JPH0322704A - ディジタルフィルタに使用するための係数を生成するためのシステム - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 発明の背景 この発明は概して、ディジタルフィルタのための係数を
生成するためのシステムおよび方法に関する。この発明
は特に、プロセスにおけるフィルタ係数のステップサイ
ズが反復プロセスの間に生成されるグラジエントのスト
カスチック（ｓｊｏｃｈａｓ＋ｉｃ）平均に関係する状
態で、最小平均２乗プロセッサを使用する反復適応プロ
セスが利用されるようなシステムおよび方法に関する。

ディジタルフィルタは、集積回路形式で実施されるそれ
らを含むディジタル回路において応用を見出す。そのよ
うなフィルタは、たとえば高信頼性、時間でのドリフト
なし、温度でのドリフトなし、ユニットからユニットへ
の繰返し可能性、および優れた伝送性能のような、多く
の利点を呈する。ディジタルフィルタは１つまたはそれ
以上のセクションを含むことができ、セクションの数は
フィルタの公称特性を実現するとき主に所望の正確度に
よる。換言すれば、セクションの数の増加で、ディジタ
ルフィルタは正確度において対応する増大を提供し、そ
れに対して所望のフィルタ特性は得られることができる
。

ディジタルフィルタのための１つの応用は加入者線オー
ディオ処理回路（ＳＬＡＣ）におけるものである。ＳＬ
ＡＣ装置は電話システムで利用され、ディジタルスイッ
チにおける加入者線回路の２線セクションと関連したＣ
ＯＤＥＣおよびフィルタ機能を達成する。その目的のた
めに、これらの回路はＰＣＭハイウェイへのＰＣＭ信号
の配置のためのアナログ音声信号からディジタルパルス
コード変調された（ＰＣＭ）サンプルへの変換、および
ＰＣＭハイウエイから受取られたディジタルＰＣＭ信号
のアナログ音声信号への変換を与える。この変換プロセ
スの間に、ディジタルフィルタは音声信号のバンド制限
する、ゲインを設定する、トランスハイブリッド平衡を
行なう、成端インピダンスの調節を与える、受信および
送信経路の周波数減衰調節（等化）を与えるのに使用さ
れる。

ディジタルフィルタを実施するために、各セクションの
ためのフィルタ係数またはフィルタのタップを与えるこ
とが必要である。このことは概して、フィルタを使用す
る装置のメモリの中にフィルタ係数を記憶することによ
り達せられる。各フィルタセクションのためのフィルタ
係数は、メモリへの記憶の前に、信号数からカノニツク
・サインド・ディジット（Ｃａｎｏｎｉｃ　Ｓｉｇｎｅ
ｄ　Ｄｉｇｉｔ、ＣＳＤ　）として知られる複数個の係
数に変形される。ＣＳＤ係数およびそれらが信号係数か
ら引き出され得る態様はその技術でよく知られている。

先行技術において、ディジタルフィルタセクションのた
めの係数（ＣＳＤ係数への変換前）は適応反復最小平均
２乗プロセスにより生成された。

この先行技術プロセスの間に、フィルタセクションの係
数は、各反復の間に、瞬時グラジエント値だけ最後の反
復から更新された。そのようなプロセスにおいて、単一
サンプルに基づく瞬時グラジエントは時間変化入力信号
の瞬時値とエラー信号の同時瞬時値との積である。エラ
ー信号は、第１のおよび第２の出力を生戊するために、
所望のフィルタ特性とプロセスの中のフィルタ係数との
両方に入力信号を印加すること、およびその後にこれら
の出力間に差を生成することにより生成される。エラー
信号が所定の標準未満であると検出されると、プロセス
は停止され、プロセスで使用される係数の最後の組はＣ
ＳＤフォーマットへの変換後、フィルタで使用される最
終の係数である。

前述の反復プロセスはディジタルフィルタ係数を決める
のにそれの使用で適当であったが、そのようなプロセス
における改良の必要が残る。特に、先行技術の最小平均
２乗反復プロセスは、もし最適ステップサイズがノイズ
のない環境で使用されないのであれば計算的に効率的か
つ収束において合理的に速くはない。あいにく、適応プ
ロセスの間の速いトラッキング性能および収束後の小さ
い誤調節エラーの両方の要件を満たす最適ステップサイ
ズを見出すことは難しい。

さらに、グラジエントは単一時間サンプルに基づくので
、前述のプロセスはグラジエントを発生するときノイズ
に高感度である。したがって実際問題として、先行技術
の反復プロセスは、それがノイズに高感度であり可変最
適ステップサイズは決めるのが困難であると仮定すれば
、ディジタルフィルタ係数の正確な決定に達するため．
に完了のためのかなりの時間を必要とした。

したがってこの発明の一般的な目的はディジタルフィル
タ係数を発生するための新しい改善されたシステムおよ
び方法を提供することである。

この発明のさらに他の目的は、ノイズに不感応でありか
つ最適ステップサイズが容易に判断されるようなシステ
ムおよび方法を提供することである。

この発明のさらに他の目的は、ステップサイズが適応プ
ロセスの間に生成されるグラジエントのストカスチック
平均に関連するようなシステムおよび方法を提供するこ
とである。

発明の概要 この発明はディジタルフィルタでの使用のための係数を
生成するためのシステムを提供する。システムは所望の
フィルタ特性を示すデータを提供するための手段、およ
び各反復について少なくとも１つのフィルタ係数および
グラジエントを生成するための反復処理手段を含む。反
復処理手段はグラジエントのストカスチック平均に関連
した量だけ、各反復の間にその少なくとも１つの係数を
変化するための手段を含む。システムはその生成された
少なくとも１つの係数と所望のフィルタ特性とを比較す
るための比較手段、およびその少なくとも１つの係数が
所望のフィルタ特性の所与のレンジ内にあるとき反復処
理手段を終了するための手段をさらに含む。

発明はさらに、１つまたはそれ以上のセクションを有す
るディジタルフィルタでの使用のための１組の係数を生
成するためのシステムを提供する。

システムは印加された時間変化信号を受取るための入力
手段と所望のフィルタ特性を与えるためのフィルタ標準
手段とを含む。フィルタ標準手段は時間変化信号で機能
するための入力手段へ結合される入力、および標準のフ
ィルタリングされた信号を与えるための出力を有する。

システムは時間変化信号で機能するための入力手段に結
合される入力を有する反復処理手段をさらに含み、反復
処理手段は各反復の間にディジタルフィルタのセクショ
ンの数に数が等しい１組のフィルタ係数を生成するため
のフィルタ係数生成手段、および各反復の間に中間のフ
ィルタリングされた信号を与えるための出力を有する反
復処理手段を含む。システムはさらに、各反復のための
エラー信号を与えるために標準のフィルタリングされた
信号と中間のフィルタリングされた信号とを結合するた
めの結合手段を含む。反復処理手段はまた、各反復のた
めのグラジエントを生成するためのグラジエント生成手
段、および各反復後にグラジエントのストカスチック平
均に関連した量だけ係数の組を変化するための係数変化
手段を含む。システムはさらに、エラー信号が所定の標
準未満であるとき、反復処理手段を終了するための手段
を含み、それで反復処理手段が終了されるとき、現在の
組の係数はディジタルフィルタのための最終の組の係数
を表す。

この発明はさらに、ディジタルフィルタでの使用のため
の係数を生成するための方法を提供する。

その方法は所望のフィルタ特性を与えるステップ、グラ
ジエントのストカスチック平均に関連した量だけ各反復
の間に少なくとも■つの係数を変化することにより、各
反復について少なくとも１つのフィルタ係数およびグラ
ジエントを反復的に生戊するステップ、生成された係数
を所望のフィルタ特性と比較するステップ、およびその
少なくとも１つの係数が所望のフィルタ特性の所与のレ
ンジ内にあるときその少なくとも１つの係数の反復生成
を終了するステップを含む。

この発明はさらに、１つまたはそれ以上のセクションを
有するディジタルフィルタでの使用のための１組の係数
を生成するための方法を提供する。

方法は所望のフィルタ特性を与えるステップ、ディジタ
ルフィルタのセクションの数に数が等しい１組のフィル
タ係数を反復的に生成するステップ、および第１の出力
を生成するために所望のフィルタ特性を時間変化信号に
印加するステップを含む。

その方法はさらに、第２の出力を生成するために反復的
に生成された組のフィルタ係数を時間変化信号へ印加す
るステップ、各反復の間にエラー信号を生成するために
第１の出力および第２の出力を結合するステップ、エラ
ー信号に応答して各反復のためのグラジエントを生戊す
るステップ、生成されたグラジエントのストカスチック
平均に関連した量だけ各反復の間に反復的に生成された
フィルタ係数を変化するステップ、およびエラー信号が
所定の標準未満であるときフィルタ係数の組の反復生成
を終了するステップを含む。

新規であると思われるこの発明の特徴が前掲の特許請求
の範囲で具体性をもって述べられる。この発明は、それ
の利点とともに、それの数個の図面の中で同じ参照数字
が同じエレメントを示す、添付の図面と関連して、次の
説明を参照することにより最もよく理解され得る． 好ましい実施例の説明 ここで第１図を参照すると、それはブロック図の形式で
、この発明が都合よく利用され得る加入者線オーディオ
処理回路の信号処理回路を図解する。加入者線オーディ
オ処理回路（ＳＬＡＣ）はディジタルスイッチにおいて
加入者線回路の２線セクションと関連したＣＯＤＥＣお
よびフィルタ機能を達成する。概してこれらの関数はＰ
ＣＭサンプルをＰＣＭハイウエイに置くためにアナログ
音声信号をディジタルパルスコード変調された（ＰＣＭ
）サンプルに変換すること、およびＰｃＭハイウエイか
ら受取られたディジタルＰＣＭサンプルをアナログ信号
へ変換することを伴う。

第１図の回路１０は一般的に、アナログ音声信号を受取
るための第１の入力１２、ＰＣＭハイウエイへのＰＣＭ
サンプルの配置のためにタイムスロット割当回路へＰＣ
Ｍサンプルを転送するための第１の出力１４、ＰＣＭハ
イウエイからＰＣＭサンプルを受取るためのタイムスロ
ット割当回路へ結合されるように適合された第２の入力
１６、およびＰＣＭハイウエイから受取られたＰＣＭサ
ンプルを表すアナログ信号を与えるための第２の出力１
８を含む。第１の入力１２と第１の出力１４との間に延
在する信号処理回路は回路の送信信・号処理経路を表し
、第２の入力１６から第２の出力１８への信号処理回路
は回路の受信信号処理経路を表す。

送信信号処理経路は、増幅器２０、アナログディジタル
変換器２２、第１のデシメータ２４、第２のデシメータ
２６、減衰器２８、第１のプログラム可能なディジタル
フィルタ（Ｘ）３０、高城フィルタ３２、およびデータ
コンプレッサ３４を含む。増幅器２０はアナログ増幅器
であり、アナログディジタル変換器２２ヘアナログ信号
ゲインを与える。アナログディジタル変換器２２は、ア
ナログ音声信号をＰＣＭデータサンプルへ変換する。デ
シメータ２４および２６は高入力サンプリング速度を１
６ｋｂｓに低減する。減衰器２８は信号レベル訂正をフ
ィルタ３０に与える。フィルタ３０はたとえば、周波数
応答訂正を与える６タツプ有限入力応答フィルタである
。高城フィルタ３２は、たとえばＡＣラインノイズをフ
ィルタリングするために、たとえば５０ｈｘまたは６０
ｈｘのレンジの周波数のような低周波数を除去する。最
後にコンプレッサ３４はディジタルＰＣＭサンプルを既
知の態様で圧縮する。

受信信号処理回路は、伸長器４０、低域フィルタ４２、
第２のプログラム可能なディジタルフィルタ（Ｒ）４４
、減衰器４６、インタポレータ４８および５０、ディジ
タルアナログ変換器５２、および増幅器５４を含む。伸
長器４０はＰＣＭハイウエイから受取られる圧縮された
ディジタルＰＣＭサンプルを伸長し、低域フィルタ４２
は伸長されたディジタルＰＣＭサンプルをフィルタリン
グする。第２のプログラム可能なフィルタ４４は好まし
くは、１６ｋｂｚサンプリング速度で動作し周波数応答
訂正を与える６タップ有限入力応答フィルタである。減
衰器４６は信号増幅スケーリングをインタポレータ４８
および５０に与える。インタポレータ４８および５０は
、デイジタルアナログ変換器５２により行なわれるデイ
ジタルアナログ変換のためにサンプリング速度を増加す
る。

増幅器５４はアナログ損失を与え、出力端子１８への振
幅訂正を与える。

送信および受信処理経路をわたり結合されるのは、第３
のプログラム可能なフィルタ（Ｚ）５６である。フィル
タ５６は送信信号経路から受信信号経路までフィードバ
ックを与え、有効入力インピーダンスをシステムに修正
する。したがってフィルタ５６はインピーダンス整合を
与え、効率的な信号転送を確実にする。また受信および
送信信号処理経路をわたり結合されるのは第４のプログ
ラム可能なフィルタ（Ｂ）５８である。フィルタ５８は
単極無限インパルス応答フィルタセクション５８ａおよ
び８タップ有限入力応答フィルタセクション５８ｂを含
む。フィルタ５８は受信信号処理回路および送信信号処
理回路間のトランスノ＼イブリッドバランスを与え、シ
ステム内で反響を除去する。

プログラム可能なフィルタ３０、４４、５６、および５
８は、それらのセクションの各々について、この発明の
システムおよび方法により判断され、メモリに記憶され
るそれらの係数を有してもよい。前に述べられたように
、これらのフィルタの係数は、カノニック・サインド・
ディジット（Ｃ　Ｓ　Ｄ）フォーマットに変換された後
に記憶される。そのような係数変換はその技術でよく知
られ、ここに記述される必要がない。

ここで第２図を参照すると、それは、第１図で図解され
たフィルタ３０、４４、５６、および５８のようなディ
ジタルフィルタの係数を生成し、その後ＣＳＤフォーマ
ットへフィルタ係数を変換し、その後メモリに係数を記
憶するための、この発明を実施するシステムを図解する
。システム６０は一般的に、所望のフィルタ特性のプロ
セッサ６２および適応係数プロセッサ６４を含む。適応
係数プロセッサは、最終のフィルタ係数を、ＣＳＤフォ
ーマットへフィルタ係数を変換するためのＣＳＤコンバ
ータ６６へ与えるように配置される。

ＣＳＤコンバータ６６は、ＣＳＤフォーマットされたフ
ィルタ係数を加入者ラインオーディオ処理回路のメモリ
に記憶するためのフィルタメモリ６８に結合される。

所望のフィルタ特性のプロセッサは好ましくは、カリフ
ォルニア州サニーベイルのアドパンスト・マイクロ●デ
ィバイシズ・インコーポレーテツドから入手可能な、Ａ
ｍＳＬＡＣ−１ｆと呼ばれる市販されているソフトウエ
アプログラムで動作する、ＩＢＭコンパチプルコンピュ
ータの形式をとリ、ＡＭＳＬＡＣ−Ｉ１技術マニュアル
（オーダーナンバー１０２４９Ａ）で開示される。この
構成を有する所望のフィルタ特性のプロセッサは、たと
えばラインインピーダンス、所望の終了インピーダンス
、交換における実際の終了インピーダンス、第１図の減
衰器４６の減衰、減衰器２８の所望のゲイン、受信バッ
ファ転送関数、送信バツファ転送関数、ヒューズ抵抗、
および２線反射減衰量のような、入力された入力情報に
応答して所望のフィルタ特性を与える。この情報に応答
して、所望のフィルタ特性のプロセッサは加入者ライン
オーディオ処理回路を形成し、プログラム可能なフィル
タの各々について所望のフィルタ特性を与える。前述の
入力情報は、たとえば入力７０、７２、７４、および７
６で、所望のフィルタ特性のプロセッサに入力される。

所望のフィルタ特性のプロセッサ６２は時間変化入力信
号Ｘ　（ｊ）を受取るためのさらに他の入力７８を含む
。入力信号へ所望のフィルタ特性を印加した後、プロセ
ッサ６２は出力８０に結果として生じる出力を与える。

入力信号へ所望のフィルタ特性を印加する、結果として
生じる出力は、ｄ　（Ｄ　として識別される。

第３図ないし第５図に関連して後に理解されるであろう
ように、適応係数プロセッサ６４は、ディジタルフィル
タ係数を生成するための反復最小平均２乗プロセスを行
なう。しかしながら、係数ステップサイズが反復グラジ
エントの瞬時値により決められた先行技術の最小平均２
乗プロセスと異なり、この発明の適応係数プロセッサは
反復グラジエントのストカスチック平均に従って適応係
数ステップサイズを生成する。ステップサイズはグラジ
エントのストカスチック平均の結果であるので、ステッ
プサイズはグラジエントの瞬時値によらず、それで結果
として生じる反復プロセスはグラジエント評価において
ノイズに不感応であり、最適ステップサイズを使用する
必要なく収束が速い。このように最小平均２乗プロセス
はサンプルごとの態様でそれのグラジエントを評価する
が、それのグラジエントを評価するときストカスチック
平均を利用するこの発明の最小平均２乗プロセスは、適
応エラーと入力信号との間の相関の評価を与える。

この発明に従って、フィルタ係数は次の公式に従って更
新される。

Ｗ　（ｊ＋１）＝Ｗ　（ｊ）　十μＥ　｛ｅ　（ｊ）Ｘ
（ｊ）｝　＝Ｗ　（ｊ）一μＧ　（ｊ）Ｇ　（ｊ）は下
記の式により与えられる。

Ｇ　（ｊ）　＝α（ｊ）β（ｊ）Ｇ　（ｊ−１）＋α（
ｊ）ｅ　　（ｊ）Ｘ　（ｊ） Ｇ　（ｊ）は、適応エラー信号、ｅ（ｊ）、とシステム
入力信号、Ｘ　（Ｄとの間の相互相関を評価することに
より得られる時間変化グラジエントベクトル評価であり
、すなわち Ｇ　（ｊ）　＝Ｅ　（ｅ　（Ｄ　Ｘ　（ｊ）　）である
。

α（ｊ）およびβ（ｊ）はそれぞれ適応ゲインファクタ
および適応フォーゲティングファクタである。

この発明の反復プロセスにおいて、プロセスが収束する
につれて、適応エラーは最初は大きく、非常に非定常で
あり、適応エラーとシステム入力信号七の間の相互相関
は大きいグラジエント評価を生じ、したがって速い収束
を与える。収束の後に、適応エラーは小サ＜、ほとんど
ランダムで定常であり、相互相関は小さいグラジエント
評価、したがって精のトラッキングを持つ小さい誤調節
エラーを生じる。したがって、この発明の反復プロセス
は適応エラー表面のグラジエントに従って時間変化グラ
ジエント評価を自動的に調節するので、それは収束が常
に最適の方法にあるということを確実にする。

第３図および第４図に関して下文に理解されるであろう
ように、下記に与えられる時間変化グラジエント評価で
ある出力信号を与える適応１極相関器を含む、反復処理
回路が設けられる。

Ｇ　（ｊ）　＝Ｅ　｛ｅ　（ｊ）　Ｘ　（ｊ）　）　＝
α（ｊ）ｅ　（ｊ）　Ｘ　（ｊ）＋α（ｊ）β（ｊ）Ｇ
（ｊ−１）前述の式の各々について、これらの式はデイ
ジタル動作に関係し、そこでは「ｊ」は現在の時間周期
の間にとられる値に関係し、ｒｊ−ＩＪは前の時間間隔
の間にとられる値に関係するということが記憶にとどめ
られるべきである。すぐ上の式において、適応ゲインα
（ｊ）は速いトラッキング性能および安定性に使用され
、適応フオーゲティングファクタβ（Ｄは所与のエラー
統計のための平均効果（グラジエント評価ノイズへの不
感応のための）を最大にするのに使用され、小さい誤調
節エラーを生じる。

適応フォーゲティングファクタβ（Ｄは１−グラジエン
ト評価の正規化された自動相関の評価であり、下に与え
られる。

β（ｊ）＝１−Ｒ−　　（ｊ） グラジエント評価の正規化された自動相関の評価、また
はＲｇ　　（ｊ）は下に与えられる。

Ｒｇ（ｊ）＝　　（妬’　ｆｊ）　ｌ　’！ｌｘ’　（
ｊ−１）　ｌ　］　”’ここに、ｇ　（ｊ）　＝Ｅ　｛
ｅ　（Ｄ　Ｘ　（ｊ）　）である。

この発明を実施するための前に言及された１極相関器は
次の転送関数を有する。

Ｈｚ＝α（ｊ）／　（１−α（ｊ）β（ｊ）　ｚ１） フォーゲティングファクタ、β（ｊ）は上記の式の１−
グラジエント評価の正規化された自動相関の評価から得
られ、適応ゲインα（ｊ）は安定性のために１．０未満
の直流ゲインを保つように得られる。換言すれば、次の
式は支持されなければならない。

（８）ｊ〉 １一鴨ｊ）β０）＝メ（ｘ．ｏ 概して、ガンマの値が大きく使用されるほど、収束は速
くなる。

前述のことから理解され得るように、反復プロセスの間
に、特に各反復の終りで、適応係数プロセッサは、シス
テムに上り生威されるグラジエントのストカスチック平
均に関連した２つのフィルタ係数（β、ａ）を生成する
。また第２図に注目され得るように、適応係数プロセッ
サは入力信号Ｘ　（ｊ）に結合される。新しい組のフィ
ルタ係数が生成される前に、入力信号は適応係数プロセ
ッサの中の係数に印加され、入力信号へのフィルタ係数
の組の印加から結果として生じる第２の出力信号を与え
る。適応係数プロセッサ内の結合回路は、その後所望の
フィルタ特性のプロセッサの出力ｄ　（ｊ）を適応係数
プロセッサにより生成される第２の出力信号と結合し、
エラー信号ｅ　（ｊ）を展開する。エラー信号はその後
、それからそれが生じた入力信号により乗算され、新し
いグラジエントを引出し、それはその後グラジエントの
新しいストカスチック平均を生成するために利用され、
それはまた新しい組のフィルタ係数を生成するために使
用される。各反復の終りに、エラー信号は所定の標準と
比較される。もしエラー信号が所定の標準未満であるな
ら、反復プロセスは停止され、最後の反復で使用される
係数の組はディジタルフィルタのための最終の係数であ
る。したがって、各反復の終りに、このプロセスを通し
て、生成されたフィルタ係数は所望のフィルタ特性と比
較され、もしフィルタ係数が所望のフィルタ特性の所与
のレンジ内にあるならば、反復プロセスは停止され、生
威されたフィルタ係数の現在の組はディジタルフィルタ
のための最終のフィルタ係数を表す。

反復プロセスが終了されるとき、生成されたフィルタ係
数の最終の組はＣＳＤコンバータへ転送され、それは係
数をカノニック・サインド・ディジットフォーマットへ
変換する。その様に変換された後、ＣＳＤフォーマット
の中の係数は加入者ラインオーディオ処理回路のフィル
タメモリへ転送される。そのようなメモリはランダムア
クセスメモリ（ＲＡＭ）の形式であってもよい。

ここで第３図を参照すると、第３図はノ＼−ドウエア回
路図形式で、前に記述されたように、所望のフィルタ特
性のプロセッサ６２と関連したこの発明の第１の実施例
に従って構成される適応係数プロセッサ６４ａを図解す
る。

適応係数プロセッサは一般的に、複数個のフィルタ係数
生成回路８２ａ，８２ｂないし８２ｎを含む。実際問題
として、１つのそのようなフィルタ係数回路がディジタ
ルフィルタの各セクションについて設けられ、各々につ
いて係数が生成されることになる。換言すれば、もしデ
イジタルフィルタが６つのセクションを含むのであれば
、それなら６つのフィルタ係数生戒回路が設けられるで
あろう。

適応係数プロセッサはまた、ストカスチック平均係数の
対、すなわちβ、適応フオーゲテイングファクタ、およ
びα、適応ゲインを生成するための回路を含む。その回
路は参照文字８４により識別される。適応係数プロセッ
サ６４ａはさらに、結合回路８６、比較回路８８、およ
び乗算回路９０を含む。適応係数プロセッサは入力９２
を含み、それは時間変化入力信号を受取るためのシステ
ムの入力手段９４へ結合される。

フィルタ係数生成回路８２ａは、加算回路９８、適応ゲ
インに等しいゲインを有する増幅器１００、遅延ネット
ワーク１０２、およびフォーゲティングファクタに等し
いゲインを有するもう１つの増幅器１０４を含む１極相
関器９６を含む。

フィルタ係数生成回路８２ａはさらに、１極相関器の結
果をステップサイズである安定ファクタμで乗算する、
乗算回路１０６を含む。フィルタ係数生成回路８２ａは
、さらに加算回路１０８および遅延ネットワーク１１０
を含む。第３図で図解される遅延ネットワークの各々は
、それの入力で印加される信号を１時間周期だけ遅延す
る遅延ネットワークである。係数生成回路８２ｂないし
８２ｎの各々は、回路８２ａと同じであり、したかって
回路８２ａだけがここに詳細に図示された。

１極相関器回路９６は、それによって係数が前に生成さ
れたグラジエントのストカスチック平均に従って変化さ
れる、量の生成を実行し、加算回路１０８は、次の反復
の間に新しい係数を生成するために、その量を前の係数
に加算する。増幅器１００および１０４のためのゲイン
値は、回路８４から得られ、それはストカスチック平均
係数βおよびαの対を生成する。

回路８４は、遅延ネットワーク１２０、１２２、１２４
、および１２６、乗算器１２８、１３０１および１３２
、増幅器１３４、１３６、１３８、および１４０、およ
び平方根回路１４２を含む。

回路８４はさらに加算回路１４４および１４６を含む。

遅延ネットワーク１２０、乗算器１２８、増幅器１３４
、加算回路１４４、増幅器１４０および遅延ネットワー
ク１２２は、Ｒｌｌ（Ｊ）について上記に与えられた式
のための分子を供給し、または生成する。乗算器１３０
、増幅器１３６、加算器１４６、および増幅器１３８、
遅延ネットワーク１２４および１２６、乗算器１３２お
よび平方根回路１４２を含む構或要素は、Ｒｇ（ｊ）の
値のための分母を供給する。除算回路１４８は分子を分
母で除算し、Ｒｇ（ｊ）の値を与える。

減算器回路１５０は１からＲｇ（ｊ）の値を減算し、β
の値を与え、それは増幅器１０４のゲインを設定するの
に使用される。回路１５２は図解されるようにαの値を
与え、それは増幅器１００のゲインを設定するのに使用
される。このプロセスは、前に生成されたグラジエント
のストカスチック平均を更新するために、各反復の間に
行なわれる。また、βおよびαについて同じ値が、他の
フィルタ係数生成回路８２ｂないし８２ｎの各々と関連
して使用される。

図から注目され得るように、遅延ネットワーク１５４は
入力９２と乗算器１５６との間に結合され、この種の構
造は各係数生成回路について完全なものにされる。この
ことは各係数が入力信号で動作するのを可能にし、係数
の各々の個々の結果は加算回路１６０により合計され、
信号で動作するフィルタ係数プロセスから結果として生
じる、結果出力ｙ　（ｊ）を与える。認められ得るよう
に、信号ｙ　（ｊ）は加算器８６の負の入力へ結合され
、所望のフィルタ特性のプロセッサ６２の出力ｄ（ｊ）
は加算器８６の正の入力へ結合される。結果として、こ
れら２つの信号は結合されエラー信号ｅ　（ｊ）を発生
する。エラー信号は比較回路８８の入力へ印加され、比
較回路８８の他の入力へ印加されるしきい値または所定
の標準１６２と比較される。もしエラー信号が所定の標
準より大きいのであれば、エラー信号は、次の反復のた
めの新しいグラジエントを生成するために、比較回路８
８を介して乗算器９０へ伝えられる。もしエラー信号が
所定の標準未満であれば、エラー信号は比較回路により
伝えられず、反復プロセスを停止する。反復プロセスが
完了されると、乗算器１５６への入力に現在あるフィル
タ係数は、ディジタルフィルタのための最終のフィルタ
係数である。

したがって、各反復の間に、適応係数プロセッサ６４ａ
は、回路８２ａないし８２ｎを介して、新しい組のフィ
ルタ係数を生成し、それは前に生成されたグラジエント
のストカスチック平均次第で、ある量だけフィルタ係数
の最後の値から更新される。さらに、係数の各組で生成
される係数は、ディジタルフィルタのフィルタセクショ
ンの数に等しい。

ここで第４図を参照すると、それがこの発明の第２の実
施例に従って構成されるもう１つの適応係数プロセッサ
を図示する。プロセッサ６４ｂは第３図のプロセッサ６
４ａと同様であり、同じ参照文字により表された多くの
同じ構成要素を組入れる。しかしながら、プロセッサ６
４ｂとプロセッサ６４ａとの間の差は、プロセッサ６４
ｂで使用されるストカスチック平均係数βおよびαは係
数βおよびαのストカスチック平均であるということで
ある。その目的のため、回路８４ｂは第１の単極相関器
１７０および第２の単極相関器１７２を含む。相関器１
７０は増幅器１７４および増幅器１７６を含み、増幅器
１７４のゲインは最後の時間周期のαに等しく、増幅器
１７６のゲインは最後の時間周期のβに等しい。同様に
、相関器１７２は増幅器１７８および１８０を含み、増
幅器１７８のゲインは最後の時間周期のαであり、増幅
器１８０のゲインは最後の時間周期のβである。したが
って、回路８４ｂにより生成されるβおよびαの結果と
して生じる値は、その生成されたストカスチック平均係
数のストカスチック平均を表す。

適応係数プロセッサ６４ｂにおいて、βおよびαの値は
ここで、それらの係数のストカスチック平均であるので
、反復プロセスは第３図のプロセッサ６４ａの反復プロ
セスより速い速度で収束するであろう。このことの理由
は、βおよびαの値はここで時間依存し、信号依存する
ということである。全ての他の点において、プロセッサ
６４ｂは第３図のプロセッサ６４ａの同じ態様で動作す
る。

ここで第５図を参照すると、それはこの発明をマイクロ
プロセッサ形式に実施するためのフローチャートを与え
る。そのようなマイクロプロセッサは内部メモリを含み
、それは第５図のフローチャートの記述で言及されるで
あろう。

この発明のマイクロプロセッサ実現化例において、一連
の計算は、反復プロセスが始まる前に行なわれなければ
ならない。これらのステップはステップ１８０を含み、
そこでは入力信号電力（ｂ）は判断され、入力信号への
所望のフィルタ（ＤＦ）の応答（ｄ　ｊ）は計算される
。この値ｄｊは所望のフィルタ特性の出力である。

ステップ１８２において、μの値は決められ、ステップ
１８０で決められた信号電力のＮ＋１倍により除算され
る１に等しく、ここにＮは適応ディジタルフィルタのセ
クションの数に等しい。次のステップ１８４において、
所望のフィルタ（ＤＦ）の出力（ｄ　ｊ）の値および最
初の適応フィルタ状態ベクトルはメモリに記憶され、最
初の適応フィルタ係数ベクトルは０に設定される。

ステップ１８６において、パラメータバッファ、または
メモリは０に設定され、それでたとえばグラジエントの
ようなすべての変数はＯに設定され、反復の所望の数は
メモリに記憶される。ステップ１８８において、適応フ
ィルタｙ　（ｊ）の出力およびエラー信号は決められる
。次のステップ１９０において、第１の適応フィルタ係
数更新が、示された式を利用して行なわれる。次のステ
ップ１９２において、反復数は■に設定される。

ステップ１９４において、適応フィルタ状態ベクトルは
更新され、ステップ１９６において、適応フィルタの出
力は計算される。ステップ１９８において、エラー信号
ｅ　（ｊ）は計算され、第１の反復のためのグラジエン
トは計算され、最後の反復のグラジエントとしてメモリ
に記憶される。

現在の反復のためのグラジエントはその後計算される。

ステップ２００において、エラー信号は所定の標準と比
較される。もしエラー信号が所定の標準未満であれば、
それなら反復プロセスは停止される。もしエラー信号が
所定の標準未満でないならば、それならプロセスはステ
ップ２０２に継続し、ここにＲｌｌ（Ｊ）、βおよびα
の値が、前に記述された式を用いて計算される。ステッ
プ２０４において、新しい適応フィルタ係数は、生成さ
れたグラジエントのストカスチック平均を利用すること
により決められる。次のステップ２０６において、反復
の数がここで反復の最大数を越えるかどうかが判断され
る。もし答が「イエス」であるなら、それなら反復プロ
セスは停止される。もし答が「ノー」であるなら、それ
なら反復数はステップ２０８において１だけ更新され、
プロセスは新しいフィルタ係数を含むメモリを更新する
ために戻る。結果として、新しいフィルタ係数はその後
の反復プロセスに利用可能である 前述のことは、エラー信号が所定の標準未満になるまで
継続する。エラー信号が所定の標準未満であるとき、反
復プロセスは停止され、最後の反復で使用されるフィル
タ係数値はディジタルフィルタのための最終の係数値と
して利用される。

前述のことから、この発明は、ディジタルフィルタでの
使用のための係数を生成するための新しい改良されたシ
ステムおよび方法を提供するということが理解され得る
。この発明のシステムおよび方法は、反復適応プロセス
を利用し、それは最小平均２乗プロセスを含み、フィル
タ係数のための更新された値は前の反復の間に生成され
たグラジエントのストカスチック平均に基づく。前述の
ことは、ディジタルフィルタでの使用のための係数を生
成するためのシステムおよび方法を結果として生じ、そ
れはグラジエント評価においてノイズに不感応であり、
かつ最適ステップサイズを使用する必要なく、速い収束
を有する。この発明に従って、システムは、適応エラー
と信号との間の相関を評価するために１極相関器を利用
する。相関器は、先行技術プロセスでのように、ステッ
プサイズを制御するためというよりもむしろ、速い効率
的なグラジエント評価のために使用される。

特定の実施例が図示され記述されたが、修正がなされ得
、したがって前掲の特許請求の範囲において、特許請求
の範囲により規定されるような、この発明の真の精神お
よび範囲に入るようなすべての変更および修正を含むと
いうことが意図される。

【図面の簡単な説明】

第１図は、ディジタルフィルタを含む加入者ラインオー
ディオ処理回路の信号処理回路のブロック図であり、そ
れの係数はこの発明を実施するシステムおよび方法によ
り生成され得る。 第２図はこの発明を実施する全体のシステムブロック図
である。 第３図は、この発明がこの発明の第１の実施例に従って
ハードウエアの形式で実施され得る態様を図解する略回
路図である。 第４図は、この発明がこの発明の第２の実施例に従って
ハードウエア形式で実施され得る態様を図解する略回路
図である。 第５図は、この発明がこの発明の第１の実施例に従って
マイクロプロセッサ形式で実施され得る態様を図解する
フローチャートである。 図において２０は増幅器であり、２２はアナログディジ
タル変換器であり、２４は第１のデシメ一夕であり、２
６は第２のデシメータであり、２８は減衰器であり、３
０は第１のプログラム可能なディジタルフィルタであり
、３２は高城フィルタであり、３４はデータコンプレッ
サであり、１４は第１の出力である。

Claims (20)

【特許請求の範囲】
1. （１）ディジタルフィルタでの使用のための係数を生成
   するためのシステムであって、 所望のフィルタ特性を示すデータを与えるための手段と
   、 各反復について少なくとも１つのフィルタ係数およびグ
   ラジエントを生成するための反復処理手段とを含み、前
   記反復処理手段はグラジエントのストカスチック平均に
   関連した量だけ各前記反復の間に前記少なくとも１つの
   係数を変化するための手段を含み、さらに 前記少なくとも１つの生成された係数を前記所望のフィ
   ルタ特性と比較するための比較手段と、前記少なくとも
   １つの係数が前記所望のフィルタ特性の所与のレンジ内
   にあるとき前記反復処理手段を終了するための手段とを
   含むシステム。
2. （２）時間変化入力信号を受取る手段をさらに含み、前
   記入力信号は前記所望のフィルタ特性に印加され、かつ
   前記所望のフィルタ特性と第１のおよび第２の出力をそ
   れぞれ生成するための前記少なくとも１つの生成された
   フィルタ係数との両方により動作されるための前記反復
   処理手段に印加され、さらにエラー信号を発生するべく
   前記第１のおよび第２の出力を結合するための手段を含
   み、前記比較手段は前記エラー信号と所定の標準とを比
   較するように配置され前記エラー信号が前記所定の標準
   未満であるとき前記反復処理手段を終了する、請求項１
   に記載のシステム。
3. （３）前記反復処理手段が前記グラジエントの前記スト
   カスチック平均を生成するための１対のストカスチック
   平均係数を生成するための手段を含む、請求項１に記載
   のシステム。
4. （４）前記対のストカスチック平均係数を生成するため
   の前記手段が前記生成されたストカスチック平均係数の
   ストカスチック平均に応答する前記ストカスチック平均
   係数を生成するための手段を含む、請求項３に記載のシ
   ステム。
5. （５）１つまたはそれ以上のセクションを有するディジ
   タルフィルタでの使用のための１組の係数を生成するた
   めのシステムであって、 印加された時間変化信号を受取るための入力手段と、 所望のフィルタ特性を与えるためのフィルタ標準手段と
   を含み、前記フィルタ標準手段は前記時間変化信号で動
   作するための前記入力手段に結合される入力を有し、か
   つ標準のフィルタリングされた信号を与えるための出力
   を有し、さらに前記時間変化信号で動作するための前記
   入力手段に結合される入力を有する反復処理手段を含み
   、前記反復処理手段は、各反復の間に前記ディジタルフ
   ィルタのセクションの数に数が等しい１組のフィルタ係
   数を生成するためのフィルタ係数生成手段を含み、前記
   反復処理手段は各反復の間に中間のフィルタリングされ
   た信号を与えるための出力を有し、さらに 各反復についてエラー信号を与えるために前記標準のフ
   ィルタリングされた信号を前記中間のフィルタリングさ
   れた信号と結合するための結合手段を含み、 前記反復処理手段はまた各反復についてグラジエントを
   生成するためのグラジエント生成手段、および前記グラ
   ジエントのストカスチック平均に関連した量だけ各反復
   後に前記組の係数を変化するための係数変化手段を含み
   、さらに 前記エラー信号が所定の標準未満であるとき前記反復処
   理手段を終了するための手段を含み、前記反復処理手段
   が終了されたとき、現在の組の係数は前記ディジタルフ
   ィルタのための最終の組の係数を表すシステム。
6. （６）グラジエント生成手段が前記エラー信号に応答し
   て前記グラジエントを生成する、請求項５に記載のシス
   テム。
7. （７）前記結合手段が前記フィルタ標準手段出力に結合
   される正の入力、および前記エラー信号を与えるための
   前記反復処理手段出力に結合される負の入力を有する加
   算手段を含む、請求項５に記載のシステム。
8. （８）前記反復処理手段が前記グラジエントの前記スト
   カスチック平均を生成するための１対のストカスチック
   平均係数を生成するための手段を含む、請求項５に記載
   のシステム。
9. （９）前記対のストカスチック平均係数を生成するため
   の前記手段が前記生成されたストカスチック平均係数の
   ストカスチック平均に応答する前記ストカスチック平均
   係数を生成するための手段を含む、請求項８に記載のシ
   ステム。
10. （１０）ディジタルフィルタでの使用のための係数を生
    成するための方法であって、 所望のフィルタ特性を与えるステップと、 グラジエントのストカスチック平均に関連した量だけ各
    反復の間に少なくとも１つの係数を変化することにより
    各前記反復について少なくとも１つのフィルタ係数およ
    び前記グラジエントを反復的に生成するステップと、 その少なくとも１つの生成された係数を所望のフィルタ
    特性と比較するステップと、 前記少なくとも１つの係数が前記所望のフィルタ特性の
    所与のレンジ内にあるとき反復生成を終了するステップ
    とを含む方法。
11. （１１）前記少なくとも１つの係数は、前記所望のフィ
    ルタ特性および前記少なくとも１つの生成された係数に
    時間変化信号を印加すること、およびそれの出力を比較
    してエラー信号を発生することにより、前記所望のフィ
    ルタ特性と比較される、請求項１０に記載の方法。
12. （１２）前記比較ステップが、前記時間変化信号で動作
    する前記所望のフィルタ係数の正の結果と、前記時間変
    化信号で動作する前記少なくとも１つの生成された係数
    の負の結果を加算するステップを含み、各反復の間に前
    記エラー信号を発生する、請求項１１に記載の方法。
13. （１３）前記少なくとも１つの係数の前記反復生成は、
    前記エラー信号が所定の標準未満のとき終了される、請
    求項１２に記載の方法。
14. （１４）前記グラジエントの前記ストカスチック平均を
    生成するための１対のストカスチック平均係数を生成す
    るさらに他のステップを含む、請求項１０に記載の方法
    。
15. （１５）前記対のストカスチック平均係数を生成する前
    記ステップが前記ストカスチック平均係数のストカスチ
    ック平均から前記対のストカスチック平均係数を生成す
    るステップを含む、請求項１４に記載の方法。
16. （１６）１つまたはそれ以上のセクションを有するディ
    ジタルフィルタでの使用のための１組の係数を生成する
    ための方法であって、 所望のフィルタ特性を与えるステップと、 前記ディジタルフィルタのセクションの数に数が等しい
    １組のフィルタ係数を反復的に生成するステップと、 第１の出力を生成するために時間変化信号に前記所望の
    フィルタ特性を印加するステップと、第２の出力を生成
    するために前記時間変化信号に前記反復的に生成された
    組のフィルタ係数を印加するステップと、 各反復の間にエラー信号を生成するために前記第１の、
    および第２の出力を結合するステップと、前記エラー信
    号に応答して各反復についてグラジエントを生成するス
    テップと、 前記生成されたグラジエントのストカスチック平均に関
    連した量だけ各反復の間に前記反復的に生成されたフィ
    ルタ係数を変化するステップと、前記エラー信号が所定
    の標準未満であるとき前記組のフィルタ係数の反復的生
    成を終了するステップとを含む方法。
17. （１７）前記第１の、および第２の出力が第１の出力を
    前記第２の出力の負と加算する事により結合される、請
    求項１６に記載の方法。
18. （１８）前記組のフィルタ係数は前記グラジエントのス
    トカスチック平均に直接関連した量だけ各反復の間に変
    化される、請求項１６に記載の方法。
19. （１９）前記グラジエントの前記ストカスチック平均を
    生成するための１対のストカスチック平均係数を生成す
    るさらに他のステップを含む、請求項１６に記載の方法
    。
20. （２０）前記生成されたストカスチック平均係数のスト
    カスチック平均に応答して前記ストカスチック平均係数
    が生成される、請求項１９に記載の方法。