JP4661599B2 - データ識別方法およびその装置 - Google Patents
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Description
ホログラム記録を用いることで、今までの光ディスクよりもはるかに高い記録密度を達成できる可能性があることは以前から知られていた。半導体レーザーなどの光源やフォトポリマーなどを用いたホログラム記録媒体の登場など、周辺技術が整ってきたことが最近の活発な研究開発の背景にある。
以下、スパース符号について非特許文献2からの引用を中心に説明する。
ηpage=(M#/M)^2…(1)
ηpixel=(M#/M)^2/(π1・N)…(2)
多重化数によらずノイズは一定であると仮定すると、回折効率一定η*で多重化できる枚数M*は、次式(3)のようになる。
M*∝M#/√(π1・N)…(3)
I(π1)=−π1・log2(π1)−π0・log2(π0)…(4-1)
[ただし、π0=1−π1]
C=I(π1)・M* …(4-2)
MナンバーM#の具体的な値はなんでもよいので、ここでは情報エントロピーI(π1)が1となるスパース率π1=0.5(“1”と“0”の数が同じ)で、ユーザー容量Cが1になるように規格化している。
この結果より、ホログラム記録では、スパース率π1=0.25程度が最適値であり、“1”と“0”の数が同じスパース率π1=0.5の場合と比較して、15%ほどユーザー容量が増加していることがわかる。
非特許文献2には、スパース符号の集合であるページ(スパースページ)がE(52,13,39)によりコーディングされた実施例が示されている。
ホログラム記録ではページ内でのビット振幅の変化が大きく、しきい値検出のためのしきい値を定めることが難しいため、しきい値検出ではエラーが非常に多くなってしまう。
まず、例えばスパース符号がE(16,3,8)の場合、読み出し信号を構成する16ビット符号語(1シンボル符号)のビット振幅を調べて、振幅が大きい符号語ビットから順番に#1〜#16までの番号を付ける。
つぎに、番号#1〜#3の符号語ビットを“1”に、番号#4〜#16の符号語ビットを”0”にしたものを識別結果とする。
読み出し信号が8ビットにAD変換されている場合、0〜255の範囲の値を取るので、その分布の3/4の値193を“1”の目標値とし、その分布の1/4の値64を“0”の目標値とするのが適切である。そして、記録された可能性のある256通りの符号語に対して、“1”のビットでは目標値191と読み出し信号との振幅差の2乗を計算し、“0”のビットでは目標値64と読み出し信号との振幅差の2乗を計算し、この2乗誤差の16ビット分の和を計算して各符号語が記録された確からしさの評価値を得る。
つぎに、上記評価値を比較して、確からしさが最も大きいものを、識別結果とする。
「テラバイト・ディスク実現へ勢いづくホログラフィック」日経エレクトロニクス2005年8月15日号,No.906, pp. 51-58 B. M. King and M. A. Neifield "Sparse modulation coding for increased capacity in volume holographic storage" APPLIED OPTICS, VOL.39, pp. 6681-6688, DECEMBER 2000 B. M. King and M. A. Neifield "Low-complexity maximum-likelihood decoding of shortened enumerative permutation codes for holographic storage", IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATION, VOL.19, No.4, pp.783-790, APRIL 2001
ソート検出は16通りの値を比較してソートするだけなので回路化は簡単であるが、振幅が最大から3番目までの番号#1〜#3の16ビット信号を“1”にするだけなので符号語でない識別結果を出力する可能性がある。
相関検出は、記録された可能性のある符号語の中から最も確からしいものを選ぶ最尤検出なので識別性能は優れているが、加算と乗算を組み合わせて256通りの評価値を計算する必要があり、かつ、256通りの確からしさ値の中から最も小さい値を選ぶので、回路的に非常に複雑になるという問題点がある。
1ページ、1632シンボル中の検出エラー数は、しきい値検出:1316、ソート検出:207、相関検出:118であった(単位:ビット誤りがあるシンボル数)。
また、計算機シミュレーションの時間は、しきい値検出:0.34、ソート検出:1.08、相関検出:144であった(単位:秒)。
以上より、ソート検出とほとんど同じ簡便さと、相関検出とほとんど同じ性能を、兼ね備えた検出方式が望まれている。
(1)未使用符号語が無い場合、つまり、16ビットのうち3ビットだけが“1”になる16C3=560通りの組み合わせすべてを符号語として使う場合。
(2)560通りの組み合わせを16ビットの2進数とみなして大きさの順番に#0〜#559という番号を付け、小さいものから順番に番号#0〜#255のものを符号語として選び、特別なアルゴリズムを用いて復号する場合。
ここで2^9=512<16C3=560<2^10=1024であるから、ユーザーのkビットをnビットにマッピングしようとすると上記(1)の場合に該当しない。また、(2)の場合に該当するためはE(16,3,8)のスパース符号は一意に決まってしまう。このため、後述するような「シンボル内で縦または横に1が連続しない」という記録変調符号に対する要求を満たすことはできない。
上記構成によれば、読み出し信号を、記録時の記録変調符号体系に応じた符号語単位に区分し、区分した一のnビット符号語について、各ビットの振幅を調べ、大きいものから順番に各ビットに#1から#nまでの番号を付ける。
つぎに、番号#1〜#mのm個のビットを“1”に、番号#(m+1)〜#nの(n−m)個のビットを“0”にしたnビット符号語を最初の識別結果の候補とする。
そして、この識別結果の候補を、記録変調符号のテーブルと記録変調符号の符号語単位で照らし合わせる。これにより、符号語ごとに前記識別結果の候補が前記記録変調符号のテーブルに含まれているかどうかが検出される。この検出の結果、テーブル内に検出結果の候補が存在する場合は、当該識別結果の候補が識別結果として出力される。
一方、識別結果の候補がテーブルに含まれていない場合は、予め定めた順番で、候補選定手段が次の識別結果の候補を選択し、識別結果の候補選定、照合、結果出力または候補再選択を、テーブルに含まれる識別結果が得られるまで繰り返す。
ここで予め定められた順番とは、例えば、“1”ビットの番号の和を評価値として、その評価値に所定の優先度を設けること等によって定められる。
以下、本実施形態のデータ識別方法を、ホログラム記録読出システムに適用した場合を例として説明する。
前述したように、任意のスパース符号は、1シンボルのビット数n、1シンボル中の“1”のビット数m、ユーザーのビット数kを用いてE(n,m,k)により定義することができる。ここで“シンボル”とは、例えば4×4画素で構成するホログラフィック再生像の最小単位であり、1シンボルが1符号語(スパース符号)に対応する。
既に説明したように、理想符号化器におけるユーザーが利用可能な記録容量(ユーザー容量)Cは、nビットの符号化率に対応するスパース率π1と相関し、スパース率π1=0.25付近で極大値を持つ(図17参照)。
図1において、スパース符号のビット数nが大きいほど、符号化率r=k/nが大きくなり、理想化符号器(n=∞)に近くなることが分かる。符号化率rは、n個のものからm個を選択する組み合わせnCmと2^kとの関係から決められており、2^k<nCmという条件を満たす最大の整数kがユーザーのビット数になる。例えばn=16、m=3の場合において、k=9と8で比較すると、組み合わせnCmの数(図1の横軸に比例)が同じでも29>28であるから、E(16,3,9)のユーザー容量Cが、E(16,3,8)のそれより大きいことが図1から分かる。
図3(A)および図3(C)に示すように、記録ページ1は51個のデータ記録用のサブ・ページ11と、1個の同期用のサブ・ページ(ページ・シンク(page sync.))12とからなる。
各サブ・ページ11は、図3(B)に示すように、6×6個のシンボル13からなり、そのうち中心の4シンボルでシンク(sync.)14を形成している。シンク14は、中央の1シンボル相当の領域が白、周囲を黒で形成されている。
各シンボルは白を“1”データビット、黒を“0”データビットとする4×4ビット構成となっている。
したがって、図3(C)に示すように、総ビット数36864(=192×192)のうち、記録ページ1の有効シンボル数は1632ビットである。
第1に、未使用シンボルの存在を有効に利用する検出方式を使えば、検出エラーの数を少なくすることができる(この検出方法については後述する)。
第2に、縦と横に連続する“1”の個数を制限して、記録データの持つ低域成分をできるだけ少なくしたい。つまり、後述するようにスパース符号のシンボル内では、縦と横に連続して“1”が配列されない。また、シンボル間では“1”が2つ連続することはあるが、3つ以上連続することはない。シンボル間の区分けはシンク14で精度よく行えるが、その場合でも、“1”ビットが2つ連続する箇所を出来るだけ少なくしたい。
これらの図は、スパース符号E(16,3,8)で採用されている256通りのシンボルをまとめたものである。これらは、16ビットのうち3ビットだけが“1”であり、なおかつ、シンボル内で縦または横に“1”が連続しないというルールを満たすものを探した結果である。このルールを満たすシンボルは276通りあったが、左上端を最下位ビットLSB、右下端を最上位ビットMSBとして16ビットの2進数にしたときの値が小さい256個を選んで用いている。
図示例のホログラム記録再生装置20は、記録データ生成ブロック21、読み出し信号の検出(記録データ再生)ブロック22、特性評価ブロック23、および、ホログラム記録読出装置24を有する。このうち各ブロックを個別の装置として形成してもよいし、例えばホログラム記録読出装置24を除く他のブロックを1つの処理装置から形成してもよい。
これらの一連の処理を実行するステップを、ホログラム記録読出処理ステップST5とする。
このうちシンボル検出部33(シンボル検出ステップST10)が、本発明のデータ識別方法を主に実行する部分である。なお、不図示の全体の制御部(CPU等)が、本発明のデータ識別方法の一部を実行してもよい。
記録データ生成ブロック21では、まず、8ビットの乱数を1ページ分のユーザー・データ数kである32×51=1632バイト(13056ビット)発生させる。本例では、図3並びに図4〜図10に示すように、1シンボルが8ビット(1バイト)のデータを表記し、1ページの有効シンボル数が1632シンボルとなるため、そのシンボル数と同じ数の乱数を発生させる。
乱数により生成した8ビットのデータは、符号変換部26(符号変換ステップST2)に送られ、ここで16ビットのうち3ビットだけが“1”で残りは“0”であるスパース符号のシンボルに変換される。なお、所定の音声、映像、文書等のコンテンツデータから記録データを作成する場合は乱数発生部25(乱数発生ステップST1)が省略され、コンテンツデータの大きさに応じたスパース符号が符号変換部26(符号変換ステップST2)にて生成される。
つぎのマッピング部27(マッピングステップST3)にて、スパース符号のシンボルと、シンク14およびページ・シンク12(図3参照)とを組み合わせて、記録ページが作成される。
最後に、ファイル書き込み部28(ファイル書き込みステップST4)にて、記録ページが、ホログラム記録の実験装置で読み込めるファイル形式(たとえばビットマップ・ファイル)に変換される。
まず、記録用のSLM(Spatial Light Modulator)として用いているDMD(Digital Micromirror Device)の各ピクセルをビットマップの“1”,“0”に応じてON,OFFした像をホログラム記録媒体に照射する。このとき媒体の光参照位置、参照光の条件に応じて多重記録が可能である。
読み出しでは、参照光を上記記録時と同じ位置および条件でホログラム記録媒体に照射する。このとき媒体からの光(読み出し光)を、所定の光学系でCMOSセンサーの撮像面に合焦させる。またCMOSセンサーの位置をできるだけ厳密に合わせて読み出しを行う。2×2=4個のCMOSセンサーの受光部に対し、DMDの1つのピクセルからの光が照射されるように、CMOSセンサー(または読み出し光)の位置とともに倍率を合わせる。なお、このホログラム記録および読み出しは様々な方式があるが、ここでは方式は任意である。
読み出し信号検出ブロック22では、その初段の低域通過フィルタ(LPF)部29(LPF処理ステップST6)にて、まず、2×2にオーバーサンプリングされた読み出し信号を簡単な2次元LPFを通して、帯域を制限する。オーバーサンプリングの方法は任意であるが、ここでは4つのセンサー出力を単純に平均している。
次に、リサンプリングの精度を上げるために、アップコンバータ30(アップコンバートステップST7)にて、4×4にアップ・コンバートする。
そして、シンク検出部31(シンク検出ステップST8)にて、ページ・シンクおよびサブ・ページ・シンクを順に検出する。具体的には、図3(A)に示すページ・シンク12を検出し、ページの先頭であることを検出する。その後、周期的に表れる4×4ビットの白い正方形(シンク14)に対応した信号部分を検出するごとに、シンク14を基準に換算されるサブ・ページ11、さらには、それを構成する4×4ビットのシンボル13を区分けする。以後、この区分けがずれないように同期をとって、次のリサンプリング部32(リサンプリングステップST9)およびシンボル検出部33(シンボル検出ステップST10)を実行する。
リサンプリング部32(リサンプリングステップST9)では、ホログラム記録読出装置24内のSLM(DMD)のピクセルと1対1(1×1)で対応させるようにリサンプリングを行ってシンボル13単位に分解する。そして、つぎのシンボル検出部33(シンボル検出ステップST10)にて、例えば「16ビットのうち振幅の大きい3ビットを“1”にし、かつ、確からしさが高くなる検出方法」、すなわち本発明のリトライ検出を実行する。リトライ検出の詳細は後述する。
シンボル検出部33には、リトライ検出に用いるテーブル37が設けられている。このテーブル37の記憶内容は、図4〜図10の決められたスパース符号の組み合わせデータである。また、符号変換部26(符号変換ステップST2)のスパース符号の変換結果に応じてテーブル37を書き換えるようにしてもよい。
この評価処理は任意であるが、ここではヒストグラム表示、SNR計算、エラー表示を例示する。
エラー表示部36(エラー表示ステップST13)では、エラーが発生したビットおよびシンボル13(図3)をページにマッピングして、エラーが発生した位置を表示する。
また、信号対ノイズ比(SNR)計算部35(信号対ノイズ比(SNR)計算ステップST12)にて、ページ全体の“1”と“0”の平均値および分散を計算して信号対ノイズ比(SNR)を求める。さらに、“1”データの振幅分布と“0”データの振幅分布を計算してヒストグラムを表示する。
図12(A)は、記録された1ビットのデータに対して2×2=4個のセンサー受光部を割り当てて、2×2でオーバーサンプリングした読み出し信号のビットマップである。これから、上述した処理を行って1×1にリサンプリングした結果を、図12(B)に示す。ここでは、周辺の不要なノイズ部分を削除して、図3に対応した部分だけになっている。
なお、DMDのピクセル数は横幅(W)1240×縦高さ(H)726であるが、実際に使用しているのは参照光を含めてW256×H256のみである。また、参照光などを考慮せずに1記録ページを192×192=36864ビット分とすると、ユーザー・ビット数kは有効シンボル数1632×8ビット=13056ビットとなる。したがって、符号化率は、13056/36864=0.354である。
図13は、基本的な手順を示すリトライ検出のフローチャートである。これは、読み出し信号を符号語単位に区分した後について説明したものである。
ステップST20にて、前記読み出し信号を構成する一のn(本例ではn=16)ビット符号語について各ビットの振幅を調べ、大きいものから順番に#1から#nまでの番号を付ける。
ステップST21では、番号#1〜#mを“1”に、番号#(m+1)〜#nを“0”にしたものを最初の識別結果の候補とする。
識別結果の候補が記録変調符号としてテーブル37に含まれていれば、当該識別結果の候補を識別結果として出力する(ステップST23)。
一方、ステップST22で識別結果の候補がテーブル37に含まれていない場合は、予め定めた順番で、次の識別結果の候補を選択し(ステップST24)、再度ステップST22の判断を行う。
このステップST22とST24の繰り返しを、ステップST22の判断が「YES」となるまで繰り返す。この繰り返しループ処理では、識別結果の候補を予め定めた順番で変えていくが、同じ候補について重複判断はしない。
ステップST23の後は、つぎのステップST0にてリターンとなり、つぎのnビット符号語の入力があれば、上記ステップST20〜ST23を繰り返し、入力がなければ、そのまま終了となる。
図14に、この場合のフローチャートを示す。
この図14の処理が、図13と異なる点は、候補選択回数をカウントするパラメータ“i”を設け、図13のステップST20に対応する図14のステップST20Aでは、トライ数i=0に初期化する。また、ステップST21(図13)に対応する図14のステップST21Aでは、最初の候補選択であるためトライ数i=1とする。さらに、ステップST22で「No」と判断された場合に、トライ数iを所定の制限数imaxと比較するステップST25を新たに設けている。この比較の結果、トライ数iが制限数imax以下のときはステップST24Aに進むが、制限数imaxより大きいときは処理フローをステップST23にスキップさせる。ステップST24Aでは、予め定められた順番で識別結果の候補が選択され、トライ数iがインクリメント(i=i+1)され、ステップST22を再度実行する。
図14に示す処理フローでは、ステップST23とST24Aによるループ処理を抜ける経路がもう一つ設けられ、この経路の場合は、最後の照合に用いられた識別結果の候補を、そのまま出力し、リターン状態となる(ステップST23とST0)。
図15(A)の手順が図14と異なる点は、スパース符号のビット数n=16、“1”ビット数m=3としている点と、図14のステップST24Aに代わるステップST24Bにおいては、所定の順番を図15(B)または(C)の図表に従うことである。また、ステップST25での制限数imaxを“11”と規定している。この制限数imaxの数は任意であり、この例に限定されない。
図15(A)の処理を図14と同様に進める最中に、ステップST22で最初の識別結果の候補(トライ数i=1)に関する参照が実行される。この参照では、トライ数i=1であるから、図15(B)に示すように、検出結果の候補について、その最大から3つの番号#1,2,3の“1”ビットが立っているパターンがテーブル37に含まれるかが調べられる。このとき番号の和M=6である。
含まれない場合、ステップST25にてトライ数iが11より大きいかが調べられる。
トライ数iが11以下であるから、ステップST24Bにて、まず、トライ数iがインクリメントされた後(i=2)、図15(B)に従って選別結果の候補が再度選択される。このとき番号の和M=6の他の組み合わせはない(番号の重複はない)ので、M+1=7となる条件で番号が選択される。この場合、番号#1,2,4の組み合わせのみ存在し、この組み合わせで“1”ビットが立っているパターンがテーブル37に含まれるかが調べられる。
同様にして、ステップST22、ST25およびST24Bが繰り返すループ処理が実行される。
この間、ステップST22の判断が「Yes」となるか、ステップST25でトライ数iが11を超えた場合に、当該ループ処理を抜ける。
以後、番号の和M=9の場合、M=10の場合も同様な基準で番号が選択され、その番号の組み合わせと同じ位置に“1”ビットを有するパターンがテーブル37に含まれるかが判断される。
上記ループ処理を抜けると、図14の場合と同様に、参照結果または最後の参照時の候補が、識別結果として出力され、リターン状態または終了となる。
ここでは、同じ番号の和Mにおける選択の基準が異なる。ここで用いるのは、「最も番号が小さいビットの当該番号がより大きいものを優先する」という基準である。例えば、番号の和M=9の場合、第1の方法では番号#1,2,6が優先して選ばれたが、第2の方法では最小の番号が#2でより大きい#2,3,4が先に選ばれる。
番号の和M=10の場合も同様な基準で番号が選択され、その番号の組み合わせと同じ位置に“1”ビットを有するパターンがテーブル37に含まれるかが判断される。
上記ループ処理を抜けると、図14の場合と同様に、参照結果または最後の参照時の候補が、識別結果として出力され、リターン状態または終了となる。
使用したコンピュータのOSは、「Windows XP Pro(商標名)」、シンボル検出部33(シンボル検出ステップST10)の処理に用いたCPUは、「Celeron(商標名)2GHz」、テーブル37としての768MBのRAMを用いている。また、シミュレーション・プログラムは「Matlab Version7.0(R14) (商標名)」上で作成したものを用いた。
図16において、「リトライ検出」と書いたのが本発明である。ここでグラフの横軸x=2はimax=1,x=3はimax=3,x=4はimax=6,x=5はimax=11に相当する。
imaxが“0”のソート検出から始めてリトライの数を増やしていくことで、エラーの数が減っていくことがわかる。imax=11の時に、すべての識別結果が符号語に含まれるようになっているので、これ以上imaxの値を大きくしてもエラーを少なくすることはできない。imax=11(x=5)に設定した場合、エラー数は119個であり、ソート検出よりはずっと性能が良く、相関検出の118個とほとんど同じ性能が得られている。
一方、計算時間はほとんど変化しない。シミュレーションに用いたのが専用の計算機ではなくて汎用のパーソナルコンピュータ(PC)だったので、計算時間が最小になるリトライ回数があるように見えるが、これはバラツキの範囲の差しか生じてないことを意味している。実際の回路にする場合には、リトライの回数を増やせばその分だけ回路規模も増大するが、計算時間が100倍以上も大きい相関検出と比べればずっと小さな規模で実現できることは明らかである。
以上より、ソート検出とほとんど同じ簡便さと、相関検出とほとんど同じ性能を、兼ね備えたデータ識別方法が本発明の適用によって実現できていることが分かる。
Claims (8)
- ひとつの符号語を構成するnビットのうち、mビットが“1”で(n−m)ビットが“0”である記録変調符号を用いて、ホログラム記録のシンボルが縦と横に連続したページの情報として記録されている記録媒体からの読み出し信号を入力し、前記データを識別する際に、前記読み出し信号を符号語単位に区分し、区分した一のnビット符号語について、各ビットの振幅を調べ、大きいものから順番に各ビットに#1から#nまでの番号を付ける第1ステップと、
番号#1〜#mのm個のビットを“1”に、番号#(m+1)〜#nの(n−m)個のビットを“0”にしたnビット符号語を最初の識別結果の候補とする第2ステップと、
前記シンボル内では縦と横に連続して“1”が配列されず、かつ、シンボル間では“1”が2つ連続することはあるが3つ以上連続することがないように記録変調符号が記録されたテーブルを参照して、符号語の前記識別結果の候補が当該テーブルに含まれているかどうかを調べ、調べた前記識別結果の候補が記録変調符号として前記テーブルに含まれていれば、当該識別結果の候補を識別結果として出力する第3ステップと、
前記第3ステップで前記識別結果の候補が前記テーブルに含まれていない場合は、1からmまでの番号の和をMとしたときに、番号の和が(M+1)になる識別結果の候補を選択し、番号の和が(M+1)となる組み合わせが全て選ばれたときは番号の和が(M+2)になる識別結果の候補を選ぶというように、ビット振幅の大きさを示す前記番号の和を確からしさの評価値として用い、かつ、当該評価値の数字が小さいものから順番に前記次の識別結果の候補として選択する第4ステップと、を有し、
前記第3ステップで前記テーブルに含まれる識別結果が得られるまで、前記第3および第4ステップを繰り返す
データ識別方法。 - 前記振幅の大きさを表す番号の和が同じになる組み合わせが2つ以上ある場合には、より番号の小さいビットが出来るだけ多く含まれるものを優先して、前記次の識別結果の候補を選択する
請求項1に記載のデータ識別方法。 - 前記振幅の大きさを表す番号の和が同じになる組み合わせが2つ以上ある場合には、最も番号が小さいビットの当該番号がより大きいものを優先して、前記次の識別結果の候補を選択する
請求項1に記載のデータ識別方法。 - 前記振幅の大きさを表す番号の和が同じになる組み合わせが2つ以上ある場合には、“1”となるべきm個のビットの振幅の和が大きいものから優先して、前記次の識別結果の候補を選択する
請求項1に記載のデータ識別方法。 - 前記振幅の大きさを表す番号の和が同じになる組み合わせが2つ以上ある場合には、識別結果確定後のビット誤りが最も少なくなるように、前記次の識別結果の候補を選択するための前記順番を決める
請求項1に記載のデータ識別方法。 - 前記次の識別結果の候補を選択して前記記録変調符号のテーブルに含まれるかどうかを調べる回数を予め定められた回数に限定し、記録変調符号に含まれる識別結果が得られなかった場合には最後の候補を識別結果として出力する
請求項1〜5の何れか一項に記載のデータ識別方法。 - 前記識別対象のnビット符号語を順次変えて、前記第1〜第3ステップまたは前記第3および第4ステップを、前記第3ステップで前記テーブルに含まれる識別結果が得られるまで繰り返す
請求項1〜6の何れか一項に記載のデータ識別方法。 - ひとつの符号語を構成するnビットのうち、mビットが“1”で(n−m)ビットが“0”であるような記録変調符号を用いて、ホログラム記録のシンボルが縦と横に連続したページの情報として記録されている記録媒体から読み出された前記情報の読み出し信号を符号語単位に区分し、区分した一のnビット符号語について、各ビットの振幅を調べ、大きいものから順番に各ビットに#1から#nまでの番号を付ける番号付与手段と、
番号#1〜#mのm個のビットを“1”に、番号#(m+1)〜#nの(n−m)個のビットを“0”にしたnビット符号語を最初の識別結果の候補とする候補選定手段と、
前記シンボル内では縦と横に連続して“1”が配列されず、かつ、シンボル間では“1”が2つ連続することはあるが3つ以上連続することがないように記録変調符号が記録されたテーブルを参照して、符号語の前記識別結果の候補が前記記録変調符号のテーブルに含まれているかどうかを調べ、調べた前記識別結果の候補が記録変調符号として前記テーブルに含まれていれば、当該識別結果の候補を識別結果として出力する照合手段と、
を有し、
前記照合手段および前記候補選定手段は、前記識別結果の候補が前記テーブルに含まれていない場合は、1からmまでの番号の和をMとしたときに、番号の和が(M+1)になる識別結果の候補を選択し、番号の和が(M+1)となる組み合わせが全て選ばれたときは番号の和が(M+2)になる識別結果の候補を選ぶというように、ビット振幅の大きさを示す前記番号の和を確からしさの評価値として用い、かつ、当該評価値の数字が小さいものから順番に前記次の識別結果の候補として選択し、前記識別結果の候補選定、照合、結果出力または候補再選択を、前記テーブルに含まれる識別結果が得られるまで繰り返す
データ識別装置。
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