(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
伝達関数が未知の未知系の出力にノイズ消去信号を印加することにより，ノイズを消去するノイズ消去装置であって，
未知系の入力信号を時系列的に等間隔の区間に区切ってサンプリングする手段と，
その区間毎のサンプリングデータに対応してメンバシップ関数を定め，メンバシップ関数の更新をサンプリング毎に繰り返すものであって，未知系の出力とノイズ消去信号との誤差について，サンプリング周期において前のサンプリング周期の誤差をもとに正規化最小自乗法により各サンプリング区間における誤差が最小化されるように能動的にメンバシップ関数を更新する手段と，
入力信号とメンバシップ関数とによりファジィ推論をして，未知系の伝達関数を推定し，能動的に最適ノイズ消去信号を生成するファジィ適応フィルタとを有することを特徴とするファジィノイズ消去装置。
【請求項２】
白色雑音源を備え，白色雑音を未知系に入力し，サンプリングして未知系を含むシステムの周波数応答特性をファジィ推論して求めることを特徴とする請求項１に記載のファジィノイズ消去装置。
【請求項３】
該区間におけるサンプリングデータと該区間のメンバシップ関数によりファジィ推論し，各区間のファジィ推論結果を統合し，統合結果に基づいてノイズ消去信号を出力することを特徴とする請求項１もしくは２に記載のファジィノイズ消去装置。
【請求項４】
区間ｓにおける時刻ｔj のサンプリング信号のＸj に基づくグレードをμS,J とするとき，区間ｓの次の周期の時刻ｔj+1 のＸj+1 に基づくグレードをμS,j+1 ＝μS,j ＋ＫＸj Ｅj ／ΣＸj 2 （但し，Ｋはステップゲイン，Ｅj は誤差，Σはそれぞれの区間においてｊについての和である）に従って更新することを特徴とする請求項１，２もしくは３に記載のファジィノイズ消去装置。
【請求項５】
正規化最小自乗法のアルゴリズムにおけるμS,j+1＝μS,j ＋ＫＸj Ｅj ／ΣＸj 2 のΣをｊ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊ（Ｊは各離散区間における番号）の各離散区間に於ける加算平均で行うことを特徴とする請求項４に記載のファジィノイズ消去装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は，ファジィ推論することにより能動的にノイズを消去するファジィノイズ消去装置に関する。
【０００２】
能動騒音制御装置，制振制御システム，画像処理システム，音声処理システム等の信号処理システムのノイズをファジィ理論を応用して能動的に消去するものである。
【０００３】
【従来の技術】
図５は従来の能動ノイズ消去装置の系を表すものであり，入力信号Ｘj が伝播する系（未知系）の伝達関数を推定し，適応フィルタにより能動的にノイズ消去信号を発生して未知系の出力信号に印加し，ノイズ消去を行う系を表している。
【０００４】
図５において，
１１０は未知系であって，入力信号Ｘj を伝達するものである。
１１１は加算部であって，未知系１１０の出力ｇj にノイズＮj （外乱）を加算するものである。
【０００５】
１１２は加算部であって，ノイズを含む信号にノイズ消去信号Ｇj を加算するものである。
１１３は適応フィルタであって，入力Ｘj と出力Ｅj をもとに最適なノイズ消去信号を生成するものである。
【０００６】
１１４は適応フィルタの最適係数算出部であって，ＮＬＭＳ法により最適係数を算出するものである。
図５の構成の動作を説明する。
【０００７】
入力信号Ｘj は未知系１１０を伝播し，出力ｇj を出力する。未知系１１０の出力ｇj は加算部１１１でノイズＮj を加えられ加算部１１２でノイズ消去信号Ｇj を印加し，ｇj とＧj との差をとるものである。ノイズ消去信号を印加された誤差Ｅj は最適係数算出部１１４に入力され，最適係数算出部１１４はノイズ消去に最適な適応フィルタの係数を算出する。適応フィルタ１１３は最適係数算出部１１４の算出した最適係数により，入力信号Ｘj を基にノイズ消去信号Ｇj を発生する。但し，図５では音響帰還系は省略されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
従来の能動ノイズ消去装置は，適応フィルタをＦＩＲフィルタにより構成し，誤差信号（出力）を一義的なスカラー量で制御しているので柔軟性をもって適応制御することができなかった。また，ＤＳＰ等を使用して構成するので回路規模が大きくなり，特に，伝達系の周波数応答が長くなるとデジタルＦＩＲフィルタのタップ数が多くなり処理速度が遅延する難点があった。
【０００９】
本発明は，ＤＳＰ等の適応フィルタを使用することなく簡単な構成で，能動的にノイズ消去を行うことのできるファジィノイズ消去装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明のファジィノイズ消去装置は，伝達関数が未知の未知系の出力にノイズ消去信号を印加することにより，ノイズを消去するノイズ消去装置であって，未知系の入力信号を時系列的に等間隔の区間に区切ってサンプリングする手段と，その区間毎のサンプリングデータに対応してメンバシップ関数を定め，メンバシップ関数の更新をサンプリング毎に繰り返すものであって，未知系の出力とノイズ消去信号との誤差について，サンプリング周期において前のサンプリング周期の誤差をもとに正規化最小自乗法により各サンプリング区間における誤差が最小化されるように能動的にメンバシップ関数を更新する手段と，入力信号とメンバシップ関数とによりファジィ推論をして，未知系の伝達関数を推定し，能動的に最適ノイズ消去信号を生成するファジィ適応フィルタとを有するようにした。
【００１１】
図１は本発明の基本構成を示す図である。
図１において，
１は未知系である。
【００１２】
２はサンプリング部である。
３はファジィ適応フィルタである。
４は，加算部であって，ファジィ適応フィルタ３の出力するノイズ消去信号Ｇj を未知系の信号出力に加え，未知系の出力ｇj との差をとるものである。
【００１３】
ファジィ適応フィルタ３において，
１１は脱ファジィ化部である。
１２はファジィ推論部である。
【００１４】
１４はグレード演算部であって，入力サンプリング値Ｘj をサポートとしてメンバシップ関数によりグレードを求めるものである。
１５はメンバシップ関数保持部であって，メンバシップ関数を保持するものである。
【００１５】
１６はメンバシップ関数更新部であって，メンバシップ関数の更新を行うものである。メンバシップ関数の更新は，例えば最小自乗法等に基づいてなされ，μS,j+1＝μS,j ＋ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 に従う。但し，ｓは入力信号の時系列のｎ個のサンプリングデータをＮ等分した区間を表す。Σは区間ｓにおける各ｊについての和である。
【００１６】
１７は，旧グレード保持部であって，グレード演算部１４の演算したグレードを旧グレード（μj ）として保持するものである。
１８は誤差演算部である。誤差を入力し，例えばＮＬＭＳ法によりメンバシップ関数を更新するために必要な最適値を求めるもので，各区間毎にＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 を演算するものである。以後，ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 ＝βとし，区間ＳのβをβS であらわす。
【００１７】
【作用】
図２を参照して図１の本発明の基本構成の動作を説明する。
図２ (a)は入力信号のサンプリングＸj の時系列データ｛Ｘj ｝を示し，Ｓ1 ，Ｓ2 ，・・・，ＳN は入力サンプリング列Ｘj を所定の周期で区切った区間であり，それぞれの区間にメンバシップ関数が割り当てられるものである。例えば，Ｓ1 はメンバシップ関数Ｍ1 ，Ｓ2 はメンバシップ関数Ｍ2 ，ＳN はメンバシップ関数ＭN を割り当てる。
【００１８】
図２ (b)はメンバシップ関数（Ｍ1 ，Ｍ2 ，・・・，ＭN ）であって，それぞれ入力サンプリング区間に割り当てられるものである。例えば，ＭＩＮ−ＭＡＸ法でファジィ推論する場合，各区間のサンプリング値をサポートとしてグレードを求め，その最小値を推論に採用する。図２ (b)において，μ1 ，μ2 ，・・・，μN はそのようにして求めたグレードの最小値である。即ち，μ1 は区間Ｓ1 のサンプリングデータに対してメンバシップ関数Ｍ1 を適用した場合のグレードの最小値である。図２ (b)の場合，Ｓ1 の区間のグレードの最小値はサポートＶ2 （ｊ＝２のサンプリング値に対応する）のグレードである。μ2 は区間Ｓ2 のサンプリングデータに対してメンバシップ関数Ｍ2 を適用した場合のグレードの最小値である。μN は区間ＳN のサンプリングデータに対してメンバシップ関数ＭN を適用した場合のグレードの最小値である。
【００１９】
図２ (c)はそのようにして得た推論結果である。
図２ (d)は図２ (c)の推論結果を統合したものである。Ｇj は統合結果の重心である。
【００２０】
図２ (a)のサンプリング信号の入力列｛Ｘj ｝が時刻ｔj におけるものとする。グレード演算部１４は，図２ (b)に示すように区間毎のメンバシップ関数（Ｍ1 ，Ｍ2 ，・・・，ＭN ）と入力信号Ｘj に基づいて区間毎の各Ｘj （ｊ＝０〜４）のグレードを求める。求めたグレードは旧グレード保持部１７に保持する。
【００２１】
ファジィ推論部１２は区間毎のグレードに基づいて，例えばその最小値により区間毎にファジィ推論する（図２ (c)参照）。脱ファジィ化部１１は各区間の推論結果を統合し，例えば重心によりＧj を求めて出力する。
【００２２】
一方，誤差演算部１８は誤差Ｅj を基にβ（＝ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 ）を求める。Σは各区間におけるｊについての和である。即ち，区間Ｓ1 におけるｊ＝０〜４について，βを求め，同様に区間Ｓ2 ，・・・，ＳN についてβ2 ，・・・，βN を求める。そして，メンバシップ関数更新部１６は誤差演算部１８の求めた，各区間毎のβS および旧グレードとにより，μS,j+1 ＝μS,j ＋βS によりメンバシップ関数はメンバシップ関数保持部１５に保持する。
【００２３】
次の時刻ｔj+1 で入力サンプリング列｛Ｘj+1 ｝に基づいて上記の演算を行い，時刻ｔj+1 におけるノイズ消去信号Ｇj+1 を求めて出力する。
本発明によれば，ＤＳＰ等の適応フィルタを使用することなく簡単な構成で，柔軟に能動的にノイズ消去を行うことのできるノイズ消去装置を提供することができる。
【００２４】
【実施例】
図３は本発明の実施例である。
図３において，
２１は未知系であって，入力信号を伝達するものである。
【００２５】
２２はサンプリングパルスジェネレータであって，入力信号をサンプリングするものである。
２３は乗算部であって，サンプリングパルスジェネレータ２２のパルスと入力信号を乗算してサンプリング入力信号Ｘj を生成するものである。
【００２６】
２４は加算部であって，未知系の出力にノイズＮj を加算するものである。
２５は加算部であって，ノイズを含む未知系の出力にノイズ消去信号Ｇj を加算するものである。
【００２７】
２６はファジィ適応フィルタである。
２７は白色雑音源（Ｍ−ｓｅｑ）である。
ファジィ適応フィルタ２６において，
３４はファジィ推論部である。
【００２８】
３４’は最小値判定部であって，それぞれの区間におけるグレードの最小値を求めるものである。
３５は脱ファジィ化部である。
【００２９】
３５’は重心演算部であって，各区間のファジィ推論の結果を統合して重心を求めるものである。
３６はメンバシップ関数更新部であり，μS,j+1＝μS,j ＋ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 に従って，メンバシップ関数を更新するものである。ｓは区間を表し，Σは各区間でのｊの和をとることを表し，例えば，ｊ＝Ｊ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの各離散区間における加算平均をとる。
【００３０】
３７は誤差演算部であり，ＮＬＭＳで最適フィルタ係数を求める場合に必要なβ（＝ＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 ）を求めるものである。
３８はＫ保持部であって，ステップゲインＫを保持するものである。
【００３１】
３９はグレード演算部である。
４０はメンバシップ関数保持部４０である。
４１は旧グレード保持部である。
【００３２】
図４は本発明の実施例の動作説明図である。
図４ (a)は入力信号のサンプリングデータの時系列信号を表し，サンプリング時間間隔は２５０μｓ，であり，１２５μｓ毎（５サンプリング毎）に時間を区切ったものである。ｔ1 ，ｔ2 ，・・・ｔ8 は時間の区切であり，それぞれの時間の区切りをＳ1 ，Ｓ2 ，Ｓ3 ，・・・，Ｓ8 とする。図４ (a)は１００Ｈｚの信号のサンプリングを表す。
【００３３】
図４ (b)は，各時間の区切りにおけるメンバシップ関数を表す。Ｍ1 はＳ1 におけるメンバシップ関数，Ｍ2 はＳ2 におけるメンバシップ関数，Ｍ3 はＳ3 におけるメンバシップ関数，Ｍ8 はＳ8 におけるメンバシップ関数である。各メンバシップ関数の横軸（サポート）はそれぞれの区間におけるサンプリング値である。Ｍ1 において，ａ0 ，ａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 は，それぞれｊ＝０，１，２，３，４におけるサンプリング値であり，それぞれのグレードはμ1,0 ，μ1,1 ，μ1,2 ，μ1,3 ，μ1,4 である。同様に，Ｍ2 において，ｂ0 ，ｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 ，ｂ4 はそれぞれ，ｊ＝５，６，７，８，９におけるサンプリング値であり，それぞれのグレードはμ2,0 ，μ2,1 ，μ2,2 ，μ2,3 ，μ2,4 である。Ｍ3 において，ｄ0 ，ｄ1 ，ｄ2 ，ｄ3 ，ｄ4 は，それぞれｊ＝１０，１１，１２，１３，１４におけるサンプリング値であり，それそれのグレードはμ3,0 ，μ3,1 ，μ3,2 ，μ3,3 ，μ3,4 である。Ｍ8 において，ｈ0 ，ｈ1 ，ｈ2 ，ｈ3 ，ｈ4 は，それぞれｊ＝３５，３６，３７，３８，３９におけるサンプリング値であり，それぞれのグレードはμ8,0 ，μ8,1 ，μ8,2 ，μ8,3 ，μ8,4 である。
【００３４】
ファジィ推論部３４において最小値判定部３４’は各区間におけるグレードの最小値を求める。区間Ｓ1 ，Ｓ2 ，Ｓ3 ，Ｓ4 ，・・・，Ｓ8 におけるグレードの最小値をμ1 ，μ2 ，μ3 ，・・・，μ8 とする。図４ (c)は図４ (b)に各メンバシップ関数とサポート（サンプリングデータの区間における平均値とのＭＡＸをとることによりファジィ推論をした結果である。
【００３５】
上記において，メンバシップ関数の更新は，
μs,(j+1) ＝μs,j ＋βS （βS は区間ＳにおけるＫＸj （ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 ）である。
【００３６】
重心Ｇj は次の式で算出する。
【００３７】
【数１】
0003636772.tif 000002
【００３８】
図４を参照して，図３の実施例の動作を説明する。
サンプリングパルスジェネレータ２２のサンプリングのタイミングに従って入力信号をサンプリングし入力信号の時系列データ｛Ｘj ｝を生成する。グレード演算部３９は各サンプリングＸj のグレードを求める（図４ (b)参照）。求めたグレードは，旧グレード保持部４１に保持する。また，ファジィ推論部３４は各区間のグレードの最小値を求めファジィ推論する（図４ (c)参照）。脱ファジィ化部３５において重心演算部３５’は各推論結果を統合し，重心を求めＧj として出力する。
【００３９】
誤差演算部３７は誤差Ｅj を入力して，各区間のβS を求める。メンバシップ関数更新部３６は次の時刻の入力サンプリング列｛ＸJ+1 ｝，Ｅj とβS とにより最適メンバシップ関数を演算する。時刻ｊのとき区間Ｓのメンバシップ関数をμS,j としたとき, 時刻ｊ＋１のμS,j+1 ＝μS,j ＋βS である。但し，βS は区間ｓのＫ（ｇj −Ｇj ）／ΣＸj 2 である。
【００４０】
図３の構成において，白色雑音源２７はシステムを立ち上げるとき，白色雑音を未知系に加え，周波数応答特性を求めるために使用される。
【００４１】
【発明の効果】
本発明によれば，ＤＳＰ等の適応フィルタを使用することなく簡単な構成で，柔軟に能動的にノイズ消去を行うことのできるノイズ消去装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の基本構成を示す図である。
【図２】本発明の基本構成の説明図である。
【図３】本発明の実施例を示す図である。
【図４】本発明の実施例の説明図である。
【図５】従来の技術を示す図である。
【符号の説明】
１：未知系
２：サンプリング部
３：ファジィ適応フィルタ
４：加算部
１１：脱ファジィ化部
１２：ファジィ推論部
１４：グレード演算部
１５：メンバシップ関数保持部
１６：メンバシップ関数更新部
１７：旧グレード保持部
１８：誤差演算部
【図１】
0003636772.tif 000003
【図２】
0003636772.tif 000004
【図３】
0003636772.tif 000005
【図４】
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【図５】
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