(57)【要約】通信においてマイクロレッツを用いるシステムおよび方法が開示されている。マイクロレットは、その量子エレメント状態に基づいた情報の変換に相当する。マイクロレット通信は、モデム、エンコーダ、シーケンサおよび他のデバイスを用いてその量子情報に従ってデータを圧縮する。仮想量子レジスタを用いて、マイクロレット変換およびそれらの量子状態の変化が情報の交換に用いられる。
2005524260.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マイクロレッツを使用して情報を交換するシステムであって、
エンコーダと、該エンコーダは圧縮器にアクセスするものである、
前記圧縮器によって生成され、前記情報を具現化するマイクロレット変換と、
前記マイクロレット変換を前記情報にデコードするデコーダと
を備えたシステム。
【請求項２】
前記エンコーダは、前記圧縮器を含むものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
情報を圧縮する方法であって、
前記情報のデータ構造を決定すること、
前記情報のマイクロレット変換を備えたライブラリをアフィン変換すること、前記マイクロレット変換は前記データ構造を明らかにするものである、および
前記マイクロレット変換を送信すること
を含む方法。
【請求項４】
前記マイクロレット変換は量子表現を含むものである、請求項４に記載のシステム。
【請求項５】
前記量子表現は、量子状態を含むものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記量子状態は、データを表すエネルギー確率準位を含むものである、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
更に、前記マイクロレット変換を回転させるフィルタを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記決定は、前記データ構造の決定を含み、前記データ構造はエネルギー確率準位を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
更に、前記情報を前記データ構造へエンコーディングする、請求項３に記載の方法。
【請求項１０】
マイクロレットに基づくエンコ−ディングシステムであって、
データ・ブロックのマイクロレット変換を生成するエンコーダと、前記マイクロレット変換は、前記マイクロレット変換で具体化された量子状態のエネルギー確率準位を決定することにより、前記データ・ブロックを表わすものである、
前記マイクロレット変換を信号に入れるフィルタと、
前記信号を送信する送信器と
を備えた、マイクロレットに基づくエンコーディングシステム。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の表示】
【０００１】
本願は２００２年４月２３日に出願した、「通信においてマイクロレッツ（Microlets）を使用するための手段」と題する米国仮出願６０／３７４，５０４号の優先権を主張するものであり、その内容がここにレファレンスとして導入される。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、情報伝送を開示するものである。より詳細には、本発明は、通信あるいは通信メディアの任意フォーム上で任意フォームの情報の速度および処理能力を向上させる方法、システムあるいは装置に関する。
【０００３】
ある地点から他の地点へのデータ伝送は重要性が増加している。ダイアルアップからブロードバンドまで、ユーザは、より迅速により多くの情報を得ることを望んでいる。速度および帯域上の制約の多くは、データを送信するのに使用されるシステムおよび方法の非能率性にある。しかしながら、物理的かつ実際的な制約もまた存在する。
【０００４】
最も重要なことは、２種類の圧縮がある:可逆（lossless）と不可逆(lossy)である。情報転送を向上させスピードアップさせ、あるいは記憶装置をより良く使用するために不可逆圧縮を使用する多数の技術がある。コンピュータは、２つの言語すなわちアナログあるいはディジタルのいずれか一方を話すかもしれない。アナログは、０と１を表すためにサインおよびコサイン波形を使用してディジタル情報を表わす。ディジタル情報は、２進法として良く知られた、２進数システムを使用して作成される。２進法は２つの要素：０と１とを有する。ビットは０と１からなり、８ビットは１バイトを構成する。バイトは、０と２５６の間の値をすべて表わすことができる。いくつかのコンピュータは８ビット/バイトを使用するかもしれないが、大半のコンピュータは、１６ビットバイト、２４および３２ビットのアロケーションから成るユニコード(Unicode)を使用している。基礎的なテキストおよび日常のアイテムは、圧縮の基礎的な形式である標準のASCII文字セットの下でコード化される。
【０００５】
圧縮の最も一般的な方法は、ハフマンコーディング(Huffman coding)、算術(Arithmetic)、PPM、マルコフ(Markov)、RLE(Run-Length Encoding)、およびJPEG/MPEGのようなマルチメディア圧縮である。
【０００６】
多くの要素はこれらのモデルに見当たらないかもしれない。先ず、可逆圧縮は困難である。というのはオリジナルのデータセットの要素が圧縮および送信中に保存され、非圧縮時に損失がないことが望まれるからであり、それゆえ名称が可逆圧縮である。ハフマン・モデルは開発され、また改善されてはいるが、これらの圧縮が作動するために適合すべき基準があるかもしれない。典型的には、同様の情報データエレメントあるいは異なるコード・ソースにマップされたエレメントの連続実行であることが必要である。不可逆圧縮技法は、結合、量子化を使用することによって、あるいはセット境界の情報を単に符号づけすることによって、情報を切り捨てる。ほとんどの場合、これは許容される。なぜなら、そのデータはそのアプリケーションあるいはソースに絶対必要なものではないので、切り捨てることができるからである。それは、二進法のみでコード化するには非常に長く、計算上割高なタスクである。
【０００７】
また、より大きなデータ・ファイルに対する消費者やユーザの需要が増大している。通信システムは、ビデオ、オーディオ、テキストおよび他のデータを送ることができなければならない。ディジタル写真はありふれたものになった。ユーザは、日常的に、ビデオ、映画あるいは他のファイルを遠隔地から見るためにダウンロードする。このプロセスは便利で容易ではあるが、その一方で、通信システムのデータ伝送能力に制限があるため時間がかかるものである。さらに、ネットワークにアクセスし、データを送信する際に単純な古い電話方式(「POTS」)を使用する場合、制約が生じることがある。将来のアプリケーションは、コスト高いアップグレイドを要求したりせず、また現在のインフラストラクチャあるいはシステムを交換したりせずに、これらの制約を克服しようとすべきである。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
而して、本発明は、通信においてマイクロレッツを使用するシステムおよび方法に関する。融通性のあるレシーバーおよびより強健かつ信頼できる拡張可能な通信解決への傾向に従う際に、本発明の実施形態は、1サイクル当たりより多くのビットを可能にし、ウェーブレット(wavelet)技術のピーク・ストップバンド減衰間の最適のスペースで作動するマイクロレット（microlet）ベース・モデムASICおよびソフトウェア/ファームウエア・ソリューションを開示する。この特徴は、可逆圧縮、同じ情報量のための低減帯域幅および大幅に増加した速度を大幅に可能にする。ディジタル信号処理、周波数変調、周波数位相および位相振幅ベクトル変調は、有線・無線通信のための基本で、開示されたアーキテクチャ、プロセスおよびモデムの一部である。
【０００９】
現在のプロトコルにマップされ、開示された実施形態は、POTSから光学/ダークファイバ、衛星、ワイヤレスおよびその他のすべての通信アプリケーションに適用され得る。開示された実施形態は周波数透過であっても良い。オペレータ関係を切り替える現在のクライアント/サーバーでは、開示された実施形態は、ネットワークインフラストラクチャに透明であり、そのうえかなり大きい利得を生む。
【００１０】
本発明の更なる特徴および利点は、後述する記載に述べられ、部分的にその記載から明らかになるか、あるいは発明を実施することによって判明するであろう。本発明の目的および他の利点は、明細書およびクレームおよび添付図面で特に指摘された構造によっても実現され到達されるであろう。これらおよび他の利点を達成するために、本発明の目的に従って、具体化され広く記述されるように、情報を交換するためのシステムが開示される。システムはエンコーダを含み、該エンコーダは圧縮器にアクセスする。このシステムは、また、情報を具体化する圧縮器によって生成されたマイクロレット変換を含む。更に本システムは、マイクロレット変換を情報にデコードするためにデコーダを備えている。更には、開示された実施形態によれば、情報を圧縮する方法が開示されている。その方法は当該情報用のデータ構造を決定することを含む。この方法は、更に、当該情報のマイクロレット変換でライブラリをアフィン変換することを含み、前記マイクロレット変換はデータ構造を構成する。この方法は、マイクロレット変換を送ることをも含む。
【００１１】
前述した概説および後述する詳細な説明はいずれも例示的なものでありかつ説明的なものであって、クレームされた発明を更に説明するために提供することを意図したものであると理解されるべきである。
【好ましい実施形態の詳細な説明】
【００１２】
添付図面に示された本発明の好ましい実施形態について詳述する。
【００１３】
本発明の実施形態は、クワンタム(Quantum)情報の測れない深さおよびパワーを利用する圧縮方式を開示する。開示された圧縮は、現在の業界基準にマップされるが、ディメンジョンを、収集し、分類し、そして「掘り下げる(dig-down)」能力に加えて、古典的な二次元のバイナリフォーマットでは可能でない情報にする。
【００１４】
開示された実施形態は、電子の32のエレメンタル構造に基づいて情報を収集する。ワンステートまたは別のもとに存在するものすべてが、このベースで組み立てられる。何十億ものナンバーステートおよびシーケンスがある。また、それは、真実の四次元のレベルで情報を分類する追加の品質を与える。これは、マルチレゾリューション分析のような用語については、1つの小さなソースの下で格納された情報のマルチレベル、およびサブ・レベルが実際にあることを意味する。以下に開示するように、開示された実施形態は圧縮モデルの他に広範なアプリケーションを有する。開示された実施形態は、電子記憶と同様に情報をモデルすること、および情報を作ることを求める。通信およびコンピュータ環境のモデル化の根拠は、医療用および数学的な研究用の「本物(real)」のデータを集めるのと同様の方法で使用されてもよい。
【００１５】
開示された実施形態は、電子モデルに関する。電子は、実際のビルディングブロック(building block)の1つである、非常に小さな粒子である。開示された実施形態は、電子の特性および解放された能力を利用して、測定の非常に限定されたシステムで任意の形、形式あるいは物質の情報を格納する。開示された実施形態は、量子数を使用しても良い。量子数は、シュレジンガー波動方程式(Schrodinger Wave Equation)に従って電子ビヘイビアーについて記述することを援助するのを支援するために開発された用語である。4つの基本的な量子数がある。それらは通常、n、1、mおよびsとしてして表される。同時に、それらはエネルギー準位、軌道のタイプ、電子(s)が占め得る軌道のオリエンテーションおよびスピンを特定する。主量子数(Principal quantum number)(n)は最も重要な番号である。そのユニークな特性は、それが１から無限大のどんな整数も持つことを可能にする。この数字は決して０ではない。第２の数字は方位量子数(Azimuthal quantum number)である。また、そのシンボルは(l)である。この数字は0から無限大までの如何なる非負整数を表わすものであり、常に、(n)より１小さい。これは、軌道のタイプを指定するために使用される数字である。第３の量子数は、磁気量子数(Magnetic quantum number)で、(m)として記号化され得る。この数字は、三次元のスペースで方向付けられるように、その軌道の方向を決定する。主要な４つの数字の第４番目は、スピン量子数(Spin quantum number)であて、(s)として記号化される。この数字は、電子のスピンを決定するものであって、１／２または−１／２のいずれかの値を有する。他のスピン番号も存在し得る。(m)には４つの副準位があり、それらはニュクリアスとの関係の順に分類され、１つの軌道を持つ(s)、３つの軌道を持つ(p)、５つの軌道を持つ(d)、および７つの軌道を持つ(f)によって記号化される。軌道は１つあるいは２つの電子を含んでおり、これは、４つのレベルすべてが完全に占拠されている場合には、３２の電子を与える。もう1つの非常に重要な規則は適用されても良く、それは原子中の２つの電子は、４つの量子数と同じセットを持たないというパウリの排他原理(Pauli Exclusion Principle)である。量子数は、主要な数字で始まって左から右に読まれ、すなわち(n、l、m、s)と読まれる。電子の軸を説明する２，３のシンボルもあり、それらはそれぞれ(x)、(y)、(z)、(Px, Py, Pz)がある。
【００１６】
量子電子の規則に基づいて、実施形態は言語および非常に強力な圧縮モデルを開示する。この最初のモデルはソフトウェアに基づいた技術であっても良く、それは後にチップ形式へ統合されうる。開示された実施形態は、古典的感覚の情報を量子化するために量子電子を使用する実現可能性の決定に関与する複雑な数学を具体化する。開示された実施形態は、ベースとして量子モデルおよびその適用可能な規則を使用し、境界、古典的なコンピュータ環境の物理的かつアーキテクチャ−上の制限へ適用される規則を加える。
【００１７】
前記「規則」および４つの量子数およびそれらの振る舞いを指定するアルゴリズムをマップされたモデルに適用することによって、開示された実施形態は、擬電子環境中の電子に格納された、具体化された「情報」を表わす単一のアファイン変換(affine transform)を生成することができる。四次元の格子/配列(lattice/array)は情報を収集するために利用され、そして完全な二進法のマッピングは合成量子アルゴリズムに突き通され、また、二進法あるいはアナログ情報の「ビット」は電子状のセッティングへ転換される。その後、このセッティングは単一のエレメントにおいてこのデータをすべて表わすアファイン変換を生産するために変形される。ハフマン・ツリー・コーディング(Huffman tree coding)に関して、親ノードが作成され、次に個々の分岐する子は、左または右に動く。左に行くことによって、それらは（１）に適合され、右に行くことによって、それらは（０）に適合されうる。これをすることによって、2進シーケンスは短くされた。
【００１８】
開示された実施形態は、既知のプロセスと同様であるが非常により高度化した態様で、固有の値によって詳細情報をマップして単一「ノード(node)」にすることができる。使用すべき多くの論理および数学的モデルがあり、開示された実施形態は、ユークリッドマトリックス(Euclidian matrices)の使用を含む、異なる文脈の様々なシナリオを組込んでいる。アファイン変換クロージャ/コンヴェックスクロージャ(affine closures/convex closure)を備えたクリーニ線形代数(Kleene linear algebra)は、ヒルバート／バナッハ(Hilbert/Banach)スペースにおいて定義される。原理上は量子機械的証拠のカテゴリー化のために記載されるような量子論理も、特定の目的にアーキテクチャを適合させるように調節される。コンピューターサイエンス分野の従来のプッシュ・ダウン・オートマに適合させるに際し、更に別の働く構成体を構築することに適しているかもしれない。格子マトリックスのような古典的テーマのうちのいくつかは四次元環境に従うために調節され、ライブラリをカタログするのに使用される。ASCII法のように、開示された実施形態は、同じ結果を得る、より小さなコードを介してある値の二進等価数を表わし得る。
【００１９】
開示された実施形態は極端にスケーラブルであっても良く、ちょうど最初の2つの量子可能性において1つは、データの単一の「シンボル」表現を作成するための組合せの無限の数字を持っている。このプロセスは合理化されていても良く、非常に単純なものから極端に複雑なものまで如何なる種類のデータで働く。開示された実施形態は、ランタイム・エンコーディングのようなランタイム変換(Run Time Transforms)を行うためにスケーラビリティを持っている。開示された実施形態は、2、4、8、12、16、24、32ビットのランあるいは任意の計算上有益な長さから所望のビット長まで計ることができる。非常に大きなファイルに関しては、この特徴は重要かもしれず、逆に、それは、典型的には典型的な圧縮モデルのしきい値に適合しない、より小さなファイルに重要でもありうる。
【００２０】
開示された実施形態が非常に多様なライブラリ・コードブックをマップすることができるように、その変換は最小のスペースをとる。開示された実施形態は、ベクトル量子化のようなフラクタル圧縮および完全な環境におけるエントロピー・エンコーディングを採用しており、また、それが対称な関係にあるので、デコーディングはエンコーディングの逆のオペレーションである。しかしながら、フラクタル・モデルあるいは任意の「二進法」に基づいた累次積分関数システム(Iterated Function System)では、人は非常に多くの変換があることに素早く気づく。先ず、これはイメージにおけるドメインと範囲領域との関係によって解決され得る。この変換は、自己類似性および自己類似性間の相対的地位のパターンをコード化する。これらのコードは、ドメインプール中の８つの均等のアプリケーションのためにほとんど循環的な不変系である。したがって、オブジェクト不変性、あるいは「コードブック」に入れることができるいくつかの位置不変系パターンあるいはテクスチャー(position invariant pattern or texture)の本質を持っていないコードであることは、それは、関係演算子が1つ以上のエレメントを持つ重要なカテゴリーを可能にすることを容認しない。
【００２１】
開示された実施形態は、全ての関係を備えたマルチレゾリューションで１００％詳細に同一イメージをマップすることができ、またその特性を表わすための単一の「シンボル」を持つ。波形技術は、それらが電子の基本的な波状のステートの財団から基金を受けて構築されているため、多くのこれら同様の特性を持っている。これらの機能の「頭脳(brain)」を利用することは論理的な包含するソリューションである。人は、個々のアファイン変換を様々なタイプのカテゴリー・セットおよびポリシーへと、またカテゴリーから個々のシンボルまでの関連する対応を非常に上品なユニバーサル減圧ライブラリ(Universal
Decompression Library)へと、標準化するかもしれない。この特徴は、すべてのライブラリ・シンボル用のアナログおよび２進法のシグネチャの双方を提供する。この特徴は、データを標準化するために、条件つき確率を計算したり階層的トレーシングをカテゴリーへ前進させたりソースに戻したりするように、様々な戦術を用いうる。
【００２２】
例えば、ライブラリに入る高解像度画像の場合には、アルゴリズムは、ｎ次元の配列のシリーズをエンコードする（例えば、エンコードされており、n=４変数、それぞれｌ、ｓ、ｐ、ｄのときＰ、Ｘ、ＹおよびＺの関数として格納されることになっている仮説のデータセットｖを考慮する、従って、配列vは、P x X x Y x Zエレメントの合計を含んでいる。）であろう。ほとんど例外なく、n値（仮説のデータセットの方程式エレメント・グリッド点を定義する)の値もまた明瞭のためにそして補完を許可するために格納されるべきである。そのようなデータセットを自給にするために、アクセスを促進するために、かつあいまいさを除去するために、そのデータセットが依存するパラメータのそれぞれの値を含む配列は、それゆえに校正データセットそれを自体を含むｎ次元の配列と並んで含まれている。例えば、開示された実施形態は、最も小さな分解としてのピクセルを備えた10のエリアへブレークされていた場合、ＩＦＳフラクタル圧縮の四分木(quadtree)を用いた１０２４×１０２４であるイメージを受け取りうる。その範囲が16*16以上で、また２つの深さであったなら、解像度は完全であろう。これは、任意に選ばれるので、分解を伴うケースではない。
【００２３】
単純なqエレメント・ベースは、許可された特性の全スペクトルを組み合わせることにより、四次元のオリエンテーションへ進められうる。この情報は、アプリケーションの論理によって定義された、ビン・テーブルおよびパラメータで順序づけられたｎ次元の配列によってソートされ格納され得る。
【００２４】
複素数クラスは複雑さのためにヒルバート／バナッハ(Hilbert/Banach)スペースの中でベクトルを定義するために必要である。各複素数は、それぞれ複素数値にセットされ、実部および虚部としてローカルにあるいは事実上格納される。それらの両方は倍精度浮動小数点番号である。ｎコンポーネントを備えたヒルバート／バナッハ・スペースのベクトルの長さは、以下のように定義される:
【００２５】
【数１】
2005524260.tif 000003
【００２６】
ただし、wjは、ベクトルの第jコンポーネントの値、|ｗｊ|２はその複素共役のｗｊ倍、すなわちwj＝ａ＋i*b|wj|2=a2+b2である。任意の長さlによるベクトルを計るために、人は、単にベクトルの各コンポーネントにlの値を掛け、長さｌのベクトルを計るために、人は、各コンポーネントに該ベクトルの逆の長さを掛ける。
【００２７】
従ってメモリ圧縮として量子原理を使用する電子配置において、レジスタの基礎値はｎビットでありその値を表わすために２ｎの複素数を要求する、と仮定することができる。量子性質が与えられると、レジスタは、これらのベース・ステートのうちのいずれかの重ね合せとして存在するかもしれない。この圧縮の累乗を記述する目的で基本的な構造を定義するために、ステートが測定される可能性について記述するために、レジスタは、ベース当たりの単一の複素数を持った３２の最も基本的な電子ステートからなり、而して２３２、あるいは４．２９５ｘ１０９のベース・ステートを与える。値が２進数で最上桁のビットが1番目すなわち左端のビットであると仮定すると、数字は、論理順序、０、１、２、３等で増加する。実際には、電子の量子性質は、ｎ＝１−∞、ｌ＝０−ｎ−１−∞、＋1/2および-1/2スピン値で、ビット当たりのベース・ステートの無限の数字がある。
【００２８】
開示された実施形態は、その複素振幅がwjであるj番目のステートを測定する可能性が|wj|2/Σj|wj|2であるという規約に従いうる。アルゴリズム中の複素数に関連させるべきΣj|wj|2の定義は、1あるいはそれ以上のｎ桁の値を定義することができ、それはj番目のステートを測定する可能性を|wj|2とすることを許容する。これを非量子計算環境へと始動させるために、いくつかの規則およびメンバ関数が定義されるべきである。そのベース・ステートに真実の量子環境において起こるように、レジスタ・ベクトルを崩壊させずに分析されているメンバの全状態情報を「ダンプ」するダンプ関数は存在し得る。
【００２９】
カルキュウレイト確率状態関数(calculate probability state function)は、所定のステートの振幅可能性を測定しうる。これはマイクロレット変換を計算するために使用されるだろう。さらにこれらの振幅あるいはステートを定義しカタログする際に、リアルタイム環境において各シンボルのためにこれを測定することは必要ではないであろう。それがアファイン変換の定義をカタログされ割り当てられた後、これらがVQRあるいは仮想クアンタムレジスタ(Virtual Quantum Register)に格納されるように、シンボルの変化だけが測定され送られるだろう。これらのｎビットがベース・ステートの任意の重ね合せにある場合があるので、マイクロレットはアーギュメントのための変換関数を満たすかもしれない。開示された実施形態は、各ステートを表わすために２n+1倍精度浮動小数点番号を使用するシミュレーション、およびnビットVQRの２ｎの固有状態の各々の確率振幅を表わすために１つの複合オブジェクトを定義するかも知れず、各複合オブジェクトは２つの倍精度浮動小数点番号を使用する。これは古典的コンピュータより多くのビットを使用するように見えるかもしれないが、これはシミュレーションの副作用である。実際の配備では、この特徴は、より少数のビットを使用して情報を生成しえ、圧縮の増加したマージンおよびシングル・ビットが最小６４倍で既知のビットより多くの情報を伝えるべき能力を与えるだろう。
【００３０】
開示された実施形態は、VQRにおいてすべてのトランザクションの十分なインベントリーを維持しうるようにしている。このアスペクトは、暗号化、およびコードを解く量子計算能力に似た、パラレリズムにおける判読に、重要になる。実際の量子環境では、モジュールの累乗は、Xa mod nの1つのオペレーションを行なうかもしれない。ここにａは、量子レジスタにおけるステートの重ね合せになるだろう。
【００３１】
開示された実施形態に対応するシミュレーションは、a=0からq-1までのXa mod nを反復して計算することにより引き起こされた値の重ね合せのために計算するかもしれない。このアクションは、個々のモジュールの累乗の結果を格納し、そのベース・ステートのレジスタを崩壊させるためにその情報を使用する。どんな測定もそれを崩壊させてそのベース・ステートに戻すので、量子環境でこの種のオペレーションを行なうことは可能ではない。アルゴリズムを完成し、nの重要な要因を見つけるための基礎的な数学的モデルは、開示された実施形態に関連するショアのアルゴリズム(Shor’s algorithm)に従うことにより定義することができる。
【００３２】
この圧縮モデルは別にして可能な利点の1つは、それが記憶装置のようにディジタルの最も有利な属性のうちのいくつかを維持するということである。開示された実施形態は、アナログの特性をも持っており、したがって、それは、VQRにおいてディジタル的およびアナログ的にもコード化されているので容易に1つの環境から次の環境へと移行させることができる。
【００３３】
最初のライブラリを造る部分として、適応可能なインテリジェントデータベース・システムはライブラリに接続されて、nev変換を測定し計算し、またプログラム中の冗長度から運動のパターンおよび相互相関の特性またすべてを測定する。実際的な目的のために、上に開示したようなこのライブラリのサブセットは、特にアルファ/数値、言葉、マルチメディア内容、ビデオ・オン・デマンドおよびその他同種のものに適応されうる。開示された実施形態は、このデータを迅速かつ効率的に標準化しうる。また、ライブラリは、カオス的かつランダムなデータのための適応可能な圧縮を持っている。追加のプロパティ、適応可能なブロック・コーディングおよび量子数に基づいた算術コーディングも、統合されうる。この特徴は、バックグラウンドを変えるデータ・ストリングが、比較され、コード化され、格納されることを許容するであろう。
【００３４】
開示された実施形態に関連する初期プログラムは巨大なデータ量を非常に小さな表現へコード化しうる。開示されたプロセスでは、カテゴリーのうちのどれとも一致しない着信データは、プロセスを一続きにするために、セパレイト_アナライズ_コンペア_クラシファイ_ディテイル_トランスフォーム_センドが与えられるかもしれない。アップデート・モデル・ルーチンは、データベースからサンプリングした後に収集されて標準化され「ハードコード(hardcoded)」される。このアクションは、ユニークかつ非常に詳述された方法で特性を捕らえるかもしれない。このライブラリの適応可能な部分は最も使用されなかったモデルであり、古い処理情報が上書きされドロップされるように、常に情報空間がある。
【００３５】
例えば、開示された実施形態は、文字（A)を表すためにｎ、ｌ、ｍ、ｓを与えるかもしれず、量子におけるその表現は(4、1、0、-1/2)である。これは個々の変換によって特徴づけられる。次に、開示された実施形態は、（G)を送ることを希望し、その量子表現は(4、1、0、+1/2)である。量子におけるこれらの２文字間のただ一つの相違はスピンである。したがって、全ストリングを送る代わりに、我々はその相違のみを送る。大きな文書あるいはプログラムに関して文字の差異について考えることによって、転送されている情報あるいはデータ量の大きな減少が達成されうることは明白かもしれない。単一のシンボルを介しての差異の転送は非常に速く、非常に効率的である。
【００３６】
開示された実施形態は、情報の送信、受け取り、操作およびその他にマイクロレッツの使用を組み入れる。マイクロレットは、シンボル間干渉(「ISI」)なしで合わせて重複することができる非2進コードであっても良く、単一の正弦曲線が圧縮データの表現を伴うので、既知のウェーブレットを超えて頑強性を増加させうる。マイクロレットは、四次元の最大限にされたウェーブレット・パケット・アナライザーである。マイクロレッツは、より小さく、したがって、ウェーブレットよりノイズに潜在的にもっと強い。時間およびサブバンドスペースでのオーバーラップは、そのシステムが1つのサブーバンド当たり1つのシンボル当たりBビットを送る場合、1ヘルツ当たり毎秒6*Bの帯域幅効率を提供しうる。さらに、指数および圧縮形式の大きさは、その符号定数を受け取るに先立って、増加しうる。この特徴によって、伝達情報量が線形のモデムの2B bps/Hzの限界を越える実勢レートを達成することができるかもしれない。
【００３７】
ネットワークからネットワーク、ネットワークからクライアント上で変調および復調が、オペレータの切り替えるが生じるところで、開示された実施形態は作動しうる。アルゴリズムは開放型システム間相互接続(open systems interconnection(「OSI」))モデルにマップされる。30Mbps 64 QAMパイプと比較して、開示された実施形態は、ほぼ同一コストでポート密度が最大9倍の減少、チャネル・データ伝送能力が最大27-x倍の増加をもたらしうる。
【００３８】
図1Aは、開示された実施形態にかかる基本的な変換のための情報のエンコードのためのフローチャートを示す。図1Aに関して開示されたプロセスと方法は、任意のハードウェア/ソフトウェア機器構成によって実行されうる。さらに、図1Aに関して開示された実施形態は、以下に開示されたすべての実施形態に適用しうる。
【００３９】
ステップ1000は、情報をエンコードするためのアルゴリズムを始めることにより実行する。ステップ1000は、たとえば指定された間隔でコマンドを受け取り、ソフトウェア・コマンド等を実行するような任意の既知の手段によって実行しうる。ステップ1002は、たとえばモデム対モデム、外部装置対モデム、ソフトウェア対モデム、ライブMMD等のデバイスから情報を得ることにより実行する。
【００４０】
ステップ1004は、変換用のデータ構造を決定することにより実行する。このデータ構造は、たとえばexe、txt、voice、VoD等の情報を交換する際に使用される如何なる任意のタイプでも良い。ステップ1006は、これが情報の最初の出現かどうか決めることにより実行する。もしそうでなければ、ついで、ステップ1008は、上述のとおりライブラリをアファイン変換することにより実行する。ステップ1010は、情報に変更の変換を割り当てることにより実行する。好ましくは、上で開示された量子指示は、受け取った情報に割り当てられても良い。ステップ1012は、新しい変換をコンパイルすることにより実行する。ステップ1014は、トランスファーが成功したかどうか決定することにより実行する。もし成功であれば、次いでステップ1016は、目的地へエンコードした情報を送ることにより実行する。もし成功でなければ、その後、ステップ1018は、情報を標準フォーマットにエンコードすることにより実行する。ステップ1020は、情報を送信することにより実行する。
【００４１】
ステップ1004がはい（YES)である場合、ステップ1022は適応可能なブロック・コーディングを行なうことにより実行する。ステップ1024は、上で開示したようにあらかじめプロットされた配列を実行することにより実行する。ステップ1024は、ライブラリをアファイン変換するためにステップ1008と対話しても良い。ステップ1026は、情報の新しいエレメントをコード化することにより実行する。ステップ1026も、ライブラリをアファイン変換するためにステップ1008と対話しても良い。ステップ1028は、その変換を配列に割り当てることにより実行する。ステップ1030は、レビューのためにデータベースに格納することにより実行する。ステップ1032は、ブロック毎にアドレスし、変換を割り当てることにより実行する。ステップ1034は、トランスファーが成功したかどうか決定することにより実行する。もしはい（YES)であれば、次いで、ステップ1038は情報を送ることにより実行する。
【００４２】
図1Bは、開示された実施形態に係る通信システム100を示す。通信システム100は、全ての媒体に亘ってあらゆる種類の情報あるいはデータを交換しうる。図1Bは、図1Aを参照して開示された実施形態を実行しうる。例えば、通信システム100は、たとえばデスクトップ、ラップトップ、携帯情報端末、電話等の各種装置を結合するネットワーク上で情報を交換しうる。通信システム100は、無線メディア、POTS、インターネット、ローカルのO広域ネットワーク等の上で情報を交換しうる。通信システム100は、さらに、様々なユーザがデータや情報を交換することを容認するOSI能力および特徴を持ちうる。
【００４３】
通信システム100内では、送信器102は、パケットの代わりにマイクロレッツをオーバーラップさせたものとして圧縮され、係数、タグをつけられたデータ正弦曲線を送信しうる。これらのマイクロレッツはレシーバー106へメディア104上で送られうる。マイクロレッツは、波形の相互相関特性に起因する干渉なしに時間および周波数で重複しうる。しかしながら、マイクロレッツは、既存のウェーブレット技術を超える改善された特性を提供しうる。
【００４４】
エンコーダ108およびデコーダ110は、既知の方法によってデータをエンコードしデコードすることにより、交換プロセスを促進しうる。エンコードおよびデコードイベントは、マイクロレッツに関連するプロセスに加えて起こりうる。両端で圧縮エンコーダ108およびデコーダ110をマップすることは、正弦波が送られるか情報へデコードされることを容認する。マイクロレットを180度回転させることによって、マイクロレットは、ウェーブレット・スペースのピーク(中間)性能を横切って送られ、0と1のような2進数を表わすためにパワード正弦曲線および反転した正弦曲線を使用しうる。
【００４５】
信号座標、すなわちデータ座標は、マトリックススペースで定義される情報を表わしうる。例えば、D/A変換器へのｚサンプルの隣接セットは、z次元の情報行列の信号座標である。開示された実施形態は、データを回転させて信号にする座標変換を提供する、ベースバンド変調オペレータ{M}の間のスペースを使用する。D/A変換器は図1に図示されていないが、既知のD/A変換器は、送信器102に組み込まれうることにお気づきいただきたい。あるいは、既知のD/A変換器は、通信システム100の任意の特徴に組込まれうる。
【００４６】
ウェーブレット数学(Wavelet mathematics)はイメージングと圧縮の分野で適用可能しうる。開示された実施形態は、既知のウェーブレットより小さく、より強健な波形を作成しうる。ベースバンド(base-band)エンコードおよびデコーディングを使用して、開示された実施形態は、様々な副バンド(sub-bands)および周波数に情報を分配するためのシーケンサ112のような、圧縮およびツールを使用する。開示された実施形態は、すべてのタイプのデータを圧縮するユニークなロールアップ圧縮シナリオを組込んでいる。開示された実施形態は、データ・ストリングを小さなサイン表現(sine representation)に割り当てることで終わる多段階ステップを利用する。
【００４７】
開示された実施形態は、タグをつけられた情報がその正確な目的地に到着することを容認する。タグをつけられた情報は、マイクロレットの内部にパケット音声データを含んでも良い。開示された実施形態は、全ての媒体を利用しても良く、如何なる特定のメディアに制限されることはない。したがって、メディア104は、任意のフォームで情報およびデータを交換することができる任意の既知のあるいは将来のメディアであっても良い。例えば、メディア104はディジタルまたはアナログデータを交換するものであっても良い。さらに、マイクロレッツは信号を運ぶことができる任意のメディアにサポートされる。さらに、開示された実施形態は、厄介なラストマイル問題および同期式の光学のネットワーク・キャリアの適用可能性に取り組みうる。この特徴は、バックエンドSONET速度と整合させることを許容し、かつ既存のハイブリッドのファイバー同軸「HFC」インフラストラクチャ上でOC3を越えた速度および容量を提供しうる。
【００４８】
圧縮器114は、通信システム100内において情報およびデータの圧縮を促進するすべての構造、アルゴリズムあるいはプログラムであっても良い。圧縮器114は、単独でも良く、あるいは、エンコーダ108あるいは送信器102に組み入れられても良い。圧縮器114は、圧縮すべきデータを与えられても良く、あるいは別のデバイス、マシン等からデータにアクセスしても良い。好ましくは、開示された実施形態は、圧縮と解凍のための２Mpegの連続的なループ方法を実行する。開示された実施形態は、リアルタイム圧縮/解凍およびマイクロレット認識を提供しうる。開示された実施形態は、既知の圧縮規格で、パケットされたデータ、生データ、音声、ビデオ等を圧縮しうる。
【００４９】
通信システム100もまた、モデム(図示略)を含んでも良い。あるいは、通信システム100は、送信器102を包含する2つのモデムと受信器104の間で実行されうる。例えば、送信器102は既知のモデムであっても良く、受信器104は、送信器102と必ずしも同一あるいは等価である必要はないが、モデムであっても良い。変調と復調はオペレータ([M]および[D])によって表示しうるマッピングである。それは、どのようなモデム・グループに対しても、ミディアム104上で交換されたデータあるいは情報を正確に、[D][M]=[I]または同一に、回復させる。オペレータは右から左まで作動しえ、また、全体的な遅延はまだ一致と考えられうる。もし、チャネルの帯域幅上で[M][D]=[D][M]であれば、オペレータは、「コミュートする」ように言われうる。「完全なコミューティングオペレータ・モデム(commuting operator modem「COM」)については、バンド制限されたガウス類似のアナログ入力信号すなわちbgは、[M][D]bg=bgであるため、送信器102で復調され再変調されうる。この特徴は、以下に示されるように、コミュニケーションを達成するための先行条件でありうるバンド制限のあるアナログ入力信号を介して完全なCOMの変調が送信しうることを示唆する。
【００５０】
ガウスの信号(Gaussian signal)を送信するため、[M]によるエントロピーに損失がないこと経験しうる。もし[M]が無損失ウェーブレット・フィルタバンクであれば、このタイプのフィルタ中で失われたエントロピー電力は、2つの最も外側の副バンドのストップバンド遷移に対する通過帯域の幅、すなわちロールオフ(roll-off)、に比例しうる。このロールオフ遷移は、ウェーブレット・フィルタには恣意的に小さいものであっても良い。したがって、開示されたマイクロレットは、モデム・アーキテクチャを組み込むメディアを横切るデータ用の最適なキャリアであっても良い。
【００５１】
図2Aは、開示された実施形態に係る通信システムで使用される直交ミラー・フィルタ(quadrature mirror filter)200を示す。図2Aの実施形態は、開示された実施形態に係るモデム構成において使用されてもよい。さらに、図2Aを参照して開示された実施形態は、図1Aにおいて開示された実施形態の実行を促進しうる。ディジタル・サンプルは標本化定理によってどんな帯域制限信号も記述することができるので、マイクロレッツのためのコミューティングオペレータは、係数ディジタル・マトリックス・オペレータ(coefficient digital matrix operators)として構築されうる。コミューティング・マトリックス・オペレータは、ある座標系においてベクトルの幾何学的な回転として解釈されうる。したがって、情報は、軸の「回転」によるデータまたは信号の座標表示(すなわち軸)上にプロジェクトされるベクトルでありうる。好ましい回転は180度でありうるが、開示された実施形態はそのようなものに制限されない。さらに、この情報は、正弦波として解釈されるに先立って、圧縮されて単一キャラクターデータストランド(single character data strands)に圧縮され、あるいはタグをつけられうる。
【００５２】
直交ミラー・フィルタ(「QMF」)200はベクトル(x、y)をとり、ｉをベクトル(a、b)に回転させて、次に、ベクトル（ａ，ｂ）をベクトル(x、y)に戻すように回転させる。ベースバンド係数行列モジュレータのディジタル/アナログへの1セットのMサンプルは、時間および帯域幅が定義されたM-次元のベクトルを定義する。時間と帯域幅上の2重の制限はイメージング、ウェーブレットおよびマイクロレットにおいて可能でありうる。QMF 200につながれたシンセサイザ・フィルタバンクは、情報ベクトルのデータ表現を信号の表現に変形しうる。副バンドが、そのチャネルバンド幅以上あるいは以下であれば、フィルタ副バンドはデータのために積極的に使用されないかもしれない。図1のエンコーダ108によれば、フィルタバンクのためのサンプルレート、次元数およびロールオフはそのチャネルバンド幅に稼動中の副バンドを一致させるために選択される。各座標の1つのシンボル当たりのビット数は、その副バンドにおける信号対雑音比(「SNR」)に適合するように選択されうる。
【００５３】
回転オペレータを切り替えるための関係は、ウェーブレット理論によって満たされうる。QMF 200はウェーブレット変換用の基本ビルディングブロックでありうる。コード化されたとき、個々のマイクロレットは数個の波形として作成され送られうる。コード化されたマイクロレットは180度回転され、次いで90度の代わりに180度反転されうる。他のコード体系は開示された実施形態によって実行されうる。エンコーディングレーヤーは、データ毎に26枚のキャラクタ・マップ、および色の全スペクトルを備えた数毎に10の桁コードを利用しうる。シグネチャ(signatures)は、圧縮、エンコーディングに割り当てられ、タグをつけられ、順番に並べられて、それはヘッドエンドで分離を可能にし、スペースまたはビットにおける共存を可能にする。
【００５４】
入力信号は、アナライザー210によって、高域通過ブランチ・フィルタ202および低域通過ブランチ・フィルタ204に分割され、次いでダウン-サンプリングされうる。好ましくは、信号は2だけダウン-サンプリングされる。このプロセスもまた1サンプルおきに廃棄しうる。2つの入力サンプル(x、y)は、2つのバンド制限のあるサンプル(a、b)に、各ブランチ・フィルタ202および204に1つ変換される。この変換は回転と呼ばれうる。(x、y)および(a、b)のシーケンスは、ダウンサンプリングのために同じ次元のベクトル空間中で定義されうる。
【００５５】
上述のとおり、QMF 200は一般的な場合の部分集合でありうる。直交が帯域幅と同等のものであるサンプルレートとして定義されうるので、副バンドは等しいことに制限されない。入力関数X(n-1)の中の情報、それは基準化関数V(N)でない、W(N)=X(n-1)-V(N)のような残余の関数W(N)である。
【００５６】
シンセサイザ220は、0のサンプルを挿入することによって各入力ブランチをアップサンプリングする。その後、高域通過ブランチ・フィルタ206および低域通過ブランチ・フィルタ208は復元された信号サンプルを形成するためにフィルタされ合計される。
二次元における幾何学的な回転の方程式に従ってフィルタを実行することによって、復元されたサンプルは、せいぜい全体的に遅延して入力信号と一致する。シンセサイザ220は、ある表現から別の表現へと二次元のベクトルのシーケンスを回転させうるもので、アナライザー210は正確なカウンタ回転を行なう。
【００５７】
フィルタが有限インパルス応答(finite impulse response「FIR」)を持っている場合、フィルタ係数は直交関数のサンプルでありうる。多くのFIR設計はQMF 200に可能でありうる。QMF 200は幾何学的な回転を利用せずに実行されうる。コミューティング回転オペレータ技法は、丸め誤差の可能性にもかかわらず完全な一致を提供しうる。
【００５８】
二次元ベクトルのための1対のコミューティングマトリックス・オペレータは、幾何学的な座標式の回転オペレータ[R]、およびその逆の[C]、角Aを通る反回転を含みうる。
[R] = cos(A)−sin(A);
[C] = cos(A)sin(A);
sin(A)cos(A)−sin(A)cos(A)．
【００５９】
A=45度の回転角については、[R]は、ウェーブレット・マトリックス、すなわち[W]=1-11に比例しうる。
【００６０】
上記の例は、直接シーケンススペクトル拡散符号分割多重接続(「DS-SS CDMA」)用の「スプレッディングチップ・コード」と同じ直交関数を使用して、マイクロレットは、バンドを制限する方法でデータをコード化することができることを示している。マイクロレットとスペクトル拡散を組み合わせることによって、「２度コード化され」またより大きく圧縮した変調が得られる。以下の説明は、開示された実施形態およびマイクロレット技術に関して知らせるものである。開示された実施形態は、既存のプラットフォームの付属物を備えあるいはスタンド・アロンのコンポーネントとして開示された実施形態を使用することのいずれかで送信のための実現可能な方法を提供する。
【００６１】
先のオペレータ定義を思い出して、コミューティングオペレータ・モデム(「COM」)用のM=[R]および[D]=[C]の選択は、1つのセクションで4つのポート格子型フィルタを備えた変調と等価である。もし必要であれば、異なる回転角を備えたカスケーディングフィルタは、フィルタ応答を改善しうる。コミューティングオペレータ・モデムのための次の開示された構造はフィルタ設計方法のモデムへの適応物である。
【００６２】
三次元におけるコミューティング回転が、二次元などにおける回転の順序づけられたシーケンスへ分解されうるので、開示された実施形態は、任意の次元のベクトルを備えたモデムに適用されうる。したがって、より高い次元は二次元のケースに由来する場合がある。更に、与えられた次元で1セット以上のコミューティングオペレータ(commuting operators)がありうる。この特徴は、各セット内に直交、かつ、全二重回線のために開発することができるプロパティを提供する各セットで幾分直交のウェーブレットの「マスターとスレイブのセット(Master and Slave sets)」のコンセプトに帰着する。
【００６３】
図2Bは、開示された実施形態に係る可逆圧縮二次元変換を有する直交ミラー・フィルタ250の略記法を示す。QMF 250は、オペレータをモデムで送信する多くの方法で実行されうる。合成回転マトリックス[M]および[D]は、多相フィルタ・マトリックスとして知られているかもしれない。多相のマトリックスおよびフィルタ応答とのそれらの関係を定義する前に、QMFの追加の開示が与えられるかもしれない。
【００６４】
図3Aは、開示された実施形態に係る離散ウェーブレット変換のマルチ解像度分析ダイアグラムを示す。マルチ解像度分析(「MRA」)では、別のQMF対260は、QMF 250の低域通過ブランチに置かれうる。次に、第三段QMF 270は第二のQMF 260の低域通過ブランチに置かれうる。別のQMF 280は、QMF 270の低域通過ブランチに置かれうる。その結果は離散ウェーブレット変換(discrete wavelet transform「DWT」)の標準形でありうる。オリジナルの信号は、QMFSによって直交基底関数に投影されうる。ダウンサンプリングのために、サンプルレート(sample rate)は各段階中で半分になる。
【００６５】
低周波でSNRが急激に変化し、高周波で緩い変化がある場合、図3Aに基づくモデムは、ツイストペアおよび他の媒体には最適かもしれない。開示された実施形態を実行する様々なモデムは、非オクターブを含む不等幅副バンドを持ちうる。
【００６６】
図2Aに戻って、アナライザー210は直交基底関数における展開として信号を分解する。しかし、フーリエ分解と異なり、その母関数は有限の支援を得ている。すなわち、ウェーブレットはシヌソイド(sinusoids)のように無限大まで及ばない。
【００６７】
フーリエ関数の1つのジェネレータがある;すなわち複素指数関数であり、それは無限大まで及ぶ。しかしながら、ウェーブレット・ジェネレータの多くの例は、スプライン関数のように存在する。両方の展開では、ジェネレータ関数のアーギュメントはkによって変えられ、基底関数を作成するために周波数が計られる。ウェーブレットは、通常、ダウンサンプリングを表現するために２の累乗で周波数を計る。この例において、膨張係数は離散ウェーブレット変換と呼ばれ、基礎上にXの突出しである。
【００６８】
図3Bは、開示された実施形態に係る通信システムで使用される可逆圧縮８次元変換を有する８次元モデム300を示す。モデム300は、図1Aを参照して開示されたような情報の変換を促進する。MRAが、低域通過ブランチにおいてまた高域通過ブランチにおいて行なわれる場合、結果は同じダウンサンプリング割合のM副バンドである。二次元のQMFSを使用するのではなく、図3BのM-バンドバンクは、Mの如何なる値でも、二次元の回転の順序セットを使用して、コミューティングM-次元回転を切り替えから、より効率的に構築されうる。M-バンド・フィルタバンク310および320は、m次元で回旋状の回転を直接行なう。上で開示したように、フィルタバンク310は、アナライザーとして作用し、また、フィルタバンク320はシンセサイザとして作用し得る。等価なQMFは、Mの要因だけサンプルレート変更を有するMバンドパスフィルタを持っている。
【００６９】
ベクトル座標回転はモデムを実行するために使用される。その回転は、QMFフィルタバンクの多相のマトリックスの要素分解により「ベクトル−フィルタリング」として見ることができる。この用語およびモデムのためのハードウェア実行との関係はマルチ−レイトフィルタバンク(multi-rate filter-banks)を利用するために以下に開示される。開示された実施形態のベクトル・フィルタ・コンセプトは斬新なやり方でモデム・アプリケーション用の追加洞察を与えるマトリックスを表現するが、多相のマトリックスは副バンドコーディドスピーチ圧縮において知られている。
【００７０】
多相マトリックスは、QMFバンク(モデム300のQMFバンク310および320のような)のサンプリングレートの変化によりフィルタリング・プロセスの計算上の単純化である。図2Aのシンセサイザ220に戻って、FIIフィルタはそれぞれ、遅延した入力ストリームの加重和を行なう。サンプリングにより、遅延フィルタ・ラインへの他のすべてのサンプルは０である。偶数番号が付けられたフィルタ係数のようなタップ・ウェイト(tap weights)の半分だけが、偶数の番号が付けられた出力サンプルに寄与する。奇数の番号が付けられたウェイトは奇数の出力サンプルに寄与する。出力サンプルを計算するとき、各々が出力のレートの半分で計算する場合、ハーフレングスのフィルタを使用し得る。この特徴は、m-次元の(m-バンド)フィルタバンクのための1/Mのファクターまで及び、QMFとマイクロレットの低い計算量の原因である。
【００７１】
これらの観察は、2-次元のレシーバーのフィルタのフィルタ係数をｚの奇数および偶数の累乗へと要素分解することにより、モデム・レシーバーに適用される。したがって、レシーバーのハイパス・アナライザー・フィルタ206の応答は以下のとおりでありうる:
H1(z)=az0 + bz-1 + cz-2 + dz-3 +...
=(az0 +cz-2 +...) + z-1 (bz-1 +dz-3 +...) 
= h00(z2) + z-1 h01(z2) 
2つのアナライザー・フィルタ、すなわちハイパスフィルタ202およびローパスフィルタ204、があるので、その対のフィルタはベクトルHによって開示され得る。すなわち、
H(z) = [h(z)]d(z),ただし
H=H0(z)d=1、[H]=h00(Z2)h01(Z2)
H1(z)z-1 h10(Z2)h11(Z2)
dは遅延ベクトルと呼ばれる。m次元フィルタバンクのより一般的なケースは、次のように示されうる:
H=[h(zzM)]d、
ただしdの転置はz0 +z-1 +z-2 +z-3 +...z-(M-l)である。
【００７２】
図2Aも、サンプルレートの変化を示す。好ましいモデムの記述を終えるために、アップサンプリングおよびダウンサンプリングオペレータは、[up]およびdn]と示される。而して、モデム・レシーバーは[dn]Hであり、送信器はG[up]である。マルチレートフィルタ理論において「ノーベル・アイデンティティ」として知られる単純化は、 [dn] [h(zM)] =[h(z)]
[dn]のように適用され得る。したがって、[dn]H=[h(z)][dn]d=[h(z)][sp]である。ただし、[dn]dは、[sp]を復調器のA/Dの後に位置させてシリーズ・ツー・パラレルコンバータを作る。同様の数学は、D/Aコンバータに先立ってパラレル・ツー・シリアル変換を産出する送信器に適用されうる。換言すると、モデムはディジタル・サンプルのオーバーラップしないフレーム上でダウンサンプリングレートで作動し、それは上で開示したシグナルLまたはデータ・ベクトルである。
【００７３】
マトリックス[h(z)]は多相フィルタ・マトリックスと呼ばれる。多相フィラーマトリックスは、フィルタhjk(z)としてのMxMマトリックスエレメントのそれぞれを有する正方行列であっても良い。これらのサブ・レート・フィルタは、遅延ベクトル、zを有する、係数ベクトルvjkのスカラ積として表わすことができる。すなわちhjk=vjk*zである。ただし、zはシャープバンドロールオフのために必要に応じて如何なるストーレッジ長さも持ちうる。
【００７４】
２つの多相マトリックスが存在しうる。一つは送信器用であり、一つは受信器用である。好ましいモデム用の送信および受信多相フィルタ・マトリックスは、遅延で切り替え得る、すなわち、[h(z)][g(z)])=[g(z)][h(z)]=z[I]である。フィルタ理論では、この結果は完全なリコンストラクションフィルタバンクと称され、以前に記述したコミューティング・ラティス・フィルタ方法を使用するポートの任意の数字のために設計され得る。ほぼ完全なリコンストラクションは、フィルタバンクに使われ、その完全な設計は続いてストップバンド減衰あるいは他のフィルタ設計トレードオフを改善するために最適化されたコンピュータである。
【００７５】
図4は、開示された実施形態に係るマイクロレット・オペレーションを使用する通信システムに用いられるトランスバーサル・フィルタ・システムを示す。zの中の類似の累乗を有する多相項をすべて組み立てることによって、多相フィルタ・マトリックスは、ベクトル・フィルタの形式へと要素分解されうる、すなわち[h]=[c0]z0 + [c1] z-1 + [c2] z-2 + [c3] z-3 +... [cN-1]z- (N-1). トランスバーサル・フィルタ・システム400は、タップ・ウェイトがMxMスカラ係数マトリックス402でありまたディレイ・ラインが電流のようなベクトル、すなわちZ0およびベクトルインプット404前のN-1、を含むという点を除いて、知られているかもしれない。送信器406にとって、入力ベクトルはデータ・ベクトルである。また、受信器408にとって、入力ベクトルはA/Dサンプルの隣接フレームのような信号ベクトルである。タップ・マトリックス410の数字nは、1であっても良いが、好ましくは、モデムのためには約５である。タップ・マトリックス410は希望するフィルタ応答に依存し得る。送信器406および受信器408ベクトル・フィルタは一致する。その結果、係数行列は1つのベクトル・フィルタの構成が他方を決定することを容認するためにタイムリバースされる。係数行列の列およびカラムはウェーブレット関数のセグメントである。タップが増えると、ウェーブレットのテールが長くなり、各サブ・バンドのロール・オフがシャープになる。減じられたエネルギーは、テールにある。
【００７６】
ベクトル・フィルタ・コンセプトは、マトリックスのデュアリティを開示し、また、ウェーブレットは好ましいモデム・オペレーションに近似する。この特徴は、開示された圧縮およびマイクロレット技術が増加した速度で作動させ、既存の送信と等しいかよりよい品質を持たせる。送信器406では、例えば、出力ベクトルのMコンポーネントはD/Aコンバータ414へMサンプルになる。送信された信号サンプルは、マトリックスでマップした後にベクトル加法によって現在および過去のデータ・ベクターから計算される。したがって、ベクトル・フィルタは「回転」、およびパイプ(pipe)416上でモデム送信の間に情報を保存する反回転を行なう。パイプ416は情報を交換する如何なるメディアでも良い。ベクトル・フィルタは、また、前記回転の等価対シンセサイザ/アナライザー開示を実証する。
【００７７】
ベクトル・フィルタ・モデムは、また、直交関数の点から見て理解されうる。すべてのウェーブレットは、Mサンプルのどんな倍数によってもシフトされる他のウェーブレットに直交である。重ね合せによって、データ・ベクトルのシーケンスは、1つのデータ軸上で単一のシンボルインパルスを検査することにより分析され得る。データ・ベクトルの単一のコンポーネントとして、「インパルス」は、後の無効のシンボル上でベクトル・フィルタのシフトレジスタを進む。1つのセグメント当たりMサンプルがあり、セグメントの数は、タップ・マトリックス、nの数と等しくても良い。重ね合せの原理が適用される場合、各シンボルのオーバーラップするウェーブレットが直交なので、完全なモデム・システム用のISIあるいはACIはない。
【００７８】
受信器408のベクトル・フィルタが個々の直交のウェーブレットとデータ・ベクトルを回復する受信信号の間の相関を計算するように、受信器408用のマトリックスはタイムリバースされたウェーブレットを含んでいる。これは最適の最大のアプリオリ確率受信器として知られているかもしれない。
【００７９】
したがって、ウェーブレットベース技術は、受信器408に好適かもしれないし、以下の機能を有し得る。先ず、受信器408は、FSEと同じ方法でベクトル・フィルタ・マトリックスに、LMSのようなどんな適応等化アルゴリズムを適用することにより、セルフイコーライジング（self-equalizing）されうる。さらに、シンボルが相関によって回復され得るので、干渉は抑えられ得る。さらに、送信器406あるいは受信器408上でフィルタリングするFIRベクトルは、SAWまたはCCDsを備えたアナログ・ドメインにおいて、D/AあるいはA/D変換器あるいは信号処理プロセッサが、高いレートを持たないように、行われうる。さらに、ベクトル座標毎の端数ビットはSNRに従って割り当てられ得る。
【００８０】
ベクトル・フィルタリングがたたみこみ変調(convolution modulation)であるので、受信器ビタビアルゴリズム(Viterbi Algorithm) は送信器406でパリティを送らずに、エラー修正し得る。従来の変調がパリティを送り、送信されたエントロピーを浪費し、潜在的なデータ率を引き下げるので、この特徴は望ましいものであり得る。ベクトル・フィルタは、より圧縮レス・ネットワーキングに、パケットされたデータ表現の代わりに正弦波を生成する圧縮形式と共に使用され得る。開示されたマイクロレットおよび圧縮は、パケットされたデータ表現をサポートする。
【００８１】
ビデオ・オン・デマンド(VoD)および媒体基準のうちのいくらかを満たすために、例外的な品質およびロスレストランスファーは望ましい。DVD品質および既知のビデオ規格は最適のプロフェショナル品質および高帯域を要求する。2、3の特徴は、会社が狭帯域ユーザが情報にアクセスすることを容認するために媒体を圧縮するのに望ましいかもしれない。実体は、非常に小さなロスレスファイルに媒体を圧縮すること(ディジタル化されたビデオの1時間は、記憶空間を70.4ギガバイト必要とし得る)、異なる宛先に媒体内容を配布するアクセス可能な方法(DVD/ITUについては、品質処理能力要求は20MB/s/データ率の計算と同じくらい高く達することができる:720×486ピクセルx 3C fps x 2つのコンポーネント/ピクセル x 1バイト/コンポーネント=20.02 MB/秒)、そして1つ以上の場所に媒体をカタログし格納する能力が、必要であり得る。
【００８２】
開示された圧縮技術によれば、実施形態はその70.4GBを捕らえて、約32回のミニマムファクターによってそれを圧縮し得る。我々のモデム技術で、我々は、銅上に、約20MB/秒の近辺での処理能力、広帯域のパイプで200MB/秒を超過することを期待することができる。圧縮エンジンと結び付けて、我々は、内容の実地圧縮および記憶装置を含むまさに完全解を提示することができる。記憶装置は、圧縮に比例してカットダウンされ、静止の状況ではより可能であろう。明らかに、記憶市場は非常に合理的な期待である。
【００８３】
開示された実施形態の適応可能な性質は本発明の別の可能な利点である。この特徴は、2、3の既知の問題、関心事およびいくつかの産業の完全な要望：窃盗や暗号化によく適している。開示された圧縮の性質は、可能な数字および／または文字表示の無限の数字を可能にする。ソフトウエアコンポーネントKeyGen(キージェネレータ)を生産して、開示された実施形態は最大の暗号化を保証することができる。ベース・コードあるいはパラメータ全体はKeyGenによって再び割り当てられ得る。また、それを判読するただ一つの方法はメイトコーデック(mate codec)である。これが既存の接続と交差し、実際に、2つの別個のコードを続ける2つの通信チャンネルを持つことは完全に適している。娯楽産業が彼等の映画、メディアおよび歌の窃盗を防ぐ努力を解決し、あるいは少なくとも仮想センスで、解決し得る。この特徴は望まれないダウンロード、複写を防ぐ一つの方向であり得、VoDを顧客財産に統合する非常にユニークな方法を提示する。
【００８４】
開示された実施形態は、非常に印象的なデザインを作成するためにそれら自身を貸す、リフティングスキームのようなモデム技術からの開示された圧縮および品質に基づいたチップセットのハードウェア・デザインを含んでいる。このチップセットは、コンピュータ上の圧縮および直接の計算時間におけるはるかに大きな容量を可能にするだろう。開示された実施形態は、モデリングと演算を可能にする計算機言語を備えたより広大なスケーラブルのコンピュータ・ベースを可能にし得る。
【００８５】
当該分野における当業者には、本発明の精神および範囲から逸脱しないで開示された実施形態のために各種変更および修正し得ることは明らかであろう。而して、本発明は、本発明の変更および修正がいずれのクレームおよびその均等内である限り、それらを包含することを意図するものである。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
本発明を更に理解する目的で提供されかつこの明細書に含まれかつその一部を構成する添付図面は、発明の実施形態を例示し、その記述と共に発明の原理を説明するものであり、図面において、
【図１Ａ】図1Aは、開示された実施形態に係る基本変換のために情報をコード化するためのフローチャートを示す。
【図１Ｂ】図1Bは、開示された実施形態に係る通信システムを図示する。
【図２Ａ】図２Ａは、開示された実施形態に係る通信システムで使用される直交ミラー・フィルタを図示する。
【図２Ｂ】図2Bは、開示された実施形態にかかる可逆圧縮二次元変換を有する直交ミラーFILTEの略記法を図示する。
【図３Ａ】図３Ａは、開示された実施形態に係る離散ウェーブレット変換の多重分解分析ダイアグラムを図示する。
【図３Ｂ】図３Ｂは、開示された実施形態に係る、通信システムで使用される可逆圧縮８次元変換を有する８次元モデムを図示する。
【図４】図４は、実施形態に係る、マイクロレット・オペレーションを使用する通信システムにおいて使用されるトランスバーサル・フィルタ、システムを図示する。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【国際調査報告】
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