JPH06216717A - 適応ディジタルフィルタ - Google Patents
適応ディジタルフィルタInfo
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- JPH06216717A JPH06216717A JP673093A JP673093A JPH06216717A JP H06216717 A JPH06216717 A JP H06216717A JP 673093 A JP673093 A JP 673093A JP 673093 A JP673093 A JP 673093A JP H06216717 A JPH06216717 A JP H06216717A
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- Japan
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- signal
- coefficient
- autocorrelation
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- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 単位遅延素子を追加することなく、学習同定
法と同程度の回路規模で係数の修正ベクトルを直交化し
た適応ディジタルフィルタを提供する。 【構成】 単位遅延素子５−１〜５−Ｎ，乗算器６−０
〜６−Ｎおよび累積器７からなるディジタルフィルタの
入力側に、入力信号の平均的な自己相関係数を用いて入
力信号ｘ（ｎ）から自己相関成分を除去する演算ブロッ
ク１２を設け、出力側に前記自己相関係数を用いて出力
信号ｖ（ｎ）に自己相関成分を付加する演算ブロック１
３とを設けたものである。
法と同程度の回路規模で係数の修正ベクトルを直交化し
た適応ディジタルフィルタを提供する。 【構成】 単位遅延素子５−１〜５−Ｎ，乗算器６−０
〜６−Ｎおよび累積器７からなるディジタルフィルタの
入力側に、入力信号の平均的な自己相関係数を用いて入
力信号ｘ（ｎ）から自己相関成分を除去する演算ブロッ
ク１２を設け、出力側に前記自己相関係数を用いて出力
信号ｖ（ｎ）に自己相関成分を付加する演算ブロック１
３とを設けたものである。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はエコーキャンセラ、ノイ
ズキャンセラ、あるいは等化器などに用いられる適応デ
ィジタルフィルタに関するものである。
ズキャンセラ、あるいは等化器などに用いられる適応デ
ィジタルフィルタに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図２は従来の適応ディジタルフィルタを
用いたエコーキャンセラの一例を示すブロック図であ
る。
用いたエコーキャンセラの一例を示すブロック図であ
る。
【０００３】図２において、１，４は入力端子、２，３
は出力端子、８は加算器である。５−１，５−２，…，
５−Ｎは単位遅延素子、６−０，６−１，…，６−Ｎは
それぞれ係数ｈ0 (n），ｈ1 （ｎ），…，ｈN （ｎ）を
入力信号に乗算する乗算器、７は累積器であってこれら
により適応ディジタルフィルタを構成している。
は出力端子、８は加算器である。５−１，５−２，…，
５−Ｎは単位遅延素子、６−０，６−１，…，６−Ｎは
それぞれ係数ｈ0 (n），ｈ1 （ｎ），…，ｈN （ｎ）を
入力信号に乗算する乗算器、７は累積器であってこれら
により適応ディジタルフィルタを構成している。
【０００４】入力端子１から入力された音声などの入力
信号ｘ（ｎ）はそのまま出力端子３から出力されると共
に単位遅延素子５−１にも入力され、単位遅延素子５−
２，５−３，…，５−Ｎを順次通過していく。入力信号
ｘ（ｎ）および各単位遅延素子５−１，５−２，…，５
−Ｎから出力された信号ｘ（ｎ−１），ｘ（ｎ−２），
…，ｘ（ｎ−Ｎ）はそれぞれ乗算器６−０，６−１，
…，６−Ｎに入力され、係数ｈ0 （ｎ），ｈ1 （ｎ），
…，ｈN （ｎ）で重み付けがなされて累積器７で累積さ
れる。累積器７で累積された擬似エコー信号ｙ（ｎ）は
信号ｘ（ｎ）はそのまま出力端子３から出力されると共
に単位遅延素子５−１にも入力され、単位遅延素子５−
２，５−３，…，５−Ｎを順次通過していく。入力信号
ｘ（ｎ）および各単位遅延素子５−１，５−２，…，５
−Ｎから出力された信号ｘ（ｎ−１），ｘ（ｎ−２），
…，ｘ（ｎ−Ｎ）はそれぞれ乗算器６−０，６−１，
…，６−Ｎに入力され、係数ｈ0 （ｎ），ｈ1 （ｎ），
…，ｈN （ｎ）で重み付けがなされて累積器７で累積さ
れる。累積器７で累積された擬似エコー信号ｙ（ｎ）は
【０００５】
【数１】
【０００６】と定義すると ｙ（ｎ）＝ＨT （ｎ）・Ｘ（ｎ） となる。但し、上付き添字Ｔは転置を表わす。
【０００７】累積器７の出力ｙ（ｎ）とエコー信号ｓ
（ｎ）は加算器８に入力され、誤差信号ｅ（ｎ）が求め
られる。この誤差信号ｅ（ｎ）は ｅ（ｎ）＝ｓ（ｎ）−ｙ（ｎ） で表わされる。
（ｎ）は加算器８に入力され、誤差信号ｅ（ｎ）が求め
られる。この誤差信号ｅ（ｎ）は ｅ（ｎ）＝ｓ（ｎ）−ｙ（ｎ） で表わされる。
【０００８】エコーキャンセラでは、上記の誤差信号ｅ
（ｎ）が０に近づくように係数ベクトルＨ（ｎ）を制御
することによりエコー信号ｓ（ｎ）をキャンセルするも
のである。
（ｎ）が０に近づくように係数ベクトルＨ（ｎ）を制御
することによりエコー信号ｓ（ｎ）をキャンセルするも
のである。
【０００９】ところで、この係数ベクトルＨ（ｎ）を制
御するアルゴリズムとして、学習同定法が広く用いられ
ている。この学習同定法によるアルゴリズムは、係数ベ
クトルＨ（ｎ）を
御するアルゴリズムとして、学習同定法が広く用いられ
ている。この学習同定法によるアルゴリズムは、係数ベ
クトルＨ（ｎ）を
【００１０】
【数２】
【００１１】という形で逐次修正・制御するものであ
る。
る。
【００１２】しかし、この学習同定方法は入力信号ｘ
（ｎ）が白色雑音などのランダムな信号に対しては係数
ベクトルＨ（ｎ）の収束速度が速いが、音声のような自
己相関係数の絶対値が１に近い信号に対しては係数ベク
トルＨ（ｎ）の収束速度が大幅に低下し、収束に長時間
を要するという問題があった。
（ｎ）が白色雑音などのランダムな信号に対しては係数
ベクトルＨ（ｎ）の収束速度が速いが、音声のような自
己相関係数の絶対値が１に近い信号に対しては係数ベク
トルＨ（ｎ）の収束速度が大幅に低下し、収束に長時間
を要するという問題があった。
【００１３】この問題を解決する方法の一つとして、係
数ベクトルＨ（ｎ）の修正ベクトルを直交化する方法が
知られている（例えば電子情報通信学会論文誌Ａ Ｖｏ
ｌ．５７３−Ａ Ｎｏ．１（１９９０−１）ＰＰ．４４
−５０）。この直交化する方法には更に２０の方法があ
り、第１の方法は係数ベクトルＨ（ｎ）を以下のように
修正するものである。
数ベクトルＨ（ｎ）の修正ベクトルを直交化する方法が
知られている（例えば電子情報通信学会論文誌Ａ Ｖｏ
ｌ．５７３−Ａ Ｎｏ．１（１９９０−１）ＰＰ．４４
−５０）。この直交化する方法には更に２０の方法があ
り、第１の方法は係数ベクトルＨ（ｎ）を以下のように
修正するものである。
【００１４】
【数３】
【００１５】ここでρ（ｎ）は入力信号ベクトルＸ
（ｎ）の１次の自己相関係数であり、Ｚ（ｎ）はＸ
（ｎ）より１次の自己相関成分を除去してランダム性を
強めた信号ベクトルである。このＺ（ｎ）を係数ベクト
ルＨ（ｎ）の修正に用いることにより、Ｈ（ｎ）の収束
速度の低下を防止することができる。
（ｎ）の１次の自己相関係数であり、Ｚ（ｎ）はＸ
（ｎ）より１次の自己相関成分を除去してランダム性を
強めた信号ベクトルである。このＺ（ｎ）を係数ベクト
ルＨ（ｎ）の修正に用いることにより、Ｈ（ｎ）の収束
速度の低下を防止することができる。
【００１６】図３は上述の直交化方法を採用した従来の
エコーキャンセラの一例を示すブロック図である。この
エコーキャンセラは図２に示すエコーキャンセラに演算
ブロック１０、加算器１１および単位遅延素子９−１，
９−２，…，９−Ｎを加えて前記Ｚ（ｎ）を生成するも
のであり、図２と同一な構成および機能を有するブロッ
ク、端子には同一の番号を付してある。以下、図２と異
なる構成部分について説明する。
エコーキャンセラの一例を示すブロック図である。この
エコーキャンセラは図２に示すエコーキャンセラに演算
ブロック１０、加算器１１および単位遅延素子９−１，
９−２，…，９−Ｎを加えて前記Ｚ（ｎ）を生成するも
のであり、図２と同一な構成および機能を有するブロッ
ク、端子には同一の番号を付してある。以下、図２と異
なる構成部分について説明する。
【００１７】演算ブロック１０は入力端子１からの入力
信号ｘ（ｎ）と単位遅延素子５−１の出力ｘ（ｎ−１）
を用いて
信号ｘ（ｎ）と単位遅延素子５−１の出力ｘ（ｎ−１）
を用いて
【００１８】
【数４】
【００１９】と計算している。加算器１１は演算ブロッ
ク１０で計算されたＶと入力信号ｘ（ｎ）を用いて
ク１０で計算されたＶと入力信号ｘ（ｎ）を用いて
【００２０】
【数５】
【００２１】を計算している。加算器１１で計算された
ｚ（ｎ）は単位遅延素子９−１，９−２，…，９−Ｎを
順次通過し、各単位遅延素子からはそれぞれ信号ｚ（ｎ
−１），ｚ（ｎ−２），…，ｚ（ｎ−Ｎ）が出力され
る。
ｚ（ｎ）は単位遅延素子９−１，９−２，…，９−Ｎを
順次通過し、各単位遅延素子からはそれぞれ信号ｚ（ｎ
−１），ｚ（ｎ−２），…，ｚ（ｎ−Ｎ）が出力され
る。
【００２２】
【数６】
【００２３】という形で逐次修正・制御される。
【００２４】図２の場合と同様に、累積器７の出力は ｙ（ｎ）＝ＨT （ｎ）・Ｘ（ｎ） となり、加算器８にエコー信号ｓ（ｎ）と共に入力され
るので、加算器８の出力側に現われる誤差信号ｅ（ｎ）
は ｅ（ｎ）＝ｓ（ｎ）−ｙ（ｎ）＝ｓ（ｎ）−ＨT （ｎ）・Ｘ（ｎ） となる。この誤差信号ｅ（ｎ）が０に近づくように前記
係数ベクトルＨ（ｎ）を修正・制御し、エコーをキャン
セルするものである。
るので、加算器８の出力側に現われる誤差信号ｅ（ｎ）
は ｅ（ｎ）＝ｓ（ｎ）−ｙ（ｎ）＝ｓ（ｎ）−ＨT （ｎ）・Ｘ（ｎ） となる。この誤差信号ｅ（ｎ）が０に近づくように前記
係数ベクトルＨ（ｎ）を修正・制御し、エコーをキャン
セルするものである。
【００２５】以上、係数ベクトルＨ（ｎ）の修正ベクト
ルを直交化する第１の方法について説明したが、第２の
方法として以下のものがある。すなわち、
ルを直交化する第１の方法について説明したが、第２の
方法として以下のものがある。すなわち、
【００２６】
【数７】
【００２７】の形で係数ベクトルＨ（ｎ）を修正するも
のである。ここで、ψ（ｎ）は入力信号ベクトルＸ
（ｎ）とＺ（ｎ−１）との１次の相関係数であり、Ｚ
（ｎ）はＸ（ｎ）より１次の相関成分ψ（ｎ）・Ｚ（ｎ
−１）を除去してランダム性を強めている。
のである。ここで、ψ（ｎ）は入力信号ベクトルＸ
（ｎ）とＺ（ｎ−１）との１次の相関係数であり、Ｚ
（ｎ）はＸ（ｎ）より１次の相関成分ψ（ｎ）・Ｚ（ｎ
−１）を除去してランダム性を強めている。
【００２８】図４は上述の直交化方法を採用した従来の
エコーキャンセラの一例を示すブロック図である。この
エコーキャンセラは図２に示すエコーキャンセラに演算
ブロック１０、加算器１１および単位遅延素子９−１，
９−２，…，９−Ｎを加え、前記Ｚ（ｎ）を生成するも
のであり、図２と同一な構成および機能を有するブロッ
ク、端子には同一の番号を付してある。以下、図２と異
なる構成部分について説明する。
エコーキャンセラの一例を示すブロック図である。この
エコーキャンセラは図２に示すエコーキャンセラに演算
ブロック１０、加算器１１および単位遅延素子９−１，
９−２，…，９−Ｎを加え、前記Ｚ（ｎ）を生成するも
のであり、図２と同一な構成および機能を有するブロッ
ク、端子には同一の番号を付してある。以下、図２と異
なる構成部分について説明する。
【００２９】演算ブロック１０は入力端子１からの入力
信号ｘ（ｎ）と単位遅延素子９−１からの出力ｚ（ｎ−
１）を用いて
信号ｘ（ｎ）と単位遅延素子９−１からの出力ｚ（ｎ−
１）を用いて
【００３０】
【数８】
【００３１】を計算している。加算器１１は演算ブロッ
ク１０で計算されたＶと入力信号ｘ（ｎ）を用いて
ク１０で計算されたＶと入力信号ｘ（ｎ）を用いて
【００３２】
【数９】
【００３３】を計算している。加算器１１で計算された
ｚ（ｎ）は単位遅延素子９−１，９−２，…，９−Ｎを
順次通過し、各単位遅延素子からはそれぞれ信号ｚ（ｎ
−１），ｚ（ｎ−２），…，ｚ（ｎ−Ｎ）が出力され
る。
ｚ（ｎ）は単位遅延素子９−１，９−２，…，９−Ｎを
順次通過し、各単位遅延素子からはそれぞれ信号ｚ（ｎ
−１），ｚ（ｎ−２），…，ｚ（ｎ−Ｎ）が出力され
る。
【００３４】
【数１０】
【００３５】という形で逐次修正・制御される。
【００３６】図２の場合と同様に、累積器７から出力さ
れる擬似エコー信号ｙ（ｎ）は ｙ（ｎ）＝ＨT （ｎ）・Ｘ（ｎ） となり、加算器８にエコー信号ｓ（ｎ）と共に入力され
るので、加算器８の出力側に現われる誤差信号ｅ（ｎ）
は ｅ（ｎ）＝ｓ（ｎ）−ｙ（ｎ）＝ｓ（ｎ）−ＨT （ｎ）・Ｘ（ｎ） となる。この誤差信号ｅ（ｎ）が０に近づくように前記
係数ベクトルＨ（ｎ）を修正・制御し、エコーをキャン
セルするものである。
れる擬似エコー信号ｙ（ｎ）は ｙ（ｎ）＝ＨT （ｎ）・Ｘ（ｎ） となり、加算器８にエコー信号ｓ（ｎ）と共に入力され
るので、加算器８の出力側に現われる誤差信号ｅ（ｎ）
は ｅ（ｎ）＝ｓ（ｎ）−ｙ（ｎ）＝ｓ（ｎ）−ＨT （ｎ）・Ｘ（ｎ） となる。この誤差信号ｅ（ｎ）が０に近づくように前記
係数ベクトルＨ（ｎ）を修正・制御し、エコーをキャン
セルするものである。
【００３７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
係数ベクトルを修正するベクトルを直交化する第１の方
法、第２の方法はいずれも入力信号を順次遅らせ、格納
するための多数の単位遅延素子の他に、入力信号から相
関成分を除去した信号を順次遅らせ、格納するための同
数の単位遅延素子が必要になるという欠点があった。
係数ベクトルを修正するベクトルを直交化する第１の方
法、第２の方法はいずれも入力信号を順次遅らせ、格納
するための多数の単位遅延素子の他に、入力信号から相
関成分を除去した信号を順次遅らせ、格納するための同
数の単位遅延素子が必要になるという欠点があった。
【００３８】本発明は、以上述べたように、係数ベクト
ルを修正するベクトルを直交化する方法が、学習同定法
に比べて２倍もの単位遅延素子を必要とするという欠点
を除去し、学習同定法と同程度の回路規模で、係数の修
正ベクトルを直交化して、収束時間を短縮する適応ディ
ジタルフィルタを提供することを目的とする。
ルを修正するベクトルを直交化する方法が、学習同定法
に比べて２倍もの単位遅延素子を必要とするという欠点
を除去し、学習同定法と同程度の回路規模で、係数の修
正ベクトルを直交化して、収束時間を短縮する適応ディ
ジタルフィルタを提供することを目的とする。
【００３９】
【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するため、入力信号の平均的な自己相関係数、または入
力信号との相関、成分を入力信号から除去した信号と、
入力信号との平均的な相関係数を用いて入力信号から自
己相関成分、または相関成分を除去する除去手段と、前
記自己相関係数または相関係数を用いて出力信号に自己
相関成分または相関成分を付加する付加手段とを設けた
ものである。
するため、入力信号の平均的な自己相関係数、または入
力信号との相関、成分を入力信号から除去した信号と、
入力信号との平均的な相関係数を用いて入力信号から自
己相関成分、または相関成分を除去する除去手段と、前
記自己相関係数または相関係数を用いて出力信号に自己
相関成分または相関成分を付加する付加手段とを設けた
ものである。
【００４０】また、本発明は目標信号と、入力信号から
生成した擬似目標信号との差である誤差信号が小さくな
るように係数を制御する適応ディジタルフィルタにおい
て、前記自己相関係数または相関係数を用いて前記目標
信号から自己相関成分または相関成分を除去する第１の
除去手段と、前記自己相関係数または相関係数を用いて
前記入力信号から自己相関成分または相関成分を除去す
る第２の除去手段と、前記自己相関係数または相関係数
を用いて前記誤差信号に自己相関成分または相関成分を
付加する付加手段とを設けたものである。
生成した擬似目標信号との差である誤差信号が小さくな
るように係数を制御する適応ディジタルフィルタにおい
て、前記自己相関係数または相関係数を用いて前記目標
信号から自己相関成分または相関成分を除去する第１の
除去手段と、前記自己相関係数または相関係数を用いて
前記入力信号から自己相関成分または相関成分を除去す
る第２の除去手段と、前記自己相関係数または相関係数
を用いて前記誤差信号に自己相関成分または相関成分を
付加する付加手段とを設けたものである。
【００４１】また、本発明は入力信号を用いて前記自己
相関係数または相関係数を算出し、前記除去手段および
付加手段の自己相関係数または相関係数を強制的に更新
する手段を前記各発明に設けたものである。
相関係数または相関係数を算出し、前記除去手段および
付加手段の自己相関係数または相関係数を強制的に更新
する手段を前記各発明に設けたものである。
【００４２】
【作用】入力信号から自己相関成分または相関成分を除
去した信号で係数の更新を行ない複数の収束時間を短縮
している。
去した信号で係数の更新を行ない複数の収束時間を短縮
している。
【００４３】
【実施例】図１は本発明の第１の実施例を示すブロック
図であって、図２に示すエコーキャンセラに演算ブロッ
ク１２と演算ブロック１３を設けたものである。なお、
図１において、図２に示すものと同一の機能および構成
を有するものは同一の番号を付してある。
図であって、図２に示すエコーキャンセラに演算ブロッ
ク１２と演算ブロック１３を設けたものである。なお、
図１において、図２に示すものと同一の機能および構成
を有するものは同一の番号を付してある。
【００４４】以下、本実施例の動作について説明する。
【００４５】入力端子１から入力された入力信号ｘ
（ｎ）は出力端子３から出力されると共に演算ブロック
１２に入力される。演算ブロック１２は入力信号ｘ
（ｎ）を用いて Ｚ（ｎ）＝Ｘ（ｎ）−α・Ｘ（ｎ−１） の演算を行なう。演算ブロック１２の出力Ｚ（ｎ）は単
位遅延素子５−１、５−２，…，５−Ｎを通過し、乗算
器６−０，６−１，…，６−Ｎにより係数ｈ0 ，ｈ1 ，
…，ｈN が乗算され、累積器７で累積されて信号ｖ
（ｎ）として演算ブロック１３に入力される。演算ブロ
ック１３は ｙ（ｎ）＝ｖ（ｎ）＋α・ｙ（ｎ−１） の演算を行ない、擬似エコー信号ｙ（ｎ）を生成する。
入力端子４から入力されたエコー信号ｓ（ｎ）は加算器
８で擬似エコー信号ｙ（ｎ）によりキャンセルされる。
（ｎ）は出力端子３から出力されると共に演算ブロック
１２に入力される。演算ブロック１２は入力信号ｘ
（ｎ）を用いて Ｚ（ｎ）＝Ｘ（ｎ）−α・Ｘ（ｎ−１） の演算を行なう。演算ブロック１２の出力Ｚ（ｎ）は単
位遅延素子５−１、５−２，…，５−Ｎを通過し、乗算
器６−０，６−１，…，６−Ｎにより係数ｈ0 ，ｈ1 ，
…，ｈN が乗算され、累積器７で累積されて信号ｖ
（ｎ）として演算ブロック１３に入力される。演算ブロ
ック１３は ｙ（ｎ）＝ｖ（ｎ）＋α・ｙ（ｎ−１） の演算を行ない、擬似エコー信号ｙ（ｎ）を生成する。
入力端子４から入力されたエコー信号ｓ（ｎ）は加算器
８で擬似エコー信号ｙ（ｎ）によりキャンセルされる。
【００４６】本実施例における適応アルゴリズムは次の
通りであり図示しない制御部により実行される。
通りであり図示しない制御部により実行される。
【００４７】
【数１１】
【００４８】上記の適応アルゴリズムから分かるよう
に、本実施例では入力信号Ｘ（ｎ）からその自己相関成
分を除去した信号Ｚ（ｎ）を生成し、この信号Ｚ（ｎ）
を係数ベクトルの更新にのみ用いるのではなく、擬似エ
コー信号ｙ（ｎ）の演算にも用いている。
に、本実施例では入力信号Ｘ（ｎ）からその自己相関成
分を除去した信号Ｚ（ｎ）を生成し、この信号Ｚ（ｎ）
を係数ベクトルの更新にのみ用いるのではなく、擬似エ
コー信号ｙ（ｎ）の演算にも用いている。
【００４９】今、Ｘ（ｎ），Ｚ（ｎ），ｖ（ｎ），ｙ
（ｎ）およびＨ（ｎ）のＺ変換をそれぞれＸ′（ｚ），
Ｚ′（ｚ），Ｖ（ｚ），Ｙ（ｚ）およびＨ′（ｚ）とす
ると
（ｎ）およびＨ（ｎ）のＺ変換をそれぞれＸ′（ｚ），
Ｚ′（ｚ），Ｖ（ｚ），Ｙ（ｚ）およびＨ′（ｚ）とす
ると
【００５０】
【数１２】
【００５１】となる。従って、演算ブロック１３から出
力される擬似エコー信号ｙ（ｎ）は図２により説明した
学習同定法による場合の擬似エコー信号と同じになる。
但し、自己相関係数αは単位遅延素子の出力ベクトルＺ
（ｎ）に対して同一でなければならないので、入力信号
の自己相関係数の平均的な値（一定）にする必要があ
る。
力される擬似エコー信号ｙ（ｎ）は図２により説明した
学習同定法による場合の擬似エコー信号と同じになる。
但し、自己相関係数αは単位遅延素子の出力ベクトルＺ
（ｎ）に対して同一でなければならないので、入力信号
の自己相関係数の平均的な値（一定）にする必要があ
る。
【００５２】以上説明したように本実施例によれば、図
２に示す従来のエコーキャンセラーに演算ブロック１２
と演算ブロック１３を設けるだけで係数ベクトルの修正
ベクトルを直交化することが可能になる。
２に示す従来のエコーキャンセラーに演算ブロック１２
と演算ブロック１３を設けるだけで係数ベクトルの修正
ベクトルを直交化することが可能になる。
【００５３】図５は本発明の第２の実施例を示すブロッ
ク図であって、図１に示す第１の実施例に電力検出器１
４、演算ブロック１５および遅延素子１６を設けたもの
である。なお、図５において、図１に示すものと同一の
機能および構成を有するものは同一の番号を付してあ
る。
ク図であって、図１に示す第１の実施例に電力検出器１
４、演算ブロック１５および遅延素子１６を設けたもの
である。なお、図５において、図１に示すものと同一の
機能および構成を有するものは同一の番号を付してあ
る。
【００５４】以下、本実施例の動作について説明する。
【００５５】入力端子１から入力された入力信号ｘ
（ｎ）は、遅延素子１６でｋサンプル（ｋは任意の整
数）遅延され、出力端子３から出力されると共に演算ブ
ロック１２に入力される。以後、第１の実施例の場合と
同様にして擬似エコー信号ｙ（ｎ）が生成される。
（ｎ）は、遅延素子１６でｋサンプル（ｋは任意の整
数）遅延され、出力端子３から出力されると共に演算ブ
ロック１２に入力される。以後、第１の実施例の場合と
同様にして擬似エコー信号ｙ（ｎ）が生成される。
【００５６】一方、電力検出器１４は入力端子１から入
力された入力信号ｘ（ｎ）の電力レベルを監視し、その
電力レベルが継続して所定のしきい値Ｌc 以下になった
時間を計数する。演算ブロック１５は入力信号ｘ（ｎ）
が入力されるごとにｋサンプルの入力信号ｘ（ｎ）につ
いてその自己相関係数ρk を計算する。ここで自己相関
係数ρk は
力された入力信号ｘ（ｎ）の電力レベルを監視し、その
電力レベルが継続して所定のしきい値Ｌc 以下になった
時間を計数する。演算ブロック１５は入力信号ｘ（ｎ）
が入力されるごとにｋサンプルの入力信号ｘ（ｎ）につ
いてその自己相関係数ρk を計算する。ここで自己相関
係数ρk は
【００５７】
【数１３】
【００５８】で表わされる。遅延素子１６はｋサンプル
の遅延素子であり、その出力ｘ（ｍ）は ｘ（ｍ）＝ｘ（ｎ−ｋ） で表わされ、ρk の計算にｋサンプルの入力信号ｘ
（ｎ）を使用していることを考慮したものである。
の遅延素子であり、その出力ｘ（ｍ）は ｘ（ｍ）＝ｘ（ｎ−ｋ） で表わされ、ρk の計算にｋサンプルの入力信号ｘ
（ｎ）を使用していることを考慮したものである。
【００５９】本実施例では、電力検出器１４で計数した
前記時間（サンプル数）がタップ数Ｎより長くなった場
合、すなわち入力信号ｘ（ｎ）の電力レベルがタップ数
Ｎより長い時間に亘って所定のしきい値Ｌc 以下になっ
た場合に、次に入力電力ｘ（ｎ）の電力がしきい値Ｌc
以上になったとき、その時点からｋサンプル後に、演算
ブロック１５が計算したｋサンプルについての自己相関
係数ρk で演算ブロック１２と演算ブロック１３の自己
相関係数αを強制的に更新している。
前記時間（サンプル数）がタップ数Ｎより長くなった場
合、すなわち入力信号ｘ（ｎ）の電力レベルがタップ数
Ｎより長い時間に亘って所定のしきい値Ｌc 以下になっ
た場合に、次に入力電力ｘ（ｎ）の電力がしきい値Ｌc
以上になったとき、その時点からｋサンプル後に、演算
ブロック１５が計算したｋサンプルについての自己相関
係数ρk で演算ブロック１２と演算ブロック１３の自己
相関係数αを強制的に更新している。
【００６０】従って、本実施例によれば入力信号の自己
相関係数を実際に入力される入力信号を用いて計算して
いるので、入力信号から自己相関成分をより正確に除去
することができる。
相関係数を実際に入力される入力信号を用いて計算して
いるので、入力信号から自己相関成分をより正確に除去
することができる。
【００６１】なお、演算ブロック１２、演算ブロック１
３で使用する自己相関係数を更新したとき、更新後Ｎサ
ンプルの間は、単位遅延素子５−１〜５−Ｎから出力さ
れる信号は異なる自己相関係数を用いて計算されたもの
になるので、生成した擬似エコー信号ｙ（ｎ）も不正確
なものになり、エコーキャンセルも十分ではなくなると
も考えられる。しかし、単位遅延素子５−１〜５−Ｎの
信号レベルが低く、雑音とみなせる場合には自己相関係
数を更新しても影響はないので、実用上は問題はない。
本実施例では、入力信号の電力レベルがタップ数Ｎより
も長時間に亘って雑音レベルとみなせる場合に、次に入
力信号の電力レベルが有意になった時点でその自己相関
係数を計測し、自己相関成分の除去回路（演算ブロック
１２）および付加回路（演算ブロック１３）の自己相関
係数を更新している。
３で使用する自己相関係数を更新したとき、更新後Ｎサ
ンプルの間は、単位遅延素子５−１〜５−Ｎから出力さ
れる信号は異なる自己相関係数を用いて計算されたもの
になるので、生成した擬似エコー信号ｙ（ｎ）も不正確
なものになり、エコーキャンセルも十分ではなくなると
も考えられる。しかし、単位遅延素子５−１〜５−Ｎの
信号レベルが低く、雑音とみなせる場合には自己相関係
数を更新しても影響はないので、実用上は問題はない。
本実施例では、入力信号の電力レベルがタップ数Ｎより
も長時間に亘って雑音レベルとみなせる場合に、次に入
力信号の電力レベルが有意になった時点でその自己相関
係数を計測し、自己相関成分の除去回路（演算ブロック
１２）および付加回路（演算ブロック１３）の自己相関
係数を更新している。
【００６２】図６は本発明の第３の実施例を示すブロッ
ク図であって、図１に示す入力端子４と加算器８の間に
演算ブロック１２と同一の機能および構成を有する演算
ブロック１７を接続し、演算ブロック１３を加算器８と
出力端子２の間に移動したものと同様の構成になってい
る。なお、図６において、図１に示すものと同一の機能
および構成を有するものは同一の番号を付してある。
ク図であって、図１に示す入力端子４と加算器８の間に
演算ブロック１２と同一の機能および構成を有する演算
ブロック１７を接続し、演算ブロック１３を加算器８と
出力端子２の間に移動したものと同様の構成になってい
る。なお、図６において、図１に示すものと同一の機能
および構成を有するものは同一の番号を付してある。
【００６３】次に本実施例の動作について説明する。
【００６４】演算ブロック１２は、入力端子１から入力
された入力信号ｘ（ｎ）からその自己相関成分を除去し
た信号Ｚ（ｎ）を生成して出力する。この信号Ｚ（ｎ）
は単位遅延素子５−１，５−２，…，５−Ｎを通過し、
乗算器６−０，６−１，…，６−Ｎにより係数ｈ0 ，ｈ
1 ，…、ｈN が乗算され、累積器７で累積され、信号ｖ
（ｎ）として加算器８に入力される。
された入力信号ｘ（ｎ）からその自己相関成分を除去し
た信号Ｚ（ｎ）を生成して出力する。この信号Ｚ（ｎ）
は単位遅延素子５−１，５−２，…，５−Ｎを通過し、
乗算器６−０，６−１，…，６−Ｎにより係数ｈ0 ，ｈ
1 ，…、ｈN が乗算され、累積器７で累積され、信号ｖ
（ｎ）として加算器８に入力される。
【００６５】一方、演算ブロック１７は入力端子４から
入力されたエコー信号ｓ（ｎ）から自己相関成分を除去
した信号ｔ（ｎ）を生成して加算器８に出力する。加算
器８は信号ｔ（ｎ）と信号ｖ（ｎ）の差である信号ｄ
（ｎ）を生成して、演算ブロック１３に出力する。演算
ブロック１３は信号ｄ（ｎ）に自己相関成分を付加して
信号ｅ（ｎ）を生成し、出力端子２に出力する。本実施
例の適応アルゴリズムは以下の通りである。
入力されたエコー信号ｓ（ｎ）から自己相関成分を除去
した信号ｔ（ｎ）を生成して加算器８に出力する。加算
器８は信号ｔ（ｎ）と信号ｖ（ｎ）の差である信号ｄ
（ｎ）を生成して、演算ブロック１３に出力する。演算
ブロック１３は信号ｄ（ｎ）に自己相関成分を付加して
信号ｅ（ｎ）を生成し、出力端子２に出力する。本実施
例の適応アルゴリズムは以下の通りである。
【００６６】
【数１４】
【００６７】このアルゴリズムは第１の実施例における
アルゴリズムと異なり、入力信号ｘ（ｎ）から自己相関
成分を除去すると同時に、エコー信号ｓ（ｎ）からも自
己相関成分を除去しており、係数の更新は、全て自己相
関成分を除去した信号で実行している。つまり、本実施
例では、エコーキャンセラ全体の動作を相関成分を除去
した信号領域で行ない、その後、相関成分を有する信号
領域に戻するものであり、自己相関成分の除去および付
加を一種の関数変換および逆変換と捉えることができ、
第１の実施例と同様の効果を得ることができる。
アルゴリズムと異なり、入力信号ｘ（ｎ）から自己相関
成分を除去すると同時に、エコー信号ｓ（ｎ）からも自
己相関成分を除去しており、係数の更新は、全て自己相
関成分を除去した信号で実行している。つまり、本実施
例では、エコーキャンセラ全体の動作を相関成分を除去
した信号領域で行ない、その後、相関成分を有する信号
領域に戻するものであり、自己相関成分の除去および付
加を一種の関数変換および逆変換と捉えることができ、
第１の実施例と同様の効果を得ることができる。
【００６８】図７は本発明の第４の実施例を示すブロッ
ク図であって、図６に示す第３の実施例に自己相関係数
を計測するための、電力検出器１４、演算ブロック１５
および遅延素子１６を設けたものであり、図６に示すも
のと同一の機能および構成を有するものは同一の番号を
付してある。
ク図であって、図６に示す第３の実施例に自己相関係数
を計測するための、電力検出器１４、演算ブロック１５
および遅延素子１６を設けたものであり、図６に示すも
のと同一の機能および構成を有するものは同一の番号を
付してある。
【００６９】本実施例における適応アルゴリズムは第３
の実施例の適応アルゴリズムと同様である。
の実施例の適応アルゴリズムと同様である。
【００７０】また、電力検出器１４、演算ブロック１５
および遅延素子１６を用いて入力信号の自己相関係数を
計測する方法は図５に示す第２の実施例と同様であり、
本実施例ではこの計測した自己相関係数で演算ブロック
１２，１３，１７で使用する自己相関係数を更新してい
る。すなわち、入力信号の電力レベルがタップ数Ｎより
も長時間に亘って雑音レベルとみなせる場合に、次に入
力信号の電力レベルが有意になった時点でその自己相関
係数を計測し、自己相関成分の除去回路である演算ブロ
ック１２，１７およびその付加回路である演算ブロック
１３の自己相関係数を更新し、自己相関成分の完全な除
去を図っている。
および遅延素子１６を用いて入力信号の自己相関係数を
計測する方法は図５に示す第２の実施例と同様であり、
本実施例ではこの計測した自己相関係数で演算ブロック
１２，１３，１７で使用する自己相関係数を更新してい
る。すなわち、入力信号の電力レベルがタップ数Ｎより
も長時間に亘って雑音レベルとみなせる場合に、次に入
力信号の電力レベルが有意になった時点でその自己相関
係数を計測し、自己相関成分の除去回路である演算ブロ
ック１２，１７およびその付加回路である演算ブロック
１３の自己相関係数を更新し、自己相関成分の完全な除
去を図っている。
【００７１】次に、本発明の第５の実施例について説明
する。
する。
【００７２】本実施例の構成は図１に示す第１の実施例
と同様であるが、適応アルゴリズムは以下のように設定
してある。
と同様であるが、適応アルゴリズムは以下のように設定
してある。
【００７３】
【数１５】
【００７４】上記の適応アルゴリズムから分かるよう
に、本実施例では入力信号Ｘ（ｎ）から前記相関係数β
に対応する相関成分を除去した信号Ｚ（ｎ）を生成し、
この信号Ｚ（ｎ）を係数ベクトルの更新にのみ用いるの
ではなく、擬似エコー信号ｙ（ｎ）の演算にも用いてい
る。
に、本実施例では入力信号Ｘ（ｎ）から前記相関係数β
に対応する相関成分を除去した信号Ｚ（ｎ）を生成し、
この信号Ｚ（ｎ）を係数ベクトルの更新にのみ用いるの
ではなく、擬似エコー信号ｙ（ｎ）の演算にも用いてい
る。
【００７５】今、Ｘ（ｎ），Ｚ（ｎ），ｖ（ｎ），ｙ
（ｎ）およびＨ（ｎ）のＺ変換をそれぞれＸ′（ｚ），
Ｚ′（ｚ），Ｖ（ｚ），Ｙ（ｚ）およびＨ′（ｚ）とす
ると
（ｎ）およびＨ（ｎ）のＺ変換をそれぞれＸ′（ｚ），
Ｚ′（ｚ），Ｖ（ｚ），Ｙ（ｚ）およびＨ′（ｚ）とす
ると
【００７６】
【数１６】
【００７７】となる。従って、演算ブロック１３から出
力される擬似エコー信号ｙ（ｎ）は図２により説明した
学習同定法による場合の擬似エコー信号と同じになる。
但し、相関係数βは単位遅延素子の出力ベクトルＺ
（ｎ）に対して同一でなければならないので、入力信号
Ｘ（ｎ）とＺ（ｎ−１）との相関係数の平均的な値（一
定）にする必要がある。
力される擬似エコー信号ｙ（ｎ）は図２により説明した
学習同定法による場合の擬似エコー信号と同じになる。
但し、相関係数βは単位遅延素子の出力ベクトルＺ
（ｎ）に対して同一でなければならないので、入力信号
Ｘ（ｎ）とＺ（ｎ−１）との相関係数の平均的な値（一
定）にする必要がある。
【００７８】以上説明したように本実施例においても第
１の実施例と同様の効果を得ることができる。
１の実施例と同様の効果を得ることができる。
【００７９】次に、本発明の第６の実施例について説明
する。
する。
【００８０】本実施例は図５に示す構成と同様であり、
上述の第５の実施例に電力検出器１４、演算ブロック１
５および遅延素子１６を設けたものである。
上述の第５の実施例に電力検出器１４、演算ブロック１
５および遅延素子１６を設けたものである。
【００８１】本実施例における適応アルゴリズムは第５
の実施例と同様であるのでその説明を省略し、相関係数
の計測およびそれによる演算ブロック１２，１３の相関
係数βの更新について以下説明する。
の実施例と同様であるのでその説明を省略し、相関係数
の計測およびそれによる演算ブロック１２，１３の相関
係数βの更新について以下説明する。
【００８２】電力検出器１４は入力端子１から入力され
た入力信号ｘ（ｎ）の電力レベルを監視し、その電力レ
ベルが継続して所定のしきい値Ｌc 以下になった場合、
その時間を計数する。演算ブロック１５は、入力信号ｘ
（ｎ）が入力されるごとにｋサンプルの入力信号ｘ
（ｎ）を用いて相関係数ψk を次の手順により計算す
る。
た入力信号ｘ（ｎ）の電力レベルを監視し、その電力レ
ベルが継続して所定のしきい値Ｌc 以下になった場合、
その時間を計数する。演算ブロック１５は、入力信号ｘ
（ｎ）が入力されるごとにｋサンプルの入力信号ｘ
（ｎ）を用いて相関係数ψk を次の手順により計算す
る。
【００８３】すなわち、０≦ｊ≦ｋ−１として、ｊ＝０
で Ｚk （ｎ）＝ｘ（ｎ），ψk ＝０ とおく。次いで式（１）〜式（３）の計算をｊ＝ｋ−１
に至るまで順次繰り返しながら実行し、相関係数ψk を
求める。
で Ｚk （ｎ）＝ｘ（ｎ），ψk ＝０ とおく。次いで式（１）〜式（３）の計算をｊ＝ｋ−１
に至るまで順次繰り返しながら実行し、相関係数ψk を
求める。
【００８４】 Ｚk （ｎ）＝ｘ（ｎ）−ψk ・Ｚk （ｎ−１） …（１） ψk ＝Ｚk （ｎ−１）・ｘ（ｎ）／Ｚk 2 （ｎ−１） …（２） ｊ＝ｊ＋１ …（３） 遅延素子１６はｋサンプルの遅延素子であり、その出力
ｘ（ｍ）は ｘ（ｍ）＝ｘ（ｍ−ｋ） となる。
ｘ（ｍ）は ｘ（ｍ）＝ｘ（ｍ−ｋ） となる。
【００８５】以上説明したように本実施例では、電力検
出器１４で計数した時間（サンプル数）がタップ数Ｎよ
り長くなった場合、すなわち入力信号ｘ（ｎ）の電力レ
ベルがタップ数Ｎより長い時間に亘って所定のしきい値
Ｌc 以下になった場合に、次に入力電力ｘ（ｎ）の電力
がしきい値Ｌc 以上になったとき、その時点からｋサン
プル後に、演算ブロック１５が計算したｋサンプルにつ
いての相関計数ψk で演算ブロック１２と演算ブロック
１３の相関計数βを更新している。
出器１４で計数した時間（サンプル数）がタップ数Ｎよ
り長くなった場合、すなわち入力信号ｘ（ｎ）の電力レ
ベルがタップ数Ｎより長い時間に亘って所定のしきい値
Ｌc 以下になった場合に、次に入力電力ｘ（ｎ）の電力
がしきい値Ｌc 以上になったとき、その時点からｋサン
プル後に、演算ブロック１５が計算したｋサンプルにつ
いての相関計数ψk で演算ブロック１２と演算ブロック
１３の相関計数βを更新している。
【００８６】従って、演算ブロック１２は入力信号から
相関成分をより正確に除去することが可能になり、ラン
ダム性を強めることができる。
相関成分をより正確に除去することが可能になり、ラン
ダム性を強めることができる。
【００８７】なお、相関計数を更新したとき、更新後Ｎ
サンプルの間は単位遅延素子５−１〜５−Ｎの信号は異
なる相関係数で計算されることになるため、擬似エコー
信号も正確なものではなくなるが、単位遅延素子５−１
〜５−Ｎの信号レベルが低く、雑音とみなせる場合には
問題がないことは前述の通りである。
サンプルの間は単位遅延素子５−１〜５−Ｎの信号は異
なる相関係数で計算されることになるため、擬似エコー
信号も正確なものではなくなるが、単位遅延素子５−１
〜５−Ｎの信号レベルが低く、雑音とみなせる場合には
問題がないことは前述の通りである。
【００８８】次に、本発明の第７の実施例について説明
する。
する。
【００８９】本実施例の構成は図６に示す第３の実施例
と同様であるが、適応アルゴリズムは以下のように設定
してある。
と同様であるが、適応アルゴリズムは以下のように設定
してある。
【００９０】
【数１７】
【００９１】このアルゴリズムは第５の実施例における
アルゴリズムと異なり、入力信号ｘ（ｎ）から相関成分
を除去すると同時に、エコー信号ｓ（ｎ）からも相関成
分を除去しており、係数の更新は全て相関成分を除去し
た信号で実行している。つまり、本実施例では、エコー
キャンセラ全体の動作を相関成分を除去した信号領域で
行ない、その後、相関成分を有する信号領域に戻するも
のであり、相関成分の除去および付加を一種の関数変換
および逆変換と捉えることができる。
アルゴリズムと異なり、入力信号ｘ（ｎ）から相関成分
を除去すると同時に、エコー信号ｓ（ｎ）からも相関成
分を除去しており、係数の更新は全て相関成分を除去し
た信号で実行している。つまり、本実施例では、エコー
キャンセラ全体の動作を相関成分を除去した信号領域で
行ない、その後、相関成分を有する信号領域に戻するも
のであり、相関成分の除去および付加を一種の関数変換
および逆変換と捉えることができる。
【００９２】次に、本発明の第８の実施例について説明
する。
する。
【００９３】本実施例は図７に示す構成と同様であり、
上述の第７の実施例に電力検出器１４、演算ブロック１
５および遅延素子１６を設けたものである。
上述の第７の実施例に電力検出器１４、演算ブロック１
５および遅延素子１６を設けたものである。
【００９４】本実施例における適応アルゴリズムは上述
の第７の実施例と同様であり、また、電力検出器１４、
演算ブロック１５および遅延素子１６を用いて相関係数
ψkを計測し、演算ブロック１２，１３，１７の相関係
数を更新することは上述の第６の実施例と同様である。
の第７の実施例と同様であり、また、電力検出器１４、
演算ブロック１５および遅延素子１６を用いて相関係数
ψkを計測し、演算ブロック１２，１３，１７の相関係
数を更新することは上述の第６の実施例と同様である。
【００９５】従って、演算ブロック１２，１７において
入力信号、エコー信号から相関成分をより正確に除去す
ることが可能となる。
入力信号、エコー信号から相関成分をより正確に除去す
ることが可能となる。
【００９６】なお、以上説明した各実施例では学習同定
法を用いた場合について説明したが、これに限定されな
いことは勿論である。
法を用いた場合について説明したが、これに限定されな
いことは勿論である。
【００９７】
【発明の効果】以上、詳細に説明したように本発明によ
れば、入力信号からその自己相関成分、または、入力信
号との相関成分を除去した信号で、係数の更新および擬
似エコーの算出を行っているので、従来の学習同定法に
比べて特に単位遅延素子を増加させることなく係数ベク
トルの修正ベクトルを直交化して、その収束時間を短縮
することが可能になった。
れば、入力信号からその自己相関成分、または、入力信
号との相関成分を除去した信号で、係数の更新および擬
似エコーの算出を行っているので、従来の学習同定法に
比べて特に単位遅延素子を増加させることなく係数ベク
トルの修正ベクトルを直交化して、その収束時間を短縮
することが可能になった。
【図１】本発明の第１の実施例を示すブロック図であ
る。
る。
【図２】従来のエコーキャンセラ（１）を示すブロック
図である。
図である。
【図３】従来のエコーキャンセラ（２）を示すブロック
図である。
図である。
【図４】従来のエコーキャンセラ（３）を示すブロック
図である。
図である。
【図５】本発明の第２の実施例を示すブロック図であ
る。
る。
【図６】本発明の第３の実施例を示すブロック図であ
る。
る。
【図７】本発明の第４の実施例を示すブロック図であ
る。
る。
５−１〜５−Ｎ 単位遅延素子 ６−０〜６−Ｎ 乗算器 ７ 累積器 ８ 加算器 １２，１３，１５，１７ 演算ブロック １４ 電力検出器 １６ 遅延素子
Claims (8)
- 【請求項１】 入力信号の平均的な自己相関係数を用い
て入力信号から自己相関成分を除去する除去手段と、 前記自己相関係数を用いて出力信号に自己相関成分を付
加する付加手段とを設けたことを特徴とする適応ディジ
タルフィルタ。 - 【請求項２】 入力信号の電力を監視する監視手段と、 前記入力信号の自己相関係数を算出する算出手段と、 入力信号の電力がタップ長より長時間に亘って一定レベ
ル以下になった場合に、次に入力信号の電力が一定レベ
ル以上になったとき前記算出手段により算出した自己相
関係数で前記除去手段および付加手段の自己相関係数を
強制的に更新する手段とを設けたことを特徴とする請求
項１記載の適応ディジタルフィルタ。 - 【請求項３】 目標信号と、入力信号から生成した擬似
目標信号との差である誤差信号が小さくなるように、係
数を制御する適応ディジタルフィルタにおいて、 入力信号の平均的な自己相関係数を用いて前記目標信号
から自己相関成分を除去する第１の除去手段と、 前記自己相関係数を用いて前記入力信号から自己相関成
分を除去する第２の除去手段と、 前記自己相関係数を用いて前記誤差信号に自己相関成分
を付加する付加手段とを設けたことを特徴とする適応デ
ィジタルフィルタ。 - 【請求項４】 入力信号の電力を監視する監視手段と、 前記入力信号の自己相関係数を算出する算出手段と、 入力信号の電力がタップ長より長時間に亘って一定レベ
ル以下になった場合に、次に入力信号の電力が一定レベ
ル以上になったとき前記算出手段により算出した自己相
関係数で前記第１の除去手段、第２の除去手段および付
加手段の自己相関係数を強制的に更新する手段とを設け
たことを特徴とする請求項３記載の適応ディジタルフィ
ルタ。 - 【請求項５】 入力信号との相関成分を入力信号から除
去した信号と、入力信号との平均的な相関係数を用いて
入力信号から相関成分を除去する除去手段と、 前記相関係数を用いて出力信号に相関成分を付加する付
加手段とを設けたことを特徴とする適応ディジタルフィ
ルタ。 - 【請求項６】 入力信号の電力を監視する手段と、 前記入力信号と、入力信号との相関成分を入力信号から
除去した信号との相関係数を算出する算出手段と、 入力信号の電力がタップ長より長時間に亘って一定レベ
ル以下になった場合に、次に入力信号の電力が一定レベ
ル以上になったとき前記算出手段により算出した相関係
数で前記除去手段および付加手段の相関係数を強制的に
更新する手段とを設けたことを特徴とする請求項５記載
の適応ディジタルフィルタ。 - 【請求項７】 目標信号と、入力信号から生成した擬似
目標信号との差である誤差信号が小さくなるように係数
を制御する適応ディジタルフィルタにおいて、 入力信号との相関成分を入力信号から除去した信号と、
入力信号との平均的な相関係数を用いて前記目標信号か
ら相関成分を除去する第１の除去手段と、 前記相関係数を用いて前記入力信号から相関成分を除去
する第２の除去手段と、 前記相関係数を用いて前記誤差信号に相関成分を付加す
る付加手段とを設けたことを特徴とする適応ディジタル
フィルタ。 - 【請求項８】 入力信号の電力を監視する手段と、 前記入力信号と、入力信号との相関成分を入力信号から
除去した信号との相関係数を算出する算出手段と、 入力信号の電力がタップ長より長時間に亘って一定レベ
ル以下になった場合に、次に入力信号の電力が一定レベ
ル以上になったとき前記算出手段により算出した相関係
数で前記第１の除去手段、第２の除去手段および付加手
段の相関係数を強制的に更新する手段とを設けたことを
特徴とする請求項７記載の適応ディジタルフィルタ。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP673093A JPH06216717A (ja) | 1993-01-19 | 1993-01-19 | 適応ディジタルフィルタ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP673093A JPH06216717A (ja) | 1993-01-19 | 1993-01-19 | 適応ディジタルフィルタ |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06216717A true JPH06216717A (ja) | 1994-08-05 |
Family
ID=11646359
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP673093A Pending JPH06216717A (ja) | 1993-01-19 | 1993-01-19 | 適応ディジタルフィルタ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06216717A (ja) |
-
1993
- 1993-01-19 JP JP673093A patent/JPH06216717A/ja active Pending
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