えば、図１７に示す波形等化実行処理）がリアルタイム再生信号に対して行われることで生じるノイズとを比較した結果の一例が示されている。なお、図１９に示すグラフにおいて、横軸は、磁気テープＭＴの長尺方向の位置であり、縦軸は位相同期回路５８から出力されるリアルタイム再生信号の信号値である。
一例として図１９に示すように、ＦＩＲフィルタを用いた波形等化処理では、磁気テープＭＴの走行速度に関わらず、磁気テープＭＴに記録されているデータの特定の並び方、すなわち、特定の記録パターンに依存性がある非線形ノイズが生じる。これに対し、本開示の技術による波形等化処理では、ＦＩＲフィルタを用いた波形等化処理に比べ、特定の記録パターンに依存性がある非線形ノイズが低減される。
以上説明したように、磁気テープドライブ１０では、等化器６０によってリアルタイム再生信号の波形等化が行われる。波形等化は、読取環境条件（図１０参照）に応じて生じる非線形歪を軽減する学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることで得られた学習済みモデル８２を用いて行われる。従って、本構成によれば、線形フィルタを用いてリアルタイム再生信号の波形等化が行われる場合に比べ、リアルタイム再生信号に生じる非線形歪を軽減することができる。また、本第１実施形態では、図５に示すように、複数の読取素子１６Ａの各々に対して素子別信号処理装置５０Ａが設けられているので、各読取素子１６Ａに対して等化器６０による再生信号系列の波形等化が行われる。従って、本構成によれば、線形フィルタを用いて複数の再生信号系列の波形等化が行われる場合に比べ、複数の再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減することができる。
また、磁気テープドライブ１０では、読取ヘッド条件に応じて生じる非線形歪を軽減する学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることで得られた学習済みモデル８２を用いて波形等化が行われる。従って、本構成によれば、線形フィルタを用いてリアルタイム再生信号の波形等化が行われる場合に比べ、読取ヘッド１６の個体差が原因でリアルタイム再生信号に生じる非線形歪を軽減することができる。
また、磁気テープドライブ１０では、磁気テープ条件に応じて生じる非線形歪を軽減する学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることで得られた学習済みモデル８２を用いて波形等化が行われる。従って、本構成によれば、線形フィルタを用いてリアルタイム再生信号の波形等化が行われる場合に比べ、磁気テープＭＴの個体差が原因でリアルタイム再生信号に生じる非線形歪を軽減することができる。
また、磁気テープドライブ１０では、走行速度条件に応じて生じる非線形歪を軽減する学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることで得られた学習済みモデル８２を用いて波形等化が行われる。従って、本構成によれば、線形フィルタを用いてリアルタイム再生信号の波形等化が行われる場合に比べ、磁気テープＭＴの走行速度が原因でリアルタイム再生信号に生じる非線形歪を軽減することができる。
また、磁気テープドライブ１０では、Ａ／Ｄ変換器条件に応じて生じる非線形歪を軽減する学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることで得られた学習済みモデル８２を用いて波形等化が行われる。従って、本構成によれば、線形フィルタを用いてリアルタイム再生信号の波形等化が行われる場合に比べ、Ａ／Ｄ変換器５４の個体差が原因でリアルタイム再生信号に生じる非線形歪を軽減することができる。
また、磁気テープドライブ１０では、非線形歪を軽減する学習が行われた非線形フィルタとして学習済みモデル８２を用いて等化器６０によってリアルタイム再生信号の波形等化が行われる。従って、本構成によれば、線形フィルタを用いてリアルタイム再生信号の波形等化が行われる場合に比べ、リアルタイム再生信号に生じる非線形歪を軽減することができる。
また、磁気テープドライブ１０では、学習済みモデル８２が、前段層１０７及び後段層１０９を有する。前段層１０７は、複数の格納素子７０Ａ１に対応する複数の前段層ノードを有する。複数の格納素子７０Ａ１の各々は、入力されたリアルタイム再生信号を複数の前段層ノード１０７Ａのうちの対応する前段層ノード１０７Ａに出力する。複数の前段層ノード１０７Ａの各々は、複数の格納素子７０Ａ１のうちの対応する格納素子７０Ａ１から入力されたリアルタイム再生信号を後段層１０９に出力する。後段層１０９は、複数の前段層ノード１０７Ａから入力されたリアルタイム再生信号と後段層結合荷重との積和に基づいて得た合成値を活性化関数で変換する。後段層結合荷重は、非線形歪を軽減する学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることによって定められる。また、後段層１０９は、合成値を活性化関数で変換して得た変換値に基づく後段層値として波形等化後再生信号を出力する。従って、本構成によれば、線形フィルタを用いてリアルタイム再生信号の波形等化が行われる場合に比べ、リアルタイム再生信号に生じる非線形歪を軽減することができる。
また、磁気テープドライブ１０では、後段層値として、変換値と後段層結合荷重との積和から閾値を減じて得た値が採用されている。変換値と後段層結合荷重との積和に対して用いられる閾値は、非線形歪を軽減する学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることによって定められる。従って、本構成によれば、非線形歪を軽減する学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることによって定められた閾値を用いずに後段層値が定められる場合に比べ、リアルタイム再生信号に生じる非線形歪を高精度に軽減することができる。
また、磁気テープドライブ１０では、複数の格納素子７０Ａ１に、リアルタイム再生信号が遅延時間ずつ遅延して入力される。複数の格納素子７０Ａ１は、リアルタイム再生信号が遅延時間ずつ遅延して入力される複数の遅延素子であり、後段層値として後段層１０９から出力される波形等化後再生信号は、複数の格納素子７０Ａ１に格納されている複数のリアルタイム再生信号のうち、最も先に入力されたリアルタイム再生信号、すなわち、終端格納素子Ｅ２に格納されているリアルタム再生信号に関する値である。従って、本構成によれば、後段層１０９からリアルタイム再生信号に対応する波形等化後再生信号を、複数の格納素子７０Ａ１に入力されたリアルタイム再生信号順に得ることができる。
また、磁気テープドライブ１０では、学習済みモデル８２が、前段層１０７として入力層１０８Ａを有し、後段層１０９として中間層１０８Ｂ及び出力層１０８Ｃを有する。また、入力層１０８Ａは、複数の前段層ノード１０７Ａとして複数の入力層ノード１０８Ａ１を有する。中間層１０８Ｂは、複数の後段層ノード１０９Ａとして複数の中間層ノード１０８Ｂ１を有する。後段層１０９は、後段層ノード１０９Ａとして出力層ノード１０８Ｃ１を有する。複数の入力層ノード１０８Ａ１の各々は、複数の格納素子９２Ａ１のうちの対応する格納素子９２Ａ１から入力されたリアルタイム再生信号を中間層１０８Ｂに出力する。複数の中間層ノード１０８Ｂ１は、複数の入力層ノード１０８Ａ１から入力されたリアルタイム再生信号と中間層結合荷重との積和に基づいて合成値として得た中間層値を活性化関数で変換することで変換値を生成して出力層１０８Ｃに出力する。中間層結合荷重は、ニューラルネットワーク信号と教師データ１１０との誤差を最小にする学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることによって定められる。出力層１０８Ｃは、中間層１０８Ｂから入力された変換値と出力層結合荷重との積和に基づく出力層値として波形等化後再生信号を出力する。出力層結合荷重は、ニューラルネットワーク信号と教師データ１１０との誤差を最小にする学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることによって定められる。従って、本構成によれば、線形フィルタを用いてリアルタイム再生信号の波形等化が行われる場合に比べ、リアルタイム再生信号に生じる非線形歪を軽減することができる。
また、磁気テープドライブ１０では、中間層値として、リアルタイム再生信号と中間層結合荷重との積和から閾値を減じて得た値が採用されている。リアルタイム再生信号と中間層結合荷重との積和に対して用いられる閾値は、非線形歪を軽減する学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることによって定められる。従って、本構成によれば、非線形歪を軽減する学習がニューラルネットワーク１０８に対して行われることによって定められた閾値を用いずに中間層値が定められる場合に比べ、リアルタイム再生信号に生じる非線形歪を高精度に軽減することができる。
更に、磁気テープドライブ１０では、教師データ１１０は、学習用磁気テープの長手方向に沿って予め定められた記録パターンで学習用磁気テープに記録されている既知データに関する理想的な再生信号である。従って、本構成によれば、学習用磁気テープに予め定められた記録パターンで記録されている既知データとは無関係な教師データが用いられる場合に比べ、リアルタイム再生信号に生じる非線形歪を軽減することができる。
なお、上記第１実施形態では、教師データ１１０として、学習用磁気テープの長手方向に沿って予め定められた記録パターンで学習用磁気テープに記録されている既知データに関する理想的な再生信号（以下、「第１理想再生信号」とも称する）を例示したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、コンピュータシミュレーションによって導出された理想的な再生信号（以下、「第２理想再生信号」とも称する）であってもよい。また、第１理想再生信号と第２理想再生信号とを合成して得た信号を教師データ１１０として用いてもよい。ここで、第１理想再生信号と第２理想再生信号との合成とは、例えば、第１理想再生信号と第２理想再生信号との平均を指す。このように、教師データ１１０として、第２理想再生信号を用いてもよいし、第１理想再生信号と第２理想再生信号とを合成して用いてもよい。これにより、第１理想再生信号及び第２理想再生信号の何れにも無関係な教師データが用いられる場合に比べ、リアルタイム再生信号に生じる非線形歪を高精度に軽減することができる。
また、上記第１実施形態では、ニューラルネットワーク１０８及び学習済みモデル８２の各々が、入力層１０８Ａ、中間層１０８Ｂ、及び出力層１０８Ｃの３層からなる形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、学習段階では、図２０に示すように、ニューラルネットワーク１０８に代えて、ニューラルネットワーク２０８を適用し、運用段階では、図２１に示すように、学習済みモデル８２に代えて、学習済みモデル１８２を適用する。ニューラルネットワーク２０８及び学習済みモデル１８２の各々は、入力層１０８Ａと出力層１０８Ｃとの２層からなる。このように構成されたニューラルネットワーク２０８及び学習済みモデル１８２を用いてリアルタイム再生信号の波形等化が行われる場合であっても、上記第１実施形態と同様に、線形フィルタを用いてリアルタイム再生信号の波形等化が行われる場合に比べ、リアルタイム再生信号に生じる非線形歪を軽減することができる。
また、上記第１実施形態では、中間層１０８Ｂが単層の場合について説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、学習段階では、図２２に示すように、ニューラルネットワーク１０８に代えて、複数の中間層１０８Ｂを有するニューラルネットワーク３０８を適用し、運用段階では、図２３に示すように、学習済みモデル８２に代えて、複数の中間層１０８Ｂを有する学習済みモデル２８２を適用する。中間層１０８Ｂの層数は、入力層１０８Ａに含まれるノード数及び出力層１０８Ｃに含まれるノード数に応じて定められるようにすればよい。
また、上記第１実施形態では、出力層１０８Ｃは、終端格納素子Ｅ２（図１５参照）に格納されているリアルタイム再生信号のみに関する波形等化後再生信号を出力する形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、出力層１０８Ｃは、複数の出力層ノード１０８Ｃ１（例えば、入力層ノード１０８Ａ１と同数の出力層ノード１０８Ｃ１）を有していてもよい。この場合、例えば、リアルタイム再生信号を２次元状の画像に見立てた２次元リアルタイム再生信号が複数の入力層ノード１０８Ａ１に入力され、畳み込み層及びプーリング層を有する畳み込みニューラルネットワークを用いて複数の出力層ノード１０８Ｃ１から２次元状の画像に見立てた波形等化後再生信号が出力されるようにしてもよい。
また、上記第１実施形態では、読取環境条件として、読取ヘッド条件、磁気テープ条件、走行速度条件、及びＡ／Ｄ変換器条件の組み合わせを例示したが、本開示の技術はこれに限定されず、読取環境条件は、読取ヘッド条件、磁気テープ条件、走行速度条件、及びＡ／Ｄ変換器条件のうちの少なくとも１つであればよい。
また、読取環境条件は、読取ヘッド条件、磁気テープ条件、走行速度条件、及びＡ／Ｄ変換器条件のうちの少なくとも１つに限定される必要はなく、これらの条件に代えて、又は、これらの条件のうちの少なくとも１つと共に、他の条件を適用してもよい。他の条件としては、例えば、走行速度及びビット間隔に応じて定まる記録パターンの個体差（種類）に起因する条件が挙げられる。また、他の条件としては、例えば、信号処理装置５０に含まれる増幅器５２、ＬＰＦ５６、位相同期回路５８、及び復号器６２等の波形等化に影響を及ぼす複数の処理回路（以下、単に「処理回路」と称する）のうちの少なくとも１つの個体差に起因する条件（以下、「処理回路条件」と称する）も挙げられる。処理回路条件とは、処理回路の個体差に起因する条件を指す。処理回路の個体差とは、例えば、処理回路毎の特性の違いを指す。処理回路毎の特性の違いは、主に、処理回路の製造上の誤差及び／又は処理回路の経時劣化等によって生じる。処理回路の経時劣化の程度を定量的に示す指標としては、例えば、処理回路の使用回数、処理回路を継続して使用している平均時間、及び、処理回路が製造されてから特定の時点（例えば、現時点）に至るまでに時間等が挙げられる。
また、上記第１実施形態では、等化器６０が学習済みモデル８２を運用する形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されず、等化器６０の学習済みモデル８２が等化器６０のＣＰＵ７０によって微調整されるようにしてもよい。この場合、例えば、等化器６０のＣＰＵ７０が、上述したテスト再生信号としてリアルタイム再生信号を用いて、学習実行プログラム１０６に従って学習実行処理を実行するようにすればよい。
また、上記第１実施形態では、本開示の技術に係る「活性化関数」の一例としてシグモイド関数を例示したが、本開示の技術はこれに限定されず、シグモイド関数に代えて、又は、シグモイド関数と共に、ハイパボリックタンジェント関数、ランプ関数、及び／又はソフトマックス関数等の他の活性化関数を適用してもよい。
また、上記第１実施形態では、非線形フィルタとして学習済みモデル８２を例示したが、本開示の技術はこれに限定されず、例えば、上記第１実施形態で説明した非線形歪を軽減する学習が行われたＩＩＲフィルタを用いてもよい。
また、上記第１実施形態では、位相同期処理が行われたリアルタイム再生信号が位相同期回路５８から等化器６０に入力される形態例が挙げられているが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、図２４に示すように、位相同期回路５８の位置と等化器６０の位置との入れ替えるようにしてもよい。すなわち、位相同期回路５８を介さずにＬＰＦ５６から等化器６０にリアルタイム再生信号が入力され、等化器６０によってリアルタイム再生信号の波形等化が行われることで得られた波形等化後再生信号が位相同期回路５８に入力され、位相同期回路５８によって、復号器６２の復号結果に基づいて、波形等化後再生信号に対して位相同期処理が行われるようにすればよい。
また、上記第１実施形態では、複数の格納素子７０Ａ１（図１５参照）が内部メモリ７１（図７参照）によって実現され、複数の格納素子９２Ａ１（図１１参照）が内部メモリ９３（図８参照）によって実現される形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、運用段階遅延格納部７０Ａに代えて、ＣＰＵ７０とは別体の回路として、複数の格納素子７０Ａ１が直列に接続されることによって実現される遅延回路を用いてもよい。また、例えば、学習段階遅延格納部９２Ａに代えて、ＣＰＵ９２とは別体の回路として、複数の格納素子９２Ａ１が直列に接続されることによって実現される遅延回路を用いてもよい。
［第２実施形態］
上記第１実施形態では、読取ヘッド１６を例示したが、本第２実施形態では、テープヘッド（例えば、図２７に示す磁気ヘッド１１２）によって多チャンネルでの記録と読取（すなわち、再生）とが行われる形態例について説明する。なお、本第２実施形態では、上記第１実施形態で説明した構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付し、説明を省略し、上記第１実施形態と異なる部分について説明する。
例えば、テープヘッドには、記録用及び読取用にそれぞれ３２個の磁気素子（例えば、図２７及び図２８に示すデータ用磁気素子ＤＲＷ）が搭載されている。これにより、数個程度の磁気素子が搭載されているテープヘッドに比べ、高いデータ転送レートでの記録及び読み取りを可能としている。しかし、磁気素子間での性能ばらつきが大きい問題がある。磁気素子間での性能ばらつきが大きくなる要因としては、例えば、テープヘッド製造時の製造公差、及び、テープヘッドを繰り返し使用することに起因する経時劣化の度合いのばらつきが考えられる。
テープヘッドを繰り返し使用することに起因する経時劣化としては、例えば、磁気テープＭＴに含まれる研磨剤粒子により生じた磁気素子の摩耗及び傷、並びに、磁気テープＭＴ上の突起粒子との物理的な衝突に繰り返し晒されたことによる磁気性能の劣化等が挙げられる。
これらの劣化は、磁気テープＭＴの使用時の偶発的な事象（例えば、磁気テープＭＴ内に不規則に存在する異物及び／又は突起との衝突）の積み重ねに影響される。そのため、特に、テープヘッドを繰り返し使用することにより経時劣化したテープヘッドにおいては、複数の磁気素子間での性能に大きなばらつきが生じる。劣化した磁気素子では、再生信号の非線形性の増加により信号対ノイズ比が低下する。そのため、特に、経時劣化したテープヘッドにおいては磁気素子間での信号対ノイズ比の差が大きくなる。
磁気テープドライブ１０をストレージシステムとして適正に機能させるためには、全ての記録用磁気素子及び全ての読取用磁気素子において、ストレージシステムで許容される最低限の信号対ノイズ比を確保することが必要となる。そのため、大容量のテープシステムの信頼性を向上させるためには、特に、劣化の度合いが大きく、非線形性が増大した磁気素子における再生信号（例えば、線形的な波形等化に有効なＦＩＲフィルタでは対応できない非線形性の再生信号）の品質の改善が重要となる。
このように、磁気素子の劣化は再生信号の非線形性の増大に起因するところが大きいため、多チャンネルでの記録と読取とが行われる場合であったとしても、例えば、図２５に示すように、上記第１実施形態と同様に、第１読取環境条件～第Ｎ読取環境条件の各々に従って生成されたテスト再生信号に基づいて、非線形フィルタの一例であるニューラルネットワーク１０８（図９参照）が磁気素子毎に適した特性に最適化されることが有効である。これにより、磁気素子間の信号品質のばらつきを低減することが可能となる。
また、再生信号の品質の劣化の度合いは、磁気素子とメディアの組み合わせによっても変わる。これは、例えば、テープヘッドを繰り返し使用することにより記録の性能が低下した磁気素子を用いた場合、保磁力が小さい磁性粒子を用いたメディア（例えば、磁気テープ）においては、それほど再生信号の品質は変化しないが、保磁力が高い磁性粒子のメディアでは、記録不良により再生信号に顕著な品質の劣化が生じる。
そのため、異なるテープヘッドとメディアの組み合わせでメディアのデータを再生する場合、その都度、上述の非線形フィルタ（例えば、ニューラルネットワーク１０８）の最適化が必要となる。これには、磁気テープＭＴ上に非線形フィルタを最適化させるための領域（例えば、図２６に示す特定領域１１６）を、ユーザが用いるデータを記録する領域とは別に確保した上で、非線形フィルタを最適化させるための領域に、教師データ１１０（図９参照）の基になる既知のパターン（例えば、図２６及び図２７に示す特定パターン１１６Ａ）を記録し、再生信号（例えば、図２８に示すテスト再生信号系列）の特性に基づいて、その都度、非線形フィルタを最適化する方法が有効である。
これにより、例えば、特定のテープヘッドとメディアとの組み合わせで最適化された非線形フィルタを、その他のテープヘッドとメディアとの組み合わせでも流用して使用する場合に比べ、再生信号の品質を向上させることが可能となる。
また、上述したように、テープヘッドには、複数の磁気素子が搭載されており、これにより、数個程度の磁気素子が搭載されているテープヘッドに比べ、高いデータ転送レートでの記録及び読み取りを可能としている。これを実現するためには、磁気テープＭＴを高速で搬送する磁気テープドライブ１０が必要となる。
一方、図６に示すように、磁気テープＭＴを高速で搬送させ、データを磁気テープＭＴに記録する場合、読取素子１６Ａが生成する記録磁界の立ち上がり時間が遅れるため、ビットの記録位置のずれが生じる。ずれ量が大きいほど、再生信号の非線形性は大きくなる。そのため、本第２実施形態では、上述の非線形フィルタであるニューラルネットワーク１０８（図９参照）が、磁気テープＭＴの走行速度に応じて最適化されるようにしている。以下、この場合の形態例について、具体的に説明する。
本第２実施形態では、一例として図２５に示すように、走行速度条件の一例として、磁気テープＭＴへのデータの記録時、すなわち、磁気テープＭＴに対して記録が行われる場合の磁気テープＭＴの走行速度（すなわち、磁気テープＭＴが走行している速度）に関する条件が適用されている。走行速度の関する条件とは、例えば、走行速度そのものであってもよいし、送出モータ２０及び巻取モータ２４の回転駆動を制御する信号（すなわち、走行速度を実現するために要する送出モータ２０及び巻取モータ２４を制御する信号）であってもよい。磁気テープＭＴの走行速度の一例としては、例えば、２ｍ／ｓから７ｍ／ｓまでの速度が挙げられる。例えば、第１読取環境条件から第Ｎ読取環境条件に含まれる各走行速度条件は、互いに異なる走行速度に関する条件であってもよい。
なお、第１読取環境条件から第Ｎ読取環境条件は、複数の磁気ヘッド１１２及び／又は複数の磁気テープドライブ１０の使用状況及び／又は使用環境に応じて変更されてもよいし、経時的に変更されるようにしてもよいし、ユーザ等から与えられた指示に応じて変更されるようにしてもよい。また、第１読取環境条件から第Ｎ読取環境条件は、例えば、磁気ヘッド１１２毎、磁気素子ユニット１２０毎（図２７参照）、又は磁気テープドライブ１０毎に対応付けられていてもよい。そして、第１読取環境条件から第Ｎ読取環境条件は、例えば、少なくとも１台の磁気テープドライブ１０と通信可能なメインフレーム又はクラウドサーバ等のホストコンピュータ（図示省略）の記憶装置に記憶されていてもよい。この場合、磁気テープドライブ１０のＵＩ系装置２６（図１参照）によって受け付けられた指示、テスト再生信号供給装置１０２に対して直接的又は間接的に与えられた指示、又は、ホストコンピュータに対して直接的又は間接的に与えられた指示に従って、ホストコンピュータの記憶装置に記憶されている複数の読取環境条件のうちの磁気ヘッド１１２又は磁気テープドライブ１０に対応する読取環境条件に基づいて、テスト再生信号供給装置１０２によってテスト再生信号が生成されるようにしてもよい。また、ホストコンピュータの記憶装置に記憶されている複数の読取環境条件のうち、磁気テープドライブ１０のＵＩ系装置２６（図１参照）によって受け付けられた指示、テスト再生信号供給装置１０２に対して直接的又は間接的に与えられた指示、又は、ホストコンピュータに対して直接的又は間接的に与えられた指示に従って選択された読取環境条件に基づいて、テスト再生信号供給装置１０２によってテスト再生信号が生成されるようにしてもよい。また、ホストコンピュータから取得された読取環境条件が記憶媒体（例えば、カートリッジメモリ１２２（図３０参照）及び／又は磁気テープＭＴのＢＯＴ領域１１４（図２６参照）等）に書き込まれてもよく、記憶媒体に記憶されている読取環境条件に応じたテスト再生信号がテスト再生信号供給装置１０２によって生成されるようにしてもよい。
また、互いに異なる複数の走行速度条件（例えば、第１読取環境条件から第Ｎ読取環境条件に含まれる複数の走行速度条件）は、複数の磁気ヘッド１１２及び／又は複数の磁気テープドライブ１０の使用状況に応じて変更されてもよいし、経時的に変更されるようにしてもよいし、ユーザ等から与えられた指示に応じて変更されるようにしてもよい。また、複数の走行速度条件は、磁気ヘッド１１２毎、磁気素子ユニット１２０毎（図２７参照）、又は磁気テープドライブ１０毎に対応付けられていてもよい。そして、複数の走行速度条件は、例えば、少なくとも１台の磁気テープドライブ１０と通信可能なメインフレーム又はクラウドサーバ等のホストコンピュータ（図示省略）の記憶装置に記憶されていてもよい。この場合、磁気テープドライブ１０のＵＩ系装置２６（図１参照）によって受け付けられた指示、テスト再生信号供給装置１０２に対して直接的又は間接的に与えられた指示、又は、ホストコンピュータに対して直接的又は間接的に与えられた指示に従って、ホストコンピュータの記憶装置に記憶されている複数の走行速度条件のうちの磁気ヘッド１１２又は磁気テープドライブ１０に対応する走行速度条件に基づいて、テスト再生信号供給装置１０２によってテスト再生信号が生成されるようにしてもよい。また、ホストコンピュータの記憶装置に記憶されている複数の走行速度条件のうち、磁気テープドライブ１０のＵＩ系装置２６（図１参照）によって受け付けられた指示、テスト再生信号供給装置１０２に対して直接的又は間接的に与えられた指示、又は、ホストコンピュータに対して直接的又は間接的に与えられた指示に従って選択された走行速度条件に基づいて、テスト再生信号供給装置１０２によってテスト再生信号が生成されるようにしてもよい。また、ホストコンピュータから取得された走行速度条件が記憶媒体（例えば、カートリッジメモリ１２２（図３０参照）及び／又は磁気テープＭＴのＢＯＴ領域１１４（図２６参照）等）に書き込まれてもよく、記憶媒体に記憶されている読取環境条件に応じたテスト再生信号がテスト再生信号供給装置１０２によって生成されるようにしてもよい。
また、図２５に示す例では、読取ヘッド条件、磁気テープ条件、及びＡ／Ｄ変換器条件も示されているが、本第２実施形態において、これらの条件は、あってもなくてもよい。以下では、錯綜を回避するため、読取ヘッド条件、磁気テープ条件、及びＡ／Ｄ変換器条件がなく、走行速度条件のみに従ってテスト再生信号が生成される場合について説明する。
一例として図２６に示すように、本第２実施形態では、上記第１実施形態で説明した読取ヘッド１６に代えて、磁気ヘッド１１２が適用されている。磁気ヘッド１１２は、磁気テープＭＴからデータを読み取る。磁気テープＭＴは、ＢＯＴ領域１１４を有する。ＢＯＴ領域１１４は、磁気テープＭＴの先頭に設けられたデータバンドである。ＢＯＴ領域１１４は、特定領域１１６及び磁気テープカートリッジ関連情報領域１１８を有する。特定領域１１６及び磁気テープカートリッジ関連情報領域１１８は隣接しており、磁気テープＭＴの先頭側から特定領域１１６及び磁気テープカートリッジ関連情報領域１１８の順に配列されている。
特定領域１１６には、磁気ヘッド１１２によって読み取られるデータとして特定パターン１１６Ａが記録されている。特定パターン１１６Ａに記録されているデータは、理想的な再生信号系列である。理想的な再生信号系列は、例えば、教師データ１１０（図９参照）としても用いられる。
磁気テープカートリッジ関連情報領域１１８には、磁気テープカートリッジ１２に関する情報（例えば、磁気テープＭＴの種類を示す情報、磁気テープＭＴの本体部分に記憶されている情報の概要、及び／又は、磁気テープカートリッジ１２に収容されている機器に関する情報等）が記録されている。
一例として図２７に示すように、磁気ヘッド３６は、ホルダ１１８及び磁気素子ユニット１２０を備えている。磁気素子ユニット１２０は、走行中の磁気テープＭＴに接触するようにホルダ１１８によって保持されている。磁気素子ユニット１２０は、サーボ読取素子ＳＲ及び複数のデータ用磁気素子ＤＲＷを有する。図２７に示す例では、サーボ読取素子ＳＲとして、サーボ読取素子ＳＲ１及びＳＲ２が例示されている。以下では、説明の便宜上、特に区別して説明する必要がない場合、サーボ読取素子ＳＲ１及びＳＲ２をサーボ読取素子ＳＲと表記する。
サーボ読取素子ＳＲは、サーボバンドＳＢに対応する位置に設けられている。図２７に示す例では、サーボ読取素子ＳＲ１は、磁気テープＭＴのテープ幅方向の一端部のサーボパターン３２に対向する位置に配置されている。サーボ読取素子ＳＲ２は、磁気テープＭＴのテープ幅方向の他端部のサーボパターン３２に対向する位置に配置されている。サーボ読取素子ＳＲ１は、順方向又は逆方向に走行している磁気テープＭＴのテープ幅方向の一端部のサーボパターン３２を読み取り、サーボ読取素子ＳＲ２は、順方向又は逆方向に走行している磁気テープＭＴのテープ幅方向の他端部のサーボパターン３２を読み取る。なお、磁気ヘッド１１２は、サーボ読取素子ＳＲによって読み取られたサーボパターン３２に従ってテープ幅方向に移動する。上記第１実施形態で説明したように、磁気ヘッド１１２のテープ幅方向への移動は、移動機構４０（図３参照）によって実現される。
複数のデータ用磁気素子ＤＲＷは、磁気テープドライブ１０がデフォルトの状態で、トラック領域３０に対向する位置に配置されている。また、上述したように磁気ヘッド１１２がサーボパターン３２に従ってテープ幅方向に移動することによって、複数のデータ用磁気素子ＤＲＷは、トラック領域３０上の指定された位置に配置される。
複数のデータ用磁気素子ＤＲＷは、順方向又は逆方向に走行している磁気テープＭＴにデータを記録したり、順方向又は逆方向に走行している磁気テープＭＴからデータを読み取ったりする。
一例として図２８に示すように、磁気素子ユニット１２０は、第１データ記録素子群ＤＷＧ１、第２データ記録素子群ＤＷＧ２、及びデータ読取素子群ＤＲＧを有する。磁気素子ユニット１２０の一端には、サーボ読取素子ＳＲ１が位置しており、磁気素子ユニット１２０の他端には、サーボ読取素子ＳＲ２が位置している。
図２８に示す例では、磁気素子ユニット１２０に含まれる複数の磁気素子として、サーボ読取素子ＳＲと複数のデータ用磁気素子ＤＲＷとが示されている。データ用磁気素子ＤＲＷは、第１データ記録素子ＤＷ１、第２データ記録素子ＤＷ２、及びデータ読取素子ＤＲを有する。
第１データ記録素子群ＤＷＧ１には、複数の第１データ記録素子ＤＷ１が含まれている。第２データ記録素子群ＤＷＧ２には、複数の第２データ記録素子ＤＷ２が含まれている。データ読取素子群ＤＲＧには、複数のデータ読取素子ＤＲが含まれている。
第１データ記録素子ＤＷ１及び第２データ記録素子ＤＷ２の各々はトラック領域３０（図２７参照）にデータを記録する。データ読取素子ＤＲはトラック領域３０（図２７参照）からデータを読み取る。なお、以下では、特に区別して説明する必要がない場合、第１データ記録素子ＤＷ１及び第２データ記録素子ＤＷ２をデータ記録素子ＤＷと称する。
第１データ記録素子群ＤＷＧ１、第２データ記録素子群ＤＷＧ２、及びデータ読取素子群ＤＲＧは、磁気テープＭＴの全長方向に沿って巻取リール２２（図１参照）側からカートリッジリールＣＲ（図１参照）側にかけて、第１データ記録素子群ＤＷＧ１、データ読取素子群ＤＲＧ、及び第２データ記録素子群ＤＷＧ２の順に一定の間隔を空けて配列されている。ここで、一定の間隔とは、例えば、データ読取素子ＤＲとデータ読取素子ＤＷとの間でクロストークが生じない間隔として実機による試験及び／又はコンピュータシミュレーション等により予め定められた間隔を指す。また、ここで、「一定」とは、完全な一定を意味する他に、本開示の技術が属する技術分野で許容される誤差であって、本開示の技術の趣旨を逸脱しない範囲内の誤差を含んだ略一定も意味する。
サーボ読取素子ＳＲは、第１サーボ読取素子ＳＲａ、第２サーボ読取素子ＳＲｂ、及び第３サーボ読取素子ＳＲｃを有する。第１サーボ読取素子ＳＲａ、第２サーボ読取素子ＳＲｂ、及び第３サーボ読取素子ＳＲｃは、磁気テープＭＴの全長方向の巻取リール２２側からカートリッジリールＣＲ側にかけて第１サーボ読取素子ＳＲａ、第２サーボ読取素子ＳＲｂ、及び第３サーボ読取素子ＳＲｃの順に設けられている。
なお、ここでは、第１サーボ読取素子ＳＲａ、第２サーボ読取素子ＳＲｂ、及び第３サーボ読取素子ＳＲｃを例示しているが、本開示の技術はこれに限定されず、第１サーボ読取素子ＳＲａ、第２サーボ読取素子ＳＲｂ、及び第３サーボ読取素子ＳＲｃのうちの１つ又は２つであってもよい。
第１データ記録素子群ＤＷＧ１は、サーボ読取素子ＳＲ１の第１サーボ読取素子ＳＲａ、サーボ読取素子ＳＲ２の第１サーボ読取素子ＳＲａ、及び複数の第１データ記録素子ＤＷ１（例えば、３２個の第１データ記録素子ＤＷ１）を有する。複数の第１データ記録素子ＤＷ１は、サーボ読取素子ＳＲ１の第１サーボ読取素子ＳＲａ側からサーボ読取素子ＳＲ２の第１サーボ読取素子ＳＲａ側にかけて、直線状に配列されている。
第２データ記録素子群ＤＷＧ２は、サーボ読取素子ＳＲ１の第３サーボ読取素子ＳＲｃ、サーボ読取素子ＳＲ２の第３サーボ読取素子ＳＲｃ、及び複数の第２データ記録素子ＤＷ２（例えば、３２個の第２データ記録素子ＤＷ２）を有する。複数の第２データ記録素子ＤＷ２は、サーボ読取素子ＳＲ１の第３サーボ読取素子ＳＲｃ側からサーボ読取素子ＳＲ２の第３サーボ読取素子ＳＲｃ側にかけて、直線状に配列されている。
データ読取素子群ＤＲＧは、サーボ読取素子ＳＲ１の第２サーボ読取素子ＳＲｂ、サーボ読取素子ＳＲ２の第２サーボ読取素子ＳＲｂ、及び複数のデータ読取素子ＤＲ（例えば、３２個のデータ読取素子ＤＲ）を有する。複数のデータ読取素子ＤＲは、サーボ読取素子ＳＲ１の第２サーボ読取素子ＳＲｂ側からサーボ読取素子ＳＲ２の第２サーボ読取素子ＳＲｂ側にかけて、直線状に配列されている。
磁気素子ユニット４６において、データ読取素子ＤＲが磁気テープＭＴの全長方向に沿って第１データ記録素子ＤＷ１と第２データ記録素子ＤＷ２とで挟まれる構造にされているのは、データ読取素子ＤＲに対して単にトラック領域３０（図２７参照）からデータを読み取らせるだけでなく、ベリファイを実現するためである。例えば、磁気テープＭＴを磁気テープカートリッジ１０から引き出す場合（磁気テープＭＴの走行方向が順方向の場合）、第２データ記録素子ＤＷ２がデータトラックＤＴにデータを記録した後に、データ読取素子ＤＲに対して、第２データ記録素子ＤＷ２によってデータトラックＤＴに記録されたデータをエラーチェック用に読み取らせる。また、磁気テープＭＴをテープカートリッジ１０に戻す場合（磁気テープＭＴの走行方向が逆方向の場合）、第１データ記録素子ＤＷ１がデータトラックＤＴにデータを記録した後に、データ読取素子ＤＲに対して、第１データ読取素子ＤＷ１によってトラック領域３０（図２７参照）に記録されたデータをエラーチェック用に読み取らせる。
本第２実施形態では、制御装置１８によって送出モータ２０及び巻取モータ２４の回転駆動が制御されることで磁気テープＭＴの走行速度が調整される。図２８に示す例では、制御装置１８は、テスト再生信号供給装置１０２に接続されており、テスト再生信号供給装置１０２から与えられた指示に従って磁気テープＭＴの走行速度を制御する。
例えば、特定領域１１６に特定パターン１１６Ａが記録される場合、テスト再生信号供給装置１０２は、読取環境条件に応じた指示、すなわち、走行速度条件等に応じた指示を制御装置１８に付与することで、制御装置１８に対して磁気テープＭＴの走行速度を制御させる。ここで用いられる走行速度条件は、磁気テープＭＴに対して記録が行われる場合の磁気テープＭＴの走行速度として予め定められた速度（例えば、２ｍ／ｓから７ｍ／ｓから指定された速度）に関する条件である。制御装置１８は、テスト再生信号供給装置１０２から与えられた指示に従って、磁気テープＭＴに対して記録が行われる場合の磁気テープＭＴの走行速度として予め定められた速度となるように磁気テープＭＴの走行速度を制御する。
制御装置１８は、走行速度条件等に従って磁気テープＭＴを順方向に走行させている状態で、第１データ記録素子群ＤＷＧ１に含まれる複数の第１データ記録素子ＤＷ１（例えば、全ての第１データ記録素子ＤＷ１）を作動させることで、複数の第１データ記録素子ＤＷ１に対して、特定領域１１６に特定パターン１１６Ａを記録させる。特定パターン１１６Ａは、特定領域１１６において複数のデータ用磁気素子ＤＲＷの各々に対応する位置毎に記録される。そして、順方向においてデータ読取素子群ＤＲＧよりも上流側に配置された第１データ記録素子群ＤＷＧ１に含まれる複数の第１データ記録素子ＤＷ１によって特定領域１１６に特定パターン１１６Ａが記録される動作に並行して、制御装置１８は、データ読取素子群ＤＲＧに含まれる複数のデータ読取素子ＤＲを作動させることで、複数のデータ読取素子ＤＲに対して特定領域１１６から特定パターン１１６Ａを読み取らせる。
磁気素子ユニット１２０は、テスト再生信号供給装置１０２に接続されている。テスト再生信号供給装置１０２は、複数のデータ読取素子ＤＲによって特定パターン１１６Ａが読み取られた複数の読取結果（すなわち、複数のデータ読取素子ＤＲの各々によって読み取られた読取結果）を取得する。データ読取素子ＤＲによる特定パターン１１６Ａの読取結果は、時系列のデータ（すなわち、時系列の再生信号）であるテスト再生信号系列としてテスト再生信号供給装置１０２によって取得される。
テスト再生信号供給装置１０２は、走行速度条件毎にテスト再生信号系列を取得し、取得したテスト再生信号系列をコンピュータ９０に供給することで、上記第１実施形態と同様に、走行速度条件毎にニューラルネットワーク１０８を学習させ、走行速度条件毎に学習済みモデル８２を生成する。すなわち、ニューラルネットワーク１０８は、複数の読取結果に基づいて、走行速度条件について複数のデータ読取素子ＤＲに対して適した特性に最適化される。
ここで、走行速度条件に適した特性とは、例えば、波形等化された再生信号系列におけるＳＮＲを最大にする特性、又は、波形等化された再生信号系列と理想的なテスト再生信号系列との差分に相当する２乗平均誤差（すなわち、ＭＳＥ）を最小にする特性を指す。
上記の例では、走行速度条件等に従って磁気テープＭＴを順方向に走行させている状態で、複数の第１データ記録素子ＤＷ１に対して、特定領域１１６に特定パターン１１６Ａを記録させているが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、走行速度条件等に従って磁気テープＭＴを逆方向に走行させている状態で、複数の第２データ記録素子ＤＷ２に対して、特定領域１１６に特定パターン１１６Ａを記録させるようにしてもよい。
この場合、逆方向においてデータ読取素子群ＤＲＧよりも上流側に配置された第２データ記録素子群ＤＷＧ２に含まれる複数の第２データ記録素子ＤＷ２によって特定領域１１６に特定パターン１１６Ａが記録される動作に並行して、制御装置１８は、データ読取素子群ＤＲＧに含まれる複数のデータ読取素子ＤＲを作動させることで、複数のデータ読取素子ＤＲに対して特定領域１１６から特定パターン１１６Ａを読み取らせるようにすればよい。
ニューラルネットワーク１０８が複数の読取結果に基づいて複数のデータ読取素子ＤＲに対して適した特性に最適化されることによって得られた学習済みモデル８２に関するパラメータ（例えば、学習済みモデル８２に含まれる結合荷重及び／又は閾値等）は、磁気ヘッド１１２によって磁気テープＭＴに記録されるようにしてもよい。この場合、例えば、図２９に示すように、磁気ヘッド１１２は、磁気テープカートリッジ関連情報領域１１８に学習済みモデル８２に関するパラメータを記録する。
なお、図２９に示す例では、学習済みモデル８２に関するパラメータがＢＯＴ領域１１４の磁気テープカートリッジ関連情報領域１１８に記録される形態例が示されているが、これはあくまでも一例に過ぎず、ＢＯＴ領域１１４に加えて、又は、ＢＯＴ領域１１４に代えて、磁気テープＭＴの後尾に設けられたＥＯＴ領域（図示省略）に学習済みモデル８２に関するパラメータが記録されるようにしてもよい。
また、例えば、図３０に示すように、磁気テープカートリッジ１２に、非接触記憶媒体としてカートリッジメモリ１２２が搭載されている場合、学習済みモデル８２に関するパラメータをカートリッジメモリ１２２に記憶させてもよい。一般的に、カートリッジメモリ１２２には、磁気テープＭＴに関する情報が記憶されている。磁気テープＭＴに関する情報とは、例えば、磁気テープカートリッジ１２を管理する管理情報を指す。管理情報には、例えば、カートリッジメモリ１２２に関する情報、磁気テープカートリッジ１２を特定可能な情報、磁気テープＭＴの記録容量、磁気テープＭＴに記録されているデータの概要、データの項目、及びデータの記録形式等を示す情報が含まれている。
カートリッジメモリ１２２は、非接触式読み書き装置１２４との間で非接触通信を行う。非接触式読み書き装置１２４としては、例えば、磁気テープカートリッジ１２の製造工程で使用される非接触式読み書き装置、及び、磁気テープドライブ１０内で使用される非接触式読み書き装置が挙げられる。
以上説明したように、本第２実施形態によれば、磁気テープＭＴの異なる走行速度（ここでは、一例として、２ｍ／ｓから７ｍ／ｓまでの走行速度）の条件下で、それぞれ最適化された学習済みモデル８２（図１３参照）が予め生成されるので、磁気テープＭＴの走行速度に対応した学習済みモデル８２を用いることで、全速度域（例えば、２ｍ／ｓから７ｍ／ｓまでの速度域）において、再生信号の非線形性を低減することができる。この結果、データ用磁気素子ＤＲＷ間（すなわち、データ読取素子ＤＲ間）の再生信号の品質のばらつきを低減させることが可能となる。
なお、上記第２実施形態では、第１データ記録素子群ＤＷＧ１、第２データ記録素子群ＤＷＧ２、及びデータ読取素子群ＤＲＧを例示したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、順方向のみに沿って特定パターン１１６Ａが記録され、かつ、読み取られるのであれば、第１データ記録素子群ＤＷＧ１、第２データ記録素子群ＤＷＧ２、及びデータ読取素子群ＤＲＧのうち、第２データ記録素子群ＤＷＧ２は不要である。また、例えば、逆方向のみに沿って特定パターン１１６Ａが記録され、かつ、読み取られるのであれば、第１データ記録素子群ＤＷＧ１、第２データ記録素子群ＤＷＧ２、及びデータ読取素子群ＤＲＧのうち、第１データ記録素子群ＤＷＧ１は不要である。
また、上記第２実施形態では、第１データ記録素子群ＤＷＧ１、第２データ記録素子群ＤＷＧ２、及びデータ読取素子群ＤＲＧが磁気ヘッド１１２に纏めて搭載されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。第１データ記録素子群ＤＷＧ１、第２データ記録素子群ＤＷＧ２、及びデータ読取素子群ＤＲＧが別々のヘッドに搭載されていてもよい。この場合も、磁気テープＭＴの走行方向に沿って第１データ記録素子群ＤＷＧ１、第２データ記録素子群ＤＷＧ２、及びデータ読取素子群ＤＲＧが配列される順は上記第２実施形態と同じである。
また、上記各実施形態では、ストレージ７４に波形等化実行プログラム８０が記憶されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、図２５に示すように、波形等化実行プログラム８０が記憶媒体２００に記憶されていてもよい。記憶媒体２００は、非一時的記憶媒体である。記憶媒体２００の一例としては、ＳＳＤ又はＵＳＢメモリなどの任意の可搬型の記憶媒体が挙げられる。
記憶媒体２００に記憶されている波形等化実行プログラム８０は、等化器６０にインストールされる。ＣＰＵ７０は、波形等化実行プログラム８０に従って波形等化実行処理を実行する。なお、図２５に示す例では、ＣＰＵ７０は、単数のＣＰＵであるが、複数のＣＰＵであってもよい。
また、通信網（図示省略）を介して磁気テープドライブ１０に接続される他のコンピュータ又はサーバ装置等の記憶部に波形等化実行プログラム８０を記憶させておき、磁気テープドライブ１０の要求に応じて波形等化実行プログラム８０がダウンロードされ、等化器６０にインストールされるようにしてもよい。
なお、等化器６０に接続される他のコンピュータ又はサーバ装置等の記憶部、又はストレージ７４に波形等化実行プログラム８０の全てを記憶させておく必要はなく、波形等化実行プログラム８０の一部を記憶させておいてもよい。
上記第１実施形態で説明した波形等化実行処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、波形等化実行処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ、ＰＬＤ、又はＡＳＩＣなどの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵又は接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで波形等化実行処理を実行する。
波形等化実行処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、波形等化実行処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。
１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、波形等化実行処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣなどに代表されるように、波形等化実行処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、波形等化実行処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。
更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の波形等化実行処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。
以上に示した記載内容及び図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、及び効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、及び効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容及び図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容及び図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。
本明細書において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。
本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
１０ 磁気テープドライブ
１２ 磁気テープカートリッジ
１４ 搬送装置
１６ 読取ヘッド
１６Ａ 読取素子
１６Ｂ ホルダ
１８ 制御装置
２０ 送出モータ
２２ 巻取リール
２４ 巻取モータ
２６ ＵＩ系装置
２８ 外部Ｉ／Ｆ
３０ トラック領域
３２ サーボパターン
３２Ａ 第１斜線
３２Ｂ 第２斜線
３６ サーボ素子対
３６Ａ サーボ素子
３６Ｂ サーボ素子
４０ 移動機構
４２ モータ
４４ コントローラ
４６ 増幅器
４８ Ａ／Ｄ変換器
５０ 信号処理装置
５０Ａ 素子別信号処理装置
５２ 増幅器
５４ Ａ／Ｄ変換器
５６ ＬＰＦ
５８ 位相同期回路
６０ 等化器
６２ 復号器
６４ コンピュータ
７０ ＣＰＵ
７０Ａ 運用段階遅延格納部
７０Ａ１ 格納素子
７０Ｂ 運用段階演算部
７１ 内部メモリ
７２ メモリ
７４ ストレージ
７６ バス
７８ 入出力Ｉ／Ｆ
８０ 波形等化実行プログラム
８２ 学習済みモデル
９０ コンピュータ
９２ ＣＰＵ
９２Ａ 学習段階遅延格納部
９２Ａ１ 格納素子
９２Ｂ 学習段階演算部
９２Ｃ 誤差算出部
９２Ｄ 変数調整部
９３ 内部メモリ
９４ メモリ
９６ ストレージ
９８ 入出力Ｉ／Ｆ
１００ バス
１０２ テスト再生信号供給装置
１０４ ＵＩ系装置
１０６ 学習実行プログラム
１０７ 前段層
１０７Ａ 前段層ノード
１０８ ニューラルネットワーク
１０８Ａ 入力層
１０８Ａ１ 入力層ノード
１０８Ｂ 中間層
１０８Ｂ１ 中間層ノード
１０８Ｃ 出力層
１０８Ｃ１ 出力層ノード
１０９ 後段層
１０９Ａ 後段層ノード
１１０ 教師データ
１１２ 磁気ヘッド
１１４ ＢＯＴ領域
１１６ 特定領域
１１６Ａ 特定パターン
１１８ 磁気テープカートリッジ関連情報領域
１２２ カートリッジメモリ
１２４ 非接触式読み書き装置
１８２ 学習済みモデル
２００ 記憶媒体
２８２ 学習済みモデル
２０８ ニューラルネットワーク
３０８ ニューラルネットワーク
Ａ 矢印
Ｅ１ 終端格納素子
Ｅ２ 終端格納素子
ＣＲ カートリッジリール
ＧＲ ガイドローラ
ＭＴ 磁気テープ
ＳＲ，ＳＲ１，ＳＲ２ サーボ読取素子
ＳＲａ 第１サーボ読取素子
ＳＲｂ 第２サーボ読取素子
ＳＲｃ 第３サーボ読取素子

Claims (30)

  1. データが記録されている磁気テープから前記データが読取ヘッドに搭載された複数の読取素子によって読み取られることで得られた複数の読取結果が複数のＡ／Ｄ変換器によってデジタル化されることで得られた複数の再生信号系列を受信する受信器と、
    前記受信器によって受信された前記複数の再生信号系列の波形等化を行う複数の等化器と、を備え、
    前記複数の等化器は、前記磁気テープから前記データの読み取りが行われる環境下の条件に応じて前記複数の再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減する学習が行われた複数の非線形フィルタを用いて前記波形等化を行い、
    前記複数の非線形フィルタは、前記複数の読取結果に基づいて、前記複数の読取素子に対して適した特性に最適化されており、
    前記条件には、前記読取ヘッドの個体差に起因する読取ヘッド個体差条件、前記磁気テープの個体差に起因する磁気テープ個体差条件、前記磁気テープが走行している速度に関する速度条件、及び前記波形等化に影響を及ぼす処理回路の個体差に起因する処理回路個体差条件のうちの少なくとも１つが含まれている
    信号処理装置。
  2. 前記複数の読取結果は、前記磁気テープの特定領域に前記データとして記録された特定パターンが前記複数の読取素子によって読み取られることで得られる
    請求項１に記載の信号処理装置。
  3. 前記複数の読取素子よりも前記磁気テープの走行方向の上流側に配置された複数の記録素子によって前記特定領域に前記特定パターンが記録される動作に並行して、前記特定パターンが前記複数の読取素子によって読み取られる
    請求項２に記載の信号処理装置。
  4. 前記速度条件には、前記磁気テープに対して記録が行われる場合の前記磁気テープの走行速度に関する条件が含まれる
    請求項１から請求項３の何れか一項に記載の信号処理装置。
  5. 前記非線形フィルタは、前記学習が行われたニューラルネットワークを有するフィルタである
    請求項１から請求項４の何れか一項に記載の信号処理装置。
  6. 前記読取素子毎に設けられており、前記再生信号系列が時系列で格納される複数の格納素子を備え、
    前記ニューラルネットワークは、前記複数の格納素子に対応する複数の前段層ノードを有する前段層と、後段層と、を有し、
    前記複数の格納素子の各々は、入力された前記再生信号系列を前記複数の前段層ノードのうちの対応する前段層ノードに出力し、
    前記複数の前段層ノードの各々は、前記複数の格納素子のうちの対応する格納素子から入力された前記再生信号系列を前記後段層に出力し、
    前記後段層は、
    前記複数の前段層ノードから入力された前記再生信号系列と後段層結合荷重との積和に基づいて得た合成値を活性化関数で変換し、
    前記合成値を前記活性化関数で変換して得た変換値に基づく後段層値を出力し、
    前記後段層結合荷重は、前記学習として前記後段層値と既定の目標値とのずれ量を最小にする学習が前記ニューラルネットワークに対して行われることによって定められる
    請求項５に記載の信号処理装置。
  7. 前記ニューラルネットワークは、前記前段層として入力層を有し、かつ、前記後段層として中間層及び出力層を有し、
    前記複数の前段層ノードは、複数の入力層ノードであり、
    前記中間層は、複数の中間層ノードを有し、
    前記複数の入力層ノードの各々は、前記複数の格納素子のうちの対応する格納素子から入力された前記再生信号系列を前記中間層に出力し、
    前記複数の中間層ノードは、前記複数の入力層ノードから入力された前記再生信号系列と中間層結合荷重との積和に基づいて前記合成値として得た中間層値を前記活性化関数で変換することで前記変換値を生成して前記出力層に出力し、
    前記出力層は、前記中間層から入力された前記変換値と出力層結合荷重と積和に基づいて前記後段層値として得た出力層値を出力し、
    前記中間層結合荷重及び前記出力層結合荷重は、前記学習として、前記出力層値と既定の目標値とのずれ量を最小にする学習が前記ニューラルネットワークに対して行われることによって定められる
    請求項６に記載の信号処理装置。
  8. 前記中間層値は、前記再生信号系列と前記中間層結合荷重との積和と第１変数とに基づく値であり、
    前記第１変数は、前記学習が前記ニューラルネットワークに対して行われることによって定められる
    請求項７に記載の信号処理装置。
  9. 前記ニューラルネットワークは、前記前段層と前記後段層との２層からなる
    請求項６に記載の信号処理装置。
  10. 前記後段層値は、前記変換値と前記後段層結合荷重との積和と第２変数とに基づく値であり、
    前記第２変数は、前記学習が前記ニューラルネットワークに対して行われることによって定められる
    請求項６から請求項９の何れか一項に記載の信号処理装置。
  11. 前記複数の格納素子は、前記再生信号系列が既定時間ずつ遅延して入力される複数の遅延素子であり、
    前記後段層値は、前記複数の遅延素子に格納されている複数の前記再生信号系列のうち、最も先に入力された前記再生信号系列に関する値である
    請求項６から請求項１０の何れか一項に記載の信号処理装置。
  12. 前記目標値は、学習用磁気テープの長手方向に沿って予め定められた記録パターンで学習用磁気テープに記録されている既知データに関する理想的な再生信号系列、及びコンピュータシミュレーションによって導出された理想的な再生信号系列のうちの少なくとも１つに基づいて予め定められた教師データである
    請求項６から請求項１１の何れか一項に記載の信号処理装置。
  13. 磁気テープを備える磁気テープカートリッジであって、
    前記磁気テープには、請求項１から請求項１２の何れか一項に記載の信号処理装置によって用いられる前記複数の非線形フィルタに関するパラメータが記録されている
    磁気テープカートリッジ。
  14. 非接触式記憶媒体を備える磁気テープカートリッジであって、
    前記非接触式記憶媒体には、請求項１から請求項１２の何れか一項に記載の信号処理装置によって用いられる前記複数の非線形フィルタに関するパラメータが記憶されている
    磁気テープカートリッジ。
  15. データが記録されている磁気テープから前記データを読み取る複数の読取素子が搭載された読取ヘッドと、
    前記データが前記複数の読取素子によって読み取られることで得られた複数の読取結果が複数のＡ／Ｄ変換器によってデジタル化されることで得られた複数の再生信号系列を受信する受信器と、
    前記受信器によって受信された前記複数の再生信号系列の波形等化を行う複数の等化器と、を備え、
    前記複数の等化器は、前記磁気テープから前記データの読み取りが行われる環境下の条件に応じて前記複数の再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減する学習が行われた複数の非線形フィルタを用いて前記波形等化を行い、
    前記複数の非線形フィルタは、前記複数の読取結果に基づいて、前記複数の読取素子に対して適した特性に最適化されており、
    前記条件には、前記読取ヘッドの個体差に起因する読取ヘッド個体差条件、前記磁気テープの個体差に起因する磁気テープ個体差条件、前記磁気テープが走行している速度に関する速度条件、及び前記波形等化に影響を及ぼす処理回路の個体差に起因する処理回路個体差条件のうちの少なくとも１つが含まれている
    磁気テープ読取装置。
  16. 前記複数の読取結果は、前記磁気テープの特定領域に前記データとして記録された特定パターンが前記複数の読取素子によって読み取られることで得られる
    請求項１５に記載の磁気テープ読取装置。
  17. 前記複数の読取素子よりも前記磁気テープの走行方向の上流側に配置された複数の記録素子によって前記特定領域に前記特定パターンが記録される動作に並行して、前記特定パターンが前記複数の読取素子によって読み取られる
    請求項１６に記載の磁気テープ読取装置。
  18. 前記速度条件には、前記磁気テープに対して記録が行われる場合の前記磁気テープの走行速度に関する条件が含まれる
    請求項１５から請求項１７の何れか一項に記載の磁気テープ読取装置。
  19. 前記非線形フィルタは、前記学習が行われたニューラルネットワークを有するフィルタである
    請求項１５から請求項１８の何れか一項に記載の磁気テープ読取装置。
  20. 前記読取素子毎に設けられており、前記再生信号系列が時系列で格納される複数の格納素子を備え、
    前記ニューラルネットワークは、前記複数の格納素子に対応する複数の前段層ノードを有する前段層と、後段層と、を有し、
    前記複数の格納素子の各々は、入力された前記再生信号系列を前記複数の前段層ノードのうちの対応する前段層ノードに出力し、
    前記複数の前段層ノードの各々は、前記複数の格納素子のうちの対応する格納素子から入力された前記再生信号系列を前記後段層に出力し、
    前記後段層は、
    前記複数の前段層ノードから入力された前記再生信号系列と後段層結合荷重との積和に基づいて得た合成値を活性化関数で変換し、
    前記合成値を前記活性化関数で変換して得た変換値に基づく後段層値を出力し、
    前記後段層結合荷重は、前記学習として前記後段層値と既定の目標値とのずれ量を最小にする学習が前記ニューラルネットワークに対して行われることによって定められる
    請求項１９に記載の磁気テープ読取装置。
  21. 前記ニューラルネットワークは、前記前段層として入力層を有し、かつ、前記後段層として中間層及び出力層を有し、
    前記複数の前段層ノードは、複数の入力層ノードであり、
    前記中間層は、複数の中間層ノードを有し、
    前記複数の入力層ノードの各々は、前記複数の格納素子のうちの対応する格納素子から入力された前記再生信号系列を前記中間層に出力し、
    前記複数の中間層ノードは、前記複数の入力層ノードから入力された前記再生信号系列と中間層結合荷重との積和に基づいて前記合成値として得た中間層値を前記活性化関数で変換することで前記変換値を生成して前記出力層に出力し、
    前記出力層は、前記中間層から入力された前記変換値と出力層結合荷重と積和に基づいて前記後段層値として得た出力層値を出力し、
    前記中間層結合荷重及び前記出力層結合荷重は、前記学習として、前記出力層値と既定の目標値とのずれ量を最小にする学習が前記ニューラルネットワークに対して行われることによって定められる
    請求項２０に記載の磁気テープ読取装置。
  22. 前記中間層値は、前記再生信号系列と前記中間層結合荷重との積和と第１変数とに基づく値であり、
    前記第１変数は、前記学習が前記ニューラルネットワークに対して行われることによって定められる
    請求項２１に記載の磁気テープ読取装置。
  23. 前記ニューラルネットワークは、前記前段層と前記後段層との２層からなる
    請求項２０に記載の磁気テープ読取装置。
  24. 前記後段層値は、前記変換値と前記後段層結合荷重との積和と第２変数とに基づく値であり、
    前記第２変数は、前記学習が前記ニューラルネットワークに対して行われることによって定められる
    請求項２０から請求項２３の何れか一項に記載の磁気テープ読取装置。
  25. 前記複数の格納素子は、前記再生信号系列が既定時間ずつ遅延して入力される複数の遅延素子であり、
    前記後段層値は、前記複数の遅延素子に格納されている複数の前記再生信号系列のうち、最も先に入力された前記再生信号系列に関する値である
    請求項２０から請求項２４の何れか一項に記載の磁気テープ読取装置。
  26. 前記目標値は、学習用磁気テープの長手方向に沿って予め定められた記録パターンで学習用磁気テープに記録されている既知データに関する理想的な再生信号系列、及びコンピュータシミュレーションによって導出された理想的な再生信号系列のうちの少なくとも１つに基づいて予め定められた教師データである
    請求項２０から請求項２５の何れか一項に記載の磁気テープ読取装置。
  27. データが記録されている磁気テープから前記データが読取ヘッドに搭載された複数の読取素子によって読み取られることで得られた複数の読取結果が複数のＡ／Ｄ変換器によってデジタル化されることで得られた複数の再生信号系列を受信する受信器と、前記受信器によって受信された前記複数の再生信号系列の波形等化を行う複数の等化器と、を備えた信号処理装置の処理方法であって、
    前記複数の等化器により、前記磁気テープから前記データの読み出しが行われる環境下の条件に応じて前記複数の再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減する学習が行われた複数の非線形フィルタを用いて前記波形等化を行うことを含み、
    前記複数の非線形フィルタは、前記複数の読取結果に基づいて、前記複数の読取素子に対して適した特性に最適化されており、
    前記条件には、前記読取ヘッドの個体差に起因する読取ヘッド個体差条件、前記磁気テープの個体差に起因する磁気テープ個体差条件、前記磁気テープが走行している速度に関する速度条件、及び前記波形等化に影響を及ぼす処理回路の個体差に起因する処理回路個体差条件のうちの少なくとも１つが含まれている
    信号処理装置の処理方法。
  28. データが記録されている磁気テープから前記データを読み取る複数の読取素子が搭載された読取ヘッドと、
    前記データが前記複数の読取素子によって読み取られることで得られた複数の読取結果が複数のＡ／Ｄ変換器によってデジタル化されることで得られた複数の再生信号系列を受信する受信器と、
    前記受信器によって受信された前記複数の再生信号系列の波形等化を行う複数の等化器と、を備えた磁気テープ読取装置の動作方法であって、
    前記複数の等化器により、前記磁気テープから前記データの読み出しが行われる環境下の条件に応じて前記複数の再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減する学習が行われた複数の非線形フィルタを用いて前記波形等化を行うことを含み、
    前記複数の非線形フィルタは、前記複数の読取結果に基づいて、前記複数の読取素子に対して適した特性に最適化されており、
    前記条件には、前記読取ヘッドの個体差に起因する読取ヘッド個体差条件、前記磁気テープの個体差に起因する磁気テープ個体差条件、前記磁気テープが走行している速度に関する速度条件、及び前記波形等化に影響を及ぼす処理回路の個体差に起因する処理回路個体差条件のうちの少なくとも１つが含まれている
    磁気テープ読取装置の動作方法。
  29. 信号処理装置に対して適用されるコンピュータに処理を実行させるためのプログラムであって、
    前記信号処理装置は、
    データが記録されている磁気テープから前記データが読取ヘッドに搭載された複数の読取素子によって読み取られることで得られた複数の読取結果が複数のＡ／Ｄ変換器によってデジタル化されることで得られた複数の再生信号系列を受信する受信器と、
    前記受信器によって受信された前記複数の再生信号系列の波形等化を行う複数の等化器と、を備え、
    前記処理は、
    前記磁気テープから前記データの読み出しが行われる環境下の条件に応じて前記複数の再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減する学習が行われた複数の非線形フィルタを用いて前記波形等化を行うことを含み、
    前記複数の非線形フィルタは、前記複数の読取結果に基づいて、前記複数の読取素子に対して適した特性に最適化されており、
    前記条件には、前記読取ヘッドの個体差に起因する読取ヘッド個体差条件、前記磁気テープの個体差に起因する磁気テープ個体差条件、前記磁気テープが走行している速度に関する速度条件、及び前記波形等化に影響を及ぼす処理回路の個体差に起因する処理回路個体差条件のうちの少なくとも１つが含まれている
    プログラム。
  30. 磁気テープ読取装置に対して適用されるコンピュータに処理を実行させるためのプログラムであって、
    前記磁気テープ読取装置は、
    データが記録されている磁気テープから前記データを読み取る複数の読取素子が搭載された読取ヘッドと、
    前記データが前記複数の読取素子によって読み取られることで得られた複数の読取結果が複数のＡ／Ｄ変換器によってデジタル化されることで得られた複数の再生信号系列を受信する受信器と、前記受信器によって受信された前記複数の再生信号系列の波形等化を行う複数の等化器と、を備え、
    前記処理は、
    前記磁気テープから前記データの読み出しが行われる環境下の条件に応じて前記再生信号系列に非線形的に生じる歪を軽減する学習が行われた複数の非線形フィルタを用いて前記波形等化を行うことを含み、
    前記複数の非線形フィルタは、前記複数の読取結果に基づいて、前記複数の読取素子に対して適した特性に最適化されており、
    前記条件には、前記読取ヘッドの個体差に起因する読取ヘッド個体差条件、前記磁気テープの個体差に起因する磁気テープ個体差条件、前記磁気テープが走行している速度に関する速度条件、及び前記波形等化に影響を及ぼす処理回路の個体差に起因する処理回路個体差条件のうちの少なくとも１つが含まれている
    プログラム。
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