JPH10507891A

JPH10507891A - ハイブリッドフィルタバンクアナログ／デジタルコンバータ

Info

Publication number: JPH10507891A
Application number: JP8514143A
Authority: JP
Inventors: ベラスケス，スコット・アール; ニューエン，トルオング・キュー; ブロードストーン，スティーブン・アール
Original assignee: マサチューセッツ・インスティテュート・オブ・テクノロジー
Priority date: 1994-10-20
Filing date: 1995-10-19
Publication date: 1998-07-28
Also published as: CA2203156A1; US5568142A; EP0787385A1; WO1996013097A1

Abstract

(57)【要約】ハイブリッドフィルタバンクアナログ・デジタルコンバータは、連続時間解析フィルタと、離散時間合成フィルタを含む。上記連続時間解析フィルタは、連続時間広帯域入力信号を連続時間サブバンド信号に分割する。アナログ・デジタルコンバータバンクは、複数のサブバンド信号を低いデータレートで量子化する。アップサンプラーのバンクは、量子化されたサブバンド信号のデータレートを増加させる。離散時間合成フィルタのバンクは、アップサンプリングされたサブバンド信号を処理して、連続時間サブバンド信号の離散時間近似である複数の信号を発生する。上記サブバンド信号は、連続時間広帯域入力信号の離散時間近似である離散時間広帯域信号に再合成してもよい。線形性の誤差、アナログ・デジタルコンバータの不整合及び量子化雑音は、周波数バンドの間で合成されず、これによって解像度を増大させる。システムはまた、アナログ・デジタルコンバータにおける非線形動作を補償するための補償器を含んでもよいし、上記補償されたサブバンド信号の別の処理のための特定アプリケーションのプロセッサを含んでもよい。変形の実施例は、デジタル・アナログ変換のために、離散時間解析フィルタと連続時間合成フィルタを用いる。

Description

【発明の詳細な説明】ハイブリッドフィルタバンクアナログ／デジタルコンバータ発明の背景デジタル信号処理のハードウエアとソフトウエアの急速な発展は、高速で高分解能のアナログ・デジタルコンバータへの需要を劇的に高めた。今日のアナログ・デジタル変換の最も普通の技法は、逐次近似、シグマ・デルタ、サブレンジ、フラッシュおよび時間インターリーブを含む。アナログ・デジタルコンバータ技術の発展は、１秒あたりのサンプル数（Sa/s ）で表されるサンプル速度とビット数で表される分解能との間のトレードオフを含む。現在、シグマ・デルタコンバータは、比較的低いサンプル速度（１０kSa/ s）で高分解能（２０ビット）を提供するが、時間インターリーブコンバータは、高サンプル速度（８GSa/s）で低分解能（８ビット）を提供する。逐次近似（１６ビット分解能で１００kSa/s）、サブレンジ（１４ビット分解能で１MSa/s）、フラッシュ（１０ビット分解能で１００MSa/s）を含むその他の技法については、サンプル速度、分解能およびコストは、時間インターリーブ技法とシグマ・デルタ技法との間に分布する。最近、製造者は、時間インターリーブアナログ・デジタル変換の研究と開発を始めた。この技法では、低サンプル速度の１バンクの時間多重のアナログ・デジタルコンバータを組み合わせて、１つの高速、高分解能のアナログ・デジタルコンバータを実現する。この時間インターリーブアナログ・デジタル変換の主な欠点は、線形誤差と、バンク内の各コンバータの間の不適当な組み合わせが、このデバイスの全バンド幅にわたって混ぜ合わされ、システムの分解能を制限することである。時間インターリーブは、また、非常に正確なインターリーブクロック信号を必要とするのでタイミング誤差を生じ易く、これがこのシステムの速度と分解能を制限し、調和ひずみを生じる。さらに、バンク中の２つのコンバータの間の電圧オフセットは、コンバータに同じ入力電圧を異なったコードにデジタル化させることがある。これらのコンバータが連続的にデータを出力するので、出力は、１つのコンバータの１つの期間に等しい期間を有する誤差信号を示すが、各サイクルにおいて誤差がバンク内のコンバータの数に等しいオフセット誤差の数を含むので、周波数成分は増加することがある。したがって、この誤差源は、システムの有効分解能を制限する調和ひずみスパー(spurs)を生じる。２個のコンバータの間の電圧ゲインの差も、各コンバータに同じ入力電圧を異なったコードにデジタル化させる。誤差の大きさは、入力電圧が大きくなるにつれ大きくなる。この基本的な限界を克服することは、各コンバータにおける誤差の減少を要求するので、困難である。個々のコンバータのゲインとオフセットは、外部の抵抗器で調節でき、残りの調和ひずみは、動的補償技法により減少できる。しかし、各コンバータで残っている線形性の誤差は、なお、システムの全バンド幅にわたり混ぜ合わされる。離散時間直交（Quadrature）ミラーフィルタ（ＱＭＦ）のバンクは、アントニオ・ペトラグリア（Antonio Petraglia）とサンジット・Ｋ・ミトラ（Sanjit K Mitra）著、「ＱＭＦバンクを用いた高速Ａ／Ｄ変換」（”High-Speed A/D Conv ersion and Measurement”）、IEEE Transactions on Instrumentation and Mea surement，４１(３)：４２７−４３１（１９９２、６月）において説明されるように、アナログ・デジタル変換技法において用いられている。このシステムにおいて、離散時間切換コンデンサ解析フィルタは、広帯域入力信号を若干の隣接する周波数サブバンドに分解する。個々のアナログ・デジタルコンバータは、各サブバンドに割り当てられる。全コンバータは、共通のクロックにより駆動される。これらのサブバンドは、量子化ビットが割り当てられ、これにより各サブバンドにおける別々の分解能調整を可能にする。離散時間インパルス応答合成フィルタは、各サブバンドを再構成し、他のサブバンドにより生じたエイリアジングを打ち消す。したがって、あるサブバンドに関連する誤差は、時間インターリーブアナログ・デジタル変換におけるように他のサブバンドの誤差と混ぜ合わされない。さらに、離散時間ＱＭＦバンクのアプローチは、極端に正確な時間的にゆがめられたクロック信号を必要としない。離散時間ＱＭＦバンクアナログ・デジタルコンバータの第１の欠点は、切り替えられるコンデンサが、信号対雑音の比を制限しうる切り替え雑音を導入し、これによりシステムの分解能と速度を制限することである。典型的な切り替えコンデンサフィルタは、約８５ｄＢの信号雑音比を有し、約１５０kSa/secのサンプル速度に制限される。これは、離散時間ＱＭＦバンクのバンド幅を制限する。発明の概要本発明は、高速で高分解能のアナログ・デジタル変換のための装置と方法にむけられる。「アナログ・デジタル」の用語は、ここでは、アナログからデジタルとデジタルからアナログへの両方を含む。本発明において、コンバータの量子化雑音と線形性誤差は、各コンバータ内に制限され、したがって、混ぜ合わされない。コンバータのバンクは、単独のクロックにより駆動され、時間の束縛を単純にする。合成フィルタは、残っているタイミング誤差を補償する。圧縮処理、適応アレイ処理などのサブバンド符号化のため、本発明は、追加のハードウエアを用いる必要なしに直接チャンネル化ができる。本発明は、非一様なチャンネルバンド幅に従い、非常に大きな集積化（ＶＬＳＩ）において実行できる。本発明は、通常の離散時間ＱＭＦアレイのアーキテクチャの制限と短所を克服する。本発明によれば、コンバータのバンクは、アナログデジタルコンバータの場合に、連続時間解析フィルタと離散時間解析フィルタとを備えるハイブリッドシステムに組み込まれる。連続時間フィルタと離散時間フィルタとの一体化は、設計の問題を提示するが、これは本発明により解決された。連続時間解析フィルタは、従来用いられてきた切り替えコンデンサフィルタの限界を克服することによりシステムの速度と分解能とを向上する。連続時間解析フィルタは、連続時間広バンド入力信号を連続時間サブバンド信号に区分する。好ましい実施例では、アナログ・デジタルコンバータ、速度切り替え器および各バンドに対して備えられる。このアレイにおける個々のアナログ・デジタルコンバータは、サブバンド信号を２進ビットに量子化する。速度変化器は、アップサンプラまたはダウンサンプラの形式で、量子化されるサブバンド信号のデータ速度を増加または減少する。離散時間合成フィルタは、サブバンド信号を処理し、連続時間サブバンド信号の離散時間近似である信号を発生する。加算器は、離散時間サブバンド信号を、連続時間広バンド入力信号の離散時間近似である離散時間広バンド入力信号に再構成するために設けることができる。離散時間補償器は、アナログ・デジタルコンバータにおける非線形挙動を補償できる。合成フィルタは、連続時間合成フィルタにおける利得誤差、エイリアジング(aliasing)誤差および非線形位相を補償できる。特定用途プロセッサは、離散時間への変換の前または後でサブバンド信号をさらに処理するために含まれられる。非一様なサブバンドチャンネルバンド幅は、一様なサブバンドチャンネルバンド幅と同様に使用できる。木構造のアーキテクチャは、多チャンネル並列アーキテクチャを多チャンネルシステムのハイエラーキに単純化するために使用できる。ウエーブレット型の構造は、非一様なチャンネルバンド幅を要求するシステムのために使用できる。デジタルアナログ変換の別の実施形態は、広バンド離散時間入力信号をサブバンドに区分する離散時間解析フィルタを使用する。各サブバンドは、それ自体のデジタル・アナログコンバータとサブバンドプロセッサとを割り当てられる。連続時間解析フィルタは、サブバンド信号を処理する。サブバンド信号は、広バンド連続時間出力信号を形成するように再構成できる。この発明の好ましい実施形態では、ハイブリッドシステムは、Ｍチャンネル（Ｍは整数）の、最大にデシメーションされて、並列で一様なバンド幅アーキテクチャからなる。この最大にデシメーションされた実施形態では、各サブバンドコンバータは、システムの有効サンプル速度の１／Ｍでサンプルをとる。広バンド入力信号は、Ｍ個の解析フィルタによりＭ個のサブバンドフィルタに区分される。デジタル・アナログ変換の場合、各サブバンド信号は、次に、Ｍの因子（ファクタ）でダウンサンプリングされる。各サブバンド信号は、次に、１つのコンバータを通り、アナログ・デジタル変換またはデジタル・アナログ変換がされ、次に、処理される。アナログ・デジタル変換の場合、サブバンド信号は、次に、Ｍの因子でアップサンプリングされる。次に、サブバンド信号は、Ｍ個の解析フィルタのバンクにおいて処理され、広バンド出力信号を構成するように再構成される。より効率的な実行は、デジタル・アナログ変換の場合における解析フィルタ処理とサンプル収集の順序、または、アナログ・デジタル変換の場合におけるアップサンプリング処理と合成フィルタ処理の順序を交換するポリフェーズ分解を用いる。これは、サブバンドデータ速度でのフィルタ処理を可能にする。最大にデシメーションされたシステムにおけるエイリアジング処理の影響を少なくし、分解能を向上するため、オーバーサンプリングを用いることができる。バンク内のアナログ・デジタルコンバータのサブセットは、選択されたサブバンドでのより大きなダイナミックレンジを要求する用途のため他のアナログ・デジタルコンバータより高い分解能で動作できる。サブバンドは、ベースバンドへダウンコンバージョンされるように混合され、または、より高周波にアップコンバージョンされるように混合されて、アナログ・デジタルコンバータにおける高速、高精度のサンプルホールド回路の要求を軽減する。最適化のアルゴリズムは、反復過程における解析フィルタと合成フィルタを決定する。この反復過程は、システムひずみ関数が完全な遅延に収束するように、そして、システムエイリアス処理関数が０に収束するように、合成フィルタと解析フィルタを増分的に調整する。図面の簡単な説明図１は、本発明によるアナログ・デジタル変換またはデジタル・アナログ変換のための一般的なハイブリッドフィルタバンクのブロック図である。図２は、本発明による非理想的アナログ動作の補償のためのサブバンドプロセッサと離散時間補償バンクを備えるハイブリッドフィルタアナログ・デジタル変換のブロック図である。図３は、本発明によるＭチャンネルの、最大に１／１０がとられる、並列で、一様なチャンネル幅のハイブリッドフィルタバンクアナログ・コンバータのブロック図である。図４Ａと図４Ｂは、フィルタ処理のための等価な方法のブロック図である。図４Ａは、アップサンプリング処理に続くフィルタ処理を表す。図４Ｂは、アップサンプリング処理の前により低いデータ速度での効率的なフィルタ処理を可能にするポリフェーズ分解を用いる等価な構造を示す。アナログデジタル変換の場合、これは、より低いデータ速度で効率的な合成フィルタ処理を可能にするために使用できる。図４Ｃと図４Ｄは、フィルタ処理のための等価な方法のブロック図である。図４Ｃは、ダウンサンプリング処理に続くフィルタ処理を表す。図４Ｄは、ダウンサンプリング処理の後でより低いデータ速度での効率的なフィルタ処理を可能にする多位相分解を用いる等価な構造を示す。デジタルアナログ変換の場合、これは、より低いデータ速度で効率的な合成フィルタ処理を可能にするために使用できる。図５Ａは、木構造のハイブリッドフィルタバンクアナログ・デジタルコンバータのブロック図である。図５Ｂは、ウエーブレット型のハイブリッドフィルタバンクアナログ・デジタルコンバータのブロック図である。図６は、本発明によるハイブリッドフィルタバンクデジタル・アナログコンバータのブロック図である。図７は、本発明によるアナログ・デジタルコンバータのための解析フィルタに基づいて解析フィルタＫ_k(ｓ)を計算し離散時間合成フィルタＦ_k(ｚ)を計算するための最適化アルゴリズムのフロー図である。好ましい実施の形態の詳細な説明本発明のハイブリッドフィルタバンクは、全てが離散時間である種類のフィルタバンクよりも知られることの少ない新規な種類のフィルタバンクである。このハイブリッドフィルタの複雑さは、連続時間解析フィルタと離散時間合成フィルタとの関係にある。図１は、一般的なハイブリッドフィルタバンクＡ／Ｄコンバータ１１のブロック図である。解析フィルタバンク１２は、広帯域の入力信号１０をサブバンド信号１２Ａに分割する。各サブバンド信号１２Ａは、それ自身のＡ／Ｄコンバータおよびサブバンドプロセッサ１４に割り当てられ、それらにおいてそのサブバンド信号１２Ａに対し変換および処理が行われる。合成フィルタバンク１６は、変換および処理がなされたサブバンド信号１４Ａを更に処理する。合成サブバンド信号１６Ａは、広帯域の出力信号２０を作成するために、所望に応じて付加される加算器１８において結合される。Ａ／Ｄ変換については、連続時間解析フィルタ１２および離散時間合成フィルタ１６が使用されていて、その合成バンク１６はデータレートを増大または減少させるデータレート変更器(data rate changer s)を有していてもよい。Ｄ／Ａ変換については、離散時間解析フィルタ１２および連続時間合成フィルタ１６が使用されていて、その解析バンク１２はデータレートを増大または減少させるためのデータレート変更器を有していてもよい。データレート変更器は、サンプル値の間に零値を挿入することによりデータレートを増大させるアップサンプラか、または、周期的にサンプル値を捨てることによりサンプリングレートを減少させるダウンサンプラのいずれかである。図１の実施形態は、ハードウェアの付加を必要とすることなく信号１２Ａおよび１２Ａにおいて広帯域の入力信号１０をサブバンドにチャネル化するためのものである。これは、サブバンド符号化を行うアダプティブアレイプロセッシングおよび圧縮手法のような応用において特に有用である。離散時間補償器を有するハイブリッドフィルタバンクＡ／Ｄコンバータを、図２のブロック図に示す。従来技術で行われているように離散時間での解析フィルタリングの前に離散時間のスイッチドキャパシタで連続時間の広帯域入力信号２２をフィルタリングするよりも、むしろ、図２の実施形態は、連続時間解析フィルタ２４を使用することにより従来技術の限界を克服するものである。連続時間広帯域入力信号２２は、連続時間解析フィルタバンク２４により連続時間サブバンド信号２４Ａに分割される。各サブバンドに対して一つのコンバータが対応づけられているＡ／Ｄコンバータ２６のバンクは、連続時間サブバンド信号２４Ａを離散時間サブバンド信号２６Ａへと変換する。Ａ／Ｄコンバータ２６における非線形動作を補償するために、所望に応じて付加される離散時間補償器バンク２８を使用してもよい。個々のサブバンドデータストリームに対する周波数依存の処理、例えばアダプティブアレイプロセッシングおよび圧縮のために、所望に応じて付加される離散時間サブバンドプロセッサバンク３０により、補償後の離散時間サブバンド信号２８Ａを更に処理してもよい。同様に、Ａ／Ｄコンバータ２６による量子化の前に連続時間サブバンド信号２４Ａを処理するために、所望に応じてサブバンドプロセッサ２５を使用してもよい。結果として得られる信号３０Ａは、離散時間合成フィルタバンク３２により更に処理され、その離散時間合成フィルタバンク３２はデータレートを増大または減少させるデータレート変更器を有していてもよい。この合成フィルタ３２は、解析フィルタ２４における非線形の位相および利得誤差を補償するとともにエイリアシングを打ち消す。離散時間合成フィルタバンク３２の出力３２Ａは、連続時間サブバンド入力２４Ａに対する離散時間近似である。この合成フィルタバンク３２は、所望に応じて付加される加算器３４における再結合の際に、エイリアシングを打ち消し、サブバンド信号３２Ａを結合して広帯域連続時間入力信号２２に対する離散時間近似である広帯域離散時間出力信号４０とするように、信号を処理する。Ａ／Ｄコンバータ２６における高速で高精度のサンプルホールド回路に対する要求を緩和するために、Ａ／Ｄコンバータ２６におけるサンプリングの前に、サブバンド２４Ａをミクサ２７でミキシングしてベースバンドとしてもよい。これにより、より低いサンプリングレートでＡ／Ｄ変換が可能となり、コンバータバンクにおける広いアナログ帯域の制約を緩和することにより当該システムのダイナミックレンジが広くなる。類似の構造を、Ｄ／Ａ変換の場合における変換後にサブバンド信号をミキシングしてより高い周波数とするために使用してもよい。図３は、Ｍ−チャネルの、最大限に間引かれた、並列の、均一なチャネルの、ハイブリッドフィルタバンクＡ／Ｄコンバータを表すブロック図である。連続時間解析フィルタＨ_k（ｓ）は、広帯域の連続時間入力ｕ（ｔ）をＭ個の連続的で均一な帯域幅のサブバンド信号ｘ_k（ｔ）へと分割する。各連続時間サブバンド信号ｘ_k（ｔ）は、そのシステムの実効サンプリングレートに１／Ｍの乗ぜられたサブバンドのレートでサンプリングするＡ／Ｄコンバータ４２により離散時間 factor of M)でアップサンプリングが行われる。アップサンプリングされた離散時間の各サブバンド信号ｖ_k（ｎ）は離散時間解析フィルタＦ_k（ｚ）によって処理される。結果として得られる信号ｙ_k（ｎ）は、広帯域離散時間出力信号ｙ（ｎ）を作成するために所望に応じて加算器４６で結合される。図３に示したハイブリッドフィルタバンクＡ／Ｄコンバータの特性の数学的な導出を次に説明する。最初の目標は、下記において式１〜９で導出されるこの構成(architecture)に対する入出力関数(input/output function)を求めることである。第２の目標は、式１７〜２２においてＭ＝２に対して例が与えられるとともに式１０〜１６において定義される１組の解析フィルタＨ_k（ｊΩ）が与えられる完全な再構成(reconstruction)を提供する解析フィルタＦ_k（ｅ^j ^ω）のフーリエ変換に対する式(expression)を見いだすことである。周波数領域では、Ω_nラジアン／秒に帯域制限された入力信号Ｕ（ｊΩ）を各解析フィルタＨ_k（ｊΩ）によりフィルタリングした結果がＸ_k（ｊΩ）である。Ｘ_k(jΩ)＝Ｕ(jΩ)Ｈ_k(jΩ) （１）時間領域では、Ａ／Ｄコンバータ４２の誤差は、利得誤差ａ_kとＤＣオフセット誤差ｂ_kとしてモデル化することができる。Ａ／Ｄコンバータ誤差の影響は、周波数領域においてエイリアシング誤差とともに見られる。Ａ／Ｄコンバータ誤差の影響は、アンダーサンプリングによるエイリアシング誤差とともに周波数領域において見られる。ここで、Ｔをサンプリング周期とするとＴ＝Ｍπ／Ω_kであり、である。Ｘ_k（ｊΩ）に対して代入を行うと、Ｍの率でアップサンプリングを行った結果は、Ｖ_k（ｅ^j ^ω）として表現される。合成フィルタＦ_k（ｅ^j ^ω）によりＶ_k（ｅ^j ^ω）をフィルタリングした結果は、Ｙ_k （ｅ^j ^ω）として表現され、である。Ｙ_k（ｅ^j ^ω）に対して代入を行うと、再構成された広帯域の出力信号Ｙ（ｅ^j ^ω）は、となる。この総和演算を書き直すと、入力Ｕ（ｊΩ）、解析フィルタＨ_k（ｅ^j ^ω ）および合成フィルタＦ_k（ｅ^j ^ω）により表現した出力（ｅ^j ^ω）が得られる。この式は、関数Ｔ_p（ｅ^j ^ω）およびβを導入することにより簡単化される。ここで、であり、である。式１０、１１および１２は、区間０＜ω≦｛（Ｍ−１）／Ｍ｝２πにおけるハイブリッドフィルタバンクＡ／Ｄコンバータに対する数学的な入出力関数を記述するものである。フィルタバンク構成の唯一の影響が遅延が持ち込まれることのみである場合に、完全な再構成が得られ、Ｙ(ｅ^j ^ω)＝Ａｅ^-j ^ωdＵ(ｅ^j ^ω) （１３）である。したがって、ひずみ関数(distortion function)Ｔ₀（ｅ^j ^ω）は、純粋な遅延ｄに対応しなければならず、Ｔ₀(ｅ^j ^ω)＝Ａｅ^-j ^ωd （１４）である。また、１≦ｐ≦Ｍ−１のときのエイリアシング関数Ｔ_p（ｅ^j ^ω）は、零に等しくならなければならず、Ｔ_p(ｅ^j ^ω)＝０（１５）である。βは、Ａ／ＤコンバータにおけるＤＣオフセット誤差に対応し、各Ａ／Ｄコンバータのオフセットｂ_kを零に調整することにより零とされなければならない。 β＝０（１６）これらの制約条件を用いると、式１１は、１組の解析フィルタＨ_k（ｅ^j ^ω）が与えられる完全な再構成を提供する所望の合成フィルタＦ_k（ｅ^j ^ω）のフーリエ変換に対する連立線形方程式として解くことができる。一例として、Ｍ＝２に対し、入出力関数はとなる。完全な再構成のためには、ひずみ関数は純粋な遅延に等しくならなければならず、であり、エイリアシング関数は零に等しくならなければならず、エイリアシング関数は零に等しくならなければならず、である。また、ＤＣオフセット誤差βは零に設定されなければならず、である。上記の連立方程式をＦ₀（ｅ^j ^ω）およびＦ₁（ｅ^j ^ω）について解くと、完全な再構成を提供する合成フィルタのフーリエ変換は、およびとなる。離散時間合成フィルタＦ_k（ｚ）は、下記で説明される最適化を用いて、所望の周波数応答Ｆ_k（ｅ^j ^ω）を近似するシステム関数(system function)を計算することにより求められる。合成フィルタの次数は、そのシステムで許容できる誤差のレベルにより決定される。高次の合成フィルタは、所望の周波数応答を低次の合成フィルタよりも正確に近似するため、再構成誤差を低減する。ハイブリッドフィルタバンクＡ／Ｄコンバータの逆の構造のものは、離散時間解析フィルタ、ダウンサンプラ、Ｄ／Ａコンバータのアレイ、および連続時間合成フィルタを使用するハイブリッドフィルタバンクＤ／Ａコンバータである。ハイブリッドフィルタバンクＡ／Ｄコンバータ用に設計された連続時間および離散時間のフィルタを使用すると、ハイブリッドＤ／Ａコンバータと同一の再構成誤差が生じることになる、ということを示すことができる。このＤ／Ａコンバータは、図６に関連づけて下記において説明される。図７に関して以下に述べる最適アルゴリズムは最適システム遅延ｄを算出し、正確な復元が可能な適当な解析および合成フィルタを形成する。ほぼ完全な復元解決法は離散時間の完全な復元解決法を近似することにより設計可能であるが、良い近似を得るには高次フィルタが必要となる。下記の最適アルゴリズムはハードウェア的な効力を必要としない概略完全復元ハイブリッドフィルタバンクを算出する。上記アルゴリズムは、解析フィルタ最適化処理部と、それに続く合成フィルタ最適化処理部の２つのセクションを有する。所定のローパス連続時間解析フィルタＨ₀（Ｓ）から、解析フィルタ最適化処理部は残りのバンドパスフィルタＨ_k（Ｓ）、ただし１≦ｋ≦Ｍ−１、とシステム遅延ｄを算出し、復元誤差を最小にする。最適化処理部は０≦ｐ≦Ｍ−１における関数Ｔ_p（ｅ^jw）のサンプルを算出し、解析フィルタＨ_k（Ｓ）とシステム遅延ｄを、歪み関数Ｔ₀(ｅ^jw）が可能な限り完全遅延ｅ^-jwdに近接し、１≦ｐ≦Ｍ−１におけるアライアジング関数Ｔ_p （ｅ^jw）が可能な限りゼロに近接するように、繰り返し調整する。上記アルゴリズムはマトラブ（Ｍａｔｌａｂ）多変数最小化アルゴリズムｆｍｉｎｓにより最小二乗エラー判定基準を採用している。上記算出された解析フィルタＨ_k（Ｓ）とシステム遅延ｄにより、合成フィルタ最適化処理部は復元エラーを最小にする合成フィルタＦ_k（Ｚ）を算出する。１つの方法としてシステム関数Ｆ_k（Ｚ）を算出するマトラブ関数（ｉｎｆｒｅｑｚ）があり、該システム関数のフーリエ変換は理想的なフーリエ変換を近似する。このようなアルゴリズムは粗い解式を提供するには十分速いが、最高度の正確さが可能な復元を提供することは不可能である。このアルゴリズムは上記合成フィルタ最適化処理で使用されエイリアジング（ａｌｉａｓｉｎｇ）関数Ｔ_p（ｅ^jw）を検出する。上記解析フィルタ最適化処理部と同様に、合成フィルタ最適化処理部は、マットラブ（Ｍａｔｌａｂ）多変数最小化アルゴリズムｆｍｉｎｓにより関数Ｔ_p（ｅ^jw）における最小二乗エラー判定基準を最小にするために、合成フィルタＦ_k （Ｚ）を繰り返し調整する。アルゴリズムが上記解析フィルタ最適化処理において算出された解析フィルタを使用するときに最良の結果が得られるが、どんな解析フィルタの設定に対しても機能し、（バッタワース、チェビシェフ、または楕円形フィルタ）などの標準型フィルタの使用が可能である。合成フィルタ最適化処理はまたハードウェア解析フィルタの測定に基づいて合成フィルタを最適化することによりハードウェアシステムの正確な目盛設定を可能にする。図３の技法は、システムの効果的なサンプル速度で動作する非常に高速動作が可能な合成フィルタＦ_k（Ｚ）を必要とする。図３からアップサンプラ４８と合成フィルタＦ_k（Ｚ）との結合は図４Ａにおいて再生される。図４Ｂに示すポリフェーズ分解技法は図４Ａに示す結合と同等である。ポリフェーズ分解は、合成フィルタリングＲ_k（Ｚ）がアップサンプリング前に実行されるように、その配列順序を再構成する。合成フィルタリングＲ_k（Ｚ）はアナログ／デジタルコンバータの低サンプル速度、すなわちシステムの有効サンプル速度の１／Ｍ倍の速度で行われる。ポリフェーズ分解は、各アップサンプラ４４と長さＬＦＩＲの合成フィルタＦ_kと，Ｍ個のアップサンプラ５０が後続するＭ個の長さＬ／ＭのフィルタＲ_k（Ｚ）とを置き換える。上記処理は各サブバンドごとにＭ個のフィルタを必要とするが、各フィルタはより少ない係数を有する。同様のポリフェーズ分解構造は、デジタル／アナログ変換の場合でのサブバンドサンプル速度で解析フィルタリングを可能にするために使用可能である。アナログ／デジタルコンバータがハイブリッドフィルタバンクの有効サンプリング速度よりも高速度でサンプリングを行うオーバサンプリングシステムでは、図４Ｃに示すように、フィルタリングおよび変換処理後にダウンサンプリング処理が必要となる。図４Ｄはポリフェーズ分解の実施例を示し、変換された信号ｘ_k （ｎ）は最初にダウンサンプリング処理５１によりデータレートが低下され、その後合成フィルタＲ_k（Ｚ）によってフィルタ処理される。この実施例では、フィルタリング処理Ｒ_k（Ｚ）は低データレートで行われる。一般的には、図４Ｂおよび図４Ｄに示すポリフェーズフィルタリング処理方法は、データレート変化とフィルタ処理とを相互変換することにより、低データレートでフィルタ処理を可能とするために使用できる。エイリアジング処理を低減させるための１つの技法は、解析フィルタカットオフの傾斜と阻止帯域の減衰を増大させることである。しかし、この方法ではハードウェアがより複雑となる。他の改良技法としてオーバサンプリングがある。図３に示す最大限にデシメーションされた技術は、規定により、エイリアジング処理用に許容差のない理論的限定ナイキストのサンプリングレートで動作することである。オーバサンプリングではアレーにおける各コンバータに割り当てられた周波数チャンネルを広げ、したがってチャンネルはオーバラップすることになる。このことはエイリアジング処理を低減するための解析フィルタＨ_k（Ｓ）ではあまり重要ではなく、鋭角的なカットオフの傾斜と高い阻止帯域の減衰の条件を軽減させ、ハードウェアの必要性を低減した低次解析フィルタＨ_k（Ｓ）装置の構成を可能にする。オーバサンプリングはまた量子化ノイズを信号から分離し、ノイズは合成フィルタでフィルタ処理によって除去され、システムノイズを低減するとともにシステム分解能を高める。サンプリング速度の４つの各要素は１有効ビットにより分解能を高める。オーバサンプリングを使用するアナログ／デジタルコンバータの場合では、変換されたサブバンド信号は合成フィルタリング処理の後ダウンサンプリング処理を施す必要がある、なぜなら、オーバサンプルシステムでは、個々のコンバータはシステム全体の有効サンプリングレートよりも高レートで動作することがあるからである。Ｍチャンネルハイブリッドフィルタバンクは簡潔な構成として１本の木構造状に配置した連続するマルチチャンネルブロックを形成することができる。これにより最適化アルゴリズムと設計工程が簡潔となる。図５Ａはアナログ／デジタル変換用２チャンネル木構造のブロック図である。解析フィルタバンク５２は、入力信号ｕ（ｔ）を複数のサブバンドに分離する階層的な組の連続時間解析Ｈ₀（Ｓ）とＨ₁（Ｓ）を有し、該サブバンドは連続時間解析フィルタＨ₀₀（Ｓ）、Ｈ₀ ₁ （Ｓ）、Ｈ₁₀（Ｓ）、Ｈ₁₁（Ｓ）によりさらに分割される。各サブバンド信号は離散時間５３、アップサンプル５４に変換され、その後、階層的離散時間合成フィルタバンク５５で処理され再結合される。望ましくない時間消費されうるＭチャンネルシステムの最適化よりもむしろ、最適化は一連の２チャンネル最適化処理に低減される。この実施例は２チャンネルブロックに限定されるものではなく、また２レベルの階層に限定されるものでもない。この技法はまたデジタル／アナログ変換にも適用可能である。本発明はまた図５Ｂに示すような小波形状の構成においても実施可能である。連続時間入力信号ｕ（ｔ）は連続時間解析フィルタＨ₀（Ｓ）によってサブバンド信号に分割される。サブバンド信号ｕ₁（ｔ）の一方はさらに解析フィルタＨ₁ （Ｓ）によりさらに小さなサブバンドｕ₂（ｔ）に分離され、各サブバンド信号は離散時間５６とアップサンプル５７に変換される。サブバンドは小波構成の合成フィルタバンク５８で再結合される。この構造は多数分解能または小波解析用の非均一チャンネル帯域幅を必要とするシステムにおいて適用される。この技法は、例えば、低周波数で広帯域幅を必要とするオーディオ適用装置において好適である。本発明はまた、選択周波数帯域でさらにダイナミック領域を必要とする適用のために、サブバンドのサブセットにおいて高分解能アナログ／デジタルコンバータを有することも可能である。例えば、あるサブバンドは高次の量子化ビットを有するコンバータを用いることも可能である。または、あるサブバンドは高レートでサンプル処理されることも可能である。図６は本発明にかかるＭチャンネル、最大削減、平行、均一チャンネルのハイブリッドフィルタバンクデジタル／アナログコンバータのブロック図である。広域離散時間入力信号ｕ（ｎ）は離散時間解析フィルタＨ_k（Ｚ）により離散時間サブバンド信号ｕ_k（ｎ）に分割される。サブバンド信号ｕ_k（ｎ）はダウンサンアナログコンバータ６２のバンクにより離散時間から連続時間に変換される。その連続時間サブバンド信号ｘ_k（ｔ）は連続時間合成フィルタＦ_k（Ｓ）によりさらに処理され信号ｙ_k（ｔ）を発生し、離散時間サブバンド信号ｕ_k（ｎ）の連続時間近似となる。連続時間サブバンド信号ｙ_k（ｔ）は加算器６４で結合され広域連続時間出力信号ｙ（ｔ）を形成し離散時間広域入力信号ｕ（ｎ）の連続時間近似とすることも可能である。図６に示すデジタル／アナログ変換技法は、ポリフェーズ分解、木構造、ウェーブレット構造、サブバンド処理、サブバンド補償およびオーバサンプリングを含むここに記載の実施例いずれによっても実現可能であるが、これらの実施例に限定されるべきではないことに留意すべきである。図７は解析フィルタＨ_k（Ｓ）と合成フィルタＦ_k（Ｚ）とを最適化するためのアルゴリズムのフロー図である。アルゴリズムは２つの工程９２と９４に分類される。第１の段階９２では、解析フィルタＨ_k（Ｓ）が算出され、合成フィルタＦ_k（Ｚ）は復元エラーを最小にするように近似される。第２の段階９４では、最良の合成フィルタが算出されて復元エラーを最小にする。各段階では、アナログ／デジタルコンバータのＤＣオフセットエラーβは０に設定されたものとして、システムの入出力関数が算出され、次にエラー関数が算出される。エラー関数は処理結果の入出力関数と理想遅延との差を定量化する。このデータは、復元エラーを低減するためのフィルタにおいて他の推論を行うために使用される。この処理工程はエラーが各段階で所定のしきい値以下になるまで繰り返される。第１の段階９２では、マトラブ（Ｍａｔｌａｂ）ルーチンｆｍｉｎｓなどの標準他変数最小化ルーチンを用いて解析フィルタＨ_k（Ｓ）とシステム遅延ｄに対して推定がおこなわれる（ステップ８０）。次に、マトラブ（Ｍａｔｌａｂ）ルーチンｉｎｖｆｒｅｑｚなどの標準フィルタ近似ルーチンを用いて周波数応答曲線を最適周波数応答に適用することによって（ステップ８２）合成フィルタＦ_k （Ｚ）が大まかに近似される。次にＴ_k（ｅ^jw）が検出され（ステップ８４）、Ｔ_k（ｅ^jw）におけるエラーがしきい値レベル以下か否かが決定される（ステップ８６）。エラーがしきい値以下でない場合、第１の段階９２の他の繰り返し動作が要求され、処理はエラーがしきい値以下になるまで標準最小化アルゴリズムを用いて解析フィルタＨ_k（Ｓ）を調整し続ける。エラーがしきい値以下になればアルゴリズムは第２の段階９４に進む。第２の段階９４では、所定の解析フィルタＨ_k（Ｓ）、合成フィルタＦ_k（Ｚ）が算出され、復元エラーを最小化する。解析フィルタＨ_k（Ｓ）の応答が測定される（ステップ８７）。次に、Ｔ_k（ｅ^jw）におけるエラーが検出される（ステップ８８）。次に、Ｔ_k（ｅ^jw）におけるエラーが所定のしきい値以下か否か決定される（ステップ９０）。エラーがしきい値以下でない場合は、エラーを最小化するように標準最小化アルゴリズムを用いて合成フィルタＦ_k（Ｚ）が調整され（ステップ９６）、第２の段階９４の他の繰り返し工程が要求される。エラーがしきい値以下の場合は（ステップ９０）、解析フィルタＨ_k（Ｓ）と合成フィルタＦ_k（Ｚ）が決定される。実際には、解析フィルタＨ_k（Ｓ）の周波数応答を測定して（ステップ８７）実際の変換関数を決定しなければならない、なぜなら最適化処理の第１の段階９２で算出された解析フィルタはハードウェアでは決して理想的に実現されないからである。最適化アルゴリズムにおけるエラー関数は正確な解析フィルタの振幅とｇ個の等距離の空間周波数点での位相データとを必要とする。１つの方法としてｇ個の等距離の空間周波数での解析フィルタの周波数応答を直接測定する方法がある。正確な測定が必要とされ、さもなければ復元は劣化される。合成フィルタの順番は、理想的な解決にどこまで正確に接近することができるかに対し強い影響を及ぼす。ＦＩＲ合成フィルタに対し長さＬが決定されれば、システムの最適な遅延ｄの初期推定はＬ／２で設定される。この選択の理論的根拠は、インパルスレスポンス係数の大きさはｄ番目係数の近傍において最大となり、そこを中心に両側に減衰する点にある。ｄをインパルスレスポンスの半分の長さに選択することは、最も重要な（上位の）係数がインパルスレスポンスの最終長によって先鋭化されないことを保証する。Ａ／Ｄコンバータにおけるゲインエラーａ_kおよびオフセットエラーｂ_kを測定する必要がある（ステップ８７）。純粋な正弦波をサンプリングする際において、Ａ／Ｄコンバータから発生される高調波の振幅を測定することにより、Ａ／Ｄコンバータの非直線的なカーブを推論することができる。ここにおいて、０次の項はオフセットエラーｂ_kに相当し、これは０になるようにすべきであり、１次の項はゲインエラーａ_kに相当する。最小化されるべきエラー関数Ｔ_k（ｅ^j ^ω）を計算する。上述したように、フィルタバンクの構成の影響が遅延をもたらすことだけに限られている時に最適な再構成が得られる。したがって、ひずみ関数Ｔ₀（ｅ^j ^ω）は可能な限り最適遅延Ａｅ^-j ^ωdに近付けるべきであり、エイリアジング関数Ｔ_p（ｅ^j ^ω），１≦ｐ≦Ｍ −１，は可能な限り０に近付けるべきである。ε₀（ω）は、特定周波数ωにおいて、ひずみ関数Ｔ₀（ｅ^j ^ω）と理想遅延Ａｅ^-j ^ωd（共に実数部および虚数部）の平方された差を示す。 ε₀(ω)＝[Ｒe{Ｔ₀(e^j ^ω)}−Ｒe{Ａe^-j ^ωd}]² ＋[Ｉm{Ｔ₀(e^j ^ω)}−Ｉm｛Ａe^-j ^ωd}]² （２３） ε_p(ω)は、特定周波数ωにおいて、エイリアジング関数Ｔ_p（ｅ^j ^ω）と０（共に実数部および虚数部）の平方された差を示す。 ε_p(ω)＝Ｒe{Ｔ_p(e^j ^ω)}²＋Ｉm{Ｔ_p(e^j ^ω)]²，1≦p≦Ｍ−1 （２４）したがって、周波数ωにおいて、最適な遅延が得られれば、ε₀（ω）および ε_p（ω）は共に０である。システムにおいては、全ての周波数域において可能な限り最適な遅延に近付けるべきであり、全エラー関数はサンプルε₀（ω）およびε_p（ω）をｇで均等割り振りされた周波数で収集し、全周波数帯域において最適化がなされることを保証すべきである。アルゴリズムによって最小化される全エラー関数は、次式で表される。ここで、Ｅ_pは重み付け係数であり、エイリアジングエラーまたはひずみエラーのいずれかを低減するのに用いられる。エラー関数εにおいて検査されるべき周波数点ｇの数を決める必要がある。もしＬが各合成フィルタの長さとすれば、最小化はＭＬ個（Ｍ個の有限インパルスレスポンス合成フィルタとＬ個の係数）の変数を有する変換関数に対してなされる。もし、ｇがＭＬに選ばれたとすれば、入力／出力関数は周波数レスポンス測定点間において比較的スムースである。すなわち、そのアルゴリズムにより、アルゴリズムがサンプリングするｇ個の周波数点だけでなく、全周波数帯域において、レスポンスが最適化されることが保証される。例えば、Ｍ＝２システムにおいては、合成フィルタの長さが、Ｌ＝６４に選ばれたとすれば、εエラー関数の評価をｇ＝１２８の均等に割り振られた周波数において行うことは最低限必要なことである。全エラー関数εは、分析フィルタＨ_k（ｓ）、ゲインエラーａ_k、合成フィルタＦ_k（ｚ）の関数である。Ｈ_k（ｓ）およびａ_kは最初に測定され、Ｆ_k（ｚ）については初期推定がなされる。第１ステージ９２および第２ステージ９４のいずれもにおいて、εの最小化は数字の処理によって行われ、例えばＭatlab^TM関数fmi nsのルーチンを用いて行われる。マットラブ（Ｍatlab^TM）関数fminsは、ネルダー−ミードシンプレックス（Ｎelder−Ｍead simplex）検索を用い、フィルタＦ_k（ｚ），Ｈ_k（ｚ）を繰り返し調整し、システム遅延ｄを用い、エラーεを最小化する。このアルゴリズムは直接検索を行うので、他からの引用情報を必要としない。ここで、アルゴリズムが動作して、エラーを最小化するために必要な変数の数をＣとする。Ｃ次元空間におけるシンプレックスは、Ｃ＋１の個別のベクトルで特定され、それらは頂点を示す。２次元空間においては、シンプレックスは三角形であり、３次元空間においては、シンプレックスは三角錐である。検索の各ステップにおいて、現在のシンプレックスの中またはその近傍に新しい点が生成される。新しい点において、エラーεが評価される。ステップ８８においては、シンプレックスの各頂点におけるエラーεの値が比較され、通常、１つの頂点は新しい点と置き換えられ、新たなシンプレックスが生成される（ステップ８０，９６）。このステップは、シンプレックスの直径が所定の許容値内になるまで繰り返し行われる（ステップ８６，９０）。ハイブリッドフィルタバンクのＡ／Ｄコンバータの構築は、常に実行可能な効率の良い自動計算ルーチンを含む。１つの計算方法には、連続的分析フィルタに既知の広帯アナログ信号の注入を含み、その後、合成フィルタの最適化が行われ、元の連続的信号を最適な形で数学的に再構成する。この方法によれば、測定およびモデル化に伴うエラーは除かれる。何故ならば、この方法は、分析フィルタの動作に基づくシステムを直接最適化するからである。この方法においては、コンピュータ計算は集中的に行われるが、初期計算が終われば、後の計算は、通常の頻度で中程度の計算量で行うことができる。Ｍチャンネルの場合の計算のコンピュータ構成は、図５Ａに示すツリー構造により２つのチャンネルブロックを繰り返し連続して用いる構成にすることにより簡略化することができる。分析フィルタ型は合成フィルタの再構築の正確さに影響を及ぼす。また、再構築の正確さは、分析フィルタの順番、リップル、群遅延によっても決まる。最適化アルゴリズムの第１ステージ９２によりデザインされた分析フィルタに加えて、いくつかの標準型の分析フィルタについて、楕円、チェビシェフＩ（Ｃhebysh ev Ｉ），バターワース（Ｂutterworth）等の実験が行われた。これらの実験により、再構築の正確さは分析フィルタの順番にはほとんど依存していないことが示された。しかしながら、ストップバンドのより大きな減衰を有する下位の分析フィルタは、Ａ／Ｄコンバータの直線性におけるエラーおよび量子化エラーについてより多くの帯域外の減衰を示した。タイムインターリーブされたＡ／Ｄコンバータにおけるエラーが混合されるように、直線性におけるエラーおよび量子化エラーは、サブバンドチャンネルに混合され、全体においてひずみを助長している。なお、このＡ／Ｄコンバータのエラーを、上述したハイブリッドバンク構成の数学的再構築エラーと混同すべきでない。パスバンドリップルや可変群遅延を有するフィルタ、例えば、チェビシェフ（Ｃhebyshev）フィルタや楕円フィルタは低い再構築制度を有する。バターワース（Ｂutterworth）フィルタの場合は、よりよい再構築が得られた。これは、バターワース（Ｂutterworth）フィルタにはパスバンドリップルがなく、かつ、群遅延が比較的一定であるからである。最も良い分析フィルタは、最適化アルゴリズムの第１ステージ９２に基づいてデザインされたものである。合成フィルタは、サンプルされた映像を抑圧し、エイリアジングをキャンセルし、分析フィルタのリップルや非線形位相の補償することにより信号を再構築する。合成フィルタの順番により対象物の正確さがどの程度まで満たされるかが決定される。分析フィルタのカットオフスロープやストップバンド減衰を増やすことにより、エイリアジングの量を減らすことが可能となる。これにより、合成フィルタに課されたエイリアジングの除去の要求が緩和され、再構築の正確さを改善することができる。これはまた、バンド外の減衰を増大し、周波数バンド間における量子化ノイズや直線性におけるエラーを抑圧する。７次のアナログ式バターワース（Ｂutterworth）分析フィルタと、最適化アルゴリズムの第２ステージ９４により最適化された１６ビットデジタル式合成フィルタであって、長さ６４の有限インパルスレスポンスをもったものとを有する２チャンネル式ハイブリッドフィルタバンクシステムがシュミレートされた。このシステムにより、０dＢひずみから平均０.１１３dＢの変位（ω＝πラジアン／秒において３.１３dＢの最大のひずみ）、−８１.５dＢの平均エイリアジング（ ω＝０ラジアン／秒において−４２.１dＢの最大エイリアジング）、および３２サンプル点においてほとんど一定した群遅延が観測された。エラーはω＝０およびω＝πの近傍に集中し、システムの有効なバンド帯域においてはほとんど影響がなかった。エイリアジングはスペクトルの９３％の帯域にわたって−６８dＢ以下に低減された。理想的なｎビットのＡ／ＤコンバータのＳＮ比は６.０２n＋１.７６dＢであるので、エイリアジングエラーはシステムの雑音レベルにあるとすれば、このシステムは約１１ビットの分解能を有するＡ／Ｄコンバータに匹敵する。第２ステージ９４により最適化された１６ビットの係数ＦＩＲデジタル合成フィルタと、長さが６４で第１ステージ９２により最適化された７次のアナログフィルタを有するシステムがシュミレートされた。最適化されたこのシステムは、０dＢひずみから平均０.０００９５dＢの変位（０.００４５dＢの最大ひずみ）、−１０８dＢの平均エイリアジング（ω＝０ラジアン／秒において−４２.３d Ｂの最大エイリアジング）、および３４サンプル点においてほとんど一定した群遅延が観測された。エイリアジングはスペクトルの９５％の帯域にわたって−４７dＢ以下に低減された。したがって、この最適化されたハイブリッドフィルタバンクは、約１２ビットの分解能を有するＡ／Ｄコンバータに匹敵する。フィルタデザインアルゴリズムの結果によれば、バターワースのハイブリッドフィルタバンクにおける二乗平均再構築エラーは、最適化されたフィルタバンクの同エラーよりも４６倍大きい。広帯域バンドの入力を用いたシュミレーションから得られた結果によれば、およそ３０dＢの帯域外の減衰がみられた。このことは、直線性におけるエラーや、一連のＡ／Ｄコンバータアレイにおける各コンバータのミスマッチがいかにチャンネル間において３０dＢほど抑圧されるかが示され、これらエラーやミスマッチは、タイムインターリーブされたＡ／Ｄコンバータにおけるように、合成されない。例えば、２つの１２ビット２５ＭＳa／ｓＡ／Ｄコンバータを用いた５０ＭＳa／sタイムインターリーブシステムについてテストが行われた。Ａ／Ｄコンバータ間においてのミスマッチがあるので、システムにおけるスプリアスのないダイナミックレンジは５６.７dＢ、すなわち９.１ビットのみである。対応する２チャンネル５０ＭＳa／sハイブリッドフィルタバンクＡ／Ｄコンバータにおいては、ミスマッチを混合しないので、分解能は一連のＡ／Ｄコンバータアレイの中で一番悪いものに限定され、このテストにおいてはスプリアスのないダイナミックレンジは８２.２dＢ、すなわち１３.４ビットであった。完成度高く作られたハイブリッドフィルタバンクＡ／Ｄコンバータにあっては、８ビットの分解能であれば８ＧＳａ／ｓのサンプリングレートを越え、１６ビットの分解能であれば２ＭＳａ／ｓのサンプリングレートを越えるものとなる。フィルタデザインアルゴリズムは、アナログ分析フィルタおよびデジタル合成フィルタを最適化し、エイリアジングを無くし、リップル、非線形位相、アナログ分析、フィルタの不完全な設定を補償し、ほぼ完璧な再構築されたハイブリッドフィルタを形成する。ハイブリッドフィルタバンクは、一連のＡ／Ｄコンバータを孤立化し、Ａ／Ｄエラーがチャンネル間において混同しないようにすることにより、従来のものと比べ、スピードを上げ、かつ分解能を向上させることができる。実験はＡ／Ｄシステムについて行われたが、本発明に係る適正化アルゴリズムはＤ／Ａシステムについても同様に適用可能である。本発明のより詳しい構成は、スコット・リチャード・ベラクエズ氏による１９９４年のマサチューセッツ工科大学の修士論文（Ｍassachusetts Ｉnstitute of ＴechnologyＭ.Ｓ.Ｔhesis of Ｓcott Ｒichard Ｖelazquez，１９９４）に開示されており、その内容は本願の内容の一部を構成する。好ましい実施例に基づいて本願発明は詳細に説明したが、当業者にはわかるように、請求の範囲に特定される範囲内においては、種々の変形や改良は本願発明に包含されるものである。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号ＦＩＨ０３Ｈ 17/02 ６６１Ｈ０３Ｈ 17/02 ６６１ＥＨ０３Ｍ 1/12 Ｈ０３Ｍ 1/12 Ｃ (72)発明者ニューエン，トルオング・キューアメリカ合衆国53705ウィスコンシン州マディソン、ノース・ミッドベイル・ブールバード 305番アパートメント・ビー (72)発明者ブロードストーン，スティーブン・アールアメリカ合衆国01801マサチューセッツ州ウォーバム、ハモンド・プレイス14番【要約の続き】施例は、デジタル・アナログ変換のために、離散時間解析フィルタと連続時間合成フィルタを用いる。

Claims

【特許請求の範囲】１．連続時間と離散時間との間で信号を変換するためのシステムであって、広帯域入力信号を第１のサブバンド信号に分割するための解析フィルタバンクと、上記第１のサブバンド信号を第２のサブバンド信号に変換するためのアナログ／デジタル変換器の変換器バンクと、上記第１のサブバンド信号の変換された近似である第３のサブバンド信号が発生されるように上記第２のサブバンド信号を再構築するための合成フィルタバンクとを備え、上記解析バンクと上記合成バンクのうちの１つは連続時間フィルタを備え、その他は離散時間フィルタを備えたシステム。２．連続時間信号を離散時間信号に変換するための請求項１記載のシステムにおいて、連続時間広帯域入力信号を第１のサブバンド信号に分割するための連続時間解析フィルタのバンクと、上記第１のサブバンド信号を第２のサブバンド信号に量子化するためのアナログ・デジタル変換器のバンクと、上記第２のサブバンド信号のデータレートを調整するためのレート変換器のバンクと、連続時間サブバンド信号の離散時間近似である第３のサブバンド信号が発生されるように、上記第２のサブバンド信号を再構築するための離散時間合成フィルタのバンクとを備えたシステム。３．請求項２記載のシステムにおいて、アナログ・デジタルコンバータにおける非理想的なアナログ動作を補償するための離散時間補償器のバンクをさらに備えたシステム。４．先行する請求項２又は３のうちの１つに記載のシステムにおいて、サブバンド処理は、上記アナログ・デジタルコンバータが上記第１のサブバンド信号を量子化する前、又は後、もしくは前及び後の両方で実行されるシステム。５．先行する請求項に記載のシステムにおいて、上記第３のサブバンド信号を、上記広帯域入力信号の変換された近似である広帯域出力信号に再合成するための加算器をさらに備えたシステム。６．先行する請求項に記載のシステムにおいて、上記解析フィルタと上記合成フィルタは、上記システムの歪関数が完全な遅延値に収束するとともに、上記システムのエイリアジング関数がゼロに収束するように、上記解析フィルタと上記合成フィルタとを繰り返し調整する最適化技術によって決定されたシステム。７．先行する請求項に記載のシステムにおいて、ポリフェーズ分解は、フィルタリングが最小のデータレートで実行されるように用いられるシステム。８．先行する請求項に記載のシステムにおいて、アナログ／デジタルコンバータのバンクは、残りのアナログ／デジタルコンバータよりも高い解像度で動作するアナログ／デジタルコンバータのサブセットを含むシステム。９．先行する請求項に記載のシステムにおいて、上記サブバンドの帯域は不均一であるシステム。１０．先行する請求項に記載のシステムにおいて、上記第１のサブバンド信号は、解像度を増大するためのアナログ／デジタルコンバータによってオーバーサンプリングされたシステム。１１．先行する請求項１及び５乃至１０のうちの１つに記載のシステムにおいて、上記解析フィルタバンクは離散時間フィルタを備え、上記変換器のバンクはデジタル／アナログコンバータを備え、上記合成フィルタバンクは連続時間フィルタを備えたシステム。１２．先行する請求項に記載のシステムにおいて、上記第１のサブバンド信号をベースバンドにダウンコンバートするように混合し、又はより高い周波数にアップコンバートするように混合するための混合回路をさらに備えたシステム。１３．先行する請求項に記載のシステムにおいて、上記サブバンド信号の別の処理のための特定アプリケーションのプロセッサのバンクをさらに備えたシステム。１４．連続時間と離散時間との間で信号を変換するための方法であって、解析フィルタバンクにおいて、広帯域入力信号を第１のサブバンド信号に分割することと、アナログ／デジタルコンバータのバンクにおいて、上記第１のサブバンド信号を第２のサブバンド信号に変換することと、合成フィルタバンクにおいて、上記第１のサブバンド信号の変換された近似である第３のサブバンド信号が発生されるように、上記第２のサブバンド信号を再構築することとを含み、上記解析バンクと上記合成バンクのうちの１つは連続時間フィルタを備え、その他は離散時間フィルタを備えた方法。１５．連続時間信号を離散時間信号に変換するための請求項１４記載の方法において、連続時間解析フィルタのバンクにおいて、連続時間広帯域入力信号を第１のサブバンド信号に分割するステップと、アナログ／デジタルコンバータのバンクにおいて、上記第１のサブバンド信号を第２のサブバンド信号に量子化するステップと、レート変換器のバンクにおいて、上記第２のサブバンド信号のデータレートを調整するステップと、連続時間サブバンド信号の離散時間近似である第３のサブバンド信号を発生するための離散時間合成フィルタのバンクにおいて、上記第２のサブバンド信号を再構築するステップとを含む方法。１６．先行する請求項１４−１５のうちの１つに記載の方法において、上記第３のサブバンド信号を、上記広帯域入力信号の変換された近似である広帯域出力信号に再合成するステップをさらに含む方法。１７．先行する請求項１４−１６のうちの１つに記載の方法において、上記システムの歪関数が完全な遅延値に収束するとともに、上記システムのエイリアジング関数がゼロに収束するように、上記解析フィルタと上記合成フィルタを繰り返し調整することによって、上記解析フィルタと上記合成フィルタを最適化するステップをさらに含む方法。