JP3049636U

JP3049636U - 信号分離装置

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Publication number: JP3049636U
Application number: JP1997010879U
Authority: JP
Inventors: リンドグレンウルフ; ブローマンホルガー
Original assignee: リンドグレンウルフ; ブローマンホルガー
Priority date: 1997-12-09
Filing date: 1997-12-09
Publication date: 1998-06-19
Anticipated expiration: 2003-12-09

Abstract

(57)【要約】【課題】従来技術の欠点を克服した、原信号の混成信
号を前記原信号の再形成のために分離する装置を提供す
ること。【解決手段】全測定信号は、交差結線された線形フィ
ルタと後続加算器を有する分離構造に入力されるように
構成されており、加算器後の各信号間の相互相関関数
が、最初の遅延と最後の遅延との間の遅延を計算するよ
うに構成されており、評価関数は、分離構造内に含まれ
ている線形フィルタが、どのようにして、全ての実際の
状況に設計されるか、決定するのに使用されるように構
成されており、評価関数は、加算が、最初の遅延〜最後
の遅延の可能な全ての遅延での分離構造の各出力信号間
の可能な全ての相互相関関数に拡張される期間の総和と
して形成されるように構成されており、総和の各期間
は、重み係数及び特定遅延での特定相互相関関数の偶関
数からなる他の係数で構成されている。

Description

【考案の詳細な説明】

【０００１】

【考案の属する技術分野】

本考案は、２次統計量に基づく評価規範を使って原信号のＮ個の線形結合信号からＮ個の原信号を分離するための新たな装置に関する。基本思想は、全ての入力信号（測定可能な信号）を幾つかの原信号から構成することにある。本考案の目的は、評価規範を使用して、原信号を測定可能信号から分離することにある。

【０００２】

【従来の技術】

多くの場合、信号の測定及び標本化は、セリュラーフォン、データ通信、医療測定装置等の分野でのように、特定の目的のために実行される。そのような測定時には、１つ以上の１次信号と幾つかの２次信号がある。１次信号は、測定の受信器用に関係する信号であり、２次信号は、不所望な信号である。

【０００３】電話が自動車内で使われる状況では、１次原信号は、話者であり、２次原信号は、背景雑音であることがある。そのような、電話での会話の話者は、２次原信号を妨害と感じる。従って、２次信号を低減するのが好ましい。これは、少なくとも２つのマイクロフォンを使って自動車内での信号を測定することによって達成することができる。

【０００４】ＧＳＭセリュラーフォンは、狭帯域幅デジタル伝送が通信を搬送するのに使用することができるようにように、音声を符号化するいわゆるボイスコーダを使用する。符号化するためには、信号は、話中の音声であって、つまり、歌唱、音楽等でないようにする必要がある。１次信号が、雑音、音楽等のような他の２次信号によって妨害された場合、音声の符号化の結果は、非常に劣悪であることがあり、理解不可能な場合すらある。従って、本考案を使用することによって、音声符号化の予備過程で、２次信号を低減するようにして利得を向上させるのである。

【０００５】テレコミュニケーションエリアでの他の問題点は、エコーの発生である。４線結線を２線結線にする場合、エコーが発生することがある。変換は、いわゆるハイブリッドで実施することができる。特定の結線の場合には、エコーは些末であることがあるが、種々の異なったやり方で、通信を接続する場合には、エコーが出現することがある。この問題点は、エコーキャンセラーによって解決される。本考案によると、何ら監視ストラテジーなしに、慣用のエコーキャンセラーよりも良好なパフォーマンスを達成することができる。

【０００６】アンテナアレイ技術の重要性は、確実に増大しており、それと共に、会話を分離するという問題点も増大している。通常、アンテナアレイは、列状に配列された幾つかのアンテナから構成されている。これらのアンテナは、ソフトウェアを用いて制御されて、アンテナローブが所望の方向に配置されるようになる。２つのモービルユニットが同一エリア内にある場合、本考案の技術思想を用いて、モービルユニットの各信号の質を別個に増大することができる。

【０００７】電気ケーブルを介してデータが転送される場合、異なったデータ列の重畳が発生することがある。この影響は、本考案を用いることによって低減することができる。

【０００８】聴覚障害者は、通常、慣用の聴覚補助機器を使用して、１次信号を２次信号から分離するという問題を有している。例として、蛍光管のアーマチュアによって、聴覚補助機器に甚大な妨害を引き起こすことがある。本考案によると、この妨害を低減することができる。聴覚障害者がグループ内の人々と会話をする場合に、同様に問題が発生する。それ故、この問題点は、カクテルパーティ問題と呼ばれる。本考案は、この問題点の影響を低減することができる。

【０００９】医療測定装置、例えば、心電図（Ｅ．Ｃ．Ｇ．）は、測定時の信号を強調するのに、本考案を使用することができる。

【００１０】論文１９９１［１］には、メモリを用いずに、原信号の混成信号を分離する技術が開示されている。この技術が基礎とする前提条件は、この信号源は、統計的に相互に独立であるということである。測定された信号の全ての可能なモーメントを評価することによって、原信号を相互に分離することが理論的には可能である。しかし、実際には、そのようなモーメントを全て評価することは不可能である。と言うのは、一般的な場合には、そのようなモーメントは無限数あるからである。刊行物［１］に開示されている方法は、１次及び３次のモーメントを介して、分離を達成することを目的にしている。測定信号の交差モーメントを形成することによって、連立方程式の非線形系が生じ、これは、反復によって解決することができる。その系の解は、その系が非線形であるので、１つではない。そのような、この方法による装置は、交差モーメント式がユーザによって選択され、つまり、予め、解が最小値を示す箇所を知ることができないので、問題がある。所望の解が最小値を示さない場合、反復解は、それに収束しない。論文１９９４［２］には、このタイプの問題の評価規範の等級が開示されている。評価規範の等級は、コントラスト関数と呼ばれる。コントラスト関数を用いて、問題が定式化される場合、所望の点は、コントラスト関数の最大値であり、つまり、反復方法を定式化することができるのである。つまり、アルゴリズムが、所望の解の適当な近傍で初期化されると、アルゴリズムは、その解を収束する。

【００１１】原信号が動的に混成した信号の分離方法は、統計的混合信号の方法と平行して開示されている。開示されている第１の方法の１つは、適応ノイズキャンセレーション（ＡＮＣ）［３］である。この方法では、測定された信号の１つが１つ且つ唯一の原信号から構成されていると仮定されている。この仮定は、前述の問題の多くの場合に現実的ではない。論文１９８５［４］には、後向きデミキシング構造を使用した方法が開示されている。測定信号の分離の方法は、ＡＮＣの接続されたバージョンに基づいている。この方法では、デミキシング信号Ｓ１及びＳ２の二乗が最小化される。この最小化は、２つの独立した評価規範を介して行われるので、この方法は、この問題点を解決すると言うことはできない。この方法は、本件実用新案登録出願の主題である。

【００１２】つまり、動的な混合信号が有する問題点は、論文［５］及び［６］に記載されており、この後者の論文［６］は、対数尤度関数の最小化を介して問題を解決することができる可能性があるので、重要である。しかし、このためには、この関数を定式化することができる必要がある。［６］の著者が、１９９３年に書いた論文［７］には、無相関法を介して動的に混合された信号を分離するための方法が記載されている。この方法は、本件実用新案登録請求の主題である。本件実用新案登録請求では、ＡＮＣから出発しており、ＡＮＣの要件が充足された場合に、解がどのようなものであるのか証明される。従って、一般式は、この解によって定式化される。一般式は、アドホックな特徴からなっており、従って、正確に明言することはできない。この方法が、異なったゼロ重みを有する動的に混合された２つの原信号を分離する必要があるならば、このアルゴリズムは、この問題を解決しないと思われる。このことから、この一般式は正確ではないということが示される。つまり、ＡＮＣは、自己相関の最小化に基づいており、既述の一般式では、所望の解は、最小点によるよりも寧ろ鞍点によって表現することができる。そのような場合、所望の解への収束は、生じない。論文１９９４［８］には、高次モーメントを用いて、動的通信路の問題点を解決する方法が記載されている。この論文で、著者は、この方法が、費用関数によって設計することができるということを主張している。この方法は、本件実用新案登録請求の主題である。しかし、この方法は、２次統計に基づいておらず、従って、膨大な量の、コンピュータによる計算力と膨大な量の標本を必要とする。

【００１３】

【考案が解決しようとする課題】

上述の従来技術の欠点を克服した、原信号の混成信号を前記原信号の再形成のために分離する装置を提供することにある。

【００１４】

【課題を解決するための手段】

この課題は、本願によると、全測定信号は、交差結線された線形フィルタと後続加算器を有する分離構造に入力されるように構成されており、加算器後の各信号間の相互相関関数は、最初の遅延と最後の遅延との間の遅延を計算するように構成されており、評価関数は、分離構造内に含まれている線形フィルタが、どのようにして、全ての実際の状況に設計されるか、決定するのに使用されるように構成されており、評価関数は、加算が、最初の遅延〜最後の遅延の可能な全ての遅延での分離構造の各出力信号間の可能な全ての相互相関関数に拡張される期間の総和として形成されるように構成されており、総和の各期間は、重み係数及び特定遅延での特定相互相関関数の偶関数からなる他の係数で構成されていることにより解決される。

【００１５】全測定信号は、分離構造の出力信号の加算器及び交差結線された線形フィルタを有する前記分離構造に入力されるように構成されており、加算器後の各信号間の相互相関関数は、最初の遅延と最後の遅延との間の遅延を計算するように構成されており、評価関数は、前記分離構造内に含まれている線形フィルタが、どのようにして、全ての実際の状況に設計されるか、決定するのに使用されるように構成されており、評価関数は、加算が、最初の遅延〜最後の遅延の可能な全ての遅延での分離構造の各出力信号間の可能な全ての相互相関関数に拡張される期間の総和として形成されるように構成されており、総和の各期間は、重み係数及び特定遅延での特定相互相関関数の偶関数からなる他の係数で構成されているようにして解決される。

【００１６】

【実施例】

本考案は、２次統計量に基づく評価規範を使用して、Ｎ個の原信号を前記信号のＮ個の線形な組み合わせから分離するための新規な装置に関する。極めて重要なことは、本考案が、２次統計量に基づくことができるという点に注目すべきであるということである。当業者には公知であるように、高次統計量（ＨＯＳ）は、良好な推定を達成するためには、膨大な数量の標本を必要とする。この結果、高次統計量（ＨＯＳ）に基づくアルゴリズムは、緩慢にしか収束せず、２次統計量に基づいている方法よりも劣悪にしか実行できない。

【００１７】Ｎ個の独立した非測定可能信号（原信号と呼ばれる）があるとする。通信路系の出力信号は、可観測信号と呼ばれる測定可能信号である。各可観測信号は、通信路（線形フィルタ）を介して各原信号に接続される。測定可能信号と関連する通信路全ては、通信路サブシステムと呼ばれる。可観測信号は、通常、相互に独立ではない。

【００１８】本考案装置の原信号の、可観測信号からの分離は、以下のようにして、定式化されるように構成されている：つまり、幾つかの原信号、幾つかの可観測信号、及び、通信路系が与えられている場合に、目的は、評価規範によって制御される無混合化系を介して、原信号を、可観測信号から分離することである。

【００１９】評価規範を最小化する際に得られるアルゴリズムは、１次勾配法（ＬＭＳ）又は２次勾配法（ニュートン法）又はコンビネーション（正則化ニュートン法）として定式化することができる。

【００２０】このために必要な分離構造は、図２に示されている。この構造は、原信号の推定量を供給するようには構成されておらず、原信号の濾波された推定量が供給されるように構成されている点に注目すべきである。択一選択的に、ポストフィルタリングは、図４に示したものと同様の技術的思想で、図２に示された構造の推定量を実行するように構成される。原理的には、分離構造は、通信路系を構成する。分離を達成するために、通信路は、適当に調整される必要がある。刊行物［７］に記載されている方法は、発散する通信路のアドホックな制御を示す。分離構造での通信路の制御を評価規範に対して関連付けることにより、所望の解は、その解に収束する半径を意味する最小値を示すようにすることができる。しかし、ここで現れる系は、非線形であり、その結果、複数収束点が存在するようになることがある点に注意すべきである。この問題点は、事前知識又は分離後の信号は改善された質を示すという事実によって低減することができる。

【００２１】使用されるものと予定されている評価規範又は費用関数は、偏角としての相互相関を用いた偶関数の最小化である。偶関数は、今度は逆に、重み関数と乗算される。費用関数は、相互相関によるラグＬ１〜Ｌ２の和によって構成される。数式を用いて、これは、以下のように定式化される：

【００２２】

【数１】

【００２３】ここで、ｗ（１）は、厳密に正の実関数（重み関数）であり、ｆ（ｘ）≧０∀ｘは、偶関数であり、θは、通信路重みのベクトルである。シーケンスは、実部であるものとすると、つまり、相互相関Ｒ_ｓｉｓｊ（θ，１）は実部であり、従って、Ｖ（θ）は実部である。

【００２４】数式（１）の最小値は、従って、Ｖ＝（θ_０）＝０であり、その際、θ_０は、真の通信路重みを持ったベクトルである。

【００２５】この評価規範のθの導関数を得ることによって、勾配が得られる。その際、（１）の繰り返し解は、以下のように定式化することができる：

【００２６】

【数２】

【００２７】ここで、μ（ｎ）は、適合化増幅度である。Ｖ（θ）によって現される誤差面が平坦である場合、繰り返し解（２）は、緩慢に収束することになる。これは、評価規範に対する勾配を、そのヘシアン（ヘス）行列の逆数と乗算することによって改善することができ、即ち：

【００２８】

【数３】

【００２９】乗算は、θの増大した更新速度を意味する。しかし、問題点は、ヘシアン行列が正定値である必要があるか、さもなければ、運動の方向が、不所望なやり方で影響を受けることがあるという点である。この問題を解決するために、変更されたヘシアン行列を使うことができる。このヘシアン行列により、半正定値であるようにすることができ、以下のように定義される：

【００３０】

【数４】

【００３１】ここで、Ｔは、移項された行列を意味する。

【００３２】本願の装置に含まれているアルゴリズムの演繹的推論において、原信号は定常過程且つ確率過程であると仮定する。音声信号は、定常過程ではなく、ブロック内の過程として変調され得るものであり、即ち、相関関数は時間変化するものと仮定することができる。つまり、相関の一層一般的な形式の項で、即ち、定常的でなく、アルゴリズムを、さほど複雑でなく記述することができる。一般的に、相関関数は、Ｒ（ｉ．ｌ）と書くことができ、その際、ｉ及びｌは、相関に対するラグである。過程が定常的であるならば、相関は、これらラグの差に依存するにすぎない。２つの確率過程ｙ及びｚ間の相関は、以下のように定義することができる：Ｒ_ｚｙ（ｉ，ｌ）＝Ｅ｛ｚ（ｎ＋ｉ）ｙ（ｎ＋ｌ）｝過程ｙ及びｚが定常的であるならば、上述の相関は、以下のように記述することができる：Ｒ_ｚｙ（ｉ，ｌ）＝Ｅ｛ｚ（ｎ＋ｉ）ｙ（ｎ＋ｌ）｝＝Ｒ_ｚｙ（ｉ−ｌ）更に、２つの原信号及び２つの測定式が仮定される。図３には、通信路系の、そのシナリオが示されている。ここでは、原信号ｘ１（ｎ）は、１次信号、即ち、本願装置のユーザにとって関心のある信号であると考える。１次信号は、音声、データ、等である。従って、２次信号は、ｘ２（ｎ）と記述される。この信号は、ユーザが除去することを望んでいるものを構成する。２次信号は、逆に、幾つかの信号源によって構成される背景妨害によって構成されることがある。その際、本願装置によると、１次信号と２次信号とを、可観測な２つの式ｅ１（ｎ）及びｅ２（ｎ）から、１次信号と２次信号とが独立である（充分に無相関である）という条件下で分離することができる。選択ｆ（ｘ）＝ｘ^２を含む式（１）を用いて、最小化すべき評価規範が、以下の式によって与えられるようにすることができる：

【００３３】

【数５】

【００３４】重み関数は、パラメータに依存せず、従って、導関数を得るコンテクスト内で一定であると思われる点に注目すべきである。これによって、一般性を喪失せずに、重み関数を、１の全選択に対して１に設定する機会が与えられる。

【００３５】原理的には、相互相関関数は、図４の分離構造の出力により形成することができる。しかし、一層良好な方法では、定常性と決定された数のパラメータとが与えられる相互相関に対する明示的な表現を決定することができる。これは、相互相関の推定量が、分離構造内のパラメータによって影響され、不確実性が推定量内に生じるので、好ましい。ｅ１（ｎ）及びｅ２（ｎ）での一時的定常性を仮定すると、このことは、これらの安定した推定量に関する相関の推定量及びパラメータ変化の影響は、明示的な表現を用いることによって、相互相関を計算する場合に可観測であるに過ぎない。理想的な環境下では、相互相関を推定することと、その計算とは、異なっている。しかし、実際には、推定することは、推定量内に不所望な不確実性を含む。高データ速度のアプリケーションでは、相互相関を推定することが利益になることがある。換言すると、アプリケーションに依存する決定をするということである。

【００３６】相互相関は、以下により与えられる：

【００３７】

【数６】

【００３８】その際、

【００３９】

【数７】

【００４０】式内のベクトル及び行列は、相互相関の定義及び図４から求められる。ＬＭＳのような方法及びニュートン法の定式化は、式（５）及び式（６）から求められる。

【００４１】使用されている前向き結線（図４）又は後向き結線（図５）された分離構造に依存して、θの係数を更新するための種々の表現が得られる。後向き結線された構造により、原信号を直ぐに推定することができるようになる点に注意すべきである。前向き結線された実施例では、同様の結果を得るのに、出力信号の逆フィルタリングが必要である。前向き結線された分離構造の利点は、含まれているフィルタがＦＩＲタイプであるならば、安定しているという点にある。

【００４２】正則化ニュートンアルゴリズムを使用することによって、信号検出器を用いずに、装置を使用することができる。検出器の役割は、有用な信号があるかどうか検出することである。例えば、ＡＮＣの場合、これは、基準信号が１次信号を含む場合には必要である。

【００４３】装置は、以下のステップを含む方法を有するように構成されている：１．相関ｅ１（ｎ）及びｅ２（ｎ）を決定すること。

【００４４】２．費用を決定する相互相関値Ｒ_ｓ _１ _ｓ _２（１）∀ｌ：Ｌｌ≦ｌ≦Ｌ２を計算すること。

【００４５】３．３つのタイプのアルゴリズム（ＬＭＳ，ニュートン法又は正則化ニュートン法）の内の１つで、通信路の重みを更新すること。

【００４６】４．ｅ１（ｎ）及びｅ２（ｎ）の相関を更新すること。

【００４７】５．２に戻る。

【００４８】Ｌ１及びＬ２の適切な選択は、Ｌ２＞７０且つＬ１＝−Ｌ２である。ｆ（＊）の適切な選択は、ｆ（ｘ）＝ｘ^２である。重み関数の役割は、最大重みを、良好な精度、即ち、−３０≦ｌ２≦３０の相互相関の最小点にすることである。

【００４９】有利には、装置は、デジタル信号プロセッサ又は高速マイクロプロセッサを装備することができ、択一選択的に、慣用の仕様の回路を使用することができる。

【００５０】本願装置は、独立請求項の範囲内で、幾つかのやり方で実施することができる点に注意すべきである。

【００５１】測定可能信号の数は、２に限定されている点に注意すべきである。

【００５２】参照文献［１］Ｃ．ＪｕｔｔｅｎａｎｄＪ．Ｈｅｒａｕｌｔ “Ｂｌｉｎｄｓｅｐａｒａｔｉｏｎｏｆｓｏｕｒｃｅｓ，ｐａｒｔＩ：Ａｎａｄａｐｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒｏｍｉｍｅｔｉｃａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ”，ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．２４，ｎｏ．１，ｐｐ．１−１０，１９９１．［２］Ｐ．Ｃｏｍｏｎ， “Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｅｗｃｏｎｃｅｐｔ？”，ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．３６，ｎｏ．Ｊｕｎ，ｐｐ．２８７− ３１４，１９９４．［３］Ｂ．Ｗｉｄｒｏｗ，Ｊ．Ｒ．Ｇｌｏｖｅｒ，Ｊ．Ｍ．ＭｃＣｏｏｌ，Ｊ．Ｋａｕｎｉｔｚ，Ｃ．Ｃ．Ｗｉｌｌｉａｍｓ，Ｒ．Ｈ．Ｈｅａｒｎ，Ｊ．Ｒ．Ｚｅｉｄｌｅｒ，Ｅ．ＤｏｎｇａｎｄＲ．Ｃ．Ｇｏｏｄｌｉｎ， “Ａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌｉｎｇ：Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ”，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，ｖｏｌ．６３，ｎｏ，１２，ｐｐ．１６９２−１７１６，１９７５．［４］Ｍｉｒｃｈａｎｄａｎｉ，Ｒ．Ｌ．ＺｉｎｓｅｒａｎｄＪ．Ｂ．Ｅｖａｎｓ， “Ａｎｅｗａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｉｎｔｈｅｐｒｅｓｅｎｃｅｏｆｃｒｏｓｓｔａｌｋ”，ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．，Ｃｉｒｃ．，Ｓｙｓｔ．−ＩＩ，ｖｏｌ．３９，ｎｏ．１０，ｐｐ．６８１．６９４，１９９２．［５］Ｍ．Ａｌ−ＫｉｎｄｉａｎｄＪ．Ｄｕｌｏｐ， “Ｉｍｐｒｏｖｅｄａｄａｐｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｐｒｅｓｅｎｃｅｏｆｓｉｇｎａｌｌｅａｋａｇｅｏｎｔｈｅｎｏｉｓｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｃｈａｎｎｅｌ”．ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｃｅｓｓｉｎｇ．，ｖｏｌ．１７，ｎｏ．Ｊｕｌｉ，ｐｐ．２４１−２５０，１９８９．［６］Ｍ．Ｆｅｄｅｒ，Ａ．Ｖ．ＯｐｐｅｎｈｅｉｍａｎｄＥ．Ｗｅｉｎｓｔｅｉｎ， “Ｍａｘｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ”，ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．Ａｃｏｕｓｔ．Ｓｐｅｅｃｈ，ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．３７，ｎｏ．２，ｐｐ．２０４−２１６，１９８９．［７］Ｅ．Ｗｅｉｎｓｔｅｉｎ，Ｍ．ＦｅｄｅｒａｎｄＡ．Ｖ．Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍ， “Ｍｕｌｔｉ−ｃｈａｎｎｅｌｓｉｇｎａｌｓｅｐａｒａｔｉｏｎｂｙｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ”，ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ＳｐｅｅｃｈＡｕｄｉｏＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．Ｉ，ｎｏ．４，ｐｐ．４０５−４１３，１９９３．［８］Ｄ．ＹｅｌｌｉｎａｎｄＥ．Ｗｅｉｎｓｔｅｉｎ， “Ｃｒｉｔｅｒｉａｆｏｒｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌｓｉｇｎａｌｓｅｐａｒａｔｉｏｎ”，ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．４２，ｎｏ．Ａｕｇ．ｐｐ．２１５８− ２１６８，１９９４．

【図面の簡単な説明】

【図１】本願装置の実施例を示す図であり、

【図２】本願装置の実施例を示す図であり、

【図３】本願装置の実施例を示す図であり、

【図４】本願装置の実施例を示す図であり、

【図５】本願装置の実施例を示す図である。

【符号の説明】

ｋ遅延

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)考案者ホルガーブローマンスウェーデン国クングスバッカルピンヴェーゲン５

Claims

【実用新案登録請求の範囲】

【請求項１】原信号の混成信号を前記原信号の再形成
のために分離する装置であって、前記装置は測定信号に
基づいているように構成されている装置において、全測
定信号は、交差結線された線形フィルタと後続加算器を
有する分離構造に入力されるように構成されており、前
記加算器後の各信号間の相互相関関数は、最初の遅延
（Ｋ１）と最後の遅延（Ｋ２）との間の遅延（ｋ）を計
算するように構成されており、評価関数は、前記分離構
造内に含まれている線形フィルタが、どのようにして、
全ての実際の状況に設計されるか、決定するのに使用さ
れるように構成されており、前記評価関数は、加算が、
最初の遅延（Ｋ１）〜最後の遅延（Ｋ２）の可能な全て
の遅延（ｋ）での分離構造の各出力信号間の可能な全て
の相互相関関数に拡張される期間の総和として形成され
るように構成されており、前記総和の各期間は、重み係
数及び特定遅延での特定相互相関関数の偶関数（ｆ）か
らなる他の係数で構成されていることを特徴とする信号
分離装置。
【請求項２】原信号の混成信号を前記原信号の再形成
のために分離する装置であって、前記装置は測定された
信号に基づいているように構成されている装置におい
て、全測定信号は、分離構造の出力信号の加算器及び交
差結線された線形フィルタを有する前記分離構造に入力
されるように構成されており、前記加算器後の各信号間
の相互相関関数は、最初の遅延（Ｋ１）と最後の遅延
（Ｋ２）との間の遅延（ｋ）を計算するように構成され
ており、評価関数は、前記分離構造内に含まれている線
形フィルタが、どのようにして、全ての実際の状況に設
計されるか、決定するのに使用されるように構成されて
おり、前記評価関数は、加算が、最初の遅延（Ｋ１）〜
最後の遅延（Ｋ２）の可能な全ての遅延（ｋ）での分離
構造の各出力信号間の可能な全ての相互相関関数に拡張
される期間の総和として形成されるように構成されてお
り、前記総和の各期間は、重み係数及び特定遅延での特
定相互相関関数の偶関数（ｆ）からなる他の係数で構成
されていることを特徴とする信号分離装置。
【請求項３】測定可能信号の数は２つである請求項１
記載の装置。
【請求項４】測定可能信号の数は２つである請求項２
記載の装置。
【請求項５】前記関数ｆは、二乗関数であるように構
成されている請求項１乃至３記載の装置。
【請求項６】前記関数ｆは、二乗関数であるように構
成されている請求項２乃至４記載の装置。
【請求項７】前記分離構造の前記フィルタは、アルゴ
リズムＬＭＳ、ニュートン法又は正則化ニュートン法の
１つによって制御されるように構成されている請求項
１，３又は５のいずれか１記載の装置。
【請求項８】前記分離構造の前記フィルタは、アルゴ
リズムＬＭＳ、ニュートン法又は正則化ニュートン法の
１つによって制御されるように構成されている請求項
２，４又は６のいずれか１記載の装置。
【請求項９】前記分離構造の前記フィルタは、有限パ
ルス応答（ＦＩＲ）タイプであるように構成されている
請求項１，３，５又は７のいずれか１記載の装置。
【請求項１０】前記分離構造の前記フィルタは、有限
パルス応答（ＦＩＲ）タイプであるように構成されてい
る請求項２，４，６又は８のいずれか１記載の装置。