JP2803237B2 - データ伝送方法およびその装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ＜産業上の利用分野＞ この発明はデータ伝送方法およびその装置に関し、多
数の能動装置間における２値データまたは多値データの
伝送に好適なデータ伝送方法およびその装置に関する。

＜従来の技術、および発明が解決しようとする課題＞ 従来からコンピュータ・システムにおいては、プロセ
ッサ自体の能力を向上させる代わりに多数のプロセッサ
を相互に接続して全体としての能力を向上させることが
広く行なわれている。この場合には、多数のプロセッサ
を互に接続しなければならないので、各プロセッサ間を
接続する専用通信線を設けようとすれば通信線数が増加
する。この結果、通信線が物理的に接続可能な数の制約
を受けて接続可能なプロセッサの数が定められてしま
う。逆に、全てのプロセッサに共通の通信用データ・バ
スを用いれば接続可能なプロセッサの数が制限されると
いう不都合を簡単に解消させることができるが、各プロ
セッサによるデータ・バスの使用権獲得のためのバス・
アービトレーションが必須になるのみならず、バス上の
データの送り元と送り先を示すための通信プロトコルが
必須になるのであるから通信容量が減少してしまう。こ
の結果、プロセッサ数を増加させることにより期待し得
る理論上の性能よりもかなり低い性能しか達成し得ない
ことになる。また、システム構成によっては多値データ
の伝送を行なう必要があり、この場合には上記の問題が
一層顕著になってしまう。

また、近年注目を浴びているニューラル・ネットにお
いては上記の問題が一層顕著になる。このニューラル・
ネットは、入力信号と教師信号とを対にして与えること
によりシナプス荷重を修正するパターン連想型のもの
（第21図Ａ参照）と、入力信号のみを与えるだけでシナ
プス荷重を修正する自動連想型のもの（第21図Ｂ参照）
とに大別されている。

さらに詳細に説明すると、ニューラル・ネットとは、
生物の神経細胞体の働きに似た機能を実現する素子（以
下、ニューロン素子と称する）を用いてパターン認識、
特徴抽出等を高速化しようとしており、一般的に著しく
多数のニューロン素子が必要とされる。

第22図は神経細胞体を模式的に示す図であり、複数の
入力信号がシナプス結合を介してシグマ・ユニットに供
給されているとともに、シグマ・ユニットからの出力が
シグモイド・ファンクションに基づいて閾値処理され、
他の神経細胞体に対する入力信号として出力されるよう
にしている。また、シグマ・ユニットには閾値ユニット
と称される端子があり、閾値ユニットに供給される信号
レベルに基づいてシグマ・ユニットから信号を出力すべ
きか否かが制御される。

したがって、各入力信号に対してシナプス結合に基づ
く重み付けが行なわれ、重み付けが行なわれた全ての入
力信号を累積加算して得られた結果と閾値レベルとに基
づいてシグマ・ユニットから信号を出力すべきか否かが
制御される。そして、信号を出力すべきである場合に
は、シグモイド・ファンクションに基づいて０〜１の範
囲の信号に変換して出力する。

また、神経細胞体におけるシナプス結合は学習によっ
て試行錯誤を繰り返しながら目的とする結果が得られる
ように変更されるのであるから、上記各ニューラル・ネ
ットを構成するニューロン素子においても同様の機能を
持たせることが必要である。

上記パターン連想型のニューラル・ネットは、第22図
の模試図と等価な電気的構成を有するニューロン素子を
必要個数用いて入力層、中間層および出力層を構成し、
異なる層間において全てのニューロン素子同士を電気的
に接続しなければならないので、中間層、出力層におけ
る各ニューロン素子の入力信号数は著しく多くなるが、
物理的な電気的接続の限界の制約を受けて入力信号数を
余り増加させることができないので、余りニューロン素
子数を増加させることができず、限られた用途における
実用化の研究しか行なわれていないという問題がある。
例えば、256×256画素の図形データのパターン認識を行
なわせようとすれば、パターン連想型のニューロン・ネ
ットでは、入力層のニューロン数が256×256個になり、
このニューロンの全てが中間層の全てのニューロン（個
数がｍ）に接続され、しかも中間層のニューロンの全て
が出力層の全てのニューロン（個数がｎ）に接続される
のであるから、専用信号線を使用する場合には256×256
×ｍ＋ｍ×ｎ本の信号線が必要になり、実際上は配線が
不可能になってしまう。また、全てのニューロンに共通
の通信用データ・バスを用いた場合には、ニューロン数
の増加に伴なってバス・アービトレーションが複雑化
し、また、データ転送と累積加算とが時分割で行なわれ
る結果ニューロン素子毎の稼動率が低下するので、ニュ
ーロン・ネット全体としての性能が大幅に低下してしま
う。また、自動認識型のニューラル・ネットにおいて
も、連合層の全てのニューロンが相互接続されるととも
に、入力シナプスが全てのニューロンと接続されなけれ
ばならないので、ニューロン素子数が同一であれば、パ
ターン連想型のニューラル・ネットにおける不都合が一
層顕著になってしまう。

また、ニューロン・ネットの構成要素となるニューロ
ン素子の入力信号がA,B,C,Dであり、それぞれのシナプ
ス結合（以下、重み付けと称する）がwi1,wi2,wi3,wi4
である場合には、Awi1,Bwi2,Cwi3,Dwi4がシグマ・ユニ
ット（Σ）に供給されて累積加算され、シグマ・ユニッ
ト（Σ）において累積加算された結果xi（＝Awi1＋Bwi2
＋Cwi3＋Dwi4）がシグモイド・ファンクションyi＝｛１
＋ｅ^{（−xi＋θ）}｝^-1により０〜１の範囲の中間値（多
値データ）に変換されて出力される。尚、thは閾値ユニ
ットであり、上記重み付けwi1,wi2,wi3,wi4は学習によ
り変化する。したがって、ニューロン素子間でのデータ
通信おいては２値信号出力のみではなく、中間値データ
を出力し得るようにしなければならないので、ディジタ
ル・コンピュータ・システムにおいて汎用されている２
値データ伝送ではなく、アナログ・データ伝送または多
値データ伝送を行なう必要があり、上記の問題が一層顕
著になってしまう。さらに、上記シグマ・ユニット
（Σ）は著しく多数の入力信号を受付け得るとともに、
各入力信号毎の重み付けを変更し得るようにする必要が
あるので、ニューロン素子自体の構成が複雑化するとと
もに、大型化するという問題がある。

また、多数のプロセッサで構成したコンピュータ・シ
ステム、ニューラル・ネットに限らず、ローカル・エリ
ア・ネットワーク（以下、LANと略称する）等において
も同様の配線上の問題が生じる。

＜発明の目的＞ この発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであ
り、多数の能動装置間を接続するための信号線数を大幅
に減少させることができ、しかも伝送容量の制限を確実
に排除できる新規なデータ伝送方法およびその装置を提
供することを目的としている。

この発明は、多値データの伝送をも行なうことができ
る新規なデータ伝送方法およびその装置を提供すること
を他の目的としている。

この発明は、ニューラル・ネットに適用することによ
り信号線数を大幅に減少させることができる新規なデー
タ処理装置およびこのデータ処理装置を用いた新規なニ
ューラル・ネットを提供することをさらに他の目的とし
ている。

＜課題を解決するための手段＞ 上記の目的を達成するための、この発明のデータ変調
方法は、複数のデータ入力部に入力される、少なくとも
伝送すべき中間値を採り得る複数のデータにより、自己
相関特性が強い疑似ノイズを互に異なる量だけ位相シフ
トさせた疑似ノイズに対する変調を施した変調信号を得
るとともに、前記各疑似ノイズと位相シフト量の異なる
疑似ノイズを前記データ入力部とは別に設けられた基準
データ入力部に入力される、０または１で固定された基
準データにより変調を施した基準信号をも得、各変調信
号及び基準信号全てを重畳した状態で送出する方法であ
る。

第２の発明のデータ変調方法は、複数のデータ入力部
に入力される、少なくとも伝送すべき中間値を採り得る
複数のデータにより、自己相関特性が強い疑似ノイズに
対する変調を施した変調信号を得るとともに、前記疑似
ノイズを前記データ入力部とは別に設けられた基準デー
タ入力部に入力される、０または１で固定された基準デ
ータにより変調を施した基準信号をも得、得られた各変
調信号及び基準信号に対して、互に異なる所定量だけ位
相シフトを施しながら重畳状態になるように送出する方
法である。

第３の発明のデータ伝送方法は、複数のデータ入力部
に入力される、少なくとも伝送すべき中間値を採り得る
複数のデータにより、自己相関特性が強い疑似ノイズを
互に異なる量だけ位相シフトさせた疑似ノイズに対する
変調を施した変調信号を得るとともに、前記各疑似ノイ
ズと位相シフト量の異なる疑似ノイズを前記データ入力
部とは別に設けられた基準データ入力部に入力される、
０または１で固定された基準データにより変調を施した
基準信号をも得、各変調信号及び基準信号全てを重畳し
た状態で送出し、伝送された信号に対して送出側と同じ
位相シフト量の疑似ノイズに基づく復調を行ない、復調
された基準データに基づいて前記複数のデータを復元す
る方法である。

第４の発明のデータ伝送方法は、複数のデータ入力部
に入力される、少なくとも伝送すべき中間値を採り得る
複数のデータにより、自己相関特性が強い疑似ノイズに
対する変調を施した変調信号を得るとともに、前記疑似
ノイズを前記データ入力部とは別に設けられた基準デー
タ入力部に入力される、０または１で固定された基準デ
ータにより変調を施した基準信号をも得、得られた各変
調信号及び基準信号に対して、互に異なる所定量だけ位
相シフトを施しながら重畳状態になるように送出し、伝
送された信号に対して送出側と同じ位相シフト量の疑似
ノイズに基づく復調を行ない、復調された基準データに
基づいて前記複数のデータを復元する方法である。

第５の発明の変調装置は、自己相関特性が強い疑似ノ
イズに基づいて互に位相シフト量が異なる複数の変調用
疑似ノイズを生成する変調用疑似ノイズ生成手段と、複
数のデータ入力部に入力される、少なくとも伝送すべき
中間値を採り得る複数のデータに基づいてそれぞれ変調
用疑似ノイズに対する変調を施す変調手段と、前記各疑
似ノイズと位相シフト量の異なる疑似ノイズを前記デー
タ入力部とは別に設けられた基準データ入力部に入力さ
れる、０または１で固定された基準データにより変調を
施した基準信号をも含めて変調が施された信号を重畳す
る重畳手段とを含んでいる。

第６の発明の変調装置は、自己相関特性が強い疑似ノ
イズに対して、複数のデータ入力部に入力される、少な
くとも伝送すべき中間値を採り得る複数のデータに基づ
く変調を行なう変調手段と、変調が施された信号を互に
異なる所定量だけ位相シフトさせる位相シフト手段と、
前記疑似ノイズを前記データ入力部とは別に設けられた
基準データ入力部に入力される、０または１で固定され
た基準データにより変調を施した基準信号をも含めて位
相シフトさせた信号を重畳する重畳手段とを含んでい
る。

上記の目的を達成するための、第７の発明の復調装置
は、第５または第６の発明の何れかの変調装置により変
調された信号を受取り、受取った信号に対して変調側と
同じ位相シフト量の疑似ノイズに基づく復調を行ない、
復調された基準データに基づいて伝送された複数のデー
タを復元する復元手段とを含んでいる。

上記の目的を達成するための、第８のデータ伝送装置
は、自己相関特性が強い疑似ノイズに基づいて互に位相
シフト量が異なる複数の変調用疑似ノイズを生成する疑
似ノイズ生成手段と、複数のデータ入力部に入力され
る、少なくとも伝送すべき中間値を採り得る複数のデー
タに基づいて変調用疑似ノイズに対する変調を施す変調
手段と、前記各疑似ノイズと位相シフト量の異なる疑似
ノイズを前記データ入力部とは別に設けられた基準デー
タ入力部に入力される、０または１で固定された基準デ
ータで変調を施した基準信号をも含めて変調が施された
信号を重畳する重畳手段と、変調用疑似ノイズと同じ疑
似ノイズに基づく復調を施す復調手段と、復調された基
準データに基づいて前記複数のデータを復元する復元手
段とを含んでいる。

第９の発明のデータ伝送装置は、自己相関特性が強い
疑似ノイズに対して、複数のデータ入力部に入力され
る、少なくとも伝送すべき中間値を採り得る複数のデー
タに基づいて変調を施す変調手段と、変調が施された信
号を互に異なる所定量だけ位相シフトさせる位相シフト
手段と、前記疑似ノイズを前記データ入力部とは別に設
けられた基準データ入力部に入力される、０または１で
固定された基準データにより変調を施した基準信号をも
含めて位相シフトさせた信号を重畳する重畳手段と、位
相シフト量と等しい量だけ位相シフトさせた疑似ノイズ
に基づく復調を施す復調手段と、復調された基準データ
に基づいて前記複数のデータを復元する復元手段とを含
んでいる。

上記目的を達成するための、第10の発明のデータ処理
装置は、第５または第６の発明の何れかの変調装置によ
り変調された信号を重畳信号として受取り、各データ毎
の重み付け係数と疑似ノイズとに基づいて予め得られて
いる時系列信号との相互相関を得るデータ用相互相関手
段と、重畳信号と所定の位相シフト量の疑似ノイズとの
相互相関を得る基準用相互相関手段と、両相互相関手段
から出力される値に基づいてオフセット補正処理および
閾値処理を含む所定の処理を行なうことにより出力デー
タを得る処理手段とを含んでいる。

第11の発明のデータ処理装置は、第５または第６の発
明の何れかの変調装置により変調された信号を重畳信号
として受取り、各データ毎の重み付け係数、及び、疑似
ノイズと基準データに対応する疑似ノイズとの差、に基
づいて予め得られている時系列信号との相互相関を得る
データ用相互相関手段を含んでいる。

上記の目的を達成するための、第12の発明のニューラ
ル・ネットは、複数個のデータ処理装置をニューラル・
ネットの入力層、中間層および出力層にそれぞれ区分し
てあるとともに、入力層に属する全てのデータ処理装
置、中間層に属する全てのデータ処理装置からの出力信
号に基づいて互に異なる位相シフトの疑似ノイズに対し
て変調を施す変調手段と、各変調手段からの出力信号を
重畳して共通のデータ伝送路を通して次の層のデータ処
理装置に供給する重畳手段とを含んでおり、各データ処
理装置が、重畳された信号を入力とし、各データ毎の重
み付け係数と上記疑似ノイズとに基づいて予め得られて
いる時系列信号との相互相関を得るデータ用相互相関手
段と、上記重畳信号と所定の位相シフト量の疑似ノイズ
との相互相関を得る基準用相互相関手段と、両相互相関
手段から出力される値に基づいて所定の処理を行なうこ
とにより出力データを得る処理手段とを含んでいる。

＜作用＞ 以上の変調方法であれば、複数のデータ入力部に入力
される、少なくとも伝送すべき中間値を採り得る複数の
データに基づいて、自己相関特性が強い疑似ノイズを互
に異なる量だけ位相シフトさせた変調用疑似ノイズに対
する変調を施した変調信号を得るとともに、前記各疑似
ノイズと位相シフト量の異なる疑似ノイズを前記データ
入力部とは別に設けられた基準データ入力部に入力され
る、０または１で固定された基準データにより変調を施
した基準信号をも得、各変調信号及び基準信号全てを重
畳した状態で送出するのであるから、復調時に基準とな
るデータを含む重畳信号が得られる。

第２の発明の変調方法であれば、複数のデータ入力部
に入力される、少なくとも伝送すべき中間値を採り得る
複数のデータに基づいて、自己相関特性が強い疑似ノイ
ズを互に異なる量だけ位相シフトさせた変調用疑似ノイ
ズに対する変調を施した変調信号を得るとともに、前記
疑似ノイズを前記データ入力部とは別に設けられた基準
データ入力部に入力される、０または１で固定された基
準データにより変調を施した基準信号をも得、得られた
各変調信号及び基準信号に対して、互に異なる所定量だ
け位相シフトを施しながら重畳状態になるよう送出する
のであるから、第１の発明と同じ重畳信号が得られる。

第３の発明のデータ伝送方法であれば、複数のデータ
入力部に入力される、少なくとも伝送すべき中間値を採
り得る複数のデータに基づいて、自己相関特性が強い疑
似ノイズを互に異なる量だけ位相シフトさせた変調用疑
似ノイズに対する変調を施した変調信号を得るととも
に、前記各疑似ノイズと位相シフト量の異なる疑似ノイ
ズを前記データ入力部とは別に設けられた基準データ入
力部に入力される、０または１で固定された基準データ
により変調を施した基準信号をも得、各変調信号及び基
準信号全てを重畳した状態で送出するのであるから、デ
ータ通信線を多数本設ける必要がなく、しかも、伝送さ
れた信号に対して送出側と同じ位相シフト量の疑似ノイ
ズに基づく復調を行ない、復調された基準データに基づ
いて前記複数のデータを復元できるのであるから、０で
も１でもない中間値データを含む多値データの伝送を確
実に行なうことができ、さらに、バス・アービトレーシ
ョンが不要になるとともに、通信プロトコルが簡素化さ
れる。

第４の発明のデータ伝送方法であれば、複数のデータ
入力部に入力される、少なくとも伝送すべき中間値を採
り得る複数のデータに基づいて自己相関特性が強い疑似
ノイズに対する変調を施した変調信号を得るとともに、
前記疑似ノイズを前記データ入力部とは別に設けられた
基準データ入力部に入力される、０または１で固定され
た基準データにより変調を施した基準信号をも得、得ら
れた各変調信号及び基準信号に対し、互に異なる所定量
だけ位相シフトを施しながら重畳状態になるように送出
するのであるから、第１の発明と同じ重畳信号が得ら
れ、しかも受信側において同様に前記複数のデータを復
元することができる。したがって、データ送出側とデー
タ受信側とが明確に区分されていない能動装置間での多
値データの授受を行なうことができる。

第５の発明の変調装置であれば、変調用疑似ノイズ生
成手段により互に位相シフト量が異なる変調疑似ノイズ
を得ておき、変調手段により、複数のデータ入力部に入
力される、少なくとも伝送すべき中間値を採り得る複数
のデータに基づいて各変調用疑似ノイズに対する変調を
行ない、さらに重畳手段により、前記各疑似ノイズと位
相シフト量の異なる疑似ノイズを前記データ入力部とは
別に設けられた基準データ入力部に入力される、０また
は１で固定された基準データにより変調を施した基準信
号をも含めて重畳した状態で送出するのであるから、復
調時に基準となるデータを含む重畳信号が得られる。

第６の発明の変調装置であれば、変調手段により、複
数のデータ入力部に入力される、少なくとも伝送すべき
中間値を採り得る複数のデータに基づいて自己相関特性
が強い疑似ノイズに対する変調を行なってデータ通信線
に送出するに当たって、位相シフト手段により互に異な
る所定量だけ位相シフトを施しながら重畳手段により、
前記疑似ノイズを前記データ入力部とは別に設けられた
基準データ入力部に入力される、０または１で固定され
た基準データにより変調を施した基準信号をも含めて重
畳するのであるから、第５の発明と同じ重畳信号が得ら
れる。

第７の発明の復調装置であれば、第５または第６の発
明の変調装置の何れかにより変調された信号を受取っ
て、復調手段により変調側と同じ位相シフト量の疑似ノ
イズに基づく復調を行ない、さらに復元手段により、復
調された基準データに基づいて伝送された複数のデータ
を復元するのであるから、０でも１でもない中間値デー
タを含む多値データの復元を行なうことができ、さら
に、バス・アービトレーションが不要になるとともに、
通信プロトコルが簡素化される。

第８の発明のデータ伝送装置であれば、変調用疑似ノ
イズ生成手段により互に位相シフト量が異なる変調用疑
似ノイズを得ておき、変調手段により、複数のデータ入
力部に入力される、少なくとも伝送すべき中間値を採り
得る複数のデータに基づいて各変調用疑似ノイズに対す
る変調を行ない、さらに重畳手段により、前記各疑似ノ
イズと位相シフト量の異なる疑似ノイズを前記データ入
力部とは別に設けられた基準データ入力部に入力され
る、０または１で固定された基準データにより変調を施
した基準信号をも含めて重畳して送出するのであるか
ら、データ通信線を多数本設ける必要がなく、しかも、
復調手段において、伝送された信号に対して送出側と同
じ位相シフト量の疑似ノイズに基づく復調を行ない、復
元手段において復調された基準データに基づいて前記複
数のデータを復元できるのであるから、０でも１でもな
い中間値データを含む多値データの伝送を確実に行なう
ことができ、さらに、バス・アービトレーションが不要
になるとともに、通信プロトコルが簡素化される。

第９の発明のデータ伝送装置であれば、変調手段によ
り、複数のデータ入力部に入力される、少なくとも伝送
すべき中間値を採り得る複数のデータに基づいて自己相
関特性が強い疑似ノイズに対する変調を行なってデータ
通信線に送出する当たって、位相シフト手段により互に
異なる所定量だけ位相シフトを施しながら重畳手段によ
り、前記疑似ノイズを前記疑似ノイズを前記データ入力
部とは別に設けられた基準データ入力部に入力される、
０または１で固定された基準データにより変調を施した
基準信号をも含めて重畳するのであるから、第５の発明
と同じ重畳手段が得られ、しかも受信側において同様に
前記複数のデータを復元することができる。したがっ
て、データ送出側とデータ受信側とが明確に区分されて
いない能動装置間での多値データの授受をも行なうこと
ができる。

第10の発明のデータ処理装置ではあれば、第５または
第６の変調装置の何れかにより変調された信号を重畳信
号として受取る。そして、データ用相互相関手段におい
て、各データ毎の重み付け係数と上記疑似ノイズとに基
づいて予め得られている時系列信号との相互相関を得る
とともに、基準用相互相関手段において、上記重畳信号
と所定の位相シフト量の疑似ノイズとの相互相関を得る
ことができるので、処理手段において、両相互相関手段
から出力される値に基づいてオフセット処理および閾値
処理を含む所定の処理を行なって所定の出力データを得
ることができる。即ち、複数のデータを受取り、所定の
処理を施して結果を出力するデータ処理装置を２個の相
互相関手段と１個の処理手段のみで構成することがで
き、構成を著しく簡素化できる。

第11の発明のデータ処理装置であれば、各データ毎の
重み付け係数、及び、疑似ノイズと基準データに対応す
る疑似ノイズとの差、に基づいて予め得られている時系
列信号との相互相関を得るデータ用相互手段により第10
の発明と同じ信号を生成することができ、しかも基準用
相互相関手段及び処理手段を省略できるので、構成を簡
素化できる。

第12の発明のニューラル・ネットであれば、複数個の
データ処理装置をニューロン素子として入力層、中間層
および出力層にそれぞれ区分しておいて、入力層に属す
る全てのニューロン素子からの出力信号、中間層に属す
る全てのニューロン素子からの出力信号をそれぞれ中間
層に属する全てのニューロン素子、出力層に属する全て
のニューロン素子に供給する場合に、入力層に属する全
てのニューロン素子からの出力信号に基づいて変調手段
により、互に異なる位相シフトの疑似ノイズに対する変
調を施し、重畳手段により全ての出力信号を重畳して共
通のデータ伝送路を通して中間層に属する全てのニュー
ロン素子に供給する。また、中間層に属する全てのニュ
ーロン素子からの出力信号に基づいて変調手段により、
互に異なる位相シフトの疑似ノイズに対する変調を施
し、重畳手段により全ての出力信号を重畳して共通のデ
ータ伝送路を通して出力層に属する全てのニューロン素
子に供給する。そして、各ニューロン素子においては、
重畳された信号をデータ用相互相関手段および基準用相
互相関手段により受信し、データ用相互相関手段におい
ては、各データ毎の重み付け係数と上記疑似ノイズとに
基づいて予め得られている時系列信号との相互相関を
得、基準用相互相関手段においては所定の位相シフト量
の疑似ノイズとの相互相関を得るので、両相互相関手段
から出力される値に基づいて所定の処理を行なうことに
より多値出力データを得ることができる。尚、この処理
は全てのニューロン素子において同時に行なわれるので
あるから、各ニューロン素子において予め設定されてい
る重み付け係数に基づいて定まるパターン認識、特徴抽
出等が行なわれることになる。

さらに詳細に説明すると、ｍ−系列符号とは、ある長
さの段数を有するシフト・レジスタ、または遅延素子に
より構成される帰還型符号発生器で発生できる符号のう
ち最も長い符号系列であり、最大周期系列または最長系
列とも呼ばれている。このｍ−系列符号はｊ進符号の形
をとり得るが、２進符号を例にとれば、 系列の１周期での“1"の出現回数と“0"の出現回数
とは１ビットの差しかない。即ち、2ⁿ−１ビット長のｍ
系列符号であれば、“1"の出現回数が2^n-1回であり、
“0"の出現回数が2^n-1−１回である。具体的には、ｎ＝
３の場合を考えれば、“1011100"のように“1"の出現回
数が１回だけ多くなる。

“0"“1"の統計的分布は一定である。そして、連な
りの相対的位置は符号系列毎に異なるが、各長さの連な
りの出現回数は同じ長さの系列では一定である。

ｍ−系列符号の自己相関は、０ビット・シフトに対
しては2ⁿ−１（系列長と等しい）であり、０±１の範囲
のビット・シフト部分を除いて−１である（これらは一
致している部分の個数をカウントすることにより得られ
るのであり、−１は不一致の数が一致の数よりも１だけ
多いことを示している）。そして、０±１の範囲のビッ
ト・シフト部分では自己相関値は−１から2ⁿ−１まで直
線的に変化する。（第20図参照） ｍ−系列符号の位相をシフトしたものと元の系列符
号との２を法とする和は元の系列符号を別の大きさだけ
シフトしたものとなる。

ｎ段発生器のとり得る内部状態の全てが符号系列の
１周期中のあるクロック時刻に出現する。即ち、各状態
は１回だけ、かつ１クロック時間だけ出現する。

という性質を有していることが知られている。即ち、ノ
イズとは自己相関特性が強く、少しでも位相がずれると
相関値が殆ど無視し得る値になることが知られている
が、上記ｍ−系列符号も、符号長が長くなればなるほど
上記の性質に近づいてゆくので、疑似ノイズとして使用
される。

そして、本発明者がｍ−系列符号に代表される疑似ノ
イズについて鋭意研究を重ねた結果、例えば、ｍ−系列
符号については、符号“0"を“−1"に置換し、同一のｍ
−系列符号の互に位相が異なるものを複数個加算して得
られた符号と元の符号との相互相関が個々のｍ系列符号
と基準ｍ−系列符号との相互関係の和に等しくなること
を見出し、さらに、相互相関のピーク値、最低値は加算
する個数に対応して変動するが、ピーク値と最低値との
差はビット長に基づいて定まる一定値であることを見出
し、これらの知見に基づいて本件発明を完成させたので
ある。即ち、例えば、第１図A1に示す基準ｍ−系列符号
（ビット長が2³−１の符号“1011100"）を例にとれば、
＋１ビット、＋２ビット、＋４ビットだけ位相シフトさ
せたｍ−系列符号はそれぞれ“0101110"“0010111"“11
00101"（第１図B1,C1,D1参照）になり、＋１ビット、＋
２ビット、＋４ビットだけ位相シフトさせたｍ−系列符
号を全て加算して得られる符号は第１図E1に示す状態に
なる。そして、これらと基準ｍ−系列符号との相互相関
をとれば、＋１ビット、＋２ビット、＋４ビットだけ位
相シフトさせたｍ系列符号については、第１図A2に示す
自己相関を基準としてそれぞれ＋１ビット、＋２ビッ
ト、＋４ビットだけ位相シフトした位置に同じ値のピー
クが得られる（第１図B2,C2,D2参照）。また、第１図E1
に示す符号と基準ｍ−系列符号との相互相関をとれば、
＋１ビット、＋２ビット、＋４ビットずつ位相シフトし
た位置に、第１図A2よりも低いピークが得られる（第１
図E2参照）。第１図E2に示す相互相関のピークの値は５
であり、第１図B2,C2,D2に示す相互相関のピークの値７
（＝2³−１）よりも２だけ小さくなっている。そして、
ピークから１ビット以上離れた箇所の値も第１図E2が−
３であり、第１図B2,C2,D2の−１と比較して２だけ小さ
くなっている。即ち、第１図B2,C2,D2の相互相関を単純
に加算することにより第１図E2と等しい相互相関が得ら
れる。そして、何れの相互相関においても、最大値と最
小値との差は８（＝2³）になっている。さらに、０ビッ
トだけ位相シフトしたものから＋６ビットだけ位相シフ
トしたものまでを全て加算した場合でも、相互相関のピ
ークの値は１であり、ピークの値自体は加算される系列
符号の数に対応して変動するが、ピーク値の符号が負に
なることはない。

本件発明は上記の知見に基づいて完成されたものであ
り、複数の２値データにより自己相関特性が強い疑似ノ
イズを変調し、各疑似ノイズの位相がそれぞれ異なるよ
うに位相シフトを施した状態でデータを送出することに
よりデータ伝送線をデータ数に拘らず１つにすることが
できる。そして、データ受信側においては、再生したい
２値データに対応する位相シフトの疑似ノイズを用いて
相互相関をとり、相互相関の値が負であるか否かを判別
することにより、元の２値データを再生することができ
る。

また、複数の多値データおよび所定の基準データによ
り自己相関特性が強い疑似ノイズを変調し、各疑似ノイ
ズの位相がそれぞれ異なるように位相シフトを施した状
態でデータを送出することによりデータ伝送線をデータ
数に拘らず１つにすることができる。そして、データ受
信側においては、再生したい多値データに対応する位相
シフトの疑似ノイズを用いて相互相関をとり、しかも再
生された所定の基準データの相関値との差およびピーク
値と最低値との差に基づく演算を行なうことにより、元
の多値データを再生することができる。

さらに、本件発明者は上記の知見に基づいてニューロ
ン素子を製造しようとしたが、第19図に示すように、重
畳データを、入力データ数と等しい個数の相互相関器に
供給するとともに、各相互相関器に遅延用レジスタを介
して互に位相シフト量が異なるｍ−系列符号を供給し、
各相互相関器により得られた相関値をシナプス結合を介
してシグマ・ユニット（Σ）に供給し、シグモイド・フ
ァンクションにより中間値データに変換して出力する構
成にならざるを得ず、入力データ数の増加に比例して相
互相関器および遅延用レジスタの数が増加し、構成が著
しく複雑化してしまう。

ところで、基準チャネルを除くニューロン素子の入力
データ数がＬ（１≦Ｌ≦2ⁿ−２、ｍ−系列符号のビット
長が2ⁿ−１）であり、ｍ−系列符号の１クロック当りの
時間をΔＴ、第ｊ番目の入力データをxiとすれば、重畳
された時系列信号Ｓ（ｔ）は となる。そして、相互相関器により得られる第ｊ番目の
再現信号Xjは Xj＝（φｊ−min）／（max−min） （但し、φｊは相互相関値、max,minはそれぞれ“1"レ
ベル，“0"レベルに対応するチャネルの相互相関値） となる。また、max−min＝2ⁿであるから、再現信号Xj
は、 となる。

さらに、各ニューロン素子のシグマ・ユニット（Σ）
はＬ個の入力データを受付けるのであるから、Ｌ個のシ
ナプス結合が存在し、第ｊ番目のチャネルに対する重み
付け係数をwjとすれば、シグマ・ユニット（Σ）の出力
ｙは、 となる。そして、各チャネル毎の重み付け係数は学習過
程においては変動するが、十分な学習を行なえば最終的
に変化しない値になるとともに、再生のためのｍ−系列
符号は既知であるから、 で示される時系列Ｃ（ｔ）（以下、ニューロン符号Ｃ
（ｔ）と称する）を予め得ておくことができる。してみ
れば、上記出力ｙは となる。即ち、ニューロン符号Ｃ（ｔ）を予め得ておけ
ば、 で示される相関値を得るための相互相関器および“0"レ
ベルに対応する相関値minを得るための相互相関器を設
けておくだけで出力ｙを得ることができ、全体としての
構成を簡素化できる。

さらに、各ニューロン素子が上記のように簡素化でき
るのであるから、ニューラル・ネット全体としても構成
を簡素化できる。また、自己相関特性が強いｍ−系列符
号により複数の中間値データおよび所定の基準データを
それぞれ変調し、各疑似ノイズの位相がそれぞれ異なる
ように位相シフトを施した状態でデータを送出すること
によりデータ伝送線を入力データ数、即ち、前段のニュ
ーロン数に拘らず１つにすることができるので、構成を
一層簡素化できる。

尚、以上には相関値minに基づいて中間値を再生する
場合について説明したが、“1"レベルに対応する相関値
maxに基づいて中間値を再生することもできる。

＜実施例＞ 以下、実施例を示す添付図面によって詳細に説明す
る。

第２図はこの発明の基礎となるデータ通信装置の一参
考例のデータ送出側のみを示す電気回路図であり、Ｌチ
ャネルの互に独立した２値論理入力B11,B12,…Ｂ1Lをそ
れぞれ変調手段として機能する乗算器（11）（12）…
（1L）を介して重畳手段として機能する加算器（１）に
供給しているとともに、各乗算器（11）（12）…（1L）
に対してシフタ（41）（42）…（4L）により所定数ビッ
トだけ位相シフトされたｍ−系列符号M1,M2,…ＭLを供
給している。尚、上記ｍ−系列符号はＬビット以上の符
号長のものであり、第３図に例示されるように、互に異
なるビット数だけ位相シフトされて対応する乗算器に供
給されている。

第４図はｍ−系列符号を生成する装置（９）の一例を
示す概略図であり、ｊ個のシフト・レジスタ（91）（9
2）…（9j）を直列接続しているとともに、出力段のシ
フト・レジスタ（9j）からの出力および所定段のシフト
・レジスタの出力に基づく排他的論理和演算結果を初段
のシフト・レジスタ（91）に供給している。但し、シフ
ト・レジスタの段数ｊは、2^j−１≧Ｌとなる値であり、
しかも2^j−１回の周期で同一のビット・パターンが繰返
すように所定段（所定のタップ位置）のシフト・レジス
タの出力に基づく排他的論理和演算結果を初段のシフト
・レジスタ（91）に帰還させている。そして、図示して
いないが、出力段のシフト・レジスタ（9j）から出力さ
れる２値データのうち、“0"レベルを“−1"レベルに変
換するための変換回路が設けられている。

以上の構成のデータ送出部の動作は次のとおりであ
る。但し、以下においては、Ｌ＝４の場合について説明
するが、任意のデータ数の場合に適用できることは勿論
である。また、ｍ−系列符号長も2³−１の場合について
説明するが、任意の符号長2ⁿ−１の場合に適用できるこ
とは勿論である。

２値論理入力B11,B12,B13,B14がそれぞれ“1"“1"
“0"“1"であり、基準ｍ−系列符号が“１−1111−１−
1"であり、順次１ビットずつ位相シフトされたｍ−系列
符号“−11−1111−1"“−１−11−1111"“１−１−11
−111"“11−１−11−11"がそれぞれ乗算器（11）（1
2）（13）（14）に供給されている場合を例にとれば、
乗算器（11）から“−11−1111−1"が、乗算器（12）か
ら“−１−11−1111"が、乗算器（13）から“0000000"
が、乗算器（14）から“11−１−11−11"がそれぞれ出
力される。そして、これらのデータが加算器（１）にお
いて加算されることにより、“−11−１−1311"の重畳
データが送出される。

第５図はデータ受信側の一参考例を示すブロック図で
あり、再生すべきチャネルに対応する位相シフトが施さ
れたｍ−系列符号が制御信号として供給される演算器
（２）の一方の入力端子Ａに重畳データが供給されてい
るとともに、レジスタ（３）の内容が演算器（２）の他
方の入力端子Ｉに供給されている。そして、演算器
（２）の出力端子OPから出力される演算結果を上記レジ
スタ（３）にフィードバックしており、レジスタ（３）
の最上位桁がインバータ（４）を介して再生信号として
出力されている。尚、上記演算器（２）は演算結果を２
の補数形式で出力するようにしているとともに、ｍ−系
列符号が“1"の場合にOP＝Ｉ＋Ａの演算を、“0"の場合
にOP＝Ｉ−Ａの演算を行なうようにしている。また、上
記レジスタ（３）はｍ−系列符号のビット数と等しい回
数だけクロック信号が供給される毎に最上位桁が出力さ
れるとともに、０クリアされるようにしている。

したがって、例えば上記重畳データ“−11−１−131
1"が演算器（２）の入力端子Ａに供給された場合には、
１ビットだけ位相シフトが施されたｍ−系列符号“0101
110"を制御信号として演算器（２）に供給することによ
り、 ０−（−１）＝１ １＋１＝２ ２−（−１）＝３ ３＋（−１）＝２ ２＋３＝５ ５＋１＝６ ６−１＝５ の演算が順次行なわれ、最終的に得られた値５の最上位
ビット“0"がレジスタ（３）から出力されるのである
が、この最上位ビットはインバータ（４）に供給される
ので“1"に変換され、元の２値論理入力B11が再生され
る。他の２値論理入力B12,B13,B14についてもそれぞれ
２ビット、３ビット、４ビットだけ位相シフトが施され
たｍ−系列符号を用いて同様の演算を行なわせることに
より再生することができる。

第６図はデータ送出側の他の参考例を示すブロック図
であり、位相シフト手段および重畳手段を兼ねるＬ個の
パイプライン・レジスタ（51）（52）…（5L）および変
調手段として機能する演算器（61）（62）…（6L）を有
しているとともに基準ｍ−系列符号を出力するためのＬ
段の遅延シフト・レジスタ（７）を有している。上記各
パイプライン・レジスタの内容は対応する演算器の入力
端子Ｉに供給され、演算器による演算結果OPが次のパイ
プライン・レジスタに供給されるようにしている。そし
て、上記全てのパイプライン・レジスタ（51）（52）…
（5L）および遅延シフト・レジスタ（７）には同一のク
ロック信号が供給され、上記全ての演算器（61）（62）
…（6L）には第１の制御信号Ｓとしてのｍ−系列符号が
供給されており、しかも各演算器には第２の制御信号ｆ
として伝送すべき２値論理入力Ｂ1L，…B12,B11が供給
されている。尚、全ての演算器（61）（62）…（6L）
は、第２の制御信号ｆが“0"である場合に入力端子Ｉに
供給された値をそのまま出力し、第２の制御信号ｆが
“1"である場合に、第１の制御信号Ｓが“0"であること
を条件としてOP＝Ｉ−１の演算を、第１の制御信号Ｓが
“1"であることを条件としてOP＝Ｉ＋１の演算をそれぞ
れ行なうようにしてある。尚、最も前段のパイプライン
・レジスタ（51）には“0"を入力している。

この参考例の場合には、全ての演算器（61）（62）…
（6L）に同位相のｍ−系列符号を供給しているが、パイ
プライン構成を採用しているのであるから、実質的には
第２図の参考例と同様の動作を行なう。そして、第２図
の参考例においては、１個の加算器（１）により100個
程度の２値論理入力にしか対処できないのであるが、こ
の参考例の場合にはパイプライン構成の段数を増加させ
ることにより２値論理入力の増加に対処できるので、２
値論理入力数の制限を解消させることができる。

＜具体例１＞ 第７図は２次元データを伝送するための装置の具体例
を示す概略図であり、パイプライン・レジスタおよび演
算器からなる入力ユニット（81）を35個パイプライン接
続しているとともに、演算器、レジスタおよびインバー
タからなる再生ユニット（82）を35個並列接続してい
る。尚、（83）はデータ・バスであり、（84）はバッフ
ァである。

この具体例において、第８図Ａに示すように、数字の
２を示す５×７個の２値論理入力を与えるとともに、12
7ビット長のｍ−系列符号（第８図Ｂ参照）を用いてデ
ータ伝送を行ない、入力ユニット（81）に対応して配置
された再生ユニット（82）により２値論理信号の再生を
行なった結果、第８図Ｃに示す相関値が得られ、最終的
に第８図Ｄに示す２値論理信号の再生が達成できた。即
ち、元の数字２を示す５×７個の２値論理信号が正確に
再生できた。

また、以上の説明から明らかなように、信号を再生す
る場合には変調に用いたｍ−系列符号と同じｍ−系列符
号を用いる必要があるので、通信データの秘密保持を確
実にすることができる。また、通信データに関する情報
はｍ−系列符号の全般にわたって分散して保持されてい
るのであるから、部分的な信号の欠落が発生してもかな
り高い精度で信号を再生することができる。

第９図はこの発明のデータ伝送装置の一実施例のデー
タ送出側のみを示す電気回路図であり、第２図の参考例
と異なる点は、既知のレベルの基準入力B21と（Ｌ−
１）チャネルの互に独立した多値入力B22,B23,…Ｂ2Lと
をそれぞれ変調手段として機能する乗算器（111）（11
2）…（11L）に供給する点のみである。

以上の構成のデータ送出部の動作は次のとおりであ
る。但し、以下においては、Ｌ＝４、ｍ−系列符号長が
2³−１の場合について説明するが、任意のデータ数、任
意の符号長の場合に適用できることは勿論である。

基準入力B21および中間値入力B22,B23,B24がそれぞれ
“0"“0.5"“0.8"“1"であり、基準ｍ−系列符号が“１
−1111−１−1"であり、基準ｍ−系列符号および順次１
ビットずつ位相シフトされたｍ−系列符号“−11−1111
−1"“−１−11−1111"“１−１−11−111"がそれぞれ
乗算器（111）（112）（113）（114）に供給されている
場合を例にとれば、乗算器（111）から“0000000"が、
乗算器（112）から“−0.5 0.5 −0.5 0.5 0.5 0.5 −
0.5"が、乗算器（113）から“−0.8 −0.8 0.8 −0.8
0.8 0.8 0.8"が、乗算器（114）から“１−１−11−11
1"がそれぞれ出力される。そして、これらのデータが加
算器（100）において加算されることにより“−0.3 −
1.3 −0.7 0.7 0.3 2.3 1.3"の重畳データが送出され
る。

第10図はデータ受信側の一実施例を示すブロック図で
あり、再生すべきチャネルに対応する位相シフトが施さ
れたｍ−系列符号が制御信号として供給される演算器
（120）の一方の入力端子Ａに重畳データが供給されて
いるとともに、レジスタ（130）の内容が演算器（120）
の他方の入力端子Ｉに供給されている。そして、演算器
（120）の出力端子OPから出力される演算結果を上記レ
ジスタ（130）にフィードバックしており、レジスタ（1
30）の内容、即ち相関値Ｔが復元部（140）に供給され
る。尚、（121）は基準ｍ−系列符号を位相シフトさせ
るシフタであり、シフタ（121）から出力されるｍ−系
列符号が制御信号として上記演算器（120）に供給され
る。

また、基準ｍ−系列符号が制御信号として供給される
演算器（123）の一方の入力端子Ａにレジスタ（122）を
介して重畳データが１ビットシフトされた状態で供給さ
れているとともに、レジスタ（133）の内容が演算器（1
23）の他方の入力端子Ｉに供給されている。そして、演
算器（123）の出力端子OPから出力される演算結果を上
記レジスタ（133）にフィードバックしており、レジス
タ（133）の内容、即ち最小の相関値minが復元部（14
0）に供給される。

上記復元部（140）は、上記相関値Ｔおよび最小の相
関値minを入力として2^-3（Ｔ−min）の演算を行なうも
のである。但し、基準入力が１の場合には最小の相関値
minに変えて最大の相関値maxが得られるので、１−2^-3
（max−Ｔ）の演算を行なうようにすればよい。

尚、上記演算器（120）は演算結果を２の補数形式で
出力するようにしているとともに、ｍ−系列符号が“1"
の場合にOP＝Ｉ＋ｆの演算を、“0"の場合にOP＝Ｉ−ｆ
の演算を行なうようにしている。また、上記レジスタ
（130）はｍ−系列符号のビット数と等しい回数だけク
ロック信号が供給される毎に最上位桁が出力されるとと
もに、０クリアされるようにしている。

したがって、例えば基準入力が０で、上記重畳データ
“−0.3 −1.3 −0.7 0.7 0.3 2.3 1.3"が演算器（12
0）の入力端子Ａに供給された場合には、１ビットだけ
位相シフトが施されたｍ−系列符号“0101110"を制御信
号として演算器（120）に供給することにより、 ０−（−0.3）＝0.3 0.3＋（−1.3）＝−1.0 −1.0−（−0.7）＝−0.3 −0.3＋0.7＝0.4 0.4＋0.3＝0.7 0.7＋2.3＝3.0 3.0−1.3＝1.7 の演算が順次行なわれ、最終的に得られた値1.7が相関
値Ｔとして復元部（140）に供給される。

また、基準ｍ−系列符号“1011100"が制御信号として
供給されている演算器（120）においては、 ０＋（−0.3）＝−0.3 −0.3−（−1.3）＝1.0 1.0＋（−0.7）＝0.3 0.3＋0.7＝1.0 1.0＋0.3＝1.3 1.3−2.3＝−1.0 −1.0−1.3＝−2.3 の演算が順次行なわれ、最終的に得られた値−2.3が最
小の相関値minとして復元部（140）に供給される。

したがって、復元部（140）においては、 2^-3｛1.7−（−2.3）｝ の演算が行なわれ、元の中間値入力B22＝0.5を得ること
ができる。

他の中間値入力B23,B24についてもそれぞれ２ビッ
ト、３ビットだけ位相シフトが施されたｍ−系列符号を
用いて同様の演算を行なわせることにより復元すること
ができる。

＜実施例２＞ 第11図はデータ送出側の他の実施例を示すブロック図
であり、基準入力B21と（Ｌ−１）チャネルの互に独立
した多値入力B22,B23,…Ｂ2Lとをそれぞれ変調手段とし
ての乗算器（211）（212）…（21L）および重畳手段と
しての加算器（221）（222）…（22L）を介して位相シ
フト手段としてのパイプライン・レジスタ（231）（23
2）…（23L）に供給している。そして、上記乗算器（21
1）（212）…（21L）には、ｍ−系列符号は系列符号発
生器（９）から出力される基準ｍ−系列符号が供給され
ている。また、各パイプライン・レジスタの内容は次段
の加算器に供給されて、位相シフトが施された状態での
加算を行なうようにしている。尚、最も後段のレジスタ
（23L）の内容がデータ・バスに送出される。（270）は
Ｌ段の遅延シフト・レジスタであり、基準ｍ−系列符号
を出力することができる。

したがって、この実施例においては、全ての入力B21,
B22,…Ｂ2Lに対して基準ｍ−系列符号に基づく変調を施
すことになるが、それぞれパイプライン・レジスタ（23
1）（232）…（23L）を通して次段の加算器に供給され
るのであるからｍ−系列符号の１ビットずつずれたタイ
ミングで加算されることになり、最終的に第９図の実施
例と同様の重畳データが得られる。そして、第９図の実
施例においては、１個の加算器（100）により100個程度
の入力にしか対処できないのであるが、この実施例の場
合にはパイプライン構成の段数を増加させることにより
入力数の増加に対処できるので、入力数の制限を簡単に
解消させることができる。

＜実施例３＞ 第12図はデータ送出側のさらに他の実施例を示すブロ
ック図であり、第11図の実施例と異なる点は、乗算器
（211）（212）…（21L）と加算器（221）（222）…（2
2L）に代えて変調手段および重畳手段を兼ねるＬ個の演
算器（261）（262）…（26L）を設けた点のみである。
これらの演算器は、基準ｍ−系列符号が制御信号Ｓとし
て供給されているとともに、一方の入力端子Ｉにパイプ
ライン・レジスタの内容が、他方の入力端子ｆに各チャ
ネルの入力が供給されている。そして、制御信号Ｓが
“1"の場合にＩ＋ｆ、“0"の場合にＩ−ｆの演算を行な
って出力端子OPから出力するようにしている。

したがって、この実施例の場合には、乗算器および加
算器と同様の動作を演算器により行ない、第11図の実施
例と同様の重畳信号をデータ・バスに送出することがで
きる。

＜具体例２＞ 第13図は２次元データを伝送するための装置の具体例
を示す概略図であり、パイプライン・レジスタおよび演
算器からなる入力ユニット（281）を35個パイプライン
接続しているとともに、演算器、レジスタおよびからな
る再生ユニット（282）を35個並列接続している。尚、
（283）はデータ・バスであり、（284）はバッファであ
る。

この具体例において、第14図Ａに示すように、５×７
個の中間値を含む入力データを与えるとともに、127ビ
ット長のｍ−系列符号（第14図Ｂ参照）を用いてデータ
伝送を行ない（重畳信号波形は第14図Ｃに示すとお
り）、入力ユニット（281）に対応して配置された再生
ユニット（282）により入力信号の再生を行なった結
果、第14図Ｄに示すデータの復元が達成できた。即ち、
元の中間値を含む５×７個の入力が正確に再現できた。

また、以上の説明から明らかなように、信号を再生す
る場合には変調に用いたｍ−系列符号と同じｍ−系列符
号を用いる必要があるので、通信データの秘密保持を確
実にすることができる。また、通信データに関する情報
はｍ−系列符号の全般にわたって分散して保持されてい
るのであるから、部分的な信号の欠落が発生してもかな
り高い精度で信号を再生することができる。

尚、この発明のデータ伝送方法およびその装置は上記
の実施例に限定されるものではなく、例えば、乱数、バ
ロワ系列符号等、ｍ−系列符号以外の疑似ノイズであっ
て自己相関特性が強いものを用いて変調、復調を行なう
ことが可能であるほか、種々のデータ通信ネットワーク
に適用することが可能であり、さらに、第９図、第11図
の実施例において乗算器に変えてアナログ・スイッチを
使用することが可能であるほか、０〜１の範囲における
任意の値を基準データとして使用することが可能であ
り、その他、この発明の要旨を変更しない範囲内におい
て種々の設計変更を施すことが可能である。

＜実施例４＞ 第15図はこの発明のデータ処理装置の一実施例として
のニューロン素子を示すブロック図であり、重畳された
時系列信号 が供給される１対の相互相関器（411）（412）を有して
いるとともに、両相互相関器（411）（412）から出力さ
れる相関値を入力としてオフセット補正を行なうオフセ
ット補正部（413）と、オフセット補正が施されたデー
タに対して閾値処理を施す閾値処理部（414）とを有し
ている。そして、一方の相互相関器（411）に、既知の
重み付け係数およびｍ−系列符号に基づいて予め得られ
たニューロン符号 が供給されているとともに、他方の相互相関器（412）
に基準ｍ−系列符号が供給されている。また、上記オフ
セット補正部（413）は、相互相関器（412）から出力さ
れる相関値に全てのチャネルの重み付け係数を加味した
値と相互相関器（411）から出力される相関値との差を
算出し、さらに“1"レベルに対応する相関値と“0"レベ
ルに対応する相関値との差に基づく除算を行なうもので
ある。上記閾値処理部（414）は、シグモイド・ファン
クションＹ＝｛１＋ｅ^{（−Ｘ＋θ）}｝^-1によりオフセッ
ト補正された信号を０〜１の範囲の中間値に変換して出
力する。尚、上記ニューロン符号Ｃ（ｔ）は他のニュー
ラル・ネットを用いて十分な学習を行なわせた結果得ら
れた重み付け係数を用いて予め算出しておくことができ
るので、上記ニューロン素子においては、算出されたニ
ューロン符号を格納しておくためのシフト・レジスタ等
を設けておくだけでよい。また、上記オフセット補正部
（413）において必要な重み付け係数の総和Σwjおよび
“1"レベルと“0"レベルとに対応する相関値の差の逆数
2^-n＝1/（max−min）も予め設定しておくことができ
る。尚、逆数2^-nについてはワイヤ・シフトにより簡単
に達成できる。

上記の構成のニューロン素子の動作は次のとおりであ
る。

データ・バスを通して供給される重畳データＳ（ｔ）
およびニューロン符号Ｃ（ｔ）が相互相関器（411）に
供給されるので、相関値 が得られ、また、上記重畳データＳ（ｔ）および基準ｍ
−系列符号が相互相関器（412）に供給されるので、
“0"レベルに対応する相関値minが得られる。上記相関
値β（ｔ）は、複数の入力データ毎に相関値を得、重み
付け係数を加味したものを加算した値と等しくなってい
る。

上記相関値β（ｔ）および相関値minがオフセット補
正部（413）に供給されれば、相関値β（ｔ）と重み付
け係数を加味した相関値minとの差を算出して、2^-nを乗
算することにより出力値 を得ることができる。そして、この出力値Ｘが閾値処理
部（414）に供給されれば、シグモイド・ファンクショ
ンＹ＝｛１＋ｅ^{（−Ｘ＋θ）}｝^-1により０〜１の範囲の
中間値に変換して出力することができる。

以上の説明から明らかなように、入力データ数が増加
しても１つのデータ・バスを通して重畳信号を受取るだ
けでよく、しかも２つの相互相関器（411）（412）によ
り相関値を得るだけでよいから、ニューロン素子全体と
しての構成を著しく簡素化できる。即ち、入力データ毎
に専用線を設ける場合における物理的な入力データ数の
制限を排除することができるとともに、共通バスを時分
割で使用する場合における処理効率の低下をも排除する
ことができ、この結果、所望の入力データ数で、しかも
処理効率が高いニューロン素子を簡単な構成で達成でき
る。

＜実施例５＞ 第16図はこの発明のニューラル・ネットの一実施例を
示す概略ブロック図であり、入力層（Ａ）、中間層
（Ｂ）および出力層（Ｃ）に区分されたパターン連想型
のものを示している。

上記入力層（Ａ）はｌ個のニューロン素子（401）を
有しており、中間層（Ｂ）はｍ個のニューロン素子（40
2）を有しており、出力層（Ｃ）はｐ個のニューロン素
子（403）をそれぞれ有している。そして、ｑ個のセン
サ（404）からの出力信号によりｍ−系列符号を変調
し、重畳して入力層（Ａ）のニューロン素子（401）に
供給するデータ送出部（405）を有している。また、入
力層（Ａ）のｌ個のニューロン素子（401）からの出力
信号によりｍ−系列符号を変調し、重畳して中間層
（Ｂ）のニューロン素子（402）に供給するデータ送出
部（406）および中間層（Ｂ）のｍ個のニューロン素子
（402）からの出力信号によりｍ−系列符号を変調し、
重畳して出力層（Ｃ）のニューロン素子（403）に供給
するデータ送出部（407）を有している。尚、各ニュー
ロン素子（401）（402）（403）としては第15図に示す
構成のものを使用している。

上記の構成のニューラル・ネットの動作は次のとおり
である。

画像信号、音声信号等がｑ個のセンサ（404）からそ
れぞれ出力され、データ送出部（405）において各出力
信号に基づいて互に位相シフト量が異なるｍ−系列符号
を変調し、重畳してデータ・バス（408）を通して入力
層（Ａ）に属する全てのニューロン素子（401）に供給
する。入力層（Ａ）に属するニューロン素子（401）
は、予め設定されたニューロン符号Ｃ（ｔ）および重み
付け係数の総和 に基づいて０〜１の範囲の値を生成し、出力する。そし
て、ｌ個のニューロン素子（401）からの出力信号に基
づいて、データ送出部（406）において、互に位相シフ
ト量が異なるｍ−系列符号を変調し、重畳してデータ・
バス（409）を通して中間層（Ｂ）に属する全てのニュ
ーロン素子（402）に供給する。中間層（Ｂ）に属する
ニューロン素子（402）は、予め設定されたニューロン
符号Ｃ（ｔ）および重み付け係数の総和 に基づいて０〜１の範囲の値を生成し、出力する。さら
に、ｍ個のニューロン素子（402）からの出力信号に基
づいて、データ送出部（407）において、互に位相シフ
ト量が異なるｍ−系列符号を変調し、重畳してデータ・
バス（410）を通して出力層（Ｃ）に属する全てのニュ
ーロン素子（403）に供給する。出力層（Ｃ）に属する
ニューロン素子（403）は、予め設定されたニューロン
符号Ｃ（ｔ）および重み付け係数の総和 に基づいて０〜１の範囲の値を生成し、出力する。

最終的に、出力層（Ｃ）に属するｐ個のニューロン素
子（403）からの出力信号が、画像信号、音声信号等に
基づくパターン認識、特徴抽出等の結果として把握され
る。

以上の説明から明らかなように、センサ（Ｓ）、入力
層（Ａ）、中間層（Ｂ）および出力層（Ｃ）の間におい
てそれぞれ１つずつのデータ・バスを設けておくだけで
対応する層間における相互接続を達成することができ、
ニューラル・ネット全体としての構成を簡素化できる。
また、時分割方式によるデータ転送ではなく、全てのニ
ューロン素子に対する同時データ転送を行ない、相互相
関をとるだけで入力データを加算したのと等しい値を得
るのであるから、処理効率を高めることができる。

第17図はニューロン素子に組込まれる相互相関器の構
成の一例を示すブロック図であり、再生すべきチャネル
に対応する位相シフトが施されたｍ−系列符号が制御信
号として供給される演算器（430）の一方の入力端子Ａ
に重畳データが供給されているとともに、レジスタ（44
0）の内容が演算器（430）の他方の入力端子Ｉに供給さ
れている。そして、演算器（430）の出力端子OPから出
力される演算結果を上記レジスタ（440）にフィードバ
ックしており、レジスタ（440）の内容、即ち相関値Ｔ
が復元部（450）に供給される。尚、（432）は基準ｍ−
系列符号を位相シフトさせるシフタであり、シフタ（43
2）から出力されるｍ−系列符号が制御信号として上記
演算器（430）に供給される。

また、基準ｍ−系列符号が制御信号として供給される
演算器（433）の一方の入力端子Ａにレジスタ（431）を
介して重畳データが１ビットシフトした状態で供給され
ているとともに、レジスタ（443）の内容が演算器（43
3）の他方の入力端子Ｉに供給されている。そして、演
算器（433）の出力端子OPから出力される演算結果を上
記レジスタ（443）にフィードバックしており、レジス
タ（443）の内容、即ち最小の相関値minが復元部（45
0）に供給される。

上記復元部（450）は、上記相関値Ｔおよび最小の相
関値minを入力として2^-3（Ｔ−min）の演算を行なうも
のである。但し、基準入力が１の場合には最小の相関値
minに変えて最大の相関値maxが得られるので、１−2^-3
（max−Ｔ）の演算を行なうようにすればよい。

尚、上記演算器（430）（433）は演算結果を２の補正
形式で出力するようにしているとともに、ｍ−系列符号
が“1"の場合にOP＝Ｉ＋ｆの演算を、“0"の場合にOP＝
Ｉ−ｆの演算を行なうようにしている。また、上記レジ
スタ（440）（443）はｍ−系列符号のビット数と等しい
回数だけクロック信号が供給される毎に最上位桁が出力
されるとともに、０クリアされるようにしている。

したがって、例えば基準入力が０で、上記重畳データ
“−0.3 −1.3 −0.7 0.7 0.3 2.3 1.3"が演算器（43
0）の入力端子Ａに供給された場合には、１ビットだけ
位相シフトが施されたｍ−系列符号“0101110"を制御信
号として演算器（430）に供給することにより、 ０−（−0.3）＝0.3 0.3＋（−1.3）＝−1.0 −1.0−（−0.7）＝−0.3 −0.3＋0.7＝0.4 0.4＋0.3＝0.7 0.7＋2.3＝3.0 3.0−1.3＝1.7 の演算が順次行なわれ、最終的に得られた値1.7が相関
値Ｔとして復元部（450）に供給される。

また、基準ｍ−系列符号“1011100"が制御信号として
供給されている演算器（433）においては、 ０＋（−0.3）＝−0.3 −0.3−（−1.3）＝1.0 1.0＋（−0.7）＝0.3 0.3＋0.7＝1.0 1.0＋0.3＝1.3 1.3−2.3＝−1.0 −1.0−1.3＝−2.3 の演算が順次行なわれ、最終的に得られた値−2.3が最
小の相関値minとして復元部（450）に供給される。

したがって、復元部（450）においては、 2^-3｛1.7−（−2.3）｝ の演算が行なわれ、元の中間値入力Z2＝0.5を得ること
ができる。

尚、以上には、所定の位相シフト量のｍ−系列符号に
基づいて該当するチャネルの中間値信号を復元する動作
についてのみ説明したが、上記ｍ−系列符号に変えてニ
ューロン符号を用いることにより、全てのチャネルの中
間値信号を復元し、加算したのと等しい値を得ることが
できる。

第18図は相互相関器の構成の他の例を示すブロック図
であり、第17図に示す相互相関器と異なる点は、最小の
相関値minを得るための演算器（433）レジスタ（431）
（443）を省略し、しかも復元部（450）をも省略した点
および再生信号に対応するｍ−系列符号と基準値に対応
するｍ−系列符号との差に重み付けを乗算した系列符号
Cjを演算器（430）に供給する点のみである。

したがって、この構成の相互相関器を採用することに
より構成を一層簡素化できる。

第18図の構成の相互相関器の動作は次のとおりであ
る。

基準ｍ−系列符号が“−1111−１−11"であり、基準
入力Z1および前段のニューロン素子から出力される多値
入力Z2,Z3,Z4がそれぞれ“0"“0.5"“0.8"“1"である場
合には、“2.3 0.3 −1.3 −0.3 −0.7 0.7 1.3"の重畳
データSjが送出される。そして、この重畳データSjに基
づいて再生される再生信号R2,R3,R4、基準値R1およびR
1,R2,R3,R4にそれぞれ対応するｍ−系列符号m1j,m2j,m3
j,m4j（ｊ＝１〜７）は、R2,R3,R4が未知であり、R1＝
０であり、 m1j＝“−1111−１−11" m2j＝“111−１−11−1" m3j＝“11−１−11−11" m4j＝“１−１−11−111" である。また、未知の再生信号Riは、 で表される。

ここで、m2j−m1jは“200−202−2" m3j−m1jは“20−２−2200" m4j−m1jは“２−２−20020" となり、 Sj（m2j−m1j）は“4.6 0.0 0.0 0.6 0.0 1.4 −2.6" Sj（m3j−m1j）は“4.6 0.0 2.6 0.6 −1.4 0.0 0.0" Sj（m4j−m1j）は“4.6 −0.6 2.6 0.0 0.0 1.4 0.0" となるのであるから、 R2＝（4.6＋0.6＋1.4−2.6）/8＝0.5 R3＝（4.6＋2.6＋0.6−1.4）/8＝0.8 R4＝（4.6−0.6＋2.6＋1.4）/8＝1.0 となり、多値入力Z2,Z3,Z4と再生信号R2,R3,R4とは一致
する。

また、多値入力Z2,Z3,Z4にそれぞれ重み付け係数w2,w
3,w4をかけた信号の総和 δ＝w2 Z2＋w3 Z3＋w4 Z4を得る場合には、 一般に であるから、 なる系列符号を予め得ておけば、総和δは、 の相互相関をとることにより得ることができる。但し、
w1は基準信号チャネルに対応するため常に０である。

上記の具体例において、w2＝1.0,w3＝2.5,w4＝−1.5
とすれば、 w1（m1j−m1j）は“0000000" w2（m2j−m1j）は“200−202−2" w3（m3j−m1j）は“50−５−5500" w4（m4j−m1j）は“−33300−30" となるのであるから、系列符号Cjは となる。

したがって、Sj Cjは“1.15 0.1125 0.325 0.2625 −
0.4375 −0.0875 −0.325"となり、総和δは、 となり、δ＝w2 R2＋w3 R3＋w4 R4に基づいて算出した
総和と一致することが確認された。

以上の説明から明らかなように、 なる系列符号を予め得ておいて、演算器（430）に供給
することにより、最小の相関値minを算出することなく
簡単に重み付け係数wiを加味した総和δを得ることがで
きる。

尚、この発明のデータ処理装置およびニューラル・ネ
ットは上記の実施例に限定されるものではなく、例え
ば、乱数、バロワ系列符号等、ｍ−系列符号以外の疑似
ノイズであって自己相関特性が強いものを用いて変調、
復調を行なうことが可能であるほか、第３図、第７図の
実施例において乗算器（111）（112）…（11L）（211）
（212）…（21L）に代えてアナログ・スイッチを使用す
ることが可能であり、さらに、０〜１の範囲における任
意の値を基準データとして使用することが可能であるほ
か、各ニューロン素子毎に基準用相互相関器を設ける代
わりに各層に属する全てのニューロン素子に対して１つ
の基準用相互相関器を共用することが可能であり、この
発明の要旨を変更しない範囲内において種々の設計変更
を施すことが可能である。

＜発明の効果＞ 以上のように第１の発明は、データ伝送線を多数本設
ける必要がないので多数の能動装置間の相互接続を簡単
に達成することができるとともに、基準となるデータを
含めるので中間値データを含む多値データの伝送に適用
できるという特有の効果を奏する。

第２の発明も、データ伝送線を多数本設ける必要がな
いので多数の能動装置間の相互接続を簡単に達成するこ
とができるとともに、基準となるデータを含めるので中
間値データを含む多値データの伝送に適用できるという
特有の効果を奏する。

第３の発明は、データ伝送線を多数本設ける必要がな
いので多数の能動装置間の相互接続を簡単に達成するこ
とができ、しかも、伝送された信号に対して送出側と同
じ位相シフト量の疑似ノイズに基づく復調を行なうこと
で中間値データを含む多値データを復元でき、さらに、
バス・アービトレーションを不要にできるとともに、通
信プロトコルを簡素化できるという特有の効果を奏す
る。

第４の発明も、データ伝送線を多数本設ける必要がな
いので多数の能動装置間の相互接続を簡単に達成するこ
とができ、しかも、伝送された信号に対して送出側と同
じ位相シフト量の疑似ノイズに基づく復調を行なうこと
で中間値データを含む多値データを復元でき、さらに、
バス・アービトレーションを不要にできるとともに、通
信プロトコルを簡素化できるという特有の効果を奏す
る。

第５の発明は、データ伝送線を多数本設ける必要がな
いので多数の能動装置間の相互接続を簡単に達成するこ
とができるとともに、基準となるデータを含めるので中
間値データを含む多値データの伝送に適用できるという
特有の効果を奏する。

第６の発明も、データ伝送線を多数本設ける必要がな
いので多数の能動装置間の相互接続を簡単に達成するこ
とができるとともに、基準となるデータを含めるので中
間値データを含む多値データの伝送に適用できるという
特有の効果を奏する。

第７の発明は、伝送された信号に対して送出側と同じ
位相シフト量の疑似ノイズに基づく復調を行なうことで
伝送されたデータを復元することができるのであるか
ら、バス・アービトレーションが不要にできるととも
に、通信プロトコルを簡素化でき、しかも中間値データ
を含む多値データを復元できるという特有の効果を奏す
る。

第８の発明は、データ伝送線を多数本設ける必要がな
いので多数の能動装置間の相互接続を簡単に達成するこ
とができ、しかも、伝送された信号に対して送出側と同
じ位相シフト量の疑似ノイズに基づく復調を行なうこと
で中間値データを含む元の多値データを復元でき、さら
に、バス・アービトレーションを不要にできるととも
に、通信プロトコルを簡素化できるという特有の効果を
奏する。

第９の発明も、データ伝送線を多数本設ける必要がな
いので多数の能動装置間の相互接続を簡単に達成するこ
とができ、しかも、伝送された信号に対して送出側と同
じ位相シフト量の疑似ノイズに基づく復調を行なうこと
で中間値データを含む多値のデータを復元でき、さら
に、バス・アービトレーションを不要にできるととも
に、通信プロトコルを簡素化できるという特有の効果を
奏する。

第10の発明は、データ用の１つの相互相関手段と基準
用の１つの相互相関手段とを設けておくだけでよく、構
成を著しく簡素化できるとともに、データ受信および複
数のデータの加算を同時に行なうことができるので、動
作の中段を排除し、処理性能を著しく高めることができ
るという特有の効果を奏する。

第11の発明は、データ用の１つの相互相関手段を設け
ておくだけでよく、構成を著しく簡素化できるととも
に、データ受信および複数のデータの加算を同時に行な
うことができるので、動作の中段を排除し、処理性能を
著しく高めることができるという特有の効果を奏する。

第12の発明は、各層間におけるデータ伝送線を１つず
つに簡素化できるとともに、各ニューロン素子の構成を
も簡素化できるので、全体として構成を著しく簡素化で
き、処理の中断を伴うことなく多数のデータ転送および
転送されたデータに基づく処理を行なうので処理性能を
著しく高めることができるという特有の効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

第１図はｍ−系列符号について新たに見出した性質を説
明する概略図、 第２図はこの発明の基礎となるデータ伝送装置の一参考
例のデータ送出側のみを示す電気回路図、 第３図は変調用のｍ−系列符号の一例を示す図、 第４図はｍ−系列符号を生成する装置の一例を示す概略
図、 第５図はデータ受信側の一参考例を示すブロック図、 第６図はデータ送出側の他の参考例を示すブロック図、 第７図は２次元データを伝送するための装置の具体例を
示す概略図、 第８図は第７図の具体例によるデータ伝送動作を概略的
に示す図、 第９図はこの発明のデータ伝送装置の一実施例のデータ
送出側のみを示す電気回路図、 第10図はデータ受信側の一実施例を示すブロック図、 第11図はデータ送出側の他の実施例を示すブロック図、 第12図はデータ送出側のさらに他の実施例を示すブロッ
ク図、 第13図は２次元多値データを伝送するための装置の具体
例を示す概略図、 第14図は第13図の具体例によるデータ伝送動作を説明す
る図、 第15図はこの発明のデータ処理装置の一実施例としての
ニューロン素子の構成を示すブロック図、 第16図はこの発明のニューラル・ネットの一実施例を示
すブロック図、 第17図は第16図のニューラル・ネットに組込まれるデー
タ受信側の一例を示すブロック図、 第18図は第16図のニューラル・ネットに組込まれるデー
タ受信側の他の例を示すブロック図、 第19図は本件発明者が考えたニューロン素子の構成を示
すブロック図、 第20図はｍ−系列符号に関する既知の性質を説明する
図、 第21図はニューロン・ネットを概略的に示す図、 第22図は神経細胞体を模式的に示す図。 （１）（100）（221）（222）…（21L）……重畳手段と
しての加算器、 （２）……復調手段を構成する演算器、 （３）……復調手段を構成するレジスタ、 （４）……復調手段を構成するインバータ、 （11）（12）…（1L）（111）（112）…（11L）（211）
（212）…（21L）……変調手段としての乗算器、 （41）（42）…（4L）（141）（142）…（14L）……変
調用疑似ノイズ生成手段としてのシフタ、 （51）（52）…（5L）（231）（232）…（23L）……重
畳手段としてのパイプライン・レジスタ、 （61）（62）…（6L）（261）（262）…（26L）……変
調手段としての演算器、 （120）（123）……復調手段を構成する演算器、 （121）……復調手段を構成するシフタ、 （122）（130）（133）……復調手段を構成するレジス
タ、 （140）……復元手段としての復元部、 （405）（406）（407）……変調手段としてのデータ送
出部、 （411）……データ用相互相関手段としての相互相関
器、 （412）……基準用相互相関手段としての相互相関器、 （413）……処理手段を構成するオフセット補正部、 （414）……処理手段を構成する閾値処理部、 （Ａ）……入力層、（Ｂ）……中間層、 （Ｃ）……出力層、（D1）（D2）（D3）……データ・バ
ス、 Ｓ（ｔ）……重畳データ、 Ｃ（ｔ）……時系列信号としてのニューロン符号

Claims (12)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】複数のデータ入力部に入力される、少なく
   とも伝送すべき中間値を採り得る複数のデータにより、
   自己相関特性が強い疑似ノイズを互に異なる量だけ位相
   シフトさせた疑似ノイズに対する変調を施した変調信号
   を得るとともに、前記各疑似ノイズと位相シフト量の異
   なる疑似ノイズを前記データ入力部とは別に設けられた
   基準データ入力部に入力される、０または１で固定され
   た基準データにより変調を施した基準信号をも得、各変
   調信号及び基準信号全てを重畳した状態で送出すること
   を特徴とする変調方法。
2. 【請求項２】複数のデータ入力部に入力される、少なく
   とも伝送すべき中間値を採り得る複数のデータにより、
   自己相関特性が強い疑似ノイズに対する変調を施した変
   調信号を得るとともに、前記疑似ノイズを前記データ入
   力部とは別に設けられた基準データ入力部に入力され
   る、０または１で固定された基準データにより変調を施
   した基準信号をも得、得られた各変調信号及び基準信号
   に対して、互に異なる所定量だけ位相シフトを施しなが
   ら重畳状態になるように送出することを特徴とする変調
   方法。
3. 【請求項３】複数のデータ入力部に入力される、少なく
   とも伝送すべき中間値を採り得る複数のデータにより、
   自己相関特性が強い疑似ノイズを互に異なる量だけ位相
   シフトさせた疑似ノイズに対する変調を施した変調信号
   を得るとともに、前記各疑似ノイズと位相シフト量の異
   なる疑似ノイズを前記データ入力部とは別に設けられた
   基準データ入力部に入力される、０または１で固定され
   た基準データにより変調を施した基準信号をも得、各変
   調信号及び基準信号全てを重畳した状態で送出し、伝送
   された信号に対して送出側と同じ位相シフト量の疑似ノ
   イズに基づく復調を行ない、復調された基準データに基
   づいて前記複数のデータを復元することを特徴とするデ
   ータ伝送方法。
4. 【請求項４】複数のデータ入力部に入力される、少なく
   とも伝送すべき中間値を採り得る複数のデータにより、
   自己相関特性が強い疑似ノイズに対する変調を施した変
   調信号を得るとともに、前記疑似ノイズを前記データ入
   力部とは別に設けられた基準データ入力部に入力され
   る、０または１で固定された基準データにより変調を施
   した基準信号をも得、得られた各変調信号及び基準信号
   に対して、互に異なる所定量だけ位相シフトを施しなが
   ら重畳状態になるように送出し、伝送された信号に対し
   て送出側と同じ位相シフト量の疑似ノイズに基づく復調
   を行い、復調された基準データに基づいて前記複数のデ
   ータを復元することを特徴とするデータ伝送方法。
5. 【請求項５】自己相関特性が強い疑似ノイズに基づいて
   互に位相シフト量が異なる複数の変調用疑似ノイズを生
   成する変調用疑似ノイズ生成手段（141）（142）…（14
   L）と、複数のデータ入力部に入力される、少なくとも
   伝送すべき中間値を採り得る複数のデータにより変調用
   疑似ノイズに対する変調を施す変調手段（111）（112）
   …（11L）と、前記各疑似ノイズと位相シフト量の異な
   る疑似ノイズを前記データ入力部とは別に設けられた基
   準データ入力部に入力される、０または１で固定された
   基準データにより変調を施した基準信号をも含めて、変
   調が施された信号を重畳する重畳手段（100）とを含む
   ことを特徴とする変調装置。
6. 【請求項６】自己相関特性が強い疑似ノイズに基づい
   て、複数のデータ入力部に入力される、少なくとも伝送
   すべき中間値を採り得る複数のデータに対する変調を施
   す変調手段（211）（212）…（21L）（261）（262）…
   （26L）と、変調が施された信号を互に異なる所定量だ
   け位相シフトさせる位相シフト手段（231）（232）…
   （23L）と、前記疑似ノイズを前記データ入力部とは別
   に設けられた基準データ入力部に入力される、０または
   １で固定された基準データにより変調を施した基準信号
   をも含めて、位相シフトさせた各信号を重畳する重畳手
   段（221）（222）…（22L）（231）（232）…（23L）と
   を含むことを特徴とする変調装置。
7. 【請求項７】特許請求の範囲第５項または第６項に記載
   の変調装置により変調された信号を受取り、受取った信
   号に対して変調側と同じ位相シフト量の疑似ノイズに対
   する復調を行なう復調手段（120）（121）（122）（12
   3）（130）（133）と、復調された基準データに基づい
   て前記複数のデータを復元する復元手段（14）とを含む
   ことを特徴とする復調装置。
8. 【請求項８】自己相関特性が強い疑似ノイズに基づい
   て、互に位相シフト量が異なる複数の変調用疑似ノイズ
   を生成する変調用疑似ノイズ生成手段（141）（142）…
   （14L）と、複数のデータ入力部に入力される、少なく
   とも伝送すべき中間値を採り得る複数のデータに基づい
   て変調用疑似ノイズに対する変調を施す変調手段（11
   1）（112）…（11L）と、前記各疑似ノイズと位相シフ
   ト量の異なる疑似ノイズを前記データ入力部とは別に設
   けられた基準データ入力部に入力される、０または１で
   固定された基準データにより変調を施した基準信号をも
   含めて、変調が施された各信号を重畳する重畳手段（10
   0）と、変調用疑似ノイズと同じ疑似ノイズに基づく復
   調を施す復調手段（120）（121）（122）（123）（13
   0）（133）と、復調された基準データに基づいて前記複
   数のデータを復元する復元手段（14）とを含むことを特
   徴とするデータ伝送装置。
9. 【請求項９】自己相関特性が強い疑似ノイズに基づい
   て、複数のデータ入力部に入力される、少なくとも伝送
   すべき中間値を採り得る複数のデータに対する変調を施
   す変調手段（211）（212）…（21L）（261）（262）…
   （26L）と、前記疑似ノイズを前記データ入力部とは別
   に設けられた基準データ入力部に入力される、０または
   １で固定された基準データにより変調を施した基準信号
   をも含めて、位相シフトさせた各信号を重畳する重畳手
   段（221）（222）…（22L）（231）（232）…（23L）
   と、位相シフト量と等しい量だけ位相シフトさせた疑似
   ノイズに基づく復調を施す復調手段（120）（121）（12
   2）（123）（130）（133）と、復調された基準データに
   基づいて前記複数のデータを復元する復元手段（14）と
   を含むことを特徴とするデータ伝送装置。
10. 【請求項１０】特許請求の範囲第５項または第６項に記
    載の変調装置により変調された信号を重畳信号Ｓ（ｔ）
    として受取り、各データ毎の重み付け係数と疑似ノイズ
    とに基づいて予め得られている時系列信号Ｃ（ｔ）との
    相互相関を得るデータ用相互相関手段（411）と、重畳
    信号Ｓ（ｔ）と所定の位相シフト量の疑似ノイズと相互
    相関を得る基準用相互相関手段（412）と、両相互相関
    手段（411）（412）から出力される値に基づいてオフセ
    ット補正処理および閾値処理を含む所定の処理を行なう
    ことにより出力データを得る処理手段（413）（414）と
    を含むことを特徴とするデータ処理装置。
11. 【請求項１１】特許請求の範囲第５項または第６項に記
    載の変調装置により変調された信号を重畳信号Ｓ（ｔ）
    として受取り、各データ毎の重み付け係数、及び、疑似
    ノイズと基準データに対応する疑似ノイズとの差、に基
    づいて予め得られている時系列信号Ｃ（ｔ）との相互相
    関を得るデータ用相互相関手段（411）とを含むことを
    特徴とするデータ処理装置。
12. 【請求項１２】複数個のデータ処理装置をニューラル・
    ネットの入力層（Ａ）、中間層（Ｂ）および出力層
    （Ｃ）にそれぞれ区分してあるとともに、入力層（Ａ）
    に属する全てのデータ処理装置、中間層（Ｂ）に属する
    全てのデータ処理装置からの出力信号に基づいて互に異
    なる位相シフトの疑似ノイズに対して変調を施す変調手
    段（406）（407）と、各変調手段（406）（407）からの
    出力信号を重畳して共通のデータ伝送路（409）（410）
    を通して次の層のデータ処理装置に供給する重畳手段
    （406）（407）とを含んでおり、各データ処理装置が、
    重畳され得た信号Ｓ（ｔ）を入力とし、各データ毎の重
    み付け係数と上記疑似ノイズとに基づいて予め得られて
    いる時系列信号Ｃ（ｔ）と相互相関を得るデータ用相互
    相関手段（411）と、上記重畳信号Ｓ（ｔ）と所定の位
    相シフト量の疑似ノイズとの相互相関を得る基準用相互
    相関手段（412）と、両相互相関手段（411）（412）か
    ら出力される値に基づいて所定の処理を行なうことによ
    り出力データを得る処理手段（413）（414）とを含んで
    いることを特徴とするニューラル・ネット。