JPH096366A - ファジィノイズ消去装置 - Google Patents
ファジィノイズ消去装置Info
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- JPH096366A JPH096366A JP7149938A JP14993895A JPH096366A JP H096366 A JPH096366 A JP H096366A JP 7149938 A JP7149938 A JP 7149938A JP 14993895 A JP14993895 A JP 14993895A JP H096366 A JPH096366 A JP H096366A
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- Japan
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- noise
- signal
- fuzzy
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- Feedback Control In General (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 能動的にノイズを消去するノイズ消去装置に
関し，ＤＳＰ等の適応フィルタを使用することなく簡単
な構成で，柔軟に能動ノイズ消去を行うことのできるノ
イズ消去装置を提供することを目的とする。 【構成】 伝達関数が未知の未知系の伝達関数を推定
し，そのノイズを消去する信号を印加することにより能
動的にノイズを消去するノイズ消去装置において，未知
系の伝達関数を推定してその出力に印加するノイズ消去
信号を発生するファジィ適応フィルタとを備え，入力信
号の時系列の複数のサンプリングデータをＮ等分し，そ
のＮ等分された区間毎にメンバシップ関数を定め，入力
信号と出力の誤差信号とにより能動的にメンバシップ関
数を更新し，入力信号とメンバシップ関数とによりファ
ジィ推論をして能動的に最適ノイズ消去信号を生成する
構成を持つ。
関し，ＤＳＰ等の適応フィルタを使用することなく簡単
な構成で，柔軟に能動ノイズ消去を行うことのできるノ
イズ消去装置を提供することを目的とする。 【構成】 伝達関数が未知の未知系の伝達関数を推定
し，そのノイズを消去する信号を印加することにより能
動的にノイズを消去するノイズ消去装置において，未知
系の伝達関数を推定してその出力に印加するノイズ消去
信号を発生するファジィ適応フィルタとを備え，入力信
号の時系列の複数のサンプリングデータをＮ等分し，そ
のＮ等分された区間毎にメンバシップ関数を定め，入力
信号と出力の誤差信号とにより能動的にメンバシップ関
数を更新し，入力信号とメンバシップ関数とによりファ
ジィ推論をして能動的に最適ノイズ消去信号を生成する
構成を持つ。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，ファジィ推論すること
により能動的にノイズを消去するファジィノイズ消去装
置に関する。
により能動的にノイズを消去するファジィノイズ消去装
置に関する。
【０００２】能動騒音制御装置，制振制御システム，画
像処理システム，音声処理システム等の信号処理システ
ムのノイズをファジィ理論を応用して能動的に消去する
ものである。
像処理システム，音声処理システム等の信号処理システ
ムのノイズをファジィ理論を応用して能動的に消去する
ものである。
【０００３】
【従来の技術】図５は従来の能動ノイズ消去装置の系を
表すものであり，入力信号Ｘj が伝播する系（未知系）
の伝達関数を推定し，適応フィルタにより能動的にノイ
ズ消去信号を発生して未知系の出力信号に印加し，ノイ
ズ消去を行う系を表している。
表すものであり，入力信号Ｘj が伝播する系（未知系）
の伝達関数を推定し，適応フィルタにより能動的にノイ
ズ消去信号を発生して未知系の出力信号に印加し，ノイ
ズ消去を行う系を表している。
【０００４】図５において，１１０は未知系であって，
入力信号Ｘj を伝達するものである。１１１は加算部で
あって，未知系１１０の出力ｇj にノイズＮj （外乱）
を加算するものである。
入力信号Ｘj を伝達するものである。１１１は加算部で
あって，未知系１１０の出力ｇj にノイズＮj （外乱）
を加算するものである。
【０００５】１１２は加算部であって，ノイズを含む信
号にノイズ消去信号Ｇj を加算するものである。１１３
は適応フィルタであって，入力Ｘj と出力Ｅj をもとに
最適なノイズ消去信号を生成するものである。
号にノイズ消去信号Ｇj を加算するものである。１１３
は適応フィルタであって，入力Ｘj と出力Ｅj をもとに
最適なノイズ消去信号を生成するものである。
【０００６】１１４は適応フィルタの最適係数算出部で
あって，ＮＬＭＳ法により最適係数を算出するものであ
る。図５の構成の動作を説明する。
あって，ＮＬＭＳ法により最適係数を算出するものであ
る。図５の構成の動作を説明する。
【０００７】入力信号Ｘj は未知系１１０を伝播し，出
力ｇj を出力する。未知系１１０の出力ｇj は加算部１
１１でノイズＮj を加えられ加算部１１２でノイズ消去
信号Ｇj を印加し，ｇj とＧj との差をとるものであ
る。ノイズ消去信号を印加された誤差Ｅj は最適係数算
出部１１４に入力され，最適係数算出部１１４はノイズ
消去に最適な適応フィルタの係数を算出する。適応フィ
ルタ１１３は最適係数算出部１１４の算出した最適係数
により，入力信号Ｘj を基にノイズ消去信号Ｇjを発生
する。但し，図５では音響帰還系は省略されている。
力ｇj を出力する。未知系１１０の出力ｇj は加算部１
１１でノイズＮj を加えられ加算部１１２でノイズ消去
信号Ｇj を印加し，ｇj とＧj との差をとるものであ
る。ノイズ消去信号を印加された誤差Ｅj は最適係数算
出部１１４に入力され，最適係数算出部１１４はノイズ
消去に最適な適応フィルタの係数を算出する。適応フィ
ルタ１１３は最適係数算出部１１４の算出した最適係数
により，入力信号Ｘj を基にノイズ消去信号Ｇjを発生
する。但し，図５では音響帰還系は省略されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】従来の能動ノイズ消去
装置は，適応フィルタをＦＩＲフィルタにより構成し，
誤差信号（出力）を一義的なスカラー量で制御している
ので柔軟性をもって適応制御することができなかった。
また，ＤＳＰ等を使用して構成するので回路規模が大き
くなり，特に，伝達系の周波数応答が長くなるとデジタ
ルＦＩＲフィルタのタップ数が多くなり処理速度が遅延
する難点があった。
装置は，適応フィルタをＦＩＲフィルタにより構成し，
誤差信号（出力）を一義的なスカラー量で制御している
ので柔軟性をもって適応制御することができなかった。
また，ＤＳＰ等を使用して構成するので回路規模が大き
くなり，特に，伝達系の周波数応答が長くなるとデジタ
ルＦＩＲフィルタのタップ数が多くなり処理速度が遅延
する難点があった。
【０００９】本発明は，ＤＳＰ等の適応フィルタを使用
することなく簡単な構成で，能動的にノイズ消去を行う
ことのできるファジィノイズ消去装置を提供することを
目的とする。
することなく簡単な構成で，能動的にノイズ消去を行う
ことのできるファジィノイズ消去装置を提供することを
目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明は，伝達関数が未
知の未知系の伝達関数を推定し，そのノイズを消去する
信号を印加することにより能動的にノイズを消去するノ
イズ消去装置において，未知系の伝達関数を推定してそ
の出力に印加するノイズ消去信号を発生するファジィ適
応フィルタとを備え，入力信号の時系列の複数のサンプ
リングデータをＮ等分し，そのＮ等分された区間毎にメ
ンバシップ関数を定め，そのメンバシップ関数の形状に
より，離散区間を補間させ入力信号と出力の誤差信号と
により能動的にメンバシップ関数を更新し，入力信号と
メンバシップ関数とによりファジィ推論をして能動的に
最適ノイズ消去信号を生成するようにした。
知の未知系の伝達関数を推定し，そのノイズを消去する
信号を印加することにより能動的にノイズを消去するノ
イズ消去装置において，未知系の伝達関数を推定してそ
の出力に印加するノイズ消去信号を発生するファジィ適
応フィルタとを備え，入力信号の時系列の複数のサンプ
リングデータをＮ等分し，そのＮ等分された区間毎にメ
ンバシップ関数を定め，そのメンバシップ関数の形状に
より，離散区間を補間させ入力信号と出力の誤差信号と
により能動的にメンバシップ関数を更新し，入力信号と
メンバシップ関数とによりファジィ推論をして能動的に
最適ノイズ消去信号を生成するようにした。
【００１１】図１は本発明の基本構成を示す図である。
図１において，１は未知系である。
図１において，１は未知系である。
【００１２】２はサンプリング部である。３はファジィ
適応フィルタである。４は，加算部であって，ファジィ
適応フィルタ３の出力するノイズ消去信号Ｇ j を未知系
の信号出力に加え，未知系の出力ｇj との差をとるもの
である。
適応フィルタである。４は，加算部であって，ファジィ
適応フィルタ３の出力するノイズ消去信号Ｇ j を未知系
の信号出力に加え，未知系の出力ｇj との差をとるもの
である。
【００１３】ファジィ適応フィルタ３において，１１は
脱ファジィ化部である。１２はファジィ推論部である。
脱ファジィ化部である。１２はファジィ推論部である。
【００１４】１４はグレード演算部であって，入力サン
プリング値Ｘj をサポートとしてメンバシップ関数によ
りグレードを求めるものである。１５はメンバシップ関
数保持部であって，メンバシップ関数を保持するもので
ある。
プリング値Ｘj をサポートとしてメンバシップ関数によ
りグレードを求めるものである。１５はメンバシップ関
数保持部であって，メンバシップ関数を保持するもので
ある。
【００１５】１６はメンバシップ関数更新部であって，
メンバシップ関数の更新を行うものである。メンバシッ
プ関数の更新は，例えば最小自乗法等に基づいてなさ
れ，μ S,j+1＝μS,j ＋ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj
2 に従う。但し，ｓは入力信号の時系列のｎ個のサンプ
リングデータをＮ等分した区間を表す。Σは区間ｓにお
ける各ｊについての和である。
メンバシップ関数の更新を行うものである。メンバシッ
プ関数の更新は，例えば最小自乗法等に基づいてなさ
れ，μ S,j+1＝μS,j ＋ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj
2 に従う。但し，ｓは入力信号の時系列のｎ個のサンプ
リングデータをＮ等分した区間を表す。Σは区間ｓにお
ける各ｊについての和である。
【００１６】１７は，旧グレード保持部であって，グレ
ード演算部１４の演算したグレードを旧グレード
（μj ）として保持するものである。１８は誤差演算部
である。誤差を入力し，例えばＮＬＭＳ法によりメンバ
シップ関数を更新するために必要な最適値を求めるもの
で，各区間毎にＫＸj （ｇj−Ｇj ）／ΣＸj 2 を演算
するものである。以後，ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸ j
2 ＝βとし，区間ＳのβをβS であらわす。
ード演算部１４の演算したグレードを旧グレード
（μj ）として保持するものである。１８は誤差演算部
である。誤差を入力し，例えばＮＬＭＳ法によりメンバ
シップ関数を更新するために必要な最適値を求めるもの
で，各区間毎にＫＸj （ｇj−Ｇj ）／ΣＸj 2 を演算
するものである。以後，ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸ j
2 ＝βとし，区間ＳのβをβS であらわす。
【００１７】
【作用】図２を参照して図１の本発明の基本構成の動作
を説明する。図２ (a)は入力信号のサンプリングＸj の
時系列データ｛Ｘj ｝を示し，Ｓ1，Ｓ2 ，・・・，Ｓ
N は入力サンプリング列Ｘj を所定の周期で区切った区
間であり，それぞれの区間にメンバシップ関数が割り当
てられるものである。例えば，Ｓ1 はメンバシップ関数
Ｍ1 ，Ｓ2 はメンバシップ関数Ｍ2 ，ＳN はメンバシッ
プ関数ＭN を割り当てる。
を説明する。図２ (a)は入力信号のサンプリングＸj の
時系列データ｛Ｘj ｝を示し，Ｓ1，Ｓ2 ，・・・，Ｓ
N は入力サンプリング列Ｘj を所定の周期で区切った区
間であり，それぞれの区間にメンバシップ関数が割り当
てられるものである。例えば，Ｓ1 はメンバシップ関数
Ｍ1 ，Ｓ2 はメンバシップ関数Ｍ2 ，ＳN はメンバシッ
プ関数ＭN を割り当てる。
【００１８】図２ (b)はメンバシップ関数（Ｍ1 ，
Ｍ2 ，・・・，ＭN ）であって，それぞれ入力サンプリ
ング区間に割り当てられるものである。例えば，ＭＩＮ
−ＭＡＸ法でファジィ推論する場合，各区間のサンプリ
ング値をサポートとしてグレードを求め，その最小値を
推論に採用する。図２ (b)において，μ1 ，μ2 ，・・
・，μN はそのようにして求めたグレードの最小値であ
る。即ち，μ1 は区間Ｓ1のサンプリングデータに対し
てメンバシップ関数Ｍ1 を適用した場合のグレードの最
小値である。図２ (b)の場合，Ｓ1 の区間のグレードの
最小値はサポートＶ 2 （ｊ＝２のサンプリング値に対応
する）のグレードである。μ2 は区間Ｓ2 のサンプリン
グデータに対してメンバシップ関数Ｍ2 を適用した場合
のグレードの最小値である。μN は区間ＳN のサンプリ
ングデータに対してメンバシップ関数ＭN を適用した場
合のグレードの最小値である。
Ｍ2 ，・・・，ＭN ）であって，それぞれ入力サンプリ
ング区間に割り当てられるものである。例えば，ＭＩＮ
−ＭＡＸ法でファジィ推論する場合，各区間のサンプリ
ング値をサポートとしてグレードを求め，その最小値を
推論に採用する。図２ (b)において，μ1 ，μ2 ，・・
・，μN はそのようにして求めたグレードの最小値であ
る。即ち，μ1 は区間Ｓ1のサンプリングデータに対し
てメンバシップ関数Ｍ1 を適用した場合のグレードの最
小値である。図２ (b)の場合，Ｓ1 の区間のグレードの
最小値はサポートＶ 2 （ｊ＝２のサンプリング値に対応
する）のグレードである。μ2 は区間Ｓ2 のサンプリン
グデータに対してメンバシップ関数Ｍ2 を適用した場合
のグレードの最小値である。μN は区間ＳN のサンプリ
ングデータに対してメンバシップ関数ＭN を適用した場
合のグレードの最小値である。
【００１９】図２ (c)はそのようにして得た推論結果で
ある。図２ (d)は図２ (c)の推論結果を統合したもので
ある。Ｇj は統合結果の重心である。
ある。図２ (d)は図２ (c)の推論結果を統合したもので
ある。Ｇj は統合結果の重心である。
【００２０】図２ (a)のサンプリング信号の入力列｛Ｘ
j ｝が時刻ｔj におけるものとする。グレード演算部１
４は，図２ (b)に示すように区間毎のメンバシップ関数
（Ｍ 1 ，Ｍ2 ，・・・，ＭN ）と入力信号Ｘj に基づい
て区間毎の各Ｘj （ｊ＝０〜４）のグレードを求める。
求めたグレードは旧グレード保持部１７に保持する。
j ｝が時刻ｔj におけるものとする。グレード演算部１
４は，図２ (b)に示すように区間毎のメンバシップ関数
（Ｍ 1 ，Ｍ2 ，・・・，ＭN ）と入力信号Ｘj に基づい
て区間毎の各Ｘj （ｊ＝０〜４）のグレードを求める。
求めたグレードは旧グレード保持部１７に保持する。
【００２１】ファジィ推論部１２は区間毎のグレードに
基づいて，例えばその最小値により区間毎にファジィ推
論する（図２ (c)参照）。脱ファジィ化部１１は各区間
の推論結果を統合し，例えば重心によりＧj を求めて出
力する。
基づいて，例えばその最小値により区間毎にファジィ推
論する（図２ (c)参照）。脱ファジィ化部１１は各区間
の推論結果を統合し，例えば重心によりＧj を求めて出
力する。
【００２２】一方，誤差演算部１８は誤差Ｅj を基にβ
（＝ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 ）を求める。Σは
各区間におけるｊについての和である。即ち，区間Ｓ1
におけるｊ＝０〜４について，βを求め，同様に区間Ｓ
2 ，・・・，ＳN についてβ 2 ，・・・，βN を求め
る。そして，メンバシップ関数更新部１６は誤差演算部
１８の求めた，各区間毎のβS および旧グレードとによ
り，μS,j+1 ＝μS,j ＋βS によりメンバシップ関数は
メンバシップ関数保持部１５に保持する。
（＝ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 ）を求める。Σは
各区間におけるｊについての和である。即ち，区間Ｓ1
におけるｊ＝０〜４について，βを求め，同様に区間Ｓ
2 ，・・・，ＳN についてβ 2 ，・・・，βN を求め
る。そして，メンバシップ関数更新部１６は誤差演算部
１８の求めた，各区間毎のβS および旧グレードとによ
り，μS,j+1 ＝μS,j ＋βS によりメンバシップ関数は
メンバシップ関数保持部１５に保持する。
【００２３】次の時刻ｔj+1 で入力サンプリング列｛Ｘ
j+1 ｝に基づいて上記の演算を行い，時刻ｔj+1 におけ
るノイズ消去信号Ｇj+1 を求めて出力する。本発明によ
れば，ＤＳＰ等の適応フィルタを使用することなく簡単
な構成で，柔軟に能動的にノイズ消去を行うことのでき
るノイズ消去装置を提供することができる。
j+1 ｝に基づいて上記の演算を行い，時刻ｔj+1 におけ
るノイズ消去信号Ｇj+1 を求めて出力する。本発明によ
れば，ＤＳＰ等の適応フィルタを使用することなく簡単
な構成で，柔軟に能動的にノイズ消去を行うことのでき
るノイズ消去装置を提供することができる。
【００２４】
【実施例】図３は本発明の実施例である。図３におい
て，２１は未知系であって，入力信号を伝達するもので
ある。
て，２１は未知系であって，入力信号を伝達するもので
ある。
【００２５】２２はサンプリングパルスジェネレータで
あって，入力信号をサンプリングするものである。２３
は乗算部であって，サンプリングパルスジェネレータ２
２のパルスと入力信号を乗算してサンプリング入力信号
Ｘj を生成するものである。
あって，入力信号をサンプリングするものである。２３
は乗算部であって，サンプリングパルスジェネレータ２
２のパルスと入力信号を乗算してサンプリング入力信号
Ｘj を生成するものである。
【００２６】２４は加算部であって，未知系の出力にノ
イズＮj を加算するものである。２５は加算部であっ
て，ノイズを含む未知系の出力にノイズ消去信号Ｇj を
加算するものである。
イズＮj を加算するものである。２５は加算部であっ
て，ノイズを含む未知系の出力にノイズ消去信号Ｇj を
加算するものである。
【００２７】２６はファジィ適応フィルタである。２７
は白色雑音源（Ｍ−ｓｅｑ）である。ファジィ適応フィ
ルタ２６において，３４はファジィ推論部である。
は白色雑音源（Ｍ−ｓｅｑ）である。ファジィ適応フィ
ルタ２６において，３４はファジィ推論部である。
【００２８】３４’は最小値判定部であって，それぞれ
の区間におけるグレードの最小値を求めるものである。
３５は脱ファジィ化部である。
の区間におけるグレードの最小値を求めるものである。
３５は脱ファジィ化部である。
【００２９】３５’は重心演算部であって，各区間のフ
ァジィ推論の結果を統合して重心を求めるものである。
３６はメンバシップ関数更新部であり，μS,j+1＝μ
S,j ＋ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 に従って，メン
バシップ関数を更新するものである。ｓは区間を表し，
Σは各区間でのｊの和をとることを表し，例えば，ｊ＝
Ｊ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの各離散区間における加算平均を
とる。
ァジィ推論の結果を統合して重心を求めるものである。
３６はメンバシップ関数更新部であり，μS,j+1＝μ
S,j ＋ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 に従って，メン
バシップ関数を更新するものである。ｓは区間を表し，
Σは各区間でのｊの和をとることを表し，例えば，ｊ＝
Ｊ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの各離散区間における加算平均を
とる。
【００３０】３７は誤差演算部であり，ＮＬＭＳで最適
フィルタ係数を求める場合に必要なβ（＝ＫＸj （ｇj
−Ｇj ）／ΣＸj 2 ）を求めるものである。３８はＫ保
持部であって，ステップゲインＫを保持するものであ
る。
フィルタ係数を求める場合に必要なβ（＝ＫＸj （ｇj
−Ｇj ）／ΣＸj 2 ）を求めるものである。３８はＫ保
持部であって，ステップゲインＫを保持するものであ
る。
【００３１】３９はグレード演算部である。４０はメン
バシップ関数保持部４０である。４１は旧グレード保持
部である。
バシップ関数保持部４０である。４１は旧グレード保持
部である。
【００３２】図４は本発明の実施例の動作説明図であ
る。図４ (a)は入力信号のサンプリングデータの時系列
信号を表し，サンプリング時間間隔は２５０μｓ，であ
り，１２５μｓ毎（５サンプリング毎）に時間を区切っ
たものである。ｔ1 ，ｔ2 ，・・・ｔ8 は時間の区切で
あり，それぞれの時間の区切りをＳ1 ，Ｓ2 ，Ｓ3 ，・
・・，Ｓ8 とする。図４ (a)は１００Ｈｚの信号のサン
プリングを表す。
る。図４ (a)は入力信号のサンプリングデータの時系列
信号を表し，サンプリング時間間隔は２５０μｓ，であ
り，１２５μｓ毎（５サンプリング毎）に時間を区切っ
たものである。ｔ1 ，ｔ2 ，・・・ｔ8 は時間の区切で
あり，それぞれの時間の区切りをＳ1 ，Ｓ2 ，Ｓ3 ，・
・・，Ｓ8 とする。図４ (a)は１００Ｈｚの信号のサン
プリングを表す。
【００３３】図４ (b)は，各時間の区切りにおけるメン
バシップ関数を表す。Ｍ1 はＳ1 におけるメンバシップ
関数，Ｍ2 はＳ2 におけるメンバシップ関数，Ｍ3 はＳ
3 におけるメンバシップ関数，Ｍ8 はＳ8 におけるメン
バシップ関数である。各メンバシップ関数の横軸（サポ
ート）はそれぞれの区間におけるサンプリング値であ
る。Ｍ1 において，ａ0 ，ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 は，
それぞれｊ＝０，１，２，３，４におけるサンプリング
値であり，それぞれのグレードはμ1,0 ，μ1,1，μ
1,2 ，μ1,3 ，μ1,4 である。同様に，Ｍ2 において，
ｂ0 ，ｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 ，ｂ4 はそれぞれ，ｊ＝５，
６，７，８，９におけるサンプリング値であり，それぞ
れのグレードはμ2,0 ，μ2,1 ，μ2,2 ，μ2,3 ，μ
2,4 である。Ｍ3において，ｄ0 ，ｄ1 ，ｄ2 ，ｄ3 ，
ｄ4 は，それぞれｊ＝１０，１１，１２，１３，１４に
おけるサンプリング値であり，それそれのグレードはμ
3,0 ，μ3, 1 ，μ3,2 ，μ3,3 ，μ3,4 である。Ｍ8 に
おいて，ｈ0 ，ｈ1 ，ｈ2 ，ｈ3 ，ｈ4 は，それぞれｊ
＝３５，３６，３７，３８，３９におけるサンプリング
値であり，それぞれのグレードはμ8,0 ，μ8,1 ，μ
8,2 ，μ8,3 ，μ8,4 である。
バシップ関数を表す。Ｍ1 はＳ1 におけるメンバシップ
関数，Ｍ2 はＳ2 におけるメンバシップ関数，Ｍ3 はＳ
3 におけるメンバシップ関数，Ｍ8 はＳ8 におけるメン
バシップ関数である。各メンバシップ関数の横軸（サポ
ート）はそれぞれの区間におけるサンプリング値であ
る。Ｍ1 において，ａ0 ，ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 は，
それぞれｊ＝０，１，２，３，４におけるサンプリング
値であり，それぞれのグレードはμ1,0 ，μ1,1，μ
1,2 ，μ1,3 ，μ1,4 である。同様に，Ｍ2 において，
ｂ0 ，ｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 ，ｂ4 はそれぞれ，ｊ＝５，
６，７，８，９におけるサンプリング値であり，それぞ
れのグレードはμ2,0 ，μ2,1 ，μ2,2 ，μ2,3 ，μ
2,4 である。Ｍ3において，ｄ0 ，ｄ1 ，ｄ2 ，ｄ3 ，
ｄ4 は，それぞれｊ＝１０，１１，１２，１３，１４に
おけるサンプリング値であり，それそれのグレードはμ
3,0 ，μ3, 1 ，μ3,2 ，μ3,3 ，μ3,4 である。Ｍ8 に
おいて，ｈ0 ，ｈ1 ，ｈ2 ，ｈ3 ，ｈ4 は，それぞれｊ
＝３５，３６，３７，３８，３９におけるサンプリング
値であり，それぞれのグレードはμ8,0 ，μ8,1 ，μ
8,2 ，μ8,3 ，μ8,4 である。
【００３４】ファジィ推論部３４において最小値判定部
３４’は各区間におけるグレードの最小値を求める。区
間Ｓ1 ，Ｓ2 ，Ｓ3 ，Ｓ4 ，・・・，Ｓ8 におけるグレ
ードの最小値をμ1 ，μ2 ，μ3 ，・・・，μ8 とす
る。図４ (c)は図４ (b)に各メンバシップ関数とサポー
ト（サンプリングデータの区間における平均値とのＭＡ
Ｘをとることによりファジィ推論をした結果である。
３４’は各区間におけるグレードの最小値を求める。区
間Ｓ1 ，Ｓ2 ，Ｓ3 ，Ｓ4 ，・・・，Ｓ8 におけるグレ
ードの最小値をμ1 ，μ2 ，μ3 ，・・・，μ8 とす
る。図４ (c)は図４ (b)に各メンバシップ関数とサポー
ト（サンプリングデータの区間における平均値とのＭＡ
Ｘをとることによりファジィ推論をした結果である。
【００３５】上記において，メンバシップ関数の更新
は，μs,(j+1) ＝μs,j ＋βS （βS は区間Ｓにおける
ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 ）である。
は，μs,(j+1) ＝μs,j ＋βS （βS は区間Ｓにおける
ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 ）である。
【００３６】重心Ｇj は次の式で算出する。
【００３７】
【数１】
【００３８】図４を参照して，図３の実施例の動作を説
明する。サンプリングパルスジェネレータ２２のサンプ
リングのタイミングに従って入力信号をサンプリングし
入力信号の時系列データ｛Ｘj ｝を生成する。グレード
演算部３９は各サンプリングＸj のグレードを求める
（図４ (b)参照）。求めたグレードは，旧グレード保持
部４１に保持する。また，ファジィ推論部３４は各区間
のグレードの最小値を求めファジィ推論する（図４ (c)
参照）。脱ファジィ化部３５において重心演算部３５’
は各推論結果を統合し，重心を求めＧj として出力す
る。
明する。サンプリングパルスジェネレータ２２のサンプ
リングのタイミングに従って入力信号をサンプリングし
入力信号の時系列データ｛Ｘj ｝を生成する。グレード
演算部３９は各サンプリングＸj のグレードを求める
（図４ (b)参照）。求めたグレードは，旧グレード保持
部４１に保持する。また，ファジィ推論部３４は各区間
のグレードの最小値を求めファジィ推論する（図４ (c)
参照）。脱ファジィ化部３５において重心演算部３５’
は各推論結果を統合し，重心を求めＧj として出力す
る。
【００３９】誤差演算部３７は誤差Ｅj を入力して，各
区間のβS を求める。メンバシップ関数更新部３６は次
の時刻の入力サンプリング列｛ＸJ+1 ｝，Ｅj とβS と
により最適メンバシップ関数を演算する。時刻ｊのとき
区間Ｓのメンバシップ関数をμS,j としたとき, 時刻ｊ
＋１のμS,j+1 ＝μS,j ＋βS である。但し，βS は区
間ｓのＫ（ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 である。
区間のβS を求める。メンバシップ関数更新部３６は次
の時刻の入力サンプリング列｛ＸJ+1 ｝，Ｅj とβS と
により最適メンバシップ関数を演算する。時刻ｊのとき
区間Ｓのメンバシップ関数をμS,j としたとき, 時刻ｊ
＋１のμS,j+1 ＝μS,j ＋βS である。但し，βS は区
間ｓのＫ（ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 である。
【００４０】図３の構成において，白色雑音源２７はシ
ステムを立ち上げるとき，白色雑音を未知系に加え，周
波数応答特性を求めるために使用される。
ステムを立ち上げるとき，白色雑音を未知系に加え，周
波数応答特性を求めるために使用される。
【００４１】
【発明の効果】本発明によれば，ＤＳＰ等の適応フィル
タを使用することなく簡単な構成で，柔軟に能動的にノ
イズ消去を行うことのできるノイズ消去装置を提供する
ことができる。
タを使用することなく簡単な構成で，柔軟に能動的にノ
イズ消去を行うことのできるノイズ消去装置を提供する
ことができる。
【図１】本発明の基本構成を示す図である。
【図２】本発明の基本構成の説明図である。
【図３】本発明の実施例を示す図である。
【図４】本発明の実施例の説明図である。
【図５】従来の技術を示す図である。
１：未知系 ２：サンプリング部 ３：ファジィ適応フィルタ ４：加算部 １１：脱ファジィ化部 １２：ファジィ推論部 １４：グレード演算部 １５：メンバシップ関数保持部 １６：メンバシップ関数更新部 １７：旧グレード保持部 １８：誤差演算部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０３Ｈ 21/00 8842−5Ｊ Ｈ０３Ｈ 21/00 // Ｇ０５Ｂ 13/02 0360−3Ｈ Ｇ０５Ｂ 13/02 Ｎ
Claims (5)
- 【請求項１】 伝達関数が未知の未知系の伝達関数を推
定し，そのノイズを消去する信号を印加することにより
能動的にノイズを消去するノイズ消去装置において，未
知系の伝達関数を推定してその出力に印加するノイズ消
去信号を発生するファジィ適応フィルタとを備え，入力
信号の時系列の複数のサンプリングデータをＮ等分し，
そのＮ等分された区間毎にメンバシップ関数を定め，入
力信号と出力の誤差信号とにより能動的にメンバシップ
関数を更新し，入力信号とメンバシップ関数とによりフ
ァジィ推論をして能動的に最適ノイズ消去信号を生成す
ることを特徴とするファジィノイズ消去装置。 - 【請求項２】 白色雑音源を備え，白色雑音を未知系に
入力し，サンプリングして未知系を含むシステムの周波
数応答特性をファジィ推論して求めることを特徴とする
請求項１に記載のファジィノイズ消去装置。 - 【請求項３】 該区間におけるサンプリングデータと該
区間のメンバシップ関数によりファジィ推論し，各区間
のファジィ推論結果を統合し，統合結果に基づいてノイ
ズ消去信号を出力することを特徴とする請求項１もしく
は２に記載のファジィノイズ消去装置。 - 【請求項４】 区間ｓにおけるサンプリング信号Ｘj の
グレードをμS,J とするとき，Ｘj+1 におけるグレード
をμS,j+1 ＝μS,j ＋ＫＸj Ｅj ／ΣＸj 2（但し，Ｋ
はステップゲイン，Ｅj は誤差，Σはそれぞれの区間に
おいてｊについての和である）に従って更新することを
特徴とする請求項１，２もしくは３に記載のファジィノ
イズ消去装置。 - 【請求項５】 正規化最小自乗法のアルゴリズムにおけ
るμS,j+1＝μS,j＋ＫＸj Ｅj ／ΣＸj 2 のΣをｊ＝ｎ
Ｊ＋１〜（ｎ＋１）Ｊ（Ｊは各離散区間における番号）
の各離散区間に於ける加算平均で行うこととする請求項
４に記載のファジィノイズ消去装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14993895A JP3636772B2 (ja) | 1995-06-16 | 1995-06-16 | ファジィノイズ消去装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14993895A JP3636772B2 (ja) | 1995-06-16 | 1995-06-16 | ファジィノイズ消去装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH096366A true JPH096366A (ja) | 1997-01-10 |
| JP3636772B2 JP3636772B2 (ja) | 2005-04-06 |
Family
ID=15485851
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14993895A Expired - Fee Related JP3636772B2 (ja) | 1995-06-16 | 1995-06-16 | ファジィノイズ消去装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3636772B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008089449A (ja) * | 2006-10-03 | 2008-04-17 | Mitsubishi Electric Corp | 目標類別装置 |
| CN108628160A (zh) * | 2017-03-23 | 2018-10-09 | 西南石油大学 | 一种自适应模糊系统的分解结构 |
| CN113539228A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-10-22 | 北京安声浩朗科技有限公司 | 降噪参数确定方法及其装置、主动降噪方法及其装置 |
-
1995
- 1995-06-16 JP JP14993895A patent/JP3636772B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008089449A (ja) * | 2006-10-03 | 2008-04-17 | Mitsubishi Electric Corp | 目標類別装置 |
| CN108628160A (zh) * | 2017-03-23 | 2018-10-09 | 西南石油大学 | 一种自适应模糊系统的分解结构 |
| CN113539228A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-10-22 | 北京安声浩朗科技有限公司 | 降噪参数确定方法及其装置、主动降噪方法及其装置 |
| CN113539228B (zh) * | 2021-07-30 | 2023-10-31 | 北京安声浩朗科技有限公司 | 降噪参数确定方法及其装置、主动降噪方法及其装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3636772B2 (ja) | 2005-04-06 |
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