JPH0846489A - 能動適応制御装置およびそのコヒーレンス最適化方法 - Google Patents
能動適応制御装置およびそのコヒーレンス最適化方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 能動適応制御装置のコヒーレンスを決定し
て、その決定されたコヒーレンスに従ってコヒーレンス
最適化方法を提供すること。 【構成】 能動適応制御装置において、適応制御モデル
(16)が、基準入力トランスジューサ(4) から基準信号
(8) を受け取るモデル入力部(18)と、誤差トランスジュ
ーサ(10)から誤差信号(14)を受け取る誤差入力部(20)
と、出力トランスジューサ(26)へ補正信号(24)を出力す
るモデル出力部(22)とを備え、システム入力信号を合わ
せる制御信号を導入して誤差入力部における誤差を最小
に抑えることにより、コヒーレンスの最適化が行われ
る。能動適応制御装置のコヒーレンスが決定され、その
コヒーレンスに従ったコヒーレンスフィルタ(27;28;29)
により、好ましくは、誤差信号(14)、基準信号(8) 及び
補正信号(24)の１つまたは複数がコヒーレンスフィルタ
処理される。
て、その決定されたコヒーレンスに従ってコヒーレンス
最適化方法を提供すること。 【構成】 能動適応制御装置において、適応制御モデル
(16)が、基準入力トランスジューサ(4) から基準信号
(8) を受け取るモデル入力部(18)と、誤差トランスジュ
ーサ(10)から誤差信号(14)を受け取る誤差入力部(20)
と、出力トランスジューサ(26)へ補正信号(24)を出力す
るモデル出力部(22)とを備え、システム入力信号を合わ
せる制御信号を導入して誤差入力部における誤差を最小
に抑えることにより、コヒーレンスの最適化が行われ
る。能動適応制御装置のコヒーレンスが決定され、その
コヒーレンスに従ったコヒーレンスフィルタ(27;28;29)
により、好ましくは、誤差信号(14)、基準信号(8) 及び
補正信号(24)の１つまたは複数がコヒーレンスフィルタ
処理される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、能動適応制御装置、特
にコヒーレンスの最適化フィルタ処理(coherence optim
ized filtering) を組み込んだ改良に関するものであ
る。
にコヒーレンスの最適化フィルタ処理(coherence optim
ized filtering) を組み込んだ改良に関するものであ
る。
【０００２】本発明は、能動音響減衰装置を目指した不
断の開発努力中に得られたものである。能動音響減衰
は、入力音波に対して破壊的に干渉してそれを打ち消す
ように打ち消し音波を流すことを含んでいる。
断の開発努力中に得られたものである。能動音響減衰
は、入力音波に対して破壊的に干渉してそれを打ち消す
ように打ち消し音波を流すことを含んでいる。
【０００３】
【従来の技術】能動音響減衰装置では、入力トランスジ
ューサ、例えばマイクロホンまたは加速度計が入力音波
を感知して、入力基準信号を適応フィルタ制御モデルへ
送る。誤差トランスジューサが出力音波を感知して、誤
差信号をモデルへ送る。モデルは補正信号を打ち消し出
力トランスジューサ、例えば拡声器またはシェーカ(sha
ker)へ送り、それは、入力音波に対して破壊的に干渉し
てそれを打ち消す、すなわち誤差トランスジューサの出
力音波がゼロまたは他の所望値になるようにそれを制御
する音波を流す。
ューサ、例えばマイクロホンまたは加速度計が入力音波
を感知して、入力基準信号を適応フィルタ制御モデルへ
送る。誤差トランスジューサが出力音波を感知して、誤
差信号をモデルへ送る。モデルは補正信号を打ち消し出
力トランスジューサ、例えば拡声器またはシェーカ(sha
ker)へ送り、それは、入力音波に対して破壊的に干渉し
てそれを打ち消す、すなわち誤差トランスジューサの出
力音波がゼロまたは他の所望値になるようにそれを制御
する音波を流す。
【０００４】能動適応制御装置は、このシステムが所望
の仕事または機能を実行できるように、基準信号とシス
テム出力信号との間の差を最少にする。所望のシステム
応答を決定するため、入力トランスジューサまたは他の
手段が基準信号を発生する。システム出力信号を、例え
ば減算で基準信号と比較して、誤差信号を発生する。適
応フィルタモデルが、基準信号からモデル入力を、誤差
信号から誤差入力を受け取り、補正信号を出力トランス
ジューサへ出力することによって、誤差信号を最少に抑
えるための制御信号を導入することができる。
の仕事または機能を実行できるように、基準信号とシス
テム出力信号との間の差を最少にする。所望のシステム
応答を決定するため、入力トランスジューサまたは他の
手段が基準信号を発生する。システム出力信号を、例え
ば減算で基準信号と比較して、誤差信号を発生する。適
応フィルタモデルが、基準信号からモデル入力を、誤差
信号から誤差入力を受け取り、補正信号を出力トランス
ジューサへ出力することによって、誤差信号を最少に抑
えるための制御信号を導入することができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、能動音響減
衰装置を含む能動適応制御装置を提供し、さらに、能動
適応制御装置におけるコヒーレンスを決定するコヒーレ
ンス最適化方法を提供することを目的としている。
衰装置を含む能動適応制御装置を提供し、さらに、能動
適応制御装置におけるコヒーレンスを決定するコヒーレ
ンス最適化方法を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、特許請求の範囲に記載された構成を有す
る。具体的には、コヒーレンスを最適化した能動適応制
御装置であって、システム入力信号を検出して基準信号
を出力する基準入力トランスジューサと、システム出力
信号を検出して誤差信号を出力する誤差トランスジュー
サと、前記基準信号からのモデル入力、前記誤差信号か
らの誤差入力、及び補正信号を出力するモデル出力を有
して、システム入力信号に適合する制御信号を導き、前
記誤差入力時の誤差を最小にし、そして前記誤差信号、
基準信号、及び補正信号の少なくとも１つをコヒーレン
スフィルタ処理するための能動フィルタモデルを備えて
いることを特徴とする。
に、本発明は、特許請求の範囲に記載された構成を有す
る。具体的には、コヒーレンスを最適化した能動適応制
御装置であって、システム入力信号を検出して基準信号
を出力する基準入力トランスジューサと、システム出力
信号を検出して誤差信号を出力する誤差トランスジュー
サと、前記基準信号からのモデル入力、前記誤差信号か
らの誤差入力、及び補正信号を出力するモデル出力を有
して、システム入力信号に適合する制御信号を導き、前
記誤差入力時の誤差を最小にし、そして前記誤差信号、
基準信号、及び補正信号の少なくとも１つをコヒーレン
スフィルタ処理するための能動フィルタモデルを備えて
いることを特徴とする。
【０００７】好適な実施例では、コヒーレンスは第２適
応フィルタモデルで決定され、誤差信号、基準信号及び
補正信号のうちの少なくとも１つをコヒーレンスフィル
タ処理することによって、非コヒーレンス部分をほぼ取
り除くか、目立たないようにする。コヒーレンスフィル
タ処理はまた、適応モデリングを助けるようにスペクト
ルを整形することもできる。これは、モデル適応性を信
号の、モデルが打ち消すか制御できるコヒーレンス部分
に集中させることによって、モデル性能を最大にする。
応フィルタモデルで決定され、誤差信号、基準信号及び
補正信号のうちの少なくとも１つをコヒーレンスフィル
タ処理することによって、非コヒーレンス部分をほぼ取
り除くか、目立たないようにする。コヒーレンスフィル
タ処理はまた、適応モデリングを助けるようにスペクト
ルを整形することもできる。これは、モデル適応性を信
号の、モデルが打ち消すか制御できるコヒーレンス部分
に集中させることによって、モデル性能を最大にする。
【０００８】例えば、能動ノイズ制御では、誤差信号の
コヒーレンス部分は、基準入力マイクロホンによって、
次に下流側の誤差マイクロホンによって感知された伝播
音波によるものである。誤差信号の非コヒーレンス部分
は、基準入力マイクロホンにおける背景ノイズまたはラ
ンダム乱れとの相関性がない誤差マイクロホンにおける
背景ノイズまたはランダム乱れによるものである。モデ
ルは、基準入力マイクロホン及び誤差マイクロホンの離
設位置でのそのような相関性がない独立的な背景ノイズ
またはランダム乱れを打ち消すことができない。
コヒーレンス部分は、基準入力マイクロホンによって、
次に下流側の誤差マイクロホンによって感知された伝播
音波によるものである。誤差信号の非コヒーレンス部分
は、基準入力マイクロホンにおける背景ノイズまたはラ
ンダム乱れとの相関性がない誤差マイクロホンにおける
背景ノイズまたはランダム乱れによるものである。モデ
ルは、基準入力マイクロホン及び誤差マイクロホンの離
設位置でのそのような相関性がない独立的な背景ノイズ
またはランダム乱れを打ち消すことができない。
【０００９】
【実施例】本発明の実施例を図面に基づいて説明する。
図１は、参考として本説明に含まれる米国特許第4,677,
676 号の図５に示されているものと同様な能動適応制御
装置である。図１に示されている能動適応制御装置２
は、システム入力信号６を感知して基準信号８を発生す
る基準入力トランスジューサ４、例えばマイクロホン、
加速度計または他のセンサが設けられている。
図１は、参考として本説明に含まれる米国特許第4,677,
676 号の図５に示されているものと同様な能動適応制御
装置である。図１に示されている能動適応制御装置２
は、システム入力信号６を感知して基準信号８を発生す
る基準入力トランスジューサ４、例えばマイクロホン、
加速度計または他のセンサが設けられている。
【００１０】制御装置２には入力トランスジューサ４か
ら離して、システム出力信号12を感知して誤差信号14を
出力する誤差トランスジューサ10、例えばマイクロホ
ン、加速度計または他のセンサが設けられている。制御
装置２は、好適な実施例では米国特許第4,677,676 号の
モデル40である適応フィルタモデルＭ16に設けられてお
り、これは、基準信号を受け取るモデル入力部18と、誤
差信号14を受け取る誤差入力部20と、出力トランスジュ
ーサまたはアクチュエータ26、例えば拡声器、シェーカ
または他のアクチュエータまたはコントローラへ補正信
号24を出力するモデル出力部22とを備えて、誤差入力部
20での誤差を最少に抑えるためにシステム入力信号に合
わせた制御信号を導入することができる。
ら離して、システム出力信号12を感知して誤差信号14を
出力する誤差トランスジューサ10、例えばマイクロホ
ン、加速度計または他のセンサが設けられている。制御
装置２は、好適な実施例では米国特許第4,677,676 号の
モデル40である適応フィルタモデルＭ16に設けられてお
り、これは、基準信号を受け取るモデル入力部18と、誤
差信号14を受け取る誤差入力部20と、出力トランスジュ
ーサまたはアクチュエータ26、例えば拡声器、シェーカ
または他のアクチュエータまたはコントローラへ補正信
号24を出力するモデル出力部22とを備えて、誤差入力部
20での誤差を最少に抑えるためにシステム入力信号に合
わせた制御信号を導入することができる。
【００１１】コヒーレンスの最適化は、第１及び第２信
号を出力する第１及び第２トランスジューサを設けて、
第１及び第２信号間のコヒーレンスを、好ましくは第１
及び第２トランスジューサ間の伝達関数をモデル化する
第２適応フィルタ17で決定し、後述するように決定され
たコヒーレンスフィルタを最適化することによって行わ
れる。第１及び第２トランスジューサを、図示のよう
に、トランスジューサ５，11によって与え、それぞれ第
１信号９及び第２信号15を発生するようにしてもよい。
号を出力する第１及び第２トランスジューサを設けて、
第１及び第２信号間のコヒーレンスを、好ましくは第１
及び第２トランスジューサ間の伝達関数をモデル化する
第２適応フィルタ17で決定し、後述するように決定され
たコヒーレンスフィルタを最適化することによって行わ
れる。第１及び第２トランスジューサを、図示のよう
に、トランスジューサ５，11によって与え、それぞれ第
１信号９及び第２信号15を発生するようにしてもよい。
【００１２】あるいは、基準入力トランスジューサ４及
び誤差トランスジューサ10を第１及び第２トランスジュ
ーサとして使用して、それぞれ第１信号８及び第２信号
14を発生することによって、コヒーレンス部分及び非コ
ヒーレンス部分を備えたシステム入力信号６及びシステ
ム出力信号12間のコヒーレンスをステップ17で決定でき
るようにしてもよい。決定されたコヒーレンスに従って
制御装置２にコヒーレンスフィルタが得られる。
び誤差トランスジューサ10を第１及び第２トランスジュ
ーサとして使用して、それぞれ第１信号８及び第２信号
14を発生することによって、コヒーレンス部分及び非コ
ヒーレンス部分を備えたシステム入力信号６及びシステ
ム出力信号12間のコヒーレンスをステップ17で決定でき
るようにしてもよい。決定されたコヒーレンスに従って
制御装置２にコヒーレンスフィルタが得られる。
【００１３】好適な実施例では、誤差信号、基準信号及
び補正信号のうちの少なくとも１つが、それぞれＫe コ
ヒーレンスフィルタ27、Ｋr コヒーレンスフィルタ28及
びＫc コヒーレンスフィルタ29で示されているように、
コヒーレンスフィルタ処理される。誤差信号14をＫe コ
ヒーレンスフィルタ27でフィルタ処理して、それのコヒ
ーレンス部分を強調することによって、コヒーレンスフ
ィルタで最適化された誤差信号を発生することができ
る。
び補正信号のうちの少なくとも１つが、それぞれＫe コ
ヒーレンスフィルタ27、Ｋr コヒーレンスフィルタ28及
びＫc コヒーレンスフィルタ29で示されているように、
コヒーレンスフィルタ処理される。誤差信号14をＫe コ
ヒーレンスフィルタ27でフィルタ処理して、それのコヒ
ーレンス部分を強調することによって、コヒーレンスフ
ィルタで最適化された誤差信号を発生することができ
る。
【００１４】これは、モデルが打ち消しできない、また
は制御できないシステム出力信号部分によって発生する
誤差信号部分を目立たなくするか、取り除くことによっ
てモデル性能を最高にする。あるいは、モデル適応性を
モデルが打ち消しまたは制御できる部分に集中する。
は制御できないシステム出力信号部分によって発生する
誤差信号部分を目立たなくするか、取り除くことによっ
てモデル性能を最高にする。あるいは、モデル適応性を
モデルが打ち消しまたは制御できる部分に集中する。
【００１５】基準信号８をＫr コヒーレンスフィルタ28
でフィルタ処理することによって、基準信号のコヒーレ
ンス部分を強調し、コヒーレンス最適化基準信号をモデ
ル入力部18へ送ることができるようにする。補正信号を
Ｋc コヒーレンスフィルタ29でフィルタ処理することに
よって、補正信号の、システム入力及び出力信号のコヒ
ーレンス部分に対応する部分を強調することができる。
でフィルタ処理することによって、基準信号のコヒーレ
ンス部分を強調し、コヒーレンス最適化基準信号をモデ
ル入力部18へ送ることができるようにする。補正信号を
Ｋc コヒーレンスフィルタ29でフィルタ処理することに
よって、補正信号の、システム入力及び出力信号のコヒ
ーレンス部分に対応する部分を強調することができる。
【００１６】図２は、図１の能動適応制御装置２の一部
の１つの実施例を示しており、理解を助けるのに適した
部分では図１と同じ参照番号を用いている。第２適応フ
ィルタモデルＱ30には、基準信号８を受け取るモデル入
力部32と、加算器36で誤差トランスジューサ10から送ら
れる誤差信号14との差が取られるモデル出力部34と、加
算器36の出力を受け取る誤差入力部38とが設けられてい
る。
の１つの実施例を示しており、理解を助けるのに適した
部分では図１と同じ参照番号を用いている。第２適応フ
ィルタモデルＱ30には、基準信号８を受け取るモデル入
力部32と、加算器36で誤差トランスジューサ10から送ら
れる誤差信号14との差が取られるモデル出力部34と、加
算器36の出力を受け取る誤差入力部38とが設けられてい
る。
【００１７】第３適応フィルタモデルＥ40は、誤差信号
14を受け取るモデル入力部42と、加算器46でＱモデル30
のモデル出力34との差が取られるモデル出力部44と、加
算器46の出力を受け取る誤差入力部48とを備えている。
14を受け取るモデル入力部42と、加算器46でＱモデル30
のモデル出力34との差が取られるモデル出力部44と、加
算器46の出力を受け取る誤差入力部48とを備えている。
【００１８】Ｅモデル40のモデル出力部44が、コヒーレ
ンスフィルタで最適化された誤差信号を生じる。Ｑモデ
ル30の出力34が、誤差信号14のコヒーレンス部分、すな
わちシステム出力信号12の、システム入力信号６と相関
性がある部分に近づく。Ｅモデル40は、その誤差入力48
をゼロに近づけようとするが、これには加算器46の出力
が最少であることが必要であり、またこれには加算器46
への各入力がほぼ同じであることが必要であり、これに
はＥモデルの出力44がＱモデルの出力34の値に近づくこ
とが必要であり、これによって、Ｅモデル40が誤差信号
14をコヒーレンスフィルタ処理して、システム入力信号
６に対して非コヒーレンスの部分をほぼ取り除き、コヒ
ーレンス部分をＥモデル出力44へ流す。
ンスフィルタで最適化された誤差信号を生じる。Ｑモデ
ル30の出力34が、誤差信号14のコヒーレンス部分、すな
わちシステム出力信号12の、システム入力信号６と相関
性がある部分に近づく。Ｅモデル40は、その誤差入力48
をゼロに近づけようとするが、これには加算器46の出力
が最少であることが必要であり、またこれには加算器46
への各入力がほぼ同じであることが必要であり、これに
はＥモデルの出力44がＱモデルの出力34の値に近づくこ
とが必要であり、これによって、Ｅモデル40が誤差信号
14をコヒーレンスフィルタ処理して、システム入力信号
６に対して非コヒーレンスの部分をほぼ取り除き、コヒ
ーレンス部分をＥモデル出力44へ流す。
【００１９】図２のコヒーレンスフィルタＥ40は図１の
Ｋe フィルタ27になる。あるいは、図１のＫe フィルタ
27は、後述する図３の107 で示されているように、図２
のＥフィルタ40のコピーでもよい。
Ｋe フィルタ27になる。あるいは、図１のＫe フィルタ
27は、後述する図３の107 で示されているように、図２
のＥフィルタ40のコピーでもよい。
【００２０】１つの実施例では、Ｍモデル16による能動
適応制御の前にＱモデル30及びＥモデル40をオフライン
で事前訓練してから、Ｍモデル16のオンライン作動中に
Ｅモデル40を固定して誤差信号14のコヒーレンスフィル
タ処理を行うことができるようにする。別の実施例で
は、図３を参照しながら説明するように、モデル16によ
るオンライン能動適応制御中にモデル30及び40を適応さ
せる。
適応制御の前にＱモデル30及びＥモデル40をオフライン
で事前訓練してから、Ｍモデル16のオンライン作動中に
Ｅモデル40を固定して誤差信号14のコヒーレンスフィル
タ処理を行うことができるようにする。別の実施例で
は、図３を参照しながら説明するように、モデル16によ
るオンライン能動適応制御中にモデル30及び40を適応さ
せる。
【００２１】図３は、理解を助けるのに適した部分では
図１及び図２と同じ参照番号を用いている。図２のモデ
ル16は、好ましくは米国特許第4,677,676 号に記載され
ているようなRLMS（帰納的平均最小二乗）フィルタで提
供されるIIR （無限インパルス応答）フィルタであっ
て、好ましくは図３にＡフィルタ50として示されている
LMS （平均最小二乗）フィルタで提供されるFIR （有限
インパルス応答）フィルタである第１アルゴリズムフィ
ルタと、好ましくはＢフィルタ52として示されているLM
S アルゴリズムフィルタで提供されるFIR （有限インパ
ルス応答）フィルタである第２アルゴリズムフィルタと
が設けられている。
図１及び図２と同じ参照番号を用いている。図２のモデ
ル16は、好ましくは米国特許第4,677,676 号に記載され
ているようなRLMS（帰納的平均最小二乗）フィルタで提
供されるIIR （無限インパルス応答）フィルタであっ
て、好ましくは図３にＡフィルタ50として示されている
LMS （平均最小二乗）フィルタで提供されるFIR （有限
インパルス応答）フィルタである第１アルゴリズムフィ
ルタと、好ましくはＢフィルタ52として示されているLM
S アルゴリズムフィルタで提供されるFIR （有限インパ
ルス応答）フィルタである第２アルゴリズムフィルタと
が設けられている。
【００２２】フィルタ50は、基準信号８を受け取るフィ
ルタ入力部54を設けている。フィルタ52は、補正信号24
を受け取るフィルタ入力部56を設けている。加算器58
が、Ａフィルタ50からの入力と、Ｂフィルタ52からの入
力とを受け取って、合計和出力を補正信号24として発生
する。好ましくは米国特許第4,677,676 号に記載されて
いるようなRLMS IIRフィルタである適応フィルタモデル
Ｃ60が、Ａ及びＢフィルタの出力から誤差トランスジュ
ーサまでの伝達関数をモデル化する。
ルタ入力部54を設けている。フィルタ52は、補正信号24
を受け取るフィルタ入力部56を設けている。加算器58
が、Ａフィルタ50からの入力と、Ｂフィルタ52からの入
力とを受け取って、合計和出力を補正信号24として発生
する。好ましくは米国特許第4,677,676 号に記載されて
いるようなRLMS IIRフィルタである適応フィルタモデル
Ｃ60が、Ａ及びＢフィルタの出力から誤差トランスジュ
ーサまでの伝達関数をモデル化する。
【００２３】Ｃモデル60のコピーが62に設けられてお
り、Ｃモデル60の別のコピーが64に設けられている。Ｅ
モデル40のコピーが66に設けられており、Ｅモデル40の
別のコピーが68に設けられている。コピー62及び66は直
列に接続されている。コピー64及び68は直列に接続され
ている。Ｃコピー62及びＥコピー66の直列接続体は、Ａ
フィルタ50へ送られる入力54から入力を受け取り、掛け
算器70へ出力を送る。掛け算器70は、Ｃコピー62及びＥ
コピー66の直列接続体の出力と誤差入力部20の誤差信号
とを掛け合わせて、その結果の積を重み更新信号72とし
てＡフィルタ50へ送る。
り、Ｃモデル60の別のコピーが64に設けられている。Ｅ
モデル40のコピーが66に設けられており、Ｅモデル40の
別のコピーが68に設けられている。コピー62及び66は直
列に接続されている。コピー64及び68は直列に接続され
ている。Ｃコピー62及びＥコピー66の直列接続体は、Ａ
フィルタ50へ送られる入力54から入力を受け取り、掛け
算器70へ出力を送る。掛け算器70は、Ｃコピー62及びＥ
コピー66の直列接続体の出力と誤差入力部20の誤差信号
とを掛け合わせて、その結果の積を重み更新信号72とし
てＡフィルタ50へ送る。
【００２４】米国特許第4,677,676 号に記載されている
ように、一部の従来技術の参考文献では、70のような掛
け算器が、図３のように明示されているが、他の参考文
献では掛け算器、または基準及び誤差信号を合成する他
の装置が16等のコントローラモデルに本来備わっている
か、含まれており、このため、様々な参考文献では掛け
算器または合成器が削除されている場合もあり、わかり
やすくするためにそれに言及する。
ように、一部の従来技術の参考文献では、70のような掛
け算器が、図３のように明示されているが、他の参考文
献では掛け算器、または基準及び誤差信号を合成する他
の装置が16等のコントローラモデルに本来備わっている
か、含まれており、このため、様々な参考文献では掛け
算器または合成器が削除されている場合もあり、わかり
やすくするためにそれに言及する。
【００２５】例えば、図２ではそのような掛け算器また
は合成器70が削除されており、そのような機能は、必要
であれば、公知のようにコントローラ16に含むことがで
きる。Ｃコピー64及びＥコピー68の直列接続体は、Ｂフ
ィルタ52へ送られる入力56から入力を受け取り、掛け算
器74へ出力を送る。掛け算器74は、Ｃコピー64及びＥコ
ピー68の直列接続体の出力と誤差入力部20の誤差信号と
を掛け合わせて、その結果の積を重み更新信号78として
Ｂフィルタ52へ送る。
は合成器70が削除されており、そのような機能は、必要
であれば、公知のようにコントローラ16に含むことがで
きる。Ｃコピー64及びＥコピー68の直列接続体は、Ｂフ
ィルタ52へ送られる入力56から入力を受け取り、掛け算
器74へ出力を送る。掛け算器74は、Ｃコピー64及びＥコ
ピー68の直列接続体の出力と誤差入力部20の誤差信号と
を掛け合わせて、その結果の積を重み更新信号78として
Ｂフィルタ52へ送る。
【００２６】適応フィルタＣo モデル80は、出力トラン
スジューサ26から誤差トランスジューサ10までの伝達関
数をモデル化する。モデル80のコピー82には、補正信号
24を受け取る入力部と、加算器84で誤差信号との差が取
られる出力部とが設けられている。加算器84の出力は、
加算器36及びＥモデル40のモデル入力部42へ送られる。
適応フィルタＤo モデル86は、出力トランスジューサ26
から基準入力トランスジューサ４までの伝達関数をモデ
ル化する。モデル86のコピー88には、補正信号24を受け
取る入力部と、加算器90で基準信号との差が取られる出
力部とが設けられている。Ｑモデル30のモデル基準入力
部32が加算器90の出力を受け取る。
スジューサ26から誤差トランスジューサ10までの伝達関
数をモデル化する。モデル80のコピー82には、補正信号
24を受け取る入力部と、加算器84で誤差信号との差が取
られる出力部とが設けられている。加算器84の出力は、
加算器36及びＥモデル40のモデル入力部42へ送られる。
適応フィルタＤo モデル86は、出力トランスジューサ26
から基準入力トランスジューサ４までの伝達関数をモデ
ル化する。モデル86のコピー88には、補正信号24を受け
取る入力部と、加算器90で基準信号との差が取られる出
力部とが設けられている。Ｑモデル30のモデル基準入力
部32が加算器90の出力を受け取る。
【００２７】好ましくは、それぞれ米国特許第4,677,67
6 号に記載されている140 のようなランダムノイズ源に
することができる第１及び第２補助ランダムノイズ源92
及び94が、それぞれの補助ランダムノイズ源信号96及び
98を発生する。補助ランダムノイズ源信号96は、加算器
58及びＣモデル60の入力部へ送られる。補助ランダムノ
イズ源信号98は、Ｃo モデル80の入力部と、Ｄo モデル
86の入力部と、加算器58の出力及び補助ランダムノイズ
源信号98を加算してその合計和を出力トランスジューサ
26へ送る加算器100 とへ送られる。
6 号に記載されている140 のようなランダムノイズ源に
することができる第１及び第２補助ランダムノイズ源92
及び94が、それぞれの補助ランダムノイズ源信号96及び
98を発生する。補助ランダムノイズ源信号96は、加算器
58及びＣモデル60の入力部へ送られる。補助ランダムノ
イズ源信号98は、Ｃo モデル80の入力部と、Ｄo モデル
86の入力部と、加算器58の出力及び補助ランダムノイズ
源信号98を加算してその合計和を出力トランスジューサ
26へ送る加算器100 とへ送られる。
【００２８】加算器102 が、誤差トランスジューサ10の
出力とＣo モデル80の出力との差を取って、その合計和
を加算器84へ送る。加算器104 が、基準入力トランスジ
ューサ４の出力とＤo モデル86の出力との差を取って、
その合計和を加算器90へ送る。加算器106 が、加算器10
2 の出力とＣモデル60の出力との差を取って、その合計
和をＥコピー107 を介して誤差入力部20へ送る。Ｅコピ
ー107 が誤差信号107の非コヒーレンス部分を取り除
く。掛け算器108 、110 、112 、114 、116 がそれぞれ
のモデル30、40、60、80、86のそれぞれのモデル基準入
力と誤差入力とを掛け合わせて、その結果の積をそのモ
デルのそれぞれの重み更新信号として出力する。
出力とＣo モデル80の出力との差を取って、その合計和
を加算器84へ送る。加算器104 が、基準入力トランスジ
ューサ４の出力とＤo モデル86の出力との差を取って、
その合計和を加算器90へ送る。加算器106 が、加算器10
2 の出力とＣモデル60の出力との差を取って、その合計
和をＥコピー107 を介して誤差入力部20へ送る。Ｅコピ
ー107 が誤差信号107の非コヒーレンス部分を取り除
く。掛け算器108 、110 、112 、114 、116 がそれぞれ
のモデル30、40、60、80、86のそれぞれのモデル基準入
力と誤差入力とを掛け合わせて、その結果の積をそのモ
デルのそれぞれの重み更新信号として出力する。
【００２９】好適な実施例では、Ａフィルタ50及びＢフ
ィルタ52によるオンライン能動適応制御中にモデル30、
40、60、80、86が適応して、Ｍモデル16になる。さらな
る好適な実施例では、Ｍモデル16による能動適応制御の
前にモデル60、80及び86をオフラインで事前訓練して、
モデル16、30及び40のオンライン適応作動中にモデル6
0、80及び86を適応させて、適応状態を継続する。
ィルタ52によるオンライン能動適応制御中にモデル30、
40、60、80、86が適応して、Ｍモデル16になる。さらな
る好適な実施例では、Ｍモデル16による能動適応制御の
前にモデル60、80及び86をオフラインで事前訓練して、
モデル16、30及び40のオンライン適応作動中にモデル6
0、80及び86を適応させて、適応状態を継続する。
【００３０】図４は、理解を助けるのに適した部分では
以上と同じ参照番号を用いている。適応フィルタＦモデ
ル120 には、遅延部124 を介して加算器36の出力を受け
取るモデル入力部122 と、加算器128 で加算器36の出力
との差が取られるモデル出力部126 と、加算器128 の出
力部から受け取る誤差入力部130 とが設けられている。
図４に点線132 で示されている組み合わせ体が、図１の
Ｋe フィルタ27として使用できるＫefフィルタになる。
あるいは、Ｋe フィルタ27は、図４及び後述の図５のＫ
efフィルタのコピー134 にすることもできる。
以上と同じ参照番号を用いている。適応フィルタＦモデ
ル120 には、遅延部124 を介して加算器36の出力を受け
取るモデル入力部122 と、加算器128 で加算器36の出力
との差が取られるモデル出力部126 と、加算器128 の出
力部から受け取る誤差入力部130 とが設けられている。
図４に点線132 で示されている組み合わせ体が、図１の
Ｋe フィルタ27として使用できるＫefフィルタになる。
あるいは、Ｋe フィルタ27は、図４及び後述の図５のＫ
efフィルタのコピー134 にすることもできる。
【００３１】図４のコヒーレンス最適化装置は、打ち消
し誤差スペクトルを平坦化、白色化または正規化する。
スペクトルをこのように整形することによって、打ち消
し及び収束速度が向上する。このコヒーレンス最適化装
置は、非コヒーレンス情報を白色化または正規化する一
方で、コヒーレンス情報を強調して、白色化処理である
LMS アルゴリズムがコヒーレンス情報を打ち消すために
必要な解に迅速に適応できるようにする。完全な打ち消
し中、誤差信号は非コヒーレンス情報だけを含んでいる
が、この情報は白色化した形式でやはりコヒーレンスフ
ィルタを通って適応アルゴリズムへ進む。
し誤差スペクトルを平坦化、白色化または正規化する。
スペクトルをこのように整形することによって、打ち消
し及び収束速度が向上する。このコヒーレンス最適化装
置は、非コヒーレンス情報を白色化または正規化する一
方で、コヒーレンス情報を強調して、白色化処理である
LMS アルゴリズムがコヒーレンス情報を打ち消すために
必要な解に迅速に適応できるようにする。完全な打ち消
し中、誤差信号は非コヒーレンス情報だけを含んでいる
が、この情報は白色化した形式でやはりコヒーレンスフ
ィルタを通って適応アルゴリズムへ進む。
【００３２】加算器36からの、電子的に打ち消された誤
差信号は、予測Ｆフィルタ120 でモデル化される。これ
は、電子的に打ち消された誤差信号の次の値をその信号
の過去の値に基づいて予測しようとする移動平均フィル
タである。Ｆフィルタ120 は現在値へのアクセスを持た
ないため、Ｆフィルタ120 に先行する遅延部124 がＦに
予測させる。Ｆフィルタ120 は、遅延部124 を介して誤
差信号のスペクトルをモデル化する。Ｆフィルタ120 の
出力が128 で電子打ち消し誤差信号と加算されて、その
結果の誤差信号130 が最適フィルタ処理された打ち消し
誤差信号を表す。
差信号は、予測Ｆフィルタ120 でモデル化される。これ
は、電子的に打ち消された誤差信号の次の値をその信号
の過去の値に基づいて予測しようとする移動平均フィル
タである。Ｆフィルタ120 は現在値へのアクセスを持た
ないため、Ｆフィルタ120 に先行する遅延部124 がＦに
予測させる。Ｆフィルタ120 は、遅延部124 を介して誤
差信号のスペクトルをモデル化する。Ｆフィルタ120 の
出力が128 で電子打ち消し誤差信号と加算されて、その
結果の誤差信号130 が最適フィルタ処理された打ち消し
誤差信号を表す。
【００３３】この結果の信号は、非コヒーレンス情報だ
けを含み、予測Ｆフィルタ120 のために白色スペクトル
を有している。組み合わせ体132 はコヒーレンスが最適
化された誤差フィルタとなる。図４では、Ｋefコピー13
4 が誤差トランスジューサ10からの誤差信号14をフィル
タ処理し、そのようにフィルタ処理された誤差信号は、
最初の誤差信号14の大きさではなくコヒーレンスに比例
するピークを周波数領域に備えている。Ｋefコピー134
からのフィルタ処理誤差信号が、Ｍモデル16の誤差入力
部20に送られる誤差信号になる。そのようなフィルタ処
理誤差信号20を用いて、Ｍモデル16の更新処理が最大コ
ヒーレンスの周波数で重み付けされる。このため、最終
的に得られる打ち消しは、測定された誤差信号のスペク
トルエネルギではなく、有効なコヒーレンスに基づくで
あろう。
けを含み、予測Ｆフィルタ120 のために白色スペクトル
を有している。組み合わせ体132 はコヒーレンスが最適
化された誤差フィルタとなる。図４では、Ｋefコピー13
4 が誤差トランスジューサ10からの誤差信号14をフィル
タ処理し、そのようにフィルタ処理された誤差信号は、
最初の誤差信号14の大きさではなくコヒーレンスに比例
するピークを周波数領域に備えている。Ｋefコピー134
からのフィルタ処理誤差信号が、Ｍモデル16の誤差入力
部20に送られる誤差信号になる。そのようなフィルタ処
理誤差信号20を用いて、Ｍモデル16の更新処理が最大コ
ヒーレンスの周波数で重み付けされる。このため、最終
的に得られる打ち消しは、測定された誤差信号のスペク
トルエネルギではなく、有効なコヒーレンスに基づくで
あろう。
【００３４】Ｋefコピー134 の出力部は、コヒーレンス
最適化フィルタ処理誤差信号をＭモデル16の誤差入力部
20へ送る。加算器36の出力は、誤差信号の非コヒーレン
ス部分、すなわちシステム入力信号６の、入力トランス
ジューサ４に現れる部分に対してまったくコヒーレンス
を持たない、誤差トランスジューサ10に現れるシステム
出力信号12の部分に近く、これは予想Ｆフィルタ120 に
よってモデル化されて、概算される。
最適化フィルタ処理誤差信号をＭモデル16の誤差入力部
20へ送る。加算器36の出力は、誤差信号の非コヒーレン
ス部分、すなわちシステム入力信号６の、入力トランス
ジューサ４に現れる部分に対してまったくコヒーレンス
を持たない、誤差トランスジューサ10に現れるシステム
出力信号12の部分に近く、これは予想Ｆフィルタ120 に
よってモデル化されて、概算される。
【００３５】遅延部124 及びＦフィルタ120 は前方予測
器であり、従って、加算器128 の出力は、誤差信号の非
コヒーレンス部分をコヒーレンスフィルタ処理したも
の、すなわち加算器36の出力のフィルタ処理されたもの
を表す白色信号に近づく。誤差入力部20のコヒーレンス
フィルタで処理された誤差信号は、ここでは最初の誤差
信号スペクトル振幅ではなく、コヒーレンスに比例した
ピークをスペクトルに備えているので、誤差信号の非コ
ヒーレンス部分を白色化する目的は、コヒーレンス部分
を強調することである。これによって、LMS 適応アルゴ
リズムを用いてモデルＭを適応させる時、最終的に得ら
れる減衰が、測定誤差信号のスペクトルエネルギではな
く、有効なコヒーレンスに基づくようにすることができ
る。
器であり、従って、加算器128 の出力は、誤差信号の非
コヒーレンス部分をコヒーレンスフィルタ処理したも
の、すなわち加算器36の出力のフィルタ処理されたもの
を表す白色信号に近づく。誤差入力部20のコヒーレンス
フィルタで処理された誤差信号は、ここでは最初の誤差
信号スペクトル振幅ではなく、コヒーレンスに比例した
ピークをスペクトルに備えているので、誤差信号の非コ
ヒーレンス部分を白色化する目的は、コヒーレンス部分
を強調することである。これによって、LMS 適応アルゴ
リズムを用いてモデルＭを適応させる時、最終的に得ら
れる減衰が、測定誤差信号のスペクトルエネルギではな
く、有効なコヒーレンスに基づくようにすることができ
る。
【００３６】１つの実施例では、Ｍモデル16による能動
適応制御の前にＱモデル30及びＦモデル120 をオフライ
ンで事前訓練し、固定のＫefコピー134 を設ける。別の
実施例では、図５を参照しながら説明するように、Ｍモ
デル16によるオンライン能動適応制御中にＱモデル30及
びＦモデル120 を適応させる。
適応制御の前にＱモデル30及びＦモデル120 をオフライ
ンで事前訓練し、固定のＫefコピー134 を設ける。別の
実施例では、図５を参照しながら説明するように、Ｍモ
デル16によるオンライン能動適応制御中にＱモデル30及
びＦモデル120 を適応させる。
【００３７】図５は、理解を助けるのに適した部分では
以上と同じ参照番号を用いている。図４のモデル16は、
基準信号を受け取るフィルタ入力部54を備えたLMS FIR
フィルタＡ50及び及び補正信号を受け取るフィルタ入力
部56を備えたLMS FIR フィルタＢ52によって提供される
LRMS IIRフィルタである。
以上と同じ参照番号を用いている。図４のモデル16は、
基準信号を受け取るフィルタ入力部54を備えたLMS FIR
フィルタＡ50及び及び補正信号を受け取るフィルタ入力
部56を備えたLMS FIR フィルタＢ52によって提供される
LRMS IIRフィルタである。
【００３８】加算器58が、Ａフィルタ50からの入力及び
Ｂフィルタ52からの入力を受け取って、合計和を補正信
号24として出力する。適応フィルタＣモデル60は、Ａ及
びＢフィルタの出力部から誤差トランスジューサまでの
伝達関数をモデル化する。Ｃモデル60のコピーが62及び
64に設けられ、また、Ｋefコヒーレンスフィルタ132の
コピーが138 及び140 に設けられている。Ｃコピー62及
びＫefコピー138 は直列に接続されて、Ａフィルタ50へ
送られる入力54から入力を受け取る。掛け算器70が、Ｃ
コピー62及びＫefコピー138 の直列接続体の出力とＫef
コピー134 の出力とを掛け合わせて、その結果の積を重
み更新信号72としてＡフィルタ50へ送る。
Ｂフィルタ52からの入力を受け取って、合計和を補正信
号24として出力する。適応フィルタＣモデル60は、Ａ及
びＢフィルタの出力部から誤差トランスジューサまでの
伝達関数をモデル化する。Ｃモデル60のコピーが62及び
64に設けられ、また、Ｋefコヒーレンスフィルタ132の
コピーが138 及び140 に設けられている。Ｃコピー62及
びＫefコピー138 は直列に接続されて、Ａフィルタ50へ
送られる入力54から入力を受け取る。掛け算器70が、Ｃ
コピー62及びＫefコピー138 の直列接続体の出力とＫef
コピー134 の出力とを掛け合わせて、その結果の積を重
み更新信号72としてＡフィルタ50へ送る。
【００３９】Ｃコピー64及びＫefコピー140 は直列に接
続されて、Ｂフィルタ52へ送られる入力56から入力を受
け取る。掛け算器74が、Ｃコピー64及びＫefコピー140
の直列接続体の出力とＫefコピー134 の出力とを掛け合
わせて、その結果の積を重み更新信号78としてＢフィル
タ52へ送る。
続されて、Ｂフィルタ52へ送られる入力56から入力を受
け取る。掛け算器74が、Ｃコピー64及びＫefコピー140
の直列接続体の出力とＫefコピー134 の出力とを掛け合
わせて、その結果の積を重み更新信号78としてＢフィル
タ52へ送る。
【００４０】適応フィルタＣo モデル80は、出力トラン
スジューサ26から誤差トランスジューサ10までの伝達関
数をモデル化する。Ｃo モデル80のコピー82には、補正
信号24を受け取る入力部と、加算器84で誤差信号との差
が取られる出力部とが設けられている。加算器36が加算
器84の出力を受け取る。適応フィルタＤo モデル86は、
出力トランスジューサ26から基準入力トランスジューサ
４までの伝達関数をモデル化する。Ｄo モデル86のコピ
ー88には、補正信号を受け取る入力部と、加算器90で基
準信号との差が取られる出力部とが設けられている。Ｑ
モデル30のモデル基準入力部32が加算器90の出力を受け
取る。
スジューサ26から誤差トランスジューサ10までの伝達関
数をモデル化する。Ｃo モデル80のコピー82には、補正
信号24を受け取る入力部と、加算器84で誤差信号との差
が取られる出力部とが設けられている。加算器36が加算
器84の出力を受け取る。適応フィルタＤo モデル86は、
出力トランスジューサ26から基準入力トランスジューサ
４までの伝達関数をモデル化する。Ｄo モデル86のコピ
ー88には、補正信号を受け取る入力部と、加算器90で基
準信号との差が取られる出力部とが設けられている。Ｑ
モデル30のモデル基準入力部32が加算器90の出力を受け
取る。
【００４１】第１補助ランダムノイズ源92が、第１補助
ランダムノイズ源信号96を加算器58とＣモデル60の入力
部とへ送る。第２補助ランダムノイズ源94が、第２補助
ランダムノイズ源信号98をＣo モデル80の入力部と、Ｄ
o モデル86の入力部と、加算器100 とへ送る。加算器10
0 が、加算器58の出力及び補助ランダムノイズ源信号98
を加算してその合計和を出力トランスジューサ26へ送
る。
ランダムノイズ源信号96を加算器58とＣモデル60の入力
部とへ送る。第２補助ランダムノイズ源94が、第２補助
ランダムノイズ源信号98をＣo モデル80の入力部と、Ｄ
o モデル86の入力部と、加算器100 とへ送る。加算器10
0 が、加算器58の出力及び補助ランダムノイズ源信号98
を加算してその合計和を出力トランスジューサ26へ送
る。
【００４２】加算器102 は、誤差トランスジューサ10の
出力とＣo モデル80の出力との差を取って、合計和を加
算器84へ送る。加算器104 は、基準入力トランスジュー
サ４の出力とＤo モデル86の出力との差を取って、合計
和を加算器90へ送る。加算器106 は、加算器102 の出力
とＣモデル60の出力との差を取って、その合計和をＫef
コピー134 の入力部へ送る。また、掛け算器108 、142
、112 、114 、116 は、それぞれのモデル30、120 、6
0、80、86のそれぞれのモデル基準入力と誤差入力とを
掛け合わせて、その結果の積を重み更新信号としてそれ
ぞれのモデルへ送る。
出力とＣo モデル80の出力との差を取って、合計和を加
算器84へ送る。加算器104 は、基準入力トランスジュー
サ４の出力とＤo モデル86の出力との差を取って、合計
和を加算器90へ送る。加算器106 は、加算器102 の出力
とＣモデル60の出力との差を取って、その合計和をＫef
コピー134 の入力部へ送る。また、掛け算器108 、142
、112 、114 、116 は、それぞれのモデル30、120 、6
0、80、86のそれぞれのモデル基準入力と誤差入力とを
掛け合わせて、その結果の積を重み更新信号としてそれ
ぞれのモデルへ送る。
【００４３】好適な実施例では、Ａフィルタ50及びＢフ
ィルタ52によるオンライン能動適応制御中にモデル30、
120 、60、80、86が適応して、Ｍモデル16となる。さら
なる好適な実施例では、Ｍモデル16による能動適応制御
の前にモデル60、80及び86をオフラインで事前訓練し
て、モデル16、30及び120 のオンライン適応作動中にモ
デル60、80及び86を適応させて、適応状態を継続する。
ィルタ52によるオンライン能動適応制御中にモデル30、
120 、60、80、86が適応して、Ｍモデル16となる。さら
なる好適な実施例では、Ｍモデル16による能動適応制御
の前にモデル60、80及び86をオフラインで事前訓練し
て、モデル16、30及び120 のオンライン適応作動中にモ
デル60、80及び86を適応させて、適応状態を継続する。
【００４４】図６は、理解を助けるのに適した部分では
以上と同じ参照番号を用いている。図６において、Ｑモ
デル30の出力34は、コヒーレンスフィルタで最適化され
た誤差信号としてＭモデル16の誤差入力部20へ送られ
る。Ｑモデル30は、誤差トランスジューサ10のシステム
出力信号12に現れるシステム入力信号６の干渉部分をモ
デル化する、すなわちＱモデル30はそれができるもの、
すなわちシステム入力信号の相関部分をモデル化する。
以上と同じ参照番号を用いている。図６において、Ｑモ
デル30の出力34は、コヒーレンスフィルタで最適化され
た誤差信号としてＭモデル16の誤差入力部20へ送られ
る。Ｑモデル30は、誤差トランスジューサ10のシステム
出力信号12に現れるシステム入力信号６の干渉部分をモ
デル化する、すなわちＱモデル30はそれができるもの、
すなわちシステム入力信号の相関部分をモデル化する。
【００４５】Ｍモデル16は、基準信号を受け取るフィル
タ入力部54を備えた第１LMS FIR フィルタＡ50及び補正
信号を受け取るフィルタ入力部56を備えた第２LMS FIR
フィルタＢ52によって提供されている。加算器58が、Ａ
フィルタ50からの入力及びＢフィルタ52からの入力を受
け取って、合計和を補正信号24として出力する。適応フ
ィルタＣモデル60は、Ａ及びＢフィルタの出力部から誤
差トランスジューサまでの伝達関数をモデル化する。Ｃ
コピー62が、Ａフィルタ50へ送られる入力54から入力を
受け取る。掛け算器70は、Ｃコピー62の出力と、Ｑモデ
ル30の出力部34から加算器83を介して送られる誤差入力
部20のコヒーレンスフィルタで処理された誤差信号とを
掛け合わせて、その結果の積を重み更新信号72としてＡ
フィルタ50へ送る。Ｃモデル60のコピー64が、Ｂフィル
タ52へ送られる入力56から入力を受け取る。掛け算器74
は、Ｃコピー64の出力と誤差入力部20のコヒーレンスフ
ィルタで処理された誤差信号とを掛け合わせて、その結
果の積を重み更新信号78としてＢフィルタ52へ送る。
タ入力部54を備えた第１LMS FIR フィルタＡ50及び補正
信号を受け取るフィルタ入力部56を備えた第２LMS FIR
フィルタＢ52によって提供されている。加算器58が、Ａ
フィルタ50からの入力及びＢフィルタ52からの入力を受
け取って、合計和を補正信号24として出力する。適応フ
ィルタＣモデル60は、Ａ及びＢフィルタの出力部から誤
差トランスジューサまでの伝達関数をモデル化する。Ｃ
コピー62が、Ａフィルタ50へ送られる入力54から入力を
受け取る。掛け算器70は、Ｃコピー62の出力と、Ｑモデ
ル30の出力部34から加算器83を介して送られる誤差入力
部20のコヒーレンスフィルタで処理された誤差信号とを
掛け合わせて、その結果の積を重み更新信号72としてＡ
フィルタ50へ送る。Ｃモデル60のコピー64が、Ｂフィル
タ52へ送られる入力56から入力を受け取る。掛け算器74
は、Ｃコピー64の出力と誤差入力部20のコヒーレンスフ
ィルタで処理された誤差信号とを掛け合わせて、その結
果の積を重み更新信号78としてＢフィルタ52へ送る。
【００４６】適応フィルタＣo モデル80は、出力トラン
スジューサ26から誤差トランスジューサ10までの伝達関
数をモデル化する。Ｃo モデル80のコピー82には、補正
信号を受け取る入力部と、加算器84で誤差信号との差が
取られ、また加算器83でＱモデル30の出力と加算される
出力部とが設けられている。加算器36が加算器84の出力
を受け取る。適応フィルタＤo モデル86は、出力トラン
スジューサ26から基準入力トランスジューサ４までの伝
達関数をモデル化する。Ｄo モデル86のコピー88には、
補正信号を受け取る入力部と、加算器90で基準信号との
差が取られる出力部とが設けられている。
スジューサ26から誤差トランスジューサ10までの伝達関
数をモデル化する。Ｃo モデル80のコピー82には、補正
信号を受け取る入力部と、加算器84で誤差信号との差が
取られ、また加算器83でＱモデル30の出力と加算される
出力部とが設けられている。加算器36が加算器84の出力
を受け取る。適応フィルタＤo モデル86は、出力トラン
スジューサ26から基準入力トランスジューサ４までの伝
達関数をモデル化する。Ｄo モデル86のコピー88には、
補正信号を受け取る入力部と、加算器90で基準信号との
差が取られる出力部とが設けられている。
【００４７】Ｑモデル30のモデル基準入力部32が加算器
90の出力を受け取る。補助ランダムノイズ源92が、補助
ランダムノイズ源信号96を加算器58とＣモデル60の入力
部とへ送る。補助ランダムノイズ源94が、補助ランダム
ノイズ源信号98をＣo モデル80の入力部と、Ｄo モデル
86の入力部と、加算器100 とへ送る。加算器100 は、加
算器58の出力及び補助ランダムノイズ源信号98を加算し
て、その合計和を出力トランスジューサ26へ送る。加算
器102 は、誤差トランスジューサ10の出力とＣo モデル
80の出力との差を取って、合計和を加算器84へ送る。加
算器104 は、基準入力トランスジューサ４の出力とＤo
モデル86の出力との差を取って、合計和を加算器90へ送
る。
90の出力を受け取る。補助ランダムノイズ源92が、補助
ランダムノイズ源信号96を加算器58とＣモデル60の入力
部とへ送る。補助ランダムノイズ源94が、補助ランダム
ノイズ源信号98をＣo モデル80の入力部と、Ｄo モデル
86の入力部と、加算器100 とへ送る。加算器100 は、加
算器58の出力及び補助ランダムノイズ源信号98を加算し
て、その合計和を出力トランスジューサ26へ送る。加算
器102 は、誤差トランスジューサ10の出力とＣo モデル
80の出力との差を取って、合計和を加算器84へ送る。加
算器104 は、基準入力トランスジューサ４の出力とＤo
モデル86の出力との差を取って、合計和を加算器90へ送
る。
【００４８】好適な実施例では、Ａフィルタ50及びＢフ
ィルタ52によるオンライン能動適応制御中にモデル30、
60、80及び86が適応して、Ｍモデル16となる。さらなる
好適な実施例では、Ｍモデル16による能動適応制御の前
にモデル60、80及び86をオフラインで事前訓練して、モ
デル16及び30のオンライン適応作動中にモデル60、80及
び86を適応させて、適応状態を継続する。
ィルタ52によるオンライン能動適応制御中にモデル30、
60、80及び86が適応して、Ｍモデル16となる。さらなる
好適な実施例では、Ｍモデル16による能動適応制御の前
にモデル60、80及び86をオフラインで事前訓練して、モ
デル16及び30のオンライン適応作動中にモデル60、80及
び86を適応させて、適応状態を継続する。
【００４９】図７は、理解を助けるのに適した部分では
以上と同じ参照番号を用いている。適応フィルタＲモデ
ル162 には、基準信号を受け取るモデル入力部164 と、
加算器36で誤差トランスジューサ10から送られた誤差信
号14との差が取られるモデル出力部166 と、加算器36の
出力を受け取る誤差入力部168 とが設けられている。Ｒ
モデル162 のコピー170 が、Ｍモデル16のモデル入力部
18に設けられており、基準信号８がＲコピー170 を介し
てＭモデル16の入力部18へ送られる。システム入力信号
６の伝播遅延を誤差トランスジューサ10に一致させるた
め、Ｒモデル162 のモデル入力部164 に遅延部172 が設
けられている。
以上と同じ参照番号を用いている。適応フィルタＲモデ
ル162 には、基準信号を受け取るモデル入力部164 と、
加算器36で誤差トランスジューサ10から送られた誤差信
号14との差が取られるモデル出力部166 と、加算器36の
出力を受け取る誤差入力部168 とが設けられている。Ｒ
モデル162 のコピー170 が、Ｍモデル16のモデル入力部
18に設けられており、基準信号８がＲコピー170 を介し
てＭモデル16の入力部18へ送られる。システム入力信号
６の伝播遅延を誤差トランスジューサ10に一致させるた
め、Ｒモデル162 のモデル入力部164 に遅延部172 が設
けられている。
【００５０】Ｒモデル162 は、基準信号の非コヒーレン
ス部分を取り除く。Ｒモデル162 が適応すると、それは
コヒーレンスが良好な場合に入力または基準トランスジ
ューサ４から誤差トランスジューサ10までの伝達関数を
モデル化する。コヒーレンスが劣る場合、図２〜図６の
Ｑモデル30の作動のように、Ｒモデル162 はその信号を
拒絶することができる。Ｒモデル162 は伝達関数をモデ
ル化しているので、それはコヒーレンスが良好な領域で
フィルタ処理中の信号を整形する。Ｒモデル162 は、コ
ヒーレンス情報を整形して、非コヒーレンス情報を取り
除く。
ス部分を取り除く。Ｒモデル162 が適応すると、それは
コヒーレンスが良好な場合に入力または基準トランスジ
ューサ４から誤差トランスジューサ10までの伝達関数を
モデル化する。コヒーレンスが劣る場合、図２〜図６の
Ｑモデル30の作動のように、Ｒモデル162 はその信号を
拒絶することができる。Ｒモデル162 は伝達関数をモデ
ル化しているので、それはコヒーレンスが良好な領域で
フィルタ処理中の信号を整形する。Ｒモデル162 は、コ
ヒーレンス情報を整形して、非コヒーレンス情報を取り
除く。
【００５１】図７のＲコピー170 は、図１のＫr フィル
タ28であり、基準信号８が、Ｋr コヒーレンスフィルタ
によってフィルタ処理されて、基準信号８から非コヒー
レンス部分が取り除かれて、基準信号８のコヒーレンス
部分だけがモデル入力部18へ送られる。
タ28であり、基準信号８が、Ｋr コヒーレンスフィルタ
によってフィルタ処理されて、基準信号８から非コヒー
レンス部分が取り除かれて、基準信号８のコヒーレンス
部分だけがモデル入力部18へ送られる。
【００５２】１つの実施例では、Ｍモデル16による能動
適応制御の前にＲモデル162 をオフラインで事前訓練し
て、Ｍモデル16のオンライン作動中Ｒコピー170 を固定
する。別の実施例では、図８を参照しながら説明するよ
うに、Ｍモデル16のオンライン作動中に適応フィルタモ
デルで標準信号のコヒーレンスフィルタ処理が行われ
る。
適応制御の前にＲモデル162 をオフラインで事前訓練し
て、Ｍモデル16のオンライン作動中Ｒコピー170 を固定
する。別の実施例では、図８を参照しながら説明するよ
うに、Ｍモデル16のオンライン作動中に適応フィルタモ
デルで標準信号のコヒーレンスフィルタ処理が行われ
る。
【００５３】Ｋe コヒーレンスフィルタを提供するＥモ
デル40は、整形することなくコヒーレンス情報を通過さ
せ、非コヒーレンス情報を取り除く。Ｋefコヒーレンス
フィルタを提供するＦモデル120 は、コヒーレンス及び
非コヒーレンスの情報を整形して、非コヒーレンススペ
クトルを白色化することによって最適に打ち消すことが
できるようにし、非コヒーレンス情報を取り除かない。
Ｋr コヒーレンスフィルタを提供するＲモデル162 は、
コヒーレンス情報を整形して、非コヒーレンス情報を取
り除く。
デル40は、整形することなくコヒーレンス情報を通過さ
せ、非コヒーレンス情報を取り除く。Ｋefコヒーレンス
フィルタを提供するＦモデル120 は、コヒーレンス及び
非コヒーレンスの情報を整形して、非コヒーレンススペ
クトルを白色化することによって最適に打ち消すことが
できるようにし、非コヒーレンス情報を取り除かない。
Ｋr コヒーレンスフィルタを提供するＲモデル162 は、
コヒーレンス情報を整形して、非コヒーレンス情報を取
り除く。
【００５４】図８は、理解を助けるのに適した部分では
以上と同じ参照番号を用いている。Ｍモデル16は、Ｒコ
ピー170 を介して基準信号を受け取るフィルタ入力部54
を備えた第１LMS FIR フィルタＡ50及び補正信号を受け
取るフィルタ入力部56を備えた第２LMS FIR フィルタＢ
52によって与えられる。
以上と同じ参照番号を用いている。Ｍモデル16は、Ｒコ
ピー170 を介して基準信号を受け取るフィルタ入力部54
を備えた第１LMS FIR フィルタＡ50及び補正信号を受け
取るフィルタ入力部56を備えた第２LMS FIR フィルタＢ
52によって与えられる。
【００５５】加算器58は、Ａフィルタ50からの入力及び
Ｂフィルタ52からの入力を受け取って、合計和を補正信
号24として出力する。適応フィルタＣモデル60は、Ａ及
びＢフィルタの出力部から誤差トランスジューサまでの
伝達関数をモデル化する。Ｃモデル60の第１コピー62
が、Ａフィルタ50へ送られる入力54から入力を受け取
る。掛け算器70は、Ｃコピー62の出力と、誤差入力部20
の誤差信号とを掛け合わせて、その結果の積を重み更新
信号72としてＡフィルタ50へ送る。Ｃモデル60の第２コ
ピー64が、Ｂフィルタ52へ送られる入力56から入力を受
け取る。掛け算器74は、Ｃコピー64の出力と誤差入力部
20の誤差信号とを掛け合わせて、その結果の積を重み更
新信号78としてＢフィルタ52へ送る。
Ｂフィルタ52からの入力を受け取って、合計和を補正信
号24として出力する。適応フィルタＣモデル60は、Ａ及
びＢフィルタの出力部から誤差トランスジューサまでの
伝達関数をモデル化する。Ｃモデル60の第１コピー62
が、Ａフィルタ50へ送られる入力54から入力を受け取
る。掛け算器70は、Ｃコピー62の出力と、誤差入力部20
の誤差信号とを掛け合わせて、その結果の積を重み更新
信号72としてＡフィルタ50へ送る。Ｃモデル60の第２コ
ピー64が、Ｂフィルタ52へ送られる入力56から入力を受
け取る。掛け算器74は、Ｃコピー64の出力と誤差入力部
20の誤差信号とを掛け合わせて、その結果の積を重み更
新信号78としてＢフィルタ52へ送る。
【００５６】適応フィルタＣo モデル80は、出力トラン
スジューサ26から誤差トランスジューサ10までの伝達関
数をモデル化する。Ｃo モデル80のコピー82には、補正
信号を受け取る入力部と、加算器84で誤差信号との差が
取られる出力部とが設けられている。加算器36が加算器
84の出力を受け取る。適応フィルタＤo モデル86は、出
力トランスジューサ26から基準入力トランスジューサ４
までの伝達関数をモデル化する。Ｄo モデル86のコピー
88には、補正信号を受け取る入力部と、加算器90で基準
信号との差が取られる出力部とが設けられている。Ｒモ
デル162 のモデル入力部164 が加算器90の出力を遅延部
172 を介して受け取る。補助ランダムノイズ源92は、補
助ランダムノイズ源信号96を加算器58とＣモデル60の入
力部とへ送る。補助ランダムノイズ源94が、補助ランダ
ムノイズ源信号98をＣo モデル80の入力部と、Ｄo モデ
ル86の入力部と、加算器100 とへ送る。
スジューサ26から誤差トランスジューサ10までの伝達関
数をモデル化する。Ｃo モデル80のコピー82には、補正
信号を受け取る入力部と、加算器84で誤差信号との差が
取られる出力部とが設けられている。加算器36が加算器
84の出力を受け取る。適応フィルタＤo モデル86は、出
力トランスジューサ26から基準入力トランスジューサ４
までの伝達関数をモデル化する。Ｄo モデル86のコピー
88には、補正信号を受け取る入力部と、加算器90で基準
信号との差が取られる出力部とが設けられている。Ｒモ
デル162 のモデル入力部164 が加算器90の出力を遅延部
172 を介して受け取る。補助ランダムノイズ源92は、補
助ランダムノイズ源信号96を加算器58とＣモデル60の入
力部とへ送る。補助ランダムノイズ源94が、補助ランダ
ムノイズ源信号98をＣo モデル80の入力部と、Ｄo モデ
ル86の入力部と、加算器100 とへ送る。
【００５７】加算器100 は、加算器58の出力及び補助ラ
ンダムノイズ源信号98を加算して、その合計和を出力ト
ランスジューサ26へ送る。加算器102 は、誤差トランス
ジューサ10の出力とＣo モデル80の出力との差を取っ
て、合計和を加算器84へ送る。加算器104 は、基準入力
トランスジューサ４の出力とＤo モデル86の出力との差
を取って、合計和を加算器90とＲコピー170 とへ送る。
加算器106 が、加算器102 の出力とＣモデル60の出力と
の差を取って、その合計和を誤差入力部20へ送る。
ンダムノイズ源信号98を加算して、その合計和を出力ト
ランスジューサ26へ送る。加算器102 は、誤差トランス
ジューサ10の出力とＣo モデル80の出力との差を取っ
て、合計和を加算器84へ送る。加算器104 は、基準入力
トランスジューサ４の出力とＤo モデル86の出力との差
を取って、合計和を加算器90とＲコピー170 とへ送る。
加算器106 が、加算器102 の出力とＣモデル60の出力と
の差を取って、その合計和を誤差入力部20へ送る。
【００５８】掛け算器112 、114 、116 、169 がそれぞ
れのモデル60、80、86、162 のそれぞれの基準入力と誤
差入力とを掛け合わせて、その結果の積をその重み更新
信号としてそれぞれのモデルへ送る。好適な実施例で
は、Ａフィルタ50及びＢフィルタ52によるオンライン能
動適応制御中にモデル162 、60、80及び86が適応して、
Ｍモデル16になる。さらなる好適な実施例では、Ｍモデ
ル16による能動適応制御の前にモデル60、80及び86をオ
フラインで事前訓練して、モデル16及び30のオンライン
適応作動中にモデル60、80及び86を適応させて、適応状
態を継続する。
れのモデル60、80、86、162 のそれぞれの基準入力と誤
差入力とを掛け合わせて、その結果の積をその重み更新
信号としてそれぞれのモデルへ送る。好適な実施例で
は、Ａフィルタ50及びＢフィルタ52によるオンライン能
動適応制御中にモデル162 、60、80及び86が適応して、
Ｍモデル16になる。さらなる好適な実施例では、Ｍモデ
ル16による能動適応制御の前にモデル60、80及び86をオ
フラインで事前訓練して、モデル16及び30のオンライン
適応作動中にモデル60、80及び86を適応させて、適応状
態を継続する。
【００５９】図９は、理解を助けるのに適した部分では
以上と同じ参照番号を用いている。基準信号８は、入力
トランスジューサ４から受ける入力部と、Ｍモデル16の
モデル入力部18へ送る出力部とを備えたＥフィルタ40の
コピー174 によってコヒーレンスフィルタ処理される。
Ｍモデル16の誤差入力部20へ送られる誤差信号は、図示
のように直接的に誤差トランスジューサ10から発生して
もよいが、Ｅモデル40のコピーを介して、または誤差入
力部20へ送る誤差信号としてＥモデル40の出力44を送る
ことによってコヒーレンスフィルタ処理することもでき
る。
以上と同じ参照番号を用いている。基準信号８は、入力
トランスジューサ４から受ける入力部と、Ｍモデル16の
モデル入力部18へ送る出力部とを備えたＥフィルタ40の
コピー174 によってコヒーレンスフィルタ処理される。
Ｍモデル16の誤差入力部20へ送られる誤差信号は、図示
のように直接的に誤差トランスジューサ10から発生して
もよいが、Ｅモデル40のコピーを介して、または誤差入
力部20へ送る誤差信号としてＥモデル40の出力44を送る
ことによってコヒーレンスフィルタ処理することもでき
る。
【００６０】図10は、理解を助けるのに適した部分では
以上と同じ参照番号を用いている。点線で示されている
組み合わせ体は、図４のＫefコヒーレンスフィルタ132
と同様なＫrfコヒーレンスフィルタ176 を提供してい
る。Ｋrfコヒーレンスフィルタ176 は、図１のＫr ィル
タ28であり、基準信号８は、Ｋrfコヒーレンスフィルタ
176 でフィルタ処理してもよいが、図10に178 で示され
ているようなそれのコピーで行ってもよい。基準信号８
は、Ｍモデル16のモデル入力部へ送られる前に、コヒー
レンスフィルタ178 によってフィルタ処理される。これ
によって、モデル入力部18は、コヒーレンスフィルタ処
理されて、入力トランスジューサから送られた基準信号
８のコヒーレンス部分が強調される。
以上と同じ参照番号を用いている。点線で示されている
組み合わせ体は、図４のＫefコヒーレンスフィルタ132
と同様なＫrfコヒーレンスフィルタ176 を提供してい
る。Ｋrfコヒーレンスフィルタ176 は、図１のＫr ィル
タ28であり、基準信号８は、Ｋrfコヒーレンスフィルタ
176 でフィルタ処理してもよいが、図10に178 で示され
ているようなそれのコピーで行ってもよい。基準信号８
は、Ｍモデル16のモデル入力部へ送られる前に、コヒー
レンスフィルタ178 によってフィルタ処理される。これ
によって、モデル入力部18は、コヒーレンスフィルタ処
理されて、入力トランスジューサから送られた基準信号
８のコヒーレンス部分が強調される。
【００６１】図11は、理解を助けるのに適した部分では
以上と同じ参照番号を用いている。図11では、Ｍモデル
16の誤差入力部20へ送られる誤差信号が、図７のＲモデ
ル162 のコピー184 によって提供されて誤差信号のコヒ
ーレンス部分を通過させるコヒーレンスフィルタＫe に
よってフィルタ処理される。
以上と同じ参照番号を用いている。図11では、Ｍモデル
16の誤差入力部20へ送られる誤差信号が、図７のＲモデ
ル162 のコピー184 によって提供されて誤差信号のコヒ
ーレンス部分を通過させるコヒーレンスフィルタＫe に
よってフィルタ処理される。
【００６２】図12は、理解を助けるのに適した部分では
以上と同じ参照番号を用いている。図12では、Ｍモデル
16の出力部22から出た補正信号が、図７のＲモデル162
のコピー185 によって与えられて補正信号のコヒーレン
ス部分を通過させるコヒーレンスフィルタＫc によって
フィルタ処理される。
以上と同じ参照番号を用いている。図12では、Ｍモデル
16の出力部22から出た補正信号が、図７のＲモデル162
のコピー185 によって与えられて補正信号のコヒーレン
ス部分を通過させるコヒーレンスフィルタＫc によって
フィルタ処理される。
【００６３】図13は、理解を助けるのに適した部分では
以上と同じ参照番号を用いている。図13では、Ｍモデル
16の出力部22から出た補正信号が、図２のＥモデル40の
コピー186 によってコヒーレンスフィルタ処理される。
Ｅコピー186 は、補正信号のコヒーレンス部分を通過さ
せる。
以上と同じ参照番号を用いている。図13では、Ｍモデル
16の出力部22から出た補正信号が、図２のＥモデル40の
コピー186 によってコヒーレンスフィルタ処理される。
Ｅコピー186 は、補正信号のコヒーレンス部分を通過さ
せる。
【００６４】図14は、理解を助けるのに適した部分では
以上と同じ参照番号を用いている。点線で示されている
組み合わせ体は、図４のＫefコヒーレンスフィルタ132
と同様なＫcfコヒーレンスフィルタ188 を提供してい
る。Ｋcfコヒーレンスフィルタ188 は、図１のＫc ィル
タ29になる。補正信号は、Ｋcfコヒーレンスフィルタ18
8 でフィルタ処理されるが、図14に190 で示されている
ようなそれのコピーで行ってもよい。補正信号のコヒー
レンスフィルタ処理によって、誤差トランスジューサ10
でシステム出力信号12のコヒーレンス部分に対応する補
正信号部分が強調される。
以上と同じ参照番号を用いている。点線で示されている
組み合わせ体は、図４のＫefコヒーレンスフィルタ132
と同様なＫcfコヒーレンスフィルタ188 を提供してい
る。Ｋcfコヒーレンスフィルタ188 は、図１のＫc ィル
タ29になる。補正信号は、Ｋcfコヒーレンスフィルタ18
8 でフィルタ処理されるが、図14に190 で示されている
ようなそれのコピーで行ってもよい。補正信号のコヒー
レンスフィルタ処理によって、誤差トランスジューサ10
でシステム出力信号12のコヒーレンス部分に対応する補
正信号部分が強調される。
【００６５】以上に説明したように、コヒーレンスフィ
ルタ処理の主な利点は、適応システムにおける非コヒー
レンス情報の減少である。コヒーレンスフィルタ処理の
別の利点は、誤差信号スペクトル及び／または基準信号
スペクトル及び／または補正信号スペクトルを整形する
ことである。場合によっては、スペクトルの整形の方が
非コヒーレンス情報の除去より重要であろう。Ｆフィル
タ120 を用いたコヒーレンスフィルタ処理方法では、非
コヒーレンス情報を取り除くのではなく、スペクトルの
一部分の非コヒーレンス情報がスペクトルのその他の部
分の非コヒーレンス情報と同じ大きさになるように、正
規化するだけである。
ルタ処理の主な利点は、適応システムにおける非コヒー
レンス情報の減少である。コヒーレンスフィルタ処理の
別の利点は、誤差信号スペクトル及び／または基準信号
スペクトル及び／または補正信号スペクトルを整形する
ことである。場合によっては、スペクトルの整形の方が
非コヒーレンス情報の除去より重要であろう。Ｆフィル
タ120 を用いたコヒーレンスフィルタ処理方法では、非
コヒーレンス情報を取り除くのではなく、スペクトルの
一部分の非コヒーレンス情報がスペクトルのその他の部
分の非コヒーレンス情報と同じ大きさになるように、正
規化するだけである。
【００６６】モデル30、40、60、80、86、120 及び162
の各々はIIR 適応フィルタモデル、例えばRLMSアルゴリ
ズムフィルタで提供することが好ましいが、LMS 適応フ
ィルタによって与えられるようなFIR モデルを含む他の
形式の適応モデルを用いることもできる。
の各々はIIR 適応フィルタモデル、例えばRLMSアルゴリ
ズムフィルタで提供することが好ましいが、LMS 適応フ
ィルタによって与えられるようなFIR モデルを含む他の
形式の適応モデルを用いることもできる。
【００６７】発明の精神の範囲内において様々な変更を
加えることができることは理解されるであろう。
加えることができることは理解されるであろう。
【００６８】
【発明の効果】本発明の能動適応制御装置によれば、適
応制御モデルが、基準入力トランスジューサから基準信
号を受け取るモデル入力部と、誤差トランスジューサか
ら誤差信号を受け取る誤差入力部と、出力トランスジュ
ーサへ補正信号を出力するモデル出力部とを備えてお
り、システム入力信号を合わせる制御信号を導入するこ
とにより、誤差入力部における誤差を最小に抑えること
ができ、コヒーレンスの最適化を達成することができ
る。
応制御モデルが、基準入力トランスジューサから基準信
号を受け取るモデル入力部と、誤差トランスジューサか
ら誤差信号を受け取る誤差入力部と、出力トランスジュ
ーサへ補正信号を出力するモデル出力部とを備えてお
り、システム入力信号を合わせる制御信号を導入するこ
とにより、誤差入力部における誤差を最小に抑えること
ができ、コヒーレンスの最適化を達成することができ
る。
【００６９】また、本発明は、能動適応制御装置のコヒ
ーレンスが決定され、その決定コヒーレンスに従って、
好ましくは、誤差信号、基準信号及び補正信号の１つま
たは複数がコヒーレンスフィルタ処理されるので、適応
システムの非コヒーレンス情報を減少させることができ
る。
ーレンスが決定され、その決定コヒーレンスに従って、
好ましくは、誤差信号、基準信号及び補正信号の１つま
たは複数がコヒーレンスフィルタ処理されるので、適応
システムの非コヒーレンス情報を減少させることができ
る。
【図１】本発明によるコヒーレンスフィルタ処理を伴っ
た能動適応制御装置の概略図である。
た能動適応制御装置の概略図である。
【図２】図１の適応制御装置の一部の１つの実施例を示
す概略図である。
す概略図である。
【図３】図２の適応制御装置のさらに詳細な概略図であ
り、さらなる変更例を含む。
り、さらなる変更例を含む。
【図４】図１の適応制御装置の一部の別の実施例を示す
概略図である。
概略図である。
【図５】図４の適応制御装置のさらに詳細な概略図であ
り、さらなる変更例を含む。
り、さらなる変更例を含む。
【図６】図１の適応制御装置の一部のさらに詳細な概略
図であり、さらなる変更例を含む。
図であり、さらなる変更例を含む。
【図７】図１の適応制御装置の一部の別の実施例を示す
概略図である。
概略図である。
【図８】図７の適応制御装置のさらに詳細な概略図であ
り、さらなる変更例を含む。
り、さらなる変更例を含む。
【図９】図１の適応制御装置の一部の別の実施例を示す
概略図である。
概略図である。
【図１０】図１の適応制御装置の一部の別の実施例を示
す概略図である。
す概略図である。
【図１１】図１の適応制御装置の一部の別の実施例を示
す概略図である。
す概略図である。
【図１２】図１の適応制御装置の一部の別の実施例を示
す概略図である。
す概略図である。
【図１３】図１の適応制御装置の一部の別の実施例を示
す概略図である。
す概略図である。
【図１４】図１の適応制御装置の一部の別の実施例を示
す概略図である。
す概略図である。
４ 入力トランスジューサ ６ 適応制御装置入力信号 ８ 基準信号 10 誤差トランスジューサ 14 誤差信号 16 適応制御モデル 18 モデル入力部 20 誤差入力部 22 モデル出力部 24 補正信号 26 出力トランスジューサ 27、28、29 コヒーレンスフィルタ
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成７年７月１９日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正内容】
【特許請求の範囲】
Claims (13)
- 【請求項１】 適応フィルタモデルを有する能動適応制
御装置におけるコヒーレンスの最適化方法であって、 第１，第２信号を出力する第１，第２トランスジューサ
を設け、 前記第１信号と第２信号との間のコヒーレンスを決定
し、 そして、前記決定されたコヒーレンスに従って前記能動
適応制御装置におけるコヒーレンスフィルタを用いるこ
とからなるコヒーレンス最適化方法。 - 【請求項２】 第２の適応フィルタモデルを用いてコヒ
ーレンスを決定することを特徴とする請求項１に記載の
方法。 - 【請求項３】 前記第１，第２トランスジューサ間の伝
達関数を第２の適応フィルタモデルによりモデル化する
ことによって、コヒーレンスを決定することを特徴とす
る請求項１に記載の方法。 - 【請求項４】 第１の適応フィルタモデルのオンライン
作動の前のオフラインで、第２の適応フィルタモデルを
事前訓練し、その後、固定した第２の適応フィルタモデ
ルを前記第１モデルのオンライン中に用意することを特
徴とする請求項２に記載の方法。 - 【請求項５】 第１モデルのオンライン中に、第２モデ
ルを適応することからなる請求項２に記載の方法。 - 【請求項６】 適応フィルタモデルは、基準信号を受け
取るモデル入力、誤差信号を受け取る誤差入力、補正信
号を出力するモデル出力を有しており、そして、前記誤
差信号、基準信号、及び補正信号の１つをフィルタ処理
する少なくとも１つのコヒーレンスフィルタを用意する
ことを含んでいる請求項１に記載の方法。 - 【請求項７】 基準信号、誤差信号、及び補正信号の異
なる１つの信号を、それぞれフィルタ処理する２つのコ
ヒーレンスフィルタを用意することを含んでいる請求項
６に記載の方法。 - 【請求項８】 基準信号、誤差信号、及び補正信号の異
なる１つの信号を、それぞれフィルタ処理する３つのコ
ヒーレンスフィルタを用意することを含んでいる請求項
６に記載の方法。 - 【請求項９】 基準信号、誤差信号、及び補正信号の少
なくとも１つの非コヒーレンス部分を取り除くことによ
り、コヒーレンスを最適化することを含んでいる請求項
６に記載の方法。 - 【請求項１０】 基準信号、誤差信号、及び補正信号の
少なくとも１つの非コヒーレンスのスペクトル部分を正
規化することにより、コヒーレンスを最適化することを
含んでいる請求項６に記載の方法。 - 【請求項１１】 適応フィルタモデルは、基準入力トラ
ンスジューサから基準信号を受け取るモデル入力と、誤
差トランスジューサから誤差信号を受け取る誤差入力
と、補正信号から出力するモデル出力とを有しており、
第１トランスジューサは前基準入力トランスジューサで
あり、第２トランスジューサは前記誤差トランスジュー
サであることを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項１２】 能動適応制御装置におけるコヒーレン
スの最適化方法であって、 システム入力信号を基準入力トランスジューサで検出し
て、基準信号を出力し、 システム出力信号を誤差トランスジューサで検出して、
誤差信号を出力し、 前記システム入力信号およびシステム出力信号は、コヒ
ーレンス部分と非コヒーレンス部分を有し、 前記基準信号からのモデル入力、前記誤差信号からの誤
差入力、及び補正信号を出力するモデル出力を有して、
システム入力信号に適合する制御信号を導き、前記誤差
入力時の誤差を最小にし、そして前記誤差信号、基準信
号、及び補正信号の少なくとも１つをコヒーレンスフィ
ルタ処理する各ステップを有することを特徴とするコヒ
ーレンス最適化方法。 - 【請求項１３】 コヒーレンスを最適化した能動適応制
御装置であって、 システム入力信号を検出して基準信号を出力する基準入
力トランスジューサと、システム出力信号を検出して誤
差信号を出力する誤差トランスジューサとを備え、 前記システム入力信号およびシステム出力信号は、コヒ
ーレンス部分と非コヒーレンス部分を有しており、さら
に、 前記基準信号からのモデル入力、前記誤差信号からの誤
差入力、及び補正信号を出力するモデル出力を有して、
システム入力信号に適合する制御信号を導き、前記誤差
入力時の誤差を最小にし、そして前記誤差信号、基準信
号、及び補正信号の少なくとも１つをコヒーレンスフィ
ルタ処理するための能動フィルタモデルを備えているこ
とを特徴とする装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US24756194A | 1994-05-23 | 1994-05-23 | |
| US247561 | 1994-05-23 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0846489A true JPH0846489A (ja) | 1996-02-16 |
Family
ID=22935364
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7148243A Pending JPH0846489A (ja) | 1994-05-23 | 1995-05-23 | 能動適応制御装置およびそのコヒーレンス最適化方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5680337A (ja) |
| EP (1) | EP0684594A3 (ja) |
| JP (1) | JPH0846489A (ja) |
| AU (1) | AU691899B2 (ja) |
| CA (1) | CA2148962C (ja) |
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