(57)【要約】１セットのフィルター係数を生成するのに適したフィルター適応ユニットを提供する。当該フィルター適応ユニットは、フィルターのインパルス応答においてエラーをキャラクタライズするためのエラーキャラクタリゼーションユニットを有し、ここで、インパルス応答を決定する該セットのフィルター係数は、最小二乗法を用いて導出される。エラーキャラクタリゼーションユニットは、新規に生成したセットのフィルター係数に関連した１セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成する。該１セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素は、第一インプットシグナルおよびノイズシグナルに基いて生成される。第一シグナルおよびノイズシグナルは、最初に、周波数バンドに分解される。次いで、エラーを統計的にキャラクタライズするための計算が、各周波数バンドに適用され、周波数バンド毎のエラーキャラクタリゼーションデータ要素が得られる。次いで、選択ユニットは、エラーキャラクタリゼーションデータ要素のそれぞれのセットに少なくとも部分的に基いて、新規に生成したセットのフィルター係数および現存セットのフィルター係数のうちの１つを選択する。次いで、選択されたセットのフィルター係数は、適応フィルターによる使用に適した形式でリリースされる。【選択図】図１
2004537941.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１セットのフィルター係数を生成するのに適したフィルター適応ユニットであって、当該フィルター適応ユニットは、
ａ）第一シグナルのサンプルのシーケンスを受け取るための第一インプットを有し、
ｂ）第二シグナルのサンプルのシーケンスを受け取るための第二インプットを有し、該第二シグナルは、該第一シグナルに相関している特定のコンポーネントを含み、
ｃ）第一セットのフィルター係数に関連した第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を受け取るための第三インプットを有し、第一セットのフィルター係数は、該第一セットのフィルター係数が適応フィルターによって第一シグナルに適用される場合に、第二シグナルの特定のコンポーネントの第一推定値が生成されるようになっているものであり、該特定のコンポーネントは第一シグナルに相関しており、
ｄ）第一インプットおよび第二インプットに動作可能なように連結された係数生成ユニットを有し、該係数生成ユニットは、第一および第二シグナルに少なくとも部分的に基いて第二セットのフィルター係数を生成するよう作動し、
ｅ）エラーキャラクタリゼーションユニットを有し、該エラーキャラクタリゼーションユニットは、第二セットのフィルター係数に基いて第一シグナルおよび第二シグナルを処理して、第二セットのフィルター係数に関連した第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成するよう作動し、
ｆ）選択ユニットを有し、該選択ユニットは、第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素と第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素とに少なくとも部分的に基いて、第一セットのフィルター係数および第二セットのフィルター係数のうちの１つを選択するためのものであり、
ｇ）該選択ユニットによって選択された１セットのフィルター係数の指標であるシグナルをリリースするためのアウトプットを有する、
前記フィルター適応ユニット。
【請求項２】
第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素中の各エラーキャラクタリゼーションデータ要素が、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに関連している、請求項１に記載のフィルター適応ユニット。
【請求項３】
エラーキャラクタリゼーションユニットが、
ａ）第二セットのフィルター係数に基いて第一シグナルをフィルター処理して第二シグナル中の特定のコンポーネントの第二推定値を導出するよう作動し、該特定のコンポーネントが第一シグナルに相関しており、
ｂ）該特定のコンポーネントの第二推定値を第二シグナルから除去してノイズシグナルを生成するよう作動し、
ｃ）該ノイズシグナルおよび第一シグナルを処理して第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成するよう作動する、
請求項２に記載のフィルター適応ユニット。
【請求項４】
上記エラーキャラクタリゼーションユニットが、下記のことを行うように作動するものである、請求項３に記載のフィルター適応ユニット。
ａ）第一シグナルを処理して第一セットのスペクトル値を導出すること。該第一セット中の各スペクトル値は、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに対応している。
ｂ）ノイズシグナルを処理して第二セットのスペクトル値を導出すること。該第二セット中の各スペクトル値は、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに対応している。
ｃ）第一セットのスペクトル値と第二セットのスペクトル値とに少なくとも部分的に基いて、第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成すること。各エラーキャラクタリゼーションデータ要素は、１セットの周波数バンドからのそれぞれの周波数バンドに関連している。
【請求項５】
係数生成ユニットが、第一および第二シグナルに最小二乗法を適用して第二セットのフィルター係数を導出するように作動するものである、請求項４に記載のフィルター適応ユニット。
【請求項６】
エラーキャラクタリゼーションユニットが、第一シグナルおよびノイズシグナルに基いて、１セットの周波数バンド中の各周波数バンドについて標準偏差データ要素を計算するよう作動するものである、請求項５に記載のフィルター適応ユニット。
【請求項７】
適応フィルターによる使用に適した１セットのフィルター係数を生成するのに適した方法であって、当該方法は、
ａ）第一シグナルのサンプルのシーケンスを受け取ることを有し、
ｂ）第二シグナルのサンプルのシーケンスを受け取ることを有し、第二シグナルは、第一シグナルに相関している特定のコンポーネントを含んでおり、
ｃ）第一セットのフィルター係数に関連した第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を提供することを有し、第一セットのフィルター係数は、第一セットのフィルター係数が適応フィルターによって第一シグナルに適用される場合に、第二シグナルの特定のコンポーネントの第一推定値が生成されるようになっているものであり、該特定のコンポーネントは第一シグナルに相関しており、
ｄ）第一および第二シグナルに少なくとも部分的に基いて第二セットのフィルター係数を生成することを有し、第二セットのフィルター係数は、第二セットのフィルター係数が適応フィルターによって第一シグナルに適用される場合に、第二シグナルの特定のコンポーネントの第二推定値が生成されるようになっているものであり、該特定のコンポーネントは第一シグナルに相関しており、
ｅ）第二セットのフィルター係数に基いて第一シグナルおよび第二シグナルを処理して、第二セットのフィルター係数に関連した第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成することを有し、
ｆ）第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素と第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素とに少なくとも部分的に基いて、第一セットのフィルター係数および第二セットのフィルター係数のうちの１つを選択することを有し、
ｇ）ｆ）で選択した１セットのフィルター係数の指標であるシグナルをリリースすることを有する、
前記方法。
【請求項８】
第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素中の各エラーキャラクタリゼーションデータ要素が、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに関連している、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
当該方法が、
ａ）第二セットのフィルター係数に基いて第一シグナルをフィルター処理して第二シグナル中の特定のコンポーネントの第二推定値を導出することを有し、該特定のコンポーネントは該第一シグナルに相関しており、
ｂ）第二シグナルから該特定のコンポーネントの第二推定値を除去してノイズシグナルを生成することを有し、
ｃ）該ノイズシグナルおよび第一シグナルを処理して第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成することを有するものである、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
当該方法がさらに、
ａ）第一シグナルを処理して第一セットのスペクトル値を導出することを有し、第一セット中の各スペクトル値は、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに対応しており、
ｂ）ノイズシグナルを処理して第二セットのスペクトル値を導出することを有し、第二セット中の各スペクトル値は、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに対応しており、
ｃ）第一セットのスペクトル値と第二セットの該スペクトル値とに少なくとも部分的に基いて、第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成することを有し、各エラーキャラクタリゼーションデータ要素は、１セットの周波数バンドからのそれぞれの周波数バンドに関連している、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
当該方法が、第一および第二シグナルに最小二乗法を適用して第二セットのフィルター係数を導出することを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
第一シグナルとノイズシグナルとの間の１セットの周波数バンド中の各周波数バンドについて標準偏差データ要素を計算し、第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を導出することを、当該方法が含んでいる、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
コンピュータ読取可能媒体であって、１セットのフィルター係数を生成するための計算装置による実行に適したプログラム要素を含み、該フィルター係数は適応フィルターによる使用に適しており、該計算装置が、
ａ）メモリーユニットを有し、
ｂ）該メモリーユニットに動作可能なように接続されたプロセッサーを有し、前記プログラム要素が、該プロセッサーにおいて実行されるときに、下記のことを行うように作動するものである、前記コンピュータ読取可能媒体。
ｉ．第一シグナルのサンプルのシーケンスを受け取ること。
ii．第二シグナルのサンプルのシーケンスを受け取ること。第二シグナルは、第一シグナルと相関する特定のコンポーネントを含んでいる。
iii．第一セットのフィルター係数に関連した第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を受け取ること。第一セットのフィルター係数は、該第一セットのフィルター係数が適応フィルターによって第一シグナルに適用される場合に、第二シグナルの特定のコンポーネントの第一推定値が生成されるようになっているものであり、該特定のコンポーネントは該第一シグナルに相関している。
iｖ．第一および第二シグナルに少なくとも部分的に基いて第二セットのフィルター係数を生成すること。第二セットのフィルター係数は、該第二セットのフィルター係数が適応フィルターによって該第一シグナルに適用される場合に、第二シグナルの特定のコンポーネントの第二推定値が生成されるようになっているものであり、該特定のコンポーネントは第一シグナルに相関している。
ｖ．第二セットのフィルター係数に基いて第一シグナルおよび第二シグナルを処理して、該第二セットのフィルター係数に関連した第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成すること。
ｖi．第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素と第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素とに少なくとも部分的に基いて、第一セットのフィルター係数および第二セットのフィルター係数のうちの１つを選択すること。
ｖii．ｖi）で選択した１セットのフィルター係数の指標であるシグナルをリリースすること。
【請求項１４】
第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素中の各エラーキャラクタリゼーションデータ要素が、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに関連している、請求項１３に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【請求項１５】
上記プログラム要素が、プロセッサーにおいて実行されるときに、下記のことを行うように作動するものである、請求項１４に記載のコンピュータ読取可能媒体。
ａ）第二セットのフィルター係数に基いて第一シグナルをフィルター処理して、第二シグナル中の特定のコンポーネントの第二推定値を導出すること。該特定のコンポーネントは第一シグナルに相関している。
ｂ）第二シグナルから該特定のコンポーネントの第二推定値を除去してノイズシグナルを生成すること。
ｃ）ノイズシグナルおよび第一シグナルを処理して、第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成すること。
【請求項１６】
上記プログラム要素が、プロセッサーにおいて実行されるときに、下記のことを行うように作動するものである、請求項１５に記載のコンピュータ読取可能媒体。
ａ）第一シグナルを処理して第一セットのスペクトル値を導出するよう作動し、該第一セット中の各スペクトル値は、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに対応しており、
ｂ）ノイズシグナルを処理して第二セットのスペクトル値を導出するよう作動し、該第二セット中の各スペクトル値は、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに対応しており、
ｃ）第一セットのスペクトル値と第二セットのスペクトル値とに少なくとも部分的に基いて、第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成するよう作動し、各エラーキャラクタリゼーションデータ要素は、１セットの周波数バンドからのそれぞれの周波数バンドに関連している、
【請求項１７】
上記プログラム要素が、プロセッサーにおいて実行されるときに、第一および第二シグナルに最小二乗法を適用して第二セットのフィルター係数を導出するよう作動するものである、請求項１６に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【請求項１８】
上記プログラム要素が、プロセッサーにおいて実行されるときに、第一シグナルとノイズシグナルとの間の１セットの周波数バンドにおける各周波数バンドについて標準偏差データ要素を計算して、第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を導出するよう作動するものである、請求項１７に記載のコンピュータ読取可能媒体。
【請求項１９】
適応システムであって、
ａ）第一シグナルからのサンプルのシーケンスを受け取るための第一インプットを有し、
ｂ）第二シグナルからのサンプルのシーケンスを受け取るための第二インプットを有し、第二シグナルは、第一シグナルに相関している特定のコンポーネントを含み、
ｃ）第一および第二インプットに動作可能なように連結されたフィルター適応ユニットを有し、該フィルター適応ユニットは、
ｉ．第一セットのフィルター係数に関連した第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を保存するためのメモリーユニットを有し、第一セットのフィルター係数は、該第一セットのフィルター係数が適応フィルターによって第一シグナルに適用される場合に、第二シグナルの特定のコンポーネントの第一推定値が生成されるようになっているものであり、該特定のコンポーネントは第一シグナルに相関しており、
ii．少なくとも部分的には該第一シグナルおよび第二シグナルに基いて第二セットのフィルター係数を生成するための係数生成ユニットを有し、該第二セットのフィルター係数は、該第二セットのフィルター係数が適応フィルターによって該第一シグナルに適用される場合に、第二シグナルの特定のコンポーネントの第二推定値が生成されるようになっているものであり、該特定のコンポーネントは第一シグナルに相関しており、
iii．エラーキャラクタリゼーションユニットを有し、該エラーキャラクタリゼーションユニットは、第二セットのフィルター係数に基いて第一シグナルおよび第二シグナルを処理して、第二セットのフィルター係数に関連した第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成するよう作動し、
iｖ．選択ユニットを有し、該選択ユニットは、第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素と第二セットの該エラーキャラクタリゼーションデータ要素とに少なくとも部分的に基いて、第一セットのフィルター係数および第二セットのフィルター係数のうちの１つを選択するためのものであり、
ｖ．該選択ユニットによって選択された１セットのフィルター係数の指標であるシグナルをリリースするためのアウトプットを有し、
ｄ）該フィルター適応ユニットの第一インプットおよびアウトプットに動作可能なように連結された適応フィルターを有し、該適応フィルターは、該フィルター適応ユニットから受け取った１セットのフィルター係数に基いて第一シグナルにフィルター操作を適用して、第二シグナル中のコンポーネントの推定値を生成するよう作動し、該コンポーネントは該第一シグナルに相関している、
前記適応システム。
【請求項２０】
請求項１９の適応システムを有するエコーキャンセラー。
【請求項２１】
１セットのフィルター係数を生成するのに適したフィルター適応ユニットであって、当該フィルター適応ユニットは、
ａ）第一シグナルのサンプルのシーケンスを受け取るための手段を有し、
ｂ）第二シグナルのサンプルのシーケンスを受け取るための手段を有し、該第二シグナルは、該第一シグナルに相関している特定のコンポーネントを含み、
ｃ）第一セットのフィルター係数に関連した第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を受け取るための手段を有し、第一セットのフィルター係数は、該第一セットのフィルター係数が適応フィルターによって第一シグナルに適用される場合に、第二シグナルの特定のコンポーネントの第一推定値が生成されるようになっているものであり、該特定のコンポーネントは第一シグナルに相関しており、第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素中の各エラーキャラクタリゼーションデータ要素は、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに関連しており、
ｄ）第一および第二シグナルに少なくとも部分的に基いて第二セットのフィルター係数を生成するための手段を有し、第二セットのフィルター係数は、第二セットのフィルター係数が適応フィルターによって第一シグナルに適用される場合に、第二シグナルの特定のコンポーネントの第二推定値が生成されるようになっているものであり、該特定のコンポーネントは第一シグナルに相関しており、
ｅ）第二セットのフィルター係数に基いて第一シグナルおよび第二シグナルを処理して、第二セットのフィルター係数に関連した第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成するための手段を有し、第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素中の各エラーキャラクタリゼーションデータ要素は、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに関連しており、
ｆ）第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素と、第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素とに少なくとも部分的に基いて、第一セットのフィルター係数および第二セットのフィルター係数のうちの１つを選択するための手段を有し、
ｇ）該選択ユニットによって選択された１セットのフィルター係数の指標であるシグナルをリリースするための手段を有する、
前記フィルター適応ユニット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は以下の出願に関連する。
１．Awad Tらによって本出願と同日に出願された「時間更新適応フィルターのための１セットのフィルター係数を生成するための方法および装置」という標題の米国特許出願。
２．Awad Tらによって本出願と同日に出願された「適応ノイズリダクションを提供する１セットのフィルター係数を生成するための方法および装置」という標題の米国特許出願。
３．Awad Tらによって本出願と同日に出願された「１セットのフィルター係数を生成するための方法および装置」という標題の米国特許出願。
上記文献の内容は、言及したことによって本明細書に包含される。
【０００２】
発明の分野
本発明は、概しては、適応システムに関し、より詳細には、最小二乗モデルを用いて導出される１セットの時間更新（time updated）フィルター係数に関連した、エラーキャラクタリゼーションデータを提供するための方法および装置に関する。当該方法および装置は、エコーキャンセレーションデバイス、イコライザー、および、概して、時間更新適応フィルタリングを必要とするシステムでの使用に適する。
【背景技術】
【０００３】
背景
音響エコーキャンセレーション、チャンネルイコライゼーションおよび他の問題を解決するために、種々の適応フィルター構造が、時間更新適応システムでの使用のために開発されてきた。このような構造の例として、例えば、トランスバーサル、多段式ラティス、シストリック（systolic）アレイ、および再帰的インプリメンテーションが挙げられる。これらの中で、トランスバーサルな有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルターは、安定性を考慮したことによって、およびそれらの多用途性およびインプリメンテーションの容易さによって、しばしば使用される。最小平均二乗（ＬＭＳ）、再帰最小二乗、逐次回帰、および最小二乗ラティスアルゴリズムを含む多数のアルゴリズムもまた、これらのフィルターを適応させるために開発されてきた。
【０００４】
適応フィルターのフィルター係数（インパルス応答とも言われる）を適応させるために稀に使用される方法は、最小二乗法である。現存する方法の欠点は、最小二乗モデルを用いてインパルス応答が導出される際に、それらの方法が、適応フィルターのエラー関数をキャラクタライズしかつ使用するための適切な方法を提供していないということである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従って、１セットのフィルター係数を生成するのに適し、かつ結果生じるエラー関数をキャラクタライズするのに適し、少なくとも部分的に先行技術の欠点を軽減するフィルター適応ユニットを提供する必要性が産業界には存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
発明の要旨
幅広い態様によると、本発明は、適応フィルターによる使用に適した１セットのフィルター係数を生成するのに適した方法を提供する。当該方法は、第一シグナルの一連のサンプルおよび第二シグナルの一連のサンプルを受信することを含み、ここで、第二シグナルは、第一シグナルに相関している特定のコンポーネントを含む。本方法はまた、第一セットのフィルター係数に関連した第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を提供することを含む。第一セットのフィルター係数は、フィルターが該第一セットのフィルター係数を第一シグナルにおいて適用する場合に、第二シグナルの特定のコンポーネント（該特定のコンポーネントは第一シグナルに相関している）の第一推定値を生成するようになっている。次いで、第一および第二シグナルに少なくとも部分的に基いて、第二セットのフィルター係数が生成される。第二セットのフィルター係数は、フィルターが第二セットのフィルター係数を第一シグナルに適用する場合に第二シグナルの特定のコンポーネント（該特定のコンポーネントは該第一シグナルに相関している）の第二推定値を生成するようになっている。次いで、第二セットのフィルター係数に基いて、第一シグナルおよび第二シグナルが処理され、第二セットのフィルター係数に関連した第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素が生成される。次いで、第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素と第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素とに少なくとも部分的に基いて、第一セットのフィルター係数と第二セットのフィルター係数のうちの１つが選択される。次いで、選択されたセットのフィルター係数がリリースされる。
【０００７】
インプリメンテーションの特定の非限定的な例では、第一および第二シグナルに最小二乗法を適用することによって、第二セットのフィルター係数が導出される。
【０００８】
インプリメンテーションの特定の例では、第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素における各エラーキャラクタリゼーションデータ要素は、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに関連している。第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素における各エラーキャラクタリゼーションデータ要素は、また、同じセットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに関連している。該１セットの周波数バンドは、１つ以上の周波数バンドを含む。
【０００９】
有利なことには、本発明は、周波数バンド毎に基いて、１セットのフィルター係数に関連したエラーを統計的にキャラクタライズすることを可能とする。この方法は、異なる周波数バンドにおけるエラー関数の特性（characteristics）に基いて、フィルター係数のセット同士の間で選択することを可能とする。
【００１０】
この方法の別の利点は、エラーキャラクタリゼーションデータ要素が、周波数毎に基いて、該１セットのフィルター係数の性能の指標を提供するということである。この性能指標は、選択された周波数バンドのためのフィルター係数（その性能が不満足である）の性能を改良するために使用してもよい。
【００１１】
インプリメンテーションの特定の例では、第一シグナルは第二セットのフィルター係数に基いてフィルター処理され、第二シグナル中の特定のコンポーネントの第二推定値が導出される。次いで、特定のコンポーネントの第二推定値が第二シグナルから除去され、ノイズシグナルが生成される。ノイズシグナルおよび第一シグナルは処理され、第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素が生成される。
【００１２】
インプリメンテーションの非限定的な例では、第一シグナルが処理されて第一セットのスペクトル値が導出され、ここで、各スペクトル値は、１セットの周波数バンドのセットから選択されたそれぞれの周波数バンドに対応する。ノイズシグナルもまた処理されて第二セットのスペクトル値が導出され、ここで、各スペクトル値は、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに対応する。次いで、第一セットのスペクトル値と第二セットのスペクトル値とに少なくとも部分的に基いて、第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素が生成される。特定の例では、第一シグナルとノイズシグナルとの間で、１セットの周波数バンド中の各周波数バンドに対して標準偏差データ要素が計算され、第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素が導出される。
【００１３】
有利なことには、周波数スペクトルを１セットの周波数バンドに分割することによって、第一セットのフィルター係数の使用に起因するエラーは、与えられた周波数、バンド（周波数バンドは十分に狭い）の範囲内で実質的にホワイトであると仮定することができる。定義によれば、ｉ≠ｊについてＥ（ＳｉＳｊ）＝０である場合、シグナルＳはホワイトである。本明細書の目的のために、ｉ≠ｊについてＥ（ＳｉＳｊ）＜しきい値である場合、シグナルＳはホワイトであり、ここで、閾値は、幾つかのヒューリスティック測定に基いて選択される。所定の周波数バンド内でシグナルがホワイトであるという仮定によって、ホワイトシグナルの平均値および標準偏差値に関して、与えられたセットのフィルター係数の使用に起因するエラーをキャラクタライズすることが可能となる。
【００１４】
別の幅広い態様によれば、本発明は、上記方法を実行（インプリメント）するための装置を提供する。
【００１５】
更に別の幅広い態様によれば、本発明は、コンピュータ読取可能媒体を提供し、該媒体は、計算装置（上記方法に従って１セットのフィルター係数を生成するためのもの）による実行に適したプログラム要素を含んでいる。
【００１６】
別の態様によれば、本発明は適応システムを提供する。適応システムは、第一シグナルからの一連のサンプルを受信するための第一インプットと、第二シグナルの一連のサンプルを受信するための第二インプットとを有し、ここで、第二シグナルは、第一シグナルに相関している特定のコンポーネントを含む。当該適応システムは、フィルター適応ユニットおよび適応フィルターを有する。
【００１７】
当該フィルター適応ユニットは、第一セットのフィルター係数に関連した第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を保存するためのメモリーユニットを有する。第一セットのフィルター係数は、適応フィルターが第一セットのフィルター係数を第一シグナルに適用する場合に、第二シグナルの特定のコンポーネントの第一推定値を生成するようになっており、該特定のコンポーネントは該第一シグナルに相関している。フィルター適応ユニットはまた係数生成ユニットを有しており、これは、第一シグナルおよび第二シグナルに少なくとも部分的に基いて、第二セットのフィルター係数を生成するためのものである。第二セットのフィルター係数は、適応フィルターが第二セットのフィルター係数を第一シグナルに適用する場合に、第二シグナルの特定のコンポーネントの第二推定値を生成するようになっており、該特定のコンポーネントは該第一シグナルに相関している。フィルター適応ユニットはまた、エラーキャラクタリゼーションユニットを有しており、これは、第二セットのフィルター係数に関連した第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成するために、第二セットのフィルター係数に基いて第一シグナルおよび第二シグナルを処理するためのものである。次いで、選択ユニットは、第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素と第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素とに少なくとも部分的に基いて、第一セットのフィルター係数および第二セットのフィルター係数のうちの１つを選択する。次いで、選択されたセットのフィルター係数のシグナル指標(signal indicative)は、フィルター適応ユニットのアウトプットでリリースされる。
【００１８】
適応フィルターは、第一シグナルの一連のサンプルと、選択されたセットのフィルター係数とを受け取る。適応フィルターは、受け取ったセットのフィルター係数に基いて第一シグナルの一連のサンプルにフィルタリング操作を適用して、第二シグナル中のコンポーネント（該コンポーネントは第一シグナルに相関している）の推定値を生成する。
【００１９】
別の態様によれば、本発明は、上記適応システムを有するエコーキャンセラーを提供する。
【００２０】
更に別の幅広い態様によれば、本発明は、１セットのフィルター係数を生成するのに適したフィルター適応ユニットを提供する。フィルター適応ユニットは、第一シグナルの一連のサンプルを受け取るための手段と、第二シグナルの一連のサンプルを受け取るための手段とを有し、ここで、第二シグナルは、第一シグナルに相関している特定のコンポーネントを含む。第一セットのフィルター係数に関連した第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を受け取るための手段もまた提供される。第一セットのフィルター係数は、フィルターが第一セットのフィルター係数を第一シグナルに適用する場合に第二シグナルの特定のコンポーネント（該特定のコンポーネントは第一シグナルに相関している）の第一推定値を生成するようになっている。第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素中の各エラーキャラクタリゼーションデータ要素は、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに関連している。第一および第二シグナルに少なくとも部分的に基いて第二セットのフィルター係数を生成するための手段もまた、提供される。第二セットのフィルター係数は、適応フィルターが第二セットのフィルター係数を第一シグナルに適用する場合に、第二シグナルの特定のコンポーネントの第二推定値を生成するようになっている。フィルター適応ユニットは、第二セットのフィルター係数に基いて第一シグナルおよび第二シグナルを処理して、第二セットのフィルター係数に関連した第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成するための手段を含む。第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素中の各エラーキャラクタリゼーションデータ要素は、１セットの周波数バンドから選択されたそれぞれの周波数バンドに関連している。第一セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素および第二セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素に少なくとも部分的に基いて第一セットのフィルター係数および第二セットのフィルター係数のうちの１つを選択するための、選択手段もまた提供される。フィルター適応ユニットは、選択ユニットによって選択されたセットのフィルター係数の、シグナル指標をリリースするための手段を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明の他の態様や特徴は、添付の図面に関連して以下の本発明の特定の実施態様の記載を検討すれば、当業者に明らかになるであろう。
【００２２】
詳細な説明
図１は、本発明の実施態様に基づく時間適応システム１７０を示す。非限定的なインプリメンテーションの例では、時間適応システム１７０を用いて、戻りシグナルＺ１０２の不要なコンポーネントを前方向シグナルＹ１０６から除去する。典型的には、戻りシグナルＺ１０２はシステム１５０を通過し、ノイズシグナルＥ１１４の形態で現れ、このノイズシグナルは、前方向シグナルＹ１０６を不純化し、不純化された前方向シグナルＸ１０４を生じる。デジタルシステムでは、この不純化プロセスは、概念的加算器（conceptual adder）１１８によって行われるサンプル毎の加算としてモデル化してもよい。従って、不純化された前方向シグナルＸ１０４の各々のサンプルは、（クリーンな）前方向シグナルＹ１０６によるコンポーネントと、ノイズシグナルＥ１１４による別のコンポーネントとの合計であり、ここで、ノイズシグナルＥ１１４は、戻りシグナルＺ１０２に相関している。
【００２３】
時間適応システム１７０の１つの非限定的な用途は、音響エコーキャンセレーションの状況、例えば、ラウドスピーカーとマイクロフォンとを有するハンドフリーの電話システムにある。この場合には、前方向シグナルＹ１０６は、ローカルに発生したスピーチシグナルであり、このスピーチシグナルはマイクロフォン（概念的加算器１１８によって表される）に導入され、戻りシグナルＺ１０２は、離れて発生したスピーチシグナルであり、このスピーチシグナルはラウドスピーカーによってアウトプットされ、システム１５０は、部屋又は車内であり、ノイズシグナルＥ１１４は戻りシグナルＺ１０２の反響バージョンであり、これは前方向シグナルＹ１０６をピックアップするために使用されるのと同じマイクロフォンに入る。不純化された前方向シグナルＸ１０４は、マイクロフォンにインプットされたシグナルの合計であり、クリーンな前方向シグナルＹ１０６と、ノイズシグナルＥ１１４によって表される反響（reverberation）とを含む。
【００２４】
時間適応システム１７０の別の非限定的な用途は、電気的エコーキャンセレーションの状況、例えば、閉鎖空間でのシグナル反響によるよりもむしろ、伝達チャンネル上でのアナログ／デジタル変換によって反響が引き起こされる場合にある。この場合、前方向シグナルＹ１０６は、ローカルに発生したスピーチシグナルであり、このスピーチシグナルは通信チャンネルの前方向路を進み、戻りシグナルＺ１０２は、離れて発生したスピーチシグナルでありこのスピーチシグナルは通信チャンネルの戻り路を進み、システム１５０はアナログ／デジタル変換ユニットであり、ノイズシグナルＥ１１４は、戻りシグナルＺ１０２の反射バージョンであり、これは、前方向シグナルＹ１０６と同じ通信チャンネルの前方向路を進む。不純化された前方向シグナルＸ１０４は、クリーンな前方向シグナルＹ１０６とノイズシグナルＥ１１４との合計である。
【００２５】
前方向シグナルＹ１０６に対するノイズシグナルＥ１１４の不純化作用を解消するために、フィルター１１０が備えられ、このフィルターは、好ましくは、適応デジタルフィルターとして具体化される。フィルター１１０は、戻りシグナルＺ１０２（これは、システム１５０に供給される）をタップし、それにフィルタリング操作を適用する。本発明の実施態様では、このようなフィルタリング操作は、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルターによって実施することができ、このフィルターは、フィルター処理されたシグナルＦ１１２を生じる。
【００２６】
フィルター１１０は複数Ｎ個のタップを有し、これらのタップにおいて、戻りシグナルＺ１０２の遅延バージョンには、それぞれのフィルター係数（その値は、ｈｊ、０≦ｊ≦Ｎ−１で示される）が乗じられる。Ｎ個の積が一緒に加えられ、時間Ｔでフィルターアウトプットを生じる。それ故、簡単に述べると、時間の所定の瞬間でのフィルター処理されたシグナルＦ１１２は、種々の過去の瞬間での戻りシグナルＺ１０２のサンプルの重み付きの合計である。
【００２７】
フィルター係数ｈｊは、フィルター適応ユニット１００によって計算され、このユニットは、戻りシグナルＺ１０２と不純化された前方向シグナルＸ１０４とを受け取るよう構成されている。該フィルター適応ユニット１００がこれらのシグナルを処理してフィルター係数ｈｊを計算する様子を、以下に、より詳細に記載する。
【００２８】
数学的に、フィルター１１０のアウトプットでのフィルター処理されたシグナルＦ１１２は、以下の関係によって表すことができる。
【００２９】
【数１】
2004537941.tif 000003
【００３０】
式中、ｔは現在のサンプル時間であり；
ｆｔは、時間ｔでのフィルター処理されたシグナルＦ１１２の値であり；
ｈｊは、ｊ番目のフィルター係数の値であり；
ｚｋは、時間ｋでの戻りシグナルＺ１０２のサンプルであり；
Ｎは、フィルター１１０の長さ（即ち、タップ数）である。
【００３１】
便宜上、式１は、次のように行列形式で表してもよい。
【００３２】
【数２】
2004537941.tif 000004
【００３３】
式中、下線はベクトル又は行列を示し、上付き文字「Ｔ」は転置（トランスポーズ）を示しており（下付き文字として使用されるサンプル時間「ｔ」と混同しないように）、そして、
【００３４】
【数３】
2004537941.tif 000005
【００３５】
フィルター１１０のアウトプット、即ちフィルター処理されたシグナルＦ１１２は、サンプル毎の基準に基いて、不純化前方向シグナルＸ１０４から差し引かれ、クリーンな前方向シグナルＹ１０６の推定値（Ｙ＊１０８で示す）が得られる。望ましい状況では、得られるシグナルＹ＊１０８が、不純化前方向シグナルＸ１０４よりも、クリーンな前方向シグナルＹ１０６に「より近い」ように、フィルター係数ｈｊは選択されるであろう。フィルター係数の少なくとも１つの最適な組合せに対して、得られるシグナルＹ＊１０８は、クリーンな前方向シグナルＹ１０６に「最も近接している」であろう。
【００３６】
最小二乗の問題に関して「近接性」を定義することは、便利な場合もある。特に、最適化の問題を解決することによって（その目的は、フィルター係数ｈｊの全ての可能な組合せの中で、得られるシグナルＹ＊１０８およびクリーンな前方向シグナルＹ１０６の瞬間値間の平均二乗差を最小化することである）、最適なフィルター係数が得られる。最小の平均二乗誤差の実際の値は、典型的には、最適なフィルター係数の値（それは、このような最小に到達するのを可能とする）ほど重要ではない。
【００３７】
合理的な仮定は、ノイズシグナルＥ１１４が前方向シグナルＹ１０６にエネルギーを加えるということである。従って、最小二乗問題の表現は、生じるシグナルＹ＊１０８を最小化することである。数学的に、当該問題は、次のように定義することができる。
【００３８】
【数４】
2004537941.tif 000006
【００３９】
式中、Ｅ[ｏ]ｔは、現在のサンプル時間ｔまで、タイムアップのサブセットに対する量「ｏ」の期待値を示す。この特定の一例のために、表現Ｅ[ｏ]ｔが、現在のサンプル時間ｔまで、タイムアップのサブセットに対する量「ｏ」の合計を示す。別の通常使用される表記はΣ[ｏ]ｔである。従って、この例の目的のために、表現Ｅ[ｏ]ｔとΣ[ｏ]ｔは交換可能に使用される。
【００４０】
ところで、図１からは、次のことが特筆される。
【００４１】
【数５】
2004537941.tif 000007
【００４２】
従って、式４で述べた問題は、次のようになる。
【００４３】
【数６】
2004537941.tif 000008
【００４４】
角括弧内の項を展開して、下式が得られる。
【００４５】
【数７】
2004537941.tif 000009
【００４６】
式８の両辺の期待値をとって、下式が得られる。
【００４７】
【数８】
2004537941.tif 000010
【００４８】
上記量の最小化によって、生じたシグナルＹ＊１０８が、最小でありかつクリーンな前方向シグナルＹ１０６に「最も近接」しそうであるための解が得られる。この量を最小化するために、フィルター係数ベクトルｈに関して式９の右辺の導関数をとり、結果をゼロに設定し、下式が得られる。
【００４９】
【数９】
2004537941.tif 000011
【００５０】
こうして、「最適な」セットのフィルター係数ｈ＊ｊは、次に定義される１セットの式を解く。
【００５１】
【数１０】
2004537941.tif 000012
【００５２】
式１１が、フィルター係数の最適化問題をＡｈ＝Ｂ（式中、Ａ＝Ｅ[ｚｋｚｋＴ]tおよびＢ＝Ｅ[ｘｋｚｋ]ｔ）の形式で表現しており、そして、行列Ａが、非自明なシグナルＺ１０２に関して対称でありかつ正の定符号であることに注目されたい。これらの事実の有用性は、本明細書の後記部分を考慮すると、当業者に明白となるであろう。
【００５３】
シグナルＺ１０２およびＸ１０４の性質は時間と共に変化するので、フィルター係数ｈ＊ｊ 、０≦ｊ≦Ｎ−１の最適な組合せもまたそのように変化し、これが式１１において上記問題を解くことに注目されたい。
【００５４】
シグナルＸ＝シグナルＹ＋シグナルＥということに注目して、上記式１１は、次のように書き換えることができる。
【００５５】
【数１１】
2004537941.tif 000013
【００５６】
言い換えれば、フィルター係数ｈ＊ｊ 、０≦ｊ≦Ｎ−１のセットによって定義されるフィルター関数を２つのコンポーネントに分離することができる。式Ｅ［ｅｋｚｋ］ｔの右辺の第１項は、所望のフィルター挙動に寄与する。これは、シグナルＦ１１２がシグナルＥ１１４と等しくなるようなフィルターを、フィルター１１０が得ようとするからであり、式Ｅ［ｙｋｚｋ］ｔの右辺の第２項は、フィルター１１０のエラー挙動に寄与する。従って、エラー関数は次のように表すことができる。
【００５７】
【数１２】
2004537941.tif 000014
【００５８】
シグナルＺ１０２とシグナルＹ１０６とが完全に非相関である場合、即ち、全てのｔについてＥ［ｙｋｚｋ］ｔ＝０の場合、エラー関数はゼロであることが容易に観察されよう。
【００５９】
エラー関数の特性が機能する様子およびそれらが使用され得る様子を、今、図２（図２は、フィルター適応ユニット１００をより詳細に描写している）を参照してより詳細に記載する。
【００６０】
フィルター適応ユニット１００は、第一シグナルＺ１０２の一連のサンプルを受け取るための第一インプット２５２と、第二シグナルＸ１０４の一連のサンプルを受け取るための第二インプット２５４と、係数生成ユニット２００と、エラーキャラクタリゼーションユニット２０２と、係数セット選択ユニット２０４と、１セットのフィルター係数Ｈ１１６の指標であるアウトプットシグナルをリリースするためのアウトプット２５６とを有する。フィルター適応ユニット１００は、メモリーユニット２４０をも含んでおり、該ユニットは、係数セット選択ユニット２０４によって選択された最後のアクティブなセットのフィルター係数を、対応するセットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素と共にストアするためのものである。
【００６１】
係数生成ユニット２００
係数生成ユニット２００は、第一インプット２５２および第二インプット２５４からそれぞれ、第一シグナルＺ１０２および第二シグナルＸ１０４を受け取る。係数生成ユニット２００は、第一および第二シグナルに少なくとも部分的に基いて、１セットのフィルター係数Ｈnew２０６を生成するよう作動する。１つの特定例では、係数生成ユニット２００は、第一および第二シグナルに最小二乗法を適用して、１セットのフィルター係数Ｈnew２０６を導出する。以下に再現された式１１を解くことによって、係数生成ユニット２００は、１セットの係数ｈ＊ｊ 、０≦ｊ≦Ｎ−１を生成する。
【００６２】
【数１３】
2004537941.tif 000015
【００６３】
係数生成ユニット２００は、図２においてＨnew２０６として示された、新規な１セットの係数ｈ＊ｊをリリースする。
【００６４】
図３は、係数生成ユニット２００の特定の非限定的なインプリメンテーションを示している。図示されるとおり、係数生成ユニット２００は、コンテキスト更新モジュール(context update module)３００とフィルター係数計算ユニット３０２とを有する。
【００６５】
コンテキスト更新モジュール３００は、第一シグナルＺ１０２のサンプルのシーケンスと、第二シグナルＸ１０４のサンプルのシーケンスとを受け取る。コンテキスト更新モジュール３００は、第一シグナルＺ１０２および第二シグナルＸ１０４のコンテキストの情報を生成し、維持する。コンテキスト更新モジュール３００は、シグナルＺ１０２およびＸ１０４についての十分なコンテキストの情報を維持し、現在時間ｔに関してＥ[ｚｋｚｋＴ]tおよびＥ[ｘｋｚｋ]ｔを導出することができる。シグナルＺ１０２およびＸ１０４の各々の新規受取サンプルについて、コンテキストの情報が更新される。次いで、フィルター係数計算ユニット３０２によってこのコンテキストの情報が使用され、１セットのフィルター係数Ｈnew２０６が生成される。コンテキスト更新モジュール３００の特定の具現化は、本発明の思想を損なうことなく、１つのインプリメンテーションから他のインプリメンテーションまで変化してもよい。本記載の目的のために、コンテキストの情報は、第一セットのデータ要素と、第二セットのデータ要素とを含んでおり、ここで、第一セットのデータ要素は、シグナルＺ１０２の自己相関Ｅ[ｚｋｚｋＴ]tの指標(indicative)である。第二セットのデータ要素は、第二シグナルＸ１０４との第一シグナルＺ１０２の、１セットの相互相関データ要素Ｅ[ｘｋｚｋ]ｔである。
【００６６】
フィルター係数計算ユニット３０２は、コンテキスト更新モジュール３００によって提供されるコンテキストの情報を利用して、１セットのフィルター係数Ｈnew２０６を生成する。新規セットのフィルター係数Ｈnew２０６の計算の頻度は、本発明の思想を損なうことなく、１つのインプリメンテーションから他のインプリメンテーションまで変化してもよい。非限定的な例では、新規セットのフィルター係数Ｈnew２０６は、シグナルＺ１０２のＬ個のサンプル毎に計算され、ここでＬ＞＝２である。フィルター係数計算ユニット３０２は、下記に再現された式１１を解く。
【００６７】
【数１４】
2004537941.tif 000016
【００６８】
非限定的な例では、データ要素の第一セットは、シグナルＺ１０２の期待自己相関、即ちＥ[ｚｋｚｋＴ]tを記述するＮｘＮ行列「Ａ」、によって表すことができる。行列「Ａ」は、対称でかつ正の定符号である。第二セットのデータ要素は、シグナルＺ１０２とシグナルＸ１０４との間の期待相互相関の指標であって、Ｍ個の要素のベクトル「Ｂ」によって表すことができる。即ちＥ[ｘｋｚｋ]ｔである。最後に、１セットのフィルター係数は、第三ベクトルｈ＊によって表すことができる。「Ａ」、「Ｂ」およびｈ＊の間の関係は、以下の線型方程式によって表すことができる。
【００６９】
【数１５】
2004537941.tif 000017
【００７０】
Ｍ＝Ｎの場合、単一ベクトルｈ＊は、上記式から計算することができる。Ｍ＞Ｎの場合、ベクトルｈ＊は、ベクトル「Ｂ」のＮ個の要素の各々について計算することができる。平易にする目的で、Ｎ＝Ｍであり、ここで、フィルター係数の１つのセットが、上記式を解くことによって、フィルター係数計算ユニット３０２によって生成される場合を記載しよう。上記式で記載された型の線型方程式を解くのに使用することができる多数の公知方法があり、従って、これらは、本明細書で更には記載しない。
【００７１】
次いで、生成された１セットのフィルター係数Ｈnew２０６は、係数生成ユニットのアウトプット３５６でリリースされる。
【００７２】
エラーキャラクタリゼーションユニット２０２
１つの特定のインプリメンテーションによれば、エラーキャラクタリゼーションユニット２０２は、第一シグナルＺ１０２の振幅の知識および前方向シグナルＹ１０６の振幅の推定値に基いて、適応フィルター１７０に関連したエラー関数をキャラクタライズする。
【００７３】
理論的説明
前記したように、エラー関数は、下記に再現された式１３によって表すことができる。
【００７４】
【数１６】
2004537941.tif 000018
【００７５】
適応フィルター１７０のエラー関数をキャラクタライズするために、単一タップフィルターが考えられる。単一ポイントタップシステム（ここでは、Ｅ[ｚｉＺｉＴ]tは単一のデータ要素を有し、Ｅ[ｙｉｚｉ]ｔは単一のデータ要素を有する）では、式１３は、次のように記載することができる。
【００７６】
【数１７】
2004537941.tif 000019
【００７７】
時間ｔでエラー関数を解くことによって、以下が得られる。
【００７８】
【数１８】
2004537941.tif 000020
【００７９】
式中、ｔは現在のサンプル時間であり、
ｚｋは、時間ｋでの戻りシグナル(return signal)Ｚ１０２のサンプルであり、
ｙｋは、時間ｋでの戻りシグナルＺ１０６のサンプルである。
【００８０】
エラー関数をキャラクタライズするための数学的モデルを導出する目的で、シグナルＺ１０２とシグナルＹ１０６とは、互いに実質的に独立しており、かつホワイトであるという仮定がなされる。本明細書のために、ｉ≠ｊに対して、
【００８１】
【数１９】
2004537941.tif 000021
【００８２】
の場合には、シグナルＳはホワイトであり、全てのｉ、ｊに対して、
【００８３】
【数２０】
2004537941.tif 000022
【００８４】
の場合には、シグナルＳとＱとは独立している。上記仮定によって、各サンプル対によって加えられるエラーが、以下の式によって記載することができる独立変数であることを考慮することが可能となる。
【００８５】
【数２１】
2004537941.tif 000023
【００８６】
式中、ｚｋおよびｙｋは、それぞれシグナルＺ１０２およびＹ１０６のｋ番目のサンプルであり、errorｋは、シグナルＺ１０２およびＹ１０６のｋ番目のサンプルによるエラー関数のｋ番目のコンポーネントである。エラー関数は、サンプルによって加えられたエラーの合計として考えることができる。統計学上では、上述のエラー関数は、無作為変数であると考えることができる。この無作為変数をキャラクタライズするために、平均および分散（又は標準偏差）を計算することができる。シグナルＺとシグナルＹは独立していると仮定されているので、この無作為変数の平均はゼロであり、標準偏差が次式によって与えられ得るということを下記に示す。
【００８７】
【数２２】
2004537941.tif 000024
【００８８】
標準偏差式の導出
サンプルの各対｛ｚｉ 、ｙｉ｝で挿入されたエラーは、次式によって数学的に表すことができる。
【００８９】
【数２３】
2004537941.tif 000025
【００９０】
サンプルの各対で挿入されたエラーコンポーネントが、互いに等しくかつ等しい重みが割り当てられている場合には、ｔ個のサンプル後のエラー関数の標準偏差は、次式によって表すことができる。
【００９１】
【数２４】
2004537941.tif 000026
【００９２】
各サンプルが、他方とは異なるエラーを有し、かつ異なる重みを有する場合、エラー関数の標準偏差は、２つの項（即ち、時間に対する平均エラーと、重みによって条件付けされたサンプルの数）の除算として表すことができる。エラー関数の平均標準偏差は、次のように表すことができる。
【００９３】
【数２５】
2004537941.tif 000027
【００９４】
式中、ｗｉは、所定のエラーコンポーネントに関連した重み値である。式２０の√t に対応する重みによって条件付けされたサンプルの数の平方根。
【００９５】
【数２６】
2004537941.tif 000028
【００９６】
従って、標準偏差の計算は、下式に変形することができる。
【００９７】
【数２７】
2004537941.tif 000029
【００９８】
最小二乗コンテキストにおいて、各サンプルｋについてのエラーの重みｗｋはｚｋｚｋである。従って、目下の特定の例では、エラー関数の標準偏差は、次のように表すことができる。
【００９９】
【数２８】
2004537941.tif 000030
【０１００】
この式は、次のように変形することができる。
【０１０１】
【数２９】
2004537941.tif 000031
【０１０２】
統計学上では、１セットのサンプルの分散（又は標準偏差）の不偏推定量を得るべきである場合、サンプル数を「１」だけ減少させて不偏有効サンプルセットを得ることは良く知られている。有効サンプルセットは、以下によって表すことができる。
【０１０３】
【数３０】
2004537941.tif 000032
【０１０４】
従って、標準偏差の計算は、次のように変形することができる。
【０１０５】
【数３１】
2004537941.tif 000033
【０１０６】
最小二乗コンテキストでは、各サンプルｋについてのエラーの重みｗｋはｚｋｚｋである。従って、この第二の特定の例では、エラー関数の標準偏差は、次のように表すことができる。
【０１０７】
【数３２】
2004537941.tif 000034
【０１０８】
特定のインプリメンテーションのために、式３０が、エラー関数の標準偏差をキャラクタライズするために用いられる。
【０１０９】
仮定のための調整
先に示したように、上記計算は、シグナルＺ１０２とＹ１０６とがホワイトでありかつ独立しているという仮定に基いている。シグナルＺ１０２とシグナルＹ１０６とが独立しているという仮定は、適応フィルタリングの多くの適用にとって合理的である。シグナルＺ１０２とシグナルＹ１０６とが厳密には独立していない場合、そうであっても、特定のエラー因子がこの近似によって導入され得るという知識によって本明細書に記載した計算が使用され得るということは、容易に理解されるであろう。
【０１１０】
しかし、シグナルＺ１０２とＹ１０６とがホワイトであるという仮定は、大部分の用途では真ではない。この問題を解決するために、シグナルＺ１０２およびＹ１０６は、スペクトル的に１セットの周波数バンドに分けられ、ここで、シグナルＺ１０２およびＹ１０６は、所定の周波数バンド内で、概して実質的にホワイトであると考えることができる。エコーキャンセラーのインプリメンテーションの非限定的な例では、シグナルＺ１０２およびＹ１０６（サンプリング速度を８０００サンプル／秒、従って、周波数スペクトルを０〜４０００Ｈｚと仮定する）は、各々が１５．６２５Ｈｚの、２５７の周波数バンドに分けられる。ヒューリスティックス測定を用いて、この幅は、ボイスが各々の１５．６２５Ｈｚのバンドにわたってほぼホワイトシグナルであるためには十分に狭いことが見出されている。バンドの幅は、本発明の思想を損なうこと無く、１つの適用から別の適用まで変化してもよい。シグナルの「ホワイト性」は主観的品質であり、処理されるシグナルの性質に依存する。次いで、エラー関数は、上記計算を用いて各周波数バンドについて独立してキャラクタライズされ、平均（ゼロである）偏差および標準偏差が推定される。各周波数バンドに関して、エラー関数の標準偏差は、次のように計算することができる。
【０１１１】
【数３３】
2004537941.tif 000035
【０１１２】
式中、ｚ[ｊ]およびｙ[ｊ]は、周波数バンドｊにおけるそれぞれシグナルＺ１０２およびシグナルＹ１０６のコンポーネントの振幅であり、σｔ[ｊ]は、時間ｔでの周波数バンドｊにおけるエラー関数の標準偏差である。
【０１１３】
上記計算における別の仮定は、シグナルＹ１０６の振幅（又はエネルギー）が既知であるということである。しかし、シグナルＹ１０６が既知であったならば、適応フィルター１７０は実用的な目的には役立たないであろうから、シグナルＹ１０６は未知である。シグナルＹ１０６の振幅は、シグナルＹ＊１０８の振幅によって近似することができる。より詳細には、最小二乗システムでは、前方向シグナルＹ１０６は、２つのコンポーネント、即ち、第一コンポーネントＹｃ（シグナルＺ１０２と相関している）と第二コンポーネントＹｕ（シグナルＺ１０２と相関していない）とからなると考えることができる。ＹｃとＹｕとは、定義によって、相関していないので、前方向シグナルＹ１０６のエネルギーは、ＹｃおよびＹｕのエネルギーの合計に等しい。数学的には、これは、次のように表すことができる。
【０１１４】
【数３４】
2004537941.tif 000036
【０１１５】
加算器１８０と組合されたフィルター１１０は、概して、シグナルＹｃを除去するであろう。従って、シグナルＹ＊１０８のエネルギーは本質的にＹｕエネルギーに等しく、このＹｕエネルギーは、シグナルＹ１０６のエネルギーより小さいかまたはこれに等しい。従って、シグナルＹ１０６が利用できないので、シグナルＹ＊１０８のエネルギーは、シグナルＹ１０６のエネルギーの近似として使用される。各周波数バンドに関して、Ｙ＊１０８を用いるエラー関数の標準偏差は、次のように計算することができる。
【０１１６】
【数３５】
2004537941.tif 000037
【０１１７】
最後に、単一のタップフィルターを有する適応システムに関して、上記標準偏差の計算が導出されたが、同様の導出をＮ個のタップを有するフィルターに関して行ってもよい。実用的な用途では、Ｎ個のタップを有するフィルターに関して、標準偏差の計算は以下になる。
【０１１８】
【数３６】
2004537941.tif 000038
【０１１９】
上記記載を考慮すると、Ｎ＞１についての標準偏差の計算の導出は、当業者には直ちに明白となるものであり、従ってそのようなものは更には記載しない。
【０１２０】
特定のインプリメンテーション
図２に描くように、エラーキャラクタリゼーションユニット２０２は、第一シグナルＺ１０２と、第二シグナルＸ１０４と、係数生成ユニット２００からのフィルター係数の新規セットＨnew２０６とを受け取る。エラーキャラクタリゼーションユニット２０２は、第一シグナルＺ１０２と第二シグナルＸ１０４とに少なくとも部分的に基いて、新規セットのフィルター係数Ｈnew２０６に関連する１セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成するように作動する。エラーキャラクタリゼーションユニット２０２は、周波数バンド毎に基づいて、エラーをキャラクタライズする。Ｈerror２０８における各エラーキャラクタリゼーションデータ要素は、それぞれの周波数バンドに関するエラー関数の標準偏差の統計的推定値である。
【０１２１】
図４は、フィルターシミュレーションユニット４００と、加算器ユニット４０２と、第一スペクトル計算器４０６と、第二スペクトル計算器４０４と、バンド毎の標準偏差計算ユニット４０８とを有するエラーキャラクタリゼーションユニット２０２のインプリメンテーションの特定の例を示す。
【０１２２】
フィルターシミュレーションユニット４００は、適応デジタルフィルターとして好ましく具体化され、図１に示されるフィルター１１０の処理をシミュレートする。該フィルターシミュレーションユニット４００は、戻りシグナルＺ１０２をタップし、係数生成ユニット２００から新規セットのフィルター係数Ｈnew２０６を受け取る。該フィルターシミュレーションユニット４００は、戻りシグナルＺ１０２に、フィルター係数Ｈnew２０６に対応するフィルタリング操作を適用して、フィルター処理されたシグナルＲ４０１を生成する。フィルタリング操作が適用される様子は、図１においてフィルター１１０に関して記載されており、従って、ここでは繰り返さない。
【０１２３】
フィルターシミュレーションユニット４００のアウトプット、即ち、フィルター処理されたシグナルＲ４０１は、サンプル毎の基準に基づいて、ユニット４０２によって不純化前方向シグナルＸ１０４から差し引かれ、Ｗ４７０で表されるシグナルが得られる。シグナルＷ４７０は、１セットのフィルター係数Ｈnew２０６に基いて生成されたシグナルＹ１０６（図１）の推定値である。
【０１２４】
スペクトル計算器４０６は、第一シグナルＺ１０２をタップし、このシグナルを周波数バンドのセットに分割する。非限定的な例では、スペクトル計算器は、シグナルＺ１０２の１セットのサンプルを処理するが、ここから１セットのフィルター係数Ｈnew２０６が生成されたのであり、ここで１セットのサンプルのうちの第一サンプルは時間ｔ＝１で採られたのである。スペクトル計算器４０６は、長さ（Ｋ−１）＊２の、１セットの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を適用し、各高速フーリエ変換（ＦＦＴ）は、適応フィルター１７０のタップのサンプルのＮに適用される。ＦＥＴの計算は、本発明が関する当該分野で周知であり、従って、本明細書では更に記載しない。所定の時間ｔに関して、上記計算から、シグナルＺ１０２のＫ個のスペクトル値のｔ／Ｎ個のセットが得られ、各スペクトル値は、Ｋ個の周波数バンドのセットからのそれぞれの周波数バンドに関連している。エコーキャンセレーションで使用される非限定的な例では、Ｋ＝２５７が使用され、シグナルＺ１０２の周波数スペクトルが２５７個の周波数バンドに分けられる。周波数スペクトルが０Ｈｚ〜４０００Ｈｚに及ぶ場合（サンプリング速度を８０００Ｈｚと仮定する）、０Ｈｚ、１５．６２５Ｈｚ、１５．６２５*２Ｈｚ、１５．６２５*３Ｈｚ、［．．．］および４０００Ｈｚが中心となっている周波数バンドが存在するであろう。
【０１２５】
数学的には、これは、次のように表すことができる。
【０１２６】
【数３７】
2004537941.tif 000039
【０１２７】
ここで、ＺSPECTRA４１０は、各々がサイズＫのｔ／Ｎ個のベクトルのデータ構造であり、各ベクトルは、シグナルｚ（ｔ）のＮ個のサンプルのスペクトル表示の指標であり、ＺSPECTRA（ｊ）は、周波数バンドｊに関連したシグナルＺ１０２のスペクトル値である。ＺSPECTRA４１０は、スペクトル計算器４０４によってリリースされる。
【０１２８】
第二スペクトル計算器４０４は、シグナルＷ４７０をタップし、該シグナルを、Ｋ個の周波数バンドのセットに分ける。非限定的な例では、第二スペクトル計算器４０４は、第一スペクトル計算器４０６によって処理されたＺ１０２のサンプルのセットに対応するシグナルＷ４７０の１セットのサンプルを処理するが、ここで、シグナルＷ４７０の１セットのサンプルの第一サンプルは、時間ｔ＝１で採られたものである。第一スペクトル計算器４０６は、長さ（Ｋ−１）＊２の、１セットの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を適用し、各高速フーリエ変換（ＦＦＴ）は、シグナルＷ４７０のサンプルのＮに適用され、ここで、Ｎは、適応フィルター１７０のタップ数である。ＦＦＴの計算は、本発明が関する当該分野で周知であり、従って、本明細書では更に記載しない。所定の時間ｔに関して、上記計算から、シグナルＷ４７０のＫ個のスペクトル値のｔ／Ｎ個のセットが得られ、各スペクトル値は、Ｋ個の周波数バンドのセットからのそれぞれの周波数バンドに関連する。数学的には、これは、次のように表すことができる。
【０１２９】
【数３８】
2004537941.tif 000040
【０１３０】
ここで、ＷSPECTRA４１２は、各々がサイズＫのｔ／Ｎ個のベクトルのデータ構造であり、各ベクトルは、シグナルＷ４７０のＮ個のサンプルのスペクトル表示の指標であり、ＷSPECTRA（ｊ）は、周波数バンドｊに関連したシグナルＷ４７０のスペクトル値である。ＷSPECTRA４１２は、スペクトル計算器４０４によってリリースされる。
【０１３１】
シグナルを１セットの周波数バンドに分けるための、ＦＦＴ以外の方法、例えば、コサイン変換や他の類似の変換が、スペクトル計算器４０４、４０６によって使用され得る。スペクトル計算器４０６およびスペクトル計算器４０４は、図４では別の部品として描かれているが、それらが、本発明の思想を損なうこと無く、同一の物理デバイスに具体化され得、かつ、機能部品を共有し得ることは容易に認識されよう。
【０１３２】
バンド毎の標準偏差計算ユニット４０８は、ＷSPECTRA４１２、およびＺSPECTRA４１０を受け取りかつ各周波数バンドを処理して、各バンドＪについて（ｊ＝０．．．Ｋ−１について）エラーキャラクタリゼーション推定値Ｈerror[ｊ]を生成する。特定のインプリメンテーションでは、Ｈerror[ｊ]は、周波数バンドｊについてのエラー関数の標準偏差である。
【０１３３】
図５は、バンド毎の標準偏差計算ユニット４０８の概念的ブロックダイヤグラムを示している。図示するように、バンド毎の標準偏差計算ユニット４０８は、Ｋ個の並列の計算ユニット５００のセットを有し、ここで、各ユニット５００は、それぞれの周波数バンドについてのエラー関数の標準偏差を計算するよう作動する。周波数バンドが狭い場合、シグナルＺ１０２およびＷ４７０は、周波数バンド内で「ホワイト」と考えることができ、それによって、次の計算を使用することが可能となる。
【０１３４】
【数３９】
2004537941.tif 000041
【０１３５】
式中、Ｈerror[ｊ]は、周波数バンドｊについてのエラーキャラクタリゼーションデータ要素であり、Ｈerror２０８は、Ｋ個のエラーキャラクタリゼーションデータ要素のセットである。
【０１３６】
多くの他のインプリメンテーションが可能であるので、図４で描いたインプリメンテーションが例示の目的のためだけであることを当業者は容易に認識するであろう。
【０１３７】
上記したインプリメンテーションの特定の例は、シグナルＺ１０２の自己相関およびシグナルＺ１０２とＷ４７０との相互相関の周波数ドメインでの計算を示しているが、これらの計算のいずれかの等価物が、本発明の思想を損なうこと無く、時間ドメインにおいて行われ得ることが理解されるべきである。例えば、自己相関および相互相関計算は、時間ドメインで行われ得るが、標準偏差の計算は、周波数ドメインで行われる。
【０１３８】
図６は、エラーキャラクタリゼーションユニット２０２の別の非限定定なインプリメンテーションを示しており、これは、ＺＺおよびＷＷ自己相関発生器９００と、バンド毎の標準偏差計算ユニット９１２とを有している。Ｈerrorを次のように表し得ることが注目される。
【０１３９】
【数４０】
2004537941.tif 000042
【０１４０】
Ｗｉ，SPECTRA[ｊ]×Ｗｉ，SPECTRA[ｊ]が、周波数バンドｊにおけるシグナルＷ４７０の自己相関のｉ番目のコンポーネントであることを特筆する。次式を特筆する。
【０１４１】
【数４１】
2004537941.tif 000043
【０１４２】
式中、
【０１４３】
【数４２】
2004537941.tif 000044
【０１４４】
は、畳み込み操作を示す。上記式から分かり得るように、シグナルＷ４７０の自己相関は、シグナルＸ１０４の自己相関、シグナルＺ１０２の自己相関、およびシグナルＺ１０２とシグナルＸ１０４との相互相関から得ることができる。
【０１４５】
ＺＺおよびＷＷ自己相関発生器９００は、上記式３８に記載の関係に基いて、図６にＷＷ９２２として示した、Ｗｉ，SPECTRA[ｊ]×Ｗｉ，SPECTRA[ｊ]自己相関データ要素のシーケンスを生成するよう作動し、かつ、図６にＺＺ９２４として示すように、Ｚｉ，SPECTRA[ｊ]×Ｚｉ，SPECTRA[ｊ]自己相関データ要素のシーケンスを生成するよう作動する。ＺＺおよびＷＷ自己相関発生器９００は、多数の方法で実行(implement)してもよく、特定のインプリメンテーションは本発明の限定要素ではない。
【０１４６】
バンド毎の標準偏差計算ユニット９１２は、Ｗｉ，SPECTRA[ｊ]×Ｗｉ，SPECTRA[ｊ]自己相関データ要素のシーケンスと、Ｚｉ，SPECTRA[ｊ]×Ｚｉ，SPECTRA[ｊ]のシーケンスとを受け取り、次の関係を用いてｊ＝０．．．Ｋ−１に関してＨerror[ｊ]を計算する。
【０１４７】
【数４３】
2004537941.tif 000045
【０１４８】
Ｈerror２０８は、エラーキャラクタリゼーションユニット２０２によってリリースされる。
【０１４９】
アクティブ係数セットメモリーユニット２４０
アクティブ係数セットメモリーユニット２４０は、係数セット選択ユニット２０４によって最も新しく選択された１セットのフィルター係数（ここではＨbestと呼ぶ）を保存し、それと共に、それに関連するセットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素（ここではＨbest_errorと呼ぶ）を保存する。Ｈbest_errorは、Ｋ個のデータ要素を含み、各データ要素は、それぞれの周波数バンドに関連している。
【０１５０】
係数セット選択ユニット２０４
係数セット選択ユニット２０４は、アクティブ係数セットメモリーユニット２４０に動作可能なように連結されており、Ｈbestを受け取り、それと共に、それに関連するセットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素Ｈbest_errorを受け取る。係数セット選択ユニット２０４は、係数生成ユニット２００によって生成された１セットのフィルター係数Ｈnew２０６と、エラーキャラクタリゼーションユニット２０２によって生成されたエラーキャラクタリゼーションデータ要素の関連セットＨerror２０８とを受け取る。係数セット選択ユニット２０４は、リリースされるべき１セットのフィルター係数Ｈ１１６を選択するために、Ｈnew２０６に関連したエラーキャラクタリゼーションデータ要素のセットと、Ｈbestに関連したエラーキャラクタリゼーションデータ要素のセットとを比較する。比較基準は、エラー関数を最小化する１セットのフィルター係数を選択するように設計された種々の基準に基き得る。非限定的な例では、係数セット選択ユニット２０４は、全ての周波数バンドにわたって平均エラーを最小化する１セットのフィルター係数を選択する。より一般的には、係数セット選択ユニット２０４は、全ての周波数バンドにわたってエラーキャラクタリゼーションデータ要素の重み付き合計を最小化する１セットのフィルター係数を選択する。数学的には、この第二の例は、次のように表現し得る。
【０１５１】
【数４４】
2004537941.tif 000046
【０１５２】
式中、ｗｊは、周波数バンドｊに関連した重みである。換言すれば、新規セットのフィルター係数（Ｈnew）のエラーキャラクタリスティックデータ要素の重み付き合計が、現在リリースされている１セットのフィルター係数（Ｈbest）のエラーキャラクタリスティックデータ要素の重み付き合計よりも小さいかまたはこれと等しい場合、新規セットのフィルター係数が選択され、そのセットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素と共にアクティブ係数セットメモリーユニット２４０中に保存される。そうでなければ、現在のセットのフィルター係数はＨbestのままである。この後、アクティブ係数セットメモリーユニット２４０中の１セットのフィルター係数は、フィルター１１０による使用に適した形式でリリースされる。
【０１５３】
典型的な相互作用
典型的な相互作用が、フィルター適応ユニット２０２の機能をより良く示すであろう。図７のフローダイヤグラムに示すように、ステップ６００では、シグナルＺ１０２およびシグナルＸ１０４のサンプルが、係数適応ユニット１００によって受け取られる。ステップ６０２では、サンプルは、最小二乗法に少なくとも部分的に基いて処理され、１セットのフィルター係数Ｈnew２０６が生成される。ステップ６０４では、新規セットのフィルター係数のＨnew２０６は、フィルター１１０の挙動を疑似するフィルターシミュレーションユニットによって、シグナルＺ１０２に適用され、シグナルＺ１０２のフィルター処理されたバージョン、即ち、シグナルＲ４０１が得られる（図４）。ステップ６０６では、シグナルＲ４０１はシグナルＺ１０４から差し引かれ、シグナルＷ４７０が得られる。ステップ６０８では、シグナルＺ１０２およびシグナルＷ４７０は、スペクトルに基いて、ｔ／ＮのセットのＫ周波数バンドに分けられる。ステップ６１０では、エラー関数の標準偏差がシグナルＺ１０２に基いて生じ、シグナルＷ４７０が、周波数バンド毎に基いて周波数バンドのセットにおける各周波数バンドについて生じる。バンドが狭い場合、所定のシグナルに関して各バンドのシグナルはホワイトであるという合理的近似がなされ得る。従って、標準偏差の計算は次のように表現することができる。
【０１５４】
【数４５】
2004537941.tif 000047
【０１５５】
工程６１２では、工程６０２で生成された新規セットのフィルター係数と、アクティブ係数セットメモリーユニット２４０における現在最良セットのフィルター係数との間で、１セットのフィルター係数が選択される。該選択は、各セットのエラーキャラクタリスティックデータ要素に少なくとも部分的に基いてなされ、該データ要素は、ステップ６０２で生成された新規セットのそれぞれのフィルター係数と、現在最良セットのフィルター係数とに関連している。ステップ６１４では、ステップ６１２で選択された１セットのフィルター係数が、フィルター１１０による使用のためにリリースされる。
【０１５６】
１セットのフィルター係数を生成するための上記プロセスは、図８に表したタイプの一般目的のデジタルコンピューターで実行(implement)され得、それは、コミュニケーションバスによって接続された処理ユニット(processing unit)７０２とメモリー７０４とを有している。該メモリーは、データ７０８とプログラム命令７０６とを含んでいる。処理ユニット７０２は、本明細書に記載されかつ図面に描かれた機能ブロックを実行するために、データ７０８およびプログラム命令７０６を処理するよう適合されている。デジタルコンピューター７００はまた、データ要素を受け取るため、又はデータ要素を外部デバイスに送るためのＩ／Ｏインターフェースを有してもよい。例えば、Ｉ／Ｏインターフェースは、第一シグナルＺ１０２および第二シグナルＸ１０４を受け取るために使用してもよい。
【０１５７】
あるいは、１セットのフィルター係数を生成するための上記プロセスは、専用のハードウエアプラットフォーム上で実行され得、そこでは、電気／光学コンポーネントが、本明細書に記載されかつ図面に描かれた機能ブロックを実行する。ＩＣ、ＡＳＩＣ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、又は他の適切なハードウエアプラットフォームを用いて、特定のインプリメンテーションが実現化され得る。ハードウエアプラットフォームが本発明の限定的コンポーネントではないことは、容易に認識されるであろう。
【０１５８】
本発明を、特定の好適な実施態様に関してかなり詳細に記載したが、本発明の思想から逸脱することなく、変形および改良が可能である。従って、本発明の範囲は、添付の請求の範囲およびそれらの等価物によってのみ限定されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１５９】
【図１】図１は、本発明の実施態様に従ったフィルター適応ユニットを含んだ、時間適応システムのブロックダイヤグラムである。
【図２】図２は、本発明のインプリメンテーションの特定の例に従った、図１のフィルター適応ユニットのブロックダイヤグラムであって、係数生成ユニット２００、エラーキャラクタリゼーションユニット２０２、および係数セット選択ユニット２０４を含んでいる。
【図３】図３は、本発明のインプリメンテーションの非限定的な一例に従った、図２の係数生成ユニット２００の機能的ブロックダイヤグラムである。
【図４】図４は、本発明のインプリメンテーションの一例に従った、図２のエラーキャラクタリゼーションユニット２０２の機能的ブロックダイヤグラムである。
【図５】図５は、インプリメンテーションの非限定的な一例に従った、エラーキャラクタリゼーションユニットでの使用に適した標準偏差計算ユニットの機能的ブロックダイヤグラムである。
【図６】図６は、本発明のインプリメンテーションの一例に従った、図２のエラーキャラクタリゼーションユニット２０２のインプリメンテーションの別の非限定的な一例の機能的ブロックダイヤグラムである。
【図７】図７は、本発明のインプリメンテーションの特定の例に従った、１セットのエラーキャラクタリゼーションデータ要素を生成するためのプロセスを示すフローダイヤグラムである。
【図８】図８は、本発明のインプリメンテーションの特定の例に従った１セットのフィルター係数を生成するための装置のブロックダイヤグラムである。
【図１】
2004537941.tif 000048
【図２】
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【図３】
2004537941.tif 000050
【図４】
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【図５】
2004537941.tif 000052
【図６】
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【図７】
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【図８】
2004537941.tif 000055
【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
2004537941.tif 000121
2004537941.tif 000122
2004537941.tif 000123