WO2002058244A1 - Compression method and device, decompression method and device, compression/decompression system, recording medium - Google Patents

Compression method and device, decompression method and device, compression/decompression system, recording medium Download PDF

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WO2002058244A1
WO2002058244A1 PCT/JP2002/000277 JP0200277W WO02058244A1 WO 2002058244 A1 WO2002058244 A1 WO 2002058244A1 JP 0200277 W JP0200277 W JP 0200277W WO 02058244 A1 WO02058244 A1 WO 02058244A1
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WO
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data
differential
value
points
sample
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Application number
PCT/JP2002/000277
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English (en)
French (fr)
Inventor
Yukio Koyanagi
Original Assignee
Sakai, Yasue
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
    • H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction

Definitions

  • the present invention relates to a compression method and apparatus, a decompression method and apparatus, a compression / decompression system, and a recording medium, and more particularly to a compression and decompression method for continuous analog or digital signals.
  • the signals are compressed to reduce the amount of transmitted information and extend the time that can be stored in storage media.
  • Stretching is being done.
  • the analog signal is first sampled and digitized according to a predetermined sampling frequency, and the obtained digital data is subjected to compression processing.
  • DPCM Pulse Code Modulation
  • a method for performing time-frequency conversion there is a method using a sub-band filter or MDCT (Modified Discrete Cosine Transiorm), and an encoding method using such a method is MPEG (Moving Picture IM). age C ding ng E xperts G ro up) Audio power.
  • MDCT Modified Discrete Cosine Transiorm
  • the most widely used image compression systems are also commonly known as the MPEG standard.
  • Decompression processing of data compressed according to the above-mentioned compression method is basically performed by the reverse operation of compression processing of the same compression method.
  • the compressed digital data is converted from a frequency domain signal to a time domain signal by frequency / time conversion processing, and then subjected to a predetermined decompression processing, whereby the original digital data is reproduced. You. Then, the original data obtained in this way is digital-to-analog converted as necessary, and output as an analog signal.
  • the compression side of the present invention differentiates the data to be compressed for each sampling point, and sequentially adds the absolute values of the differentiation, thereby differentiating for each sampling point. Find the total data. Then, the difference between the differential sum data obtained at each sampling point and the original data when performing linear interpolation between the data at the two sampling points is less than the desired value. Processing is performed to sequentially detect points as sample points of compressed data.
  • the differential sum data at each sample point included in the compressed data, the timing data indicating the time interval between the sample points, and the polarity data of the differential value at each sampling point are obtained. Based on this, the amplitude data at each sampling point is obtained. Then, decompressed data is obtained by performing an interpolation operation for interpolating between the obtained amplitude data at each sampling point.
  • each data value on a straight line connecting data of two sampling points and each differential value at the same sampling point as each data value on the straight line are provided.
  • the sampling point where the error from the total data value is less than the desired value and the time interval between the above two sampling points is the longest in the predetermined range is the sampling point of the compressed data.
  • two sampling ports are provided on the compression side.
  • a sampling point in which an error between a data value on a straight line connecting data of the input and a differential sum data value at the same sampling point as the data value on the straight line is equal to or less than a desired value;
  • the sampling point immediately before the sampling point whose error exceeds the above-mentioned desired value is sequentially detected as a compressed sampling point.
  • the compressed data includes differential total data at each sample point, timing data representing a time interval between the sample points, and polarity data of a differential value at each sampling point.
  • the compressed data includes timing representing a time interval between each sampling point, data of an average differential value per unit time between the sampling points, and polarity data of the differential value at each sampling point. Including evening.
  • normal sample data at several points in each sampling point is adopted as a part of the compressed data. This regular sample data is used when performing interpolation processing on the decompression side.
  • normal data points can be arbitrarily detected. For example, it is possible to detect normal data points at regular or irregular intervals of sampling points.
  • the sampling point in which the value of the differential total data exceeds a predetermined threshold value or the data value of the sampling point in which the previous regular sample data was used is used.
  • regular sample data may be used as part of the constrained data. .
  • sampling points at which an error from original data becomes equal to or less than a desired value when linear interpolation is performed between two sample data included in data to be compressed are sequentially set as sampling points. Detected and obtain a set of the amplitude data of each sample point and the timing data indicating the time interval between each sample point as linear compressed data, and the amplitude data of each sample point included in the linear compressed data and the timing data between them And decompressing data by linearly interpolating between amplitude data having a time interval indicated by the timing data—interpolated data to obtain decompressed data.
  • the processing described in any one of the items is performed.
  • the present invention comprises the above technical means, even if the data of each sampling point is reproduced from the average differential value data between sample points and the polarity data of the differential value during the decompression process, an error from the original data is obtained.
  • Sampling points at which the sample value does not become larger than the desired value are detected as sample points, and the differential sum data at the discrete sample points detected in this way, the average differential value data per unit time between sample points, and the sample point
  • Only the timing data representing the time interval of the data, the polarity data of the differential value of each sampling point, etc. are generated as compressed data, and the quality of the data reproduced by decompression is significantly improved while achieving a high compression ratio. It becomes possible.
  • the sample data is differentiated and the absolute values are sequentially added.
  • error judgment processing on the differential total data generated by the above to compress high-frequency signals that is, signals whose sample data values change relatively significantly even at nearby sampling points
  • the number of sample points to be detected can be reduced as much as possible, and a higher compression ratio can be realized.
  • the present invention when compressing a signal on the time axis, it is possible to perform processing on the time axis without performing time / frequency conversion and performing processing on the frequency axis. Become. Also, when decompressing data compressed in this way, it is possible to perform processing while keeping the time axis.
  • the original data before compression can be obtained simply by performing extremely simple processing, such as adding the polarities to the averaged differential values and sequentially adding them, or interpolation (which may be a simple one such as linear interpolation). It is possible to reproduce high-precision decompressed data, which is almost the same as in the above.
  • each data value on a straight line connecting data of two sampling points, and each differential total data at the same sampling point as each data value on the straight line Sampling points whose error from the values are all less than or equal to the desired value and whose time interval between the above two sampling points is the longest in the predetermined range are sequentially detected as sample points of the compressed data.
  • a data value on a straight line connecting data of two sampling points, and a differential total data value at the same sampling point as the data value on the straight line Is the sampling point at which the error from the sampling point is less than or equal to the desired value, and the sampling point immediately before the sampling point at which the above error exceeds the desired value.
  • the average differential value data per unit time between sample points as compressed data, compared with the case where compressed differential data at each sample point itself is used as compressed data, thus, the amount of individual data can be reduced, and the compression ratio can be further increased. Further, it is not necessary to perform the processing of calculating the average differential value data from the differential total data and the timing data at each sample point on the decompression side, and the processing load can be reduced.
  • the normal sample data is converted to a part of the compressed data at the sampling point where the value of the differential total data exceeds a predetermined threshold.
  • data compression is performed by obtaining differential total data as described above.
  • data compression can be performed after removing unnecessary high-frequency components that cause noise in advance.
  • the compression ratio can be further improved, and the quality of data reproduced by decompression based on the compressed data can be further improved.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the basic principle of the compression method according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the basic principle of the compression method according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the basic principle of the decompression method according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the compression device according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the decompression device according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the basic principle of the compression method according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the basic principle of the decompression method according to the second embodiment.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating a functional configuration example of a compression device according to the second embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a functional configuration example of a compression device according to the third embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing waveforms of an original analog signal (input data) before compression and a reproduced analog signal (output data) obtained by compressing and expanding the analog signal.
  • FIG. 11 is a partially enlarged view of the waveform shown in FIG.
  • FIG. 12 is a characteristic diagram showing a correlation between an original analog signal (input data) before compression and a reproduced analog signal (output data) obtained by compressing and expanding the analog signal.
  • the compression method of the present embodiment first, when an analog signal is input as a signal to be compressed, the input analog signal is AZD-converted to digital data. Then, the following compression processing is performed on the obtained digital data. When digital data is input as a signal to be compressed, the following compression processing is directly performed on the digital data.
  • FIG. 1 and FIG. 2 are diagrams for explaining the basic principle of the compression processing according to the first embodiment.
  • the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents data amplitude.
  • the solid line waveform shown in Fig. 1 shows an example of an analog signal to be compressed.
  • S 1 to S 20 are a part of digital data obtained by sampling the analog signal to be compressed for each clock CLK based on a predetermined sampling frequency.
  • the sample data S 1 is This is the data of the sample points of the standard used first.
  • digital data (sample data S 1 to S 20) to be compressed is differentiated for each sampling point, and their absolute values are sequentially added.
  • the differential sum data D 3 at the third sampling point is a value obtained by adding the absolute value of the differential between the sample data S 2 and S 3 to the immediately preceding differential sum data D 2.
  • the differential total data D 4 at the fourth sampling point is a value obtained by adding the absolute differential value between the sample data S 3 and S 4 to the immediately preceding differential total data D 3.
  • the differential absolute values at each sampling point are sequentially added to obtain differential total data D 1 to D 20 for each sampling point.
  • the sampling point exceeding the threshold value is Use regular sample data instead of differential sum data (hereinafter, this sampling point is referred to as a normal data point).
  • this sampling point is referred to as a normal data point.
  • the differential total data D 12 exceeds the threshold value at the 12th sampling point, so that the regular sample data S 12 is adopted at this sampling point.
  • the differential absolute values of the sampling points are sequentially added starting from the regular sample data S12. And the 18th At the sampling point, the differential total data D 18 again exceeds the threshold value, so that the regular sample data S 18 is also used at this sampling point. Then, with the sample data S 18 as a starting point, the same processing is repeated.
  • the following linear compression processing is performed on the differential total data D1 to D20 at each sampling point obtained in this manner. That is, a data value on a straight line connecting between the data of two sampling points (between differential total data or normal sample data and differential total data), and a data value on the straight line Sampling points whose error from the differential sum data value at the same sampling point is equal to or smaller than a desired value are sequentially detected as sampling points. Then, the discrete differential sum data at each detected sample point and timing data (the number of clocks) representing the time interval between each sample point or between the sample point and the normal data point are obtained. Transmit or record as part of the compressed data.
  • the process for detecting the sample points will be described more specifically as follows. That is, from the differential total data at each sampling point or the regular sample data at each normal data point, the reference data and the other data whose time interval is within a predetermined range from there. And. Then, the sampler in which the error between each data value on a straight line connecting the two data and each differential total data value at the same sampling point as each data value on the straight line is less than or equal to a desired value is obtained. A sampling point, which is a sampling point and has a longest time interval in the predetermined range, is detected as a sample point.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining this operation principle.
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents the amplitude of differential sum data.
  • D1 to D9 shown in FIG. 2 are a part of the differential total data obtained by the processing of FIG.
  • the values of the differential total data D 1 to D 9 shown in FIG. 2 do not exactly match those of FIG. 1, but actually, the values of the differential total data D 1 to D 9 shown in FIG. The following processing is executed.
  • the time interval between the two data selected when detecting discrete sampling points is within the range of 6 clocks at the maximum.
  • the time interval between the differential sum data can be 7 clocks or 15 clocks at the maximum.
  • the differential total data D 1 of the reference and the differential total data D 7 whose time interval is maximum within a predetermined range are selected.
  • the data values D 2,, D 3 ′, D 4 ′, D 5 ′, and D 6 ′ of each sampling point on the straight line connecting the two differential total data, and each data value on the straight line Determine whether each error of each differential sum data value D 2, D 3, D 4, D 5, D 6 at the same sampling point as D 2 'to D 6' is less than or equal to the desired value I do.
  • the time interval from the reference differential total data D1 is one clock CLK shorter than the differential total data D7. Choose D6 in the evening. Then, the data values D2 ", D3", D4 ", D5" of each sampling point on the straight line connecting the two differential sum data D1 to D6, and the data values on the straight line Determine whether each error with each differential sum data value D 2, D 3, D 4, D 5 at the same sampling point as D 2 "to D 5" is less than or equal to the desired value .
  • the sampling point of the differential total data D6 is detected as a sample point.
  • the error between each data value D 2 ", D 3", D 4 ", D 5" on the straight line and each differential total data value D 2, D 3, D 4, D 5 is a desired value. Since the following is obtained, the sampling point of this differential total data D 6 is detected as a sample point.
  • the error condition that all errors are less than the desired value If neither is satisfied, the sampling point of the differential total data D2 is detected as a sample point.
  • the sample point When one sample point is detected, the sample point is newly used as the differential sum data of the reference, and the same processing as above is performed within a range of six clocks from there.
  • the sampling point at which all errors are less than or equal to the desired value within the range of 6 clocks from the differential total data D6 and the time interval from the differential total data D6 is the longest is the next sampling point. Detected as
  • a plurality of sample points are sequentially detected in the same manner.
  • the selection of the two data that form the straight line is based on one normal data point and the next normal data.
  • the interval until the evening point is set as one break.
  • the sample data of the regular data points (S12 and S18 in Fig. 1) are always used as the reference-side data.
  • the amplitude value of the differential sum data at each discrete sample point detected in this manner and the time interval between the normal data point and the sample point between each sample point are represented by the number of clocks CLK.
  • a pair with the compression data value is obtained as a part of the compression data.
  • the pair (D 1, 5), (D 6, *) of the differential total data value (D 1, D 6,-) and the timing data value (5, *,...) at each sampling point is It is obtained as part of the compressed data (* indicates that it is undecided in this example)
  • the sample data S12 and S18 of the normal data points also form part of the compressed data.
  • the sampling point (the differential total data D 1 and D 7 in the example of FIG. 2) in which the time interval between the two data is the maximum within the predetermined range is selected, and the error judgment is started.
  • the direction of the sample point search is not limited to this.
  • the sampling point where the time interval between the two differential sum data is the minimum within a predetermined range (in the example of FIG. 2, the differential sum data D 1 and D 3) is selected, and the error judgment is started.
  • the processing may be performed in a direction in which the interval is gradually increased.
  • error sampling is started by selecting a sampling point (for example, differential total data D 1 and D 4 in the example of FIG. 2) where the time interval between the two differential total data is near the center within a predetermined range. Is also good.
  • the differential sum data at each sample point detected in each section in this manner, the timing data representing the time interval between the sample points or between the normal data point and the sample point, and the Regular sample data and data representing the polarity of the differential data at each sampling point are obtained as compressed data and transmitted to a transmission medium or recorded on a recording medium.
  • the differential sum data at discrete sample points extracted from each sampling point in the data to be compressed the timing representing the time interval between sample points, etc.
  • Data, sample data of discrete normal data points, and obtain only the polarity data of each differential value that can be simply represented by either "0" or "1" as compressed data Therefore, a high compression ratio can be realized.
  • the sampling point with the longest time interval from the evening of the reference data is sampled. Point To detect.
  • the value of the timing data can be kept within a predetermined bit, the number of sample points to be detected can be reduced as much as possible, and a high compression ratio can be realized.
  • the compression method of the present embodiment instead of performing the linear compression processing as shown in FIG.
  • each sample data S 1 to S 2 on each sample data S 1 to S 20 itself, each sample data S 1 to S 2 Linear differential processing is performed on the differential sum data D 1 to D 20 generated by differentiating 0 and sequentially adding their absolute values.Therefore, each sample data S 1 to S The compression ratio can be further increased as compared with the case of performing linear compression processing on 20.
  • sampling points are discretely taken even in high frequency parts such as the first and second sample data S 12 and thereafter.
  • the number of sample points to be detected can be reduced as much as possible. Therefore, the number of differential sum data at the sampling points that should be held as compressed data can be reduced as much as possible, and the compression ratio can be increased.
  • the decompression method of the present embodiment for decompressing the compressed data generated as described above will be described.
  • the amplitude data values of sampling points that may exist between discrete sample points detected on the compression side are input. It is determined based on the differential total data at each sample point included in the compressed data, the timing data indicating the time interval between sample points, etc., and the polarity data of each differential value.
  • the average differential value data per unit time is obtained from the difference between the data values at the two sampling points and the evening data, and the polarity data of the differential value at each sampling point is added to the average differential value data obtained.
  • the amplitude data value at each sampling point is obtained by sequentially adding the value obtained by multiplying the value to the immediately preceding amplitude data value.
  • the interpolation data interpolating between the individual data is obtained. Generate. Further, the generated interpolation data is converted into analog signals by DZA conversion as required, and output.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the principle of extension.
  • Q 1 to Q 20 indicate the amplitude data values at each expanded sampling point.
  • Q 1, Q 12, and Q 18 are normal sample data at the normal data point.
  • five points of differential total data D 2, D 6, D 11, D 13, and D 17 are detected as sampling points.
  • the normal sample data S 1 1 and the differential sum data D 2 are used as they are as the amplitude data values Q 1 and Q 2 of the expanded data.
  • the amplitude data Q 3 to Q 6 at these four sampling points are calculated as the differential sum data D 2 and D 6 at the two sample points included in the Shochu data. Then, it is obtained based on the timing between sampling points (4 CLK) and the polarity data (1, +, +, 1) of the differential value of each sampling point.
  • the average differential data value per clock ( D 6-D 2) No 4) is calculated. Then, the value obtained by multiplying the average differential data value by the polarity data (1, +, +,-) of the differential value at each sampling point is sequentially added to the immediately preceding amplitude data value Q 2. Thus, the amplitude data values Q3 to Q6 at the four sampling points are obtained.
  • the amplitude data values Q7 to Q11 at the sampling points are obtained by dividing the differential sum data D6 and D11 at the two sampling points, the timing between the sampling points (5 CLK), and each sampling point. It is determined based on the polarity data (1, 1, 10, +, +) of the differential value at the point.
  • interpolation data having a waveform as shown in FIG. 3 is obtained. Furthermore, the generated interpolation data is subjected to D / A conversion processing, converted to an analog signal, and output.
  • the average differential value data per clock is obtained from the differential total data and the timing data at each sample point included in the compressed data generated according to the compression method of the present embodiment. , And the polarity data of the differential value at each sampling point, and the amplitude data values Q 1 to Q 20 of each sampling point are obtained.
  • the individual sections for which error determination is performed on the compression side are microscopically observed, the amount of error from the original data is naturally smaller, but as the plurality of sections are processed, the slight error It can be considered that the difference from the original data gradually increases when the whole is viewed macroscopically.
  • the normality at several points in each sampling point is Since the sampled data is used as part of the compressed data, the accumulated error can be cut off by the regular sampled data inserted in some places. Reproducibility can be improved.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a functional configuration example of a compression device according to the first embodiment that implements the above-described compression method.
  • the compression device shown in FIG. 4 is applicable, for example, when an analog audio signal is input and compressed.
  • the first-stage single-pass filter (LPF) 1 and the A / D converter 2 are unnecessary.
  • the compression device of the present embodiment includes an LPF 1, an A / D converter 2, a D-type flip-flop 3, a differentiator 4, a differential total data calculator 5, a linear It comprises a compression unit 6 and a blocking unit 7
  • LPF 1 removes high frequency component noise by performing a filtering process on an analog signal input as a compression target in order to facilitate detection of a sample point.
  • the AZD converter 2 converts an analog signal output from LPF1 into digital data.
  • the AZD conversion unit 2 performs A / D conversion processing according to an input clock of a predetermined frequency f ck (for example, 44.1 KHz in the case of an audio signal) as a reference.
  • the D-type flip-flop 3 holds the digital data at each sampling point output from the A / D conversion unit 2 according to the input clock of the reference frequency fck.
  • the differentiator 4 differentiates the sample data output from the D-type flip-flop 3. At this time, the differentiator 4 differentiates the sample data every time an input clock of the reference frequency fck is supplied, that is, for each sampling point based on the reference frequency fck.
  • the derivative value is, for example, This is obtained by subtracting the current data captured at the clock timing from the data captured at the previous clock timing.
  • the differential sum data calculating unit 5 calculates the absolute value of the differential value calculated for each sampling point by the differentiating unit 4, and sequentially adds each of the differential values for each sampling point. At this time, if the sum of the differential sum data exceeds a predetermined threshold value, normal sample data is used for sampling points that exceed the threshold value. Through such processing, the differential total data calculation unit 5 generates differential total data D 1 to D 20 having a waveform as indicated by a dashed line in FIG.
  • the linear compression section 6 performs the linear compression processing described with reference to FIG. 2 on the differential total data D 1 to D 20 generated by the differential total data calculation section 5. As a result, the linear compression unit 6 detects discrete sample points from among the sampling points based on the reference frequency fck, and calculates the amplitude data value of the differential total data at each sample point and the difference between each sample point. And a timing value representing the time interval of.
  • the blocking unit 7 includes data representing the polarity of the differential value at each sampling point calculated by the differentiating unit 4, the sample data of the normal data points obtained by the differential total data calculating unit 5, and the linear compression unit.
  • the differential sum data at each sample point and the timing data indicating the time interval between each sample point, etc., obtained in step 6 are appropriately divided into blocks and output as compressed data.
  • the output compressed data is transmitted to a transmission medium, for example, or recorded on a recording medium such as a nonvolatile memory.
  • the polarity data of the differential value in each sampling point represented by the binary value of "0" and "1" is divided into separate fields for each sample point division and divided into blocks.
  • the time interval (sample) between sample points depends on the number of polarity data included in one field. Lock number). Therefore, in this case, the timing data can be made unnecessary as the compressed data.
  • FIG. 5 is a block diagram showing an example of a functional configuration of the decompression device according to the present embodiment.
  • the decompression device according to the present embodiment includes a linear decompression unit 11, a D-type flip-flop 12, an interpolation processing unit 13, a DA conversion unit 14, and an LPF 15. It is configured.
  • the linear decompression unit 11 performs the linear decompression processing as described in FIG. 3 on the input compressed data, so that the amplitude data Q 1 to Q 20 are obtained for each sampling point based on the reference frequency fck. To reproduce.
  • the D-type flip-flop 12 holds the amplitude data Q 1 to Q 20 at each sampling point output from the linear extension unit 11 in accordance with the clock of 6 times frequency 6 fck. As a result, the digital data Q 1 to Q 20 at each sampling point are oversampled by a factor of six.
  • the interpolation processing unit 13 uses the data sampled by the D-type flip-flop 12 to perform, for example, a straight line between the amplitude data Q1 to Q20 at each sampling point of the reference frequency fck. Performs the interpolation operation to generate interpolation data with a waveform as shown in Fig. 3.
  • the DZA conversion unit 14 performs D / A conversion on the interpolation data generated in this manner to obtain an analog signal.
  • the LPF 15 removes high frequency component noise by filtering the analog signal converted by the DZA converter 14, and outputs the signal as a reproduced analog signal.
  • the average differential value per clock between sample points is obtained from the differential total data at each sample point, and the amplitude data at each sampling point is obtained from this. And its amplitude Interpolation data for interpolating the data for one night is output as decompressed data.
  • high-precision decompression data that is almost the same as the original data before compression can be reproduced only by performing extremely simple processing such as linear decompression processing and linear interpolation processing.
  • the compression device and the decompression device according to the present embodiment configured as described above are configured by, for example, a CPU or a computer system including an MPU, a R ⁇ M, a RAM, and the like.
  • the device's differentiator 4, differential total data calculator 5, linear compressor 6, blocker 7, expander linear expander 11, interpolation processor 13, etc.) are stored in the above-mentioned ROM or RAM. This is realized by the operation of the program.
  • the compression device and the decompression device according to the present embodiment configured as described above can be configured as hardware by combining logic circuits.
  • the hardware configuration for realizing the function of the linear compression section 6 of the compression device and the function of the linear extension section 11 of the decompression device is described in Japanese Patent Application No. 2000-0001 filed earlier by the present applicant. This is described in detail in 6 826 5.
  • the configuration described in detail in Japanese Patent Application No. 2000-166680 can be applied to the present embodiment.
  • the interpolation data generated by the linear interpolation not only has a small amplitude error but also a very small phase shift compared to the original data before compression. Can be suppressed.
  • the phase shift greatly affects the timbre, but in the present embodiment, since the phase shift hardly occurs, the timbre of the original data can be faithfully reproduced.
  • the differential sum generated by differentiating each sample data and sequentially adding the absolute values thereof is obtained.
  • Linear compression processing is performed on the data.
  • the analog signal or digital data to be compressed can be directly compressed and expanded on the time axis without performing time-Z frequency conversion, so that processing is not complicated. Also, the configuration can be simplified.
  • the compressed data is transmitted from the compression side and played back on the decompression side, the input compressed data must be sequentially processed and played back by a very simple linear interpolation operation on the time axis. Therefore, real-time operation can be realized.
  • the normal sampling data is used for the sampling point. Is used as part of the compression data.
  • the differential values at all the sampling points are sequentially added without performing such processing, and the differential total data thus obtained is added to the predetermined clock at a predetermined clock.
  • An error determination may be performed for each range to sequentially detect sample points.
  • by using regular sample data every time a predetermined threshold is exceeded accumulated errors can be cut off each time, and the reproducibility of analog signals reproduced by expansion from compressed data can be improved.
  • the differential total data at each sample point, the timing data indicating the time interval between the sample points, the normal sample data at each normal data point, and the The polarity data of the differential value at is calculated as compressed data, and the average differential value data per clock is calculated on the decompression side from the differential total data and the timing data at each sample point included in the compressed data.
  • the differential sum data at each sampling point is not required, and instead, it is sufficient to have the average differential data per clock between sampling points.
  • This makes it possible to compress the amount of individual data as compared with the case where the differential total data itself is stored as a compressed data, thereby further increasing the overall compression ratio. Also, on the decompression side, the calculation for obtaining the average differential value data becomes unnecessary, and the calculation load can be reduced and the reproduction time can be shortened.
  • the normal sample data when the differential total data exceeds a predetermined threshold value, the normal sample data is adopted, and thereafter, the differential total data is calculated starting from the normal sample data.
  • the present invention is not limited to this example.
  • regular sample data may be adopted at the sampling point.
  • the differential total data value at the sampling point increases as it goes to the subsequent stage, and the compression ratio decreases.However, if the average differential value data is used as the compressed data, the high compression ratio is maintained. can do.
  • the interpolation processing unit 13 performs linear interpolation between digital data Q 1 to Q 20, but the interpolation operation is not limited to this example.
  • a curve interpolation process using a predetermined sampling function may be performed.
  • the interpolation processing described in Japanese Patent Application No. 11-173732, filed earlier by the present applicant may be performed. In this case, a very analog waveform can be obtained by interpolation itself, so that the DZA converter 14 and LPF 15 at the subsequent stage of the interpolation processor 13 can be omitted.
  • FIG. 6 is a view for explaining the basic principle of compression processing according to the second embodiment.
  • the solid line waveform shows an example of an analog signal to be compressed
  • S1 to S20 denote digital data obtained by sampling the analog signal to be compressed for each clock CLK based on a predetermined sampling frequency. Department.
  • the analog waveform and the sample data S 1 to S 20 are exactly the same as those shown in FIG.
  • the second embodiment is similar to the first embodiment shown in FIG. 1 in that the digital data to be compressed is differentiated for each sampling point and the absolute values are sequentially added. is there.
  • the main difference from the first embodiment is the method of taking regular data points. That is, in the second embodiment, in the process of adding the differential absolute values of each sampling point, an error determination as shown in FIG. 2 is performed, and a normal data point is extracted according to the result.
  • a data value on a straight line that connects data of two sampling points (between differential total data or between normal sample data and differential total data) and a sampling point that is the same as the data value on the straight line
  • the sampling points in which the error from the differential sum data value obtained is less than or equal to a desired value are sequentially detected as sampling points.
  • regular sampling data is used for the sampling point immediately after the detected sample point.
  • the differential total data is obtained for each sampling point based on the first sample data S1. Then, when a sampling point at which the above error is equal to or less than a desired value and a time interval is the longest within a predetermined clock range from the first sample data S 1 is obtained, in this case, This is the second sampling point. Therefore, the sample data S 2 at this point is detected as the amplitude data at the sampling point, and the normal sampling at the next sampling point is performed. Rude night S 3 is adopted as sample data of normal data points.
  • the differential total data is obtained for each subsequent sampling point based on the regular sample data S 3. Then, a sampling point where the above error is equal to or less than a desired value, and a sampling point having the longest time interval within a predetermined clock range from the sample data S3 is obtained. This is the second sampling point. Therefore, the sample data S 6 at this point is detected as the amplitude data of the sample point, and the normal sample data S 7 at the next sampling point is adopted as the sample data of the normal data point.
  • the same processing is repeated.
  • the sampling point immediately after a certain sample point is always a normal data point, and the next sample point always exists after the normal data point.
  • the differential total data of the sampling points adopted as the compressed data and the regular sample data appear alternately.
  • the timing data represents the time interval between a normal data point and a subsequent sample point.
  • the discrete differential sum data at each sample point obtained by such processing, the normal sample data at each normal data point, the timing data representing the time interval therebetween, Polarity data of the differential value at the sampling point is obtained as compressed data and transmitted to a transmission medium or recorded on a recording medium.
  • the decompression method according to the second embodiment for decompressing the compressed data generated as described above is almost the same as the decompression method described in the first embodiment. That is, the amplitude data values at the sampling points that may exist between the sample points adopted as the compressed data are converted into the differential sum data, the timing data, and the respective data at the respective sample points included in the input compressed data. Determined based on the polarity data of the differential value at the sampling point. Then, by performing an interpolation operation for interpolating between the obtained amplitude data at each sampling point and regular sample data included in the compressed data, interpolation data for interpolating between individual data is generated. I do. Furthermore, the generated interpolation data is converted into an analog signal by DZA conversion as required, and output.
  • FIG. 7 shows reproduced data when the compressed data generated according to the compression method according to the second embodiment is decompressed.
  • Q1 to Q20 indicate data values at each expanded sampling point.
  • Ql, Q3, Q7, Q12, Q14, and Q20 are normal sample data values at normal data points.
  • five points D2, D6, Dll, D13, and D19 are detected as sample points.
  • the normal sample data S 1 and The differential sum data D 2 is used as it is as the amplitude data values Q 1 and Q 2 of the decompressed data.
  • the normal sample data S3 is used as it is. Adopted as the amplitude data Q 3 of the decompressed data.
  • the amplitude data at these three sampling points The values Q 4 to Q 6 are converted to the normal sample data S 3 and differential total data D 6 included in the compressed data, the timing data (3 CLK) between them, and each sample data. Determined based on the polarity data (+, 10, 1) of the differential value at the ring point.
  • the average differential data value per clock (D 6 — Calculate S 3) / 3). Then, a value obtained by multiplying the average differential data value by the polarity (+, +, —) of the differential value at each sampling point is sequentially added to the normal sample data S 3, thereby obtaining The amplitude data values Q4 to Q6 at the three sampling points are obtained. Then, the normal sample data S7 at the next sampling point is directly used as the amplitude data Q7 of the decompressed data.
  • the average differential data value per clock ( D 1 1 — S 7) / 4) is calculated. Then, a value obtained by multiplying the average differential data value by the polarity of the differential value at each sampling point ( ⁇ , +, tens, +) is sequentially added to the regular sample J data S 7. Then, the amplitude data values Q 8 to Q 11 at the four sampling points are obtained. Then, the normal sample data S 12 at the next sampling point is left as it is. Adopted as the amplitude data Ql2 of the decompressed data.
  • the amplitude data values Ql3 to Q20 at each sampling point are obtained. Then, by interpolating between the amplitude data values Q1 to Q20 at each sampling point obtained as described above, interpolation data having a waveform as shown in FIG. 7 is obtained. Further, the generated interpolation data is subjected to a DZA conversion process, converted into an analog signal and output.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating a functional configuration example of a compression device according to the second embodiment that implements the above-described compression method.
  • components denoted by the same reference numerals as those shown in FIG. 4 have the same functions, and thus redundant description will be omitted here.
  • the linear compression section 21 calculates the absolute value of the differential value calculated for each sampling point by the differentiating section 4, and sequentially adds each of the absolute values for each sampling point. At this time, an error determination as shown in Fig. 2 is performed during the addition process, and the data value on a straight line connecting the data of the two sampling points and the data value on the same sampling point as the data value on the straight line are determined. Sampling points at which the error from the differential total data value is equal to or less than a desired value are sequentially detected as sampling points. Furthermore, for the sampling point immediately after the detected sample point, processing is performed to use regular sample data.
  • the differential total data calculation / linear compression section 21 generates data D 1 to D 20 having waveforms as indicated by the dashed line in FIG. this Then, the differential sum data at each sample point constituting the compressed data, the normal sample data at the normal data points, the timing data representing the time interval therebetween, and the data representing the polarity of the differential value at each sampling point are obtained.
  • the compression device and the decompression device according to the second embodiment configured as described above are also configured by, for example, a computer system having a CPU or an MPU, a ROM, a RAM, and the like, and all or part of the functions thereof (for example, The differentiator 4 of the compressor, the differential total data calculation, the linear compressor 21 and the blocking unit 7, the linear decompressor 11 of the decompressor, and the interpolation processor 13) are stored in the ROM and RAM described above. It is realized by running a program. Further, the compression device and the decompression device according to the present embodiment configured as described above can be configured as hardware by combining logic circuits.
  • the second embodiment As described above in detail, in the second embodiment, as in the first embodiment, it is possible to improve the quality of data reproduced by decompression while achieving a high compression rate. In addition, even when compressing a high-frequency signal, the number of detected sample points can be reduced as much as possible, and a high compression ratio can be realized. In addition, since compression and decompression can be performed as they are on the time axis, processing is not complicated, and the configuration can be simplified. Also, real-time operation of compression and decompression can be realized.
  • a sampling point at which the error from the original data does not become larger than a desired value even when linear interpolation is performed on the differential total data is detected as a sampling point, and the sampling point (original data) immediately after the sampling point is detected. -The point where the error from the evening is larger than the desired value) It uses pull data.
  • the accumulated error can be reduced as compared with the case where the differential absolute value is unconditionally added to a predetermined threshold value as in the first embodiment, and the data reproduced by decompression can be reduced. Quality can be further improved.
  • the polarity data of the differential value at the point is obtained as compressed data
  • the average differential value data per clock is obtained on the decompression side from the differential total data and the timing data at each sample point included in the compressed data.
  • the average differential value data may be obtained on the compression side to be a part of the compressed data.
  • the data amount of each individual can be compressed as compared with a case where the differential total data itself is used as compressed data, and the overall compression ratio can be further increased. Also, on the decompression side, the calculation for obtaining the average differential value data is not required, and the calculation load can be reduced and the reproduction time can be shortened.
  • the sampling point next to the sample point detected by the error determination performed for each predetermined clock range is extracted as the normal data sunset point. It is not limited to. For example, processing is performed without imposing a restriction that the time interval between two data selected when detecting discrete sample points is within a predetermined range. Then, sampling points immediately before the sampling point where the error exceeds a desired value are sequentially detected as sampling points, and sampling points where the error exceeds a desired value are extracted as normal data points. May be. In this case, the number of sampling points can be further reduced, and the compression ratio can be further increased, while suppressing the cumulative error from increasing due to the input of regular sample data.
  • subsequent differential total data is calculated starting from the certain normal sample data (for example, the normal sample data S 3 Then, the differential total data D4 to D6 are obtained from the starting point, the normal sample data S7 is obtained again, and then the differential total data D8 to D11 are obtained from the starting point.
  • the present invention is not limited to such an algorithm.
  • the differential sum data at all the sampling points are added, and the differential sum data is simply obtained.
  • the above-described error determination may be performed on the differential total data obtained in this way, and the sample points and the normal sample data may be obtained in order.
  • the algorithm on the compression side can be simplified to reduce the processing load.
  • the average differential value data as a part of the compressed data instead of the differential total data at each sample point, a high compression ratio can be maintained.
  • the interpolation processing unit 13 performs linear interpolation between digital data Q1 and Q20, but the interpolation calculation is not limited to this example.
  • a curve interpolation process using a predetermined sampling function may be performed.
  • the interpolation processing described in Japanese Patent Application No. 11-173732, filed earlier by the present applicant may be performed. In this case, a very analog waveform can be obtained by interpolation itself, so the D / A converter 14 and LPF 15 at the subsequent stage of the interpolation processor 13 are used. It can be unnecessary.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a functional configuration example of a compression device according to the third embodiment. Note that in FIG. 9, components denoted by the same reference numerals as those illustrated in FIGS. 4 and 8 have the same functions, and thus redundant description will be omitted.
  • an A / D converter 32 and a D-type flip-flop are used instead of the AD converter 2 and the D-type flip-flop 3 shown in FIGS. 33 and a linear compression / expansion processing section 41 and a downsampling section 42.
  • the AZD converter 32 and the D-type flip-flop 33 are functionally the same as the A / D converter 2 and the D-type flip-flop 3 shown in FIGS. However, it differs in that it operates according to a clock with a frequency of 6 fck, which is six times the reference frequency. That is, in the third embodiment, the data to be compressed is oversampled six times by using the A / D converter 32 and the D-type flip-flop 33.
  • the linear compression / decompression processing unit 41 performs linear compression processing on the sample data of each oversampled sampling point output from the D-type flip-flop 33 according to the algorithm shown in FIG. At the same time, the original data is reproduced by performing linear expansion processing on the compressed data obtained thereby.
  • the compressed data obtained in this case consists only of the amplitude data at each sample point and the timing data representing the time interval between the sample points.
  • Sampling point Is a sampling point where the error between each data value on a straight line connecting two sample data and each sample data value at the same sampling point as the data value on the straight line is less than or equal to a desired value.
  • the sampling point having the longest time interval within the range of the predetermined clock is detected from the reference sample data.
  • such linear expansion processing of compressed data simply involves linear interpolation between amplitude data at each sample point of the compressed data at a time interval indicated by timing data. That is, based on the input compressed data (a set of the amplitude data and the timing data), an interpolation operation for linearly interpolating between the amplitude data of successive sample points is sequentially performed, so that the amplitude data between the individual amplitude data is obtained. Generate interpolation data for interpolating.
  • the down-sampling section 42 down-samples the data output from the linear compression / expansion processing section 41 in accordance with the original reference frequency fck clock. In this way, before performing the linear compression-expansion processing before the differentiation processing by the differentiator 4, the linear compression / expansion processing is performed on the data oversampled to 6 times the frequency, and the result is converted to the original frequency. By downsampling, the waveform of the original data before compression is hardly distorted. Therefore, only unnecessary high frequency components can be removed.
  • a silence processing unit 43 is provided next to the downsampling unit 42.
  • the silence processing unit 43 regards the sample data as silence, and sets the data value to “ Perform the process of replacing with "0" and outputting. As a result, the compression ratio is further improved.
  • the differential sum data calculation unit 35 sequentially adds the absolute differential values at all sampling points without returning to the normal sample data as shown in FIG. Calculate the differential total data at the running point.
  • the linear compression unit 36 performs an error determination on the differential total data obtained in this manner according to the algorithm shown in FIG. 2 and sequentially obtains sample points and normal data points.
  • the normal sample data at each normal data point, the timing data representing the time interval between the normal data point and the sample point, and the average differential value data per clock between the normal data point and the sample point are obtained. Are obtained as part of the compressed data.
  • the blocking section 37 includes the normal sample data, timing data, and average differential value data generated by the linear compression section 36, and the polarity data of the differential value at each sampling point obtained by the differential section 4. One night is appropriately blocked and output as compressed data.
  • the output compressed data is transmitted to a transmission medium, for example, or recorded on a recording medium such as a nonvolatile memory.
  • the configuration of the decompression device corresponding to the compression device according to the third embodiment described above is the same as that shown in FIG. However, the operation contents of the linear extension unit 11 are different from those of the first and second embodiments. That is, the first and In the second embodiment, the average differential value data is calculated by the linear decompression unit 11 using the differential total data included in the compressed data, whereas in the third embodiment, the average differential value is calculated. Since the data is calculated on the compression device side and output as compressed data, this calculation is unnecessary in the linear decompression unit 11.
  • the compression device and the decompression device according to the third embodiment configured as described above are also configured by, for example, a computer system having a CPU or an MPU, a ROM, a RAM, and the like, and all or some of the functions thereof (for example, Differentiator 4, Differential total data calculator 35, Linear compressor 36, Linear compression / expansion processor 41, Silence processor 43, Linear expander 11, Expander 1 and interpolation processor 1 3) are realized by the operation of the programs stored in the ROM and RAM described above. Further, the compression device and the decompression device according to the present embodiment configured as described above can be configured as hardware by combining logic circuits. FIGS.
  • FIG. 10 to 12 are diagrams showing waveforms and characteristics of a certain analog signal (human voice) and a reproduced analog signal reproduced by applying the compression / expansion processing according to the third embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing waveforms of an original analog signal (input data) before compression and a reproduced analog signal (output data) obtained by compressing and expanding the analog signal.
  • FIG. 11 is a partially enlarged view of the waveform shown in FIG.
  • FIG. 12 is a diagram showing the correlation between input data and output data.
  • the accumulated error can be reduced as compared with the case where the differential absolute value is unconditionally added to a predetermined threshold value as in the first embodiment.
  • the quality of data reproduced by decompression can be further improved.
  • each sample data itself is subjected to linear compression as shown in FIG. 2, and the compressed data is expanded by linear interpolation.
  • compressed data can be obtained by performing the same processing as in the first embodiment or the second embodiment, and based on the compressed data. The quality of data reproduced by decompression can be further improved.
  • the average differential value data is obtained on the compression side and is used as a part of the compressed data.
  • the average differential value data may be obtained on the decompression side.
  • the differential absolute values at all sampling points are simply added without returning to the normal sample points at the normal data points. To data You may make it return.
  • the number of bits of the timing data is set to 3 bits, and the error determination is performed by drawing a straight line within 6 clocks from the reference sample data.
  • the present invention is not limited to this example.
  • the predetermined range for performing the error determination may be 7 clocks.
  • the number of bits of the timing data may be set to 4 bits or more, and the predetermined range for performing error determination by drawing a straight line from the reference sample data may be set to 8 clocks or more. By doing so, it is possible to further increase the compression ratio.
  • the number of bits of the timing data or a predetermined range for performing the error determination may be arbitrarily set as a parameter.
  • the allowable value of the error for example, 64, 128, 256, 384, 512 can be used. If the tolerance of the error is reduced, compression and decompression can be realized with emphasis on the reproducibility of the reproduced analog signal. Also, if the tolerance of the error is increased, compression / decompression with emphasis on the compression ratio can be realized. Note that the error tolerance may be arbitrarily set as a parameter.
  • the error tolerance may be a function of the data amplitude. For example, the error tolerance may be increased when the amplitude is large, and the error tolerance may be decreased when the amplitude is small. Where the amplitude is large, the error is not noticeable even if the error becomes large to some extent, and does not significantly affect the sound quality. Therefore, by dynamically changing the error tolerance value as a function of the data amplitude in this way, it is possible to further increase the compression ratio while maintaining extremely good sound quality of the reproduced data.
  • the error tolerance is made a function of frequency, for example, increasing the error tolerance at a high frequency and decreasing the error tolerance at a low frequency You may do it.
  • the sample points detected as having a small error tolerance are detected. May increase, and a high compression ratio may not be achieved.
  • dynamically increasing the error allowance in the high frequency part it is possible to further increase the compression ratio while maintaining the sound quality of the reproduced data as a whole extremely good.
  • the error tolerance may be dynamically changed as a function of both the data amplitude and the frequency.
  • the deinterlacing value is oversampled by a factor of 6 in the interpolation process on the decompression side.
  • the oversampling is not limited to the factor of 6, but may be an arbitrary factor. It is possible.
  • the compression / expansion methods according to the first to third embodiments described above can be realized by any of the hardware configuration, the DSP, and the software, as described above.
  • the compression device and the decompression device according to the present embodiment are actually configured by a combination CPU or MPU, RAM, ROM, etc., and are stored in RAM or ROM. It can be realized by the operation of the stored program.
  • the present invention can be realized by recording a program that causes a computer to perform the functions of the present embodiment on a recording medium such as a CD-ROM, and reading the program into the computer.
  • a recording medium for recording the above program besides CD-ROM, use a floppy disk, hard disk, magnetic tape, optical disk, magneto-optical disk, DVD, nonvolatile memory card, etc. Can be.
  • the computer executes the supplied program to Not only the functions of the above-described embodiment are realized, but also the program is executed in cooperation with an operating system (OS) running on a computer or other application software.
  • OS operating system
  • the function of the form is realized, or all or a part of the processing of the supplied program is performed by the function expansion port or the function expansion unit of the computer, thereby realizing the function of the above-described embodiment.
  • Such a program is also included in the embodiment of the present invention.
  • the present invention even when the data of each sampling point is reproduced from the average differential value data between sample points and the polarity data of the differential value during the decompression process, an error from the original data is desired.
  • the sampling points that do not become larger than the value are detected as sampling points, and the differential sum data at the discrete sampling points detected in this way, the average differential value data per unit time between the sampling points, and the time interval between the sampling points are calculated. Since only the represented timing data, the polarity data of the differential value of each sampling point, and the like are obtained as compressed data, the quality of data reproduced by decompression can be significantly improved while achieving a high compression ratio.
  • the sample data is differentiated and the absolute values are sequentially added.
  • the present invention when compressing a signal on the time axis, it is possible to perform processing on the time axis without performing time / frequency conversion and performing processing on the frequency axis. Also, when decompressing the data compressed in this way, the processing can be performed on the time axis. In particular, on the decompression side, high-precision decompression data that is almost the same as the original data before compression is reproduced only by performing extremely simple processing such as adding the polarities to the averaged differential values and sequentially adding them and interpolation processing. can do.
  • each data value on a straight line connecting data of two sampling points, and each differential sum at the same sampling point as each data value on the straight line are sequentially set as the sampling points of the compressed data.
  • a data value on a straight line connecting data of two sampling points, and a differential total data value at the same sampling point as the data value on the straight line Is the sampling point at which the error from the sampling point is equal to or less than the desired value, and the sampling point immediately before the sampling point at which the above error exceeds the desired value.
  • the differential total data at each sample point itself can be used as compressed data.
  • the amount of individual data can be reduced, and the compression ratio can be further increased.
  • regular sample data is compressed at a sampling point where the value of the differential total data exceeds a predetermined threshold.
  • a predetermined threshold By adopting it as a part of the data, it is possible to prevent the value of the differential total data included as a part of the compressed data from becoming larger than a predetermined threshold, and to reduce the amount of individual data.
  • the linear interpolation is performed between two pieces of differential total data, the difference from the original data exceeds a desired value.
  • regular sample data as part of the compressed data at the printing point, insert the regular sample data for each part where a cumulative error may occur and cut off the occurrence of the cumulative error.
  • data compression is performed by obtaining differential total data as described above.
  • data compression can be performed after removing unnecessary high-frequency components that cause noise in advance.
  • the compression ratio can be further improved, and the quality of data reproduced by decompression based on the compressed data can be further improved.
  • the present invention is useful for providing an entirely new compression / decompression method that achieves both an improvement in compression rate and an improvement in the quality of reproduced data.

Landscapes

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Description

明 細 書 圧縮方法及び装置、 伸長方法及び装置、 圧縮伸長システム、 記録媒体 技術分野
本発明は圧縮方法及び装置、 伸長方法及び装置、 圧縮伸長システム、 記録媒体に関し、 特に、 連続的なアナログ信号もしくはデジタル信号の 圧縮および伸長方式に関するものである。 背景技術
従来、 画像信号や音声信号など情報量の多い信号を伝送したり蓄積し たりする場合に、 伝送情報量の削減や、 蓄積メディアへの保存可能時間 の長時間化等を目的として、 信号を圧縮 · 伸長することが行われている 。 一般に、 アナログ信号を圧縮する場合、 まず所定のサンプリング周波 数に従ってアナログ信号をサンプリ ングしてデジタル化し、 得られたデ ジタルデータに対して圧縮処理を行う。
例えば、 画像信号や音声信号の圧縮においては、 D C T (Discreat-Co sine-Transform ) 等の時間軸—周波数軸の変換フィルタを用いて元のデ —夕を加工した後に、 周波数領域で圧縮を行う手法が用いられる。 音声 信号の圧縮方式として電話回線で良く用いられる D P CM (Differentia 1 Pulse Code Modulation) も、 この点を意図して使用している。 なお、 この D P C Mによる圧縮方式は、 波形をサンプリ ングするとき隣り合う サンプル値の差分を符号化する方式である。
また、 時間ノ周波数変換を行う方式としては、 サブバン ドフィルタや M D C T (Modi f ied Discrete Cosine Transiorm)を用いた方式もあり、 このような方式を用いた符号化方式として M P E G (Moving Picture Im age C o d i ng E xp e r t s G r o up ) オーディオ力 挙げられる。
また、 最も広く使用されている画像の圧縮システムも、 この M P E G 規格として一般的に知られている。
上述の圧縮方式に従って圧縮されたデータの伸長処理は、 基本的には 同じ圧縮方式の圧縮処理と逆の操作によって行われる。
すなわち、 圧縮されたデジタルデータは、 周波数/時間変換処理によ つて周波数領域の信号から時間領域の信号に変換された後、 所定の伸長 処理が施されることにより、 元のデジタルデータが再現される。 そして 、 このようにして求められた元データが、 必要に応じてデジタル一アナ ログ変換され、 アナログ信号として出力される。
一般に、 データの圧縮 ， 伸長を考える場合には、 圧縮率を高めつつ再 生データの品質もいかに向上させるかが重要な課題となっている。 とこ ろが、 上記従来の圧縮 · 伸長方式では、 画像信号や音声信号の圧縮率を 高めようとすると、 圧縮データを伸長して再生される画像や音声の品質 が劣化してしまい、 逆に、 再生画像や再生音声の品質を重視すると、 画 像信号や音声信号の圧縮率が低くなつてしまうという問題があつた。 そ のため、 圧縮率の向上と再生データの品質向上との両方を実現すること は極めて困難であった。
また、 上記従来の圧縮 · 伸長方式では、 時間軸上の信号を周波数軸上 の信号に変換して圧縮するようにしているので、 圧縮の際の時間ノ周波 数変換および伸長の際の周波数ノ時間変換などの処理が必要となる。 そ のため、 処理が煩雑化するとともに、 これを実現するための構成が非常 に複雑になるという問題があった。 これは、 圧縮 · 伸長にかかる処理時 間が長くなるだけでなく、 装置の小型化を困難にする要因となっていた 本発明は、 このような問題を解決するために成されたものであり、 圧 縮率の向上と再生データの品質向上との両方を実現する全く新しい圧縮 • 伸長方式を提供することを目的とする。 発明の開示
上記課題を解決するために、 本発明の圧縮側においては、 例えば、 圧 縮対象のデータをサンプリ ングポイントごとに微分し、 その微分絶対値 を順次加算していく ことによってサンプリ ングポイン トごとに微分合計 データを求める。 そして、 これによつて得た各サンプリ ングポイントに おける微分合計データに対して、 2つのサンプリ ングポイントのデータ 間で直線補間を行ったときにおける元データとの誤差が所望の値以下と なるサンプリングボイン トを圧縮データの標本点として順次検出する処 理を行うようにしている。
また、 伸長側においては、 例えば、 圧縮データ中に含まれる各標本点 における微分合計データと、 標本点間の時間間隔を表すタイミングデ一 夕と、 各サンプリ ングポイントにおける微分値の極性データとに基づい て、 各サンプリ ングポイントにおける振幅データを求める。 そして、 求 めた各サンプリ ングボイントにおける振幅データの間を補間する補間演 算を行うことによって伸長データを得るようにしている。
本発明の他の態様では、 圧縮側において、 2つのサンプリ ングポイ ン トのデータ間を結ぶ直線上の各デ一夕値と、 その直線上の各デ一夕値と 同じサンプリ ングポイントにおける各微分合計データ値との誤差が全て 所望の値以下となるサンプリングポイントであって、 上記 2つのサンプ リ ングポイント間の時間間隔が所定範囲の中で最も長くなるサンプリ ン グポイントを圧縮データの標本点として順次検出する処理を行うように している。
本発明のその他の態様では、 圧縮側において、 2つのサンプリ ングポ イン 卜のデータ間を結ぶ直線上のデータ値と、 その直線上のデータ値と 同じサンプリ ングポイントにおける微分合計デ一夕値との誤差が所望の 値以下となるサンプリ ングポイン 卜であって、 上記誤差が上記所望の値 を超えるサンプリ ングポイントの直前のサンプリ ングポイントを圧縮デ —夕の標本点として順次検出する処理を行うようにしている。
本発明のその他の態様では、 圧縮データは、 各標本点における微分合 計データと、 標本点間の時間間隔を表すタイミ ングデータと、 各サンプ リ ングボイン 卜における微分値の極性データとを含む。
本発明のその他の態様では、 圧縮データは、 各標本点間の時間間隔を 表すタイミングと、 標本点間の単位時間当たりの平均微分値のデータと 、 各サンプリ ングポイントにおける微分値の極性デ一夕とを含む。
本発明のその他の態様では、 圧縮側において、 各サンプリングポイン 卜の中の数点における正規のサンプルデータを圧縮データの一部として 採用するようにし.ている。 この正規のサンプルデータは、 伸長側におい て補間処理を行う際に使用される。
また、 正規データ点は任意に検出することが可能であり、 例えば一定 間隔あるいは不定間隔のサンプリ ングポイ ントごとに正規データ点を検 出することが可能である。
また、 サンプリ ングポイントごとに微分合計データを求める過程で、 微分合計データの値が所定のしきい値を超えたサンプリ ングポイント、 あるいは、 前回正規のサンプルデータを採用したサンプリングポイン ト のデータ値と、 サンプリ ングポイントごとに求めた微分合計データの値 との差分が所定のしきい値を超えたサンプリングポイントにおいて、 正 規のサンプルデータを庄縮データの一部として採用するようにしても良 い。
また、 サンプリングポイントごとに微分合計データを求める過程で、 2つのサンプリ ングポイントのデータ間で直線補間を行ったときにおけ る元データとの誤差が所望の値を超えたサンプリ ングポイントにおいて 正規のサンプルデータを圧縮データの一部として採用するようにしても 良い。
本発明のその他の態様では、 圧縮対象のデータ中に含まれる 2つのサ ンプルデータ間で直線補間を行ったときに元データとの誤差が所望の値 以下となるサンプリ ングポイントを標本点として順次検出し、 各標本点 の振幅データと各標本点間の時間間隔を表すタイミ ングデータとの組を 直線圧縮データとして得るとともに、 直線圧縮データに含まれる各標本 点の振幅データとその間のタイミングデータとを用いて、 タイミングデ —夕によって示される時間間隔を有する振幅データの間を直線補間する 補間データを求めることによって伸長データを得るようにし、 この伸長 データに対して請求項 1 〜 1 7の何れか 1項に記載の処理を行うように している。
本発明は上記技術手段より成るので、 伸長処理の際に標本点間の平均 微分値データと微分値の極性データとから各サンプリ ングボイントのデ —タを再現しても元デ一夕との誤差が所望の値より大きくならないサン プリ ングポイン トが標本点として検出され、 このように検出された離散 的な標本点における微分合計データあるいは標本点間の単位時間当たり の平均微分値データ、 標本点間の時間間隔を表すタイミングデータ、 各 サンプリングポイントの微分値の極性データ等だけが圧縮データとして 生成されることとなり、 高い圧縮率を実現しつつ、 伸長によって再生さ れるデータの品質を格段に向上させることが可能となる。
また、 本発明によれば、 各サンプリングポイントにおけるサンプルデ —夕そのものに対して上述のような誤差判定を行ってデータ圧縮するの ではなく、 各サンプルデータを微分してその絶対値を順次加算すること によって生成した微分合計データに対して誤差判定の処理を行う ことに より、 周波数の高い信号、 つまり近接するサンプリ ングポイントにおい てもサンプルデータ値が比較的大きく変化するような信号を圧縮する場 合でも、 検出する標本点の数を極力減らすことが可能となり、 より高い 圧縮率を実現することが可能となる。
さらに、 本発明によれば、 時間軸上の信号を圧縮する際に、 時間/周 波数変換を行って周波数軸上で処理を行う ことなく、 時間軸上のままで 処理を行うことが可能となる。 また、 このようにして圧縮されたデータ を伸長する際にも、 時間軸上のままで処理を行う ことが可能となる。 特 に、 伸長側では、 平均微分値に極性をかけて順次加算する処理や補間処 理 （直線補間などの簡単なものでも良い） という極めて単純な処理を行 うだけで、 圧縮前の元データとほとんど変わらない高精度な伸長データ を再現することが可能となる。
また、 本発明の他の特徴によれば、 圧縮側において、 2つのサンプリ ングポイントのデータ間を結ぶ直線上の各データ値と、 その直線上の各 データ値と同じサンプリングポイントにおける各微分合計データ値との 誤差が全て所望の値以下となるサンプリ ングポイントであって、 上記 2 つのサンプリ ングボイント間の時間間隔が所定範囲の中で最も長くなる サンプリ ングボイン トを圧縮データの標本点として順次検出することに より、 個々のタイミングデータの値を所定ビッ ト内に収めることができ 、 その分圧縮率を向上させることが可能となる。
また、 本発明のその他の特徴によれば、 圧縮側において、 2つのサン プリ ングポイントのデータ間を結ぶ直線上のデータ値と、 その直線上の データ値と同じサンプリ ングポイントにおける微分合計データ値との誤 差が所望の値以下となるサンプリングポイントであって、 上記誤差が上 記所望の値を超えるサンプリ ングポイントの直前のサンプリ ングポイン トを圧縮データの標本点として順次検出することにより、 標本点間の間 隔をできるだけ長く とって、 検出する標本点の数を極力減らすことが可 能となり、 高い圧縮率を実現することが可能となる。
また、 本発明のその他の特徴によれば、 圧縮データとして標本点間の 単位時間当たりの平均微分値データを含むことにより、 各標本点におけ る微分合計データそのものを圧縮データとして持つ場合に比べて、 個々 のデータ量を小さくすることが可能となり、 圧縮率を更に高めることが 可能となる。 また、 各標本点における微分合計データとタイミングデ一 夕とから平均微分値データを算出する処理を伸長側で行う必要がなく、 処理の負荷を軽減することが可能となる。
また、 本発明のその他の特徴によれば、 圧縮側において、 各サンプリ ングポイントの中の数点における正規のサンプルデータを圧縮データの 一部として採用することにより、 微分合計データから求めた標本点間の 平均微分値データを用いて各サンプリ ングポイントのデータを再現する ことによって生じることがある累積誤差を、 所々に揷入した正規のサン プルデータによって断つことが可能となり、 圧縮データから伸長によつ て再生される信号の再現性を向上させることが可能となる。
この場合において、 サンプリ ングポイントごとに微分合計データを求 める過程で、 微分合計デ一夕の値が所定のしきい値を超えたサンプリ ン グポイントにおいて正規のサンプルデータを圧縮データの一部として採 用することにより、 圧縮データの一部として含まれる微分合計データの 値が所定のしきい値より大きくならないようにすることが可能となり、 個々のデ一夕量を小さく して圧縮率を高めることが可能となる。
また、 2つの微分合計データ間で直線補間を行ったときにおける元デ 一夕との誤差が所望の値を超えたサンプリ ングポイントにおいて正規の サンプルデータを圧縮データの一部として採用することにより、 累積誤 差が発生する可能性のある部分ごとに正規のサンプルデータを揷入して 累積誤差の発生を断つことが可能となり、 圧縮データから伸長によって 再生される信号の再現性を更に向上させることが可能となる。
また、 本発明のその他の特徴によれば、 圧縮側において、 サンプルデ 一夕そのものに対して直線圧縮 · 伸長処理を行った上で、 上述のように 微分合計データを求めてデータ圧縮を行う ことにより、 ノイズの原因と なる不要な高周波成分をあらかじめ除去した上でデータ圧縮を行うこと が可能となる。 これにより、 圧縮率を更に向上させることが可能になる とともに、 圧縮デ一夕に基づき伸長により再生されるデータの品質を更 に向上させることが可能となる。 図面の簡単な説明
図 1は'、 第 1 の実施形態による圧縮方式の基本原理を説明するための 図である。
図 2は、 第 1 の実施形態による圧縮方式の基本原理を説明するための 図である。
図 3は、 第 1 の実施形態による伸長方式の基本原理を説明するための 図である。
図 4は、 第 1 の実施形態による圧縮装置の機能構成例を示すブロック 図である。
図 5は、 第 1 の実施形態による伸長装置の機能構成例を示すブロック 図である。
図 6は、 第 2の実施形態による圧縮方式の基本原理を説明するための 図である。
図 7は、 第 2の実施形態による伸長方式の基本原理を説明するための 図である。 図 8は、 第 2の実施形態による圧縮装置の機能構成例を示すブロック 図である。
図 9は、 第 3の実施形態による圧縮装置の機能構成例を示すプロック 図である。
図 1 0は、 圧縮前の元のアナログ信号 （入力データ） と、 これを圧縮 して伸長した再生アナログ信号 （出力データ） の波形を示す図である。 図 1 1 は、 図 1 0 に示した波形の一部拡大図である。
図 1 2は、 圧縮前の元のアナログ信号 （入力データ） と、 これを圧縮 して伸長した再生アナログ信号 （出力データ） との相関を示す特性図で ある。 発明を実施するための最良の形態
(第 1 の実施形態）
以下、 本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。
本実施形態の圧縮方式では、 まず、 圧縮対象の信号としてアナログ信 号を入力する場合には、 その入力したアナログ信号を A Z D変換してデ ジタルデータに変換する。 そして、 得られたデジタルデータに対して以 下の圧縮処理を行う。 また、 圧縮対象の信号としてデジタルデータを入 力する場合には、 そのデジタルデータに対して以下の圧縮処理を直接行 Ό。
図 1および図 2は、 第 1 の実施形態による圧縮処理の基本原理を説明 するための図である。 図 1 において、 横軸は時間を表し、 縦軸はデータ の振幅を表す。 図 1 中に表した実線の波形は圧縮対象のアナログ信号の 例を示す。 また、 S 1 〜 S 2 0 は、 圧縮対象のアナログ信号を所定のサ ンプリ ング周波数に基づくクロック C L Kごとにサンプリ ングしたデジ タルデータの一部である。 この図 1の例では、 サンプルデータ S 1が最 初に採用する基準の標本点のデータである。
本実施形態では、 個々のサンプリ ングポイントごとに圧縮対象のデジ タルデ一タ （サンプルデータ S 1 〜 S 2 0 ) を微分し、 それぞれの絶対 値を順次加算していく。 図 1 中の D 1 ~ D 2 0は、 各サンプリ ングポィ ントの微分絶対値を順次加算していったときのデータ値 （以下では、 こ れを微分合計データと呼ぶ） を示している。 すなわち、 2つ目のサンプ リ ングボイ ントにおける微分合計データ D 2は、 最初のサンプリ ングポ イン 卜における微分絶対値 （D 1 = 0 ) にサンプルデータ S 1 , S 2 間 の微分絶対値 D 2 を加算した値である。
また、 3つ目のサンプリングポイン トにおける微分合計データ D 3 は 、 サンプルデータ S 2 , S 3間の微分絶対値を直前の微分合計デ一夕 D 2 に加算した値である。 さらに、 4つ目のサンプリングポイン トにおけ る微分合計データ D 4は、 サンプルデータ S 3 , S 4間の微分絶対値を 直前の微分合計データ D 3に加算した値である。 以下同様にして各サン プリ ングポイントの微分絶対値を順次加算していく ことにより、 各サン プリ ングポイントごとに微分合計データ D 1 〜 D 2 0 を求める。
そして、 このように各サンプリ ングポイ ン卜の微分絶対値を加算して いく過程で、 微分合計データ値が所定のしきい値を超えた場合は、 その しきい値を超えたサンプリングポイントについては、 微分合計デ一夕で はなく、 正規のサンプルデータを採用する （以下では、 このサンプリ ン グポイントを正規データ点と呼ぶ） 。 図 1 の例では、 1 2個目のサンプ リ ングボイ ントにおいて微分合計デ一夕 D 1 2がしきい値を超えたため 、 このサンプリ ングポイントでは正規のサンプルデータ S 1 2 を採用す る。
これ以降は、 この正規のサンプルデータ S 1 2を起点として各サンプ リ ングポイ ントの微分絶対値を順次加算していく。 そして、 1 8個目の サンプリ ングボイン トにおいて微分合計デ一夕値 D 1 8が再度しきい値 を超えたため、 このサンプリ ングポイントでも正規のサンプルデータ S 1 8 を採用する。 そして、 このサンプルデータ S 1 8を起点として以下 同様の処理を繰り返していく。
さらに、 このようにして得た各サンプリ ングポイントにおける微分合 計データ D 1 〜D 2 0 に対して以下に述べる直線圧縮の処理を行う。 す なわち、 2つのサンプリ ングポイントのデータ間 （微分合計データ間も しくは正規のサンプルデータと微分合計デ一夕との間） を結ぶ直線上の データ値と、 その直線上のデータ値と同じサンプリ ングポイントにおけ る微分合計データ値との誤差が所望の値以下となるサンプリングボイ ン トを標本点として順次検出する。 そして、 検出した各標本点における離 散的な微分合計データと、 各標本点間もしくは標本点と正規データ点と の間の時間間隔を表すタイミ ングデータ （クロック数） とを求め、 これ らを圧縮データの一部として伝送または記録する。
上記標本点を検出する処理をより具体的に説明すると、 以下の通りで ある。 すなわち、 各サンプリ ングポイントにおける微分合計データもし くは各正規データ点における正規のサンプルデ一夕の中から、 基準とす るデータと、 そこからの時間間隔が所定範囲内にあるもう一方のデータ とを選ぶ。 そして、 その 2つのデータ間を結ぶ直線上の各データ値と、 その直線上の各デ一タ値と同じサンプリ ングポイ ントにおける各微分合 計データ値との誤差が全て所望の値以下となるサンプリ ングポイントで あって、 上記所定範囲の中で時間間隔が最も長くなるサンプリ ングボイ ントを標本点として検出する。
図 2は、 この動作原理を説明するための図である。 図 2 において、 横 軸は時間を表し、 縦軸は微分合計データ等の振幅を表す。 図 2中に示す D 1 〜D 9は、 図 1 の処理により求めた微分合計データの一部である。 なお、 ここでは説明の便宜上、 図 2に示す微分合計データ D 1 ~ D 9の 値は図 1 のそれと厳密には一致していないが、 実際には図 1 に示すデ一 夕値に対して以下のような処理を実行する。
また、 ここでは、 離散的な標本点を検出する際に選ぶ 2つのデータ間 の時間間隔は、 最大で 6 クロックの範囲としている。 なお、 タイミング デ一夕値として 3 ビッ トあるいは 4ビッ トを用いる場合、 微分合計デ一 夕間の時間間隔は最大で 7 クロックあるいは 1 5 クロックとすることが 可能である。
まず、 図 2 ( a ) に示すように、 基準の微分合計データ D 1 と、 そこ からの時間間隔が所定範囲内で最大となる微分合計データ D 7 とを選ぶ 。 そして、 その 2つの微分合計データ間を結ぶ直線上にある各サンプリ ングポイントのデータ値 D 2 ， ， D 3 ' , D 4 ' , D 5 ' ， D 6 ' と、 その直線上の各データ値 D 2 ' ~ D 6 ' と同じサンプリングポイントに おける各微分合計データ値 D 2， D 3 , D 4 , D 5 , D 6 とのそれぞれ の誤差が、 全て所望の値以下となるかどうかを判断する。
すなわち、 2つの微分合計デ一タ D 1 — D 7間を結ぶ直線上のデータ 値 D 2 ， ， D 3 ' ， D 4 ' , D 5 ' , D 6 ' と、 これに対応する各微分 合計デ一夕値 D 2， D 3 , D 4 , D 5 , D 6 との誤差の全てが、 点線で 示す所望の値の範囲内にあるかどうかを判断する。 この条件を満たす場 合には、 微分合計データ D 7のサンプリ ングポイントを標本点として検 出する。 しかし、 この例では、 直線上のデータ値 D 4 ' とそれに対応す る微分合計データ値 D 4 との誤差が所望の値を超えているので、 この時 点では微分合計データ D 7のサンプリ ングボイントを標本点としては採 用せず、 処理を先に進める。
次に、 図 2 ( b ) に示すよう に、 基準の微分合計データ D 1からの時 間間隔が微分合計データ D 7よりも 1 クロック C L K短い微分合計デ一 夕 D 6 を選ぶ。 そして、 2つの微分合計データ D 1 — D 6間を結ぶ直線 上にある各サンプリ ングポイントのデータ値 D 2 " ， D 3 " ， D 4 " , D 5 " と、 その直線上の各データ値 D 2 " 〜 D 5 " と同じサンプリ ング ポイントにおける各微分合計データ値 D 2， D 3 , D 4 , D 5 とのそれ ぞれの誤差が、 全て所望の値以下となるかどうかを判断する。
ここで、 全ての誤差が所望の値以下となる場合は、 微分合計データ D 6のサンプリングポイントを標本点として検出する。 この例では、 直線 上の各データ値 D 2 " , D 3 " ， D 4 " ， D 5 " と各微分合計データ値 D 2 , D 3 , D 4 , D 5 との誤差が全て所望の値以下となるので、 この 微分合計データ D 6のサンプリ ングポイントを標本点として検出する。 なお、 D 1 — D 7間、 D 1 _ D 6間、 …、 D 1 — D 3間に結んだそれ ぞれの直線に関して、 全ての誤差が所望の値以下になるという誤差の条 件を何れも満たさなかった場合は、 微分合計データ D 2のサンプリ ング ポイントを標本点として検出する。 すなわち、 サンプルデータ D 1 — D 2間には他の微分合計データが存在しないので、 この区間については上 述の誤差演算を行う必要がない。 よって、 他の区間に結んだそれぞれの 直線に関して誤差の条件を何れも満たさなかった場合には、 現在基準と している微分合計データ D 1の隣りの微分合計データ D 2の位置を標本 点として検出する。
1 つの標本点を検出したら、 その標本点を新たに基準の微分合計デ一 タとして用い、 そこから 6クロックの範囲内で以上と同様の.処理を行う 。 今の例では、 微分合計データ D 6から 6 クロックの範囲内で全ての誤 差が所望の値以下となり、 かつ、 微分合計データ D 6からの時間間隔が 最も長くなるサンプリングポイントを次の標本点として検出する。
以下同様にして、 複数の標本点を順次検出していく。 このとき、 直線 を形成する 2つのデータの選択は、 ある正規データ点から次の正規デー 夕点までの間を 1つの区切りとして行う。 この場合、 正規デ一夕点のサ ンプルデータ （図 1 の場合は S 1 2 , S 1 8 ) は必ず基準側のデータと して用いられることになる。
そして、 このようにして検出した離散的な各標本点における微分合計 データの振幅値と、 各標本点間もしぐは正規データ点と標本点との間の 時間間隔をクロック C L Kの数で表すタイミ ングデータ値との組を、 圧 縮データの一部として得る。 上述の例では、 各標本点における微分合計 データ値 （ D 1 , D 6 , - ) とタイミングデータ値 （ 5 , ※， …） との 組 （D 1 , 5 ) 、 ( D 6 , ※ …を圧縮データの一部として得る （※は この例では未定であることを示す） 。 また、 正規データ点のサンプルデ 一夕 S 1 2， S 1 8 も圧縮デ一夕の一部を成す。
なお、 ここでは、 最初に 2つのデータ間の時間間隔が所定範囲内で最 大となるサンプリ ングポイント （図 2 の例では微分合計データ D 1 と D 7 ) を選んで誤差判定を開始し、 時間間隔を順次短く していく方向で処 理を進めていく例について説明したが、 標本点探索の方向はこれに限定 されない。
例えば、 最初に 2つの微分合計データ間の時間間隔が所定範囲内で最 小となるサンプリ ングポイント （図 2の例では微分合計データ D 1 と D 3 ) を選んで誤差判定を開始し、 時間間隔を順次長く していく方向で処 理を進めていっても良い。 また、 2つの微分合計データ間の時間間隔が 所定範囲内の中央付近となるサンプリ ングポイント （例えば図 2の例で 微分合計データ D 1 と D 4 ) を選んで誤差判定を開始するようにしても 良い。
以上の図 2に示した直線圧縮処理を、 図 1 の例に沿って説明する。 ま ず、 最初の微分合計データ D 1 ( =サンプルデータ S 1 ) から、 1番目 の正規データ点の直前のサンプリ ングポイン トに当たる 1 1番目の微分 合計データ D l 1 までの区間で、 図 2 に示したような処理を行う。 これ により、 1以上の標本点を検出し、 その標本点における微分合計データ 値と標本点間の時間間隔を表すタイミングデータ値とを得る。
次に、 1番目の正規データ点である 1 2番目のサンプルデータ S 1 2 から、 2番目の正規データ点の直前のサンプリ ングポイントに当たる 1 7番目の微分合計データ D 1 7までの区間で、 図 2 に示したような処理 を行う。 これにより、 この区間においても同様に 1以上の標本点を検出 し、 その標本点における微分合計データ値と標本点間の時間間隔を表す タイミングデータ値とを得る。 さらに、 2番目の正規データ点である 1 8番目のサンプルデータ値 S 1 8以降についても、 同様の処理を実行す る。
そして、 このようにしてそれぞれの区間において検出した各標本点に おける微分合計デ一夕と、 標本点間もしくは正規データ点と標本点との 間の時間間隔を表すタイミングデータと、 各正規データにおける正規の サンプルデータと、 各サンプリ ングポイントにおける微分データの極性 を表すデータとを圧縮データとして得て、 これを伝送媒体に伝送し、 あ るいは記録媒体に記録する。
このように、 本実施形態の圧縮方式によれば、 圧縮対象のデータにお ける各サンプリ ングポイントの中から抽出した離散的な標本点における 微分合計データ、 標本点間等の時間間隔を表すタイミングデータ、 離散 的な正規デ一タ点のサンプルデータ、 " 0 " または " 1 " の何れかにて 単純に表すことが可能な各微分値の極性デ一夕だけを圧縮デ一夕として 得るようにしているので、 高い圧縮率を実現することができる。
しかも、 ある 1 つの基準のデータに関して誤差の条件を満たすサンプ リングポイ ントが所定範囲内で 2つ以上検出される場合には、 基準のデ —夕からの時間間隔が最も長くなるサンプリ ングポイントを標本点とし て検出するようにしている。 このようにすることにより、 タイミングデ —夕の値を所定ビッ ト内に収めることができるとともに、 検出する標本 点の数を極力減らすことができ、 高い圧縮率を実現することができる。 また、 本実施形態の圧縮方式によれば、 各サンプルデ一夕 S 1 〜 S 2 0そのものに対して図 2のような直線圧縮の処理を行うのではなく、 各 サンプルデータ S 1 〜 S 2 0を微分してその絶対値を順次加算すること によって生成した微分合計データ D 1 〜D 2 0 に対して直線圧縮の処理 を行っているので、 以下の理由から、 各サンプルデータ S 1 〜 S 2 0 に 対して直線圧縮の処理を行う場合と比べて圧縮率を更に高めることがで きる。
すなわち、 各サンプルデータ S 1 〜 S 2 0そのものに対して直線圧縮 を行う場合は、 1 2番目のサンプルデータ S 1 2以降のように周波数が 高い部分 （近接するサンプリングポイン トでもサンプルデータ値が比較 的大きく変化するデータ） では殆どのサンプリ ングポイントが標本点と して検出されてしまう。 そのため、 圧縮データとして比較的情報量の大 きい振幅データをサンプリ ングポイント毎に持たなくてはならなくなつ てしまう。
これに対して、 微分合計データ D 1 〜 D 2 0 に対して直線補間を行う 場合は、 1 2番目のサンプルデータ S 1 2以降のように周波数が高い部 分でも標本点を離散的にとり、 検出する標本点の数を極力減らすことが できる。 したがって、 圧縮データとして持つべき標本点における微分合 計データの数をできるだけ少なくすることができ、 圧縮率を高くするこ とができるのである。
次に、 上記のように生成された圧縮データを伸長する本実施形態の伸 長方式について説明する。 伸長側においては、 圧縮側で検出された離散 的な標本点間に存在し得るサンプリングポイン トの振幅データ値を、 入 力された圧縮データ中に含まれる各標本点における微分合計データ、 標 本点間等の時間間隔を表すタイミングデータおよび各微分値の極性デ一 夕に基づいて求める。
具体的には、 2つのサンプリ ングボイ ントにおけるデータ値の差と夕 ィミングデータとから単位時間当たりの平均微分値データを求め、 求め た平均微分値データに各サンプリ ングポイントにおける微分値の極性デ 一夕をかけた値を直前の振幅データ値に対して順次加算していく ことに よって、 各サンプリ ングボイン卜における振幅デ一夕値を求める。
そして、 上記求めた各サンプリ ングポイントにおける振幅データと、 圧縮データ中に含まれる正規のサンプルデータとの間を補間する補間演 算を順次行うことにより、 個々のデータ間を捕間する補間データを生成 する。 さらに、 生成された補間データを必要に応じて D Z A変換してァ ナログ信号に変換し、 出力する。
図 3は、 この伸長原理を説明するための図である。 図 3 において、 Q 1 ~ Q 2 0は伸長された各サンプリ ングポイントにおける振幅データ値 を示す。 このう ち Q 1 , Q 1 2 , Q 1 8は正規デ一夕点における正規の サンプルデータである。 また、 ここでは図 1 に示した処理の結果、 微分 合計データ D 2 , D 6 , D 1 1 , D 1 3 , D 1 7 の 5点が標本点として 検出されたものとする。
この場合、 圧縮データ中に含まれる最初の正規のサンプルデータ S 1 と最初の標本点における微分合計データ D 2 との間に他のサンプリ ング ポイ ン トは存在しないので、 当該正規のサンプルデータ S 1 と微分合計 データ D 2 とをそのまま伸長データの振幅データ値 Q 1 , Q 2 として採 用する。
また、 最初の標本点における微分合計データ D 2から次の標本点にお ける微分合計データ D 6 までの間には 4つのサンプリ ングポイ ントが存 在するので、 これらの 4つのサンプリ ングポイントにおける振幅デ一夕 値 Q 3〜 Q 6 を、 庄縮デ一夕中に含まれる 2つの標本点における微分合 計デ一夕 D 2 , D 6 と、 標本点間のタイ ミ ングデ一夕 （ 4 C L K) と、 各サンプリ ングポイン トの微分値の極性データ （一， + , + , 一） とに 基づいて求める。
すなわち、 まず、 2つの標本点における微分合計データ値 D 2， D 6 の差と、 この標本点間のタイミ ングデータ値 （ 4 C L K) とから、 1 ク ロック当たりの平均微分データ値 （= (D 6 - D 2 ) ノ 4 ) を算出する 。 そして、 この平均微分データ値に各サンプリ ングポイン トにおける微 分値の極性データ （一， + , + , —） をかけた値を、 直前の振幅データ 値 Q 2 に対して順次加算していく ことにより、 4つのサンプリ ングボイ ン卜における振幅データ値 Q 3〜Q 6 を求める。
さ らに、 2番目の標本点における微分合計データ D 6から 3番目の標 本点における微分合計データ D 1 1 までの間には 5つのサンプリ ングポ イ ン トが存在するので、 これらの 5つのサンプリ ングポイ ントにおける 振幅データ値 Q 7〜Q 1 1 を、 2つの標本点における微分合計データ D 6 , D 1 1 と、 標本点間のタイ ミ ングデ一夕 （ 5 C L K) .と、 各サンプ リ ングポイン トにおける微分値の極性データ （一， 一， 十， + , + ) と に基づいて求める。
すなわち、 まず、 2つの標本点における微分合計データ値 D 6， D 1 1 の差と、 この標本点間のタイ ミ ングデータ値 （ 5 C L K) とから、 1 ク ロ ッ ク当たりの平均微分データ値 （= (D 1 1 - D 6 ) / 5 ) を算出 する。 そして、 この平均微分デ一夕値に各サンプリ ングポイン トにおけ る微分値の極性データ （一， 一， 十， + , + ) をかけた値を、 直前の振 幅データ値 Q 6 に対して順次加算していく ことにより、 5つのサンプリ ングポイントにおける振幅データ値 Q 7〜Q 1 1 を求める。 次に、 圧縮データ中に含まれる 2番目の正規のサンプルデータ S 1 2 は、 そのまま伸長データの振幅データ値 Q 1 2 として採用する。 これ以 降についても以上の同様の処理を行う ことにより、 各サンプリ ングボイ ン トにおける振幅データ値 Q 1 3 〜 Q 2 0 を求める。 そして、 以上のよ うにして求めた各サンプリ ングボイ ン トにおける振幅データ値 Q 1 〜 Q 2 0の間を補間 （例えば直線補間） することにより、 図 3のような波形 の補間データを得る。 さ らに、 生成された補間データに対して D / A変 換処理を施し、 アナログ信号に変換して出力する。
このように、 本実施形態の伸長方式では、 本実施形態の圧縮方式に従 つて生成された圧縮データに含まれる各標本点における微分合計データ とタイミ ングデータとから 1 クロック当たりの平均微分値データを求め 、 これと各サンプリ ングポイントにおける微分値の極性データとから各 サンプリ ングボイ ントの振幅データ値 Q 1 〜 Q 2 0を求めている。
本実施形態の圧縮時には、 2つの微分合計デ一夕間 （もしくは正規の サンプルデータと微分合計データとの間） を直線補間した場合に、 当該 2つの微分合計データの間にある他の微分合計データが、 補間した直線 とどれだけ誤差が生じるかを見て、 直線補間をしても誤差が大きくなら ない点を標本点として検出するようにしている。 したがって、 このよう にして得た離散的な各標本点の微分合計データから平均微分値データを 算出して標本点間の振幅データを求めたとしても、 圧縮前の元データと ほぼ同じ波形のデータを再現することができる。
ただし、 圧縮側で誤差判定を行つた個々の区間をミクロ的に見れば当 然に元デ一夕との誤差量は少なくなつているが、 複数の区間を処理して いくにつれてそのわずかな誤差が累積していき、 全体をマクロ的に見る と元データとの差が徐々に大きくなつてしまう ことも考えられる。 しか し、 本実施形態では、 各サンプリ ングポイ ントの中の数点における正規 のサンプルデータを圧縮データの一部として採用するようにしているの で、 所々に挿入した正規のサンプルデータによって累積誤差を断つこと ができ、 圧縮データから伸長によって再生される信号の元データへの再 現性を向上させることができる。
図 4は、 上記の圧縮方式を実現する第 1 の実施形態による圧縮装置の 機能構成例を示すブロック図である。 図 4に示す圧縮装置は、 例えば、 アナログの音声信号を入力して圧縮する場合に適用可能である。 なお、 デジタルの音声信号を入力する場合は、 初段の口一パスフィルタ （L P F ) 1および A/D変換部 2は不要である。
図 4に示すように、 本実施形態の圧縮装置は、 L P F 1 と、 A/D変 換部 2 と、 D型フリ ップフロップ 3 と、 微分部 4 と、 微分合計データ演 算部 5 と、 直線圧縮部 6 と、 ブロック化部 7 とを備えて構成されている
L P F 1 は、 標本点の検出を行いやすくするために、 圧縮対象として 入力されるアナログ信号に対してフィルタリ ング処理を行うことにより 、 高周波成分のノイズを除去するものである。
AZD変換部 2は、 L P F 1 より出力されるアナログ信号をデジタル データに変換する。 このとき AZD変換部 2は、 基準となる所定周波数 f c k (例えば音声信号の場合、 4 4. 1 KH z ) の入力クロックに従 つて A/D変換処理を実行する。 D型フリ ップフロップ 3は、 A/D変 換部 2より出力された各サンプリ ングポイントにおけるデジタルデータ を基準周波数 f c kの入力クロックに従って保持する。
微分部 4は、 D型フリ ップフロップ 3より出力されるサンプルデータ を微分する。 このとき微分部 4は、 基準周波数 f c kの入力クロックが 与えられる毎に、 つまり基準周波数 f c kに基づくサンプリ ングポイン ト毎にサンプルデータの微分を行う。 微分値は、 例えば、 ある入力クロ ックのタイミングで取り込んだ現データを時間的に 1つ前のクロックの タイミングで取り込んだデータから減算することによって求まる。
微分合計データ演算部 5は、 微分部 4によりサンプリ ングボイント毎 に算出された微分値の絶対値を求め、 それぞれをサンプリ ングポイント 毎に順次加算していく。 このとき、 その加算値である微分合計データが 所定のしきい値を超えた場合には、 そのしきい値を超えたサンプリング ポイントについては正規のサンプルデータを採用する。 このような処理 により、 微分合計データ演算部 5は、 図 1 の一点鎖線で示すような波形 の微分合計データ D 1 〜 D 2 0を生成する。
直線圧縮部 6は、 微分合計データ演算部 5により生成された微分合計 データ D 1 〜D 2 0に対して、 図 2で説明したような直線圧縮の処理を 行う。 これによつて直線圧縮部 6は、 基準周波数 f c kに基づく各サン プリ ングポイントの中から離散的な標本点を検出し、 各標本点における 微分合計データの振幅データ値と、 各標本点間等の時間間隔を表すタイ ミングデ一夕値とを求める。
ブロック化部 7は、 微分部 4により算出された各サンプリ ングポイン 卜における微分値の極性を表すデータと、 微分合計データ演算部 5 によ り求められた正規データ点のサンプルデータと、 直線圧縮部 6 により求 められた各標本点における微分合計データおよび各標本点間等の時間間 隔を表すタイミングデータとを適当にブロック化し、 圧縮データとして 出力する。 出力された圧縮データは、 例えば伝送媒体に伝送され、 ある いは不揮発性メモリなどの記録媒体に記録される。 ·
なお、 このブロック化の際に、 " 0 " および " 1 " の 2値にて表され る各サンプリ ングボイ ントにおける微分値の極性データを、 標本点の区 切り毎に別フィールドに分けてブロック化するようにすれば、 1つのフ ィ一ルド内に含まれる極性データの数によって標本点間の時間間隔 （ク ロック数） を表すことができる。 したがって、 この場合は、 圧縮データ としてタイ ミングデータは不要とすることができる。
次に、 以上に説明した圧縮装置に対応する伸長装置について説明する 図 5は、 本実施形態による伸長装置の機能構成例を示すプロック図で ある。 図 5 に示すように、 本実施形態の伸長装置は、 直線伸長部 1 1 と 、 D型フリ ップフロップ 1 2 と、 補間処理部 1 3 と、 D A変換部 1 4 と、 L P F 1 5 とを備えて構成されている。
直線伸長部 1 1 は、 入力される圧縮データに対して、 図 3で説明した ような直線伸長の処理を行う ことにより、 基準周波数 f c kに基づくサ ンプリングポイント毎に振幅データ Q 1 〜Q 2 0 を再現する。 D型フリ ップフロップ 1 2 は、 直線伸長部 1 1 より出力された各サンプリ ングポ イ ン卜における振幅データ Q 1 〜 Q 2 0 を、 6倍周波数 6 f c kのクロ ックに従って保持する。 これにより、 各サンプリ ングポイントにおける デジタルデータ Q 1 〜 Q 2 0 を 6倍にオーバーサンプリングする。
補間処理部 1 3は、 D型フ リ ップフロップ 1 2によりオーバ一サンプ リ ングされたデータを用いて、 基準周波数 f c kの各サンプリ ングボイ ン トにおける振幅データ Q 1 〜 Q 2 0の間を例えば直線で補間する演算 を行い、 図 3に示すような波形の補間データを生成する。 D Z A変換部 1 4は、 このようにして生成された補間デ一夕を D / A変換してアナ口 グ信号とする。 L P F 1 5は、 D Z A変換部 1 4により変換されたアナ ログ信号をフィルタリング処理することによって、 高周波成分のノイズ を除去し、 再生アナログ信号として出力する。
以上のような構成により、 各標本点の微分合計データから標本点間の 1 クロック当たりの平均微分値デ一夕が求められ、 更にこれから各サン プリ ングポイントにおける振幅データが求められる。 そして、 その振幅 デ一夕間を補間する補間データが伸長データとして出力される。 これか ら分かるように、 伸長側では、 直線伸長処理や直線補間処理という極め て単純な処理を行うだけで、 圧縮前の元データとほとんど変わらない高 精度な伸長データを再現することができる。
上記のように構成した本実施形態による圧縮装置および伸長装置は、 例えば、 C P Uあるいは M P U、 R〇 M、 R A Mなどを備えたコンビュ 一夕システムによって構成され、 その機能の全部あるいは一部 （例えば 圧縮装置の微分部 4、 微分合計データ演算部 5、 直線圧縮部 6およびブ ロック化部 7、 伸長装置の直線伸長部 1 1および補間処理部 1 3など） は上述の R O Mや R A Mなどに格納されたプログラムが動作することに よって実現される。 また、 上記のように構成した本実施形態による圧縮装置および伸長装 置は、 ロジック回路を組み合わせてハードウェア的に構成することも可 能である。 なお、 圧縮装置の直線圧縮部 6の機能および伸長装置の直線 伸長部 1 1 の機能を実現するためのハー ドウェア構成については、 本出 願人が先に提出した特願 2 0 0 0 - 1 6 8 6 2 5 において詳細に記載し ている。 この特願 2 0 0 0 — 1 6 8 6 2 5において詳細に記載した構成 を本実施形態に応用することが可能である。
以上詳しく説明したように、 本実施形態においては、 伸長処理の際に 平均微分値データと微分値の極性データとから各サンプリ ングボイン 卜 の振幅データを再現しても元データとの誤差が所望の値より大きくなら ないサンプリ ングポイントを標本点として順次検出していく。 そして、 このように検出した離散的な標本点における微分合計データと、 標本点 間等の時間間隔を表すタイミングデータと、 離散的な正規データ点のサ ンプルデータと、 各サンプリ ングポイントの微分値の極性データだけを 圧縮データとして得るようにしている。 これにより、 高い圧縮率を実現 しつつ、 伸長によって再生されるデータの品質を向上させることができ る。
特に、 本実施形態の圧縮 · 伸長方式によれば、 直線補間により生成さ れる補間デ一夕は、 圧縮前の元データと比べてその振幅の誤差が小さい だけでなく、 位相ずれも非常に小さく抑えることができる。 圧縮対象の データとして音声を用いた場合、 位相ずれは音色に大きく影響してくる が、 本実施形態ではこの位相ずれがほとんどないため、 元データの音色 を忠実に再現することができる。
また、 本実施形態では、 各サンプリ ングポイン トにおけるサンプルデ —タそのものに対して直線圧縮処理を行うのではなく、 各サンプルデー 夕を微分してその絶対値を順次加算することによって生成した微分合計 データに対して直線圧縮処理を行っている。 このようにすることにより 、 周波数の高い信号を圧縮する場合でも、 検出する標本点の数を極力減 らすことができ、 高い圧縮率を実現することができる。
また、 本実施形態によれば、 圧縮対象となるアナログ信号あるいはデ ジタルデ一夕を時間 Z周波数変換することなく、 時間軸上でそのまま圧 縮 · 伸長することができるので、 処理が複雑にならず、 構成を簡素化す ることもできる。 また、 圧縮側から圧縮データを伝送して伸長側で再生 する場合には、 時間軸上での非常に簡単な直線補間演算等によって、 入 力される圧縮データを順次に処理して再生することができるので、 リア ルタイム動作を実現することができる。
また、 本実施形態では、 各サンプリ ングポイン ト毎に微分合計データ を算出する過程で、 微分合計データの値が所定のしきい値を超えた場合 には、 そのサンプリ ングポイントについては正規のサンプルデータを圧 縮データの一部として採用するようにしている。 もちろん、 このような 処理を行うことなく全てのサンプリ ングポイン トにおける微分値を順次 加算していき、 こう して求めた微分合計データに対して所定クロックの 範囲内ごとに誤差判定を行って標本点を順次検出するようにしても良い 。 ただし、 所定のしきい値を超える毎に正規のサンプルデータを採用す ることにより、 累積誤差をその都度断つことができ、 圧縮データから伸 長によって再生されるアナログ信号の再現性を向上させることができる なお、 上記第 1 の実施形態では、 各標本点における微分合計データと 、 標本点間等の時間間隔を表すタイミ ングデータと、 各正規データ点に おける正規のサンプルデータと、 各サンプリングポイントにおける微分 値の極性データとを圧縮データとして求め、 この圧縮データ中に含まれ る各標本点における微分合計データとタイミングデ一夕とから 1 クロッ ク当たりの平均微分値データを伸長側において求めるようにしているが 、 圧縮側においてこの平均微分値データを求めて圧縮データの一部とす るようにしても良い。
この場合の圧縮データとしては、 各標本点における微分合計データは 不要となり、 その代わりに標本点間の 1 クロック当たりの平均微分値デ 一夕を持てば良くなる。 これにより、 微分合計データそのものを圧縮デ —夕として持つ場合に比べて個々のデータ量を圧縮することができ、 全 体としての圧縮率を更に高くすることができる。 また、 伸長側において も、 平均微分値データを求める演算は不要となり、 演算負荷を軽減して 再生時間を短縮することができる。
また、 上記第 1 の実施形態では、 微分合計データが所定のしきい値を 超えた場合に正規のサンプルデータを採用し、 それ以降はその正規のサ ンプルデータを起点として微分合計データを求めるようにしているが、 この例に限定されない。 例えば、 前回正規のサンプルデータを採用した ときのサンプリ ングポイントのデータ値と、 サンプリングポイントごと に求めた微分合計データの値との差分が所定のしきい値を超えた場合に 、 そのサンプリ ングポイントにおいて正規のサンプルデータを採用する ようにしても良い。
このようにする場合は、 各サンプリ ングポイントの微分合計データを 求める際に、 図 1 のように正規データ点ごとにデータ値を折り返す必要 がなくなる。 よって、 最初に各サンプリ ングポイントの微分絶対値を単 純に全て加算していき、 これによつて得た微分合計データに対して、 標 本点を検出する直線圧縮処理を行いながら、 上述の差分が所定のしきい 値を超える毎に正規のサンプルデ一夕を採用するようにすることができ る。 これにより、 圧縮側のアルゴリズムを単純化することができ、 演算 負荷を軽減することもできる。
なお、 この場合は、 標本点における微分合計データ値が後段にいく に 従って大きくなり、 圧縮率が低下してしまうが、 圧縮データとして平均 微分値データを用いるようにすれば、 高い圧縮率を維持することができ る。
また、 上記第 1 の実施形態では、 補間処理部 1 3においてデジタルデ —タ Q 1 〜 Q 2 0 の間を直線補間する例について説明したが、 補間演算 はこの例に限定されるものではない。 例えば、 所定の標本化関数を用い た曲線補間処理を行うようにしても良い。 また、 本出願人が先に出願し た特願平 1 1 ― 1 7 3 2 4 5号等に記載した補間処理を行っても良い。 この場合には、 極めてアナログに近い波形を補間そのもので得ることが できるので、 補間処理部 1 3の後段の D Z A変換部 1 4や L P F 1 5 を 不要とすることもできる。
(第 2の実施形態）
次に、 本発明の第 2の実施形態について説明する。
図 6は、 第 2の実施形態による圧縮処理の基本原理を説明するための 図である。 図 6において、 実線の波形は圧縮対象のアナログ信号の例を 示し、 S 1 〜 S 2 0 は、 圧縮対象のアナログ信号を所定のサンプリ ング 周波数に基づくクロック C L Kごとにサンプリ ングしたデジタルデータ の一部である。 このアナログ波形およびサンプルデータ S 1 〜 S 2 0は 、 図 1 に示したものと全く同じである。
第 2の実施形態において、 個々のサンプリ ングポイントごとに圧縮対 象のデジタルデータを微分し、 それぞれの絶対値を順に加算していく点 は、 図 1 に示した第 1 の実施形態と同様である。 第 1 の実施形態との主 な違いは、 正規データ点のとり方である。 すなわち、 第 2の実施形態で は、 各サンプリングポイン トの微分絶対値を加算していく過程で、 図 2 に示したような誤差判定を行い、 その結果に応じて正規データ点を抽出 する。
例えば、 2つのサンプリ ングポイ ントのデータ間 （微分合計データ間 もしくは正規のサンプルデータと微分合計データとの間） を結ぶ直線上 のデータ値と、 その直線上のデータ値と同じサンプリ ングポイン トにお ける微分合計データ値との誤差が所望の値以下となるサンプリ ングボイ ントを標本点として順次検出する。 さらに、 検出した標本点の直後のサ ンプリ ングポイントについては正規のサンプルデータを採用する。
これを図 6の例に従って具体的に説明すると、 以下の通りである。 ま ず、 最初のサンプルデータ S 1 を基準として個々のサンプリ ングポイン トごとに微分合計データを求めていく。 そして、 上述の誤差が所望の値 以下となるサンプリ ングポイントであって、 最初のサンプルデータ S 1 から所定クロックの範囲内で時間間隔が最も長くなるサンプリ ングボイ ントを求めると、 この例の場合は 2番目のサンプリングポイントとなる 。 よって、 この点のサンプルデータ S 2 を標本点の振幅データとして検 出するとともに、 その次のサンプリ ングポイントにおける正規のサンプ ルデ一夕 S 3を正規データ点のサンプルデータとして採用する。
次に、 この正規のサンプルデータ S 3 を基準として以降のサンプリ ン グポイン トごとに微分合計データを求める。 そして、 上述の誤差が所望 の値以下となるサンプリ ングポイ ントであって、 サンプルデータ S 3か ら所定クロックの範囲内で時間間隔が最も長くなるサンプリ ングポイン トを求めると、 この例の場合は 6番目のサンプリ ングポイントとなる。 よって、 この点のサンプルデータ S 6 を標本点の振幅デ一夕として検出 するとともに、 その次のサンプリ ングポイントにおける正規のサンプル データ S 7 を正規データ点のサンプルデータとして採用する。 以下同様 の処理を繰り返していく。
このような処理を行った場合、 ある標本点の直後のサンプリ ングボイ ントは必ず正規データ点となり、 正規データ点の後には必ず次の標本点 が存在することになる。 つまり、 圧縮データとして採用する標本点の微 分合計デ一夕と正規のサンプルデータとが交互に現れることになる。 よ つて、 タイミングデータは、 ある正規データ点とその後の標本点との間 の時間間隔を表すことになる。
第 2の実施形態では、 このような処理によって得た各標本点における 離散的な微分合計データと、 各正規データ点における正規のサンプルデ —夕と、 その間の時間間隔を表すタイミングデータと、 各サンプリ ング ポイントにおける微分値の極性データとを圧縮データとして得て、 これ を伝送媒体に伝送し、 あるいは記録媒体に記録する。
一方、 上記のように生成された圧縮データを伸長する第 2の実施形態 による伸長方式は、 第 1の実施形態で説明した伸長方式とほぼ同じであ る。 すなわち、 圧縮データとして採用した各標本点間に存在し得るサン プリ ングポイントにおける振幅データ値を、 入力された圧縮データに含 まれる各標本点における微分合計データ、 タイミングデータおよぴ各サ ンプリングポイン トにおける微分値の極性データに基づいて求める。 そして、 上記求めた各サンプリ ングポイントにおける振幅データと、 圧縮データ中に含まれる正規のサンプルデータとの間を補間する補間演 算を順次行う ことにより、 個々のデータ間を補間する補間データを生成 する。 さらに、 生成された補間デ一タを必要に応じて DZA変換してァ ナログ信号に変換し、 出力する。
図 7は、 第 2の実施形態による圧縮方式に従って生成された圧縮デー 夕を伸長した場合の再生データを示す。 図 7の例においても、 Q 1〜Q 2 0は伸長された各サンプリ ングボイントにおけるデータ値を示す。 こ のうち Q l， Q 3 , Q 7 , Q 1 2 , Q 1 4 , Q 2 0は正規データ点にお ける正規のサンプルデータ値である。 また、 ここでは図 6 に示した処理 の結果、 D 2， D 6 , D l l， D 1 3 , D 1 9の 5点が標本点として検 出されている。
この場合、 圧縮データ中に含まれる最初の正規のサンプルデータ S 1 と最初の標本点における微分合計データ D 2 との間に他のサンプリ ング ポイントは存在しないので、 当該正規のサンプルデータ S 1 と微分合計 データ D 2 とをそのまま伸長データの振幅データ値 Q 1 , Q 2 として採 用する。 また、 最初の標本点における微分合計デ一夕 D 2から次の正規 のサンプルデ一タ S 3 までの間にも他のサンプリ ングポイ ントは存在し ないので、 当該正規のサンプルデータ S 3 をそのまま伸長データの振幅 データ Q 3 として採用する。
次に、 この正規のサンプルデ一夕 S 3から次の標本点における微分合 計データ D 6 までの間には 3つのサンプリ ングポイ ントが存在するので 、 これらの 3つのサンプリ ングポイ ン トにおける振幅データ値 Q 4 ~ Q 6 を、 圧縮データ中に含まれる正規のサンプルデータ S 3および微分合 計データ D 6 と、 その間のタイミ ングデータ （ 3 C L K) と、 各サンプ リ ングポイン トにおける微分値の極性データ （ + , 十， 一） とに基づい て求める。
すなわち、 まず、 正規のサンプルデータ S 3 と標本点における微分合 計データ D 6の差と、 この間のタイ ミングデータ値 （ 3 C L K) とから 、 1 クロック当たりの平均微分データ値 （= (D 6 — S 3 ) / 3 ) を算 出する。 そして、 この平均微分データ値に各サンプリ ングポイ ン トにお ける微分値の極性 （+ , +, —） をかけた値を、 正規のサンプルデータ S 3 に対して順次加算していく ことにより、 3つのサンプリ ングポイ ン トにおける振幅データ値 Q 4〜 Q 6 を求める。 そして、 次のサンプリ ン グポィ ン 卜における正規のサンプルデータ S 7 はそのまま伸長データの 振幅データ Q 7 として採用する。
さらに、 この正規のサンプルデータ S 7から次の標本点における微分 合計デ一タ D 1 1 までの間には 4つのサンプリ ングボイ ン 卜が存在する ので、 これらの 4つのサンプリ ングポイントにおける振幅データ値 Q 8 〜 Q 1 1 を、 圧縮データ中に含まれる正規のサンプルデータ S 7および 微分合計データ D 1 1 と、 その間のタイミングデータ （ 4 C L K) と、 各サンプリングポイン トにおける微分値の極性データ （一， 十， +， + ) とに基づいて求める。
すなわち、 まず、 正規のサンプルデータ S 7 と標本点における微分合 計デ一タ D l 1 の差と、 この間のタイミ ングデータ値 （ 4 C L K) とか ら、 1 クロック当たりの平均微分データ値 = (D 1 1 — S 7 ) / 4 ) を算出する。 そして、 この平均微分データ値に各サンプリ ングポイ ン ト における微分値の極性 （―， + , 十， + ) をかけた値を、 正規のサンプ Jレデータ S 7 に対して順次加算していく ことにより、 4つのサンプリ ン グポイン トにおける振幅データ値 Q 8 〜 Q 1 1 を求める。 そして、 次の サンプリ ングポイ ン トにおける正規のサンプルデータ S 1 2はそのまま 伸長データの振幅データ Q l 2 として採用する。
これ以降についても以上の同様の処理を行う ことによ り、 各サンプリ ングポイ ントにおける振幅データ値 Q l 3 ~ Q 2 0 を求める。 そして、 以上のようにして求めた各サンプリ ングボイ ン トにおける振幅データ値 Q 1 〜 Q 2 0 の間を補間することによ り、 図 7 のような波形の補間デー 夕を得る。 さ らに、 生成された補間データに対して D Z A変換処理を施 し、 アナログ信号に変換して出力する。
図 8は、 上記の圧縮方式を実現する第 2の実施形態による圧縮装置の 機能構成例を示すプロック図である。 なお、 図 8において、 図 4に示し た符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので 、 ここでは重複する説明を省略する。
図 8 に示すように、 第 2の実施形態による圧縮装置では、 図 4に示し た第 1 の実施形態による圧縮装置が備える微分合計データ演算部 5およ び直線圧縮部 6 の代わりに、 微分合計デ一夕演算 · 直線圧縮部 2 1 を備 えている。
微分合計データ演算 · 直線圧縮部 2 1 は、 微分部 4によりサンプリ ン グポイン ト毎に算出された微分値の絶対値を求め、 それぞれをサンプリ ングポイント毎に順次加算していく。 このとき、 その加算の過程で図 2 に示したような誤差判定を行い、 2つのサンプリ ングポイントのデータ 間を結ぶ直線上のデータ値と、 その直線上のデータ値と同じサンプリ ン グポイン トにおける微分合計データ値との誤差が所望の値以下となるサ ンプリ ングポイントを標本点として順次検出する。 さらに、 検出した標 本点の直後のサンプリ ングポイントについて、 正規のサンプルデータを 採用する処理を行う。
このような処理により、 微分合計データ演算 · 直線圧縮部 2 1 は、 図 6 の一点鎖線で示すような波形のデータ D 1 ~ D 2 0を生成する。 これ により、 圧縮データを構成する各標本点における微分合計データ、 正規 データ点における正規のサンプルデータ、 その間の時間間隔を表すタイ ミングデータ、 および各サンプリ ングポイン トにおける微分値の極性を 表すデータを求める。
以上に説明した圧縮装置に対応する伸長装置の構成は、 図 5に示した ものと同様である。
上記のように構成した第 2の実施形態による圧縮装置および伸長装置 も、 例えば、 C P Uあるいは M P U、 R O M , R A Mなどを備えたコン ピュー夕システムによって構成され、 その機能の全部あるいは一部 （例 えば圧縮装置の微分部 4、 微分合計データ演算 · 直線圧縮部 2 1および ブロック化部 7、 伸長装置の直線伸長部 1 1および補間処理部 1 3など ) は上述の R O Mや R A Mなどに格納されたプログラムが動作すること によって実現される。 また、 上記のように構成した本実施形態による圧 縮装置および伸長装置は、 ロジック回路を組み合わせてハードウェア的 に構成することも可能である。
以上詳しく説明したように、 第 2の実施形態においても第 1の実施形 態と同様に、 高い圧縮率を実現しつつ、 伸長によって再生されるデータ の品質を向上させることができる。 また、 周波数の高い信号を圧縮する 場合でも、 検出する標本点の数を極力減らすことができ、 高い圧縮率を 実現することができる。 また、 時間軸上でそのまま圧縮 · 伸長すること ができるので、 処理が複雑にならず、 構成を簡素化することもできる。 また、 圧縮 · 伸長のリアルタイム動作を実現することもできる。
さらに、 第 2 の実施形態では、 微分合計データについて直線補間を行 つても元データとの誤差が所望の値より大きくならないサンプリ ングポ イントを標本点として検出し、 その直後のサンプリ ングポイント （元デ —夕との誤差が所望の値より大きくなるポイン ト） では必ず正規のサン プルデータを採用するようにしている。 これにより、 第 1 の実施形態の ように微分絶対値を所定のしきい値まで無条件で加算していく場合と比 ベて、 累積誤差をより少なくすることができ、 伸長によって再生される データの品質を更に向上させることができる。
なお、 上記第 2の実施形態においても、 各標本点における微分合計デ 一夕と、 標本点間等の時間間隔を表すタイミングデータと、 各正規デー 夕点における正規のサンプルデータと、 各サンプリ ングポイントにおけ る微分値の極性データとを圧縮データとして求め、 この圧縮データ中に 含まれる各標本点における微分合計データとタイミングデータとから 1 クロック当たりの平均微分値データを伸長側において求めるようにして いるが、 圧縮側においてこの平均微分値データを求めて圧縮データの一 部とするようにしても良い。
このようにすれば、 微分合計データそのものを圧縮データとして持つ 場合に比べて個々のデータ量を圧縮することができ、 全体としての圧縮 率を更に高くすることができる。 また、 伸長側においても、 平均微分値 データを求める演算は不要となり、 演算負荷を軽減して再生時間を短縮 することができる。
また、 上記第 2 の実施形態では、 所定クロックの範囲内ごとに行う誤 差判定によって検出した標本点の次のサンプリ ングポイントを正規デー 夕点として抽出するようにしたが、 本発明はこの例に限定されるもので はない。 例えば、 離散的な標本点を検出する際に選ぶ 2つのデータ間の 時間間隔に所定範囲内という制限を設けることなく処理を行う。 そして 、 誤差が所望の値を超えるサンプリ ングボイ ン 卜の直前のサンプリ ング ポイントを標本点として順次検出するとともに、 当該誤差が所望の値を 超えるサンプリ ングポイントを正規デ一タ点として抽出するようにして も良い。 このようにした場合は、 正規のサンプルデータの揷入によって累積誤 差が大きくなるのを抑えつつ、 標本点の数を更に少なくすることができ 、 圧縮率を更に高くすることができる。
また、 上記第 2の実施形態では、 ある正規のサンプルデータを求めた 後は、 その正規のサンプルデータを起点として以降の微分合計データを 算出するようにしていた （例えば、 正規のサンプルデータ S 3 を起点と して微分合計データ D 4〜 D 6 を求め、 再び正規のサンプルデータ S 7 を求めた後はこれを起点として微分合計データ D 8〜 D 1 1 を求めると いった具合） 。 しかし、 本発明はこのようなアルゴリズムに限定される ものではない。
例えば、 最初に全てのサンプリ ングポイントにおける微分絶対値を加 算して微分合計データを単純に求める。 そして、 このようにして求めた 微分合計データに対して上述の誤差判定を行って標本点と正規のサンプ ルデータとを順に求めていくようにしても良い。 この場合は、 図 6に示 したような正規のサンプルデータへの折り返しは全く不要となり、 圧縮 側のアルゴリズムを単純化して処理負荷を軽減することができる。 また 、 各標本点における微分合計データの代わりに平均微分値データを圧縮 データの一部として用いることにより、 高い圧縮率を維持することがで ぎる。
また、 上記第 2の実施形態でも、 補間処理部 1 3においてデジタルデ 一夕 Q 1 〜Q 2 0 の間を直線補間する例について説明したが、 補間演算 はこの例に限定されるものではない。 例えば、 所定の標本化関数を用い た曲線補間処理を行うようにしても良い。 また、 本出願人が先に出願し た特願平 1 1一 1 7 3 2 4 5号等に記載した補間処理を行っても良い。 この場合には、 極めてアナログに近い波形を補間そのもので得ることが できるので、 補間処理部 1 3の後段の Dノ A変換部 1 4や L P F 1 5 を 不要とすることもできる。
(第 3の実施形態）
次に、 本発明の第 3の実施形態について説明する。
図 9は、 第 3の実施形態による圧縮装置の機能構成例を示すブロック 図である。 なお、 図 9において、 図 4および図 8に示した符号と同一の 符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、 ここでは重複 する説明を省略する。
図 9 に示すように、 第 3の実施形態による圧縮装置では、 図 5および 図 8に示した A D変換部 2および D型フリ ップフロップ 3の代わりに A / D変換部 3 2および D型フリ ップフロップ 3 3を備えるとともに、 直線圧縮 · 伸長処理部 4 1およびダウンサンプリング部 4 2を備えてい る。
A Z D変換部 3 2および D型フリ ップフロップ 3 3は、 機能的には図 5およぴ図 8に示した A / D変換部 2および D型フリ ップフロップ 3 と 同じものである。 ただし、 基準周波数の 6倍の周波数 6 f c kのクロッ クに従って動作する点で異なる。 すなわち、 第 3の実施形態では、 A / D変換部 3 2および D型フリ ップフロップ 3 3を用いることにより、 圧 縮対象のデータを 6倍にオーバーサンプリ ングしている。
直線圧縮 ， 伸長処理部 4 1 は、 D型フリ ップフロップ 3 3より出力さ れるオーバーサンプリングされた各サンプリングポイントのサンプルデ 一夕そのものに対して、 図 2 に示したアルゴリズムに従って直線圧縮の 処理を行うとともに、 それによつて得られた圧縮データに対して直線伸 長の処理を行う ことにより、 元のデータを再現する。
この場合に得られる圧縮データは、 各標本点における振幅データと、 標本点間の時間間隔を表すタイミングデータだけで構成される。 標本点 は、 2つのサンプルデータ間を結ぶ直線上の各データ値と、 その直線上 の各データ値と同じサンプリ ングポイ ントにおける各サンプルデータ値 との誤差が所望の値以下となるサンプリ ングポイントであって、 基準と するサンプルデータから所定クロックの範囲内で時間間隔が最も長くな るサンプリ ングポイントが検出される。
また、 このような圧縮データの直線伸長処理は、 当該圧縮データの各 標本点における振幅データの間を、 タイミングデータで示される時間間 隔で直線補間するだけである。 すなわち、 入力された圧縮データ （振幅 データとタイミングデータとの組） に基づいて、 連続する標本点の振幅 データ間を直線的に補間する補間演算を順次行う ことにより、 個々の振 幅データの間を補間する補間データを生成する。
圧縮時には、 2つのサンプルデータ間を直線補間した場合に、 当該 2 つのサンプルデータの間にある他のサンプルデータが、 補間した直線と どれだけ誤差が生じるかを見て、 直線補間をしても誤差が大きくならな い点を標本点として検出するようにしている。 したがって、 このように して得た離散的な各標本点の振幅デ一夕間を単純に直線補間するだけで も、 圧縮前の元データとほぼ同じ波形のデータを再現することができる 。 また、 このようにサンプルデータそのものに対して直線圧縮 ' 伸長の 処理を行う ことにより、 雑音の原因となる不要な高周波成分を除去する ことができる。
ダウンサンプリ ング部 4 2は、 上記直線圧縮 · 伸長処理部 4 1 より出 力されたデータを元の基準周波数 f c kのクロックに従ってダウンサン プリ ングする。 このように、 微分部 4による微分処理の前に'直線圧縮 - 伸長処理を行う際に、 6倍周波数にオーバーサンプリ ングしたデータに 対して直線圧縮 · 伸長処理を行い、 その結果を元の周波数にダウンサン プリ ングすることにより、 圧縮前の元データの波形を殆どくずすことな く、 不要な高周波成分だけを除去することができる。
第 3の実施形態では、 このダウンサンプリ ング部 4 2の次段に無音処 理部 4 3を備えている。 無音処理部 4 3 は、 ダウンサンプリング部 4 2 より出力された各サンプルデータの絶対値が所定の値 （例えば " 4 " ) よりも小さい場合に、 そのサンプルデータを無音とみなし、 データ値を " 0 " に置き換えて出力する処理を行う。 これによつて圧縮率の更なる 向上を図っている。
微分合計データ演算部 3 5は、 図 6 に示したような正規のサンプルデ 一夕への折り返しを行う ことなく、 全てのサンプリ ングポイントにおけ る微分絶対値を順次加算していき、 各サンプリ ングポイントにおける微 分合計データを算出する。 直線圧縮部 3 6は、 このようにして求めた微 分合計デ一夕に対して、 図 2に示したアルゴリズムに従って誤差判定を 行い、 標本点と正規データ点とを順に求めていく。 これにより、 各正規 データ点における正規のサンプルデータと、 正規データ点と標本点との 間の時間間隔を表すタイミングデータと、 正規データ点と標本点との間 における 1 クロック当たりの平均微分値データとを圧縮データの一部と して得る。
ブロック化部 3 7 は、 直線圧縮部 3 6 により生成された正規のサンプ ルデータ、 タイミ ングデータおよび平均微分値データと、 微分部 4によ り求められた各サンプリ ングポイントにおける微分値の極性デ一夕とを 適当にブロック化し、 圧縮データとして出力する。 出力された圧縮デー 夕は、 例えば伝送媒体に伝送され、 あるいは不揮発性メモリなどの記録 媒体に記録される。
以上に説明した第 3の実施形態による圧縮装置に対応する伸長装置の 構成は、 図 5に示したものと同様である。 ただし、 直線伸長部 1 1 の演 算内容は第 1およぴ第 2の実施形態と異なる。 すなわち、 第 1および第 2の実施形態では、 圧縮データ中に含まれる微分合計データを用いて平 均微分値データを直線伸長部 1 1 にて算出していたのに対して、 第 3の 実施形態ではこの平均微分値データは圧縮装置側で演算されて圧縮デ一 タとして出力されているので、 直線伸長部 1 1 においてこの演算は不要 である。
上記のように構成した第 3の実施形態による圧縮装置および伸長装置 も、 例えば、 C P Uあるいは M P U、 R O M , R A Mなどを備えたコン ピュー夕システムによって構成され、 その機能の全部あるいは一部 （例 えば圧縮装置の微分部 4、 微分合計データ演算部 3 5、 直線圧縮部 3 6 、 直線圧縮 · 伸長処理部 4 1および無音処理部 4 3、 伸長装置の直線伸 長部 1 1および補間処理部 1 3など） は上述の R O Mや R A Mなどに格 納されたプログラムが動作することによって実現される。 また、 上記の ように構成した本実施形態による圧縮装置および伸長装置は、 ロジック 回路を組み合わせてハードウェア的に構成することも可能である。 図 1 0〜図 1 2は、 あるアナログ信号 （人の声） およびこれに第 3の 実施形態による圧縮 · 伸長処理を適用して再生した再生アナログ信号の 波形および特性を示す図である。 このうち図 1 0は、 圧縮前の元のアナ ログ信号 （入力データ） と、 これを圧縮して伸長した再生アナログ信号 (出力データ） の波形を示す図である。 図 1 1 は、 図 1 0 に示した波形 の一部拡大図である。 また、 図 1 2は、 入力データと出力データの相関 を示す図である。
図 1 0に示すように、 入力データと出力データをマクロ的に見ると、 両データ間に殆ど違いはない （そのため図面上では入力デ一夕と出力デ —夕の波形が殆ど重なっている） 。 図 1 1 において一部を拡大して見て も、 入出力データ間のずれはほんのはずかである。 また、 図 1 2に示す 入出力データの相関図からも分かるように、 入力デ一夕と出力データは 殆ど一致しており、 本実施形態の圧縮 · 伸長システムを用いれば元のァ ナログ信号をほぼ忠実に再現できている。
すなわち、 第 3の実施形態においても、 第 1および第 2の実施形態と 同様に、 高い圧縮率を実現しつつ、 伸長によって再生されるデータの品 質を向上させることができる。 また、 周波数の高い信号を圧縮する場合 でも、 検出する標本点の数を極力減らすことができ、 高い圧縮率を実現 することができる。 また、 時間軸上でそのまま圧縮 · 伸長することがで きるので、 処理が複雑にならず、 構成を簡素化することもできる。 また 、 圧縮 · 伸長のリアルタイム動作を実現することもできる。
また、 第 3の実施形態でも、 第 1 の実施形態のように微分絶対値を所 定のしきい値まで無条件で加算していく場合と比べて、 累積誤差をより 少なくすることができ、 伸長によって再生されるデータの品質を更に向 上させることができる。
さらに、 第 3の実施形態では、 微分合計データを求める前に、 各サン プルデータそのものに対して図 2のような直線圧縮を行い、 その圧縮デ —タを直線補間によって伸長するよう にしている。 これにより、 ノイズ の原因となる不要な高周波成分をあらかじめ除去した上で第 1の実施形 態あるいは第 2の実施形態と同様の処理を行って圧縮データを求めるこ とができ、 圧縮データに基づき伸長により再生されるデータの品質を更 に向上させることができる。
なお、 上記第 3の実施形態では、 圧縮側において平均微分値データを 求めてこれを圧縮データの一部としたが、 平均微分値データを伸長側で 求めるようにしても良い。
また、 上記第 3の実施形態では、 正規データ点において正規のサンプ ルデ一夕への折り返しを行う ことなく、 全てのサンプリングボイン トに おける微分絶対値を単純に加算しているが、 正規のサンプルデータへの 折り返しを行うようにしても良い。
また、 上記第 1〜第 3の実施形態では、 タイミ ングデータのビッ ト数 を 3 ビッ トとし、 基準のサンプルデータから 6 クロックの範囲内で直線 を引いて誤差判定を行うようにしたが、 本発明はこの例に限定されるも のではない。 例えば、 誤差判定を行う際の所定範囲を 7 クロックとして も良い。 また、 タイミングデータのビッ ト数を 4 ビッ ト以上とし、 基準 のサンプルデータから直線を引いて誤差判定を行う際の所定範囲を 8 ク ロック以上としても良い。 このようにすれば、 圧縮率を更に高めること が可能である。 また、 このタイミングデータのビッ ト数、 あるいは誤差 判定を行う際の所定範囲をパラメ一夕として任意に設定できるようにし ても良い。
また、 誤差の許容値としては、 例えば 6 4 、 1 2 8 、 2 5 6 、 3 8 4 、 5 1 2などを用いることが可能である。 誤差の許容値を小さくすれば 再生アナログ信号の再現性を重視した圧縮 · 伸長を実現することができ る。 また、 誤差の許容値を大きくすれば圧縮率を重視した圧縮 · 伸長を 実現することができる。 なお、 この誤差許容値をパラメータとして任意 に設定できるようにしても良い。
また、 誤差許容値をデータ振幅の関数とし、 例えば振幅の大きいとこ ろで誤差許容値を大きく し、 振幅の小さいところで誤差許容値を小さく するようにしても良い。 振幅の大きいところでは、 誤差がある程度大き くなつてもそれが目立つことがなく、 音質に大きな影響を与えることは ない。 したがって、 このように誤差許容値をデータ振幅の関数として動 的に変えるようにすれば、 再生データの音質を極めて良好に保ちながら 、 圧縮率を更に高めることが可能である。
また、 誤差許容値を周波数の関数とし、 例えば周波数の高いところで 誤差許容値を大きく し、 周波数の低いところで誤差許容値を小さくする ようにしても良い。 圧縮対象として一連に入力される信号で周波数の高 い部分、 つまり近接するサンプリ ングポイントにおいてもサンプルデー タ値が比較的大きく変化するような部分では、 誤差許容値が小さいと検 出される標本点の数が多くなり、 高い圧縮率を実現できなくなることが ある。 しかし、 周波数の高い部分で動的に誤差許容値を大きくすること により、 再生データの音質を全体として極めて良好に保ちながら、 圧縮 率を更に高めることが可能である。
もちろん、 誤差許容値をデータ振幅および周波数の両方の関数として 動的に変化させるようにしても良い。
また、 上記第 1〜第 3の実施形態では、 伸長側の補間処理においてデ 一夕値を 6倍にオーバ一サンプリ ングしているが、 6倍に限らず、 任意 倍のオーバーサンプリ ングを行う ことが可能である。
また、 以上に説明した第 1 〜第 3 の実施形態による圧縮 · 伸長の手法 は、 上述したように、 ハー ドウェア構成、 D S P、 ソフ トウェアの何れ によっても実現することが可能である。 例えばソフ トウエアによって実 現する場合、 本実施形態の圧縮装置および伸長装置は、 実際にはコンビ ユー夕の C P Uあるいは M P U、 R AM、 R OMなどで構成されるもの であり、 RAMや R OMに記憶されたプログラムが動作することによつ て実現できる。
したがって、 コンピュータが上記本実施形態の機能を果たすように動 作させるプログラムを例えば C D— R O Mのような記録媒体に記録し、 コンピュータに読み込ませることによって実現できるものである。 上記 プログラムを記録する記録媒体としては、 C D— R OM以外に、 フロッ ピ一ディスク、 ハー ドディスク、 磁気テ一プ、 光ディスク、 光磁気ディ スク、 D VD、 不揮発性メモリカー ド等を用いることができる。
また、 コンピュータが供給されたプログラムを実行することにより上 述の実施形態の機能が実現されるだけでなく、 そのプログラムがコンピ ュ一夕において稼働している O S (ォペレ一ティ ングシステム） あるい は他のアプリケーショ ンソフ ト等と共同して上述の実施形態の機能が実 現される場合や、 供給されたプログラムの処理の全てあるいは一部がコ ンピュ一夕の機能拡張ポ一ドや機能拡張ユニッ トにより行われて上述の 実施形態の機能が実現される場合も、 かかるプログラムは本発明の実施 形態に含まれる。
その他、 上記に説明した各実施形態は、 何れも本発明を実施するにあ たっての具体化の一例を示したものに過ぎず、 これらによって本発明の 技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。 すなわち、 本 発明はぞの精神、 またはその主要な特徴から逸脱することなく、 様々な 形で実施することができる。 以上詳しく説明したように、 本発明によれば、 簡単な構成で、 圧縮 - 伸長の処理時間が短く、 かつ、 高い圧縮率と再生データの品質向上との 両方を実現することが可能な新しい圧縮 · 伸長方式を提供することがで きる。
すなわち、 本発明によれば、 伸長処理の際に標本点間の平均微分値デ —夕と微分値の極性データとから各サンプリ ングポイン 卜のデータを再 現しても元データとの誤差が所望の値より大きくならないサンプリ ング ポイントを標本点として検出し、 このように検出した離散的な標本点に おける微分合計データあるいは標本点間の単位時間当たりの平均微分値 データ、 標本点間の時間間隔を表すタイミングデータ、 各サンプリ ング ポイン トの微分値の極性データ等だけを圧縮データとして得るので、 高 い圧縮率を実現しつつ、 伸長によって再生されるデータの品質を格段に 向上させることができる。 また、 本発明によれば、 各サンプリ ングポイ ントにおけるサンプルデ 一夕そのものに対して上述のような誤差判定を行ってデータ圧縮するの ではなく、 各サンプルデータを微分してその絶対値を順次加算すること によって生成した微分合計データに対して誤差判定の処理を行うことに より、 周波数の高い信号を圧縮する場合でも、 検出する標本点の数を極 力減らすことができ、 より高い圧縮率を実現することができる。
さらに、 本発明によれば、 時間軸上の信号を圧縮する際に、 時間/周 波数変換を行って周波数軸上で処理を行うことなく、 時間軸上のままで 処理を行う ことができる。 また、 このようにして圧縮されたデータを伸 長する際にも、 時間軸上のままで処理を行う ことができる。 特に、 伸長 側では、 平均微分値に極性をかけて順次加算する処理や補間処理という 極めて単純な処理を行うだけで、 圧縮前の元データとほとんど変わらな い高精度な伸長デ一タを再現することができる。
また、 本発明の他の特徴によれば、 圧縮側において、 2つのサンプリ ングボイン卜のデータ間を結ぶ直線上の各データ値と、 その直線上の各 データ値と同じサンプリ ングポイントにおける各微分合計データ値との 誤差が全て所望の値以下となるサンプリ ングポイントであって、 上記 2 つのサンプリングポイン ト間の時間間隔が所定範囲の中で最も長くなる サンプリ ングポイントを圧縮データの標本点として順次検出することに より、 個々のタイミングデータの値を所定ビッ ト内に収めることができ 、 その分圧縮率を向上させることができる。
また、 本発明のその他の特徴によれば、 圧縮側において、 2つのサン プリ ングポイン 卜のデータ間を結ぶ直線上のデータ値と、 その直線上の データ値と同じサンプリ ングポイントにおける微分合計データ値との誤 差が所望の値以下となるサンプリングポイン トであって、 上記誤差が上 記所望の値を超えるサンプリ ングボイ ントの直前のサンプリングボイ ン トを圧縮データの標本点として順次検出することにより、 標本点間の間 隔をできるだけ長く とって、 検出する標本点の数を極力減らすことがで き、 より高い圧縮率を実現することができる。
また、 本発明のその他の特徴によれば、 圧縮データとして標本点間の 単位時間当たりの平均微分値デ一夕を含むことにより、 各標本点におけ る微分合計データそのものを圧縮データとして持つ場合に比べて、 個々 のデータ量を小さくすることができ、 圧縮率を更に高めることができる 。 また、 各標本点における微分合計データとタイミングデータとから平 均微分値データを算出する処理を伸長側で行う必要がなく、 処理の負荷 を軽減することができる。
また、 本発明のその他の特徴によれば、 圧縮側において、 各サンプリ ングポイントの中の数点における正規のサンプルデ一タを圧縮データの —部として採用することにより、 微分合計データから求めた標本点間の 平均微分値データを用いて各サンプリ ングポイン トのデータを再現する ことによって生じることがある累積誤差を、 所々に挿入した正規のサン プルデ一夕によって断つことができ、 圧縮データから伸長によって再生 される信号の再現性を向上させることができる。
また、 本発明のその他の特徴によれば、 サンプリングポイントごとに 微分合計データを求める過程で、 微分合計デ一夕の値が所定のしきい値 を超えたサンプリ ングポイ ントにおいて正規のサンプルデータを圧縮デ 一夕の一部として採用することにより、 圧縮データの一部として含まれ る微分合計デ一夕の値が所定のしきい値より大きくならないようにする ことができ、 個々のデータ量を小さく して圧縮率を高めることができる また、 本発明のその他の特徴によれば、 2つの微分合計データ間で直 線補間を行ったときにおける元データとの誤差が所望の値を超えたサン プリ ングポイン 卜において正規のサンプルデータを圧縮データの一部と して採用することにより、 累積誤差が発生する可能性のある部分ごとに 正規のサンプルデータを揷入して累積誤差の発生を断つことができ、 圧 縮デ一夕から伸長によって再生される信号の再現性を更に向上させるこ とができる。
また、 本発明のその他の特徴によれば、 圧縮側において、 サンプルデ —タそのものに対して直線圧縮 · 伸長処理を行った上で、 上述のように 微分合計データを求めてデータ圧縮を行う ことにより、 ノイズの原因と なる不要な高周波成分をあらかじめ除去した上でデータ圧縮を行う こと ができる。 これにより、 圧縮率を更に向上させることができるとともに 、 圧縮データに基づき伸長により再生されるデータの品質を更に向上さ せることができる。 産業上の利用可能性
本発明は、 圧縮率の向上と再生データの品質向上との両方を実現する 全く新しい圧縮 · 伸長方式を提供するのに有用である。

Claims

請 求 の 範 囲
1 . 圧縮対象のデータをサンプリ ングポイントごとに微分し、 その微分 絶対値を順次加算していく ことによって上記サンプリ ングポイント ごと に微分合計データを求め、 これによつて得た各サンプリ ングポイン トに おける上記微分合計データに対して、 2つのサンプリ ングポイントのデ —タ間で直線補間を行ったときにおける元データとの誤差が所望の値以 下となるサンプリ ングポイントを圧縮データの標本点として順次検出す る処理を行うようにしたことを特徴とする圧縮方法。
2 . 圧縮対象のデ一夕をサンプリ ングポイントごとに微分し、 その微分 絶対値を順次加算していく ことによって上記サンプリングポイント ごと に微分合計データを求め、 これによつて得た各サンプリングポイン 卜に おける上記微分合計データに対して、 2つのサンプリングポイントのデ 一夕間を結ぶ直線上のデータ値と、 その直線上のデータ値と同じサンプ リ ングポイ ン卜における微分合計データ値との誤差が所望の値以下とな るサンプリ ングポイントを圧縮データの標本点として順次検出する処理 を行うようにしたことを特徴とする圧縮方法。
3 . 圧縮対象のデータをサンプリ ングポイントごとに微分し、 その微分 絶対値を順次加算していく ことによって上記サンプリ ングボイント ごと に微分合計データを求め、 これによつて得た各サンプリングポイン トに おける上記微分合計データに対して、 2つのサンプリ ングポイントのデ —タ間を結ぶ直線上の各デ一夕値と、 その直線上の各データ値と同じサ ンプリングポイントにおける各微分合計データ値との誤差が全て所望の 値以下となるサンプリ ングポイ ントであって、 上記 2つのサンプリ ング ポイント間の時間間隔が所定範囲の中で最も長くなるサンプリ ングボイ ン トを圧縮データの標本点として順次検出する処理を行うようにしたこ とを特徴とする圧縮方法。
4 . 上記圧縮データは、 上記標本点における微分合計データと、 上記標 本点間の時間間隔を表すタイミングデータと、 各サンプリ ングポイン ト における微分値の極性データとを含むことを特徴とする請求の範囲第 1 項に記載の圧縮方法。
5 . 上記圧縮データは、 上記標本点間の時間間隔を表すタイミングデ一 夕と、 上記標本点間の単位時間当たりの平均微分値のデータと、 各サン プリ ングポイントにおける微分値の極性データとを含むことを特徴とす る請求の範囲第 1項に記載の圧縮方法。
6 . 上記各サンプリ ングポイントの中の数点における正規のサンプルデ —タを上記圧縮データの一部として採用するようにしたことを特徴とす る請求の範囲第 1項に記載の圧縮方法。
7 . 上記サンプリ ングポイントごとに上記微分合計データを求める過程 で、 上記微分合計データの値が所定のしきい値を超えたサンプリングポ イントにおいては正規のサンプルデ一タを上記圧縮データの一部として 採用し、 この正規データ点以降のサンプリ ングポイントについては上記 正規のサンプルデータの値を起点として上記微分合計データを順次求め るようにしたことを特徴とする請求の範囲第 1項に記載の圧縮方法。
8 . 前回正規のサンプルデータを採用したサンプリ ングポイントのデ一 タ値と、 上記サンプリ ングポイントごとに求めた上記微分合計データの 値との差分が所定のしきい値を超えたサンプリ ングポイン トにおいては 上記正規のサンプルデータを上記圧縮データの一部として採用するよう にしたことを特徴とする請求の範囲第 1項に記載の圧縮方法。
9 . 上記サンプリングポイントごとに上記微分合計データを求める過程 で、 上記 2つのサンプリ ングポイントのデータ間で直線補間を行ったと きにおける元デ一夕との誤差が所望の値を超えたサンプリ ングポイン ト においては正規のサンプルデータを上記圧縮データの一部として採用す るようにしたことを特徴とする請求の範囲第 1項に記載の圧縮方法。
1 0 . 上記誤差が所望の値を超えたサンプリングポイン ト以降のサンプ リ ングポイントについては、 上記正規のサンプルデータの値を起点とし て上記微分合計データを順次求めるようにしたことを特徴とする請求の 範囲第 9項に記載の圧縮方法。
1 1 . 上記圧縮データは、 上記正規のサンプルデータと、 上記標本点に おける微分合計データと、 上記標本点間もしくは上記標本点と上記正規 のサンプルデータを採用した正規データ点との間の時間間隔を表すタイ ミングデータと、 各サンプリ ングポイントにおける微分値の極性データ とを含むことを特徴とする請求の範囲第 6項に記載の圧縮方法。
1 2 . 上記圧縮データは、 上記正規のサンプルデータと、 上記標本点間 もしくは上記標本点と上記正規のサンプルデータを採用した正規データ 点との間の時間間隔を表すタイミングデータと、 上記標本点間の単位時 間当たりの平均微分値データと、 各サンプリングポイン トにおける微分 値の極性データとを含むことを特徴とする請求の範囲第 6項に記載の圧 縮方法。
1 3 . 上記標本点の次のサンプリングポイントにおいては正規のサンプ ルデータを上記圧縮データの一部として採用するようにしたことを特徴 とする請求の範囲第 3項に記載の圧縮方法。
1 4 . 圧縮対象のデータをサンプリ ングポイントごとに微分し、 その微 分絶対値を順次加算していく ことによって上記サンプリ ングポイントご とに微分合計データを求め、 これによつて得た各サンプリ ングポイント における上記微分合計データに対して、 2つのサンプリ ングポイントの データ間を結ぶ直線上のデータ値と、 その直線上のデータ値と同じサン プリ ングポイントにおける微分合計デ一夕値との誤差が所望の値以下と なるサンプリ ングポイントであって、 上記誤差が上記所望の値を超える サンプリ ングポイントの直前のサンプリ ングポイントを圧縮データの標 本点として順次検出する処理を行うようにしたことを特徵とする圧縮方 法。
1 5 . 上記誤差が上記所望の値を超えるサンプリ ングポイントにおいて は正規のサンプルデータを上記圧縮データの一部として採用するように したことを特徴とする請求の範囲第 1 4項に記載の圧縮方法。
1 6 . 圧縮対象のデータをサンプリングポイン トごとに微分し、 その微 分絶対値を順次加算していく ことによつて上記サンプリングボイン トご とに微分合計データを求めるとともに、 上記サンプリングポイントごと に上記微分合計データを求める過程で、 上記微分合計データの値が所定 のしきい値を超えたサンプリ ングボイ ントにおいては正規のサンプルデ 一夕を庄縮データの一部として採用し、
上記正規のサンプルデータと上記微分合計データとの間もしくは 2つ の微分合計データ間を結ぶ直線上のデータ値と、 その直線上のデータ値 と同じサンプリ ングポイントにおける微分合計データ値との誤差が所望 の値以下となるサンプリ ングポイントを上記圧縮データの標本点として 順次検出する処理を行うようにしたことを特徴とする圧縮方法。
1 7 . 圧縮対象のデータをサンプリ ングポイントごとに微分し、 その微 分絶対値を順次加算していく ことによつて上記サンプリングボイン トご とに微分合計データを求めるとともに、 上記サンプリングポイントごと に上記微分合計データを求める過程で、 2つのサンプリ ングボイン卜の データ間で直線補間を行ったときにおける元データとの誤差が所望の値 を超えたサンプリ ングポイントにおいては正規のサンプルデータを圧縮 データと一部として採用し、
上記正規のサンプルデータと上記微分合計データとの間もしくは 2つ の微分合計データ間を結ぶ直線上のデータ値と、 その直線上のデータ値 と同じサンプリ ングポイントにおける微分合計データ値との誤差が所望 の値以下となるサンプリ ングポイントを上記圧縮データの標本点として 順次検出する処理を行うようにしたことを特徴とする圧縮方法。
1 8 . 圧縮対象のデータ中に含まれる 2つのサンプルデータ間で直線補 間を行ったときに元データとの誤差が所望の値以下となるサンプリ ング ポイントを標本点として順次検出し、 各標本点の振幅デ一夕と各標本点 間の時間間隔を表すタイミングデータとの組を直線圧縮データとして得 るとともに、 上記直線圧縮データに含まれる各標本点の振幅データとそ の間のタイミングデータとを用いて、 上記タイミングデ一夕によって示 される時間間隔を有する振幅データの間を直線補間する補間データを求 めることによつて伸長データを得るようにし、 上記伸長データに対して 請求の範囲第 1項に記載の処理を行うようにしたことを特徴とする圧縮 方法。
1 9 . 圧縮対象のデータをサンプリングポイン トごとに微分する微分手 段と、
上記微分手段により求められた微分データの絶対値を順次加算してい く ことによって上記サンプリ ングポイン トごとに微分合計データを求め る微分合計データ演算手段と、
上記微分合計データ演算手段により求められた各サンプリングポイ ン トにおける上記微分合計デ一夕に対して、 2つのサンプリ ングポイン ト のデータ間で直線補間を行ったときにおける元デ一夕との誤差が所望の 値以下となるサンプリ ングポイントを圧縮データの標本点として順次検 出する処理を行う直線圧縮手段とを備えたことを特徴とする圧縮装置。
2 0 . 上記直線圧縮手段は、 上記各サンプリ ングポイントにおける上記 微分合計データに対して、 2つのサンプリ ングポイントのデータ間を結 ぶ直線上の各データ値と、 その直線上の各データ値と同じサンプリ ング ボイ /トにおける各微分合計データ値との誤差が全て所望の値以下とな るサンプリ ングポイントであって、 上記 2つのサンプリ ングポイント間 の時間間隔が所定範囲の中で最も長くなるサンプリ ングポイントを圧縮 データの標本点として順次検出する処理を行う ことを特徴とする請求の 範囲第 1 9項に記載の圧縮装置。
2 1 . 上記微分合計データ演算手段は、 上記サンプリ ングポイントごと に上記微分合計データを求める過程で、 上記微分合計データの値が所定 のしきい値を超えたサンプリ ングポイン トにおいては上記微分合計デ一 夕の代わりに正規のサンプルデータを採用し、 この正規データ点以降の サンプリ ングボイ ン トについては上記正規のサンプルデータの値を起点 として上記微分合計データを求めることを特徴とする請求の範囲第 1 9 項に記載の圧縮装置。
2 2 . 上記正規のサンプルデータを上記圧縮データの一部として採用す ることを特徴とする請求の範囲第 2 1項に記載の圧縮装置。
2 3 . 前回正規のサンプルデータを採用したサンプリ ングポイントのデ 一夕値と、 上記サンプリ ングポイントごとに求めた上記微分合計データ の値との差分が所定のしきい値を超えたサンプリ ングポイントにおいて は上記正規のサンプルデータを上記圧縮データの一部として採用するこ とを特徴とする請求の範囲第 1 9項に記載の圧縮装置。
2 4 . 上記直線圧縮手段は、 上記 2つのサンプリ ングポイントのデータ 間で直線補間を行ったときにおける元データとの誤差が所望の値を超え たサンプリ ングポイントにおいては正規のサンプルデータを上記庄縮デ 一夕の一部として採用することを特徴とする請求の範囲第 1 9項に記載 の圧縮装置。
2 5 . 上記微分合計デ一夕演算手段は、 上記誤差が所望の値を超えたサ ンプリ ングポイント以降のサンプリ ングポイントについては、 上記正規 のサンプルデータの値を起点として上記微分合計データを j頓次求めるよ うにしたことを特徴とする請求の範囲第 1 9項に記載の圧縮装置。
2 6 . 上記標本点の次のサンプリ ングポイントにおいては正規のサンプ ルデータを上記圧縮データの一部として採用するようにしたことを特徴 とする請求の範囲第 2 0項に記載の圧縮装置。
2 7 . 上記圧縮データは、 上記正規のサンプルデータと、 上記標本点に おける微分合計データと、 上記標本点間もしくは上記標本点と上記正規 のサンプルデータを採用した正規データ点との間の時間間隔を表すタイ ミングデータと、 各サンプリ ングポイントにおける微分値の極性データ とを含むことを特徴とする請求の範囲第 2 1項に記載の圧縮装置。
2 8 . 上記圧縮データは、 上記正規のサンプルデータと、 上記標本点間 もしくは上記標本点と上記正規のサンプルデータを採用した正規データ 点との間の時間間隔を表すタイミングデータと、 上記標本点間の単位時 間当たりの平均微分値データと、 各サンプリングポイン トにおける微分 値の極性データとを含むことを特徴とする請求の範囲第 2 1項に記載の 圧縮装置。
2 9 . 圧縮対象のデータをサンプリングポイントごとに微分する微分手 段と、
上記微分手段により求められた微分データの絶対値を順次加算してい く ことによって上記サンプリ ングポイントごとに微分合計データを求め る微分合計データ演算手段と、
2つのサンプリ ングポイン 卜のデータ間を結ぶ直線上のデータ値と、 その直線上のデータ値と同じサンプリ ングポイントにおける微分合計デ 一夕値との誤差が所望の値以下となるサンプリ ングポイン トであって、 上記誤差が上記所望の値を超えるサンプリングポイントの直前のサンプ リ ングポイントを圧縮データの標本点として順次検出する処理を行う直 線圧縮手段とを備えたことを特徴とする圧縮装置。
3 0 . 上記誤差が上記所望の値を超えるサンプリ ングボイントにおいて は正規のサンプルデータを上記圧縮データの一部として採用するように したことを特徴とする請求の範囲第 2 9項に記載の圧縮装置。
3 1 . 圧縮対象のデータ中に含まれる 2つのサンプルデータ間で直線補 間を行ったときに元データとの誤差が所望の値以下となるサンプリ ング ポイントを標本点として順次検出し、 各標本点の振幅データと各標本点 間の時間間隔を表すタイミングデータとの組を直線圧縮データとして得 るとともに、 上記直線圧縮デ一夕に含まれる各標本点の振幅データとそ の間のタイミングデータとを用いて、 上記タイミングデータによって示 される時間間隔を有する振幅データの間を直線補間する補間データを求 めることによつて伸長データを得る直線圧縮 · 伸長手段を備え、 上記直線圧縮 · 伸長手段により求められた伸長データを上記微分手段 に供給するようにしたことを特徴とする請求の範囲第 1 9項に記載の圧 縮装置。
3 2 . 圧縮対象のデータについてサンプリ ングポイントごとに算出され た微分絶対値を順次加算することによって求められた各サンプリ ングポ イン 卜における微分合計データのうち、 2つの微分合計データ間で直線 補間を行ったときに元データとの誤差が所望の値以下となる標本点にお ける微分合計データと、 上記標本点間の時間間隔を表すタイミングデー タと、 上記各サンプリングボイントにおける微分値の極性データとを含 む圧縮データを入力し、
上記圧縮データ中に含まれる上記標本点における微分合計データと、 上記タイミ ングデータと、 上記各サンプリ ングポイントにおける微分値 の極性データとに基づいて、 上記各サンプリ ングポイントにおける振幅 データを求め、
上記求めた各サンプリ ングボイントにおける振幅データの間を補間す る補間演算を行う ことによって伸長データを得るようにしたことを特徴 とする伸長方法。
3 3 . 圧縮対象のデータについてサンプリ ングポイントごとに算出され た微分絶対値を順次加算することによつて求められた各サンプリ ングポ イントにおける微分合計データの値のうち、 2つのサンプリングポイ ン 卜のデータ間で直線補間を行ったときに元デ一夕との誤差が所望の値以 下となる標本点における微分合計データと、 上記各サンプリングポイ ン トの中の数点において採用された正規のサンプルデータと、 上記標本点 間もしくは上記標本点と上記正規のサンプルデータが採用された正規デ —夕点との間の時間間隔を表すタイミングデータと、 上記各サンプリ ン グポイントにおける微分値の極性デ一夕とを含む圧縮データを入力し、 上記圧縮データ中に含まれる上記標本点における微分合計データと、 上記タイミングデータと、 上記各サンプリ ングポイントにおける微分値 の極性データとに基づいて、 上記各サンプリングポイントにおける振幅 データを求め、
上記求めた各サンプリ ングボイントにおける振幅データと、 上記正規 のサンプルデ一夕との間を補間する補間演算を行う ことによって伸長デ —夕を得るようにしたことを特徴とする伸長方法。
3 4 . 上記各サンプリ ングポイントにおける振幅データは、 2つのサン プリ ングポイ ン ト間の時間間隔を表す上記タイ ミングデータと、 上記 2 つのサンプリ ングポイ ン トにおけるデータ値の差とから単位時間当たり の平均微分値データを求め、 上記平均微分値データに上記各サンプリ ン グポイン トにおける微分値の極性デ一夕をかけた値を直前の振幅データ 値に対して順次加算していく ことによって求めることを特徴とする請求 の範囲第 3 2項に記載の伸長方法。
3 5 . 圧縮対象のデータについてサンプリ ングポイントごとに算出され た微分絶対値を順次加算することによつて求められた各サンプリングポ イン 卜における微分合計データに対して、 2つの微分合計データ間で直 線補間を行ったときに元データとの誤差が所望の値以下となる標本点間 の時間間隔を表すタイミングデ一夕と、 上記標本点間の単位時間当たり の平均微分値データと、 上記各サンプリ ングポイントにおける微分値の 極性データとを含む圧縮データを入力し、
上記圧縮データ中に含まれる上記平均微分値データと、 上記タイミン グデータと、 上記各サンプリ ングポイントにおける微分値の極性データ とに基づいて、 上記各サンプリ ングポイントにおける振幅データを求め 上記求めた各サンプリ ングポイントにおける振幅データの間を補間す る補間演算を行う ことによつて伸長データを得るようにしたことを特徴 とする伸長方法。
3 6 . 圧縮対象のデータについてサンプリ ングボイントごとに算出され た微分絶対値を順次加算することによって求められた各サンプリ ングポ イン卜における微分合計データに対して、 2つの微分合計データ間で直 線補間を行ったときに元データとの誤差が所望の値以下となる標本点間 の単位時間当たりの平均微分値データと、 上記各サンプリ ングボイント の中の数点において採用された正規のサンプルデ一タと、 上記標本点間 もしくは上記標本点と上記正規のサンプルデータが採用された正規デー 夕点との間の時間間隔を表すタイミングデータと、 上記各サンプリング ポイントにおける微分値の極性データとを含む圧縮データを入力し、 上記圧縮データ中に含まれる上記平均微分値データと、 上記タイミン グデ一夕と、 上記各サンプリングポイン トにおける微分値の極性データ とに基づいて、 上記各サンプリ ングポイントにおける振幅データを求め 上記求めた各サンプリ ングボイン トにおける振幅データと、 上記正規 のサンプルデータとの間を補間する補間演算を行うことによって伸長デ 一夕を得るようにしたことを特徴とする伸長方法。
3 7 . 上記各サンプリ ングポイン トにおける振幅データは、 上記平均微 分値データに上記各サンプリ ングポイ ントにおける微分値の極性データ をかけた値を直前の振幅デ一夕値に対して順次加算していく ことによつ て求めることを特徴とする請求の範囲第 3 5項に記載の伸長方法。
3 8 . 圧縮対象のデータについてサンプリ ングポイントごとに算出され た微分絶対値を順次加算することによって求められた各サンプリ ングポ イン トにおける微分合計データのうち、 2つの微分合計データ間で直線 補間を行ったときに元データとの誤差が所望の値以下となる標本点にお ける微分合計データと、 上記標本点間の時間間隔を表すタイミ ングデ一 夕と、 上記各サンプリングポイン 卜における微分値の極性デ一夕とを含 む圧縮データを伸長する伸長装置であって、
上記圧縮データ中に含まれる上記標本点における微分合計データと、 上記タイミングデータと、 上記各サンプリ ングポイントにおける微分値 の極性データとに基づいて、 上記各サンプリ ングポイントにおける振幅 データを求める振幅データ算出手段と、
上記振幅データ算出手段により求められた各サンプリ ングポイン トに おける振幅データの間を補間する補間演算を行う ことによって伸長デ一 タを得る補間処理手段とを備えたことを特徴とする伸長装置。
3 9 . 圧縮対象のデータについてサンプリ ングポイントごとに算出され た微分絶対値を順次加算することによって求められた各サンプリ ングポ イン トにおける微分合計データの値のうち、 2つのサンプリングポイン 卜のデータ間で直線補間を行ったときに元データとの誤差が所望の値以 下となる標本点における微分合計データと、 上記各サンプリングポイン 卜の中の数点において採用された正規のサンプルデータと、 上記標本点 間もしくは上記標本点と上記正規のサンプルデータが採用された正規デ 一夕点との間の時間間隔を表すタイミングデータと、 上記各サンプリ ン グポイントにおける微分値の極性データとを含む圧縮データを伸長する 伸長装置であって、
上記圧縮データ中に含まれる上記標本点における微分合計データと、 上記タイミングデータと、 上記各サンプリ ングポイントにおける微分値 の極性データとに基づいて、 上記各サンプリ ングポイントにおける振幅 データを求める振幅データ算出手段と、
上記振幅データ算出手段により求められた各サンプリングポイン トに おける振幅データと、 上記正規のサンプルデータとの間を補間する補間 演算を行う ことによって伸長デ一タを得る補間処理手段とを備えたこと を特徴とする伸長装置。
4 0 . 上記振幅データ算出手段は、 2つのサンプリ ングポイン ト間の時 間間隔を表す上記タイミ ングデータと、 上記 2つのサンプリ ングポイ ン トにおけるデータ値の差とから単位時間当たりの平均微分値データを求 め、 上記平均微分値データに上記各サンプリ ングポイントにおける微分 値の極性データをかけた値を直前の振幅データ値に対して順次加算して いく ことによって、 上記各サンプリ ングボイ ン トにおける振幅データを 求めることを特徴とする請求の範囲第 3 8項に記載の伸長装置。
4 1 . 圧縮対象のデータについてサンプリ ングポイントごとに算出され た微分絶対値を順次加算することによって求められた各サンプリ ングポ イン卜における微分合計データに対して、 2つの微分合計データ間で直 線補間を行ったときに元データとの誤差が所望の値以下となる標本点間 の時間間隔を表すタイ ミ ングデータと、 上記標本点間の単位時間当たり の平均微分値データと、 上記各サンプリ ングポイントにおける微分値の 極性データとを含む圧縮デ一タを伸長する伸長装置であって、
上記圧縮データ中に含まれる上記平均微分値データと、 上記タイミン グデータと、 上記各サンプリ ングボイントにおける微分値の極性データ とに基づいて、 上記各サンプリ ングポイン 卜における振幅データを求め る振幅データ算出手段と、
上記振幅デ一夕算出手段により求められた各サンプリ ングポイントに おける振幅データの間を補間する補間演算を行う ことによって伸長デ一 夕を得る補間処理手段とを備えたことを特徴とする伸長装置。
4 2 . 圧縮対象のデータについてサンプリ ングポイントごとに算出され た微分絶対値を順次加算することによって求められた各サンプリ ングポ イントにおける微分合計データに対して、 2つの微分合計データ間で直 線補間を行ったときに元データとの誤差が所望の値以下となる標本点間 の単位時間当たりの平均微分値データと、 上記各サンプリ ングボイント の中の数点において採用された正規のサンプルデータと、 上記標本点間 もしくは上記標本点と上記正規のサンプルデータが採用された正規デー タ点との間の時間間隔を表すタイミングデータと、 上記各サンプリ ング ポイントにおける微分値の極性データとを含む圧縮データを伸長する伸 長装置であって、
上記圧縮データ中に含まれる上記平均微分値データと、 上記タイミン グデータと、 上記各サンプリ ングポイントにおける微分値の極性データ とに基づいて、 上記各サンプリ ングポイントにおける振幅データを求め る振幅データ算出手段と、
上記振幅データ算出手段により求められた各サンプリ ングポイントに おける振幅データと、 上記正規のサンプルデータとの間を補間する補間 演算を行うことによって伸長デ一タを得る補間処理手段とを備えたこと を特徴とする伸長装置。
4 3 . 上記振幅データ算出手段は、 上記平均微分値データに上記各サン プリ ングボイ ン トにおける微分値の極性データをかけた値を直前の振幅 デ一夕値に対して順次加算していく ことによって、 上記各サンプリ ング ボイ ン トにおける振幅データを求めることを特徴とする請求の範囲第 4
1項に記載の伸長装置。
4 4 . 圧縮側において、 圧縮対象のデータをサンプリ ングポイントごと に微分し、 その微分絶対値を順次加算していく ことによって上記サンプ リ ングポイントごとに微分合計データを求め、 これによつて得た各サン プリ ングポイン 卜における上記微分合計データに対して、 2つのサンプ リ ングポイントのデータ間で直線補間を行ったときにおける元データと の誤差が所望の値以下となるサンプリングポイントを圧縮データの標本 点として順次検出する処理を行う ことによって、 各標本点における微分 合計データと、 上記標本点間の時間間隔を表すタイミ ングデータと、 各 サンプリ ングポイントにおける微分値の極性データとを含む圧縮データ を得るようにし、
伸長側において、 上記圧縮データ中に含まれる上記標本点における微 分合計データと、 上記タイ ミングデータと、 上記各サンプリ ングポイン トにおける微分値の極性デ一タとに基づいて、 上記各サンプリ ングボイ ントにおける振幅データを求め、 上記求めた各サンプリ ングポイントに おける振幅データの間を補間する補間演算を行う ことによって伸長デー 夕を得るようにしたことを特徴とする圧縮伸長システム。
4 5 . 圧縮側において、 圧縮対象のデータをサンプリ ングポイン トごと に微分し、 その微分絶対値を順次加算していく ことによって上記サンプ リ ングポイントごとに微分合計データを求め、 これによつて得た各サン プリ ングポイントにおける上記微分合計データに対して、 2つのサンプ リ ングポイントのデータ間で直線補間を行ったときにおける元データと の誤差が所望の値以下となるサンプリ ングポイン トを圧縮データの標本 点として順次検出するとともに、 上記各サンプリ ングポイ ントの中の数 点における正規のサンプルデータを採用する処理を行うことによって、 上記正規のサンプルデータと、 各標本点における微分合計デ一夕と、 上 記標本点間もしくは上記標本点と上記正規のサンプルデータを採用した 正規データ点との間の時間間隔を表すタイミングデータと、 各サンプリ ングボイントにおける微分値の極性データとを含む圧縮データを得るよ うにし、
伸長側において、 上記圧縮データ中に含まれる上記標本点における微 分合計データと、 上記タイミ ングデータと、 上記各サンプリ ングポイン トにおける微分値の極性データとに基づいて、 上記各サンプリングボイ ン トにおける振幅データを求め、 上記求めた各サンプリングボイントに おける振幅デ一夕と、 上記正規のサンプルデータとの間を補間する補間 演算を行う ことによって伸長データを得るようにしたことを特徴とする 圧縮伸長システム。
4 6 . 圧縮側において、 圧縮対象のデータをサンプリ ングポイントごと に微分し、 その微分絶対値を順次加算していく ことによって上記サンプ リ ングポイ ントごとに微分合計データを求め、 これによつて得た各サン プリ ングポイントにおける上記微分合計データに対して、 2つのサンプ リ ングボイントのデータ間で直線補間を行ったときにおける元データと の誤差が所望の値以下となるサンプリ ングポイン トを圧縮データの標本 点として順次検出する処理を行う ことによって、 上記標本点間の時間間 隔を表すタイミングデータと、 上記標本点間の単位時間当たりの平均微 分値デ一夕と、 各サンプリングポイントにおける微分値の極性データと を含む圧縮データを得るようにし、
伸長側において、 上記圧縮データ中に含まれる上記平均微分値データ と、 上記タイミングデ一夕と、 上記各サンプリングポイントにおける微 分値の極性データとに基づいて、 上記各サンプリングポイントにおける 振幅データを求め、 上記求めた各サンプリ ングポイン 卜における振幅デ —夕の間を補間する補間演算を行うことによって伸長データを得るよう にしたことを特徴とする圧縮伸長システム。
4 7 . 圧縮側において、 圧縮対象のデータをサンプリ ングポイントごと に微分し、 その微分絶対値を順次加算していく ことによって上記サンプ リ ングポイントごとに微分合計データを求め、 これによつて得た各サン プリ ングボイン卜における上記微分合計データに対して、 2つのサンプ リ ングポィン卜のデータ間で直線補間を行つたときにおける元データと の誤差が所望の値以下となるサンプリ ングポイントを圧縮デ一夕の標本 点として順次検出するとともに、 上記各サンプリングポイントの中の数 点における正規のサンプルデータを採用する処理を行う ことによって、 上記正規のサンプルデータと、 上記標本点間もしくは上記標本点と上記 正規のサンプルデータを採用した正規データ点との間の時間間隔を表す タイ ミングデータと、 上記標本点間の単位時間当たりの平均微分値デ一 夕と、 各サンプリ ングポイントにおける微分値の極性データとを含む圧 縮データを得るようにし、
伸長側において、 上記圧縮データ中に含まれる上記平均微分値データ と、 上記タイミングデータと、 上記各サンプリ ングポイ ントにおける微 分値の極性データとに基づいて、 上記各サンプリ ングポイントにおける 振幅データを求め、 上記求めた各サンプリ ングポイントにおける振幅デ —夕と、 上記正規のサンプルデ一夕との間を補間する補間演算を行う こ とによって伸長データを得るようにしたことを特徴とする圧縮伸長シス テム。
4 8 . 請求の範囲第 1項に記載の圧縮方法の処理手順をコンピュータに 実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ 読み取り可能な記録媒体。
4 9 . 請求の範囲第 3 2項に記載の伸長方法の処理手順をコンピュータ に実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンビユー タ読み取り可能な記録媒体。
5 0 . 請求の範囲第 1 9項に記載の各手段としてコンピュータを機能さ せるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取 り可能な記録媒体。
5 1 . 請求の範囲第 3 8項に記載の各手段としてコンピュータを機能さ せるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取 り可能な記録媒体。
5 2 . 請求の範囲第 4 4項に記載の圧縮伸長システムの機能をコンビュ —夕に実現させるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンビ ユ ー夕読み取り可能な記録媒体。
5 3 . 上記誤差の許容値を、 上記圧縮対象のデータの振幅および周波数 の少なく とも一方の関数として動的に変化させるようにしたことを特徴 とする請求の範囲第 1項に記載の圧縮方法。
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