JPH036689B2 - - Google Patents
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- JPH036689B2 JPH036689B2 JP59219240A JP21924084A JPH036689B2 JP H036689 B2 JPH036689 B2 JP H036689B2 JP 59219240 A JP59219240 A JP 59219240A JP 21924084 A JP21924084 A JP 21924084A JP H036689 B2 JPH036689 B2 JP H036689B2
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- JP
- Japan
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- filter
- autocorrelation
- linear combination
- autocorrelation function
- frame
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired
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-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H17/00—Networks using digital techniques
- H03H17/02—Frequency selective networks
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
＜技術分野＞
本発明は、特定の周波数帯域を通過した信号の
パワーをフレーム（短時間区間）毎に出力するフ
イルターに関するものである。
パワーをフレーム（短時間区間）毎に出力するフ
イルターに関するものである。
＜従来技術＞
スペクトル分析や音声認識において、フレーム
毎に特定周波数帯域の信号のパワーをデイジタル
処理によつて得る代表的な方法としては、FFT
（fast fourier transform；高速フーリエ変換）
と、デイジタルフイルターによる方法がある。
毎に特定周波数帯域の信号のパワーをデイジタル
処理によつて得る代表的な方法としては、FFT
（fast fourier transform；高速フーリエ変換）
と、デイジタルフイルターによる方法がある。
FFTによる方法は、まず信号波形をFFTによ
り、各周波数成分のパワーを計算し、フイルター
の通過帯域に相当する周波数成分のパワーを、フ
イルターの周波数特性を掛けて加算することによ
り、各フレーム毎のパワーを得ることができる。
この方法は、任意のフイルター特性を容易に実現
できるが、FFTの計算に多大の計算手数を必要
とする。
り、各周波数成分のパワーを計算し、フイルター
の通過帯域に相当する周波数成分のパワーを、フ
イルターの周波数特性を掛けて加算することによ
り、各フレーム毎のパワーを得ることができる。
この方法は、任意のフイルター特性を容易に実現
できるが、FFTの計算に多大の計算手数を必要
とする。
デイジタルフイルターによる方法としては、第
１４図に示すように、所定のフイルターをかけた
後、波形を２乗検波して、ローパスフイルターを
かけ、フレーム周期でパワーをサンプリングす
る。第１４図では、アナログ信号１０１をアナロ
グ・デイジタル変換器１０２によつてデイジタル
信号１０３に変換する。このデイジタル信号１０
３を所定の周波数特性を持つたデイジタルフイル
ター１０４に通して、通過帯域の周波数成分を持
つた信号１０５を得る。この信号１０５を２乗検
波器１０６によつて信号値を２乗し、瞬時パワー
信号１０７を得る。これをフレーム周期でサンプ
ルするために、アンチエリアス用のローパスフイ
ルター１０８に通し、折返し雑音のない信号１０
９を得る。これを、サンプリング回路１１０によ
つてフレーム周期でサンプルし、出力パワー１１
１を得る。
１４図に示すように、所定のフイルターをかけた
後、波形を２乗検波して、ローパスフイルターを
かけ、フレーム周期でパワーをサンプリングす
る。第１４図では、アナログ信号１０１をアナロ
グ・デイジタル変換器１０２によつてデイジタル
信号１０３に変換する。このデイジタル信号１０
３を所定の周波数特性を持つたデイジタルフイル
ター１０４に通して、通過帯域の周波数成分を持
つた信号１０５を得る。この信号１０５を２乗検
波器１０６によつて信号値を２乗し、瞬時パワー
信号１０７を得る。これをフレーム周期でサンプ
ルするために、アンチエリアス用のローパスフイ
ルター１０８に通し、折返し雑音のない信号１０
９を得る。これを、サンプリング回路１１０によ
つてフレーム周期でサンプルし、出力パワー１１
１を得る。
この方法では、計算の手数は比較的少ないが、
フイルターの遮断特性を良くするためには、デイ
ジタルフイルターの次数を増す必要があり、これ
に伴つて計算手数も増加する。特に、フイルター
のチヤンネル数が増えると、比較的に計算手数も
増加する。
フイルターの遮断特性を良くするためには、デイ
ジタルフイルターの次数を増す必要があり、これ
に伴つて計算手数も増加する。特に、フイルター
のチヤンネル数が増えると、比較的に計算手数も
増加する。
＜発明の目的＞
本発明は、特定の周波数帯域のパワーをフレー
ム毎に計算するものであり、自己相関関数を導入
することにより、信号波形のスペクトル分析や、
音声認識に良く用いられるバンドパスフイルター
を、少い計算手数で効果的に実現することができ
るフイルターを提供することを目的とする。
ム毎に計算するものであり、自己相関関数を導入
することにより、信号波形のスペクトル分析や、
音声認識に良く用いられるバンドパスフイルター
を、少い計算手数で効果的に実現することができ
るフイルターを提供することを目的とする。
＜実施例＞
以下、Ａ：原理と特徴
Ｂ：フイルターの設計例
Ｃ：具体的構成例
の順に従つて本発明の一実施例を詳細に説明す
る。
る。
Ａ 原理と特徴
自己相関関数（τ）とパワースペクトラム
Φ（ω）との間には、(1)式、(2)式の良く知られ
た関係がある。
Φ（ω）との間には、(1)式、(2)式の良く知られ
た関係がある。
（τ）＝∫∞ 0Φ（ω）cosωτdω ……(1)
Φ（ω）＝2∫∞ 0（τ）cosωτdτ ……(2)
この関係を、サンプリングされたデイジタル
信号に適用するために、離散的な時間系におけ
る、短時間区間（フレーム）の自己相関関数で
書き換えると次のようになる。
信号に適用するために、離散的な時間系におけ
る、短時間区間（フレーム）の自己相関関数で
書き換えると次のようになる。
（ｔ）＝１／ＮN-1
〓k=0
Φ（ｋ）cos2πtk／Ｎ ……(3)
Φ（ｋ）＝N-1
〓t=0
（ｔ）cos2πtk／Ｎ ……(4)
ここで、
（ｔ）＝N-1
〓n=0
Sm（ｎ）・Sm（ｎ＋ｔ） ……(5)
ただしｔは自己相関関数の次数であつて、その
値はｔ＝０、１、２、……、Ｍとする。
値はｔ＝０、１、２、……、Ｍとする。
Sm（ｎ）は、サンプリングされた第ｍフレーム
中の入力信号系列で、Sm（ｎ）＝Sm（ｎ＋Ｎ）が
成立つものとする。Ｎは１フレーム中のサンプル
ポイントの数である。
中の入力信号系列で、Sm（ｎ）＝Sm（ｎ＋Ｎ）が
成立つものとする。Ｎは１フレーム中のサンプル
ポイントの数である。
まず、設計しようとするフイルターの理想的な
周波数特性をＦ（ｋ）とすると、そのフイルター
のフレーム毎の出力パワーPFは、Ｆ（ｋ）とΦ
（ｋ）を掛けて、ｋについて加算したもので次式
で表わされる。
周波数特性をＦ（ｋ）とすると、そのフイルター
のフレーム毎の出力パワーPFは、Ｆ（ｋ）とΦ
（ｋ）を掛けて、ｋについて加算したもので次式
で表わされる。
PF＝１／２N-1
〓k=0
Ｆ（ｋ）・Φ（ｋ） ……(6)
これを、(4)式を使つて展開すると次のようにな
る。
る。
PF＝１／２N-1
〓k=0
Ｆ（ｋ）｛N-1
〓t=0
（ｔ）cos2πtk／Ｎ｝
＝１／２N-1
〓t=0
（ｔ）｛N-1
〓k=0
Ｆ（ｋ）・cos2πtk／Ｎ｝
＝１／２N-1
〓t=0
ａ（ｔ）・（ｔ） ……(7)
すなわち、フイルターの出力パワーPFは、自
己相関関数（ｔ）の線形結合となつている。こ
こで、 ａ（ｔ）＝N-1 〓k=0 Ｆ（ｋ）・cos2πtk／Ｎ ……(8) となり、ａ（ｔ）はＦ（ｋ）の余弦変換となつてい
る。その逆余弦変換として、次式が成立する。
己相関関数（ｔ）の線形結合となつている。こ
こで、 ａ（ｔ）＝N-1 〓k=0 Ｆ（ｋ）・cos2πtk／Ｎ ……(8) となり、ａ（ｔ）はＦ（ｋ）の余弦変換となつてい
る。その逆余弦変換として、次式が成立する。
Ｆ（ｋ）＝１／ＮN-1
〓t=0
ａ（ｔ）・cos2πtk／Ｎ ……(9)
次に、自己相関関数の次数を途中で打切るため
に、自己相関関数に窓関数ω（ｔ）を掛けると、
線形結合の係数aω（ｔ）は次のようになる。
に、自己相関関数に窓関数ω（ｔ）を掛けると、
線形結合の係数aω（ｔ）は次のようになる。
aω（ｔ）＝ａ（ｔ）・ω（ｔ） ……(10)
ここで、窓関数は、ω（ｔ）＝ω（−ｔ）を満し、
ω（ｔ）の逆余弦変換をＷ（ｋ）とすると、窓関数
を掛けたフイルターの周波数特性Fw（ｋ）は、(9)
式のａ（ｔ）の代りにaω（ｔ）を用いることによ
つて求まる。
ω（ｔ）の逆余弦変換をＷ（ｋ）とすると、窓関数
を掛けたフイルターの周波数特性Fw（ｋ）は、(9)
式のａ（ｔ）の代りにaω（ｔ）を用いることによ
つて求まる。
ω（ｔ）＝N-1
〓k=0
Ｗ（ｋ）cos2πtk／Ｎ ……(11)
Ｗ（ｔ）＝１／ＮN-1
〓t=0
ω（ｔ）cos2πtk／Ｎ ……(12)
Fw（ｋ）＝１／ＮN-1
〓t=0
aω（ｔ）cos2πtk／Ｎ ……（13）
＝１／ＮN-1
〓t=0
ａ（ｔ）・ω（ｔ）cos2πtk／Ｎ
＊(10)式参照
＝１／ＮN-1
〓t=0
｛N-1
〓i=0
Ｆ（ｉ）cos2πti／Ｎ｝｛N-1
〓j=0
Ｗ（ｊ）cos2πtj／Ｎ｝×cos2πtk／Ｎ
＊(8)式及び(11)式参照
＝N-1
〓i=0
Ｆ（ｉ）N-1
〓j=0
Ｗ（ｊ）｛１／ＮN-1
〓t=0
cos2πtk／Ｎcos2πti／Ｎ×cos2πtj／Ｎ｝＝N-1
〓j=0
Ｆ（ｋ−ｊ）Ｗ（ｊ） ……（14）
結局、Fw（ｋ）は、元の周波数特性Ｆ（ｋ）
とＷ（ｋ）のコンボリユーシヨンとして表わさ
れる。
とＷ（ｋ）のコンボリユーシヨンとして表わさ
れる。
以下、本発明の原理について説明したが、注
目すべき点はどのような周波数特性のフイルタ
ーを設計するにしても、自己相関関数の計算は
全く同じであり、異る点は、自己相関関数の線
形結合に用いる係数だけである。しかも、この
係数の次数は、窓関数によつて制限することが
できるので、係数を格納しておく記憶装置の容
量および線形結合の計算手数は少くなる。
目すべき点はどのような周波数特性のフイルタ
ーを設計するにしても、自己相関関数の計算は
全く同じであり、異る点は、自己相関関数の線
形結合に用いる係数だけである。しかも、この
係数の次数は、窓関数によつて制限することが
できるので、係数を格納しておく記憶装置の容
量および線形結合の計算手数は少くなる。
したがつて、スペクトル分析や、音声認識な
どに使用されるフイルターバンク、すなわち、
多チヤンネルのバンドパスフイルターを実現す
る場合には、非常に有利である。すなわち、チ
ヤンネルの数がいくら多くても、自己相関関数
は、特定の次数まで１度だけ計算しておけば良
く、計算手数の少ない線形結合の計算をチヤン
ネルに比例してやれば良い。また、各フイルタ
ーの周波特性を決定するのは、限られた数の線
形結合の係数だけなので、それを格納する記憶
装置の容量は少くて良い。
どに使用されるフイルターバンク、すなわち、
多チヤンネルのバンドパスフイルターを実現す
る場合には、非常に有利である。すなわち、チ
ヤンネルの数がいくら多くても、自己相関関数
は、特定の次数まで１度だけ計算しておけば良
く、計算手数の少ない線形結合の計算をチヤン
ネルに比例してやれば良い。また、各フイルタ
ーの周波特性を決定するのは、限られた数の線
形結合の係数だけなので、それを格納する記憶
装置の容量は少くて良い。
また、IIR型のフイルターのようにフイード
バツクループがないので、リミツトサイクルの
ような問題もない。
バツクループがないので、リミツトサイクルの
ような問題もない。
Ｂ フイルターの設計例
前記の原理にもとずいて、バンドパスフイル
ターの設計例を示す。
ターの設計例を示す。
設計するフイルターは、サンプリング周波数
10KHz、フレームのサンプルポイント数は200
点、通過帯域が2200〜2600Hzのバンドパスフイ
ルターである。理想的なフイルターの特性は、
通過帯域の減衰量は0dB、阻止帯域の減衰量は
−100dBである。
10KHz、フレームのサンプルポイント数は200
点、通過帯域が2200〜2600Hzのバンドパスフイ
ルターである。理想的なフイルターの特性は、
通過帯域の減衰量は0dB、阻止帯域の減衰量は
−100dBである。
第４図は、この理想的フイルター特性を式(8)
の余弦変換によつて計算した線形結合の係数で
ある。100サンプルタイムを中心として対称形
をしており、自己相関関数自身も同じく対称形
になつている。したがつて、(7)式の計算は100
サンプルタイムまで積和演算をするだけで良
く、1/2を掛ける必要はない。
の余弦変換によつて計算した線形結合の係数で
ある。100サンプルタイムを中心として対称形
をしており、自己相関関数自身も同じく対称形
になつている。したがつて、(7)式の計算は100
サンプルタイムまで積和演算をするだけで良
く、1/2を掛ける必要はない。
次に、矩形窓を用いて、25サンプルタイムま
での自己相関関数の値を制限した場合には、式
(10)の重み付き係数は、第５図のようになる。こ
の矩形窓の余弦変換は第６図のようになり、こ
れと、フイルターの理想的な周波数特性とのコ
ンボリユーシヨン式（14）を計算することによ
り、矩形窓を掛けた場合の周波数特性が第７図
のように求まる。この周波数特性では、サイド
ローブが−30dBと大きいが、自己相関関数の
次数を上げることにより改善される。なお、太
線は理想的なバンドパスフイルターを示してい
る。
での自己相関関数の値を制限した場合には、式
(10)の重み付き係数は、第５図のようになる。こ
の矩形窓の余弦変換は第６図のようになり、こ
れと、フイルターの理想的な周波数特性とのコ
ンボリユーシヨン式（14）を計算することによ
り、矩形窓を掛けた場合の周波数特性が第７図
のように求まる。この周波数特性では、サイド
ローブが−30dBと大きいが、自己相関関数の
次数を上げることにより改善される。なお、太
線は理想的なバンドパスフイルターを示してい
る。
矩形窓に代つて、ハニング窓を用いた場合の
線形結合係数、ハニング窓の余弦変換および周
波数特性を第８図、第９図、第１０図に示す。
また、ハミング窓を用いた場合について、同様
に第１１図、第１２図、第１３図に示す。
線形結合係数、ハニング窓の余弦変換および周
波数特性を第８図、第９図、第１０図に示す。
また、ハミング窓を用いた場合について、同様
に第１１図、第１２図、第１３図に示す。
第１０図、第１３図の周波数特性において、
サイドローブが−55dBと非常に小さくなつて
いるが、逆に通過帯域幅が非常に大きくなつて
いる。本発明のフイルターの設計においては、
使用目的に応じて自己相関関数の次数と窓関数
を適切に選択する必要がある。
サイドローブが−55dBと非常に小さくなつて
いるが、逆に通過帯域幅が非常に大きくなつて
いる。本発明のフイルターの設計においては、
使用目的に応じて自己相関関数の次数と窓関数
を適切に選択する必要がある。
Ｃ 具体的構成例
ここでは、前述のように設計した自己相関フ
イルターを実現する具体的構成例を説明する。
イルターを実現する具体的構成例を説明する。
本例では説明の都合上、自己相関関数の次数
は０次から９次のものとする。
は０次から９次のものとする。
本例フイルターの全体構成を第１図に示す。
入力端子１よりアナログ信号を入力し、アナロ
グ・デイジタル変換器２によりデイジタル信号
３に変換する。変換されたデイジタル信号３
は、自己相関器４によつて、フレーム毎に自己
相関関数が計算され出力される。自己相関関数
５は、積和演算器６により、記憶装置７から読
出された線形結合係数８と式(7)のように各々掛
算され、その結果の合計が計算され、フイルタ
ーのパワー９として出力される。
入力端子１よりアナログ信号を入力し、アナロ
グ・デイジタル変換器２によりデイジタル信号
３に変換する。変換されたデイジタル信号３
は、自己相関器４によつて、フレーム毎に自己
相関関数が計算され出力される。自己相関関数
５は、積和演算器６により、記憶装置７から読
出された線形結合係数８と式(7)のように各々掛
算され、その結果の合計が計算され、フイルタ
ーのパワー９として出力される。
ここで、記憶装置７には複数種類の自己相関
フイルターの係数を格納しておき、これを順次
読み出して、自己相関関数と積和演算を行なう
ことにより、複数個の自己相関フイルターの出
力が容易に得られる。
フイルターの係数を格納しておき、これを順次
読み出して、自己相関関数と積和演算を行なう
ことにより、複数個の自己相関フイルターの出
力が容易に得られる。
次に、第２図と第３図を用いて、自己相関フイ
ルターの詳細な回路と、動作タイミングについて
説明する。ここでは、メモリ７２に８チヤンネル
分の自己相関フイルターの係数が格納されている
ものとする。
ルターの詳細な回路と、動作タイミングについて
説明する。ここでは、メモリ７２に８チヤンネル
分の自己相関フイルターの係数が格納されている
ものとする。
第２図のアナログ信号入力１は、アナログ・デ
イジタル変換器２によつてデイジタル信号３に変
換される。変換されたデイジタル信号３は、シフ
トレジスタ４１に逐次格納される。シフトレジス
タ４１およびデイジタル・アナログ変換器２は、
サンプリングクロツク信号CK１に同期して動作
する。このサンプリングクロツク信号CK１は、
第３図に示すように、一定周期で絶えず供給され
る。自己相関フイルターのパワーを計算するため
の自己相関関数は、式(5)から明らかなように、短
時間区間（フレーム）内のｎ＝０からｎ＝Ｎ−１
までのＮ個のサンプリングデータから求められ
る。従つて第３図に示すサンプリングパルスか
らまでの間のＮ個のパルスが第ｍフレームを、
またそれに続くＮ個のパルスが第ｍ＋１フレーム
を構成する。こうしてサンプリングクロツク信号
CK１毎にサンプリングされた第ｍフレーム内の
一連のデイジタル信号Sn（０）、Sn(1)、Sn(2)…は
信号線３に順次出力されて、シフトレジスタ４１
内をｉ→ｈ→ｇ→……→ａへと逐次サンプリング
クロツク信号CK１に同期して送られて行く。さ
て、いまシフトレジスタ４１のａに第ｍフレーム
の第ｑ番目のデータSn（ｑ）が格納され、これに
続く各レジスタに順次Sn（ｑ＋１）、Sn（ｑ＋２）、
……、Sn（ｑ＋８）が格納され、さらにデータSn
（ｑ＋９）が信号線ｊ上に出力された状態を考え
る。この時、これらのデータはそれぞれ乗算器４
２ａから４２ｊに送られる。一方第２図に示すよ
うに、シフトレジスタ４１のａに格納されたデー
タは４２ａから４２ｊのすべての乗算器４２ａに
送られている。したがつて乗算器４２ａではSn
（ｑ）×Sn（ｑ）＝Sn（ｑ）×Sn（ｑ＋０）がまた乗算
器４２ｂではSn（ｑ）×Sn（ｑ＋１）が……乗算器
４２ｊではSn（ｑ）×Sn（ｑ＋９）が計算されて出
力される。ところで、式(5)によると第０次の自己
相関関数ψ（０）はSn（ｎ）×Sn（ｎ）について１
フレーム分の和を取る（ｎ＝０からｎ＝Ｎ＋１ま
で足し合わせる）ことによつてまた第１次の自己
相関関数ψ(1)はSn（ｎ）×Sn（ｎ＋１）について１
フレーム分の和を取ることによつて、同様に第９
次の自己相関関数ψ(9)はSn（ｎ）×Sn（ｎ＋９）に
ついて１フレーム分の和を取ることによつて求め
られるので、上述の計算結果Sn（ｑ）×Sn（ｑ）、
Sn（ｑ）×Sn（ｑ＋１）、……、Sn（ｑ）×Sn（ｑ＋
９）は１フレーム分の和を取るために、対応する
各加算器４３ａから４３ｊに供給される。一方、
各部分和レジスタ４４ａから４４ｊには第ｑ−１
番目までの部分和、すなわち部分和レジスタ４４
ａにはSn（ｎ）×Sn（ｎ）のｎ＝０からｎ＝ｑ−１
までの部分和ψ（０）q-1＝Sn（０）×Sn（０）＋Sn(1)
×Sn(1)＋……＋Sn（ｑ−１）×Sn（ｑ−１）がまた
部分和レジスタ４４ｂにはSn（ｎ）×Sn（ｎ＋１）
のｎ＝０からｎ＝ｑ−１までの部分和ψ(1)q-1＝
Sn（０）×Sn（０＋１）＋Sn(1)×Sn（１＋１）＋……
＋Sn（ｑ−１）×Sn（ｑ−１＋１）が、……、部分
和レジスタ４４ｊにはSn（ｎ）×Sn（ｎ＋９）のｎ
＝０からｎ＝ｑ−１までの部分和ψ(9)q-1＝Sn
（０）×Sn（０＋９）＋Sn(1)×Sn（１＋９）＋……＋
Sn（ｑ−１）×Sn（ｑ−１＋９）が格納されてい
る。ここで各加算器４３ａから４３ｊは、上述の
各乗算器４２ａから４２ｊの出力Sn（ｑ）×Sn（ｑ
＋０）、Sn（ｑ）×Sn（ｑ＋１）、……、Sn（ｑ）×Sn
（ｑ＋９）と次段の各部分和レジスタ４４ａから
４４ｊに格納されている第ｑ−１番目までの各部
分和ψ（０）q-1、ψ(1)q-1、……、ψ(9)q-1との加算
を行い、その結果すなわち第ｍフレームの第ｑ番
目までの部分和ψ（０）q、ψ(1)q、……、ψ(9)qを
再び各部分和レジスタ４４ａから４４ｊに格納す
る。各部分和レジスタ４４ａ〜４４ｊは、第３図
におけるクロツク信号CK２のパルスによつて
クリアされ、その後、１フレーム間はクロツク信
号CK１のクロツクパルス（からまで）によ
つて、加算器４３ａ〜４３ｊの出力が部分和とし
てセツトされる。１フレームの最後のクロツクパ
ルスによつてセツトされた部分和が１フレーム
の総和であり、部分和レジスタ４４ａから４４ｊ
にそれぞれ、式(5)の第０次から第９次までの自己
相関関数ψ（０）、ψ(1)、……、ψ(9)が求まる。
イジタル変換器２によつてデイジタル信号３に変
換される。変換されたデイジタル信号３は、シフ
トレジスタ４１に逐次格納される。シフトレジス
タ４１およびデイジタル・アナログ変換器２は、
サンプリングクロツク信号CK１に同期して動作
する。このサンプリングクロツク信号CK１は、
第３図に示すように、一定周期で絶えず供給され
る。自己相関フイルターのパワーを計算するため
の自己相関関数は、式(5)から明らかなように、短
時間区間（フレーム）内のｎ＝０からｎ＝Ｎ−１
までのＮ個のサンプリングデータから求められ
る。従つて第３図に示すサンプリングパルスか
らまでの間のＮ個のパルスが第ｍフレームを、
またそれに続くＮ個のパルスが第ｍ＋１フレーム
を構成する。こうしてサンプリングクロツク信号
CK１毎にサンプリングされた第ｍフレーム内の
一連のデイジタル信号Sn（０）、Sn(1)、Sn(2)…は
信号線３に順次出力されて、シフトレジスタ４１
内をｉ→ｈ→ｇ→……→ａへと逐次サンプリング
クロツク信号CK１に同期して送られて行く。さ
て、いまシフトレジスタ４１のａに第ｍフレーム
の第ｑ番目のデータSn（ｑ）が格納され、これに
続く各レジスタに順次Sn（ｑ＋１）、Sn（ｑ＋２）、
……、Sn（ｑ＋８）が格納され、さらにデータSn
（ｑ＋９）が信号線ｊ上に出力された状態を考え
る。この時、これらのデータはそれぞれ乗算器４
２ａから４２ｊに送られる。一方第２図に示すよ
うに、シフトレジスタ４１のａに格納されたデー
タは４２ａから４２ｊのすべての乗算器４２ａに
送られている。したがつて乗算器４２ａではSn
（ｑ）×Sn（ｑ）＝Sn（ｑ）×Sn（ｑ＋０）がまた乗算
器４２ｂではSn（ｑ）×Sn（ｑ＋１）が……乗算器
４２ｊではSn（ｑ）×Sn（ｑ＋９）が計算されて出
力される。ところで、式(5)によると第０次の自己
相関関数ψ（０）はSn（ｎ）×Sn（ｎ）について１
フレーム分の和を取る（ｎ＝０からｎ＝Ｎ＋１ま
で足し合わせる）ことによつてまた第１次の自己
相関関数ψ(1)はSn（ｎ）×Sn（ｎ＋１）について１
フレーム分の和を取ることによつて、同様に第９
次の自己相関関数ψ(9)はSn（ｎ）×Sn（ｎ＋９）に
ついて１フレーム分の和を取ることによつて求め
られるので、上述の計算結果Sn（ｑ）×Sn（ｑ）、
Sn（ｑ）×Sn（ｑ＋１）、……、Sn（ｑ）×Sn（ｑ＋
９）は１フレーム分の和を取るために、対応する
各加算器４３ａから４３ｊに供給される。一方、
各部分和レジスタ４４ａから４４ｊには第ｑ−１
番目までの部分和、すなわち部分和レジスタ４４
ａにはSn（ｎ）×Sn（ｎ）のｎ＝０からｎ＝ｑ−１
までの部分和ψ（０）q-1＝Sn（０）×Sn（０）＋Sn(1)
×Sn(1)＋……＋Sn（ｑ−１）×Sn（ｑ−１）がまた
部分和レジスタ４４ｂにはSn（ｎ）×Sn（ｎ＋１）
のｎ＝０からｎ＝ｑ−１までの部分和ψ(1)q-1＝
Sn（０）×Sn（０＋１）＋Sn(1)×Sn（１＋１）＋……
＋Sn（ｑ−１）×Sn（ｑ−１＋１）が、……、部分
和レジスタ４４ｊにはSn（ｎ）×Sn（ｎ＋９）のｎ
＝０からｎ＝ｑ−１までの部分和ψ(9)q-1＝Sn
（０）×Sn（０＋９）＋Sn(1)×Sn（１＋９）＋……＋
Sn（ｑ−１）×Sn（ｑ−１＋９）が格納されてい
る。ここで各加算器４３ａから４３ｊは、上述の
各乗算器４２ａから４２ｊの出力Sn（ｑ）×Sn（ｑ
＋０）、Sn（ｑ）×Sn（ｑ＋１）、……、Sn（ｑ）×Sn
（ｑ＋９）と次段の各部分和レジスタ４４ａから
４４ｊに格納されている第ｑ−１番目までの各部
分和ψ（０）q-1、ψ(1)q-1、……、ψ(9)q-1との加算
を行い、その結果すなわち第ｍフレームの第ｑ番
目までの部分和ψ（０）q、ψ(1)q、……、ψ(9)qを
再び各部分和レジスタ４４ａから４４ｊに格納す
る。各部分和レジスタ４４ａ〜４４ｊは、第３図
におけるクロツク信号CK２のパルスによつて
クリアされ、その後、１フレーム間はクロツク信
号CK１のクロツクパルス（からまで）によ
つて、加算器４３ａ〜４３ｊの出力が部分和とし
てセツトされる。１フレームの最後のクロツクパ
ルスによつてセツトされた部分和が１フレーム
の総和であり、部分和レジスタ４４ａから４４ｊ
にそれぞれ、式(5)の第０次から第９次までの自己
相関関数ψ（０）、ψ(1)、……、ψ(9)が求まる。
部分和レジスタ４４ａ〜４４ｊは、次のフレー
ムの計算に使用するため、得られた自己相関関数
をクロツク信号CK３のパルスによつて、自己
相関レジスタ４５ａ〜４５ｊに移す。このデータ
の移動が終了後、部分和レジスタ４４ａ〜４４ｊ
は、クロツク信号CK２のパルスによつてクリ
アされ、次のフレームの部分和が保持のために使
用される。
ムの計算に使用するため、得られた自己相関関数
をクロツク信号CK３のパルスによつて、自己
相関レジスタ４５ａ〜４５ｊに移す。このデータ
の移動が終了後、部分和レジスタ４４ａ〜４４ｊ
は、クロツク信号CK２のパルスによつてクリ
アされ、次のフレームの部分和が保持のために使
用される。
一方、記憶装置７におけるアドレスレジスタ７
１がクロツク信号CK３のパルスによつて、第
１チヤンネルの線形結合係数a1（ｔ）の格納され
ているアドレスに初期化される。このアドレスが
与えられると、メモリ７２から第１チヤンネルの
線形結合係数a1（０）、a1(1)、……、a1(9)が出力さ
れ、その値がクロツク信号CK４のパルスによ
つてメモリレジスタ７３に各々セツトされる。こ
れと同時に、クロツク信号CK４のパルスによ
つてアドレスレジスタ７１は１つだけカウントア
ツプされ、第２チヤンネルの線形結合係数a2（ｔ）
が格納されているアドレスを指す。以下同様に、
クロツク信号CK４のパルス〜が入る毎に、
順次各チヤンネルの線形結合係数がメモリ７２か
ら読み出されメモリレジスタ７３にセツトされて
行く。
１がクロツク信号CK３のパルスによつて、第
１チヤンネルの線形結合係数a1（ｔ）の格納され
ているアドレスに初期化される。このアドレスが
与えられると、メモリ７２から第１チヤンネルの
線形結合係数a1（０）、a1(1)、……、a1(9)が出力さ
れ、その値がクロツク信号CK４のパルスによ
つてメモリレジスタ７３に各々セツトされる。こ
れと同時に、クロツク信号CK４のパルスによ
つてアドレスレジスタ７１は１つだけカウントア
ツプされ、第２チヤンネルの線形結合係数a2（ｔ）
が格納されているアドレスを指す。以下同様に、
クロツク信号CK４のパルス〜が入る毎に、
順次各チヤンネルの線形結合係数がメモリ７２か
ら読み出されメモリレジスタ７３にセツトされて
行く。
メモリレジスタ７３にセツトされた線形結合係
数は、先に計算されて、自己相関レジスタ４５ａ
〜４５ｊに保持されている自己相関関数と、それ
ぞれ乗算器６１ａ〜６１ｊにより掛け合わされ
る。すなわち、自己相関レジスタ４５ａに格納さ
れている０次の自己相関関数とメモリレジスタ７
３のmaに格納されているa1（０）と乗算器６１ａ
によつて掛け合わされる。同時に、１次から９次
までの自己相関関数については、a1(1)……a1(9)が
掛け合わされる。乗算は、順次乗算器６１ａ〜６
１ｊによつて行なわれ、その積の値が出力され
る。
数は、先に計算されて、自己相関レジスタ４５ａ
〜４５ｊに保持されている自己相関関数と、それ
ぞれ乗算器６１ａ〜６１ｊにより掛け合わされ
る。すなわち、自己相関レジスタ４５ａに格納さ
れている０次の自己相関関数とメモリレジスタ７
３のmaに格納されているa1（０）と乗算器６１ａ
によつて掛け合わされる。同時に、１次から９次
までの自己相関関数については、a1(1)……a1(9)が
掛け合わされる。乗算は、順次乗算器６１ａ〜６
１ｊによつて行なわれ、その積の値が出力され
る。
出力された積の値はおのおの加算器６２〜６
９，６０によつて総和が計算され、フイルターの
パワーとして出力端子９１に出力される。出力端
子９１には、第３図で示すように、最初チヤンネ
ル１のフイルターのパワーCH１が出力され、ク
ロツク信号CK４のクロツクパルス〜が入る
ごとにメモリレジスタ７３には、次のチヤンネル
の線形結合係数がセツトされるので、順次チヤン
ネル２からチヤンネル８までフイルターのパワー
CH２〜CH８が出力される。
９，６０によつて総和が計算され、フイルターの
パワーとして出力端子９１に出力される。出力端
子９１には、第３図で示すように、最初チヤンネ
ル１のフイルターのパワーCH１が出力され、ク
ロツク信号CK４のクロツクパルス〜が入る
ごとにメモリレジスタ７３には、次のチヤンネル
の線形結合係数がセツトされるので、順次チヤン
ネル２からチヤンネル８までフイルターのパワー
CH２〜CH８が出力される。
以上、自己相関フイルターの実現方法として、
第２図に示した演算回路を論理回路で直接実現す
る方法を示したが、この計算の内容は上述のよう
に積和演算を主体としているため、積和演算を高
速に実行するデイジタルシグナルプロセツサを用
いても、十分実時間で動作する自己相関フイルタ
ーを実現することが可能である。
第２図に示した演算回路を論理回路で直接実現す
る方法を示したが、この計算の内容は上述のよう
に積和演算を主体としているため、積和演算を高
速に実行するデイジタルシグナルプロセツサを用
いても、十分実時間で動作する自己相関フイルタ
ーを実現することが可能である。
＜発明の効果＞
以上詳細に説明したように、本発明における計
算の回数は、１フレームのサンプルポイント数を
Ｎ、自己相関の次数を０次からＭ次、実現すべき
チヤンネルの数をＬとすると次のようになる。
算の回数は、１フレームのサンプルポイント数を
Ｎ、自己相関の次数を０次からＭ次、実現すべき
チヤンネルの数をＬとすると次のようになる。
(1) 自己相関の計算
乗算回数 Ｎ×（Ｍ＋１）回
加算回数 （Ｎ−１）×（Ｍ＋１）回
(2) 線形結合によるフイルターパワーの計算
乗 算 （Ｍ＋１）×Ｌ回
加 算 Ｍ×Ｌ回
これらの式から分るように、ＭはＮに比べて非
常に小さい（例えばＮ＝200、Ｍ＝20）ので、チ
ヤンネル数Ｌが増えても全体の計算量は、それほ
ど増加しない。したがつて、フイルターのチヤン
ネル数が数多く必要な音声認識や一般的なスペク
トル分析において非常に有利である。
常に小さい（例えばＮ＝200、Ｍ＝20）ので、チ
ヤンネル数Ｌが増えても全体の計算量は、それほ
ど増加しない。したがつて、フイルターのチヤン
ネル数が数多く必要な音声認識や一般的なスペク
トル分析において非常に有利である。
第１図は本発明の一実施例を示す全体の構成
図、第２図は同回路構成図、第３図は第２図の動
作タイミング図、第４図はバンドパスフイルター
の線形結合係数の例を示すグラフ、第５図は矩形
窓を掛けた線形結合係数の例を示すグラフ、第６
図は矩形窓関数の余弦変換の結果例を示すグラ
フ、第７図は線形結合係数に矩形窓を掛けた場合
のフイルター周波数特性の例を示すグラフ、第８
図はハニング窓を掛けた場合の線形結合係数の例
を示すグラフ、第９図はハニング窓の余弦変換の
結果例を示すグラフ、第１０図は線形結合係数に
ハニング窓を掛けた場合のフイルター周波数特性
の例を示すグラフ、第１１図はハミング窓を掛け
た場合の線形結合係数の例を示すグラフ、第１２
図はハミング窓の余弦変換の結果例を示すグラ
フ、第１３図は線形結合係数にハミング窓を掛け
た場合のフイルター周波数特性の例を示すグラ
フ、第１４図は従来のデイジタルフイルターによ
る方法を説明する構成図である。 １……アナログ信号、２……アナログ・デイジ
タル変換器、３……デイジタル信号、４……自己
相関器、５……自己相関関数、６……積和演算
器、７……記憶装置、８……線形結合係数、９…
…出力パワー。
図、第２図は同回路構成図、第３図は第２図の動
作タイミング図、第４図はバンドパスフイルター
の線形結合係数の例を示すグラフ、第５図は矩形
窓を掛けた線形結合係数の例を示すグラフ、第６
図は矩形窓関数の余弦変換の結果例を示すグラ
フ、第７図は線形結合係数に矩形窓を掛けた場合
のフイルター周波数特性の例を示すグラフ、第８
図はハニング窓を掛けた場合の線形結合係数の例
を示すグラフ、第９図はハニング窓の余弦変換の
結果例を示すグラフ、第１０図は線形結合係数に
ハニング窓を掛けた場合のフイルター周波数特性
の例を示すグラフ、第１１図はハミング窓を掛け
た場合の線形結合係数の例を示すグラフ、第１２
図はハミング窓の余弦変換の結果例を示すグラ
フ、第１３図は線形結合係数にハミング窓を掛け
た場合のフイルター周波数特性の例を示すグラ
フ、第１４図は従来のデイジタルフイルターによ
る方法を説明する構成図である。 １……アナログ信号、２……アナログ・デイジ
タル変換器、３……デイジタル信号、４……自己
相関器、５……自己相関関数、６……積和演算
器、７……記憶装置、８……線形結合係数、９…
…出力パワー。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 一定間隔で順次サンプリングされる入力信号
のデイジタル値データを逐次格納し、該格納され
たデータ相互間の積を取り、該積と既に保持され
ている部分和とを加算し、該加算結果を部分和と
して再度前記積との加算のために保持することに
よつて１フレーム分の前記デイジタル値データに
対する部分和を自己相関関数として算出する自己
相関関数算出手段と、 予め計算されたチヤンネル数相当分の自己相関
関数の線形結合係数を記憶するための記憶手段
と、 前記自己相関関数算出手段によつて算出された
自己相関関数と前記記憶手段に記憶された線形結
合係数との積を算出して互いに加え合わせるため
の積和演算手段と、 を備え、特定の周波数帯域を通過した信号のパワ
ーをフレーム（短時間区間）毎に出力することを
特徴とするフイルター。 ２ 前記記憶手段に記憶される線形結合係数が、
設計しようとするフイルターの周波数特性の余弦
変換によつて計算された結果値であることを特徴
とする特許請求の範囲第１項記載のフイルター。 ３ 前記特許請求の範囲第１項又は第２項の記載
において、前記自己相関関数に、線形結合を行う
自己相関関数の次数を減らすための窓関数を掛け
ることを特徴とするフイルター。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59219240A JPS6196817A (ja) | 1984-10-17 | 1984-10-17 | フイルタ− |
| US06/785,515 US4766563A (en) | 1984-10-17 | 1985-10-08 | Auto-correlation filter |
| EP85307504A EP0178933B1 (en) | 1984-10-17 | 1985-10-17 | Auto-correlation filter |
| DE8585307504T DE3587393T2 (de) | 1984-10-17 | 1985-10-17 | Autokorrelationsfilter. |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59219240A JPS6196817A (ja) | 1984-10-17 | 1984-10-17 | フイルタ− |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6196817A JPS6196817A (ja) | 1986-05-15 |
| JPH036689B2 true JPH036689B2 (ja) | 1991-01-30 |
Family
ID=16732406
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59219240A Granted JPS6196817A (ja) | 1984-10-17 | 1984-10-17 | フイルタ− |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4766563A (ja) |
| EP (1) | EP0178933B1 (ja) |
| JP (1) | JPS6196817A (ja) |
| DE (1) | DE3587393T2 (ja) |
Families Citing this family (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63198131A (ja) * | 1987-02-04 | 1988-08-16 | テキサス インスツルメンツ インコーポレイテツド | ディジタル形計算相関マトリクスと入力データを処理する方法 |
| US4860239A (en) * | 1987-08-12 | 1989-08-22 | Unisys Corporation | Correlator with variably normalized input signals |
| US5130942A (en) * | 1988-02-24 | 1992-07-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Digital filter with front stage division |
| NZ228290A (en) * | 1988-03-11 | 1992-01-29 | British Telecomm | Voice activity detector by spectrum comparison |
| IT1227520B (it) * | 1988-12-06 | 1991-04-12 | Sgs Thomson Microelectronics | Filtro digitale programmabile |
| CA2064252C (en) * | 1989-07-25 | 2000-09-26 | Mark R. Gehring | Digital filter and method of design |
| JP2975041B2 (ja) * | 1990-03-27 | 1999-11-10 | 株式会社日立製作所 | ディジタル信号処理プロセッサ |
| US5349546A (en) * | 1992-06-01 | 1994-09-20 | Eastman Kodak Company | Method and apparatus for non-linear signal processing with reduced upper harmonic components |
| US5502664A (en) * | 1993-03-25 | 1996-03-26 | Yozan Inc. | Filter device including SRAM and EEPROM devices |
| US5500810A (en) * | 1993-04-28 | 1996-03-19 | Yozan Inc. | Filter device with memory test circuit |
| US5390244A (en) * | 1993-09-10 | 1995-02-14 | Polycom, Inc. | Method and apparatus for periodic signal detection |
| US5851679A (en) * | 1996-12-17 | 1998-12-22 | General Electric Company | Multilayer dielectric stack coated part for contact with combustion gases |
| EP0990888B1 (en) * | 1998-09-29 | 2008-07-02 | Horiba, Ltd. | Apparatus and method for measuring a particle size distribution |
| JP2003168958A (ja) * | 2001-11-29 | 2003-06-13 | Sakai Yasue | デジタルフィルタの設計方法および設計装置、デジタルフィルタ設計用プログラム、デジタルフィルタ |
| US7400676B2 (en) | 2002-05-09 | 2008-07-15 | Neuro Solution Corp. | Tone quality adjustment device designing method and designing device, tone quality adjustment device designing program, and tone quality adjustment device |
| JPWO2003096534A1 (ja) * | 2002-05-09 | 2005-09-15 | 有限会社ニューロソリューション | 音質調整装置の設計方法および設計装置、音質調整装置設計用プログラム、音質調整装置 |
| US20030235243A1 (en) * | 2002-06-25 | 2003-12-25 | Shousheng He | Method for windowed noise auto-correlation |
| US9927783B2 (en) | 2014-09-15 | 2018-03-27 | Emerson Electric Co. | Analog signal processing using a correlator digital filter |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CA1068409A (en) * | 1975-12-12 | 1979-12-18 | Pierre-Andre Grandchamp | Determination of parameters of an autocorrelation function |
| US4404645A (en) * | 1980-08-18 | 1983-09-13 | Elings Virgil B | Correlator |
-
1984
- 1984-10-17 JP JP59219240A patent/JPS6196817A/ja active Granted
-
1985
- 1985-10-08 US US06/785,515 patent/US4766563A/en not_active Expired - Lifetime
- 1985-10-17 DE DE8585307504T patent/DE3587393T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1985-10-17 EP EP85307504A patent/EP0178933B1/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0178933B1 (en) | 1993-06-09 |
| EP0178933A2 (en) | 1986-04-23 |
| JPS6196817A (ja) | 1986-05-15 |
| EP0178933A3 (en) | 1987-09-16 |
| DE3587393D1 (de) | 1993-07-15 |
| DE3587393T2 (de) | 1993-09-16 |
| US4766563A (en) | 1988-08-23 |
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