JP2007518375A - 合同非線形デルタシグマ変調器 - Google Patents

Abstract

信号処理システムは、合同非線形デルタシグマ変調器（１００２）を含む。一実施例において、前記合同非線形デルタシグマ変調器は非線形量子化伝達関数を含み、また前記デルタシグマ変調器の出力は、複数のノイズシェーピングフィルター状態変数（ＳＶ_ｉ）によって、少なくとも部分的に定義される。ルックアヘッドデルタシグマ変調器は、ノイズシェーピングフィルターおよび関数発生器として実装できる。前記ノイズシェーピングフィルターの状態変数は、前記入力データを提供し、前記関数発生器はそれをもとに量子化出力シグナルを判別する。後半状態変数は、前記量子化出力シグナルの判別において優位である。従って、量子化の正確性を著しく低下させることなく、前半状態変数を後半状態変数より大幅に近似することができる。

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、（ｉ）タイトルが「Ｌｏｏｋ−Ａｈｅａｄ Ｄｅｌｔａ−ｓｉｇｍａ Ｍｏｄｕｌａｔｏｒｓ」の米国仮出願第６０／５３７，２８５号（２００４年１月１６日出願）、（ｉｉ）タイトルが「Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ Ｌｏｏｋ−Ａｈｅａｄ Ｄｅｌｔａ−Ｓｉｇｍａ Ｍｏｄｕｌａｔｏｒｓ」の米国仮出願第６０／５３９，１３２号（２００４年１月２６日出願）、および（ｉｉｉ）タイトルが「Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔｈ Ｌｏｏｋ−Ａｈｅａｄ Ｄｅｌｔａ−Ｓｉｇｍａ Ｍｏｄｕｌａｔｏｒｓ」の米国仮出願第６０／５８８，９５１号（２００４年７月１９日出願）の米国特許法第１１９条（ｅ）の下での利益を主張する。仮出願（ｉ）〜（ｉｉｉ）は、例示的なシステムおよび方法を含む。これらの全容を参考として援用する。

（発明の背景）
（発明の分野）
（２）本発明は、一般に情報処理の分野に関し、特に合同非線形デルタシグマ変調器を使用して信号を量子化するシステムおよび方法に関する。

（関連技術の説明）
多くの信号処理システムは、デルタシグマ変調器を含み、入力信号を１つ以上のビットに量子化する。デルタシグマ変調器は、高いサンプルレートおよびノイズシェーピングと引き換えに、増大した雑音を量子化エラーの形式で交換する。「デルタシグマ変調器」は、一般に他の交換可能な用語を使用して、「シグマデルタ変調器」、「デルタシグマコンバーター」、「シグマデルタコンバーター」、および「ノイズシェーピング器」とも呼ばれる。

図１は、デジタル入力信号ｘ（ｎ）を量子化する単調量子化器１０２を含む従来のデルタシグマ変調器１００を示す。ここで「ｘ（ｎ）」はｎ番目の入力信号サンプルを示す。また前記デルタシグマ変調器１００は、雑音を関心の信号帯域外に押し出す典型的な４番目（第４）のノイズシェーピングループフィルター１０４を含む。前記フィルター１０４の各ステージ１０６（１）、１０６（２）、１０６（３）、および１０６（４）の出力データは、フィルター１０４の各状態変数ＳＶ１、ＳＶ２、ＳＶ３、およびＳＶ４で表される。前記状態変数は、各操作期間Ｔ中に一度更新される。前記量子化入力信号ｓ（ｎ）は、フィルター１０４のトポロジーに従って、前記状態変数の一次結合から決定される。前記完全量子化入力信号ｓ（ｎ）は、フィードフォワードゲインｄ１からｄ４によって修正された状態変数、およびフィードバック係数ｃ０およびフィードフォワードゲインｄ０によって修正された入力信号ｘ（ｎ）から決定される。音声信号の場合、関心の信号帯域はおよそ０Ｈｚから２０ｋＨｚである。４つのフィードバック係数ｃ０、ｃ１、ｃ２、およびｃ３および／または前記フィードフォーワード係数は、フィルター１０４の雑音伝達関数（ＮＴＦ）および信号伝達関数（ＳＴＦ）の極を設定する。一般に、２つの一般的なフィルタートポロジー、フィードフォーワード、およびフィードバックがある。フィードバックの場合、前記フィードフォーワード係数は、最後の係数を除いてすべてゼロである。フィードフォーワードの場合、前記フォードバック係数は、通常１と定義されるｃ０を除いて、一般性を喪失することなくすべてゼロである。フィルター１０４のＮＴＦはＤＣ（０Ｈｚ）において４つのゼロを有する。部分共振器はしばしば、前記ゼロのうち幾つかを信号帯域において高い周波数へと移動させるため、積分器のペア周辺のフィードバックとともにしばしば追加される。典型的な高性能デルタシグマ変調器は、４番目（第４）の高ループフィルターを含むが、何番目のフィルター１０４であってもよい。前記ＮＴＦはしばしば、関心の信号帯域全体にゼロを分配して、前記デルタシグマ変調器１００の雑音特性を改善する。

各ステージのトポロジーは、設計上の選択の問題である。ステージ１０６（ｉ）はそれぞれｚ^−１／（１−ｚ^−１）のｚドメイン伝達関数によって表される。グループ１０８は、機能的にグループ１１０と同一である。ステージ１０６（１）は、先端誘発遅延１１２およびフィードバック１１４によって表すことができる。

図２は、前記量子化器入力信号ｓ（ｎ）および追加の白色雑音ｎを乗算するゲインｇとしてモデル化される量子化器１０２を示す。前記量子化器出力雑音は、ｎ／（１＋ｚ^−１＊ｇ^＊Ｈ（ｚ））としてモデル化される。しかし、前記量子化器出力雑音モデルは、前記ゲインｇが実際に前記入力信号ｘ（ｎ）のレベル（規模）に依存するため、しばしば故障する。さらに、前記追加雑音は前記入力信号と相関する。低レベル入力信号ｘ（ｎ）の場合、前記量子化器１０２への前記フィードバック信号が低くなる傾向があり、効果的に前記ゲインを高くするか、または量子化器出力雑音モデルを一度に破壊する。１ビット量子化器は明確なゲインを持たないため、低レベル量子化器入力信号の高ゲインが前記デルタシグマ変調器１００の信号対雑音比（ＳＮＲ）を減少させる可能性があり、特に好ましくない。この状況を解決するため、前記量子化器の入力に白色雑音、あるいはディザが追加される。しかし、その雑音は前記システムのダイナミックレンジおよび最大信号入力を減少させる。

図１、２、および３を参照して、前記量子化器１０２は、前記入力信号を近似するために最も近いフィードバック値を選択すると決定することによって、入力信号ｘ（ｎ）を単調に量子化する。１ビットのデルタシグマ変調器において、前記量子化器は−１および＋１として示される２つの合法出力のみを有する。そのため、１ビット実施例において、量子化器１０２はすべての正の入力信号を＋１として量子化し、またすべての負の入力信号を−１として量子化する。前記量子化レベル切替閾値３０４は、ＤＣ、例えば０Ｈｚに設定され、また＋１または−１として量子化してもよい。

図３は、単調な２レベルの量子化伝達関数３００を図示したもので、各量子化器入力信号ｓ（ｎ）からの各量子化器出力信号ｙ（ｎ）の考えられる選択肢を示す。斜線３０２は、単調な単一ゲイン関数を示し、最低雑音量子化伝達関数を表す。「単調」とは、信号レベルが増加するにつれて、増加する量子化出力状態遷移（「遷移」）または減少する遷移の両方ではなく、そのいずれかで構成される関数により定義される。量子化に関して「単調に増加」を数学的に定義するために、量子化器１０２の遷移関数をＱ（ｓ）と表示すると、Ｑ（ｓ１）≧Ｑ（ｓ２）、すべてのｓ１＞ｓ２であり、ここで「ｓ１」および「ｓ２」は量子化入力信号を表す。量子化に関して「単調に減少」を数学的に定義するために、量子化器１０２の遷移関数をＱ（ｓ）と表示すると、Ｑ（ｓ１）≧Ｑ（ｓ２）、すべてのｓ１＜ｓ２である。したがって、一般に単調な量子化伝達関数は、方程式１に従わなければならない
Ｑ（ｓ１）≧Ｑ（ｓ２）、すべての｜ｓ１｜＞｜ｓ２｜。［方程式１］。

多くの場合、ディザリング技術によって意図的に雑音を量子化入力信号ｓ（ｎ）に追加して、量子化器１０２の出力決定をディザリングする。量子化雑音は一般に増加するため、ディザリング雑音の追加は、いくらかの追加雑音を前記デルタシグマ変調器ループに追加することで出力信号ｙ（ｎ）での発信音の生成を減少させることができる。しかし、前記量子化にディザリング雑音を追加しても、単調量子化伝達関数は非単調量子化伝達関数に変わらない。ディザリング雑音の追加は、単に幾つかの量子化器決定の可能性を変えるにすぎない。ディザリングに関する別の考え方は、単に量子化する前に信号を追加することであり、これは量子化伝達関数に何ら影響を与えない。

マグラス（Ｍａｇｒａｔｈ）およびサンドラー（Ｓａｎｄｌｅｒ）の高直線性を有するシグマデルタ変調器トポロジー、１９９７年、ＩＥＥＥ 回路およびシステムに関する国際シンポジウム、１９８７年６月９〜１２日、香港（「マグラスおよびサンドラー」と称する）は、量子化器に対して小信号入力のビットフリッピングを含めるように前記量子化器ループの伝達関数を修正することによって、高い直線性を獲得するシグマデルタ変調器の機能について説明する。マグラスおよびサンドラーは、アイドルトーンの発生によるシグマデルタ変調プロセスの直線性の低下について説明している。これは、変調器出力における反復パターンおよびシステム状態空間における関連リミットサイクルに強く関連する。マグラスおよびサンドラーは、量子化器の前にディザソースを注入することが変調器を線形化する一般的なアプローチであることを示している。マグラスおよびサンドラーは、同等のビットフリッピング操作にディザを近似的にマッピングすることによって、ディザをエミュレートする技術について説明している。

図４は、マグラスおよびサンドラーによって説明されるように、ディザをエミュレートする単一の非単調領域量子化伝達関数４００を図示する。マグラスおよびサンドラーによって記述されるように、量子化関数４００は必ずｓ（ｎ）＝０を中心として、従来のディザをエミュレートする。マグラスおよびサンドラーによると、量子化器への入力（図１において「｜ｓ（ｎ）｜」）の絶対値がＢより小さい場合、システム定数、次いで前記量子化器の状態が量子化器関数４００によって示されるように変換される。

前記量子化器１０２への入力信号ｓ（ｎ）は、確立密度関数（ＰＤＦ）によって表すことができる。図５Ａは、大小入力信号レベルにおける操作中の各量子化器入力信号ｓ（ｎ）のＰＤＦを示す。ＰＤＦ５０２は、各信号ｓ（ｎ）の小信号レベルを表す。狭いＰＤＦ５０２は、高いデルタシグマ変調器ループゲインｇを表示できる。信号ｓ（ｎ）の信号レベルの規模が増大するにつれて、各信号ｓ（ｎ）のＰＤＦが狭いＰＤＦ５０２から広いＰＤＦ５０４に変わる。

図５Ｂは、各量子化器入力信号ｓ（ｎ）に対する理想に近いＰＤＦ５００を示す。すべての信号が量子化レベル＋１および−１の周辺に集まるため、量子化雑音ｎ（エラー）は非常に小さい。

図６は、凸領域６０２および非凸領域６０４を図示する。ユークリッド空間にあるセットは、その中にある任意のポイント対をつなぐすべての線分を含む場合は凸セットとなる。前記セットがその中にある任意のデータポイント対をつなぐすべての線分を含まない場合、前記セットは非凸となる（すべて「凹」と称する）。凸領域６０２は、凸領域６０２の境界内にあるデータポイントのセットをすべて含む。線分例ＡＢおよびＣＤによって示されるように、任意のデータポイント対をつなぐ凸領域６０２にあるすべての線分は、完全に凸領域６０２内に含まれる。

領域６０４は、非凸領域を示す。領域６０３内に完全に含まれないポイント｛Ａ、Ｂ｝をつなぐ少なくとも１つの線分ＡＢが存在するため、定義上、領域６０４は非凸領域となる。

図７は、単調量子化器１０２（図１）の出力ｙ（ｎ）に関する２つの状態変数ＳＶｘおよびＳＶｙの相互関係を示す。状態変数ＳＶｘおよびＳＶｙは、フィルター１０４の任意の各状態変数を示す。ライン７０２は、量子化出力レベルの＋１量子化領域と−１量子化領域の間の境界を示す。前記量子化領域＋１および−１の境界７０２は、状態変数ＳＶｘおよびＳＶｙ間の線形相互関係によって特徴付けられる。また前記量子化領域＋１および−１は、凸境界によっても定義される。ループフィルターのフィードバックトポロジーの場合、量子化器は最後の（最も高い）状態変数にのみ反応する。フィードフォーワードフィルタートポロジーの場合、図７に示す関係はアクティブである。一般に、前記領域はフィルターの順序の次元を有する。例えば、４番目のフィルターは４空間図を有する。２次元図は、図示される実際のｎ次元領域関数の２次元スライスを代表することを意味する。

図８は、ビットフリッピング量子化器１０２の出力ｙ（ｎ）に関する２つの状態変数ＳＶｘおよびＳＶｙ間の相互関係を示す。量子化領域Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤ間の境界は線形である。非単調ビットフリッピング量子化器１０２は、＋１と−１との間を２度行き来する４つの凸量子化領域を有する。また前記４つの量子化領域は、任意の状態変数対ＳＶｘおよびＳＶｙの直線関係によっても定義される。さらに、より高次のシステムにおいて、示される実際の領域はｎ次元である。

（発明の概要）
本発明の一実施例において、信号処理システムは合同非線形デルタシグマ変調器を含む。前記合同非線形デルタシグマ変調器はノイズシェーピングフィルターを含み、信号を処理してＮ状態変数を生成する。ここで、Ｎは２より大きいかまたは等しい。また前記合同非線形デルタシグマ変調器は、量子化器を含み、非線形量子化伝達関数に従って、Ｎ状態変数の少なくともサブセットから決定される量子化器入力データを量子化する。ここで、少なくとも１つの量子化レベルの量子化領域間の１つ以上の境界が、状態変数の少なくとも２つの間の非線形相互関係によって少なくとも部分的に特徴付けられる。

本発明の別の実施例において、Ｎ状態変数を有するノイズシェーピングフィルターを含む合同非線形デルタシグマ変調器を使用する信号処理方法は、前記ノイズシェーピングフィルターを使用した前記合同非線形デルタシグマ変調器に対する入力信号をフィルタリングして、前記Ｎ状態変数から各量子化器入力データを生成することを含む。ここでＮは２より大きいかまたは等しい。また前記方法は、非線形量子化伝達関数に従って、量子化器入力データの量子化を含む。ここで、少なくとも１つの量子化レベルの量子化領域間の１つ以上の境界が、状態変数の少なくとも２つの間の非線形相互関係によって少なくとも部分的に特徴付けられる。

本発明の別の実施例において、非線形関連入力データおよび非線形量子化伝達関数を使用した入力の量子化方法は、入力信号サンプルの受信を含む。また前記方法は、前記入力信号サンプルをフィルタリングしてデジタルフィルター状態変数を生成し、また前記状態変数の少なくともサブセットに非線形量子化伝達関数を適用して出力信号を生成することを含む。ここで、少なくとも１つの量子化レベルの量子化領域間の１つ以上の境界が、状態変数の少なくとも２つの間の非線形相互関係によって少なくとも部分的に特徴付けられる。

本発明のさらなる実施例において、装置は入力信号サンプルをフィルタリングして、マルチオーダーデジタルフィルターの状態変数を表すデジタルフィルター状態変数を生成する手段を含む。また前記装置は、非線形量子化伝達関数を使用して、状態変数の少なくともサブセットを量子化する手段を含む。ここで、少なくとも１つの量子化レベルの量子化領域間の１つ以上の境界が、状態変数の少なくとも２つの間の非線形相互関係によって少なくとも部分的に特徴付けられる。

本発明は、添付の図面を参照することによって、その多くの目的、特徴、および利点を当業者に対して明らかにする。複数の図面において使用される同一の参照番号は、同様または類似の要素を示す。

信号処理システムは、合同非線形デルタシグマ変調器を含む。一実施例において、前記合同非線形デルタシグマ変調器は、非線形量子化伝達関数を含み、前記デルタシグマ変調器の出力の量子化領域間の１つ以上の境界は、複数のノイズシェーピングフィルター状態変数によって、少なくともその一部が定義される。そのため、少なくとも一実施例において、「合同非線形」とは、複数のノイズシェーピングフィルター状態変数間の非線形総合関係によって特長付けられる非線形量子化領域境界とともに、離散的な１ビットまたはマルチビットレベルに従って、入力信号を量子化する非線形量子化伝達関数を示す。ルックアヘッド（ｌｏｏｋ−ａｈｅａｄ）デルタシグマ変調器は、ノイズシェーピングフィルターおよび関数発生器として実装できる。前記ノイズシェーピングフィルターの状態変数は、前記入力データを提供し、前記関数発生器はそれをもとに量子化出力シグナルを判別する。後半状態変数は、前記量子化出力シグナルの判別において優位である。従って、量子化の正確性を著しく低下させることなく、前半状態変数を後半状態変数より大幅に近似することができる。前記近似は出力信号の正確性をわずかに低下させるが、実装費用を著しく削減することができる。さらに後半状態変数は、前記量子化器出力信号に対して完全に優位（例えば、決定論的）になり得る。この状況によって、１つ以上の量子化領域境界の非線形性がさらに少し増加し得る。

Ｎフィルター状態変数間の非線形相互関係は、前記量子化器出力の量子化領域の境界を特徴付けるＮ次元セットの関係を表すことができる。前記量子化領域は、凸または非凸である場合がある。さらに前記量子化領域は、１ビットおよびマルチビットデルタシグマ変調器の１つ以上の単調および／または非単調領域を含む。一実施例において、前記合同非線形デルタシグマ変調器は、少なくとも２対のデルタシグマ変調器とノイズシェーピングフィルター状態変数との間の非線形相互関係によって特徴付けられる１つ以上の量子化レベルの量子化領域境界を含む。前記デルタシグマ変調器の合同非線形特性の実施例は、計算性能を増加することによってデルタシグマ変調器の性能全体を改善する。また非単調実施例に関しては、長期決定を改善する代わりに短期量子化決定がわずかに悪化することになる。

図９は、量子化器９０２を用いて各量子化器入力信号ｓ（ｎ）を量子化する合同非線形デルタシグマ変調器９００を示す。前記量子化器入力信号ｓ（ｎ）は状態変数ＳＶ_１からＳＶ_ｋを含み、ここでＫはフィルター９０４状態変数の総数より少ないかまたは等しい。デルタシグマ変調器９００の１つ以上の実施例は、非ルックアヘッドデルタシグマ変調器であるが、原型的なルックアヘッドデルタシグマ変調器をエミュレートするように設計することができる。フィルター９０４は、各デルタシグマ変調器入力信号ｘ（ｎ）から遅延した量子化器出力子音号ｙ（ｎ）を引く処理、例えばｘ（ｎ）−ｙ（ｎ−１）を行って、前記量子化器入力信号ｓ（ｎ）を生成する。フィルター９０４は、フィルター１０４などの任意のノイズシェーピングフィルターであってよい。量子化器９０２は、非線形量子化伝達関数Ｑ（ｓ（ｎ））に従って、量子化器入力信号ｓ（ｎ）を量子化する。米国特許出願（ｉ）シリアル番号１０／８７５，９２０、２００４年６月２４日出願の「時間加重エラー値を有するルックアヘッド変調器を用いた信号処理（Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｗｉｔｈ ａ Ｌｏｏｋ−Ａｈｅａｄ Ｍｏｄｕｌａｔｏｒ Ｈａｖｉｎｇ Ｔｉｍｅ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｅｒｒｏｒ Ｖａｌｕｅｓ」、発明者ジョン・エル・メランソン（Ｊｏｈｎ Ｌ．Ｍｅｌａｎｓｏｎ）（以下、「メランソンＩ」と称する）、（ｉｉ）シリアル番号１０／９００，８７７、２００４年７月２９日出願の「ルックアヘッド変調器を用いた信号処理、雑音量子化の最小化（Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｌｏｏｋ−Ａｈｅａｄ Ｍｏｄｕｌａｔｏｒ Ｎｏｉｓｅ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ Ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ）」、発明者ジョン・エル・メランソン（Ｊｏｈｎ Ｌ．Ｍｅｌａｎｓｏｎ）（以下、「メランソンＩＩ」と称する）、および（ｉｉｉ）シリアル番号１０／９９５，７３１、２００４年１１月２２日出願の「自然なおよびパターンループフィルターを使用する量子化を用いるルックアヘッドデルタシグマ変調器（Ｌｏｏｋ−Ａｈｅａｄ Ｄｅｌｔａ Ｓｉｇｍａ Ｍｏｄｕｌａｔｏｒ ｗｉｔｈ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｎａｔｕｒａｌ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｌｏｏｐ Ｆｉｌｔｅｒ）」発明者ジョン・エル・メランソン（Ｊｏｈｎ Ｌ．Ｍｅｌａｎｓｏｎ）（以下、「メランソンＩＩＩ」と称する）は、様々な典型的ルックアヘッドデルタシグマ変調器について記載している。メランソンＩ、メランソンＩＩ、およびメランソンＩＩＩは、それら全体を参照することによってここに組み込まれる。フィルター９０４は、フィードフォーワードまたはフィードバックトポロジーなどの任意のトポロジーを使用して実装できる。ループフィルターの例は、「デルタシグマデータコンバータ‐理論、設計、およびシミュレーション（Ｄｅｌｔａ‐Ｓｉｇｍａ Ｄａｔａ Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒｓ − Ｔｈｅｏｒｙ， Ｄｅｓｉｇｎ，ａｎｄ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）」、ノースワージー（Ｎｏｒｓｗｏｒｔｈｙ）ら編、１９９７年ＩＥＥＥプレス、およびＩＳＢＮ０‐７８０３‐１０４５‐４に記載されている。

一実施例において、フィルター９０４はＮ状態変数を有し、Ｎは３以上の整数である。フィルター９０４の３つの状態変数は、状態変数ＳＶ１、．．．、ＳＶｋで表される。状態変数ＳＶ_１、．．．、ＳＶ_ｋのうち少なくとも２つは、前記量子化器出力の２つ以上の量子化領域間の１つ以上の境界を少なくとも部分的に特徴付ける非線形相互関係を有する。フィルター９０４によって生成される前記状態変数ＳＶ_１、．．．、ＳＶ_ｋは、量子化器入力データを表す。そのため、前記量子化器出力関数Ｑ（ｓ（ｎ））は少なくとも状態変数ＳＶ_１、．．．、ＳＶ_ｋのサブセットの関数、（Ｑ（ｓ（ｎ））＝ｆ（ＳＶ_１、．．．、ＳＶ_ｋ）であり、Ｑ（ｓ（ｎ））は非線形である。一実施例において、前記量子化器関数はＪ＋１最上位状態変数の関数であり、例えばＱ（ｓ（ｎ）＝ｆ（ＳＶ_Ｎ‐Ｊ，．．．，ＳＶ_Ｎ‐ｌ，ＳＶ_Ｎ）、ｌ≦Ｊ≦Ｎ‐１、Ｎはフィルター９０４状態変数の総数を表し、Ｋ＜Ｎ、またＳＶ_Ｎはフィルター９０４の最後の積分器、例えばＮ＝４の場合は図１の積分器１０６（４）に関連する状態変数である。ルックアヘッドデルタシグマ変調器の後者積分器は、一般に量子化器９０２の量子化決定に関して優位に影響する。そのため、以下に詳細を記述するように、デルタシグマ変調器９００は、許容量のエラーを有する後半積分器に重点を置く近似法を採用できる。

一般に、ルックアヘッドデルタシグマ変調器は、出力候補ベクトルおよび入力ベクトルからの量子化出力を決定する。前記ルックアヘッド深さは、出力信号ｙ（ｎ）を決定するために使用される各出力候補ベクトルＹｉの次元を示す。機能的観点から、時間ｔの場合は、入力ベクトルＸｔから各出力候補ベクトルＹｉ、ｉ□｛０、１、２、．．．、Ｍ−１｝を引いて異なるベクトルＤｉ、ｉ□｛０、１、２、．．．、Ｍ−１｝、およびＤｉ＝［Ｘｔ−Ｙｉ］をそれぞれ得る。最も適合する出力候補ベクトルのリーディングビットは量子化出力ｙ（ｎ）として選択される。メランソンＩ、ＩＩ、およびＩＩＩは、量子化出力ｙ（ｎ）を決定するための様々な典型的システムおよび方法について記載している。

図１０は、フィルター１０４などのＮ番目のノイズシェーピングフィルター１００４、および合同非線形関数発生器１００２によって実装される量子化器１００１を含むルックアヘッド合同非線形デルタシグマ変調器１０００を示す。前記ルックアヘッドデルタシグマ変調器１０００は、デルタシグマ変調器９００の一実施例を表す。フィルター１０４の各積分器の出力データは、状態変数ＳＶ_Ｎ、ＳＶ_Ｎ−１，．．．，ＳＶ_１を表す。各入力ｘ（ｎ）の各状態変数値は、前記入力ｘ（ｎ）の関数および係数ｃ_０、ｃ_１、．．．、Ｃ_Ｎ‐１、ｃ_Ｎ、およびフィードバックデータｙ（ｎ−１）を含むフィルターのトポロジーである。

ルックアヘッドデルタシグマ変調器を実装する場合、検索して最適な出力候補ベクトルを決定する。前記出力候補ベクトルがＭ要素長（Ｍのルックアヘッド深さ）、１ビットシステムであり、検索刈り込みが行われない場合、前記検索は処理すべき２＾Ｍ出力候補ベクトルを有する。刈り込みおよび簡素化が行われる場合であっても、この検索はコンピュータ的に高価である。

メランソンＩＩＩは、強制パターン応答ベクター（ＳＰＡＴ_ｋ）および自然な入力応答ベクトル（ＳＮＡＴ）を使用して、各時間ｔの量子化器出力データｙ（ｎ）を決定する典型的なシステムおよび方法について記載している。ＳＰＡＴは、ｋ番目の出力候補ベクトルからの０インプットおよびフィードバックに対するフィルター１００４などのノイズシェーピングフィルターの応答を表す。メランソンＩＩＩに記載されるように、前記ＳＰＡＴ応答ベクトルは、一度計算して保存することができる。ＳＮＡＴｔは、時間ｔにおける入力ベクトルＸｔに対するフィルターの応答および０、Ｘｔ＝｛ｘ（ｎ），ｘ（ｎ＋１），．．．，ｘ（ｎ＋Ｍ）｝_ｔに強制されるフィードバックを表す。

量子化出力ｙ（ｎ）を決定するために使用されるパターン応答ベクトルの数を削減する典型的なシステムおよび方法の説明に加えて、メランソンＩＩＩは、最適な強制パターン応答ベクトルＳＰＡＴ_{ｋ ｍｉｎ}を効果的に決定し、量子化出力ｙ（ｎ）の値を前記最適なパターン応答ベクトルのリーディングビットとして選択する典型的なシステムについても記載している。前記選択された量子化出力ｙ（ｎ）は、遅延１００８を通じてフィードバックされる。実際のフィルター１００４トポロジーおよび実装（例えば、ソフトウェア、ハードウェア、またはハードウェアおよびソフトウェアに係数を加えた組み合わせ）は、設計上の選択の問題である。

一旦、前記フィルタートポロジーが確立され、前記強制パターン応答ベクトルＳＰＡＴ_ｓが決定されると、フィルター１００４の前記状態変数を入力データとして使用して、前記量子化器を関数発生器１００２として実装することができる。したがって、量子化出力ｙ（ｎ）は、選択されたフィルターの状態変数の量子化関数、例えばｙ（ｎ）＝Ｑ（選択されたフィルター状態関数）によって決定される。このため、前記合同非線形関数発生器は、ルックアヘッドデルタシグマ変調器を用いて標準的なフル計算によって得られる効果を実装するためのコンピュータ的ショートカットと見なすことができる。

一実施例において、ノイズシェーピングフィルター１００４のトポロジーを一連の積分器に配置できると仮定すると、最後の積分器１０１０が量子化出力ｙ（ｎ）の選択において最大の効果を有する。これは、各サブシステム伝達関数１０１２（１），．．．，１０１２（Ｎ−１）、および１０１２（Ｎ）の共通項によって示されるように、複数のフィードバックループを用いる場合でも真である。後半積分器が量子化出力ｙ（ｎ）の選択に関して優位な効果を有するため、デルタシグマ変調器１０００の幾つかの実施例では、前半積分器の連続的に増加する近似を用いて前記状態変数のサブセットが近似される。幾つかの実施例では、前記量子化出力ｙ（ｎ）を決定する際に、フィルター１００４の前記状態変数のサブセットのみが考慮される。このため、選択されたフィルター１００４の状態変数ＳＶ_Ｎ，ＳＶ_Ｎ−Ｉ，．．．，ＳＶ_Ｎ‐Ｊは、任意のプリプロセッサＩ１００５への入力を形成する。プリプロセッサＩ１００５は、例えば、１つ以上の前記状態変数または前記状態変数の１つ以上の組み合わせに対してそれぞれゲインを適用することによって、状態変数を事前処理することができる。別の実施例では、前記プリプロセッサＩ１００５は、１つ以上の状態変数を組み合わせることができる。

プリプロセッサＩ１００５を使用する場合、プリプロセッサＩ１００５の出力は、近似発生器１００６への入力を提供する。プリプロセッサＩ１００５を使用しない場合、前記状態変数は直接近似発生器１００６に適用される。近似発生器１００６は、プリプロセッサＩＩ１００７を使用しない場合に、近似状態変数ＳＶ_Ｎ’，ＳＶ_Ｎ−１’，．．．，ＳＶ_Ｎ−ｊ’を合同非線形関数発生器１００２への入力データとして提供する。任意の状態変数を近似する前に、各状態変数は通常、１０から３０ビットの間で表される。一実施例において、出力信号ｙ（ｎ）の値に優位な影響を有する状態変数は、それぞれ特定の状態変数の影響に応じて異なる程度に近似される。近似が大きいほど正確性は低くなるが、実行コストにおけるトレードオフは、正確性の喪失を単に埋め合わせるだけではない。正確なトレードオフは設計上の選択の問題である。例えば、Ｎ＝５、Ｊ＝２、および各状態変数が１０ビットで表される一実施例において、状態変数ＳＶ_Ｎ’はｗ＝６ビット（例えば、４ビットの近似）によって表され、ＳＶ_Ｎ‐１はｖ＝５ビットによって表され、ＳＶ_Ｎ‐２’はｕ＝４ビットによって表され、また状態変数ＳＶ_{Ｎ‐ｊ‐１}からＳＶ_１はゼロに近似される（例えば、無視される）。量子化出力ｙ（ｎ）の決定における後半状態変数の優位性のため、前記近似によって量子化出力ｙ（ｎ）の正確性がわずかに低下するが、実行コストは不相応に減少する。プリプロセッサＩＩ１００７を任意で使用し、例えば、１つ以上の近似された状態変数、または近似された状態変数の１つ以上の組み合わせに各ゲインを適用することによって、前記状態変数をさらに前処理する。一般に、プリプロセッサＩおよびＩＩは個別の機能を実行する。さらに、前記入力サンプルｘ（ｎ）を量子化器１００１による入力として使用し、出力ｙ（ｎ）を決定することもできる。ｒ遅延をフィルター１００４の入力に追加することによって、今後の入力サンプルｘ（ｎ＋１）、ｘ（ｎ＋２）、．．．、ｘ（ｎ＋ｒ）を量子化器１００１への入力として使用し、出力ｙ（ｎ）を決定することもできる。ここでｒは整数である。他の実施例では、プリプロセッサＩ１００５および／またはプリプロセッサＩＩ１００７の１つ以上の機能がフィルター１００４によって実行される。

近似発生器１００６は任意である。フィルター１００４またはプリプロセッサＩ１００５は、１つ以上の状態変数（プリプロセッサＩ１００５によって前処理された）を合同非線形関数発生器１００２に直接提供する。また近似発生器１００６は、ルックアヘッド、非ルックアヘッド、合同非線形デルタシグマ変調器、単調および非単調デルタシグマ変調器を含む任意のデルタシグマ変調器とともに使用できる。さらに、量子化器１００１の機能要素としての近似発生器１００６の描写は、一般に任意であり、設計上の選択の問題である。近似発生器１００６は、論理的にフィルター１００４と量子化器１００１との間の独立した中間要素として考慮できる。

図１１は、関数発生器１００２の一実施例を表す典型的な関数発生器１１００を示す。前記関数発生器１１００は、計算削減スキーム１１０２および量子化器セレクタ１１０４を使用して、状態変数ＳＶ_Ｎ’、ＳＶ_Ｎ−１’、．．．、ＳＶ_Ｎ−Ｊ’から量子化出力ｙ（ｎ）を決定する。前記関数発生器は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）などのメモリに保存されたソフトウェア命令、および／または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などのハードウェアを使用して実装できる。関数発生器１１００への入力は、前記状態変数ＳＶ_Ｎ’、ＳＶ_Ｎ‐１’、．．．、ＳＶ_Ｎ‐Ｊ’である。以下に記載するように、前記状態変数ＳＶ_Ｎ’、ＳＶ_Ｎ‐１’、．．．、ＳＶ_Ｎ‐Ｊ’は、フィルター１００４の状態変数ＳＶ_Ｎ、ＳＶ_Ｎ‐１、．．．、ＳＶ_Ｎ‐Ｊから決定される。メランソンＩＩＩは、強制パターン応答ベクトルＳＰＡＴ_ｓおよび自然な入力応答ベクトルＳＮＡＴ_ｔからの量子化出力ｙ（ｎ）決定の完全導出および機能性について説明している。メランソンＩＩＩに記載されるように、前記計算削減スキーム１１０２は任意のルックアヘッド深さに応じて拡大または収縮可能である。「Ｃ_ｘｊ」は、ＳＶ_Ｎ’、ＳＶ_Ｎ‐１’、．．．、ＳＶ_Ｎ‐Ｊ’を使用して、状態変数の自然な入力応答ベクトルＳＮＡＴ_ｔのｊ番目の要素を表す。例えば、状態変数ＳＶ_Ｎ’、ＳＶ_Ｎ‐１’、．．．、ＳＶ_Ｎ‐Ｊ’を使用したＭ要素入力ベクトルＸｔのｊ番目の要素に対するフィルター１００４の出力応答、ｊ＝｛１、２、．．．、Ｍ｝およびＭはルックアヘッド深さを表す。一実施例において、フィルター１００４の出力応答は、状態変数ＳＶ_Ｎ’、ＳＶ_Ｎ‐１’、．．．、ＳＶ_Ｎ‐Ｊ’の総和である。一般に、フィルター９０４のトポロジーがフィルター出力応答を決定する。前記状態変数は加重または非加重であってよい。「Ｃ_Ｙｒｊ」は強制パターン応答ベクトルＳＰＡＴ_ｍのｊ番目の要素を表し、ｒ＝｛１、２、．．．Ｒ｝およびＲは計算削減スキーム１１０２における強制パターン応答ベクトルの数である。

メランソンＩＩＩに記載されるように、一実施例において、量子化器出力セレクタ１１０４は、（ＳＮＡＴ_ｔｘＳＰＡＴ_ｒ）_ｍｉｎと関連する出力候補ベクトルから量子化出力ｙ（ｎ）を決定する。また前記関数発生器１１００は、近似または非近似フィルター状態変数を使用して関数を実装することもできる。例えば、後半フィルター状態変数の優位性のため、１つ以上の後半状態変数の値が完全に決定されるような場合がある。例えば、ＳＶ_ＮがＡより大きい場合、ｙ（ｎ）＝＋１、またＳＶ_Ｎが−Ｂより小さい場合、ｙ（ｎ）＝−１となる。

またメランソンＩＩＩは、図１２に示す追加／比較／選択（ＡＣＳ）システム１２００について説明している。このシステムは、近似または非近似状態変数を入力として使用し、ＳＮＡＴ_ｔを決定する関数発生器１００２を実装できる。メランソンＩＩＩは、ＡＣＳネットワークの概念を説明する例を引用している。この操作は以下のように理解できる。ルックアヘッド深さを４（Ｍ＝４）と仮定して、
ｅ０ ＝ ｛１，０，０，０｝に対するフィルター応答
ｅ１ ＝ ｛０，１，０，０｝に対するフィルター応答
ｅ２ ＝ ｛０，０，１，０｝に対するフィルター応答
ｅ３ ＝ ｛０，０，０，１｝に対するフィルター応答。

前記フィルターは線形システムであるため、ＳＰＡＴ_０＝｛−１，−１，−１，−１｝＝−ｅ０−ｅ１−ｅ２−ｅ３ということになる
ｆ０＝ｅ０ ＳＮＡＴ
ｆ１＝ｅ１ ＳＮＡＴ
ｆ２＝ｅ２ ＳＮＡＴ
ｆ３＝ｅ３ ＳＮＡＴ
と定義すると、
ＳＮＡＴ ＳＰＡＴ_０ ＝ ―ｆ０−ｆ１−ｆ２−ｆ３
となり、任意の「ｉ」のＳＮＡＴ ＳＰＡＴ_ｉは、ｆの値に対応する単純な和／差として計算できる。

図１３は、関数発生器１１００の典型的なルックアップテーブル１３００を示す。テーブル１３００のコラム１３０２における行は、量子化出力ｙ（ｎ）の決定に使用される近似状態変数の連結値を含む。コラム１３０４における行は、コラム１３０２において対応する値に関連する量子化出力ｙ（ｎ）の値を含む。量子化出力ｙ（ｎ）の実測値は、様々な穴埋め方法を使用して決定できる。３つの典型的な穴埋め方法を以下に記載する。量子化出力ｙ（ｎ）の値は、セット｛＋１，−１｝の要素、例えば１ビットのデルタシグマ変調器として表される。マルチビットのデルタシグマ変調器を使用して、ｙ（ｎ）に対するマルチビット値も決定できる。

任意の近似を適用する前は、状態変数は一般に少なくとも１０ビットで表され、また通常は１０から３０ビットで表される。前記状態変数は、影響の少ない状態変数の四捨五入を使用して状態変数を小さいビットサイズに切り下げることによって、または切り捨てなどの他の近似法によって近似できる。例えば、１０から３０ビットで表される近似状態変数ＳＶ_ｉがないと仮定する。近似を使用して、状態変数ＳＶ_Ｎ’はｗ＝６ビットで表され、ＳＶ_Ｎ‐１’はｖ＝５ビットで表され、またＳＶ_Ｎ‐２’はｕ＝４ビットで表される。これらの近似は、３２ｋ（２^６ｘ２^５ｘ２^４）要素のルックアップテーブル１３００を必要とする。

前記テーブル１３００は、少なくとも３つの方法で埋めることができる。第一の穴埋め方法では、前記連結状態変数が近似されるため、コラム１３０２におけるｉ番目の値はそれぞれ、一般にコラム１３０２におけるｉ番目の値のいずれか一方に均等に分配される非近似状態変数値の範囲を表す。コラム１３０２におけるｉ番目の値に対して、コラム１３０２におけるｉ番目の値を中心とする非近似状態変数値の中心に配置される非近似状態変数を使用して、デルタシグマ変調器９００によって量子化出力ｙ（ｎ）の値を決定することができる。次に決定された量子化出力ｙ（ｎ）の値は、コラム１３０２におけるｉ番目の値に対応するテーブル１３００に入力される。第一の穴埋め方法は、コラム１３０２におけるすべての値に対して行われる。その他の状態変数（テーブルで使用されない状態変数＝ＳＶ_{Ｎ‐Ｊ‐ｉ}からＳＶ_１）は、この穴埋め方法ではゼロと見なされる。

第二の穴埋め方法では、実際のテスト信号Ｘ（ｎ）を使用し、関数発生器１１００などの非近似関数発生器を用いてルックアヘッドデルタシグマ変調器９００を駆動する。結果統計はビンに記録される。ここで１ビンは、前記近似発生器１００６における各テーブルエントリに対応する。ｙ（ｎ）の数＝＋１決定、およびｙ（ｎ）の数＝−１決定が記録される。テスト信号の終了後、前記統計が評価され、観察される＋１の大部分を有する任意のビンに対して、その結果がテーブル１３００にｙ（ｎ）＝＋１として記録される。同様に、観察される−１の大部分を有する任意のビンに対して、その結果がテーブル１３００にｙ（ｎ）＝−１として記録される。テスト値が観察されない場合（例えば、テーブル１３００の第一コラムのエントリに対応する状態変数のセットをテスト信号が生成しなかった場合）、第一の方法を使用してそれらの場所を埋めることができる。

第三の穴埋め方法では、図１４Ａおよび１４Ｂに示されるように、一実施例において、最後の積分器の状態変数ＳＶ_Ｎが（ｉ）Ａより大きい任意の時点で、量子化出力ｙ（ｎ）は常に＋１であり、（ｉｉ）−Ｂより小さい場合、量子化出力ｙ（ｎ）は−１である。ここで、ＡおよびＢの絶対値は等しいか、または等しくない。次に、これらの初期比較を行うことによって、関数を簡素化し、テーブル１３００を小さくすることができる。同様に、さらに量子化出力ｙ（ｎ）の決定に使用される他の状態変数を比較することができる。この方法は、一般に正確性の低い関数発生器に対して行うが、場合によっては非ルックアヘッドデルタシグマ変調器より好ましい。

関数発生器１００２のソフトウェア実装が使用されている場合、テーブルルックアッププロセスによって、計算１秒あたりの何百万もの命令を保存することができる。テーブル１３００は３つの状態を有することができる。ここで＋１または−１のいずれかが考えられる。これらの場合、深い検索、例えば標準、完全ルックアヘッド計算が使用される。このようにして、大部分の量子化をテーブル１３００によって行うことができ、標準、完全ルックアヘッド計算方法によってわずかな比率となる。このようにして、平均計算負荷が大幅に削減される。

図１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃ、１４Ｄ、１４Ｅ、および１４Ｆは、フィルター９０４の少なくとも２つの状態変数間の非線形相互関係の典型的な実施例を示す。これは、量子化器伝達関数Ｑ（ｓ（ｎ））の１つ以上の量子化領域の１つ以上の境界を少なくとも部分的に特徴付ける。

図１４Ａは、Ｎ次元の合同非線形関数１４００の２次元スライスを示す。Ｑ（ｓ（ｎ））決定線１４０２は、２つの量子化領域、ｙ（ｎ）＝＋１とｙ（ｎ）＝−１との間の非線形境界を表す。量子化領域＋１および−１の間の境界は、フィルター９０４の状態変数ＳＶ_ｘとＳＶ_ｙとの非線形相互関係によって特徴付けられる。前記量子化領域＋１および−１は、量子化器９０２の任意のレベルの量子化を表すことができる。例えば、１ビットのデルタシグマ変調器は、定義上２レベルのみの量子化を有する。マルチビットのデルタシグマ変調器は、複数レベルの量子化を有する。前記合同非線形関数１４００は、任意の量子化レベルの量子化領域を定義できる。したがって、各量子化レベルにおける完全な合同非線形関数は、量子化出力ｙ（ｎ）の決定に使用される状態変数Ｎの数に基づいて複数次元となる。

図１４Ｇは、Ｑ（ｓ（ｎ））、合同非線形関数１４００を生成するための関数実装を示す。一実施例において、状態変数ＳＶ_ｙは、ＳＶ_Ｎ−１などの前半（例えば、下位）状態変数ＳＶ_Ｘに対してＳＶ_Ｎなどの後半（例えば、上位）状態変数を表す。状態変数ＳＶ_ｙ≧Ａおよび状態変数ＳＶ_ｙ≦−Ｂの場合、量子化出力ｙ（ｎ）は単に状態変数ＳＶ_ｙの状態値によって決定される。−Ｂ≦ＳＶ_ｙ≦Ａの場合、出力ｙ（ｎ）は、例えばルックアップテーブル１３００を使用して決定される。

図１４Ｂもまた、前記量子化器伝達関数Ｑ（ｓ（ｎ））の量子化領域間の境界を特徴付けるフィルター９０４の状態変数間の非線形相互関係を示す。前記合同非線形関数１４０４はまた、２つの状態変数ＳＶ_ｘとＳＶ_ｙとの非線形相互関係によって特徴付けられる複数の量子化領域境界を示し、それによって、１つ以上の量子化レベルに対して非単調量子化伝達関数を定義する。さらに、前記量子化領域ＡおよびＤは非凸である。

図１４Ｃおよび１４Ｄは、前記量子化器伝達関数Ｑ（ｓ（ｎ））の非凸量子化領域間の境界を特徴付けるフィルター９０４の状態変数間の非線形相互関係のさらなる実施例を示す。

図１４Ｅおよび１４Ｆは、前記量子化器伝達関数Ｑ（ｓ（ｎ））の非単調、非凸量子化領域間の境界を特徴付けるフィルター９０４の状態変数間の非線形相互関係のさらなる実施例を示す。

図１５は、量子化器９０２によって処理される場合の量子化器入力信号ｓ（ｎ）のＰＤＦ１５００を示す。低レベルの量子化器入力信号ｘ（ｎ）に対する正のフィードバックのために、低レベルのデルタシグマ変調器入力信号ｘ（ｎ）は効果的に押し出され、高レベルのデルタシグマ変調器入力信号ｘ（ｎ）は、図５Ｂに示される理想的なＰＤＦにより近くなる。前記デルタシグマ変調器９００は、単調量子化器を備える同等の従来のデルタシグマ変調器と比較して、最大１０ｄｂＳＮＲの改善が得られた。

図１６を参照して、信号処理システム１６００は、デルタシグマ変調器１６０２を含む信号処理システムの一実施例を示す。デルタシグマ変調器１６０２は、デルタシグマ変調器９００の実施例を表す。信号処理システム１６００は、特にスーパーオーディオコンパクトディスク（「ＳＡＣＤ」）記録アプリケーションなどの高性能オーディオアプリケーションに有効である。信号処理システム１６００は、入力信号源１６０３により生成される入力信号１６０４を処理する。前記入力信号１６０４は、デジタルであってもアナログであってもよく、また記録／ミキシングプロセスの一環として生成された信号を含む任意の信号源からまたは他の高性能ソースから、あるいはコンパクトディスクプレイヤー、ＭＰ３プレイヤー、オーディオ／ビデオシステム、オーディオテーププレイヤー、または他の信号記録および／またはプレイバック装置などの下端ソースから派生してよい。

前記入力信号１６０４は、オーディオ信号、ビデオ信号、オーディオプラスビデオ信号、および／または他の信号タイプであってよい。一般に、入力信号１６０４は、デルタシグマ変調器１６０２によって変調される前に幾つかの前処理１６０６を経る。例えば、前処理１６０６は補間フィルターを組み込み、デジタル入力信号１６０４をよく知られている方法でオーバーサンプリングすることができる。前処理１６０６は、アナログ・デジタル変換器を含み、アナログ入力信号１６０４をデジタル信号に変換することができる。また前処理１６０６は、ミキシング、残響、均等化、編集、帯域外雑音フィルタリング、および他のフィルタリング操作を含むことができる。

デジタルドメインにおいて、前処理１６０６は、個別の入力信号ｘ（ｎ）をルックアヘッド変調器１６０２に提供する。個別の入力信号ｘ（ｎ）はそれぞれＮビットの信号であり、ここでＮは１より大きい。先に詳述したように、デルタシグマ変調器１６０２は、Ｍ入力信号ｘ（ｎ）およびＭ出力公報のパターンｙ（ｎ）を処理して、各入力信号ｘ（ｎ）に対応する出力候補から出力信号１６０７を決定する。出力信号１６０７は、例えば、１ビット出力値の集合である。よって前記出力信号１６０７は、コード化されたバージョンの入力信号１６０４となる。

図１６および１７を参照して、信号処理システム１６００は通常、ルックアヘッド変調器１６０２の出力信号１６０７を後処理する後処理１６０８を含む。後処理１６０８は、ロスなしデータ処理１７０２を含むことができる。ＳＡＣＤ音声マスタリングの場合、ロスなしデータ圧縮ステージ１７０４があり、その後に、マスター記憶媒体１７０８に焼き付けられる実際のピットを生成する記録プロセス１７０６が続く。次に前記マスター記憶媒体１７０８は機械的に複製されて、広範な分布に使用可能なディスク（または他の記憶媒体）１７１２を作成する。ディスク１７１２は、例えば、任意の様々なデジタル汎用ディスク、コンパクトディスク、テープ、またはスーパーオーディオコンパクトディスクである。プレイバック／出力装置１６１０は、ディスク１７１２からデータを読み取り、ユーザが認知できるフォーマットで信号出力を提供する。プレイバック／出力装置１６１０は、出力信号１６０７を利用できる任意の出力装置である場合がある。このため、前記記憶媒体１７０８および１７１２は、デルタシグマ変調器１６０２を使用して得られる信号変調プロセスを用いてコード化されるデータを含む。

本発明は詳細に説明されているが、当然のことながら添付の請求項によって定義されるように、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、種々の変更、置換、および修正が可能である。

図１（従来技術）は、単調量子化器を有する典型的なデルタシグマ変調器を示す。 図２（従来技術）は、典型的なデルタシグマ量子化器モデルを示す。 図３（従来技術）は、典型的な単調２レベル量子化伝達関数を示す。 図４（従来技術）は、ディザエミュレーション用の典型的な単一非単調領域量子化伝達関数を示す。 図５Ａ（従来技術）は、大小入力信号レベルでの操作中における各量子化器入力信号の典型的な確率密度関数を示す。図５Ｂ（従来技術）は、各デルタシグマ変調器量子化器入力信号の典型的な理想に近い確立密度関数を示す。 図６（従来技術）は、凸および非凸領域を示す。 図７（従来技術）は、単調量子化器の出力に関する２つのノイズシェーピングフィルター状態変数の相互関係を示す。 図８（従来技術）は、ディザリング量子化器の出力に関する２つのノイズシェーピングフィルター状態変数の相互関係を示す。 図９は、典型的な合同非線形デルタシグマ変調器を示す。 図１０は、量子化用の関数発生器を含む典型的なルックアヘッド合同非線形デルタシグマ変調器を示す。 図１１は、図１０のデルタシグマ変調器の典型的な関数発生器を示す。 図１２は、追加／比較／選択ネットワークを示す。 図１３は、量子化器関数発生器のループアップテーブルの実施例を示す。 図１４Ａは、少なくとも２つのデルタシグマ変調器フィルター状態変数間の非線形相互関係によって特徴付けられる量子化領域境界の典型的な実施例を示す。 図１４Ｂは、少なくとも２つのデルタシグマ変調器フィルター状態変数間の非線形相互関係によって特徴付けられる量子化領域境界の典型的な実施例を示す。 図１４Ｃは、少なくとも２つのデルタシグマ変調器フィルター状態変数間の非線形相互関係によって特徴付けられる量子化領域境界の典型的な実施例を示す。 図１４Ｄは、少なくとも２つのデルタシグマ変調器フィルター状態変数間の非線形相互関係によって特徴付けられる量子化領域境界の典型的な実施例を示す。 図１４Ｅは、少なくとも２つのデルタシグマ変調器フィルター状態変数間の非線形相互関係によって特徴付けられる量子化領域境界の典型的な実施例を示す。 図１４Ｆは、少なくとも２つのデルタシグマ変調器フィルター状態変数間の非線形相互関係によって特徴付けられる量子化領域境界の典型的な実施例を示す。 図１４Ｇは、図１４Ａに示される合同非線形関数を生成するための関数実施を示す。 図１５は、各量子化器入力信号の典型的な確立密度関数を示す。 図１６は、ルックアヘッド変調器、出力装置およびプロセッサ、および出力媒体を含む典型的な信号処理システムを示す。 図１７は、図１６の信号処理システムの実施例における典型的な後処理操作を示す。

Claims (25)

1. 信号を処理し、Ｎ状態変数を生成するノイズシェーピングフィルターであって、ここでＮは２より大きいかまたは等しい、フィルターと、
   非線形量子化伝達関数に従って該Ｎ状態変数の少なくとも１つのサブセットから決定される量子化器入力データを量子化するための量子化器であって、ここで少なくとも１つの量子化レベルの量子化領域間の１つ以上の境界が、該状態変数の少なくとも２つの間の非線形相互関係によって少なくとも部分的に特徴付けられる、量子化器と
   を含む合同非線形デルタシグマ変調器を備える、信号処理システム。
2. 前記少なくとも２つの量子化領域間の境界が非凸である、請求項１に記載の信号処理システム。
3. Ｎが３より大きいかまたは等しく、前記少なくとも２つの量子化領域間の境界がＮ次元において非凸である、請求項２に記載の信号処理システム。
4. Ｎが３より大きいかまたは等しく、前記少なくとも２つの量子化領域間の境界がＮ未満の次元において非凸である、請求項２に記載の信号処理システム。
5. 前記ノイズシェーピングフィルターがＮ積分器を含み、前記状態変数が連続的な離散時間中の前記積分器の少なくとも１つのサブセットの出力値を示す、請求項１に記載の信号処理システム。
6. 前記積分器のサブセットがＮ番目の積分器から（Ｎ−ｘ）番目の積分器で構成され、ここで、２≦ｘ≦Ｎ−１である、請求項５に記載の信号処理システム。
7. 前記ノイズシェーピングフィルターが無限インパルス応答フィルターを備える、請求項１に記載の信号処理システム。
8. プロセッサと、
   該プロセッサに連結し、前記ノイズシェーピングフィルターおよび前記量子化器を実装するためのプロセッサ実行可能コードを記憶する、メモリと
   をさらに含む、請求項１に記載の信号処理システム。
9. 前記デルタシグマ変調器の作動中、前記量子化器入力データが前記Ｎ状態変数の少なくとも１つのサブセットである、請求項１に記載の信号処理システム。
10. 前記デルタシグマ変調器の作動中、前記量子化器入力データが前記フィルターの第一積分器および第二積分器からの状態変数を含み、該第一および第二積分器の状態変数が、前記量子化伝達関数における境界に関して、非線形の相互関係を有する、請求項９に記載の信号処理システム。
11. 前記量子化器入力データが音声入力信号データから派生する、請求項１に記載の信号処理システム。
12. 前記量子化器からの出力データを処理し、該処理した出力データを記憶媒体上に記録するための信号処理記録装置をさらに含む、請求項１に記載の信号処理システム。
13. 前記量子化器入力データが、前記Ｎ状態変数の少なくとも１つのサブセットの近似を含む、請求項１に記載の信号処理システム。
14. Ｎ状態変数を有するノイズシェーピングフィルターを含んだ合同非線形デルタシグマ変調器を使用する信号処理方法であって、
    該Ｎ状態変数から各量子化器入力データを生成するために、該ノイズシェーピングフィルターを使用して入力信号を該合同非線形デルタシグマ変調器にフィルタリングするステップであって、Ｎは２より大きいかまたは等しい、ステップと、
    非線形量子化伝達関数に従って該量子化器入力データを量子化するステップであって、少なくとも１つの量子化レベルに対する量子化領域間の１つ以上の境界が、該状態変数の少なくとも２つの間の非線形相互関係によって少なくとも部分的に特徴付けられる、ステップと
    を包含する、方法。
15. 前記少なくとも２つの量子化領域間の境界が非凸である、請求項１４に記載の方法。
16. Ｎが３より大きいかまたは等しく、前記少なくとも２つの量子化領域間の境界がＮ次元において非凸である、請求項１５に記載の方法。
17. Ｎが３より大きいかまたは等しく、前記少なくとも２つの量子化領域間の境界がＮ未満の次元において非凸である、請求項１４に記載の方法。
18. 前記ノイズシェーピングフィルターがＮ積分器を含み、前記状態変数が連続的な離散時間中の前記積分器の少なくとも１つのサブセットの出力値を示す、請求項１４に記載の方法。
19. 前記積分器のサブセットがＮ番目の積分器から（Ｎ−ｘ）番目の積分器で構成され、ここで、２≦ｘ≦Ｎ−１である、請求項１８に記載の信号処理システム。
20. 各量子化器入力データを生成するために、前記ノイズシェーピングフィルターを使用して前記合同非線形デルタシグマ変調器への入力信号をフィルタリングするステップが、
    前記フィルターの少なくとも第一積分器および第二積分器からの状態変数を生成するステップであって、該第一および第二積分器の状態変数が前記量子化伝達関数において境界に関して非線形の相互関係を有する、ステップをさらに包含する、請求項１４に記載の方法。
21. 前記入力信号データサンプルが音声入力信号データを含む、請求項１４に記載の方法。
22. 量子化された量子化器入力信号データを記憶媒体上に記録するステップをさらに包含する、請求項１４に記載の方法。
23. 非線形の関連入力データおよび非線形の量子化伝達関数を使用する入力信号の量子化方法であって、
    入力信号サンプルを受け取るステップと、
    デジタルフィルター状態変数を生成するために、該入力信号サンプルをフィルタリングするステップと、
    出力信号を生成するために非線形量子化伝達関数を該状態変数の少なくとも１つのサブセットに適応するステップであって、少なくとも１つの量子化レベルの量子化領域間の１つ以上の境界が、該状態変数の少なくとも２つの間の非線形相互関係によって少なくとも部分的に特徴付けられる、ステップと
    を包含する、方法
24. 前記入力信号が音声デジタル信号サンプルから成る、請求項２３に記載の方法。
25. マルチオーダーデジタルフィルターの状態変数を示すデジタルフィルター状態変数を生成するために、入力信号サンプルをフィルタリングするための手段と、
    非線形量子化伝達関数を使用して該状態変数の少なくとも１つのサブセットを量子化する手段であって、少なくとも１つの量子化レベルの量子化領域間の１つ以上の境界が、該状態変数の少なくとも２つの間の非線形相互関係によって少なくとも部分的に特徴付けられる、手段と
    を備える装置。

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