KR101123876B1

KR101123876B1 - 오버샘플링된 데이터에 대한 데이터 치환 방식

Info

Publication number: KR101123876B1
Application number: KR1020107025571A
Authority: KR
Inventors: 하리나쓰 가루다드리; 솜데브 마줌다르; 데이비드 조나단 줄리안; 친나파 케이. 가나파티
Original assignee: 콸콤 인코포레이티드
Priority date: 2008-04-15
Filing date: 2008-07-02
Publication date: 2012-03-16
Also published as: EP2269337A1; WO2009128851A1; JP2015146595A; US8879643B2; JP2014003624A; KR101254606B1; JP2011517255A; US8423852B2; US20090259906A1; CN102007720B; EP2269336A1; WO2009128852A1; US20090259922A1; CN102007721A; JP5973021B2; CN102007720A; JP2011517256A; KR20110003533A; CN102007721B; KR20110007194A

Abstract

낮은 비트 폭의 오버샘플링된 데이터와 같은 데이터에서 에러들을 계산하기 위해 레이턴시가 낮고 계산 효율적인 기술들이 사용될 수 있다. 어떤 형태들에서 이러한 기술들은 시그마 델타 변조된 오디오 데이터와 관련된 오디오 아티팩트들을 완화하는데 사용될 수 있다. 어떤 형태들에서, 채널 디코딩 프로세스의 결과를 기초로 한 세트의 인코딩된 데이터에서 에러가 검출될 수 있다. 한 세트의 데이터가 적어도 하나의 에러를 포함할 수 있다고 결정하면, 한 세트의 데이터는 하나 이상의 이웃한 데이터 세트들을 기초로 하는 다른 세트의 데이터로 대체될 수 있다. 예를 들어, 어떤 형태들에서 적어도 하나의 에러 비트를 포함하는 한 세트의 데이터는 이웃한 데이터 세트들에 크로스페이딩 연산을 적용함으로써 생성되는 데이터로 대체될 수 있다. 어떤 형태들에서, 소정의 데이터 비트는 소정의 데이터 비트 및 그의 이웃한 데이터 비트들과 관련된 PCM 동치 데이터에 적용되는 선형 예측 연산의 결과를 기초로 플립될 수 있다. 어떤 형태들에서, 적어도 하나의 에러 비트를 포함하는 한 세트의 데이터는 이웃한 데이터 세트들과 관련된 PCM 동치 데이터에 대해 선형 보간 연산들을 수행함으로써 생성되는 데이터로 대체될 수 있다.

Description

오버샘플링된 데이터에 대한 데이터 치환 방식{DATA SUBSTITUTION SCHEME FOR OVERSAMPLED DATA}

본 출원은 2008년 4월 15일자로 제출되었으며 대리인 사건번호 072288P1호가 부여된 공동 소유의 미국 예비 특허 출원 61/045,172호의 이익 및 이에 대한 우선권을 주장하며, 이 출원의 개시는 이로써 본원에 참조로 통합된다.

본 출원은 일반적으로 데이터 처리에 관한 것으로, 배타적이 아니라 보다 구체적으로는 데이터 에러의 검출 및 은닉에 관한 것이다.

통상의 데이터 처리 시스템에서는 서로 다른 데이터 처리 기능을 제공하는 시스템 컴포넌트들 간에 데이터가 전달된다. 예를 들어, 데이터에 대해 동작하는 시스템 컴포넌트는 또한 시스템의 저장 컴포넌트에 데이터를 전송할 수도 있고 저장 컴포넌트로부터 데이터를 리트리브(retrieve)할 수도 있다. 비슷하게, 통신 시스템에서는, 어떤 컴포넌트가 데이터를 생성한 다음, 지명된 목적으로 데이터를 사용하는 다른 컴포넌트에 데이터를 전송할 수도 있다.

실제로, 데이터는 시스템 컴포넌트들 간에 전달될 때 어떤 식으로 훼손될 수도 있다. 예를 들어, 데이터는 저장 매체에 기록되거나 저장 매체로부터 판독될 때 또는 통신 매체를 통해 전송될 때 훼손될 수 있다. 그 결과, 시스템 컴포넌트가 다른 시스템 컴포넌트로부터 수신하는 데이터는 하나 이상의 에러를 포함할 수 있다. 예를 들어, 송신 컴포넌트에 의해 "0"(또는 "-1")으로 전송된 펄스 코드 변조("PCM": pulse code modulation) 데이터 블록의 비트는 데이터 송신 경로 도중의 간섭으로 인해 수신 컴포넌트에서는 "1"로 수신될 수도 있다.

수신된 데이터의 에러들을 다루기 위한 다양한 기술이 이용될 수 있다. 예를 들어, 데이터 스트림의 수신시 수신 디바이스는 수신된 데이터를 (나이퀴스트(Nyquist) 주파수로 샘플링된) 표본 PCM 데이터로 변환하고 PCM 데이터를 처리하여 데이터에 에러가 있는지를 결정할 수 있다. 어떤 경우에, 수신 디바이스는 하나 이상의 에러와 함께 수신된 임의의 데이터를 송신 디바이스가 재전송할 것을 요청할 수도 있다. 어떤 경우에는, 수신 디바이스가 에러를 정정하기 위해 PCM 데이터에 대해 어떤 타입의 후처리를 수행할 수도 있다. 예를 들어, PCM 데이터가 파형(예를 들어, 오디오 신호)을 나타내는 경우에, 수신 디바이스는 파형 데이터의 상대적으로 큰 부분을 처리(예를 들어, 시간상 하나 이상의 훼손된 데이터 비트가 앞뒤에 오는 PCM 데이터를 처리)하여 에러를 정정하는 필터링 동작들을 이용할 수 있다.

상기한 것들과 같은 에러 처리 방식들은 여러 가지 약점을 가질 수 있다. 예를 들어, 데이터 재전송은 데이터 처리 레이턴시의 증가, 처리 로드의 증가, 및 데이터 송신 경로에 대한 트래픽 증가를 야기할 수 있다. 마찬가지로, 후처리 동작들은 데이터 처리 레이턴시의 증가를 야기할 수 있으며, 복잡하고 큰 전력을 요하는(power-hungry) 신호 처리 동작들을 수반할 수 있다.

개시의 샘플 형태들의 개요가 이어진다. 여기서 형태들이라는 용어에 대한 어떠한 참조도 개시의 하나 이상의 형태를 말할 수 있는 것으로 이해해야 한다.

본 개시는 어떤 형태들에서 하나 이상이 에러를 갖는 데이터를 처리하기 위한 저 레이턴시 및 계산 효율적인 기술들에 관한 것이다. 어떤 형태들에서, 이 데이터는 시그마 델타(sigma-delta) 변조된 데이터와 같은 오버샘플링된 데이터를 포함할 수 있다.

본 개시는 어떤 형태들에서 인코딩된 데이터의 에러 검출에 관한 것이다. 예를 들어, 채널 디코딩 프로세스의 결과(outcome)를 기초로 한 세트의 인코딩된 데이터에서 에러가 검출될 수 있다.

본 개시는 어떤 형태들에서 데이터 에러의 은닉에 관한 것이다. 여기서, 한 세트의 데이터가 적어도 하나의 에러를 포함할 수 있다고 결정하면, 한 세트의 데이터는 하나 이상의 이웃한 데이터 세트들을 기초로 하는 다른 세트의 데이터로 대체될 수 있다. 예를 들어, 어떤 경우에는 적어도 한 비트의 에러를 갖는 것으로 식별된 한 세트의 데이터가 식별된 데이터 세트 앞에 오는 이웃한 데이터 세트와 식별된 데이터 세트 다음에 오는 이웃한 데이터 세트를 기초로 하는 크로스페이딩(cross-fading) 연산에 의해 생성되는 데이터로 대체될 수 있다.

본 개시는 어떤 형태들에서 에러가 있는 비트들과 관련된 PCM 동치 데이터의 사용을 통해 오버샘플링된 데이터의 비트 에러의 은닉에 관한 것이다. 예를 들어, 어떤 형태들에서 데이터 비트의 에러는 해당 데이터 비트 및 그의 이웃한 데이터 비트들과 관련된 PCM 동치 데이터를 기초로 하는 선형 예측 연산의 사용을 통해 정정될 수 있다. 어떤 형태들에서, 에러가 있는 적어도 한 비트를 포함하는 한 세트의 데이터는 데이터 세트의 이웃한 비트들과 관련된 PCM 동치 데이터에 적용되는 선형 보간(interpolation) 연산들에 의해 생성된 데이터로 대체될 수 있다.

본 개시는 어떤 형태들에서는 오디오 아티팩트(artifact)의 완화에 관한 것이다. 예를 들어, 본원의 교지는 시그마 델타 변조된 데이터와 같은 오버샘플링된 인코딩된 오디오 데이터에서 에러를 검출하여 은닉하는데 사용될 수 있다.

본 개시는 어떤 형태들에서는 SDM 비트 스트림의 비트 에러들로 인해 발생하는 아티팩트들을 제거하기 위한 저 전력 및 저 레이턴시 해법의 제공에 관한 것이다. 여기서는, SDM 영역에서 필터링 동작들이 수행될 수 있기 때문에, 비트 스트림은 에러 처리를 위해 PCM 영역으로 변환(예를 들어, 디코딩)될 필요가 없다. 또한, 어떤 형태들에서는 높은 데이터 레이트의 SDM 스트림의 잡음 성형(noise-shaping) 특성들을 이용함으로써 고성능 필터가 달성될 수 있다. 또한, 어떤 형태들에서는 SDM 영역에서의 효율적인 필터 동작들의 사용을 통해 저 레이턴시가 달성될 수 있다. 더욱이, 어떤 형태들에서는 좁은 비트 폭 SDM 샘플들에 대한 낮은 복잡도의 필터링 동작들의 사용을 통해 저 전력 해법이 제공될 수 있다.

개시의 상기 및 다른 샘플 형태들은 이어지는 상세한 설명 및 첨부 도면에서 설명될 것이다.
도 1은 데이터 처리 시스템의 여러 가지 샘플 형태를 나타내는 간소화된 블록도이다.
도 2는 무선 통신 시스템의 여러 가지 샘플 형태를 나타내는 간소화된 블록도이다.
도 3은 에러 검출 관련 동작들의 여러 가지 샘플 형태의 흐름도이다.
도 4는 은닉 관련 동작들의 여러 가지 샘플 형태의 흐름도이다.
도 5는 에러 검출기 및 에러 필터를 포함하는 시스템의 여러 가지 샘플 형태를 나타내는 간소화된 블록도이다.
도 6은 크로스페이딩 기반 데이터 처리의 여러 가지 샘플 형태를 나타내는 간소화된 도면이다.
도 7은 예측 기반 데이터 처리의 여러 가지 샘플 형태를 나타내는 간소화된 도면이다.
도 8은 보간 기반 신호 처리의 샘플 형태를 나타내는 간소화된 도면이다.
도 9는 통신 컴포넌트들의 여러 가지 샘플 형태의 간소화된 블록도이다.
도 10 및 도 11은 본원에 교지된 것과 같이 데이터를 처리하도록 구성된 장치들의 여러 가지 샘플 형태의 간소화된 블록도이다.
일반적인 실시에 따르면, 도면에 나타낸 각종 특징은 스케일에 맞게 그려지지 않을 수도 있다. 이에 따라, 각종 특징의 크기는 간결하게 하기 위해 임의로 확대 또는 축소될 수 있다. 또한, 일부 도면은 간결하게 하기 위해 간소화될 수도 있다. 따라서 도면은 소정의 장치(예를 들어, 디바이스) 또는 방법의 모든 컴포넌트를 도시하지 않을 수도 있다. 마지막으로, 명세서 및 도면 전반에서 동일한 특징들을 나타내기 위해 동일한 참조 부호가 사용될 수 있다.

본 개시의 다양한 형태가 아래에 설명된다. 본원의 교지들은 매우 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 본원에 개시된 임의의 특정 구조, 기능, 또는 둘 다 표본일 뿐임이 명백하다. 본원의 교지를 기초로, 당업자는 본원에 개시된 형태가 다른 어떤 형태들과도 독립적으로 구현될 수 있으며, 이들 형태 중 둘 이상이 다양한 방식으로 조합될 수 있음을 인식해야 한다. 예를 들어, 여기서 언급한 임의의 수의 형태를 이용하여 장치가 구현되거나 방법이 실시될 수 있다. 또한, 여기서 언급한 형태들 중 하나 이상에 추가로 또는 그 이외에 다른 구조, 기능, 또는 구조와 기능을 이용하여 이러한 장치가 구현되거나 이러한 방법이 실시될 수 있다. 더욱이, 여기서 교지된 임의의 형태는 청구범위의 적어도 하나의 엘리먼트를 포함할 수 있다. 상기의 예로서, 어떤 형태들에서 데이터 처리 방법은 인코딩된 데이터를 수신하는 단계; 및 채널 디코딩 프로세스의 결과를 기초로 상기 인코딩된 데이터에서 적어도 하나의 에러를 검출하는 단계를 포함한다. 어떤 형태들에서, 이러한 인코딩된 데이터는 오버샘플링된 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 어떤 형태들에서 데이터 처리 방법은 한 세트의 오버샘플링된 데이터에서 데이터를 식별하는 단계; 식별된 데이터에 근접한 오버샘플링된 데이터의 서브세트들을 식별하는 단계; 서브세트들을 기초로 치환 데이터를 생성하는 단계; 및 식별된 데이터를 치환 데이터로 대체하는 단계를 포함한다. 어떤 형태들에서, 이러한 오버샘플링된 데이터의 세트는 잡음 성형된 샘플들을 포함한다.

도 1은 데이터 소스(102)(예를 들어, 데이터를 생성하거나 데이터를 전달하는 컴포넌트)가 송신 매체를 통해 데이터를 전송하고 그리고/또는 (이후, 편의상 "매체(104)"로 지칭되는) 저장 매체에 데이터를 저장하는 시스템(100)의 샘플 형태들을 나타낸다. 데이터 도착지(106)는 매체(104)를 통해 데이터를 수신하고 수신된 데이터를 데이터 프로세서(110)(예를 들어, 데이터를 사용하거나 출력하거나 전달하는 컴포넌트)에 제공하는 수신기(108)(예를 들어, 어떤 형태의 데이터 싱크)를 포함한다. 특정 구현에 따라, 수신기(108)는 무선 링크, 유선 링크, 광 링크, 또는 다른 어떤 적당한 데이터 링크를 통해 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 특정 구현에 따라, 데이터 소스(102) 및 데이터 도착지(106)는 동일한 디바이스에(예를 들어, 데이터 저장 시스템에) 상주할 수도 있고 서로 다른 디바이스에(예를 들어, 무선 통신 시스템에) 상주할 수도 있다. 서로 다른 디바이스에 상주하는 시나리오의 예로서, 어떤 구현들에서 데이터 소스(102)는 하나 이상의 무선 이어피스(earpiece)(예를 들어, 무선 헤드셋)를 포함하는 하나 이상의 데이터 도착지(106)에 오디오 데이터 스트림을 무선으로 전송하는 무선 오디오 소스(예를 들어, 오디오 플레이어 또는 오디오 수신기)를 포함한다.

어떤 경우에 수신기(108)에 의해 수신된 데이터는 임펄스 왜곡 기반 에러와 같은 에러들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 데이터 소스(102)에 의해 전송된 신호들은 데이터 소스(102)와 데이터 도착지(106) 간의 데이터 경로를 따라 하나 이상의 포인트에서 간섭, 잡음, 또는 신호 처리 동작들에 의해 훼손될 수 있다.

어떤 형태들에서, 이러한 에러들은 데이터 프로세서(110)(예를 들어, 출력 디바이스)의 동작 성능에 악영향을 줄 수 있다. 특정 예로서, 어떤 오디오 인코더들은 시그마 델타 변조("SDM(sigma-delta modulation)") 인코딩을 이용함으로써 SDM 인코딩된 데이터 스트림이 한 컴포넌트(예를 들어, 오디오 플레이어)에서 다른 컴포넌트(예를 들어, 출력 디바이스)로 전송될 수 있다. 인코딩된 데이터 스트림에서 이러한 데이터의 송신 및/또는 리트리브(retrieval)로부터 발생하는 에러들은 오디오 출력에 아티팩트들(예를 들어, 인지되는 "클릭 및 팝(clicks and pops)")을 발생시킬 수 있다.

이러한 타입 그리고 다른 타입의 에러들을 완화하기 위해, 데이터 도착지(106)는 에러 검출기(112) 및 에러 프로세서(114)를 포함한다. 뒤에 상세히 설명하는 바와 같이, 에러 검출기(112)는 한 세트의 데이터에서 에러를 식별할 수 있고, 에러 프로세서(114)는 수신된 데이터가 데이터 프로세서(110)에 제공되기 전에 데이터에서 에러를 완화(예를 들어, 은닉)하기 위한 동작들을 수행할 수 있다. 따라서 상술한 오디오 데이터의 예에 대해, 에러 검출기(112) 및 에러 프로세서(114)는 수신된 오디오 데이터를 필터링하여 오디오 데이터에서 아티팩트들을 완화하도록(예를 들어, 오디오 데이터로부터 유도되는 오디오 출력의 잡음을 감소시키도록) 협력할 수 있다.

본 개시의 이러한 형태들 및 다른 형태들은 도 2 내지 도 8을 참조로 더 상세히 설명될 것이다. 설명을 위해, 다음의 논의는 어떤 무선 디바이스가 다른 무선 디바이스로 데이터를 전송하는 무선 통신 시스템의 다양한 컴포넌트 및 동작을 설명한다. 본원의 교지들은 다른 타입의 디바이스들(예를 들어, 무선 또는 비-무선 디바이스들), 다른 타입의 시스템들(예를 들어, 데이터 처리 시스템들) 및 다른 타입의 컴포넌트에 적용될 수도 있는 것으로 인식해야 한다.

도 2에서, 무선 시스템(200)은 무선 디바이스(204)로 SDM 인코딩된 데이터를 전송하는 무선 디바이스(202)를 포함한다. 편의상, 도 2는 단순히 어떤 무선 디바이스로부터 다른 무선 디바이스로의 무선 송신을 나타낸다. 그러나 본원의 교지들에 따라 구성되는 통신 시스템은 다른 개수의 무선 디바이스들을 포함할 수도 있고, 이러한 무선 디바이스들 각각은 송신 및/또는 수신 능력을 포함할 수 있는 것으로 인식해야 한다.

무선 디바이스(202)는 비트 폭이 M(예를 들어, 16 비트)인 PCM 데이터(예를 들어, 오버샘플링된 PCM 영역 오디오 데이터)를 제공하는 데이터 소스(206)(예를 들어, 오디오 데이터 소스)를 포함한다. 예를 들어, 무선 시스템이 오디오 시스템인 구현에서, 데이터 소스(206)는 오디오 데이터(예를 들어, 오버샘플링된 PCM 영역 오디오 데이터)를 생성하거나 전달하는 컴포넌트를 포함할 수 있다.

SDM 인코더(208)는 PCM 데이터를 처리하여 SDM 인코딩된 데이터를 생성한다. 어떤 형태들에서, 인코딩된 데이터는 오버샘플링된 저 비트 폭 데이터를 포함할 수 있다. 즉, 데이터는 나이퀴스트 주파수보다 높은 레이트(예를 들어, 2 이상의 오버샘플링 레이트)로 샘플링될 수 있다. 또한, 데이터 스트림은 (도시한 바와 같이) 1, 2, 3의 비트 폭, 또는 예를 들어 PCM 데이터의 비트 폭과 비교될 정도로 상대적으로 낮은 다른 어떤 비트 폭을 가질 수 있다. 어떤 형태들에서, SDM 인코더(208)는 낮은 비트 폭의 펄스 밀도 변조("PDM(pulse-density modulated)") 데이터를 생성할 수도 있다.

도 2에 도시한 바와 같이, SDM 인코더(208)에 의해 출력되는 데이터는 송신기(210)에 제공된다. 송신기(210)는 이 데이터로부터 신호들을 생성하여 안테나(212)를 통해 무선 디바이스(204)로 신호들을 전송한다.

상술한 바와 같이, 무선 디바이스(204)에서 수신되는 SDM 데이터는 비트 에러가 발생하기 쉬울 수 있다. 따라서 이 데이터는 뒤에 상세히 설명하는 바와 같이, 에러 필터(예를 들어, 아티팩트들을 완화하는 아티팩트 필터)를 통과하며, 이로써 영향받은 비트들이 SDM 영역에서의 동작들의 사용을 통해 수정된다.

무선 디바이스(204)의 샘플 동작들은 도 3과 도 4의 흐름도와 관련하여 더 상세히 설명될 것이다. 편의상, 도 3과 도 4의 동작들(또는 여기서 논의되거나 교지되는 임의의 다른 동작들)은 특정 컴포넌트들(예를 들어, 도 1, 도 2 및 도 4 - 도 8의 컴포넌트들 중 하나 이상)에 의해 수행되는 것으로 설명될 수 있다. 그러나 이러한 동작들은 다른 타입의 컴포넌트들에 의해 수행될 수도 있고 다른 개수의 컴포넌트들을 이용하여 수행될 수도 있는 것으로 인식해야 한다. 또한, 여기서 설명하는 동작들 중 하나 이상은 소정 구현에 이용되지 않을 수도 있는 것으로 인식해야 한다.

도 3은 하나 이상의 데이터 에러를 검출하기 위해 수행될 수 있는 여러 가지 동작을 설명한다. 어떤 형태들에서, 다음의 논의는 (예를 들어, 애플리케이션 계층에 데이터가 제공되기 전에 에러들이 검출될 수 있게 하는) 인코딩된 데이터에서의 에러 검출에 관한 것이다. 본원의 교지는 또한 다른 타입의 데이터에서 에러를 검출하는데 이용될 수도 있는 것으로 인식해야 한다.

블록(302)으로 나타낸 것과 같이, 무선 디바이스(204)는 어떤 방식으로 인코딩된 데이터를 획득한다. 예를 들어, 수신기(214)가 안테나(216)를 통해 신호들을 수신하고 신호들을 처리하여 오버샘플링된 데이터(218)(예를 들어, SDM 비트 스트림)를 제공할 수 있다.

도 3의 블록(304 - 310)은 인코딩된 데이터의 하나 이상의 에러 검출 및 에러 은닉 동작들의 호출(invoke)에 관한 것이다. 도 2의 예에서는, 한 세트의 데이터에서 에러를 검출하고 검출된 에러의 표시를 생성하는데 채널 디코더(220), 비교기(222) 및 임계치(224)가 사용된다. 따라서 어떤 형태들에서 이들 컴포넌트는 도 1의 에러 검출기(112)를 포함할 수 있다. 편의상, 다음의 논의는 데이터 블록(예를 들어, 패킷)에 대해 수행되는 동작들과 관련될 수 있다. 여기서 설명하는 기술들은 다양한 타입의 데이터 세트들에 넓게 적용 가능할 수 있는 것으로 인식해야 한다.

블록(304)으로 나타낸 것과 같이, 채널 디코더(220)는 인코딩된 데이터를 디코딩한다. 예를 들어, 수신된 데이터 스트림은 정해진 크기(예를 들어, 330 비트)의 블록들로 분할될 수 있으며, 이로써 채널 디코더(220)는 인코딩된 데이터의 블록들을 (예를 들어, 연속적인 방식으로) 개별적으로 디코딩한다.

채널 디코더(220)는 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 채널 디코더(220)는 리드-솔로몬 디코더, 컨볼루션 디코더, 터보 코드 디코더, 비터비 디코더, 하이브리드 자동 재전송 요청("HARQ(hybrid automatic repeat request)") 디코더, 로그 우도비 기반("LLR 기반(log likelihood ratio-based)") 디코더, 저 밀도 패리티 체크("LDPC(low density parity check)") 코드 기반 디코더, 또는 다른 어떤 적당한 타입의 디코더 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

블록(306)으로 나타낸 것과 같이, 채널 디코더(220)는 인코딩된 데이터의 블록마다 (예를 들어, 하나 이상의) 채널 코딩 메트릭(226)의 세트를 생성할 수 있다. 채널 코딩 메트릭(226)은 채널 디코더(220)에 의해 사용되는 디코딩 타입에 따라 다양한 형태를 취할 수 있다. 예를 들어, 채널 코딩 메트릭(226)은 하드 또는 소프트 메트릭을 포함할 수 있고, 컨볼루션 코드에 대한 비터비 거리 메트릭, 재-인코딩 및 비교 메트릭, HARQ 비터비 메트릭, 로그 우도비 메트릭, 터보 코드 신뢰 확산 메트릭, LDPC 메트릭, 또는 다른 어떤 적당한 메트릭 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

블록(308)으로 나타낸 것과 같이, 어떤 형태들에서는 데이터 블록이 하나 이상의 에러를 갖는지 여부를 결정하기 위해 채널 코딩 메트릭(226)이 (예를 들어, 상위 계층 프로세스에 의해) 사용될 수 있다. 예를 들어, 블록 기반 리드 솔로몬 에러 정정 모듈에 의해 생성되는 소프트 결정 메트릭은 (예를 들어, 모듈이 데이터의 소정 블록에서 정정을 시도한 코드워드의 수로 나타내는 것과 같이) 채널 디코딩 프로세스가 인코딩된 데이터를 얼마나 효과적으로 디코딩했는지를 나타낼 수 있다. 이러한 디코더는 제한된 에러 정정 능력을 가질 수 있기 때문에, 채널 코딩 메트릭은 블록이 여전히 적어도 하나의 에러를 포함하는지의 가능성의 표시를 제공할 수 있다. 예를 들어, 더 높은 메트릭 값은 에러 정정 프로세스의 정확도에 있어 더 낮은 레벨의 신뢰도를 나타낼 수 있다. 이 예에서는, 블록이 어떠한 에러 비트도 갖지 않음을 결정하기 위해 디코더가 블록에서 어떠한 코드워드도 정정하지 않았음을 나타내는 메트릭 값(예를 들어, 0의 값)이 사용될 수 있다. 마찬가지로, 블록이 더 이상 어떠한 에러도 갖지 않음을 결정하기 위해 디코더가 블록에서 하나의 코드워드를 정정했음을 나타내는 메트릭 값이 사용될 수 있다. 여기서는, 블록에서 검출된 단 하나의 에러 코드워드가 존재할 때 디코더가 코드워드를 성공적으로 정정했을 확률이 높을 수 있기 때문에 이러한 가정이 이루어질 수 있다. 그러나 소정 블록에서 검출되는 에러의 수가 증가함에 따라, 디코더가 모든 에러 코드워드를 성공적으로 정정했을 확률은 감소할 수 있다. 따라서 블록에 에러가 존재함(예를 들어, 충분한 에러 가능성이 있음)을 나타내는 것으로서 소정 값의 메트릭(예를 들어, 5)이 정의될 수 있다. 다른 예로서, 소정의 디코더는 비트를 4개까지 정정하도록 설계될 수 있다. 이 경우, 이러한 디코더로부터의 메트릭이 5개 이상의 비트를 정정했음을 나타낸다면, 블록에 에러가 존재하는 것으로 추정될 수 있다.

상기의 관점에서, 채널 코딩 메트릭을 임계치와 비교함으로써 소정 블록이 임의의 에러를 포함하는지 여부의 표시(예를 들어, 추정)가 생성될 수 있다. 이 때문에, 비교기(222)는 채널 코딩 메트릭(226)을 (예를 들어, 5의 크기를 갖도록 정의된) 임계치(224)와 비교하여 필터 제어 표시(228)를 생성할 수 있다.

블록(310)으로 나타낸 것과 같이, 어떤 형태들에서 무선 디바이스(204)는 데이터 블록에서의 에러 검출을 기반으로 에러 은닉 동작을 호출할지 여부를 결정할 수 있다. 도 2의 예에서, 에러 은닉 동작의 호출은 데이터에서 에러들의 영향을 완화하는 에러 필터(230)로의 필터 제어 신호(228) 제공을 수반한다. 도 4 - 도 8과 관련하여 샘플 에러 은닉 동작들이 설명될 것이다.

처음에, 도 4와 도 5를 참조하면, 에러를 포함하는 오버샘플링된 데이터를 대체함으로써 출력 신호를 제공하는데 사용될 수 있는 여러 동작 및 컴포넌트가 다뤄질 것이다. 구체적으로, 도 4는 에러를 포함하는 한 세트의 데이터(예를 들어, 데이터 블록)를 처리하기 위한 여러 샘플 동작을 설명한다. 도 5는 한 세트의 오버샘플링된 데이터에서 데이터를 식별하고 교체하는데 사용될 수 있는 샘플 컴포넌트들을 포함하는 시스템(500)을 고 레벨로 설명한다. 후술하는 바와 같이, 어떤 형태들에서 시스템(500)의 컴포넌트들은 도 1 및 도 2의 에러 검출기 및 에러 프로세서(예를 들어, 에러 필터) 컴포넌트에 대응한다. 다음 설명은 어떤 측면에서는 상술한 바와 같이 인코딩된 데이터에 대해 수행될 수 있는 동작들에 관한 것이다. 본원의 교지는 또한 다른 타입의 데이터의 에러들을 처리하는데 사용될 수도 있는 것으로 인식해야 한다.

도 4의 블록(402)으로 나타낸 것과 같이, 시스템(500)(도 5)은 어떤 방식으로 오버샘플링된 데이터(502)를 획득한다. 예를 들어, 데이터(502)는 상술한 바와 같이 도 2의 수신기(214)에 의해 제공되는 인코딩된, 오버샘플링된 데이터(218)(예를 들어, SDM 비트 스트림)에 대응할 수 있다.

블록(404)으로 나타낸 것과 같이, 데이터 식별기(504)는 오버샘플링된 데이터(502)에서 처리(예를 들어, 수정)될 데이터를 식별한다. 예를 들어, 도 3과 관련하여 상술한 바와 같이, 데이터 식별기(504)는 에러를 포함하는 데이터 블록을 식별할 수 있다. 따라서 이와 같이 식별된 블록에 에러 은닉 동작이 가해질 수 있다. 여기서는 특정 구현에 따라 다른 양의 데이터가 식별될 수도 있는 것으로 인식해야 한다. 예를 들어, 1 이상의 비트가 (예를 들어, 비트 또는 비트들이 에러인지를 결정하기 위한) 처리를 위해 식별될 수 있다.

블록(406)으로 나타낸 것과 같이, 이웃 데이터 포착기(506)가 식별된 데이터에 근접한 오버샘플링된 데이터(502)의 둘 이상의 서브세트를 포착(예를 들어, 식별)한다. 어떤 형태들에서, 이웃 데이터 포착기(506)는 현재 데이터 블록이 하나 이상의 에러를 포함함을 나타내는 데이터 식별자(504)로부터의 표시(508)(예를 들어, 에러 표시)에 응답하여 서브세트들을 포착할 수 있다.

서로 다른 구현에서는 서브세트마다 서로 다른 개수의 비트가 지정될 수 있다. 예를 들어, 어떤 경우에 각 서브세트는 식별된 데이터 블록과 크기가 같은 데이터 블록을 포함할 수도 있다. 어떤 경우에는, 서브세트가 단일 비트를 포함할 수도 있다.

식별된 데이터에 대한 서브세트들의 위치 또한 구현에 좌우될 수 있다. 예를 들어, 어떤 경우에는 한 서브세트가 식별된 데이터보다 시간상 선행할 수도 있고(예를 들어, 식별된 데이터 전에 서브세트가 수신되고) 다른 서브세트가 시간상 식별된 데이터 다음에 올 수도 있다. 어떤 경우에는 모든 서브세트가 식별된 데이터에 선행할 수도 있다. 또한, 어떤 경우에는 소정의 서브세트가 식별된 데이터 직전 및/또는 직후에 올 수도 있다. 서브세트들의 여러 가지 예시는 도 6 - 도 8과 관련하여 후술한다.

블록(408)으로 나타낸 것과 같이, 치환 데이터 생성기(510)는 서브세트들을 사용하여 식별된 데이터를 치환할 데이터(514)를 생성한다. 예를 들어, 어떤 형태들에서 치환 데이터 생성기(510)는 식별된 데이터에서 임의의 에러들을 은닉하는 데이터를 생성하기 위한 기능을 서브세트들에 적용할 수 있다. 이러한 기능의 여러 가지 예시는 도 6 - 도 8과 관련하여 후술한다.

블록(410)으로 나타낸 것과 같이, 데이터 교체기(512)(예를 들어, 멀티플렉서 컴포넌트)가 식별된 데이터를 치환 데이터(514)로 대체한다. 예를 들어, 표시(508)가 (데이터(502)에 대응하는) 현재 데이터 블록이 에러를 포함한다고 나타낸다면, 데이터 교체기(512)는 현재 데이터 블록 대신 (데이터(514)에 대응하는 치환 데이터 블록을 출력할 수 있다. 따라서 데이터 대체 동작은 처리된 데이터(즉, 식별된 데이터를 치환 데이터로 치환한 후의 데이터)로부터 생성되는 출력 신호에 대해 데이터의 아티팩트가 갖는 영향을 완화할 수 있다. 반대로, 소정 데이터 블록에 에러가 없다면, 데이터 교체기(512)는 현재 데이터 블록을 그 원본 형태로 간단히 출력할 수 있다. 도 5의 예에서, 데이터 교체기(512)는 데이터를 (예를 들어, 데이터 스트림의 형태로) 데이터 버스(516) 상에 출력한다.

어떤 형태들에서, 이러한 데이터 대체 동작은 소정 데이터 값을 나타내는 비트 수의 변화를 수반할 수 있다. 예를 들어, 어떤 구현들에서, 오버샘플링된 데이터(502)는 (예를 들어, +1 또는 -1 값을 갖는) 단일 비트가 소정 데이터 샘플을 나타내는 데이터들의 스트림을 포함한다. 이러한 예는 도 5에서 오버샘플링된 데이터(502)에 대해 비트 폭 "1" 표시로 표현될 수 있다.

어떤 구현들에서 치환 데이터(514)는 또한 1 비트 데이터를 포함할 수 있다. 이 시나리오는 도 5에서 치환 데이터(514)에 대한 "1"의 비트 폭으로 표현될 수 있다. 이러한 경우, 출력 데이터(516)는 또한 (예를 들어, +1 또는 -1 값을 나타내는) 1 비트 데이터를 포함할 수 있다.

그러나 다른 구현들에서, 치환 데이터(514)는 (도 5에서 "N"의 비트 폭으로 나타낸) 다중 비트 데이터를 포함할 수도 있다. 뒤에 더 상세히 설명하는 바와 같이, 이 경우 소정 값의 치환 데이터(514)는 다수의 비트 및/또는 가중치의 조합을 기반으로 할 수 있다. 어떤 경우에, 이러한 결과값은 정수값(예를 들어, +1 또는 -1)과 같지 않을 수도 있다. 따라서 시스템(500)의 출력은 출력 데이터(516)에 대해 "N"의 비트 폭으로 나타낸 것과 같은 다중 비트 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 구현에서, 데이터 교체기(512)가 1 비트 값에 대응하는 데이터(502) 또는 치환 데이터를 출력하고 있을 때, 다중 비트 출력 데이터(516)는 간단히 +1 또는 -1(또는 다른 어떤 적당한 1 비트 값)을 나타낼 수 있다.

도 4의 블록(412)으로 나타낸 것과 같이, 어떤 경우에 (예를 들어, 도 2에서 필터링된 데이터(232)에 대응하는) 출력 데이터(516)는 업샘플러(234)(도 2)에 의해 업샘플링(upsampling)될 수 있다. 예를 들어, 다음 SDM 인코딩 스테이지에 대한 신호의 잡음 성형 특성들을 개선하기 위해 그리고/또는 출력 스테이지(예를 들어, 출력 디바이스(236))가 필터링된 데이터(232)의 데이터 레이트보다 높은 레이트로 데이터를 처리하도록 구성되는 경우에 업샘플링이 수행될 수 있다. 후자의 경우의 예로서, 데이터(232)는 약 1 Mbps의 비트 레이트를 갖는 SDM 스트림을 포함할 수 있다. 반면, 출력 디바이스(236)는 약 5 Mbps의 비트 레이트를 갖는 SDM 비트 스트림을 기초로 오디오 신호를 출력하도록 구성될 수 있다. 이 예에서, 업샘플러(234)는 데이터(232)를 5의 팩터로 업샘플링한다.

블록(414)으로 나타낸 것과 같이, SDM 인코더(238)(또는 다른 어떤 적당한 컴포넌트)가 선택적으로 상향 변환된 데이터를 잡음 성형하고 그리고/또는 선택적으로 상향 변환된 데이터를 다시 SDM 데이터로 변환하는데 사용될 수 있다. 상향 변환된 데이터를 다시 SDM 데이터로 변환하는 경우, 상술한 바와 같이 데이터(232)(예를 들어, 데이터(516))는 다중 비트 데이터를 포함할 수 있다. 그러나 출력 디바이스(236)는 SDM 비트 스트림에 대해 동작하도록 구성될 수 있다. 따라서 SDM 인코더(238)(또는 다른 어떤 적당한 컴포넌트)는 다중 비트 데이터를 비트 스트림(240)(예를 들어, 1 비트 폭 비트 스트림)으로 변환하는데 사용될 수 있다. 어떤 구현들에서, SDM 인코더(238)는 낮은 차수의(예를 들어, 1차 또는 2차) SDM 인코더를 포함할 수 있다. 어떤 형태들에서, 비트 스트림(240)은 PDM 표현을 포함할 수 있다.

블록(416)으로 나타낸 것과 같이, 출력 디바이스(236)는 비트 스트림(240)을 지정된 방식으로 처리한다. 예를 들어, 오디오 애플리케이션에서 출력 디바이스(236)는 비트 스트림을 처리하여 출력 신호를 스피커 또는 다른 어떤 적당한 컴포넌트에 제공한다. 어떤 경우에, SDM 데이터는 디지털-아날로그 변환기에 직접 인가되어 (예를 들어, 클래스-D 증폭기를 이용하여) 스피커를 구동할 수 있다. 따라서 이러한 경우에 출력 신호는 필터링 동작들을 위해 신호를 PCM 영역으로 변환할 필요 없이 SDM 영역에서 완전히 필터링될 수 있다.

본원의 교지들은 다양한 타입의 입력 데이터를 처리하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 어떤 형태들에서 본원의 교지들은 오버샘플링된 잡음 성형 샘플들을 처리하는데 사용될 수 있다. 상술한 바와 같이, 오버샘플링이라는 용어는 나이퀴스트 레이트를 초과하는 샘플링을 말한다. 어떤 형태들에서, 잡음 성형이라는 용어는 소정 대역폭(예를 들어, 20 ㎑)의 신호와 관련된 양자화 잡음 에너지를 더 넓은 대역폭(예를 들어, 320 ㎑)으로 확산하여 신호와 관련된 잡음 바닥을 효과적으로 감소시키기 위한 기술들(예를 들어, 필터링 기술들)과 관련된다. SDM 샘플들은 오버샘플링된 잡음 성형 샘플들의 일례이다. 일례로, 48 ㎑의 16 비트 펄스 코드 변조("PCM") 데이터로 나타낼 수 있는 데이터 스트림은 대략 1 ㎒에 가까운 레이트의 1 비트 SDM 스트림으로 표현될 수 있다.

상기 설명을 염두에 두고, 도 6 - 도 8을 참조로 이제 샘플 은닉 기술들이 설명될 것이다. 편의상, 다음은 오버샘플링된 비트 스트림이 블록(예를 들어, 패킷) 구조를 갖는 시나리오들을 설명한다. 또한, 하나 이상의 에러 비트를 포함하는 블록을 식별하기 위해 (예를 들어, 상술한 바와 같은) 어떤 형태의 기술이 사용된다. 에러 비트들의 정확한 위치는 알려진 것으로 가정하지 않는다. 상술한 바와 같이, 에러 비트들의 블록 레벨 검출의 한 방법은 리드-솔로몬 체크섬(check-sum)을 기반으로 한다. 여기서, 체크섬은 예를 들어 에러가 있는 연속한 블록들의 수의 표시를 제공할 수 있다.

도 6은 샘플 크로스페이딩 기반 방식을 이용하는 시스템(600)을 나타낸다. 여기서, 한 세트의 오버샘플링된 데이터(예를 들어, 비트 스트림)의 블록(Q)은 적어도 하나의 에러를 갖는 것으로 식별된다. 한 세트의 오버샘플링된 데이터에서 블록(P, R)은 블록(Q)에 인접한 블록들이다. 따라서 도 5의 예에서, 데이터 식별기(504)는 블록(Q)을 식별하고 데이터 포착기(506)는 블록(P, R)을 (예를 들어, 오버샘플링된 데이터(502)의 서브세트들로서) 식별할 수 있다.

다음 예에서, 블록들(P, Q, R) 각각은 "L" 비트의 길이를 갖는다. 그러나 어떤 경우에 서로 다른 블록은 서로 다른 길이를 가질 수도 있는 것으로 인식해야 한다.

블록(P)의 엘리먼트들은 P(n)으로 표현될 수 있으며, n = 1, 2, …, L이다. 비슷한 표현들이 블록(Q) 및 블록(R)에 적용될 수 있다. 어떤 형태들에서, 크로스페이딩 필터(602)(예를 들어, 데이터 생성기(510))는 Q의 각 비트에 대해 식 1의 연산을 수행할 수 있다.

Q'(n) = a(n)*P(L-n + 1) + b(n)*R(n) 식 1

여기서, a와 b는 적당히 선택된 가중 계수들을 각각 포함하는 벡터이다. 예를 들어, 벡터 a(n)의 값들은 n의 증가에 따라 증가할 수도 있고, 벡터 a(n)의 값들은 또한 n의 증가에 따라 감소할 수도 있다. 이러한 경우, 가중치 a(n) 대 b(n)의 플롯은 식 1의 크로스페이딩 효과를 설명하는데 도움이 된다.

결과적인 데이터 블록(Q')은 (예를 들어, 데이터 교체기(512)에 의해) 원본 블록(Q) 대신 비트 스트림으로 치환될 수 있고, 이로써 비트 스트림으로부터의 임의의 에러 비트들을 대체할 수 있다. 더욱이, 블록(Q')은 이웃한 블록(P, R)의 값들을 기초로 하기 때문에, 결과적인 비트 스트림은 출력 신호에서 쉽게 인지되는 아티팩트들(예를 들어, 가청 클릭 및 팝)을 포함할 가능성이 작을 수도 있다.

여기서, Q'(n) 값들은 가중된 조합을 기초로 하기 때문에 1 비트 값들일 수도 있다. 따라서 원본 블록에서 Q(n) 비트에 대해 치환되는 각각의 Q'(n) 값은 상술한 바와 같이 다중 비트 값(예를 들어, 12 비트)을 포함할 수 있다. 따라서 SDM 인코더(238)(도 2)는 다중 비트 값들을 갖는 블록(Q')을 포함하는 데이터 스트림에 대해 동치 SDM 비트 스트림을 제공하도록 동작하는 크로스페이딩 기반 방식에 이용될 수 있다.

크로스페이딩 연산들은 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, Q'는 이웃한 블록들의 선형 또는 비선형 조합일 수 있다. 또한, 어떤 경우에 소정 비트 Q'(n)에 대한 값은 블록(P)으로부터의 다수 비트와 블록(R)으로부터의 다수 비트의 함수일 수 있다. 예를 들어, 소정 값 "n"에 대해, 비트 L-n+1 주위의 소정 개수의 비트들이 블록(P)으로부터 사용될 수 있는 한편, 비트 n 주위의 소정 개수의 비트들이 블록(R)으로부터 사용될 수 있다.

또한, 에러가 있는 데이터를 이웃한 데이터의 함수인 데이터로 대체하는 상기 개념은 일반적으로 임의의 크기의 블록들에 적용될 수 있다. 그러므로 데이터 대체 방식은 1 비트 이상의 길이를 갖는 이웃한 데이터 세트들을 이용할 수 있다.

상기의 관점에서, 크로스페이딩 방식은 비교적 낮은 전력 및 낮은 레이턴시를 제공하여 아티팩트들을 효과적으로 완화할 수 있는 것으로 인식해야 한다. 어떤 형태들에서, 낮은 비트 폭 데이터에 대해 비교적 간단한 연산들(예를 들어, 식 1)이 수행되기 때문에 이러한 방식은 비교적 낮은 처리 로드를 가질 수 있다. 또한, 어떤 형태들에서 레이턴시는 블록들의 길이(L) 및 이러한 단순한 비트 단위 연산들의 처리 시간을 기초로 하기 때문에 이러한 방식은 비교적 낮은 레이턴시를 가질 수 있다. 따라서 어떤 형태들에서, 데이터(예를 들어, 블록(Q))의 식별 및 식별된 데이터의 대체와 관련된 레이턴시 시간은 서브세트들 중 하나 이상(예를 들어, 블록(P) 및/또는 블록(R))의 크기 또는 식별된 데이터의 크기 중 적어도 하나를 기초로 한다.

도 7은 예측 기반 방식을 이용하는 샘플 시스템(700)을 나타낸다. 이 방식은 또한 SDM 비트 스트림과 같은 오버샘플링된 데이터 스트림에서 에러 비트들을 검출하여 정정하는데 사용될 수도 있다. 간단히 하기 위해, 다음 예에서 데이터는 1 비트 인코딩되는 것으로 가정한다. 또한, 데이터 블록(Q)은 에러가 있는 일부 비트들을 포함하는 것으로 식별되었다고 가정한다.

Q의 첫 번째 비트인 b(n)을 고려한다. SDM(예를 들어, PDM) 비트 스트림들의 특성들 중 하나는 국소 평균이 해당 PCM 데이터의 순간적 크기를 추적한다는 점이다. 이에 따라, "b(n)에서의 PCM 동치(equivalent)"가 다음과 같이 정의될 수 있다:

b _mean (n) = (b(n) + b(n-1) + … + b(n-w+1)/w 식 2

여기서, w는 평균이 취해지는 윈도우에서의 샘플 수이다. 통상적으로, 이는 SDM 인코더(208)에 대한 오버샘플링 비("OSR(oversampling ratio)")와 같을 것이다.

SDM 비트 스트림의 PCM 동치는 f _PCM = f/OSR로 대역 제한될 수 있으며, 여기서 f는 SDM 인코더(208)의 대역폭이다. OSR은 (예를 들어, 20 이상 정도로) 통상적으로 매우 높기 때문에 샘플들은 비교적 서로 가깝다. 따라서 샘플들의 값들은 선형 식에 의해 근사화될 수 있다. 예를 들어, 에러가 없는 조건에서:

|b _mean (n) + b _mean (n-2) - 2 b _mean (n-1)| < T 식 3

여기서, T는 테스트중인 신호에 동적으로 적응될 수 있는 임계치이다. 어떤 형태들에서, T는 샘플들(n, n-1, n-2)의 값의 플롯과 관련된 임의의 비선형성을 고려한다. 따라서 b _mean (n)의 예측된 값은 다음으로 표현될 수 있다:

b _p = 2 b _mean (n-1) - b _mean (n-2) ± T 식 4

즉:

A - T < b _p (n) < A + T 식 5

여기서 A = 2 b _mean (n-1) - b _mean (n-2)

이와 같이 식 5는 소정 비트의 PCM 동치가 예상 범위 내에 있는지 여부를 결정하기 위한 방법을 나타낸다. PCM 동치가 범위 내에 있다면, 관련 비트의 값(예를 들어, b(n))은 에러가 아닌 것으로 추정된다. 따라서 비트의 값은 변경되지 않는다.

반면, PCM 동치가 범위 내에 있지 않다면, 관련 비트의 값은 비트 값이 예상된 대로 범위에 대한 해당 비트의 PCM 동치의 편차(즉, 고 또는 저)에 해당하는지를 결정하도록 체크될 수 있다. 예를 들어, 이 경우 Q의 각 b(n)에 대한 식 4의 유효성이 테스트될 수 있다. 이 식이 위반된다면, 다음 조건들이 발생한다:

케이스 I: b _mean > A + T 식 6

케이스 I에서, b(n) = 1이라면, b(n)은 b(n) = -1로 정정된다. 그렇지 않으면, b(n)은 수정되지 않는다. 여기서, b _mean 이 A + T보다 크다면, 이는 (예를 들어, 잡음에 의해) -1에서 1로 잘못 플립(flip)되는 b(n)에 의해 발생했다고 추정될 수 있다. 즉, b(n)이 -1에서 1로 플립되지 않았다면, b _mean 은 예상 범위 내에 있었을 수 있다. 따라서 b(n) = 1인 것으로 결정된다면, b(n)은 에러가 없고 비트는 "다시" -1로 플립된다고 추정될 수 있다. 반대로, b(n) = -1인 것으로 결정된다면, b(n)은 이미 최저값으로 설정되었기 때문에 변경되지 않고 그대로이다.

케이스 Ⅱ: b _mean < A - T 식 7

케이스 Ⅱ에서, b(n) = -1이라면, b(n)은 b(n) = 1로 정정된다. 그렇지 않으면, b(n)은 수정되지 않는다. 여기서, b _mean 이 A + T 미만이라면, 이는 (예를 들어, 잡음에 의해) 1에서 -1로 잘못 플립된 b(n)에 의해 야기되었다고 추정될 수 있다. 즉, b(n)이 1에서 -1로 플립하지 않았다면, b _mean 은 예상 범위 내에 있었을 수 있다. 따라서 b(n) = -1인 것으로 결정된다면, b(n)은 에러가 있고 비트는 "다시" 1로 플립된다고 추정될 수 있다. 반대로, b(n) = 1인 것으로 결정된다면, b(n)은 이미 최고값으로 설정되었기 때문에 변경되지 않고 그대로이다.

(도 5의 컴포넌트들을 참조하여) 다시 도 7을 참조하면, 도시된 데이터 블록은 여기서 논의한 바와 같이 적어도 하나의 에러를 갖는 것으로 식별될 수 있다. 따라서 도 5의 예에서, 데이터 식별기(504)는 이 데이터 블록을 식별할 수 있다. 더욱이, 상술한 바와 같이, 이 방식에서는 소정 비트가 에러인지 여부를 결정하도록 블록의 비트들 각각이 체크될 수 있다. 따라서 어떤 형태들에서 데이터 식별기(504)는 또한 이 프로세스 동안 각 비트를 식별할 수 있다.

도 7에서, 블록의 비트들 중 3개에 라벨이 붙어 있다. 여기서 비트 1은 시간상 비트 2와 비트 3에 선행한다. 블록의 각 비트(예를 들어, 비트 3)가 에러 체크될 때, 데이터 포착기(506)는 이웃한 비트 1과 2를 식별할 수 있다. 또한, 데이터 포착기(506)는 (서로 다른 라인 패턴을 갖는 라인들로 나타낸 것과 같이) 각각 비트 1, 2, 3과 관련된 비트들의 제 1, 제 2 및 제 3 세트를 식별할 수 있다.

데이터 생성기(510)는 이러한 세트들(예를 들어, PCM 동치 값들) 각각의 평균을 계산하도록 구성된 (예를 들어, 박스카(boxcar) 평균 함수를 이용하는) 평균 계산기를 포함할 수 있다. 이러한 연산들은 도 7의 평균 계산기(702A, 702B, 702C)로 나타낼 수 있다. 데이터 생성기(510)는 예를 들어 식 5를 이용하여 평균 계산의 결과를 처리하는 함수(704)(예를 들어, 상술한 식 4를 기반으로 하는 선형 예측기)를 포함할 수 있다. 함수(704)는 식 6과 식 7을 기반으로 하는 비트 3의 값과 비트 3의 현재 값을 플립할지 여부를 결정할 수 있다. 따라서 이 경우에 도 5의 데이터 교체기(512)는 식 6 또는 식 7에 의해 비트 플립이 지시된다면 단일 비트의 값을 변경할 수 있다.

예측 연산들은 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 함수(704)는 선형 함수(예를 들어, 1차 곡선) 또는 비선형 함수(예를 들어, 2차, 3차 곡선 등)를 포함할 수 있다. 여기서, 예측은 2개 이상의 선행 비트를 기초로 할 수 있다. 또한, 어떤 경우에 임계치(T) 및/또는 예측 방정식의 계수들은 (예를 들어, 신호 주파수 또는 다른 어떤 팩터를 기초로) 적응적일 수 있다. 어떤 경우에는, 예측 연산을 기초로 2 비트 이상이 조정(예를 들어, 플립)될 수 있다. 또한, 어떤 경우에는 비트들의 세트들을 연산하는데 평균 이외의 다른 함수가 사용될 수도 있다.

이런 식으로 상기에 교지된 바와 같은 예측 방식은 아티팩트들을 완화하기 위한 저 전력 및 저 레이턴시 방법을 제공할 수 있다. 이러한 방식은 낮은 비트 폭 데이터에 대해 비교적 간단한 연산들(예를 들어, 식 5 - 7)이 수행되기 때문에 비교적 낮은 처리 로드를 가질 수 있다. 또한, 이러한 방식은 사실상 예측성이 있기 때문에(예를 들어, 정정되는 임의의 비트에 선행하는 비트들에 의존하기 때문에) 비교적 낮은 레이턴시(예를 들어, 본질적으로 무 레이턴시)를 가질 수 있다.

도 8은 보간 기반 방식을 구현하는 샘플 시스템(800)을 나타낸다. 이 방식은 또한 SDM 비트 스트림과 같은 오버샘플링된 데이터 스트림에서 에러 비트들을 검출하여 정정하는데 사용될 수 있다. 또한, L 길이의 데이터 블록(Q)이 하나 이상의 에러 비트를 포함하는 것으로 식별되었다고 가정한다.

b(n)을 블록(Q)의 첫 번째 샘플이라고 한다. 어떤 형태들에서, 블록(Q)의 모든 엘리먼트는 b _mean (n-1)과 b _mean (n-1+L) 간의 보간(예를 들어, 선형 보간)을 기초로 대체될 수 있다. 도 7의 예측 기반 방식에 대해 상술한 바와 같이, b _mean (n-1)은 b(n-1)의 이웃의 w개의 샘플의 PCM 동치를 나타낸다.

어떤 형태들에서, 상기 연산은 PCM 영역에서의 L/OSR개의 샘플들 간의 선형 보간과 같을 수도 있다. 예를 들어, 이 연산은 OSR이 높을 때 매우 적은 수의 샘플들에 걸친 선형 보간으로서 반영할 수 있다. 따라서 이러한 방식은 오버샘플링된 데이터에 비교적 최소한의 왜곡을 이끌어 들이면서 아티팩트들(예를 들어, 클릭 및 팝)을 효과적으로 평활화할 수 있다.

(도 5와 관련하여) 다시 도 8을 참조하면, 이 예에서 하나 이상의 에러를 포함하는 것으로 (예를 들어, 도 5의 데이터 식별기(504)에 의해) 식별된 데이터 블록은 이웃한 블록들의 함수로써 생성된 데이터로 대체될 수 있다. 여기서, 에러(들)를 포함하는 블록은 빗금으로 표시된다.

도 5의 이웃 데이터 포착기(506)는 식별된 블록의 어느 한쪽의 비트들을 식별된 블록에 대한 치환 데이터(808)를 생성하기 위한 앵커(anchor) 포인트(810A, 810B)로서 식별할 수 있다. 또한, 이웃 데이터 포착기(506)는 앵커 포인트(810A)와 관련된 제 1 세트의 비트들과 앵커 포인트(810B)와 관련된 제 2 세트의 비트들을 식별할 수 있다.

그 다음, (예를 들어, 평균 계산기를 포함하는) 도 5의 데이터 생성기(510)는 비트들의 각 세트의 함수로써 값들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 데이터 생성기(510)는 앵커 포인트(810A, 810B) 각각에 관련된 평균(예를 들어, PCM 동치 값)을 계산할 수 있다. 이러한 연산들은 도 8에서 평균 계산기(802A, 802B)로 표현된다. 여기서, 평균 계산기(802A)는 앵커 포인트(810A) 및 그 앵커 포인트에 선행하는 다수의 비트를 포함하는 한 세트의 비트들에 대해 동작한다. 평균 계산기(802B)는 앵커 포인트(810B) 및 그 앵커 포인트 다음에 오는 다수의 비트를 포함하는 한 세트의 비트들에 대해 동작한다. 따라서 이 예에서, 대체 데이터(808)를 생성하는데 사용되는 데이터는 식별된 블록(즉, 적어도 하나의 에러를 포함하는 블록)으로부터 유도되지 않는다.

데이터 생성기(510)는 식별된 블록에 대한 치환 데이터(808)를 제공하기 위한 평균 계산들의 결과를 처리하는 함수(804)(예를 들어, 선형 보간기)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 식별된 블록에서 소정 비트(n)에 대한 값은 (다음 예에서 PCME1로 지칭되는) 앵커 포인트(810A)에 대해 계산된 PCM 동치와 앵커 포인트(810B)에 대해 계산된 PCM 동치(PCME2) 간의 선형 보간을 기반으로 하는 값으로 설정될 수 있다. 따라서 식별된 블록이 L 비트 길이를 갖는 예에서, 식별된 블록의 소정 비트에 대한 치환 값 Q'(n)은 다음과 같을 수 있다:

Q'(n) = PCME1 + n(PCME2 - PCME1)/(L + 1) 식 8

특정 예에서, PCME1 = 1, PCME2 = 2, L = 3이다. 이 경우, Q'(1) = 1.25, Q'(2) = 1.5, Q'(3) = 1.75이다. 따라서 앵커 포인트들(810A, 810B) 사이의 대체된 비트들에 걸친 PCM 동치 값들의 평탄한 진행이 존재한다.

여기서, 대체 비트들의 값들은 PCM 동치 값들을 기초로 하기 때문에 다중 비트 값들(예를 들어, 비-정수값들)일 수 있음이 확인될 수 있다. 따라서 도 2의 SDM 인코더(238)가 이 경우에 동치 SDM 비트 스트림을 제공하도록 이러한 다중 비트 값들에 대해 연산하는데 사용될 수 있다.

상기의 관점에서, 보간 방식은 또한 아티팩트들을 효과적으로 완화하기 위한 저 전력 및 저 레이턴시 방법을 제공할 수 있다. 어떤 형태들에서, 이러한 방식은 낮은 비트 폭 데이터에 대해 비교적 간단한 연산들(예를 들어, PCM 동치들의 계산과 관련된 평균)이 수행되기 때문에 비교적 낮은 처리 로드를 가질 수 있다. 또한, 레이턴시는 어떤 형태들에서 블록들의 길이와 상기 비트 단위 연산들의 처리 시간을 기초로 할 수 있기 때문에 이러한 방식은 비교적 낮은 레이턴시를 가질 수 있다.

상기의 관점에서, 본원의 교지들은 데이터의 에러들을 처리하는데 유리하게 이용될 수 있다. 어떤 형태들에서, 개시된 방식은 오버샘플링된 인코딩된 비트 스트림들(예를 들어, SDM 비트 스트림)의 높은 데이터 레이트 및 잡음 성형 특성들을 활용함으로써 낮은 레이턴시를 제공할 수 있고 높은 품질의 필터링을 제공할 수 있다. 따라서 어떤 형태들에서 본 개시는 인코딩된 비트 스트림의 비트 에러들로 인해 유입되는 오디오 아티팩트들을 최소화하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 다양한 구현에서, 상기 기술들은 스트림의 특정 비트 폭으로 그리고 임의의 OSR에 대해 한정될 수도 있다. 상기에 주어진 예시들은 설명을 위한 것일 뿐, 비트 스트림에서 아티팩트(예를 들어, 클릭 및 팝) 제거가 구현될 수 있는 방법들의 수를 한정하는 것은 아니다.

본원의 교지들은 적어도 하나의 다른 디바이스와 통신하기 위해 각종 컴포넌트를 이용하는 디바이스에 포함될 수 있다. 도 9는 디바이스들 간의 통신을 용이하게 하는데 이용될 수 있는 여러 가지 샘플 컴포넌트를 나타낸다. 여기서, 제 1 디바이스(902) 및 제 2 디바이스(904)는 적당한 매체에 의해 무선 통신 링크(906)를 통해 통신하기에 적합하다.

처음에, 디바이스(902)로부터 디바이스(904)로(예를 들어, 역방향 링크) 정보를 전송하는데 관련되는 컴포넌트들이 설명될 것이다. 송신("TX") 데이터 프로세서(908)는 데이터 버퍼(910) 또는 다른 어떤 적당한 컴포넌트로부터 트래픽 데이터(예를 들어, 데이터 패킷들)를 수신한다. 송신 데이터 프로세서(908)는 선택된 코딩 및 변조 방식을 기반으로 각 데이터 패킷을 처리(예를 들어, 인코딩, 인터리빙 및 심벌 매핑)하고, 데이터 심벌들을 제공한다. 일반적으로, 데이터 심벌은 데이터에 대한 변조 심벌이고, 파일럿 심벌은 (연역적으로 알려지는) 파일럿에 대한 변조 심벌이다. 변조기(912)는 데이터 심벌들, 파일럿 심벌들, 및 가능하면 역방향 링크에 대한 시그널링을 수신하고, 변조(예를 들어, OFDM 또는 다른 어떤 적당한 변조) 및/또는 시스템에 의해 지정된 것과 같은 다른 처리를 수행하여, 출력 칩들의 스트림을 제공한다. 송신기("TMTR")(914)는 출력 칩 스트림을 처리(예를 들어, 아날로그로 변환, 필터링, 증폭 및 주파수 상향 변환)하여 변조 신호를 생성하고, 변조된 신호는 안테나(916)로부터 전송된다.

(디바이스(904)와 통신하는 다른 디바이스들로부터의 신호들과 함께) 디바이스(902)에 의해 전송된 변조 신호들은 디바이스(904)의 안테나(918)에 의해 수신된다. 수신기("RCVR")(920)는 안테나(918)로부터의 수신 신호를 처리(예를 들어, 조정 및 디지털화)하여 수신 샘플들을 제공한다. 복조기("DEMOD")(922)는 수신 샘플들을 처리(예를 들어, 복조 및 검출)하여 검출된 데이터 심벌들을 제공하며, 검출된 데이터 심벌들은 다른 디바이스(들)에 의해 디바이스(904)로 전송된 데이터 심벌들의 잡음 추정치일 수 있다. 수신("RX") 데이터 프로세서(924)는 검출된 데이터 심벌들을 처리(예를 들어, 심벌 디매핑, 디인터리빙 및 디코딩)하여 각각의 전송 디바이스(예를 들어, 디바이스(902))와 관련된 디코딩된 데이터를 제공한다.

이제, 디바이스(904)로부터 디바이스(902)로(예를 들어, 순방향 링크) 정보를 전송하는데 관련되는 컴포넌트들이 다뤄질 것이다. 디바이스(904)에서, 트래픽 데이터가 송신("TX") 데이터 프로세서(926)에 의해 처리되어 데이터 심벌들을 생성한다. 변조기(928)는 데이터 심벌들, 파일럿 심벌들, 및 순방향 링크에 대한 시그널링을 수신하고, 변조(예를 들어, OFDM 또는 다른 어떤 적당한 변조) 및/또는 다른 적절한 처리를 수행하여 출력 칩 스트림을 제공하며, 출력 칩 스트림은 송신기("TMTR")(930)에 의해 추가 조정되어 안테나(918)로부터 전송된다. 어떤 구현들에서, 순방향 링크에 대한 시그널링은 역방향 링크를 통해 디바이스(904)로 전송하는 모든 디바이스(예를 들어, 단말들)에 대한 제어기(932)에 의해 생성되는 전력 제어 명령들 및 (예를 들어, 통신 채널에 관한) 다른 정보를 포함할 수 있다.

디바이스(902)에서, 디바이스(904)에 의해 전송된 변조 신호는 안테나(916)에 의해 수신되고, 수신기("RCVR")(934)에 의해 조정 및 디지털화되며, 복조기("DEMOD")(936)에 의해 처리되어 검출된 데이터 심벌들을 얻는다. 수신("RX") 데이터 프로세서(938)는 검출된 데이터 심벌들을 처리하여 디바이스(902)에 대한 디코딩된 데이터 및 순방향 링크 시그널링을 제공한다. 제어기(940)는 전력 제어 명령들 및 다른 정보를 수신하여 데이터 송신을 제어하고 디바이스(904)로의 역방향 링크에 대한 송신 전력을 제어한다.

제어기(940, 932)는 각각 디바이스(902) 및 디바이스(904)의 각종 동작을 지시한다. 예를 들어, 제어기는 적절한 필터를 결정하고, 필터에 관한 정보를 보고하며, 필터를 이용하여 정보를 디코딩할 수 있다. 데이터 메모리(942, 944)는 각각 제어기(940, 932)에 의해 사용되는 프로그램 코드들 및 데이터를 저장할 수 있다.

도 9는 또한 통신 컴포넌트들이 본원에 교지된 것과 같은 필터링 동작들을 수행하는 하나 이상의 컴포넌트를 포함할 수 있음을 설명한다. 예를 들어, 필터 제어 컴포넌트(946)는 디바이스(902)의 RX 데이터 프로세서(938) 및/또는 다른 컴포넌트들과 협력하여 다른 디바이스(예를 들어, 디바이스(904))로부터 정보를 수신할 수 있다. 마찬가지로, 필터 제어 컴포넌트(948)는 디바이스(904)의 RX 데이터 프로세서(924) 및/또는 다른 컴포넌트들과 협력하여 다른 디바이스(예를 들어, 디바이스(902))로부터 정보를 수신할 수 있다. 각 디바이스(902, 904)에 대해, 설명한 컴포넌트들 중 둘 이상의 기능은 단일 컴포넌트에 의해 제공될 수도 있는 것으로 인식해야 한다. 예를 들어, 단일 처리 컴포넌트가 필터 제어 컴포넌트(946)와 RX 데이터 프로세서(938)의 기능을 제공할 수도 있고, 단일 처리 컴포넌트가 필터 제어 컴포넌트(948)와 RX 데이터 프로세서(924)의 기능을 제공할 수도 있다.

디바이스(예를 들어, 무선 디바이스)는 디바이스에 의해 전송되거나 디바이스에서 수신되는 또는 아니면 디바이스에 의해 획득 또는 사용되는 신호들(예를 들어, 데이터)에 기반한 기능들을 수행하는 다양한 컴포넌트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 헤드셋(예를 들어, 무선 헤드셋)은 데이터(예를 들어, 수신된 데이터 및/또는 오버샘플링된 데이터)에 기반한 오디오 출력을 제공하기에 적합한 트랜스듀서(transducer)를 포함할 수 있다. 시계(예를 들어, 무선 시계)는 데이터(예를 들어, 수신된 데이터 및/또는 오버샘플링된 데이터)에 기반한 표시를 제공하기에 적합한 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 감지 디바이스(예를 들어, 무선 감지 디바이스)는 데이터(예를 들어, 수신된 데이터 및/또는 오버샘플링된 데이터)를 기초로 전송될 데이터를 감지하거나 제공하기에 적합한 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 감지 동작은 어떤 형태들에서는 데이터의 제어 정보에 의해 제어될 수 있다.

무선 디바이스는 임의의 적당한 무선 통신 기술을 기반으로 하거나 아니면 이러한 기술을 지원하는 하나 이상의 무선 통신 링크를 통해 통신할 수 있다. 예를 들어, 어떤 형태들에서 무선 디바이스는 네트워크와 관련할 수 있다. 어떤 형태들에서, 네트워크는 초광대역 기술 또는 다른 어떤 적당한 기술을 이용하여 구현되는 (예를 들어, 30 미터 정도의 무선 커버리지 영역을 지원하는) 개인 영역 통신망 또는 (예를 들어, 10 미터 정도의 무선 커버리지 영역을 지원하는) 인체 통신망을 포함할 수 있다. 어떤 형태들에서, 네트워크는 근거리 통신망 또는 광역 통신망을 포함할 수 있다. 무선 디바이스는 예를 들어 CDMA, TDMA, OFDM, OFDMA, WiMAX 및 Wi-Fi와 같은 다양한 무선 통신 기술들, 프로토콜들 또는 표준들 중 하나 이상을 지원하거나 아니면 이용할 수 있다. 마찬가지로, 무선 디바이스는 다양한 대응 변조 또는 다중화 방식 중 하나 이상을 지원하거나 아니면 이용할 수 있다. 따라서 무선 디바이스는 상기 또는 다른 무선 통신 기술들을 이용하여 하나 이상의 무선 통신 링크를 통해 설정 및 통신하기 위해 적절한 컴포넌트들(예를 들어, 에어 인터페이스들)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 디바이스는 무선 매체를 통한 통신을 용이하게 하는 각종 컴포넌트(예를 들어, 신호 생성기 및 신호 프로세서)를 포함할 수 있는 관련 송신기 및 수신기 컴포넌트를 갖는 무선 트랜시버를 포함할 수 있다.

어떤 형태들에서, 무선 디바이스는 임펄스 기반 무선 통신 링크를 통해 통신할 수 있다. 예를 들어, 임펄스 기반 무선 통신 링크는 (예를 들어, 몇 나노초 이하 정도의) 비교적 짧은 길이 및 비교적 넓은 대역폭을 갖는 초광대역 펄스들을 이용할 수 있다. 어떤 형태들에서, 초광대역 펄스들은 약 20% 이하 정도의 얼마 안 되는 대역폭을 갖고 그리고/또는 약 500 ㎒ 이하 정도의 대역폭을 가질 수 있다.

본원의 교지들은 다양한 장치(예를 들어, 디바이스)에 통합(예를 들어, 다양한 장치 내에 구현되거나 다양한 장치에 의해 수행)될 수 있다. 예를 들어, 본원에 교지된 하나 이상의 형태는 전화기(예를 들어, 셀룰러폰), 개인 디지털 보조기기("PDA"), 엔터테인먼트 디바이스(예를 들어, 음악 또는 비디오 디바이스), 헤드셋(예를 들어, 헤드폰, 이어피스 등), 마이크, 의료 감지 디바이스(예를 들어, 바이오메트릭 센서, 심박계, 보도계(pedometer), EKG 디바이스, 스마트 밴드 등), 사용자 I/O 디바이스(예를 들어, 시계, 원격 제어, 조명 스위치, 키보드, 마우스 등), 환경 감지 디바이스(예를 들어, 타이어 공기압 모니터), 컴퓨터, 판매 시점 관리(point-of-sale) 디바이스, 엔터테인먼트 디바이스, 보청기, 셋탑박스 또는 임의의 다른 적당한 디바이스에 통합될 수 있다.

이러한 디바이스들은 서로 다른 전력 및 데이터 요건들을 가질 수 있다. 어떤 형태들에서, 본원의 교지들은 (예를 들어, 임펄스 기반 시그널링 방식 및 저 듀티 사이클 모드들을 통해) 저 전력 애플리케이션들에 사용하기에 적합할 수 있으며, (예를 들어, 고 대역폭 펄스들의 사용을 통해) 비교적 높은 데이터 레이트들을 포함하는 다양한 데이터 레이트들을 지원할 수 있다.

어떤 형태들에서, 무선 디바이스는 통신 시스템에 대한 액세스 디바이스(예를 들어, 액세스 포인트)를 포함할 수 있다. 이러한 액세스 디바이스는 예를 들어 유선 또는 무선 통신 링크를 통해 다른 네트워크(예를 들어, 셀룰러 네트워크나 인터넷과 같은 광역 통신망)에 대한 접속성을 제공할 수 있다. 따라서 액세스 디바이스는 다른 디바이스(예를 들어, 무선국)가 다른 네트워크나 다른 어떤 기능에 액세스 가능하게 할 수 있다. 또한, 디바이스들 중 하나 또는 둘 다 휴대형일 수도 있고 또는 어떤 경우에는 상대적으로 비-휴대형일 수도 있는 것으로 인식해야 한다. 또한, 무선 디바이스 또한 적절한 통신 인터페이스를 통해 비-무선 방식으로(예를 들어, 유선 접속을 통해) 정보를 전송 및/또는 수신하는 것이 가능할 수 있는 것으로 인식해야 한다.

여기서 설명한 컴포넌트들은 다양한 방법으로 구현될 수 있다. 도 10 및 도 11을 참조하면, 장치(1000, 1100)는 예를 들어 하나 이상의 집적 회로(예를 들어, ASIC)에 의해 구현되는 기능들을 나타낼 수도 있고 또는 본원에 교지된 것과 다른 어떤 방식으로 구현될 수도 있는 일련의 서로 관련된 기능 블록들로서 표현된다. 여기서 논의하는 바와 같이, 집적 회로는 프로세서, 소프트웨어, 다른 컴포넌트들, 또는 이들의 어떤 조합을 포함할 수 있다.

장치(1000, 1100)는 각종 도면과 관련하여 상술한 기능들 중 하나 이상을 수행할 수 있는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 인코딩된 데이터를 수신하기 위한 ASIC(1002)는 예를 들어 여기서 논의한 바와 같은 수신기에 대응할 수 있다. 적어도 하나의 에러를 결정하기 위한 ASIC(1004)는 예를 들어 여기서 논의한 바와 같은 에러 검출기에 대응할 수 있다. 데이터를 식별하기 위한 ASIC(1102)는 예를 들어 여기서 논의한 바와 같은 데이터 식별기에 대응할 수 있다. 서브세트들을 포착하기 위한 ASIC(1104)는 예를 들어 여기서 논의한 바와 같은 데이터 포착기에 대응할 수 있다. 치환 데이터를 생성하기 위한 ASIC(1106)는 예를 들어 여기서 논의한 것과 같은 데이터 생성기에 대응할 수 있다. 식별된 데이터를 교체하기 위한 ASIC(1108)는 예를 들어 여기서 논의한 것과 같은 데이터 교체기에 대응할 수 있다. SDM 인코딩을 위한 ASIC(1110)는 예를 들어 여기서 논의한 것과 같은 시그마 델타 변조 인코더에 대응할 수 있다. 업샘플링을 위한 ASIC(1112)는 예를 들어 여기서 논의한 것과 같은 업샘플러에 대응할 수 있다.

상기한 바와 같이, 어떤 형태들에서 이러한 컴포넌트들은 적절한 프로세서 컴포넌트들을 통해 구현될 수 있다. 이러한 프로세서 컴포넌트들은 어떤 형태들에서 적어도 부분적으로는 본원에 교지된 것과 같은 구조를 이용하여 구현될 수 있다. 어떤 형태들에서, 프로세서는 이러한 컴포넌트들 중 하나 이상의 기능의 일부 또는 전부를 구현하기에 적합할 수 있다. 어떤 형태들에서, 파선으로 나타낸 컴포넌트들 중 하나 이상은 선택적이다.

상기한 바와 같이, 장치(1000, 1100)는 하나 이상의 집적 회로를 포함할 수 있다. 예를 들어, 어떤 형태들에서는 단일 집적 회로가 설명한 컴포넌트들 중 하나 이상의 기능을 구현할 수 있지만, 다른 형태들에서는 2개 이상의 집적 회로가 설명한 컴포넌트들 중 하나 이상의 기능을 구현할 수 있다.

또한, 도 10과 도 11로 나타낸 컴포넌트들과 기능들은 물론, 여기서 설명한 다른 컴포넌트들과 기능들도 임의의 적당한 수단을 이용하여 구현될 수 있다. 이러한 수단들은 또한 적어도 일부는 본원에 교지된 바와 같은 해당 구조를 이용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 10 및 도 11의 "~을 위한 ASIC" 컴포넌트들과 관련하여 상술한 컴포넌트들은 비슷하게 지시된 "~을 위한 수단" 기능에 대응할 수 있다. 따라서 어떤 형태들에서 이러한 수단 중 하나 이상은 본원에 교지된 것과 같은 프로세서 컴포넌트들, 집적 회로들, 또는 다른 적당한 구조 중 하나 이상을 이용하여 구현될 수 있다.

또한, "제 1", "제 2" 등과 같은 표기를 이용한 본원의 엘리먼트에 대한 어떠한 참조도 일반적으로 이러한 엘리먼트들의 수량이나 순서를 한정하는 것은 아닌 것으로 이해해야 한다. 오히려, 본원에서 이러한 표기들은 2개 이상의 엘리먼트나 엘리먼트의 인스턴스들을 구별하는 편리한 방법으로서 사용될 수 있다. 따라서 제 1 엘리먼트 및 제 2 엘리먼트에 대한 참조는 거기서 단 2개의 엘리먼트가 사용될 수 있거나 제 1 엘리먼트가 어떤 방식으로 제 2 엘리먼트에 선행해야 함을 의미하는 것은 아니다. 또한, 별도로 언급하지 않는 한, 한 세트의 엘리먼트들은 하나 이상의 엘리먼트를 포함할 수 있다. 또한, 상세한 설명 또는 청구범위에서 사용되는 "A, B 또는 C 중 적어도 하나" 형태의 용어는 "A 또는 B 또는 C 또는 이들의 임의의 조합"을 의미한다.

당업자들은 정보 및 신호들이 다양한 어떤 다른 기술 및 방식으로도 표현될 수 있는 것으로 이해할 것이다. 예를 들어, 상기 설명 전반에 걸쳐 언급될 수 있는 데이터, 명령, 지시, 정보, 신호, 비트, 심벌 및 칩은 전압, 전류, 전자파, 자기 필드 또는 입자, 광 필드 또는 입자, 또는 이들의 임의의 조합으로 표현될 수 있다.

또한, 당업자들은 본원에 개시된 형태들과 관련하여 설명한 다양한 예시적인 논리 블록, 모듈, 프로세서, 수단, 회로 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어(예를 들어, 소스 코딩 또는 다른 어떤 기술을 이용하여 설계될 있는 디지털 구현, 아날로그 구현, 또는 이 둘의 조합), (여기서 편의상 "소프트웨어" 또는 "소프트웨어 모듈"로 지칭될 수 있는) 명령들을 포함하는 프로그램 또는 설계 코드의 다양한 형태, 또는 이 둘의 조합으로 구현될 수 있는 것으로 인식한다. 이러한 하드웨어와 소프트웨어의 호환성을 명확히 설명하기 위해, 각종 예시적인 컴포넌트, 블록, 모듈, 회로 및 단계들은 일반적으로 그 기능과 관련하여 상술하였다. 이러한 기능이 하드웨어로 구현되는지 소프트웨어로 구현되는지는 전체 시스템에 부과된 특정 애플리케이션 및 설계 제약에 좌우된다. 당업자들은 설명한 기능을 특정 애플리케이션마다 다른 방식으로 구현할 수도 있지만, 이러한 구현 결정은 본 개시의 범위를 벗어나는 것으로 해석되지 않아야 한다.

본원에 개시된 형태들과 관련하여 설명한 다양한 예시적인 논리 블록, 모듈 및 회로는 집적 회로("IC(integrated circuit)"), 액세스 단말 또는 액세스 포인트 내에 구현되거나 이들에 의해 수행될 수 있다. IC는 여기서 설명하는 기능들을 수행하도록 설계된 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP: Digital signal processor), 주문형 집적 회로(ASIC), 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA: field programmable gate array) 또는 다른 프로그래밍 가능 논리 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트, 전기 컴포넌트, 광 컴포넌트, 기계 컴포넌트, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로 프로세서는 임의의 종래 프로세서, 제어기, 마이크로컨트롤러 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한 연산 디바이스들의 조합, 예를 들어 DSP와 마이크로프로세서의 조합, 다수의 마이크로프로세서, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서, 또는 임의의 다른 구성으로 구현될 수도 있다.

개시된 임의의 프로세스에서 단계들의 임의의 특정 순서 또는 계층 구조는 샘플 접근들의 실례인 것으로 이해한다. 설계 선호도를 기초로, 프로세스들에서 단계들의 특정 순서 또는 계층 구조는 본 개시의 범위 내에 있으면서 재배열될 수도 있는 것으로 이해한다. 첨부된 방법 청구항들은 각종 단계의 엘리먼트들을 샘플 순서로 나타내며, 제시된 특정 순서 또는 계층 구조로 한정되는 것은 아니다.

본원에 개시된 실시예들과 관련하여 설명되는 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어에 직접, 또는 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈에, 또는 이 둘의 조합에 구현될 수 있다. (예를 들어, 실행 가능 명령들 및 관련 데이터를 포함하는) 소프트웨어 모듈 및 다른 데이터는 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드디스크, 착탈식 디스크, CD-ROM, 또는 공지된 임의의 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 상주할 수 있다. 샘플 저장 매체는 프로세서가 저장 매체로부터 정보(예를 들어, 코드)를 읽고 저장 매체에 정보를 기록할 수 있도록, 예를 들어 (여기서는 편의상 "프로세서"로 지칭될 수 있는) 컴퓨터/프로세서와 같은 기계에 연결될 수 있다. 샘플 저장 매체는 프로세서에 통합될 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 ASIC에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 장비에 상주할 수도 있다. 대안으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 장비에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다. 더욱이, 어떤 형태들에서 임의의 적당한 컴퓨터 프로그램 물건이 본 개시의 형태들 중 하나 이상에 관련된 (예를 들어, 적어도 하나의 컴퓨터에 의해 실행 가능한) 코드들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수 있다. 어떤 형태들에서, 컴퓨터 프로그램 물건은 패키지 재료들을 포함할 수도 있다.

개시된 형태들의 상기 설명은 어떠한 당업자라도 본 개시를 제작 또는 사용할 수 있도록 제공된다. 이들 형태에 대한 다양한 변형이 당업자들에게 쉽게 명백할 것이며, 본원에 정의된 일반 원리들은 개시의 범위를 벗어나지 않고 다른 형태들에 적용될 수 있다. 따라서 본 개시는 본원에 나타낸 형태들로 한정되는 것이 아니라 본원에 개시된 원리 및 신규한 특징들에 부합하는 가장 넓은 범위에 따르는 것이다.

Claims

데이터 처리 방법으로서,
한 세트의 오버샘플링된(oversampled) 데이터에서 데이터를 식별하는 단계;
상기 식별된 데이터에 이웃한 상기 오버샘플링된 데이터의 서브세트들을 포착하는 단계;
상기 서브세트들을 기초로 치환 데이터를 생성하는 단계 ? 상기 치환 데이터를 생성하는 단계는 상기 서브세트들에 기반한 예측 연산을 수행하는 단계를 포함하며,
상기 서브세트들 중 제 1 서브세트는 제 1 비트와 관련되고,
상기 서브세트들 중 제 2 서브세트는 시간상 상기 제 1 비트 다음에 오는 제 2 비트와 관련되며,
상기 식별된 데이터는 시간상 상기 제 2 비트 다음에 오는 제 3 비트를 포함하고, 상기 치환 데이터를 생성하는 단계는,
상기 제 1 서브세트를 기초로 제 1 평균을 결정하는 단계;
상기 제 2 서브세트를 기초로 제 2 평균을 결정하는 단계;
상기 제 3 비트와 관련된 상기 오버샘플링된 데이터의 제 3 서브세트를 기초로 제 3 평균을 결정하는 단계;
상기 제 3 평균이 상기 제 1 평균 및 상기 제 2 평균에 적용되는 방정식에 의해 그리고 임계치 허용 한계(threshold tolerance)에 의해 지정되는 값들의 범위 내에 있는지 여부를 결정하는 단계; 및
상기 제 3 비트의 현재 값 및 상기 제 3 평균이 상기 값들의 범위 내에 있는지 여부의 결정을 기초로 상기 치환 데이터를 생성하는 단계를 더 포함함 ?; 및
상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터는 잡음 성형된(noise-shaped) 샘플들을 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터는 시그마 델타(sigma-delta) 변조된 샘플들을 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 식별된 데이터는 단일 비트 데이터를 포함하고,
상기 치환 데이터는 다중 비트 데이터를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 식별된 데이터는 적어도 하나의 오버샘플링된 비트의 제 1 세트를 포함하고,
상기 서브세트들 중 제 1 서브세트는 상기 제 1 세트에 선행하는 오버샘플링된 비트들의 제 2 세트를 포함하며,
상기 서브세트들 중 제 2 서브세트는 상기 제 1 세트 다음에 오는 오버샘플링된 비트들의 제 3 세트를 포함하고,
상기 치환 데이터는 상기 제 2 세트 및 상기 제 3 세트의 함수로서 생성되는, 데이터 처리 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 치환 데이터를 생성하는 단계는,
상기 제 2 세트의 펄스 코드 변조 동치(equivalent)를 생성하는 단계;
상기 제 3 세트의 펄스 코드 변조 동치를 생성하는 단계; 및
상기 제 2 세트 및 상기 제 3 세트의 펄스 코드 변조 동치들에 상기 함수를 적용하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 6 항에 있어서,
상기 함수는 선형 함수를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 방정식은 선형 방정식을 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하는 단계는 상기 제 3 비트의 현재 값을 플립(flip)하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 식별된 데이터의 대체 후 상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터를 포함하는 출력 데이터를 제공하는 단계; 및
시그마 델타 변조된 샘플들을 생성하기 위해 상기 출력 데이터를 시그마 델타 변조하는 단계를 더 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 출력 데이터가 시그마 델타 변조되기 전에 상기 출력 데이터를 업샘플링(upsampling)하는 단계를 더 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터는 한 세트의 시그마 델타 변조된 샘플들을 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 데이터를 식별하는 단계 및 상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하는 단계와 관련된 레이턴시 시간은 상기 서브세트들 중 하나의 크기를 기초로 하는, 데이터 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터는 일련의 데이터 블록들을 포함하고,
상기 데이터를 식별하는 단계는 상기 데이터 블록들 중 임의의 데이터 블록이 적어도 하나의 에러를 갖는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 데이터 블록들 중 임의의 데이터 블록이 적어도 하나의 에러를 갖는지 여부를 결정하는 단계는,
상기 데이터 블록들을 채널 디코딩하는 단계; 및
상기 데이터 블록들 중 소정의 데이터 블록이 적어도 하나의 에러를 갖는지 여부를 나타내는 채널 코딩 메트릭을 상기 채널 디코딩의 결과로서 생성하는 단계를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 15 항에 있어서,
상기 채널 디코딩은 리드-솔로몬(Reed-Solomon) 디코딩을 포함하고,
상기 채널 코딩 메트릭은 상기 소정의 데이터 블록에서 상기 리드-솔로몬 디코딩의 프로세스가 정정을 시도한 코드 워드들의 수에 관한 표시를 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 16 항에 있어서,
상기 데이터 블록들 중 임의의 데이터 블록이 적어도 하나의 에러를 갖는지 여부를 결정하는 단계는 상기 표시를 임계량과 비교하는 단계를 더 포함하는, 데이터 처리 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하는 단계는 출력 신호에서 상기 적어도 하나의 에러에 의해 발생한 아티팩트(artifact) 왜곡을 완화하는, 데이터 처리 방법.
데이터 처리를 위한 장치로서,
한 세트의 오버샘플링된 데이터에서 데이터를 식별하기 위한 수단;
상기 식별된 데이터에 이웃한 상기 오버샘플링된 데이터의 서브세트들을 포착하기 위한 수단;
상기 서브세트들을 기초로 치환 데이터를 생성하기 위한 수단 ? 상기 생성하기 위한 수단은 상기 치환 데이터를 생성하기 위해 상기 서브세트들에 기반한 예측 연산을 수행하도록 구성되고,
상기 서브세트들 중 제 1 서브세트는 제 1 비트와 관련되고,
상기 서브세트들 중 제 2 서브세트는 시간상 상기 제 1 비트 다음에 오는 제 2 비트와 관련되며,
상기 식별된 데이터는 시간상 상기 제 2 비트 다음에 오는 제 3 비트를 포함하며, 상기 생성하기 위한 수단은,
상기 제 1 서브세트를 기초로 제 1 평균을 결정하고;
상기 제 2 서브세트를 기초로 제 2 평균을 결정하고;
상기 제 3 비트와 관련된 상기 오버샘플링된 데이터의 제 3 서브세트를 기초로 제 3 평균을 결정하고;
상기 제 3 평균이 상기 제 1 평균 및 상기 제 2 평균에 적용되는 방정식에 의해 그리고 임계치 허용 한계에 의해 지정되는 값들의 범위 내에 있는지 여부를 결정하고; 그리고
상기 제 3 비트의 현재 값 및 상기 제 3 평균이 상기 값들의 범위 내에 있는지 여부의 결정을 기초로 상기 치환 데이터를 생성하도록 추가로 구성됨 ?; 및
상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하기 위한 수단을 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 19 항에 있어서,
상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터는 잡음 성형된 샘플들을 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 19 항에 있어서,
상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터는 시그마 델타 변조된 샘플들을 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 19 항에 있어서,
상기 식별된 데이터는 단일 비트 데이터를 포함하고,
상기 치환 데이터는 다중 비트 데이터를 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 19 항에 있어서,
상기 식별된 데이터는 적어도 하나의 오버샘플링된 비트의 제 1 세트를 포함하고,
상기 서브세트들 중 제 1 서브세트는 상기 제 1 세트에 선행하는 오버샘플링된 비트들의 제 2 세트를 포함하며,
상기 서브세트들 중 제 2 서브세트는 상기 제 1 세트 다음에 오는 오버샘플링된 비트들의 제 3 세트를 포함하고,
상기 생성하기 위한 수단은 상기 제 2 세트 및 상기 제 3 세트의 함수로서 상기 치환 데이터를 생성하도록 구성되는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 23 항에 있어서,
상기 생성하기 위한 수단은,
상기 제 2 세트의 펄스 코드 변조 동치를 생성하고;
상기 제 3 세트의 펄스 코드 변조 동치를 생성하고; 그리고
상기 제 2 세트 및 상기 제 3 세트의 펄스 코드 변조 동치들에 상기 함수를 적용하도록 추가로 구성되는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 24 항에 있어서,
상기 함수는 선형 함수를 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 19 항에 있어서,
상기 방정식은 선형 방정식을 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 19 항에 있어서,
상기 대체하기 위한 수단은 상기 제 3 비트의 현재 값을 플립함으로써 상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하도록 구성되는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 19 항에 있어서,
상기 대체하기 위한 수단은 상기 식별된 데이터의 대체 후 상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터를 포함하는 출력 데이터를 제공하고,
상기 장치는 시그마 델타 변조된 샘플들을 생성하기 위해 상기 출력 데이터를 시그마 델타 변조 인코딩하기 위한 수단을 더 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 28 항에 있어서,
상기 출력 데이터가 시그마 델타 변조되기 전에 상기 출력 데이터를 업샘플링하기 위한 수단을 더 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 28 항에 있어서,
상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터는 한 세트의 시그마 델타 변조된 샘플들을 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 19 항에 있어서,
상기 데이터를 식별하고 상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하는 것과 관련된 레이턴시 시간은 상기 서브세트들 중 하나의 크기를 기초로 하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 19 항에 있어서,
상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터는 일련의 데이터 블록들을 포함하고,
상기 데이터를 식별하기 위한 수단은 상기 데이터를 식별하기 위해 상기 데이터 블록들 중 임의의 데이터 블록이 적어도 하나의 에러를 갖는지 여부를 결정하도록 구성되는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 32 항에 있어서,
상기 데이터를 식별하기 위한 수단은,
상기 데이터 블록들을 채널 디코딩하고; 그리고
상기 데이터 블록들 중 소정의 데이터 블록이 적어도 하나의 에러를 갖는지 여부를 나타내는 채널 코딩 메트릭을 상기 채널 디코딩의 결과로서 생성하도록 추가로 구성되는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 33 항에 있어서,
상기 채널 디코딩은 리드-솔로몬 디코딩을 포함하고,
상기 채널 코딩 메트릭은 상기 소정의 데이터 블록에서 상기 리드-솔로몬 디코딩의 프로세스가 정정을 시도한 코드 워드들의 수에 관한 표시를 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 34 항에 있어서,
상기 데이터를 식별하기 위한 수단은 상기 데이터 블록들 중 임의의 데이터 블록이 적어도 하나의 에러를 갖는지 여부를 결정하기 위해 상기 표시를 임계량과 비교하도록 추가로 구성되는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 32 항에 있어서,
상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하는 것은 출력 신호에서 상기 적어도 하나의 에러에 의해 발생한 아티팩트 왜곡을 완화하는, 데이터 처리를 위한 장치.
데이터 처리를 위한 장치로서,
한 세트의 오버샘플링된 데이터에서 데이터를 식별하도록 구성된 데이터 식별기;
상기 식별된 데이터에 이웃한 상기 오버샘플링된 데이터의 서브세트들을 포착하도록 구성된 데이터 포착기;
상기 서브세트들을 기초로 치환 데이터를 생성하도록 구성된 데이터 생성기 ? 상기 데이터 생성기는 상기 치환 데이터를 생성하기 위해 상기 서브세트들에 기반한 예측 연산을 수행하도록 추가로 구성되고,
상기 서브세트들 중 제 1 서브세트는 제 1 비트와 관련되고,
상기 서브세트들 중 제 2 서브세트는 시간상 상기 제 1 비트 다음에 오는 제 2 비트와 관련되며,
상기 식별된 데이터는 시간상 상기 제 2 비트 다음에 오는 제 3 비트를 포함하고, 상기 데이터 생성기는,
상기 제 1 서브세트를 기초로 제 1 평균을 결정하고;
상기 제 2 서브세트를 기초로 제 2 평균을 결정하고;
상기 제 3 비트와 관련된 상기 오버샘플링된 데이터의 제 3 서브세트를 기초로 제 3 평균을 결정하고;
상기 제 3 평균이 상기 제 1 평균 및 상기 제 2 평균에 적용되는 방정식에 의해 그리고 임계치 허용 한계에 의해 지정되는 값들의 범위 내에 있는지 여부를 결정하고; 그리고
상기 제 3 비트의 현재 값 및 상기 제 3 평균이 상기 값들의 범위 내에 있는지 여부의 결정을 기초로 상기 치환 데이터를 생성하도록 추가로 구성됨 ?; 및
상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하도록 구성된 데이터 교체기를 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 37 항에 있어서,
상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터는 잡음 성형된 샘플들을 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 37 항에 있어서,
상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터는 시그마 델타 변조된 샘플들을 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 37 항에 있어서,
상기 식별된 데이터는 단일 비트 데이터를 포함하고,
상기 치환 데이터는 다중 비트 데이터를 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 37 항에 있어서,
상기 식별된 데이터는 적어도 하나의 오버샘플링된 비트의 제 1 세트를 포함하고,
상기 서브세트들 중 제 1 서브세트는 상기 제 1 세트에 선행하는 오버샘플링된 비트들의 제 2 세트를 포함하며,
상기 서브세트들 중 제 2 서브세트는 상기 제 1 세트 다음에 오는 오버샘플링된 비트들의 제 3 세트를 포함하고,
상기 데이터 생성기는 상기 제 2 세트 및 상기 제 3 세트의 함수로서 상기 치환 데이터를 생성하도록 추가로 구성되는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 41 항에 있어서,
상기 데이터 생성기는,
상기 제 2 세트의 펄스 코드 변조 동치를 생성하고;
상기 제 3 세트의 펄스 코드 변조 동치를 생성하고; 그리고
상기 제 2 세트 및 상기 제 3 세트의 펄스 코드 변조 동치들에 상기 함수를 적용하도록 추가로 구성되는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 42 항에 있어서,
상기 함수는 선형 함수를 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 37 항에 있어서,
상기 방정식은 선형 방정식을 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 37 항에 있어서,
상기 데이터 교체기는 상기 제 3 비트의 현재 값을 플립함으로써 상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하도록 추가로 구성되는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 37 항에 있어서,
상기 데이터 교체기는 상기 식별된 데이터의 대체 후 상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터를 포함하는 출력 데이터를 제공하도록 추가로 구성되고,
상기 장치는 시그마 델타 변조된 샘플들을 생성하기 위해 상기 출력 데이터를 시그마 델타 변조하도록 구성된 시그마 델타 변조 인코더를 더 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 46 항에 있어서,
상기 출력 데이터가 시그마 델타 변조되기 전에 상기 출력 데이터를 업샘플링하도록 구성된 업샘플러(upsampler)를 더 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 46 항에 있어서,
상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터는 한 세트의 시그마 델타 변조된 샘플들을 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 37 항에 있어서,
상기 데이터를 식별하고 상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하는 것과 관련된 레이턴시 시간은 상기 서브세트들 중 하나의 크기를 기초로 하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 37 항에 있어서,
상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터는 일련의 데이터 블록들을 포함하고,
상기 데이터 식별기는 상기 데이터를 식별하기 위해 상기 데이터 블록들 중 임의의 데이터 블록이 적어도 하나의 에러를 갖는지 여부를 결정하도록 추가로 구성되는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 50 항에 있어서,
상기 데이터 식별기는,
상기 데이터 블록들을 채널 디코딩하고; 그리고
상기 데이터 블록들 중 소정의 데이터 블록이 적어도 하나의 에러를 갖는지 여부를 나타내는 채널 코딩 메트릭을 상기 채널 디코딩의 결과로서 생성하도록 추가로 구성되는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 51 항에 있어서,
상기 채널 디코딩은 리드-솔로몬 디코딩을 포함하고,
상기 채널 코딩 메트릭은 상기 소정의 데이터 블록에서 상기 리드-솔로몬 디코딩의 프로세스가 정정을 시도한 코드 워드들의 수에 관한 표시를 포함하는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 52 항에 있어서,
상기 데이터 식별기는 상기 데이터 블록들 중 임의의 데이터 블록이 적어도 하나의 에러를 갖는지 여부를 결정하기 위해 상기 표시를 임계량과 비교하도록 추가로 구성되는, 데이터 처리를 위한 장치.
제 50 항에 있어서,
상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하는 것은 출력 신호에서 상기 적어도 하나의 에러에 의해 발생한 아티팩트 왜곡을 완화하는, 데이터 처리를 위한 장치.
컴퓨터 판독 가능 매체로서,
한 세트의 오버샘플링된 데이터에서 데이터를 식별하고;
상기 식별된 데이터에 이웃한 상기 오버샘플링된 데이터의 서브세트들을 식별하고;
상기 서브세트들을 기초로 치환 데이터를 생성하고 ? 상기 치환 데이터의 생성은 상기 서브세트들에 기반한 예측 연산의 수행을 포함하며,
상기 서브세트들 중 제 1 서브세트는 제 1 비트와 관련되고,
상기 서브세트들 중 제 2 서브세트는 시간상 상기 제 1 비트 다음에 오는 제 2 비트와 관련되며,
상기 식별된 데이터는 시간상 상기 제 2 비트 다음에 오는 제 3 비트를 포함하며, 상기 치환 데이터의 생성은,
상기 제 1 서브세트를 기초로 한 제 1 평균의 결정;
상기 제 2 서브세트를 기초로 한 제 2 평균의 결정;
상기 제 3 비트와 관련된 상기 오버샘플링된 데이터의 제 3 서브세트를 기초로 한 제 3 평균의 결정;
상기 제 3 평균이 상기 제 1 평균 및 상기 제 2 평균에 적용되는 방정식에 의해 그리고 임계치 허용 한계에 의해 지정되는 값들의 범위 내에 있는지 여부의 결정; 및
상기 제 3 비트의 현재 값 및 상기 제 3 평균이 상기 값들의 범위 내에 있는지 여부의 결정을 기초로 한 상기 치환 데이터의 생성을 더 포함함 ?; 그리고
상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하도록
실행 가능한 데이터 처리를 위한 코드들을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
헤드셋으로서,
한 세트의 오버샘플링된 데이터에서 데이터를 식별하도록 구성된 데이터 식별기;
상기 식별된 데이터에 이웃한 상기 오버샘플링된 데이터의 서브세트들을 포착하도록 구성된 데이터 포착기;
상기 서브세트들을 기초로 치환 데이터를 생성하도록 구성된 데이터 생성기 ? 상기 데이터 생성기는 상기 치환 데이터를 생성하기 위해 상기 서브세트들에 기반한 예측 연산을 수행하도록 추가로 구성되고,
상기 서브세트들 중 제 1 서브세트는 제 1 비트와 관련되고,
상기 서브세트들 중 제 2 서브세트는 시간상 상기 제 1 비트 다음에 오는 제 2 비트와 관련되며,
상기 식별된 데이터는 시간상 상기 제 2 비트 다음에 오는 제 3 비트를 포함하고, 상기 데이터 생성기는,
상기 제 1 서브세트를 기초로 제 1 평균을 결정하고;
상기 제 2 서브세트를 기초로 제 2 평균을 결정하고;
상기 제 3 비트와 관련된 상기 오버샘플링된 데이터의 제 3 서브세트를 기초로 제 3 평균을 결정하고;
상기 제 3 평균이 상기 제 1 평균 및 상기 제 2 평균에 적용되는 방정식에 의해 그리고 임계치 허용 한계에 의해 지정되는 값들의 범위 내에 있는지 여부를 결정하고; 그리고
상기 제 3 비트의 현재 값 및 상기 제 3 평균이 상기 값들의 범위 내에 있는지 여부의 결정을 기초로 상기 치환 데이터를 생성하도록 추가로 구성됨 ?;
상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하도록 구성된 데이터 교체기; 및
상기 식별된 데이터의 대체 후 상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터를 기초로 오디오 출력을 제공하도록 구성된 트랜스듀서(transducer)를 포함하는, 헤드셋.
시계로서,
한 세트의 오버샘플링된 데이터에서 데이터를 식별하도록 구성된 데이터 식별기;
상기 식별된 데이터에 이웃한 상기 오버샘플링된 데이터의 서브세트들을 포착하도록 구성된 데이터 포착기;
상기 서브세트들을 기초로 치환 데이터를 생성하도록 구성된 데이터 생성기 ? 상기 데이터 생성기는 상기 치환 데이터를 생성하기 위해 상기 서브세트들에 기반한 예측 연산을 수행하도록 추가로 구성되고,
상기 서브세트들 중 제 1 서브세트는 제 1 비트와 관련되고,
상기 서브세트들 중 제 2 서브세트는 시간상 상기 제 1 비트 다음에 오는 제 2 비트와 관련되며,
상기 식별된 데이터는 시간상 상기 제 2 비트 다음에 오는 제 3 비트를 포함하고, 상기 데이터 생성기는,
상기 제 1 서브세트를 기초로 제 1 평균을 결정하고;
상기 제 2 서브세트를 기초로 제 2 평균을 결정하고;
상기 제 3 비트와 관련된 상기 오버샘플링된 데이터의 제 3 서브세트를 기초로 제 3 평균을 결정하고;
상기 제 3 평균이 상기 제 1 평균 및 상기 제 2 평균에 적용되는 방정식에 의해 그리고 임계치 허용 한계에 의해 지정되는 값들의 범위 내에 있는지 여부를 결정하고; 그리고
상기 제 3 비트의 현재 값 및 상기 제 3 평균이 상기 값들의 범위 내에 있는지 여부의 결정을 기초로 상기 치환 데이터를 생성하도록 추가로 구성됨 ?;
상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하도록 구성된 데이터 교체기; 및
상기 식별된 데이터의 대체 후 상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터를 기초로 하는 표시를 제공하도록 구성된 사용자 인터페이스를 포함하는, 시계.
감지 디바이스로서,
한 세트의 오버샘플링된 데이터에서 데이터를 식별하도록 구성된 데이터 식별기;
상기 식별된 데이터에 이웃한 상기 오버샘플링된 데이터의 서브세트들을 포착하도록 구성된 데이터 포착기;
상기 서브세트들을 기초로 치환 데이터를 생성하도록 구성된 데이터 생성기 ? 상기 데이터 생성기는 상기 치환 데이터를 생성하기 위해 상기 서브세트들에 기반한 예측 연산을 수행하도록 추가로 구성되고,
상기 서브세트들 중 제 1 서브세트는 제 1 비트와 관련되고,
상기 서브세트들 중 제 2 서브세트는 시간상 상기 제 1 비트 다음에 오는 제 2 비트와 관련되며,
상기 식별된 데이터는 시간상 상기 제 2 비트 다음에 오는 제 3 비트를 포함하고, 상기 데이터 생성기는,
상기 제 1 서브세트를 기초로 제 1 평균을 결정하고;
상기 제 2 서브세트를 기초로 제 2 평균을 결정하고;
상기 제 3 비트와 관련된 상기 오버샘플링된 데이터의 제 3 서브세트를 기초로 제 3 평균을 결정하고;
상기 제 3 평균이 상기 제 1 평균 및 상기 제 2 평균에 적용되는 방정식에 의해 그리고 임계치 허용 한계에 의해 지정되는 값들의 범위 내에 있는지 여부를 결정하고; 그리고
상기 제 3 비트의 현재 값 및 상기 제 3 평균이 상기 값들의 범위 내에 있는지 여부의 결정을 기초로 상기 치환 데이터를 생성하도록 추가로 구성됨 ?;
상기 식별된 데이터를 상기 치환 데이터로 대체하도록 구성된 데이터 교체기; 및
상기 식별된 데이터의 대체 후 상기 한 세트의 오버샘플링된 데이터를 기초로 감지하도록 구성된 센서를 포함하는, 감지 디바이스.
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