(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくともニューラルネットワークを用いた学習ステップと、
前記学習ステップによって学習された前記ニューラルネットワークを用いて未知の波形信号を等化する波形信号等化ステップとを備えた波形信号等化方法であって、
前記学習ステップは、
予め決められた、識別カテゴリに対応する複数の種類の値を持つ基準教師波形信号を、所定の信号系へ入力するステップと、
前記所定の信号系から出力された基準教師波形信号から、時間の遷移軸上における各点について所定の第１の系列信号を生成するステップと、
前記各点における前記第１の系列信号を、前記識別カテゴリに対応する複数の出力端子を有する前記ニューラルネットワークに入力するとともに、前記所定の信号系に入力される前の状態の元の基準教師波形信号を利用して、前記出力端子のそれぞれに、前記元の基準教師波形信号に応じて出力が集中するように、前記ニューラルネットワークの重み付けを行い、その重み付けを保持するステップとを有し、
前記波形信号等化ステップは、
未知の波形信号を、前記所定の信号系へ入力させ、出力された信号から、時間の遷移軸上における各点について所定の第２の系列信号を生成するステップと、
前記第２の系列信号を、前記学習ステップによって重み付けがなされた前記ニューラルネットワークに入力させるステップと、
前記識別カテゴリにどの程度一致しているかを示す類似度として、前記ニューラルネットワークの各出力端子毎に集まってきた値の総和の関数を出力させるステップと、
各出力端子毎に出力された前記類似度の内分比を演算し、各前記内分比と対応する前記識別カテゴリの値との積和をとり、その積和を前記未知の波形信号の等化信号として得るステップとを有する、
波形信号等化方法。
【請求項２】
少なくともニューラルネットワークを用いた学習動作と、
前記学習動作によって学習された前記ニューラルネットワークを用いて未知の波形信号を等化する波形信号等化動作とを行う波形信号等化装置であって、
所定の信号系から入力した信号から、時間の遷移軸上における各点について所定の系列信号を生成する系列信号抽出部と、
識別カテゴリに対応する複数の出力端子を有するニューラルネットワークを有し、前記識別カテゴリにどの程度一致しているかを示す類似度として、前記ニューラルネットワークの各出力端子毎に集まってきた値の総和の関数を、出力する学習型類似度演算部と、
各出力端子毎に出力された前記類似度の内分比を演算する類似度内部器および各前記内分比と対応する前記識別カテゴリの値との積和をとる信号値合成器とを有する等化信号生成器と、
前記ニューラルネットワークにて用いられる教師信号を発生する教師信号発生器と、
を備え、
前記学習動作時には、
前記系列信号抽出部が、予め決められた、前記識別カテゴリに対応する複数の種類の値を持つ基準教師波形信号が、所定の信号系へ入力し、出力されてなる基準教師波形信号から、時間の遷移軸上における各点について所定の第１の系列信号を生成し、前記学習型類似度演算部は、前記各点における前記第１の系列信号を、前記ニューラルネットワークに入力するとともに、前記教師信号発生器が発生する、前記所定の信号系に入力される前の状態の元の基準教師波形信号としての前記教師信号を利用して、前記出力端子のそれぞれに、前記元の基準教師波形信号に応じて出力が集中するように、前記ニューラルネットワークの重み付けを行うとともに、その重み付けを保持し、
前記波形信号等化動作には、
前記系列信号抽出部が、未知の波形信号を、前記所定の信号系へ入力させ、出力された信号から、時間の遷移軸上における各点について所定の第２の系列信号を生成し、
前記系列信号抽出部が、前記第２の系列信号を、前記学習ステップによって重み付けがなされた前記ニューラルネットワークに入力させ、前記識別カテゴリにどの程度一致しているかを示す類似度として、前記ニューラルネットワークの各出力端子毎に集まってきた値の総和の関数を出力し、
前記類似度内分器が、前記ニューラルネットワークの各出力端子毎に出力された前記類似度の内分比を演算し、
前記等化信号生成器が、各前記内分比と対応する前記識別カテゴリの値との積和をとり、
前記積和を前記未知の波形信号の等化信号として得る、
波形信号等化装置。
【請求項３】
前記所定の信号系へ入力し、出力されてなる基準教師波形信号としての、前記所定の信号系を介して出力された波形信号のヘッダー部を、抽出するヘッダー抽出部をさらに備え、
前記学習型類似度演算器は、前記ヘッダー抽出部が前記ヘッダを抽出すると、前記ヘッダー部の時間の遷移軸上の各点における系列信号と、前記教師信号発生器によって発生された前記元の基準教師波形信号とを用いて、前記ニューラルネットワークの重み付けを行う、請求項２に記載の波形信号等化装置。
【請求項４】
前記ヘッダー抽出部は、前記波形信号の先頭を検出する波形入力検出器と、その波形入力検出器によって検出された波形信号の先頭から所定の時間、ゲートパルスを発生するゲートパルス発生器とを有する、請求項３に記載の波形信号等化装置。
【請求項５】
前記ヘッダー抽出部は、外部からのヘッダー指定信号を検出するヘッダー指定信号検出器と、そのヘッダー指定信号検出器の出力に基づいて、前記元の基準教師波形信号としての波形信号の指定範囲を抽出する、指定範囲抽出部とを有する、請求項３に記載の波形信号等化装置。
【請求項６】
前記指定範囲抽出部は、前記ヘッダー指定信号検出器の出力に基づいて、ヘッダー信号の指定範囲の間ゲ−トパルスを発生するヘッダー指定パルス発生器を有する、請求項５に記載の波形信号等化装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、歪を含んだ波形信号を等化整形する波形信号等化方法及びその装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
歪みを含む波形信号を等化整形する従来の技術として、線形演算を用いて等化整形する装置が既に提案されている。
【０００３】
図１１は、この種の従来の波形信号等化装置の概要を示す図であり、２４、２５は遅延回路、２１、２２、２３は信号に対する係数抵抗で、それぞれα、β、γという係数値を持つ。２６は演算増幅器である。
【０００４】
図１２は、図１１に示す波形信号等化装置に入力した波形信号が、どのように等化整形されて行くかを示した図である。すなわち、波形信号等化装置に図１２の波形（ａ）で示す波形信号ｓ（ｔ）  が入力されると、遅延回路２４及び２５は、入力波形信号を所定の時間τだけ遅延させ、時間的に位相の異なる波形信号Ｓ（ｔ−τ）  、ｓ（ｔ−２τ）を生成する。更に、係数抵抗２１，２２，２３は、入力波形信号と共に遅延信号をそれぞれ重み付けし、α・ｓ（ｔ）、β・ｓ（ｔ−τ）、及びγ・ｓ（ｔ−２τ）  を生成する。波形（ｂ）  は、遅延回路２４及び係数抵抗２２によって生成された信号β・ｓ（ｔ−τ）を示したものである。一方、信号α・ｓ（ｔ）とγ・ｓ（ｔ−２τ）  とは合成され、波形（ｃ）  に示すような波形信号となり、演算増幅器２６の負の入力端子に入力され、又、信号β・ｓ（ｔ−τ）は演算増幅器２６の正の入力端子に入力され、演算増幅器２６から波形（ｄ）に示すような等化出力が得られる。波形（ｄ）に示す信号を２値化すると、最終的に図波形（ｅ）に示すような整形信号が得られるわけである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、以上のような従来の波形信号等化装置では、係数抵抗による線形な波形等化しか行えず、非線形性が非常に強い歪を含む信号が入力された場合、本来の波形信号とは全く違った等化信号を出力するようになり、等化誤りの少ない等化信号を得ることが難しい。
【０００６】
図１３は、図１１に示す波形信号等化装置に非線形性が非常に強い歪を含む波形信号が入力された場合、どのように等化整形されて行くかを示す図である。
【０００７】
図１３において波形（ｏ）は本来の信号、波形（ａ）は入力された波形信号ｓ（ｔ）で、本来の信号（ｏ）  に非線形性の非常に強い歪が加わったものである。波形（ｂ）  はβ・ｓ（ｔ−τ）、波形（ｃ）はα・ｓ（ｔ）とγ・ｓ（ｔ−２τ）の合成信号、波形（ｄ）  は演算増幅器２６から出力された等化信号、波形（ｅ）は波形（ｄ）を２値化して最終的に得られた整形信号を示したものである。図１３から明らかなように、従来の波形信号等化装置に非線形性が非常に強い歪を含む信号（ａ）  が入力された場合、図１１に示す回路を用いて波形信号のなまりを整形しても、波形（ｏ）に示す本来の波形信号とは全く違った整形信号（ｅ）  しか得ることが出来ず、等化誤りの少ない等化信号を得ることが難しいという課題がある。
【０００８】
本発明は、従来の波形信号等化装置のこのような課題を考慮し、非線形性の強い歪を含んだ入力波形信号に対しても、良好に等化整形が行え、等化エラ−を非常に少なくできる波形信号等化方法及びその装置を提供することを目的とするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
請求項１の本発明は、少なくともニューラルネットワークを用いた学習ステップと、前記学習ステップによって学習された前記ニューラルネットワークを用いて未知の波形信号を等化する波形信号等化ステップとを備えた波形信号等化方法であって、前記学習ステップは、予め決められた、識別カテゴリに対応する複数の種類の値を持つ基準教師波形信号を、所定の信号系へ入力するステップと、前記所定の信号系から出力された基準教師波形信号から、時間の遷移軸上における各点について所定の第１の系列信号を生成するステップと、前記各点における前記第１の系列信号を、前記識別カテゴリに対応する複数の出力端子を有する前記ニューラルネットワークに入力するとともに、前記所定の信号系に入力される前の状態の元の基準教師波形信号を利用して、前記出力端子のそれぞれに、前記元の基準教師波形信号に応じて出力が集中するように、前記ニューラルネットワークの重み付けを行い、その重み付けを保持するステップとを有し、前記波形信号等化ステップは、
未知の波形信号を、前記所定の信号系へ入力させ、出力された信号から、時間の遷移軸上における各点について所定の第２の系列信号を生成するステップと、前記第２の系列信号を、前記学習ステップによって重み付けがなされた前記ニューラルネットワークに入力させるステップと、前記識別カテゴリにどの程度一致しているかを示す類似度として、前記ニューラルネットワークの各出力端子毎に集まってきた値の総和の関数を出力させるステップと、各出力端子毎に出力された前記類似度の内分比を演算し、各前記内分比と対応する前記識別カテゴリの値との積和をとり、その積和を前記未知の波形信号の等化信号として得るステップとを有する、波形信号等化方法である。
【００１０】
請求項２の本発明は、少なくともニューラルネットワークを用いた学習動作と、前記学習動作によって学習された前記ニューラルネットワークを用いて未知の波形信号を等化する波形信号等化動作とを行う波形信号等化装置であって、所定の信号系から入力した信号から、時間の遷移軸上における各点について所定の系列信号を生成する系列信号抽出部と、識別カテゴリに対応する複数の出力端子を有するニューラルネットワークを有し、前記識別カテゴリにどの程度一致しているかを示す類似度として、前記ニューラルネットワークの各出力端子毎に集まってきた値の総和の関数を、出力する学習型類似度演算部と、各出力端子毎に出力された前記類似度の内分比を演算する類似度内部器および各前記内分比と対応する前記識別カテゴリの値との積和をとる信号値合成器とを有する等化信号生成器と、前記ニューラルネットワークにて用いられる教師信号を発生する教師信号発生器と、を備え、前記学習動作時には、前記系列信号抽出部が、予め決められた、前記識別カテゴリに対応する複数の種類の値を持つ基準教師波形信号が、所定の信号系へ入力し、出力されてなる基準教師波形信号から、時間の遷移軸上における各点について所定の第１の系列信号を生成し、前記学習型類似度演算部は、前記各点における前記第１の系列信号を、前記ニューラルネットワークに入力するとともに、前記教師信号発生器が発生する、前記所定の信号系に入力される前の状態の元の基準教師波形信号としての前記教師信号を利用して、前記出力端子のそれぞれに、前記元の基準教師波形信号に応じて出力が集中するように、前記ニューラルネットワークの重み付けを行うとともに、その重み付けを保持し、前記波形信号等化動作には、前記系列信号抽出部が、未知の波形信号を、前記所定の信号系へ入力させ、出力された信号から、時間の遷移軸上における各点について所定の第２の系列信号を生成し、前記系列信号抽出部が、前記第２の系列信号を、前記学習ステップによって重み付けがなされた前記ニューラルネットワークに入力させ、前記識別カテゴリにどの程度一致しているかを示す類似度として、前記ニューラルネットワークの各出力端子毎に集まってきた値の総和の関数を出力し、前記類似度内分器が、前記ニューラルネットワークの各出力端子毎に出力された前記類似度の内分比を演算し、前記等化信号生成器が、各前記内分比と対応する前記識別カテゴリの値との積和をとり、前記積和を前記未知の波形信号の等化信号として得る、波形信号等化装置である。
【００１１】
【作用】
本発明は、所定の信号系を経て得られた入力波形信号と、その元の基準教師波形信号との対応関係を得て、その対応関係に基づいて、未知の入力波形信号の遷移軸上の各点における系列信号を識別することにより、未知の波形の元の波形を生成する。
【００１２】
【実施例】
以下に、本発明をその実施例を示す図面に基づいて説明する。
【００１３】
図１は、本発明にかかる一実施例の波形信号等化装置のブロック図である。図１において、１は系列信号抽出部で、入力された波形信号の遷移軸上の各点における信号変化を系列信号として抽出する。４は、予め決められたプロトコルに基づいて、歪を含まない波形信号を基準教師信号として生成する教師信号発生器、５は、入力波形信号のヘッダ−部を抽出するヘッダ−抽出部であり、ヘッダ−抽出部５によって抽出されたヘッダ−部中の、予め決められたプロトコルに基づいた検出教師信号の遷移軸上の各点における信号と、教師信号発生器４によって発生された基準教師信号の遷移軸上の各点における信号との関係を学習型類似度演算部２（後述）に学習させるものである。２は波形信号識別手段を構成する学習型類似度演算部で、波形信号の信号値を複数の識別カテゴリとして有し、ヘッダ−抽出部５によって抽出されたヘッダ−部中の信号の、系列信号抽出部１により抽出された遷移軸上の各点における系列信号と、識別カテゴリとしての信号値との関係を学習し、この学習結果に基づいて、入力波形信号の遷移軸上の各点における系列信号の、識別カテゴリとしての信号値に対する類似度を出力するものである。３は等化信号生成部で、学習型類似度演算部２から逐次出力されてくる各信号値との類似度に基づき、等化整形された信号を出力する。
【００１４】
次に、上記実施例の波形信号等化装置の動作について説明する。
【００１５】
まず、ヘッダ−抽出部５が、予め決められたプロトコルに基づいて送られた信号から成るヘッダ−部を抽出する。一方、入力波形信号は、系列信号抽出部２に入力されるが、ヘッダー抽出部５の抽出のタイミングで、入力された入力波形信号のヘッダー部を基準教師信号として、これの時間の遷移軸上の各点における信号変化である系列信号の抽出を行い、その抽出されたヘッダ−部の信号と教師信号発生器４から発生された基準教師信号との関係を学習型類似度演算部２が学習する。この学習結果に基づき、学習型類似度演算部２は、ヘッダ−部以後の入力信号を認識し、識別カテゴリとしての信号値に対する類似度を出力する。等化信号生成部３は、学習型類似度演算部２から逐次出力されてくる各信号値との類似度に基づき、等化整形された信号を出力する。
【００１６】
図２は、上記実施例の波形信号等化装置における系列信号抽出部１の詳細な構成を示す図である。図２において、１１は現信号抽出部で、入力された波形信号の信号値を逐次抽出する。１２は変化量抽出部で、信号記憶部１２１と差分演算部１２２とによって構成されている。信号記憶部１２１は５個の信号記憶単位１２１１より構成され、抽出された信号の高さを逐次記憶するためのものである。即ち、現信号抽出部１１により抽出された信号が逐次入力されると、シフトレジスタと同様に、記憶位置をずらしながら、順次抽出された信号を記憶していく。従って、時間５の時の抽出信号s(５)が入力された場合には、図２に示すように、ｓ（５）から以前の時間ｔ＝４〜１の信号をも併せて、s(５)〜s(１) までの最大５個の信号が記憶された状態になる。差分演算部１２２は、現信号抽出部１１から入力された信号s(５)と、信号記憶部１２１に記憶された信号 s(５-i)（i≠５）との差ds(ti)を（数１）に示すように演算し、最大４個の差分値ds(t1)〜ds(t４)を信号値ｓ（５）とともに系列信号として出力する。
【００１７】
【数１】
ds(ti)＝s(t)−s(t−i)
このようにして、系列信号抽出部１は、現在の入力信号s(５)、及び差分演算部１２２によって求められた差分値ds(t1)からds(t４)を、系列信号として学習型類似度演算部２に出力する。
学習型類似度演算部２には、教師信号発生器４から出力された、歪みのない元の基準教師波形信号と、系列信号抽出部１から得られた、所定の信号系を通過した歪みのある基準教師波形信号の系列信号である第１の系列信号とが入力される。
【００１８】
図３は、上記実施例における教師信号発生器４が発生する教師信号の例を示すものである。例えば図３上段に示すようなオン・オフ（１又は０）の組合せからなるプロトコルに基づき、例えば図３下段に示すような、０、０．５、１  の３値からなる信号系列を発生するものである。
【００１９】
図４（ａ）は、上記実施例におけるヘッダ−抽出部５の一例を示す図であり、５１は波形入力検出器で、波形信号が入力された場合、入力波形の先頭エッジを検出する。５２はゲ−トパルス発生器で、波形入力検出器５１の波形入力検出信号をトリガ−として、所定の期間ゲ−トパルスを発生し、学習型類似度演算部２を学習モ−ドに切り替え、又、教師信号発生器４に、基準教師信号を発生させるようにする。
【００２０】
又、図４（ｂ）は、ヘッダー抽出部５の別の例を示す図である。図４（ｂ）において、５２１は、外部からのヘッダ−指定信号を検出するヘッダ−指定信号検出器で、外部からヘッダ−指定信号が入力された場合、入力信号のエッジを検出する。５２２はゲ−トパルス発生器で、ヘッダ−指定信号検出器５２１の検出信号をトリガ−として、所定の期間ゲ−トパルスを発生し、学習型類似度演算部２を学習モ−ドに切り替え、又、教師信号発生器４に、基準教師信号を発生させるようにする。
【００２１】
図５は、上記実施例における学習型類似度演算部２の例を示す図である。図５において、学習型類似度演算部２は、系列信号抽出部１によって抽出された系列信号s(５)、並びにds(t1)〜ds(t４)を判断して、時刻t における局所的な波形信号の認識を行なわせるもので、単位認識ユニットn を複数個組み合わせて、４層の階層を有するようにネットワ−クが構成されている。第４層目には３個の単位認識ユニットp1〜p３が設けられ、p1〜p３に対応する３個の信号値の学習認識が可能である。又、第４層目の単位認識ユニットp1〜p３と、第３層目の各出力端子とは相互結合されている。第１層目は５個の入力端子からなる入力層で、s(５)、ds(t1)〜ds(t4)よりなる５個の系列信号を入力するものである。
【００２２】
図６は、前述の学習型類似度演算部２の第２層目に用いる単位認識ユニットの構成例を示す図である。図６において、ｎ１  は信号入力部で、信号入力端子ｎ１ａを介して入力された系列信号を量子化器ｎ２に入力する。量子化器ｎ２は、入力された系列信号を量子化し、量子化した値を経路選択部ｎ３  に入力する。ｎ３ａは経路入力端子、ｎ３ｂ１、ｎ３ｂ２、ｎ３ｂ３は経路出力端子であり、単位認識ユニットを組み合わせてネットワ−クを構成するときに、これらの端子を相互に連結するものである。経路選択部ｎ３は、量子化器ｎ２  から入力された値に基づいて、経路入力端子ｎ３ａと、経路出力端子ｎ３ｂ１、ｎ３ｂ２、ｎ３ｂ３との連結の仕方を変化させるように構成されている。
【００２３】
図７は、上記図６の単位認識ユニットｎ  における経路選択部ｎ３の詳細な構成を示した図である。図７において、経路選択部ｎ３  は、１個の経路入力端子ｎ３ａと、３個の経路出力端子ｎ３ｂ１、ｎ３ｂ２、ｎ３ｂ３と、荷重設定器ｎ３ｓと荷重ｎ３ｗ１、ｎ３ｗ２  及びｎ３ｗ３とによって構成されている。荷重ｎ３ｗ１、ｎ３ｗ２及びｎ３ｗ３は、経路入力端子ｎ３ａ  から入力された信号に掛け合わせる重みで、掛け合わせた結果を経路出力端子ｎ３ｂ１、ｎ３ｂ２及びｎ３ｂ３から出力する。荷重設定器ｎ３ｓは、量子化器ｎ２  の出力値が指し示す経路出力端子と経路入力端子との連結の強度が最大になるように、荷重ｎ３ｗ１〜ｎ３ｗ３を設定する。
【００２４】
図８は、上記実施例における学習型類似度演算部２の第３層目に用いる単位認識ユニットの構成例を示す図である。図８において、n1t は教師信号入力端子で、学習過程に於いては学習する波形信号値の番号、即ち第４層目の単位認識ユニット番号を入力する。n3aは経路入力端子、n3b1〜n3b3は経路出力端子、荷重n3w1〜n3w3は、経路入力端子n3aから入力された信号に掛け合わせる重みで、掛け合わせた結果を、経路出力部の経路出力端子n3b1〜n3b3 に出力する。n3c は経路学習器で、学習過程に於いて、教師入力値が指し示す経路出力端子と経路入力端子との連結の強度を変化させる。認識課程においては、教師信号入力端子n1t には信号が入力されず、荷重n3w1〜n3w3 は学習後の荷重の状態を保持しており、経路入力端子から入力された経路信号を重み付けし、経路出力端子n3b1〜n3b3 に出力する。経路学習器n3c は、出力が最大となる経路出力端子を検出する最大出力端子検出器n3c1と、その最大出力端子検出器n3c1によって検出された経路出力端子の番号と、教師入力が指し示す経路出力端子の番号とを比較する比較判定器n3c2と、その比較判定器n3c2の比較結果に基づいて、経路入力部の経路入力端子と量子化器の出力値が指し示す経路出力部の経路出力端子との連結の強度、即ち荷重を増加させる荷重増加器n3c3とによって構成されている。比較判定器n3c2は、最大出力端子検出器n3c1によって検出された経路出力端子の番号と、教師入力値が指し示す経路出力端子の番号との比較を行い、両端子番号が一致しなかった場合に０を、一致した場合に１を出力するように構成され、又、比較器n3c2の出力が０である場合に、経路入力部の経路入力端子と量子化器の出力値が指し示す経路出力端子との連結の強度を増加させるように、荷重増加器n3c3が構成されている。
【００２５】
又、第４層目は出力層で、波形信号の３つの信号値 0、0.5、1 にラベル付けした３個の単位認識ユニットp1〜p3）が設けられ、単位認識ユニットp1〜p３は、入力された波形信号の遷移軸上の各点におけるそれぞれラベル付けされた信号値ｓ(x)に対する類似度ｒ(x)を出力する。単位認識ユニットp1〜p３は、例えば、図９に示すような単位認識ユニットを用いたもので、複数の経路入力端子n3aからの入力信号を加算する加算器n3asと、加算器n3as の出力信号をしきい値処理し、出力端子n3bにその結果を出力するしきい値処理器n3bs によって構成されている。しきい値処理をする関数としては、例えば、シグモイド関数、ステップ関数等を用いることが出来る。
【００２６】
次に、図５に示した学習型類似度演算部２の学習動作について図面を参照しながら説明する。
【００２７】
まず、波形信号等化装置に波形信号が入力されると、ヘッダ−抽出部５が、予め決められたプロトコルに基づいて送られた信号から成るヘッダ−部を抽出し、学習型類似度演算部２を学習モ−ドに切り替え、又、教師信号発生器４に、基準教師信号を発生させるようにする。このとき、学習型類似度演算部２の第２層目の単位認識ユニットnの経路入力端子n3aへの経路信号として、先ず１を与える。ヘッダ−抽出部５によって抽出されたヘッダ−部中の、予め決められたプロトコルに基づいた検出教師信号から系列信号抽出部１によって抽出されたs(t)及びds(t1)〜ds(t4)よりなる５個の系列信号を、第１層目の５個の入力端子に入力すると、これらの系列信号は、第２層目の単位認識ユニットnの量子化器n2 への信号入力端子n1aに入力される。第２層目の単位認識ユニットnの量子化器n2は、系列信号を量子化し、この量子化した値に基づいて、上層の単位認識ユニットとの結合の荷重n3w1〜n3w3を設定し、経路出力信号を第３層目の単位認識ユニットに伝える。この時、第３層目の単位認識ユニットの荷重n3w1〜n3w16 は、経路入力端子n3a から入力された経路信号を重み付けし、この重み付けされた経路信号を経路出力端子n3b1〜n3b16 に出力する。そうすると、最大出力端子検出器n3c1は、出力が最大となる経路出力端子を検出し、検出した経路出力端子の番号を、比較判定器n3c2へ入力する。又、教師入力端子n1t には、教師信号発生器４によって発生された基準教師信号値、即ちp1〜pnのどれに相当するかを示す信号が入力される。比較判定器n3c2は、最大出力端子検出器n3c1によって検出された経路出力端子の番号と、基準教師信号値が指し示す経路出力端子の番号との比較を行い、両端子番号が一致しなかった場合に０を、一致した場合に１を荷重増加器n3c3へ入力する。ここで、比較器n3c2の出力が０である場合、すなわち、最大出力を出している経路出力端子と基準教師信号値によって示されている経路出力端子が異なる場合に、荷重増加器n3c3は、経路入力部の経路入力端子と基準教師信号値が示す経路出力部の経路出力端子との連結の強度を増加させる。
さらに図に基づき具体的に説明すると、以下のようになる。すなわち、図５に示すようにニューラルネットワークは系列信号を入力する５つの入力端（一層目に対応）と、図３に示す、識別カテゴリに対応して、３種類の波形信号の信号値（“０”，“０．５”，“１”）をそれぞれ対応させた出力端Ｐ１（信号値“０”）、Ｐ２（信号値“０．５”）、Ｐ３（信号値“１”）（四層目に対応）とを有している。
今、図３に示す時刻ｔ＝５の時の基準教師信号からなる系列信号ｓ（５）およびds(t１)〜ds(t４)は、第一層目の５つの入力端から入力するとする。図３に示す基準教師波形信号を参照すると、時刻ｔ５における基準教師波形信号値は０．５であるから、図５において「教師信号」として信号“０．５”を教示する信号が入力されることになり、ニューラルネットワークの出力端Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３に対しては、信号値“０．５”が対応づけられている出力端Ｐ２に対し、ネットワーク内の演算値が集中するように重み付けがなされる。
すなわち、ニューラルネットワークの出力端Ｐ１〜Ｐ３においては、後述するようにシグモイド関数やステップ関数を用いた演算が行われ、重み付けとして、Ｐ１，Ｐ３に対しては、パーセンテージ的にはニューラルネットワークの第３層目までの出力のうち、０％に近い割合が、またＰ２に対しては１００％に近い割合が出力として得られるように設定される。すなわち、系列信号ｓ（５）およびds(t１)〜ds(t４)がニューラルネットワークに入力されると、その出力の大半に応じた値が出力端Ｐ２から取り出されるような設定がなされる。
また、次の時刻ｔ＝６における信号値ｓ（６）については、系列信号はＳ（６）およびds(t２)〜ds(t５)が第一層目の５つの入力端から入力し、図３に示す基準教師波形信号を参照すると、ｓ（６）が入力するときの時刻ｔ６における基準教師波形信号値は１であるから、図４において「教師信号」としては信号１が入力されることになり、この場合もニューラルネットワークの出力端Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３に対しては、信号値１が設定されている出力端Ｐ３に対し、ネットワーク内の演算値が集中するように重み付けがなされる。
以下、基準教師波形信号が全て系列信号値として学習型類似度演算部２に入力するまで、ニューラルネットワークの重み付けが繰り返し行われ、学習ステップが完了する。
【００２８】
以上説明したように、本発明による波形信号等化装置の学習型類似度演算部２の学習ステップは、ヘッダ−抽出部５によって抽出されたヘッダ−部中の、予め決められたプロトコルに基づいた検出教師信号から系列信号抽出部１によって抽出された系列信号が、第１層目の入力端子を介して第２層目の各単位認識ユニットの信号入力端子に入力され、各単位認識ユニットの量子化器n2の出力に応じて、上層の単位認識ユニットとの結合の仕方が設定され、又、第３層目においては、単位認識ユニットの経路入力端子と、教師信号発生器４によって発生された基準教師信号値が指し示す経路出力端子との連結の強度を、経路学習器n3c によって変化させるだけでよく、非常に高速な学習が可能である。
【００２９】
次に、前述のようにして学習動作が終わった学習型類似度演算部２における波形信号等化ステップについて説明する。
【００３０】
まず、学習型類似度演算部２に、ヘッダ−部以後の入力信号が入力されると、学習の動作と全く同様に、第２層目の単位認識ユニットの経路入力端子n3a への経路信号として、先ず１が与えられる。又、系列信号抽出部１によって抽出されたs(5)、ds(t1)〜ds(t4)よりなる５個の系列信号が、第１層目の５個の端子を介して第２層目の単位認識ユニットの量子化器n2への信号入力端子n1a に入力される。第２層目の単位認識ユニットの量子化器n2は、それぞれ入力された系列信号を量子化し、この量子化した値に基づいて、上層の単位認識ユニットとの結合の荷重n3w1〜n3w3を設定し、第３層目の単位認識ユニットの経路信号入力端子n3a へ経路信号を入力する。波形認識動作の場合、第３層目の単位認識ユニットの教師信号入力端子n1t には、基準教師信号値は入力されない。従って、第３層目の単位認識ユニットの荷重n3w1〜n3w3は学習時の荷重の状態を保持しており、経路入力端子n3a から入力された経路信号を重み付けし、この重み付けした経路信号を経路出力端子n3b1〜n3b3に出力し、第４層目の全単位認識ユニットの経路入力端子n3a へ、経路信号が送られる。第４層目のユニットの経路入力部の加算器n3asは、入力された全経路信号を加算し、その結果をしきい値処理器n3bsに送る。しきい値処理器n3bsはこの信号をしきい値処理し、出力端子n3b に出力する。従って、加算された信号の値が、あるしきい値より大きければ、出力がなされるわけであり、各単位認識処理ユニットp1〜p3は、入力された系列信号が、それぞれのユニットに対応する、波形信号の信号値にどの程度一致しているかの類似度を出力することになる。
さらに図に基づき具体的に説明すると、以下のようになる。すなわち、外部から所定の信号系を経過して未知の入力波形信号が入力されると、系列信号抽出部１によって、上記学習ステップのときと同様の動作が行われ、未知の入力波形信号の系列信号が、等化すべき信号値と、その信号値の時間的前後の差分信号とからなる第２の系列信号として抽出される。
ここで、未知の波形信号の、時刻ｔにおける信号値ｓ（ｔ）を等化信号として出力する場合を説明する。
第２の系列信号は、学習型類似度演算部２のニューラルネットワークの第一層の入力端に入力され、ニューラルネットワーク内で加算される。
ニューラルネットワークは学習ステップにより設定された重み付けに従い、ネットワークにおける各系列信号の加算結果が、出力端Ｐ１〜Ｐ３にそれぞれ出力される。
ここで図５に出力端Ｐ１〜Ｐ３の構成を示す。各出力端Ｐ１〜Ｐ３においては、各ニューラルネットワークの第三層目からの系列信号が加算器５０に入力され、さらに加算結果がシグモイド関数演算器５１により演算され出力端の出力値５２が得られることになる。
これら出力端Ｐ１〜Ｐ３にそれぞれ出力されたそれぞれの出力値５２は、出力端Ｐ１〜Ｐ３にそれぞれ対応づけられた識別カテゴリとしての信号値（“０”、“０．５”、“１”）に、それぞれどの程度一致しているかを示すところの、類似度である。
例えば、真の信号値（０．８）を有する未知の波形信号が入力する場合、出力端Ｐ１には、その識別カテゴリ“０”に、真の信号値０．８がどれだけ一致しているかの類似度が出力され、出力端Ｐ２には、その識別カテゴリ“０．５”に、真の信号値０．８がどれだけ一致しているかの類似度が出力され、出力端Ｐ３には、その識別カテゴリ“１”に、真の信号値０．８がどれだけ一致しているかの類似度が出力されることになる。
【００３１】
以上説明したように、本発明による波形信号等化装置の学習型類似度演算部２の波形信号等化ステップは、系列信号抽出部１によって抽出された系列信号が、第１層目の入力端子を介して第２層目の各単位認識ユニットの信号入力端子に入力され、各単位認識ユニットの量子化器の出力に応じて、上層の単位認識ユニットとの結合の仕方が設定され、又、第３層目においては、学習過程で設定された荷重に基づいて、経路入力端子n3a から入力された経路信号を重み付けし、この重み付けされた経路信号が経路出力端子n3b1〜n3bnに出力され、第４層目の全単位認識ユニットの経路入力端子n3aへ経路信号を送るだけで、入力された系列信号の認識結果を得ることができ、従って、学習結果に基づいて、非常に高速、且つ正確に波形認識処理が行える。
【００３２】
図１０は、上記実施例における等化信号生成部３の構成例を示す図である。図１０において、３１は類似度内分器で、時刻t における波形信号識別部の単位認識ユニットpx（x=1〜n）が出力した複数の類似度ｒ(x)の内分比ｍ(x)を（数２）に示すように演算し、信号値合成器３２に出力する。信号値合成器３２は、内分比ｍ(x)と各ラベル付けした信号値ｓ(x)との積和Ｏ(t) を（数３）に示すように演算し、等化信号として出力する。
図に基づき具体的に示すと、以下のようになる。すなわち、この類似度を用いて、等化信号の値を求めるが、ここで仮に類似度を、Ｐ１からは類似度ｒ（１）＝１０、Ｐ２からは類似度ｒ（２）＝６０、Ｐ３からは類似度ｒ（３）＝１２０という数値が出力されたとすると、これら類似度ｒ（１）〜ｒ（３）は、図６に示す、等化信号生成部３を構成する、類似度内分器３１に入力されて、ここで内分比ｍ（１）、ｍ（２）、ｍ（３）が計算される。
それぞれの内分比は、
0003616401.tif 000002
となる。
次に、各内分比は、信号値合成器３２へ出力され、それぞれが対応する識別カテゴリＱ（１）（信号値“０”）、Ｑ（２）（信号値“０．５”）、Ｑ（３）（信号値“１”）、との積和Ｏ（ｔ）が取られることになる。すなわち、
0003616401.tif 000003
この積和Ｏ（ｔ）が、最終的に、等化信号生成部３の出力であり、未知の入力波形信号の時刻（ｔ）における等化信号値として得られることになる。
すなわち、入力された歪を含む波形信号が、歪を含まない元の波形信号のどの信号値に対応するかを一旦識別し、この識別結果に応じて等化信号生成部３により等化信号を発生させるため、非線形な歪を含む波形信号であっても、非常に正確に等化整形を行なうことが出来る。
【００３３】
【数２】
0003616401.tif 000004
【００３４】
【数３】
0003616401.tif 000005
【００３５】
なお、上記実施例では、波形信号識別手段をニューロを用いた学習型類似度演算部２により構成したが、これに限らず、系列信号抽出手段により抽出された遷移軸上の各点における信号を識別できれば、他の構成を用いてもよい。
【００３６】
また、上記実施例では、系列信号抽出手段は、入力波形信号の各時点の差を求めたが、これに限らず、例えば入力波形信号の値そのもの等を用いてもよい。
【００３７】
また、上記実施例では、教師信号発生器４は、ヘッダー抽出部からの出力に基づいて、教師信号を発生する構成としたが、これに限らず、例えば教師信号を予め決めておいて、信号の送信側からそれを送信すると共に、独立して発生できるように構成してもよい。
【００３８】
また、上記実施例では、系列信号抽出部１、学習型類似度演算部２等の各構成要素を専用のハードウェアにより構成したが、これに代えて、その一部、あるいは全部をコンピュータを用いて、ソフトウェア的に実現しても勿論良い。
【００３９】
【発明の効果】
以上述べたところから明らかなように本発明は、非線形性の強い歪を含んだ入力波形信号に対しても、良好に等化整形が行え、等化エラ−を非常に少なくできるという長所を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる一実施例の波形信号等化装置のブロック図である。
【図２】同実施例の波形信号等化装置における系列信号抽出部の一例を示すブロック図である。
【図３】同実施例の波形信号等化装置における教師信号発生器が発生する教師信号の例を示す図である。
【図４】同図（ａ）は、同実施例におけるヘッダ−抽出部の一例を示す図、同図（ｂ）は、別のヘッダー抽出部の例を示す図である。
【図５】同実施例における学習型類似度演算部の例を示す構成図である。
【図６】同実施例における学習型類似度演算部に用いる単位認識ユニットの第１の構成例を示す図である。
【図７】同実施例における図６の単位認識ユニットにおける経路選択部の詳細な構成を示す図である。
【図８】同実施例における学習型類似度演算部に用いる単位認識ユニットの第２の構成例を示す図である。
【図９】同実施例における学習型類似度演算部に用いる単位認識ユニットの第３の構成例を示す図である。
【図１０】同実施例における等化信号生成部の構成例を示す図である。
【図１１】従来の波形信号等化装置の構成を示す図である。
【図１２】従来の波形信号等化装置により、等化整形したときの信号波形の例を示す図である。
【図１３】従来の波形信号等化装置により、歪の大きい信号を等化整形したときの信号波形の例を示す図である。
【符号の説明】
１  系列信号抽出部
２  学習型類似度演算部
３  等化信号生成部
４  教師信号発生器
５  ヘッダー抽出部
１１  現信号抽出部
１２  変化量抽出部
３１  類似度内分器
３２  信号値合成器
【図１】
0003616401.tif 000006
【図２】
0003616401.tif 000007
【図３】
0003616401.tif 000008
【図４】
0003616401.tif 000009
【図５】
0003616401.tif 000010
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
0003616401.tif 000015
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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