KR20120094415A

KR20120094415A - 파형의 정밀 측정

Info

Publication number: KR20120094415A
Application number: KR1020117010853A
Authority: KR
Inventors: 폴 리드 스미스; 잭 더블유 스미스; 프레드릭 엠 슬래이
Original assignee: 폴 리드 스미스 기타즈, 리미티드 파트너쉽
Priority date: 2009-11-12
Filing date: 2009-11-12
Publication date: 2012-08-24
Also published as: JP2013506145A; WO2011059432A1; CA2743613A1; RU2526889C2; EP2391895A1; EP2391895B1; EP2391895A4; CN102695958B; JP6105286B2; RU2011119089A; CA2743613C; IL212820A0; BRPI0921829A2; KR101648597B1; CN102695958A

Abstract

본 발명은 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법(A machine-implemented method for digital signal processing)을 제공하는 것으로, 데이터 저장부 또는 아날로그 소스로부터 수신되거나 물리적 아날로그 장치에 의해 캡쳐되는 물리적 아날로그 신호의 변환으로부터 디지털 파형신호를 획득하는 단계(obtaining)와; 상기 디지털 파형, 두 개 또는 그 이상의 측정 메트릭스(measuring matrices)로부터 판단하는 단계(determining)를 포함하며;
각 측정메트릭스(matrix)는 다수의 셀로 구성되고, 각 셀은 대응 타임슬라이스(a corresponding time slice)와 주파수 빈(frequency bin)을 나타내고, 상기 주파수 빈과 타임 슬라이스를 위한 신호 에너지와 대응하는 진폭(an amplitude)을 가진다.
본 발명에서 시간과 주파수에서 동시에 일어나는 최대(maxima)는 식별되고, "정밀측정 메트릭스" 라 불리는 연관 최대 매트릭스는, 동시에 일어나는 최대를 도시하도록 구축되고 인접 마크된 최대는 부분체인과 연결된다.

Description

파형의 정밀 측정{PRECISION MEASUREMENT OF WAVEFORMS}

본 발명은 시간-주파수-진폭 분석 및 파형 및 복합 파형(compound waveforms)의 측정에 관한 것이다. 명세서에서 "신호(signal)"는 보다 일반적으로 이용되는 단어 "파형(waveforms)"와 동의어이며 모두 같은 의미로 사용된다. 상기 복합 파형은 여러파형과 함께 혼합되는 다중 파형이다. 본 발명에서 파형은 오디오 주파수 범위를 참조하지만 어떤 특정 주파수 범위 또는 복잡성에 한정하지 않는다.

복합 파형(compound waveforms)은 파형 및 여러 소스에 의해 생성되는 구성요소를 정확하게 측정하는 것이 바람직하다.

이것은 시간과 주파수에서 오버랩되는 다른 소스들, 높은 에너지 신호에 의해 가려지는 낮는 에너지 신호 주파수에서 고속 변화 및/또는 진폭에서 고속 변화에 의해 생성되는 신호를 포함할 때 어렵다. 이러한 파형이 보다 정확하게 측정되고 분석될 수 있다면 파형이 무엇을 포함하고 어떻게 변형되는지에 대한 우리의 이해력을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

파형 분석은 전통적으로 시간 및 주파수 도메인에서 수행된다. 일반적으로 이러한 파형은 시간 도메인에서 진폭으로 디지털적으로 먼저 캡쳐된다. 이 때 변환급수가 신호를 측정하는데 이용되고 결과가 메트릭스로 표시된다. 다양한 기술이 시간 급수 데이터로부터 주파수/진폭정보를 추출하도록 개발되었으나 시간에 대하여 주파수와 진폭이 어떻게 변화하는지를 표현하기 것은 아직 도전 중이며, 특히 갑작스런 주파수 및/또는 진폭변화가 있거나 다중 소스로부터 신호가 동일한 신호와 주파수 영역을 점유하고 있는 조건에서 도전 중이다.

시간, 주파수 및 진폭정보를 얻기 위한 공통변환은 이산 푸리어 급수(the Discrete Fourier Transform (이하 'DFT'))이다. 불행이도 상기 DFT의 크기로부터 시간 해상도와 주파수 해상도 사이에 트레이드 오프(trade off)가 존재한다. DFT 에 의해 관찰되는 시간윈도우(time window)는 DFT의 디멘전(dimesnion)에 비례한다. 그러므로 큰 디멘전 DFT 는 작은 디멘전 DFT 보다 큰 시간윈도우를 관찰할 수 있다. 이와 같은 보다 큰 시간윈도우는 큰 디멘전 DFT 가 동적 변화에 느리게 반응하도록 한다.

반대로, 큰 디멘전 DFT 는 보다 세밀하게 조각으로 주파수 범위를 분할한다. DFT에 의해 측정되는 최대 주파수는 디지털화된 신호의 샘플링 속도(the sampling rate of the digitized signal)의 절반이다. 디멘전 X의 DFT는 0에서 최대의 주파수 범위를 "빈(bin)"과 동일한 X/2로 분할한다. 그러므로 DFT에서 각 주파수 빈의 크기는 그것의 디멘전에 의해 분할되는 샘플링 비율의 2배와 같다.

그래서, 더 높은 디멘전 DFT는 낮은 시간 해상도가 아니라 높은 주파수 해상도를 갖는다. 낮은 디멘전 DFT 는 낮은 주파수 해상도가 아니라 높은 시간 해상도를 갖는다. 이러한 트레이드 오프(trade off) 때문에 실무자는 변형된 DFT 또는 시간과 주파수에서 좋은 해상도를 갖는 시변화 파형을 동적으로 정확하게 나타내는 다른 대체 방법을 연구하고 있다.

스펙트로그램(Spectrograms), 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transforms), 위그너-빌(Wigner-Ville), 가보(Gabor) 및 윈도우 기술(windowing techniques)은 시간, 주파수 및 진폭에서 변화하는 동적신호의 보다 정확한 시간-주파수 표현을 생성하도록 시도하는데 이용되는 기술들 중에 몇 가지이다. 각각의 기술은 장점과 약점을 갖는다 : 계산의 복잡성, 인위성/왜곡, 시간복잡도와 해상도, 주파수 정확도 및 해상도 그리고 진폭정확도와 해상도.

본 발명은 스펙트럼 상관관계(spectral correlation)라 불리는 다중 FT 데이터를 조합하는 종래기술에 의한 변환과는 구별되는 것이다. 종래기술에서의 스펙트럼 상관관계(spectral correlation)는 동일한 크기 FT가 계산되고 FT 데이터가 동시에 구해지지 않는다. 그러므로 본 발명과 대조적으로 스펙트럼 상관관계는 시간과 주파수에서 동시에 개선되는 효과 및 정확도를 가질 수 없다. 본 발명은 종래 왜곡된 정보를 회피하도록 설계된다.

본 출원의 발명자는 몇몇 특허를 보유하고 있으며 이하의 참조문헌에 의해 병합된다.

[참조문헌]

Fast Find Fundamental Method, U.S. Patent No. 6,766,288 B1;

Method of Modifying Harmonic Content of a Complex Waveform, U.S. Patent No. 7,003,120 B1;

Method of Signal Shredding, U.S. Patent No. 6,798,886 B1.

Provisional Application No. 61/119198 (2008.11.26 출원)

본 발명의 목적은 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법(A machine-implemented method for digital signal processing)을 제공하는 것이다.

상술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 의한 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법(A machine-implemented method for digital signal processing)은,

데이터 저장부 또는 아날로그 신호의 변환으로부터 디지털 파형신호를 획득하는 단계(obtaining)와; 소정 시간과 주파수에서의 진폭을 포함하는 셀로 구성되는 하나 또는 그 이상의 측정 메트릭스(Measuring Matrice)를 구축하는 단계(constructing); 셀 진폭의 비교에 따라 하나 또는 그 이상의 메트릭스 내에서 최대를 형성하는 단계(making); 및 시간과 주파수에서 동시에 발생하는 다중 측정 메트릭스로부터 연관 최대 셀(correlated maxima cells)을 식별하는 단계(identifying)를 포함한다. 정밀측정 메트릭스(a Precision Measuring Matrix)라 불리는 새로운 메트릭스는 표시된 연관 최대(correlated maxima)로 생성된다.

(주지사항 : 모든 최대는 간결성(brevity)에 있어서 로컬 최대이며, 우리는 "최대(maxima)"로 간단하게 표기한다. 상기 최대는 전체적인 최대를 의미할 수 있고 이하에서 문제가 되지 않는다)

각 측정 메트릭스는 패스트 푸리어 변환(a Fast Fourier Transform (FFT))을 이용하여 입력신호를 반복적으로 변환하여 발생된다. 각 변환은 입력신호에서 타임슬라이스라 불리는 시간 비율을 나타내고 셀의 열을 산출(yield)하며, 각 셀은 주파수 빈(a frequency bin)이라 불리는 주파수 범위와 일치한다. 각 타임슬라이스 및/또는 주파수 빈을 따라 최대 진폭을 갖는 측정 메트릭스 내의 셀은 식별(identified)되고 마크(marked)된다. 최대를 식별하는 많은 방법이 이용될 수 있고 최대의 다양한 형태를 산출한다. 시간과 주파수에서 동시에 발생하는 다양한 메트릭스 및/또는 다양한 형태의 메트릭스에서의 최대는 "정밀 측정 메트릭스"라 불리는 새로운 메트릭스 내에 마크된다. PMM 에서 인접 연관최대는 부분 체인으로 서로 연결된다. 상기 획득하는 단계(obtaining), 판단하는 단계(determining), 식별하는 단계(identifying), 선택하는 단계(selecting), 마킹하는 단계(marking) 및 링크하는 단계(linking)가 하나의 기계로 실행된다.

최대 셀은 인접한 셀의 진폭과 최대 셀의 진폭을 비교하여 식별되거나 다른 소정 셀의 진폭과 비교하여 식별된다. 셀의 진폭이 소정 인접 셀의 진폭보다 크면 셀은 단순 최대 셀로 판단된다. 최대의 다른 형태는 "little brother(동생)" 최대, 각도 최대 및 버글러 최대를 포함한다. 다중 최대가 찾아지면 동일한 슬라이드와 주파수 빈(다른 MMs 내에서 및/또는 동일한 MM/cell 내의 최대의 다중 형태)에서, 최대는 소정 테스트 기준에 따라 동시에 발생하고, PMM 에서 대응 셀은 연관 최대로써 표시될 수 있다. PMM의 각 셀에서 진폭은 MMs 내의 대응 셀의 값의 기능이 더해진다.

이하의 정의가 본 명세서에서 이용된다.

FT: 푸리어 급수(Fourier Transform) - 파형의 스펙트럼의 진폭을 계산하는 방법

DFT: 이산 푸리어 급수(Discrete Fourier Transform) - 이산파형의 스펙트럼 진폭을 계산하는 알고리즘. DFT 출력은 복소수 또는 실수 진폭이 될 수 있다. 본 발명에 개시된 많은 실시예는 실수 진폭을 필요로 한다. 만약 복소수로 설명되지 않으면 DFT의 모든 참조는 실수 출력를 갖는 DFT에 관한 것이다.

FFT: 고속 푸리어 급수(Fast Fourier Transform) - 고속 실행 DFT 방법이 DFT 와 함께 종종 동의어로 이용된다. 본 명세서에서 DFT와 FFT는 서로 동일한 의미로 사용된다.

FIR: 유한 임펄스 응답(Finite Impulse Response) - FIR은 FIR 필터로 정의된다. FIR은 실수 진폭 출력을 갖는 FFT 로부터 유사한 시간과 주파수 정보를 생성할 것이다.

IIR: 무한 임펄스 응답(Infinite Impulse Response) - IIR은 IIR 필터로 정의된다. IIRs은 실수 진폭 출력을 갖는 FFT 로부터 유사한 시간과 주파수 정보를 생성할 것이다.

윈도우(Window): 푸리어 급수에 의해 이용되는 시간부. DFT 에서 윈도우 크기는 DFT의 디멘전으로 알려져 있다. 예를 들어 신호가 초당 8000 샘플로 디지트화되면, 4000 디멘전을 갖는 DFT 는 4000 개 데이터 샘플에서 작동할 것이다.

윈도우 기술: 윈도우 내의 샘플이 모두 동일하게 다루어지지 않는 일반적인 DFT 방법. 예를 들면 디멘전 4000을 갖는 단순 DFT 는 4000개의 샘플을 단순하게 변환하는 것이다. 윈도우 기술에서 4000 샘플은 중반에서 샘플에 가중을 두고 초반과 종방에서 샘플에 경감을 하는 것으로 변조될 수 있을 것이다. 윈도우 기술은 DFT의 주파수 응답에서 부돌출부/인공물(the sidelobes/artifacts)을 감소하도록 설계된다.

dB: decibel - 음향장치 및 전자장치 측정과 계산에 이용되는 측정비

dBFS: dB Full Scale - 디지털 표현에서 최대 피크 레벨에 비례하는 DB

타임슬라이스(time slice): 시간의 일부, 타임슬라이스는 소정 데이터의 시간윈도우에서 실행하는 FFT에 의해 표현될 수 있는 것이다. 그러나 윈도우는 일반적으로 타임슬라이스 보다 크게 될 것이다. 윈도우는 타임슬라이스 중앙에서 나타난다. 상기 타임슬라이스의 크기는 윈도의 크기가 아니라 연속적인 FFT 실행 사이의 공간에 의해 판단된다. 초당 8000 샘플을 갖는 디지트된 신호에서 새로운 FFT가 8 샘플 마다 실행되면, 타임슬라이스는 8 샘플(1ms) 폭(wide)이다. 상기 FFT 윈도우는 4000 샘플(1/2초 또는 500 타임슬라이스)폭이 될 수 있다.

주파수 빈(Frequency bin): 주파수의 작은 범위(예, 1702-1704)

셀(Cell): 메트릭스 단위, 일반적으로 셀은 타임슬라이스에서 주파수 빈을 표현하고 dBFS에서 진폭을 포함한다.

MM: Measuring matrix - 오버타임 파형의 스펙트럼 진폭을 표현하는 셀의 메트릭스. 측정메트릭스는 반복되는 FFT 에 의해 생성된다(또는 다른 변환 또는 균등) 각 FFT 는 그것의 타임슬라이스 동안 셀의 열(또는 행) - 각 주파수 빈에 대한 하나의 셀. 각 셀에서 진폭은 타임슬라이스에서 주파수 빈에 대한 진폭이다. 상기 셀은 적절하게 최대로 관측(inspected)되고 마크(marked)된다. 거의 실시간에서 연속적인 신호를 프로세싱할 때, 측정메트릭스는 무한길이가 될 수 있다. 제한된 시간 파형에서 측정메트릭스는 유한길이가 될 수 있다.

최대 셀(Maximum cell): 하나 또는 그 이상의 형태의 최대를 가짐으로 마크되는 셀.

단순 최대 셀(Simple maximum cell): 셀의 진폭은 인접한 셀 보다 크다. 셀의 진폭이 소정 시간 내에서 직전 그리고 직후의 동일한 주파수 빈에서의 셀의 것보다 크면 상기 셀은 시간 피크 단순 최대이다. 셀의 진폭이 상부 그리고 하부의 동일한 타임 슬라이스에서 셀의 그것 보다 크면 셀은 주파수 피크 단순 최대이다. 단일 셀이 시간과 주파수에서 단순 최대일 수 있다. 시간 피크와 주파수 피크 단순 최대 셀은 구분되게 마크될 수 있거나 동의어로 사용될 수 있고 단순히 "단순 최대 셀(simple maximum cells)" 또는 "단순 최대(simple maxima)" 또는 "로컬 최대(local maxima)"라 표기할 수 있다.

연합 최대(associated maximum) "little brother"(동생) 셀:

간단한 최대(a simple maximum)인접한 셀의 진폭이 간단 최대(the simple maximum's) 지정 레스홀드(a designated threshol)에 있고, 다른 측의 셀의 것보다 크다. 셀이 시간 피크 단순 최대(a time peak simple maximum)이면, 상기 셀은 즉시 진행하고 연속인 동일한 주파수에서 연합 최대(associated maxima)의 후보가 된다. 실시예에서 단순 최대(a simple maximum)를 진행하는 후보 셀에서 진폭이 단순 최대의 진폭의 2dB 내에 있고, 그것을 진행하는 셀의 진폭 보다 크다면, 그것은 동생(a little brother)으로 마크될 수 있다.

아날로그적으로 셀이 주파수 피크 단순 최대(a frequency peak simple maximum)이면, 주파수에서 단수 최대의 상부 및 하부의 동일 타임슬라이스 내의 셀은 연합 최대(associated maxima)에서 후보이다.

바람직한 실시예에서 주파수 내의 단순 최대 상부의 후보 셀의 진폭이 단순 최대 진폭(the simple maximum's amplitude)의 3dB 내에 있고 주파수에서 그것의 상부의 셀의 진폭 보다 크면, 동생(little brother)으로 마크될 수 있다. 시간에서 인접한 동생(little brother)에서의 dB 트레스홀드(dB thresholds)는 주파수에 인접한 동생(little brother)과 동일한 필요가 없다. 시간과 주파수 동생(little brother)은 구별되게 마크될 수 있고 동의어로 사용될 수 있고 동생(little brother)으로 간단하게 마크될 수 있다. 단일 셀이 두 개 될 수 있다.

각 최대 셀(Angle maximum cell): 셀과, 마주하는 인접한 셀 사이의 진폭에서 차이점으로 셀이 주어진 트레스홀드(a given threshold) 보다 변화하는 것이다.

실시예에서 셀이 상기 셀 보다 4dB 보다 크면, 시간 내에서 즉시 그것을 진행하고 그것을 연속하는 셀 보다 1dB 적은 동일 주파수 빈에서, 3dB 차이가 각도 최대(시간 각도 최대(a time angle maximum))로 그것을 인정한다. 주파수 각도 최대는 주파수에서 상부 그리고 하부의 동일 타임슬라이스에서 셀의 진폭과 셀의 진폭을 비교하여 아날로그적으로 찾는다. 각도 최대(Angle maxima)는 주파수 각도 최대(frequency angle maxima) 및/또는 시간 각도 최대(time angle maxima)로 구분되게 마크될 수 있고 동의어로 사용될 수 있고 각도 최대(angle maxima)로 간단하게 마크될 수 있다. 단일 셀이 두 개 될 수 있다.

버글러 최대 셀(Burglar maximum cell): 최대(the maximum)가 단일 피크로 변화는 진폭을 측정하여 검출되며, 최대 셀(A maximum cell)은 DFT 윈도우(DFT window)을 출입한다. 주파수 빈 내의 에너지 피크는, 피크가 셀의 변환 윈도우 내에 있는 빈(bin) 내에서 모든 셀의 진폭에 영향을 준다. 예를 들어 변환 윈도우가 500 타임슬라이스 폭(time slices wide) 이라면, 상기 피크는 그것이 존재하기 전에 500 타임슬라이스에 들어간다. 진폭에서 증가와 500 타임슬라이스 감소를 비교하여 그리고 상기 비교와 소정 트레스홀드를 비교하여 버글러 최대(a burglar maximum)가 선언될 수 있다.

중간에서 셀이 마크된다. 상기 피크가 주기 동안에 하나의 타임슬라이스 보다 길면 에너지는 다수의 셀(a number of cells) 이상으로 램프업(ramp up)을 하고, 이후에 500 셀 이하로 램프 다운(ramp back)하고, 중간에서 다중 셀은 버글러 최대(burglar maxima)로 마크될 수 있다. 그러므로 최대의 다른 형태와 다르게(unlike the other types of maxima), 버글러 최대(a burglar maximum)는 셀과 이웃의 셀을 비교하여 검출되지 않는다. 윈도우는 단일 시간 슬라이스 보다 폭이 넓기 때문에, 상기 진폭변화는 마크될 수 있는 셀로부터 제거되는 셀에서 보여질 수 있다. 또한 단순(simple), 연합(associated) 및 각도 최대(angle maxima)와 다르게, 버글러 최대는 시간 최대로 존재할 수 있다. 여기에는 아날로그 주파수 최대가 없다.

부분(Partial): 마크된 최대 셀(a marked maximum cell) 또는 관련된 마크된 최대 셀의 클러스터)(예: 단순 최대(simple maximum) 및 그것의 동생(little brothers)).

부분 체인(Partial chain): 서로 연결된 부분들의 집합. 부분 체인은 각 타임슬라이스의 하나 또는 그 이상의 부분을 포함한다.

부분 체인은 직선, 곡선 및/또는 각도선(angled line)으로 타임슬라이스를 횡단할 수 있다. 부분 체인은 연결된 셀로 판단될 수 있다.

DnMM: 디멘전 N 측정메트릭스(Dimension N measuring matrix) -

N 주파수 빈(frequency bins)을 갖는 측정 메트릭스(A measuring matrix with N frequency bins). 예를 들어 D500MM 은 500 주파수 빈을 갖는 측정메트릭스. 잠재적으로 무한대인 시간 디멘전은 MM 으로 사용되지 않는다.

PMM: 정밀측정메트릭스(Precision measuring matrix) - 마크된 연관 최대를 갖는 MM(A MM with correlated maxima marked)

DnPMM: 디멘전 N 정밀 측정메트릭스(Dimension N precision measuring matrix)

도1은 본 발명에 의한 실시예를 설명하기 위한 블록도를 도시한 것이고,
도2는 본 발명의 실시예에 의한 마크된 단순 최대를 갖는 측정메트릭스를 도시한 것이고,
도3는 본 발명의 실시예에 의한 최대 검출의 가능한 카테고리를 도시한 것이고,
도4는 연관 최대메트릭스 또는 정밀측정메트릭스(PMM)를 동시발생하고 생성하는 최대를 찾기 위한 측정메트릭스 사이의 비교결과를 도시한 것이고,
도5a와 5b는 본 발명의 실시예에 의한 동일 데이터에 분리 FFTs로 구한 두 개의 측정메트릭스의 시각화한 것을 도시한 것이고,
도5c와 5d는 본 발명의 실시예에 의한 분석엔진에 의해 각각 구해지고 두 개의 측정메트릭스에 의해 판단되는 최대(the maxima)의 시각화한 것을 도시한 것이고,
도5e는 본 발명의 실시예에 의한 도9c와 도9d에 도시된 최대(the maxima)로부터 판단되는 분석엔진에 의해 각각 구해지고 두 개의 측정메트릭스에 의해 판단되는 정밀측정메트릭스데이터(the Precision Measuring Matrix output data)의 시각화한 것을 도시한 것이다.
도6은 본 발명에 의한 실시예를 도시한 것이다.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조로 하여 상세히 설명하기로 한다. 본 발명의 목적, 작용, 효과를 포함하여 기타 다른 목적들, 특징점들, 그리고 작동상의 이점들이 바람직한 실시예의 설명에 의해 보다 명확해질 것이다.

본 발명의 실시예는 시간에서 정확한 진폭과 주파수 정보를 생성하는 새로운 동적 컴퓨터 기계의 일부분으로 "정밀측정메트릭스(Precision Measuring Matrix, (PMM)"를 생성하는 것이다. 상기 PMM은 매우 유용한 데이터 중에 새로운 종류이며 종래기술에 의한 것보다 정확하게 출력을 한다.

종래기술에 의한 것과 비교를 해보면 본 발명에 의한 실시예는 시간급수신호에서 즉각적인 주파수와 진폭의 정확한 측정과 높은 해상도를 갖는다. 본 발명에 의한 실시예는 다중 조합하고, 다양한 크기의 메트릭스를 동시에 측정하고 최대와 연관되는 MMs를 검색하여 달성된다. 상술한 바와 같이 보다 작은 크기의 변환(the smaller-sized transforms)은, 보다 큰 크기의 변환(the larger-sized transforms)이 보다 나은 주파수 해상도를 제공하는 동안, 보다 나은 시간 해상도를 제공한다. 이러한 이유로, 두 개 또는 그 이상의 측정메트릭스(시간과 주파수 해상도가 다른른)는 전체 PMM 를 형성하는데 이용된다.

부가적으로 측정메트릭스(다른 변환 또는 다른 윈도윙 기술이지만 동일한 디멘전을 갖는 메트릭스)는 보다 나은 해상도와 정확도를 제공하는데 이용될 수 있다. 최대의 다중 형태(단일 MM 에서 동일한)는 PMM에 있어서의 연관된 최대를 찾는데 이용될 수 있다. 인접한 연관 최대는 부분 체인이라 표현되는 체인과 연결될 수 있다. 이러한 연결은, 주파수에서 인접한 또는 일치하는 그리고 타임슬라이스에서 인접하거나 동일한 두 개의 최대 셀을 연결하여 달성될 수 있다.

기본적인 실시예에서 두 개의 MMs 는 다른 디멘전을 갖는 FFTs와 단일 최대(simple maxima)를 이용하여 생성되고 동생(시간과 주파수에서)은 동생 동안에 2db 트레스홀드로 마크된다. 구체적인 실시예에서 최대의 모든 네 가지 형태(all four types of maxima)가 다루어지고 셀들은 간단하게 "최대(maxima)"로 마크된다. 상기 PMM 은 대응시간과 주파수를 갖는 두 개의 MMs 내의 셀과 비교하고, 두 개의 대응 셀이 최대(maxima)를 가질 때, PMM에서 최대를 마킹(marking)하여 생성된다. PMM에서 상기 셀은 오리지날 MMs 내의 대응 셀의 진폭의 평균으로 더해진다(populate).

예를 들어 초당 8000 샘플러의 디지트화된 신호를 가정할 수 있다. 실시예에서 하나의 MM은 매 80샘플 마다(매 10ms) 디멘전 1000의 FFT를 수행하여 생성될 수 있다. 각각 FFT 는 긴 타임슬라이스를 나타낸다. 각 FFT 의 결과 증폭은 이러한 MM 에서 하나의 열(row)로 기록된다. 단순 최대(simple maxima)가 되는 셀과 동생(little brothers)은 최대 셀로 마크된다.

디멘전 N(다른 유사한 기술)의 FFT는 N/2 주파수 빈을 갖는 MM을 생성한다. 그러므로 디멘전 1000의 FFT에 의해 생성되는 MM은 D500MM 이다. 가능한 최대 주파수는 항상 샘플일 비율의 반과 동일하다 - 예, 8000을 갖는 샘플링 비율은 4000Hz. 에에서 4000Hz의 주파수 범위를 500의 동일한 부분으로 분할하는 것은 ㅈ주파수 빈 8Hz 폭(0-8Hz, 8-16Hz … 3992-4000Hz)을 산출한다. 단순 최대(simple maxima)와 동생가 되는 셀은 최대 셀(maximum cells)로 마크된다.

그리고 D2000MM는 매 80샘플 마다 디멘전 4000의 FFT를 수행하여 생성될 수 있다. 각 FFT 의 결과 증폭은 D2000MM 내에서 하나의 열로 기록된다. 상기 D2000MM의 주파수 빈은 2Hz 폭이다(0-2Hz, 2-4 Hz, 1-3 Hz... 3998-4000Hz). 단순 최대(simple maxima)가 되는 셀과 동생(little brothers)은 최대 셀로 마크된다.

상기 D2000MM는 D500MM으로 주파수에서 정확하게 4배이다. 반대로 상기 D500MM는 시간에서 D2000MM로 정확하게 4배이다. 특히 D2000MM는 4000 샘플의 시간윈도우로부터 연산되며(spanning a half-second- 50 rows or time slices), D500MM은 1000 샘플의 시간윈도우로부터 연산된다(spanning only an eighth-of-a-second - 12.5 rows or time slices).

동시에 D500MM의 시간 해상도와 D200MM의 주파수 해상도를 얻기 위해, 우리는 두 개의 D500MM을 연관지고 D2000PMM가 생성된다. D500MM에서 각 주파수 빈은 D4000PMM에서 보다 폭이 4배가 되기 때문에 하나에서의 빈과 다른 하나에서의 빈을 식별하는 것은 혼동스럽다. 이것을 간단하게 하기 위해, D500MM이 확장되고 셀이 D2000MM의 것과 정확하게 일치한다. 이것을 하기 위해 우리는 D500MM에서 4개의 동일한 부분으로 각 셀을 분할한다. 상기 D500MM의 각 열에서 각 셀이 분할된다. -4-4Hz 의 셀은 4셀로 분할된다(-2-4Hz, -4-6Hz, 6-8Hz). 새로운 각 셀은 진폭과 오리지날 0-8Hz 셀의 최대 생성을 유지한다. 다른 셀은 동일한 방법으로 분할된다. 그러므로 열이 시간에서 정확하게 대응하기 때문에, 확장된 D500MM에서 셀은 유사하게 확장된 D4000MM의 셀과 정확하게 대응하고 D4000PMM의 생성이 지금 진행된다.

D2000PMM의 각 셀에서 진폭은 D500MM & D2000MM 에서 대응하는 셀의 진폭의 평균으로 더해진다. 두 진폭의 모든 기능이 허용되며 PMM 내의 셀의 진폭은 두 개의 최초 MMs(the two originating MMs)에서 셀의 에너지의 단순 평균이다. 두 MMs에서 대응 셀이 최대(maxima)로 마크되면 각 셀은 최대로 마크된다.

상기 MMs의 열이 시간에서 어떻게 정확하게 대응하는지가 일반적으로 알려져 있다. D2000MM에 제1 열은 디지트화된 입력에서 샘플 1-4000으로부터 생성된다. D500MM의 제1 열은 동일하게 중심이 되도록(to be centered) 샘플 1501-2500으로부터 생성된다(중심은 정확하게 2000.5이다). 타임슬라이스가 80 샘플 폭이기 때문에, 상기 열에 의해 표현되는 타임슬라이스는 샘플 1961-2040로부터 고려될 수 있다. 이후에 상기 제2 열(타임슬라이스)은 80 샘플이 될 수 있다. D2000MM의 제2 열은 샘플 81-4080(2080.5에서 중심이 됨)에서 FFT에 의해 생성될 것이다. 그리고 D500MM는 샘플 1581-2580에서(역시 2080.5에서 중심이 됨) 생성될 것이다. 상기 타임슬라이스는 샘플 2041-2120으로 판단될 수 있다(다시 2080.5에서 중심이 됨). 타임슬라이스는 겹쳐지지 않는다.

본 발명의 다른 실시예에서 다른 변화가 이루어질 수 있다. 상기 시간 최대(the time maxima)가 강하(drop)될 수 있고 주파수 최대(frequency maxima)가 이용(used)될 수 있다. 역으로 시간(time maxima) 최대가 이용될 수 있다. 동생 트레스홀드는 2dB 에서 다른 값으로 변화될 수 있거나 동생은 전체적으로 제거될 수 있다. 두 개의 MMs가 생성될 수 있고 연결될 수 있다. 두 개 이상의 MMs가 이용될 때, 모든 MMs 사이의 합의(the agreement)가 범용적(universal)으로 필요하지 않다.

예를 들어 다섯 개의 다른 측정메트릭스가 이용되면 동일한 시간과 주파수에서 다섯 개의 최대에서 세 개는 연관 최대를 식별하기 위해 요구된다. 연관 최대는 최고의 디멘전 MM에서의 최대로 한정되고, 다른 MM에서 최대로 동시에 수행된다. 연관 최대에 대한 기준은 어플리케이션 또는 신호 특성에 의해 변화하고 두 개 도는 그 이상의 최대의 시간과 주파수에서 합의를 포함한다. 또한 연관 최대( a correlated maximum)는 다른 주파수 범위에 대해 다르게 판단될 수 있다. 예를 들어 낮은 주파수에서 보다 많은 디멘전 측정메트릭스(larger dimension measuring matrices)는 증가된 주파수 해상도를 위해 필요하게 될 것이다. 역으로 높은 주파수에서 보다 작은 디멘전 측정메트릭스는 보다 원활하게 이루어진다.

여러 변화에의 조합이 다른 실시예에서 이용될 수 있다. 또한 윈도우 기술이 이용될 수 있다. 또 다른 실시예에서 다중 MMs는 다른 윈도우 기술과 다르게 동일한 디멘전 FFT를 이용하여 발생된다. 최대(Maxima)는 연관 최대을 착직 위해 비교되고 PMM을 생성한다. 또 다른 실시예에서 다중 MMs가 생성되며 다른 디멘전과 다른 윈도우 기술을 이용한다. 예를 들어 D500MM와 D2000MM는 윈도우 기술없이 생성될 수 있고 또 다른 D2000MM는 하밍 윈도우(Hamming window)로 생성된다. 이러한 세 개의 MMs는 PMM을 생성하도록 연관된다. 가능한 조합은 끝이 없다,

다른 실시예에서 단일 MM이 생성된다. 구체적인 실시예에서 D4000MM는 윈도우기술 없이 생성된다. 주파수 피크 단순 최대(Frequency peak simple maxima)는 식별되고 마크된다. 또한 버글러 최대는 식별되고 마크된다. 주파수 피크와 버글러 최대로 마크되는 모든 셀이 연관 최대이고 PMM은 마크되는 연관 최대로 생성된다.

본 발명의 다른 실시예에서 다른 변화가 이루어질 수 있다. 상기 MM은 4000 과 다른 디멘전을 가질 수 있다. 디콘볼루션 및/또는 윈도우 기술(Deconvolution and/or windowing techniques)은 MM의 주파수 해상도를 확장하는데 이용될 수 있다. 동생이 허용될 수 있다. 동생은 dB의 상수 대신에 버글러 최대의 특성 기능을 생성할 수 있다. 특히 "강함(strong)" 버글러 최대(신호 피크로서 보다 큰 경사를 보여주는 것이 윈도우 출입을 한다)는 약한 버글러 최대 보다 다른 동생 트레스홀드를 트리거 할 수 있다.

또 다른 실시예에서, MMs의 셀은 복소수로 더해질 수 있으며, 완전한 복소수 FFT 를 이용한다. 최대 식별(the maxima identification)은 셀의 진폭과 위상에 근거할 수 있다. 예를 들어 동생과 각도 최대 트레스홀드(the little brother and angle maxima thresholds)위상 구성요소를 포함할 수 있다. 보다 크거나 작은 위상 시프트는 최대가 될 수 있다.

또 다른 실시예에서, 몇몇 또는 FFT의 모든 것은 다중 IIRs 또는 FIRs 에 의해 치환된다. 각 주파수 빈은 분리 FIR 또는 IIR 을 이용한다. 필터를 이용하는 일반적인 기술은 하나의 도메인에서 다른 하나의 도메인으로 실제 변환하는 것 대신에 주파수 스펙트럼을 식별하기 위한 것으로 알려져 있으며, 이러한 방법은 보다 연산적인 것으로 집중된다.

식별적으로 MMs 내의 타임슬라이스를 중앙화 하도록, 필터의 주파수 응답에서 그룹 지연변화(group-delay variations)을 조정하기 위한 시간지연보상(time-delay compensation)이 이용될 수 있다. FIR 또는 IIR 로부터 생성되는 MMS는 FFT로부터 생성되는 MMS와 동일하게 이용된다.

본 발명의 구체적인 실시예는 다른 디멘전 FFTs 및/또는 다른 변환 및/또는 다른 윈도우 기술 및/또는 FIRs 또는 IIRs 의 뱅크를 갖는 다중 MMs 내의 최대 다중 형태와 같이 상술한 모든 것을 조합할 수 있다. 상기 최대(maxima)는 주파수 빈과 타임 슬라이스와 대응하도록 연관된다. FIRs 또는 IIRs를 이용할 때, 보다 긴 타임슬라이스는 연산부하를 감소하도록 이용될 수 있다. 이러한 경우 FIRs 또는 IIRs 에 의해 생성되는 MM에서 단일 열(타임슬라이스)은 FFT 에 의해 생성되는 MM에서 두 개 또는 그 이상의 열을 갖는 시간에서 연관된다. 단순 연관을 이루기 위해 메트릭스(matrices)는, 메트릭스가 주파수에서 어떻게 확장되는지에 대하여 아날로그적으로 시간에서 확장될 수 있다 - 또는 연관이 장치 없이 이루어질 수 있다. 또한 최대 셀의 식별은 "마킹(marking)"으로 설명될 수 있으며, 상기 셀은 실시예에서 표기되지 않는다. 어떤 셀이 최대인지를 추적하는 방법은 이용되지 않는다. 구체적인 실시예에서 분리 병행 메트릭스(또는 어레이)는 최대 지정(maxima designations)을 포함한다. 그러므로 MM 또는 PMM은 기계에서 문자에 의해 단일 메트릭스로 참조되지 않고 본 명세서에서 진폭과 최대 정보를 집합적으로 포함하는 병행 메트릭스의 집합 또는 어레이로 참조될 수 있다.

도1은 본 발명에 의한 실시예를 설명하기 위한 블록도를 도시한 것이다. 아날로그 신호수신장치(101a)는 물리적 아날로그 신호를 캡쳐한다. 그러므로 물리적 아날로그 장치가 고려될 수 있다. 상기 아날로그 신호수신장치(101a)는, 예를 들면, 테이프를 플레이하는 테이프 플레이어, 마이크로폰, 비디오 카메라 또는 다른 트랜스듀서가 될 수 있다. 아날로그-디지털컨버터(an analog-to-digital (A/D) converter, 101b)는 물리적 아날로그 신호를 디지털 포맷으로 변환한다. 실시예에서 A/D변환기(101b)는디지털 오디오 워크스테이션(DAW)를 제공하는 디지털 오디오 기계에 설치된다. 상기 디지털 포맷은 16비트 양자화 및 8 KHz의 샘플링 주파수를 이용하여 생성된다. 상기 양자화의 각 비트는 약 6dB의 동적범위를 제공한다. 그러므로 16 비트 양자화 실시예는 오디오 어플리케이션에서 충분한 약 125dB의 전체 동적범위로 이어진다. 다른 양자화 옵션이 이용가능하며 32비트 및 24비트를 포함하며 한정하지는 않는다. 상기 양자화는 CD-ROM 과 같은 장치에서 일반적으로 이용되는 것과 같이 샘플링과 시그마-델타 변조를 이용하여 단일 비트가 될 수 있다. 상기 아날로그 신호수신장치(101a)와 A/D 변환기(101b)는 동일한 장치 또는 분리장치가 될 수 있다.

바람직한 실시예에서, 상기 아날로그 신호수신장치(101a)와 A/D 변환기(101b)를 통해 디지털 신호를 제공하는 것 대신에, 상기 디지털신호는 디지털신호를 저장하는 데이터 저장장치(102)에 의해 제공될 수 있다. 상기 데이터 저장장치(102)는 하드디스크 드라이브, 네트워크 접속저장장치, 플래시 드라이브 등과 같은 저장장치의 일종이다. 그러나 상기 데이터 저장장치(102)는 소정 실시예에 한정하지 않는다. 상기 데이터 저장장치(102)는 본 발명의 사상으로부터 벗어남이 없는 종래의 데이터 저장장치 또는 개발되는 장치를 포함할 수 있다.

신호의 많은 형태는 구체적인 실시예에 의해 프로세스될 수 있다. 예를 들면 디지털 신호는 오디오 스펙트럼, 비디오 스펙트럼 또는 다른 스펙트럼으로부터 디지트된 아날로그 신호가 될 수 있거나 디지털 형태로 이루어질 수 있다.

블록(103) 내지 (107)에서 디지털 신호는 아날로그 신호수신장치(101a)와 A/D 변환기(101b)에서 수신되거나 데이터 저장장치(102)로부터 수신되며, 측정메트릭스를 발생하도록 변환된다. 상기 변환은 FFT 가 될 수 있다.

예를 들어 블록(103) 내지 (107)에서, FFT 가 다른 디멘전과 대응 스펙트럼 해상도를 갖는 디지털화된 물리적 아날로그 신호에 대하여 수행된다. 상기 변환의 기능은 여분의 스펙트럼(the spectrum of interest)에 대해 적절하게 이격되는 중앙주파수를 갖는 IIR 밴드패스 필터와 FIR의 뱅크에 의해 달성될 수 있다. 일반적으로 두 개 또는 그 이상의 변환(또는 필터 뱅크 집합)이 수행된다. 도1은 소정 번호가 도시되었지만 다섯 개의 변환을 도시한다.

블록(108) 내지 (112)에서 각 측정메트릭스에서 최대 셀(maximum cells)은 각 측정메트릭스 내의 셀의 진폭과 비교하는 다양한 방법에 의해 식별된다. 실시간 파형에 대하여 측정메트릭스를 프로세싱할 때, 하나의 열 또는 몇몇 열이 한번에 프로세스될 수 있다. 몇몇 데이터는 프로세스되는 열과 비교하는 동인 이전에 프로세스되는 열로부터 유지된다.

블록(113)에서, 각 측정메트릭스 내의 식별 최대(the identified maxima)는 연관 최대를 찾기 위핸 시간과 주파수에서 비교된다. 상기 비교는 동일한 형태 또는 다른 형태의 최대를 포함할 수 있다. 구체적인 실시예에서 상기 비교는 동일한 비교/블록(예:블록108)과 다른 형태의 최대를 포함한다. 예를 들면 블록(108)에서 버글러 최대 셀은 단순과 비교되고 블록(108) 내지 (112)를 통해 최대 셀과 연관된다.

블록(114)에서 정밀측정메트릭스가 형성된다. 블록(113)에서 주파수 빈과 동시발생하는 타임슬라이스의 식별위치는 연관 최대를 형성하며, PMM에서 마크된다. PMM에서 셀의 진폭은 최초 측정메트릭스(예: 평균, 가중평균, 중간치)의 대응 셀에 포함되는 진폭의 기능으로 더해질 수 있다. 이러한 기능은 단순(최초 메트릭스 중의 하나로부터 진폭을 이용)해지거나 복잡(최초 메트릭스 내의 셀이 최대인지 그리고 최대 형태인지 민감)해질 수 있다.

바람직한 실시예에서 출력장치(15)는 데이터 저장장치 또는 전송장치 또는 측정된 신호를 시각화하는 사용자 인터페이스를 갖는 시각화장치가 될 수 있다. 시각화장치는 예를 들면, 표시장치 또는 프린팅 장치가 될 수 있다. 예를 들면 표시장치는 액정표시장치, 프로젝션 모니터를 포함한다. 예를 들어 프린팅 장치는 토너장착 프린터, 액체잉크젯 프린터, 잉크리스 프린터 등을 포함할 수 있다. 본 발명에 의한 실시예의 중간결과는 출력장치(115)에 제공될 수 있다. 구체적인 실시예에서 상기 출력장치(115)는 또 다른 장치에 PMM을 전송하는 전송장치가 될 수 있다. 이러한 결과는 오리지널 파형을 변형하기 위한 다른 장치 또는 신호프로세서에 의해 이용될 수 있다. 실시예에서 출력장치는 데이터 저장장치와 시각화장치를 포함하며 신호프로세서는 목표결과를 이루기 위해 수동으로 조절될 수 있다.

도2는 도1의 블록(108-112)에 의해 마크되는 단순 최대 셀(simple maximum cells)을 갖는 도1의 블록(103-107)에 의해 생성되는 측정메트릭스를 도시한 것이다.

예를 들면 열은 타임슬라이이고 행은 주파수 빈이다. 각 셀에서 갯수는 대응 진폭 측정(the corresponding amplitude measurement)이다. 주파수 피크 심프 최대 셀(The frequency peak simple maximum cells)은 어두운 경계로 마크되고, 시간 피크 심플 최대 셀(the time peak simple maximum cells)은 회색 배경으로 마크된다.

예를 들어 주파수 피크 단순 최대 셀(frequency peak simple maxima are cells)은, 셀의 진폭이 주파수에서 두 개의 인접한 셀의 진폭을 초과하는 측정메트릭스 내의 타임슬라이스 내의 셀이다. 도2에서, 셀은 인접한 셀(160,656.3) 및 (160, 687.5) 보다 큰 진폭을 갖기 때문에, 셀(160,671.9)은 주파수 피크 단순 최대(어두운 경계)로 마크된다. 유사하게 시간 피크 단순 최대 셀은 주파수 빈에서 로컬 최대 진폭을 갖는 셀이다. 도2에서 셀이 인접한 셀(158, 671.9) 및 (160, 671.9) 보다 큰 진폭을 갖기 때문에,셀(159, 671.9)은 시간 피크 단순 최대(음영된 배경)로 마크된다. 도3a 및 도3c 는 각각 시간 피크 단순 최대와 주파수 피크 단순 최대의 신호강도를 도시한다.

동생이 도2에 마크되어 있지 않지만, 우리는 어디에 있는지 볼 수 있다. 동생에 있어서 3dB 트레스홀드를 가정할 수 있다. 셀(160, 671.9)는 주파수 피크 단순 회대 셀로 어두운 경계로 마크된다. 인접한 셀(160, 656.3)과 (160, 687.5)은 연합 최대 셀(ssociated maximum cells)에 대해 후보이며 셀(160, 656.3)은 연합 최대 셀(3dB 이내)로 부여할 수 있는 진폭 내에 충분히 가깝다. 상기 셀의 진폭은 셀(160, 640.6)의 진폭 보다 크기 때문에, 셀은 동생이 될 수 있다. 동일한 판단이 타임 슬라이스 내의 연합 최대 셀로 형성될 수 있다. 도3b 와 3d는 동생을 갖는 주파수 피크 단순 최대와 동생을 갖는 시간 피크 단순 최대의 신호 강도를 도시한다.

도3은 본 발명의 실시예에 의한 최대 검출의 가능한 카테고리를 도시한 것이다. 도3(A)는 주파수 피크 단순 최대를 도시한 것이고, 도3(B)는 주파수 피크 단순 최대와 거의 동일한 진폭을 갖는 동생을 도시한 것이고, 도3(C)는 주파수 피크 단순 최대를 도시한 것이고, 도3(D)는 시간 피크 단순 최대를 도시한 것이고, 도3(A)는 시간 피크 단순 최대와 거의 동일한 진폭을 갖는 동생을 도시한 것이다.

도3(E)는 타임슬라이스 내의 각도 최대를 도시한 것이다. 제3 지점은 주파수 각도 최대이다. 그것의 진폭은 확대량(a significant amount)에 의해 좌측 지점의 진폭 보다 약간 낮다. 좌측의 지점이 갖는 차이가 우측의 지점이 갖는 차이 보다 충분히 크다면 그것은 각도 최대이다. 예를 들면 각도 최대 트레스홀드가 3dB 라고 제안할 수 있다. 제3 지점이 좌측의 지점 보다 5dB 보다 크고 좌측의 것보다 1dB 작으면, 그 차이(4dB)는 트레스홀드를 초과하고 그것은 각도 최대이다. MM 에서 상기 셀이 각도 최대로 마크될 수 있다. 트레스홀드 차이는 상수 dB 값이 단순하게 되는 것이 필요하지 않고 주파수와 진폭의 기능이 될 수 있음을 알 수 있다. 각도 최대 셀은 기대 볼록함(an expected convexity)으로부터 진폭 분기 셀이 되 수 있다. 아날로그 시간 각도 최대는 주파수 빈 내에서 시간에서의 변화에 따라 한정될 수 있다.

도3f는 변환윈도우를 출입하는 신호 피크를도시하여 버글러의 최대 검출을 도시한 것이다. 상기 변환윈도우는 피크보다 폭이 넓고, 피크가 들어갈 때(enter), 진폭은 픽크와 같이 상승하고, 피크가 윈도우에 내측에 있는 동안에, 상수를 유지하고, 피크가 나갈 때(exit), 하강한다. 상기 피크의 실제 폭은 램프의 길이로부터 구해질 수 있다. 이러한 상승과 하강의 시차와 주기는 버글러 최대를 한정한다.

도4는 도1의 블록(113)에서 수행되는 것과 같은 두 개의 측정메트릭스의 상관관계(correlation)를 도시한 것이다. 보다 폭 넓은 주파수 빈은 보다 낮은 디멘전 측정메트릭스에 있다(예, a D500MM). 상기 MM에서 최대는 수평선으로 도시된다. 상기 보다 좁은 주파수 빈은 높이가 디멘전 8배를 갖는 측정메트릭스 내에 있다(예, a D4000MM). 상기 MM에서 최대는 수직선으로 도시된다. 상기 상관 최대(the correlated maxima, 시간과 주파수에서 대응하는 MMs 내의 최대)는 음영된다. 이것은 도1의 블록(114)의 PMM 내의 최대가 될 수 있다.

도5a와 5b는 본 발명의 실시예에 의한 동일 데이터에 분리 FFTs로 구한 두 개의 측정메트릭스의 시각화한 것을 도시한 것이다. 도5a의 측정메트릭스는 512 샘플 지점(예, D256MM)의 FFT를 이용하여 생성되고, 도5b의 측정메트릭스는 4096 샘플 지점(예, D2048MM)의 FFT를 이용하여 생성된다. 상기 두 가지 측정 메트릭스는 도1의 블록(103)과 (104)으로부터 출력된다.

도5c와 5d는 도5a와 5b의 두 가지 측정 메트릭스에서 판단되는 최대 셀의 시각화 것을 도시한 것이다. 도5c와 5d의 최대 셀은 도1의 블록(108)과 (109)에 의해 각각 출력된다.

도5e는 도5c와 도5d에 도시된 연관 최대로부터 판단되는 정밀측정메트릭스(the Precision Measuring Matrix, PMM)의 시각화한 것을 도시한 것이다. 상기 PMM은 도1의 블록(114)에서 구해진다.

도6은 본 발명에 의한 실시예를 도시한 것이다. 입력신호(1005)는 아날로그장치에 의해 캡처되는 물리적 아날로그신호의 디지트된 버전과 디지트된 것(101a와101b)이고, 데이터 저장장치(102)로부터 구해진다. 신호프로세싱엔진(1001)은 입력신호(1005)를 프로세스하고 측정엔진(1002), 마킹엔진(1003) 및 비교엔진(1004)를 포함한다. 상기 측정엔진(102)은 입력신호(105)로부터 MM을 생성한다. 상기 마킹엔진(1003)은 MMs를 분석하고 마크한다. 상기 마킹엔진(1003)은 각각의 MM 을 식별하고 마크한다(도1의 블록(108) 내지 (115)를 실행). 상기 비교엔진(1004)은 대응하는 시간과 주파수를 갖는 메트릭스 내에서 최대 셀을 식별하고 마크된 식별 연관 최대(the identified correlated maxima marked)로 PMM 을 생성한다.

본 발명의 몇몇 실시예에서 신호프로세싱 모듈91001)은 하나 또는 그 이상의 디지털 프로세서를 포함할 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서는 데이터 저장장치, 예를 들면, 도1의 하나 또는 그 이상의 디지털 프로세서에 의해 이용되는 소프트웨어 및/또는 데이터를 저장하는 데이터 저장장치(102)와 상호통신한다.

상기 측정엔진(1002), 마킹엔진(1003) 및 비교엔진(1004)은 적어도 하나의 중앙처리장치(one central processing unit (CPU))와 다수의 메모리를 갖는 컴퓨터에 의해 실행될 수 있다. 상기 측정엔진(1002), 마킹엔진(1003) 및 비교엔진(1004)은 필드 프로그래머블 게이트 어레이(a field programmable gated array (FPGA)), 디지털신호프로세싱 칩(a digital signal processing (DSP) chip), 그래픽 프로세스 유닛(a graphic processing unit(GPU)), 주문형 반도체(an application specific integrated circuit (ASIC)) 등으로 실행될 수 있다. 상기 측정엔진(1002), 마킹엔진(1003) 및 비교엔진(1004)은 하나 또는 그 이상의 엔진에서 실행될 수 있고 컴퓨터 해독가능한 저장장치에 저장될 수 있다.

출력데이터(1006)는 정밀측정 메트릭스이다. 출력장치(1007)는 출력데이터를 저장하고, 표시하고 및/또는 전송한다.

본 발명은 디지털 컴퓨터 기계에서 소프트웨어에 의해 구체화될 수 있다. 본 발명은 단일코어를 갖는 단일 프로세서, 다중 코어를 갖는 단일 프로세서, 단일 또는 다중 코어를 갖는 다중 프로세서에서 실행된다. 상기 소프트웨어는 블록(103) 내지 (112)를 실행하거나 그의 조합을 실행한다.

본 발명은 일반적인 또는 특정 디지털 신호 프로세서 칩을 이용하여 구체화될 수 있다. 본 발명은 전용하드웨어로 구체화될 수 있다. 본 발명은 하나 또는 그 이상의 회로보드, 예를 들면 컴퓨터 또는 다른 장치에서 탑재된 디지털 신호 프로세서 칩을 포함하는 보드에서 구체화될 수 있다.

본 발명의 구체적인 실시예에서 메트릭스 데이터는 놀리적으로 동일한 기능을 제공할 수 있는 다른 데이터 구조에 의해 치환될 수 있다. 이러한 데이터 구조는 필드(field)에 의해 구성될 수 있다. 상기 데이터는 스파스 메트릭스(a sparse matrix), 링크 큐(a linked queue)를 포함하지만 한정하지는 않는다. 예를 들면 식별 최대 셀은 스파스 메트릭스(a sparse matrix)에 의해 표현될 수 있고, 셀의 식별 체인은 링크 큐(a linked queue)에 의해 표현될 수 있다.

본 발명에 의한 구체적인 실시예는, 병렬식 컴퓨터 하드웨어(parallel computing hardware)를 이용하여 실행될 수 있다. 실시예에서 도1의 블록(103) 내지 (107) 및/또는 블록(108) 내지 (112)는 병렬식 하드웨어로 실행될 수 있다. 병렬식 컴퓨터의 메인 메모리는 공유메모리(단일 주소공간에 모든 프로세싱 요소 사이에서 공유)또는 분배메모리(각 프로세싱 요소가 각 요소 자신의 로컬 어드레스 공간을 가짐)가 될 수 있다.

본 발명은 오디오, 오디오 스펙트러 분석기, 모든 주파수 범위에서 산업적으로 이용가능한 신호분석기, 데이터 압축, 청각장애우를 위한 디지털 달팽이관, "voice print" 정보 등을 포함하는 신호 시변환 분석기(signal time-variance analysis)를 포함하며 한정하지는 않는다.

본 발명에 의해 개발된 정보는 새로운 그리고 개선된 입력은 신호프로세서, 분석장치, 알로리즘 시스템 및 조직(organizations)에 제공하도록 이용될 수 있다.

각 체인을 따라 진폭 또는 보간된 진폭(interpolated amplitudes)과 함께 시간-주파수 평면에 대해 실행되는 관련된 부분 체인의 기록(records of related partial chains)은 풍부함을 제공하고(provide a rich), 소정 신호 소스(particular signal sources)의 구성요소의 기록을 명확하게 한다. 부분(the partials)들이 PMM 시각적 표시(the PMM visual display)에서 부분적인 체인으로 링크될 때, 강한 신호에 의해 이전에 숨겨진 신호가 측정될 수 있고 시각화될 수 있다.

참고로 본 발명의 구체적인 실시예는 여러가지 실시 가능한 예 중에서 당업자의 이해를 돕기 위하여 가장 바람직한 실시예를 선정하여 제시한 것일 뿐, 본 발명의 기술적 사상이 반드시 이 실시예에만 의해서 한정되거나 제한되는 것은 아니고, 본발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 다양한 변화와 부가 및 변경이 가능함은 물론, 균등한 타의 실시예가 가능함을 밝혀 둔다.

Claims

디지털신호처리를 위한 기계-실행방법(A machine-implemented method for digital signal processing)에 있어서,
데이터 저장부 또는 아날로그 소스로부터 수신되거나 물리적 아날로그 장치에 의해 캡쳐되는 물리적 아날로그 신호의 변환으로부터 디지털 파형신호를 획득하는 단계(obtaining)와;
상기 디지털 파형, 두 개 또는 그 이상의 측정 메트릭스(measuring matrices)로부터 판단하는 단계(determining)와;
각 메트릭스(matrix)는 다수의 셀로 구성되고,
각 셀은 대응 타임슬라이스(a corresponding time slice)와 주파수 빈(frequency bin)을 나타내고, 상기 주파수 빈과 타임 슬라이스를 위한 신호 에너지와 대응하는 진폭(an amplitude)을 가지며,
각 측정 메트릭스에서 최대 셀(maximum cells)을 식별하는 단계(identifying)와;
시간과 주파수에서 동시에 일어나는 다중 측정 메트릭스(multiple measuring matrices)로부터 연관 최대 셀(correlated maxima cells)을 식별하는 단계(identifying)와;
상기 연관 최대 셀을 도시하는 정밀측정 메트릭스(a precision measuring matrix)를 구축하는 단계(constructing); 및
상기 정밀측정 메트릭스(a precision measuring matrix)를 저장, 전송 및/또는 표시(storing, transmitting and/or displaying)하는 단계를 포함하고,
상기 획득하는 단계(obtaining), 판단하는 단계(determining), 식별하는 단계(identifying), 선택하는 단계(selecting)저장, 전송 및/또는 표시(storing, transmitting and/or displaying)는 하나 또는 그 이상의 기계를 이용하여 실행되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
각 측정메트릭스에서 상기 최대 셀(the maximum cells)은 로컬 최대 진폭(a local maximum amplitude)에 따라 단순 최대 셀(simple maximum cells)로 식별되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
셀이 시간 피크 단순 최대 셀(a time peak simple maximum cell)이면, 셀이 로컬 최대(a local maximum)가 되도록 판단되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
셀이 주파수 피크 단순 최대 셀(a frequency peak simple maximum cell)이면, 셀이 로컬 최대(a local maximum)가 되도록 판단되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
연합 최대 셀(associated maximum cells)이 최대 셀로 판단(consider)되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
각도 최대 셀(angle maximum cells)이 최대 셀로 판단(consider)되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
버글러 최대 셀(burglar maximum cells)이 최대 셀로 판단(consider)되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
최대의 다양한 형태(the various types of maxima)는 동일한 것으로 판단되고, 식별 셀(the identified cells)은 최대로써 모두 식별되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
최대의 다양한 형태(the various types of maxima)는 동일한 것으로 판단되지 않고, 최대의 각 형태(each type of maxima)는 분리되서 추적(separately tracked)되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
최대의 그룹형태(groups of types of maxima)가 한정되며, 각 그룹 내의 최대 형태(the types of maxima within each group)는 동일한 것으로 판단되며, 다른 형태의 그룹(the different groups of types)은 동일한 것으로 판단되지 않고 최대는 그룹에 따라 분리되서 추적되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
대응 타임슬라이스와 대응 주파수 빈(for a corresponding time slice and a corresponding frequency bin)에서, 측정 메트릭스의 셀의 대부분(a majority of the cells of the measuring matrices)이 최대 셀이면, 연관 최대(a correlated maximum)가 선언되고, 상기 연관 최대 메트릭스 내의 대응 셀(the corresponding cell in the correlated maxima matrix)이 연관 최대(a correlated maximum)로 식별되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
대응 타임슬라이스와 대응 주파수 빈(for a corresponding time slice and a corresponding frequency bin)에서, 측정 메트릭스의 셀의 모두가 최대 셀이라면, 연관 최대(a correlated maximum)가 선언되고, 상기 연관 최대 메트릭스 내의 대응 셀(the corresponding cell in the correlated maxima matrix)이 연관 최대(a correlated maximum)로 식별되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
대응 타임슬라이스와 대응 주파수 빈(for a corresponding time slice and a corresponding frequency bin)에서, 측정 메트릭스의 두 개 또는 그 이상의 셀의 소정 조합이 최대 셀이면, 연관 최대(a correlated maximum)가 선언되고, 정밀측정 메트릭스 내의 대응 셀(the corresponding cell in the precision measuring matrix)은 연관 최대(a correlated maximum)로 식별되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
연관 최대가 선언되며, 대응 타임슬라이스와 대응 주파수 빈(for a corresponding time slice and a corresponding frequency bin)에서 측정 메트릭스의 셀의 기능에 기반하여, 정밀측정 메트릭스 내의 대응 셀이 연관 최대로 식별되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
상기 정밀측정 메트릭스 내에서 셀에 대한 진폭은 측정 메트릭스의 대응 셀의 진폭의 기능과, 상기 셀이 최대 셀일 때의 진폭의 기능으로 더해지는(populated) 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제1항에 있어서,
상기 정밀측정 메트릭스 내에서 인접 최대(adjacent maxima)는 부분 체인으로 연결되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
디지털신호처리를 위한 기계-실행방법(A machine-implemented method for digital signal processing)에 있어서,
데이터 저장부 또는 아날로그 소스로부터 수신되거나 물리적 아날로그 장치에 의해 캡쳐되는 물리적 아날로그 신호의 변환으로부터 디지털 파형신호를 획득하는 단계(obtaining)와;
상기 디지털 파형, 두 개 또는 그 이상의 측정 메트릭스(measuring matrices)로부터 판단하는 단계(determining)와;
각 메트릭스(matrix)는 다수의 셀로 구성되고,
각 셀은 대응 타임슬라이스(a corresponding time slice)와 주파수 빈(frequency bin)을 나타내고, 상기 주파수 빈과 타임 슬라이스를 위한 신호 에너지와 대응하는 진폭(an amplitude)을 가지며,
각 측정 메트릭스에서 두 개 또는 그 이상의 최대 셀 형태(maximum cell type)을 식별하는 단계(identifying)와;
시간과 주파수에서 동시에 일어나는 측정 메트릭스(multiple measuring matrices)에서 연관 최대 셀 형태(correlated maxima cell type)를f 식별하는 단계(identifying)와;
상기 연관 최대 셀을 도시하는 정밀측정 메트릭스(a precision measuring matrix)를 구축하는 단계(constructing); 및
상기 정밀측정 메트릭스(a precision measuring matrix)를 저장, 전송 및/또는 표시(storing, transmitting and/or displaying)하는 단계를 포함하고,
상기 획득하는 단계(obtaining), 판단하는 단계(determining), 식별하는 단계(identifying), 선택하는 단계(selecting)저장, 전송 및/또는 표시(storing, transmitting and/or displaying)는 하나 또는 그 이상의 기계를 이용하여 실행되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제17항에 있어서,
상기 연관 최대를 식별하는데 이용하는 다중 최대는 버글러 최대(burglar maxima)와, 적어도 단순, 각도 또는 연합 최대(at least a simple, angle or associated maxima)를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제17항에 있어서,
상기 식별 연관 최대 셀(the identified correlated maxima-cells)은 버글러 최대(burglar maximum)와, 다른 형태의 최대를 갖는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제17항에 있어서,
셀이 주파수 피크 단순 최대(a frequency peak simple maximum)이면, 셀은 로컬 최대로 판단되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제17항에 있어서,
셀이 시간 피크 단순 최대(a time peak simple maximum)이면, 셀은 로컬 최대로 판단되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제17항에 있어서,
셀이 주파수 피크 단순 최대(a frequency peak simple maximum) 또는 시간 피크 단순 최대(a time peak simple maximum)이면, 셀은 로컬 최대로 판단되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제17항에 있어서,
연합 최대 셀(associated maximum cells)이 최대 셀로 판단(consider)되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제17항에 있어서,
각도 최대 셀(angle maximum cells)이 최대 셀로 판단(consider)되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.
제17항에 있어서,
상기 정밀측정 메트릭스 내에서 인접 최대(adjacent maxima)는 부분 체인으로 연결되는 것을 특징으로 하는 디지털신호처리를 위한 기계-실행방법.