JPH0258916A - 積分処理装置 - Google Patents
積分処理装置Info
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- JPH0258916A JPH0258916A JP21001588A JP21001588A JPH0258916A JP H0258916 A JPH0258916 A JP H0258916A JP 21001588 A JP21001588 A JP 21001588A JP 21001588 A JP21001588 A JP 21001588A JP H0258916 A JPH0258916 A JP H0258916A
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- integral
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［発明の目的］
（産業上の利用分野）
本発明はディジタル適応フィルタ等に用いるに好適な量
子化誤差の少ない積分処理装置に関する。
子化誤差の少ない積分処理装置に関する。
（従来の技術）
適応フィルタはエコー・キャンセラー装置やイコライザ
装置等の主要構成要素として広く用いられる。第２図は
この種の適応フィルタの基本的な使用例を示すもので、
例えばエコー・キャンセラー装置の場合、エコー・パス
（反響路）を形成する未知系ｌに対して適応フィルタ２
は擬似反響信号を生成する為の系として作用する。そし
て人力信号Ｘ に対して上記未知系１を介して出力（
ｋ） される反響信号ｙ から適応フィルタ２にて生（ｋ） 成された擬似反響信号ｙ を減算器３にて差引（ｋ） くことにより、上記反響信号ｙ を打消すもの（ｋ） となっている。ここで未知系１に対する同定は、例えば
学習同定法により上記減算器３の出力残差信号ｅ の
電力を最小とするように前記適応フ（ｋ） イルタ２のタップ係数を変化させることによって行われ
る。
装置等の主要構成要素として広く用いられる。第２図は
この種の適応フィルタの基本的な使用例を示すもので、
例えばエコー・キャンセラー装置の場合、エコー・パス
（反響路）を形成する未知系ｌに対して適応フィルタ２
は擬似反響信号を生成する為の系として作用する。そし
て人力信号Ｘ に対して上記未知系１を介して出力（
ｋ） される反響信号ｙ から適応フィルタ２にて生（ｋ） 成された擬似反響信号ｙ を減算器３にて差引（ｋ） くことにより、上記反響信号ｙ を打消すもの（ｋ） となっている。ここで未知系１に対する同定は、例えば
学習同定法により上記減算器３の出力残差信号ｅ の
電力を最小とするように前記適応フ（ｋ） イルタ２のタップ係数を変化させることによって行われ
る。
第３図は適応フィルタ２の一般的な構成例を示すもので
、４（４ａ、４ｂ、 〜４ｎ）はタップ遅延線、５（５
ａ。
、４（４ａ、４ｂ、 〜４ｎ）はタップ遅延線、５（５
ａ。
５ｂ、〜５ｎ＋１）は上記タップ遅延線４のタップ出力
にタップ係数推定部（ＥＳＴ）Ｂにて求められたタップ
係数ｈ をそれぞれ乗じる乗算器、そし１（ｋ） て７は上記乗算器５の出力の総和を求めて擬似反響信号
ｙ を生成するアキュムレータである。
にタップ係数推定部（ＥＳＴ）Ｂにて求められたタップ
係数ｈ をそれぞれ乗じる乗算器、そし１（ｋ） て７は上記乗算器５の出力の総和を求めて擬似反響信号
ｙ を生成するアキュムレータである。
（ｋ）
しかしてこのように構成された適応フィルタ２は、未知
系Ｉのインパルス応答が Ｈ−（ｈ 、ｈ２． ・・・ｈＮ）［但し、Ｔは転
置を示す。］ として与えられるものとすると、例えば学習同定法を用
いて次のようにして上記未知系１の推定を行なう。即ち
、適応フィルタ２の出力信号ｙ（１）は前記タップ遅延
線４のタップ出力として求められる入力信号系列Ｘ
を （ｋ） Ｘ（ｋ）“（・（ｋ） （ｋ−１）パ゛・（ｋ−Ｎ
・１））０ Ｘ とし、アキュムレータ６から出力されるタップ係数Ｈが （ｋ） Ｈ−（ｈ （ｋ） １（ｋ）’ ｈ２（ｋ）’で与えられ
るものとすると、 ・・・ｈＮ（ｋ））Ｔ −Ｈ−Ｘ ・・・（１）
ｙ（ｋ） （ｋ） （ｋ）なる演算を実
行することにより求められる。そして未知系１の出力ｙ
に対する残差信号ｅ（ｋ）（ｋ） を −ｙ −ｙ
・・・（２）ｅ（ｋ） （ｋ） （ｋ）
として求め、タップ係数推定部６にて学習同定法により ［但し、 ０くα〈２である。］ としてサンプル毎にそのタップ係数を修正（更新）して
その推定が行われる。
系Ｉのインパルス応答が Ｈ−（ｈ 、ｈ２． ・・・ｈＮ）［但し、Ｔは転
置を示す。］ として与えられるものとすると、例えば学習同定法を用
いて次のようにして上記未知系１の推定を行なう。即ち
、適応フィルタ２の出力信号ｙ（１）は前記タップ遅延
線４のタップ出力として求められる入力信号系列Ｘ
を （ｋ） Ｘ（ｋ）“（・（ｋ） （ｋ−１）パ゛・（ｋ−Ｎ
・１））０ Ｘ とし、アキュムレータ６から出力されるタップ係数Ｈが （ｋ） Ｈ−（ｈ （ｋ） １（ｋ）’ ｈ２（ｋ）’で与えられ
るものとすると、 ・・・ｈＮ（ｋ））Ｔ −Ｈ−Ｘ ・・・（１）
ｙ（ｋ） （ｋ） （ｋ）なる演算を実
行することにより求められる。そして未知系１の出力ｙ
に対する残差信号ｅ（ｋ）（ｋ） を −ｙ −ｙ
・・・（２）ｅ（ｋ） （ｋ） （ｋ）
として求め、タップ係数推定部６にて学習同定法により ［但し、 ０くα〈２である。］ としてサンプル毎にそのタップ係数を修正（更新）して
その推定が行われる。
以上のようにして学習処理が進められ、Ｈ→ Ｈ
（ｋ）
としてタップ係数か収束して前記未知系Ｉの同定が行わ
れることになる。
れることになる。
ところで近年、この種の適応フィルタ２をディジタル信
号処理用プロセッサ（ＤＳＰ）を用いて実現することが
種々試みられるようになってきた。
号処理用プロセッサ（ＤＳＰ）を用いて実現することが
種々試みられるようになってきた。
しかして上記ＤＳＰの演算部は、通常、少ない語長で広
いダイナミックレンジをカバーするべく浮動小数点方式
を採用して構成されることが多い。
いダイナミックレンジをカバーするべく浮動小数点方式
を採用して構成されることが多い。
第４図は浮動小数点方式のディジタル乗算器の構成例を
示すもので、小数点乗算器１１と加算器１２、およびこ
れらの各出力をそれぞれ正規化する正規化回路１３１４
によって構成される。このディジタル乗算器は、乗算す
べき２つの入力データＸ、 Ｙが、例えば指数部Ｅと仮
数部Ｍとにより、Ｘ−２Ｅ ＊Ｍ 、
Ｙ−２Ｅ ＊Ｍ（Ｘ） （Ｘ）
（Ｙ） （Ｙ）としてそれぞれ
示されるとき、上記小数点乗算器１１にて仮数部の演算
を Ｍ −Ｍ ＊ Ｍ （Ｚ） （Ｘ） （Ｙ）として行い、
加算器１２にてその指数部の演算をＥ −Ｅ
＋Ｅ （Ｚ） （Ｘ） （Ｙ）として行なう
。その後、正規化回路１３にて仮数部の正規化（小数点
合せ）を行い、その情報を下に指数部の正規化を正規化
回路１４にて行ない、乗算値Ｚの指数部Ｅ と仮数部
Ｍ とをそれぞれ（Ｚ） （Ｚ） 求めて、その乗算処理が実行される。
示すもので、小数点乗算器１１と加算器１２、およびこ
れらの各出力をそれぞれ正規化する正規化回路１３１４
によって構成される。このディジタル乗算器は、乗算す
べき２つの入力データＸ、 Ｙが、例えば指数部Ｅと仮
数部Ｍとにより、Ｘ−２Ｅ ＊Ｍ 、
Ｙ−２Ｅ ＊Ｍ（Ｘ） （Ｘ）
（Ｙ） （Ｙ）としてそれぞれ
示されるとき、上記小数点乗算器１１にて仮数部の演算
を Ｍ −Ｍ ＊ Ｍ （Ｚ） （Ｘ） （Ｙ）として行い、
加算器１２にてその指数部の演算をＥ −Ｅ
＋Ｅ （Ｚ） （Ｘ） （Ｙ）として行なう
。その後、正規化回路１３にて仮数部の正規化（小数点
合せ）を行い、その情報を下に指数部の正規化を正規化
回路１４にて行ない、乗算値Ｚの指数部Ｅ と仮数部
Ｍ とをそれぞれ（Ｚ） （Ｚ） 求めて、その乗算処理が実行される。
しかしてこのような浮動小数点乗算を実行する際、上記
小数点乗算器１１で求められるデータのビット数は２倍
となり、データ形式を統一する為には語長制限する必要
が生じる。この語長制限は、例えば丸め処理や切捨て（
切上げ）処理によって行われるが、これによって第５図
にその入出力特性を示すように量子化誤差が発生する。
小数点乗算器１１で求められるデータのビット数は２倍
となり、データ形式を統一する為には語長制限する必要
が生じる。この語長制限は、例えば丸め処理や切捨て（
切上げ）処理によって行われるが、これによって第５図
にその入出力特性を示すように量子化誤差が発生する。
第５図（ｂ）に切捨て処理での量子化誤差に比較して同
図（ａ）に示す丸め処理での量子化誤差の方が少ないが
、丸め処理を行なうには小数点乗算器１１の次段に新た
な丸め処理回路を設けることが必要となる。この点、切
捨て処理は、冗長となるビットの小数点乗算器１１から
の出力を阻止するだけでよいので、前述した浮動小数点
乗算にあっては、専ら切捨て処理を採用することが多い
。しかしこの切捨て処理によって生じる量子化誤差は次
のような問題を含んでいる。
図（ａ）に示す丸め処理での量子化誤差の方が少ないが
、丸め処理を行なうには小数点乗算器１１の次段に新た
な丸め処理回路を設けることが必要となる。この点、切
捨て処理は、冗長となるビットの小数点乗算器１１から
の出力を阻止するだけでよいので、前述した浮動小数点
乗算にあっては、専ら切捨て処理を採用することが多い
。しかしこの切捨て処理によって生じる量子化誤差は次
のような問題を含んでいる。
即ち、前述した適応フィルタ２ （タップ係数推定部６
）におけるｉ番目のタップでの第（３）式に示したタッ
プ係数修正処理は、ＤＳＰにおける積分演算として、例
えば第６図に示すようにタップ係数メモリ［５，浮動小
数点加算器１Ｇ、浮動小数点乗算器Ｉ７によってｔ＋Ｉ
？成される演算モデルとして表現できる。更に上記ｌ乎
動小数点加算器１６．浮動小数点乗算器１７においてそ
れぞれ発生する量子化誤差を考慮した場合、その量子化
誤差δｈ（ｋ）’ δｄ（１）を挿入する加算器１８
．１９を加えて、上記タップ係数修１°ＩＥ処理の演算
モデルは第７図に示すように表現できる。
）におけるｉ番目のタップでの第（３）式に示したタッ
プ係数修正処理は、ＤＳＰにおける積分演算として、例
えば第６図に示すようにタップ係数メモリ［５，浮動小
数点加算器１Ｇ、浮動小数点乗算器Ｉ７によってｔ＋Ｉ
？成される演算モデルとして表現できる。更に上記ｌ乎
動小数点加算器１６．浮動小数点乗算器１７においてそ
れぞれ発生する量子化誤差を考慮した場合、その量子化
誤差δｈ（ｋ）’ δｄ（１）を挿入する加算器１８
．１９を加えて、上記タップ係数修１°ＩＥ処理の演算
モデルは第７図に示すように表現できる。
このような演算モデルによってタップ係数メモＪ１５に
格納されている１番目のタップのタップ係数ｈ は、 （ｋ） ｈ（ｋ＋１） （ｋ） ｄ（ｋ）−ｈ ＋
６ ＋ （δ ＋ ６ ｄ（ｋ）ｄ（ｋ）’ として実行されることになる。そして−数的には上式の
第１項目の収束によりｅ が零（ｏ）と（ｋ） なったとき、ここでのタップ係数修正処理が停止する。
格納されている１番目のタップのタップ係数ｈ は、 （ｋ） ｈ（ｋ＋１） （ｋ） ｄ（ｋ）−ｈ ＋
６ ＋ （δ ＋ ６ ｄ（ｋ）ｄ（ｋ）’ として実行されることになる。そして−数的には上式の
第１項目の収束によりｅ が零（ｏ）と（ｋ） なったとき、ここでのタップ係数修正処理が停止する。
しかし第２項目に示す雑音成分は、通常、その平均値が
零（ｏ）であるか、前述した切捨て処理の場合には零に
はならない為、大きな問題となる。
零（ｏ）であるか、前述した切捨て処理の場合には零に
はならない為、大きな問題となる。
即ち、上記第２項の雑音成分δ （−δ ＋（ｋ）
ｄ（ｋ） δｄ（ｋ））は、タップ係数の収束によって発散する。
ｄ（ｋ） δｄ（ｋ））は、タップ係数の収束によって発散する。
具体的には、（ｋ−＋■）によりタップ係数が収束する
ものとすると、そのときの量子化誤差の成分は Σ δ（Ｊ ） −Ｊ ｌ ｍ Ｊ ｌδ１−−（３）
ｊ＝ｌ ｊ→■ （但し、δは平均値） となり、負の方向に発散してしまう。そしてその値はタ
ップ係数ｈ よりも大きくなる可能性が（ｋ） ある。
ものとすると、そのときの量子化誤差の成分は Σ δ（Ｊ ） −Ｊ ｌ ｍ Ｊ ｌδ１−−（３）
ｊ＝ｌ ｊ→■ （但し、δは平均値） となり、負の方向に発散してしまう。そしてその値はタ
ップ係数ｈ よりも大きくなる可能性が（ｋ） ある。
（発明か解決しようとする問題点）
このように従来のＤＳＰによる積分演算、例えばタップ
係数修正処理にあっては、その切捨て処理によって量子
化誤差が蓄積的に増大すると云う不具合かあり、従って
タップ係数修正処理等に用いられるディジタル積分処理
において、その処理手続の簡単な切捨て処理を採用する
には問題があった。
係数修正処理にあっては、その切捨て処理によって量子
化誤差が蓄積的に増大すると云う不具合かあり、従って
タップ係数修正処理等に用いられるディジタル積分処理
において、その処理手続の簡単な切捨て処理を採用する
には問題があった。
本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、処理手続の複雑化を招来するこ
となしに量子化誤差の発散を抑えて効果的なディジタル
積分演算を実現する積分処理装置を提供することにある
。
の目的とするところは、処理手続の複雑化を招来するこ
となしに量子化誤差の発散を抑えて効果的なディジタル
積分演算を実現する積分処理装置を提供することにある
。
んここうせい
（問題点を解決するための手段）
本発明に係る積分処理装置は、被積分データから積分用
アキュムレータに格納された積分データを減算し、その
減算値を新たな積分データとして上記積分用アキュムレ
ータに格納すると共に、この積分用アキュムレータに格
納された積分データの極性に対応して前記減算処理に供
する被積分データの極性を交互に反転処理することによ
って上記被積分データを積分用アキュムレータ上に積分
していくようにしたことを特徴とするものである。
アキュムレータに格納された積分データを減算し、その
減算値を新たな積分データとして上記積分用アキュムレ
ータに格納すると共に、この積分用アキュムレータに格
納された積分データの極性に対応して前記減算処理に供
する被積分データの極性を交互に反転処理することによ
って上記被積分データを積分用アキュムレータ上に積分
していくようにしたことを特徴とするものである。
即ち、従来、加算によって行われていた積分演算を減算
と、被積分データの極性の交互反転によって実現したこ
とを特徴とするものである。
と、被積分データの極性の交互反転によって実現したこ
とを特徴とするものである。
（作用）
本発明によれば、積分用アキュムレータに格納されてい
る積分データの極性に応じて被積分データの極性を反転
処理した上で減算処理を行なうので、この減算によって
求められるデータは、−回の減算処理毎にその極性を反
転したものとなるか、その絶対直に着目すれば被積分デ
ータを順次加算したものとなり、ここにその積分演算が
実現される。
る積分データの極性に応じて被積分データの極性を反転
処理した上で減算処理を行なうので、この減算によって
求められるデータは、−回の減算処理毎にその極性を反
転したものとなるか、その絶対直に着目すれば被積分デ
ータを順次加算したものとなり、ここにその積分演算が
実現される。
この際、上記積分処理用の切捨て処理によって生じる量
子化誤差も１回毎に極性反転したものとなるので、実質
的には切捨て・切上げ処理が交互に繰返されることにな
る。そしてこの積分処理によって生じる量子化誤差成分
は１回毎に加算・減算が繰返されることになるので、平
均的には零（０）となり、従来のように発散することが
なくなる。この結果、量子化誤差の発生を効果的に抑え
てその積分演算を簡易に、且つ効果的に実行することが
可能となる。
子化誤差も１回毎に極性反転したものとなるので、実質
的には切捨て・切上げ処理が交互に繰返されることにな
る。そしてこの積分処理によって生じる量子化誤差成分
は１回毎に加算・減算が繰返されることになるので、平
均的には零（０）となり、従来のように発散することが
なくなる。この結果、量子化誤差の発生を効果的に抑え
てその積分演算を簡易に、且つ効果的に実行することが
可能となる。
（実施例）
以下、図面を参照して本発明の一実施例につき説明する
。
。
第１図は本発明の実施例に係る積分処理装置における演
算モデルを示す図であり、前述したタップ係数修正処理
に適用した例を示している。
算モデルを示す図であり、前述したタップ係数修正処理
に適用した例を示している。
このタップ係数修正演算は、本質的には先の第７図に示
した演算処理と同し演算機能を実現するものであるが、
浮動小数点加算器１６に代えて浮動小数点減算器２１を
用い、また浮動小数点乗算器１７に与えるデータをスイ
ッチ２２を介して１回の積分処理毎に極性反転するよう
にしたことを特徴としている。
した演算処理と同し演算機能を実現するものであるが、
浮動小数点加算器１６に代えて浮動小数点減算器２１を
用い、また浮動小数点乗算器１７に与えるデータをスイ
ッチ２２を介して１回の積分処理毎に極性反転するよう
にしたことを特徴としている。
即ち、浮動小数点減算器２１は、浮動小数点乗算器１７
から与えられる被積分データからタップ係数メモリ１５
に格納されている積分データを減算し、その減算値を新
たな積分データとして前記タップ係数メモリＬ５に格納
するものとなっている。尚、加算器１８は浮動小数点減
算器２１によって生じた量子化誤差δ をモデル表現
するものであり、加ｈ（ｋ） 算器１９は浮動小数点乗算器１７によって生じた量子化
誤差δ をモデル表現するものである。
から与えられる被積分データからタップ係数メモリ１５
に格納されている積分データを減算し、その減算値を新
たな積分データとして前記タップ係数メモリＬ５に格納
するものとなっている。尚、加算器１８は浮動小数点減
算器２１によって生じた量子化誤差δ をモデル表現
するものであり、加ｈ（ｋ） 算器１９は浮動小数点乗算器１７によって生じた量子化
誤差δ をモデル表現するものである。
ｄ（ｋ）
しかしてスイッチ２２は、前記タップ係数メモリ１５か
ら１％動小数点減算器２１に読出される積分データ（タ
ップ係数ｈ ）が正極性のとき、浮動小ｊ（ｋ） 数点乗算器ｊ７に与えるデータとして負極性のデータ（
−ａ ｅ ／ Ｉｔ Ｘ Ｉｆ ” ）を選択
し、浮動（ｋ） （ｋ） 小数点乗算器１７から上記浮動小数点減算器２１に与え
る被積分データの極性を負極性としている。また逆に、
前記タップ係数メモリ１５から浮動小数点減算器２１に
読出される積分データ（タップ係数ｈｉ（ｋ））が負極
性のときには、前記浮動小数点乗算器１７に与えるデー
タとして正極性のデータ（ａ ｅ ／ ＩＩ Ｘ
Ｉｆ ２）を選択し、浮動小数（ｋ）
（ｋ） 魚巣算器１７から上記浮動小数点減算器２１に与える被
積分データの極性を正極性としている。
ら１％動小数点減算器２１に読出される積分データ（タ
ップ係数ｈ ）が正極性のとき、浮動小ｊ（ｋ） 数点乗算器ｊ７に与えるデータとして負極性のデータ（
−ａ ｅ ／ Ｉｔ Ｘ Ｉｆ ” ）を選択
し、浮動（ｋ） （ｋ） 小数点乗算器１７から上記浮動小数点減算器２１に与え
る被積分データの極性を負極性としている。また逆に、
前記タップ係数メモリ１５から浮動小数点減算器２１に
読出される積分データ（タップ係数ｈｉ（ｋ））が負極
性のときには、前記浮動小数点乗算器１７に与えるデー
タとして正極性のデータ（ａ ｅ ／ ＩＩ Ｘ
Ｉｆ ２）を選択し、浮動小数（ｋ）
（ｋ） 魚巣算器１７から上記浮動小数点減算器２１に与える被
積分データの極性を正極性としている。
しかしてこのような積分演算モデルによれば、浮動小数
点減算器２】で１回の積分演算が行われたとき、これに
よって求められる新たな積分データは、その極性が反転
されたものとなる。従ってタップ係数メモリ１５に格納
される積分データ（タップ係数ｈ ）は１回毎に極性
反転されたものとｊ（ｋ） なる。そしてこの積分データに応じて前記スイッチ２２
により選択されるデータの極性が交互に反転処理される
ことになる。この結果、積分データは極性反転されなが
らその値（絶対値）をタップ係数メモリ１５に累積加算
されていくことになり、ここにその積分処理が実現され
る。
点減算器２】で１回の積分演算が行われたとき、これに
よって求められる新たな積分データは、その極性が反転
されたものとなる。従ってタップ係数メモリ１５に格納
される積分データ（タップ係数ｈ ）は１回毎に極性
反転されたものとｊ（ｋ） なる。そしてこの積分データに応じて前記スイッチ２２
により選択されるデータの極性が交互に反転処理される
ことになる。この結果、積分データは極性反転されなが
らその値（絶対値）をタップ係数メモリ１５に累積加算
されていくことになり、ここにその積分処理が実現され
る。
ここで上記線分演算モデルによって生じる量子化誤差に
ついて考察してみると次の通りである。
ついて考察してみると次の通りである。
即ち、上述した積分演算モデルによるタップ係数の修正
演算は、 −ｈ ＋ δ （ｋ） ｈ（ｋ） として表現できる。この式は、 −（−Ｄ ｈ （。
演算は、 −ｈ ＋ δ （ｋ） ｈ（ｋ） として表現できる。この式は、 −（−Ｄ ｈ （。
＋、（＝１） （δ、（１）＋δｈ（ｋ））として変
形することかできる。しかしてここでの量子化誤差成分
は第３項で示される ｋ ＋δ （ｋ） （−１） （δｄ（ｋ） ｈ（ｋ））−（−１）ｋ
δであり、タップ係数ｈ が収束したときの量子（ｋ
） 化誤差の値は、各回に生じる量子化誤差δ が（ｋ） 定常的であるとして −〇 となる。つまり量子化誤差の発散を防ぎ、その値を平均
的に零（０）に保つことが可能となる。換言すれば、１
回の積分演算での切捨て処理によって生じた量子化誤差
を次回の積分演算における極性反転された切捨て（切上
げ）によって補い（打消し）、切捨て処理による量子化
誤差を平均的に零（０）に抑えることが可能となる。
形することかできる。しかしてここでの量子化誤差成分
は第３項で示される ｋ ＋δ （ｋ） （−１） （δｄ（ｋ） ｈ（ｋ））−（−１）ｋ
δであり、タップ係数ｈ が収束したときの量子（ｋ
） 化誤差の値は、各回に生じる量子化誤差δ が（ｋ） 定常的であるとして −〇 となる。つまり量子化誤差の発散を防ぎ、その値を平均
的に零（０）に保つことが可能となる。換言すれば、１
回の積分演算での切捨て処理によって生じた量子化誤差
を次回の積分演算における極性反転された切捨て（切上
げ）によって補い（打消し）、切捨て処理による量子化
誤差を平均的に零（０）に抑えることが可能となる。
以上のように本装置によれば、切捨て処理を用いた積分
演算を行なうに際して、その量子化誤差の発生（増大；
発散）を効果的に抑えることができるので、その積分演
算精度を十分高くすることかてきる。しかも従来のよう
に丸め処理を必要としないので、その処理機能構成を非
常に１１１純なものとすることができ、ＤＳＰによる演
算処理にも容易に適用することが可能となる。従って前
述したタップ係数修正演算を始めとして、種々のディジ
タル積分演算に効果的に供することが可能となる。
演算を行なうに際して、その量子化誤差の発生（増大；
発散）を効果的に抑えることができるので、その積分演
算精度を十分高くすることかてきる。しかも従来のよう
に丸め処理を必要としないので、その処理機能構成を非
常に１１１純なものとすることができ、ＤＳＰによる演
算処理にも容易に適用することが可能となる。従って前
述したタップ係数修正演算を始めとして、種々のディジ
タル積分演算に効果的に供することが可能となる。
尚、本発明は上述した実施例に限定されるものではない
。ここではタップ係数の修正演算を例に説明したか、基
本的には浮動小数点減算器２１に入力する被積分データ
の極性を反転処理するだけでその積分処理か実現できる
。またこの極性反転処理を含む積分演算は、専用のハー
ドウェアで実現することは勿論可能であるか、ソフトウ
ェアにより実現することも可能である。その他、本発明
はその要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施するこ
とができる。
。ここではタップ係数の修正演算を例に説明したか、基
本的には浮動小数点減算器２１に入力する被積分データ
の極性を反転処理するだけでその積分処理か実現できる
。またこの極性反転処理を含む積分演算は、専用のハー
ドウェアで実現することは勿論可能であるか、ソフトウ
ェアにより実現することも可能である。その他、本発明
はその要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施するこ
とができる。
［発明の効果］
以上説明したように本発明によれば、切捨て処理を用い
た積分演算を、その切捨て処理による量子化誤差の増大
を招来することなしに高精度に実行することができ、例
えばエコー・キャンセラ装置におけるタップ係数修正演
算等に効果的に適用することができる等の実用上多大な
る効果が奏せられる。
た積分演算を、その切捨て処理による量子化誤差の増大
を招来することなしに高精度に実行することができ、例
えばエコー・キャンセラ装置におけるタップ係数修正演
算等に効果的に適用することができる等の実用上多大な
る効果が奏せられる。
第１図は本発明の一実施例に係る積分処理装置の演算機
能モデルを示す図、第２図は一般的な適応フィルタの使
用モデルを示す図、第３図は適応フィルタの構成例を示
す図、第４図は浮動小数点乗算器の構成例を示す図、第
５図はｌ♀動小数点乗算における量子化誤差特性を示す
図、第６図および第７図はそれぞれ従来のデインタル積
分器の演算機能モデルを示す図である。 １５・・タップ係数メモリ（積分用アキュムレータ）、
１７・・浮動小数点乗算器、＋８．１９・・加算器、２
Ｉ・・・浮動小数点減算器、２２・・・スイフチ（極性
反転処理）。 出願人代理人 弁理士 鈴江武彦 第１図 第３図 第２図 を 第４図
能モデルを示す図、第２図は一般的な適応フィルタの使
用モデルを示す図、第３図は適応フィルタの構成例を示
す図、第４図は浮動小数点乗算器の構成例を示す図、第
５図はｌ♀動小数点乗算における量子化誤差特性を示す
図、第６図および第７図はそれぞれ従来のデインタル積
分器の演算機能モデルを示す図である。 １５・・タップ係数メモリ（積分用アキュムレータ）、
１７・・浮動小数点乗算器、＋８．１９・・加算器、２
Ｉ・・・浮動小数点減算器、２２・・・スイフチ（極性
反転処理）。 出願人代理人 弁理士 鈴江武彦 第１図 第３図 第２図 を 第４図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 切捨て演算を用いてディジタル信号を積分処理する積分
処理装置において、 被積分データから積分用アキュムレータに格納された積
分データを減算し、その減算値を新たな積分データとし
て上記積分用アキュムレータに格納すると共に、この積
分用アキュムレータに格納された積分データの極性に対
応して前記減算処理に供する被積分データの極性を交互
に反転処理してなることを特徴とする積分処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63210015A JP2752995B2 (ja) | 1988-08-24 | 1988-08-24 | 積分処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63210015A JP2752995B2 (ja) | 1988-08-24 | 1988-08-24 | 積分処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0258916A true JPH0258916A (ja) | 1990-02-28 |
| JP2752995B2 JP2752995B2 (ja) | 1998-05-18 |
Family
ID=16582414
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63210015A Expired - Lifetime JP2752995B2 (ja) | 1988-08-24 | 1988-08-24 | 積分処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2752995B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010068457A (ja) * | 2008-09-12 | 2010-03-25 | Sony Corp | エコーキャンセル装置、信号処理装置及び方法、並びにプログラム |
| WO2020230889A1 (ja) | 2019-05-16 | 2020-11-19 | 三井化学株式会社 | 注入成形装置、当該装置を用いた注入成形方法および成形体の製造方法、積層レンズ |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS542053A (en) * | 1977-06-07 | 1979-01-09 | Japan Radio Co Ltd | Continuous wave magnetron |
| JPS5524728A (en) * | 1978-08-08 | 1980-02-22 | Kawasaki Steel Corp | Method of controlling hot run table of hot continuous rolling mill |
| JPS62111514A (ja) * | 1985-11-11 | 1987-05-22 | Hitachi Ltd | 間引きフイルタ |
-
1988
- 1988-08-24 JP JP63210015A patent/JP2752995B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS542053A (en) * | 1977-06-07 | 1979-01-09 | Japan Radio Co Ltd | Continuous wave magnetron |
| JPS5524728A (en) * | 1978-08-08 | 1980-02-22 | Kawasaki Steel Corp | Method of controlling hot run table of hot continuous rolling mill |
| JPS62111514A (ja) * | 1985-11-11 | 1987-05-22 | Hitachi Ltd | 間引きフイルタ |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010068457A (ja) * | 2008-09-12 | 2010-03-25 | Sony Corp | エコーキャンセル装置、信号処理装置及び方法、並びにプログラム |
| WO2020230889A1 (ja) | 2019-05-16 | 2020-11-19 | 三井化学株式会社 | 注入成形装置、当該装置を用いた注入成形方法および成形体の製造方法、積層レンズ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2752995B2 (ja) | 1998-05-18 |
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