JP3865556B2 - サンプルデータ変換装置およびプログラム記録媒体 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ディジタル映像信号や音声信号のサンプル数、もしくはサンプリング周波数を変換するサンプルデータ変換装置およびプログラム記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ディジタル映像信号の解像度変換や、ディジタル音声信号の周波数変換などを行うとき、サンプル数を変更するサンプルデータ変換が必要となる。
【０００３】
これまで、ディジタルデータのサンプル数変換を行う場合、入力のディジタルデータをアップサンプリングした後、低域通過フィルタを作用させて、出力サンプル数に応じて間引きを行う方法が一般的で、例えば特開平１０−１６４４６８号に開示されている。
【０００４】
この方法では、入力サンプル数Ｍおよび出力サンプル数Ｎが小さくても、Ｍ、Ｎが互いに疎であれば、アップサンプリング時のサンプル数はＭ×Ｎとなり、場合によっては大きな数値になる。このときアップサンプリングされたデータ列を保持するために必要となるメモリ容量は非常に大きくなる。さらにこの場合、アップサンプリング、低域通過フィルタリングを含む間引きに双方とも演算量が膨大となり、リアルタイム性が要求される映像信号処理や音声信号処理においては、致命的な欠陥となりうる。
【０００５】
これに対し、Ｍ、Ｎの値にかかわらず、小さなメモリ容量および演算量でサンプルデータ変換を実現する方法が、特開平１０−３６１４０７号に開示されている。これは、入力ディジタルデータをアップサンプリングすることなく、入力サンプルデータ列から直接間引きを行って出力サンプルデータ列を得るようにしたものである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開平１０−３６１４０７号に開示されている従来の技術では、サンプルデータ変換を行うとき、以下の問題が生じる。すなわち、従来の技術によれば、入力サンプル数Ｍ、および出力サンプル数Ｎに対し、それらの比Ｍ／Ｎの値が２以上のとき、出力サンプルデータを生成する場合に、参照されない入力サンプルデータが存在する。
【０００７】
このとき、出力サンプルデータに折り返し歪みが発生する場合があり、変換後の画質、音質が著しく劣化することがある。
【０００８】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、小さなメモリ容量および演算量で、任意の入力サンプル数Ｍをもつ入力ディジタル信号から任意の出力サンプル数Ｎの出力ディジタル信号へ変換し、かつ折り返し歪みが生じないサンプルデータ変換方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、第１の本発明（請求項１に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、...、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、...、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行うサンプルデータ変換装置において、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されていることを特徴とするサンプルデータ変換装置である（実施の形態１〜７）。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、第１の本発明（請求項１に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷおよび所定の参照次数Ｒを設定する第１の初期設定手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第１の入力サンプルデータ次数増加手段と、
少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用いて、一個の前記出力サンプルデータを、少なくとも（Ｒ＋１）個の前記入力サンプルデータに対し加重平均演算を行うことにより生成する第１のサンプルデータ演算手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第１の出力サンプルデータ次数増加手段とを備え、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加に伴い前記第１のサンプルデータ演算手段が逐次出力サンプルデータ生成動作を行い、
前記第１のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記出力サンプルデータの次数［ｊ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置である（実施の形態１,２）。
【００１１】
また、第２の本発明（請求項２に対応）は、Ｑ＝２b／ＮＲ（ｂは任意のビット数）を満たす演算係数Ｑを設定する演算係数設定手段と、
前記第１のサンプルデータ演算手段により生成された生成サンプルデータを２進数と見なして、これを前記ｂビットだけシフトするシフト手段とを更に備え、
前記第１のサンプルデータ演算手段は、前記演算係数Ｑを、前記加重平均演算演算結果に乗じてサンプルデータ演算結果とすることを特徴とする上記本発明である（実施の形態２）。
【００１２】
また、第３の本発明（請求項３に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒ、および前記入力サンプルデータの次数に付加される付加次数ｒを設定する第２の初期設定手段と、
前記出力サンプルデータ列の全出力サンプルデータを一時的に０として設定する出力サンプルデータ初期化手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第２の入力サンプルデータ次数増加手段と、
前記付加次数ｒの初期値を０に設定する第１の付加次数初期化手段と、
少なくとも前記比例定数ｋ、前記加重パラメータＷおよび前記参照次数Ｒを用い、少なくとも互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算を含む演算を行うことにより一個の前記出力サンプルデータを生成する第２のサンプルデータ演算手段と、
前記付加次数ｒの逐次増加を行う第１の付加次数増加手段と、
前記第１の付加次数増加手段の出力と前記参照次数Ｒとの比較を行う第１の付加次数参照次数比較手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第２の出力サンプルデータ次数増加手段とを備え、
前記第２のサンプルデータ演算手段における、演算の対象となる２個の入力サンプルデータは［ｉ＋ｒ］番目および［ｉ＋ｒ＋１］番目として定められ、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加に伴い前記第２のサンプルデータ演算手段が逐次サンプルデータ生成動作を行い、
前記第２のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記出力サンプルデータの次数［ｊ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置である（実施の形態３）。
【００１３】
また、第４の本発明（請求項４に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒ、前記入力サンプルデータの次数を付加する付加次数ｒ、および加重平均演算を並列的に行うための並列演算定数ｎを設定する第３の初期設定手段と、
前記出力サンプルデータ列の全出力サンプルデータを一時的に０として設定する出力サンプルデータ初期化手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第３の入力サンプルデータ次数増加手段と、
少なくとも前記比例定数ｋ、前記加重パラメータＷおよび前記参照次数Ｒを用い、少なくとも互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算を含む演算を並列的に行うことにより、前記並列演算定数ｎの個数分の前記出力サンプルデータを生成する第３のサンプルデータ演算手段と、
所定の補助変数ｐを用いて、前記加重平均演算に用いられる各パラメータおよび前記入力サンプルデータの次数を、それぞれ前記補助変数ｐの関数として定義するパラメータ関数化手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］を、前記並列演算定数毎に逐次増加を行う第３の出力サンプルデータ次数増加手段と、
前記付加次数ｒの初期値を０に設定する第２の付加次数初期化手段と、
前記補助変数ｐをｐ＝０に初期化する補助変数初期化手段と、
前記補助変数ｐの逐次増加を行う補助変数増加手段と、
前記付加次数ｒの逐次増加を行う第２の付加次数増加手段とを備え、
前記第３のサンプルデータ演算手段の対象となる、互いに隣り合う２個の入力サンプルデータはＸ［ｉ（ｐn-1）＋ｒ］番目およびＸ［ｉ（ｐn）＋ｒ＋１］番目として定められ（ｐn-1およびｐnは、前記並列演算定数ｎにより序列づけられ、ｐn-1＞ｐnである、互いに隣り合う前記補助変数）、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加に伴い前記第３のサンプルデータ演算手段が逐次サンプルデータ生成動作を行い、
前記第３のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記出力サンプルデータの次数［ｊ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置である（実施の形態４）。
【００１４】
また、第５の本発明（請求項５に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷおよび前記出力サンプルデータを正規化するための正規化変数ｓを設定する第４の初期設定手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第４の入力サンプルデータ次数増加手段と、
少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用い、互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対し加重平均演算を行うことにより１個の第１出力サンプルデータを生成する第４のサンプルデータ演算手段と、
少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用いた、互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算と、前記第１のサンプルデータ演算手段が生成した前記第１出力サンプルデータとを用いて１個の第２出力サンプルデータを生成する第５のサンプルデータ演算手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第４の出力サンプルデータ次数増加手段と、
前期正規化変数ｓの初期化を行う正規化変数初期化手段と、
前記正規化変数ｓの逐次増加を行う正規化変数増加手段と、
前記加重パラメータに前記比例定数ｋと前記出力サンプルデータの個数の値Ｎとの積ｋ×Ｎを加算する第１の加重パラメータ加算手段と、
前記第１の加重パラメータ加算手段の加算結果の大小を判定する加算結果判定手段と、
（ｊ−１）番目の前記出力サンプルデータＹ［ｊ−１］を前記付加次数ｒで除算する第１の出力サンプルデータ正規化手段と、
前記加重パラメータから前記入力サンプルデータの個数の値Ｍを減算する第１の加重パラメータ減算手段と、
前記第１の加重パラメータ減算手段の減算結果の大小を判定する減算結果判定手段と、
前記出力サンプルデータ列の最後列の出力サンプルデータＹ［Ｎ−１］を正規化変数ｓで除算する第２の出力サンプルデータ正規化手段とを備え、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加に伴い前記第４のサンプルデータ演算手段および／または前記第５のサンプルデータ演算手段が逐次サンプルデータ生成動作を行い、
前記第４のサンプルデータ演算手段および／または前記第５のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記入力サンプルデータの次数［ｉ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置である（実施の形態５）。
【００１５】
また、第６の本発明（請求項６に対応）は、前記第５のサンプルデータ演算手段および前記正規化変数増加手段は少なくとも、前記比例定数ｋが正であり、かつ前記加算結果判定手段による判定結果が正であるとき、または前記比例定数ｋが負であり、かつ前記加算結果判定手段による判定結果が負であるときに動作を行い、
前記第４のサンプルデータ演算手段は少なくとも、前記比例定数ｋが正であり、かつ前記加算結果判定手段による判定結果が負であるとき、または前記比例定数ｋが負であり、かつ前記加算結果判定手段による判定結果が正であるときに動作を行い、
前記第４の入力サンプルデータ次数増加手段は少なくとも、前記減算結果判定手段による判定結果が負または０であるときに動作することを特徴とする上記本発明である（実施の形態５）。
【００１６】
また、第７の本発明（請求項７に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒおよび所定の範囲で動く演算変数ｔを設定する第５の初期設定手段と、
前記参照次数Ｒを用いて前記入力サンプルデータの次数を修正する入力サンプルデータ次数修正手段と、
前記入力サンプルデータの全個数の値Ｍと前記入力サンプルデータの次数の値ｉとの積Ｍ×ｉ、および前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記出力サンプルデータの次数の値ｊとの積Ｎ×ｊを算出するとともに、前記Ｍ×ｉと前記Ｎ×Ｊの大小を比較する比較演算手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第５の入力サンプルデータ次数増加手段と、
少なくとも、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記参照次数Ｒとの積Ｎ×Ｒ、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記演算変数ｔとの積Ｎ×ｔ、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記出力サンプルデータの次数の値ｊとの積Ｎ×ｊとを用いた演算により配分係数Ｃ［ｔ］を得る配分係数演算手段と、
前記配分係数および前記入力サンプルデータ列を演算することにより、前記入力サンプルデータ列［ｉ］を前記出力サンプルデータ列［ｊ］に変換する第６のサンプルデータ演算手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第５の出力サンプルデータ次数増加手段とを備え、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加に伴い前記第５のサンプルデータ演算手段が逐次出力サンプルデータ生成動作を行い、
前記第６のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記出力サンプルデータの次数［ｊ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置である（実施の形態６、７）。
【００１７】
また、第８の本発明（請求項８に対応）は、前記演算変数ｔは、−Ｒ＋１≦ｔ≦Ｍ＋Ｒ−１の範囲で動くことを特徴とする上記本発明である（実施の形態６）。
【００１８】
また、第９の本発明（請求項９に対応）は、前記配分係数Ｃ［ｔ］を得るための演算は、第１の演算結果
【００１９】
【数１】
Ｃ［ｔ］＝Ｎ×Ｒ−｜Ｎ×ｉ−Ｍ×ｊ｜
と、第２の演算結果
【００２０】
【数２】
Ｃ［ｔ］＝０
とを比較して、大きいほうの値とするものであることを特徴とする上記本発明である（実施の形態６）。
【００２１】
また、第１０の本発明（請求項１０に対応）は、前記演算変数ｔは、前記比較演算手段での演算結果により定義される所定の変数ｇおよびｈを用いてｇ≦ｔ≦ｈの範囲で動くものであり、
前記ｇおよびｈは、
前記Ｎ×ｉとの積と前記Ｍ×ｊとが等しいときは、ｇ＝ｉ−Ｒ＋１、ｈ＝ｉ＋Ｒ−１と定義され、
前記Ｎ×ｉが前記Ｎ×ｊより大きいときは、ｇ＝ｉ−Ｒ、ｈ＝ｉ＋Ｒ−１と定義されることを特徴とする上記本発明である（実施の形態７）。
【００２２】
また、第１１の本発明（請求項１１に対応）は、前記配分係数Ｃ［ｔ］を得るための演算は、
【００２３】
【数３】
Ｃ［ｔ］＝Ｎ×Ｒ−｜Ｎ×ｉ−Ｍ×ｊ｜
であることを特徴とする上記本発明である（実施の形態７）。
【００２４】
また、第１２の本発明（請求項１２に対応）は、前記第５のサンプルデータ演算手段は、
【００２５】
【数４】
なる演算を行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態６）。
【００２６】
また、第１３の本発明（請求項１３に対応）は、前記第５のサンプルデータ演算手段は、
【００２７】
【数５】
なる演算を行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態７）。
【００２８】
また、第１４の本発明（請求項１４に対応）は、前記加重パラメータＷに前記出力サンプルデータの個数の値Ｎと前記比例定数ｋとの積ｋ×Ｎの加算を行う第２の加重パラメータ加算手段を備え、
前記第１ないし第３の入力サンプルデータ次数増加手段は少なくとも、前記第２の加重パラメータ演算手段の動作の後に動作を行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜４）。
【００２９】
また、第１５の本発明（請求項１５に対応）は、前記第１ないし第３のサンプルデータ演算手段が動作した後に、前記加重パラメータＷから前記入力サンプルデータの個数の値Ｍと前記比例定数ｋとの積ｋ×Ｍの減算を行う第２の加重パラメータ減算手段を備え、
前記第１ないし第３の出力サンプルデータ次数増加手段は少なくとも、前記第２の加重パラメータ減算手段が動作した後に動作を行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜４）。
【００３０】
また、第１６の本発明（請求項１６に対応）は、前記第１の初期設定手段、前記演算係数設定手段、前記出力サンプルデータ初期化手段、または前記補助変数初期化手段のいずれかが動作した後に、前記加重パラメータＷの値をＷ≦０であるかどうか択一的に判別する加重パラメータ判別手段を備え、
判別結果がＷ≦０でないとき前記第１ないし第３のいずれかのサンプルデータ演算手段の動作が行われ、
判別結果がＷ≦０であるとき前記第２の加重パラメータ加算手段の動作が行われることを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜４）。
【００３１】
また、第１７の本発明（請求項１７に対応）は、前記第１の付加次数参照次数比較手段の比較結果により、
前記出力より前記参照次数Ｒのほうが大きいときは、
前記第２のサンプルデータ演算手段が演算を行うものであり、
前記参照次数Ｒより前記出力のほうが大きいときは、
前記第２の加重パラメータ減算手段が動作することを特徴とする上記本発明である（実施の形態３）。
【００３２】
また、第１８の本発明（請求項１８に対応）は、前記第２の付加次数増加手段の出力と前記参照次数Ｒとの大小を比較する第２の付加次数参照次数比較手段を備え、
前記出力より前記参照次数Ｒのほうが大きいときは、
前記第３のサンプルデータ演算手段が演算を行うものであり、
前記参照次数Ｒより前記出力のほうが大きいときは、
前記第３の出力サンプルデータ次数増加手段が動作することを特徴とする上記本発明である（実施の形態４）。
【００３３】
また、第１９の本発明（請求項１９に対応）は、前記補助変数ｐと前記並列演算定数ｎとの大小を比較する補助変数判別手段をさらに備え、
前記補助変数ｐが前記並列演算定数ｎより大きいときは、
少なくとも前記第２の付加次数初期化手段が付加次数ｒを初期化した後、前記第３のサンプルデータ演算手段が演算動作を行うものであり、
前記補助変数が前記並列演算定数よりも小さいときは、
少なくとも前記補助変数逐次増加手段および前記加重パラメータ判別手段が動作を行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態４）。
【００３４】
また、第２０の本発明（請求項２０に対応）は、前記第４のサンプルデータ演算手段および前記付加次数増加手段は、前記付加次数ｒが前記参照次数Ｒより小さいときは、順次動作を繰り返し行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態４）。
【００３５】
また、第２１の本発明（請求項２１に対応）は、前記参照次数Ｒは、前記入力サンプルデータの個数の値Ｍを前記出力サンプルデータの個数の値Ｎで除算し、小数点以下の部分を切り捨てた値と１とを比較した大きいほうの値であることを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜４）。
【００３６】
また、第２２の本発明（請求項２２に対応）は、前記参照次数Ｒは、前記入力サンプルデータの個数の値Ｍを前記出力サンプルデータの個数の値を２倍した値２Ｎで除算して、小数点以下の部分を切り捨てた結果に１を加算したものであることを特徴とする上記本発明である（実施の形態６、７）。
【００３７】
また、第２３の本発明（請求項２３に対応）は、前記比例定数ｋの値は１であることを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜４）。
【００３８】
また、第２４の本発明（請求項２４に対応）は、前記第２ないし第５のサンプルデータ演算手段は、
α＝Ｗ／（ｋ×Ｎ）を満たす変数αを設定し（Ｗは前記加重パラメータ、ｋは前記比例定数、Ｎは前記入力サンプルデータの全個数）、
前記隣り合う２個の前記入力サンプルデータＸ［Ｉ］およびＸ［Ｉ＋１］に対し、 α×Ｘ［Ｉ］＋（１−α）×Ｘ［Ｉ＋１］（Ｉは複数の次数または単数の次数からなる数）なる演算を施すことを特徴とする上記本発明である（実施の形態３〜５）。
【００３９】
また、第２５の本発明（請求項２５に対応）は、前記第１または第２の出力サンプルデータ次数増加手段は、
増加させたデータの次数と、出力サンプルデータの全個数［Ｎ］とを比較して、前記増加させた次数の方が前記全個数［Ｎ］より小さい場合は、
少なくとも前記加重パラメータ判別手段の動作以降の一連の動作を繰り返して行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜３）。
【００４０】
また、第２６の本発明（請求項２６に対応）は、前記第１または第２の入力サンプルデータ次数増加手段が動作を行った後、少なくとも前記加重パラメータ判別手段の動作以降の一連の動作を繰り返して行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜３）。
【００４１】
また、第２７の本発明（請求項２７に対応）は、前記第３の出力サンプルデータ次数増加手段は、
増加させたデータの次数と、出力サンプルデータの全個数［Ｎ］とを比較して、前記増加させた次数の方が前記全個数［Ｎ］より小さい場合は、
少なくとも前記補助変数初期化手段の動作以降の動作を繰り返し行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態４）。
【００４２】
また、第２８の本発明（請求項２８に対応）は、前記第４の入力サンプルデータ次数増加手段は、
増加させたデータの次数と、入力サンプルデータの全個数［Ｍ］とを比較して、前記増加させた次数の方が前記全個数［Ｍ］より小さい場合は、
少なくとも前記加重パラメータ判別手段の動作以降の一連の動作を繰り返して行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態５）。
【００４３】
また、第２９の本発明（請求項３１に対応）は、前記第５の出力サンプルデータ次数増加手段は、
増加させたデータの次数と、出力サンプルデータの全個数［Ｎ］とを比較して、前記増加させた次数の方が前記全個数［Ｎ］より小さい場合は、
少なくとも前記比較演算手段の動作以降の動作を繰り返し行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態６、７）。
【００４４】
また、第３０の本発明（請求項３０に対応）は、前記比較演算手段の演算結果が、
Ｎ×ｉ＜Ｍ×ｊであるときは、少なくとも前記第５の入力サンプルデータ次数増加手段が動作し、
Ｎ×ｉ＞Ｍ×ｊであるときは、少なくとも前記演算変数ｔが定義される、および／または前記配分係数演算手段が動作することを特徴とする上記本発明である（実施の形態６、７）。
【００４５】
また、第３１の本発明（請求項３１に対応）は、前記サンプルデータは、音声データまたは映像データであることを特徴とする上記本発明である。
【００４６】
また、第３２の本発明（請求項３２に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行うサンプルデータ変換装置において、前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されていることを特徴とするサンプルデータ変換装置の、前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換し、前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータを、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換する機能である、
（Ａ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷおよび所定の参照次数Ｒを設定する第１の初期設定手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第１の入力サンプルデータ次数増加手段と、少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用いて、一個の前記出力サンプルデータを、少なくとも（Ｒ＋１）個の前記入力サンプルデータに対し加重平均演算を行うことにより生成する第１のサンプルデータ演算手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第１の出力サンプルデータ次数増加手段として、
（Ｂ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒ、および前記入力サンプルデータの次数に付加される付加次数ｒを設定する第２の初期設定手段と、前記出力サンプルデータ列の全出力サンプルデータを一時的に０として設定する出力サンプルデータ初期化手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第２の入力サンプルデータ次数増加手段と、前記付加次数ｒの初期値を０に設定する第１の付加次数初期化手段と、少なくとも前記比例定数ｋ、前記加重パラメータＷおよび前記参照次数Ｒを用い、少なくとも互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算を含む演算を行うことにより一個の前記出力サンプルデータを生成する第２のサンプルデータ演算手段と、前記付加次数ｒの逐次増加を行う第１の付加次数増加手段と、前記第１の付加次数増加手段の出力と前記参照次数Ｒとの比較を行う第１の付加次数参照次数比較手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第２の出力サンプルデータ次数増加手段として、
（Ｃ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒ、前記入力サンプルデータの次数を付加する付加次数ｒ、および加重平均演算を並列的に行うための並列演算定数ｎを設定する第３の初期設定手段と、前記出力サンプルデータ列の全出力サンプルデータを一時的に０として設定する出力サンプルデータ初期化手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第３の入力サンプルデータ次数増加手段と、少なくとも前記比例定数ｋ、前記加重パラメータＷおよび前記参照次数Ｒを用い、少なくとも互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算を含む演算を並列的に行うことにより、前記並列演算定数ｎの個数分の前記出力サンプルデータを生成する第３のサンプルデータ演算手段と、所定の補助変数ｐを用いて、前記加重平均演算に用いられる各パラメータおよび前記入力サンプルデータの次数を、それぞれ前記補助変数ｐの関数として定義するパラメータ関数化手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］を、前記並列演算定数毎に逐次増加を行う第３の出力サンプルデータ次数増加手段と、前記付加次数ｒの初期値を０に設定する第２の付加次数初期化手段と、前記補助変数ｐをｐ＝０に初期化する補助変数初期化手段と、前記補助変数ｐの逐次増加を行う補助変数増加手段と、前記付加次数ｒの逐次増加を行う第２の付加次数増加手段として、
（Ｄ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷおよび前記出力サンプルデータを正規化す るための正規化変数ｓを設定する第４の初期設定手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第４の入力サンプルデータ次数増加手段と、少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用い、互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対し加重平均演算を行うことにより１個の第１出力サンプルデータを生成する第４のサンプルデータ演算手段と、少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用いた、互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算と、前記第１のサンプルデータ演算手段が生成した前記第１出力サンプルデータとを用いて１個の第２出力サンプルデータを生成する第５のサンプルデータ演算手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第４の出力サンプルデータ次数増加手段と、前期正規化変数ｓの初期化を行う正規化変数初期化手段と、前記正規化変数ｓの逐次増加を行う正規化変数増加手段と、前記加重パラメータに前記比例定数ｋと前記出力サンプルデータの個数の値Ｎとの積ｋ×Ｎを加算する第１の加重パラメータ加算手段と、前記第１の加重パラメータ加算手段の加算結果の大小を判定する加算結果判定手段と、（ｊ−１）番目の前記出力サンプルデータＹ［ｊ−１］を前記付加次数ｒで除算する第１の出力サンプルデータ正規化手段と、前記加重パラメータから前記入力サンプルデータの個数の値Ｍを減算する第１の加重パラメータ減算手段と、前記第１の加重パラメータ減算手段の減算結果の大小を判定する減算結果判定手段と、前記出力サンプルデータ列の最後列の出力サンプルデータＹ［Ｎ−１］を正規化変数ｓで除算する第２の出力サンプルデータ正規化手段として、
又は、（Ｅ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒおよび所定の範囲で動く演算変数ｔを設定する第５の初期設定手段と、前記参照次数Ｒを用いて前記入力サンプルデータの次数を修正する入力サンプルデータ次数修正手段と、前記入力サンプルデータの全個数の値Ｍと前記入力サンプルデータの次数の値ｉとの積Ｍ×ｉ、および前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記出力サンプルデータの次数の値ｊとの積Ｎ×ｊを算出するとともに、前記Ｍ×ｉと前記Ｎ×Ｊの大小を比較する比較演算手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第５の入力サンプルデータ次数増加手段と、少なくとも、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記参照次数Ｒとの積Ｎ×Ｒ、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記演算変数ｔとの積Ｎ×ｔ、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記出力サンプルデータの次数の値ｊとの積Ｎ×ｊとを用いた演算により配分係数Ｃ［ｔ］を得る配分係数演算手段と、前記配分係数および前記入力サンプルデータ列を演算することにより、前記入力サンプルデータ列［ｉ］を前記出力サンプルデータ列［ｊ］に変換する第６のサンプルデータ演算手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第５の出力サンプルデータ次数増加手段として、コンピュータを機能させるためのプログラムを記録した、コンピュータにより読み取り可能なことを特徴とするプログラム記録媒体である。
【００４７】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて説明する。なお、各実施の形態の説明において、すでに説明したブロックについては、その説明を省略する。また以下に述べる各実施の形態においては、比例定数ｋはすべて１としている。
【００４８】
（実施の形態１）
図１０は、本発明の実施の形態１によるサンプルデータ変換装置の構成図である。図において、１は本発明の第１の初期設定手段に相当する初期設定手段、２は本発明の第２の加重パラメータ判別手段に相当する加重パラメータ判別手段、３は本発明の第２の加重パラメータ加算手段に相当する加重パラメータ加算手段、４は本発明の第１の入力サンプルデータ次数増加手段に相当する入力サンプルデータ次数増加手段、５は本発明の第１のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段、６は本発明の第２の加重パラメータ減算手段に相当する加重パラメータ減算手段、７は本発明の第１の出力サンプルデータ次数増加手段に相当する出力サンプルデータ次数増加手段である。
【００４９】
また図１は、本実施の形態１によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図１において、１０１は初期設定手段１により実行される初期設定ステップ、１０２は加重パラメータ判別手段２により実行されるＷ判定ステップ、１０３はサンプルデータ演算手段５により実行されるα設定ステップ、１０４はサンプルデータ演算手段５により実行されるサンプルデータ出力ステップ、１０５は加重パラメータ減算手段６により実行されるＷ減算ステップ、１０６は出力サンプルデータ次数増加手段７により実行されるｊ加算ステップ、１０７は出力サンプルデータ次数増加手段７により実行されるｊ判定ステップ、１０８は加重パラメータ加算手段３により実行されるＷ加算ステップ、１０９は出力入力サンプルデータ次数増加手段４により実行されるｉ加算ステップである。
【００５０】
また、図２は、図１のフローチャートに基づいた動作の一例を模式的に示す図である。
【００５１】
以上のような構成を有する本実施の形態１の動作について、図１および図２を用いて説明する。ただし、本実施の形態では、入力サンプルデータＸ［ｉ］の個数Ｍを８０、出力サンプルデータＹ［ｊ］の個数Ｎを３０とする。
【００５２】
はじめに、初期設定ステップ１０１において、必要なパラメータの初期値が設定される。初期設定ステップにおいては、予め入力サンプルデータの全個数Ｍおよび次数ｉ、出力サンプルデータの全個数Ｎおよび次数ｊ、加重パラメータＷが入力され、また、パラメータ（参照次数）Ｒは、入力サンプルデータの全個数Ｍを出力サンプルデータの全個数Ｎで割ったものを小数点以下で切り捨てたものと１とを比較して、大きい方の値として得られる。本実施の形態では、Ｗ=３０、ｉ＝０、ｊ＝０と設定され、８０を３０で整数除算した結果が２であるので、パラメータＲには２が設定される。
【００５３】
続いてＷ判定ステップ１０２に進む。
【００５４】
Ｗ＝８０であるため、Ｗ判定ステップ１０２の判定結果は偽であることより、α設定ステップ１０３に進み、αとして、α＝Ｗ／Ｎ＝３０／３０＝１設定される。
【００５５】
次にサンプルデータ出力ステップ１０４において、０番目の出力サンプルデータＹ［０］が、
【００５６】
【数６】
として出力される（２０１）。
【００５７】
次にＷ減算ステップ１０５でＷ＝３０−８０＝−５０、ｊ加算ステップでｊ＝０＋１＝１と計算され、ｊ判定ステップ１０７に進む。ｊ判定ステップ１０７では、ｊ＝１＜３０＝Ｎであるため真と判定され、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【００５８】
Ｗ判定ステップ１０２では、Ｗ＝−５０であるため判定結果は真となり、Ｗ加算ステップ１０８に進む。
【００５９】
Ｗ加算ステップ１０８では、Ｗ＝−５０＋３０＝−２０、ｉ加算ステップ１０９ではｉ＝０＋１＝１と計算され、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【００６０】
Ｗ判定ステップ１０２では、Ｗ＝−２０であるため判定結果は再び真となる。この結果、Ｗ加算ステップ１０８に進み、Ｗ＝−２０＋３０＝１０と計算される。続いてｉ加算ステップ１０９でｉ＝１＋１＝２と計算され、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【００６１】
Ｗ判定ステップ１０２では、Ｗ＝１０であるため判定結果は偽となり、α設定ステップ１０３に進む。α設定ステップ１０３では、α＝１０／３０＝１／３と設定され、サンプルデータ出力ステップ１０４において、１番目の出力サンプルデータＹ［１］が、
【００６２】
【数７】
として出力される（２０２）。
【００６３】
その後、Ｗ減算ステップ１０５においてＷ＝１０−８０＝−７０と、ｊ加算ステップｊ＝１＋１＝２とそれぞれ設定され、ｊ判定ステップ１０７ではｊ＝２＜８０であるため、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【００６４】
以下同様にＷ加算ステップ１０８およびｉ加算ステップ１０９を３回繰り返すとｉ＝５、Ｗ＝２０が得られ、α＝２／３となる。このとき、２番目の出力サンプルデータＹ［１］は、
【００６５】
【数８】
として出力される（２０３）。
【００６６】
以後上記操作を繰り返し、ｊ判定ステップ１０７で真と判定されるまで、出力サンプルデータＹ［０］、Ｙ［１］、...、Ｙ［２９］を順次出力する。
【００６７】
以上、本実施の形態によれば、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量および演算ステップ数で実現することができる。またサンプルデータ出力ステップ１０４における演算は、低域通過フィルタと同等の効果を持つ。
【００６８】
さらに本発明では、本実施の形態のように入力サンプルデータの個数と、出力サンプルデータの個数の比が２以上の場合でも、入力サンプルデータＸ［０］〜Ｘ［７９］すべてのデータを参照して出力サンプルデータＹ［０］〜Ｙ［２９］を生成するので、出力データの折り返し歪みを回避することができる。
【００６９】
なお、サンプルデータ出力ステップ１０４におけるＹ［ｊ］の演算方法は、すべての入力サンプルデータＸ［ｉ］を用いるものであれば、自由に設定できる。
【００７０】
（実施の形態２）
図１１は、本発明の実施の形態２によるサンプルデータ変換装置の構成図である。図において、１１は本発明の第１の初期設定手段に相当する初期設定手段、１２は演算係数設定手段、１３は本発明の第２の加重パラメータ判別手段に相当する加重パラメータ判別手段、１４は本発明の第２の加重パラメータ加算手段に相当する加重パラメータ加算手段、１５は本発明の第１の入力サンプルデータ次数増加手段に相当する入力サンプルデータ次数増加手段、１６は本発明の第１のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段、１７は本発明のシフト手段に相当するシフト手段、１８は本発明の第２の加重パラメータ減算手段に相当する加重パラメータ減算手段、１９は本発明の第１の出力サンプルデータ次数増加手段に相当する出力サンプルデータ次数増加手段である。なお、図において図１０と同一名称は同一部または相当部である。
【００７１】
また図３は、本実施の形態２によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図３において、３０１は演算係数設定手段１２により行われるＱ設定ステップ、３０２はサンプルデータ演算手段１６により行われるサンプルデータ出力ステップ、３０３はシフト手段１７により行われるシフトステップである。
【００７２】
以上のような構成を有する本実施の形態２の動作について、図３を用いて説明する。ただし実施の形態１と同様であるステップは省略し、また初期条件は実施の形態１と同じく、入力サンプルデータＸ［ｉ］の個数Ｍを８０、出力サンプルデータＹ［ｊ］の個数Ｎを３０とする。
【００７３】
初期設定ステップ１０１において、必要なパラメータの初期値が設定されたのち、Ｑ設定ステップで、自然数Ｑは、Ｑ＝２b／（Ｎ×Ｒ）（ただし演算結果は四捨五入されている）と設定される。ここではｂ＝１６とする。
【００７４】
実施の形態１と同様に、Ｗ判定ステップ１０２が偽と判定されたとき、サンプルデータ出力ステップ３０２で、Ｙ［ｊ］の値が計算される。
【００７５】
たとえば、Ｗ＝１０、ｉ＝２、ｊ＝１のとき、Ｒ＝２、Ｑ＝１０９２であるから
【００７６】
【数９】
となる。
【００７７】
その後、シフトステップ３０３で、サンプルデータ出力ステップ３０２の出力Ｙ［ｊ］を２進数とみなして、これをｂビット（すなわち１６ビット）下方にシフトする。
【００７８】
その他の動作は第１の実施の形態と同様である。
【００７９】
ｂビット下方シフトは、２bで割ることと等価であるから、本実施の形態の出力と実施の形態１の出力は、丸め誤差などを無視すれば同等である。
【００８０】
以上、本実施の形態によれば、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量および演算ステップ数で、かつ折り返し歪みを生じることなく実現することができる。
【００８１】
さらに本実施の形態では、各変数は整数型であり、かつ計算機上では加算、減算、乗算に比べはるかに負荷の大きい除算をなくすことにより、処理時間の軽減を図ることができる。
【００８２】
なお、本実施の形態においてはｂ＝１６としているが、これは各変数の演算を３２ビットレジスタで実行する場合の目安となる値であり、他の値を使用してもかまわない。
【００８３】
（実施の形態３）
図１２は、本発明の実施の形態３によるサンプルデータ変換装置の構成図である。図において、２１は本発明の第２の初期設定手段に相当する初期設定手段、２２は本発明の出力サンプルデータ初期化手段に相当する出力サンプルデータ初期化手段、２３は本発明の第２の加重パラメータ判別手段に相当する加重パラメータ判別手段、２４は本発明の第２の加重パラメータ加算手段に相当する加重パラメータ加算手段、２５は本発明の第２の入力サンプルデータ次数増加手段に相当する入力サンプルデータ次数増加手段、２６は本発明の付加次数初期化手段に相当する付加次数初期化手段、２７は本発明の第２のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段、２８は本発明の第１の付加次数増加手段に相当する付加次数増加手段、２９は本発明の第１の付加次数参照次数比較手段に相当する付加次数参照次数比較手段、３０は本発明の第２の加重パラメータ減算手段に相当する加重パラメータ減算手段、３１は本発明の第２の出力サンプルデータ次数増加手段に相当する出力サンプルデータ次数増加手段である。ただし、図において上述の他の図と同一名称は同一部または相当部である。
【００８４】
また図４は、本実施の形態３によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図４において、４０１は出力データ初期化手段２２により行われる出力データ初期化ステップ、４０２は付加次数初期化手段２６により行われる付加次数ｒ初期化ステップ、４０３はサンプルデータ演算手段２７により行われる加重平均演算ステップ、４０４はサンプルデータ演算手段２７により行われるサンプルデータ出力ステップ、４０５は付加次数増加手段２８により行われるｒ加算ステップ、４０６は付加次数参照次数比較手段２９により行われるｒ判定ステップである。
【００８５】
以上のような構成を有する本実施の形態３の動作について、図４を用いて説明する。ただし上述の他の実施の形態と同様であるステップは省略し、また初期条件は上記他の実施の形態と同じく、入力サンプルデータＸ［ｉ］の個数Ｍを８０、出力サンプルデータＹ［ｊ］の個数Ｎを３０とする。
【００８６】
実施の形態１と同様に、初期設定ステップ１０１において、加重パラメータＷ=３０、ｉ＝０、ｊ＝０、参照次数Ｒ＝２と設定される。
【００８７】
さらに出力データ初期化ステップ４０１で、Ｙ［０］からＹ［２９］までのすべてに０が設定される。
【００８８】
Ｗ判定ステップ１０２において、Ｗ＝３０であるから偽となり、α設定ステップ１０３に進む。α設定ステップ１０３では、α＝Ｗ／Ｎ＝３０／３０＝１となり、さらにｒ初期化ステップ４０２でｒ＝０が設定される。
【００８９】
続いて加重平均演算ステップ４０３において、
【００９０】
【数１０】
が計算され、サンプルデータ出力ステップ４０４において、
【００９１】
【数１１】
となる。
【００９２】
ｒ加算ステップ４０５においてｒ＝１となり、Ｒ＝２であることから、ｒ判定ステップ４０６で真と判定されるため、加重平均演算ステップ４０３に戻る。
【００９３】
加重平均演算ステップ４０３では、
【００９４】
【数１２】
が計算され、サンプルデータ出力ステップ４０４において、Ｙ［０］は、
【００９５】
【数１３】
となる。
【００９６】
ｒ加算ステップ４０５においてｒ＝２となり、Ｒ＝２であることから、ｒ判定ステップ４０６で偽と判定されるため、Ｗ減算ステップ１０５でＷ＝３０−８０＝−５０、ｊ＝１となる。またこのとき、Ｙ［０］の確定値は（Ｘ［０］＋Ｘ［１］）／２となる。
【００９７】
ｊ判定ステップ１０７では、ｊ＝１＜３０＝Ｎであるから真と判定され、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【００９８】
Ｗ＝−５０であるから、Ｗ加算ステップ１０８およびｉ加算ステップ１０９を２回繰り返すとＷ＝１０となり、Ｗ判定ステップ１０２の判定結果が偽となる。このときｉ＝２であり、α設定ステップ４０３に進むことができる。
【００９９】
α設定ステップ４０３では、α＝１０／３０＝１／３が設定され、続いてｒ初期化ステップ４０２でｒ＝０が設定される。
【０１００】
続いて加重平均演算ステップ４０３において、
【０１０１】
【数１４】
が計算され、サンプルデータ出力ステップ４０４において、
【０１０２】
【数１５】
となる。
【０１０３】
ｒ加算ステップ４０５においてｒ＝１となり、Ｒ＝２であることから、ｒ判定ステップ４０６で真と判定されるため、加重平均演算ステップ４０３に戻る。
【０１０４】
加重平均演算ステップ４０３では、ｒ＝１であることから、
【０１０５】
【数１６】
が計算され、サンプルデータ出力ステップ４０４において、
【０１０６】
【数１７】
となる。
【０１０７】
ｒ加算ステップ４０５においてｒ＝２となり、Ｒ＝２であることから、ｒ判定ステップ４０６で偽と判定されるため、Ｗ減算ステップ１０５でＷ＝１０−８０＝−７０、ｊ＝２となる。またこのとき、Ｙ［１］が確定し、その値は（Ｘ［２］＋３Ｘ［３］＋２Ｘ［４］）／６となる。
【０１０８】
上記操作を、ｊ判定ステップ１０７の判定結果が偽となるまで繰り返すことで、出力サンプルデータＹ［０］からＹ［２９］を順次出力することができる。
【０１０９】
以上、本実施の形態によれば、実施の形態１と同様に、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量および演算ステップ数で実現することができる。
【０１１０】
また本実施の形態では、入力サンプルデータＸ［０］〜Ｘ［７９］すべてのデータを参照して出力サンプルデータＹ［０］〜Ｙ［２９］を生成するため、出力データの折り返し歪みが現れない。
【０１１１】
（実施の形態４）
図１３は、本発明の実施の形態４によるサンプルデータ変換装置の構成図である。図において、４１は本発明の第３の初期設定手段に相当する初期設定手段、４２は本発明の出力サンプルデータ初期化手段に相当する出力サンプルデータ初期化手段、４３は本発明の補助変数初期化手段に相当する補助変数初期化手段、４４はパラメータ関数化手段、４５は第２の加重パラメータ判別手段に相当する加重パラメータ判別手段、４６は本発明の第２の加重パラメータ加算手段に相当する加重パラメータ加算手段、４７は本発明の第３の入力サンプルデータ次数増加手段に相当する入力サンプルデータ次数増加手段、４８は本発明の第２の加重パラメータ減算手段に相当する加重パラメータ減算手段、４９は本発明の補助変数判別手段に相当する補助変数判別手段、５０は本発明の補助変数増加手段に相当する補助変数増加手段、５１は本発明の第２の付加次数初期化手段に相当する付加次数初期化手段、５２は本発明の第３のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段、５３は本発明の第２の付加次数増加手段に相当する付加次数増加手段、５４は本発明の第２の付加次数参照次数増加手段に相当する付加次数参照次数比較手段、５５は本発明の第３の出力サンプルデータ次数増加手段に相当する出力サンプルデータ次数増加手段である。
【０１１２】
また図５は、本実施の形態３によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図５において、５０１は補助変数初期化手段４３により行われる補助変数ｐ初期化ステップ、５０２はパラメータ関数化手段４４により行われるα設定ステップ、５０３は補助変数判別手段４９により行われるｐ判定ステップ、５０４は補助変数増加手段５０により行われるｐ加算ステップ、５０５はサンプルデータ演算手段５２により行われる加重平均演算ステップ、５０６はサンプルデータ演算手段５２により行われるサンプルデータ出力ステップ、５０７は出力サンプルデータ次数増加手段５５により行われるｊ加算ステップである。
【０１１３】
以上のような構成を有する本実施の形態４の動作について、図５を用いて説明する。ただし上述の他の実施の形態と同様であるステップは省略し、また初期条件は実施の形態１と同じく、入力サンプルデータＸ［ｉ］の個数Ｍを８０、出力サンプルデータＹ［ｊ］の個数Ｎを３０とする。
【０１１４】
実施の形態１と同様に、初期設定ステップ１０１において、Ｗ=３０、ｉ＝０、ｊ＝０、Ｒ＝２と設定される。
【０１１５】
さらに出力データ初期化ステップ４０１で、Ｙ［０］からＹ［２９］までのすべてに０が設定され、ｐ初期化ステップ５０１で補助変数ｐがｐ＝０と設定される。
【０１１６】
Ｗ判定ステップ１０２において、Ｗ＝３０であるから偽となり、α設定ステップ５０２に進む。α設定ステップ５０２では、ｐ＝０であることから、α［０］＝Ｗ／Ｎ＝３０／３０＝１と設定され、さらにI［０］＝ｉ＝０となる。
【０１１７】
次にＷ減算ステップ１０５で、Ｗ＝３０−８０＝−５０となる。
【０１１８】
続いてｐ判定ステップ５０３にて、ｐ＝０＜４であるから真と判定され、ｐ加算ステップ５０４でｐ＝０＋１＝１となり、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【０１１９】
Ｗ判定ステップ１０２では、Ｗ＝−５０であることから偽と判定され、Ｗ加算ステップ１０８に進む。Ｗ加算ステップ１０８では、Ｗ＝−５０＋３０＝−２０と設定され、さらにｉ加算ステップでｉ＝０＋１＝１と設定され、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【０１２０】
Ｗ判定ステップ１０２では、Ｗ＝−２０であることから再び偽と判定され、Ｗ加算ステップ１０８に進む。Ｗ加算ステップ１０８ではＷ＝−２０＋３０＝１０と設定され、さらにｉ加算ステップでｉ＝１＋１＝２と設定され、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【０１２１】
Ｗ判定ステップ１０２では、Ｗ＝１０であることから真と判定され、α設定ステップ５０２に進む。α設定ステップ５０２では、ｐ＝１であることから、α［１］＝Ｗ／Ｎ＝１／３、Ｉ［１］＝２となる。
【０１２２】
以上の操作を繰り返し、ｐ判定ステップ５０３で真と判定されたとき、α［ｐ］、Ｉ［ｐ］は、
【０１２３】
【数１８】
α［０］＝１、α［１］＝１／３、α［２］＝２／３、α［３］＝１、
Ｉ［０］＝０、Ｉ［１］＝２、Ｉ［２］＝５、Ｉ［３］＝８
と設定される。
【０１２４】
その後、ｒ初期化ステップ４０２でｒ＝０と設定され、加重平均演算ステップ５０５へ進む。
【０１２５】
加重平均演算ステップ５０５では、Ａ［０］からＡ［３］について、ｒ＝０であることから、
【０１２６】
【数１９】
と並列に計算される。
【０１２７】
その結果、サンプルデータ出力ステップ５０６では、ｊ＝０であることから、
【０１２８】
【数２０】
と、並列に演算される。
【０１２９】
ｒ加算ステップ４０５でｒ＝０＋１＝１となり、ｒ判定ステップ４０６でＲ＝２であるから真と判定され、加重平均演算ステップ５０５に戻る。
【０１３０】
加重平均演算ステップ５０５では、ｒ＝１であることから、
【０１３１】
【数２１】
と並列に計算される。
【０１３２】
その結果、サンプルデータ出力ステップ５０６では、
【０１３３】
【数２２】
と、並列に演算される。
【０１３４】
ｒ加算ステップ４０５でｒ＝２となると、ｒ判定ステップ４０６では偽と判定されるため、ｊ加算ステップ５０７に進む。ｊ加算ステップ５０７ではｊ＝０＋４＝４となる。この時点で、出力サンプルデータＹ［０］、Ｙ［１］、Ｙ［２］、Ｙ［３］が確定する。
【０１３５】
上記操作を、ｊ判定ステップ１０７の判定結果が偽となるまで繰り返すことで、出力サンプルデータＹ［０］からＹ［２９］を順次出力することができる。
【０１３６】
以上、本実施の形態によれば、実施の形態１と同様に、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量および演算ステップ数で実現でき、かつ折り返し歪みをなくすことができる。
【０１３７】
さらに本実施の形態では、加重平均演算ステップ５０５、およびサンプルデータ演算ステップ５０６において、４個の演算を並列に行っている。従って本実施の形態は、マルチプロセッサもった計算機上、もしくは１つのレジスタで複数要素の演算を同時に実行できるＭＭＸレジスタ等を持ったＣＰＵ上で実行したとき、処理時間の大幅な短縮を行うことができる。また、サンプルデータ出力ステップ５０６で並列に行う演算の個数は４に限らない。
【０１３８】
なお本実施の形態のようにＮ＝３０が４の倍数でない場合は、最終のサンプルデータ出力ステップ５０６において必要のないサンプルデータ（本実施例ではＹ［３０］、Ｙ［３１］）は、演算を省略する、もしくはダミーの値を用いて演算するなどの方法をとればよい。
【０１３９】
また実施の形態１〜４では、初期設定ステップ１０１において、加重パラメータＷの初期値として出力サンプルデータの全個数の値Ｎを設定しているが、Ｗの初期値は、０≦Ｗ≦Ｎを満たす値であれば何でもよい。
【０１４０】
（実施の形態５）
図１３は、本発明の実施の形態５によるサンプルデータ変換装置の構成図である。図において、６１は本発明の第４の初期設定手段に相当する初期設定手段、６２は本発明の第１の加重パラメータ加算手段に相当する加重パラメータ加算手段、６３は本発明の加算結果判定手段に相当する加算結果判定手段、６４は本発明の第１の出力サンプルデータ初期化手段に相当する出力サンプルデータ正規化手段Ａ、６５は本発明の第４のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段Ａ、６６は本発明の正規化変数初期化手段に相当する正規化変数初期化手段、６７は本発明の第４の出力サンプルデータ次数増加手段に相当する出力サンプルデータ次数増加手段、６８は本発明の第１の加重パラメータ減算手段に相当する加重パラメータ減算手段、６９は本発明の減算結果判定手段に相当する減算結果判定手段、７０は本発明の第４の入力サンプルデータ次数増加手段に相当する入力サンプルデータ次数増加手段、７１は本発明の正規化変数増加手段に相当する正規化変数増加手段、７２は本発明の第５のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段Ｂ、７３は本発明の第２の出力サンプルデータ正規化手段に相当する出力サンプルデータ正規化手段Ｂ、である。ただし、図において上述した各図と同一名称は同一部または相当部である。
【０１４１】
また図６は、本実施の形態５によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図６において、６０１は初期設定手段６１により行われる初期化ステップ、６０２は加算結果判定手段６３より行われる第１Ｗ判定ステップ、６０３は加算結果判定手段６３により行われる第２Ｗ判定ステップ、６０４はサンプルデータ演算手段Ａ６５により行われるｊ判定ステップ、６０５は出力サンプルデータ正規化手段Ａ６４により行われる第１出力正規化ステップ、６０６は正規化変数初期化手段６６により行われるｓ初期化ステップ、６０７はサンプルデータ演算手段Ａ６５により行われる第１サンプルデータ出力ステップ、６０８は減算結果判定手段６９により行われる第３Ｗ判定ステップ、６０９は入力サンプルデータ次数増加手段により行われるｉ判定ステップ、６１０は１サンプルデータ演算手段Ｂ７２により行われる第２サンプルデータ出力ステップ、６１１は出力サンプルデータ正規化手段Ｂ７３により行われる第２出力正規化ステップ、６１３は正規化変数増加手段７１により行われるｓ加算ステップである。
【０１４２】
以上のような構成を有する本実施の形態５の動作について、図６を用いて説明する。ただし上述の他の実施の形態と同様であるステップは省略し、また初期条件は実施の形態１と同じく、入力サンプルデータＸ［ｉ］の個数Ｍを８０、出力サンプルデータＹ［ｊ］の個数Ｎを３０とする。
【０１４３】
本実施の形態では、初期化ステップ６０１で、Ｗ＝０、ｉ＝０、ｊ＝−１、Ｒ＝２が設定される。
【０１４４】
続いてＷ加算ステップ１０８で、Ｗ＝０＋３０＝３０となる。
【０１４５】
第１Ｗ判定ステップ６０２では、Ｗ＝３０≧０であるため偽と判定され、第２Ｗ判定ステップ６０３に進む。第２Ｗ判定ステップ６０３では、Ｗ＝３０＞０であるから真と判定され、α設定ステップ１０３に進む。
【０１４６】
α設定ステップ１０３では、α＝Ｗ／Ｎ＝３０／３０＝１となる。
【０１４７】
ｊ判定ステップ６０４で、ｊ＝−１であることから、ｓ初期化ステップ６０６に進み、正規化変数ｓとして、ｓ＝１が設定される。続いてｊ加算ステップ１０６でｊ＝−１＋１＝０となり、第１サンプルデータ出力ステップ６０７に進む。
【０１４８】
第１サンプルデータ出力ステップ６０７では、α＝１、ｉ＝０、ｊ＝０であることから、
【０１４９】
【数２３】
となる。
【０１５０】
その後Ｗ減算ステップ１０５で、Ｗ＝３０−８０＝−５０と設定され、第３Ｗ判定ステップ６０６で偽と判定されるため、ｉ加算ステップ１０９でｉ＝０＋１＝１と計算される。続いてｉ判定ステップ６０９で真と判定されるため、Ｗ加算ステップ１０８に戻る。
【０１５１】
Ｗ加算ステップ１０８では、Ｗ＝−５０＋３０＝−２０となるため、第１Ｗ判定ステップ６０２で真と判定される。
【０１５２】
その結果、第２サンプルデータ出力ステップ６１０に進み、α＝１、ｉ＝１であることから、
【０１５３】
【数２４】
となり、ｓ加算ステップ６１２に進む。
【０１５４】
ｓ加算ステップ６１２で、ｓ＝１＋１＝２となり、ｉ加算ステップ１０９に進む。
【０１５５】
ｉ加算ステップ１０９で、ｉ＝１＋１＝２となり、ｉ判定ステップ６０９で真と判定されるため、再びＷ加算ステップ１０８に戻る。
【０１５６】
Ｗ加算ステップ１０８では、Ｗ＝−２０＋３０＝１０となるため、第１Ｗ判定ステップ６０２で偽、第２Ｗ判定ステップ６０３で真と判定され、α設定ステップ１０３に進む。
【０１５７】
α設定ステップ１０３では、α＝Ｗ／Ｎ＝１／３と設定される。
【０１５８】
続いてｊ判定ステップ６０４では、ｊ＝０であることから真と判定され、第１出力正規化ステップ６０５に進む。第１出力正規化ステップ６０５では、ｓ＝２であることから、
【０１５９】
【数２５】
Ｙ［０］＝Ｙ［０］／２＝（Ｘ［０］＋Ｘ［１］）／２
となる。そしてｓ初期化ステップ６０６で、ｓ＝１に初期化され、ｊ加算ステップ１０６で、ｊ＝０＋１＝１と計算される。
【０１６０】
その後、第１サンプルデータ出力ステップ６０７にて、α＝１／３、ｉ＝２、ｊ＝１であることから、
【０１６１】
【数２６】
となる。
【０１６２】
続いてＷ減算ステップ１０５により、Ｗ＝１０−８０＝−７０となり、第３Ｗ判定ステップ６０８で偽と判定される。従ってｉ加算ステップ１０９で、ｉ＝２＋１＝３と算出され、ｉ判定ステップ６０９で真と判定されるため、Ｗ加算ステップ１０８に戻る。
【０１６３】
Ｗ加算ステップ１０８では、Ｗ＝−７０＋３０＝−４０であるため、第１Ｗ判定ステップ６０２で真と判定される。従って第２サンプルデータ出力ステップ６１０では、α＝１／３、ｉ＝３、ｊ＝１であることから、
【０１６４】
【数２７】
と算出される。
【０１６５】
続いてｓ加算ステップ６１２でｓ＝１＋１＝２となり、ｉ加算ステップ１０９でｉ＝３＋１＝４となり、ｉ判定ステップ６０９の結果に従い、Ｗ加算ステップ１０８に戻る。
【０１６６】
Ｗ加算ステップ１０８で、Ｗ＝−４０＋３０＝−１０となり、再び第１Ｗ判定ステップ６０２で真と判定される。よって、第２サンプルデータ出力ステップ６１０で、α＝１／３、ｉ＝４、ｊ＝１であることから、
【０１６７】
【数２８】
と算出され、ｓ加算ステップ６１２によりｓ＝３となる。
【０１６８】
ｉ加算ステップ１０９によりｉ＝５となり、ｉ判定ステップ６０９の結果に従いＷ加算ステップ１０８に戻る。
【０１６９】
Ｗ加算ステップ１０８では、Ｗ＝−１０＋３０＝２０となり、第１Ｗ判定ステップ６０２の結果は偽、第２Ｗ判定ステップ６０３の結果は真となる。
【０１７０】
よってα設定ステップ１０３でα＝２／３となり、第１出力正規化ステップ６０５でｊ＝１、ｓ＝３であることから、
【０１７１】
【数２９】
となり、Ｙ［１］の値が確定する。
【０１７２】
以上の操作を、ｉ判定ステップの判定結果が偽となるまで繰り返し、最後に第２出力正規化ステップ６１１で、最後の出力データを正規化することで、変換後のサンプルデータＹ［０］、Ｙ［１］、...、Ｙ［２９］を順次出力することができる。
【０１７３】
以上、本実施の形態によれば、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量および演算ステップ数で実現でき、かつ折り返し歪みをなくすことができる。
【０１７４】
なお、本実施の形態の説明において、第３Ｗ判定ステップ６０８の結果が真となることはなかった。本実施の形態において第３Ｗ判定ステップ６０８の結果が真となるのは、Ｍ＜Ｎの場合であり、本実施の形態が任意のＭ、Ｎに対して適用可能とするためのものである。
【０１７５】
なお上記の実施の形態における加重平均演算ステップなど、Ｘ［ｉ］を用いて演算を行う場合、本来は存在しないＸ［Ｍ］等の値を用いる必要が生じる場合がある。この場合は、Ｘ［ｉ］の最後の値であるＸ［Ｍ−１］を用いて、Ｘ［Ｍ］＝Ｘ［Ｍ−１］とみなすことで、同様の効果を得ることができる。
【０１７６】
（実施の形態６）
図１５は、本発明の実施の形態６によるサンプルデータ変換装置の構成図である。図において、８１は本発明の第５の初期設定手段に相当する初期設定手段、８２は本発明の入力サンプルデータ次数修正手段に相当する入力サンプルデータ次数修正手段、８３は本発明の比較演算手段に相当する比較演算手段、８４は本発明の第５の入力サンプルデータ次数増加手段に相当する入力サンプルデータ次数増加手段、８５は本発明の配分係数演算手段に相当する配分係数演算手段、８６は本発明の第６のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段、８７は本発明の第５の出力サンプルデータ次数増加手段に相当する出力サンプルデータ次数増加手段である。
【０１７７】
また図７は、本実施の形態６によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図７において、７０１は初期設定手段８１により行われる初期設定ステップ、７０２は入力サンプルデータ次数修正手段８２により行われる擬似入力サンプルデータ生成ステップ、７０３は比較演算手段８３により行われる大小判定ステップ、７０４は配分係数演算手段８５により行われる配分係数設定ステップ、７０５はサンプルデータ演算手段８６により行われるサンプルデータ出力ステップである。
【０１７８】
また、図８は、図１のフローチャートに基づいた動作の一例を模式的に示す図である。
【０１７９】
以上のような構成を有する本実施の形態６の動作について、図７および図８を用いて説明する。ただし、本実施の形態では、入力サンプルデータＸ［ｉ］の個数Ｍを８０、出力サンプルデータＹ［ｊ］の個数Ｎを３０とする。
【０１８０】
はじめに、初期設定ステップ７０１において、必要なパラメータの初期値が設定される。初期設定ステップにおいては、予め入力サンプルデータの全個数Ｍおよび次数ｉ、出力サンプルデータの全個数Ｎおよび次数ｊが入力され、また、パラメータ（参照次数）Ｒは、入力サンプルデータの全個数Ｍを出力サンプルデータの全個数Ｎの２倍（２Ｎ）で割ったものを小数点以下で切り捨てたものに１を加えた値として得られる。本実施の形態では、ｉ＝０、ｊ＝０と設定され、８０を３０×２で整数除算した結果が１であるので、パラメータＲには２が設定される。
【０１８１】
続いて擬似入力サンプルデータ生成ステップで、Ｒ＝２であることから、
【０１８２】
【数３０】
Ｘ［−１］＝Ｘ［０］
Ｘ［８０］＝Ｘ［７９］
と設定される。これら擬似入力サンプルデータは、配分係数設定ステップ７０４およびサンプルデータ出力ステップ７０５の演算を統合的に行うために必要である。
【０１８３】
続いて大小判定ステップ７０３に進む。
【０１８４】
ｉ＝０、ｊ＝０、Ｍ＝８０、Ｎ＝３０であることから、大小判定ステップ７０３で偽と判定され、配分係数設定ステップ７０４に進む。
【０１８５】
配分係数設定ステップ７０４では、
【０１８６】
【数３１】
Ｃ［−１］＝３０、Ｃ［０］＝６０、Ｃ［１］＝３０、
Ｃ［２］＝...＝Ｃ［８０］＝０
と計算される。
【０１８７】
サンプルデータ出力ステップ７０５では、Ｙ［０］が、
【０１８８】
【数３２】
と計算される（８０１）。
【０１８９】
ｊ加算ステップ１０６で、ｊ＝０＋１＝１となるため、ｊ判定ステップ１０７で真と判定され、大小比較ステップ７０３に戻る。
【０１９０】
大小比較ステップ７０３では、Ｎ×ｉ＝０、Ｍ×ｊ＝８０であるから真となり、ｉ加算ステップ１０９に進んで、ｉ＝０＋１＝１と設定される。
【０１９１】
ｉ加算ステップ１０９をさらに２回繰り返してｉ＝３となったとき、大小比較ステップ７０３で偽と判定され、配分係数設定ステップ７０４に進む。
【０１９２】
配分係数設定ステップ７０４では、
【０１９３】
【数３３】
Ｃ［１］＝１０、Ｃ［２］＝４０、Ｃ［３］＝５０、Ｃ［４］＝２０
と設定され、上記以外のＣ［ｔ］には０が設定される。従ってサンプルデータ出力ステップ７０５で、Ｙ［１］が
【０１９４】
【数３４】
と設定される（８０２）。
【０１９５】
以後上記操作を繰り返し、ｊ判定ステップ１０７で真と判定されるまで、出力サンプルデータＹ［０］、Ｙ［１］、...、Ｙ［２９］を順次出力する。
【０１９６】
以上、本実施の形態によれば、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量で実現することができる。また本実施の形態のサンプルデータ出力ステップ７０５では、使用するタップ数が比較的大きいため、出力サンプルデータ列の中・高周波領域におけるゲインの減衰量を比較的小さくすることができ、かつ折り返し歪みを回避することができる。
【０１９７】
（実施の形態７）
本発明の実施の形態７によるサンプルデータ変換装置は、実施の形態６によるサンプルデータ変換装置の別動作例であり、構成図としては図１５を用いる。
【０１９８】
また図９は、本実施の形態７によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図９において、９０１は初期設定手段８１により行われる初期設定ステップ、９０２は入力サンプルデータ次数修正手段８２により行われる擬似入力サンプルデータ生成ステップ、９０３は比較演算手段８３により行われる第１判定ステップ、９０４は比較演算手段８３により行われる第２判定ステップ、９０５は配分係数演算手段８５により行われる第１参照範囲設定ステップ、９０６は配分係数演算手段８５により行われる第２参照範囲設定ステップ、９０７は配分係数演算手段８５により行われる配分係数設定ステップ、９０８はサンプルデータ演算手段８６により行われるサンプルデータ出力ステップである。
【０１９９】
本実施の形態の出力結果は、実施の形態６とまったく同様であるので、以下、図８、図９を用いて説明する。
【０２００】
初期設定ステップ９０１において、必要なパラメータの初期値が設定される。本実施の形態では、ｉ＝０、ｊ＝０と設定され、８０を３０×２で整数除算した結果が１であるので、パラメータＲには２が設定される。
【０２０１】
続いて擬似入力サンプルデータ生成ステップで、Ｒ＝２であることから、
【０２０２】
【数３５】
Ｘ［−１］＝Ｘ［０］，Ｘ［８０］＝Ｘ［７９］
と設定される。これら擬似入力サンプルデータは、配分係数設定ステップ９０７およびサンプルデータ出力ステップ９０８の演算を統合的に行うために必要である。
【０２０３】
続いて第１判定ステップ９０３に進む。
【０２０４】
ｉ＝０、ｊ＝０、Ｍ＝８０、Ｎ＝３０であることから、第１判定ステップ９０３で偽と判定され、第２判定ステップ９０４に進む。
【０２０５】
第２判定ステップ９０４では、真と判定されるため、第１参照範囲設定ステップ９０５に進む。
【０２０６】
第１参照範囲設定ステップ９０５では、ｉ＝０、Ｒ＝２であることから、参照範囲ｔの下限ｇとして、ｇ＝ｉ−Ｒ＋１＝−１が、上限ｈとしてｈ＝ｉ＋Ｒ−１＝１が設定される。
【０２０７】
続いて配分比設定ステップ９０７において、第１参照範囲設定ステップ９０５で定められた参照範囲−１≦ｔ≦１について、
【０２０８】
【数３６】
Ｃ［−１］＝３０，Ｃ［０］＝６０，Ｃ［１］＝３０，
が算出される。
【０２０９】
サンプルデータ出力ステップ９０８では、Ｙ［０］が、参照範囲に基づき、
【０２１０】
【数３７】
と計算される（８０１）。
【０２１１】
ｊ加算ステップ１０６で、ｊ＝０＋１＝１となるため、ｊ判定ステップ１０７で真と判定され、第１比較ステップ９０３に戻る。
【０２１２】
第１比較ステップ９０３では、Ｎ×ｉ＝０、Ｍ×ｊ＝８０であるから真となり、ｉ加算ステップ１０９に進んで、ｉ＝０＋１＝１と設定される。
【０２１３】
ｉ加算ステップ１０９をさらに２回繰り返してｉ＝３となったとき、第１比較ステップ７０３で偽と判定され、第２判定ステップ９０４に進む。
【０２１４】
第２判定ステップ９０４では、Ｎ×ｉ＝９０、Ｍ×ｊ＝８０であるため偽と判定され、第２参照範囲設定ステップ９０６に進む。
【０２１５】
第２参照範囲設定ステップ９０６では、ｉ＝３、Ｒ＝２であることから、参照範囲ｔの下限ｇとして、ｇ＝ｉ−Ｒ＝３−２＝１が、上限ｈとしてｈ＝ｉ＋Ｒ−１＝３＋２−１＝４が設定される。
【０２１６】
続いて配分係数設定ステップ９０７において、第２参照範囲設定ステップ９０６で定められた参照範囲１≦ｔ≦４について、
【０２１７】
【数３８】
Ｃ［１］＝１０、Ｃ［２］＝４０、Ｃ［３］＝５０、Ｃ［４］＝２０
と設定される。従ってサンプルデータ出力ステップ９０７で、Ｙ［１］は、上記参照範囲に従って、
【０２１８】
【数３９】
と設定される（８０２）。
【０２１９】
以後上記操作を繰り返し、ｊ判定ステップ１０７で真と判定されるまで、出力サンプルデータＹ［０］、Ｙ［１］、...、Ｙ［２９］を順次出力する。
【０２２０】
以上、本実施の形態によれば、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量で実現することができる。また本実施の形態のサンプルデータ出力ステップ７０５では、使用するタップ数が比較的大きいため、出力サンプルデータ列の中・高周波領域におけるゲインの減衰量を比較的小さくすることができ、かつ折り返し歪みを回避することができる。
【０２２１】
また本実施の形態では、あらかじめ参照範囲を設定することで、サンプルデータ出力に必要な配分係数のみを定めることができ、演算量を大幅に軽減することができる。
【０２２２】
以上説明したように、本発明のサンプルデータ変換方法により、サンプル数がＭ個である入力データから、サンプル数がＮ個である出力サンプルデータに変換して出力することができる。また本発明によれば、ＭとＮの比が２以上の場合においても、入力サンプルデータで参照されないものがないので、出力サンプルデータから折り返し歪みをなくすことができる。本発明を実施するのに必要な演算量、メモリ量は小さく、実用上の効果は大きい。
【０２２３】
なお、本発明の各実施の形態の説明において、Ｍ、Ｎの値をそれぞれ、８０、３０としたが、Ｍ、Ｎの値（大小関係も含めて）はいかなる場合であっても、本発明を適用することが可能である。
【０２２４】
また、本発明の各実施の形態において、各部の動作は、ハードウェア的に実現するものとして説明を行ったが、これはコンピュータを用いてプログラムの働きにより、ソフトウェア的に実現してもよい。
【０２２５】
また、本発明のいずれの実施の形態においても、本発明のサンプルデータ変換装置を中心に説明したが、本発明の記録媒体として、以上説明した全部又は一部の手段の全部又は一部の機能をコンピュータにより実行させるためのプログラムおよび／またはデータを記録したプログラム記録媒体であって、コンピュータにより読み取り可能であり、読み取られた前記プログラムおよび／またはデータが前記コンピュータと協動して前記機能を実行することを特徴とするプログラム記録媒体を用いてもよい。
【０２２６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明のサンプルデータ変換方法により、サンプル数がＭ個である入力データから、直接サンプル数がＮ個である出力サンプルデータに変換して出力することができ、ＭとＮの比が２以上の場合においても、入力サンプルデータ中には参照されないものがないので、出力サンプルデータから折り返し歪みをなくすことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１について説明したフローチャート
【図２】本発明の実施の形態１の動作について説明した模式図
【図３】本発明の実施の形態２について説明したフローチャート
【図４】本発明の実施の形態３について説明したフローチャート
【図５】本発明の実施の形態４について説明したフローチャート
【図６】本発明の実施の形態５について説明したフローチャート
【図７】本発明の実施の形態６について説明したフローチャート
【図８】本発明の実施の形態６の動作について説明した模式図
【図９】本発明の実施の形態７について説明したフローチャート
【図１０】本発明の実施の形態１の構成図
【図１１】本発明の実施の形態２の構成図
【図１２】本発明の実施の形態３の構成図
【図１３】本発明の実施の形態４の構成図
【図１４】本発明の実施の形態５の構成図
【図１５】本発明の実施の形態６および７の構成図
【符号の説明】
１０１ 初期設定ステップ
１０２ Ｗ判定ステップ
１０３ α設定ステップ
１０４ サンプルデータ出力ステップ
１０５ Ｗ減算ステップ
１０６ ｊ加算ステップ
１０７ ｊ判定ステップ
１０８ Ｗ加算ステップ
１０９ ｉ加算ステップ
３０１ Ｑ設定ステップ
３０２ サンプルデータ出力ステップ
３０３ シフトステップ
４０１ 出力サンプルデータ初期化ステップ
４０２ ｒ初期化ステップ
４０３ 加重平均演算ステップ
４０４ サンプルデータ出力ステップ
４０５ ｒ加算ステップ
４０６ ｒ判定ステップ
５０１ ｐ初期化ステップ
５０２ α設定ステップ
５０３ ｐ判定ステップ
５０４ ｐ加算ステップ
５０５ 加重平均演算ステップ
５０６ サンプルデータ出力ステップ
５０７ ｊ加算ステップ
６０１ 初期化ステップ
６０２ 第１Ｗ判定ステップ
６０３ 第２Ｗ判定ステップ
６０４ ｊ判定ステップ
６０５ 第１出力正規化ステップ
６０６ ｒ初期化ステップ
６０７ 第1サンプルデータ出力ステップ
６０８ 第３Ｗ判定ステップ
６０９ ｉ判定ステップ
６１０ 第２サンプルデータ出力ステップ
６１１ 第２出力正規化ステップ
６１２ ｓ加算ステップ
７０１ 初期設定ステップ
７０２ 擬似入力サンプルデータ生成ステップ
７０３ 大小判定ステップ
７０４ 配分係数設定ステップ
７０５ サンプルデータ出力ステップ
９０１ 初期設定ステップ
９０２ 擬似入力サンプルデータ生成ステップ
９０３ 第１判定ステップ
９０４ 第２判定ステップ
９０５ 第１参照範囲設定ステップ
９０６ 第２参照範囲設定ステップ
９０７ 配分係数設定ステップ
９０８ サンプルデータ出力ステップ
【発明の属する技術分野】
本発明は、ディジタル映像信号や音声信号のサンプル数、もしくはサンプリング周波数を変換するサンプルデータ変換装置およびプログラム記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ディジタル映像信号の解像度変換や、ディジタル音声信号の周波数変換などを行うとき、サンプル数を変更するサンプルデータ変換が必要となる。
【０００３】
これまで、ディジタルデータのサンプル数変換を行う場合、入力のディジタルデータをアップサンプリングした後、低域通過フィルタを作用させて、出力サンプル数に応じて間引きを行う方法が一般的で、例えば特開平１０−１６４４６８号に開示されている。
【０００４】
この方法では、入力サンプル数Ｍおよび出力サンプル数Ｎが小さくても、Ｍ、Ｎが互いに疎であれば、アップサンプリング時のサンプル数はＭ×Ｎとなり、場合によっては大きな数値になる。このときアップサンプリングされたデータ列を保持するために必要となるメモリ容量は非常に大きくなる。さらにこの場合、アップサンプリング、低域通過フィルタリングを含む間引きに双方とも演算量が膨大となり、リアルタイム性が要求される映像信号処理や音声信号処理においては、致命的な欠陥となりうる。
【０００５】
これに対し、Ｍ、Ｎの値にかかわらず、小さなメモリ容量および演算量でサンプルデータ変換を実現する方法が、特開平１０−３６１４０７号に開示されている。これは、入力ディジタルデータをアップサンプリングすることなく、入力サンプルデータ列から直接間引きを行って出力サンプルデータ列を得るようにしたものである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開平１０−３６１４０７号に開示されている従来の技術では、サンプルデータ変換を行うとき、以下の問題が生じる。すなわち、従来の技術によれば、入力サンプル数Ｍ、および出力サンプル数Ｎに対し、それらの比Ｍ／Ｎの値が２以上のとき、出力サンプルデータを生成する場合に、参照されない入力サンプルデータが存在する。
【０００７】
このとき、出力サンプルデータに折り返し歪みが発生する場合があり、変換後の画質、音質が著しく劣化することがある。
【０００８】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、小さなメモリ容量および演算量で、任意の入力サンプル数Ｍをもつ入力ディジタル信号から任意の出力サンプル数Ｎの出力ディジタル信号へ変換し、かつ折り返し歪みが生じないサンプルデータ変換方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、第１の本発明（請求項１に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、...、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、...、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行うサンプルデータ変換装置において、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されていることを特徴とするサンプルデータ変換装置である（実施の形態１〜７）。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、第１の本発明（請求項１に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷおよび所定の参照次数Ｒを設定する第１の初期設定手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第１の入力サンプルデータ次数増加手段と、
少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用いて、一個の前記出力サンプルデータを、少なくとも（Ｒ＋１）個の前記入力サンプルデータに対し加重平均演算を行うことにより生成する第１のサンプルデータ演算手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第１の出力サンプルデータ次数増加手段とを備え、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加に伴い前記第１のサンプルデータ演算手段が逐次出力サンプルデータ生成動作を行い、
前記第１のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記出力サンプルデータの次数［ｊ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置である（実施の形態１,２）。
【００１１】
また、第２の本発明（請求項２に対応）は、Ｑ＝２b／ＮＲ（ｂは任意のビット数）を満たす演算係数Ｑを設定する演算係数設定手段と、
前記第１のサンプルデータ演算手段により生成された生成サンプルデータを２進数と見なして、これを前記ｂビットだけシフトするシフト手段とを更に備え、
前記第１のサンプルデータ演算手段は、前記演算係数Ｑを、前記加重平均演算演算結果に乗じてサンプルデータ演算結果とすることを特徴とする上記本発明である（実施の形態２）。
【００１２】
また、第３の本発明（請求項３に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒ、および前記入力サンプルデータの次数に付加される付加次数ｒを設定する第２の初期設定手段と、
前記出力サンプルデータ列の全出力サンプルデータを一時的に０として設定する出力サンプルデータ初期化手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第２の入力サンプルデータ次数増加手段と、
前記付加次数ｒの初期値を０に設定する第１の付加次数初期化手段と、
少なくとも前記比例定数ｋ、前記加重パラメータＷおよび前記参照次数Ｒを用い、少なくとも互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算を含む演算を行うことにより一個の前記出力サンプルデータを生成する第２のサンプルデータ演算手段と、
前記付加次数ｒの逐次増加を行う第１の付加次数増加手段と、
前記第１の付加次数増加手段の出力と前記参照次数Ｒとの比較を行う第１の付加次数参照次数比較手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第２の出力サンプルデータ次数増加手段とを備え、
前記第２のサンプルデータ演算手段における、演算の対象となる２個の入力サンプルデータは［ｉ＋ｒ］番目および［ｉ＋ｒ＋１］番目として定められ、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加に伴い前記第２のサンプルデータ演算手段が逐次サンプルデータ生成動作を行い、
前記第２のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記出力サンプルデータの次数［ｊ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置である（実施の形態３）。
【００１３】
また、第４の本発明（請求項４に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒ、前記入力サンプルデータの次数を付加する付加次数ｒ、および加重平均演算を並列的に行うための並列演算定数ｎを設定する第３の初期設定手段と、
前記出力サンプルデータ列の全出力サンプルデータを一時的に０として設定する出力サンプルデータ初期化手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第３の入力サンプルデータ次数増加手段と、
少なくとも前記比例定数ｋ、前記加重パラメータＷおよび前記参照次数Ｒを用い、少なくとも互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算を含む演算を並列的に行うことにより、前記並列演算定数ｎの個数分の前記出力サンプルデータを生成する第３のサンプルデータ演算手段と、
所定の補助変数ｐを用いて、前記加重平均演算に用いられる各パラメータおよび前記入力サンプルデータの次数を、それぞれ前記補助変数ｐの関数として定義するパラメータ関数化手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］を、前記並列演算定数毎に逐次増加を行う第３の出力サンプルデータ次数増加手段と、
前記付加次数ｒの初期値を０に設定する第２の付加次数初期化手段と、
前記補助変数ｐをｐ＝０に初期化する補助変数初期化手段と、
前記補助変数ｐの逐次増加を行う補助変数増加手段と、
前記付加次数ｒの逐次増加を行う第２の付加次数増加手段とを備え、
前記第３のサンプルデータ演算手段の対象となる、互いに隣り合う２個の入力サンプルデータはＸ［ｉ（ｐn-1）＋ｒ］番目およびＸ［ｉ（ｐn）＋ｒ＋１］番目として定められ（ｐn-1およびｐnは、前記並列演算定数ｎにより序列づけられ、ｐn-1＞ｐnである、互いに隣り合う前記補助変数）、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加に伴い前記第３のサンプルデータ演算手段が逐次サンプルデータ生成動作を行い、
前記第３のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記出力サンプルデータの次数［ｊ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置である（実施の形態４）。
【００１４】
また、第５の本発明（請求項５に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷおよび前記出力サンプルデータを正規化するための正規化変数ｓを設定する第４の初期設定手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第４の入力サンプルデータ次数増加手段と、
少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用い、互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対し加重平均演算を行うことにより１個の第１出力サンプルデータを生成する第４のサンプルデータ演算手段と、
少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用いた、互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算と、前記第１のサンプルデータ演算手段が生成した前記第１出力サンプルデータとを用いて１個の第２出力サンプルデータを生成する第５のサンプルデータ演算手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第４の出力サンプルデータ次数増加手段と、
前期正規化変数ｓの初期化を行う正規化変数初期化手段と、
前記正規化変数ｓの逐次増加を行う正規化変数増加手段と、
前記加重パラメータに前記比例定数ｋと前記出力サンプルデータの個数の値Ｎとの積ｋ×Ｎを加算する第１の加重パラメータ加算手段と、
前記第１の加重パラメータ加算手段の加算結果の大小を判定する加算結果判定手段と、
（ｊ−１）番目の前記出力サンプルデータＹ［ｊ−１］を前記付加次数ｒで除算する第１の出力サンプルデータ正規化手段と、
前記加重パラメータから前記入力サンプルデータの個数の値Ｍを減算する第１の加重パラメータ減算手段と、
前記第１の加重パラメータ減算手段の減算結果の大小を判定する減算結果判定手段と、
前記出力サンプルデータ列の最後列の出力サンプルデータＹ［Ｎ−１］を正規化変数ｓで除算する第２の出力サンプルデータ正規化手段とを備え、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加に伴い前記第４のサンプルデータ演算手段および／または前記第５のサンプルデータ演算手段が逐次サンプルデータ生成動作を行い、
前記第４のサンプルデータ演算手段および／または前記第５のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記入力サンプルデータの次数［ｉ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置である（実施の形態５）。
【００１５】
また、第６の本発明（請求項６に対応）は、前記第５のサンプルデータ演算手段および前記正規化変数増加手段は少なくとも、前記比例定数ｋが正であり、かつ前記加算結果判定手段による判定結果が正であるとき、または前記比例定数ｋが負であり、かつ前記加算結果判定手段による判定結果が負であるときに動作を行い、
前記第４のサンプルデータ演算手段は少なくとも、前記比例定数ｋが正であり、かつ前記加算結果判定手段による判定結果が負であるとき、または前記比例定数ｋが負であり、かつ前記加算結果判定手段による判定結果が正であるときに動作を行い、
前記第４の入力サンプルデータ次数増加手段は少なくとも、前記減算結果判定手段による判定結果が負または０であるときに動作することを特徴とする上記本発明である（実施の形態５）。
【００１６】
また、第７の本発明（請求項７に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒおよび所定の範囲で動く演算変数ｔを設定する第５の初期設定手段と、
前記参照次数Ｒを用いて前記入力サンプルデータの次数を修正する入力サンプルデータ次数修正手段と、
前記入力サンプルデータの全個数の値Ｍと前記入力サンプルデータの次数の値ｉとの積Ｍ×ｉ、および前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記出力サンプルデータの次数の値ｊとの積Ｎ×ｊを算出するとともに、前記Ｍ×ｉと前記Ｎ×Ｊの大小を比較する比較演算手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第５の入力サンプルデータ次数増加手段と、
少なくとも、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記参照次数Ｒとの積Ｎ×Ｒ、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記演算変数ｔとの積Ｎ×ｔ、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記出力サンプルデータの次数の値ｊとの積Ｎ×ｊとを用いた演算により配分係数Ｃ［ｔ］を得る配分係数演算手段と、
前記配分係数および前記入力サンプルデータ列を演算することにより、前記入力サンプルデータ列［ｉ］を前記出力サンプルデータ列［ｊ］に変換する第６のサンプルデータ演算手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第５の出力サンプルデータ次数増加手段とを備え、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加に伴い前記第５のサンプルデータ演算手段が逐次出力サンプルデータ生成動作を行い、
前記第６のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記出力サンプルデータの次数［ｊ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置である（実施の形態６、７）。
【００１７】
また、第８の本発明（請求項８に対応）は、前記演算変数ｔは、−Ｒ＋１≦ｔ≦Ｍ＋Ｒ−１の範囲で動くことを特徴とする上記本発明である（実施の形態６）。
【００１８】
また、第９の本発明（請求項９に対応）は、前記配分係数Ｃ［ｔ］を得るための演算は、第１の演算結果
【００１９】
【数１】
Ｃ［ｔ］＝Ｎ×Ｒ−｜Ｎ×ｉ−Ｍ×ｊ｜
と、第２の演算結果
【００２０】
【数２】
Ｃ［ｔ］＝０
とを比較して、大きいほうの値とするものであることを特徴とする上記本発明である（実施の形態６）。
【００２１】
また、第１０の本発明（請求項１０に対応）は、前記演算変数ｔは、前記比較演算手段での演算結果により定義される所定の変数ｇおよびｈを用いてｇ≦ｔ≦ｈの範囲で動くものであり、
前記ｇおよびｈは、
前記Ｎ×ｉとの積と前記Ｍ×ｊとが等しいときは、ｇ＝ｉ−Ｒ＋１、ｈ＝ｉ＋Ｒ−１と定義され、
前記Ｎ×ｉが前記Ｎ×ｊより大きいときは、ｇ＝ｉ−Ｒ、ｈ＝ｉ＋Ｒ−１と定義されることを特徴とする上記本発明である（実施の形態７）。
【００２２】
また、第１１の本発明（請求項１１に対応）は、前記配分係数Ｃ［ｔ］を得るための演算は、
【００２３】
【数３】
Ｃ［ｔ］＝Ｎ×Ｒ−｜Ｎ×ｉ−Ｍ×ｊ｜
であることを特徴とする上記本発明である（実施の形態７）。
【００２４】
また、第１２の本発明（請求項１２に対応）は、前記第５のサンプルデータ演算手段は、
【００２５】
【数４】
【００２６】
また、第１３の本発明（請求項１３に対応）は、前記第５のサンプルデータ演算手段は、
【００２７】
【数５】
【００２８】
また、第１４の本発明（請求項１４に対応）は、前記加重パラメータＷに前記出力サンプルデータの個数の値Ｎと前記比例定数ｋとの積ｋ×Ｎの加算を行う第２の加重パラメータ加算手段を備え、
前記第１ないし第３の入力サンプルデータ次数増加手段は少なくとも、前記第２の加重パラメータ演算手段の動作の後に動作を行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜４）。
【００２９】
また、第１５の本発明（請求項１５に対応）は、前記第１ないし第３のサンプルデータ演算手段が動作した後に、前記加重パラメータＷから前記入力サンプルデータの個数の値Ｍと前記比例定数ｋとの積ｋ×Ｍの減算を行う第２の加重パラメータ減算手段を備え、
前記第１ないし第３の出力サンプルデータ次数増加手段は少なくとも、前記第２の加重パラメータ減算手段が動作した後に動作を行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜４）。
【００３０】
また、第１６の本発明（請求項１６に対応）は、前記第１の初期設定手段、前記演算係数設定手段、前記出力サンプルデータ初期化手段、または前記補助変数初期化手段のいずれかが動作した後に、前記加重パラメータＷの値をＷ≦０であるかどうか択一的に判別する加重パラメータ判別手段を備え、
判別結果がＷ≦０でないとき前記第１ないし第３のいずれかのサンプルデータ演算手段の動作が行われ、
判別結果がＷ≦０であるとき前記第２の加重パラメータ加算手段の動作が行われることを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜４）。
【００３１】
また、第１７の本発明（請求項１７に対応）は、前記第１の付加次数参照次数比較手段の比較結果により、
前記出力より前記参照次数Ｒのほうが大きいときは、
前記第２のサンプルデータ演算手段が演算を行うものであり、
前記参照次数Ｒより前記出力のほうが大きいときは、
前記第２の加重パラメータ減算手段が動作することを特徴とする上記本発明である（実施の形態３）。
【００３２】
また、第１８の本発明（請求項１８に対応）は、前記第２の付加次数増加手段の出力と前記参照次数Ｒとの大小を比較する第２の付加次数参照次数比較手段を備え、
前記出力より前記参照次数Ｒのほうが大きいときは、
前記第３のサンプルデータ演算手段が演算を行うものであり、
前記参照次数Ｒより前記出力のほうが大きいときは、
前記第３の出力サンプルデータ次数増加手段が動作することを特徴とする上記本発明である（実施の形態４）。
【００３３】
また、第１９の本発明（請求項１９に対応）は、前記補助変数ｐと前記並列演算定数ｎとの大小を比較する補助変数判別手段をさらに備え、
前記補助変数ｐが前記並列演算定数ｎより大きいときは、
少なくとも前記第２の付加次数初期化手段が付加次数ｒを初期化した後、前記第３のサンプルデータ演算手段が演算動作を行うものであり、
前記補助変数が前記並列演算定数よりも小さいときは、
少なくとも前記補助変数逐次増加手段および前記加重パラメータ判別手段が動作を行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態４）。
【００３４】
また、第２０の本発明（請求項２０に対応）は、前記第４のサンプルデータ演算手段および前記付加次数増加手段は、前記付加次数ｒが前記参照次数Ｒより小さいときは、順次動作を繰り返し行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態４）。
【００３５】
また、第２１の本発明（請求項２１に対応）は、前記参照次数Ｒは、前記入力サンプルデータの個数の値Ｍを前記出力サンプルデータの個数の値Ｎで除算し、小数点以下の部分を切り捨てた値と１とを比較した大きいほうの値であることを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜４）。
【００３６】
また、第２２の本発明（請求項２２に対応）は、前記参照次数Ｒは、前記入力サンプルデータの個数の値Ｍを前記出力サンプルデータの個数の値を２倍した値２Ｎで除算して、小数点以下の部分を切り捨てた結果に１を加算したものであることを特徴とする上記本発明である（実施の形態６、７）。
【００３７】
また、第２３の本発明（請求項２３に対応）は、前記比例定数ｋの値は１であることを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜４）。
【００３８】
また、第２４の本発明（請求項２４に対応）は、前記第２ないし第５のサンプルデータ演算手段は、
α＝Ｗ／（ｋ×Ｎ）を満たす変数αを設定し（Ｗは前記加重パラメータ、ｋは前記比例定数、Ｎは前記入力サンプルデータの全個数）、
前記隣り合う２個の前記入力サンプルデータＸ［Ｉ］およびＸ［Ｉ＋１］に対し、 α×Ｘ［Ｉ］＋（１−α）×Ｘ［Ｉ＋１］（Ｉは複数の次数または単数の次数からなる数）なる演算を施すことを特徴とする上記本発明である（実施の形態３〜５）。
【００３９】
また、第２５の本発明（請求項２５に対応）は、前記第１または第２の出力サンプルデータ次数増加手段は、
増加させたデータの次数と、出力サンプルデータの全個数［Ｎ］とを比較して、前記増加させた次数の方が前記全個数［Ｎ］より小さい場合は、
少なくとも前記加重パラメータ判別手段の動作以降の一連の動作を繰り返して行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜３）。
【００４０】
また、第２６の本発明（請求項２６に対応）は、前記第１または第２の入力サンプルデータ次数増加手段が動作を行った後、少なくとも前記加重パラメータ判別手段の動作以降の一連の動作を繰り返して行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態１〜３）。
【００４１】
また、第２７の本発明（請求項２７に対応）は、前記第３の出力サンプルデータ次数増加手段は、
増加させたデータの次数と、出力サンプルデータの全個数［Ｎ］とを比較して、前記増加させた次数の方が前記全個数［Ｎ］より小さい場合は、
少なくとも前記補助変数初期化手段の動作以降の動作を繰り返し行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態４）。
【００４２】
また、第２８の本発明（請求項２８に対応）は、前記第４の入力サンプルデータ次数増加手段は、
増加させたデータの次数と、入力サンプルデータの全個数［Ｍ］とを比較して、前記増加させた次数の方が前記全個数［Ｍ］より小さい場合は、
少なくとも前記加重パラメータ判別手段の動作以降の一連の動作を繰り返して行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態５）。
【００４３】
また、第２９の本発明（請求項３１に対応）は、前記第５の出力サンプルデータ次数増加手段は、
増加させたデータの次数と、出力サンプルデータの全個数［Ｎ］とを比較して、前記増加させた次数の方が前記全個数［Ｎ］より小さい場合は、
少なくとも前記比較演算手段の動作以降の動作を繰り返し行うことを特徴とする上記本発明である（実施の形態６、７）。
【００４４】
また、第３０の本発明（請求項３０に対応）は、前記比較演算手段の演算結果が、
Ｎ×ｉ＜Ｍ×ｊであるときは、少なくとも前記第５の入力サンプルデータ次数増加手段が動作し、
Ｎ×ｉ＞Ｍ×ｊであるときは、少なくとも前記演算変数ｔが定義される、および／または前記配分係数演算手段が動作することを特徴とする上記本発明である（実施の形態６、７）。
【００４５】
また、第３１の本発明（請求項３１に対応）は、前記サンプルデータは、音声データまたは映像データであることを特徴とする上記本発明である。
【００４６】
また、第３２の本発明（請求項３２に対応）は、Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行うサンプルデータ変換装置において、前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されていることを特徴とするサンプルデータ変換装置の、前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換し、前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータを、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換する機能である、
（Ａ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷおよび所定の参照次数Ｒを設定する第１の初期設定手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第１の入力サンプルデータ次数増加手段と、少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用いて、一個の前記出力サンプルデータを、少なくとも（Ｒ＋１）個の前記入力サンプルデータに対し加重平均演算を行うことにより生成する第１のサンプルデータ演算手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第１の出力サンプルデータ次数増加手段として、
（Ｂ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒ、および前記入力サンプルデータの次数に付加される付加次数ｒを設定する第２の初期設定手段と、前記出力サンプルデータ列の全出力サンプルデータを一時的に０として設定する出力サンプルデータ初期化手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第２の入力サンプルデータ次数増加手段と、前記付加次数ｒの初期値を０に設定する第１の付加次数初期化手段と、少なくとも前記比例定数ｋ、前記加重パラメータＷおよび前記参照次数Ｒを用い、少なくとも互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算を含む演算を行うことにより一個の前記出力サンプルデータを生成する第２のサンプルデータ演算手段と、前記付加次数ｒの逐次増加を行う第１の付加次数増加手段と、前記第１の付加次数増加手段の出力と前記参照次数Ｒとの比較を行う第１の付加次数参照次数比較手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第２の出力サンプルデータ次数増加手段として、
（Ｃ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒ、前記入力サンプルデータの次数を付加する付加次数ｒ、および加重平均演算を並列的に行うための並列演算定数ｎを設定する第３の初期設定手段と、前記出力サンプルデータ列の全出力サンプルデータを一時的に０として設定する出力サンプルデータ初期化手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第３の入力サンプルデータ次数増加手段と、少なくとも前記比例定数ｋ、前記加重パラメータＷおよび前記参照次数Ｒを用い、少なくとも互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算を含む演算を並列的に行うことにより、前記並列演算定数ｎの個数分の前記出力サンプルデータを生成する第３のサンプルデータ演算手段と、所定の補助変数ｐを用いて、前記加重平均演算に用いられる各パラメータおよび前記入力サンプルデータの次数を、それぞれ前記補助変数ｐの関数として定義するパラメータ関数化手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］を、前記並列演算定数毎に逐次増加を行う第３の出力サンプルデータ次数増加手段と、前記付加次数ｒの初期値を０に設定する第２の付加次数初期化手段と、前記補助変数ｐをｐ＝０に初期化する補助変数初期化手段と、前記補助変数ｐの逐次増加を行う補助変数増加手段と、前記付加次数ｒの逐次増加を行う第２の付加次数増加手段として、
（Ｄ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷおよび前記出力サンプルデータを正規化す るための正規化変数ｓを設定する第４の初期設定手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第４の入力サンプルデータ次数増加手段と、少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用い、互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対し加重平均演算を行うことにより１個の第１出力サンプルデータを生成する第４のサンプルデータ演算手段と、少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用いた、互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算と、前記第１のサンプルデータ演算手段が生成した前記第１出力サンプルデータとを用いて１個の第２出力サンプルデータを生成する第５のサンプルデータ演算手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第４の出力サンプルデータ次数増加手段と、前期正規化変数ｓの初期化を行う正規化変数初期化手段と、前記正規化変数ｓの逐次増加を行う正規化変数増加手段と、前記加重パラメータに前記比例定数ｋと前記出力サンプルデータの個数の値Ｎとの積ｋ×Ｎを加算する第１の加重パラメータ加算手段と、前記第１の加重パラメータ加算手段の加算結果の大小を判定する加算結果判定手段と、（ｊ−１）番目の前記出力サンプルデータＹ［ｊ−１］を前記付加次数ｒで除算する第１の出力サンプルデータ正規化手段と、前記加重パラメータから前記入力サンプルデータの個数の値Ｍを減算する第１の加重パラメータ減算手段と、前記第１の加重パラメータ減算手段の減算結果の大小を判定する減算結果判定手段と、前記出力サンプルデータ列の最後列の出力サンプルデータＹ［Ｎ−１］を正規化変数ｓで除算する第２の出力サンプルデータ正規化手段として、
又は、（Ｅ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒおよび所定の範囲で動く演算変数ｔを設定する第５の初期設定手段と、前記参照次数Ｒを用いて前記入力サンプルデータの次数を修正する入力サンプルデータ次数修正手段と、前記入力サンプルデータの全個数の値Ｍと前記入力サンプルデータの次数の値ｉとの積Ｍ×ｉ、および前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記出力サンプルデータの次数の値ｊとの積Ｎ×ｊを算出するとともに、前記Ｍ×ｉと前記Ｎ×Ｊの大小を比較する比較演算手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第５の入力サンプルデータ次数増加手段と、少なくとも、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記参照次数Ｒとの積Ｎ×Ｒ、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記演算変数ｔとの積Ｎ×ｔ、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記出力サンプルデータの次数の値ｊとの積Ｎ×ｊとを用いた演算により配分係数Ｃ［ｔ］を得る配分係数演算手段と、前記配分係数および前記入力サンプルデータ列を演算することにより、前記入力サンプルデータ列［ｉ］を前記出力サンプルデータ列［ｊ］に変換する第６のサンプルデータ演算手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第５の出力サンプルデータ次数増加手段として、コンピュータを機能させるためのプログラムを記録した、コンピュータにより読み取り可能なことを特徴とするプログラム記録媒体である。
【００４７】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて説明する。なお、各実施の形態の説明において、すでに説明したブロックについては、その説明を省略する。また以下に述べる各実施の形態においては、比例定数ｋはすべて１としている。
【００４８】
（実施の形態１）
図１０は、本発明の実施の形態１によるサンプルデータ変換装置の構成図である。図において、１は本発明の第１の初期設定手段に相当する初期設定手段、２は本発明の第２の加重パラメータ判別手段に相当する加重パラメータ判別手段、３は本発明の第２の加重パラメータ加算手段に相当する加重パラメータ加算手段、４は本発明の第１の入力サンプルデータ次数増加手段に相当する入力サンプルデータ次数増加手段、５は本発明の第１のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段、６は本発明の第２の加重パラメータ減算手段に相当する加重パラメータ減算手段、７は本発明の第１の出力サンプルデータ次数増加手段に相当する出力サンプルデータ次数増加手段である。
【００４９】
また図１は、本実施の形態１によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図１において、１０１は初期設定手段１により実行される初期設定ステップ、１０２は加重パラメータ判別手段２により実行されるＷ判定ステップ、１０３はサンプルデータ演算手段５により実行されるα設定ステップ、１０４はサンプルデータ演算手段５により実行されるサンプルデータ出力ステップ、１０５は加重パラメータ減算手段６により実行されるＷ減算ステップ、１０６は出力サンプルデータ次数増加手段７により実行されるｊ加算ステップ、１０７は出力サンプルデータ次数増加手段７により実行されるｊ判定ステップ、１０８は加重パラメータ加算手段３により実行されるＷ加算ステップ、１０９は出力入力サンプルデータ次数増加手段４により実行されるｉ加算ステップである。
【００５０】
また、図２は、図１のフローチャートに基づいた動作の一例を模式的に示す図である。
【００５１】
以上のような構成を有する本実施の形態１の動作について、図１および図２を用いて説明する。ただし、本実施の形態では、入力サンプルデータＸ［ｉ］の個数Ｍを８０、出力サンプルデータＹ［ｊ］の個数Ｎを３０とする。
【００５２】
はじめに、初期設定ステップ１０１において、必要なパラメータの初期値が設定される。初期設定ステップにおいては、予め入力サンプルデータの全個数Ｍおよび次数ｉ、出力サンプルデータの全個数Ｎおよび次数ｊ、加重パラメータＷが入力され、また、パラメータ（参照次数）Ｒは、入力サンプルデータの全個数Ｍを出力サンプルデータの全個数Ｎで割ったものを小数点以下で切り捨てたものと１とを比較して、大きい方の値として得られる。本実施の形態では、Ｗ=３０、ｉ＝０、ｊ＝０と設定され、８０を３０で整数除算した結果が２であるので、パラメータＲには２が設定される。
【００５３】
続いてＷ判定ステップ１０２に進む。
【００５４】
Ｗ＝８０であるため、Ｗ判定ステップ１０２の判定結果は偽であることより、α設定ステップ１０３に進み、αとして、α＝Ｗ／Ｎ＝３０／３０＝１設定される。
【００５５】
次にサンプルデータ出力ステップ１０４において、０番目の出力サンプルデータＹ［０］が、
【００５６】
【数６】
【００５７】
次にＷ減算ステップ１０５でＷ＝３０−８０＝−５０、ｊ加算ステップでｊ＝０＋１＝１と計算され、ｊ判定ステップ１０７に進む。ｊ判定ステップ１０７では、ｊ＝１＜３０＝Ｎであるため真と判定され、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【００５８】
Ｗ判定ステップ１０２では、Ｗ＝−５０であるため判定結果は真となり、Ｗ加算ステップ１０８に進む。
【００５９】
Ｗ加算ステップ１０８では、Ｗ＝−５０＋３０＝−２０、ｉ加算ステップ１０９ではｉ＝０＋１＝１と計算され、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【００６０】
Ｗ判定ステップ１０２では、Ｗ＝−２０であるため判定結果は再び真となる。この結果、Ｗ加算ステップ１０８に進み、Ｗ＝−２０＋３０＝１０と計算される。続いてｉ加算ステップ１０９でｉ＝１＋１＝２と計算され、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【００６１】
Ｗ判定ステップ１０２では、Ｗ＝１０であるため判定結果は偽となり、α設定ステップ１０３に進む。α設定ステップ１０３では、α＝１０／３０＝１／３と設定され、サンプルデータ出力ステップ１０４において、１番目の出力サンプルデータＹ［１］が、
【００６２】
【数７】
【００６３】
その後、Ｗ減算ステップ１０５においてＷ＝１０−８０＝−７０と、ｊ加算ステップｊ＝１＋１＝２とそれぞれ設定され、ｊ判定ステップ１０７ではｊ＝２＜８０であるため、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【００６４】
以下同様にＷ加算ステップ１０８およびｉ加算ステップ１０９を３回繰り返すとｉ＝５、Ｗ＝２０が得られ、α＝２／３となる。このとき、２番目の出力サンプルデータＹ［１］は、
【００６５】
【数８】
【００６６】
以後上記操作を繰り返し、ｊ判定ステップ１０７で真と判定されるまで、出力サンプルデータＹ［０］、Ｙ［１］、...、Ｙ［２９］を順次出力する。
【００６７】
以上、本実施の形態によれば、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量および演算ステップ数で実現することができる。またサンプルデータ出力ステップ１０４における演算は、低域通過フィルタと同等の効果を持つ。
【００６８】
さらに本発明では、本実施の形態のように入力サンプルデータの個数と、出力サンプルデータの個数の比が２以上の場合でも、入力サンプルデータＸ［０］〜Ｘ［７９］すべてのデータを参照して出力サンプルデータＹ［０］〜Ｙ［２９］を生成するので、出力データの折り返し歪みを回避することができる。
【００６９】
なお、サンプルデータ出力ステップ１０４におけるＹ［ｊ］の演算方法は、すべての入力サンプルデータＸ［ｉ］を用いるものであれば、自由に設定できる。
【００７０】
（実施の形態２）
図１１は、本発明の実施の形態２によるサンプルデータ変換装置の構成図である。図において、１１は本発明の第１の初期設定手段に相当する初期設定手段、１２は演算係数設定手段、１３は本発明の第２の加重パラメータ判別手段に相当する加重パラメータ判別手段、１４は本発明の第２の加重パラメータ加算手段に相当する加重パラメータ加算手段、１５は本発明の第１の入力サンプルデータ次数増加手段に相当する入力サンプルデータ次数増加手段、１６は本発明の第１のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段、１７は本発明のシフト手段に相当するシフト手段、１８は本発明の第２の加重パラメータ減算手段に相当する加重パラメータ減算手段、１９は本発明の第１の出力サンプルデータ次数増加手段に相当する出力サンプルデータ次数増加手段である。なお、図において図１０と同一名称は同一部または相当部である。
【００７１】
また図３は、本実施の形態２によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図３において、３０１は演算係数設定手段１２により行われるＱ設定ステップ、３０２はサンプルデータ演算手段１６により行われるサンプルデータ出力ステップ、３０３はシフト手段１７により行われるシフトステップである。
【００７２】
以上のような構成を有する本実施の形態２の動作について、図３を用いて説明する。ただし実施の形態１と同様であるステップは省略し、また初期条件は実施の形態１と同じく、入力サンプルデータＸ［ｉ］の個数Ｍを８０、出力サンプルデータＹ［ｊ］の個数Ｎを３０とする。
【００７３】
初期設定ステップ１０１において、必要なパラメータの初期値が設定されたのち、Ｑ設定ステップで、自然数Ｑは、Ｑ＝２b／（Ｎ×Ｒ）（ただし演算結果は四捨五入されている）と設定される。ここではｂ＝１６とする。
【００７４】
実施の形態１と同様に、Ｗ判定ステップ１０２が偽と判定されたとき、サンプルデータ出力ステップ３０２で、Ｙ［ｊ］の値が計算される。
【００７５】
たとえば、Ｗ＝１０、ｉ＝２、ｊ＝１のとき、Ｒ＝２、Ｑ＝１０９２であるから
【００７６】
【数９】
【００７７】
その後、シフトステップ３０３で、サンプルデータ出力ステップ３０２の出力Ｙ［ｊ］を２進数とみなして、これをｂビット（すなわち１６ビット）下方にシフトする。
【００７８】
その他の動作は第１の実施の形態と同様である。
【００７９】
ｂビット下方シフトは、２bで割ることと等価であるから、本実施の形態の出力と実施の形態１の出力は、丸め誤差などを無視すれば同等である。
【００８０】
以上、本実施の形態によれば、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量および演算ステップ数で、かつ折り返し歪みを生じることなく実現することができる。
【００８１】
さらに本実施の形態では、各変数は整数型であり、かつ計算機上では加算、減算、乗算に比べはるかに負荷の大きい除算をなくすことにより、処理時間の軽減を図ることができる。
【００８２】
なお、本実施の形態においてはｂ＝１６としているが、これは各変数の演算を３２ビットレジスタで実行する場合の目安となる値であり、他の値を使用してもかまわない。
【００８３】
（実施の形態３）
図１２は、本発明の実施の形態３によるサンプルデータ変換装置の構成図である。図において、２１は本発明の第２の初期設定手段に相当する初期設定手段、２２は本発明の出力サンプルデータ初期化手段に相当する出力サンプルデータ初期化手段、２３は本発明の第２の加重パラメータ判別手段に相当する加重パラメータ判別手段、２４は本発明の第２の加重パラメータ加算手段に相当する加重パラメータ加算手段、２５は本発明の第２の入力サンプルデータ次数増加手段に相当する入力サンプルデータ次数増加手段、２６は本発明の付加次数初期化手段に相当する付加次数初期化手段、２７は本発明の第２のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段、２８は本発明の第１の付加次数増加手段に相当する付加次数増加手段、２９は本発明の第１の付加次数参照次数比較手段に相当する付加次数参照次数比較手段、３０は本発明の第２の加重パラメータ減算手段に相当する加重パラメータ減算手段、３１は本発明の第２の出力サンプルデータ次数増加手段に相当する出力サンプルデータ次数増加手段である。ただし、図において上述の他の図と同一名称は同一部または相当部である。
【００８４】
また図４は、本実施の形態３によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図４において、４０１は出力データ初期化手段２２により行われる出力データ初期化ステップ、４０２は付加次数初期化手段２６により行われる付加次数ｒ初期化ステップ、４０３はサンプルデータ演算手段２７により行われる加重平均演算ステップ、４０４はサンプルデータ演算手段２７により行われるサンプルデータ出力ステップ、４０５は付加次数増加手段２８により行われるｒ加算ステップ、４０６は付加次数参照次数比較手段２９により行われるｒ判定ステップである。
【００８５】
以上のような構成を有する本実施の形態３の動作について、図４を用いて説明する。ただし上述の他の実施の形態と同様であるステップは省略し、また初期条件は上記他の実施の形態と同じく、入力サンプルデータＸ［ｉ］の個数Ｍを８０、出力サンプルデータＹ［ｊ］の個数Ｎを３０とする。
【００８６】
実施の形態１と同様に、初期設定ステップ１０１において、加重パラメータＷ=３０、ｉ＝０、ｊ＝０、参照次数Ｒ＝２と設定される。
【００８７】
さらに出力データ初期化ステップ４０１で、Ｙ［０］からＹ［２９］までのすべてに０が設定される。
【００８８】
Ｗ判定ステップ１０２において、Ｗ＝３０であるから偽となり、α設定ステップ１０３に進む。α設定ステップ１０３では、α＝Ｗ／Ｎ＝３０／３０＝１となり、さらにｒ初期化ステップ４０２でｒ＝０が設定される。
【００８９】
続いて加重平均演算ステップ４０３において、
【００９０】
【数１０】
【００９１】
【数１１】
【００９２】
ｒ加算ステップ４０５においてｒ＝１となり、Ｒ＝２であることから、ｒ判定ステップ４０６で真と判定されるため、加重平均演算ステップ４０３に戻る。
【００９３】
加重平均演算ステップ４０３では、
【００９４】
【数１２】
【００９５】
【数１３】
【００９６】
ｒ加算ステップ４０５においてｒ＝２となり、Ｒ＝２であることから、ｒ判定ステップ４０６で偽と判定されるため、Ｗ減算ステップ１０５でＷ＝３０−８０＝−５０、ｊ＝１となる。またこのとき、Ｙ［０］の確定値は（Ｘ［０］＋Ｘ［１］）／２となる。
【００９７】
ｊ判定ステップ１０７では、ｊ＝１＜３０＝Ｎであるから真と判定され、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【００９８】
Ｗ＝−５０であるから、Ｗ加算ステップ１０８およびｉ加算ステップ１０９を２回繰り返すとＷ＝１０となり、Ｗ判定ステップ１０２の判定結果が偽となる。このときｉ＝２であり、α設定ステップ４０３に進むことができる。
【００９９】
α設定ステップ４０３では、α＝１０／３０＝１／３が設定され、続いてｒ初期化ステップ４０２でｒ＝０が設定される。
【０１００】
続いて加重平均演算ステップ４０３において、
【０１０１】
【数１４】
【０１０２】
【数１５】
【０１０３】
ｒ加算ステップ４０５においてｒ＝１となり、Ｒ＝２であることから、ｒ判定ステップ４０６で真と判定されるため、加重平均演算ステップ４０３に戻る。
【０１０４】
加重平均演算ステップ４０３では、ｒ＝１であることから、
【０１０５】
【数１６】
【０１０６】
【数１７】
【０１０７】
ｒ加算ステップ４０５においてｒ＝２となり、Ｒ＝２であることから、ｒ判定ステップ４０６で偽と判定されるため、Ｗ減算ステップ１０５でＷ＝１０−８０＝−７０、ｊ＝２となる。またこのとき、Ｙ［１］が確定し、その値は（Ｘ［２］＋３Ｘ［３］＋２Ｘ［４］）／６となる。
【０１０８】
上記操作を、ｊ判定ステップ１０７の判定結果が偽となるまで繰り返すことで、出力サンプルデータＹ［０］からＹ［２９］を順次出力することができる。
【０１０９】
以上、本実施の形態によれば、実施の形態１と同様に、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量および演算ステップ数で実現することができる。
【０１１０】
また本実施の形態では、入力サンプルデータＸ［０］〜Ｘ［７９］すべてのデータを参照して出力サンプルデータＹ［０］〜Ｙ［２９］を生成するため、出力データの折り返し歪みが現れない。
【０１１１】
（実施の形態４）
図１３は、本発明の実施の形態４によるサンプルデータ変換装置の構成図である。図において、４１は本発明の第３の初期設定手段に相当する初期設定手段、４２は本発明の出力サンプルデータ初期化手段に相当する出力サンプルデータ初期化手段、４３は本発明の補助変数初期化手段に相当する補助変数初期化手段、４４はパラメータ関数化手段、４５は第２の加重パラメータ判別手段に相当する加重パラメータ判別手段、４６は本発明の第２の加重パラメータ加算手段に相当する加重パラメータ加算手段、４７は本発明の第３の入力サンプルデータ次数増加手段に相当する入力サンプルデータ次数増加手段、４８は本発明の第２の加重パラメータ減算手段に相当する加重パラメータ減算手段、４９は本発明の補助変数判別手段に相当する補助変数判別手段、５０は本発明の補助変数増加手段に相当する補助変数増加手段、５１は本発明の第２の付加次数初期化手段に相当する付加次数初期化手段、５２は本発明の第３のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段、５３は本発明の第２の付加次数増加手段に相当する付加次数増加手段、５４は本発明の第２の付加次数参照次数増加手段に相当する付加次数参照次数比較手段、５５は本発明の第３の出力サンプルデータ次数増加手段に相当する出力サンプルデータ次数増加手段である。
【０１１２】
また図５は、本実施の形態３によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図５において、５０１は補助変数初期化手段４３により行われる補助変数ｐ初期化ステップ、５０２はパラメータ関数化手段４４により行われるα設定ステップ、５０３は補助変数判別手段４９により行われるｐ判定ステップ、５０４は補助変数増加手段５０により行われるｐ加算ステップ、５０５はサンプルデータ演算手段５２により行われる加重平均演算ステップ、５０６はサンプルデータ演算手段５２により行われるサンプルデータ出力ステップ、５０７は出力サンプルデータ次数増加手段５５により行われるｊ加算ステップである。
【０１１３】
以上のような構成を有する本実施の形態４の動作について、図５を用いて説明する。ただし上述の他の実施の形態と同様であるステップは省略し、また初期条件は実施の形態１と同じく、入力サンプルデータＸ［ｉ］の個数Ｍを８０、出力サンプルデータＹ［ｊ］の個数Ｎを３０とする。
【０１１４】
実施の形態１と同様に、初期設定ステップ１０１において、Ｗ=３０、ｉ＝０、ｊ＝０、Ｒ＝２と設定される。
【０１１５】
さらに出力データ初期化ステップ４０１で、Ｙ［０］からＹ［２９］までのすべてに０が設定され、ｐ初期化ステップ５０１で補助変数ｐがｐ＝０と設定される。
【０１１６】
Ｗ判定ステップ１０２において、Ｗ＝３０であるから偽となり、α設定ステップ５０２に進む。α設定ステップ５０２では、ｐ＝０であることから、α［０］＝Ｗ／Ｎ＝３０／３０＝１と設定され、さらにI［０］＝ｉ＝０となる。
【０１１７】
次にＷ減算ステップ１０５で、Ｗ＝３０−８０＝−５０となる。
【０１１８】
続いてｐ判定ステップ５０３にて、ｐ＝０＜４であるから真と判定され、ｐ加算ステップ５０４でｐ＝０＋１＝１となり、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【０１１９】
Ｗ判定ステップ１０２では、Ｗ＝−５０であることから偽と判定され、Ｗ加算ステップ１０８に進む。Ｗ加算ステップ１０８では、Ｗ＝−５０＋３０＝−２０と設定され、さらにｉ加算ステップでｉ＝０＋１＝１と設定され、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【０１２０】
Ｗ判定ステップ１０２では、Ｗ＝−２０であることから再び偽と判定され、Ｗ加算ステップ１０８に進む。Ｗ加算ステップ１０８ではＷ＝−２０＋３０＝１０と設定され、さらにｉ加算ステップでｉ＝１＋１＝２と設定され、Ｗ判定ステップ１０２に戻る。
【０１２１】
Ｗ判定ステップ１０２では、Ｗ＝１０であることから真と判定され、α設定ステップ５０２に進む。α設定ステップ５０２では、ｐ＝１であることから、α［１］＝Ｗ／Ｎ＝１／３、Ｉ［１］＝２となる。
【０１２２】
以上の操作を繰り返し、ｐ判定ステップ５０３で真と判定されたとき、α［ｐ］、Ｉ［ｐ］は、
【０１２３】
【数１８】
α［０］＝１、α［１］＝１／３、α［２］＝２／３、α［３］＝１、
Ｉ［０］＝０、Ｉ［１］＝２、Ｉ［２］＝５、Ｉ［３］＝８
と設定される。
【０１２４】
その後、ｒ初期化ステップ４０２でｒ＝０と設定され、加重平均演算ステップ５０５へ進む。
【０１２５】
加重平均演算ステップ５０５では、Ａ［０］からＡ［３］について、ｒ＝０であることから、
【０１２６】
【数１９】
【０１２７】
その結果、サンプルデータ出力ステップ５０６では、ｊ＝０であることから、
【０１２８】
【数２０】
【０１２９】
ｒ加算ステップ４０５でｒ＝０＋１＝１となり、ｒ判定ステップ４０６でＲ＝２であるから真と判定され、加重平均演算ステップ５０５に戻る。
【０１３０】
加重平均演算ステップ５０５では、ｒ＝１であることから、
【０１３１】
【数２１】
【０１３２】
その結果、サンプルデータ出力ステップ５０６では、
【０１３３】
【数２２】
【０１３４】
ｒ加算ステップ４０５でｒ＝２となると、ｒ判定ステップ４０６では偽と判定されるため、ｊ加算ステップ５０７に進む。ｊ加算ステップ５０７ではｊ＝０＋４＝４となる。この時点で、出力サンプルデータＹ［０］、Ｙ［１］、Ｙ［２］、Ｙ［３］が確定する。
【０１３５】
上記操作を、ｊ判定ステップ１０７の判定結果が偽となるまで繰り返すことで、出力サンプルデータＹ［０］からＹ［２９］を順次出力することができる。
【０１３６】
以上、本実施の形態によれば、実施の形態１と同様に、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量および演算ステップ数で実現でき、かつ折り返し歪みをなくすことができる。
【０１３７】
さらに本実施の形態では、加重平均演算ステップ５０５、およびサンプルデータ演算ステップ５０６において、４個の演算を並列に行っている。従って本実施の形態は、マルチプロセッサもった計算機上、もしくは１つのレジスタで複数要素の演算を同時に実行できるＭＭＸレジスタ等を持ったＣＰＵ上で実行したとき、処理時間の大幅な短縮を行うことができる。また、サンプルデータ出力ステップ５０６で並列に行う演算の個数は４に限らない。
【０１３８】
なお本実施の形態のようにＮ＝３０が４の倍数でない場合は、最終のサンプルデータ出力ステップ５０６において必要のないサンプルデータ（本実施例ではＹ［３０］、Ｙ［３１］）は、演算を省略する、もしくはダミーの値を用いて演算するなどの方法をとればよい。
【０１３９】
また実施の形態１〜４では、初期設定ステップ１０１において、加重パラメータＷの初期値として出力サンプルデータの全個数の値Ｎを設定しているが、Ｗの初期値は、０≦Ｗ≦Ｎを満たす値であれば何でもよい。
【０１４０】
（実施の形態５）
図１３は、本発明の実施の形態５によるサンプルデータ変換装置の構成図である。図において、６１は本発明の第４の初期設定手段に相当する初期設定手段、６２は本発明の第１の加重パラメータ加算手段に相当する加重パラメータ加算手段、６３は本発明の加算結果判定手段に相当する加算結果判定手段、６４は本発明の第１の出力サンプルデータ初期化手段に相当する出力サンプルデータ正規化手段Ａ、６５は本発明の第４のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段Ａ、６６は本発明の正規化変数初期化手段に相当する正規化変数初期化手段、６７は本発明の第４の出力サンプルデータ次数増加手段に相当する出力サンプルデータ次数増加手段、６８は本発明の第１の加重パラメータ減算手段に相当する加重パラメータ減算手段、６９は本発明の減算結果判定手段に相当する減算結果判定手段、７０は本発明の第４の入力サンプルデータ次数増加手段に相当する入力サンプルデータ次数増加手段、７１は本発明の正規化変数増加手段に相当する正規化変数増加手段、７２は本発明の第５のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段Ｂ、７３は本発明の第２の出力サンプルデータ正規化手段に相当する出力サンプルデータ正規化手段Ｂ、である。ただし、図において上述した各図と同一名称は同一部または相当部である。
【０１４１】
また図６は、本実施の形態５によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図６において、６０１は初期設定手段６１により行われる初期化ステップ、６０２は加算結果判定手段６３より行われる第１Ｗ判定ステップ、６０３は加算結果判定手段６３により行われる第２Ｗ判定ステップ、６０４はサンプルデータ演算手段Ａ６５により行われるｊ判定ステップ、６０５は出力サンプルデータ正規化手段Ａ６４により行われる第１出力正規化ステップ、６０６は正規化変数初期化手段６６により行われるｓ初期化ステップ、６０７はサンプルデータ演算手段Ａ６５により行われる第１サンプルデータ出力ステップ、６０８は減算結果判定手段６９により行われる第３Ｗ判定ステップ、６０９は入力サンプルデータ次数増加手段により行われるｉ判定ステップ、６１０は１サンプルデータ演算手段Ｂ７２により行われる第２サンプルデータ出力ステップ、６１１は出力サンプルデータ正規化手段Ｂ７３により行われる第２出力正規化ステップ、６１３は正規化変数増加手段７１により行われるｓ加算ステップである。
【０１４２】
以上のような構成を有する本実施の形態５の動作について、図６を用いて説明する。ただし上述の他の実施の形態と同様であるステップは省略し、また初期条件は実施の形態１と同じく、入力サンプルデータＸ［ｉ］の個数Ｍを８０、出力サンプルデータＹ［ｊ］の個数Ｎを３０とする。
【０１４３】
本実施の形態では、初期化ステップ６０１で、Ｗ＝０、ｉ＝０、ｊ＝−１、Ｒ＝２が設定される。
【０１４４】
続いてＷ加算ステップ１０８で、Ｗ＝０＋３０＝３０となる。
【０１４５】
第１Ｗ判定ステップ６０２では、Ｗ＝３０≧０であるため偽と判定され、第２Ｗ判定ステップ６０３に進む。第２Ｗ判定ステップ６０３では、Ｗ＝３０＞０であるから真と判定され、α設定ステップ１０３に進む。
【０１４６】
α設定ステップ１０３では、α＝Ｗ／Ｎ＝３０／３０＝１となる。
【０１４７】
ｊ判定ステップ６０４で、ｊ＝−１であることから、ｓ初期化ステップ６０６に進み、正規化変数ｓとして、ｓ＝１が設定される。続いてｊ加算ステップ１０６でｊ＝−１＋１＝０となり、第１サンプルデータ出力ステップ６０７に進む。
【０１４８】
第１サンプルデータ出力ステップ６０７では、α＝１、ｉ＝０、ｊ＝０であることから、
【０１４９】
【数２３】
【０１５０】
その後Ｗ減算ステップ１０５で、Ｗ＝３０−８０＝−５０と設定され、第３Ｗ判定ステップ６０６で偽と判定されるため、ｉ加算ステップ１０９でｉ＝０＋１＝１と計算される。続いてｉ判定ステップ６０９で真と判定されるため、Ｗ加算ステップ１０８に戻る。
【０１５１】
Ｗ加算ステップ１０８では、Ｗ＝−５０＋３０＝−２０となるため、第１Ｗ判定ステップ６０２で真と判定される。
【０１５２】
その結果、第２サンプルデータ出力ステップ６１０に進み、α＝１、ｉ＝１であることから、
【０１５３】
【数２４】
【０１５４】
ｓ加算ステップ６１２で、ｓ＝１＋１＝２となり、ｉ加算ステップ１０９に進む。
【０１５５】
ｉ加算ステップ１０９で、ｉ＝１＋１＝２となり、ｉ判定ステップ６０９で真と判定されるため、再びＷ加算ステップ１０８に戻る。
【０１５６】
Ｗ加算ステップ１０８では、Ｗ＝−２０＋３０＝１０となるため、第１Ｗ判定ステップ６０２で偽、第２Ｗ判定ステップ６０３で真と判定され、α設定ステップ１０３に進む。
【０１５７】
α設定ステップ１０３では、α＝Ｗ／Ｎ＝１／３と設定される。
【０１５８】
続いてｊ判定ステップ６０４では、ｊ＝０であることから真と判定され、第１出力正規化ステップ６０５に進む。第１出力正規化ステップ６０５では、ｓ＝２であることから、
【０１５９】
【数２５】
Ｙ［０］＝Ｙ［０］／２＝（Ｘ［０］＋Ｘ［１］）／２
となる。そしてｓ初期化ステップ６０６で、ｓ＝１に初期化され、ｊ加算ステップ１０６で、ｊ＝０＋１＝１と計算される。
【０１６０】
その後、第１サンプルデータ出力ステップ６０７にて、α＝１／３、ｉ＝２、ｊ＝１であることから、
【０１６１】
【数２６】
【０１６２】
続いてＷ減算ステップ１０５により、Ｗ＝１０−８０＝−７０となり、第３Ｗ判定ステップ６０８で偽と判定される。従ってｉ加算ステップ１０９で、ｉ＝２＋１＝３と算出され、ｉ判定ステップ６０９で真と判定されるため、Ｗ加算ステップ１０８に戻る。
【０１６３】
Ｗ加算ステップ１０８では、Ｗ＝−７０＋３０＝−４０であるため、第１Ｗ判定ステップ６０２で真と判定される。従って第２サンプルデータ出力ステップ６１０では、α＝１／３、ｉ＝３、ｊ＝１であることから、
【０１６４】
【数２７】
【０１６５】
続いてｓ加算ステップ６１２でｓ＝１＋１＝２となり、ｉ加算ステップ１０９でｉ＝３＋１＝４となり、ｉ判定ステップ６０９の結果に従い、Ｗ加算ステップ１０８に戻る。
【０１６６】
Ｗ加算ステップ１０８で、Ｗ＝−４０＋３０＝−１０となり、再び第１Ｗ判定ステップ６０２で真と判定される。よって、第２サンプルデータ出力ステップ６１０で、α＝１／３、ｉ＝４、ｊ＝１であることから、
【０１６７】
【数２８】
【０１６８】
ｉ加算ステップ１０９によりｉ＝５となり、ｉ判定ステップ６０９の結果に従いＷ加算ステップ１０８に戻る。
【０１６９】
Ｗ加算ステップ１０８では、Ｗ＝−１０＋３０＝２０となり、第１Ｗ判定ステップ６０２の結果は偽、第２Ｗ判定ステップ６０３の結果は真となる。
【０１７０】
よってα設定ステップ１０３でα＝２／３となり、第１出力正規化ステップ６０５でｊ＝１、ｓ＝３であることから、
【０１７１】
【数２９】
【０１７２】
以上の操作を、ｉ判定ステップの判定結果が偽となるまで繰り返し、最後に第２出力正規化ステップ６１１で、最後の出力データを正規化することで、変換後のサンプルデータＹ［０］、Ｙ［１］、...、Ｙ［２９］を順次出力することができる。
【０１７３】
以上、本実施の形態によれば、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量および演算ステップ数で実現でき、かつ折り返し歪みをなくすことができる。
【０１７４】
なお、本実施の形態の説明において、第３Ｗ判定ステップ６０８の結果が真となることはなかった。本実施の形態において第３Ｗ判定ステップ６０８の結果が真となるのは、Ｍ＜Ｎの場合であり、本実施の形態が任意のＭ、Ｎに対して適用可能とするためのものである。
【０１７５】
なお上記の実施の形態における加重平均演算ステップなど、Ｘ［ｉ］を用いて演算を行う場合、本来は存在しないＸ［Ｍ］等の値を用いる必要が生じる場合がある。この場合は、Ｘ［ｉ］の最後の値であるＸ［Ｍ−１］を用いて、Ｘ［Ｍ］＝Ｘ［Ｍ−１］とみなすことで、同様の効果を得ることができる。
【０１７６】
（実施の形態６）
図１５は、本発明の実施の形態６によるサンプルデータ変換装置の構成図である。図において、８１は本発明の第５の初期設定手段に相当する初期設定手段、８２は本発明の入力サンプルデータ次数修正手段に相当する入力サンプルデータ次数修正手段、８３は本発明の比較演算手段に相当する比較演算手段、８４は本発明の第５の入力サンプルデータ次数増加手段に相当する入力サンプルデータ次数増加手段、８５は本発明の配分係数演算手段に相当する配分係数演算手段、８６は本発明の第６のサンプルデータ演算手段に相当するサンプルデータ演算手段、８７は本発明の第５の出力サンプルデータ次数増加手段に相当する出力サンプルデータ次数増加手段である。
【０１７７】
また図７は、本実施の形態６によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図７において、７０１は初期設定手段８１により行われる初期設定ステップ、７０２は入力サンプルデータ次数修正手段８２により行われる擬似入力サンプルデータ生成ステップ、７０３は比較演算手段８３により行われる大小判定ステップ、７０４は配分係数演算手段８５により行われる配分係数設定ステップ、７０５はサンプルデータ演算手段８６により行われるサンプルデータ出力ステップである。
【０１７８】
また、図８は、図１のフローチャートに基づいた動作の一例を模式的に示す図である。
【０１７９】
以上のような構成を有する本実施の形態６の動作について、図７および図８を用いて説明する。ただし、本実施の形態では、入力サンプルデータＸ［ｉ］の個数Ｍを８０、出力サンプルデータＹ［ｊ］の個数Ｎを３０とする。
【０１８０】
はじめに、初期設定ステップ７０１において、必要なパラメータの初期値が設定される。初期設定ステップにおいては、予め入力サンプルデータの全個数Ｍおよび次数ｉ、出力サンプルデータの全個数Ｎおよび次数ｊが入力され、また、パラメータ（参照次数）Ｒは、入力サンプルデータの全個数Ｍを出力サンプルデータの全個数Ｎの２倍（２Ｎ）で割ったものを小数点以下で切り捨てたものに１を加えた値として得られる。本実施の形態では、ｉ＝０、ｊ＝０と設定され、８０を３０×２で整数除算した結果が１であるので、パラメータＲには２が設定される。
【０１８１】
続いて擬似入力サンプルデータ生成ステップで、Ｒ＝２であることから、
【０１８２】
【数３０】
Ｘ［−１］＝Ｘ［０］
Ｘ［８０］＝Ｘ［７９］
と設定される。これら擬似入力サンプルデータは、配分係数設定ステップ７０４およびサンプルデータ出力ステップ７０５の演算を統合的に行うために必要である。
【０１８３】
続いて大小判定ステップ７０３に進む。
【０１８４】
ｉ＝０、ｊ＝０、Ｍ＝８０、Ｎ＝３０であることから、大小判定ステップ７０３で偽と判定され、配分係数設定ステップ７０４に進む。
【０１８５】
配分係数設定ステップ７０４では、
【０１８６】
【数３１】
Ｃ［−１］＝３０、Ｃ［０］＝６０、Ｃ［１］＝３０、
Ｃ［２］＝...＝Ｃ［８０］＝０
と計算される。
【０１８７】
サンプルデータ出力ステップ７０５では、Ｙ［０］が、
【０１８８】
【数３２】
【０１８９】
ｊ加算ステップ１０６で、ｊ＝０＋１＝１となるため、ｊ判定ステップ１０７で真と判定され、大小比較ステップ７０３に戻る。
【０１９０】
大小比較ステップ７０３では、Ｎ×ｉ＝０、Ｍ×ｊ＝８０であるから真となり、ｉ加算ステップ１０９に進んで、ｉ＝０＋１＝１と設定される。
【０１９１】
ｉ加算ステップ１０９をさらに２回繰り返してｉ＝３となったとき、大小比較ステップ７０３で偽と判定され、配分係数設定ステップ７０４に進む。
【０１９２】
配分係数設定ステップ７０４では、
【０１９３】
【数３３】
Ｃ［１］＝１０、Ｃ［２］＝４０、Ｃ［３］＝５０、Ｃ［４］＝２０
と設定され、上記以外のＣ［ｔ］には０が設定される。従ってサンプルデータ出力ステップ７０５で、Ｙ［１］が
【０１９４】
【数３４】
【０１９５】
以後上記操作を繰り返し、ｊ判定ステップ１０７で真と判定されるまで、出力サンプルデータＹ［０］、Ｙ［１］、...、Ｙ［２９］を順次出力する。
【０１９６】
以上、本実施の形態によれば、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量で実現することができる。また本実施の形態のサンプルデータ出力ステップ７０５では、使用するタップ数が比較的大きいため、出力サンプルデータ列の中・高周波領域におけるゲインの減衰量を比較的小さくすることができ、かつ折り返し歪みを回避することができる。
【０１９７】
（実施の形態７）
本発明の実施の形態７によるサンプルデータ変換装置は、実施の形態６によるサンプルデータ変換装置の別動作例であり、構成図としては図１５を用いる。
【０１９８】
また図９は、本実施の形態７によるサンプルデータ変換装置の動作について説明したフローチャートである。図９において、９０１は初期設定手段８１により行われる初期設定ステップ、９０２は入力サンプルデータ次数修正手段８２により行われる擬似入力サンプルデータ生成ステップ、９０３は比較演算手段８３により行われる第１判定ステップ、９０４は比較演算手段８３により行われる第２判定ステップ、９０５は配分係数演算手段８５により行われる第１参照範囲設定ステップ、９０６は配分係数演算手段８５により行われる第２参照範囲設定ステップ、９０７は配分係数演算手段８５により行われる配分係数設定ステップ、９０８はサンプルデータ演算手段８６により行われるサンプルデータ出力ステップである。
【０１９９】
本実施の形態の出力結果は、実施の形態６とまったく同様であるので、以下、図８、図９を用いて説明する。
【０２００】
初期設定ステップ９０１において、必要なパラメータの初期値が設定される。本実施の形態では、ｉ＝０、ｊ＝０と設定され、８０を３０×２で整数除算した結果が１であるので、パラメータＲには２が設定される。
【０２０１】
続いて擬似入力サンプルデータ生成ステップで、Ｒ＝２であることから、
【０２０２】
【数３５】
Ｘ［−１］＝Ｘ［０］，Ｘ［８０］＝Ｘ［７９］
と設定される。これら擬似入力サンプルデータは、配分係数設定ステップ９０７およびサンプルデータ出力ステップ９０８の演算を統合的に行うために必要である。
【０２０３】
続いて第１判定ステップ９０３に進む。
【０２０４】
ｉ＝０、ｊ＝０、Ｍ＝８０、Ｎ＝３０であることから、第１判定ステップ９０３で偽と判定され、第２判定ステップ９０４に進む。
【０２０５】
第２判定ステップ９０４では、真と判定されるため、第１参照範囲設定ステップ９０５に進む。
【０２０６】
第１参照範囲設定ステップ９０５では、ｉ＝０、Ｒ＝２であることから、参照範囲ｔの下限ｇとして、ｇ＝ｉ−Ｒ＋１＝−１が、上限ｈとしてｈ＝ｉ＋Ｒ−１＝１が設定される。
【０２０７】
続いて配分比設定ステップ９０７において、第１参照範囲設定ステップ９０５で定められた参照範囲−１≦ｔ≦１について、
【０２０８】
【数３６】
Ｃ［−１］＝３０，Ｃ［０］＝６０，Ｃ［１］＝３０，
が算出される。
【０２０９】
サンプルデータ出力ステップ９０８では、Ｙ［０］が、参照範囲に基づき、
【０２１０】
【数３７】
【０２１１】
ｊ加算ステップ１０６で、ｊ＝０＋１＝１となるため、ｊ判定ステップ１０７で真と判定され、第１比較ステップ９０３に戻る。
【０２１２】
第１比較ステップ９０３では、Ｎ×ｉ＝０、Ｍ×ｊ＝８０であるから真となり、ｉ加算ステップ１０９に進んで、ｉ＝０＋１＝１と設定される。
【０２１３】
ｉ加算ステップ１０９をさらに２回繰り返してｉ＝３となったとき、第１比較ステップ７０３で偽と判定され、第２判定ステップ９０４に進む。
【０２１４】
第２判定ステップ９０４では、Ｎ×ｉ＝９０、Ｍ×ｊ＝８０であるため偽と判定され、第２参照範囲設定ステップ９０６に進む。
【０２１５】
第２参照範囲設定ステップ９０６では、ｉ＝３、Ｒ＝２であることから、参照範囲ｔの下限ｇとして、ｇ＝ｉ−Ｒ＝３−２＝１が、上限ｈとしてｈ＝ｉ＋Ｒ−１＝３＋２−１＝４が設定される。
【０２１６】
続いて配分係数設定ステップ９０７において、第２参照範囲設定ステップ９０６で定められた参照範囲１≦ｔ≦４について、
【０２１７】
【数３８】
Ｃ［１］＝１０、Ｃ［２］＝４０、Ｃ［３］＝５０、Ｃ［４］＝２０
と設定される。従ってサンプルデータ出力ステップ９０７で、Ｙ［１］は、上記参照範囲に従って、
【０２１８】
【数３９】
【０２１９】
以後上記操作を繰り返し、ｊ判定ステップ１０７で真と判定されるまで、出力サンプルデータＹ［０］、Ｙ［１］、...、Ｙ［２９］を順次出力する。
【０２２０】
以上、本実施の形態によれば、映像信号の解像度変換や、音声信号の周波数変換等で必要となるサンプルデータ個数の変換を、従来の技術による場合と比較してより小さなメモリ容量で実現することができる。また本実施の形態のサンプルデータ出力ステップ７０５では、使用するタップ数が比較的大きいため、出力サンプルデータ列の中・高周波領域におけるゲインの減衰量を比較的小さくすることができ、かつ折り返し歪みを回避することができる。
【０２２１】
また本実施の形態では、あらかじめ参照範囲を設定することで、サンプルデータ出力に必要な配分係数のみを定めることができ、演算量を大幅に軽減することができる。
【０２２２】
以上説明したように、本発明のサンプルデータ変換方法により、サンプル数がＭ個である入力データから、サンプル数がＮ個である出力サンプルデータに変換して出力することができる。また本発明によれば、ＭとＮの比が２以上の場合においても、入力サンプルデータで参照されないものがないので、出力サンプルデータから折り返し歪みをなくすことができる。本発明を実施するのに必要な演算量、メモリ量は小さく、実用上の効果は大きい。
【０２２３】
なお、本発明の各実施の形態の説明において、Ｍ、Ｎの値をそれぞれ、８０、３０としたが、Ｍ、Ｎの値（大小関係も含めて）はいかなる場合であっても、本発明を適用することが可能である。
【０２２４】
また、本発明の各実施の形態において、各部の動作は、ハードウェア的に実現するものとして説明を行ったが、これはコンピュータを用いてプログラムの働きにより、ソフトウェア的に実現してもよい。
【０２２５】
また、本発明のいずれの実施の形態においても、本発明のサンプルデータ変換装置を中心に説明したが、本発明の記録媒体として、以上説明した全部又は一部の手段の全部又は一部の機能をコンピュータにより実行させるためのプログラムおよび／またはデータを記録したプログラム記録媒体であって、コンピュータにより読み取り可能であり、読み取られた前記プログラムおよび／またはデータが前記コンピュータと協動して前記機能を実行することを特徴とするプログラム記録媒体を用いてもよい。
【０２２６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明のサンプルデータ変換方法により、サンプル数がＭ個である入力データから、直接サンプル数がＮ個である出力サンプルデータに変換して出力することができ、ＭとＮの比が２以上の場合においても、入力サンプルデータ中には参照されないものがないので、出力サンプルデータから折り返し歪みをなくすことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１について説明したフローチャート
【図２】本発明の実施の形態１の動作について説明した模式図
【図３】本発明の実施の形態２について説明したフローチャート
【図４】本発明の実施の形態３について説明したフローチャート
【図５】本発明の実施の形態４について説明したフローチャート
【図６】本発明の実施の形態５について説明したフローチャート
【図７】本発明の実施の形態６について説明したフローチャート
【図８】本発明の実施の形態６の動作について説明した模式図
【図９】本発明の実施の形態７について説明したフローチャート
【図１０】本発明の実施の形態１の構成図
【図１１】本発明の実施の形態２の構成図
【図１２】本発明の実施の形態３の構成図
【図１３】本発明の実施の形態４の構成図
【図１４】本発明の実施の形態５の構成図
【図１５】本発明の実施の形態６および７の構成図
【符号の説明】
１０１ 初期設定ステップ
１０２ Ｗ判定ステップ
１０３ α設定ステップ
１０４ サンプルデータ出力ステップ
１０５ Ｗ減算ステップ
１０６ ｊ加算ステップ
１０７ ｊ判定ステップ
１０８ Ｗ加算ステップ
１０９ ｉ加算ステップ
３０１ Ｑ設定ステップ
３０２ サンプルデータ出力ステップ
３０３ シフトステップ
４０１ 出力サンプルデータ初期化ステップ
４０２ ｒ初期化ステップ
４０３ 加重平均演算ステップ
４０４ サンプルデータ出力ステップ
４０５ ｒ加算ステップ
４０６ ｒ判定ステップ
５０１ ｐ初期化ステップ
５０２ α設定ステップ
５０３ ｐ判定ステップ
５０４ ｐ加算ステップ
５０５ 加重平均演算ステップ
５０６ サンプルデータ出力ステップ
５０７ ｊ加算ステップ
６０１ 初期化ステップ
６０２ 第１Ｗ判定ステップ
６０３ 第２Ｗ判定ステップ
６０４ ｊ判定ステップ
６０５ 第１出力正規化ステップ
６０６ ｒ初期化ステップ
６０７ 第1サンプルデータ出力ステップ
６０８ 第３Ｗ判定ステップ
６０９ ｉ判定ステップ
６１０ 第２サンプルデータ出力ステップ
６１１ 第２出力正規化ステップ
６１２ ｓ加算ステップ
７０１ 初期設定ステップ
７０２ 擬似入力サンプルデータ生成ステップ
７０３ 大小判定ステップ
７０４ 配分係数設定ステップ
７０５ サンプルデータ出力ステップ
９０１ 初期設定ステップ
９０２ 擬似入力サンプルデータ生成ステップ
９０３ 第１判定ステップ
９０４ 第２判定ステップ
９０５ 第１参照範囲設定ステップ
９０６ 第２参照範囲設定ステップ
９０７ 配分係数設定ステップ
９０８ サンプルデータ出力ステップ
Claims (32)
- Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷおよび所定の参照次数Ｒを設定する第１の初期設定手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第１の入力サンプルデータ次数増加手段と、
少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用いて、一個の前記出力サンプルデータを、少なくとも（Ｒ＋１）個の前記入力サンプルデータに対し加重平均演算を行うことにより生成する第１のサンプルデータ演算手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第１の出力サンプルデータ次数増加手段とを備え、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加に伴い前記第１のサンプルデータ演算手段が逐次出力サンプルデータ生成動作を行い、
前記第１のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記出力サンプルデータの次数［ｊ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置。 - Ｑ＝２b／ＮＲ（ｂは任意のビット数）を満たす演算係数Ｑを設定する演算係数設定手段と、
前記第１のサンプルデータ演算手段により生成された生成サンプルデータを２進数と見なして、これを前記ｂビットだけシフトするシフト手段とを更に備え、
前記第１のサンプルデータ演算手段は、前記演算係数Ｑを、前記加重平均演算演算結果に乗じてサンプルデータ演算結果とすることを特徴とする請求項１に記載のサンプルデータ変換装置。 - Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒ、および前記入力サンプルデータの次数に付加される付加次数ｒを設定する第２の初期設定手段と、
前記出力サンプルデータ列の全出力サンプルデータを一時的に０として設定する出力サンプルデータ初期化手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第２の入力サンプルデータ次数増加手段と、
前記付加次数ｒの初期値を０に設定する第１の付加次数初期化手段と、
少なくとも前記比例定数ｋ、前記加重パラメータＷおよび前記参照次数Ｒを用い、少なくとも互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算を含む演算を行うことにより一個の前記出力サンプルデータを生成する第２のサンプルデータ演算手段と、
前記付加次数ｒの逐次増加を行う第１の付加次数増加手段と、
前記第１の付加次数増加手段の出力と前記参照次数Ｒとの比較を行う第１の付加次数参照次数比較手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第２の出力サンプルデータ次数増加手段とを備え、
前記第２のサンプルデータ演算手段における、演算の対象となる２個の入力サンプルデータは［ｉ＋ｒ］番目および［ｉ＋ｒ＋１］番目として定められ、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加に伴い前記第２のサンプルデータ演算手段が逐次サンプルデータ生成動作を行い、
前記第２のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記出力サンプルデータの次数［ｊ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置。 - Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒ、前記入力サンプルデータの次数を付加する付加次数ｒ、および加重平均演算を並列的に行うための並列演算定数ｎを設定する第３の初期設定手段と、
前記出力サンプルデータ列の全出力サンプルデータを一時的に０として設定する出力サンプルデータ初期化手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第３の入力サンプルデータ次数増加手段と、
少なくとも前記比例定数ｋ、前記加重パラメータＷおよび前記参照次数Ｒを用い、少なくとも互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算を含む演算を並列的に行うことにより、前記並列演算定数ｎの個数分の前記出力サンプルデータを生成する第３のサンプルデータ演算手段と、
所定の補助変数ｐを用いて、前記加重平均演算に用いられる各パラメータおよび前記入力サンプルデータの次数を、それぞれ前記補助変数ｐの関数として定義するパラメータ関数化手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］を、前記並列演算定数毎に逐次増加を行う第３の出力サンプルデータ次数増加手段と、
前記付加次数ｒの初期値を０に設定する第２の付加次数初期化手段と、
前記補助変数ｐをｐ＝０に初期化する補助変数初期化手段と、
前記補助変数ｐの逐次増加を行う補助変数増加手段と、
前記付加次数ｒの逐次増加を行う第２の付加次数増加手段とを備え、
前記第３のサンプルデータ演算手段の対象となる、互いに隣り合う２個の入力サンプルデータはＸ［ｉ（ｐn-1）＋ｒ］番目およびＸ［ｉ（ｐn）＋ｒ＋１］番目として定められ（ｐn-1およびｐnは、前記並列演算定数ｎにより序列づけられ、ｐn-1＞ｐnである、互いに隣り合う前記補助変数）、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加に伴い前記第３のサンプルデータ演算手段が逐次サンプルデータ生成動作を行い、
前記第３のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記出力サンプルデータの次数［ｊ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置。 - Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷおよび前記出力サンプルデータを正規化するための正規化変数ｓを設定する第４の初期設定手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第４の入力サンプルデータ次数増加手段と、
少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用い、互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対し加重平均演算を行うことにより１個の第１出力サンプルデータを生成する第４のサンプルデータ演算手段と、
少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用いた、互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算と、前記第１のサンプルデータ演算手段が生成した前記第１出力サンプルデータとを用いて１個の第２出力サンプルデータを生成する第５のサンプルデータ演算手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第４の出力サンプルデータ次数増加手段と、
前期正規化変数ｓの初期化を行う正規化変数初期化手段と、
前記正規化変数ｓの逐次増加を行う正規化変数増加手段と、
前記加重パラメータに前記比例定数ｋと前記出力サンプルデータの個数の値Ｎとの積ｋ×Ｎを加算する第１の加重パラメータ加算手段と、
前記第１の加重パラメータ加算手段の加算結果の大小を判定する加算結果判定手段と、
（ｊ−１）番目の前記出力サンプルデータＹ［ｊ−１］を前記付加次数ｒで除算する第１の出力サンプルデータ正規化手段と、
前記加重パラメータから前記入力サンプルデータの個数の値Ｍを減算する第１の加重パラメータ減算手段と、
前記第１の加重パラメータ減算手段の減算結果の大小を判定する減算結果判定手段と、
前記出力サンプルデータ列の最後列の出力サンプルデータＹ［Ｎ−１］を正規化変数ｓで除算する第２の出力サンプルデータ正規化手段とを備え、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加に伴い前記第４のサンプルデータ演算手段および／または前記第５のサンプルデータ演算手段が逐次サンプルデータ生成動作を行い、
前記第４のサンプルデータ演算手段および／または前記第５のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記入力サンプルデータの次数［ｉ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とするサンプルデータ変換装置。 - 前記第５のサンプルデータ演算手段および前記正規化変数増加手段は少なくとも、前記比例定数ｋが正であり、かつ前記加算結果判定手段による判定結果が正であるとき、または前記比例定数ｋが負であり、かつ前記加算結果判定手段による判定結果が負であるときに動作を行い、
前記第４のサンプルデータ演算手段は少なくとも、前記比例定数ｋが正であり、かつ前記加算結果判定手段による判定結果が負であるとき、または前記比例定数ｋが負であり、かつ前記加算結果判定手段による判定結果が正であるときに動作を行い、
前記第４の入力サンプルデータ次数増加手段は少なくとも、前記減算結果判定手段による判定結果が負または０であるときに動作することを特徴とする請求項５に記載のサンプルデータ変換装置。 - Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行い、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、
前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されるサンプルデータ変換装置であって、
所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒおよび所定の範囲で動く演算変数ｔを設定する第５の初期設定手段と、
前記参照次数Ｒを用いて前記入力サンプルデータの次数を修正する入力サンプルデータ次数修正手段と、
前記入力サンプルデータの全個数の値Ｍと前記入力サンプルデータの次数の値ｉとの積Ｍ×ｉ、および前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記出力サンプルデータの次数の値ｊとの積Ｎ×ｊを算出するとともに、前記Ｍ×ｉと前記Ｎ×Ｊの大小を比較する比較演算手段と、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第５の入力サンプルデータ次数増加手段と、
少なくとも、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記参照次数Ｒとの積Ｎ×Ｒ、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記演算変数ｔとの積Ｎ×ｔ、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記出力サンプルデータの次数の値ｊとの積Ｎ×ｊとを用いた演算により配分係数Ｃ［ｔ］を得る配分係数演算手段と、
前記配分係数および前記入力サンプルデータ列を演算することにより、前記入力サンプルデータ列［ｉ］を前記出力サンプルデータ列［ｊ］に変換する第６のサンプルデータ演算手段と、
前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第５の出力サンプルデータ次数増加手段とを備え、
前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加に伴い前記第５のサンプルデータ演算手段が逐次出力サンプルデータ生成動作を行い、
前記第６のサンプルデータ演算手段の動作に伴い前記出力サンプルデータの次数［ｊ］が逐次増加を行うことにより、前記入力サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を前記出力サンプルデータ列Ｙ［ｊ］に変換することを特徴とする請求項１に記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記演算変数ｔは、−Ｒ＋１≦ｔ≦Ｍ＋Ｒ−１の範囲で動くことを特徴とする請求項７に記載のサンプルデータ変換装置。
- 前記配分係数Ｃ［ｔ］を得るための演算は、第１の演算結果
- 前記演算変数ｔは、前記比較演算手段での演算結果により定義される所定の変数ｇおよびｈを用いてｇ≦ｔ≦ｈの範囲で動くものであり、
前記ｇおよびｈは、
前記Ｎ×ｉとの積と前記Ｍ×ｊとが等しいときは、ｇ＝ｉ−Ｒ＋１、ｈ＝ｉ＋Ｒ−１と定義され、
前記Ｎ×ｉが前記Ｎ×ｊより大きいときは、ｇ＝ｉ−Ｒ、ｈ＝ｉ＋Ｒ−１と定義されることを特徴とする請求項７に記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記配分係数Ｃ［ｔ］を得るための演算は、
- 前記第５のサンプルデータ演算手段は、
- 前記第５のサンプルデータ演算手段は、
- 前記加重パラメータＷに前記出力サンプルデータの個数の値Ｎと前記比例定数ｋとの積ｋ×Ｎの加算を行う第２の加重パラメータ加算手段を備え、
前記第１ないし第３の入力サンプルデータ次数増加手段は少なくとも、前記第２の加重パラメータ演算手段の動作の後に動作を行うことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記第１ないし第３のサンプルデータ演算手段が動作した後に、前記加重パラメータＷから前記入力サンプルデータの個数の値Ｍと前記比例定数ｋとの積ｋ×Ｍの減算を行う第２の加重パラメータ減算手段を備え、
前記第１ないし第３の出力サンプルデータ次数増加手段は少なくとも、前記第２の加重パラメータ減算手段が動作した後に動作を行うことを特徴とする請求項１４に記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記第１の初期設定手段、前記演算係数設定手段、前記出力サンプルデータ初期化手段、または前記補助変数初期化手段のいずれかが動作した後に、前記加重パラメータＷの値をＷ≦０であるかどうか択一的に判別する加重パラメータ判別手段を備え、
判別結果がＷ≦０でないとき前記第１ないし第３のいずれかのサンプルデータ演算手段の動作が行われ、
判別結果がＷ≦０であるとき前記第２の加重パラメータ加算手段の動作が行われることを特徴とする請求項１４に記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記第１の付加次数参照次数比較手段の比較結果により
前記出力より前記参照次数Ｒのほうが大きいときは、
前記第２のサンプルデータ演算手段が演算を行うものであり、
前記参照次数Ｒより前記出力のほうが大きいときは、
前記第２の加重パラメータ減算手段が動作することを特徴とする請求項３に記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記第２の付加次数増加手段の出力と前記参照次数Ｒとの大小を比較する第２の付加次数参照次数比較手段を備え、
前記出力より前記参照次数Ｒのほうが大きいときは、
前記第３のサンプルデータ演算手段が演算を行うものであり、
前記参照次数Ｒより前記出力のほうが大きいときは、
前記第３の出力サンプルデータ次数増加手段が動作することを特徴とする請求項４に記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記補助変数ｐと前記並列演算定数ｎとの大小を比較する補助変数判別手段をさらに備え、
前記補助変数ｐが前記並列演算定数ｎより大きいときは、
少なくとも前記第２の付加次数初期化手段が付加次数ｒを初期化した後、前記第３のサンプルデータ演算手段が演算動作を行うものであり、
前記補助変数が前記並列演算定数よりも小さいときは、
少なくとも前記補助変数逐次増加手段および前記加重パラメータ判別手段が動作を行うことを特徴とする請求項１８に記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記第４のサンプルデータ演算手段および前記付加次数増加手段は、前記付加次数ｒが前記参照次数Ｒより小さいときは、順次動作を繰り返し行うことを特徴とする請求項１９に記載のサンプルデータ変換装置。
- 前記参照次数Ｒは、前記入力サンプルデータの個数の値Ｍを前記出力サンプルデータの個数の値Ｎで除算し、小数点以下の部分を切り捨てた値と１とを比較した大きいほうの値であることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載のサンプルデータ変換装置。
- 前記参照次数Ｒは、前記入力サンプルデータの個数の値Ｍを前記出力サンプルデータの個数の値を２倍した値２Ｎで除算して、小数点以下の部分を切り捨てた結果に１を加算したものであることを特徴とする請求項５に記載のサンプルデータ変換装置。
- 前記比例定数ｋの値は１であることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載のサンプルデータ変換装置。
- 前記第２ないし第５のサンプルデータ演算手段は、
α＝Ｗ／（ｋ×Ｎ）を満たす変数αを設定し（Ｗは前記加重パラメータ、ｋは前記比例定数、Ｎは前記入力サンプルデータの全個数）、
前記隣り合う２個の前記入力サンプルデータＸ［Ｉ］およびＸ［Ｉ＋１］に対し、 α×Ｘ［Ｉ］＋（１−α）×Ｘ［Ｉ＋１］（Ｉは複数の次数または単数の次数からなる数）なる演算を施すことを特徴とする請求項３ないし５のいずれかに記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記第１または第２の出力サンプルデータ次数増加手段は、
増加させたデータの次数と、出力サンプルデータの全個数［Ｎ］とを比較して、前記増加させた次数の方が前記全個数［Ｎ］より小さい場合は、
少なくとも前記加重パラメータ判別手段の動作以降の一連の動作を繰り返して行うことを特徴とする請求項１６に記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記第１または第２の入力サンプルデータ次数増加手段が動作を行った後、少なくとも前記加重パラメータ判別手段の動作以降の一連の動作を繰り返して行うことを特徴とする請求項１６に記載のサンプルデータ変換装置。
- 前記第３の出力サンプルデータ次数増加手段は、
増加させたデータの次数と、出力サンプルデータの全個数［Ｎ］とを比較して、前記増加させた次数の方が前記全個数［Ｎ］より小さい場合は、
少なくとも前記補助変数初期化手段の動作以降の動作を繰り返し行うことを特徴とする請求項２０に記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記第４の入力サンプルデータ次数増加手段は、
増加させたデータの次数と、入力サンプルデータの全個数［Ｍ］とを比較して、前記増加させた次数の方が前記全個数［Ｍ］より小さい場合は、
少なくとも前記加重パラメータ判別手段の動作以降の一連の動作を繰り返して行うことを特徴とする請求項６に記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記第５の出力サンプルデータ次数増加手段は、
増加させたデータの次数と、出力サンプルデータの全個数［Ｎ］とを比較して、前記増加させた次数の方が前記全個数［Ｎ］より小さい場合は、
少なくとも前記比較演算手段の動作以降の動作を繰り返し行うことを特徴とする請求項７に記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記比較演算手段の演算結果が、
Ｎ×ｉ＜Ｍ×ｊであるときは、少なくとも前記第５の入力サンプルデータ次数増加手段が動作し、
Ｎ×ｉ＞Ｍ×ｊであるときは、少なくとも前記演算変数ｔが定義される、および／または前記配分係数演算手段が動作することを特徴とする請求項７または１０に記載のサンプルデータ変換装置。 - 前記サンプルデータは、音声データまたは映像データであることを特徴とする請求項１ないし３０のいずれかに記載のサンプルデータ変換装置。
- Ｍ個の入力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｘ［ｉ］（ｉ＝０、 ... 、Ｍ−１）を、前記Ｍ個の入力サンプルデータの全部または一部に対し加重平均演算を行うことにより、Ｎ個の出力サンプルデータから構成されるサンプルデータ列Ｙ［ｊ］（ｊ＝０、 ... 、Ｎ−１）であって、前記Ｎ個と前記Ｍ個の比が２以上となる縮小変換を行うサンプルデータ変換装置において、前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換されており、前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータは、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換されていることを特徴とするサンプルデータ変換装置の、前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］は、前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する全部の入力サンプルデータを参照して加重平均演算を行うことにより変換し、前記サンプルデータ列Ｙ［ｊ］を構成する各出力サンプルデータを、それぞれ前記サンプルデータ列Ｘ［ｉ］を構成する入力サンプルデータの一部を参照して加重平均演算を行うことにより変換する機能である、
（Ａ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷおよび所定の参照次数Ｒを設定する第１の初期設定手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第１の入力サンプルデータ次数増加手段と、少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用いて、一個の前記出力サンプルデータを、少なくとも（Ｒ＋１）個の前記入力サンプルデータに対し加重平均演算を行うことにより生成する第１のサンプルデータ演算手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第１の出力サンプルデータ次数増加手段として、
（Ｂ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒ、および前記入力サンプルデータの次数に付加される付加次数ｒを設定する第２の初期設定手段と、前記出力サンプルデータ列の全出力サンプルデータを一時的に０として設定する出力サンプルデータ初期化手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第２の入力サンプルデータ次数増加手段と、前記付加次数ｒの初期値を０に設定する第１の付加次数初期化 手段と、少なくとも前記比例定数ｋ、前記加重パラメータＷおよび前記参照次数Ｒを用い、少なくとも互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算を含む演算を行うことにより一個の前記出力サンプルデータを生成する第２のサンプルデータ演算手段と、前記付加次数ｒの逐次増加を行う第１の付加次数増加手段と、前記第１の付加次数増加手段の出力と前記参照次数Ｒとの比較を行う第１の付加次数参照次数比較手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第２の出力サンプルデータ次数増加手段として、
（Ｃ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒ、前記入力サンプルデータの次数を付加する付加次数ｒ、および加重平均演算を並列的に行うための並列演算定数ｎを設定する第３の初期設定手段と、前記出力サンプルデータ列の全出力サンプルデータを一時的に０として設定する出力サンプルデータ初期化手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第３の入力サンプルデータ次数増加手段と、少なくとも前記比例定数ｋ、前記加重パラメータＷおよび前記参照次数Ｒを用い、少なくとも互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算を含む演算を並列的に行うことにより、前記並列演算定数ｎの個数分の前記出力サンプルデータを生成する第３のサンプルデータ演算手段と、所定の補助変数ｐを用いて、前記加重平均演算に用いられる各パラメータおよび前記入力サンプルデータの次数を、それぞれ前記補助変数ｐの関数として定義するパラメータ関数化手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］を、前記並列演算定数毎に逐次増加を行う第３の出力サンプルデータ次数増加手段と、前記付加次数ｒの初期値を０に設定する第２の付加次数初期化手段と、前記補助変数ｐをｐ＝０に初期化する補助変数初期化手段と、前記補助変数ｐの逐次増加を行う補助変数増加手段と、前記付加次数ｒの逐次増加を行う第２の付加次数増加手段として、
（Ｄ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷおよび前記出力サンプルデータを正規化するための正規化変数ｓを設定する第４の初期設定手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第４の入力サンプルデータ次数増加手段と、少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用い、互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対し加重平均演算を行うことにより１個の第１出力サンプルデータを生成する第４のサンプルデータ演算手段と、少なくとも前記比例定数ｋおよび前記加重パラメータＷを用いた、互いに隣り合う２個の前記入力サンプルデータに対する加重平均演算と、前記第１のサンプルデータ演算手段が生成した前記第１出力サンプルデータとを用いて１個の第２出力サンプルデータを生成する第５のサンプルデータ演算手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第４の出力サンプルデータ次数増加手段と、前期正規化変数ｓの初期化を行う正規化変数初期化手段と、前記正規化変数ｓの逐次増加を行う正規化変数増加手段と、前記加重パラメータに前記比例定数ｋと前記出力サンプルデータの個数の値Ｎとの積ｋ×Ｎを加算する第１の加重パラメータ加算手段と、前記第１の加重パラメータ加算手段の加算結果の大小を判定する加算結果判定手段と、（ｊ−１）番目の前記出力サンプルデータＹ［ｊ−１］を前記付加次数ｒで除算する第１の出力サンプルデータ正規化手段と、前記加重パラメータから前記入力サンプルデータの個数の値Ｍを減算する第１の加重パラメータ減算手段と、前記第１の加重パラメータ減算手段の減算結果の大小を判定する減算結果判定手段と、前記出力サンプルデータ列の最後列の出力サンプルデータＹ［Ｎ−１］を正規化変数ｓで除算する第２の出力サンプルデータ正規化手段として、
又は、（Ｅ）所定の比例定数ｋ、加重パラメータＷ、所定の参照次数Ｒおよび所定の範囲で動く演算変数ｔを設定する第５の初期設定手段と、前記参照次数Ｒを用いて前記入力サンプルデータの次数を修正する入力サンプルデータ次数修正手段と、前記入力サンプルデータの全個数の値Ｍと前記入力サンプルデータの次数の値ｉとの積Ｍ×ｉ、および前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記出力サンプルデータの次数の値ｊとの積Ｎ×ｊを算出するとともに、前記Ｍ×ｉと前記Ｎ×Ｊの大小を比較する比較演算手段と、前記入力サンプルデータの次数［ｉ］の逐次増加を行う第５の入力サンプルデータ次数増加手段と、少なくとも、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記参照次数Ｒとの積Ｎ×Ｒ、前記出力サンプルデータの全個数の値Ｎと前記演算変数ｔとの積Ｎ×ｔ、前記出力サン プルデータの全個数の値Ｎと前記出力サンプルデータの次数の値ｊとの積Ｎ×ｊとを用いた演算により配分係数Ｃ［ｔ］を得る配分係数演算手段と、前記配分係数および前記入力サンプルデータ列を演算することにより、前記入力サンプルデータ列［ｉ］を前記出力サンプルデータ列［ｊ］に変換する第６のサンプルデータ演算手段と、前記出力サンプルデータの次数［ｊ］の逐次増加を行う第５の出力サンプルデータ次数増加手段として、コンピュータを機能させるためのプログラムを記録した、コンピュータにより読み取り可能なことを特徴とするプログラム記録媒体。
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