CN1647405A - 在通信中使用微单元的系统和方法 - Google Patents

Abstract

公开了一种在通信中使用微单元的系统和方法。微单元对应于基于其量子单元状态的信息的变换。微单元通信使用调制解调器、编码器、序列发生器和其他根据其量子信息压缩数据的设备。使用虚拟量子寄存器，在微单元变换及其量子状态中的变化被用来交换信息。

Description

在通信中使用微单元的系统和方法

相关申请的交叉引用

本申请要求2002年4月23日提交的、标题为“Means for UsingMicrolets in Communications”的、序列号为60/374,504的美国临时专利申请的权利，并通过引用将其并入此处。

技术领域

本发明涉及信息传输，更具体地，是涉及一种提高在任何通信形式或通信介质上的任何形式的信息的速度和流量的方法、系统或设备。

背景技术

点对点的数据传输越来越重要。从拨号上网到宽带，用户设法以更快的方式接收更多的信息。在速度和带宽的约束因素中多数是因为用于数据传输的系统和方法的效率较低。但是，同样存在物理的和实际上的约束。

最重要的是有两种压缩类型：无损压缩和有损压缩。有许多技术运用有损压缩来增强和加速信息传输，或者是为了更好地利用存储空间。计算机使用两种语言，模拟的或数字的。模拟语言通过使用正弦波形和余弦波形表示0和1来表示数字信息。数字信息是使用以2为基数的数字系统创建的，更常称为二进制数字系统。二进制数字系统有两个元素：0和1。一个位由0和1组成，八个位为一个字节。一个字节可以表示所有0和256之间的值。虽然有些计算机可能使用8位/字节，但大多数计算机可使用Unicode，Unicode由16位字节、24和32位分配组成。基本文本和日常项目是用标准ASCII字符集编码的，标准ASCII字符集是一种基本的压缩形式。

最普通的压缩方法是霍夫曼编码、算术(Arithmetic)、PPM、马尔可夫、RLE(游程长度编码)以及多媒体压缩，例如JPEG/MPEG。

这些模型可能漏掉了许多元素。首先，无损压缩是困难的，因为它期望在压缩和传输过程中保存原始数据集的所有元素，并且在解压缩时没有损失。开发了霍夫曼模型，虽然已经对它加以改进，但为了使这些压缩有效，存在应该满足的标准。典型地，需要一连串连续的相似信息数据元素或已经被映射到不同编码源的元素。有损压缩技术通过使用联合、量化或仅仅是通过在数据集边界中对信息编码来缩短信息。在大多数情况下这是可以接受的，因为该数据对应用或来源并不是必要的，因此可以被截掉。仅仅用二进位制进行编码是非常冗长的和耗费计算量的任务。

此外，消费者和用户对更大的数据文件的需求正在增加。通信系统应该能够发送视频、音频、文本和其他数据。数字相片已十分普遍。用户远程下载视频、电影和其他要查看的文件，不过是家常便饭而已。这个过程虽然简单方便，但是由于通信系统数据传输能力的限制，耗时较多。另外，当使用简易老式电话系统(POTS)访问网络和传输数据时也会出现限制。将来的应用程序应该尽量克服这些限制而无需耗费巨资升级或替换现有的基础设施或系统。

发明内容

因此，本发明针对一种用于在通信中使用微单元(microlet)的系统和方法。与灵活接收者以及更加健壮、可靠，可伸缩的通信解决方案的趋势一致，本发明的实施例公开了基于微单元的调制解调器专用集成电路(ASIC)和软件/固件解决方案，该解决方案允许每周期中的位更多且在小波技术的峰值阻带衰减之间的最佳空间中运行。该特性允许更多的细节、无损压缩、减少相同信息量的带宽并且极大地提高速度。数字信号处理、调频、频率相位和相幅向量调制是有线和无线通信的基础，并且是所公开的体系结构、过程和调制解调器的一部分。

映射到当前的协议，所公开的实施例可应用于从POTS到光纤/暗纤(optical/dark fiber)、卫星、无线等所有的通信应用。所公开的实施例可能是频率透明的。在当前的客户机/服务器交换算子关系中，所公开的实施例在产生可观收益的同时对于网络基础设施是透明的。

本发明的附加特征和优势将在以下的说明中阐明，而且部分在说明中是明显的或者可从本发明的实施中获得。本发明的目标和其他优势将通过在书面说明书和权利要求以及附图中特别指出的结构实现和获得。

为了实现这些和其他的优势并根据本发明的目的，揭示了一种信息交换系统。所述系统包括一个编码器，其中该编码器访问一个压缩设备。所述系统还包括一个由包含该信息的所述压缩设备生成的微单元变换。所述系统还包括一个把所述微单元变换解码成所述信息的解码器。而且根据所公开的实施例，揭示了一种压缩信息的方法。所述的方法包括确定所述信息的一种数据结构。所述的方法还包括用所述信息的微单元变换仿射(affine)一个库，其中所述的微单元变换说明了数据结构。所述的方法还包括发送所述微单元变换。

要理解的是前述的一般描述和下面的具体描述都是解释和示例性的，为所要求保护的发明作进一步的解释。

附图说明

包括附图是为了提供本发明的进一步理解，它们被结合进来，组成本说明书的一部分，附图描述了本发明的实施例，并且和说明书一起阐明了本发明的原理，在附图中：

图1A描述了一个流程图，其用于为所公开的实施例的基本变换而对信息进行编码。

图1B描述了根据所公开的实施例的通信系统。

图2A描述了根据所公开的实施例的通信系统中使用的正交镜像滤波器。

图2B描述了根据所公开的实施例，具有无损二维变换的正交镜像滤波器的简化的符号表示。

图3A描述了根据所公开的实施例的离散小波变换的多分辨率分析图。

图3B描述了根据所公开的实施例的通信系统中使用的具有无损八维变换的八维调制解调器。

图4描述了根据所公开的实施例的，在使用微单元操作的通信系统中使用的横向滤波器系统。

具体实施方式

现详细介绍本发明的优选实施例，其示例在附图中说明。

本发明的实施例公开了一种压缩技术，其利用了量子信息(Quantum information)的不可估量的能力和力量。所公开的压缩技术可对应到现行的工业标准，但在收集、分类和“挖掘”信息的能力上增加了一维，这种能力在传统的二维二进制格式中是不可能的。

所公开的实施例基于电子的32种基本结构来汇集信息。以此作为基础将处于各种状态的所有事物组合起来。存在上亿种数值状态和序列，并且它在真正的四维水平上给出分类信息的附加属性。这意味着对于像多分辨率分析(multiresolution analysis)这样的术语，实际上有多层，而且子层信息存储在一个微型源中。所公开的实施例除了作为压缩模型之外还有更广的应用，如下所示。所公开的实施例设法以和电子存储与构建信息的相同方式对信息进行建模。用于通信和计算机环境的建模原则可以一种类似的方式用于医疗应用和数学研究领域中“真实”数据的收集。

所公开的实施例与电子模型有关。电子是非常微小的粒子，它是现实世界的基本组成单元之一。所公开的实施例利用了电子的属性和以非常有限单位制(system of measurements)来存储任何形态、形式或内容的信息的巨大能力。所公开的实施例可使用量子数。量子数是一个根据薛定谔波动方程为帮助描述电子的行为而建立的术语。有四个基本的量子数，它们通常记为n、l、m和s。它们共同表示能级、轨道类型、电子可能占据的轨道的方向以及自旋。主量子数(n)是最重要的数。它的独特属性使其可为从1至无穷大的任何整数。该数从不为0。第二个数是角量子数，其符号是(l)。该数可以表示从0至无穷大的任何非负整数，并且总比(n)小1。这个数被用来表示轨道类型。第三个量子数是磁量子数，符号为(m)。由于轨道在三维空间中定位，所以这个数用来确定轨道方向。四个主要的量子数中的第四个是自旋量子数，符号为(s)。这个数确定电子的自旋，其值为1/2或-1/2。可能存在其他的自旋数。(m)具有四个子级别，按照与原子核的关系对它们进行分类，分别表示为(s)、(p)、(d)及(f)，其中(s)的轨道数为1，(p)的轨道数为3，(d)的轨道数为5，(f)的轨道数为7。每条轨道包含1个或2个电子，因此如果4级轨道全被占满，就有32个电子。还有一个非常重要的规则可以应用，这就是泡利不相容原理：原子中的任何两个电子的4个量子数不可能完全相同。量子数是从主量子数开始从左至右地读取，所以它读做(n，l，m，s)。还涉及几个描述电子轴的符号，它们分别是(x)、(y)、(z)、(Px，Py，Pz)。

基于量子电子的规则，实施例公开了一种语言非常强大的压缩模型。这个初始模型可能是一种基于软件的技术，该技术将来可集成为芯片形式。所公开的实施例引入了复杂的数学理论，这些数学理论在确定利用量子电子来量化传统意义中的信息的可行性时将涉及到。所公开的实施例使用量子模型及其适用规则作为基础，并且增加了适用于传统计算环境的物理的和体系结构限制的边界、规则。

通过把所述“规则”和表示4个量子数及其行为的算法应用于映射模型，所公开的实施例能够产生单仿射变换，它代表存储在伪电子环境中的电子中的具体“信息”。利用四维的点阵/数组来收集信息，而且完整的二进制映射通过综合量子算法以及把二进制或模拟信息的“位”变换为类电子设置(electron-like setting)。然后变换这个设置以产生以单个元素代表该数据全部信息的仿射变换。根据霍夫曼树编码创建父节点，然后各个单独的分支子节点向左或向右发展。向左发展，它们可为a(1)，向右发展，它们可为a(0)。通过这种做法，可以缩短二进制序列。

所公开的实施例能够以一种类似于已知的过程但也比已知过程复杂得多的方式，通过独特的值把详细信息映射进单个“节点”。有许多逻辑和数学模型可以使用，而且所公开的实施例并入了各种情形以用于不同的上下文，包括使用欧几里得矩阵。具有仿射闭合/凸面的克林线性代数如希耳伯特/巴拿赫(Hilbert/Banach)空间中所定义的那样闭合。大致描述了用于量子力学证据分类的量子逻辑，对该量子逻辑进行调整以适应特定目的的体系结构。依照计算机科学领域中传统的下推自动机，构造另一种工作结构也是切实可行的。有些经典主题例如点阵矩阵可被调整以符合四维环境，并用于库的编目。与ASCII方法一样，所公开的实施例可通过能够得到相同结果的更小代码来表示某个值的二进制等价值。

所公开的实施例可具有极大的伸缩性，仅在前两个量子可能性中，一个可能性具有无数的组合来创建数据的单个“符号”表示。可简化这个过程，并且对从非常简单到特别复杂的各种数据都有效。所公开的实施例具有进行运行时变换比如运行时编码的伸缩性。所公开的实施例能够从2、4、8、12、16、24、32位运行或者任何推算的有益长度伸缩到想要的位长。对于非常大的文件，这个特征可能是重要的，反之对于通常达不到典型压缩模型的临界水平的更小文件，该特征也可能是重要的。

所述的变换占用极小的空间，因此所公开的实施例可以映射非常不同的库代码本。所公开的实施例使用向量类量子化分形压缩(vectorquantization-like fractal compression)以及理想环境中的平均信息量(entropy)编码，因为它是一种对称关系，所以解码就是编码的逆向操作。但是在分形模型或者任何基于“二进制”的迭代函数系统(IteratedFunction System)中，人们很快认识到有无数多的不同变换。开始这可通过图像中域和范围区域之间的关系来解决。所述变换对自类似物的图案和自类似物之间的相对位置进行编码。由于在域池中应用了8个等距映射(isometry)，这些代码大多数是循环不变的。所以，作为不具有对象恒定性的代码，以及某个可以放入到“代码本”中的位置恒定的图案或结构的要素，它并未考虑到供具有一个以上元素的非微小类别使用的关系算子。

所公开的实施例可以用多分辨率以100％的细节映射相同的图像及所有关系，并且仍然具有表示它的属性的单个“符号”。波形技术具有许多这些相似的属性，因为它们构建在电子基本的波形状态的基础上。利用这些功能的“智慧”就是所述的逻辑解决方案。可以把单个仿射变换标准化为各种不同的类别集和政策，以及把从类别到单个符号的相关通信标准化为非常好的通用解压缩库。这个特征为每个库符号提供了模拟表示和二进制表示。这个特征可以使用各种策略来标准化数据，比如计算条件概率，建立前进到类别与回退到源的分级追踪。

例如，对于高分辨率的图像进入所述库的情况，该算法应该编码n维数组序列(例如，考虑一个假设的数据集v，它已经被编码并将被作为n＝4的函数存储，变量P、X、Y和Z分别为l、s、p、d的值，因而数组v一共包含P×X×Y×Z个元素)。几乎毫无例外地，为了清晰和允许插值也应该存储所述n值(定义假设数据集的公式元素网格点)的值。为了使这种数据集成为自包含的，为了便于存取及消除歧义的可能性，因此把包含所述数据集依赖的每个参数的值的数组以及包含校准数据集本身的n维数组包含进来。例如，所公开的实施例可以接收一个1024×1024图像，如果该图像被分解为10个区域以像素作为最小的分辨率则使用IFS分形压缩的四叉树。如果所述的范围小于16×16而且深度为2，那么分辨率就是完美的。而解压缩时就不是这种情况，因为它是被随意选择的。

通过组合所允许的属性的整个范围，一个简单的q元素基可以前进到四维方位。这个信息可以通过用二叉表(bin table)排序的n维数组和由该应用的逻辑定义的参数来进行排序和存储。

由于复杂度，所以需要复数类来定义希耳伯特/巴拿赫空间中的向量。每个复数被设置为复值，并作为实部和虚部本地存储或实际存储，实部和虚部都是双精度浮点数。在希耳伯特/巴拿赫空间中有n个分量的向量的长度被定义为： $\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_j^n={l\left|\mathrm{wj}\right|}^2\mathrm{}},$ 其中wj是向量的第j个分量的值，而且|wj|²被定义为wj乘以它的复共轭根，或者wj＝a+i^*b|wj|²＝a²+b²。要把变量伸缩到任何长度l，只需把该变量的每个分量乘以l的值。要把变量伸缩到长度l，只需把每个分量乘以该向量的逆长度。

所以在将量子的特征用作存储压缩的电子配置中，可以假设寄存器的基值是n个位并且需要2ⁿ个复数来表示它的值。假定量子特性，所述的寄存器可以作为任何这些基状态的叠加存在。为了描述这种压缩的能力而定义一个基本结构，所述的寄存器由32个最基本的电子状态组成，每个基状态有单个的复数来描述被测量的状态的概率，因此有2³²个或4.295×10⁹个基状态。假设这些值是二进制数而且最重要的位是第一位或最左边的位，那么这些数按逻辑顺序增加，0、1、2、3等。在实际中，每位有无数个基状态，因为电子的量子特性是n＝1～∞且l＝0～n-1～∞，自旋数为+1/2和-1/2。

所公开的实施例可遵从这样的惯例：测量其复值幅为wj的第j个状态的概率是|wj|²∑_j|wj|²。在该算法中定义∑_j|wj|²与复数相关可以定义n位置值等于或大于1，考虑测量第j个状态的概率是|wj|²。为了促使这点进入非量子计算环境，应该定义一些规则和成员函数。可能存在这样的转储函数，它把被分析成员的整个状态信息转储回其基状态，而不会象在真正的量子环境里发生的那样瓦解所述的寄存器向量。

计算概率状态函数可以测量任何给定状态的振幅概率。这将被用于计算微单元变换。在进一步定义和分类这些振幅或状态中，就没有必要为实时环境中的每个符号测量这个。在它被分类和被赋予仿射定义后，就只测量和发送符号中的变化，因为这些将被存储在VQR或虚拟量子寄存器中。由于这些n个位可以在基状态的任何叠加中，所以所述的微单元可以为所述的幅角执行变换函数。所公开的实施例可以定义一个模拟，它使用2ⁿ⁺¹个双精度浮点数来表示每个状态，以及一个复合对象来表示n位VQR的2ⁿ个本征态中的每一个的概率振幅，其中每个复合对象使用两个双精度浮点数。这似乎比传统的计算机使用了更多的位，但这是所述模拟的副作用。在实际使用中，这个特征可以使用更少的位来产生信息，而且将给出增加了的压缩容限以及使单个位携带最少比公知位多64倍的信息。

所公开的实施例允许人们保持VQR中的所有事务的完整总量。这个方面对于并行的加密和解密变得重要，类似于破译代码的量子计算能力。在真正的量子环境中，模求幂可进行运算x^a mod n，其中a是在量子寄存器中的状态的叠加。

对应于所公开实施例的模拟可能计算由迭代计算x^a mod n(a＝0...q-1)产生的值的叠加。这一动作存储每次模求幂的结果，并使用那个信息使所述的寄存器退回其基状态。在量子环境中，执行这类操作是不可能的，因为任何测量都将使其退回到它的基状态。完成所述算法以及寻找非平凡因子n的底层数学模型可以被限定为遵从肖氏算法(Shor′s algorithm)以及所公开的实施例。

这种压缩模型的一个可能的优点是它保持某些最有利的数字属性比如存储。所公开的实施例也具有模拟属性，所以它能够很容易地从一个环境过渡到下一个环境，因为它在VQR中是既被数字地编码又被模拟地编码。

作为构建初始库的一部分，一个适应性的智能数据库系统可能连接到所述库以测量和计算新的变换以及测量从程序中的冗余到动作中的模式和交叉相关属性的所有东西。为了实用的目的，可以在字母/数字、单词、多媒体内容、点播视频等等方面对以上公开的这个库的子集进行特殊调整。所公开的实施例可以快速而高效地标准化这个数据，而且所述的库对混乱随机的数据具有适应的压缩。一个额外的属性，适应的块编码和基于量子数的算术编码也可以进行整合。这个特征使得使各种背景的数据串被比较、被编码和存储。

结合所公开实施例的初始程序可以把大量的数据编码进非常小的表示。在所公开的处理中，不匹配任何类别的进入数据可能被给予一系列的处理：分离_分析_比较_分类_详述_变换_发送。更新模型(Update_model)例程在从要被标准化和“硬编码”的数据库取样之后被收集。这个动作可能以一种独特和非常详细的方式捕捉属性。所述库的适应部分是最少被使用的模型，由于覆盖或删除了旧的已处理信息，所以总是有信息空间。

例如，所公开的实施例可能分配值给n、l、m、s以表示字母(A)，且其在量子中的表示是(4，1，0，-1/2)。这是由单个变换来表现的特征。然后，所公开的实施例希望发送(G)且其量子表示是(4，1，0，+1/2)。这两个字符在量子中的唯一区别是旋转，所以我们仅仅发送该不同的地方而不是发送整个字符。显然，通过考虑大型文档或程序各项中字符的差别，可以实现大量减少要传送的信息或数据量。通过单个符号传送差别是非常快速和高效的。

所公开的实施例在信息的传输、接收、处理等等中结合了微单元的使用。微单元可能是非二进制代码，它可以在时间上重叠而没有符号之间的干扰(ISI)并且可能增加超过公知的小波的健壮性，因为单一的正弦曲线含有被压缩数据的表示。微单元是四维的最大化小波包分析器。微单元更小，因此可能比小波更抗噪音。当系统每子频带每符号发送B个位时，在时间和子频带空间的重叠可以提供每赫兹(Hz)每秒6*B的带宽效率。此外，在接收其签名之前的压缩格式的指数和量级可以增加。这个特征可以使被传送的信息的有效速率超过线性调制调解器的2B bps/Hz的限制。

所公开的实施例可运行于网络到网络或网络到客户机上的调制和解调在交换算子上发生的地方。所述的算法被映射到开放系统互连(OSI)模型。与30Mbps(兆比特每秒)64QAM管道相比，以几乎同样的费用，所公开的实施例减少的端口密度高达9x，并且所增加的信道数据携带容量高达27x。

图1A描述了一个流程图，其用于为所公开的实施例的基本变换而对信息进行编码。图1A所公开的方法和过程可由任何硬件/软件配置实现。进一步地，根据图1A所公开的实施例可以应用于以下公开的所有实施例。

步骤1000启动算法以编码信息。步骤1000可以通过任何公知的方式来执行，比如接收命令、以指定的间隔、执行软件命令等等。步骤1002从设备接收信息，比如调制解调器到调制解调器、外部设备到调制解调器、软件到调制解调器、实况MMD等等。

步骤1004确定用于变换的数据结构。该数据结构可能是任何公知的用于交换信息的数据类型比如exe、txt、声音、VoD等。步骤1006确定该信息是否是第一次出现。如果不是，那么步骤1008通过如上所揭示的那样仿射所述的库。步骤1010给所述的信息赋予变化变换。优选地，上面所公开的量子表示可以被赋给所接收的信息。步骤1012编译新的变换。步骤1014确定变换是否成功。如果成功，那么步骤1016发送已编码的信息给目的地。如果不成功，那么步骤1018把信息编码为标准格式。步骤1020发送该信息。

如果步骤1004为是，那么步骤1022进行适应的块编码。步骤1024执行如上所揭示的预绘制数组。步骤1024可以与步骤1008交互以仿射所述的库。步骤1026对所述信息的每个新元素进行编码。步骤1026也可以与步骤1008交互以仿射所述的库。步骤1028把变换赋给所述的数组。步骤1030在数据库中存储以检查。步骤1032按块编址并分配变换。步骤1034确定变换是否成功。如果成功，那么步骤1036发送信息。

图1B描述根据所公开实施例的通信系统100。通信系统100可以在所有介质上交换任何类型的信息或数据。图1B可以实现根据图1A所公开的实施例。例如，通信系统100可以在连接各种设备比如台式电脑、笔记本电脑、个人数字助理、电话等等的网络上交换信息。通信系统100可以在无线介质、POTS、互连网、局域网、广域网等等中交换信息。通信系统100还可以具有允许各种用户交换数据和信息的OSI功能和特征。

在通信系统100中，发送器102可以把压缩的、系数化的、标记化的数据的正弦曲线作为代替数据包的重叠微单元发送。这些微单元可以通过介质104发送给接收器106。由于波形的交叉相关属性，微单元可以在时间和频率叠加而没有干扰。而且微单元可以提供优于现存的小波技术的改进特性。

通过按照已知方法对数据进行编码和解码，编码器108和解码器110可简化交换过程。除了那些与微单元相关的过程以外，编码和解码事件可以发生。对处于两端的压缩编码器108和解码器110都进行映射，可使正弦波发送信息或者解码为信息。通过旋转微单元180度，可使微单元穿越小波空间的峰值(中间的)性能发送，而且可用主动(powered)正弦曲线和反正弦曲线来表示二进制数字，例如0和1。

信号坐标或数据坐标可以表示矩阵空间中定义的信息。例如，进入到数字/模拟转换器中一组连续的z个取样是z维信息矩阵的信号坐标。所公开的实施例使用在基带调制算子{M}之间的空间，它提供坐标变换以把数据变为信号。注意数字/模拟转换器没有在图1中描述，但是公知的数字/模拟转换器可以并入发送器102。或者，公知的数字/模拟转换器可以并入通信系统100的任何特征中。

小波数学可以应用于图像和压缩领域。所公开的实施例可以创建比公知的小波更小且更健壮的波形。使用基带编码和解码，所公开的实施例使用压缩工具比如序列发生器112来把信息分配给各种子带和频率。所公开的实施例并入了压缩所有类型的数据的独特的积累压缩方案。所公开的实施例利用了一个多步骤处理过程，该过程以分配数据串给小的正弦表示而结束。

所公开的实施例使标记化信息到达它的准确目的地。标记化信息可能包括把声音数据打包进微单元内。所公开的实施例可以利用所有的介质而且不局限于任何特定的介质。因此，介质104可以是任何公知或未来的能够交换任何形式的信息和数据的介质。例如，介质104可交换数字或模拟数据。而且，微单元被任何能够携带信号的介质支持。此外，所公开的实施例可以解决棘手的所谓“最后一英里”的问题以及对同步光网络载波的适应性。这个特征可以允许匹配后端SONET速度和提供超过现存的混合光纤同轴“HFC”基础设施上的OC3的速度和容量。

压缩设备114可以是帮助通信系统100内的信息和数据压缩的任何结构、算法或程序。压缩设备114可以单独存在，或者并入编码器108或发送器102中。压缩设备114可被供给要压缩的数据，或者访问来自另一个设备、机器等的数据。优选地，所公开的实施例实现用于压缩和解压缩的2Mpeg连续循环方法。所公开的实施例可以提供实时压缩/解压缩和微单元识别。所公开的实施例可以压缩打包数据、原始数据、声音、视频以及公知压缩标准所支持的其他数据等。

通信系统100还可以包括一个调制解调器(未示出)。或者，通信系统100可以在包围发送器102和接收器104的两个调制解调器之间被实现。例如，发送器102可以是公知的调制解调器，接收器104可以是调制解调器，没有必要和发送器102相同或等同。调制和解调是可由算子[M]和[D]表示的映射。为了正确地恢复通过介质104交换的信息或数据，对于所有的调制解调器组，[D][M]＝[I]或者恒等。算子可以从右向左工作，而且整体延迟仍然可以被认为是相等的。如果在信道的带宽上[M][D]＝[D][M]，那么可以说所述算子是“可交换的”。对于理想的交换算子调制解调器(“COM”)，因为[M][D]bg＝bg，所以可以在发送器102处解调和重新调制限带类高斯模拟输入信号或bg。该特征显示可以通过限带模拟输入信号来传输理想COM的调制，该模拟输入信号可以是完成通信的先决条件，如下所示。

为了传送高斯信号，可以不经历由[M]造成的平均信息量的损失。如果[M]是无损小波滤波器组，那么在这种滤波器中丢失的平均信息量功率可能与两个最外面的子频带的从通带到阻带过渡的宽度或衰减成比例。这个衰减过渡对小波滤波器可任意小。因此，如所揭示的，微单元可以是数据穿过含有调制解调器结构的介质的最佳载体。

图2A描述了根据所公开的实施例，在通信系统中使用的正交镜像滤波器200。根据所公开的实施例，图2A的实施例可以被用于调制解调器配置中。此外，根据图2A所公开的实施例有助于图1A所公开实施例的实现。微单元的交换算子可以被构造为系数数字矩阵算子，因为任何限带信号可以通过取样定理以数字取样来描述。交换矩阵算子可以被解释为在某个坐标系统中的向量的几何旋转。因此，信息可以是通过轴的旋转而被投影到数据或信号坐标表示(即，坐标轴)上的向量。优选旋转可是180度，虽然所公开的实施例不限于此。此外，这个信息在被解释为正弦波之前，可以被压缩进单个字符数据束中并被标记化。

正交镜像滤波器(“QMF”)200获得向量(x，y)并将其变为向量(a，b)，然后向量(a，b)变回向量(x，y)。基带系数矩阵调制器的数字/模拟中的一组M个取样定义在时间和带宽中限定的M维向量。在时间和带宽上的双重约束在成像、小波和微单元中是可能的。与QMF200结合的合成器滤波器组可以把信息的数据表示变换成信号表示。如果滤波器子频带低于或高于信道带宽，那么不可以将该子频带积极地用于数据。依据图1中的编码器108，选择滤波器组的采样率、维数和衰减以匹配活动子频带和信道带宽。选择在每个坐标中的每个符号的比特数以适合在那个子频带中的信噪比(“SNR”)。

交换旋转算子的关系可由小波理论满足。QMF 200可以是小波变换的基本构建块。由于被编码，单个的微单元可以被作为波形块创建和发送。已编码的微单元可以被旋转180度，然后被反转180度而不是90度。可以根据所公开的实施例实现其他编码方案。编码层可以利用数据的26字符图和数字的10个数字代码及颜色的整个频谱。可以安排签名以压缩、编码、标记化及排序，其考虑了头尾分离并考虑了空间或比特的共存。

分析器210将输入信号分送到高通分支滤波器202和低通分支滤波器204，然后可进行缩减采样(down-sampled)。优选地，按2倍关系对该信号缩减采样。这个过程还可以每隔一个取样丢弃一个。两个输入取样(x，y)被变换成两个限带取样(a，b)，分别在分支滤波器202和204中。这个变换可能被称为旋转。由于缩减采样，(x，y)和(a，b)的序列可在相同维度的向量空间中定义。

如上所述，QMF 200可以是一般情况的子集。所述的子频带可以不限于相等的，因为正交可被定义为等于带宽的采样率，只要不在换算函数V(N)中的输入函数X(n-1)中的信息位于余差函数W(N)中，这样W(N)＝X(n-1)-V(N)。

合成器220通过插入0取样来对每个输入分支的进行增加采样(up-sample)。然后，高通分支滤波器206和低通分支滤波器208被滤波并相加形成重构的信号取样。通过实现所述滤波器来遵守二维中的几何旋转的相等，所述的重构取样匹配所述的至多具有一个总延迟的输入信号。合成器220可以旋转二维向量的序列从一个表示到另一个表示，分析器210进行完全相反的旋转。

当所述的滤波器具有有限脉冲响应(“FIR”)时，滤波器系数可是正交函数的取样。用于QMF 200的许多FIR设计是可能的。QMF 200可以不利用几何旋转实现。交换旋转算子技术可以提供精确的匹配，虽然可能有舍入误差。

二维向量的一对交换矩阵算子可包括几何坐标旋转算子[R]及其反换式[C]，通过角度A的反旋转或者

[R]＝cos(A)-sin(A)；

[C]＝cos(A)sin(A)；

sin(A)cos(A)-sin(A)cos(A)。

对于A＝45度的旋转角，[R]可与小波矩阵成比例，或者[W]＝1～11。

以上的例子显示，微单元可以将相同正交函数用作“用于直接序列展频码分多路复用(DS-SS CDMA)的扩展芯片编码(chip-code)”的限带方式编码数据。通过组合展频和微单元，可以获得“双编码”和更大压缩的调制。下面讨论有关所公开实施例和微单元技术。所公开的实施例提供了传输的实现方法，所述传输具有现存平台的附属物或者是使用所公开的实施例作为单独的组件。

回忆前面的算子定义，对于交换算子调制解调器(“COM”)的[M]＝[R]和[D]＝[C]的选择等同于具有一个单段(one-section)、4端口的格形滤波器的调制。如果有必要，具有不同旋转角度的层叠滤波器可以改善滤波器响应。以下揭示的交换算子调制解调器的构造是对所述的滤波器设计方法的调制解调器的适应。

由于三维中的交换旋转可以被分解成二维中的旋转的有序序列等等，所以公开的实施例可以应用于具有任何维的向量的调制解调器。因此，更多维可以从二维的例子推导而来。而且，对于给定的维可能有多于一组的交换算子。这个特征导致小波的“主集和从集(Master andSlave set)”的概念，小波在每个集合内是正交的而且在集合之间是稍微正交以提供可以被用于全双工通信的属性。

图2B描述了根据所公开的实施例的、具有无损二维变换的正交镜像滤波器250的简化表示。可以用调制解调算子的多种方式来实现QMF 250。所得到的旋转矩阵[M]和[D]可被称为多相滤波器矩阵。在定义多相矩阵及它们与滤波器响应间的关系之前，可以给出QMF其他的公开。

图3A描述了根据所公开的实施例的、离散小波变换的多分辨率分析图。在多分辨率分析(“MRA”)中，另一个QMF对260可以放置在QMF 250的低通分支中，然后第三QMF 270可以放置在第二QMF260的低通分支中。另一个QMF 280可以放置在QMF 270的低通分支中。最后可得到离散小波变换(“DWT”)的规范形式。原始信号可以通过QMF投影到正交基函数上。由于缩减采样，所以每段的采样率被减半。

基于图3A的调制解调器对于双绞线和低频时在SNR中剧烈变化并且高频时在SNR逐渐变化的其他介质是最佳的。实现所公开实施例的各种调制解调器的子频带的宽度可以不相等，包括非倍频程(non-octave)。

再参考图2A，分析器210将信号分解为正交基函数中的扩展，但与傅立叶分解不同，发生函数具有有限支持。也就是说，小波不可以象正弦曲线一样扩展到无限。

存在一个傅立叶函数的发生器，名为复指数，它扩展至无限。但是，存在许多小波发生器的例子，比如样条函数。在两种扩展中，所述发生器函数的参数移动k并且在频域中被伸缩以创建基函数。小波通常以2的幂来伸缩频率以表示缩减采样。在这个例子中，扩展系数被称为离散的小波变换并且是X在基函数上的投影。

图3B描述了在根据所公开的实施例的通信系统中使用的八维调制解调器300，它具有无损的八维变换。调制解调器300帮助信息的传输，如参考图1A所揭示的。如果在高通分支和低通分支都进行MRA，那么结果是M个子频带处在相同的缩减采样率。图3B的M频带组，对于M的任何值，可以更高效地从使用二维旋转的有序集的交换M维旋转中构建，而不是使用二维的QMF。M频带滤波器组310和320在m维中直接进行卷积旋转。滤波器组310可以用作分析器，而且滤波器组320可以用作合成器，如上所示。等效的QMF具有M个带通滤波器，它们的采样率随系数M变化。

可使用向量坐标旋转来实现调制解调器。所述的旋转可以通过分解QMF滤波器组的多相矩阵被视为“向量滤波”。这个术语及其与调制解调器的硬件实现的关系在下面揭示以利用多速率滤波器组。多相矩阵在子频带编码语音压缩中是公知的，虽然所公开实施例的向量滤波器的概念所表示的矩阵以一种新方式给出了对调制解调器应用的另外的理解。

由于在QMF组中(比如调制解调器300的QMF组310和320)的采样率存在变化，所以多相矩阵只是滤波过程的计算简化。再参考图2A中的合成器220，每个FIR滤波器计算其延迟输入流的加权和。由于增加了采样，所以在延迟滤波线中每隔一个取样为0。只有半数的抽头加权，例如偶数编码的滤波系数，对偶数编码的输出取样有贡献。奇数编码的加权对奇数输出取样有贡献。当计算输出取样时，如果每个在输出率的一半计算，那么可以使用半长滤波器。对于m维(m频带)滤波器组，这个特征扩展至系数1/M，并且对于有助于降低QMF和微单元的计算复杂性。

通过把二维接收器的滤波器的滤波系数分解成z的偶次幂和奇次幂，这些观测结论可以被应用于调制解调器接收器。因此，接收器的高通分析器滤波器206的响应可能是：

H1(z)＝az0+bz-1+cz-2+dz-3+...

＝(az0+cz-2+...)+z-1(bz-1+dz-3+...)

＝h00(z2)+z-1 h01(z2)

由于有两个分析器滤波器，高通滤波器303和低通滤波器204，这对滤波器可以由向量H表示。所以：

H(z)＝[h(z)]d(z)，其中

H＝H0(z)d＝1且[H]＝h00(Z2)h01(Z2)

H1(z)z-1 h10(Z2)h11(Z2)

并且d被称为延迟向量。m维滤波器组的更一般情况可以显示为：

H＝[h(zzM]d，其中d的转置是z0+z-1+z-2+z-3+...z-(M-1)。

图2A还描述了采样率的变化。为了完成对优选调制解调器的描述，增加采样和缩减采样算子可表示为[up]和[dn]。然后，调制解调器接收器是[dn]H且发送器是G[up]。可以应用被认为是在多采样率滤波器理论中的“高贵的恒等式”(noble identities)的简化，这样[dn][h(zM)]＝[h(z)][dn]。因此，[dn]H＝[h(z)][dn]d＝[h(z)][sp]，其中[dn]d制作串行-并行转换器，且[sp]安置在解调器的A/D的后面。类似的数学可以应用于在D/A转换器之前产生并行-串行转换的发送器。换句话说，调制解调器在缩减采样率对数字取样的非重叠帧进行操作，这些数字采样是如前所揭示的信号或数据向量。

矩阵[h(z)]被称为多相滤波矩阵。多相滤波矩阵可以是方阵，而方阵的每个M×M矩阵元素作为滤波器hjk(z)。这些子率(sub-rate)滤波器可以被表示成系数向量jk和延迟向量z的标量乘积(scalarpruduct)。也就是说hjk＝vjk*z，其中z可以具有陡频带衰减所需的任意存储长度。

可有两个多相矩阵，一个用于发送器，一个用于接收器。用于所述优选调制解调器的所述发送和接收多相滤波矩阵可以和延迟矩阵交换，即[h(z)][g(z)]＝[g(z)][h(z)]＝z[I]。在滤波理论中，这个结果被描述为理想重构滤波器组而且为使用前面所述交换格形滤波器方法的任何数量的端口而设计。近乎理想的重构被用于滤波器组，其中所述的理想设计随后被优化以改善阻带衰减或者其他的滤波器设计权衡。

图4描述了根据所公开的实施例的使用微单元运算的通信系统中使用的横向滤波器系统400。通过将具有相同的z的幂的所有的多相项进行组合，多相滤波矩阵可以被分解成向量滤波器的形式，或者说[h]＝[c0]z0+[c1]z-1+[c2]z-2+[c3]z-3+...[cN-1]z-(N-1)。横向滤波器系统400可以是公知的，除了抽头加权(tap weight)是M×M标量系数矩阵402以及延迟线包含向量比如当前值或者说z0，以及在向量输入404之前的N-1。对于发送器406，输入向量是数据向量，对于接收器408，输入向量是信号向量，例如A/D采样的连续帧。抽头矩阵410的数量n对于调制解调器来说可以为1，但最好是5左右。抽头矩阵410可依赖于所期望的滤波响应。发送器406和接收器408向量滤波器是匹配的，以致系数矩阵被时间反演(time-reversed)以允许一个向量滤波器的配置来确定另一个的配置。系数矩阵的行和列是小波函数的部分。抽头越多，小波的尾部越长，而且每个子频带的衰减越陡。减少的能量位于尾部。

向量滤波器概念揭示了优选的调制解调器运算的矩阵和小波方法的二重性。这个特征表明所公开的压缩和微单元技术可以以提高的速度操作而且具有比现存的传输技术更好或者相同的质量。例如，在发送器406中，输出向量的M个分量变成给D/A转换器414的M个取样。与矩阵映射之后，通过向量加法从当前和过去的数据向量中计算被发送的信号取样。因此，在调制解调器通过管道416传输的过程中，向量滤波器进行保存信息的“旋转”和反旋转。管道416可以是交换信息的任何介质。该向量滤波器还证明旋转与上面所示的合成器/分析器是等效的。

向量滤波器调制解调器还可以根据正交函数来理解，其中每个小波与偏移了M个取样的任意倍数的其他任何小波正交。通过重叠，一系列的数据向量可以通过检查在一个数据轴上单个符号脉冲来分析。作为一个数据向量的单个分量，“脉冲”前进通过在随后的空(null)符号上的向量滤波器的移位寄存器。每段有M个取样而且段的数量可以等于抽头矩阵的数量n。由于当应用叠加原理时每个符号的重叠小波是正交的，所以对于完整的调制解调器系统没有ISI或者ACI。

接收器408的矩阵包含时间反演小波，以致接收器408的向量滤波器计算每个正交小波和所接收的信号之间的相关性以恢复该数据向量。这就是通常所说的最佳的最大先验概率接收器。

因此，对于接收器408可以优选基于小波的技术，该技术具有以下的特征。首先，通过以和FSE同样的方式对向量滤波器应用任意的自适应均衡算法如LMS，接收器408可以自均衡。此外，由于符号通过相关性而恢复，所以可以抑制干扰。而且，在发送器406或接收器408上的FIR向量滤波可在具有SAW或CCD的模拟域中进行，所以可以没有D/A或A/D转换器或数字信号处理器，从而获得高速率。此外，每向量坐标的片断比特数(fractional bits per vector coordinate)可以根据SNR进行分配。

由于向量滤波是卷积调制，接收器维特比算法可以提供错误更正而无需在发送器406发送奇偶校验码。这个特征是所期望的，因为卷积调制发送奇偶校验码，浪费所传输的平均信息量并且降低可能的数据速率。向量滤波器可以被用于无压缩网络，但具有生成正弦波而不是打包的数据表示的压缩格式。所公开的微单元和压缩技术支持打包的数据表示。

为了满足某些视频点播(VoD)和媒体标准，期望异常高的质量和无损传输。DVD质量和已知的视频标准要求最佳的专业质量和高带宽。对于允许窄带用户访问其信息的公司来说，几个特征对于压缩媒体是理想的：实体可能需要能够压缩它们的媒体至非常小的无损文件，(一小时的数字视频可能需要70.4G字节的存储空间)发布媒体内容到不同目的地的可存取方式，(对于DVD/ITU质量，流量需求可能高达20MB/s或者数据率计算720×486像素×30fps×2分量/像素×1字节/分量＝20.02MB/s)以及能够在多个地点分类和存储媒体的能力。

利用所公开的压缩技术，实施例可以保存所述的70.4GB并且把它压缩至最小系数大约32倍。使用我们的调制解调器技术，我们可以预计看到铜电缆上约20MB/s左右的流量是现实的，并且在宽带管道上超过200MB/s。与压缩引擎结合，我们可以提供非常完整的解决方案，包括内容的现场压缩和存储。存储被减少得与压缩成比例或者对于静态情况来说可能更多。很明显，存储市场是非常合理的期望。

所公开实施例的适应特性是本发明的另一个可能的优势。这个特征适用于某些工业的两个公知问题、关注点和明显的期望：偷窃和加密。所公开压缩技术的特性允许无限个可能的数字和/或字符表示。制作一个软件组件KeyGen(密钥生成器)，所公开的实施例可以确保最大的加密。整个基代码或者参数可以由KeyGen重新分配，而且对其解密的唯一方法是使用配对的编解码器。用现有连接对其传送并实际上用两个通信信道传送两个分离的编码是完全可行的。这个特征可以解决，或者至少是一种有效感觉，娱乐业努力防止他们的电影、媒体和歌曲被盗版。这个特征可能是一种防止有害下载和复制的方法，并且展示了一种用户前提的集成VoD的非常独特的方法。

所公开的实施例包括基于来自调制解调器技术(如适于创建非常重要的设计的提高方案)的所公开的压缩和性质的芯片组的硬件设计。这种芯片组会考虑到计算机上的更大的压缩能力和直接计算时间。所公开的实施例可考虑到极大地更可伸缩的计算机基础，它具有允许建模和计算的计算机语言。

对于本领域的技术人员来说，在不偏离本发明的精神或范围的情况下，对所公开的实施例作出各种修改和变化是明显的。因此，意在使本发明覆盖本发明的各种修改和变化，只要这些修改和变化落在任何权利要求及其等同物的范围内。

权利要求书

(按照条约第19条的修改)

1.一种使用微单元交换信息的系统，包括：

一个编码器，其中所述的编码器访问一个压缩设备；

由所述压缩设备生成的微单元变换，所述的压缩设备包含所述的信息；和

一个把所述的微单元变换解码成所述信息的解码器。

2.如权利要求1所述的系统，其中所述的编码器包括所述的压缩设备。

3.一种压缩信息的方法，包括：

确定所述信息的数据结构；

用所述信息的微单元变换仿射一个库，其中所述的微单元变换说明所述的数据结构；和

发送所述的微单元变换。

4.如权利要求1所述的系统，其中所述的微单元变换包括量子表示。

5.如权利要求4所述的系统，其中所述的量子表示包括量子状态。

6.如权利要求5所述的系统，其中所述的量子状态包括能量概率级以表示数据。

7.如权利要求1所述的系统，进一步包括旋转所述微单元变换的滤波器。

8.如权利要求3所述的系统，其中所述的确定包括确定所述的数据结构，其中所述的数据结构包括能量概率级。

9.如权利要求3所述的系统，进一步包括把所述的信息编码成所述的数据结构。

10.一种基于微单元的编码系统，包括：

一个为数据块生成微单元变换的编码器，其中所述的微单元变换通过确定在所述微单元变换中包含的量子状态的能量概率级来表示所述的数据块；

把所述的微单元变换放到信号中的滤波器；和

发送所述信号的发送器。

Claims (3)

1.一种使用微单元交换信息的系统，包括：

一个编码器，其中所述的编码器访问一个压缩设备；

由所述压缩设备生成的微单元变换，所述的压缩设备包含所述的信息；和

一个把所述的微单元变换解码成所述信息的解码器。

2.如权利要求1所述的系统，其中所述的编码器包括所述的压缩设备。

3.一种压缩信息的方法，包括：

确定所述信息的数据结构；

用所述信息的微单元变换仿射一个库，其中所述的微单元变换说明所述的数据结构；和

发送所述的微单元变换。

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