DE60126105T2

DE60126105T2 - Adaptives frequency domain filter mit partitionierten blöcken

Info

Publication number: DE60126105T2
Application number: DE60126105T
Authority: DE
Inventors: P. Gerardus EGELMEERS; M. Rene DERKX
Original assignee: Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2000-08-21
Filing date: 2001-08-13
Publication date: 2007-08-30
Anticipated expiration: 2021-08-14
Also published as: EP1314247A1; DE60126105D1; EP1314247B1; US20020073128A1; JP2004507923A; ATE352124T1; WO2002017488A1; US7103623B2

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken zum Filtern eines Eingangssignals in Abhängigkeit von einem Steuersignal, wobei das adaptive Filter eine Anzahl parallel gegliederter Filterpartitionen aufweist, wobei jede Filterpartition zum Modellieren eines Teils einer Stoßantwort des adaptiven Filters vorgesehen ist, wobei jede Partition Aktualisierungsmittel aufweist zum Aktualisieren von Filterkoeffizienten dieser Filterpartition durch kreisförmige Konvolution eines Signals, das für das Eingangssignal repräsentativ ist und eines Signals, das für das Steuersignal repräsentativ ist, wobei die Aktualisierungsmittel Beschränkungsmittel aufweisen zur unmittelbaren Beschränkung der Filterkoeffizienten durch Eliminierung kreisförmiger Umwickelartefakte der kreisförmigen Konvolution.
Die vorliegende Erfindung bezieht sich weiterhin auf einen akustischen Echokompensator, wie ein adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken und auf ein Verfahren zum adaptiven Filtern eines Eingangssignals in Abhängigkeit von einem Steuersignal.
Ein adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken (PBFDAF) der eingangs beschriebenen Art ist aus der Veröffentlichung: "Multidelay block frequency domain adaptive Filter", "IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing", Heft 38, Nr. 2, Seiten 373-376, von J.S. Soo und K.K. Pang bekannt. Adaptive Filter können in verschiedenen Applikationen der digitalen Signalverarbeitung sehr nützlich sein. Beispiele derartiger Applikationen sind: Kanalentzerrung, Array-Signalverarbeitung und Rausch- und Echokompensation. Hier wird der akustische Echokompensator (AEC) vorwiegend als Mittel zur Erläuterung der vorliegenden Erfindung verwendet, und es sei bemerkt, dass die vorliegende Erfindung sich nicht auf diese spezifische Applikation beschränkt. Akustische Echokompensatoren werden beispielsweise in Telekonferenzsystemen oder in Spracherkennungssystemen verwendet. Die Struktur eines AECs ist in 1 dargestellt und wird als Teil eines Telekonferenzsystems näher erläutert.
In einem Telekonferenzsystem mit zwei Sprechern in zwei verschiedenen Räumen ist zweimal ein AEC implementiert. Das Sprachsignal von dem Fern-Sprecher x[k] wird in dem nahe liegenden Raum von dem Lautsprecher 14 erzeugt. Die Übertragung zwischen dem Lautsprecher 14 und dem Mikrophon 16 kann von einer Raumstoßantwort mo delliert. Das Echosignal e[k], aufgenommen von dem Mikrophon 16, kann als eine Konvolution des Signals x[k[ mit dieser Raumstoßantwort gesehen werden. In dem Fall, wo die beiden Parteien sprechen (d.h. ein Doppelgespräch) nimmt das Mikrophon auch ein nahes Sprachsignal s[k] auf. Wenn es kein adaptives Filter geben würde, würde das Signal e ~[k] = e[k] + s[k]
Unmittelbar dem fernen Sprecher zugeführt werden. Nebst dem erwünschten nahen Sprachsignal hört der ferne Sprecher auch Echos seines eigenen Sprachsignals. Für das gesamte Telekonferenzsystem führt dies zu einer nicht optimalen Kommunikation zwischen den zwei Sprechern.
Das adaptive Filter, das durch die Aktualisierungsmittel oder Korrelationsmittel 10 und die Konvolutionsmittel 12 gebildet bild, reduziert diese unerwünschten Echos durch Modellierung der echten Raumstoßantwort mit einem FIR Filter ("Finite Impulse Response"). Die Filterkoeffizienten oder Filtergewichtungen w[k] dieses FIR Filters werden in den Aktualisierungsmitteln 10 durch Korrelation des Restsignals r[k] mit dem Eingangssignal x[k] aktualisiert. Durch Konvolution des Eingangssignals x[k] mit den Filterkoeffizienten w[k] in den Konvolutionsmitteln 12 schätzt das adaptive Filter das unbekannte akustische Echosignal e[k], angegeben durch ê[k]. Diese Schätzung des Echos wird mit Hilfe eines Subtrahierers 18 von dem echten Echo subtrahiert. Dadurch wird der Echopegel reduziert, was zu einer verbesserten Kommunikation zwischen den Sprechern führt.
Für effiziente Implementierungen von adaptiven Filtern ist es bekannt, Blocksignalverarbeitung anzuwenden, und zwar in Kombination mit FFTen ("Fast Fourier Transforms") zum Durchführen einer schnellen Konvolution (Filterung), die auf eine rechnerisch effiziente Art und Weise eine Anpassung von Filterparametern in der Frequenzdomäne ermöglicht. Um dies zu tun wird ein Block mit Eingangsabtastwerten gesammelt und die adaptive Filterung wird in der Frequenzdomäne durchgeführt. Üblicherweise werden FFTen angewandt um die Frequenzdomänendaten aus den Zeitdomänendaten zu berechnen, obschon bemerkt wird, dass auch andere Transformationen (beispielsweise (I) DCT Transformationen) dazu angewandt werden können.
Eine elementweise Multiplikation zweier Frequenzdomänenvektoren entspricht einer Konvolution in der Zeitdomäne. Wenn die beiden Vektoren mit der FFT transformiert werden, ist diese Konvolution eine kreisförmige Konvolution. In der adaptiven Filterung sind lineare Konvolutionen statt kreisförmige Konvolutionen erforderlich um ei nen Eingangsdatenstrom unendlicher Länge mit einem Vektor endlicher Länge zu konvoluieren. Mit Hilfe des sog. OLS-Verfahrens ("Overlap-Save") kann unter Anwendung von FFT/IFFT eine lineare Konvolution durchgeführt werden. Es sei bemerkt, dass das OLA-Verfahren ("Overlap-Add") auch zur effizienten Konvolution eines Vektors unendlicher Länge mit einem Vektor endlicher Länge angewandt werden kann. Aber adaptive Filter, die OLS anwenden, sind meistens rechnerisch weniger komplex als adaptive Filter, die das OLA-Verfahren anwenden. Das Dokument US-A-4 658 426 beschreibt ein Filter, bei dem eine kreisförmige Konvolution angewandt wird.
Ein adaptives Filter umfasst einen linearen Korrelationsteil 10 und einen linearen Konvolutionsteil 12. Der Konvolutionsteil 12 ist erforderlich zur Filterung eines Eingangssignals mit den Filtergewichtungen, während der Korrelationsteil 10 eine Gradientenschätzung berechnet, erforderlich zum Aktualisieren dieser adaptiven Filtergewichtungen. Nach der Konvergenz haben die adaptiven Gewichtungen auf die optimale Lösung eingestellt und stellen die Raumstoßantwort dar. Der Korrelationsteil 10 und der Konvolutionsteil 12 können beide mit Hilfe des "Overlap-Save"-Verfahrens implementiert werden. Der Korrelationsteil 10 entspricht dem Konvolutionsteil 12 darin, dass in den beiden Teilen eine lineare Konvolution berechnet wird. Der Korrelationsteil 10 weicht darin von dem Konvolutionsteil 12 ab, dass in dem Korrelationsteil 10 in der Zeit ein einziger Eingangsblock gespiegelt werden muss. Diese Spiegelung in der Zeit kann in der Frequenzdomäne mit Hilfe eines komplexen verbundenen Operators 32 durchgeführt werden, wie in 2 dargestellt.
Ein Nachteil von (50% überlappenden) BFDAFn ist die Verzögerung von N Abtastwerten durch die Blockverarbeitung. Zunächst wird ein kompletter Block mit Eingangsabtastwerten gesammelt, bevor der Block verarbeitet werden kann. Dieses Problem wird in PBFDAFn gelöst, wo diese Blockgröße durch Aufteilung des adaptiven Filters reduziert wird. Ein PBFDAF kann als eine parallele Implementierung einer Anzahl BFDAF gesehen werden, die alle einen kleinen Teil der Stoßantwort modellieren. Das Konvolutionsergebnis wird dadurch erhalten, dass die Ergebnisse aller Konvolutionen addiert werden.
2 zeigt ein Blockschaltbild eines PBFDAFs. Abtastwerte des Eingangssignals x[k] werden zu Blöcken mit 50% Überlappung mit Hilfe eines Seriell-zu-Parallel-Wandlers 20 und zu dem 50% Überlappungsblock 22 gesammelt. Diese Blöcke mit Eingangsabtastwerten werden danach durch eine FFT 26 in eine Frequenzdomäne umgewan delt. In dem Block 42 werden auf der linken Seite eines Blocks von N Abtastwerten des Restsignals oder Steuersignals r[k] N Nullen angehängt. Der resultierende Block von 2N Zeitdomänenwerten wird danach durch einen andere FFT 26 in die Frequenzdomäne umgewandelt. Daraufhin wird die Leistung dieses Frequenzdomänensignals mit Hilfe einer elementweisen Multiplikation mit einem Normalisierungsfaktor in einem elementweisen Multiplizierer 40 normalisiert.
Jede Aufteilung umfasst einen komplexen verbundenen Operator 32, einen Aktualisierungsblock 34 und einen elementweisen Multiplizierer 36. Außerdem umfassen alle Aufteilungen, ausgenommen die meist linke Aufteilung, ein Blockverzögerungselement 30. Die Aktualisierungsmittel oder Korrelationsmittel 10 umfassen den komplexen verbundenen Operator 32 und den Aktualisierungsblock 34. Die Konvolutionsmittel 12 umfassen den elementweisen Multiplizierer 36. Der Ausgang des komplexen verbundenen Operators 32 ist das Signal, das für das Eingangssignal repräsentativ ist. Der Ausgang des elementweisen Multiplizierers 36 ist das Signal, das für das Steuersignal repräsentativ ist. Der Aktualisierungsblock 34 aktualisiert und liefert die Filterkoeffizienten auf Basis des Signals, das für das Eingangssignal repräsentativ ist, und des Signals, das für das Steuersignal repräsentativ ist. Danach werden die aktualisierten Filterkoeffizienten mit Blöcken von Abtastwerten des Eingangssignals mit Hilfe des elementweisen Multiplizierers 36 zusammengerollt. Die Ausgangssignale der elementweisen Multiplizierer 36 aller Aufteilungen, d.h. die Ergebnisse aller teilweisen Konvolutionen, werden in einem Addierer 38 zusammen addiert um das gesamte Konvolutionsergebnis zu bilden. Dieses gesamte Konvolutionsergebnis wird danach mit Hilfe einer FFT 28 in eine Zeitdomäne transformiert. Zum Schluss werden die meist linken N Abtastwerte des Blocks von 2 N Zeitdomänenabtastwerten des gesamten Konvolutionsergebnisses gelöscht, um das geschätzte Echosignal ê[k] zu bilden. Dieses geschätzte Echosignal wird von dem Signal subtrahiert, das mit Hilfe des Subtrahierers 18 in dem nahe liegenden Ende aufgenommen worden ist. Das Ergebnis dieser Subtrahierung ist das Restsignal r[k].
3 zeigt ein Blockschaltbild einer Ausführungsform des Aktualisierungsblocks 34. In dieser Ausführungsform werden die adaptiven Gewichtungen in der Zeitdomäne gespeichert. Es sei bemerkt, dass der Index i die Aufteilungszahl angibt. Weiterhin wird die nachfolgende Variable W 2N / i wie folgt definiert:
Das Signal, das für das Eingangssignal repräsentativ ist und das Signal, das für das Steuersignal repräsentativ ist, werden mit Hilfe des elementweisen Multiplizierers 50 elementweise miteinander multipliziert. Diese elementweise Multiplikation in der Frequenzdomäne bildet eine kreisförmige Konvolution in der Zeitdomäne. Das Ergebnis dieser Konvolution umfasst kreisförmige Umwickelartefakte, die mit Hilfe eines rechteckigen zeitdomänenbeschränkten Fensters entfernt werden, das durch IFFT 52, das Elementdispositionsfenster 54, den Nullanhänger 60 und die FFT 62 gebildet wird. Zunächst wird das Konvolutionsergebnis durch die IFFT 52 in die Zeitdomäne transformiert. Danach Löscht das Fenster 54 N Punkte des Konvolutionsergebnisses. Dies ist notwendig um die kreisförmigen Umwickelartefakte aus dem "Overlap-Save"-Verfahren zu entfernen. Die restlichen N Abtastwerte werden verwendet zum Aktualisieren der adaptiven Gewichtungen mit dem Addierer 56 und dem Verzögerungselement 58. Nach dieser Aktualisierung werden N Nullen vermehrt. Dies ist notwendig für die effiziente Konvolution der adaptiven Gewichtungen mit dem Eingangssignal, mit Hilfe des "Overlap-Save"-Verfahrens. Zum Schluss wird das Ergebnis zu der Frequenzdomäne zurück transformiert.
Die zwei Spiegelungsoperators J^N können dadurch eliminiert werden, dass der Vektor w 2Ni [kN] in Zeitumkehrreihenfolge gespeichert wird. Weiterhin können die zwei Zeitdomänenfenster, die FFT und die IFFT in einem Zeitdomänen-Gradientenbeschränkten Operator kombiniert werden. Als Folge des Gradientenbeschränkten Operators oder beschränkten Operators sollen die adaptiven Koeffizienten in der Frequenzdomäne statt in der Zeitdomäne gespeichert und aktualisiert werden. Diese Frequenzdomänen-Koeffizienten werden durch w 2N / i bezeichnet. Die Trennung des beschränkten Operators und der adaptiven Koeffizienten kann durch die nachfolgende Deduktion illustriert werden:
wobei diag{G2N×2N} = g 2N der rechteckige beschränkte Fenstervektor ist, der in den ersten N Elementen Einsen und in den letzten N Elementen Nullen enthält. Hier wird das beschränkte Fenster als das rechteckige beschränkte Fenster bezeichnet. Die beschränkten Mittel umfassen dieses rechteckige beschränkte Fenster. 4 zeigt die Frequenzdomäne Koeffizientenaktualisierung zusammen mit dem rechteckigen beschränkten Fenster.
Es sei bemerkt, dass es Gründe gibt, um die adaptiven Gewichtungen in der Frequenzdomäne zu aktualisieren und zu speichern, trotz der Tatsache, dass die Frequenzdomänengewichtungen im Vergleich zu den Zeitdomänengewichtungen mehr Speicherelemente brauchen. Der wichtigste Grund ist dabei die Möglichkeit, auf die Gradientenbeschränkung verzichten zu können, und zwar zum Reduzieren der rechnerischen Komplexität.
Meistens wird die rechteckige Beschränkung vor die Aktualisierung gesetzt, aber es ist empfehlenswert diese Beschränkung hinter die Aktualisierung zu setzen, wie in 5 dargestellt. Berechnung der rechteckigen Beschränkung mit unendlicher Präzision liefert Ergebnisse, die für die beiden Situationen dieselben sind (4 und 5). Wenn aber die Berechnung der Gewichtungsaktualisierung in 4 mit endlicher Präzision erfolgt (beispielsweise Festpunktarithmetik), werden numerische Rundungsfehler in der Gewichtungsaktualisierung akkumuliert. Ggf. führt dies nach vielen Wiederholungen der Gewichtungsaktualisierung zu großen Fehlern in den letzten N Punkten der Koeffizienten. Korrektur dieser akkumulierten Fehler wird die rechte Hälfte der Beschränkung vermieden. Wenn die Beschränkung hinter die Gewichtungsaktualisierung gesetzt wird, wie in 5 dargestellt, enthält das Ergebnis nach Berechnung der Beschränkung auch numerische Rundungsfehler in Fällen einer endlichen Präzision. Da aber der Beschränkungsvorgang an den wirklichen Koeffizienten durchgeführt wird, gibt es keine Akkumulation dieser Fehler, was zu Langzeitproblemen führen könnte. Folglich werden rechteckige Beschränkungsvorgänge vorzugsweise hinter die Gewichtungsaktualisierung gesetzt.
6 zeigt ein Blockschaltbild einer Ausführungsform des Aktualisierungsblocks 34, was die Wirkungsweise des PBFDAFs illustriert, was in der oben genannten Veröffentlichung beschrieben worden ist. Die Verwendung des rechteckigen Beschränkungsfensters 82 ist rechnerisch relativ komplex. Das Beschränken des Koeffizientenvektors einer bestimmten Aufteilung kann diese Komplexität nur einmal verringern. Dazu umfasst der Aktualisierungsblock 34 zwei Schalter 80 und 84. Die Wirkungsweise dieser Schalter 80 und 84 kann durch die nachfolgende Funktion beschrieben werden:
In dieser Formel gibt der Parameter K die Anzahl Aufteilungen an und der Parameter P ist die alternative beschränkende Periode in der Anzahl Blockwiederholungen des Algorithmus. Das rechteckige Beschränkungsfenster wird nur dann berechnet, wenn die Schalter 80 und 84 sich beide in der 1-Position befinden. Wenn die Schalter 80 und 84 beide in der 0-Position sind, werden die Konvolutionsergebnisse überhaupt nicht beschränkt.
Es ist nun u. a. eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein PBFDAF mit einem verbesserten Konvergenzverhalten zu schaffen. Diese Aufgabe wird in dem PBFDAF nach der vorliegenden Erfindung erreicht, das das Kennzeichen aufweist, dass die Aktualisierungsmittel dazu vorgesehen sind, die Filterkoeffizienten zu aktualisieren, und zwar in Abhängigkeit von wenigstens eines Teils der kreisförmigen Umwicklungsartefakte benachbarter Aktualisierungsmittel. Versuche haben gezeigt, dass das PBFDAF, wie in dem oben genannten Artikel beschrieben, Sprünge in der Konvergenzkurve aufweist, und zwar zu Zeitpunkten, wo die rechteckige Beschränkung 82 angewandt wird: zu diesen Zeitpunkten ist die NMSE plötzlich schlechter als vorher. Da die Degradation in der NMSE genau hinter dem Zeitpunkt auftritt, wo die rechteckige Beschränkung angewandt wird, ist die Entfernung der kreisförmigen Fehler für dieses Phänomen verantwortlich. Offenbar tragen die akkumulierten kreisförmigen Fehler in den adaptiven Gewichtungen einigermaßen zu dem Modell der Raumstoßantwort bei und Entfernung dieser Fehler mit Hilfe recht eckiger Beschränkung führt ein einer einstweiligen Degradation der NMSE in der nächsten Blockwiederholung. Der vorliegenden Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass wenigstens ein Teil der akkumulierten kreisförmigen Umwicklungsartefakte in einer Aufteilung I nützliche Konvolutionsergebnisse aufweisen, die von den Aktualisierungsmitteln benachbarter Aufteilungen i – 1 und i + 1 zum Aktualisieren der Filterkoeffizienten verwendet werden können. Auf diese Art und Weise sind die berechneten Filterkoeffizienten genauer und das Filter hat ein besseres Konvergenzverhalten, d.h. es konvergiert schneller zu einem stabilen Zustand.
Eine Ausführungsform des PBFDAFs nach der vorliegenden Erfindung weist das Kennzeichen auf, dass die Aktualisierungsmittel dazu vorgesehen sind, die Filterkoeffizienten in Abhängigkeit von wenigstens einem Teil der kreisförmigen Umwickelartefakte nur dann zu aktualisieren, wenn die Filterkoeffizienten eingeschränkt sind.
Durch diese Maßnahme wird der Vorgang der Aktualisierung der Filterkoeffizienten in Abhängigkeit von wenigstens einem Teil der kreisförmigen Umwickelartefakte nur dann durchgeführt, wenn er nützlich ist; d.h. zu den Zeitpunkten, wo es Sprünge in der Konvergenzkurve gibt, d.h. zu den Zeitpunkten, wo die Beschränkungsmittel eine Beschränkung der Filterkoeffizienten durchführen.
Eine Ausführungsform des PBFDAFs nach der vorliegenden Erfindung weist das Kennzeichen auf, dass die Aktualisierungsmittel Selektionsmittel aufweisen zum Selektieren wenigstens eines Teils der kreisförmigen Umwickelartefakte. Die Selektionsmittel ermöglichen eine Selektion der nützlichen Konvolutionsergebnisse zur Verwendung durch benachbarte Aktualisierungsmittel.
Eine Ausführungsform des PBFDAFs nach der vorliegenden Erfindung weist das Kennzeichen auf, dass die Selektionsmittel dazu vorgesehen sind, diejenigen kreisförmigen Umwickelartefakte zu selektieren, die wenigstens einem Teil des Ergebnisses einer linearen Konvolution desjenigen Signals entsprechen, das für das Eingangssignal repräsentativ ist, und desjenigen Signals, das für das Steuersignal repräsentativ ist. Durch diese Maßnahme werden die nützlichen Konvolutionsergebnisse, d.h. diejenigen Ergebnisse, die im Wesentlichen den Ergebnissen der linearen Konvolution des Signals entsprechen, das für das Eingangssignal repräsentativ ist und des Signals, das für das Steuersignal repräsentativ ist, selekt5iert und können durch benachbarte Aktualisierungsmittel zum Aktualisieren der Filterkoeffizienten verwendet werden.
Eine Ausführungsform des PBFDAFs nach der vorliegenden Erfindung weist das Kennzeichen auf, dass die Selektionsmittel eine Annäherung eines rechteckigen Beschränkungsfensters aufweisen. Die Annäherung des rechteckigen Beschränkungsfensters, beispielsweise eines sinusförmigen Beschränkungsfensters, ermöglicht es, einen großen Teil der kreisförmigen Umwickelartefakte auf eine rechnerisch effiziente Weise zu selektieren.
Eine Ausführungsform des PBFDAFs nach der vorliegenden Erfindung weist das Kennzeichen auf, dass die Selektionsmittel weiterhin ein "raised cosine" Fenster und/oder ein raised inverse cosine Fenster aufweisen zum Selektieren wenigstens eines Teils der kreisförmigen Umwickelartefakte. Das raised cosine Fenster und das raised inverse cosine Fenster sind rechnerisch effiziente Ersatzteile für rechteckige Fenster und können als Teil der Selektionsmittel zum Selektieren kreisförmiger Umwickelartefakte verwendet werden.
Eine Ausführungsform des PBFDAFs nach der vorliegenden Erfindung weist das Kennzeichen auf, dass Zeitdomänenwerte der Annäherung gröber sind als oder gleich Null, und dass die Annäherung in der Zeitdomäne wesentlich höhere Neigungen hat in der Nähe der Stellen, die den Stellen der Übergänge in einem rechteckigen Beschränkungsfenster entsprechen. Negative Werte in dem Zeitdomänenfenster sollen vermieden werden um Divergenz der adaptiven Gewichtungen zu vermeiden. Der Grund der Divergenz im Falle negativer Werte in dem Beschränkungsfenster kann auf intuitive Weise erläutert werden. Wegen der negativen Werte erzeugt der Korrelationsteil Ergebnisse, die mit dem Restsignal negativ korreliert sind. Folglich werden die adaptiven Gewichtungen in der falschen Richtung aktualisiert. Je nachdem die adaptiven Gewichtungen weniger genau werden, gibt es mehr negative Korrelation und Verschlechterung der Gewichtungen in jeder nächsten Blockwiederholung.
Mittels der hohen Neigungen in der Nähe der Stellen der Übergänge wird ein relativ großer Betrag an kreisförmigen Ergebnissen, die zu einem Nicht-Nullwert konvergieren durch die selektionsmittel eliminiert. Wenn beispielsweise eine 50%ige Überlappung angewandt wird, sollen die hohen Neigungen bei 9 und N liegen, wobei N die Blockgröße des Filters ist und wobei 2N die FFT-Größe ist. Wenn eine Überlappung von 75% angewandt wird, sollen die hohen Neigungen bei 0 und 3N liegen, wobei N die Blockgröße des Filters ist und wobei 4N die FFT-Größe ist.
Eine Ausführungsform des PBFDAFs nach der vorliegenden Erfindung weist das Kennzeichen auf, dass Frequenzdomänenwerte der Annäherung je einen Realwert und untereinander konjugiert imaginäre Werte enthalten, wobei wenigstens ein teil der imaginären Werte eine Reihe mit Zahlen bilden, wobei die Zahlen durch Multiplikation von einander erhalten werden können. Durch diese Maßnahme kann wenigstens ein Teil der Frequenzdomänenwerte der Annäherung auf einfache Art und Weise berechnet werden, d.h. vorwiegend durch Multiplikation anderer Frequenzdomänenwerte mit einem Multiplikationsfaktor, was zu einem PBFDAF mit einer relativ geringen rechnerischen Komplexität führt.
Eine Ausführungsform des PBFDAFs nach der vorliegenden Erfindung weist das Kennzeichen auf, dass die Frequenzdomänenwerte der Annäherung wie folgt definiert werden:
wobei i eine Indexzahl ist, wobei m ein Multiplikationsfaktor ist, wobei a ein Mittelwert ist. Wegen der Beziehung zwischen zwei aufeinander folgenden Frequenzanteilen in diesem Beschränkungsfenster kann die Frequenzdomänen-Kreiskonvolution dieses Fensters mit einem komplex bewerteten hermitischen Signal verschiedenartig berechnet werden.
Die oben genannte Aufgabe und die genannten Merkmale der vorliegenden Erfindung dürften aus der nachfolgenden Beschreibung bevorzugter Ausführungsformen anhand der Zeichnung einleuchten, Es zeigen:
1 ein Blockschaltbild einer Ausführungsform des akustischen Echokompensators,
2 ein Blockschaltbild einer Ausführungsform eines PBFDAFs mit einem Aktualisierungsblock 34,
3 bis 7 einige Blockschaltbilder von Ausführungsformen des Aktualisierungsblocks 34,
8 bis 13 Darstellungen, mit deren Hilfe die Kompensation von kreisförmigen Umwickelartefakten in dem PBFDAF nach der vorliegenden Erfindung dargestellt wird,
14 ein Blockschaltbild einer Ausführungsform eines Erzeugungsmittels zum Erzeugen von Vorwärts- und Rückwärtskompensationssignalen,
15 einige Signaldiagramme, mit deren Hilfe die Wirkungsweise der Erzeugungsmittel, wie diese in 14 dargestellt ist, erläutert wird,
16 ein Blockschaltbild einer anderen Ausführungsform eines Erzeugungsmittels zum Erzeugen von Vorwärts- und Rückwärtskompensationssignalen,
17 einige Signaldiagramme, mit deren Hilfe die Wirkungsweise der Erzeugungsmittel, wie in 16 dargestellt, erläutert wird,
18 und 19 einige Signalgraphiken, welche die Wirkungsweise der Erzeugungsmittel illustrieren,
20 ein Blockschaltbild einer Ausführungsform des PBFDAFs nach der vorliegenden Erfindung,
21 ein Blockschaltbild einer Ausführungsform des Aktualisierungsblocks 34 zur Verwendung in dem PBFDAF nach 20,
22 ein Blockschaltbild einer weiteren Ausführungsform eines Erzeugungsmittels zum Erzeugen von Vorwärts- und Rückwärtskompensationssignalen,
23 ein Blockschaltbild einer Ausführungsform eines Erzeugungsmittels zum Erzeugen eines Rückwärts-Kompensationssignals.
In den Figuren sind entsprechende Elemente durch dieselben Bezugszeichen angegeben.
In den Figuren und in dieser Beschreibung werden Majuskel verwendet um Frequenzdomänenvariablen anzugeben und Minuskel um Zeitdomänenvariablen anzugeben. Es wird ein fetter Schriftsatz verwendet um Matrizen anzugeben, während Vektoren durch unterstrichene Schriftzeichen angegeben werden. Weiterhin werden die hochgestellten t, * und h verwendet um die Transponierte, die komplexe Konjugierte bzw. die komplexe konjugierte Transponierte (hermitisch) anzugeben. O^N und I^N stellen eine Null und Identitätsmatrix dar, wobei die Hochgestellten die Dimension der Matrix angeben. Im Allgemeinen geben die Hochgestellten die Dimension an und die Tiefgestellten geben die Elementnummer des Vektors oder der Matrix an. Da die meisten Vektoren und Matrizes, die hier verwendet werden, eine Dimension 2N × 1 und 2N × 2N haben, gibt ein Vektor oder eine Matrix mit verzichtetem Exponenten einen Vektor mit der Länge 2N an oder eine Matrix mit der Abmessung 2N × 2N. Die Indizes zwischen Rechteckklammern (beispiels weise x[k]), geben einen Zeitindex an. Diag{·} bezeichnet den Operator, der einen 2N × 1 Vektor in eine 2N × 2N Matrix transformiert, mit den Vektorkoordinaten als diagonale Elemente, während andere Elemente Null sind. Die mathematische Erwartung wird bezeichnet durch: ε{·}.
Eine kreisförmige Verschiebung der Daten um L Positionen in einen 2N dimensionalen Vektor wird durch die nachfolgende Matrix durchgeführt:
wobei die Null-Matrizen O geeignete Abmessungen haben. Es sei bemerkt, dass D2N0 = I2N.
Die Daten eines 2N dimensionalen Vektors können mit der 2N × 2N gespiegelten Matrix J^2N gespiegelt werden, was wie folgt definiert wird:
Eine umgekehrte Verschiebung um L Positionen in der entgegen gesetzten Richtung zu D2NL
Wird durch die folgende Matrix durchgeführt
Es sei bemerkt, dass nebst mathematischen Beschreibungen auch Figuren auf Basis von Signalverarbeitungsblöcken verwendet werden. Die Erläuterung dieser Blöcke ist an die Beschreibung angehängt. Es ist ebenfalls eine Übersicht der verwendeten Symbole gegeben. Es sei bemerkt, dass obschon in dieser Beschreibung nur eine 50%ige Überlappung oder eine halbe Überlappung (HOL) von Blockdaten verwendet wird, die vorliegende Erfindung sich nicht auf diese spezifische Implementierung der Überlappung beschränkt. Die vorliegende Erfindung kann auch mit anderen Überlappungsprozentsätzen angewandt werden.
Der NMSE ("Normalized Mean Square Error") in dB ist ein Leistungsmaß von adaptiven Filtern und wird wie folgt definiert:
wobei N die Länge des Blocks ist, der die Rest-Abtastwerte enthält, für die wir den NMSE[k] berechnen. Der Dauerzustand-NMSE ist der Wert des NMSEs nach Konvergenz des adaptiven Filters, und ist ein maß des Restechos. Je niedriger der Dauerzustand-NMSE, umso besser ist die Leistung des adaptiven Filters.
Der CTC, der ein anderes Leistungsmaß von adaptiven Filtern ist, ist definiert als die Neigung der NMSE-Kurve, während des Übergangs des Algorithmus. Dabei wird vorausgesetzt, dass der Anfangsteil der Lernkurve linear ist. Der CTC wird in dB/ms definiert.
Ein IFFT- und FFT-Vorgang und eine elementweise Multiplikation sind erforderlich um die Beschränkung zu berechnen, um die Hälfte der Koeffizienten in der Zeitdomäne für ungültig zu erklären. Dies erfordert O(N log N) Vorgänge, wobei 2N die Länge des FFT/IFFTs ist. Diese Beschränkung kann auch durch Berechnung einer Kreiskonvolution Unmittelbar in der Frequenzdomäne durchgeführt werden. Die eindeutige Berechnung der Kreiskonvolution erfordert O(N²) Vorgänge. Die Frequenzdomänenkoeffizienten (G ^2N)_i für die Kreiskonvolution mit der rechteckigen Beschränkung sind:
Wenn eine Annäherung erster Ordnung angewandt wird, werden nur der echte Koeffizient und die zwei ersten zueinander komplexen Konjugierten verwendet. Dies führt zu einem sinusförmigen beschränkten Fenster, das in der Frequenzdomäne mit viel weniger rechnerischer Komplexität berechnet werden kann als mit Hilfe einer FFT/IFFT.
Selbstverständlich können auch andere Annäherungen niedriger Ordnung des rechteckigen Beschränkungsfensters angewandt werden.
Beschränkungsfenster mit einer anderen als einer 50% Überlappung (Halbüberlappung) enthalten Frequenzanteile, die echte und komplexe Werte haben. Folglich braucht eine derartige Berechnung zusätzliche rechnerische Komplexität im vergleich zu den 50% Überlappungsfenstern. Wie oben bereits erwähnt, werden in den meisten praktischen Fällen Beschränkungsfenster mit Halbüberlappung verwendet.
Die Rechteckbeschränkungen sollen hinter die Aktualisierung gestellt werden. Dies ist aber für die Beschränkungsannäherungen anders. Wenn die Annäherungen hinter die Aktualisierung gestellt wären, würden die zeitdomäne-adaptiven Gewichtungen konstant mit den Gewichtungen des Annäherungsfensters multipliziert werden. Da die meisten der Gewichtungen in dem Annäherungsfenster im Allgemeinen nicht gleich Eins sind, würde dies zu Einstellungen der Gewichtungen in jeder Blockwiederholung führen und das adaptive Filter würde sich nicht annähern. Folglich werden alle Beschränkungsannäherungen am besten vor der Aktualisierung angewandt, beispielsweise vor dem Addierer 56.
Negative Werte in dem Zeitdomänenfenster sollen vermieden werden, damit Divergenz der adaptiven Gewichtungen vermieden werden. Der Grund der Divergenz im Falle von negativen Werten in dem Beschränkungsfenster kann auf intuitive Weise erläutert werden. Wegen der negativen Werte erzeugt der Korrelationsteil Ergebnisse, die mit dem Restsignal negativ korreliert sind. Folglich werden die adaptiven Werte in der falschen Richtung aktualisiert. Je nachdem die adaptiven Gewichtungen weniger genau werden, gibt es mehr negative Korrelation und Verschlechterung der Gewichtungen in jeder nächsten Blockwiderholung.
Da die Frequenzdomänenkoeffizienten der Gleichung 3.8 zu Zeitdomänenkoeffizienten führen, die negativ sein können, sollen wir die Frequenzkoeffizienten skalieren. Die Verwendung von mehr Frequenzanteilen in der Beschränkungsannäherung führt zu einer besseren Leistung, aber vergrößert die rechnerische Komplexität. Um eine optimale Leistung mit einer geringen rechnerischen Komplexität zu erzielen, wird ermittelt, welche Eigenschaften der Beschränkung wichtig sind. Dazu machen wir ein Experiment mit den zwei Beschränkungsfenstern.
Das Beschränkungsfenster 1 umfasst die wirklichen und ersten 3 zueinander komplexen verbundenen Komponenten nach der Formel 3.8. Eine Skalierung um einen Faktor 5/6 wird angewandt um negative Werte in dem Fenster zu vermeiden. Das zweite Fenster enthält denselben Gradienten in der Neigung im Vergleich zu dem ersten Fenstertyp, ist aber genauer (in Bezug auf das rechteckige Beschränkungsfenster) zwischen den Neigungen. Der Schrittgrößenparameter 2a ist auf einen Wert von 0,5/K gesetzt. Die beiden Beschränkungsannäherungsfenster führen zu einem weniger genauen Dauerzustands-NMSE im Vergleich zu dem völlig beschränkten Fall. Die Differenz zwischen den zwei Annäherungsfenstern weicht aber nicht viel ab. Offenbar sind die Werte zwischen den Neigungen von geringer Bedeutung für das Konvergenzverhalten. Dies kann erläutert werden durch die Tatsache, dass die Zeitdomäne-adaptive Gewichtungen zwischen den Neigungen mit beliebigen (gestörten) Werten aktualisiert werden. Folglich konvergieren die Gewichtungen nicht und sind im Schnitt Null. Dies ist nicht der Fall für die Kreisartefakte, die näher bei der Neigung liegen. Die adaptiven Gewichtungen, die nahe bei diesen Neigungen liegen, nähern sich an einen Nicht-Nullwert an und führen Fehler in den Konvolutionsteil des PBFDAF-Algorithmus ein, je nachdem die Nachbaraufteilungen gekoppelt sind. Um die Kreisergebnisse, die sich an einen Nullwert annähern, möglichst zu eliminieren, sollen an den zwei Stellen, wo es in dem rechteckigen Beschränkungsfenster Übergänge gibt, hohe Neigungen geschaffen werden.
Da hohe Neigungen zum Erhalten eines guten Konvergenzverhaltens wichtig sind, sollen möglichst viele Frequenzanteile verwendet werden. Wenn ein regelmäßiger Kreiskonvolutionsalgorithmus verwendet wird, führt das Einverleiben von mehr Frequenzanteilen zu einer linearen Steigerung der rechnerischen Komplexität. Deswegen soll ein regelmäßiger Kreiskonvolutionsalgorithmus nicht verwendet werden.
Ein effizientes Verfahren zum Zusammenrollen eines Signals mit einer Annäherung der rechteckigen Beschränkung ist, dass vorausgesetzt wird, dass die ungeraden Frequenzanteile in der Gleichung 3.8 mit den benachbarten ungeraden Anteilen um einen Multiplikationsfaktor relatiert sind. Da dieses Fenster auch Frequenzanteile höherer Ordnung enthält, ist die Neigung dieser Beschränkungsannäherung sehr schroff. Folglich wird dieses Fenster als Hochneigungsbeschränkungsfenster bezeichnet. Das Hochneigungsbeschränkungsfenster G ^2N in der Frequenzdomäne für 50% Überlappungsaufteilungen wird wie folgt definiert:
Wegen der Beziehung zwischen zwei aufeinander folgenden Frequenzanteilen des oben definierten Beschränkungsfensters kann die Frequenzdomäne-Kreiskonvolution dieses Fensters mit einem komplex bewerteten Hermitischen Signal sehr effizient berechnet werden.
Versuche haben gezeigt, dass gute Ergebnisse erzielt werden können, wenn das Beschränkungsfenster g^2N in der Zeitdomäne die nachfolgenden Bedingungen erfüllt:

1. (g^2N)_j ≥ 0, ∀i,
2. Hochneigung bei i = 0 und i = N.

Aus den Versuchen folgt, dass ein steiler Übergang bei i = 0 und i = N (d.h. Hochneigung) wichtiger ist als die ungültig Erklärung in dem Bereich N ≤ i < 2N. Durch die Wahl von m = 2.166 und a = 0,57 qualifiziert das Hochneigungs-Beschränkungsfenster g2N = F–1·G 2N die erste oben stehende Bedingung, während Maximierung der Hergeleitetem der Neigung in der Mitte, wie in der Bedingung 2 vorgeschlagen. Dieser optimale Wert von m wird experimentell gefunden. Mit dem Wert a kann das Gebiet zwischen dem Nullpegel und dem Hochneigungsfenster eingestellt werden. Für a = 0,57 wird die mittlere Amplitude in dem Bereich 0 ≤ i < N auf 1 normalisiert.
Zum Herleiten eines effizienten Algorithmus zum Zusammenrollen des Hochneigungsfensters mit dem komplex bewerteten Hermitischen Eingangssignal, starten wir mit der Definition der Kreiskonvolution:
Da die Kreiskonvolution ein linearer Vorgang ist, können wir das Superpositionstheorem anwenden und die Kreiskonvolution mit G ^2N in drei Teile aufteilen:
wobei:
Da es zwischen der Formel 4,5 und 4,6 eine direkte Beziehung gibt, brauchen wir nur eine dieser Kreiskonvolutionen in dem Algorithmus zu berechnen. Diese Beziehung zwischen den zwei Formeln wird in dem nachfolgenden Lemma ausgedrückt: Lemma 4.2.1 Wenn (G 2N2 )k = (G 2N1 )*2N-k und (X 2N)k = (X 2N)*2N-k (d.h. X 2N Hermitisch), dann (X 2N # G 2N2 )k = (X 2N # G 2N1 )*2N-k . (4.7)
Folglich betrachten wir in der nächsten Herleitung des Algorithmus nur die Kreiskonvolution der Formel 4.5. Weil jedes nächste Konvolutionselement (G 2N1 )k+2
Als eine Funktion des wirklichen Konvolutionselementes (G 2N1 )k ausgedrückt werden kann, kann ein sehr effizienter Konvolutionsalgorithmus hergeleitet werden. Der Wiederholungsausdruck wird in dem nachfolgenden Lemma ausgedrückt:
Auf gleiche Weise wie in der oben stehenden Ableitung können wir einen Ausdruck zur Berechnung eines Konvolutionselementes (G 2N2 )k-2 als eine Funktion des Konvolutionselementes (G 2N2 )k herleiten.
Dies führt zu dem nachfolgenden Ausdruck:
Es sei bemerkt, dass die oben stehenden zwei Ausdrücke numerisch stabile Wiederholungen sind, und zwar wegen der Multiplikation mit dem Faktor m^–1. Man kann auch einen Ausdruck herleiten, wobei in jeder Wiederholung eine Multiplikation mit dem Faktor m durchgeführt wird; aber ein derartiger Ausdruck führt zu weniger genauen Ergebnissen.
Um eine Konvolution mit der Hochneigungsbeschränkung in der Frequenzdomäne zu berechnen, sollen wir im Grunde die nachfolgenden Subberechnungen durchführen:

1. Berechnung von
(d.h. Skalierungsvorgang)
2. Anfangsberechnung von
3. Wiederholungsberechnung der Konvolution mit Hilfe des Lemmas 4.2.2.
4. Berechnung von
aus den oben stehenden Berechnungen.

Die Konvolution mit dem Mittelwert a kann durch Skalierung des Eingangssignals X ^2N mit dem Faktor a berechnet werden. Es sei bemerkt, dass wenn mehr als nur eine Kreiskonvolution mit Hochneigungsbeschränkungsfenster durchgeführt wird, (wie dies in dem PBFDAF Algorithmus der Fall ist), kann diese Konvolution mit dem Mittelwert (2N)–1·(G 2N)0 auf Kosten nur einer einzigen Multiplikation durchgeführt werden.
Die Berechnung von
ist für die erste Wiederholung der iterativen Berechnung der Kreiskonvolution erforderlich, eine für die ungeraden Punkte und eine für die geraden Punkte. Da die Summe der ersten wenigen gegenseitig komplexen verbundenen Frequenzanteile der Gleichung 3.8 nahezu gleichwertig mit der gesamten Summe aller gegenseitig komplexen verbundenen Frequenzanteile ist, gibt es keine Notwendigkeit um
und
auf Basis aller Koeffizienten von
G 2N / 1 zu berechnen.
Deswegen führen wir die Anfangsberechnung auf Basis der nachfolgenden Berechnung durch:
In der Berechung von
brauchen nur 1 oder 2 Koeffizienten von G 2N1 betrachtet zu werden (d.h. Q = 1,3) um genaue Ergebnisse zu erzielen.
Der Faktor
in dem Lemma 4.2.2 kann durch die Eingangsdaten X ^2N vorher berechnet werden. Da die Multiplikation mit a anderswo durchgeführt werden kann, wie in 4.2.2 beschrieben, ist der Vorberechnungsfaktor
Für einen großen Wert von N ist die Vorberechnung etwa m/2. m = 2.166 führt zu einer Vorberechnung von 1.083. Wir können diesen Wert um 1.0 annähern, was zu einer reduzierten Komplexität von 2N Multiplikationen führt, ohne dass dadurch die folgende Bedingung verletzt wird:
Die Komplexität der Wiederholungsschritte kann noch weiter reduziert werden, da eine Multiplikation mit zwei durch einen Schiebevorgang durchgeführt werden kann, Wenn eine Vorberechnung von 1.0 und m = 2 durchgeführt wird, fällt das Beschrän kungsfenster einigermaßen unter Null, wodurch auf diese Weise die Bedingung (g ^2N)_i ≥ 0 für 0 ≤ i < 2N verletzt wird.
Da negative Werte in der Beschränkung vermieden werden sollen, empfiehlt es sich, m = 2 zu verwenden. Wenn wir die iterativen Berechnungen mit der Vormultiplikation von 1.0 durchführen, wird eine einzige Wiederholung in dem Konvolutionsalgorithmus auf Kosten zweier Additionen und einer Multiplikation durchgeführt.
Wegen der Beziehung zwischen G 2N1 und G 2N2 nach dem Lemma 4.2.1, braucht nur die Konvolution mit G ₁ berechnet zu werden. Auch die Hälfte der Ausgangspunkte von
sollen berechnet werden, da die Frequenzdomänenvektoren Hermitisch sind.
7 zeigt eine Ausführungsform des Aktualisierungsblocks 34, in dem eine Annäherung eines rechteckigen Beschränkungsfensters 92, beispielsweise des Hochneigungsbeschränkungsfensters, in Kombination mit dem rechteckigen Beschränkungsfenster oder Beschränkungsmittels 82 angewandt wird. Die Selektionsmittel umfassen in dieser Ausführungsform die Annäherung eines rechteckigen Beschränkungsfensters 92. Die Schalter 80 und 84 steuern die Wirkung des Aktualisierungsblocks 34. Wenn die beiden Schalter 80 und 84 sich in der 1-Position befinden, wird das genaue rechteckige Beschränkungsfenster 82 verwendet zum Eliminieren aller akkumulierten Kreisumwickelartefakte. Diese genaue rechteckige Beschränkung hat eine relativ hohe rechnerische Komplexität und wird nur einmal durchgeführt. Wenn die beiden Schalter 80 und 84 sich in der 0-Positiuon befinden, wird die Annäherung des rechteckigen Beschränkungsfensters 92 angewandt, um einen großen Teil der Kreisumwickelartefakte auf eine rechnerisch effiziente Art und Weise anzuwenden. Auf diese Weise wird vermieden, dass eine zu große Akkumulation der Kreisumwickelartefakte statt findet, was zu einem relativ schlechten Konvergenzverhalten führen würde.
Versuche haben gezeigt, dass das PBFDAF, wie in der oben genannten Veröffentlich beschrieben, Sprünge in der Konvergenzkurve zu den Zeitpunkten zeigt, wenn die rechteckige Beschränkung 82 angewandt wird: zu diesen Zeitpunkten wird der NMSE plötzlich schlechter als vorher. Da die Verschlechterung in dem NMSE genau nach dem Zeitpunkt auftritt, wo die rechteckige Beschränkung angewandt wird, ist die Entfernung der Kreisfehler für dieses Phänomen verantwortlich. Offenbar tragen die akkumulierten Kreisfehler in den adaptiven Gewichtungen irgendwie zu dem Modell der Raumstoßantwort bei, und werden diese Kreisfehler mit Hilfe rechteckiger Beschränkungsergebnisse in der vorübergehenden Verschlechterung des NMSEs in der nächsten Blockwiederholung entfernt.
Wir starten mit einer Analyse, wobei wir zeigen, dass es nützlich ist einige der Umwickelartefakte zu kompensieren. Diese Analyse erfolgt mit Hilfe einer graphischen Konstruktion des Konvolutionsteils in dem adaptiven Filter. Nach dieser Analyse zeigen wir, wie die Kompensationssignale konstruiert werden können.
Wirt können die vorübergehende Verschlechterung in der Konvergenzkurve des bekannten PBFDAFs durch Kompensation der entfernten Kreisfehler in den anderen Aufteilungen nachdem eine rechteckige Beschränkung angewandt worden ist. Dadurch ist der Ausgang der aufgeteilten Konvolution nahezu der gleiche wie wenn die Beschränkung nicht angewandt wurde. Um dieses Verfahren zu erläutern betrachten wir die 8, welche die Eingangsblöcke in der Zeitdomäne zeigt. Nachdem die Kreiskorrelation z 2Ni [κN]des Restsignals mit den Eingangssignalblöcken durchgeführt worden ist, enthält das Ergebnis die gewünschte lineare Korrelation in dem Bereich [0 ... N – 1], während der Bereich [N ... 2N – 1] mit Kreisumwickelartefakten verschmutzt ist. In dem völlig beschränkten PBFDAF werden all diese Umwickelartefakte eliminiert. In dieser Analyse wird vorausgesetzt, dass die Ergebnisse in der Nähe der Korrelationsausgänge N und 2N als eine lineare Korrelation annähernd betrachtet werden können. In dem PBFDAF ohne Leistungsnormalisierung kann dies auf einfache Weise durch Korrelation des Restsignals in der Zeitdomäne (vermehrt um N-Nullen) mit den Eingangssignalblöcken nach 8 verstanden werden. Für die Korrelationsausgangspunkte höher als aber nahe bei N, ist der Betrag an Umwickelartefakten niedrig. Dies gilt auch für die Punkte niedriger als aber nahe bei 2N. Für Korrelationsausgangspunkte in der Richtung von 3N/2 wird die Annäherung schlechte, je nachdem der Betrag an Umwickelartefakten steigt. Deswegen verweisen wir auf die Korrelationsausgangssignale, die höher sind als aber nahe bei N liegen, als der linke Schwanz und die Punkte niedriger als aber nahe bei 2N als der rechte Schwanz. Wenn der rechte Schwanz der linearen Korrelation für negative Zeiger nähert, ist es besser das Hauptintervall, wie dies in 9 dargestellt ist, zu ändern. Da die beiden Schwänze nahezu Ergebnis se einer linearen Korrelation sind, konvergieren die Koeffizienten der Schwänze in den adaptiven Gewichtungen ω 2Ni [κN](in der Zeitdomäne) zu einem Wert, der nahezu einwandfrei ist. Die Schwänze dieser adaptiven Gewichtungen können erfolgreich zum Eliminieren der vorübergehenden Verschlechterung in der Konvergenzkurve des bekannten PBFDAFs verwendet werden. Anderseits sind die Korrelationsergebnisse in der Nähe von 3N/2 (mit einem hohen Betrag an Umwickelartefakten) nutzlos, und zwar wegen der Tatsache, dass es dort zwischen den zwei Eingangsblöcken mit der Länge N eine nahezu 50%-Umwicklung gibt. Folglich haben diese Korrelationsergebnisse nichts mit linearen Korrelationen zu schaffen. Da diese Korrelationsergebnisse als beliebig vorausgesetzt werden können, werden die adaptiven Gewichtungen in dem adaptiven Filter auch beliebig aktualisiert. Dadurch sind diese Teile in den adaptiven Gewichtungen fluktuierend und konvergieren nicht zu einem stabilen Wert. Deswegen bezeichnen wir diese Werte zwischen den zwei Schwänzen als den störungsbehafteten Teil.
Die Kreisumwickelartefakte verursachen Fehler in dem Konvolutionsteil des adaptiven Filters, da Nachbaraufteilungen in dieser Konvolution gekoppelt sind. Weil die zwei Schwänze Werte enthalten, die Annäherungsergebnisse linearer Korrelationen sind, können wir diese zwei Schwänze zu den Zeitpunkten, wo die rechteckige Beschränkung in dem bekannten PBFDAF angewandt wird. Dies geschieht derart, dass der Ausgang die Blockkonvolution in dem adaptiven Filter nahezu dieselbe bleibt, während alle Kreisumwickelartefakte (d.h. die zwei Schwänze und der störungsbehaftete Teil) in dieser spezifischen Aufteilung eliminiert werden. Ein Verfahren um dies zu erreichen ist das Kompensieren des linken Schwanzes in die nächste Aufteilung hinein und das Kompensieren des rechten Schwanzes in die vorhergehende Aufteilung hinein.
Wir erläutern das Verfahren der Kompensation graphisch. In 10 sehen wir die zwei Gewichtungsvektoren des adaptiven Filters. Für den adaptiven Gewichtungsvektor ω 2Ni [κN],stellt der linke Teil die Gewichtungen dar, und zwar auf Basis der einwandfreien linearen Korrelationen. Die rechte Seite dieses Vektors enthält Gewichtungen, verschmutzt mit Kreisumwickelartefakten. Die Gewichtungen werden aus den zwei Schwänzen konstruiert, wie oben erwähnt. per linke Schwanz ist durch die Nummer 1 bezeichnet, während der rechte Schwanz durch die Nummer 2 bezeichnet ist. Zwischen diesen Schwänzen sind die Gewichtungen gestört und folglich nutzlos.
In dem oben stehenden Abschnitt beschrieben wir die Gewichtungen in dem adaptiven Filter als aus den Ergebnissen in Bezug auf lineare Korrelationen und Kreisumwickelartefakten konstruiert. Es ist ebenfalls erläutert worden, dass ein Teil dieser Umwickelartefakte (die zwei Schwänze) nützliche Ergebnisse sind. Die in diesem Abschnitt beschriebene Kompensation erklärt, wie diese Schwänze wieder verwendet werden können. Da wir zwei nützliche Schwänze haben können wir diese für eine rückwärtige und eine Vorwärtskompensation verwenden. Die 11 und 12 werden verwendet zur Erläuterung der Vorwärts- und Rückwärtskompensation.
Die Kreiskonvolution von x 2Ni [κN] with ω 2Ni [κN]kann graphisch durchgeführt werden durch Spiegelung eines einzigen Signals (beispielsweise der adaptiven Gewichtungen) und durch Verlagerung dieses Signals nach rechts; dies ist in 11 dargestellt. Die gesamte Summe von Produkten der beiden Signale in einer einzigen Konvolutionswiederholung ist das Ausgangselement dieser spezifischen Wiederholung. Da wir eine Kreiskonvolution durchführen, ist das Verschieben der adaptiven Gewichtungen im Wirklichkeit eine Drehung des 2N Längsvektors. Der Konvolutionsausgang kann durch die nachfolgende Formel beschrieben werden:
In 11 sind drei Stufen einer graphischen Konstruktion des Konvolutionsausgangs dargestellt. Wir bemerken, dass diese Figur die Kreiskonvolution in der Zeitdomäne zeigt, während in unserer effizienten Implementierung die Kreiskonvolution in der Frequenzdomäne durchgeführt wird.
In 11 sehen wir die graphische Konstruktion des Korrelationsausgangs für k = 0, N und 2N – 1. Die Konvolutionsergebnisse von k = 0 bis k = N – 1 spielen überhaupt keine Rolle, da das Fenster nach der IFFT in dem PBFDAF diese Punkte löschen. Für die Punkte N bis 2N – 1 in ω 2Ni [κN], sehen wir, dass Konvolution des Schwanzes 1 weitgehend den Eingangsblock B2 betrifft. Wenn wir voraussetzen, dass dieser Schwanz klein ist, kann diese Konvolution durch die Konvolution des Eingangsblocks B2 mit diesem Schwanz in der nächsten Aufteilung angenähert werden. Dies wird dadurch erreicht, dass der Schwanz 1 auf der rechten Seite der adaptiven Gewichtungen entfernt wird und dass dieser Schwanz innerhalb der ersten N Punkte der adaptiven Gewichtung der nächsten Aufteilung gesetzt wird, wie in 12 dargestellt. Wir sehen, dass für kleine Schwänze der Konvolutionsausgang gegenüber dem ursprünglichen Schwanz 1 in dieser Aufteilung dem Konvolutionsausgang dieses Schwanzes in der nächsten Aufteilung nahezu entspricht.
Andererseits sehen wir, dass es in 12 auch einen rechten Schwanz gibt, angegeben durch die Nummer 2. Für die Punkte N bis N – 1 des Konvolutionsausgangs sehen wir, dass die Konvolution des Schwanzes 2 auch stark bezogen ist auf den Block B2. Für Konvolutionsausgänge nahe 2N – 1 gibt es nur eine kleine Umwicklung mit dem Block B3. Auch für kleine Schwänze kann diese Konvolution des Schwanzes 2 mit dem Eingangsblock B2 auch (ungefähr) in der vorhergehenden Aufteilung erhalten werden.
Das Ziel dieses Schwanzes 2 ist in 11 dargestellt. Wenn die adaptiven Gewichtungen mit modifizierten grundsätzlichen Intervallen, wie in 9 dargestellt werden, können wir die Kompensation in der Aufteilung 1 sichtbar machen, wie in 13 dargestellt. Es sei bemerkt, dass dies für die mittleren K – 2 Aufteilungen wirkt, dass es aber für die erste und die letzte Aufteilung Probleme gibt. Dieser Punkt wird nachstehend näher beschrieben.
14 zeigt ein Blockschaltbild einer Ausführungsform eines Generatormittels zum Erzeugen von Vorwärts- und Rückwärtskompensationssignalen und 15 zeigt einige Signaldiagramme, mit deren Hilfe die Wirkungsweise der Generatormittel nach 14 erläutert wird. Für jede mit einer rechteckigen Beschränkung beschränkte Gewichtung werden die Vorwärts- und Rückwärtskompensationssignale
erzeugt. Aus Gründen der Transparenz sind alle Signale in der Zeitdomäne konstruiert. Wenn wir den nicht beschränkten Gewichtungsvektor als aus einem linearen Konvolutionsteil und aus mit einem Schwanz versehenen Kreisumwickelartefakten bestehend betrachten, können die Signale 1 bis 6 nach 14 sichtbar gemacht werden, wie in 15 dargestellt. Ein PBFDAF, das diese Kompensation anwendet, hat eine verbesserte Konver genzkurve, welche die große Verschlechterungen in dem NMSE zu den Zeitpunkten, wo die genaue rechteckige Beschränkung durchgeführt wird, nicht aufweist. Der positive Effekt der Kompensation ist deutlich sichtbar zu den Zeitpunkten, wo rechteckige Beschränkungen angewandt werden. Das bekannte PBFDAF zeigt eine große Verschlechterung in NMSE zu diesen Zeitpunkten, während die kompensierte Version eine Verbesserung zeigt. Diese Verbesserung ist dem Umstand zuzuschreiben, dass die Kreisumwickelartefakte auf Null beschränkt werden, während die nützliche Information der nahezu linearen Korrelationsergebnisse gespart wird.
Weiterhin hat die Kompensation der Kreisfehler von der einen Aufteilung in die Nachbaraufteilungen einen positiven Effekt auf die Konvergenzzeitkonstante oder CTC.
Wir kompensieren N/2 Zeitdomänenpunkte aus den Umwickelartefakten in die nächste und N/2 Zeitdomänenpunkte in die vorhergehende Aufteilung. Nur ein teil dieser N/2 Punkte sind nahezu linear (d.h. die Schwänze in den Figuren) und folglich nützlich, während die Punkte zwischen den Schwänzen mit Artefakten verschmutzt sind, die eine nahezu 50%-Umwicklung haben, und als störend und nutzlos betrachtet werden können. Wenn wir auch die störenden Artefakte, wie in 14 dargestellt, kompensieren, wird der Dauerzustand-NMSE etwas schlechter. Eine Lösung für dieses Problem ist, den störenden Teil nicht zu kompensieren und nur die zwei Schwänze zu kompensieren. Dazu kann das kompensierte alternative beschränkende Verfahren in Kombination mit der Verwendung von sinusförmigen Fenstern als eine Annäherung der rechteckigen Beschränkung verwendet werden. Die sinusförmige Fenster beschränken die störenden Teile in der Aktualisierung, während zwei Schwänze für die Kompensation übrig bleiben.
Unter Verwendung eines nicht beschränkten PBFDAFs wird das Konvergenzverhalten beeinträchtigt und das Gebiet der Konvergenz wird kleiner als mit einem völlig beschränkten PBFDAF. Wenn eine sinusförmige Beschränkungsannäherung g^2N in Kombination mit dem alternativen beschränkenden Verfahren angewandt wird, werden verbesserte Ergebnisse erhalten, und zwar im vergleich zu dem nicht beschränkten PBFDAF. Die sinusförmige Annäherungsbeschränkung g^2N wird wie folgt definiert:
Wenn sinusförmige Beschränkungen angewandt werden, werden die gestörten Teile in der Nähe von 3N/2 reduziert. Andererseits werden die Schwänze durch die Annäherungsbe schränkung nicht effektiv reduziert, sondern können mit dem in dem vorhergehenden Abschnitt beschriebenen Verfahren erfolgreich in die Nachbaraufteilungen kompensiert werden. Die Anwendung der rechteckigen Fenster mit der Länge N/2 in 14 erfordert zwei zusätzliche FFTen. Diese Komplexität kann dadurch reduziert werden, dass die rechteckigen Fenster durch ein erhöhten-Kosinus-Fenster und ein invertierten-Kosinus-Fenster ersetzt werden, wie in 16 dargestellt. In 14 umfassen die Selektionsmittel den Fensterblock 104 und/oder den fensterblock 106.
16 zeigt ein Blockschaltbild einer anderen Ausführungsform eines Generatormittels zum Erzeugen von Vorwärts- und Rückwärtskompensationssignalen und 17 zeigt einige Signaldiagramme, mit deren Hilfe die Wirkungsweise der Generatormittel, wie in 16 dargestellt, erläutert wird. Auch hier sind wieder alle Signale aus Transparenzgründen in der Zeitdomäne konstruiert. Die erhöhten-Kosinus-Fenster können auf einfache Art und Weise in der Frequenzdomäne implementiert werden, und zwar ohne Anwendung zusätzlicher FFTen. Die Signale 1 bis 6 sind dieselben wie in 14 und 15, ausgenommen, dass der gestörte Teil durch die sinusförmigen Beschränkungsannäherungen stark reduziert sind. Das Fenster für die Rückwärtskompensation in dem Bereich N ≤ i < 2N kann durch Multiplikation des sinusförmigen Beschränkungsfensters und des erhöhten-Kosinus-Fensters berechnet werden. Das Fenster für die Vorwärtskompensation kann durch Multiplikation des sinusförmigen Beschränkungsfensters und des erhöhten-Kosinus-Fensters berechnet werden. 18 zeigt das Fenster für die Rückwärtskompensation. 19 zeigt das Fenster für die Vorwärtskompensation. Die Selektionsmittel umfassen hier die Kombination des sinusförmigen Fensters und des erhöhten-Kosinus-Fensters (Block 104) und/oder die Kombination des sinusförmigen Fensters und des invertierten erhöhten-Kosinus-Fensters (Block 106).
In 20 können wir sehen, dass die Kompensation zu Verbindungen zwischen den Aktualisierungsblöcken 34 benachbarter Aufteilungen führt. Für die erste Aufteilung gibt es keine Kompensation zu der vorhergehenden Aufteilung. Für die letzte Aufteilung verzichten wir auf die Kompensation zu der nächsten (nicht bestehenden) Aufteilung. Das Verzichten auf diese Vorwärtskompensation für die letzte Aufteilung führt zu der Entfernung von Kreisumwickelartefakten, die zum Modellieren einer Stoßantwort höherer Ordnung nützlich sein könnten. Die Aktualisierungsblöcke 34 in 20 benutzen das Kompensationsverfahren, wie dies auch in dem vorhergehenden Teil erläutert wurde. Die Struktur dieser Aktualisierungsblöcke 34 ist in 21 dargestellt.
Die sinusförmige Beschränkung 140 befindet sich vor der Koeffizientenaktualisierung 142, während die rechteckige Beschränkung 150 sich hinter der Koeffizientenaktualisierung 142, 144 befindet. Die Kompensationssignale werden angegeben durch:
Wenn keine rechteckige Beschränkung angewandt wird, wird auf die Kompensationssignale verzichtet (d.h. Zustand 0 der Schalter 146, 148, 152, 154). Eine lineare Weise einer rechteckigen Beschränkung wird dort angewandt, wo die Schalter 146, 148, 152, 154 durch die nachfolgende Formel beschrieben werden:
Die Anwendung einer Annäherungsbeschränkung, wenn auch eine rechteckige Beschränkung angewandt wird, scheint nutzlos. Aber die Kompensation nach der Anwendung einer rechteckigen Beschränkung kompensiert auch die zusätzliche Störung in Umwickelartefakten (durch den verzicht auf die sinusförmige Beschränkung). Folglich führt dies zu der Verschlechterung in dem Konvergenzverhalten. Deswegen wird bevorzugt, auch die Annäherungsbeschränkung anzuwenden, wenn eine rechteckige Beschränkung mit der Kompensation angewandt wird (siehe 21).
Wenn die rechteckige Beschränkung zusammen mit der Kompensation angewandt wird, brauchen wir zusätzliche rechnerische Komplexität für den Kompensationsteil. Dies ist wegen der Notwendigkeit der Aufteilung der zwei Schwänze für die Kompensation in der nächsten und in der vorhergehenden Aufteilung und der Durchführung einer Zeitdomänenverschiebung der zwei einzelnen Schwänze. Eine direkte Implementierung, wie in 4, ist möglich, braucht aber einen großen Betrag an zusätzlicher rechnerischer Komplexität, da alle Vorgänge in der Zeitdomäne durchgeführt werden. Eine effizientere Implementierung kann erhalten werden, wenn die Signale in der Frequenzdomäne erzeugt werden.
Die Verschiebung in der Zeitdomäne ist eine N Punktverschiebung eines 2N Punktsignals h 2N1 ,was zu dem 2N Punktsignal führt h 2N2 .
In der Frequenzdomäne werden diese Signale dargestellt durch H 2N / 1 und H 2N / 2. Diese Verschiebung kann auf einfache Art und Weise in der Frequenzdomäne über das Lemma 5.3.1 implementiert werden, das das Verschiebungstheorem anwendet.
Die Erzeugung der Zeitdomänensignale 2, 3 und 4 in 14 kann auf einfache Art und Weise in der Frequenzdomäne berechnet werden. 22 zeigt diese einfache Implementierung. Es sei bemerkt, dass (–1 2N)i = (–1)i.
Die elementweise Multiplikation eines Frequenzdomänenvektors mit diesem Vektor Implementiert die Zeitdomänenverschiebung um N Punkte. Da die Kompensationssignale zu den Nachbaraufteilungen hinzu addiert werden müssen kann auf diese elementweisen Multiplikationen mit –1 und 1 verzichtet werden, wenn wir die beiden Additionen und Subtraktionen verwenden. Das erhöhten-Kosinus-Fenster wird nun in der Frequenzdomäne angewandt. Das andere (erhöhten inversen Kosinus-Fenster) wird durch einfache Subtraktionsvorgänge berechnet und spart rechnerische Komplexität. Es sei ebenfalls bemerkt, dass die Multiplikationen mit ½ und ¼ als einfache Verschiebungsvorgänge durchgeführt werden können.
Es wurde bereits erwähnt, dass es nicht möglich ist, die Vorwärtskompensation in der letzten Aufteilung durchzuführen. Meistens werden die Kreisumwickelartefakte dieses linken Schwanzes durch die rechteckige Beschränkung für nichtig erklärt. Da die Umwickelartefakte dieses Schwanzes für ein adaptives Filter höherer Ordnung (> KN) verwendet werden können, könnten wir diesen Schwanz unbeschränkt lassen. Die Implementierung der Kompensation in der letzten Aufteilung ist in 23 dargestellt. Es sei bemerkt, dass die rechnerische Komplexität dieser Implementierung etwas niedriger ist im Vergleich zu der Implementierung nach 22.
In den Ausführungsformen der 22 und 23 umfassen die Selektionsmittel die IFFT 160, den Nullanhänger 162, die FFT 164 und den Konvolutionsblock 168.
Es wurde bereits erwähnt, dass die erste Aufteilung in dem PBFDAF kein Vorwärtskompensationssignal aus der vorhergehenden Aufteilung erfasst, und die erste Aufteilung braucht kein Rückwärtskompensationssignal zu erzeugen. Folglich kann die Implementierung des Aktualisierungsblocks in der ersten Aufteilung auch mit reduzierter rechnerischer Komplexität implementiert werden.
Gute Beschränkungsannäherungen für den aufgeteilten PBFDAF Algorithmus führen nicht zu einem nahezu optimalen Konvergenzverhalten im Vergleich zu dem völlig beschränkten PBFDAF. Dies wird verursacht durch nicht beschränkte Kreisumwickelartefakte, die in der Gewichtungsaktualisierung akkumuliert werden und verursachen Probleme in dem Konvolutionsteil des PBFDAF, da die verschiedenen Aufteilungen gekoppelt werden. Wenn die Beschränkungsannäherungen mit dem alternativen beschränkenden Mechanismen kombiniert werden, erhalten wir eine Verbesserung, aber dennoch erreichen wir ein nicht optimales Konvergenzverhalten. Ein spezifischer Teil der akkumulierten Umwickelartefakte, die nicht durch die Beschränkungsannäherungen entfernt wurden, werden gelegentlich mit den alternativen beschränkenden Mechanismen entfernt. Dieser spezifische Teil sind Annäherungsergebnisse einer linearen Korrelation, die in den benachbarten Aufteilungen erfolgreich neu verwendet werden können (kompensiert). Wenn wir dieses Kompensationsverfahren mit der einfachsten Form von Beschränkungsannäherungen kombinieren (d.h. mit der sinusförmigen Beschränkung), erhalten wir ein nahezu optimales Konvergenzverhalten im vergleich zu dem völlig beschränkten PBFDAF, während eine riesige Reduktion in der rechnerischen Komplexität erzielt wird. Für vier und mehr Aufteilungen wird die Anzahl Vorgänge des PBFDAFs um einen Faktor zwei reduziert. Simulationen zeigen, dass die Leistung dieser beschränkenden Mechanismen auch für stark korrelierte, nicht stationäre Eingangssignale sehr gut ist.
Das PBFDAF nach der vorliegenden Erfindung kann in Hardware, in Software oder in einer Kombination der beiden implementiert werden. Vorzugsweise wird ein digitaler Signalprozessor verwendet zum Implementieren des PBFDAFs nach der vorliegenden Erfindung. Der Rahmen der vorliegenden Erfindung beschränkt sich nicht auf die in den beiliegenden Patentansprüchen spezifizierten Ausführungsformen.
Symbole

a Mittelwert für Beschränkungsannäherungen
α Anpassungskonstante
A_i Aktualisierungsblock für Aufteilung i.
A{·} Anzahl Additionen
Rückwärtskompensationssignal aus der Aufteilung 1.
Vorwärtskompensationssignal aus der Aufteilung 1.
D 2N / N Rotationsmatrix
D{·} Anzahl Divisionen
e[k] gewünschtes Signal (Echo in AEC)
ê[k] Schätzung des gewünschten Signals
e ~[k] Gewünschtes Signal verschlechtert durch s[k]
F Fourier-Transformationsmatrix
G ^2N Allgemeines Beschränkungsfenster
∇[k] Stochastischer Gradientenvektor
h[k] Stoßantwortvektor
I^N Identitätsmatrix
j Imaginäre Einheit
J^N Spiegelmatrix
K Anzahl Aufteilungen in dem PBFDAF Algorithmus
K_i Schwellenaufteilung für Hybrid Beschränkungs PBFDAF
☐ Blockzeitindex
m Multiplikationsfaktor für Hochneigungsbeschränkungsannäherung
M{·} Anzahl echter Multiplikationen
☐ Speicherbelegung
N Blocklänge
0, O Ganznullvektor, Matrix
P wechselnde Beschränkungsperiode
P _x[k] Normalisations(leistungs)vektor
Schätzung von P _x.
☐ Rechnerische Komplexitätsmaß
r[k] Restsignal
s[k] Nahezu-Ende-Signal

Blöcke
FFT
Invertierte FFT
Halbüberlappung
Kreisverschiebung
Seriell-Parallel-Wandler
Parallel-Seriell-Wandler
1-zu-2-Schalter
2-zu-1-Schalter
Angehängte Nullen auf der rechten Seite
Angehängte Nullen auf der linken Seite
Nichtigerklärung des rechten Teils
Beseitigen von Elementen
Erhöhter Kosinus-Fenster
Rechteckige Beschränkung
Hochneigungsfenster
Sinusförmiges Fenster
Text in der Zeichnung
1

10 Aktualisierung

4

Gradientenbeschränkung

5

Gradientenbeschränkung

6

Rechteckige Beschränkung

7

82 Rechteckige Beschränkung
92 Hochneigungsbeschränkung

9

Korrekter (linearer) Teil
Kreisförmiger Teil

11

Rückwärts

13

Kreisförmiger Teil
Linearer Teil

18

Sinusförmiges Beschränkungsfenster
Erhöhter Kosinus-Fenster
Rückwärts-Kompensationsfenster

19

21

140 Sinusförmige Beschränkung
150 Rechteckige Beschränkung + Kompensation

Claims

Adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken zum Filtern eines Eingangssignals (X[K]) in Abhängigkeit von einem Steuersignal, wobei das adaptive Filter eine Anzahl parallel gegliederter Filterpartitionen aufweist, wobei jede Filterpartition zum Modellieren eines Teils einer Stoßantwort des adaptiven Filters vorgesehen ist, wobei jede Partition Aktualisierungsmittel (10) aufweist zum Aktualisieren von Filterkoeffizienten dieser Filterpartition durch kreisförmige Konvolution eines Signals, das für das Eingangssignal repräsentativ ist und eines Signals, das für das Steuersignal repräsentativ ist, wobei die Aktualisierungsmittel Beschränkungsmittel aufweisen zur unmittelbaren Beschränkung der Filterkoeffizienten (W[K]) durch Eliminierung kreisförmiger Umwickelartefakte der kreisförmigen Konvolution, dadurch gekennzeichnet, dass die Aktualisierungsmittel dazu vorgesehen sind, die Filterkoeffizienten in Abhängigkeit von wenigstens einem Teil der kreisförmigen Umwickelartefakte benachbarter Aktualisierungsmittel zu aktualisieren.
Adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Aktualisierungsmittel (10) dazu vorgesehen sind, die Filterkoeffizienten in Abhängigkeit von wenigstens einem Teil der kreisförmigen Umwickelartefakte nur dann zu aktualisieren, wenn die Filterkoeffizienten eingeschränkt sind.
Adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Aktualisierungsmittel (10) Selektionsmittel aufweisen zum Selektieren wenigstens eines Teils der kreisförmigen Umwickelartefakte.
Adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Selektionsmittel dazu vorgesehen sind, wenigstens einen Teil der kreisförmigen Umwickelartefakte zu selektieren, wenn die Filterkoeffi zienten (W[K]) nicht von den Beschränkungsmitteln beschränkt werden.
Adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken nach Anspruch 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Selektionsmittel dazu vorgesehen sind, diejenigen kreisförmigen Umwickelartefakte zu selektieren, die wenigstens einem Teil des Ergebnisses einer linearen Konvolution desjenigen Signals entsprechen, das für das Eingangssignal (X[K]) repräsentativ ist, und desjenigen Signals, das für das Steuersignal repräsentativ ist.
Adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken nach einem der Ansprüche 3 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Selektionsmittel eine Annäherung eines rechteckigen Beschränkungsfensters umfassen.
Adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Annäherung ein sinusförmiges Fenster aufweist.
Adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken nach Anspruch 6 oder 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Selektionsmittel weiterhin ein raised cosine Fenster und/oder ein raised inverse cosine Fenster aufweisen zum Selektieren wenigstens eines Teils der kreisförmigen Umwickelartefakte.
Adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass Zeitdomänenwerte der Annäherung gröber sind als oder gleich Null, und dass die Annäherung in der Zeitdomäne wesentlich höhere Neigungen hat in der Nähe der Stellen, die den Stellen der Übergänge in einem rechteckigen Beschränkungsfenster entsprechen.
Adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass Frequenzdomänenwerte der Annäherung je einen reellen Wert aufweisen und untereinander imaginäre Werte konjugieren, wobei wenigstens ein Teil der imaginären Werte eine Reihe von Nummern bilden, wobei die Nummern durch Multiplikation von einander erhalten werden können.
Adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken nach Anspruch 10,
dadurch gekennzeichnet, dass die Frequenzdomänenwerte der Annäherung wie folgt definiert werden: i ist eine Indexzahl, m ist ein Multiplikationsfaktor, a ist ein Mittelwert.
Adaptives Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass m im Wesentlichen gleich 2,166 ist.
Akustische Echosperre mit einem adaptiven Frequenzdomänenfilter mit partitionierten Blöcken zum Filtern eines Eingangssignals (X[K]) in Abhängigkeit von einem Steuersignal, wobei das adaptive Filter eine Anzahl parallel gegliederter Filterpartitionen aufweist, wobei jede Filterpartition zum Modellieren eines Teils einer Stoßantwort des adaptiven Filters vorgesehen ist, wobei jede Partition Aktualisierungsmittel (10) aufweist zum Aktualisieren von Filterkoeffizienten dieser Filterpartition durch kreisförmige Konvolution eines Signals, das für das Eingangssignal repräsentativ ist und eines Signals, das für das Steuersignal repräsentativ ist, wobei die Aktualisierungsmittel Beschränkungsmittel aufweisen zur unmittelbaren Beschränkung der Filterkoeffizienten durch Eliminierung kreisförmiger Umwickelartefakte der kreisförmigen Konvolution, dadurch gekennzeichnet, dass die Aktualisierungsmittel (15) dazu vorgesehen sind, die Filterkoeffizienten in Abhängigkeit von wenigstens einem Teil der kreisförmigen Umwickelartefakte benachbarter Aktualisierungsmittel zu aktualisieren.
Akustische Echosperre nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Aktualisierungsmittel (10) dazu vorgesehen sind, die Filterkoeffizienten in Abhängigkeit von wenigstens einem Teil der kreisförmigen Umwickelartefakte nur dann zu aktualisieren, wenn die Filterkoeffizienten beschränkt werden.
Verfahren zur adaptiven Filterung eines Eingangssignals (X[K]) in Abhängigkeit von einem Steuersignal, wobei das Verfahren die nachfolgenden Verfahrensschritte umfasst: – das Aufteilen des Eingangssignals in Partitionen, – für jede Partition das Aktualisieren (10) von Filterkoeffizienten durch kreisförmige Konvolution eines Signals, das für das Eingangssignal repräsentativ ist, und eines Signals, das für das Steuersignal repräsentativ ist, – für jede Partition das unmittelbare Beschränken der Filterkoeffizienten durch Eliminierung kreisförmiger Umwickelartefakte der kreisförmigen Konvolution, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren weiterhin die nachfolgenden Verfahrensschritte umfasst: das Aktualisieren (10) der Filterkoeffizienten in Abhängigkeit von wenigstens einem Teil der kreisförmigen Umwickelartefakte benachbarter Partitionen.
Verfahren nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt der Aktualisierung (10) der Filterkoeffizienten in Abhängigkeit von wenigstens einem Teil der kreisförmigen Umwickelartefakte nur dann durchgeführt wird, wenn die Filterkoeffizienten beschränkt werden.