JPH11205166A - ノイズ検出装置 - Google Patents
ノイズ検出装置Info
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- JPH11205166A JPH11205166A JP10007849A JP784998A JPH11205166A JP H11205166 A JPH11205166 A JP H11205166A JP 10007849 A JP10007849 A JP 10007849A JP 784998 A JP784998 A JP 784998A JP H11205166 A JPH11205166 A JP H11205166A
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-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
- H04B1/06—Receivers
- H04B1/10—Means associated with receiver for limiting or suppressing noise or interference
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Noise Elimination (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ＦＭ放送のパルス性ノイズが検出できる受信
レベルの範囲を拡大し、さらに音声信号の急峻なレベル
変化をノイズとして誤検出しないパルス性ノイズ検出装
置を得る。 【解決手段】 ＦＭ放送を受信しＦＭ復調されたＦＭコ
ンポジット信号をＨＰＦ９ａで音声成分を抑圧して高域
のノイズ成分を強調し、エンベロープ検出手段１６でこ
の信号のエンベロープを検出し、このエンベロープ信号
の大きさをメモリ１７に記憶し、平均処理手段１８で所
定時間内の平均値を求めて乗算器１９でこの平均値をＮ
倍し、このＮ倍値以下の値を用いて平均処理手段２０で
再度平均値を計算し、この結果を乗算器２１でＭ倍にし
てパルス性ノイズを判定する閾値とし、この閾値とメモ
リ１７とを比較手段２２で比較してメモリ１７の値の方
が大きい場合にパルス性ノイズがあると判定する。
レベルの範囲を拡大し、さらに音声信号の急峻なレベル
変化をノイズとして誤検出しないパルス性ノイズ検出装
置を得る。 【解決手段】 ＦＭ放送を受信しＦＭ復調されたＦＭコ
ンポジット信号をＨＰＦ９ａで音声成分を抑圧して高域
のノイズ成分を強調し、エンベロープ検出手段１６でこ
の信号のエンベロープを検出し、このエンベロープ信号
の大きさをメモリ１７に記憶し、平均処理手段１８で所
定時間内の平均値を求めて乗算器１９でこの平均値をＮ
倍し、このＮ倍値以下の値を用いて平均処理手段２０で
再度平均値を計算し、この結果を乗算器２１でＭ倍にし
てパルス性ノイズを判定する閾値とし、この閾値とメモ
リ１７とを比較手段２２で比較してメモリ１７の値の方
が大きい場合にパルス性ノイズがあると判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、カーラジオ等に
用いられるパルス性雑音除去装置に関する。
用いられるパルス性雑音除去装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】自動車の環境においては、イグニッショ
ンノイズ、ミラーノイズなどパルス性の電磁波ノイズが
発生する。このパルス性ノイズはカーラジオのアンテナ
に混入するため、その出力音声信号にもパルス性ノイズ
が発生する。このため、カーラジオでは一般にパルス性
ノイズ除去装置が用いられている。
ンノイズ、ミラーノイズなどパルス性の電磁波ノイズが
発生する。このパルス性ノイズはカーラジオのアンテナ
に混入するため、その出力音声信号にもパルス性ノイズ
が発生する。このため、カーラジオでは一般にパルス性
ノイズ除去装置が用いられている。
【０００３】図１０は、従来のカーラジオの構成を示す
ブロック図である。図において、１はアンテナ、２はチ
ューナ、３はＦＭ復調器、４はパルス性ノイズ除去装
置、５はパルス性ノイズ検出装置、６はＦＭステレオ復
調器、７はスピーカである。
ブロック図である。図において、１はアンテナ、２はチ
ューナ、３はＦＭ復調器、４はパルス性ノイズ除去装
置、５はパルス性ノイズ検出装置、６はＦＭステレオ復
調器、７はスピーカである。
【０００４】このカーラジオは、ＦＭの電波を受信する
と、ＦＭ復調器３で帯域が１５ｋＨｚの右チャンネル＋
左チャンネルの成分と、１９ｋＨｚのパイロット信号と
パイロット信号に同期した３８ｋＨｚでＡＭ変調された
左チャンネル−右チャンネル成分から構成されるＦＭコ
ンポジット信号に復調し、さらにＦＭステレオ復調器６
で右チャンネルと左チャンネルの音声を再生する。ここ
で、アンテナ１よりパルス性ノイズが混入した場合は、
パルス性ノイズ除去装置５によりパルス性雑音を検出
し、パルス性ノイズ除去装置４でパルス性ノイズが発生
した期間のＦＭコンポジット信号に発生したパルス性雑
音を除去する。
と、ＦＭ復調器３で帯域が１５ｋＨｚの右チャンネル＋
左チャンネルの成分と、１９ｋＨｚのパイロット信号と
パイロット信号に同期した３８ｋＨｚでＡＭ変調された
左チャンネル−右チャンネル成分から構成されるＦＭコ
ンポジット信号に復調し、さらにＦＭステレオ復調器６
で右チャンネルと左チャンネルの音声を再生する。ここ
で、アンテナ１よりパルス性ノイズが混入した場合は、
パルス性ノイズ除去装置５によりパルス性雑音を検出
し、パルス性ノイズ除去装置４でパルス性ノイズが発生
した期間のＦＭコンポジット信号に発生したパルス性雑
音を除去する。
【０００５】図１１は、例えば特開昭６３−１８２９１
６号公報に示された従来のパルス性ノイズ除去装置とパ
ルス性ノイズ検出装置の構成を示すブロック図である。
図において、８はＦＭコンポジット信号の入力端子、９
はハイパスフィルタ、１０はアンプ、１１はＡＧＣ、１
２はモノステーブルマルチ、１３はゲートである。パル
ス性ノイズ検出装置５はハイパスフィルタ９、アンプ１
０、ＡＧＣ１１、モノステーブルマルチ１２から構成さ
れ、パルス性ノイズ除去装置４はゲート１３で構成され
ている。
６号公報に示された従来のパルス性ノイズ除去装置とパ
ルス性ノイズ検出装置の構成を示すブロック図である。
図において、８はＦＭコンポジット信号の入力端子、９
はハイパスフィルタ、１０はアンプ、１１はＡＧＣ、１
２はモノステーブルマルチ、１３はゲートである。パル
ス性ノイズ検出装置５はハイパスフィルタ９、アンプ１
０、ＡＧＣ１１、モノステーブルマルチ１２から構成さ
れ、パルス性ノイズ除去装置４はゲート１３で構成され
ている。
【０００６】入力端子８に入力されたＦＭコンポジット
信号には、５３ｋＨｚまでの成分の他にパルス性ノイズ
の成分も重畳される。ここで、パルス性ノイズは５３ｋ
Ｈｚ以上の帯域にもノイズ成分があるため、ＨＰＦ９を
通過した信号は音声信号が抑圧されているのでノイズ成
分を多く含んでいる。次に、ＨＰＦ９の出力信号はアン
プ１０に入力される。アンプ１０の増幅率は出力信号が
モノステーブルマルチ１２の閾値を越えないようにＡＧ
Ｃ１１により緩やかに制御されている。このため、パル
ス性ノイズのように時間変化が速い信号には追従できな
いため、モノステーブルマルチ１２の閾値をこえるパル
ス性ノイズ検出信号がゲート１３に出力される。
信号には、５３ｋＨｚまでの成分の他にパルス性ノイズ
の成分も重畳される。ここで、パルス性ノイズは５３ｋ
Ｈｚ以上の帯域にもノイズ成分があるため、ＨＰＦ９を
通過した信号は音声信号が抑圧されているのでノイズ成
分を多く含んでいる。次に、ＨＰＦ９の出力信号はアン
プ１０に入力される。アンプ１０の増幅率は出力信号が
モノステーブルマルチ１２の閾値を越えないようにＡＧ
Ｃ１１により緩やかに制御されている。このため、パル
ス性ノイズのように時間変化が速い信号には追従できな
いため、モノステーブルマルチ１２の閾値をこえるパル
ス性ノイズ検出信号がゲート１３に出力される。
【０００７】また音声のように緩やかな信号の場合はＡ
ＧＣ１１の制御が追従するため、アンプ１０の出力はモ
ノステーブルマルチ１２の閾値以上の信号は得られな
い。よって、図１１に示す装置はパルス性ノイズのよう
な変化が速い信号を検出できる。また、ゲート回路１３
により構成されたパルス性ノイズ除去装置４により、パ
ルス性ノイズ検出装置５で検出したノイズ検出信号の期
間の値を保持してノイズを抑圧することができる。
ＧＣ１１の制御が追従するため、アンプ１０の出力はモ
ノステーブルマルチ１２の閾値以上の信号は得られな
い。よって、図１１に示す装置はパルス性ノイズのよう
な変化が速い信号を検出できる。また、ゲート回路１３
により構成されたパルス性ノイズ除去装置４により、パ
ルス性ノイズ検出装置５で検出したノイズ検出信号の期
間の値を保持してノイズを抑圧することができる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】上記のような従来のパ
ルス性ノイズ検出装置では、検出したいパルス性ノイズ
の発生期間が数十μ〜数百μｓであっても、例えば数ｍ
ｓの期間のみ正弦波があり他の期間は振幅が０のトーン
バースト信号のように音声のレベルが急峻な変化をする
場合、パルス性ノイズとして検出するという問題があっ
た。また、パルス性ノイズの検出にコンポジット信号の
音声信号がない高い周波数の成分を用いても混変調など
により音声成分の高調波が漏れ、精度の良いパルス性ノ
イズの検出が困難であった。
ルス性ノイズ検出装置では、検出したいパルス性ノイズ
の発生期間が数十μ〜数百μｓであっても、例えば数ｍ
ｓの期間のみ正弦波があり他の期間は振幅が０のトーン
バースト信号のように音声のレベルが急峻な変化をする
場合、パルス性ノイズとして検出するという問題があっ
た。また、パルス性ノイズの検出にコンポジット信号の
音声信号がない高い周波数の成分を用いても混変調など
により音声成分の高調波が漏れ、精度の良いパルス性ノ
イズの検出が困難であった。
【０００９】この発明は、上述のような課題を解決する
ためになされたもので、発生期間が短いパルス性ノイズ
のみを検出し、また混変調などによる音声成分の漏れが
あっても精度よくパルス性ノイズを検出できるノイズ検
出器を得ることを目的とする。
ためになされたもので、発生期間が短いパルス性ノイズ
のみを検出し、また混変調などによる音声成分の漏れが
あっても精度よくパルス性ノイズを検出できるノイズ検
出器を得ることを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】この発明に係るパルス性
ノイズ検出装置は、コンポジット信号をＡ／Ｄ変換し、
ハイパスフィルタでコンポジット信号に含まれるノイズ
成分を強調し、さらに音声成分を十分に抑圧し、エンベ
ローブ検出手段でノイズ成分の大きさを検出してメモリ
に記憶し、このメモリに記憶したデータを用いて比較手
段でパルス性ノイズを検出するものである。
ノイズ検出装置は、コンポジット信号をＡ／Ｄ変換し、
ハイパスフィルタでコンポジット信号に含まれるノイズ
成分を強調し、さらに音声成分を十分に抑圧し、エンベ
ローブ検出手段でノイズ成分の大きさを検出してメモリ
に記憶し、このメモリに記憶したデータを用いて比較手
段でパルス性ノイズを検出するものである。
【００１１】また、コンポジット信号をＡ／Ｄ変換し、
ハイパスフィルタでコンポジット信号に含まれるノイズ
成分を強調し、さらに音声成分を十分に抑圧し、エンベ
ローブ検出手段でノイズ成分の大きさを検出してメモリ
に記憶し、このメモリに記憶したデータを用いて比較手
段でパルス性ノイズを検出するものである。
ハイパスフィルタでコンポジット信号に含まれるノイズ
成分を強調し、さらに音声成分を十分に抑圧し、エンベ
ローブ検出手段でノイズ成分の大きさを検出してメモリ
に記憶し、このメモリに記憶したデータを用いて比較手
段でパルス性ノイズを検出するものである。
【００１２】また、コンポジット信号をＡ／Ｄ変換し、
ハイパスフィルタでコンポジット信号に含まれるノイズ
成分を強調し、エンベロープ検出器でノイズの大きさを
検出して第１のメモリに記憶し、差分処理手段で高域成
分に含まれる音声成分の高調波を抑圧して第２のメモリ
に記憶し、この第２のメモリに記憶したデータを用いて
比較手段でパルス性ノイズを検出するものである。
ハイパスフィルタでコンポジット信号に含まれるノイズ
成分を強調し、エンベロープ検出器でノイズの大きさを
検出して第１のメモリに記憶し、差分処理手段で高域成
分に含まれる音声成分の高調波を抑圧して第２のメモリ
に記憶し、この第２のメモリに記憶したデータを用いて
比較手段でパルス性ノイズを検出するものである。
【００１３】また、コンポジット信号をＡ／Ｄ変換し、
第１のバンドパスフィルタでコンポジット信号に含まれ
るノイズ成分を強調し、第１のエンベローブ検出手段で
ノイズ成分の大きさを検出して第１のメモリに記憶し、
第１の比較手段でパルス性ノイズを検出し、第２のバン
ドパスフィルタでコンポジット信号に含まれるノイズを
強調し、第２のエンベロープ検出手段でパルス性ノイズ
の大きさを検出して第２のメモリに記憶し、第２の比較
手段でパルス性ノイズを検出して判定手段により第１の
比較手段と第２の比較手段と受信レベルによりパルス性
ノイズの判定をするものである。
第１のバンドパスフィルタでコンポジット信号に含まれ
るノイズ成分を強調し、第１のエンベローブ検出手段で
ノイズ成分の大きさを検出して第１のメモリに記憶し、
第１の比較手段でパルス性ノイズを検出し、第２のバン
ドパスフィルタでコンポジット信号に含まれるノイズを
強調し、第２のエンベロープ検出手段でパルス性ノイズ
の大きさを検出して第２のメモリに記憶し、第２の比較
手段でパルス性ノイズを検出して判定手段により第１の
比較手段と第２の比較手段と受信レベルによりパルス性
ノイズの判定をするものである。
【００１４】また、コンポジット信号をＡ／Ｄ変換し、
ハイパスフィルタでコンポジット信号に含まれるノイズ
成分を強調し、エンベローブ検出手段でノイズ成分の大
きさを検出してメモリに記憶し、比較手段でメモリに記
憶したデータと受信レベルよりパルス性ノイズの検出を
するものである。
ハイパスフィルタでコンポジット信号に含まれるノイズ
成分を強調し、エンベローブ検出手段でノイズ成分の大
きさを検出してメモリに記憶し、比較手段でメモリに記
憶したデータと受信レベルよりパルス性ノイズの検出を
するものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】この発明の実施の形態であるパル
ス性ノイズ検出装置においては、メモリに記憶したデー
タのうちパルス性ノイズの有無を判定中のデータを中心
に前後数ミリ秒間のデータの平均値を平均処理手段で求
め、比較手段は、Ｍ１倍した値をパルス性ノイズ判定中
メモリのデータの大きさと比較し、メモリのデータの方
が大きい場合にパルス性ノイズが発生したとする信号を
出力し、更にメモリのデータの大きさがＭ２以下になっ
た場合にパルス性ノイズが発生したとする信号の出力を
停止するように働く。
ス性ノイズ検出装置においては、メモリに記憶したデー
タのうちパルス性ノイズの有無を判定中のデータを中心
に前後数ミリ秒間のデータの平均値を平均処理手段で求
め、比較手段は、Ｍ１倍した値をパルス性ノイズ判定中
メモリのデータの大きさと比較し、メモリのデータの方
が大きい場合にパルス性ノイズが発生したとする信号を
出力し、更にメモリのデータの大きさがＭ２以下になっ
た場合にパルス性ノイズが発生したとする信号の出力を
停止するように働く。
【００１６】また、メモリに記憶したデータのうちパル
ス性ノイズの有無を判定中のデータを中心に前後数ミリ
秒間のデータの平均値を第１の平均処理手段で求め、更
に第２の平均処理手段で第１の平均処理手段の結果のＮ
倍以下の値だけで再度平均処理を行い、更にＭ１倍した
値を比較手段でパルス性ノイズ判定中メモリのデータの
大きさと比較し、メモリのデータの方が大きい場合にパ
ルス性ノイズが発生したとする信号を出力し、更にメモ
リのデータの大きさがＭ２以下になった場合にパルス性
ノイズが発生したとする信号の出力を停止するように働
く。
ス性ノイズの有無を判定中のデータを中心に前後数ミリ
秒間のデータの平均値を第１の平均処理手段で求め、更
に第２の平均処理手段で第１の平均処理手段の結果のＮ
倍以下の値だけで再度平均処理を行い、更にＭ１倍した
値を比較手段でパルス性ノイズ判定中メモリのデータの
大きさと比較し、メモリのデータの方が大きい場合にパ
ルス性ノイズが発生したとする信号を出力し、更にメモ
リのデータの大きさがＭ２以下になった場合にパルス性
ノイズが発生したとする信号の出力を停止するように働
く。
【００１７】また、差分処理手段は、エンベロープ検出
手段の出力の差分を求めて時間的に変化の緩やかな成分
を抑圧するように働く。
手段の出力の差分を求めて時間的に変化の緩やかな成分
を抑圧するように働く。
【００１８】また、判定手段は、受信レベルが大きい場
合、第１の比較手段と、この第１の比較手段とは異なる
帯域についてのノイズデータを比較する第２の比較手段
のうちどちらかがパルス性ノイズを検出したときパルス
性ノイズが発生したと判定し、また受信レベルが小さい
場合、第１の比較手段と第２の比較手段の両方がパルス
性ノイズを検出した場合にパルス性ノイズを検出したと
判定するように働く。
合、第１の比較手段と、この第１の比較手段とは異なる
帯域についてのノイズデータを比較する第２の比較手段
のうちどちらかがパルス性ノイズを検出したときパルス
性ノイズが発生したと判定し、また受信レベルが小さい
場合、第１の比較手段と第２の比較手段の両方がパルス
性ノイズを検出した場合にパルス性ノイズを検出したと
判定するように働く。
【００１９】また、比較手段は、受信レベルに応じてパ
ルス性ノイズとして判定する閾値を変更するためＭ１及
びＭ２を制御した信号が入力され、受信レベルが大きい
時はＭ１とＭ２を小さくしてパルス性ノイズを検出しや
すくし、受信レベルが小さい時はＭ１とＭ２を大きくし
てバックグラウンドノイズをパルス性ノイズとして検出
しにくくするように働く。
ルス性ノイズとして判定する閾値を変更するためＭ１及
びＭ２を制御した信号が入力され、受信レベルが大きい
時はＭ１とＭ２を小さくしてパルス性ノイズを検出しや
すくし、受信レベルが小さい時はＭ１とＭ２を大きくし
てバックグラウンドノイズをパルス性ノイズとして検出
しにくくするように働く。
【００２０】以下、この発明をその実施の形態を示す図
面に基づいて具体的に説明する。 実施の形態１．図１は、この発明の実施の形態１である
パルス性ノイズ検出装置の構成を示すブロック図であ
る。図において、８はＦＭコンポジット信号の入力端
子、１４はパルス性ノイズ検出信号の出力端子、１５は
Ａ／Ｄ変換器、９ａはハイパスフィルタ（以下、「ＨＰ
Ｆ」という）、１６はＨＰＦ９ａの出力のエンベロープ
を検出するエンベロープ検出手段、１７はエンベロープ
検出手段１６の出力信号を記憶するメモリ、１８はメモ
リ１７に記憶したデータの平均を計算する平均処理手
段、１９は平均処理手段１８の出力に所定の乗数を掛け
る乗算器、２２はメモリ１７と乗算器２１の出力の大き
さを比較する比較手段である。
面に基づいて具体的に説明する。 実施の形態１．図１は、この発明の実施の形態１である
パルス性ノイズ検出装置の構成を示すブロック図であ
る。図において、８はＦＭコンポジット信号の入力端
子、１４はパルス性ノイズ検出信号の出力端子、１５は
Ａ／Ｄ変換器、９ａはハイパスフィルタ（以下、「ＨＰ
Ｆ」という）、１６はＨＰＦ９ａの出力のエンベロープ
を検出するエンベロープ検出手段、１７はエンベロープ
検出手段１６の出力信号を記憶するメモリ、１８はメモ
リ１７に記憶したデータの平均を計算する平均処理手
段、１９は平均処理手段１８の出力に所定の乗数を掛け
る乗算器、２２はメモリ１７と乗算器２１の出力の大き
さを比較する比較手段である。
【００２１】次に動作を説明する。入力端子８に入力さ
れたＦＭコンポジット信号は、Ａ／Ｄ変換器１５により
ディジタル信号に変換される。ＨＰＦ９ａはＦＭコンポ
ジット信号の音声信号が含まれる５３ｋＨｚまでの成分
を減衰させ、高域成分を通過させるので、ＦＭコンポジ
ット信号にパルス性ノイズが含まれているとＨＰＦ９ａ
の出力は大きくなる。他方、音声成分は十分に抑圧され
ているので、音声信号のレベル変化の影響はない。よっ
て、ＨＰＦ９ａでノイズの成分を強調でき、ＨＰＦ９ａ
の出力の大きさがほぼノイズ成分の大きさとなる。
れたＦＭコンポジット信号は、Ａ／Ｄ変換器１５により
ディジタル信号に変換される。ＨＰＦ９ａはＦＭコンポ
ジット信号の音声信号が含まれる５３ｋＨｚまでの成分
を減衰させ、高域成分を通過させるので、ＦＭコンポジ
ット信号にパルス性ノイズが含まれているとＨＰＦ９ａ
の出力は大きくなる。他方、音声成分は十分に抑圧され
ているので、音声信号のレベル変化の影響はない。よっ
て、ＨＰＦ９ａでノイズの成分を強調でき、ＨＰＦ９ａ
の出力の大きさがほぼノイズ成分の大きさとなる。
【００２２】次に、エンベロープ検出手段１６によりＨ
ＰＦ９ａの信号の大きさを求める。ここで、エンベロー
プの方法として、例えば以下の方法が考えられる。 １． 各データを２乗して、ローパスフィルタで高域を
減衰させ、その後にルート計算を行う ２． 絶対値処理後ローパスフィルターで高域をカット
する
ＰＦ９ａの信号の大きさを求める。ここで、エンベロー
プの方法として、例えば以下の方法が考えられる。 １． 各データを２乗して、ローパスフィルタで高域を
減衰させ、その後にルート計算を行う ２． 絶対値処理後ローパスフィルターで高域をカット
する
【００２３】ＦＭコンポジット信号には回路で発生する
バックグラウンドノイズも含まれている。受信レベルが
小さいほど増幅器のゲインを大きくするため、このバッ
クグラウンドノイズも大きくなる。パルス性ノイズがバ
ックグラウンドノイズより小さい場合は、パルス性ノイ
ズは聞こえにくく、またバックグラウンドノイズのレベ
ルも変化するので、バックグラウンドノイズを基準にパ
ルス性ノイズの判定を行う。また、バックグラウンドノ
イズはレベルの時間的な変化は小さいのに対し、パルス
性ノイズは発生期間が数十μｓ〜数百μｓと短い。
バックグラウンドノイズも含まれている。受信レベルが
小さいほど増幅器のゲインを大きくするため、このバッ
クグラウンドノイズも大きくなる。パルス性ノイズがバ
ックグラウンドノイズより小さい場合は、パルス性ノイ
ズは聞こえにくく、またバックグラウンドノイズのレベ
ルも変化するので、バックグラウンドノイズを基準にパ
ルス性ノイズの判定を行う。また、バックグラウンドノ
イズはレベルの時間的な変化は小さいのに対し、パルス
性ノイズは発生期間が数十μｓ〜数百μｓと短い。
【００２４】この性質から、エンベロープ検出手段１６
の出力に含まれるパルス性ノイズを検出する方法を図２
を用いて説明する。図２（ａ）にノイズ期間が短いパル
ス性ノイズが発生した場合の波形を単純化した場合を示
す。実線はエンベロープ検出手段１６の出力をメモリ１
７に記憶した値の波形であり、パルスの大きさが１、発
生期間が０．２ミリ秒の場合を示している。また、バッ
クグラウンドノイズの大きさをＬＮとし、１より十分に
小さいとする。また、平均処理手段１８で図２（ａ）の
実線の処理中のポイントを中心に±１ミリ秒の期間の平
均値を計算すると、閾値はほぼ０．１になる。乗算器１
９で平均処理手段１８の出力をＮ倍する。Ｎ＝４とすれ
ば、０．１＊４＝０．４となり、この値を閾値とする。
比較手段２２は、図２（ａ）の処理中のポイントと閾値
０．４とを比較してメモリ１７の処理中のポイントの方
が大きいので、パルス性ノイズと判断する。
の出力に含まれるパルス性ノイズを検出する方法を図２
を用いて説明する。図２（ａ）にノイズ期間が短いパル
ス性ノイズが発生した場合の波形を単純化した場合を示
す。実線はエンベロープ検出手段１６の出力をメモリ１
７に記憶した値の波形であり、パルスの大きさが１、発
生期間が０．２ミリ秒の場合を示している。また、バッ
クグラウンドノイズの大きさをＬＮとし、１より十分に
小さいとする。また、平均処理手段１８で図２（ａ）の
実線の処理中のポイントを中心に±１ミリ秒の期間の平
均値を計算すると、閾値はほぼ０．１になる。乗算器１
９で平均処理手段１８の出力をＮ倍する。Ｎ＝４とすれ
ば、０．１＊４＝０．４となり、この値を閾値とする。
比較手段２２は、図２（ａ）の処理中のポイントと閾値
０．４とを比較してメモリ１７の処理中のポイントの方
が大きいので、パルス性ノイズと判断する。
【００２５】さらに、メモリ１７のデータをシフトして
処理中のポイントもシフトし、１データ毎または数デー
タ毎に上記の処理を繰り返す。比較手段２２は、この処
理中のポイントが閾値以下になったときパルス性ノイズ
が終了したと判断する。また、メモリ１７中のデータが
閾値を越えていた期間をパルス性ノイズの発生期間とす
る。
処理中のポイントもシフトし、１データ毎または数デー
タ毎に上記の処理を繰り返す。比較手段２２は、この処
理中のポイントが閾値以下になったときパルス性ノイズ
が終了したと判断する。また、メモリ１７中のデータが
閾値を越えていた期間をパルス性ノイズの発生期間とす
る。
【００２６】ここでパルス性ノイズの終わりを判断する
ときの閾値は、乗算器１９の乗数をＮ１からＮ２（Ｎ１
＞Ｎ２）としてヒステリシスを特性をもたせ、バックグ
ランドノイズにより閾値付近で何度も閾値をクロスして
生じる誤検出を防いでも良い。
ときの閾値は、乗算器１９の乗数をＮ１からＮ２（Ｎ１
＞Ｎ２）としてヒステリシスを特性をもたせ、バックグ
ランドノイズにより閾値付近で何度も閾値をクロスして
生じる誤検出を防いでも良い。
【００２７】図２（ｂ）にノイズ期間が長い場合の波形
を単純化した場合を示す。実線がエンベロープ検出手段
１６の出力をメモリ１７に記憶した値の波形で、処理中
のポイントで大きさがＬＮから１に変化している。ま
た、平均処理手段１８で図２（ｂ）の実線の処理中のポ
イントを中心に±１ミリ秒の期間の平均値を計算する
と、ほぼ０．５になる。乗算器１９で平均処理手段１８
の出力をＮ＝４倍にすると、閾値は０．５＊４＝２とな
る。メモリ１７の処理中のポイントが１であるのに対し
閾値は２なので閾値の方が大きくなる。このため、比較
手段２２は、この実線波形の処理ポイントはパルス性ノ
イズとは判断しない。
を単純化した場合を示す。実線がエンベロープ検出手段
１６の出力をメモリ１７に記憶した値の波形で、処理中
のポイントで大きさがＬＮから１に変化している。ま
た、平均処理手段１８で図２（ｂ）の実線の処理中のポ
イントを中心に±１ミリ秒の期間の平均値を計算する
と、ほぼ０．５になる。乗算器１９で平均処理手段１８
の出力をＮ＝４倍にすると、閾値は０．５＊４＝２とな
る。メモリ１７の処理中のポイントが１であるのに対し
閾値は２なので閾値の方が大きくなる。このため、比較
手段２２は、この実線波形の処理ポイントはパルス性ノ
イズとは判断しない。
【００２８】さらに、メモリ１７のデータをシフトして
処理中のポイントもシフトして上記の処理を繰り返え
し、１データ毎または数データ毎にパルス性ノイズの検
出を行う。
処理中のポイントもシフトして上記の処理を繰り返え
し、１データ毎または数データ毎にパルス性ノイズの検
出を行う。
【００２９】また、平均値処理手段１８の処理は、例え
ば平均ポイント数や平均ポイント数の半分ごとというよ
うに行ない、処理中のデータが変更するごとに計算しな
くても良い。
ば平均ポイント数や平均ポイント数の半分ごとというよ
うに行ない、処理中のデータが変更するごとに計算しな
くても良い。
【００３０】以上のように、この実施の形態１は、エン
ベループ検出手段１６の出力の処理中のポイントを中心
に±１ｍｓの期間の平均値を求め、この値を基準にして
パルス性ノイズを判定する閾値を求めるので、トーンパ
ーストのように立ち上がりが急峻でも期間が長い信号に
対しては閾値が大きくなってパルス性ノイズとして検出
せず、バックグラウンドノイズより大きく、かつ発生期
間が短いノイズのみを検出する。
ベループ検出手段１６の出力の処理中のポイントを中心
に±１ｍｓの期間の平均値を求め、この値を基準にして
パルス性ノイズを判定する閾値を求めるので、トーンパ
ーストのように立ち上がりが急峻でも期間が長い信号に
対しては閾値が大きくなってパルス性ノイズとして検出
せず、バックグラウンドノイズより大きく、かつ発生期
間が短いノイズのみを検出する。
【００３１】実施の形態２．図３は、この発明の実施の
形態２であるパルス性ノイズ検出装置の構成を示すブロ
ック図である。図において、図１と同一符号はそれぞれ
同一または相当部分を示しており、２０は乗算器１９の
出力以下の信号の平均値を計算する平均処理手段、２１
は平均処理手段２０に乗数を掛ける乗算器、２２はメモ
リ１７の出力と乗算器２１の出力の大きさを比較する比
較手段である。
形態２であるパルス性ノイズ検出装置の構成を示すブロ
ック図である。図において、図１と同一符号はそれぞれ
同一または相当部分を示しており、２０は乗算器１９の
出力以下の信号の平均値を計算する平均処理手段、２１
は平均処理手段２０に乗数を掛ける乗算器、２２はメモ
リ１７の出力と乗算器２１の出力の大きさを比較する比
較手段である。
【００３２】次に動作を説明する。Ａ／Ｄ変換器１５か
らメモリ１７までの動作は実施の形態１と同じである。
らメモリ１７までの動作は実施の形態１と同じである。
【００３３】図４（ａ）にノイズ期間が短いパルス性ノ
イズが発生した場合の波形を単純化した場合を示す。実
線がエンベロープ検出手段１６の出力をメモリ１７に記
憶した値の波形で、パルスの大きさが１、発生期間が
０．２ミリ秒とする。また、バックグラウンドノイズの
大きさをＬＮとし、１より十分に小さいとする。また、
平均処理手段１８で図４（ａ）の実線の処理中のポイン
トを中心に±１ミリ秒の期間の平均値を計算すると、ほ
ぼ０．１になる。乗算器１９で平均処理手段１８の出力
をＮ倍する。Ｎ＝４とすれば、０．１＊４＝０．４とな
りこの値を閾値とする。
イズが発生した場合の波形を単純化した場合を示す。実
線がエンベロープ検出手段１６の出力をメモリ１７に記
憶した値の波形で、パルスの大きさが１、発生期間が
０．２ミリ秒とする。また、バックグラウンドノイズの
大きさをＬＮとし、１より十分に小さいとする。また、
平均処理手段１８で図４（ａ）の実線の処理中のポイン
トを中心に±１ミリ秒の期間の平均値を計算すると、ほ
ぼ０．１になる。乗算器１９で平均処理手段１８の出力
をＮ倍する。Ｎ＝４とすれば、０．１＊４＝０．４とな
りこの値を閾値とする。
【００３４】次に、平均処理手段２０で乗算器１９の出
力の０．４以下の値の平均値を計算すると、パルス性ノ
イズの部分は計算されないので、ほぼＬＮになる。乗算
器２１でＭ１倍にして、例えばＭ１＝４とすると４＊Ｌ
Ｎが閾値になる。比較手段２２は、メモリ１７の処理中
のポイントと閾値とを比較し、メモリ１７の処理中のポ
イントの方が大きいのでパルス性ノイズと判断する。
力の０．４以下の値の平均値を計算すると、パルス性ノ
イズの部分は計算されないので、ほぼＬＮになる。乗算
器２１でＭ１倍にして、例えばＭ１＝４とすると４＊Ｌ
Ｎが閾値になる。比較手段２２は、メモリ１７の処理中
のポイントと閾値とを比較し、メモリ１７の処理中のポ
イントの方が大きいのでパルス性ノイズと判断する。
【００３５】さらに、メモリ１７のデータをシフトして
処理中のポイントもシフトし、１データ毎または数デー
タ毎に、上記の処理を繰り返す。
処理中のポイントもシフトし、１データ毎または数デー
タ毎に、上記の処理を繰り返す。
【００３６】この処理中のポイントが閾値以下になった
ときパルス性ノイズが終了したと判断する。ここでパル
ス性ノイズの終わりを判断するときの閾値は、乗算器２
１の乗数をＭ１からＭ２（Ｍ１＞Ｍ２）としてヒステリ
シスを特性をもたせ、バックグランドノイズにより閾値
付近で何度も閾値をクロスして生じる誤検出を防いでも
良い。
ときパルス性ノイズが終了したと判断する。ここでパル
ス性ノイズの終わりを判断するときの閾値は、乗算器２
１の乗数をＭ１からＭ２（Ｍ１＞Ｍ２）としてヒステリ
シスを特性をもたせ、バックグランドノイズにより閾値
付近で何度も閾値をクロスして生じる誤検出を防いでも
良い。
【００３７】次に、図４（ｂ）にノイズ期間が長い場合
の波形を単純化した場合を示す。実線がエンベロープ検
出手段１６の出力をメモリ１７に記憶した値の波形で、
処理中のポイントで大きさがＬＡから１に変化してい
る。実線を±１ミリ秒の期間の平均処理手段１８の結果
は、ほぼ０．５になる。乗算器１９で平均処理手段１８
の出力をＮ＝４倍にする。平均処理手段２０で０．５の
４倍の２以下の値の平均値を計算すると、ほぼ０．５に
なる。乗算器２１でＭ１＝４とすれば０．５＊４＝２が
閾値になる。メモリ１７の処理中のデータが１であるの
に対し閾値は２なので閾値の方が大きくなる。このた
め、比較手段２２は、この実線波形の処理ポイントはパ
ルス性ノイズとは判断しない。
の波形を単純化した場合を示す。実線がエンベロープ検
出手段１６の出力をメモリ１７に記憶した値の波形で、
処理中のポイントで大きさがＬＡから１に変化してい
る。実線を±１ミリ秒の期間の平均処理手段１８の結果
は、ほぼ０．５になる。乗算器１９で平均処理手段１８
の出力をＮ＝４倍にする。平均処理手段２０で０．５の
４倍の２以下の値の平均値を計算すると、ほぼ０．５に
なる。乗算器２１でＭ１＝４とすれば０．５＊４＝２が
閾値になる。メモリ１７の処理中のデータが１であるの
に対し閾値は２なので閾値の方が大きくなる。このた
め、比較手段２２は、この実線波形の処理ポイントはパ
ルス性ノイズとは判断しない。
【００３８】さらに、メモリ１７のデータをシフトして
処理中のポイントもシフトして上記の処理を繰り返え
し、１データ毎または数データ毎にパルス性ノイズの検
出を行う。
処理中のポイントもシフトして上記の処理を繰り返え
し、１データ毎または数データ毎にパルス性ノイズの検
出を行う。
【００３９】また、平均値処理手段１８と２０の処理
は、例えば平均ポイント数や平均ポイント数の半分ごと
というように行ない、処理中のデータが変更するごとに
計算しなくても良い。また、上記のＨＰＦ９ａ〜比較器
２２は、マイコンやＤＳＰを用いてソフトウエアで実現
することができる。
は、例えば平均ポイント数や平均ポイント数の半分ごと
というように行ない、処理中のデータが変更するごとに
計算しなくても良い。また、上記のＨＰＦ９ａ〜比較器
２２は、マイコンやＤＳＰを用いてソフトウエアで実現
することができる。
【００４０】以上のように、この実施の形態２は、エン
ベループ検出手段１６の出力の処理中のポイントを中心
に±１ｍｓの期間の平均値を求め、さらにこの平均値を
基準にして求めた値より小さな値だけで再度平均値を求
め、この値を基準にパルス性ノイズを判定する閾値を求
めるので、パルス性ノイズによる閾値への影響が少な
く、かつ、トーンパーストのように立ち上がりが急峻で
も期間が長い信号に対しては閾値が大きくなってパルス
性ノイズとして検出せず、バックグラウンドノイズより
大きく、かつ発生期間が短いノイズのみを検出する。
ベループ検出手段１６の出力の処理中のポイントを中心
に±１ｍｓの期間の平均値を求め、さらにこの平均値を
基準にして求めた値より小さな値だけで再度平均値を求
め、この値を基準にパルス性ノイズを判定する閾値を求
めるので、パルス性ノイズによる閾値への影響が少な
く、かつ、トーンパーストのように立ち上がりが急峻で
も期間が長い信号に対しては閾値が大きくなってパルス
性ノイズとして検出せず、バックグラウンドノイズより
大きく、かつ発生期間が短いノイズのみを検出する。
【００４１】実施の形態３．図５は、この発明の実施の
形態３であるパルス性ノイズ検出装置の構成を示すブロ
ック図である。図において、図３と同一符号はそれぞれ
同一または相当部分を示しており、２３はエンベロープ
検出器１６の出力信号の差分を計算する差分処理手段、
１７ｂは差分処理手段の出力信号を記憶するメモリであ
る。
形態３であるパルス性ノイズ検出装置の構成を示すブロ
ック図である。図において、図３と同一符号はそれぞれ
同一または相当部分を示しており、２３はエンベロープ
検出器１６の出力信号の差分を計算する差分処理手段、
１７ｂは差分処理手段の出力信号を記憶するメモリであ
る。
【００４２】次に動作の説明をする。エンベロープ検出
手段の出力までは実施の形態２と同じである。
手段の出力までは実施の形態２と同じである。
【００４３】図６は、エンベロープ検出手段１６の出力
信号波形で、パルス性ノイズ成分の他に混変調などによ
り音声信号の高域成分が含まれている。この例では、パ
ルス性ノイズ成分と音声の高調波成分は同じ程度の大き
さなので、パルス性ノイズが検出しにくくなる。
信号波形で、パルス性ノイズ成分の他に混変調などによ
り音声信号の高域成分が含まれている。この例では、パ
ルス性ノイズ成分と音声の高調波成分は同じ程度の大き
さなので、パルス性ノイズが検出しにくくなる。
【００４４】次に、エンベロープ検出手段１６の出力信
号の差分を差分処理手段２３に入力する。差分処理手段
２３は、入力された信号の１ポイントあるいは数ポイン
ト前のデータとの差を計算し、更にエンベロープ検出を
して出力する。ここでパルス性ノイズの大きさの時間的
変化は速いので、差分処理手段２３の出力は大きな値に
なる。一方、音声信号の大きさの時間変化は緩やかなの
で、差分処理検出手段２３の出力は小さくなる。よっ
て、パルス性ノイズが強調され、音声信号は抑圧される
ので、音声信号の高調波成分によって検出しにくかった
パルス性ノイズが検出し易くなる。図７に、図６の信号
を差分処理部２３に入力して４ポイントの差分を計算し
た結果を示す。パルス性ノイズが音声の高調波成分より
大きくなることがわかる。
号の差分を差分処理手段２３に入力する。差分処理手段
２３は、入力された信号の１ポイントあるいは数ポイン
ト前のデータとの差を計算し、更にエンベロープ検出を
して出力する。ここでパルス性ノイズの大きさの時間的
変化は速いので、差分処理手段２３の出力は大きな値に
なる。一方、音声信号の大きさの時間変化は緩やかなの
で、差分処理検出手段２３の出力は小さくなる。よっ
て、パルス性ノイズが強調され、音声信号は抑圧される
ので、音声信号の高調波成分によって検出しにくかった
パルス性ノイズが検出し易くなる。図７に、図６の信号
を差分処理部２３に入力して４ポイントの差分を計算し
た結果を示す。パルス性ノイズが音声の高調波成分より
大きくなることがわかる。
【００４５】メモリ１７ｂから比較手段２２までは実施
の形態２と同じ動作をし、さらに差分を用い高域に発生
した音声の高調波成分を抑圧するので、音声成分の影響
を小さくでき、発生期間が短いパルス性ノイズの検出が
できる。
の形態２と同じ動作をし、さらに差分を用い高域に発生
した音声の高調波成分を抑圧するので、音声成分の影響
を小さくでき、発生期間が短いパルス性ノイズの検出が
できる。
【００４６】実施の形態４．図８は、この発明の実施の
形態４であるパルス性ノイズ検出装置の構成を示すブロ
ック図である。図において、図１と同一符号はそれぞれ
同一または相当部分を示しており、９ｃはバンドパスフ
ィルタ（以下、「ＢＰＦ」という）、１６ｃはＢＰＦ９
ｃの出力のエンベロープを検出するエンベロープ検出手
段、１７ｃはエンベロープ検出手段１６ｃの出力信号を
記憶するメモリ、１８ｃはメモリ１７ｃに記憶したデー
タの平均を計算する平均処理手段、１９ｃは平均処理手
段１８ｃの出力に乗数を掛ける乗算器、２０は乗算器１
９ｃの出力以下の信号の平均値を計算する平均処理手
段、２１ｃは平均処理手段２０ｃに乗数を掛ける乗算
器、２２ｃはメモリ１７ｃと乗算器２１ｃの出力の大き
さを比較する比較手段である。
形態４であるパルス性ノイズ検出装置の構成を示すブロ
ック図である。図において、図１と同一符号はそれぞれ
同一または相当部分を示しており、９ｃはバンドパスフ
ィルタ（以下、「ＢＰＦ」という）、１６ｃはＢＰＦ９
ｃの出力のエンベロープを検出するエンベロープ検出手
段、１７ｃはエンベロープ検出手段１６ｃの出力信号を
記憶するメモリ、１８ｃはメモリ１７ｃに記憶したデー
タの平均を計算する平均処理手段、１９ｃは平均処理手
段１８ｃの出力に乗数を掛ける乗算器、２０は乗算器１
９ｃの出力以下の信号の平均値を計算する平均処理手
段、２１ｃは平均処理手段２０ｃに乗数を掛ける乗算
器、２２ｃはメモリ１７ｃと乗算器２１ｃの出力の大き
さを比較する比較手段である。
【００４７】また、９ｄは中心周波数および帯域幅がＢ
ＰＦ９ｃとは異なるＢＰＦ、１６ｄはＢＰＦ９ｄの出力
のエンベロープを検出するエンベロープ検出手段、１７
ｄはエンベロープ検出手段１６ｄの出力信号を記憶する
メモリ、１８ｄはメモリ１７ｄに記憶したデータの平均
を計算する平均処理手段、１９ｄは平均処理手段１８ｄ
の出力に乗数を掛ける乗算器、２０ｄは乗算器１９ｄの
出力以下の信号の平均値を計算する平均処理手段、２１
ｄは平均処理手段２０ｄに乗数を掛ける乗算器、２２ｄ
はメモリ１７ｄと乗算器２１ｄの出力の大きさを比較す
る比較手段、２４は受信レベルを入力する端子、２３は
受信レベル端子２２と比較器２２ｃと比較値２２ｄに接
続された判定手段である。
ＰＦ９ｃとは異なるＢＰＦ、１６ｄはＢＰＦ９ｄの出力
のエンベロープを検出するエンベロープ検出手段、１７
ｄはエンベロープ検出手段１６ｄの出力信号を記憶する
メモリ、１８ｄはメモリ１７ｄに記憶したデータの平均
を計算する平均処理手段、１９ｄは平均処理手段１８ｄ
の出力に乗数を掛ける乗算器、２０ｄは乗算器１９ｄの
出力以下の信号の平均値を計算する平均処理手段、２１
ｄは平均処理手段２０ｄに乗数を掛ける乗算器、２２ｄ
はメモリ１７ｄと乗算器２１ｄの出力の大きさを比較す
る比較手段、２４は受信レベルを入力する端子、２３は
受信レベル端子２２と比較器２２ｃと比較値２２ｄに接
続された判定手段である。
【００４８】以下、動作を説明する。例えば中心周波数
９０ｋＨｚで帯域幅１０ｋＨｚのＢＰＦ９ｃと、中心周
波数が１００ｋＨｚで帯域幅が１０ｋＨｚのＢＰＦ９ｄ
でコンポジット信号の高域に発生したノイズ成分を抽出
する。パルス性ノイズは発生する成分が毎回異なるので
パルス性ノイズが発生した場合、ＢＰＦ９ｃと９ｄを通
過する成分も異なる。
９０ｋＨｚで帯域幅１０ｋＨｚのＢＰＦ９ｃと、中心周
波数が１００ｋＨｚで帯域幅が１０ｋＨｚのＢＰＦ９ｄ
でコンポジット信号の高域に発生したノイズ成分を抽出
する。パルス性ノイズは発生する成分が毎回異なるので
パルス性ノイズが発生した場合、ＢＰＦ９ｃと９ｄを通
過する成分も異なる。
【００４９】また、エンベロープ検出手段１６ｃから比
較手段２２ｃと、エンベループ検出手段１６ｄから比較
手段２２ｄは、実施の形態２のエンベロープ検出手段１
６から比較手段２２と同じであるので説明は省略する。
較手段２２ｃと、エンベループ検出手段１６ｄから比較
手段２２ｄは、実施の形態２のエンベロープ検出手段１
６から比較手段２２と同じであるので説明は省略する。
【００５０】次に判定手段２３の動作を説明する。ま
ず、受信レベルが大きい場合、アンテナに混入するパル
ス性ノイズに対してＦＭ信号の割合が大きくなってく
る。このため、発生するパルス性ノイズが小さくなる。
このため、パルス性ノイズが発生しても検出できない場
合がある。
ず、受信レベルが大きい場合、アンテナに混入するパル
ス性ノイズに対してＦＭ信号の割合が大きくなってく
る。このため、発生するパルス性ノイズが小さくなる。
このため、パルス性ノイズが発生しても検出できない場
合がある。
【００５１】また、パルス性ノイズの波形は毎回波形が
異なる。よって、成分が大きい周波数帯も異なるので、
成分が大きい帯域のみを用いた方が検出もれが少なくな
る。よって、異なる帯域について処理した比較手段２２
ｃと比較手段２２ｄのうち、どちらかがパルス性ノイズ
を検出した場合はパルス性ノイズがあったとして判断す
る。
異なる。よって、成分が大きい周波数帯も異なるので、
成分が大きい帯域のみを用いた方が検出もれが少なくな
る。よって、異なる帯域について処理した比較手段２２
ｃと比較手段２２ｄのうち、どちらかがパルス性ノイズ
を検出した場合はパルス性ノイズがあったとして判断す
る。
【００５２】また、受信レベルが小さい場合、ラジオの
高周波回路での増幅率が大きくなる。ここで、ラジオに
はディスプレイや音量などを制御するためにマイコンな
どが使用されており、小さなノイズが発生する場合があ
る（以下、「システムノイズ」と呼ぶ）。このためシス
テムノイズなども大きく増幅するため、ピークの大きな
バックグラウンドノイズが発生する場合があり、このノ
イズをパルス性ノイズとして検出する場合が発生する。
このシステムノイズはイグニッションノイズなどにより
発生したパルス性ノイズより十分に小さいので、比較手
段２２ｃと比較手段２２ｄが同時に検出できる回数は少
なくなる。パルス性ノイズは受信レベルが小さい場合は
レベルが大きくなるので、比較手段２２ｃと比較手段２
２ｄで同時に検出できる。
高周波回路での増幅率が大きくなる。ここで、ラジオに
はディスプレイや音量などを制御するためにマイコンな
どが使用されており、小さなノイズが発生する場合があ
る（以下、「システムノイズ」と呼ぶ）。このためシス
テムノイズなども大きく増幅するため、ピークの大きな
バックグラウンドノイズが発生する場合があり、このノ
イズをパルス性ノイズとして検出する場合が発生する。
このシステムノイズはイグニッションノイズなどにより
発生したパルス性ノイズより十分に小さいので、比較手
段２２ｃと比較手段２２ｄが同時に検出できる回数は少
なくなる。パルス性ノイズは受信レベルが小さい場合は
レベルが大きくなるので、比較手段２２ｃと比較手段２
２ｄで同時に検出できる。
【００５３】よって、判定手段２３は、受信レベルが小
さい場合は、比較手段２２ｃと比較手段２２ｄが同時に
パルス性ノイズを検出した場合のみパルス性ノイズを検
出したと判断する。このため、システムノイズなどをパ
ルス性ノイズとして誤って検出することが少なくなる。
さい場合は、比較手段２２ｃと比較手段２２ｄが同時に
パルス性ノイズを検出した場合のみパルス性ノイズを検
出したと判断する。このため、システムノイズなどをパ
ルス性ノイズとして誤って検出することが少なくなる。
【００５４】また、受信レベルが大きい場合は、比較手
段２２ｃと比較手段２２ｄのどちらか一方がパルス性ノ
イズを検出した場合にパルス性ノイズを検出したと判断
する。このため大きな受信レベルまでパルス性ノイズの
検出をすることができる。
段２２ｃと比較手段２２ｄのどちらか一方がパルス性ノ
イズを検出した場合にパルス性ノイズを検出したと判断
する。このため大きな受信レベルまでパルス性ノイズの
検出をすることができる。
【００５５】実施の形態５．図９は、この発明の実施の
形態５であるパルス性ノイズ検出装置の構成を示すブロ
ック図である。図において、図３および図８と同一符号
はそれぞれ同一または相当部分を示しており、２１ｅは
受信レベル入力端子に接続され平均処理手段２０の出力
に乗数を掛ける乗算器である。
形態５であるパルス性ノイズ検出装置の構成を示すブロ
ック図である。図において、図３および図８と同一符号
はそれぞれ同一または相当部分を示しており、２１ｅは
受信レベル入力端子に接続され平均処理手段２０の出力
に乗数を掛ける乗算器である。
【００５６】次に、動作の説明をする。まず、入力端子
８から平均処理手段２０までの動作は、実施の形態２と
同じなので説明を省略する。
８から平均処理手段２０までの動作は、実施の形態２と
同じなので説明を省略する。
【００５７】次に乗算器２１ｅの動作を説明する。受信
レベルが大きい場合、バックグラウンドノイズに対しパ
ルス性ノイズのレベルが小さくなってくる。このためバ
ックグラウンドノイズのレベルに基づいてパルス性ノイ
ズの閾値を決めると、パルス性ノイズが小さいためにパ
ルス性ノイズの検出ができない場合がある。そこで、受
信レベルが大きい場合は乗算器２１ｅの乗数Ｍの値を小
さくして閾値を小さくし、パルス性ノイズを検出し易く
する。
レベルが大きい場合、バックグラウンドノイズに対しパ
ルス性ノイズのレベルが小さくなってくる。このためバ
ックグラウンドノイズのレベルに基づいてパルス性ノイ
ズの閾値を決めると、パルス性ノイズが小さいためにパ
ルス性ノイズの検出ができない場合がある。そこで、受
信レベルが大きい場合は乗算器２１ｅの乗数Ｍの値を小
さくして閾値を小さくし、パルス性ノイズを検出し易く
する。
【００５８】また、受信レベルが小さい場合、周囲の小
さなシステムノイズなどのノイズも大きく増幅するた
め、周囲のノイズレベルより大きなピークを持つ場合が
あり、パルス性ノイズとして検出することがある。そこ
で閾値を高くしてバックグラウンドノイズのピークをパ
ルス性ノイズとして検出させないため、乗算器２１ｅの
乗数を大きくする。ここで、イグニッションノイズなど
により発生したパルス性ノイズは上記のノイズに比べ十
分大きいので閾値を大きくしても検出できる。
さなシステムノイズなどのノイズも大きく増幅するた
め、周囲のノイズレベルより大きなピークを持つ場合が
あり、パルス性ノイズとして検出することがある。そこ
で閾値を高くしてバックグラウンドノイズのピークをパ
ルス性ノイズとして検出させないため、乗算器２１ｅの
乗数を大きくする。ここで、イグニッションノイズなど
により発生したパルス性ノイズは上記のノイズに比べ十
分大きいので閾値を大きくしても検出できる。
【００５９】
【発明の効果】この発明は、以上説明したように構成さ
れているので、以下に示すような効果を奏する。
れているので、以下に示すような効果を奏する。
【００６０】比較手段により、検出中のデータを前後数
ミリ秒のデータの大きさと比較するので、パルス性ノイ
ズの様に発生期間が短いノイズのみ検出することができ
る。
ミリ秒のデータの大きさと比較するので、パルス性ノイ
ズの様に発生期間が短いノイズのみ検出することができ
る。
【００６１】また、平均化手段により、パルス性ノイズ
の可能性が高いデータは除外し、比較手段により、パル
ス性ノイズ検出中のデータを前後数ミリ秒のデータの大
きさと比較するので、パルス性ノイズの大きさの影響を
受けずに、パルス性ノイズの様に発生期間が短いノイズ
のみ検出することができる。
の可能性が高いデータは除外し、比較手段により、パル
ス性ノイズ検出中のデータを前後数ミリ秒のデータの大
きさと比較するので、パルス性ノイズの大きさの影響を
受けずに、パルス性ノイズの様に発生期間が短いノイズ
のみ検出することができる。
【００６２】また、差分処理手段により、オーディオ信
号の高調波出力を抑制するので、混変調歪みなどにより
音声成分の高域成分がある場合も音声信号の高調波成分
をパルス性ノイズとして検出しないので、パルス性ノイ
ズの検出精度が向上する。
号の高調波出力を抑制するので、混変調歪みなどにより
音声成分の高域成分がある場合も音声信号の高調波成分
をパルス性ノイズとして検出しないので、パルス性ノイ
ズの検出精度が向上する。
【００６３】また、判定手段で、受信レベルが大きい場
合は第１の比較手段と、この第１の比較手段とは異なる
帯域についてのノイズデータを比較する第２の比較手段
のうちどちらかがパルス性ノイズを検出したときパルス
性ノイズが発生したと判定し、また受信レベルが小さい
場合は第１の比較手段と第２の比較手段の両方がパルス
性ノイズを検出した場合にパルス性ノイズを検出したと
判定するようにしたので、パルス性ノイズの高域成分の
帯域が変化しても、パルス性ノイズの検出精度の変化が
小さくなる。
合は第１の比較手段と、この第１の比較手段とは異なる
帯域についてのノイズデータを比較する第２の比較手段
のうちどちらかがパルス性ノイズを検出したときパルス
性ノイズが発生したと判定し、また受信レベルが小さい
場合は第１の比較手段と第２の比較手段の両方がパルス
性ノイズを検出した場合にパルス性ノイズを検出したと
判定するようにしたので、パルス性ノイズの高域成分の
帯域が変化しても、パルス性ノイズの検出精度の変化が
小さくなる。
【００６４】また、受信レベルに応じてパルス性ノイズ
を判定する閾値を変化させるので、パルス性ノイズの検
出が正しくできる受信レベルの範囲を拡大することがで
きる。
を判定する閾値を変化させるので、パルス性ノイズの検
出が正しくできる受信レベルの範囲を拡大することがで
きる。
【図１】 この発明の実施の形態１に係るパルス性ノイ
ズ検出装置の構成を示すブロック図である。
ズ検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 実施の形態１のパルス性ノイズ検出動作を示
す図である。
す図である。
【図３】 この発明の実施の形態２に係るパルス性ノイ
ズ検出装置の構成を示すブロック図である。
ズ検出装置の構成を示すブロック図である。
【図４】 実施の形態２のパルス性ノイズ検出動作を示
す図である。
す図である。
【図５】 この発明の実施の形態３に係るパルス性ノイ
ズ検出装置の構成を示すブロック図である。
ズ検出装置の構成を示すブロック図である。
【図６】 ＦＭコンポジット信号の高域に音声成分の高
調波が発生した場合の波形図である。
調波が発生した場合の波形図である。
【図７】 ＦＭコンポジット信号の高域に発生した音声
成分の高調波を抑圧した波形図である。
成分の高調波を抑圧した波形図である。
【図８】 この発明の実施の形態４に係るパルス性ノイ
ズ検出装置の構成を示すブロック図である。
ズ検出装置の構成を示すブロック図である。
【図９】 この発明の実施の形態５に係るパルス性ノイ
ズ検出装置の構成を示すブロック図である。
ズ検出装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】 従来のカーラジオの構成を示すブロック図
である。
である。
【図１１】 従来のパルス性ノイズ検出装置の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
８ ＦＭコンポジット信号入力端子、９ａ，９ｂ ＨＰ
Ｆ、９ｃ，９ｄ ＢＰＦ、１４ パルス性ノイズ検出信
号出力端子、１５ Ａ／Ｄ変換器、１６ エンベロープ
検出手段、１７ メモリ、１８ 平均処理手段、１９，
２１ 乗算器、２０ 平均処理手段、２２ 比較手段、
２３ 判定手段、２４ 受信レベル入力端子。
Ｆ、９ｃ，９ｄ ＢＰＦ、１４ パルス性ノイズ検出信
号出力端子、１５ Ａ／Ｄ変換器、１６ エンベロープ
検出手段、１７ メモリ、１８ 平均処理手段、１９，
２１ 乗算器、２０ 平均処理手段、２２ 比較手段、
２３ 判定手段、２４ 受信レベル入力端子。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 石田 雅之 東京都千代田区丸の内二丁目２番３号 三 菱電機株式会社内
Claims (5)
- 【請求項１】 オーディオ信号をディジタル信号に変換
するＡ／Ｄ変換器と、 このＡ／Ｄ変換器に接続された高域通過特性を持つディ
ジタルフィルタと、 このディジタルフィルタに接続され出力信号の大きさを
求めるエンベロープ検出手段と、 このエンベロープ検出手段の出力データを記憶するメモ
リと、 このメモリに記憶された所定期間のデータの平均値を計
算する平均処理手段と、 この平均処理手段の出力信号をＮ倍する乗算器と、 上記メモリに記憶されたデータの方が上記乗算器の出力
より大きい場合にパルス性ノイズがあるとする出力信号
を与える比較手段を備えたパルス性ノイズ検出装置。 - 【請求項２】 オーディオ信号をディジタル信号に変換
するＡ／Ｄ変換器と、 このＡ／Ｄ変換器に接続された高域通過特性を持つディ
ジタルフィルタと、 このディジタルフィルタに接続され出力信号の大きさを
求めるエンベロープ検出手段と、 このエンベロープ検出手段の出力データを記憶するメモ
リと、 このメモリに記憶された所定期間のデータの平均値を計
算する第１の平均処理手段と、 この第１の平均処理手段の出力信号をＮ倍する第１の乗
算器と、 上記メモリと上記第１の乗算器に接続され上記第１の乗
算器の出力より小さい上記メモリのデータだけで再度平
均処理を行う第２の平均処理手段と、 この第２の平均処理手段の出力をＭ倍する第２の乗算器
と、 上記メモリに記憶されたデータの方が上記第２の乗算器
の出力より大きい場合にパルス性ノイズがあるとする出
力信号を与える比較手段を備えたパルス性ノイズ検出装
置。 - 【請求項３】 オーディオ信号をディジタル信号に変換
するＡ／Ｄ変換器と、 このＡ／Ｄ変換器に接続された高域通過特性を持つディ
ジタルフィルタと、 このディジタルフィルタに接続され出力信号の大きさを
求めるエンベロープ検出手段と、 このエンベロープ検出手段の出力データの数ポイントの
差分処理をしてオーディオ信号の高調波成分を抑圧する
差分処理手段と、 この差分処理手段の出力データを記憶するメモリと、 このメモリに記憶された所定期間のデータの平均値を計
算する第１の平均処理手段と、 この第１の平均処理手段の出力信号をＮ倍する第１の乗
算器と、 上記メモリと上記第１の乗算器に接続され上記第１の乗
算器の出力より小さい上記メモリのデータだけで再度平
均処理を行う第２の平均処理手段と、 この第２の平均処理手段の出力をＭ倍する第２の乗算器
と、 上記メモリに記憶されたデータの方が上記第２の乗算器
の出力より大きい場合にパルス性ノイズがあるとする出
力を与える比較手段を備えたパルス性ノイズ検出装置。 - 【請求項４】 オーディオ信号をディジタル信号に変換
するＡ／Ｄ変換器と、 このＡ／Ｄ変換器に接続された帯域通過特性を持つ第１
のディジタルフィルタと、 この第１のディジタルフィルタに接続され出力信号の大
きさを求める第１のエンベロープ検出手段と、 この第１のエンベロープ検出手段の出力データを記憶す
る第１のメモリと、 この第１のメモリに記憶された所定期間のデータの平均
値を計算する第１の平均処理手段と、 この第１の平均処理手段の出力信号をＮ倍する第１の乗
算器と、 上記第１のメモリと上記第１の乗算器に接続され上記第
１の乗算器の出力より小さい上記第１のメモリのデータ
だけで再度平均処理を行う第２の平均処理手段と、 この第２の平均処理手段の出力をＭ倍する第２の乗算器
と、 上記第１のメモリに記憶されたデータの方が上記第２の
乗算器の出力より大きい場合にパルス性ノイズを判断し
た検出信号を出力する第１の比較手段と、 上記Ａ／Ｄ変換器に接続された上記第１のディジタルフ
ィルタとは異なる帯域通過特性を持つ第２のディジタル
フィルタと、 この第２のディジタルフィルタに接続され出力信号の大
きさを求める第２のエンベロープ検出手段と、 この第２のエンベロープ検出手段の出力データを記憶す
る第２のメモリと、 この第２のメモリに記憶された所定期間のデータの平均
値を計算する第３の平均処理手段と、 この第３の平均処理手段の出力信号をＮ倍する第３の乗
算器と、 上記第１のメモリと上記第３の乗算器に接続され上記第
３の乗算器の出力より小さい上記第２のメモリのデータ
だけで再度平均処理を行う第４の平均処理手段と、 この第４の平均処理手段の出力をＭ倍する第４の乗算器
と、 上記第２のメモリに記憶されたデータの方が上記第４の
乗算器の出力より大きい場合にパルス性ノイズがあると
判断した検出信号を出力する第２の比較手段と、 受信レベルを入力する第２の端子と上記第１および第２
の比較手段に接続され受信レベルが大きい場合は上記第
１の比較手段と第２の比較手段のうちどちらか一方がパ
ルス性ノイズの検出信号を出力した場合にパルス性ノイ
ズがあると判定し、さらに受信レベルが小さい場合は上
記第１の検出手段および上記第２の検出手段の両方がパ
ルス性ノイズの検出信号を出力した場合にパルス性ノイ
ズを検出する判定手段を備えたパルス性ノイズ検出装
置。 - 【請求項５】 受信レベルを入力する端子と、 オーディオ信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換
器と、 このＡ／Ｄ変換器に接続された高域通過特性を持つディ
ジタルフィルタと、 このディジタルフィルタに接続され出力信号の大きさを
求めるエンベロープ検出手段と、 このエンベロープ検出手段の出力データを記憶するメモ
リと、 このメモリに記憶された所定期間のデータの平均値を計
算する第１の平均処理手段と、 この第１の平均処理手段の出力信号をＮ倍する第１の乗
算器と、 上記メモリと上記第１の乗算器に接続され上記第１の乗
算器の出力より小さい上記メモリのデータだけで再度平
均処理を行う第２の平均処理手段と、 上記受信レベル入力端子に入力された信号レベルが大き
いほど小さくした乗数Ｍでもって上記第２の平均処理手
段の出力をＭ倍する第２の乗算器と、 上記メモリに記憶されたデータの方が上記第２の乗算器
の出力より大きい場合にパルス性ノイズがあると判断す
る比較手段を備えたパルス性ノイズ検出装置。
Priority Applications (4)
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| JP10007849A JPH11205166A (ja) | 1998-01-19 | 1998-01-19 | ノイズ検出装置 |
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| DE69924895T DE69924895T2 (de) | 1998-01-19 | 1999-01-15 | Störimpulsdetektor und Störimpulsreduziersystem |
| US09/233,173 US6385261B1 (en) | 1998-01-19 | 1999-01-19 | Impulse noise detector and noise reduction system |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10007849A JPH11205166A (ja) | 1998-01-19 | 1998-01-19 | ノイズ検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11205166A true JPH11205166A (ja) | 1999-07-30 |
Family
ID=11677080
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10007849A Pending JPH11205166A (ja) | 1998-01-19 | 1998-01-19 | ノイズ検出装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6385261B1 (ja) |
| EP (1) | EP0930719B1 (ja) |
| JP (1) | JPH11205166A (ja) |
| DE (1) | DE69924895T2 (ja) |
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