(57)【要約】デジタルフィルタは、割り当てられたフィルタ関数を有し、割り当てられたフィルタ係数（ｂＫ）、入力サンプル（ｘｋ）を受信する入力、信頼値（ｃＫ）を受信する別の入力、および出力（ｏｕｔ）を有する。各入力サンプル値（ｘｋ）は、入力信頼値（ｃＫ）に関連付けられ、フィルタ出力（ｏｕｔ）は、入力サンプル、入力信頼値、ならびにフィルタ係数に依存する。フィルタは、複数のアキュムレータ（ａｃｃ０１、ａｃｃ０２、ａｃｃ０３、ａｃｃ０４）を含み、出力サンプルは、関連付けられた信頼値を伴う事前決定された数のサンプル値がフィルタに入力された後に生成される。
2019525502.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
割り当てられたフィルタ関数を備えているデジタルフィルタであって、前記デジタルフィルタは、割り当てられたフィルタ係数、入力サンプルを受信する入力、信頼値を受信する別の入力、および出力を有し、
各入力サンプル値は、入力信頼値に関連付けられており、各入力サンプルは、その関連付けられた信頼値で加重され、
前記フィルタ出力は、前記入力サンプルおよび前記入力信頼値の両方に依存し、
前記フィルタは、アキュムレータを備え、前記アキュムレータは、所定数の前記信頼加重入力サンプル、前記関連付けられた信頼値、割り当てられたフィルタ係数で加重された前記信頼値、および前記割り当てられたフィルタ係数でさらに加重された前記信頼加重入力サンプルを累積するように構成されている、フィルタ。
【請求項２】
第１のアキュムレータを有する第１のブランチであって、前記第１のアキュムレータは、係数組からの係数で加重された前記入力信頼値を受信し、第１の累積値を生成する、第１のブランチと、
第２のアキュムレータを有する第２のブランチであって、前記第２のアキュムレータは、前記入力信頼値を受信し、第２の累積値を生成する、第２のブランチと、
第３のアキュムレータを有する第３のブランチであって、前記第３のアキュムレータは、前記係数組からの係数と前記入力信頼値とで加重された入力サンプル値を受信し、第３の累積値を生成する、第３のブランチと、
第４のアキュムレータを有する第４のブランチであって、前記第４のアキュムレータは、前記信頼加重入力値を受信し、第４の累積値を生成する、第４のブランチと
を備えている、請求項１に記載のフィルタ。
【請求項３】
前記第１の累積値は、一定値から減算され、前記減算の結果は、前記第２の累積値で除算され、前記第４の累積値で乗算され、前記第３の累積値に加算され、前記第１、第２、第３、および第４のアキュムレータは、続いて、クリアされる、請求項２に記載のフィルタ。
【請求項４】
前記フィルタの複数のインスタンスが、並行して動作させられ、各インスタンスは、入力サンプルと関連付けられた信頼値とのサブセットに対して専用係数を用いて動作させられる、請求項１−３のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項５】
入力サンプルは、前記フィルタの２つのインスタンスのうちの１つに交互に割り当てられる、請求項４に記載のフィルタ。
【請求項６】
信頼値は、デジタル論理値によって表される、請求項１−５のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項７】
前記一定値は、全ての係数の合計である、前記請求項３−６のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項８】
前記割り当てられたフィルタ関数は、低域通過フィルタ関数である、請求項１−７のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項９】
前記低域通過は、高域通過または帯域通過を同等の低域通過領域に変換することから取得されている、請求項８に記載のフィルタ。
【請求項１０】
前記割り当てられたフィルタ関数は、正の値の係数のみまたは負の値の係数のみを有する、請求項１−９のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項１１】
前記割り当てられたフィルタ関数は、別のゼロではない係数と異なる大きさを有する少なくとも１つのゼロではない値の係数を有する、請求項１−１０のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項１２】
デジタルフィルタのＤＣ利得は、一定またはほぼ一定である、請求項１−１１のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項１３】
前記フィルタは、ソフトウェアによって形成されている、請求項１−１２のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項１４】
割り当てられたフィルタ関数を備えているデジタルフィルタであって、前記デジタルフィルタは、第１および第２のフィルタ係数組、入力サンプルを受信する入力、信頼値を受信する別の入力、および出力を有し、
各入力サンプル値は、入力信頼値に関連付けられており、
前記フィルタ出力は、前記入力サンプルおよび前記入力信頼値の両方に依存し、
前記デジタルフィルタは、
第１のアキュムレータを有する第１のブランチであって、前記第１のアキュムレータは、前記第１の係数組からの係数で加重された前記入力信頼値を受信し、第１の累積値を生成する、第１のブランチと、
第２のアキュムレータを有する第２のブランチであって、前記第２のアキュムレータは、前記第２の係数組からの係数で加重された前記入力信頼値を受信し、第２の累積値を生成する、第２のブランチと、
第３のアキュムレータを有する第３のブランチであって、前記第３のアキュムレータは、前記第１の係数組からの係数と前記入力信頼値とで加重された入力サンプル値を受信し、第３の累積値を生成する、第３のブランチと、
第４のアキュムレータを有する第４のブランチであって、前記第４のアキュムレータは、前記第２の係数組からの係数と前記入力信頼値とで加重された前記入力値を受信し、第４の累積値を生成する、第４のブランチと
を備えている、フィルタ。
【請求項１５】
前記第１の累積値は、一定値から減算され、前記減算の結果は、前記第２の累積値で除算され、前記第４の累積値で乗算され、前記第３の累積値に加算され、前記第１、第２、第３、および第４のアキュムレータは、続いて、クリアされる、請求項１４に記載のフィルタ。
【請求項１６】
前記フィルタの複数のインスタンスが、並行して動作させられ、各インスタンスは、入力サンプルと関連付けられた信頼値とのサブセットに対して専用係数を用いて動作させられる、請求項１５に記載のフィルタ。
【請求項１７】
信頼値は、デジタル論理値によって表される、前記請求項１４−１６のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項１８】
前記一定値は、全ての係数の合計である、前記請求項１５−１７のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項１９】
前記割り当てられたフィルタ関数は、低域通過フィルタ関数である、前記請求項１４−１８のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項２０】
前記低域通過は、高域通過または帯域通過を同等の低域通過領域に変換することから取得されている、請求項１９に記載のフィルタ。
【請求項２１】
前記割り当てられたフィルタ関数は、正の値の係数のみまたは負の値の係数のみを有する、前記請求項１４−２０のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項２２】
前記割り当てられたフィルタ関数は、別のゼロではない係数と異なる大きさを有する少なくとも１つのゼロではない値の係数を有する、前記請求項１４−２１のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項２３】
デジタルフィルタのＤＣ利得は、一定またはほぼ一定である、前記請求項１４−２１のうちの１項に記載のフィルタ。
【請求項２４】
フィルタシステムであって、前記フィルタシステムは、
第１および第２のデジタルフィルタであって、各々は、割り当てられたフィルタ関数を備え、割り当てられたフィルタ係数、入力サンプルを受信する入力、信頼値を受信する別の入力、および出力を有し、各入力サンプル値は、入力信頼値に関連付けられており、各入力サンプルは、その関連付けられた信頼値で加重され、前記フィルタ出力は、前記入力サンプルおよび前記入力信頼値の両方に依存し、前記フィルタは、アキュムレータを備え、前記アキュムレータは、前記信頼加重入力サンプル、前記関連付けられた信頼値、割り当てられたフィルタ係数で加重された前記信頼値、および前記割り当てられたフィルタ係数でさらに加重された前記信頼加重入力サンプルを累積するように構成されている、第１および第２のデジタルフィルタと、
入力信号を受信し、前記第１および第２のデジタルフィルタのための入力サンプルを生成するデマルチプレクサと
を備えている、フィルタシステム。
【請求項２５】
前記第１のデジタルフィルタのための前記入力サンプルを受信し、関連付けられた信頼値を生成する第１の異常値検出器と、
前記第２のデジタルフィルタのための前記入力サンプルを受信し、関連付けられた信頼値を生成する第２の異常値検出器と
をさらに備えている、請求項２４に記載のフィルタシステム。
【請求項２６】
前記第１のデジタルフィルタのための入力サンプルは、高サンプルであり、前記第２のデジタルフィルタのための入力サンプルは、低サンプルである、請求項２４または２５に記載のフィルタシステム。
【請求項２７】
フィルタシステムであって、前記フィルタシステムは、
第１および第２のデジタルフィルタであって、各々は、
割り当てられたフィルタ関数を備え、第１および第２のフィルタ係数組、入力サンプルを受信する入力、信頼値を受信する別の入力、および出力を有し、
各入力サンプル値は、入力信頼値に関連付けられており、
前記フィルタ出力は、前記入力サンプルおよび前記入力信頼値の両方に依存し、
各デジタルフィルタは、
第１のアキュムレータを有する第１のブランチであって、前記第１のアキュムレータは、前記第１の係数組からの係数で加重された前記入力信頼値を受信し、第１の累積値を生成する、第１のブランチと、
第２のアキュムレータを有する第２のブランチであって、前記第２のアキュムレータは、前記第２の係数組からの係数で加重された前記入力信頼値を受信し、第２の累積値を生成する、第２のブランチと、
第３のアキュムレータを有する第３のブランチであって、前記第３のアキュムレータは、前記第１の係数組からの係数と前記入力信頼値とで加重された入力サンプル値を受信し、第３の累積値を生成する、第３のブランチと、
第４のアキュムレータを有する第４のブランチであって、前記第４のアキュムレータは、前記第２の係数組からの係数と前記入力信頼値とで加重された前記入力値を受信し、第４の累積値を生成する、第４のブランチと
をさらに備えている、第１および第２のデジタルフィルタと、
入力信号を受信し、前記第１および第２のデジタルフィルタのための入力サンプルを生成するデマルチプレクサと
を備えている、フィルタシステム。
【請求項２８】
前記第１のデジタルフィルタのための前記入力サンプルを受信し、関連付けられた信頼値を生成する第１の異常値検出器と、
前記第２のデジタルフィルタのための前記入力サンプルを受信し、関連付けられた信頼値を生成する第２の異常値検出器と
をさらに備えている、請求項２７に記載のフィルタシステム。
【請求項２９】
前記第１のデジタルフィルタのための入力サンプルは、高サンプルであり、前記第２のデジタルフィルタのための入力サンプルは、低サンプルである、請求項２７または２８に記載のフィルタシステム。
【請求項３０】
割り当てられたフィルタ関数を備えているデジタルフィルタであって、前記デジタルフィルタは、割り当てられたフィルタ係数、入力サンプルを受信する入力、信頼値を受信する別の入力、および出力を有し、
各入力サンプル値は、入力信頼値に関連付けられており、
前記フィルタ出力は、前記入力サンプル、前記入力信頼値、ならびに前記フィルタ係数に依存し、
前記フィルタは、複数のアキュムレータを含み、
出力サンプルは、事前決定された数のサンプル値および関連付けられた信頼値が前記フィルタに入力された後に生成される、デジタルフィルタ。
【請求項３１】
デジタル入力サンプルをフィルタ処理する方法であって、前記方法は、
デジタル入力サンプル値および関連入力信頼値を受信するステップと、
係数組からの係数で加重された前記入力信頼値を累積し、第１の累積値を生成するステップと、
前記入力信頼値を累積し、第２の累積値を生成するステップと、
前記係数組からの係数と前記入力信頼値とで加重された前記入力サンプル値を累積し、第３の累積値を生成するステップと、
前記信頼加重入力値を累積し、第４の累積値を生成するステップと
を含む、方法。
【請求項３２】
一定値から前記第１の累積値を減算することであって、前記減算の結果は、前記第２の累積値で除算され、前記第４の累積値で乗算され、前記第３の累積値に加算される、ことと、続いて、前記第１、第２、第３、および第４のアキュムレータをクリアすることとをさらに含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記一定値は、全ての係数の合計である、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記入力信頼値は、２進である、前記請求項３１−３３のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項３５】
デジタル入力サンプルをフィルタ処理する方法であって、前記方法は、
デジタル入力サンプル値および関連入力信頼値を受信するステップと、
第１の係数組からの係数で加重された前記入力信頼値を累積し、第１の累積値を生成するステップと、
第２の係数組からの係数で加重された前記入力信頼値を累積し、第２の累積値を生成するステップと、
前記第１の係数組からの係数と前記入力信頼値とで加重された入力サンプル値を累積し、第３の累積値を生成するステップと、
第２の係数組からの係数と前記入力信頼値とで加重された前記入力値を累積し、第４の累積値を生成するステップと
を含む、方法。
【請求項３６】
一定値から前記第１の累積値を減算することであって、前記減算の結果は、前記第２の累積値で除算され、前記第４の累積値で乗算され、前記第３の累積値に加算される、ことと、続いて、第１、第２、第３、および第４のアキュムレータをクリアすることとをさらに含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記一定値は、全ての係数の合計である、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記入力信頼値は、２進である、前記請求項３５−３７のうちのいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、デジタルフィルタ、具体的には、雑音抑制のためのデジタルフィルタに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルデバイスにおいて処理するためのアナログ信号を感知するために、その実際の情報コンテンツ変化より（有意に）速く信号をサンプリングすることは、情報の冗長性を活用してデジタル化された信号の増進を可能にする一般的な実践である。そのようなデバイスの例は、容量タッチ感知またはタッチレス位置およびジェスチャ感知システム、デジタル電圧計、温度計、または圧力センサを含む。
【０００３】
有意な雑音を受け得る例示的容量感知システムは、両方とも本願の出願人であるＭｉｃｒｏｃｈｉｐ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｉｎｃ．から入手可能であり、参照することによってそれらの全体として本明細書に組み込まれるアプリケーションノートＡＮ１４７８「ｍＴｏｕｃｈＴＭ  Ｓｅｎｓｉｎｇ  Ｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ＣａｐａｃｉｔｉｖｅＶｏｌｔａｇｅ  Ｄｉｖｉｄｅｒ」およびＡＮ１２５０「Ｍｉｃｒｏｃｈｉｐ  ＣＴＭＵ  ｆｏｒ  Ｃａｐａｃｉｔｉｖｅ  Ｔｏｕｃｈ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」で説明されるシステムを含む。
【０００４】
別の例示的用途は、本願の出願人によって製造されるＧｅｓｔＩＣ（登録商標）技術としても公知であるタッチレス容量３Ｄジェスチャシステムである。
【０００５】
センサ信号は、典型的には、広帯域雑音、調和雑音、およびピーク雑音等の種々の雑音タイプによる妨害を受ける。後者の２つは、例えば、スイッチング電力供給部から生じ得、それは、電磁波耐性標準試験、例えば、ＩＥＣ６１０００−４−４において対処される。
【０００６】
信号収集は、例えば、時間的にいくつかのセンサを多重化するときにも、またはデータ伝送失敗等の不規則な事象によっても、計画的もしくは決定論的方式で中断され得る。そのような不連続性または欠落サンプルは、信号に望ましくない位相跳躍を引き起こし得る。規則的サンプリング間隔のために設計されているデジタルフィルタに関し、これは、フィルタタイミングを破損し、それらの雑音抑制性能に重大な影響を及ぼし得る。
【０００７】
デジタル通信におけるチャネルコーディングとの関連で消去されたメッセージと同様に（Ｂｌａｈｕｔ，１９８３；Ｂｏｓｓｅｒｔ，１９９９）、我々は、欠落サンプル、および、例えば、ピーク雑音に起因して、有用な情報を搬送しないサンプルをイレイジャーと呼ぶ。
【０００８】
図１ａは、雑音の多い実際の値のベースバンド信号を推定するための基本的プロシージャを行うシステム１００を示す。アナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ）１１０は、その情報変化より（有意に）高いレートで信号をサンプリングする。次いで、デジタル信号は、低域通過フィルタ１２０に入力され、Ｒデシメータ１３０によってレートＲで間引きされる。ダウンサンプリングされた結果は、さらに処理されるか、または単純に、例えば、図１ａに示されるような数値ディスプレイ１４０上に表示される。その中で、低域通過フィルタ１２０は、広帯域雑音のより高い周波数成分を減衰させることができるが、雑音ピークを完全的には抑制しないであろう。
【０００９】
ピーク雑音抑制の問題は、画像処理（Ｔ．Ｂｅｎａｚｉｒ，２０１３）、地震学、および医学（Ｂ．Ｂｏａｓｈａｓｈ，２００４）等の多くの用途で生じる。ピーク雑音に対抗するための標準アプローチは、メジアンフィルタまたは変異型を適用することである。
【００１０】
ピーク雑音を抑制するが、依然として入力信号を平滑化するアプローチは、雑音ピークまたは異常値として識別されるサンプルを除外して、または、例えば、ｎ個の最大およびｎ個の最小サンプルを除外して、時間窓内のサンプルの一部を平均するフィルタである（選択的算術平均（ＳＡＭ）フィルタまたは「シグマフィルタ」（Ｌｅｅ，１９８３））。明確なこととして、ＳＡＭフィルタは、その入力信号の時間領域特性に適合する有限インパルス応答（ＦＩＲ）を伴う時変フィルタである。
【００１１】
しかしながら、雑音ピークの存在下では（すなわち、イレイジャーがあると）優れているが、ピークがないと、そのようなＳＡＭ平均化フィルタの雑音抑制特性は、３２個のサンプルの窓長に対して図１ｂに示されるように、例えば、インパルス応答としてハミング窓を使用する他の最先端のフィルタ、または周波数応答が最小二乗方法を使用して設計されるフィルタより劣っている。フィルタの振幅応答に対して、最小二乗フィルタの実線曲線およびハミングフィルタの鎖線曲線は、長方形のインパルス応答を伴う平均化フィルタ（点線曲線）と比較して、向上したサイドローブ減衰を示す。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１２】
雑音を受ける処理信号の改良型方法およびシステムの必要性が存在する。本願は、上記のセンサシステムのうちのいずれかに制限されないが、雑音を受け、評価を必要とする任意のタイプの信号に適用され得る。
【００１３】
ある実施形態によると、デジタルフィルタは、割り当てられたフィルタ関数を備え得、割り当てられたフィルタ係数、入力サンプルを受信する入力、信頼値を受信する別の入力、および出力を有し、各入力サンプル値は、入力信頼値に関連付けられており、各入力サンプルは、その関連付けられた信頼値で加重され、フィルタ出力は、入力サンプルおよび入力信頼値の両方に依存し、フィルタは、所定数の信頼加重入力サンプル、関連付けられた信頼値、割り当てられたフィルタ係数で加重される信頼値、および割り当てられたフィルタ係数でさらに加重された信頼加重入力サンプルを累積するように構成されるアキュムレータを備えている。
【００１４】
さらなる実施形態によると、フィルタは、係数組からの係数で加重される入力信頼値を受信し、係数組からの係数で加重される入力信頼値を受信し、第１の累積値を生成する第１のアキュムレータを有する第１のブランチと、入力信頼値を受信し、第２の累積値を生成する第２のアキュムレータを有する第２のブランチと、係数組からの係数と入力信頼値とで加重された入力サンプル値を受信し、第３の累積値を生成する第３のアキュムレータを有する第３のブランチと、信頼加重入力値を受信し、第４の累積値を生成する第４のアキュムレータを有する第４のブランチとを備え得る。さらなる実施形態によると、第１の累積値は、一定値から減算され、減算の結果は、第２の累積値で除算され、第４の累積値で乗算され、第３の累積値に加算され、第１、第２、第３、および第４のアキュムレータは、続いて、クリアされる。
【００１５】
別の実施形態によると、デジタルフィルタは、割り当てられたフィルタ関数を備え得、第１および第２のフィルタ係数組、入力サンプルを受信する入力、別の入力受信信頼情報値、および出力を有し、各入力サンプル値は、入力信頼値に関連付けられており、フィルタ出力は、入力サンプルおよび入力信頼値の両方に依存し、デジタルフィルタは、第１の係数組からの係数で加重される入力信頼値を受信し、第１の累積値を生成する第１のアキュムレータを有する第１のブランチと、第２の係数組からの係数で加重される入力信頼値を受信し、第２の累積値を生成する第２のアキュムレータを有する第２のブランチと、第１の係数組からの係数と入力信頼値とで加重された入力サンプル値を受信し、第３の累積値を生成する第３のアキュムレータを有する第３のブランチと、第２の係数組からの係数と入力信頼値とで加重された入力値を受信し、第４の累積値を生成する第４のアキュムレータを有する第４のブランチとを備えている。
【００１６】
上記のデジタルフィルタのさらなる実施形態によると、第１の累積値は、一定値から減算され、減算の結果は、第２の累積値で除算され、第４の累積値で乗算され、第３の累積値に加算され、第１、第２、第３、および第４のアキュムレータは、続いて、クリアされる。
【００１７】
上記のデジタルフィルタのうちのいずれかのさらなる実施形態によると、フィルタの複数のインスタンスが、並行して動作させられ、各インスタンスは、入力サンプルと関連付けられた信頼値とのサブセットに対して専用係数を用いで動作させられる。上記のデジタルフィルタのうちのいずれかのさらなる実施形態によると、信頼値は、デジタル論理値によって表される。上記のデジタルフィルタのうちのいずれかのさらなる実施形態によると、一定値は、全ての係数の合計である。上記のデジタルフィルタのうちのいずれかのさらなる実施形態によると、割り当てられたフィルタ関数は、低域通過フィルタ関数である。上記のデジタルフィルタのうちのいずれかのさらなる実施形態によると、低域通過は、高域通過または帯域通過を同等の低域通過領域に変換することから取得されている。上記のデジタルフィルタのうちのいずれかのさらなる実施形態によると、割り当てられたフィルタ関数は、正の値の係数のみまたは負の値の係数のみを有する。上記のデジタルフィルタのうちのいずれかのさらなる実施形態によると、割り当てられたフィルタ関数は、別のゼロではない係数と異なる大きさを有する少なくとも１つのゼロではない値の係数を有する。上記のデジタルフィルタのうちのいずれかのさらなる実施形態によると、デジタルフィルタのＤＣ利得は、一定またはほぼ一定である。
【００１８】
さらに別の実施形態によると、フィルタシステムは、第１および第２のデジタルフィルタであって、各々は、割り当てられたフィルタ関数を備え、割り当てられたフィルタ係数、入力サンプルを受信する入力、信頼値を受信する別の入力、および出力を有し、各入力サンプル値は、入力信頼値に関連付けられており、各入力サンプルは、その関連付けられた信頼値で加重され、フィルタ出力は、入力サンプルおよび入力信頼値の両方に依存し、フィルタは、信頼加重入力サンプル、関連付けられた信頼値、割り当てられたフィルタ係数で加重される信頼値、および割り当てられたフィルタ係数でさらに加重される信頼加重入力サンプルを累積するように構成される、アキュムレータを備えている、第１および第２のデジタルフィルタと、入力信号を受信し、該第１および第２のデジタルフィルタのための入力サンプルを生成するデマルチプレクサとを備え得る。
【００１９】
フィルタシステムのさらなる実施形態によると、システムは、該第１のデジタルフィルタのための該入力サンプルを受信し、関連付けられた信頼値を生成する第１の異常値検出器と、該第２のデジタルフィルタのための該入力サンプルを受信し、関連付けられた信頼値を生成する第２の異常値検出器とをさらに備え得る。フィルタシステムのさらなる実施形態によると、第１のデジタルフィルタのための入力サンプルは、高サンプルであり、第２のデジタルフィルタのための入力サンプルは、低サンプルである。
【００２０】
さらに別の実施形態によると、フィルタシステムは、第１および第２のデジタルフィルタを備え、各々は、割り当てられたフィルタ関数を備え、第１および第２のフィルタ係数組、入力サンプルを受信する入力、信頼値を受信する別の入力、および出力を有し、各入力サンプル値は、入力信頼値に関連付けられており、フィルタ出力は、入力サンプルおよび入力信頼値の両方に依存し、デジタルフィルタの各々は、第１の係数組からの係数で加重される入力信頼値を受信し、第１の累積値を生成する第１のアキュムレータを有する第１のブランチと、第２の係数組からの係数で加重される入力信頼値を受信し、第２の累積値を生成する第２のアキュムレータを有する第２のブランチと、第１の係数組からの係数と入力信頼値とで加重された入力サンプル値を受信し、第３の累積値を生成する第３のアキュムレータを有する第３のブランチと、第２の係数組からの係数と入力信頼値とで加重された入力値を受信し、第４の累積値を生成する第４のアキュムレータを有する第４のブランチとをさらに備え、システムは、入力信号を受信し、第１および第２のデジタルフィルタのための入力サンプルを生成するデマルチプレクサをさらに備えている。
【００２１】
上記のフィルタシステムのさらなる実施形態によると、システムは、該第１のデジタルフィルタのための該入力サンプルを受信し、関連付けられた信頼値を生成する第１の異常値検出器と、該第２のデジタルフィルタのための該入力サンプルを受信し、関連付けられた信頼値を生成する第２の異常値検出器とをさらに備え得る。上記のフィルタシステムのさらなる実施形態によると、第１のデジタルフィルタのための入力サンプルは、高サンプルであり、第２のデジタルフィルタのための入力サンプルは、低サンプルである。
【００２２】
さらに別の実施形態によると、デジタルフィルタは、割り当てられたフィルタ関数を備え得、割り当てられたフィルタ係数、入力サンプルを受信する入力、別の入力受信信頼情報値、および出力を有し、各入力サンプル値は、入力信頼値に関連付けられており、フィルタ出力は、入力サンプル、入力信頼値、ならびにフィルタ係数に依存し、フィルタは、複数のアキュムレータを含み、出力サンプルは、事前決定された数のサンプル値の後に生成され、関連付けられた信頼値は、フィルタに入力されている。
【００２３】
さらに別の実施形態によると、デジタル入力サンプルをフィルタ処理する方法は、デジタル入力サンプル値および関連入力信頼値を受信するステップと、係数組からの係数で加重される入力信頼値を累積し、第１の累積値を生成するステップと、入力信頼値を累積し、第２の累積値を生成するステップと、係数組からの係数と入力信頼値とで加重された入力サンプル値を累積し、第３の累積値を生成するステップと、信頼加重入力値を累積し、第４の累積値を生成するステップとを含み得る。
【００２４】
方法のさらなる実施形態によると、方法は、一定値から第１の累積値を減算することであって、減算の結果は、第２の累積値で除算され、第４の累積値で乗算され、第３の累積値に加算される、ことと、続いて、第１、第２、第３、および第４のアキュムレータをクリアすることとをさらに含み得る。方法のさらなる実施形態によると、一定値は、全ての係数の合計である。方法のさらなる実施形態によると、入力信頼値は、２進である。
【００２５】
さらに別の実施形態によると、デジタル入力サンプルをフィルタ処理する方法は、デジタル入力サンプル値および関連入力信頼値を受信するステップと、第１の係数組からの係数で加重される入力信頼値を累積し、第１の累積値を生成するステップと、第２の係数組からの係数で加重される入力信頼値を累積し、第２の累積値を生成するステップと、第１の係数組からの係数と入力信頼値とで加重された入力サンプル値を累積し、第３の累積値を生成するステップと、第２の係数組からの係数と入力信頼値とで加重される入力値を累積し、第４の累積値を生成するステップとを含み得る。
【００２６】
方法のさらなる実施形態によると、方法は、一定値から第１の累積値を減算することであって、減算の結果は、第２の累積値で除算され、第４の累積値で乗算され、第３の累積値に加算される、ことと、続いて、第１、第２、第３、および第４のアキュムレータをクリアすることとをさらに含み得る。方法のさらなる実施形態によると、一定値は、全ての係数の合計である。方法のさらなる実施形態によると、入力信頼値は、２進である。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１Ａ】図１ａは、アナログ／デジタル変換および従来の雑音抑制を伴うアナログ信号の例示的収集を示す。
【図１Ｂ】図１ｂは、異なる低域通過フィルタの振幅応答を示す。
【図２】図２は、有限インパルス応答を伴う低域通過フィルタの典型的タップ重みを示す。
【図３】図３は、デジタルフィルタ用の入力源としてのデータ源および関連信頼生成の例示的ブロック図を示す。
【図４】図４は、信頼入力を伴うデジタルフィルタの例示的実装を示す。
【図５】図５は、外部信頼生成コントローラを伴うシステムを示す。
【図６】図６は、信頼入力を伴うデジタルフィルタの例示的シフトレジスタ実装を示す。
【図７】図７は、種々の実施形態による、消去係数重みの再分配の例を示す。
【図７Ａ】図７Ａは、２レベル信号の種々の実施形態による、消去係数重みの再分配の別の例を示す。
【図８】図８は、ピーク雑音抑制性能の例を示す。
【図９】図９は、消去の有無による、フィルタの係数および規模スペクトルの比較を示す。
【図１０】図１０は、高域通過フィルタ実施形態における消去係数重みの再分配の例を示す。
【図１１】図１１は、交流準静的電場を使用する非接触ジェスチャ検出システムの実施形態を示す。
【図１２】図１２は、２レベル測定の例を示す。
【図１３】図１３は、最小バッファ要件を伴うパケットデータ処理のための実装を示す。
【図１４】図１４は、図１３に類似する実装であるが、スイッチを伴って実装された２進信頼ｃｋ＝０，１を用いた乗算を示す。
【図１５】図１５は、図１３に類似するが、デシメーション後の差動段を伴う実装を示す。
【図１６】図１６は、図１３に類似するが、一般再分配関数を伴う実装を示す。
【図１７】図１７は、一般再分配関数およびスイッチを用いて実現された２進信頼入力を伴う実装を示す。
【図１８】図１８は、本来のフィルタインパルス応答を２つに分割することを示す。
【図１９】図１９は、振幅変調されたＡＤＣ出力サンプルｒｋのための信頼入力とともに２つのフィルタを使用する実装を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
種々の実施形態によると、入力信号が過剰にサンプリングされ、雑音が多い場合、実際の値のベースバンド信号、例えば、復調およびダウンサンプリングされたＧｅｓｔＩＣ（登録商標）信号の確実な推定値が、取得されることができる。ＭＧＣ３０３０またはＭＧＣ３１３０等のＧｅｓｔＩＣ（登録商標）デバイス、もしくはより新しい設計が、本願の出願人から入手可能である。例えば、図１１は、コントローラ７４０がＧｅｓｔＩＣ（登録商標）デバイスを表す典型的実施形態を示す。２０１５年１月１５日にオンライン公開された「ＧｅｓｔＩＣ（登録商標）  Ｄｅｓｉｇｎ  Ｇｕｉｄｅ」等の一般説明および設計ガイドが、Ｍｉｃｒｏｃｈｉｐ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｉｎｃ．から入手可能であり、参照することによって本明細書に組み込まれる。
【００２９】
図１１に示される３Ｄジェスチャ検出システム７００は、図１１に示されるようなフレーム構造によって形成され得る伝送電極７２０、および複数の受信電極７１０ａ・・ｄを提供する。しかしながら、受信電極７１０ａ・・ｄの下の長方形のエリア全体が、伝送電極として使用され得る、またはそのような電極は、複数の伝送電極に分割されることもできる。伝送電極７２０は、交流電場を生成する。ジェスチャコントローラ７４０は、受信電極７１０ａ・・ｄからの信号を受信し、信号は、受信電極７１０ａ・・ｄと、システム接地および／または伝送電極７２０との間の静電容量を表し得る。ジェスチャコントローラ７４０は、信号を評価し、処理システム７３０にヒューマンデバイス入力情報を提供し得る。この情報は、コンピュータマウスによって生成される２Ｄ移動情報に類似する３Ｄ移動座標であり得、および／または検出されたジェスチャから生成されるコマンドを含み得る。
【００３０】
そのような用途において直面された問題は、センサ信号に導入される雑音が、広帯域およびピーク雑音の両方であり、両方の問題を同時に対処する最先端のアプローチが既知ではなかったことである。ＧｅｓｔＩＣ（登録商標）用途ならびに他の用途においても、入力信号のいくつかのサンプルが、種々の理由で失われるか、または生成されることができない可能性がある。入力雑音の悪影響が明白であるが、入力サンプリング間隔の不規則性は、フィルタタイミングの破損につながり、雑音抑制性能に重大な影響を及ぼす。デジタルフィルタは、典型的には、規則的サンプリング間隔のために設計され、それ以外のものは、フィルタの観点から、入力信号の望ましくない位相跳躍につながる。信号内の雑音ピークおよび欠落サンプルの位置は、ある他の手段、例えば、ピーク雑音検出システムまたは決定論的雑音インジケータによって決定される。上記のように、広帯域雑音に対抗する、すなわち、周波数（低域通過）フィルタを適用するための標準アプローチがある。そして、ピーク雑音に対抗する、すなわち、信号サンプルの窓にわたってメジアンフィルタを適用するための別の標準アプローチがある。
【００３１】
そのような問題は、上記のように、ＧｅｓｔＩＣ（登録商標）システムで特に関連性があるが、これらのシナリオは、ＧｅｓｔＩＣ（登録商標）システムに適用され得るだけでなく、他のセンサシステムにも関連し得る。故に、提案される対策は、種々の信号源に適用され得る。
【００３２】
提案されるフィルタリング方法のために、各入力サンプルは、信頼値に関連付けられる。この信頼値は、関連サンプルがイレイジャーであるかどうか、すなわち、それが実際に欠落しているサンプルであるか、または有用な情報を搬送しないことが既知であるサンプルであるかどうかを示している。信頼値は、ある他の手段によって把握されると仮定される。そのような手段は、例えば、決定論的入力、または、Ｇｒｕｂｂｓ検定（Ｇｒｕｂｂｓ，１９５０）、一般化極限スチューデント化偏差（ＧＥＳＤ）検定、もしくはＨａｍｐｅｌ識別子（Ｈａｍｐｅｌ，１９７４）等の異常値検出方法を含むことができる。画像処理との関連で、信頼値は、例えば、改良型アルファマッティングのための最小二乗回帰における重みとして使用される（Ｊ．Ｈｏｒｅｎｔｒｕｐ，２０１４）。
【００３３】
種々の実施形態によると、広帯域雑音を抑制することと望ましくない、例えば、雑音の多い、または欠落しているサンプルを無視することとのために、以下が観察されるべきである（両方の問題を同時に対処する最先端のアプローチが既知ではなかった）：
１．イレイジャー（例えば、検出された雑音ピーク）が、フィルタ出力に影響してはならない。
２．一定のフィルタ利得が、ＤＣにおいて提供されるべきである（一定の入力信号に対して、フィルタ出力信号レベルも一定でなければならない）。
３．イレイジャーがないときにはフォルトフィルタ特性を保ちながら、いくつかのイレイジャーへの段階的適合が提供されるべきである。
【００３４】
図２は、典型的低域通過フィルタ関数（または「窓処理」関数）のフィルタ係数を示し、ここでは、長さ８の例示的正規化ハミング窓を示す。各フィルタ係数は、図２にも示されるタップ遅延線実装におけるその関連タップの重みを定義し、各タップは、棒プロットにおけるその関連付けられた係数の下に整列させられている。したがって、我々は、「フィルタ係数」および「タップ重み」という用語を同義的に使用する。この例では、タップ遅延線は、７つの連続した遅延段階ｚ−１と、８つのタップ重みとを含む。例示的入力サンプルも、図２に示されている。他のサンプル構造が、より少ないまたは多い段階を伴って適用され得る。
【００３５】
種々の実施形態によると、フィルタ関数および各サンプルのための信頼情報を伴う入力信号が与えられると、より少ない信頼を伴う入力サンプルに対応するフィルタタップの重みは、フィルタのＤＣ利得を維持しながら低減させられる。図２は、低域通過フィルタの典型的重み／係数分布を示し、この例の低域通過フィルタ、例えば、７つの連続した遅延段階ｚ−１によって形成される。他のサンプル構造が、より少ないまたは多い段階を伴って適用され得る。
【００３６】
以下では、いかなる有用な情報も搬送しない入力サンプル、および同等に欠落サンプルは、イレイジャーと考えられることができ、対応するサンプルは、ゼロ信頼を有すると言われる。サンプルが消去されるかどうかという情報は、例えば、サンプルを閾値と比較することによって、任意の他のソースまたはアルゴリズムから把握されると仮定される。それぞれのデジタルフィルタのインパルス応答は、「フィルタ関数」と称されるであろう。
【００３７】
図３は、信頼入力を伴う例示的デジタルフィルタ３００と、その入力信号源とのブロック図を示す。データ源３２０は、離散時間ｋにおけるサンプルｘｋを有する信号ｘを生成している。信号ｘは、ピーク雑音（または「異常値」）検出器３３０に入力され、検出器３３０は、信頼値ｃｋをｘｋに関連付けることによって、各サンプルｘｋを「雑音が多くない」または「雑音が多い」に分類し、例えば、ｃｋ＝１は、「雑音が多くない」または「ｘｋにおける完全信頼」を意味し、ｃｋ＝０は、「雑音が多い」または「ｘｋにおける信頼がない」を意味する。すなわち、関連ｃｋ＝０を伴うサンプルｘｋは、イレイジャーである。他の実施形態によると、信頼情報は、我々が外部インジケータ３１０と称するある外部手段からも生じ得る。この外部指示は、決定論的信頼入力と見なされることができる。
【００３８】
図５は、いくつかのセンサ電極「２Ｄ電極パターン」５２０およびコントローラユニット「２Ｄタッチコントローラ」５１０から成る２Ｄ容量タッチ検出および指追跡システムを伴うシステム５００を示し、それは、例えば、タッチパネルまたはタッチディスプレイで使用される。２Ｄ電極パターンの周囲に、４つのさらなる電極Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが配列され、それらは、３Ｄジェスチャコントローラ５３０とともに使用され、容量３Ｄジェスチャ検出システムを形成する。２Ｄタッチ検出システム５１０、５２０がアクティブであるとき、それは、３Ｄジェスチャ検出システムの受信された信号に干渉し、すなわち、３Ｄジェスチャ検出システムの受信されるデータは、雑音が多く、使用不可能である。機能的２Ｄ−３Ｄ容量センサシステム５００を生じるために、２Ｄタッチコントローラ５１０は、いかなるタッチも検出されないとき、まれにしかアクティブではなく、それがアクティブである間、これは、３Ｄジェスチャコントローラ５３０（鎖線矢印）に信号伝達され、次いで、３Ｄジェスチャコントローラ５３０は、その現在の受信された値が雑音が多く、関連付けられたゼロ信頼であることを把握する。すなわち、２Ｄシステム５１０、５２０が受信された信号に干渉していた間にサンプルｘｋが生成されるとき、外部インジケータは、ｃｋ＝０を設定することができ、そうでなければ、ｃｋ＝１を設定することができる。ｘｋおよびｃｋは、３Ｄジェスチャコントローラ５３０内の信頼入力を伴うデジタルフィルタに入力される。
【００３９】
単純なピーク雑音検出器または異常値検出器の例は、以下である：各時間ｋにおいて、最後のＭ個のサンプル
【００４０】
【数１０】
2019525502.tif 000003
の平均、および
【００４１】
【数１１】
2019525502.tif 000004
の標準偏差
【００４２】
【数１２】
2019525502.tif 000005
を計算する。
【００４３】
【数１３】
2019525502.tif 000006
である場合、ｃｋ＝０を設定し、そうでなければ、ｃｋ＝１を設定する。
【００４４】
（１．主要アプローチ）
次数Ｎの標準デジタル有限入力応答（ＦＩＲ）フィルタは、時不変フィルタ関数ｂ＝［ｂ０；ｂ１；…；ｂＮ］を用いて考慮され、ｂｉ，ｉ＝０，１，…，Ｎは、フィルタ係数である。サンプルｘｋを伴う所与の入力信号ｘに対して、フィルタ出力信号ｙは、以下であり、
【００４５】
【数１４】
2019525502.tif 000007
ｋは、離散時間指数である。全てのフィルタ係数ｂｉの合計は、直流（ＤＣ）フィルタ利得である。簡単にするために、一般性を失うことなく、以下を仮定する。
【００４６】
【数１５】
2019525502.tif 000008
各入力サンプルｘｋに関し、関連付けられた信頼値ｃｋを提供されると仮定する。第１に、信頼値は、２進であり、ｃｋ∈｛０；１｝であり、ｃｋ＝０は、「サンプルｘｋに信頼がない」を意味し、ｃｋ＝１は、「完全信頼」を意味すると仮定する。係数ｂｉを伴う時不変フィルタ関数ｂから、信頼値ｃｋに依存する係数ｗｉ（ｋ）を伴う時変フィルタ関数ｗ（ｋ）が計算されるであろう。最新のＮ＋１個の入力サンプルが全て、完全信頼を伴っている、すなわち、ｉ＝０，…，Ｎに対してｃｋ−ｉ＝１であるとき、フィルタ関数ｗ（ｋ）が関数ｂに等しいことが所望される。しかしながら、１つ以上のイレイジャー、すなわち、関連ｃｋ−ｉ＝０を伴う入力サンプルｘｋ−ｉがある場合、ｘｋ−ｉが出力値ｙｋに影響してはならない。
【００４７】
これは、（１．１）における各フィルタ係数ｂｉを、その関連入力サンプルｘｋ−ｉの信頼値ｃｋ−ｉで乗算することによって、達成される。しかしながら、修正されたフィルタ係数
【００４８】
【数１６】
2019525502.tif 000009
の場合、ＤＣフィルタ利得
【００４９】
【数１７】
2019525502.tif 000010
は、もはや一定であることを保証されない。
その結果として、消去フィルタ重みは、他のフィルタ係数上に分配されなければならない。そうするための好ましいアプローチは、以下の消去重みを、
【００５０】
【数１８】
2019525502.tif 000011
を、残りの非消去係数
【００５１】
【数１９】
2019525502.tif 000012
に均一に分配することであり、それは、以下の係数を伴う線形時変（ＬＴＶ）フィルタを生じ、
【００５２】
【数２０】
2019525502.tif 000013
ここで、
【００５３】
【数２１】
2019525502.tif 000014
であり、
【００５４】
【数２２】
2019525502.tif 000015
で、時間ｋにおけるサンプルｘｋ−ｉに関係付けられる相対信頼を表す。
【００５５】
これは、消去入力サンプルを、各時間インスタンスｋにおいて非消去入力サンプルの平均によって置換し、全てのｉにに対してｃｋ−ｉ＝１を設定することと同等である。アルゴリズムの実装のこの方法は、連続したサンプルの有限組のＤＣ値を推定するために、窓処理およびＤＣ値計算とともに行われるのと同様に、各入力サンプルの１回限りまたは「ブロック毎」の処理のために特に関心を引く。
証明：
【００５６】
【数２３】
2019525502.tif 000016
このプロシージャが入力データの上書きを示唆するので、それは、各入力サンプルが複数の出力サンプルに影響する連続フィルタリングのために適用可能ではなく、出力値を計算することは、フィルタ長によって除算された入力レートより高いレートで行われ、我々は、フィルタ長を、（Ｎ＋１）、すなわち、１を足したフィルタ次数として定義する。
【００５７】
消去フィルタ係数重みの再分配が、図７で視覚化されている。一番上では、時間ｋにおける最新の８個の入力サンプルが示され、そのうち、ｘｋ−４およびｘｋ−１は、イレイジャーである。第１のプロットは、下のシフトレジスタ実装と整列させられた、本来のフィルタ、すなわち、長さ８のハミング窓の係数ｂｉを示す。第２のプロットでは、時間ｋにおける、対応する入力サンプルｘｋ−４およびｘｋ−１がイレイジャーであるので、係数ｂ１’（ｋ）およびｂ４’（ｋ）の値は、ゼロに設定される。第２のプロットの右端側に消去係数の合計も示されている。第３のプロットでは、第２のプロットの右に示されるような消去重みが、非消去入力サンプルに割り当てられる係数上に均一に再分配され、ｗｉ（ｋ）を生じる。加算された重みは、第３のプロットにおいて異なる斜線で示される。係数重みは、本実施形態ではｗ０−ｗ７として、下のシフトレジスタフィルタ図に示されている。
【００５８】
時間ｋ＋１において次の入力サンプルがあると、サンプルおよびそれらの対応する信頼情報は、フィルタのシフトレジスタ内で右に移動し、該再分配は、再度、消去のシフトパターンのために行われ、異なるフィルタ係数ｗｉ（ｋ＋１）を生じる。
【００５９】
フィルタの雑音抑制性能の例が、図８に示されている。上のプロットは、追加のガウス雑音を伴う、ゆっくり変動する情報信号である、フィルタ入力信号を示し、いくつかの雑音ピークは、サンプル指数２５０から始まり、追加の６０Ｈｚ正弦波雑音を伴う。第２のプロットは、長さ６４のハミング関数を伴う従来の低域通過フィルタリングが、より高い周波数雑音を低減させるが、入力信号に存在する雑音ピークのみを不鮮明にすることを示す。しかしながら、雑音ピークを識別しているので、それらは、種々の実施形態によると、完全に抑制される。図８の下のプロットは、移動平均の代わりにハミング消去フィルタ関数を使用することの利益を実証する。非ピークサンプルに対する単純平均化、すなわち、選択的算術平均フィルタリングと比較して、ハミング消去フィルタリングは、入力信号に含まれる広帯域雑音のより良好な抑制を生じ、より平滑な出力を生じる。
【００６０】
図９は、どのようにしてイレイジャーがフィルタの周波数応答に影響を及ぼすかを示す。ここでは、左側は、長方形の窓およびハミング窓を使用する典型的低域通過フィルタと、その関連規模スペクトルとを示す。右側に、２つの消去されたサンプルを使用する同一のフィルタリングが示されている。ハミング消去フィルタのスペクトルは、消去の位置に応じて、長方形の消去フィルタに類似することが観察されることができる。
【００６１】
（２．一般化）
（２ａ）非２進信頼入力）
この時点まで、信頼入力は、２進であった、すなわち、関連入力サンプルは、フィルタ出力値を計算するために使用されるか、または使用されないかのいずれかであった。しかしながら、上記注記を考慮すると、０〜１の実際の値をとるように信頼入力を一般化することが容易であり、すなわち、ｃｋ∈［０，１］であり、ｃｋが大きいほど、関連サンプルｘｋを信頼している。ｃｋの定義は別として、方程式（１．２）は、同一のままである。
【００６２】
（２ｂ）一般的再分配関数）
２進信頼入力に対して、方程式（１．２）では、消去重みは、他の係数に均一に分配される。（１．２）内の２つの項は、それらの出力が合計される２つの平行フィルタブランチとして解釈されることができる。第１の項におけるフィルタ関数は、ｂおよび信頼入力から計算され、第２の項は、時変平均化フィルタである。後者は、係数ｇｉを伴う別のＦＩＲフィルタ関数ｇを導入することによって一般化されることができ、以下を生じる。
【００６３】
【数２４】
2019525502.tif 000017
【００６４】
【数２５】
2019525502.tif 000018
それも、非２進信頼入力ｃｋ∈［０，１］とともに適用可能である。時間ｋにおけるサンプルｘｋ−ｉに関係付けられるｇ加重相対信頼を
【００６５】
【数２６】
2019525502.tif 000019
として表す。
【００６６】
故に、フィルタ出力は、以下のように与えられる。
【００６７】
【数２７】
2019525502.tif 000020
このフィルタの可能な実装は、図４に示され、「Ｂ」と表されたブロックは、フィルタ関数ｂを伴う標準ＦＩＲフィルタを指し、「Ｇ」と表されたブロックおよびフィルタ関数ｇの類似物であり、
【００６８】
【数２８】
2019525502.tif 000021
と表されたブロックは、ブロックの入力データによる１の除算を指し、すなわち、このブロックの出力は、入力の乗法の逆元（逆数）である。この実装では、４つのフィルタブロックのフィルタ係数（「Ｂ」および「Ｇ」）は、一定である。当然ながら、信頼加重入力データ値
【００６９】
【数２９】
2019525502.tif 000022
および信頼値ｃｋの両方の遅延線を強調表示するフィルタ次数Ｎ＝７に対しての図６のシフトレジスタ実装において示されるように、同一の入力データ、すなわち、ｃｋまたは
【００７０】
【数３０】
2019525502.tif 000023
を処理する、フィルタ「Ｂ」および「Ｇ」は、同一のバッファを共有することができる。ここでは、適応性が、フィルタブロックの入力信号に含まれる。依然として、実装は、適応フィルタ係数ｗｉ（ｋ）を伴う単一のＦＩＲフィルタと同等である。
【００７１】
図６のＦＩＲフィルタのタップ遅延線実装の特徴的性質は、信頼値ＴＤＬ−Ｃのタップ遅延線および信頼加重入力データＴＤＬ−ＸＣのタップ遅延線が同一であること、すなわち、それらが同数の遅延段階であり、同一のタップ重みｂ０，ｂ１，・・・およびｇ０，ｇ１，・・・が、それぞれの遅延段階に接続されることである。当然ながら、一方または他方の遅延線は、入力変数タイプ、例えば、２進信頼入力に応じて、単純化され得る。ｇ０＝ｇ１＝ｇ２・・・であるときも、遅延線または関連計算ブロックは、単純化されることができる。さらに、定数係数がタップ遅延線の外側で補償されることができるので、ＴＤＬ−Ｃ内の重みｂ０，ｂ１，・・・が、ＴＤＬ−ＸＣ内の重みｂ０，ｂ１，・・・と定数倍異なるかどうか、また、ＴＤＬ−Ｃ内の重みｇ０，ｇ１，・・・が、ＴＤＬ−ＸＣ内の重みｇ０，ｇ１，・・・と定数倍異なるかどうかも問題にならない。
【００７２】
例えば、ｇｉ＝１／８である場合、それぞれのタップ重みは、１に設定されることもでき、故に、乗算を保存し、（１／ｘ）ブロックの前のタップ遅延線の端部における合計のみが、８で除算され、それは、ビットシフト演算を用いて行われることもできる。
【００７３】
２進信頼入力または値の有限組からの信頼値に対して、図６の乗算によって実現される信頼加重入力データ値ｑｋの計算は、条件文、例えば、ＩＦ／ＥＬＳＥまたはＳＷＩＴＣＨ文によって実現されることもでき、例えば、ｑｋは、ｃｋ＝０であれば０に設定され、ｑｋは、ｃｋ＝１であれば１に設定される。遅延線の前の代わりに、条件文は、遅延線の各タップに割り付けられることもできる。タップ重み入力値ｂｉ・ｘｋ−１またはｇｉ・ｘｋ−１は、次いで、関連ｃｋ−１が１である場合にのみ、それぞれの遅延線の出力合計値に加算される。この場合、サンプルｘｋは、ＴＤＬ−ＸＣに直接入力されることができ、事前にｃｋで乗算される必要がない。同様のことが、ＴＤＬ−Ｃに成り立つ。
【００７４】
インパルス応答ｂおよびｇを伴うフィルタの次数は、必ずしも等しくなければならない必要はない。一般性を失うことなく、フィルタは、等しい次数Ｎを有するように定義され、Ｎは、少なくとも、ｂおよびｇを伴うフィルタの次数の最大値と同じくらい大きく、未使用の係数は、ゼロ値であると仮定される。
【００７５】
ｇ＝ｂを選択することは、消去係数重みを再分配するための別の好ましくないアプローチを生じることである。非消去フィルタ係数は、同一の倍数によって増減され、それは、各離散時間インスタンスｋにおいて再計算され、すなわち、
【００７６】
【数３１】
2019525502.tif 000024
である。
【００７７】
（３．例外処理）
（１．２）または（１．３）に分母があると、最新のＮ＋１個の入力サンプル全てがゼロ信頼を伴う場合、出力値が計算されることができないことが明白である。そのような場合の可能な例外は、最新の有効出力サンプルを反復すること、または例外は、後続の処理段階に進められることであることができる。
【００７８】
（４．特に、２つ以上の期待信号レベルを伴う信号に対する窓処理およびＤＣ値計算）
対称フィルタまたは「窓処理」関数ｂに対して、関数ｂとの入力信号の畳み込み時にスナップショットを撮ることは、入力サンプルをｂで加重し、点毎の積にわたって合計することと同等である。故に、窓信号のＤＣ値に関心があるとき、上記の概念が、等しく適用されることができる。ＤＣ計算を伴う窓処理と連続フィルタリングとの間の主要な差異は、前者に対して、典型的には、各入力サンプルが、単一の出力値のみに影響すること、すなわち、それが入力サンプルの１回限りの処理またはブロック毎の処理であることである。
【００７９】
多くの用途では、測定信号は、典型的には、追加の雑音を伴って、２つの異なるレベルの間で交互する。我々は、これらのレベルを「高」および「低」信号レベルと称する。図１２は、そのような高および低レベルを伴う例示的測定値を示す。例は、搬送周波数の２倍におけるアナログ受信信号の同期サンプリングを伴う振幅変調（ＡＭ）であり、情報は、「高」および「低」信号レベルの間の差に含まれる。方法は、例えば、容量タッチ検出システムまたはＧｅｓｔＩＣ（登録商標）技術で適用される。そのようなＡＭセンサシステムの測定（または「受信された」）信号は、例えば、それを＋１および−１で交互に乗算することによって復調されることができ、次いで、ＤＣ（ゼロ周波数）値、すなわち、実際の情報、「高」および「低」信号レベルの間の「平均」差を推定するために、低域通過フィルタ処理される。
【００８０】
ここで、２つのレベルを伴うそのような信号が考慮され、標準用途では、そのような信号は、低域通過フィルタに入力され、「高」および「低」サンプルという用語は、２つの異なる信号レベルのいずれか一方に対応するサンプルの組を表すことが保持される。それらのそれぞれの信号レベルからの偏差は、雑音によって引き起こされると仮定されるであろう。
【００８１】
「低」サンプルが、例えば、検出されたピーク雑音に起因して、無用であると検出されるとき、フィルタ内のその対応する係数の重みをゼロに設定し、他の係数上に消去重みを再分配したい。しかしながら、フィルタ出力の期待値を維持するために、再分配は、他の「低」サンプルに割り当てられた係数のみに対してでなければならない。そうでなければ、フィルタ出力は、「高」サンプルに割り当てられた係数が追加の重みを得るであろうため、そうなるべきであるよりも「高」レベルにより近くなるであろう。
【００８２】
一般に、入力信号のサンプルは、同一の期待値を伴うサンプルの組に分類されなければならず、信頼入力を伴うデジタルフィルタリング、すなわち、係数重みの再分配は、各組に割り当てられた係数の全体的重みが一定のままであるように起こらなければならず、それは、同一の組内の１つの組の中で消去される重みを再分配するとき、最も容易に達成される。
【００８３】
図７Ａは、２つのレベルを伴う信号の例示的窓処理およびＤＣ計算を示す。消去された値のハンドリングは、図７Ａに示されるように、「高」および「低」信号レベルにおけるサンプルに対して個々にそれぞれ行われる。１つおきのフィルタ係数が、「高」および「低」信号レベルからの測定値に割り当てられる。図７Ａのグラフａ）は、本来のフィルタ係数を示す。グラフｂ）は、「高」レベル係数を分離し、グラフｃ）は、「低」レベル係数を分離する。図７Ａのグラフｄ）は、係数３が「低」信号レベルにおけるサンプルに対応し、消去されることを示す。その重みは、「低」信号レベルを伴うサンプルに割り当てられた他の係数に再分配される。グラフｅ）は、「低」信号レベル係数に対する再分配を示す。下のグラフｆ）は、再分配された「低」信号レベル係数および「高」信号レベル係数の組み合わせを示す。したがって、期待出力値は、保持される。方法は、１つが「高」信号レベルを伴うサンプルのため、１つが「低」信号レベルを伴うサンプルためである２つのデータブランチを伴って実装されることができ、最後にブランチの出力を合計する。再度、これは時変フィルタであるので、フィルタ係数の再分配は、各出力サンプルに対して更新される。
【００８４】
（５．信頼出力）
即時に入力信頼値を処理する能力は、信頼値も各出力サンプルに対して提供されることができるかの問題を提起する。そのような出力信頼尺度は、入力サンプル値から独立するはずであるが、入力信頼値およびフィルタ係数のみの関数となるはずであり、すなわち、整数Ｍに対して、
【００８５】
【数３２】
2019525502.tif 000025
である。
【００８６】
（１．４）を満たし、容易に利用可能である尺度は、それらの対応する入力信頼値で加重されているフィルタ係数の合計、すなわち、
【００８７】
【数３３】
2019525502.tif 000026
であり、
全てのｉに対してｂｉ≧０であり、
【００８８】
【数３４】
2019525502.tif 000027
であるならば、ｄｋ∈［０，１］も適用され、特に、全ての入力サンプルが完全信頼を有するとき、ｄｋ＝１であり、全ての入力信頼値がｃｋ−１＝０であるとき、ｄｋ＝０である。
【００８９】
そのような信頼出力を利用して、多様な提案されるフィルタが、カスケード表示されることができる。この出力は、高レベル制御にも使用されることができ、例えば、「出力信頼が低すぎるならば、タッチ事象をトリガしない」。
【００９０】
（７．設計規則）
提案されるアプローチは、任意の低域通過ＦＩＲフィルタに適用可能である。しかしながら、全てのフィルタ係数は、同一の符号を有し、例えば、正の値であるべきである。主に、一定のＤＣフィルタ利得の要件は、タップ重み（のうちのいくつか）が負の値であるときに満たされることもできる。しかしながら、これは、いくつかの信頼入力配置に対して、望ましくないフィルタ特性、例えば、高域通過特性を生じる危険性を導入するであろう。
【００９１】
さらに、大きい値を伴う係数に割り当てられた入力サンプルが消去されるとき、フィルタ係数値が類似するほど、あまり問題ではなくなる。具体的には、方形窓、三角窓、ハミング、およびハン窓の係数は、これらの規則に従っている。
【００９２】
本来のフィルタ係数の選択および例外処理は別として、考慮すべきさらなるパラメータはない。
【００９３】
このアプローチは、高域通過フィルタに拡張されることができる。図１０は、上から１番目のプロットに示されるように、本来のフィルタ係数重みが正符号と負符号とを繰り返す高域通過フィルタの例を示す。したがって、実施形態によると、最初に、高域通過フィルタ係数は、上から２番目のプロットに示されるように、交互する符号を使用して復調される。次いで、図２に示される低域通過フィルタと同様の同方法は、上から３番目および４番目のプロットに示されるように適用される。次いで、上から４番目のプロットに示されるような修正された重みは、逆の交互する符号を使用して再変調される。これは、上から５番目のプロットに示されるような分配された重みをもたらす。フィルタ係数の再変調の代わりに、フィルタの入力信号が、復調されることもでき、再び信号を変調する前に、上から４番目のプロットによる係数を伴う同等の低域通過を用いてフィルタ処理されることができる。たとえ入力信号が高域通過フィルタを用いて直接フィルタ処理されるか、または復調され、同等の低域通過フィルタを用いてフィルタ処理されても、復調されるであろうならば、高域通過フィルタの入力信号のサンプルが、単一の期待値を有するであろうことが重要である。
【００９４】
（８．用途およびユースケース）
上記のように、提案される概念は、任意のフィルタリングシステムに適用可能であり、入力信号は、実際の情報変化より速くサンプリングされ、サンプリングレートが高いほど良好である。特に、そのようなシステムは、出願人のＧｅｓｔＩＣシステムおよび１Ｄ／２Ｄ容量タッチソリューション等の３Ｄ容量センサシステムを含む。フィルタリング方法は、他のセンサ信号にさらに適用され得、容量センサシステムに制限されない。
【００９５】
（９．性質）
恣意的であるがゼロ信頼のデータでフィルタを初期化するとき、それは、ターンオン時間から入力信号の推定値を提供する。故に、フィルタは、ゼロではない平均を伴う信号をフィルタ処理すると、典型的ステップ応答を示さず、フィルタ条件は、ゼロで初期化されている。
【００９６】
（数値例）
以下では、信頼入力を伴うフィルタのための出力値のための計算の数値例を挙げる。以下の表は、時間ｋにおける入力サンプル値ｘｋおよび関連付けられた信頼値ｃｋ、本来のフィルタ関数ｂの係数ｂｉを記述する。ここでは、ｇは、定数であり、すなわち、消去係数重みは、一様に再分配されるであろう。
【００９７】
【表１】
2019525502.tif 000028
【００９８】
【表２】
2019525502.tif 000029
ｋ＝５およびｋ＝８であるとき、イレイジャーがあり、すなわち、ｃ５＝ｃ８＝０ある。例えば、値ｘ５およびｘ８が雑音ピークであることが検出されているので、信頼は、ゼロに設定されている。
【００９９】
フィルタの初期化のために、フィルタのメモリ内の全ての信頼情報は、第１のサンプル・信頼ペア（ｘ０，Ｃ０）を入力する前に、ゼロに設定される（例えば、ゼロ信頼を伴うＮ個のサンプルを入力することによって）。これは、ｋ＜０に対してｃｋ＝０によって表に示されている。ｋ＝０であるとき、信頼ｃｋ＝１を伴うサンプルｘ０＝７が、フィルタに入力されている。上記の方程式によると、修正された係数ｂｉ’（ｋ＝０）および係数ｗｉ（ｋ＝０）は、以下のように計算される。
【０１００】
【表３】
2019525502.tif 000030
すなわち、ｘ０＝７は、出力に直接転送され、すなわち、ｙ０＝ｘ０＝７である。
ｋ＝９であるとき、２つの消去ｘ５およびｘ８がフィルタのバッファ内にあるとき、ｂｉ’（ｋ＝９）およびｗｉ（ｋ＝９）は、以下のように計算される。
【０１０１】
【表４】
2019525502.tif 000031
図１３−図１７は、パケットデータ処理のための消去フィルタのさらに他の実装を示す。これらの実施形態は、異なるが非常にメモリ効率的なソリューションを使用する。
【０１０２】
パケットデータ処理では、各入力サンプルは、単一の出力値のみに影響しており、故に、この実装は、図１３−１７による実施形態に示されるように、タップ遅延線（バッファ）の代わりにアキュムレータａｃｃ０１・・ａｃｃ０４を使用して行われることができる。各新しいデータパケットに対して、いくつかの実施形態によると、これらのアキュムレータは、ゼロに設定され、次いで、それぞれの入力値が、それらに連続的に加算される。
【０１０３】
さらに、出力データレートが、あるデシメーション係数だけ入力データレートよりも低いとき、アキュムレータを加えた他の実施形態よりも短い遅延線を伴う中間バージョンも可能である。
【０１０４】
以下では、データパケットの長さをＬとして表し、低域通過フィルタの次数をＮとして表し、Ｎ＝Ｌ−１である。ｘｋ，ｋ＝０，１，…Ｌ−１が、長さＬのデータパケットのＬ個のサンプルを表すとする。各そのようなサンプルは、２進信頼値ｃｋε［０，１］に関連付けられ、すなわち、０≦ｃｋ≦１であり、ｃｋ＝０は、ｘｋが、例えば、ピーク雑音または異常値検出器によって、いかなる有用な情報も搬送しないと見なされ、フィルタ出力に影響しないものとすることを意味し、ｃｋ＝１は、ｘｋがフィルタ出力に完全に影響するものとすることを意味する。
【０１０５】
図１３は、最小バッファ要件を伴う、換言すると、いかなる冗長なバッファも伴わず、４つのアキュムレータａｃｃ０１、ａｃｃ０２、ａｃｃ０３、およびａｃｃ０４のみを伴う、パケットデータ処理のための実装を示す。長さＬの各データパケットが処理されるために、Ｌ個の入力サンプルｘｋ，ｋ＝０，１，・・．，Ｌ−１が、それらの関連信頼ｃｋと一緒にフィルタの中へフィードされる。対応するフィルタ係数ｂｋは、フラッシュの中に記憶されることができる。いくつかの実施形態によると、各データパケット後に、アキュムレータａｃｃ０ｘは、ゼロにリセットされる必要がある。ボックス「Ｌ↓」によって表されるデシメーションブロックの右側の動作は、各データパケットのために１回のみ更新されるべきことに留意されたい。したがって、ボックス「Ｌ↓」は、アキュムレータが長さＬを有するパケットの全ての入力値を累積すると、その入力におけるアキュムレータ値をその出力に転送するゲートを形成しているにすぎない。したがって、Ｌ値を累積した後、ボックス「Ｌ↓」は、累積値を出力するであろう。図１３は、（．）−１によって表される乗法の逆転も含み、すなわち、ブロックの出力値は、入力値で除算された１である。
【０１０６】
ｋ＝０，１，・・．，Ｎに対してｂＮ−ｋ＝ｂｋである対称フィルタインパルス応答に対して、図１３のｂＮ−ｋは、ｂｋによって置換されることもできる。
【０１０７】
ｃｋε｛０，１｝を伴う２進信頼入力に対して、ｃｋを用いた乗算、すなわち、信頼値を用いた加重は、スイッチ（図１４参照）または変数の条件付きインクリメントを用いて実装されることもできる。
【０１０８】
他の実施形態によると、典型的ユースケースではないこともあるが、アキュムレータが各パケットＬ後にリセットされない場合、フィルタは、もはやＦＩＲフィルタではないが、ＩＩＲフィルタであることができる。
【０１０９】
具体的には、「信頼加重」データは、データを信頼値で乗算することを指し、スイッチを用いてデータパスを開放または閉鎖することも指す。同様に、「加重する」および「加重される」が、それぞれ、「乗算する」または「乗算される」を指す一方で、乗算は、データパスのスイッチをオンまたはオフにすることによっても起こり得る。
【０１１０】
対称フィルタインパルス応答および２進信頼値、サンプルｘ＿ｋおよび関連付けられた信頼値ｃ＿ｋ、フィルタ係数ｂ＿ｋを用いた１つのデータパケットを求める出力の計算のための疑似コードソフトウェア実装に関し、図１４による実際の例が以下に示される。
ｆｌｏａｔ  ａｃｃ０１＝０；
ｕｉｎｔ１６  ａｃｃ０２＝０；
ｆｌｏａｔ  ａｃｃ０３＝０；
ｆｌｏａｔ  ａｃｃ０４＝０；
ｆｌｏａｔ  ａｕｘ  ＝  ０；ｆｏｒ  （ｋ＝０：Ｎ）  ａｕｘ＋＝  ｂ＿ｋ；  ／／  ｃｏｎｓｔａｎｔ
ｆｏｒ  ｋ＝０：Ｎ
ｉｆ  （ｃ＿ｋ＝＝１）  ｛
ａｃｃ０１  ＋＝  ｂ＿ｋ；
ａｃｃ０２＋＋；
ａｃｃ０３  ＋＝  ｂ＿ｋ＊ｘ＿ｋ；
ａｃｃ０４  ＋＝  ｘ＿ｋ；
｝
｝
ｆｌｏａｔ  ｏｕｔ  ＝  （ａｕｘ−ａｃｃ０１）  ＊  （１／ａｃｃ０２）  ＊  ａｃｃ０４  ＋  ａｃｃ０３；
入力Ｌサンプルを有し、最終出力値を計算した後、ゼロにリセットされる必要がある、アキュムレータａｃｃ０１、ａｃｃ０２、ａｃｃ０３、およびａｃｃ０４を採用する代わりに、Ｌ個の入力値にわたる合計は、現在のパケットのためのデータを入力する前に、ａｃｃ０１、ａｃｃ０２、ａｃｃ０３、およびａｃｃ０４の値を記憶し、現在のパケットのためのデータを入力した後、ａｃｃ０１、ａｃｃ０２、ａｃｃ０３、およびａｃｃ０４のそれぞれの値から、これらの記憶された値を減算することによって、行われることもできる。これは、例えば、一次ＣＩＣフィルタを採用することによって実現されることができ、一次ＣＩＣフィルタは、例えば、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−２９，Ｎｏ．２，Ａｐｒｉｌ  １９８１，ｐａｇｅｓ  １５５−１６２で出版された、Ｅｕｇｅｎｅ  Ｂ．Ｈｏｇｅｎａｕｅｒによる「Ａｎ  Ｅｃｏｎｏｍｉｃａｌ  Ｃｌａｓｓ  ｏｆ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｆｉｌｔｅｒｓ  ｆｏｒ  Ｄｅｃｉｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ」（それは、デシメーションを用いた移動合計フィルタである）から公知である。これは、図１５に示され、アキュムレータおよびデシメーション段後、現在の値から前の累積および間引き値を減算する追加の差動段がある。
【０１１１】
（一般再分配関数）
連続データ処理に対するように、パケットデータ処理に対しても、一般再分配関数ｇが採用されることができる。そして、図１３および１４は、それぞれ、図１６および図１７に変化する。
【０１１２】
（複数の期待値を伴うサンプル値）
多くの用途、例えば、容量感知では、実際の情報は、振幅変調され、ＡＤＣ出力データは、低域通過フィルタリングに先立って復調される必要があり、ＡＤＣ出力値および復調されたＡＤＣ出力値は両方とも、２つの期待値を有する。しかしながら、信頼入力を伴うデジタルフィルタは、単一の期待値を伴う入力サンプルに直接適用されることしかできない。故に、復調されたＡＤＣ出力値は、各組内の全てのサンプルに対して単一の期待値を伴う２つの組に分割される必要がある。
【０１１３】
典型的には、ＡＤＣは、２つの異なる期待信号レベルにおけるサンプルを交互に出力し、それらは、それぞれ、低および高サンプルとして表され、偶数時間指数ｋに低サンプルが割り当てられ、奇数時間指数に高サンプルが割り当てられる。
【０１１４】
対称フィルタインパルス応答、すなわち、ｂｉ＝ｂＮ−ｉ、ｉ＝０，１，２，・・．Ｎを仮定する。ｘｋ（Ｌ）＝ｘ２ｋおよびｘｋ（Ｈ）＝ｘ２ｋ＋１を導入し、フィルタ係数ｂｉ（ｅ）＝ｂ２ｉおよびｂｉ（ｏ）＝ｂ２ｉ＋１に対しても同様である。
【０１１５】
本来の低域通過フィルタインパルス応答は、偶数のｉを伴う係数ｂｉと奇数のｉを伴う係数ｂｉとを分離することによって、２つに分割される。これは、長さＬ＝１６のハミング窓である、本来のフィルタインパルス応答の例に対して、図１８に示されている。
【０１１６】
これらの例示的フィルタインパルス応答を使用して、図１９は、復調されたサンプルｘｋがｋの偶数値と奇数値とに対して区別され、２つのデータブランチに分割される方法を示し、ｑは、ｋ／２の底値であり、図１３による信頼入力を伴うが、異なるフィルタインパルス応答（図１８および１９参照）を伴うデジタルフィルタの２つのインスタンスが、それぞれ、偶数および奇数の指数ｋを伴うサンプルｘｋを処理するために採用される。この例における各データブランチは、信頼値ｃを生成するそれ自身のピーク雑音検出器を有する。各ブランチ上のサンプルレートは、入力サンプルレートの半分であり、各ブランチ上で考慮されるパケット長は、入力サンプルｘｋのパケット長の半分であり、例えば、ここでは、本来のパケット長は、Ｌ＝１６であり、信頼入力を伴う各デジタルフィルタのためのパケット長は、Ｌ’＝Ｌ／２＝８である。両方のフィルタの出力は、最終結果を生じるように加算される。
【０１１７】
上記のデジタルフィルタは、ハードウェア（例えば、プログラマブル論理デバイス）、または、ソフトウェア（例えば、マイクロコントローラ、プロセッサ、もしくはデジタル信号プロセッサにおけるもの）によって形成されることができる。
【０１１８】
（文献目録）
Ｂ．Ｂｏａｓｈａｓｈ，Ｍ．Ｍ．（２００４）．Ｓｉｇｎａｌ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｂｙ  Ｔｉｍｅ−Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｐｅａｋ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ．ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，９２９−９３７．
Ｂｌａｈｕｔ，Ｒ．Ｅ．（１９８３）．Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ｐｒａｃｔｉｃｅ  ｏｆ  Ｅｒｒｏｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｃｏｄｅｓ．Ｒｅａｄｉｎｇ，ＭＡ：Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅｙ．
Ｂｏｓｓｅｒｔ，Ｍ．（１９９９）．Ｃｈａｎｎｅｌ  Ｃｏｄｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ．Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，ＮＹ，ＵＳＡ：Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．
Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ，Ｉ．Ｅ．（ｎ．ｄ．）．Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  Ｆａｓｔ  Ｔｒａｎｓｉｅｎｔ／Ｂｕｒｓｔ  Ｉｍｍｕｎｉｔｙ  Ｔｅｓｔ  （ＩＥＣ  ６１０００−４−４）．
Ｇｒｕｂｂｓ，Ｆ．Ｅ．（１９５０，Ｍａｒ）．Ｓａｍｐｌｅ  ｃｒｉｔｅｒｉａ  ｆｏｒ  ｔｅｓｔｉｎｇ  ｏｕｔｌｙｉｎｇ  ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ．Ａｎｎ．Ｍａｔｈ．Ｓｔａｔｉｓｔ．，ｐｐ．２７−５８．
Ｈ．Ｈｗａｎｇ，Ｒ．Ｈ．（１９９５）．Ａｄａｐｔｉｖｅ  ｍｅｄｉａｎ  ｆｉｌｔｅｒｓ：Ｎｅｗ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ａｎｄ  ｒｅｓｕｌｔｓ．ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，４９９−５０２．
Ｈａｍｐｅｌ，Ｆ．Ｒ．（１９７４）．Ｔｈｅ  ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ  ｃｕｒｖｅ  ａｎｄ  ｉｔｓ  ｒｏｌｅ  ｉｎ  ｒｏｂｕｓｔ  ｅｓｔｉａｍｔｅｉｏｎ．Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，６９，３８３−３９３．
Ｊ．Ｈｏｒｅｎｔｒｕｐ，Ｍ．Ｓ．（２０１４）．Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ−ａｗａｒｅ  ｇｕｉｄｅｄ  ｉｍａｇｅ  ｆｉｌｔｅｒ．ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，（ｐｐ．３２４３−３２４７）．
Ｋ．Ａｉｓｗａｒｙａ，Ｖ．Ｊ．（２０１０）．Ａ  ｎｅｗ  ａｎｄ  ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｒｅｍｏｖａｌ  ｏｆ  ｈｉｇｈ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ｓａｌｔ  ａｎｄ  ｐｅｐｐｅｒ  ｎｏｉｓｅ  ｉｎ  ｉｍａｇｅｓ  ａｎｄ  ｖｉｄｅｏｓ．Ｓｅｃｏｎｄ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ａｎｄ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，（ｐｐ．４０９−４１３）．
Ｋａｌｍａｎ，Ｒ．Ｅ．（１９６０）．Ａ  ｎｅｗ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ｌｉｎｅａｒ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＳＭＥ−Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｂａｓｉｃ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，３５−４５．
Ｌｅｅ，Ｊ．−Ｓ．（１９８３）．Ｄｉｇｉｔａｌ  ｉｍａｇｅ  ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  ａｎｄ  ｔｈｅ  ｓｉｇｍａ  ｆｉｌｔｅｒ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ，Ｇｒａｐｈｉｃｓ，ａｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２５５−２６９．
Ｍｉｃｒｏｃｈｉｐ  Ｔｏｕｃｈ  ａｎｄ  Ｉｎｐｕｔ  Ｓｅｎｓｉｎｇ  Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ．（ｎ．ｄ．）．Ｒｅｔｒｉｅｖｅｄ  ｆｒｏｍ  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｉｃｒｏｃｈｉｐ．ｃｏｍ／ｔｏｕｃｈａｎｄｉｎｐｕｔｓｅｎｓｉｎｇ
Ｓ．−Ｊ．Ｋｏ，Ｙ．Ｈ．（１９９１）．Ｃｅｎｔｅｒ  ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｍｅｄｉａｎ  ｆｉｌｔｅｒｓ  ａｎｄ  ｔｈｅｉｒ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  ｉｍａｇｅ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ．ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｉｒｃｕｉｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，９８４−９９３．
Ｔ．Ｂｅｎａｚｉｒ，Ｂ．Ｉ．（２０１３）．Ｒｅｍｏｖａｌ  ｏｆ  ｈｉｇｈ  ａｎｄ  ｌｏｗ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ｉｍｐｕｌｓｅ  ｎｏｉｓｅ  ｆｒｏｍ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｉｍａｇｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ｎｏｎ  ｌｉｎｅａｒ  ｆｉｌｔｅｒ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，（ｐｐ．２２９−２３３）．
【図１Ａ】
2019525502.tif 000032
【図１Ｂ】
2019525502.tif 000033
【図２】
2019525502.tif 000034
【図３】
2019525502.tif 000035
【図４】
2019525502.tif 000036
【図５】
2019525502.tif 000037
【図６】
2019525502.tif 000038
【図７】
2019525502.tif 000039
【図７Ａ】
2019525502.tif 000040
【図８】
2019525502.tif 000041
【図９】
2019525502.tif 000042
【図１０】
2019525502.tif 000043
【図１１】
2019525502.tif 000044
【図１２】
2019525502.tif 000045
【図１３】
2019525502.tif 000046
【図１４】
2019525502.tif 000047
【図１５】
2019525502.tif 000048
【図１６】
2019525502.tif 000049
【図１７】
2019525502.tif 000050
【図１８】
2019525502.tif 000051
【図１９】
2019525502.tif 000052
【国際調査報告】
2019525502.tif 000053
2019525502.tif 000054
2019525502.tif 000055