(57)【要約】本発明は信号符号化装置及び方法に関する。正弦波モデル化用の合成による分析アルゴリズムを使用する。モデル化されるべき入力信号は、時分割され、複数のフレームを生成する。辞書からの関数が選択されて、各フレームに含まれる入力信号のセクションの近似が生成される。選択は、音響心理学的なノルムに基づいて行われる。本発明の方法の実施例では、関数辞書は、複素指数関数によって構成され、これらは、反復的に選択され、各フレームに含まれる入力信号のセクションを構成する。音響心理学的ノルムは、次のステップにおいて、残差信号の変化するマスキング閾値によって各反復において適応される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）入力信号を受信する段階と、
（ｂ）上記入力信号を時分割し、上記入力信号のセクションをそれぞれ含む複数のフレームを生成する段階と、
（ｃ）関数辞書から関数を選択して、各フレームにおいて上記信号を近似するステップとを含む信号符号化方法であって、
上記ステップ（ｃ）の選択処理は、周波数の関数として表される重み関数の積と、上記複数のフレームにおける各フレームを画成する窓関数と上記モデル化されるべき入力信号のセクションの積との組合せに基づいたノルムを基礎に行われ、上記窓関数と上記モデル化されるべき入力信号のセクションとの上記積は、周波数の関数として表される方法。
【請求項２】
上記ノルムは、
【数１】
2004513392.tif 000059
によって決められ、Ｒｘは、上記モデル化されるべき入力信号のセクションを表し、
【外１】2004513392.tif 000060
は、周波数の関数として表される重み関数を表し、
【外２】2004513392.tif 000061
は、上記複数のフレームにおける各フレームを画成する上記窓関数ｗとＲｘとの上記積のフーリエ変換といった変換を表す請求項１記載の信号符号化方法。
【請求項３】
上記重み関数は、人間の聴覚の音響心理学の知識を組込み、上記ステップ（ｃ）の選択処理を支援する請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
上記人間の聴覚の音響心理学の知識は、上記関数
【外３】2004513392.tif 000062
を介し上記ノルムに組込まれる請求項３記載の信号符号化方法。
【請求項５】
【外４】2004513392.tif 000063
は、上記人間の可聴システムの上記マスキング閾値に基づいており、上記マスキング閾値の上記逆関数である請求項４記載の信号符号化方法。
【請求項６】
【外５】2004513392.tif 000064
は、上記マスキング閾値の既知のモデルを使用して計算される請求項５記載の信号符号化方法。
【請求項７】
上記ステップ（ｃ）の選択処理は、複数のサブステップで実行され、各サブステップにおいて、関数辞書から１つの関数が識別される請求項１乃至６のうちいずれか一項記載の信号符号化方法。
【請求項８】
上記第１のサブステップで識別される上記関数は、上記フレームにおいて上記入力信号から差し引かれ、それにより、残差信号が形成され、後続のサブステップのそれぞれにおいて、１つの関数が識別され、上記残差信号から差し引かれ、それにより、更なる残差信号が形成され、
各サブステップにおいて識別される上記関数の和は、各フレームにおける上記信号を近似する請求項７記載の信号符号化方法。
【請求項９】
上記ノルムは、上記ステップ（ｃ）の選択処理の各サブステップに適応する請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１０】
新しいノルムは、現在の残差信号に基づいて、上記ステップ（ｃ）の選択処理の各サブステップにおいて得られ、
【外６】2004513392.tif 000065
も上記残差信号の上記マスキング特性を考慮に入れて更新される請求項９記載の信号符号化方法。
【請求項１１】
上記重み関数は、反復回数に独立して成り立つ請求項１又は２記載の信号符号化方法。
【請求項１２】
上記関数
【外７】2004513392.tif 000066
は、上記人間の可聴システムのマスキング閾値に基づいており、符号化されるフレームにおける上記入力信号のセクションの上記マスキング閾値の上記逆関数であり、上記マスキング閾値の既知のモデルを使用して計算される請求項１１記載の信号符号化方法。
【請求項１３】
上記ノルムは、上記内積
【数２】
2004513392.tif 000067
によって得られる請求項１乃至１２のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１４】
ｍ回目の反復における上記残差信号を
【外８】2004513392.tif 000068
とし、上記前の反復
【外９】2004513392.tif 000069
からの上記重み関数を、上記関数辞書から識別される上記関数とすると、
【外１０】2004513392.tif 000070
を最小にし、ただし、
【外１１】2004513392.tif 000071
は、
【外１２】2004513392.tif 000072
を使用して計算される上記ノルムを表す請求項１３記載のオーディオ符号化方法。
【請求項１５】
上記オーディオ符号化方法の上記収束性は、全てのｍ＞０に対し、
【外１３】2004513392.tif 000073
となるようなλ＞０が存在する上記法則の上記有効性によって保証され、ただし、ｘは、上記モデル化されるべき入力信号の最初のセクションを表す請求項１４記載の信号符号化方法。
【請求項１６】
上記オーディオ符号化方法の上記収束性は、各サブステップにおける上記マスキング閾値の各フレームにおける上記増加又は不変性が、上記周波数範囲全体
【外１４】2004513392.tif 000074
に亘って、
【外１５】2004513392.tif 000075
となることによって保証される請求項１３記載の信号符号化方法。
【請求項１７】
上記窓関数は、ハニング窓、ハミング窓、矩形窓、又は、任意の好適な窓のうちいずれか１つである請求項１乃至１６記載の信号符号化方法。
【請求項１８】
請求項１乃至１７のうちいずれか一項記載の方法に従って動作する符号化装置。
【請求項１９】
入力信号を供給する供給源と、
上記入力信号を符号化し、符号化信号を得るための請求項１８記載の符号化装置と、
上記符号化信号を出力する出力とを含む送信器。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、信号符号化装置及び方法に関し、特に、排他的ではないが、オーディオ信号の符号化装置及び方法に関する。
【０００２】
正弦波モデル化は、周知の信号符号化方法である。符号化されるべき入力信号は、多数のフレームに分割され、各フレームに対し正弦波モデル化技術が適用される。各フレームの正弦波モデル化には、各フレームに含まれる入力信号の一部を表すために、振幅、周波数、位相、及び、減衰係数によってパラメータ化される正弦波信号の組を見つけ出すことが含まれる。
【０００３】
正弦波モデル化には、入力信号におけるスペクトルピークを捕捉することが関連する。或いは、合成による分析（ａｎａｌｙｓｉｓ−ｂｙ−ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ）技術を使用してもよい。一般的に、合成による分析技術は、入力フレームに含まれる最大エネルギーの正弦波信号を反復的に識別し、且つ、除去することが関連する。合成による分析を行うアルゴリズムは、十分な正弦波成分が識別されると、入力信号を正確に表現することができる。
【０００４】
上述した合成による分析技術の制限は、最大エネルギーを有する正弦波成分は、知覚的に最も重要なものではないかも知れないということである。正弦波モデル化を行う目的が、入力信号を表すのに必要な情報量を少なくすることである場合、スペクトル成分のエネルギーによって入力信号をモデル化することは、スペクトル成分の知覚的な重要性によって入力信号をモデル化することよりあまり効率がよくない。人間の聴覚システムの音響心理学を考慮に入れる１つの周知の技術としては、重み付け対戦追撃法（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｕｒｓｕｉｔ）が挙げられる。一般的に対戦追撃アルゴリズムは、冗長な辞書から選択される要素の有限の拡張によって入力信号を近似する。重み付け対戦追撃法を使用することにより、辞書要素は、知覚重み付けに応じてスケールされる。
【０００５】
重み付け対戦追撃法をよりよく説明するために、一般的な対戦追撃アルゴリズムを説明する。一般的な対戦追撃法は、ヒルベルト空間
【０００６】
【外１６】
2004513392.tif 000002
における単位ノルム要素の完全な辞書から関数を選択する。辞書は要素ｇγを含み、
【０００７】
【外１７】
2004513392.tif 000003
によって与えられたとすると、
【０００８】
【外１８】
2004513392.tif 000004
は、辞書要素の閉じられた線形スパンである。
【０００９】
入力信号
【００１０】
【外１９】
2004513392.tif 000005
は辞書要素ｇγに射影され、入力信号ｘに最適にマッチングする要素は、入力信号ｘから差し引かれて残差信号が形成される。この処理は、前ステップからの残差信号を新しい信号として繰り返される。ｍ−１回目の反復後の残差信号をＲｍ−１ｘとし、Ｒｍ−１ｘと最適にマッチングする辞書要素をｇγｍとし、ｍ回目の反復における残差信号は以下の式に従って分解される。
【００１１】
【数３】
2004513392.tif 000006
ただし、
【００１２】
【外２０】
2004513392.tif 000007
は、
【００１３】
【数４】
2004513392.tif 000008
となるようにされる。
【００１４】
Ｒｍｘ及びｇγｍの直交は、以下を意味する。
【００１５】
【数５】
2004513392.tif 000009
このアルゴリズムが、重み付け対戦追撃法となるのは、辞書要素ｇγが、人間の聴覚のためにスケールされるときである。
【００１６】
辞書要素の重み付けによってもたらされる偏りによって、重み付け対戦追撃アルゴリズムは、モデル化されるべき信号が辞書要素のうちの１つから構成される場合は、正しい辞書要素を選択しない場合がある。更に、重み付け対戦追撃アルゴリズムは、入力信号を複数のフレームに分割する窓かけ（ｗｉｎｄｏｗｉｎｇ）によってもたらされるサイドローブピークと、モデル化されるべき信号の実際の成分とを区別することが難しい場合がある。
【００１７】
本発明の好適な実施例は、限られた長さのフレームに含まれる信号のセクションを近似させる際の辞書要素の選択を改善する、合成による分析に基づいた正弦波モデル化といった方法を提供することを目的とする。このために、本発明は、独立項に記載されるような信号符号化方法、符号化装置、及び、送信装置を提供する。有利な実施例は、従属項に記載する。
【００１８】
本発明の第１の面は、
入力信号を受信するステップ（ａ）と、
入力信号を時分割し、入力信号のセクションをそれぞれ含む複数のフレームを生成するステップ（ｂ）と、
関数辞書から関数を選択して、各フレームにおいて信号を近似するステップ（ｃ）とを提供し、
ステップ（ｃ）の選択処理は、周波数の関数として表される重み関数の積と、複数のフレームにおける各フレームを画成する窓関数とモデル化されるべき入力信号のセクションの積との組合せに基づいたノルムを基礎に行われ、窓関数とモデル化されるべき入力信号のセクションとの積は、周波数の関数として表される。このノルムは、
【００１９】
【数６】
2004513392.tif 000010
によって決められてよく、Ｒｘは、モデル化されるべき入力信号のセクションを表し、
【００２０】
【外２１】
2004513392.tif 000011
は、周波数の関数として表される重み関数のフーリエ変換を表し、
【００２１】
【外２２】
2004513392.tif 000012
は、周波数の関数として表される、複数のフレームにおける各フレームを画成する窓関数ｗとＲｘとの積のフーリエ変換を表す。
【００２２】
ノルムは、ステップ（ｃ）の選択処理を支援するよう人間の聴覚の音響心理学の知識を組込むことが好適である。
【００２３】
人間の聴覚の音響心理学の知識は、関数
【００２４】
【外２３】
2004513392.tif 000013
を介しノルムに組込まれることが好適である。
【００２５】
【外２４】
2004513392.tif 000014
は、人間の聴覚システムのマスキング閾値に基づいていることが好適である。
【００２６】
【外２５】
2004513392.tif 000015
は、マスキング閾値の逆関数であることが好適である。
【００２７】
ステップ（ｃ）の選択処理は、複数のサブステップで実行されることが好適であり、各サブステップにおいて、関数辞書から１つの関数が識別される。
【００２８】
第１のサブステップで識別される関数は、フレームにおいて入力信号から差し引かれることが好適であり、それにより、残差信号を形成する。後続のサブステップのそれぞれにおいて、１つの関数が識別され、その関数は残差信号から差し引かれて更なる残差信号を形成する。
【００２９】
各サブステップにおいて識別される関数の和は、各フレームにおける信号の近似となることが好適である。
【００３０】
ノルムは、ステップ（ｃ）の選択処理の各サブステップに適応することが好適である。
【００３１】
新しいノルムは、現在の残差信号に基づいて、ステップ（ｃ）の選択処理の各サブステップにおいて得られることが好適である。残差信号が各サブステップで変わると、
【００３２】
【外２６】
2004513392.tif 000016
は更新されて、残差信号のマスキング特性が考慮に入れられる。
【００３３】
【外２７】
2004513392.tif 000017
は、例えば、ＭＥＰＧレイヤ３規格で決められるようなモデルといった、マスキング閾値の既知のモデルによる計算によって更新されることが好適である。代替の実施例では、
【００３４】
【外２８】
2004513392.tif 000018
は、各反復において残差信号のマスキング特性を再評価するために課される計算負荷を取り除くよう一定にされてもよい。関数
【００３５】
【外２９】
2004513392.tif 000019
は、収束性を保証するよう入力信号のマスキング閾値に基づいて一定に保たれることが好適である。入力信号のマスキング閾値も、ＭＰＥＧレイヤ３規格で決められるモデルといった既知のモデルによって計算されることが好適である。
【００３６】
関数
【００３７】
【外３０】
2004513392.tif 000020
は、人間の聴覚システムのマスキング閾値に基づいており、符号化されるフレームにおける入力信号のセクションのマスキング閾値の逆関数であり、マスキング閾値の既知のモデルを使用して計算されることが好適である。
【００３８】
ノルムは、内積
【００３９】
【数７】
2004513392.tif 000021
によって得られることが好適である。
【００４０】
ｍ回目の反復における残差信号をＲｍｘとし、前の反復
【００４１】
【外３１】
2004513392.tif 000022
からの重み関数を、関数辞書から識別される関数とすると、
【００４２】
【外３２】
2004513392.tif 000023
を最小にし、ただし、
【００４３】
【外３３】
2004513392.tif 000024
は、
【００４４】
【外３４】
2004513392.tif 000025
を使用して計算したノルムを表す。
【００４５】
オーディオ符号化方法の収束性は、全てのｍ＞０に対し、
【００４６】
【外３５】
2004513392.tif 000026
となるようなλ＞０が存在する法則の有効性によって保証されることが好適であり、ただし、ｘは、モデル化されるべき入力信号の最初のセクションを表す。
【００４７】
オーディオ符号化方法の収束性は、各サブステップにおけるマスキング閾値の各フレームにおける増加または不変性が、周波数範囲全体
【００４８】
【外３６】
2004513392.tif 000027
に亘って、
【００４９】
【外３７】
2004513392.tif 000028
となるよう保証されることが好適である。
【００５０】
窓関数はハニング窓であってよい。窓関数はハミング窓であってよい。窓関数は矩形窓であってよい。窓関数は、任意の好適な窓であってよい。
【００５１】
本発明は、本発明の方法に従って作動する符号化器を含む。
【００５２】
本発明をよりよく理解するために、また、本発明をどのように実行するのかを説明するために、本発明の好適な実施例を、添付図面を参照しながら例示的に説明する。
【００５３】
以下に示す実施例のそれぞれでは、オーディオ符号化処理における特定のステップ、即ち、関数辞書から関数を選択して、各フレームにおいて信号を近似するステップを説明する。この選択ステップは、説明したオーディオ符号化方法における重要な第３のステップ（ｃ）である。オーディオ符号化方法は更に、入力信号を受信する第１のステップ（ａ）と、入力信号を時分割して複数のフレームを生成し、各フレームは入力信号のセクションを含むステップ（ｂ）とを含む。
【００５４】
上述したステップ（ａ）及び（ｂ）は、多くの信号符号化方法に共通しており、当業者には、更なる情報なくして良好に理解され得るものであろう。
【００５５】
以下に説明する本発明の実施例のそれぞれにおいて、選択ステップ（ｃ）は、関数辞書から関数を選択し、各フレームにおいて信号を近似するステップを含む。この選択処理は、以下の式によって決められるノルムに基づいて行われる。
【００５６】
【数８】
2004513392.tif 000029
ただし、Ｒｘは、モデル化されるべき入力信号のセクションを表し、
【００５７】
【外３８】
2004513392.tif 000030
は、周波数の関数として表される重み関数のフーリエ変換を表し、
【００５８】
【外３９】
2004513392.tif 000031
は、周波数の関数として表される、複数のフレームの各フレームを画成する窓関数ｗとＲｘの積のフーリエ変換を表す。
【００５９】
本発明の第１の実施例を以下に説明する。この実施例では、辞書要素は、例えば、
【００６０】
【外４０】
2004513392.tif 000032
といった複素指数関数を含み、ただし、
【００６１】
【外４１】
2004513392.tif 000033
に対し、
【００６２】
【外４２】
2004513392.tif 000034
である。
【００６３】
ｍ回目の反復において最適にマッチングする辞書要素を見つけ出すために、Ｒｍ−１ｘの内積と、各辞書要素は評価される。この実施例では、内積
【００６４】
【外４３】
2004513392.tif 000035
の評価は、
【００６５】
【数９】
2004513392.tif 000036
によって与えられる。
【００６６】
関数
【００６７】
【外４４】
2004513392.tif 000037
は、人間の聴覚システムのマスキング閾値の逆関数を含むよう人間の聴覚の音響心理学の知識を組込む。これは、前回の反復からの残差信号に基づく既知のモデルを使用してモデル化される。第１の反復では、マスキング閾値は、入力信号に基づいてモデル化される。
【００６８】
次に、最適にマッチングする辞書要素は、既知であり且つ上述に開示した式（２）によって評価され、残差信号は、式（１）によって評価される。
【００６９】
本発明のこの実施例に説明するような構造を有する辞書を使用することにより、内積
【００７０】
【外４５】
2004513392.tif 000038
を評価する際の計算の複雑さをかなり減少することができる。本発明のこの実施例に説明するような複素指数関数の辞書の場合、式（５）は、以下のフーリエ変換を使用して計算することができる。
【００７１】
【数１０】
2004513392.tif 000039
従って、全てのγに対し、
【００７２】
【外４６】
2004513392.tif 000040
を計算するには、ｗＲｍ−１ｘのフーリエ変換が計算されて、計算結果が
【００７３】
【外４７】
2004513392.tif 000041
によって乗算される。次に、積の逆フーリエ変換が計算されて、計算結果はｗ＊によって乗算され、フーリエ変換される。このようにして式（６）の結果は、３つのフーリエ変換演算を用いて算出することができる。
【００７４】
この反復における最適にマッチングする辞書要素が選択されると、その辞書要素は、残差信号から差し引かれる。差し引かれた結果、次の反復においてモデル化されるべき信号が形成される。このようにして、各反復において識別される辞書要素の和から構成される近似を確立することができる。
【００７５】
各複素指数関数とその複素共役の和をとることにより、実数値の正弦曲線を生成することができる。このようにして、実際の入力信号を推定することができる。この技術では、一対の辞書要素（ｇγ＊，ｇγ）を各反復において見つけなければならない。実際のシヌソイド信号を再構成するために、内積
【００７６】
【外４８】
2004513392.tif 000042
も見つけなければならない。この内積は、フーリエ変換の点では能率的に実施できないが、０又は１／２離れているγに対し、
【００７７】
【外４９】
2004513392.tif 000043
となるので、γ値のほとんどの範囲に対し内積を計算しなくてもよくなる。この理由から、最適にマッチングするセット
【００７８】
【外５０】
2004513392.tif 000044
を推定する複雑さは、最適にマッチングする指数関数ｇγを見つけるための複雑さと同じである。
【００７９】
第２の実施例は、上述した第１の実施例に基づいているが、Ｎが非常に大きいという点で第１の実施例とは異なる。第２の実施例では、
【００８０】
【外５１】
2004513392.tif 000045
は、ディラックのデルタ関数である傾向があり、式
【００８１】
【数１１】
2004513392.tif 000046
は、
【００８２】
【数１２】
2004513392.tif 000047
に簡単化される。
【００８３】
従って、対戦追撃アルゴリズムは、
【００８４】
【数１３】
2004513392.tif 000048
となるよう
【００８５】
【外５２】
2004513392.tif 000049
を選択する。
【００８６】
この実施例では、各反復で得られた結果は、残差信号の対数スペクトルと対数マスキング閾値との間の最大絶対差を与える。
【００８７】
【外５３】
2004513392.tif 000050
が、ｍ回目の反復におけるマスキング閾値の逆数である場合、この処理は、残差信号のスペクトルとマスキング閾値との間の絶対差が最大であるところにある複素指数関数を選択する。式（２）によって各反復における所望の辞書要素を識別するのに必要な内積の評価は、多数の辞書要素がある場合には、第１の実施例及び第２の実施例では、計算量が多くなる。
【００８８】
本発明の第３の実施例は、入力信号の受信及び分割に関し、第１の実施例及び第２の実施例とステップを共有する。同じように、関数辞書から識別される関数は、次の反復においてモデル化されるべき残差信号を生成するのに使用される。しかし、第３の実施例では、関数
【００８９】
【外５４】
2004513392.tif 000051
は、各反復における残差信号のマスキング特性によって適応せず、反復回数に関係なく成り立つ。任意の一般的な内積に対し、式（１）は、
【００９０】
【数１４】
2004513392.tif 000052
に簡単化できることが知られている。
【００９１】
従って、
【００９２】
【外５５】
2004513392.tif 000053
が、式（４）の内積から得られた本発明のノルムの定義を使用して、常に反復回数から独立して成り立つとすると、各反復において必要な付加的な計算は、内積
【００９３】
【外５６】
2004513392.tif 000054
を評価することだけである。これらの内積の値、即ち、各辞書要素と全ての辞書要素との内積の値は、予め計算されてメモリに格納されることが可能である。関数
【００９４】
【外５７】
2004513392.tif 000055
が、全ての周波数にわたって単位元と等しくなるようにされると、方法は周知の対戦追撃アルゴリズムに簡単化される。しかし、
【００９５】
【外５８】
2004513392.tif 000056
は、一般的なフォームをとる場合もある。特に有利な配置は、
【００９６】
【外５９】
2004513392.tif 000057
を、完全な入力信号のマスキング閾値の逆関数に等しくなるよう維持することである。この配置は、上述したような不平等によって収束し、計算が容易であるという有利を有する。
【００９７】
図１を参照するに、本発明の教示に従って作動する符号化装置の実施例の概略的な形式を示す。
【００９８】
図１は、その入力でオーディオ信号Ａｉｎを受信し、符号Ｃを出力する前に、受信したオーディオ信号を本願で説明した任意の方法に従って処理する信号符号化器１０を示す。符号化器１０は、対戦追撃アルゴリズムを使用してシヌソイドパラメータを推定する。対戦追撃アルゴリズムでは、例えば、人間の聴覚システムの音響心理学的な特性を、信号空間における音響心理適応型ノルムを決定することにより考慮する。
【００９９】
上述した実施例は、スピーチ又は他のオーディオ信号に関連して使用するのに特に適している信号符号化方法を提供する。本発明の実施例による方法は、人間の聴覚システムの音響心理学の知識（例えば、関数
【０１００】
【外６０】
2004513392.tif 000058
は、人間聴覚システムのマスキング閾値の逆関数である）を組込み、それにより、符号化されるべき信号が限られた継続時間を有するときに、他の周知の方法よりも、計算の複雑さを増加することのない利点を提供する。
【０１０１】
図２は、本発明の実施例である送信装置１を示し、この送信装置は、図１に示す符号化器１０を含む。送信装置１は更に、例えば、オーディオ信号である入力信号Ａｉｎを得るための供給源１１を含む。供給源１１は、例えば、マイクロホン又は、受信ユニット／アンテナであってよい。入力信号Ａｉｎは、符号化器１０に供給される。符号化器１０は入力信号を符号化し、符号化信号Ｃを供給する。符号Ｃは、出力ユニット１２に供給される。出力ユニット１２は、送信するのに必要なように符号Ｃを適応させる。出力ユニット１２は、例えば、マルチプレクサ、モジュレータ等であってよい。符号Ｃに基づいた出力信号［Ｃ］が送信される。出力信号［Ｃ］は、遠隔にある受信器に送信されてもよいが、ローカルの受信器又は記憶媒体に送信されてもよい。
【０１０２】
本発明の実施例はオーディオ符号化に関連して説明したが、当業者は、本発明の方法は、他の信号符号化適用において、全体的に又は部分的に使用することができることが明らかであろう。
【０１０３】
尚、上述した実施例は、本発明を説明するものにすぎず、限定するものではない。また、当業者は、特許請求の範囲から逸脱することなく多くの代替となる実施例を設計することが可能であろう。請求項において、括弧内に配置される参照符号は、請求項の範囲を制限するものではないことを理解する。「含む」という用語は、請求項に羅列される構成要素及びステップ以外の構成要素及びステップの存在を排除するものではない。本発明は、幾つかの別個の構成要素を含むハードウェアによって、また、好適にプログラムされたコンピュータによって実行できる。幾つかの手段が列挙される装置の請求項において、これらの手段のうちの幾つかは全く同一のハードウェアによって具現化されることができる。特定の手段が互いに異なる独立項に記載されることによって、これらの手段が組み合わされて有利に使用することができないことを示すものではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明の教示に従って作動する符号化器の実施例を示す図である。
【図２】
本発明の実施例である送信装置を示す図である。
【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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