JPH07147646A - ビデオ信号エコーを抑圧する適応方法及びテレビジョン等化器 - Google Patents
ビデオ信号エコーを抑圧する適応方法及びテレビジョン等化器Info
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- JPH07147646A JPH07147646A JP6122799A JP12279994A JPH07147646A JP H07147646 A JPH07147646 A JP H07147646A JP 6122799 A JP6122799 A JP 6122799A JP 12279994 A JP12279994 A JP 12279994A JP H07147646 A JPH07147646 A JP H07147646A
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
- H04N5/21—Circuitry for suppressing or minimising disturbance, e.g. moiré or halo
- H04N5/211—Ghost signal cancellation
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
- Picture Signal Circuits (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 テレビジョン等化器中のビデオ信号エコーを
抑圧する。 【構成】 テレビジョン等化器(1)中の第１のデジタル
フィルタ(2)はビデオ信号ｘ（ｋ）を受けて出力を供給
し、第１の加算ノード(3)は第１のデジタルフィルタの
出力を受けて等化器出力信号ｙ（ｋ）を供給し、第２の
デジタルフィルタ(5)は前記等化器出力信号を受けて出
力を第１の加算ノードに供給し、第２の加算ノードは前
記等化器出力信号と基準信号ｄ（ｋ）の差に等しいエラ
ー信号ｅ（ｋ）を供給し、そしてエコー抑圧回路(4)は
前記エラー信号を受けて更新したフィルタ係数を第１及
び第２のデジタルフィルタへ供給する。
抑圧する。 【構成】 テレビジョン等化器(1)中の第１のデジタル
フィルタ(2)はビデオ信号ｘ（ｋ）を受けて出力を供給
し、第１の加算ノード(3)は第１のデジタルフィルタの
出力を受けて等化器出力信号ｙ（ｋ）を供給し、第２の
デジタルフィルタ(5)は前記等化器出力信号を受けて出
力を第１の加算ノードに供給し、第２の加算ノードは前
記等化器出力信号と基準信号ｄ（ｋ）の差に等しいエラ
ー信号ｅ（ｋ）を供給し、そしてエコー抑圧回路(4)は
前記エラー信号を受けて更新したフィルタ係数を第１及
び第２のデジタルフィルタへ供給する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、現存のテレビジョン
（ＴＶ）セットにおけるビデオ信号エコーを抑圧する適
応方法、特にデジタルフィルタ［その係数は、基準信号
と呼ばれる所望の出力信号ｄ（ｋ）と等化器からの出力
信号ｙ（ｋ）との差即ち出力エラーが徐々に減らされる
まで、ＬＳＭ（最小自乗法）アルゴリズムを使って適応
且つ反復態様で更新される。］が組み込まれたＴＶセッ
トの等化器におけるビデオ信号エコーｘ（ｋ）を抑圧す
る適応方法に関するものである。
（ＴＶ）セットにおけるビデオ信号エコーを抑圧する適
応方法、特にデジタルフィルタ［その係数は、基準信号
と呼ばれる所望の出力信号ｄ（ｋ）と等化器からの出力
信号ｙ（ｋ）との差即ち出力エラーが徐々に減らされる
まで、ＬＳＭ（最小自乗法）アルゴリズムを使って適応
且つ反復態様で更新される。］が組み込まれたＴＶセッ
トの等化器におけるビデオ信号エコーｘ（ｋ）を抑圧す
る適応方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】周知のように、慣用のアナログＴＶ受像
機のディスプレイ上のＴＶ画質を劣化させる主な原因の
１つは、１次像に重畳することによっていわゆるエコー
効果を生じる、原信号の複製物が出現することである。
ＴＶエコーは、ゴースト効果として一番良く知られてお
り、通常、山やビルなどのような固定反射表面に１次Ｔ
Ｖ信号が当って反射するせいである。また、ＴＶ送像機
とＴＶ受像機の間の区域の上方を飛行する航空機のよう
な或る種の移動物体は、ＴＶ信号を散乱させてそのよう
な雑音を発生させ得る。
機のディスプレイ上のＴＶ画質を劣化させる主な原因の
１つは、１次像に重畳することによっていわゆるエコー
効果を生じる、原信号の複製物が出現することである。
ＴＶエコーは、ゴースト効果として一番良く知られてお
り、通常、山やビルなどのような固定反射表面に１次Ｔ
Ｖ信号が当って反射するせいである。また、ＴＶ送像機
とＴＶ受像機の間の区域の上方を飛行する航空機のよう
な或る種の移動物体は、ＴＶ信号を散乱させてそのよう
な雑音を発生させ得る。
【０００３】このようにして生じられたエコーは、１次
像の遅延され、減衰されそして歪ませられた複製物の形
態で受像機に呈示される。ビデオエコー現象は実際には
ＴＶ画像の主な劣化要因であり、そしてその影響は最近
導入された品質改善（ＩＱＴＶ）受像機及び高品質（Ｈ
ＤＴＶ）ワイドスクリーンＴＶで最も顕著である。
像の遅延され、減衰されそして歪ませられた複製物の形
態で受像機に呈示される。ビデオエコー現象は実際には
ＴＶ画像の主な劣化要因であり、そしてその影響は最近
導入された品質改善（ＩＱＴＶ）受像機及び高品質（Ｈ
ＤＴＶ）ワイドスクリーンＴＶで最も顕著である。
【０００４】事実、そのような新型のＴＶセットでは、
２倍になった走査線周波数及び大型スクリーンの使用で
ディスプレイ上のゴースト効果を増強するきらいがあ
る。
２倍になった走査線周波数及び大型スクリーンの使用で
ディスプレイ上のゴースト効果を増強するきらいがあ
る。
【０００５】従って、チャネル等化器が設けられた標準
のＴＶ受像機は品質がかなり改良された画像を既に提供
できるが、等化器の使用はＩＱＴＶセット及びＨＤＴＶ
セットに絶対必要となることが義務付けられる。
のＴＶ受像機は品質がかなり改良された画像を既に提供
できるが、等化器の使用はＩＱＴＶセット及びＨＤＴＶ
セットに絶対必要となることが義務付けられる。
【０００６】この発明をより良く理解するため、伝統的
なゴースト抑圧技術を以下に述べる。ゴースト打ち消し
動作は、ＴＶ受像機へ入力されるＴＶ信号をろ波する動
作を含む。
なゴースト抑圧技術を以下に述べる。ゴースト打ち消し
動作は、ＴＶ受像機へ入力されるＴＶ信号をろ波する動
作を含む。
【０００７】ＴＶゴースト打ち消し方法は、通常、いわ
ゆる等化システムに基づく。高周波ビデオチャネルの特
性は環境及び動作状態に強く依存するために時間の経過
につれて変わるので、適応型の自動等化システムが使用
される時にゴースト打ち消し方法は最も効果がある。ビ
デオチャネル等化システムを実施するのに２つの異なる
解決策即ち直接法及び間接法が入手できる。
ゆる等化システムに基づく。高周波ビデオチャネルの特
性は環境及び動作状態に強く依存するために時間の経過
につれて変わるので、適応型の自動等化システムが使用
される時にゴースト打ち消し方法は最も効果がある。ビ
デオチャネル等化システムを実施するのに２つの異なる
解決策即ち直接法及び間接法が入手できる。
【０００８】多くのビデオチャネル等化器は、ビデオチ
ャネルパルス性応答及びその逆の識別に基づく。この識
別は直接法によって生じられるべき、システムフィルタ
の係数を可能にする。この技術は正確であるが、計算の
見地からは極めて複雑である。
ャネルパルス性応答及びその逆の識別に基づく。この識
別は直接法によって生じられるべき、システムフィルタ
の係数を可能にする。この技術は正確であるが、計算の
見地からは極めて複雑である。
【０００９】或は、間接法に基づいた適応システムは、
適応態様で、即ち所望の基準信号とゴースト抑圧システ
ムからの出力信号との差を徐々に少なくするように、内
部フィルタ係数の値を更新するゴースト抑圧アルゴリズ
ムを利用する。
適応態様で、即ち所望の基準信号とゴースト抑圧システ
ムからの出力信号との差を徐々に少なくするように、内
部フィルタ係数の値を更新するゴースト抑圧アルゴリズ
ムを利用する。
【００１０】等化器システムのろ波区分は、Ｆ.Ｉ.Ｒ.
（有限インパルス応答）法により或はＩ.Ｉ.Ｒ.（無限
インパルス応答）法で実施可能である。前者はＦＩＲフ
ィルタを使用してビデオチャネル等化器からの有限パル
ス性応答を近似する。後者はＩＩＲフィルタ即ち帰還Ｆ
ＩＲフィルタによるゴースト効果を抑圧する。
（有限インパルス応答）法により或はＩ.Ｉ.Ｒ.（無限
インパルス応答）法で実施可能である。前者はＦＩＲフ
ィルタを使用してビデオチャネル等化器からの有限パル
ス性応答を近似する。後者はＩＩＲフィルタ即ち帰還Ｆ
ＩＲフィルタによるゴースト効果を抑圧する。
【００１１】最初に述べた方法は、古い型式として定義
でき且つＴＶエコーを抑圧するために広く使用される。
しかしながら、そのフィルタのための安定性を確保する
が、複雑なハードウェア構成への依頼がされなければ適
応型の等化器を提供できない。事実、ゴーストサプレッ
サからのパルス性応答の各ポールは極めて多数のゼロ
（これらはシステムの内部乗算器の数を相当増大させ
る）によってのみ近似できる。
でき且つＴＶエコーを抑圧するために広く使用される。
しかしながら、そのフィルタのための安定性を確保する
が、複雑なハードウェア構成への依頼がされなければ適
応型の等化器を提供できない。事実、ゴーストサプレッ
サからのパルス性応答の各ポールは極めて多数のゼロ
（これらはシステムの内部乗算器の数を相当増大させ
る）によってのみ近似できる。
【００１２】２番目に述べた方法は、ＩＩＲフィルタに
基づいて等化器の使用を準備する。この方法は、システ
ムハードウェアを合理化し且つゴースト抑圧動作に必要
な計算量を少なくするが、その安定性は常に得られると
は限らない。ＩＩＲフィルタへの適用が意図された多く
の適応アルゴリズムは、定義され且つＴＶエコーを除去
するために安定性、収斂率及び性能のための試験がされ
た。そのようなアルゴリズムは、最小自乗法（ＬＭＳ）
として知られた古いアルゴリズムから起こる。
基づいて等化器の使用を準備する。この方法は、システ
ムハードウェアを合理化し且つゴースト抑圧動作に必要
な計算量を少なくするが、その安定性は常に得られると
は限らない。ＩＩＲフィルタへの適用が意図された多く
の適応アルゴリズムは、定義され且つＴＶエコーを除去
するために安定性、収斂率及び性能のための試験がされ
た。そのようなアルゴリズムは、最小自乗法（ＬＭＳ）
として知られた古いアルゴリズムから起こる。
【００１３】ＬＭＳアルゴリズムの係数の更新ルールは
次の通りである。
次の通りである。
【００１４】 ａｉ（ｋ）＝ａｉ（ｋ−１）＋μｙ（ｋ−１−ｉ）ｅ（ｋ−１） ｂｊ（ｋ）＝ｂｊ（ｋ−１）＋σ（ｋ−１−ｊ）ｅ（ｋ−１）
【００１５】ただし、１＜ｉ＜Ｎ，１＜ｊ＜Ｍ（１）そ
してｅ（ｋ）＝ｄ（ｋ）−ｙ（ｋ）である。
してｅ（ｋ）＝ｄ（ｋ）−ｙ（ｋ）である。
【００１６】ギリシャ文字のμ及びσはそれぞれＦＩＲ
フィルタ及びＩＩＲフィルタの適応ピッチ（収斂要因と
しても知られている）を示し、ａｉ及びｂｊはそれぞれ
ＩＩＲフィルタ及びＦＩＲフィルタの係数であり、ｘ
（ｋ）及びｙ（ｋ）は等化器への入力信号及び等化器か
らの出力信号のサンプルを示し、そしてｅ（ｋ）は出力
エラー即ち目標信号ｄ（ｋ）とシステム出力ｙ（ｋ）の
差である。
フィルタ及びＩＩＲフィルタの適応ピッチ（収斂要因と
しても知られている）を示し、ａｉ及びｂｊはそれぞれ
ＩＩＲフィルタ及びＦＩＲフィルタの係数であり、ｘ
（ｋ）及びｙ（ｋ）は等化器への入力信号及び等化器か
らの出力信号のサンプルを示し、そしてｅ（ｋ）は出力
エラー即ち目標信号ｄ（ｋ）とシステム出力ｙ（ｋ）の
差である。
【００１７】Ｍ個の係数又はプラグを有するＩＩＲフィ
ルタへ古いＬＭＳアルゴリズムを適用することによって
行われたシミュレーションは、特に大振幅エコーが存在
する場合に不満足であることが分かった。それにもかか
わらず、関連係数の集合を分析すると、下記のことが分
かる。 −大部分の係数はゼロに近い値を有する。 −ゼロじゃない値は、適応プロセス中クラスタ又は局部
ピークを形成する。 −フィルタの遅延ライン上のそのようなクラスタの位置
は、１次像に重畳するエコーの遅延に密接に関連付けら
れる。
ルタへ古いＬＭＳアルゴリズムを適用することによって
行われたシミュレーションは、特に大振幅エコーが存在
する場合に不満足であることが分かった。それにもかか
わらず、関連係数の集合を分析すると、下記のことが分
かる。 −大部分の係数はゼロに近い値を有する。 −ゼロじゃない値は、適応プロセス中クラスタ又は局部
ピークを形成する。 −フィルタの遅延ライン上のそのようなクラスタの位置
は、１次像に重畳するエコーの遅延に密接に関連付けら
れる。
【００１８】図２は、所定の閾値よりも低い出力エラー
が得られるまで、ＬＭＳアルゴリズムの適用によって生
じられた係数のための代表的なパターンを示す。シミュ
レーション状態は図３の表に示され、ここでエコーの遅
れは７４ｎｓのサンプリング期間を持つサンプル数とし
て開示される。
が得られるまで、ＬＭＳアルゴリズムの適用によって生
じられた係数のための代表的なパターンを示す。シミュ
レーション状態は図３の表に示され、ここでエコーの遅
れは７４ｎｓのサンプリング期間を持つサンプル数とし
て開示される。
【００１９】もっとアップツーデートのゴースト打ち消
し技術は、最も意味のあるフィルタ係数だけを更新する
必要があり、これにより計算量を少なくし且つアルゴリ
ズムの収斂率を改善するように、エコーに重畳する主信
号に対応する最大振幅クラスタの位置を決定する。従っ
て、２次係数は、対応する乗算器が除外される（これは
等化器の構造上の複雑さを少なくする）と、クリヤされ
得る。
し技術は、最も意味のあるフィルタ係数だけを更新する
必要があり、これにより計算量を少なくし且つアルゴリ
ズムの収斂率を改善するように、エコーに重畳する主信
号に対応する最大振幅クラスタの位置を決定する。従っ
て、２次係数は、対応する乗算器が除外される（これは
等化器の構造上の複雑さを少なくする）と、クリヤされ
得る。
【００２０】低減された係数集合は、適応プロセスの終
りに、原集合の形状と違うように義務付けられることが
理解されよう。しかしながら、新しく低減された形状の
係数を適当に選択することにより、少数の乗算器でさ
え、エコー抑圧システムからの正しいパルス性応答を再
生することが可能になる。この再生を行うため、いわゆ
る“くしけずり”法が使用され、これにより幾つかの低
減された係数配置は、原配置で始まる“くしけずり”手
法で選択される。換言すれば、初期フィルタ係数Ｍを有
するＮ個のくし型フィルタを生じるために、１つの係数
は、原フィルタの第１係数から始めてＫ期間毎（ただし
Ｋ＝Ｍ／Ｎの整数）に選択される。
りに、原集合の形状と違うように義務付けられることが
理解されよう。しかしながら、新しく低減された形状の
係数を適当に選択することにより、少数の乗算器でさ
え、エコー抑圧システムからの正しいパルス性応答を再
生することが可能になる。この再生を行うため、いわゆ
る“くしけずり”法が使用され、これにより幾つかの低
減された係数配置は、原配置で始まる“くしけずり”手
法で選択される。換言すれば、初期フィルタ係数Ｍを有
するＮ個のくし型フィルタを生じるために、１つの係数
は、原フィルタの第１係数から始めてＫ期間毎（ただし
Ｋ＝Ｍ／Ｎの整数）に選択される。
【００２１】係数の次の“くし”は、下記のように直前
のくしを１係数移行させることで得られる。
のくしを１係数移行させることで得られる。
【００２２】 初期配置 ａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５，ａ６，ａ７，ａ８，ａ９ 第１くし ａ１， ａ４， ａ７， 第２くし ａ２， ａ５， ａ８ 第３くし ａ３， ａ６， ａ９
【００２３】このようにして、部分的係数配置の組み合
せは、原配置を覆うが、その交差空白部を残す。従っ
て、適応プロセスに由来する部分的配置の合併は、アル
ゴリズムの適用に続いて最適態様で係数の原配置を近似
する。
せは、原配置を覆うが、その交差空白部を残す。従っ
て、適応プロセスに由来する部分的配置の合併は、アル
ゴリズムの適用に続いて最適態様で係数の原配置を近似
する。
【００２４】Ｎ個の係数を有するＫ個のくし型フィルタ
の各々が一度選択されると、考察中の上述した方法の１
つは下記のことを意味した。即ち、 −ＬＭＳアルゴリズムは、一定数（例えば４）の反復に
対して各くし型フィルタに適用される。 −サブフィルタ係数は集められてＭ係数の原集合にな
る。そして、 −ＬＭＳアルゴリズムは、このようにして決定された係
数の最も意味のあるものに適用される。
の各々が一度選択されると、考察中の上述した方法の１
つは下記のことを意味した。即ち、 −ＬＭＳアルゴリズムは、一定数（例えば４）の反復に
対して各くし型フィルタに適用される。 −サブフィルタ係数は集められてＭ係数の原集合にな
る。そして、 −ＬＭＳアルゴリズムは、このようにして決定された係
数の最も意味のあるものに適用される。
【００２５】この動作シーケンスはＣＤＦＦ（固定収斂
要因でのクラスタ検出）と呼ばれるアルゴリズムを定
め、これはＬＭＳアルゴリズムの単なる適用に比べて相
当な改善になった。
要因でのクラスタ検出）と呼ばれるアルゴリズムを定
め、これはＬＭＳアルゴリズムの単なる適用に比べて相
当な改善になった。
【００２６】このアルゴリズムの性能は、出力エラーの
値に応じて適応ピッチμ（上式）を変えることで更に改
善された。事実、パラメータμは安定性及び収斂率の両
方を直接支配する。しかしながら、このパラメータはそ
の最終値（グレインエラー）を中心に変動する係数変動
の振幅も制御する。μの値が大きくなればなる程、アル
ゴリズムの収斂率も大きくなるが、グレインエラーも大
きくなる。換言すれば、μの値及び収斂率は正比例す
る。
値に応じて適応ピッチμ（上式）を変えることで更に改
善された。事実、パラメータμは安定性及び収斂率の両
方を直接支配する。しかしながら、このパラメータはそ
の最終値（グレインエラー）を中心に変動する係数変動
の振幅も制御する。μの値が大きくなればなる程、アル
ゴリズムの収斂率も大きくなるが、グレインエラーも大
きくなる。換言すれば、μの値及び収斂率は正比例す
る。
【００２７】
【発明が解決しようとする課題】この欠点を除去するた
めに、線型法によりエラーｅ（ｋ）に対して適応ピッチ
を変えることが導入され、もって角係数はエラーｅ
（ｋ）が一定の閾値より下がる時に２つの値で変化す
る。このようにして、適応等化器からのクリーンな信号
及び所望信号のエラーｅ（ｋ）が高レベルに留るよう
に、μは減少するエラーｅ（ｋ）と共に素早く減少する
高い値を維持する。エラーｅ（ｋ）が所定の閾値よりも
下がる時に、μはエラーｅ（ｋ）が減少するにつれて非
常にゆっくり減少する低い値に達する。
めに、線型法によりエラーｅ（ｋ）に対して適応ピッチ
を変えることが導入され、もって角係数はエラーｅ
（ｋ）が一定の閾値より下がる時に２つの値で変化す
る。このようにして、適応等化器からのクリーンな信号
及び所望信号のエラーｅ（ｋ）が高レベルに留るよう
に、μは減少するエラーｅ（ｋ）と共に素早く減少する
高い値を維持する。エラーｅ（ｋ）が所定の閾値よりも
下がる時に、μはエラーｅ（ｋ）が減少するにつれて非
常にゆっくり減少する低い値に達する。
【００２８】上述した状況は図３に示されている。上述
したＣＤＶＦ（可変収斂要因でのクラスタ検出）アルゴ
リズムは、改善を行うが、それでも別な欠点を呈する。
シミュレーション中、１４.６ｎｓまでの遅れを伝える
ポストエコーに適応し得る遅延ラインが考察された。従
って、Ｋ＝３個のくし型フィルタの生起を前もって推定
するくしけずりステップの完了時に、Ｍ／３＝Ｎ最高モ
ジュロ・プラグから成る別なサブフィルタが得られる。
３個のエコーが在る場合に、Ｎ個の係数は３つのクラス
タに亘って事実上等分割される（近似的にＮ／３プラグ
／クラスタ）。エコーが１個の場合には、Ｎ個の係数の
全てはクラスタが１つの場合に相当するように代えられ
る。
したＣＤＶＦ（可変収斂要因でのクラスタ検出）アルゴ
リズムは、改善を行うが、それでも別な欠点を呈する。
シミュレーション中、１４.６ｎｓまでの遅れを伝える
ポストエコーに適応し得る遅延ラインが考察された。従
って、Ｋ＝３個のくし型フィルタの生起を前もって推定
するくしけずりステップの完了時に、Ｍ／３＝Ｎ最高モ
ジュロ・プラグから成る別なサブフィルタが得られる。
３個のエコーが在る場合に、Ｎ個の係数は３つのクラス
タに亘って事実上等分割される（近似的にＮ／３プラグ
／クラスタ）。エコーが１個の場合には、Ｎ個の係数の
全てはクラスタが１つの場合に相当するように代えられ
る。
【００２９】アルゴリズムの収斂時間がクラスタ“フレ
ーミング”即ちピーク最大係数の決定のみならずクラス
タの実際の幅の決定にも強く依存するので、アルゴリズ
ム性能は、エコーの数が減少する時に、上述した多量の
係数のせいで徐々に劣化した。
ーミング”即ちピーク最大係数の決定のみならずクラス
タの実際の幅の決定にも強く依存するので、アルゴリズ
ム性能は、エコーの数が減少する時に、上述した多量の
係数のせいで徐々に劣化した。
【００３０】従って、この発明の目的は、等化器中のビ
デオ信号エコーを抑圧するための新規な方法を提供し、
この適応方法により上述した種々の従来方法に関連した
諸欠点を実質的に回避するのである。
デオ信号エコーを抑圧するための新規な方法を提供し、
この適応方法により上述した種々の従来方法に関連した
諸欠点を実質的に回避するのである。
【００３１】
【課題を解決するための手段】この発明に係るビデオ信
号エコーを抑圧する適応方法は、(1) Ｎ個の係数を各
々有するＫ個のくし型フィルタを選択するために、Ｋ＊
Ｎ個の係数を有するフィルタにくしけずり技術を適用す
るステップと、(2) 所定の反復回数の間、各くし型フ
ィルタへ可変収斂要因を有するＬＭＳアルゴリズムを適
用するステップと、(3) 前記くし型フィルタ係数の得
られた配置を集めてＮ個の最大モジュロ係数を有するサ
ブフィルタを選択するステップと、(4) 或る制限され
た反復回数の間、前記選択されたサブフィルタへ前記Ｌ
ＭＳアルゴリズムを反復することにより前記Ｎ個の選択
された係数の値を更新するステップと、(5) 所定の閾
値よりも低いモジュロ値で前記係数の全てをクリヤーす
るステップと、(6) クラスタ値を有する係数を横切る
スロッティング動作によりＦ個の係数からなるグループ
を選択するステップと、(7) 出力エラーが所定値より
も小さくなるまで、前記ＬＭＳアルゴリズムを反復する
ことにより前記Ｆ個の係数の値を更新するステップと、
を含む。
号エコーを抑圧する適応方法は、(1) Ｎ個の係数を各
々有するＫ個のくし型フィルタを選択するために、Ｋ＊
Ｎ個の係数を有するフィルタにくしけずり技術を適用す
るステップと、(2) 所定の反復回数の間、各くし型フ
ィルタへ可変収斂要因を有するＬＭＳアルゴリズムを適
用するステップと、(3) 前記くし型フィルタ係数の得
られた配置を集めてＮ個の最大モジュロ係数を有するサ
ブフィルタを選択するステップと、(4) 或る制限され
た反復回数の間、前記選択されたサブフィルタへ前記Ｌ
ＭＳアルゴリズムを反復することにより前記Ｎ個の選択
された係数の値を更新するステップと、(5) 所定の閾
値よりも低いモジュロ値で前記係数の全てをクリヤーす
るステップと、(6) クラスタ値を有する係数を横切る
スロッティング動作によりＦ個の係数からなるグループ
を選択するステップと、(7) 出力エラーが所定値より
も小さくなるまで、前記ＬＭＳアルゴリズムを反復する
ことにより前記Ｆ個の係数の値を更新するステップと、
を含む。
【００３２】
【作用】この発明が立脚するアイデアは、エコー従って
クラスタの数に適するように、適応性アルゴリズムで最
適化されるべき最終サブフィルタの係数の数を用意する
ことである。このアイデアに基づき、この発明は、出力
エラーが徐々に少なくなるまで、ＬＭＳアルゴリズムを
使って適応性且つ反復性態様で更新される係数を有する
デジタルフィルタを含むテレビジョン等化器中のビデオ
信号エコーを抑圧する方法を含む。
クラスタの数に適するように、適応性アルゴリズムで最
適化されるべき最終サブフィルタの係数の数を用意する
ことである。このアイデアに基づき、この発明は、出力
エラーが徐々に少なくなるまで、ＬＭＳアルゴリズムを
使って適応性且つ反復性態様で更新される係数を有する
デジタルフィルタを含むテレビジョン等化器中のビデオ
信号エコーを抑圧する方法を含む。
【００３３】
【実施例】この発明の方法及び装置の特色や利点は、添
付図面に示した一実施例についての以下の詳しい説明か
ら明らかになるだろう。図において、１はこの発明方法
に係る動作用に構成された適応ビデオチャネル等化器又
はＡＣＥ（適応チャネル等化器）である。この等化器１
は、従ってＦＩＲフィルタの助力でビデオ信号のエコー
を抑圧する適応方法を実施するものである。等化器１か
らの出力信号ｙ（ｋ）と所望の信号即ち目標信号ｄ
（ｋ）との差を最小にできるように、等化器１を構成す
る諸フィルタの係数を更新することが効果的である。
付図面に示した一実施例についての以下の詳しい説明か
ら明らかになるだろう。図において、１はこの発明方法
に係る動作用に構成された適応ビデオチャネル等化器又
はＡＣＥ（適応チャネル等化器）である。この等化器１
は、従ってＦＩＲフィルタの助力でビデオ信号のエコー
を抑圧する適応方法を実施するものである。等化器１か
らの出力信号ｙ（ｋ）と所望の信号即ち目標信号ｄ
（ｋ）との差を最小にできるように、等化器１を構成す
る諸フィルタの係数を更新することが効果的である。
【００３４】等化器１は、サンプリングされたビデオ信
号ｘ（ｋ）が入力され且つ出力端子が加算ノード３に接
続されたＦＩＲ（有限インパルス応答）型の第１のデジ
タルフィルタ２を備えている。信号ｙ（ｋ）は加算ノー
ド３から出力されて等化器出力を形成する。信号ｙ
（ｋ）はまた、ＦＩＲ型の第２のデジタルフィルタ５へ
入力される。この第２のデジタルフィルタ５の出力は加
算ノード３へ帰還される。従って、この第２のデジタル
フィルタ５は、ＩＩＲ型のフィルタとして作動する。加
えて、等化器出力ｙ（ｋ）は他の加算ノード６へ供給さ
れ、ここでｄ（Ｋ）が差し引かれる。加算ノード６は、
等化器目標出力を表す信号ｄ（ｋ）も受ける。信号ｅ
（ｋ）は加算ノード６から出力され且つ出力エラーを表
す。
号ｘ（ｋ）が入力され且つ出力端子が加算ノード３に接
続されたＦＩＲ（有限インパルス応答）型の第１のデジ
タルフィルタ２を備えている。信号ｙ（ｋ）は加算ノー
ド３から出力されて等化器出力を形成する。信号ｙ
（ｋ）はまた、ＦＩＲ型の第２のデジタルフィルタ５へ
入力される。この第２のデジタルフィルタ５の出力は加
算ノード３へ帰還される。従って、この第２のデジタル
フィルタ５は、ＩＩＲ型のフィルタとして作動する。加
えて、等化器出力ｙ（ｋ）は他の加算ノード６へ供給さ
れ、ここでｄ（Ｋ）が差し引かれる。加算ノード６は、
等化器目標出力を表す信号ｄ（ｋ）も受ける。信号ｅ
（ｋ）は加算ノード６から出力され且つ出力エラーを表
す。
【００３５】実際には、等化器１からの出力ｙ（ｋ）
は、等化器１からの理想的な出力を形成する目標信号即
ち基準信号と比較される。この動作は、適切なオフライ
ン処理プログラムを使って行われる。２つの信号の差は
エラーｅ（ｋ）となり、もってこの発明の方法はフィル
タ係数を適応することのプロセスを実行させる。
は、等化器１からの理想的な出力を形成する目標信号即
ち基準信号と比較される。この動作は、適切なオフライ
ン処理プログラムを使って行われる。２つの信号の差は
エラーｅ（ｋ）となり、もってこの発明の方法はフィル
タ係数を適応することのプロセスを実行させる。
【００３６】最上位係数を選択してこれを適応更新する
ことによりエラーｅ（ｋ）を最小にするプロセスの完了
時に、計算された係数は、複雑な変換ｚで関連関数ｃ
（ｚ）によって表されたブロック４を介して第１及び第
２のデジタルフィルタ２及び５へ伝達される。この点
で、ビデオ信号エコーの抑圧のためのオンラインプロセ
スが始まり得る。
ことによりエラーｅ（ｋ）を最小にするプロセスの完了
時に、計算された係数は、複雑な変換ｚで関連関数ｃ
（ｚ）によって表されたブロック４を介して第１及び第
２のデジタルフィルタ２及び５へ伝達される。この点
で、ビデオ信号エコーの抑圧のためのオンラインプロセ
スが始まり得る。
【００３７】この発明の方法は、以後、ＡＣＤＶＦ（可
変収斂要因でのアドバンスド・クラスタ検出）と称さ
れ、最大のモジュロ係数Ｎを有するサブフィルタの決定
までアルゴリズムＣＤＶＦと主として同じ方法である。
現在、この発明の方法は、変数μを有するＬＭＳ法の適
用に基づいて選択された係数の微細適応性プロセスによ
って行われる。このプロセスは、Ｌ回の反復が主クラス
タをより良く定めるために適用される。１次ピークを残
りのピークから２〜３の大きさ次数だけ分離するには、
２〜３回の反復だけで充分である。その後、最上位係数
は、所定の閾値より低いモジュロを有する係数を全てク
リヤーすることにより、エコー抑圧プロセスのために選
択される。
変収斂要因でのアドバンスド・クラスタ検出）と称さ
れ、最大のモジュロ係数Ｎを有するサブフィルタの決定
までアルゴリズムＣＤＶＦと主として同じ方法である。
現在、この発明の方法は、変数μを有するＬＭＳ法の適
用に基づいて選択された係数の微細適応性プロセスによ
って行われる。このプロセスは、Ｌ回の反復が主クラス
タをより良く定めるために適用される。１次ピークを残
りのピークから２〜３の大きさ次数だけ分離するには、
２〜３回の反復だけで充分である。その後、最上位係数
は、所定の閾値より低いモジュロを有する係数を全てク
リヤーすることにより、エコー抑圧プロセスのために選
択される。
【００３８】Ｎ個の選択された係数の最大モジュロ係数
の値に基づく毎に閾値は選択される。しかし、或る閾値
より下の係数をクリヤーすることは、例えばクラスタ係
数がクリヤーされた（これは、最高のモジュロ・プラグ
の直傍の係数のような関連したエコーの抑圧にとって重
要である。）場合、アルゴリズムの性能を低下させたか
もしれない。
の値に基づく毎に閾値は選択される。しかし、或る閾値
より下の係数をクリヤーすることは、例えばクラスタ係
数がクリヤーされた（これは、最高のモジュロ・プラグ
の直傍の係数のような関連したエコーの抑圧にとって重
要である。）場合、アルゴリズムの性能を低下させたか
もしれない。
【００３９】この欠点を除去するため、スロッティング
・プロセスは、各クラスタの最大モジュロ係数を横切っ
て適用される。スロッティング動作は、ゼロ値マスクの
Ｆ個の素子を論理値“１”にすることから成る。マスク
素子の数は、原フィルタの係数の数に対応する。そのよ
うな１の値は、図７のｂに示したように、クラスタの最
高モジュロ素子を対称的に横切って存在するＦ個の係数
に相当する。この点で、マスクのゼロじゃない素子に相
当するＦ個の係数は変数μを有するＬＭＳ法に応じて更
新されるが、残りの係数はクリヤーされる。
・プロセスは、各クラスタの最大モジュロ係数を横切っ
て適用される。スロッティング動作は、ゼロ値マスクの
Ｆ個の素子を論理値“１”にすることから成る。マスク
素子の数は、原フィルタの係数の数に対応する。そのよ
うな１の値は、図７のｂに示したように、クラスタの最
高モジュロ素子を対称的に横切って存在するＦ個の係数
に相当する。この点で、マスクのゼロじゃない素子に相
当するＦ個の係数は変数μを有するＬＭＳ法に応じて更
新されるが、残りの係数はクリヤーされる。
【００４０】スロッティング動作により、適合されるべ
き係数の数は、検出されたエコーとスロットの幅Ｆとの
積に等しくされる。その結果、更新されるべき係数の最
大数従ってろ波区分での最大数の乗算器は、３個までの
エコーを低減する等化器を仮定すれば、３＊Ｆである。
シミュレーション中、Ｆ＝５で、エコー抑圧程度及びア
ルゴリズムの収斂率の両方に関して秀れた結果が得られ
た。その上、等化器１のろ波区分には１５個の乗算器し
か必要でない。従って、等化器１の構成は従来の解決策
の構成よりも簡単にできる。
き係数の数は、検出されたエコーとスロットの幅Ｆとの
積に等しくされる。その結果、更新されるべき係数の最
大数従ってろ波区分での最大数の乗算器は、３個までの
エコーを低減する等化器を仮定すれば、３＊Ｆである。
シミュレーション中、Ｆ＝５で、エコー抑圧程度及びア
ルゴリズムの収斂率の両方に関して秀れた結果が得られ
た。その上、等化器１のろ波区分には１５個の乗算器し
か必要でない。従って、等化器１の構成は従来の解決策
の構成よりも簡単にできる。
【００４１】閾値動作が意味のあるクラスタ係数を間違
って除去する先行例を参照すれば、スロッティング動作
は、被クリヤー係数を回復させて適応プロセスにさらさ
れる。従って、この意味のある係数をクリヤーすること
は当然のことではない。その理由は、適応プロセスが係
数をしてその原値に素早く達させることができるからで
ある。クラスタが図７のａに示したように規定されたス
ロットよりも広い場合に、閾値を超えるモジュロを有す
る係数もクリヤーできる。
って除去する先行例を参照すれば、スロッティング動作
は、被クリヤー係数を回復させて適応プロセスにさらさ
れる。従って、この意味のある係数をクリヤーすること
は当然のことではない。その理由は、適応プロセスが係
数をしてその原値に素早く達させることができるからで
ある。クラスタが図７のａに示したように規定されたス
ロットよりも広い場合に、閾値を超えるモジュロを有す
る係数もクリヤーできる。
【００４２】本特許出願人によって実行されたシミュレ
ーションは、１〜２の反復では、最終エラーはまず増加
し、次に少ない数の係数で適応プロセスを実行すること
を含む本方法の高い収斂率のせいで鋭く減少する。
ーションは、１〜２の反復では、最終エラーはまず増加
し、次に少ない数の係数で適応プロセスを実行すること
を含む本方法の高い収斂率のせいで鋭く減少する。
【００４３】古いＬＭＳアルゴリズムに由来するアルゴ
リズムに比べると、この発明の方法は、等化器１からの
エラー出力を所定の閾値よりも低くするのに４〜５倍少
ない反復回数を持ち得る。
リズムに比べると、この発明の方法は、等化器１からの
エラー出力を所定の閾値よりも低くするのに４〜５倍少
ない反復回数を持ち得る。
【００４４】平坦なＬＭＳアルゴリズム、ＣＤＶＦアル
ゴリズム、及びこの発明の方法のための訓練曲線の比較
例が図６に示されている。この発明の方法は、主信号か
らのエコーの遅れを素早く決定し、これによりビデオチ
ャネル等化器ハードウェアを、所要の乗算器及び実行さ
れるべき計算量の両方についてかなり簡単化させる。こ
れは等化器システムの性能を増強する。この発明の等化
器１は少なくとも３つのビデオエコーを扱える。
ゴリズム、及びこの発明の方法のための訓練曲線の比較
例が図６に示されている。この発明の方法は、主信号か
らのエコーの遅れを素早く決定し、これによりビデオチ
ャネル等化器ハードウェアを、所要の乗算器及び実行さ
れるべき計算量の両方についてかなり簡単化させる。こ
れは等化器システムの性能を増強する。この発明の等化
器１は少なくとも３つのビデオエコーを扱える。
【００４５】或る日本出願に比較して、ＧＣＲ（ゴース
ト打ち消し基準）信号用基準信号は無く、これはゴース
ト像をただちに抑圧するのに有用である。そのため、ラ
イン１７にＲ.Ａ.Ｉ.ラジオテレビジョン・イタリアー
ナ（イタリアのラジオ及びテレビ放送会社）から供給さ
れるようなＩＴＳ（挿入テスト信号）と呼ばれる信号は
基準に使用された。このＩＴＳ信号は、理想的なＧＣＲ
信号の代表例である多くの特性に正確に一致する。この
ＩＴＳ信号の最悪の故障の１つは、ＧＣＲ信号が日本で
規定し得るように、どんなに直接的且つ正確な仕方でも
ビデオエコーの遅れを見い出せないことである。
ト打ち消し基準）信号用基準信号は無く、これはゴース
ト像をただちに抑圧するのに有用である。そのため、ラ
イン１７にＲ.Ａ.Ｉ.ラジオテレビジョン・イタリアー
ナ（イタリアのラジオ及びテレビ放送会社）から供給さ
れるようなＩＴＳ（挿入テスト信号）と呼ばれる信号は
基準に使用された。このＩＴＳ信号は、理想的なＧＣＲ
信号の代表例である多くの特性に正確に一致する。この
ＩＴＳ信号の最悪の故障の１つは、ＧＣＲ信号が日本で
規定し得るように、どんなに直接的且つ正確な仕方でも
ビデオエコーの遅れを見い出せないことである。
【００４６】しかしながら、この発明の方法は、イタリ
アで発生されたＩＴＳ信号又は他の国で発生された他の
基準信号であり得る基準信号と無関係に、時間軸沿いの
ゴーストの位置を素早く且つ正確に見い出させることが
できる。
アで発生されたＩＴＳ信号又は他の国で発生された他の
基準信号であり得る基準信号と無関係に、時間軸沿いの
ゴーストの位置を素早く且つ正確に見い出させることが
できる。
【００４７】従って、この等化器システムは、種々の国
で採用されたＧＣＲ信号に容易に適合されることができ
従って極めて融通性に富んでいる。
で採用されたＧＣＲ信号に容易に適合されることができ
従って極めて融通性に富んでいる。
【００４８】
【発明の効果】以上の考察から理解されるように、この
発明の方法は極めて新しく、−エコーを抑圧するための
適当な基準信号がたとえ入手できなくても、主信号に対
するエコーの位置を素早く決定させる。 −ＣＤＶＦアルゴリズム中の冗長係数から諸問題を除去
する。 −ＣＤＶＦアルゴリズムからゴースト・サプレッサのろ
波区分の係数の数を実質的に少なくし、所要の乗算器の
数に関する等化器構成を大幅に簡単化する。特に、所要
の乗算器の数は、抑圧されるべきエコーの最大数が一度
設定されるなら、選択されたスロットの幅だけに依存す
る。
発明の方法は極めて新しく、−エコーを抑圧するための
適当な基準信号がたとえ入手できなくても、主信号に対
するエコーの位置を素早く決定させる。 −ＣＤＶＦアルゴリズム中の冗長係数から諸問題を除去
する。 −ＣＤＶＦアルゴリズムからゴースト・サプレッサのろ
波区分の係数の数を実質的に少なくし、所要の乗算器の
数に関する等化器構成を大幅に簡単化する。特に、所要
の乗算器の数は、抑圧されるべきエコーの最大数が一度
設定されるなら、選択されたスロットの幅だけに依存す
る。
【００４９】換言すれば、この発明の方法は、使用中の
基準信号とは無関係に、主信号の位置に対するビデオエ
コーの位置を素早く見い出させる。この情報に基づい
て、ゴースト像除去用の有意義な係数は選択されること
ができ、これによりろ波構成に必要な乗算器の数をかな
り少なくすることによりビデオチャネル等化器構成の複
雑さを極端に低減する。
基準信号とは無関係に、主信号の位置に対するビデオエ
コーの位置を素早く見い出させる。この情報に基づい
て、ゴースト像除去用の有意義な係数は選択されること
ができ、これによりろ波構成に必要な乗算器の数をかな
り少なくすることによりビデオチャネル等化器構成の複
雑さを極端に低減する。
【００５０】更に、等化器内部フィルタの係数の最終値
を見付けるのに要する時間は、ＬＭＳのような古いアル
ゴリズムで通常必要な時間よりもはるかに短くされる。
その理由は、適合されるべきフィルタ係数を徐々に減少
し、方法のための計算の複雑さを少なくし、従って古い
解決策に比べて収斂率を増大したからである。
を見付けるのに要する時間は、ＬＭＳのような古いアル
ゴリズムで通常必要な時間よりもはるかに短くされる。
その理由は、適合されるべきフィルタ係数を徐々に減少
し、方法のための計算の複雑さを少なくし、従って古い
解決策に比べて収斂率を増大したからである。
【００５１】この発明の一特定実施例について説明した
が、種々の置換、変形及び改良は当業者には容易であろ
う。そのような置換、変形及び改良は、ここに開示した
ものの一部であり且つこの発明の精神及び範囲内にある
とする。従って、以上の説明は一例であって限定を意味
しない。この発明は特許請求の範囲に定義されるような
もの及びその均等物に限定される。
が、種々の置換、変形及び改良は当業者には容易であろ
う。そのような置換、変形及び改良は、ここに開示した
ものの一部であり且つこの発明の精神及び範囲内にある
とする。従って、以上の説明は一例であって限定を意味
しない。この発明は特許請求の範囲に定義されるような
もの及びその均等物に限定される。
【図１】この発明の適応方法に応じて作動される等化器
の構成を示すブロック図である。
の構成を示すブロック図である。
【図２】従来技術に係る、ＬＭＳ型の適応アルゴリズム
の適用によって生じられた係数の代表的なパターンを示
す図である。
の適用によって生じられた係数の代表的なパターンを示
す図である。
【図３】ＬＭＳアルゴリズムによって抑圧されるべきエ
コーの遅れ及び振幅の値を示す図表である。
コーの遅れ及び振幅の値を示す図表である。
【図４】従来技術に係る第２（ＣＤＶＦ）アルゴリズム
の収斂率を制御するパラメータμのパターンを示す図で
ある。
の収斂率を制御するパラメータμのパターンを示す図で
ある。
【図５】図４と同様なパラメータμのパターンを示す図
である。
である。
【図６】ＬＭＳアルゴリズム、ＣＤＶＦアルゴリズム及
びこの発明に係るアルゴリズムの“訓練用”カーブの比
較図である。
びこの発明に係るアルゴリズムの“訓練用”カーブの比
較図である。
【図７】この発明による係数選択ステップに関係した図
である。
である。
１ 等化器 ２ 第１のデジタルフィルタ ３ 第１の加算ノード ４ エコー抑圧回路 ５ 第２のデジタルフィルタ ６ 第２の加算ノード
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ファブリツィオ・アイロルディ イタリア国、28040 セリオロ・ディ・バ ヴェーノ、ヴィア・カレット 19 (72)発明者 ファビオ・スカーリセ イタリア国、20125 ミラノ、ヴィア・フ ラッキア ４ (72)発明者 マリア・グラツィア・ポデスタ イタリア国、20122 ミラノ、ヴィア・レ ンタシオ １
Claims (18)
- 【請求項１】 基準出力信号と実出力信号の差である出
力エラーが徐々に少なくなるまで、最小自乗法（ＬＭ
Ｓ）アルゴリズムを使って適応性且つ反復性態様で更新
される係数を有するデジタルフィルタを含むテレビジョ
ン等化器中のビデオ信号エコーを抑圧する適応方法であ
って、 Ｎ個の係数を各々有するＫ個のくし型フィルタを選択す
るために、Ｋ＊Ｎ個の係数を有するフィルタにくしけず
り技術を適用するステップと、 所定の反復回数の間、各くし型フィルタへ可変収斂要因
を有する前記ＬＭＳアルゴリズムを適用するステップ
と、 前記くし型フィルタ係数の得られた配置を集めてＮ個の
最大モジュロ係数を有するサブフィルタを選択するステ
ップと、 或る制限された反復回数の間、前記サブフィルタへ前記
ＬＭＳアルゴリズムを反復することにより前記Ｎ個の選
択された係数の値を更新するステップと、 所定の閾値よりも低いモジュロ値で前記係数の全てをク
リヤーするステップと、 クラスタ値を有するスロッティング動作によりＦ個の係
数からなるグループを選択するステップと、 前記出力エラーが所定値よりも小さくなるまで、前記Ｌ
ＭＳアルゴリズムを反復することにより前記Ｆ個の係数
の値を更新するステップと、 を含むビデオ信号エコーを抑圧する適応方法。 - 【請求項２】 前記クリヤーするステップの前に、選択
された前記Ｎ個の係数のうちの最大のモジュロ係数に基
づいて前記所定の閾値の値を選択するステップを更に含
む請求項１のビデオ信号エコーを抑圧する適応方法。 - 【請求項３】 前記スロッティング動作により選択する
ステップは、最大のモジュロ値を有する要素を中心に実
質的に対称に配置されたＦ個の要素を選択するステップ
を含む請求項２のビデオ信号エコーを抑圧する適応方
法。 - 【請求項４】 前記選択するステップは、更に、選択さ
れた前記要素を論理値１にもたらすステップを含む請求
項３のビデオ信号エコーを抑圧する適応方法。 - 【請求項５】 前記グループを選択するステップは、ク
ラスタ値を有する少なくとも３つの係数を横切るスロッ
ティング動作を実行するステップを含む請求項１のビデ
オ信号エコーを抑圧する適応方法。 - 【請求項６】 前記グループを選択するステップは、ク
ラスタ値を有する少なくとも１つの係数を横切るスロッ
ティング動作を実行するステップを含む請求項１のビデ
オ信号エコーを抑圧する適応方法。 - 【請求項７】 入力としてサンプリングされたビデオ信
号を受けて出力を供給する第１のデジタルフィルタと、 この第１のデジタルフィルタに結合され、その前記出力
を受けて等化器出力信号を供給する第１の加算ノード
と、 この第１の加算ノードに結合され、入力として前記等化
器出力信号を受けて出力を前記第１の加算ノードへ供給
する第２のデジタルフィルタと、 前記第１の加算ノードに結合され、入力として前記等化
器出力信号及び基準信号を受けてこれら信号の差に等し
いエラー信号を出力として供給する第２の加算ノード
と、 前記第１及び第２のデジタルフィルタに結合され、入力
として前記エラー信号を受け、前記第１及び第２のデジ
タルフィルタのもっと有意義な値のろ波係数を選択し、
選択されたフィルタ係数を適応性更新し、且つ更新され
たフィルタ係数を前記第１及び第２のデジタルフィルタ
に供給して前記エラー信号を低減するエコー抑圧回路
と、 を備えたテレビジョン等化器。 - 【請求項８】 前記エコー抑圧回路は、前記第１、第２
のデジタルフィルタにそれぞれ接続された第１、第２の
出力端子を有する請求項７のテレビジョン等化器。 - 【請求項９】 前記第１のデジタルフィルタはＦＩＲフ
ィルタを含む請求項７又は８のテレビジョン等化器。 - 【請求項１０】 前記第２のデジタルフィルタはＦＩＲ
フィルタを含む請求項７又は８のテレビジョン等化器。 - 【請求項１１】 前記エコー抑圧回路は、モジュロ値を
有する係数を所定の閾値以下にクリヤーするクリヤー回
路を含む請求項７のテレビジョン等化器。 - 【請求項１２】 前記エコー抑圧回路は、クラスタ値を
有する多数の係数を論理値１にするスロッティング回路
を含む請求項１１のテレビジョン等化器。 - 【請求項１３】 入力としてサンプリングされたビデオ
信号を受けて出力を供給する第１のフィルタ手段と、 この第１のフィルタ手段に結合され、前記第１のフィル
タ手段の出力を受けて等化器出力信号を供給する第１の
加算手段と、 この第１の加算手段に結合され、入力として前記等化器
出力信号を受けて出力を前記第１の加算手段へ供給する
第２のフィルタ手段と、 前記第１の加算手段に結合され、入力として前記等化器
出力信号及び基準信号を受けてこれら信号の差に等しい
エラー信号を出力として供給する第２の加算手段と、 前記第１及び第２のフィルタ手段に結合され、入力とし
て前記エラー信号を受け、前記第１及び第２のフィルタ
手段のもっと有意義な値のろ波係数を選択し、選択され
たフィルタ係数を適応性更新し、且つ更新されたフィル
タ係数を前記第１及び第２のフィルタ手段に供給して前
記エラー信号を低減するエコー抑圧手段と、 を備えたテレビジョン等化器。 - 【請求項１４】 前記エコー抑圧手段は、前記第１、第
２のフィルタ手段にそれぞれ接続された第１、第２の出
力端子を有する請求項１３のテレビジョン等化器。 - 【請求項１５】 前記第１のフィルタ手段はＦＩＲフィ
ルタを含む請求項１４のテレビジョン等化器。 - 【請求項１６】 前記第２のフィルタ手段はＦＩＲフィ
ルタを含む請求項１５のテレビジョン等化器。 - 【請求項１７】 前記エコー抑圧手段は、モジュロ値を
有するフィルタ係数を所定の閾値以下にクリヤーするク
リヤー手段を含む請求項１６のテレビジョン等化器。 - 【請求項１８】 前記エコー抑圧手段は、クラスタ値を
有する多数の係数を論理値１にするスロッティング手段
を含む請求項１７のテレビジョン等化器。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| IT93830253.6 | 1993-06-09 | ||
| EP93830253A EP0629080B1 (en) | 1993-06-09 | 1993-06-09 | Adaptive method to remove ghosts in video signals |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07147646A true JPH07147646A (ja) | 1995-06-06 |
Family
ID=8215178
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6122799A Pending JPH07147646A (ja) | 1993-06-09 | 1994-06-03 | ビデオ信号エコーを抑圧する適応方法及びテレビジョン等化器 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5512959A (ja) |
| EP (1) | EP0629080B1 (ja) |
| JP (1) | JPH07147646A (ja) |
| DE (1) | DE69327900T2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20010062996A (ko) * | 1999-12-21 | 2001-07-09 | 박종섭 | 고선명 텔레비젼의 채널 등화장치 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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