(57)【要約】  入力信号に対応するベクトルを量子化するための方法およびシステムを記載する。ベクトルは、ｎ次元空間に対応する複数の要素を有する。一側面において、該方法およびシステムは、最終空間が形成されるまで、前再帰より１つ少ない次元を有する均等な空間に、空間を再帰的に分割するステップを含む。各最終空間は二次元である。また該方法およびシステムは、ベクトルに最も近い適合性を有する特定の最終空間の部分空間を判断するため、各最終空間において要素を非同期的に比較するステップを含む。別の側面において、該方法およびシステムは、複数のノードを含む階層を提供するステップと、ベクトルに最も近い適合を決定するために、階層を非同期的に走査するステップとを含む。ノードは要素間でのＡＮＤの比較に対応する。各比較によって、第１の要素が第２の要素よりも大きいかどうかを決定する。
2009516231.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号に対応する前記ベクトルを量子化するための方法であって、前記ベクトルがｎ次元空間に対応する複数の要素を有し、
複数の最終空間が形成されるまで、前記ｎ次元空間を前再帰より１つ少ない次元を有する複数の均等な空間に再帰的に分割するステップであって、前記複数の最終空間のそれぞれが二次元である、ステップと、
前記ベクトルに最も近い整合性を有する前記複数の最終空間のうちの特定の最終空間の部分空間を決定するために、前記複数の最終空間のそれぞれにおいて、前記複数の要素を非同期的に比較するステップとを含む、方法。
【請求項２】
入力信号に対応するベクトルを量子化するための方法であって、前記ベクトルがＮ次元空間に対応する複数の要素を有し、
複数のノードを含む、少なくとも１つの階層を提供するステップであって、前記複数のノードが、前記複数の要素のそれぞれの間での、複数の比較の複数のＡＮＤに対応し、前記複数の比較のそれぞれは、前記複数の要素のうちの第１の要素が、前記複数の要素のうちの第２の要素よりも大きいかどうかを決定する、ステップと、
前記ベクトルに最も近い適合を決定するために、前記少なくとも１つの階層を非同期的に走査するステップとを含む、方法。
【請求項３】
前記複数の要素がＮ個の要素を含み、前記複数の比較における比較が、Ｃｋ＝ｕｉ＞ｕｊであり、ｋが０からＮ（Ｎ−１）／２−１までの整数であり、ｉおよびｊが０からＮ-１の整数であり、ｉがｊと等しくなく、ｂａｒＣｋ＝ｕｉ＞ｕｊである、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの階層を提供するステップは、
複数の部分階層を提供するステップであって、前記複数の部分階層の第１の部分が、前記複数の要素のうちのＭ個の最大要素を含む、前記複数の要素の第１の部分を検索し、前記複数の部分階層の第２の部分が、前記複数の要素のうちのＮ−Ｍ個の最小要素を含む、前記複数の要素の第２の部分を検索する、ステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の部分階層の前記第１の部分に対応する前記複数のノードの各部分が、ノードｎの比較であるｇｔｕｘ−１［ｎ］＝ＡＮＤ（Ｃｋ，ｂａｒＣｋ）を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の部分階層の前記第２の部分に対応する前記複数のノードの各部分が、ノードｎ比較である、ｌｔｕｘ−１［ｎ］＝ＡＮＤ（Ｃｋ，ｂａｒＣｋ）を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、
ｉが０から（Ｎ−ｌ）／２−１の整数であり、ｋが０からｘ−１の整数である場合は要素Ｖ［ｉ］＝ＯＲ（ｌｔｕｋ）を有し、ｉが（Ｎ−ｌ）／２からＮ−１の整数であり、ｋが０からｘ−１であり、ｘは少なくとも１つの階層のレベルである、場合は要素Ｖ［ｉ］＝ＯＲ（ｇｔｕｋ）を有する、出力ベクトルを提供するステップをさらに備える、方法。
【請求項８】
入力信号に対応するベクトルを量子化するためのシステムであって、前記ベクトルがＮ次元空間に対応する複数の要素を有し、
複数のノードを含む、少なくとも１つの階層であって、前記複数のノードが、前記複数の要素の間での複数の比較の複数のＡＮＤの対応し、前記複数の比較のそれぞれは、前記
複数の要素の第１の要素が前記複数の要素の第２の要素よりも大きいかどうかを判断する、少なくとも１つの階層と、
前記ベクトルに最も近い適合を決定するために、少なくとも階層を非同期的に走査するための論理とを備える、システム。
【請求項９】
前記複数の要素がＮ個の要素を含み、前記複数の比較における比較が、Ｃｋ＝ｕｉ＞ｕＪであり、ｋが０からＭ（Ｍ−１）／２−１の整数であり、ｉおよびｊが０からＮ-１であり、ｉがｊと等しくなく、ｂａｒＣｋ＝ｕｉ＜ｕｊである、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの階層は、
複数の部分階層であって、前記複数の部分階層の第１の部分が、前記複数の要素のうちのＭ個の最大要素を含む、前記複数の要素の第１の部分を検索し、前記複数の部分階層の第２の部分が、前記複数の要素のうちのＮ−Ｍ個の最小要素を含む、前記複数の要素の第２の部分を検索する、複数の部分階層をさらに含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記複数の部分階層の前記第１の部分に対応する前記複数のノードの各部分が、ノードｎの比較である、ｇｔｕｘ−１［ｎ］＝ＡＮＤ（Ｃｋ，ｂａｒＣｋ）を含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記複数の部分階層の前記第２の部分に対応する前記複数のノードの各部分が、ノードｎの比較である、ｌｔｕｘ−１［ｎ］＝ＡＮＤ（Ｃｋ，ｂａｒＣｋ）を含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記システムは、ｉが０から（Ｎ−ｌ）／２−１の整数であり、ｋが０からｘ−１の整数である場合要素Ｖ［ｉ］＝ＯＲ（ｌｔｕｋ）を有し、ｉが（Ｎ−ｌ）／２からＮ-１の整数であり、ｋが０からｘ−１であり、ｘが少なくとも１つの階層のレベルである場合は要素Ｖ［ｉ］＝ＯＲ（ｇｔｕｋ）を有する、出力ベクトルをさらに提供する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
不適合整形エンジンであって、
スカラ・ベクトルコンバータと、
前記スカラ・ベクトルコンバータに連結したベクトル量子化器であって、前記ベクトル量子化器は、少なくとも１つの階層と論理を含み、少なくとも１つの階層が複数のノードを含み、前記複数のノードが、前記複数の要素のそれぞれの間で複数の比較の複数のＡＮＤに対応し、前記複数の比較のそれぞれは、前記複数の要素のうちの第１の要素が、前記複数の要素のうちの第２の要素よりも大きいかどうかを決定し、前記論理は、前記ベクトルに最も近い適合を判断するために、少なくとも１つの階層を非同期的に走査する、ベクトル量子化器と、
前記ベクトル量子化器に連結したループフィルタと、
前記ループフィルタに連結したベクトル・スカラコンバータとを備える、不適合整形エンジン。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発明の分野
本発明は、データ変換に関するものであり、より具体的には、例えば、ダイナミック・エレメント・マッチングにおけるような、非同期的なベクトル量子化を実行するための方法およびシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
発明の背景
デジタル‐アナログコンバータ（ＤＡＣ）およびアナログ‐デジタルコンバータ（ＡＤＣ）は、種々の用途で用いられている。変換を行う際に、ＤＡＣ／ＡＤＣは、入力信号に最も近い適合を決定するため、およびエラーを信号外帯域ノイズに変換するためのΔΣ変調のような技術を、通常用いることができる。このようなＤＡＣ／ＡＤＣの要件は、特定のアプリケーションにおいて非常に厳密である可能性がある。例えば、ＤＡＣおよびＡＤＣは近年のオーディオシステムにおいて用いることができる。このようなアプリケーションに関して、目標性能は、２０ｋＨｚオーディオ帯域幅のような特定の帯域幅で１６ビット以上のＳＮ比（ＳＮＲ）となりうる。また、例えば、第３世代携帯電話、およびボイス・オーバー・インターネット・プロトコル（ＶｏＩＰ）音声会議電話のような同様の技術は、低コストであるが極度に性能を犠牲にしない高性能の音声コーダ／デコーダ（ＣＯＤＥＣ）を必要とする。しかしながら、ＤＡＣおよびＡＤＣは周知であり、データ重み付け平均化のようなエラー変換の際に従来用いられるが、特定のアプリケーションにとっては適切ではない、または、実践するには高価である場合がある。それ故に、低コストで、高性能のデータコンバータを提供するためのメカニズムが望まれる。
【０００３】
ダイナミック・エレメント・マッチング（ＤＥＭ）は、ＡＤＣ／ＤＡＣにおいて不適合エラーを信号外帯域ノイズに変換する際に用いられる技術である。ＤＥＭの実施は、ＤＥＭが高度に正確な較正システムを必要としないため、比較的低コストである。ＤＥＭを実行するために、ベクトル量子化が用いられる。ベクトル量子化は、信号帯域外にアナログ不適合ノイズを形成するのに用いられる数学的手法であり、ＤＡＣ／ＡＤＣが、その機能を実行することができる。具体的には、ベクトル量子化は、特定のベクトルに最も近い適合を決定する。ＤＥＭを用いたＡＤＣ／ＤＡＣの実践において、ベクトル量子化は、入力信号に最も近い適合を決定するため、コンデンサおよび電流源のようなＤＡＣ／ＡＤＣ要素を切り替える方法を決定するために用いられてもよい。
【０００４】
ベクトル量子化をより容易に理解するため、３次元のベクトル量子化を示している略図１０である、図１を参照されたい。ベクトルＵ１２は入力信号を示している。従って、Ｕ１２は入力信号のサンプルの一例を示している。数学的に、ベクトル量子化は、ベクトルＵ１２に最も近い適合性を有し、それぞれの次元において単位ベクトル要素を有するベクトルを決定する。つまり、図１で示される３次元の場合、ベクトル量子化は、始点（０，０，０）および立方体１４の頂点により画定された最も近いベクトルへの、ベクトルＵ１２の射影を決定する。それ故に、ベクトル量子化の出力は、０または、始点（０，０，０）から頂点（１、０、０）、（０，１，０）、（０，０，１）、（１，１，０）、（０，１，１）、または（１，１，１）のの１つまでのベクトルとすることができる。Ｕ１２および出力Ｖの間での最も近い適合は、‖Ｕ‐Ｖ‖が最小である場合に生じる。Ｕ１２およびＶのスカラー積が最大である場合、本値は最小となり、ＶがＵ１２と整列する状態に対応する。従って、Ｕ１２およびＶの整列は、Ｕ１２の最大要素の決定に対応する。従って、数学的手法を用い、ベクトル量子化は、Ｕ１２に最も近い適合を決定できるとともにエラーも決定できる。
【０００５】
ベクトル量子化のアプリケーションにおいて、空間次元の数は、所望の分解能に対応する。所望の分解能Ｒは、分解能における所望のビット数によって得られる。入力信号に対応するベクトルＵの空間次元の数Ｎは２Ｒ‐１以上である。従って、２ビット分解能に関して、空間次元の数は３つである。それ故に、図１に示される立方体１４は、３ビット分解能を必要とするアプリケーションのベクトル量子化の実行において用いられてもよい。４ビット分解能に関しては、空間次元の数は１５である。より高度な分解能に関して、次元の数は、幾何学級数的に増大する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ＤＥＭは実践するには低コストだが、従来のＤＡＣ／ＡＤＣの使用には、現在、障害がある。具体的には、ベクトル量子化の実行によって、望ましくない結果となる可能性がある。信号は、例えば、ＮビットΔΣ変調では、ｎビットの分解能（ｎビット信号）を有することが望まれる。このような変調において、対応ベクトルは、Ｎ次元（上記、２ｎ‐１に対応する）を有する。つまり、ベクトル量子化は、Ｎ次元において行われ、Ｎは２ｎ‐１である。従って、従来のベクトル量子化器は、各入力データサンプルにたいし、ほぼ２ｎの要素を選別することとなる。本選別作業は、データサンプルを得るのに用いるサンプリング・クロックより２ｎ倍速いクロックを必要とする。このようなクロックは、非常に高周波であり、望ましくない。さらに、ＤＡＣ／ＡＤＣは、サンプリング・クロックおよび選別に用いられるクロックといった、少なくとも２つのクロックを含む。それ故に、ＤＡＣ／ＡＤＣは、複合モード環境ともなる。また、複合モード環境における高周波クロックの使用は望ましくない。
【０００７】
従って、高速で、低コストのコンバータの提供を助けるためのメカニズムが必要となる。本発明はそのような必要性に対応する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
発明の概要
本発明は、入力信号に対応するベクトルを量子化するための方法およびシステムを提供する。ベクトルは、Ｎ次元空間に対応する複数の要素を有する。一側面において、該方法およびシステムは、最終空間が形成されるまで、前再帰より１つ少ない次元を有する均等な空間に、空間を再帰的に分割するステップを含む。各最終空間は二次元である。本側面において、該方法およびシステムは、ベクトルに最も近い適合性を有する複数の最終空間の特定の最終空間の部分空間の部分空間を判断するため、それぞれの複数の最終空間について複数の要素を非同期的に比較するステップも含む。別の側面において、該方法およびシステムは、複数のノードを含む少なくとも１つの階層を提供するステップと、ベクトルに最も近い適合を決定するために、階層を非同期的に走査するステップとを含む。複数のノードは、複数の要素のそれぞれの間での複数の比較における複数のＡＮＤに対応する。複数の比較のそれぞれは、複数の要素のうち第１の要素が、複数の要素のうち第２の要素よりも大きいかどうかを決定する。
【０００９】
本願に公開される方法およびシステムに従って、本発明はベクトル量子化を非同期的に実行するための方法およびシステムを提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
発明の詳細な説明
本発明はベクトル量子化に関する。次の説明は、当業者が本発明を製造および使用することができるようにするためのものであり、特許出願および特許要件に関して提供されたものである。本願に記載の好適な実施形態の種々の変更、および一般的な原理、ならびに
特徴は、当業者には容易に理解できるものである。従って、本発明は本願に示される実施形態に限定されることを意図するものではなく、本願に記載の原理および特徴と一貫する最も広い範囲に一致する。
【００１１】
本発明は、入力信号に対応するベクトルを量子化するための方法およびシステムを提供する。ベクトルはＮ次元空間に対応する複数の要素を有する。一側面において、該方法およびシステムは、最終空間が形成されるまで、前再帰より１つ少ない次元を有する均等な空間に、空間を再帰的に分割するステップを含む。各最終空間は二次元である。本側面において、また該方法およびシステムは、ベクトルに最も近い適合性を有する、複数の最終空間の特定の最終空間の部分空間の部分空間を判断するため、複数の最終空間のそれぞれについて、複数の要素の一対の要素を非同期的に比較するステップを含む。別の側面において、該方法およびシステムは、複数のノードを含む少なくとも１つの階層を提供するステップと、ベクトルに最も近い適合を決定するため、階層を非同期的に走査するステップを含む。複数のノードは、複数の要素のそれぞれの間での複数の比較における複数のＡＮＤに対応する。複数の比較のそれぞれは、複数の要素のうちの第１の要素が複数の要素のうち第２の要素よりも大きいかどうかを決定する。
【００１２】
本発明は、特定のベクトル、特定の次元、およびＡＤＣのような特定のアプリケーションに関して記載される。しかしながら、当業者は、該方法およびシステムが他のベクトル、他の次元、他のアプリケーションにおいて効果的に機能することは容易に理解できるであろう。
【００１３】
図２は、ベクトル量子化の実行のための本発明に従った方法１００の一実施形態を示したフローチャートである。方法１００は、入力信号に対応するベクトルＵ１２のようなベクトルを量子化するために用いられる。従って、ベクトルは、ｎ次元空間にあり、ｎ次元空間において複数の要素（つまり、ｎ個の要素）を有する。ベクトルは、ｎ個の要素を有するが、１つ以上の要素が０であってもよい。また、入力信号は、しばしばスカラ信号である。それ故に、量子化されているベクトルは、一般的にスカラ・ベクトル変換の結果である。
【００１４】
ｎ次元空間は、ステップ１０２によって、最終空間が形成されるまで、前再帰より１つ少ない次元を有する複数の均等な空間に再帰的に分割される。各最終空間は二次元である。従って、ステップ１０２では、まずｎ次元空間は次元（ｎ‐１）を有するｎ個の空間に分割される。本過程は、二次元の最終空間が形成されるまで、継続して空間の数が増加し、各空間の次元が減少する。
【００１５】
最終空間においてベクトルの要素は、ステップ１０４によって、ベクトルに最も近い適合性を有する、特定の最終空間の部分空間を決定するため、相互を非同期的に比較する。ステップ１０４は、入力信号に対応するベクトルに最も近く一致する部分空間を決定するため、空間の二分法を利用する。つまり、ステップ１０４は各最終空間においてベクトルの要素を比較して、最大のもの、つまり、前記ベクトルに最も近く一致する部分空間に対応するものを決定する。最終空間は二次元なので、部分空間は、次元１を有し、前記ベクトルに最も近く一致するベクトルを示す。それ故に、空間の二分法で部分空間を特定することによって、入力信号に対応するベクトルは量子化される。
【００１６】
従って、方法１００を用い、入力信号に対応するベクトルは、非同期的に量子化することができる。ステップ１０４における比較は、非同期的に実行されるので、高周波クロックは、ベクトル量子化を実行するために必要ではない。従って、高周波、複合・モード環境を、避けることができる。さらに、ベクトル量子化は、入力信号に対応するベクトル上で非同期的に実行できるので、ＤＥＭは変換アプリケーションにおいて用いることができ
る。それ故に、方法１００は、オーディオ／音声コンバータのような、低コストで高速なコンバータの使用を容易にする。
【００１７】
図３は、ベクトル量子化を実行するための、本発明に従った方法１１０の別の実施形態を示したフローチャートである。図４は、本発明に従った不適合整形エンジン２００の一実施形態の略図である。図３‐４に示すように、該方法１００は、不適合整形エンジン２００に照らして記載されている。不適合形成エンジン２００は、スカラ・ベクトルコンバータ２０２、ベクトル量子化器２１０、ループフィルタ２０４、およびベクトル・スカラコンバータ２０６を含む。ベクトル量子化器は、以下に記載される、少なくとも１つの意思決定階層２１２および論理２１４を含む。好適な一実施形態において、前掲の不適合整形エンジン２００は、図４に示されるような、ΔΣコンバータの一部である。しかしながら、不適合整形エンジンが別のコンポーネントの一部であることを妨げるものはない。
【００１８】
方法１１０は、入力信号に対応するベクトルＵ１２のような、ベクトルを量子化するために用いられる。従って、ベクトルはＮ次元空間にあり、Ｎ次元空間において複数の要素（すなわち、Ｎ個の要素）を有する。しかしながら、ベクトルはＮ個の要素を有するが、１つ以上の要素は、０の規模を有していてもよい。入力信号は、しばしばスカラ信号でもある。それ故に、量子化されているベクトルは、通常、スカラ・ベクトルコンバータ２０２を用いて実施された、スカラ・ベクトル変換の結果である。
【００１９】
複数のノードを含む少なくとも１つの階層は、ステップ１１２によって、提供される。ステップ１１２において提供される階層は、好ましくは階層２１２である。ノードは、ベクトルの要素のＡＮＤ比較に対応する。比較は、ＣｋおよびｂａｒＣｋで示すことができる。項Ｃｋは、Ｃｋ＝ｕｉ＞ｕｊとして与えられ、ｋは０からＮ（Ｎ‐１）／２‐１の整数であり、ｉおよびｊは０からＮ‐１の整数であり、ｉはｊ等しくない。同様に、ｂａｒＣｋ＝ｕｊ＜ｕｊである。従って、各比較、ＣｋまたはｂａｒＣｋは、ある要素がある特定の他の要素よりも大きいかどうかを決定する。
【００２０】
一実施形態において、ステップ１１２は単一の意思決定階層を提供する。図５は本発明に従った、このような意思決定階層２１２’の一実施形態を示す略図である。図３‐５に示すように、意思決定階層２１２’は、不適合整形エンジン２００における意思決定階層２１２に対応し、ステップ１１２の一実施形態を用いて形成される。ステップ１１２において提供される階層２１２’は、量子化されているベクトルのすべての要素の比較を含む。従って、層ｘでのそれぞれのノードｎにおいて、比較は、ｇｔｕｘ‐１［ｎ］＝ＡＮＤ（Ｃｋ，ｂａｒＣｋ）によって得られる。従って、図５に示されるように、それぞれの＞ｕｉは、要素がｕｊよりも大きいという比較を示す。つまり、階層が走査されている時に、特定のノードには、前のノードにおいて要素のＡＮＤ工程を実施することによって到達する。階層２１２’は、Ｎ‐１の深度（層の総数）を有する。
【００２１】
別の実施形態において、ステップ１１２は複数の部分階層を含む階層を提供する。このような実施形態において、一対の部分階層が提供されることが好ましい。図６は、本発明に従った一対の意思決定階層２１２’’の一実施形態を示す略図である。各部分階層２１４および２１６は、ベクトルの要素の一部を検索する際に用いられる。好ましくは、第１の部分階層２１４は、どの要素が大きいかを判断するため、Ｍ個の最大要素を検索する。このような部分階層２１４において、ノードは、構造ｇｔｕｘ‐１［ｎ］を有するであろう。また好適な実施形態において、前記対のうちの第２の部分階層２１４は、複数の要素の第２の部分を検索する。これらの要素は、Ｎ−Ｍ個の最小要素を含み、最小要素を判断するため検索されることが好ましい。２つの部分階層２１６および２１８を有する、このような階層２１２’’に関し、層ｘでのｎにおいて、比較は、ｇｔｕｘ‐１［ｎ］＝ＡＮＤ（Ｃｋ，ｂａｒＣｋ）またはｌｔｕｘ‐１［ｎ］＝ＡＮＤ（Ｃｋ，ｂａｒＣｋ）である
。
【００２２】
階層が構成されると、階層２１２／２１２’／２１２’’は、ステップ１１４によって、量子化されているベクトルに最も近い適合を決定するため、少なくとも１つの階層を非同期的に走査される。従って、階層２１２／２１２’／２１２’’において、ノードの一部を経由するパスは、非同期的に続き、最も近い適合が決定される。
【００２３】
ステップ１１６によって、出力ベクトルが提供される。一実施形態において、出力ベクトルＶは、ｉが０から（Ｎ‐１）／２‐１の整数であり、ｋが０からｘ‐１の整数であり、ｘが階層におけるレベルである場合はＶ［ｉ］＝ＯＲ（ｌｔｕｋ）によって、またはｉが（Ｎ‐１）／２からＮ‐１の整数であり、ｋが０からｘ‐１の整数である場合はＶ［ｉ］＝ＯＲ（ｇｔｕｋ）によって与えられる要素Ｖ［ｉ］を有する。
【００２４】
例えば、方法１１０および不適合整形エンジン２００を、４次元のベクトル量子化に対応する４つの要素のコンバータで使用すると仮定する。入力信号に対応するベクトルＵが、４次元において、要素ｕ０、ｕ１、ｕ２、およびｕ３を有すると仮定する。比較は、Ｃ０＝ｕ１＞ｕ０、Ｃ１＝ｕ２＞ｕ０、Ｃ２＝ｕ３＞ｕ０、Ｃ３＝ｕ２＞ｕ１、Ｃ４＝ｕ３＞ｕ１、Ｃ５＝ｕ３＞ｕ２、ｂａｒＣ０＝ｕ０＞ｕ１、ｂａｒＣ１＝ｕ０＞ｕ２、ｂａｒＣ２＝ｕ０＞ｕ３、ｂａｒＣ３＝ｕ１＞ｕ２、ｂａｒＣ４＝ｕ１＞ｕ３、ｂａｒＣ５＝ｕ２＞ｕ３によって与えられる。階層２１２／２１２’／２１２’’に対応する項は、適切な上記の項ｇｔｕ０およびｌｔｕ０によって得られる。階層２１２’’の第１のレベルのための、ノードは：
【００２５】
【数１】
2009516231.tif 000003
【００２６】
である。
階層２１２’’の第２のレベルにおけるノードは
【００２７】
【数２】
2009516231.tif 000004
【００２８】
によって、与えられる。
それ故に、層ｘの関数として得られることができる。従って、出力ベクトルＶの要素ｖ［０］、ｖ［１］、ｖ［２］、ｖ［３］は、
【００２９】
【数３】
2009516231.tif 000005
【００３０】
によって、与えられる。
従って、方法１１０および不適合整形エンジン２００を用いて、入力信号に対応するベクトルは、非同期的に量子化することができる。階層２１２／２１２’／２１２’’が、非同期的に走査されるので、ベクトル量子化を実行するための高周波クロックは必要ない。従って、高周波、ミックス・モード環境を避けることができる。それ故に、アナログ回路は、高周波クロックによって妨げられることはない。さらに、高速なアプリケーションにおいて、階層２１２／２１２’／２１２’’上の意思決定は、クロック周期毎に実行することができる。さらに、階層２１２／２１２’／２１２’’の使用のため、不適合整形エンジン２００および方法１００、１１０は、異なる要素の数および異なる分解能のために拡張することができる。例えば、８つの要素のΔΣＤＡＣは、不適合整形エンジン２００および方法１００または２００を用いて提供することができる。それ故に、方法１００、１１０および不適合整形エンジン２００は、オーディオ／音声コンバータのような低コ
ストで、高速のコンバータを容易にする。
【００３１】
例えば、音声／オーディオおよび他のコンバータにおいて、入力信号へのベクトル量子化を実行する方法およびシステムを開示された。本発明は、前述の実施形態に従って記載されてきたが、当業者は、実施形態が変更されうること、およびいずれの変更も本発明の精神および範囲内にあることを認識するであろう。従って、添付の請求項の精神および範囲から逸脱することなく、当業者によって多くの変更をなすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】３次元のベクトル量子化を示す略図である。
【図２】ベクトル量子化を実行するための本発明に従った方法の一実施形態を示すフローチャートである。
【図３】ベクトル量子化を実行するための本発明に従った方法の他の実施形態を示すフローチャートである。
【図４】本発明に従った不適合整形エンジンの一実施形態の略図である。
【図５】本発明に従った意思決定階層の一実施形態を示す略図である。
【図６】本発明に従った一つの意思決定階層対の一実施形態を示す略図である。
【図１】
2009516231.tif 000006
【図２】
2009516231.tif 000007
【図３】
2009516231.tif 000008
【図４】
2009516231.tif 000009
【図５】
2009516231.tif 000010
【図６】
2009516231.tif 000011
【国際調査報告】
2009516231.tif 000012