(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
割り当てられたフィルタ係数を伴う割り当てられたフィルタ関数、入力受信入力サンプル、別の入力受信信頼値、および出力を備える有限インパルス応答デジタルフィルタであって、
各入力サンプル値は、入力信頼値に関連付けられ、信頼値は、関連付けられた入力サンプルが、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、
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、フィルタ係数加重のうちのいくつかは、それらの対応する入力サンプルに関係付けられる前記信頼値に依存して消去され、前記消去されたフィルタ係数加重のうちの排除された加重の合計は、残りのフィルタ加重のうちの少なくともいくつかの上に再分配される、有限インパルス応答デジタルフィルタ。
【請求項２】
前記消去された加重は、前記残りのフィルタ加重の全ての上に再分配される、請求項１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項３】
サンプリングされる信号は、変調された値を備え、前記信号または前記信号のサンプリングされた値は、前記有限インパルス応答フィルタによって受信される前に復調される、請求項１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項４】
前記変調された値は、少なくとも２つのグループの値を備え、１つのグループと関連付けられる部分的集約除去加重は、同一グループと関連付けられる残りのフィルタ加重上のみに再分配される、請求項３に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項５】
再分配は、前記残りのフィルタ加重のうちの前記少なくともいくつかにわたって前記排除された加重の合計の均一な分担を再分配することによって行われる、請求項１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項６】
前記排除された加重の合計は、その対応する入力サンプルに関係付けられる別の係数加重相対信頼によって増減される前記排除された加重の合計が、各修正されたフィルタ係数に加算されるように、修正されたフィルタ係数上に分配される、請求項１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項７】
前記別の係数加重相対信頼は、相対信頼である、請求項６に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【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に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【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に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項１０】
前記有限インパルス応答フィルタは、前記入力サンプルまたは信頼加重入力サンプル、および関連信頼値をバッファアリングするための手段を備える、請求項１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項１１】
前記フィルタは、前記入力サンプルまたは前記信頼加重入力サンプル用のバッファと、前記関連信頼値用のバッファとを備える、請求項１０に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項１２】
出力信頼値が提供される、請求項１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項１３】
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に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項１４】
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伴う、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に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項１５】
ゼロ値の信頼入力と関連付けられる入力サンプルは、フィルタ出力値に寄与しない、請求項１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項１６】
信頼入力を低減させることは、前記フィルタ出力への前記関連入力サンプルの寄与を低減させる、請求項１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項１７】
信頼入力を低減させることは、前記フィルタ出力への前記関連入力サンプルの寄与を低減させ、前記フィルタ出力値への他の入力サンプルのうちの１つ以上の寄与を増加させ得る、請求項１６に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項１８】
前記フィルタ出力値を計算するレートは、前記割り当てられたフィルタの長さで除算された入力レートより高い、請求項１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項１９】
有限インパルス応答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に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項２０】
前記信頼値は、２進である、請求項１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項２１】
前記有限インパルス応答デジタルフィルタは、各離散時間ステップにおいて、前記２進の信頼値の値と関連付けられる入力サンプルに割り当てられたフィルタ加重がゼロに設定されているかどうかを判定するように構成され、ゼロに設定される前のこれらの加重の合計は、残りの係数のセット上に分配される、請求項２０に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項２２】
前記合計は、残りの係数上にほぼ均一に分配される、請求項２１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項２３】
前記合計は、前記合計で除算された元のフィルタ係数の合計で各残りのフィルタ係数を近似的に乗算することによって、残りの係数上に分配される、請求項２１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項２４】
前記信頼値は、非２進である、請求項１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項２５】
前記フィルタ出力は、前記割り当てられたフィルタ関数を用いてフィルタ処理されている、線形変換された信頼入力値に依存する、請求項１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項２６】
前記信頼値用のそのバッファは、ゼロ信頼で初期化される、請求項４に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項２７】
入力データまたは信頼加重入力データのタップ遅延線、および信頼値のタップ遅延線は、少なくともほぼ同一である、請求項４に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項２８】
前記入力信頼値を受信し、第１および第２の係数を使用して第１および第２の出力値を生成する、第１のタップ遅延線を有する第１の分岐であって、前記第１の出力値は、前記第１の係数の合計から前記第１のタップ遅延線の第１の係数加重出力合計を減算することによって生成され、前記第２の出力値は、第２の係数加重出力合計の乗法の逆元を計算することによって生成され、第１および第２の出力値は、第１の分岐出力値を形成するように乗算される、第１の分岐と、
関連信頼値によって乗算された前記サンプル値を受信し、前記第１および第２の係数を使用して第３および第４の出力値を生成する、第２のタップ遅延線を有する第２の分岐であって、前記第３の出力値は、前記第２のタップ遅延線の第２の係数加重出力合計を前記第１の分岐出力値で乗算することによって生成され、フィルタ出力値は、前記第３および第４の出力値を加算することによって生成される、第２の分岐と
を備える、請求項１に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項２９】
第１および第３の係数は、同一であり、第２および第４の係数は、同一である、請求項２８に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【請求項３０】
前記第２の係数のセットの全ての係数は、同一の値を有する、請求項２８に記載の有限インパルス応答フィルタ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願への相互参照）
本出願は、同一出願人の、２０１５年２月２７日に出願された米国仮特許出願第６２／１２１，９５３号および２０１５年３月２日に出願された米国仮特許出願第６２／１２７，０１１号に対して優先権を主張する。上記文献の全ては、それらの全体としてここで参照することによって本明細書において援用される。
【０００２】
（技術分野）
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】
【０００３】
（背景）
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実施例は、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。
【０００４】
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  Ｃａｐａｃｉｔｉｖｅ  Ｖｏｌｔａｇｅ  Ｄｉｖｉｄｅｒ」およびＡＮ１２５０「Ｍｉｃｒｏｃｈｉｐ  ＣＴＭＵ  ｆｏｒ  Ｃａｐａｃｉｔｉｖｅ  Ｔｏｕｃｈ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」で説明されるシステムを含む。
【０００５】
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。
【０００６】
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、また、電磁波耐性標準試験、例えば、ＩＥＣ６１０００−４−４において対処される。
【０００７】
信号収集はまた、例えば、時間的にいくつかのセンサを多重化するとき、またはデータ伝送失敗等の不規則な事象によって、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を用いると、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。
【０００８】
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、欠落サンプルと、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とを消去と称する。
【０００９】
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、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、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。
【００１０】
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。
【００１１】
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てい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サブセットを平均化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。
【００１２】
しかしながら、雑音ピークの存在下では（すなわち、消去があると）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ついて図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関して、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】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
（要約）
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てもよい。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
実施形態によると、有限インパルス応答（ＦＩＲ）デジタルフィルタは、割り当てられたフィルタ係数を伴う割り当てられたフィルタ関数、入力受信入力サンプル、別の入力受信信頼情報値、および出力を備えてもよく、各入力サンプル値は、入力信頼値に関連付けられ、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得る。
【００１５】
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り得る。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もよい。さらなる実施形態によると、ＦＩＲフィルタは、入力サンプルまたは信頼加重入力サンプルおよび関連信頼値をバッファアリングするための手段を備えてもよい。さらなる実施形態によると、フィルタは、入力サンプルまたは信頼加重入力サンプル用のバッファと、関連信頼値用のバッファとを備えてもよい。さらなる実施形態によると、フィルタ係数加重は、それらの対応する入力サンプルに関係付けられる信頼値に応じて修正または排除されることができ、修正または排除されたフィルタ係数加重の集約除去加重は、残りのフィルタ加重のうちの少なくともいくつかの上に再分配される。さらなる実施形態によると、集約除去加重は、残りのフィルタ加重の全ての上に再分配されることができる。さらなる実施形態によると、サンプリングされる信号は、変調された値を備えてもよく、信号または信号のサンプリングされた値は、ＦＩＲフィルタによって受信される前に復調される。さらなる実施形態によると、変調された値は、少なくとも２つのグループの値を備えてもよく、１つのグループと関連付けられる部分的集約除去加重は、同一グループと関連付けられる残りのフィルタ加重上のみに再分配される。さらなる実施形態によると、再分配は、残りのフィルタ加重のうちの少なくともいくつかにわたって集約除去加重の均一な分担を再分配することによって行われることができる。さらなる実施形態によると、集約除去加重は、その対応する入力サンプルに関係付けられるｇ加重相対信頼によって増減される集約除去加重が、各修正されたフィルタ係数に加算されるように、修正されたフィルタ係数上に分配される。さらなる実施形態によると、ｇ加重相対信頼は、相対信頼であり得る。さらなる実施形態によると、出力信頼値が提供されることができる。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、正の値の係数または負の値の係数のみを有してもよい。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伴う、少なくとも１つのゼロではない値の係数を有してもよい。さらなる実施形態によると、ゼロ値の信頼入力と関連付けられる入力サンプルは、フィルタ出力値に寄与しない。さらなる実施形態によると、信頼入力を低減させることは、フィルタ出力への関連入力サンプルの寄与を低減させる。さらなる実施形態によると、信頼入力を低減させることは、フィルタ出力への関連入力サンプルの寄与を低減させてもよく、フィルタ出力値への他の入力サンプルのうちの１つ以上の寄与を増加させてもよい。さらなる実施形態によると、フィルタ出力値を計算するレートは、割り当てられたフィルタの長さで除算された入力レートより高くあり得る。さらなる実施形態によると、ＦＩＲデジタルフィルタのＤＣ利得は、一定またはほぼ一定であり得る。さらなる実施形態によると、信頼情報は、２進であり得る。さらなる実施形態によると、ＦＩＲデジタルフィルタは、各離散時間ステップにおいて、２進信頼情報の値と関連付けられる入力サンプルに割り当てられたフィルタ加重がゼロに設定されているかどうかを判定するように構成されることができ、ゼロに設定される前のこれらの加重の合計は、残りの係数のセット上に分配される。さらなる実施形態によると、合計は、残りの係数上にほぼ均一に分配されることができる。さらなる実施形態によると、合計は、合計で除算された元のフィルタ係数の合計で各残りのフィルタ係数を近似的に乗算することによって、残りの係数上に分配されることができる。さらなる実施形態によると、信頼情報は、非２進であり得る。さらなる実施形態によると、信頼情報のより大きい値は、関連入力値へのより高い信頼を意味する、またはより大きい値は、関連入力値へのより低い信頼を意味する。さらなる実施形態によると、フィルタ出力は、割り当てられたフィルタ関数を用いてフィルタ処理されている、線形変換された信頼入力値に依存し得る。さらなる実施形態によると、信頼値用のそのバッファは、ゼロ信頼で初期化されることができる。さらなる実施形態によると、入力データまたは信頼加重入力データのタップ遅延線、および信頼値のタップ遅延線は、少なくともほぼ同一であり得る。さらなる実施形態によると、ＦＩＲフィルタはさらに、入力信頼値を受信し、第１および第２の係数を使用して第１および第２の出力値を生成する、第１のタップ遅延線を有する第１の分岐であって、第１の出力値は、第１の係数の合計から第１のタップ遅延線の第１の係数加重出力を減算することによって生成され、第２の出力値は、第２の係数加重出力合計の乗法の逆元を計算することによって生成され、第１および第２の出力値は、第１の分岐出力値を形成するように乗算される、第１の分岐と、関連信頼値によって乗算されたサンプル値を受信し、第３および第４の係数を使用して第３および第４の出力値を生成する、第２のタップ遅延線を有する第２の分岐であって、第３の出力値は、第２のタップ遅延線の第３の係数加重出力合計を第１の分岐出力値で乗算することによって生成され、フィルタ出力値は、第３および第４の出力値を加算することによって生成される、第２の分岐とを備えてもよい。さらなる実施形態によると、第１および第３の係数は、同一であり得、第２および第４の係数は、同一である。さらなる実施形態によると、第２の係数のセットおよび第４の係数のセットの全ての係数は、同一の値を有してもよい。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
割り当てられたフィルタ係数を伴う割り当てられたフィルタ関数、入力受信入力サンプル、別の入力受信信頼情報値、および出力を備える有限インパルス応答（ＦＩＲ）デジタルフィルタであって、
各入力サンプル値は、入力信頼値に関連付けられ、
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する、ＦＩＲデジタルフィルタ。
（項目２）
フィルタ係数加重は、それらの対応する入力サンプルに関係付けられる前記信頼値に応じて修正または排除され、前記修正または排除されたフィルタ係数加重の集約除去加重は、残りのフィルタ加重のうちの少なくともいくつかの上に再分配される、項目１に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目３）
前記集約除去加重は、前記残りのフィルタ加重の全ての上に再分配される、項目２に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目４）
サンプリングされる信号は、変調された値を備え、前記信号または前記信号のサンプリングされた値は、前記ＦＩＲフィルタによって受信される前に復調される、項目２または３に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目５）
前記変調された値は、少なくとも２つのグループの値を備え、１つのグループと関連付けられる部分的集約除去加重は、同一グループと関連付けられる残りのフィルタ加重上のみに再分配される、項目４に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目６）
再分配は、前記残りのフィルタ加重のうちの前記少なくともいくつかにわたって前記集約除去加重の均一な分担を再分配することによって行われる、項目２に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目７）
前記集約除去加重は、その対応する入力サンプルに関係付けられるｇ加重相対信頼によって増減される前記集約除去加重が、各修正されたフィルタ係数に加算されるように、修正されたフィルタ係数上に分配される、項目２に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目８）
前記ｇ加重相対信頼は、相対信頼である、項目７に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目９）
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、項目１〜８のうちの１項に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目１０）
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、項目９に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目１１）
前記ＦＩＲフィルタは、前記入力サンプルまたは信頼加重入力サンプル、および関連信頼値をバッファアリングするための手段を備える、項目１〜１０のうちの１項に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目１２）
前記フィルタは、前記入力サンプルまたは前記信頼加重入力サンプル用のバッファと、前記関連信頼値用のバッファとを備える、項目１１に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目１３）
出力信頼値が提供される、項目１〜１２のうちの１項に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目１４）
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、項目１〜１３のうちの１項に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目１５）
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伴う、少なくとも１つのゼロではない値の係数を有する、項目１〜１４のうちの１項に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目１６）
ゼロ値の信頼入力と関連付けられる入力サンプルは、フィルタ出力値に寄与しない、項目１〜１５のうちの１項に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目１７）
信頼入力を低減させることは、前記フィルタ出力への前記関連入力サンプルの寄与を低減させる、項目１〜１６のうちの１項に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目１８）
信頼入力を低減させることは、前記フィルタ出力への前記関連入力サンプルの寄与を低減させ、前記フィルタ出力値への他の入力サンプルのうちの１つ以上の寄与を増加させ得る、項目１７に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目１９）
前記フィルタ出力値を計算するレートは、前記割り当てられたフィルタの長さで除算された入力レートより高い、項目１〜１８のうちの１項に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目２０）
ＦＩＲ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、項目１〜１９のうちの１項に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目２１）
前記信頼情報は、２進である、項目１〜２０のうちの１項に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目２２）
前記ＦＩＲデジタルフィルタは、各離散時間ステップにおいて、前記２進信頼情報の値と関連付けられる入力サンプルに割り当てられたフィルタ加重がゼロに設定されているかどうかを判定するように構成され、ゼロに設定される前のこれらの加重の合計は、残りの係数のセット上に分配される、項目２１に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目２３）
前記合計は、残りの係数上にほぼ均一に分配される、項目２２に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目２４）
前記合計は、前記合計で除算された元のフィルタ係数の合計で各残りのフィルタ係数を近似的に乗算することによって、残りの係数上に分配される、項目２２に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目２５）
前記信頼情報は、非２進である、項目１〜２０のうちの１項に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目２６）
信頼情報のより大きい値は、関連入力値へのより高い信頼を意味し、または、より大きい値は、関連入力値へのより低い信頼を意味する、項目２５に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目２７）
前記フィルタ出力は、前記割り当てられたフィルタ関数を用いてフィルタ処理されている、線形変換された信頼入力値に依存する、項目１〜２６のうちの１項に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目２８）
信頼値用のそのバッファは、ゼロ信頼で初期化される、項目５に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目２９）
入力データまたは信頼加重入力データのタップ遅延線、および信頼値のタップ遅延線は、少なくともほぼ同一である、項目５に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目３０）
前記入力信頼値を受信し、第１および第２の係数を使用して第１および第２の出力値を生成する、第１のタップ遅延線を有する第１の分岐であって、前記第１の出力値は、前記第１の係数の合計から前記第１のタップ遅延線の第１の係数加重出力合計を減算することによって生成され、前記第２の出力値は、第２の係数加重出力合計の乗法の逆元を計算することによって生成され、第１および第２の出力値は、第１の分岐出力値を形成するように乗算される、第１の分岐と、
関連信頼値によって乗算された前記サンプル値を受信し、第３および第４の係数を使用して第３および第４の出力値を生成する、第２のタップ遅延線を有する第２の分岐であって、前記第３の出力値は、前記第２のタップ遅延線の第３の係数加重出力合計を前記第１の分岐出力値で乗算することによって生成され、フィルタ出力値は、前記第３および第４の出力値を加算することによって生成される、第２の分岐と
を備える、項目１に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目３１）
前記第１および第３の係数は、同一であり、前記第２および第４の係数は、同一である、項目３０に記載のＦＩＲフィルタ。
（項目３２）
前記第２の係数のセットおよび前記第４の係数のセットの全ての係数は、同一の値を有する、項目３０に記載のＦＩＲフィルタ。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【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加重を示す。
【図３】図３は、デジタルフィルタ用の入力ソースとしてのデータソース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、消去係数加重の再分配の実施例を示す。
【図８】図８は、ピーク雑音抑制性能の実施例を示す。
【図９】図９は、消去の有無による、フィルタの係数および大きさの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加重の再分配の実施例を示す。
【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。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
（詳細な説明）
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、雑音が多い場合に、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、本願の出願人から利用可能である。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日に出版された「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。
【００１８】
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の下の長方形の面積全体が、伝送電極として使用されてもよい、またはそのような電極はまた、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、受信電極７１０ａ．．ｄからの信号を受信する。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てもよい。本情報は、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移動座標であってもよく、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んでもよい。
【００１９】
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。また、ＧｅｓｔＩＣ（登録商標）用途ならびに他の用途では、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、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、および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、それ以外のもののために設計される。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判定される。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。
【００２０】
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。したがって、提案される対策は、種々の信号ソースに適用され得る。
【００２１】
提案されるフィルタリング方法に関して、各入力サンプルは、信頼値と関連付けられる。本信頼値は、関連サンプルが消去であるかどうか、すなわち、こ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で加重として使用される（Ｊ．Ｈｏｒｅｎｔｒｕｐ，２０１４）。
【００２２】
種々の実施形態によると、広帯域雑音を抑制するとともに、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、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ために、以下が観察されるはずである。
１．消去（例えば、検出された雑音ピーク）が、フィルタ出力に寄与してはならない。
２．一定のフィルタ利得が、ＤＣにおいて提供されるはずである（一定の入力信号に関して、フィルタ出力信号レベルも一定でなければならない）。
３．消去がないときに、デフォルトフィルタ特性を留保しながら、消去の数への段階的適合が提供されるはずである。
【００２３】
図２は、典型的低域通過フィルタのフィルタ係数、または「窓処理」関数、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、各タップが、棒プロット内のその関連係数の下で整合させられる、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加重を定義する。したがって、我々は、「フィルタ係数」および「タップ加重」という用語を同義的に使用する。本実施例では、タップ遅延線は、７つの連続遅延段階ｚ−１と、８つのタップ加重とを含有する。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。
【００２４】
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信頼情報を伴う入力信号を考慮すると、より少ない信頼を伴う入力サンプルに対応する、フィルタタップの加重は、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、本実施例では、例えば、７つの連続遅延段階ｚ−１によって形成される、低域通過フィルタの典型的加重／係数分布を示す。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。
【００２５】
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、消去と見なされることができ、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。
【００２６】
図３は、信頼入力３００およびその入力信号ソースを伴う例示的デジタルフィルタのブロック図を示す。データソース３２０は、離散時間ｋにおいて、サンプルｘｋを用いて信号ｘを生成している。信号ｘ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」に分類する、ピーク雑音（または「異常値」）検出器３３０に入力され、例えば、ｃｋ＝１は、「雑音が多くない」または「ｘｋへの完全信頼」を意味し、ｃｋ＝０は、「雑音が多い」または「ｘｋへの信頼がない」を意味する。すなわち、関連ｃｋ＝０を伴うサンプルｘｋは、消去である。他の実施形態によると、信頼情報はまた、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。本外部インジケーションは、決定論的信頼入力と見なされることができる。
【００２７】
図５は、例えば、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、タッチパネルまたはタッチディスプレイで使用される際の、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を示す。２Ｄ電極パターンの周囲には、容量３Ｄジェスチャ検出システムを形成するために３Ｄジェスチャコントローラ５３０とともに使用される、４つのさらなる電極Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが配列される。２Ｄタッチ検出システム５１０、５２０がアクティブであるとき、３Ｄジェスチャ検出システムの受信された信号に干渉している、すなわち、３Ｄジェスチャ検出システムの受信されたデータは、雑音が多くて使用不可能である。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、時折、いかなるタッチも検出されないときにのみアクティブであり、それがアクティブである間に、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、その現在の受信された値は、雑音が多く、関連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が生成されるときに、外部インジケータは、ｃｋ＝０を設定することができ、さもなければ、ｃｋ＝１である。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。
【００２８】
単純なピーク雑音検出器または異常値検出器の実施例は、以下である。各時間ｋにおいて、平均
【化１】
0006719474.tif 000002
および、最後のＭ個のサンプルｘｋ−１，ｘｋ−２，…，ｘｋ−Ｍの標準偏差
【化２】
0006719474.tif 000003
を計算する。｜ｘｋ｜＞μｋ＋３・σｋである場合、ｃｋ＝０を設定し、さもなければ、ｃｋ＝１である。
【００２９】
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に関して、フィルタ出力信号ｙは、以下であり、
【数１】
0006719474.tif 000004
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。
【数２】
0006719474.tif 000005
【００３０】
各入力サンプルｘｋがあると、関連信頼値ｃｋを提供されると仮定する。第１に、信頼値は、ｃｋ∈｛０；１｝を伴って２進であり、ｃｋ＝０は、「サンプルｘｋへの信頼がない」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についてｃｋ−ｉ＝１である場合、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つ以上の消去、すなわち、関連ｃｋ−ｉ＝０を伴う入力サンプルｘｋ−ｉがある場合には、ｘｋ−ｉが出力値ｙｋに寄与してはならない。
【００３１】
これは、（１．１）内の各フィルタ係数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
【化３】
0006719474.tif 000006
があると、ＤＣフィルタ利得
【化４】
0006719474.tif 000007
は、もはや一定であることを保証されなくなる。
【００３２】
その結果として、消去フィルタ加重は、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、以下の消去加重を、
【数３】
0006719474.tif 000008
残りの
【化５】
0006719474.tif 000009
非消去係数上に均一に分配することであり、これは、以下の係数を伴う線形時変（ＬＴＶ）フィルタを生じ、
【数４】
0006719474.tif 000010
ｉ∈｛０，１，…，Ｎ｝であり、
【化６】
0006719474.tif 000011
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。
【００３３】
これは、消去入力サンプルを、各時間インスタンスｋにおける非消去入力サンプルの平均によって置換し、全てのｉについて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本方法は、連続サンプルの有限セットの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」の処理にとって、特に関心を引く。
【数５】
0006719474.tif 000012
【００３４】
本プロシージャが入力データの上書きを示唆するため、これは、各入力サンプルが複数の出力サンプルに寄与する、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。
【００３５】
消去フィルタ係数加重の再分配が、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、消去である。第１のプロットは、下のシフトレジスタ実装と整合させられた、元のフィルタ、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が消去であるため、係数
【化７】
0006719474.tif 000013
の値は、ゼロに設定される。また、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加重が、非消去入力サンプルに割り当てられた係数上に均一に再分配され、ｗｉ（ｋ）を生じる。加算された加重は、第３のプロットにおいて異なる斜線で示される。係数加重は、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。
【００３６】
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、消去の偏移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。
【００３７】
フィルタの雑音抑制性能の実施例が、図８に示されている。上のプロットは、付加的ガウス雑音を伴う、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ため、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、入力信号に含有さ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。
【００３８】
図９は、どのようにして消去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、その関連大きさのスペクトルとを示す。右側には、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。
【００３９】
２．一般化
２ａ）非２進信頼入力
本時点まで、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か、または使用されなかったかのいずれかである。しかしながら、上記の注記を考慮すると、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。
【００４０】
２ｂ）一般的再分配関数
２進信頼入力に関して、方程式（１．２）では、消去加重は、他の係数上に均一に分配される。（１．２）内の２つの項は、出力が合計される、２つの平行フィルタ分岐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。
【数６】
0006719474.tif 000014
これはまた、非２進信頼入力ｃｋ∈［０，１］とともに適用可能である。以下として、
【数７】
0006719474.tif 000015
時間ｋにおけるサンプルｘｋ−ｉに関係付けられるｇ加重相対信頼を表す。
【００４１】
したがって、フィルタ出力は、以下のように求められる。
【数８】
0006719474.tif 000016
【００４２】
本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、
【化８】
0006719474.tif 000017
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、本ブロックの出力は、入力の乗法の逆元（逆数）である。本実装では、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ｑｋ：＝ｘｋ・ｃｋ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について、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ｑｋ：＝ｘｋ・ｃｋ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有される。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。
【００４３】
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、すなわち、それらが同数の遅延段階であり、同一のタップ加重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、単純化されてもよい。また、ｇ０＝ｇ１＝ｇ２＝…であるとき、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ため、ＴＤＬ−Ｃ内の加重ｂ０，ｂ１，…が、ＴＤＬ−ＸＣ内の加重ｂ０，ｂ１，…と定数係数ずつ異なるかどうか、また、ＴＤＬ−Ｃ内の加重ｇ０，ｇ１，…が、ＴＤＬ−ＸＣ内の加重ｇ０，ｇ１，…と定数係数ずつ異なるかどうかも問題にならない。
【００４４】
例えば、ｇｉ＝１／８である場合、それぞれのタップ加重はまた、１に設定されることもでき、したがって、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、これはまた、ビットシフト演算を用いて行われることもできる。
【００４５】
２進信頼入力、または値の有限セットからの信頼値に関して、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の計算はまた、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、条件文はまた、遅延線の各タップに割り付けられることもできる。次いで、タップ加重入力値ｂｉ・ｘｋ−ｉまたはｇｉ・ｘｋ−ｉは、関連ｃｋ−ｉが１である場合に、それぞれの遅延線の出力合計値のみに加算される。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。類似物が、ＴＤＬ−Ｃに成り立つ。
【００４６】
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。
【００４７】
ｇ＝ｂを選択することは、消去係数加重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、各離散時間インスタンスｋにおいて再計算される、同一の倍数によって増減される、すなわち、以下である。
【数９】
0006719474.tif 000018
【００４８】
３．例外処理
（１．２）または（１．３）に分母があると、最新のＮ＋１個の入力サンプルが全て、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である、または例外は、後続の処理段階に進められることができる。
【００４９】
４．具体的には、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に関して、関数ｂとの入力信号の畳み込みの時間的な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。したがって、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、前者に関して、典型的には、各入力サンプルが、単一の出力値のみに寄与する、すなわち、入力サンプルの１回限りまたはブロック毎の処理であることである。
【００５０】
多くの用途では、測定信号は、典型的には、付加的雑音を伴って、２つの明確に異なるレベルの間で交互である。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。実施例は、情報が「高」および「低」信号レベルの間の差に含有される、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）である。本方法は、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。
【００５１】
ここで、２つの明確に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セットを表す、「高」および「低」サンプルという用語が保持される、標準用途では低域通過フィルタに入力される、２つのレベルを伴うそのような信号を考慮する。それぞれの信号レベルからの逸脱は、雑音によって引き起こされると仮定されるであろう。
【００５２】
「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加重をゼロに設定し、他の係数上に消去加重を再分配したい。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の上になければならない。さもなければ、フィルタ出力は、「高」サンプルに割り当てられた係数が付加的加重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。
【００５３】
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セット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、係数加重の再分配は、各セットに割り当てられた係数の全体的加重が一定のままであるように起こらなければならず、これは、同一のセット内の１つのセットの中で消去される加重を再分配するときに、最も容易に達成される。
【００５４】
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提供されることができる場合に問題を提起する。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について、以下である。
（１．４）ｄｋ＝ｆ（ｂ０，ｂ１，…，ｂＮ，ｃｋ，ｃｋ−１，…，ｃｋ−Ｍ）
【００５５】
（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、以下であり、
【数１０】
0006719474.tif 000019
また、全てのｉについて
【化９】
0006719474.tif 000020
であり、
【化１０】
0006719474.tif 000021
であり、特に、全ての入力サンプルが完全信頼を有するときにｄｋ＝１であり、全ての入力信頼値がｃｋ−ｉ＝０であるときに、ｄｋ＝０であるならば、ｄｋ∈［０，１］も当てはまる。
【００５６】
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。また、本出力は、高レベル制御に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」。
【００５７】
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、同一の符号を有する、例えば、正の値となるはずである。主に、一定のＤＣフィルタ利得の要件はまた、タップ加重（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とって、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。
【００５８】
さらに、フィルタ係数値が類似するほど、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に、あまり重要ではなくなる。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。
【００５９】
元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。
【００６０】
本アプローチは、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、元のフィルタ係数加重が正符号と負符号とを繰り返す、高域通過フィルタの実施例を示す。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加重は、逆の交互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加重をもたらす。フィルタ係数の再変調の代わりに、フィルタの入力信号は、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、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。
【００６１】
８．用途および使用事例
上記のように、提案される概念は、入力信号が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、任意のフィルタリングシステムに適用可能である。他にも多数あるが、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さらに、他のセンサ信号に適用されてもよく、容量センサシステムに制限されない。
【００６２】
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、ターンオン時間から入力信号の推定値を提供する。したがって、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きに、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。
【００６３】
数値例
以下では、信頼入力を伴うフィルタの出力値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および関連信頼値ｃｋ、元のフィルタ関数ｂの係数ｂｉを記述する。ここでは、ｇは、定数である、すなわち、消去係数加重は、一様に再分配されるであろう。
【表１】
0006719474.tif 000022
【００６４】
ｋ＝５およびｋ＝８であるとき、消去がある、すなわち、ｃ５＝ｃ８＝０である。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ため、信頼は、ゼロに設定されている。
【００６５】
フィルタの初期化に関して、フィルタのメモリ内の全ての信頼情報は、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、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。これは、ｋ＜０についてｃｋ＝０によって表に示されている。ｋ＝０であるとき、信頼ｃ０＝１を伴うサンプルｘ０＝７が、フィルタに入力される。上記の方程式によると、修正された係数
【化１１】
0006719474.tif 000023
および係数ｗｉ（ｋ＝０）は、以下のように計算する。
【表２】
0006719474.tif 000024
すなわち、ｘ０＝７は、出力に直接転送される、すなわち、ｙ０＝ｘ０＝７である。
【００６６】
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に、
【化１２】
0006719474.tif 000025
およびｗｉ（ｋ＝９）は、以下のように計算する。
【表３】
0006719474.tif 000026
【００６７】
参考文献目録
【化１３】
0006719474.tif 000027
【図１ａ】
0006719474.tif 000028
【図１ｂ】
0006719474.tif 000029
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【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】
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【図１１】
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