【手続補正書】
【提出日】平成18年6月1日(2006.6.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【書類名】  明細書
【発明の名称】  データ処理装置及び方法
【特許請求の範囲】
【請求項１】  入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行するデータ処理装置において、
入力データ（９０１）が供給される入力端子と、
上記入力端子に接続され、上記入力データと制御信号とに基づいて各分類適応処理用のマルティプルクラス識別子を生成するクラス生成器（９１３）と、
上記入力端子とクラス生成器（９１３）とに接続され、上記入力データと、制御信号と、マルティプルクラス識別子とに基づいて、各分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するフィルタタップ選択器（９２１）と、
上記クラス生成器に接続され、上記制御信号とマルティプルクラス識別子とに基づいて、各分類適応処理用の係数データを出力する係数メモリ（９２５）と、
上記フィルタタップ選択器（９２１）と、係数メモリ（９２５）とに接続され、上記フィルタタップデータと係数データに基づいて、各分類適応処理の出力データを生成するフィルタ（９３３）とを備えるデータ処理装置。
【請求項２】  上記入力データは、オーディオデータ、ビデオデータ及び関連付けられたデータのいずれかであることを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項３】  上記クラス生成器（９１３）と、フィルタタップ選択器（９２１）と、係数メモリ（９２５）とに接続され、制御データを受け取って制御信号を生成する制御信号生成器（９０９）を備える請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項４】  上記制御信号は、複数の処理選択信号を含み、上記クラス生成器（９１３）、フィルタタップ選択器（９２１）及び係数メモリ（９２５）は、該複数の処理選択信号の少なくとも１つを使用することを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項５】  上記制御データは複数のフラグを含み、上記制御信号生成器は、該複数のフラグの少なくとも１つを用いて上記制御信号を生成することを特徴とする請求項３記載のデータ処理装置。
【請求項６】  上記複数のフラグはエラーフラグ（９０７）及びサブサンプルフラグ（９０５）を含むことを特徴とする請求項５記載のデータ処理装置。
【請求項７】  上記マルティプルクラス識別子は、複数のクラスの種類の分類に基づいて決定されることを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項８】  上記クラスの種類は、空間クラス、空間的活動クラス、エラークラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項７記載のデータ処理装置。
【請求項９】  上記空間クラスは、適応ダイナミックレンジコーディング（ＡＤＲＣ）クラス、差分パルスコード変調（ＤＰＣＭ）クラス、ベクトル量子化（ＶＱ）クラス、離散コサイン変換（ＤＣＴ）からなるグループから選択されることを特徴とする請求項８記載のデータ処理装置。
【請求項１０】  上記空間的活動クラスは、ダイナミックレンジクラス、標準偏差クラス、ラプラス値クラス、空間的傾斜クラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項８記載のデータ処理装置。
【請求項１１】  上記クラス生成器（９１３）は、複数のサブ生成器（９１５、９１７、９１９）を備えることを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項１２】  上記各サブ生成器（９１５、９１７、９１９）は、入力データ及び制御信号に基づいて対応するクラス内のクラス識別子を生成することを特徴とする請求項１１記載のデータ処理装置。
【請求項１３】  上記クラスの種類は、空間クラス、空間的活動クラス、エラークラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項１２記載のデータ処理装置。
【請求項１４】  上記空間クラスは、適応ダイナミックレンジコーディング（ＡＤＲＣ）クラス、差分パルスコード変調（ＤＰＣＭ）クラス、ベクトル量子化（ＶＱ）クラス、離散コサイン変換（ＤＣＴ）からなるグループから選択されることを特徴とする請求項１３記載のデータ処理装置。
【請求項１５】  上記空間的活動クラスは、ダイナミックレンジクラス、標準偏差クラス、ラプラス値クラス、空間的傾斜クラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項１３記載のデータ処理装置。
【請求項１６】  上記係数メモリ（９２５）は、マルティプルクラス識別子及び制御信号に基づいて係数データを格納する複数の領域を備えることを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項１７】  上記クラス生成器（９１３）は、クラス定義データを使用して、上記マルティプルクラス識別子を生成することを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項１８】  上記フィルタタップ選択器（９２１）は、フィルタタップ定義データを使用して、上記フィルタタップデータを選択することを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項１９】  上記係数メモリ（９２５）は、係数定義データを使用して、上記係数データを出力することを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項２０】  外部通信線と、上記クラス生成器（９６１）と、上記フィルタタップ選択器（９２１）と、上記係数メモリ（９２５）とに接続され、外部ソースから仕様データを受け取り、該仕様データを上記クラス生成器と、上記フィルタタップ選択器（９２１）と、上記係数メモリ（９２５）とに供給する外部インターフェイス（９５１）を備え、
上記外部ソースは、有線ソース、無線ソース、処理装置、ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネットからなるグループから選択されることを特徴とする請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項２１】  外部通信線と、上記クラス生成器（９６１）と、上記フィルタタップ選択器（９２１）と、上記係数メモリ（９２５）とに接続され、該クラス生成器と、該フィルタタップ選択器と、該係数メモリとから仕様データを受け取り、該仕様データを外部ソースに送信する外部インターフェイス（９５１）を備える請求項１記載のデータ処理装置。
【請求項２２】  入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行するデータ処理方法において、
入力データストリームを受け取るステップと（１００）、
上記入力データストリーム（１００９）及び制御信号に基づいて、各分類適応処理用のマルティプルクラス識別子を生成するステップと（１００７）、
上記入力データストリームと、マルティプルクラス識別子と、制御信号とに基づいて各分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するステップと、
上記制御信号とマルティプルクラス識別子に基づいて、各分類適応処理用のフィルタ係数の組を出力するステップと（１０１１）、
上記フィルタタップデータ及び係数データに基づいて、各分類適応処理用のデータを生成するステップと（１０１３）を有するデータ処理方法。
【請求項２３】  上記入力データストリームは、オーディオデータ、ビデオデータ及び関連付けられたデータのいずれかであることを特徴とする請求項２２記載のデータ処理方法。
【請求項２４】  上記制御信号は複数の処理選択信号を有し、上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも１つを使用して、マルティプルクラス識別子を生成し、上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも１つを使用して、フィルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも１つを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項２２記載のデータ処理方法。
【請求項２５】  制御データを受け取るステップと（１００３）、
上記制御データに基づいて制御信号を生成するステップと（１００５）を有する請求項２２記載のデータ処理方法。
【請求項２６】  上記制御データは複数のフラグを含み、上記制御信号を生成するステップは、該複数のフラグの少なくとも１つを用いて上記制御信号を生成することを特徴とする請求項２５記載のデータ処理方法。
【請求項２７】  上記複数のフラグはエラーフラグ（９０７）及びサブサンプルフラグ（９０５）を含むことを特徴とする請求項２６記載のデータ処理方法。
【請求項２８】  上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、複数のクラスの種類の分類からマルティプルクラス識別子を決定することを特徴とする請求項２２記載のデータ処理方法。
【請求項２９】  上記対応するクラスは、空間クラス、空間的活動クラス、エラークラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項２８記載のデータ処理方法。
【請求項３０】  上記空間クラスは、適応ダイナミックレンジコーディング（ＡＤＲＣ）クラス、差分パルスコード変調（ＤＰＣＭ）クラス、ベクトル量子化（ＶＱ）クラス、離散コサイン変換（ＤＣＴ）からなるグループから選択されることを特徴とする請求項２９記載のデータ処理方法。
【請求項３１】  上記空間クラスは、ダイナミックレンジクラス、標準偏差クラス、ラプラス値クラス、空間的傾斜クラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項２９記載のデータ処理方法。
【請求項３２】  外部機器から仕様データを受け取るステップを有する請求項２２記載のデータ処理方法。
【請求項３３】  外部ソースに仕様データを送信するステップを有する請求項２２記載のデータ処理方法。
【請求項３４】  上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、上記仕様データを使用してマルティプルクラス識別子を生成することを特徴とする請求項３２記載のデータ処理方法。
【請求項３５】  上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記仕様データを使用してフィルタタップデータを選択することを特徴とする請求項３２記載のデータ処理方法。
【請求項３６】  上記係数データを読み出すステップは、上記仕様データを使用して係数データを読み出すことを特徴とする請求項３２記載のデータ処理方法。
【請求項３７】  上記仕様データは、クラス定義データと、フィルタタップ定義データと、係数定義データとを含み、上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、上記クラス定義データを使用してマルティプルクラス識別子を生成し、上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記フィルタタップ定義データを使用してフィルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、上記係数定義データを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項３２記載のデータ処理方法。
【請求項３８】  上記仕様データを受け取るステップは、処理装置から仕様データを受け取ることを特徴とする請求項３２記載のデータ処理方法。
【請求項３９】  上記仕様データを送信するステップは、処理装置に仕様データを送信することを特徴とする請求項３３記載のデータ処理方法。
【請求項４０】  上記仕様データを受け取るステップは、ネットワークから仕様データを受け取ることを特徴とする請求項３２記載のデータ処理方法。
【請求項４１】  上記仕様データを送信するステップは、ネットワークに仕様データを送信することを特徴とする請求項３２記載のデータ処理方法。
【請求項４２】  プロセッサにより実行され、該プロセッサにより、入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行するデータ処理を実行させる命令を有するコンピュータにより読取可能な媒体であって、上記プロセッサは、上記命令を実行することにより、
該プロセッサによって読取可能な入力データストリームを受け取るステップと（１００１）、
上記入力データストリーム及び制御信号に基づいて、各分類適応処理用のマルティプルクラス識別子を生成するステップと（１００７）、
上記入力データストリームと、マルティプルクラス識別子と、制御信号とに基づいて各分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するステップと（１００９）、
上記制御信号とマルティプルクラス識別子に基づいて、各分類適応処理用のフィルタ係数の組を出力するステップと（１００１）、
上記フィルタタップデータ及び係数データに基づいて、各分類適応処理用のデータを生成するステップと（１０１３）を実行するコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項４３】  上記入力データストリームは、オーディオデータ、ビデオデータ及び関連付けられたデータのいずれかであることを特徴とする請求項４２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項４４】  上記制御信号は複数の処理選択信号を有し、上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも１つを使用して、マルティプルクラス識別子を生成し、上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも１つを使用して、フィルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも１つを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項４２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項４５】  上記命令により、上記プロセッサは、
制御データを受け取るステップと（１００３）、
上記制御データに基づいて制御信号を生成するステップと（１００５）を実行する請求項４２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項４６】  上記制御データは複数のフラグを含み、上記制御信号を生成するステップは、該複数のフラグの少なくとも１つを用いて上記制御信号を生成することを特徴とする請求項４５記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項４７】  上記複数のフラグはエラーフラグ（９０７）及びサブサンプルフラグ（９０５）を含むことを特徴とする請求項４６記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項４８】  上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、複数のクラスの種類の分類からマルティプルクラス識別子を決定することを特徴とする請求項４２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項４９】  上記対応するクラスは、空間クラス、空間的活動クラス、エラークラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項４８記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項５０】  上記空間クラスは、適応ダイナミックレンジコーディング（ＡＤＲＣ）クラス、差分パルスコード変調（ＤＰＣＭ）クラス、ベクトル量子化（ＶＱ）クラス、離散コサイン変換（ＤＣＴ）からなるグループから選択されることを特徴とする請求項４９記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項５１】  上記空間的活動クラスは、ダイナミックレンジクラス、標準偏差クラス、ラプラス値クラス、空間的傾斜クラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項４９記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項５２】  上記プロセッサは、上記命令により仕様データを受け取るステップを実行する請求項４２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項５３】  上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、上記仕様データを使用してマルティプルクラス識別子を生成することを特徴とする請求項５２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項５４】  上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記仕様データを使用してフィルタタップデータを選択することを特徴とする請求項５２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項５５】  上記係数データを読み出すステップは、上記仕様データを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項５２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項５６】  上記仕様データは、クラス定義データと、フィルタタップ定義データと、係数定義データとを含み、上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、上記クラス定義データを使用してマルティプルクラス識別子を生成し、上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記フィルタタップ定義データを使用してフィルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、上記係数定義データを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項５２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項５７】  上記仕様データを受け取るステップは、処理装置から仕様データを受け取ることを特徴とする請求項５２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項５８】  上記プロセッサは、上記命令により仕様データを送信するステップを実行する請求項５８記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項５９】  上記仕様データを送信するステップは、処理装置に仕様データを送信することを特徴とする請求項５８記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項６０】  上記仕様データを受け取るステップは、ネットワークから仕様データを受け取ることを特徴とする請求項５２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項６１】  上記仕様データを受け取るステップは、ネットワークから仕様データを受け取ることを特徴とする請求項５８記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項６２】  入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行するデータ処理装置において、
上記入力データストリーム及び制御信号に基づいて、各分類適応処理用のマルティプルクラス識別子を生成するマルティプルクラス識別子生成手段（９１３）と、
上記入力データストリームと、マルティプルクラス識別子と、制御信号とに基づいて各分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するフィルタタップ選択手段（９２１）と、
上記制御信号とマルティプルクラス識別子に基づいて、各分類適応処理用のフィルタ係数の組を出力するフィルタ係数出力手段（９２５）と、
上記フィルタタップデータ及び係数データに基づいて、各分類適応処理用のデータを生成するデータ生成手段（９３３）とを備えるデータ処理装置。
【請求項６３】  制御データを受け取る制御データ受取手段（９０９）と、
上記制御データに基づいて制御信号を生成する制御信号生成手段（９０９）とを備える請求項６２記載のデータ処理装置。
【請求項６４】  外部ソースから仕様データを受け取る仕様データ受取手段を備える請求項６２記載のデータ処理装置。
【請求項６５】  外部ソースに仕様データを送信する仕様データ送信手段を備える請求項６２記載のデータ処理装置。
【請求項６６】  入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行するデータ処理装置において、
制御データを受け取る制御データ入力端子（９０３）と、
上記制御データ入力端子に接続され、制御信号を生成する制御信号生成器（９０９）と、
入力データが供給される入力端子（９０１）と、
上記入力端子に接続され、上記入力データと制御信号とに基づいて各分類適応処理用のマルティプルクラス識別子を生成するクラス生成器（９１３）と、
上記入力端子とクラス生成器（９１３）とに接続され、上記入力データと、制御信号と、マルティプルクラス識別子とに基づいて、各分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するフィルタタップ選択器（９２１）と、
上記クラス生成器に接続され、上記制御信号とマルティプルクラス識別子とに基づいて、各分類適応処理用の係数データを出力する係数メモリ（９２５）と、
上記フィルタタップ選択器（９２１）と、係数メモリ（９２５）とに接続され、上記フィルタタップデータと係数データに基づいて、各分類適応処理の出力データを生成するフィルタ（９３３）と、
処理されたデータを出力する出力端子（９４１）とを備えるデータ処理装置。
【請求項６７】  上記入力データは、オーディオデータ、ビデオデータ及び関連付けられたデータのいずれかであることを特徴とする請求項６６記載のデータ処理装置。
【請求項６８】  上記クラス生成器（９１３）と、フィルタタップ選択器（９２１）と、係数メモリ（９２５）とに接続され、制御データを受け取って制御信号を生成する制御信号生成器（９０９）を備える請求項６６記載のデータ処理装置。
【請求項６９】  上記制御信号は、複数の処理選択信号を含み、上記クラス生成器（９１３）、フィルタタップ選択器（９２１）及び係数メモリ（９２５）は、該複数の処理選択信号の少なくとも１つを使用することを特徴とする請求項６６記載のデータ処理装置。
【請求項７０】  上記制御データは複数のフラグを含み、上記制御信号生成手段は、該複数のフラグのうちの少なくとも１つを用いて上記制御信号を生成し、上記複数のフラグはエラーフラグ（９０７）及びサブサンプルフラグ（９０５）を有することを特徴とする請求項６６記載のデータ処理装置。
【請求項７１】  上記マルティプルクラス識別子は、複数のクラスの種類の分類に基づいて決定されることを特徴とする請求項６６記載のデータ処理装置。
【請求項７２】  上記クラスの種類は、空間クラス、空間的活動クラス、エラークラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項７１記載のデータ処理装置。
【請求項７３】  上記空間クラスは、適応ダイナミックレンジコーディング（ＡＤＲＣ）クラス、差分パルスコード変調（ＤＰＣＭ）クラス、ベクトル量子化（ＶＱ）クラス、離散コサイン変換（ＤＣＴ）からなるグループから選択されることを特徴とする請求項７２記載のデータ処理装置。
【請求項７４】  上記空間的活動クラスは、ダイナミックレンジクラス、標準偏差クラス、ラプラス値クラス、空間的傾斜クラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項７２記載のデータ処理装置。
【請求項７５】  上記クラス生成器は、複数のサブ生成器（９１５、９１７、９１９）を備えることを特徴とする請求項６６記載のデータ処理装置。
【請求項７６】  上記各サブ生成器（９１５、９１７、９１９）は、入力データ及び制御信号に基づいて対応するクラス内のクラス識別子を生成することを特徴とする請求項７５記載のデータ処理装置。
【請求項７７】  上記係数メモリ（９２５）は、マルティプルクラス識別子及び制御信号に基づいて係数データを格納する複数の領域を備えることを特徴とする請求項６６記載のデータ処理装置。
【請求項７８】  上記クラス生成器（９１３）は、クラス定義データを使用して、上記マルティプルクラス識別子を生成することを特徴とする請求項６６記載のデータ処理装置。
【請求項７９】  上記フィルタタップ選択器（９２１）は、フィルタタップ定義データを使用して、上記フィルタタップデータを選択することを特徴とする請求項６６記載のデータ処理装置。
【請求項８０】  上記係数メモリ（９２５）は、係数定義データを使用して、上記係数データを出力することを特徴とする請求項６６記載のデータ処理装置。
【請求項８１】  外部通信線と、上記クラス生成器（９６１）と、上記フィルタタップ選択器（９２１）と、上記係数メモリ（９２５）とに接続され、外部ソースから仕様データを受け取り、該仕様データを上記クラス生成器（９１３）と、上記フィルタタップ選択器（９２１）と、上記係数メモリ（９２５）とに供給する外部インターフェイス（９５１）を備え、上記外部ソースは、有線ソース、無線ソース、処理装置、ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネットからなるグループから選択されることを特徴とする請求項６６記載のデータ処理装置。
【請求項８２】  外部通信線と、上記クラス生成器（９６１）と、上記フィルタタップ選択器（９２１）と、上記係数メモリ（９２５）とに接続され、該クラス生成器（９１３）と、該フィルタタップ選択器（９２１）と、該係数メモリ（９２５）とから仕様データを受け取り、該仕様データを外部ソースに送信する外部インターフェイス（９５１）を備えることを特徴とする請求項６６記載のデータ処理装置。
【請求項８３】  入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行するデータ処理方法において、
入力データストリームを受け取るステップと（１００１）、
制御データを受け取るステップと（１００３）、
上記制御データに基づいて制御信号を生成するステップと（１００５）、
上記入力データストリーム及び制御信号に基づいて、各分類適応処理用のマルティプルクラス識別子を生成するステップと（１００７）、
上記入力データストリームと、マルティプルクラス識別子と、制御信号とに基づいて各分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するステップ（１００９）と、
上記制御信号とマルティプルクラス識別子に基づいて、各分類適応処理用のフィルタ係数の組を出力するステップと（１０１１）、
上記フィルタタップデータ及び係数データに基づいて、各分類適応処理用のデータを生成するステップと、
上記処理されたデータを出力するステップと（１０１３）を有するデータ処理方法。
【請求項８４】  上記入力データストリームは、オーディオデータ、ビデオデータ及び関連付けられたデータのいずれかであることを特徴とする請求項８３記載のデータ処理方法。
【請求項８５】  上記制御信号は複数の処理選択信号を有し、上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも１つを使用して、マルティプルクラス識別子を生成し、上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも１つを使用して、フィルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも１つを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項８３記載のデータ処理方法。
【請求項８６】  上記制御データは複数のフラグを含み、上記制御信号を生成するステップは、該複数のフラグの少なくとも１つを用いて上記制御信号を生成することを特徴とする請求項８３記載のデータ処理方法。
【請求項８７】  上記複数のフラグはエラーフラグ（９０７）及びサブサンプルフラグ（９０５）を含むことを特徴とする請求項８６記載のデータ処理方法。
【請求項８８】  上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、複数のクラスの種類の分類からマルティプルクラス識別子を決定することを特徴とする請求項８３記載のデータ処理方法。
【請求項８９】  上記対応するクラスは、空間クラス、空間的活動クラス、エラークラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項８８記載のデータ処理方法。
【請求項９０】  上記空間クラスは、適応ダイナミックレンジコーディング（ＡＤＲＣ）クラス、差分パルスコード変調（ＤＰＣＭ）クラス、ベクトル量子化（ＶＱ）クラス、離散コサイン変換（ＤＣＴ）からなるグループから選択されることを特徴とする請求項８９記載のデータ処理方法。
【請求項９１】  上記空間的活動クラスは、ダイナミックレンジクラス、標準偏差クラス、ラプラス値クラス、空間的傾斜クラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項８９記載のデータ処理方法。
【請求項９２】  外部機器から仕様データを受け取るステップを有する請求項８３記載のデータ処理方法。
【請求項９３】  外部ソースに仕様データを送信するステップを有することを特徴とする請求項８３記載のデータ処理方法。
【請求項９４】  上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、上記仕様データを使用してマルティプルクラス識別子を生成することを特徴とする請求項９２記載のデータ処理方法。
【請求項９５】  上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記仕様データを使用してフィルタタップデータを選択することを特徴とする請求項９２記載のデータ処理方法。
【請求項９６】  上記係数データを読み出すステップは、上記仕様データを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項９２記載のデータ処理方法。
【請求項９７】  上記仕様データは、クラス定義データと、フィルタタップ定義データと、係数定義データとを含み、上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、上記クラス定義データを使用してマルティプルクラス識別子を生成し、上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記フィルタタップ定義データを使用してフィルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、上記係数定義データを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項９２記載のデータ処理方法。
【請求項９８】  上記仕様データを受け取るステップは、処理装置から仕様データを受け取ることを特徴とする請求項９２記載のデータ処理方法。
【請求項９９】  上記仕様データを送信するステップは、処理装置に仕様データを送信することを特徴とする請求項９３記載のデータ処理方法。
【請求項１００】  上記仕様データを受け取るステップは、ネットワークから仕様データを受け取ることを特徴とする請求項９２記載のデータ処理方法。
【請求項１０１】  上記仕様データを送信するステップは、ネットワークに仕様データを送信することを特徴とする請求項９３記載のデータ処理方法。
【請求項１０２】  プロセッサにより実行され、該プロセッサにより、入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行するデータ処理を実行させる命令を有するコンピュータにより読取可能な媒体であって、上記プロセッサは、上記命令を実行することにより、
該プロセッサによって読取可能な入力データストリームを受け取るステップと（１００１）、
プロセッサにより読取可能な制御データを受け取るステップと（１００３）、
該制御データに基づいて制御信号を生成するステップと（１００５）、
上記入力データストリーム及び制御信号に基づいて、各分類適応処理用のマルティプルクラス識別子を生成するステップと（１００７）、
上記入力データストリームと、マルティプルクラス識別子と、制御信号とに基づいて各分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するステップ（１００９）と、
上記制御信号とマルティプルクラス識別子に基づいて、各分類適応処理用のフィルタ係数の組を出力するステップと（１０１１）、
上記フィルタタップデータ及び係数データに基づいて、各分類適応処理用のデータを生成するステップと、
上記処理されたデータを出力するステップと（１０１３）を実行するコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１０３】  上記入力データストリームは、オーディオデータ、ビデオデータ及び関連付けられたデータのいずれかであることを特徴とする請求項１０２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１０４】  上記制御信号が複数の処理選択信号を含み、上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも１つを使用して、マルティプルクラス識別子を生成し、上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも１つを使用して、フィルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも１つを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項１０２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１０５】  上記制御データは複数のフラグを含み、上記制御信号を生成するステップは、該複数のフラグの少なくとも１つを用いて上記制御信号を生成することを特徴とする請求項１０２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１０６】  上記複数のフラグはエラーフラグ（９０７）及びサブサンプルフラグ（９０５）を含むことを特徴とする請求項１０５記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１０７】  上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、複数のクラスの種類の分類からマルティプルクラス識別子を決定することを特徴とする請求項１０２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１０８】  上記対応するクラスは、空間クラス、空間的活動クラス、エラークラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項１０７記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１０９】  上記プロセッサは、上記命令により、仕様データを受け取るステップを実行することを特徴とする請求項１０２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１１０】  上記マルティプルクラス識別子を生成するステップは、上記仕様データを使用してマルティプルクラス識別子を生成することを特徴とする請求項１０９記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１１１】  上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記仕様データを使用してフィルタタップデータを選択することを特徴とする請求項１０９記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１１２】  上記係数データを読み出すステップは、上記仕様データを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項１０９記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１１３】  上記係数データを読み出すステップは、上記仕様データを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項１０９記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１１４】  上記プロセッサは、上記命令により、仕様データを送信するステップを実行する請求項１０２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１１５】  上記仕様データを送信するステップは、処理装置に仕様データを送信することを特徴とする請求項１１４記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１１６】  上記仕様データを送信するステップは、ネットワークに仕様データを送信することを特徴とする請求項１１４記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１１７】  上記仕様データを受け取るステップは、ネットワークから仕様データを受け取ることを特徴とする請求項１０２記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１１８】  入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行するデータ処理装置において、
入力データを受け取る入力データ受取手段（１００１）と、
制御データを受け取る制御データ受取手段（１００３）と、
上記入力データストリーム及び制御信号に基づいて、各分類適応処理用のマルティプルクラス識別子を生成するマルティプルクラス識別子生成手段（１００７）と、
上記入力データストリームと、マルティプルクラス識別子と、制御信号とに基づいて各分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するフィルタタップデータ選択手段（１００９）と、
上記制御信号とマルティプルクラス識別子に基づいて、各分類適応処理用のフィルタ係数の組を出力するフィルタ係数出力手段（１０１１）と、
上記フィルタタップデータ及び係数データに基づいて、各分類適応処理用のデータを生成するデータ生成手段と、
上記処理されたデータを出力するデータ出力手段（１０１３）とを備えるデータ処理装置。
【請求項１１９】  外部ソースから仕様データを受け取る仕様データ受取手段を備える請求項１１８記載のデータ処理装置。
【請求項１２０】  外部ソースに仕様データを送信する仕様データ送信手段を有する請求項１１８記載のデータ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明の技術分野
本発明は、画像、音声、又はその他の関連付けられたデータの処理に関する。詳しくは、本発明は、入力された処理選択信号に基づき、入力された画像、音声、又はその他の関連付けられたデータに対して異なる分類適応処理を実行する装置、方法及びコンピュータにより読取可能な記録媒体に関する。
【０００２】
本発明の背景技術
データ処理の様々なアプリケーションにおいて、入力データを変換又は操作して、所望の出力データを得るために、入力データに対して異なる処理を実行する必要があることが多い。入力データに対して実行される異なる処理には、誤りのある入力データの回復（以下、誤り回復（error recovery）とも呼ぶ。）、入力データの雑音レベルの低減（以下、雑音低減とも呼ぶ。）、及び入力データのサブサンプルの補間（以下、サブサンプル補間とも呼ぶ。）等が含まれる。
【０００３】
従来、上述のような異なる処理は、異なる装置又は回路により、独立して、個別に実行されている。したがって、入力データに対し２つ以上の異なる処理を施す必要がある場合、所望の処理を実行するためには、２つ以上の装置又は回路が必要であった。例えば、入力データに対し、誤り回復及び雑音低減を実行する必要がある場合、まず、誤り回復回路により、個別に入力データを処理して、誤り回復されたデータを生成する必要がある。次に、誤り回復されたデータは、雑音低減回路により処理され、これにより雑音が低減された出力データが生成される。
【０００４】
このような、従来の連続的に処理を行う構造（serial structure）には、幾つかの問題点がある。まず、従来の連続的に処理を行う構造は、実現が複雑であり、通常、ハードウェアの構成は著しく冗長となる。次に、連続的に処理を行う構造では、処理の効率が悪い。例えば、入力データの一部にしかエラーが含まれていない場合でも、誤り回復回路では、入力データのストリーム全体を処理する必要がある。このように、入力データの状態を考慮しない無分別な（indiscriminate）処理の結果、処理時間及び処理資源が大幅に浪費される。さらに、このようなシリアルパイプラインの構成（serial, pipelined configuration）により入力データ全体に対して異なる処理を施すため、入力データの異なる部分にどのような処理を施すかを制御する制御メカニズムが存在しない。例えば、ユーザは、データの一部に対して雑音低減処理を施し、他の部分に対して誤り回復処理を施すといった選択を行うことができない。
【０００５】
上述のような問題に加えて、従来の連続的な構造の拡張性及び適応性は低い。例えば、処理要求の変更に対応するためには、装置を大きく変更し、再構成する必要がある。さらに、新たな又は追加的な処理に対応するために、連続的な構造を拡張することは困難である。
【０００６】
発明の開示
本発明は、制御信号に基づき、入力データに対して異なる分類適応処理を実行する方法、装置及びコンピュータにより読取可能な記録媒体を提供する。一具体例においては、入力データが供給される。各分類適応処理用のマルティプルクラスＩＤは、入力データストリーム及び制御信号に基づいて生成される。各分類適応処理用のフィルタタップデータは、入力データストリームと、マルティプルクラスＩＤと、制御信号とに基づいて選択される。各分類適応処理用の係数データは、マルティプルクラスＩＤ及び制御信号に基づいて読み出される。分類適応処理されたデータは、フィルタタップデータ及び係数データに基づいて生成される。出力データは、制御データに基づいて生成された、異なる分類適応処理が施されたデータを含む。
【０００７】
発明の詳細な説明
以下では、本発明を明瞭にするために、説明を目的として、多くの詳細事項について記述する。しかしながら、これらの特定の詳細に限定されることなく本発明を実施できることは、当業者にとって明らかである。
【０００８】
以下の説明では、本発明は、マルティプル分類適応処理装置（classified adaptive multiple processing system）に適用される。本発明に基づくマルティプル分類適応処理装置は、制御信号に基づき、例えば誤り回復及びサンプル補間等の異なる処理を実行し、入力データを記述するために定義された様々なクラスのクラス識別子に基づいて出力データを生成する。しかしながら、本発明は、これらの処理に限定されるものではなく、例えば音声データ及び画像データを含む関連付けられたデータを操作するための他の処理に適用することができる。
【０００９】
本発明の一具体例であるマルティプル分類適応処理装置のブロック図をＦＩＧ．１に示す。この具体例において、マルティプル分類適応処理装置は、例えば誤り回復及びサンプル補間などの異なる分類適応処理を並列的な構造により選択的に実行する。分類適応処理の基礎的な概念は、入力データの所定の特性を記述するために定義された様々なクラスのクラス識別子に基づき、対応する入力データから出力データを生成するものである。
【００１０】
一具体例において、このマルティプル分類適応処理装置には、入力データ１０１及び制御フラグ１０３が入力される。入力データ１０１は、画像、音声、その他の関連付けられたデータのいずれであってもよい。例えば、入力データ１０１は、画素として知られる離散データ点により表現されるデジタル画像データであってもよい。各データ点は、例えば、８ビットの２進数を用いて、個別に表現することができる。データ点は、例えば、生のデータをブロックとして知られるデータ点の互いに素な集合に分割する等、他の表現法により表現してもよい。入力データ１０１は、エンコードされていてもよく、エンコードされていなくてもよい。
【００１１】
一具体例において、制御信号生成器１０９は、制御フラグ１０３を使用して、制御信号を生成し、クラス生成器１１３、フィルタタップ選択器１２１及び係数メモリ１２５は、この制御信号に基づいてそれぞれ対応する機能を実行する。一具体例において、制御フラグ１０３は、サブサンプルフラグ１０５と、エラーフラグ１０７を含んでいる。サブサンプルフラグ１０５は、入力データ１０１内において、補間すべきサンプルを含む位置を指定するために使用される。例えば、サブサンプルフラグ１０５は、現在処理されている特定のデータ点が補間処理すべきデータ点であるか否かを示すために使用することができる。エラーフラグ１０７は、入力データ１０１内において、誤りのあるサンプルを含む位置を指定するために使用される。例えば、エラーフラグ１０７は、現在処理されている特定のデータ点がエラーを含んでいるか否かを示すために使用することもできる。
【００１２】
入力データ１０１は、前処理されても（preprocessed）前処理されなくてもよい。一具体例においては、入力データ１０１及びエラーフラグ１０７は、前処理回路１１１に供給され、これにより前処理されたデータが生成される。入力データ１０１は、前処理され、エラーを含むことを示すフラグが付された入力データ１０１の推定データが生成される。このように前処理されたデータは、後に説明する後段の処理において有効に利用される。一具体例において、前処理されたデータは、対応するエラーフラグ１０７の組を有する入力データに関して提供された値（以下、ターゲットデータという。）である。前処理により得られたターゲットデータの値は、関連するタップの値から生成される。関連するタップは、周辺データ（peripheral data）の１つ又は周辺データの組合せであってもよい。一具体例において、ターゲットデータに対してエラーフラグ１０７が設定され、このターゲットデータに水平方向に隣接する周辺データにはエラーフラグ１０７が設定されていない場合、ターゲットデータは、この周辺データに置換される。また、ターゲットデータに水平方向に隣接する周辺データもエラーを含んでいる場合、ターゲットデータに垂直方向に隣接する周辺データが使用される。さらに、水平方向及び水平方向の周辺データのいずれもエラーを含んでいる場合、前フレームのデータが使用される。
【００１３】
前処理のアルゴリズムの具体例をＦＩＧ．２ａに示す。この具体例では、現フレーム２０１におけるターゲット画素Ｘ１が前処理され、ターゲット画素Ｘ１に関するエラーを示すエラーフラグが設定されている。この具体例においては画素Ｘ１の前処理に使用される周辺データは、現フレーム２０１の画素Ｘ０，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４と、前フレーム２０３の画素Ｘ５である。コード２０５に示すように、Ｘ１’は、ターゲットデータＸ１に対して提案された値（proposed value）である。周辺データにＸｉがエラーを含む場合は、周辺データＸｉに対応するエラーフラグＥ（Ｘｉ）は１に設定され、周辺データＸｉにエラーが検出されない場合は、周辺データＸｉに対応するエラーフラグＥ（Ｘｉ）は０に設定される。
【００１４】
フローチャート２３０のステップ２３１において、画素Ｘ０及び画素Ｘ２に対応するエラーフラグがエラーを示していない場合、Ｘ１’はＸ０とＸ２の平均値に設定される。一方、この他の場合、ステップ２３５において、Ｘ０に対応するエラーフラグが設定されており、Ｘ２に対応するエラーフラグが設定されていない場合、Ｘ１’はＸ２と同じ値に設定される。ステップ２３９において、Ｘ２に対応するエラーフラグが設定されており、Ｘ０に対応するエラーフラグが設定されていない場合、ステップ２４１においてＸ１’はＸ０と同じ値に設定される。Ｘ０及びＸ２の両方にエラーフラグが設定されている場合、処理はステップ２４３に進む。ステップ２４３において、垂直方向に位置する周辺データＸ３，Ｘ４に対してエラーフラグが設定されていない場合、Ｘ１’はＸ３とＸ４の平均値に設定される。一方、ステップ２４７において、Ｘ３に対応するエラーフラグが設定されており、Ｘ４に対応するエラーフラグが設定されていない場合、ステップ２４９においてＸ１’はＸ４と同じ値に設定される。また、ステップ２５１において、Ｘ４に対応するエラーフラグが設定されており、Ｘ３に対応するエラーフラグが設定されていない場合、ステップ２５３においてＸ１’はＸ３と同じ値に設定される。一方、ターゲットデータＸ１の水平方向及び垂直方向に位置する周辺データが全てエラーを含んでいる場合、ステップ２５５において、Ｘ１’は、前フレームの同じ位置の画素であるＸ５と同じ値に設定される。
【００１５】
本発明の変形例である前処理のアルゴリズムをＦＩＧ．２ｂに示す。この具体例では、動き情報（motion information）を用いて、ターゲットデータＸ１に対する前処理された出力Ｘ１’を生成するために使用する周辺データを決定する。例えば、動きが検出された場合、現フレームにおいて使用される周辺データは、フレーム２７２内で特定され、前フレームにおいて使用されるデータはフレーム２７４内で特定される。一方、動きが検出されなかった場合、すなわち、データが静止しており、変更されていない場合、現フレームにおいて使用される周辺データは、フレーム２７６に示すものとし、前フレームにおいて使用されるデータはフレーム２７８に示すものとする。フレーム２７２，２７４，２７６，２７８は、使用するタップを単に例示的に示したものにすぎない。この他のタップ構造を使用してもよい。
【００１６】
ＦＩＧ．２ｂに示す前処理アルゴリズムを実現するマルティプル分類適応処理装置において、動きを示す値は、例えば前処理回路１１１（ＦＩＧ．１）により決定することができる。これに代えて、マルティプル分類適応処理装置は、前処理回路に動きに関する情報を供給する制御入力端子を有していてもよい。一具体例においては、動きは、エラーのない周辺データからの動き情報を平均化し、この平均化により得られた動きを示す値と、動きを示す所定の閾値とを比較することにより検出してもよい。
【００１７】
動き情報を用いた前処理アルゴリズムの一具体例をフローチャート２７０に示す。ステップ２７３において、周辺データを評価して、動き閾値を超えているか否かが決定される。この決定により動きが検出されたか否かに基づいて、ステップ２７５において、タップが選択される。すなわち、この具体例においては、上述のように、動きが検出された場合は、フレーム２７２、２７４に示すタップが使用され、動きが検出されなかった場合には、フレーム２７６、２７８に示すタップが使用される。
【００１８】
タップが選択されると、ステップ２７７，２７９，２８１，２８３，２８５，２８７，２８９，２９１，２９３，２９５，２９７，２９８，２９９が選択的に実行され、選択されたタップに基づいて出力Ｘ１’が生成される。
【００１９】
ＦＩＧ．１に示す具体例においては、前処理されたデータは、クラス生成器１１３とフィルタタップ選択器１２１に供給される。制御信号生成器１０９には、制御フラグ１０３が供給されており、制御信号生成器１０９は、制御フラグ１０３の値に基づいて、制御信号を生成する。このマルティプル分類適応処理装置は、例えば誤り回復及びサブサンプル補間等の異なる分類適応処理を選択的に実行する。クラス生成器１１３は、前処理されたデータ及び制御信号に基づいて、各分類適応処理に対してマルティプルクラスＩＤを生成し、フィルタタップ選択器は、前処理されたデータと、マルティプルクラスＩＤと、制御信号とに基づいて、フィルタタップデータを選択する。係数メモリ１２５は、マルティプルクラスＩＤと、制御信号とに基づいて、ターゲットデータに対応する各処理用のフィルタＩＤを出力する。フィルタ１３３は、フィルタタップ及びフィルタ係数に基づいて、フィルタリング処理を実行し、各このマルティプル分類適応処理装置の出力データ１４１を生成する。ＦＩＧ．１に示すマルティプル分類適応処理装置を構成する各回路については、後にさらに詳細に説明する。
【００２０】
上述のように、制御信号生成器１０９は、入力データ１０１に対応する制御フラグ１０３を受け取り、制御フラグ１０３の値に基づいて、制御信号を生成する。この具体例においては、制御フラグ１０３は、サブサンプルフラグ１０５とエラーフラグ１０７とを含んでいる。制御信号は、制御フラグ１０３の値に基づいて生成することができる。一具体例においては、制御信号は、サブサンプルフラグ１０５の値とエラーフラグ１０７の値とを単純に連結して生成される。また、制御信号は、サブサンプルフラグ１０５の値とエラーフラグ１０７の値の関数として算出してもよい。
【００２１】
クラス生成器１１３、フィルタタップ選択器１２１及び係数メモリ１２５は、この制御信号生成器１０９により生成された制御信号に基づいて、後述するそれぞれの機能を実行する。
【００２２】
クラス生成器１１３は、一具体例において、前処理されたデータ及び制御信号に基づいて、各分類適応処理に対してマルティプルクラス（a multiple class）ＩＤを生成する。一具体例において、クラス生成器１１３は、サブ生成器（sub-generators）１１５，１１７・・・１１９を備え、これらのサブ生成器１１５，１１７・・・１１９は、ターゲットデータを記述するために定義された様々なクラスのクラス識別子を生成する。ターゲットデータは、その値が決定又は推定される特定のデータである。一具体例においては、マルティプルクラスＩＤは、ターゲットデータを複数のクラスタイプに分類することにより決定される。また、一具体例において、クラスは、ターゲットデータの所定の特性を記述するために使用される特定の値の集合である。例えば、動きクラス（a motion class）、空間クラス（a spatial class）、エラークラス（a error class）、空間的活動クラス（a spatial activity class）等、様々な異なる種類のクラスを設けてもよい。クラスは、ターゲットデータの１つ以上の特定に基づいて定義してもよい。さらに、クラスは、ターゲットデータを含むグループの１つ以上の特性に基づいて定義してもよい。
【００２３】
以下の説明では、動きクラス、エラークラス、空間クラス及び空間的活動クラスを用いて、本発明を説明する。もちろん、他のクラスを用いてもよい。説明のため、動きクラスは、ターゲットデータの動き特性を記述するために使用される特定の値の集合とする。一具体例において、動きクラスは、ターゲットデータを含むブロックに関する、例えば動きなし、小さな動き、大きな動き等、異なる動きレベルに基づいて定義される。
【００２４】
エラークラスは、ターゲットデータに隣接するエラーを含むデータの様々な分布パターンを記述するために使用される特定の値の集合であってもよい。一具体例においては、ターゲットデータに隣接するデータにエラーが含まれているか否かを示すことにより定義される。
【００２５】
空間クラスは、ターゲットデータの空間的特性を記述するための特定の値の集合であってもよい。データの空間的な分類は、例えば、適応ダイナミックレンジコーディング（Adaptive Dynamic Range Coding：ＡＤＲＣ）、差分ＰＣＭ（Differential PCM：ＤＰＣＭ）、ベクトル量子化（Vector Quantization：ＶＱ）、離散コサイン変換（Discrete Cosine Transform：ＤＣＴ）等を含む様々な手法により決定することができる。ここでは、説明のため、ＡＤＲＣにより決定された空間クラスをＡＤＲＣクラスと呼ぶ。
【００２６】
空間的活動クラスは、ターゲットデータに関する空間的活動を記述するために使用する特定の値の集合である。データの空間的活動は、例えば、ローカルの領域のダイナミックレンジ、ラプラス値（Laplacian value）、標準偏差、空間的傾斜（spatial gradient）等を含む様々な手法で決定することができる。
【００２７】
クラス識別子（クラスＩＤ）は、特定のターゲットデータを記述し、特定の特性に関して、特定のターゲットデータを他のデータから区別するために使用されるクラス内の特定の値であってもよい。クラスＩＤは、所定の範囲内の数値、シンボル、コード等により表現してもよい。一具体例においては、動きクラスＩＤは、ターゲットデータの動き量の特定のレベルを示すために使用される動きクラス内の特定の値である。例えば、動きクラスＩＤ「０」は、動きがないことを示し、動きクラスＩＤ「３」は大きな動きがあることを示す。同様に、エラークラスＩＤは、ターゲットデータに隣接するエラーを含むデータの特定の分布パターンを記述するために使用されるエラークラス内の特定の値としてもよい。例えば、エラークラスＩＤ「０」は、ターゲットデータの左右のデータが、エラーを含まないことを示し、エラークラスＩＤ「１」は、ターゲットデータの左に隣接するデータがエラーを含んでいることを示す。さらに、空間クラスＩＤは、グループ内のターゲットデータ又はターゲットデータを含むブロックの相対的位置又は相対的値を記述するために使用される空間クラス内の特定の値としてもよい。ここで、ＡＤＲＣクラスＩＤは、空間クラスＩＤの特定の具体例の１つである。
【００２８】
一具体例において、クラス生成器１１３は、ＡＤＲＣクラス生成器１１５と、エラークラス生成器１１７と、動きクラス生成器１１９とを備える。さらに、クラス生成器１１３内にこの他のクラス生成器を設けてもよい。クラス生成器１１３内の各サブ生成器は、ターゲットデータに対し、それぞれのクラスに関するクラスＩＤを生成する。例えば、動きクラス生成器１１９は、動きクラスＩＤを生成し、エラークラス生成器１１７は、エラークラスＩＤを生成し、ＡＤＲＣクラス生成器１１５は、ＡＤＲＣクラスＩＤを生成する。以下、上述の異なるクラスのクラスＩＤの生成の詳細について説明する。
【００２９】
一具体例において、動きクラス生成器１１９は、動き分類（motion classification）を行い、ターゲットデータを含むブロック内の動きレベルに基づいて、ターゲットデータの動きクラスＩＤを生成する。ＦＩＧ．３は、ターゲットデータに隣接する８つのタップを有する動きクラスのタップ構造の具体例を示す図である。この具体例においては、８つのタップの時間的差分の累算値は、以下に示す式１により算出され、動きクラスＩＤは、式２に基づいて算出される。この具体例において、動きクラスは、所定の３つの閾値ｔｈ０，ｔｈ１，ｔｈ２に基づいて、４つの異なる動きクラスＩＤ０，１，２，３のいずれかに定義される。動きクラスＩＤの数及び閾値は、アプリケーションに応じて変更できる。この具体例においては、ターゲットデータの動きクラスＩＤは、以下のようにして決定される。
【００３０】
【数１】
2002536764.tif 000001
【００３１】
【数２】
2002536764.tif 000002
【００３２】
この式において、ｆｄは時間的差分の累算値を表し、ｘは現フレームの動きクラスタップデータを表し、ｘ’ｉは現フレームに対応する前フレームのタップデータを表し、ｍｃは動きクラスＩＤを表す。この具体例においては、動きの分類に３つの閾値ｔｈ０、ｔｈ１、ｔｈ２を使用する。例えば、ｔｈ０を３とし、ｔｈ１を８とし、ｔｈ２を２４とする。
【００３３】
一具体例において、エラークラス生成器１１７は、エラーの分類を行い、制御信号の値に基づいて、ターゲットデータ用のエラークラスＩＤを生成する。ＦＩＧ．４は、ターゲットデータに隣接するエラーを含むデータの４つの異なる分布パターンを記述する４つの異なるエラークラスＩＤを有するエラークラスの具体例を示す図である。他の具体例として、様々な数のエラークラスＩＤ及び分布パターンを用いてもよい。この具体例では、エラークラスＩＤ０は、ターゲットデータの左右にエラーを含むデータがないことを示し（単独エラー状態：independent error case）、エラークラスＩＤ１は、ターゲットデータの左にエラーを含むデータが存在することを示し（左エラー状態：left erroneous case）、エラークラスＩＤ２は、ターゲットデータの右にエラーを含むデータが存在することを示し（右エラー状態：right erroneous case）、エラークラスＩＤ３は、ターゲットデータの右及び左にエラーを含むデータが存在することを示す（連続エラー状態）。
【００３４】
上述のように、この具体例における制御信号は、エラーフラグ１０７とサブサンプルフラグ１０５の値を単純に連結して形成されている。したがって、「１０」又は「１１」の２ビット値を有する制御信号は、処理中の特定のデータ点にエラーが含まれていることを示し、一方、「０１」又は「００」の値の２ビット値を有する制御信号は、処理中の特定のデータ点にはエラーが含まれていないことを示す。したがって、ターゲットデータの正しいエラークラスＩＤは、制御信号の値を調べることにより生成することができる。
【００３５】
ＡＤＲＣクラス生成器１１５は、ＡＤＲＣによる分類を行い、各ターゲットデータ用のＡＤＲＣクラスＩＤを生成する。ＦＩＧ．５は、クラスタップが４つの具体例を示す図である。クラスタップの数は、アプリケーションに応じて変更することができる。１ビットＡＤＲＣを用いる一具体例においては、式５によって得られる１６個のＡＤＲＣクラスＩＤを使用することができる。ＡＤＲＣ値は、以下に示す式３により算出されるローカルのダイナミックレンジ（ＤＲ）を用いて、式４に基づいて算出することができる。
【００３６】
【数３】
2002536764.tif 000003
【００３７】
【数４】
2002536764.tif 000004
【００３８】
【数５】
2002536764.tif 000005
【００３９】
ここで、ＤＲは４つのデータ領域のダイナミックレンジを表し、ＭＡＸは４つのデータの最大レベルを表し、ＭＩＮは４つのデータの最小レベルを表し、ｑｉはＡＤＲＣ符号化されたデータを表し、Ｑは量子化ビット数を表し、［・］は大括弧内の値に対する丸め処理（truncation operation）を表し、ｃはＡＤＲＣクラスＩＤに対応する。例えば、１ビットＡＤＲＣ方式において、ｃはＱ＝１とともに０〜１５の値をとる。
【００４０】
変形例として、ターゲットデータのＡＤＲＣクラスＩＤを決定するために適応クラスタップ構造（adaptive class tap structure）を用いてもよい。適応クラスタップ構造は、マルティプル分類方式において使用されるクラスタップ構造である。適応クラスタップ構造は、ターゲットデータの２つ以上の特性を記述するので、ターゲットデータを含む領域のクラスタップ構造をより正確に表現することができる。ＦＩＧ．１に示す具体例では、空間クラスタップは、ターゲットデータの動きクラスＩＤ及びエラークラスＩＤと、前処理されたデータとに基づいて選択される。
【００４１】
動きクラスＩＤとエラークラスＩＤとの異なる組合せに基づく様々な適応空間クラスタップ構造の具体例をＦＩＧ．６ａ、ＦＩＧ．６ｂ、ＦＩＧ．６ｃ、ＦＩＧ．６ｄに示す。このように、分析される各ターゲットデータについて、動きクラス生成器１１９により生成された動きクラスＩＤと、エラークラスＩＤ生成器１１７により生成されたエラークラスＩＤとに基づいて、ＡＤＲＣクラスタップ構造をターゲットデータに適応させて選択することができる。ターゲットデータ用のＡＤＲＣクラスＩＤは、上述した式を用いて、選択された適応クラスタップ構造に基づいて生成することができる。
【００４２】
本発明の一具体例においては、空間クラスの削減（spatial class reduction）のために、分類適応誤り回復法（classified adaptive error recovery method）を用いることができる。上述のように、ＡＤＲＣクラスは、空間的分類の１種類として導入され、これは式５に基づいて決定できる。一具体例においては、この分類法により、４タップ１ビットＡＤＲＣ構造を用いて、１６個のクラスＩＤを生成する。これら１６個のクラスＩＤは、以下の式６に基づき、ＦＩＧ．７に示すように、８個のクラスＩＤに削減することができる。
【００４３】
【数６】
2002536764.tif 000006
【００４４】
ここで、ｃはＡＤＲＣクラスＩＤを表し、ｑｉは式４に基づくＡＤＲＣ符号化されたデータを表す。
【００４５】
一具体例において、式６は、ＡＤＲＣコードのバイナリデータの１の補数処理（1's complement operation）に対応し、これは、各信号波形の対称的特性に関連している。ＡＤＲＣ分類は、ターゲット波形の正規化であるため、各ＡＤＲＣコードにおいて１の補数関係を有する２つの波形は、同一のクラスＩＤに分類することができる。これにより、ＡＤＲＣクラスＩＤの数を削減することができる。
【００４６】
ＦＩＧ．１に示す本発明の具体例において、クラス生成器１１３は、サブ生成器により生成されたクラスＩＤを用いて、各分類適応処理のためのマルティプルクラスＩＤを生成することができる。マルティプルクラスとは、ターゲットデータの少なくとも２つの異なる特性を記述するために使用される特定の値又は値の組の集合である。マルティプルクラスは、少なくとも２つの異なるクラスの組合せとして定義してもよい。例えば、マルティプルクラスは、エラークラスと、動きクラスと、ＡＤＲＣクラスとの組合せとして定義することもできる。
【００４７】
マルティプルクラスＩＤは、ターゲットデータの少なくとも２つの特性に関してターゲットデータを記述するために使用できるマルティプルクラス内の特定の値又は値の組である。一具体例においては、マルティプルクラスＩＤは、異なるクラスＩＤの組により表現される。一具体例においては、マルティプルクラスＩＤは、サブ生成器により生成されたクラスＩＤを連結することにより形成される。例えば、マルティプルクラスＩＤは、エラークラスＩＤと、動きクラスＩＤと、ＡＤＲＣクラスＩＤを単純に連結したものとして実現できる。
【００４８】
一具体例においては、単純な連結により構成されるマルティプルクラスＩＤの数値は、エラークラスＩＤをＪとし、動きクラスＩＤをＫとし、ＡＤＲＣクラスＩＤをＬといして、Ｊ×Ｋ×Ｌにより表現される。すなわち、仮にエラークラスＩＤが４であり、動きクラスＩＤが４であり、ＡＤＲＣクラスＩＤが８である場合、このマルティプルクラスにおけるマルティプルクラスＩＤは、４×４×８すなわち１２８となる。これに代えて、マルティプルクラスＩＤは、クラスＩＤの関数として算出してもよい。
【００４９】
また、これに代えて、クラス生成器１１３内に設けられる各サブ生成器により、異なるグループ又はクラスの組を生成するようにしてもよい。例えば、サブ生成器１１５により、動きクラスＩＤ、エラークラスＩＤ及びＡＤＲＣクラスＩＤを生成し、サブ生成器１１７により、動きクラスＩＤ及びＡＤＲＣクラスＩＤを生成し、サブ生成器１１９により動きクラスＩＤ及びエラークラスＩＤを生成するようにしてもよい。動きクラスＩＤ、エラークラスＩＤ及びＡＤＲＣクラスＩＤの生成は上述と同じ方法により行うことができる。そして、所定の選択法を用いて、制御信号に基づいて複数のサブ生成器の出力信号のうちの１つを選択し、クラス生成器１１３からのマルティプルクラスＩＤとして出力してもよい。例えば、制御信号が２ビット形式で「１０」又は「１１」である場合、｛エラークラスＩＤ、動きクラスＩＤ及びＡＤＲＣクラスＩＤ｝の組であるサブ生成器１１５の出力信号が選択され、制御信号が２ビットの形式で「０１」である場合、｛動きクラスＩＤ及びＡＤＲＣクラスＩＤ｝の組であるサブ生成器１１７の出力信号が選択され、制御信号が２ビット形式で「００」である場合、｛動きクラスＩＤ及びエラークラスＩＤ｝の組であるサブ生成器１１９の出力信号が選択される。制御信号に基づいて、複数のサブ生成器の出力信号のうちの１つが一旦選択されると、マルティプルクラスＩＤは、選択された様々なクラスＩＤの単純な連結として、あるいは選択されたクラスＩＤの関数として生成することもできる。
【００５０】
一具体例においては、サブ生成器の１つにより生成されたクラスＩＤの単純な連結をマルティプルクラスＩＤとして使用する。例えば、制御信号及びマルティプルクラスＩＤを用いて、ターゲットデータの値を決定又は推定するための適切なフィルタタップデータ及び適切なフィルタ係数のアドレスの位置を示すメモリアドレスを指定するようにしてもよい。一具体例においては、制御信号とマルティプルクラスＩＤの単純な組合せをメモリアドレスとして用いて、必要とされる適切なデータを指定してもよい。
【００５１】
ＦＩＧ．１に示すフィルタタップ選択器１２１は、前処理されたデータ、制御信号及びマルティプルクラスＩＤに基づいて、適切な適応フィルタタップ構造を選択する。この処理は、各分類適応処理について適用してもよい。適応フィルタタップ構造は、１つ以上の対応するクラスに基づいて定義されたタップの組であってもよい。例えば、適応フィルタタップ構造は、動きクラスＩＤ、エラークラスＩＤ又はこれらの両方に基づいて定義してもよい。
【００５２】
一具体例においては、適応フィルタタップ構造は、ターゲットデータの動きクラスＩＤ及びエラークラスＩＤに基づいて定義される。動きクラスＩＤ及びエラークラスＩＤの異なる組合せに対応する様々な適応フィルタタップ構造をＦＩＧ．８ａ、ＦＩＧ．８ｂ、ＦＩＧ．８ｃ、ＦＩＧ．８ｄに示す。一具体例では、係数の分布及び視覚的結果を評価することにより、フィルタタップの拡張に関する定義（filter tap expansion definition）を実現することができる。
【００５３】
ＦＩＧ．８ｄに示すように、エラークラスＩＤ「０」及び動きクラスＩＤ「３」に対応する適応フィルタタップ構造は、同じ４つの係数ｗ３を有する。したがって、幾つかのタップ係数は、同じ係数によって置換することができる。ＦＩＧ．８ｄに示すように、水平方向及び垂直方向に対称性を有する４つの係数ｗ３と、水平方向に対称性を有する２つの係数ｗ４とが存在する。したがって、１つの係数ｗ３により４つのタップを表現することができ、１つの係数ｗ４により、２つのタップを表現することができる。したがって、１４個の係数により１８個のタップを表現することができる。このような方法をここではフィルタタップ拡張（filter tap expansion）と呼び、これにより係数メモリ及び例えば加算器や乗算器等のフィルタのハードウェアを削減することができる。
【００５４】
ターゲットデータに対して実行される特定の処理に関する特定のターゲットデータ用の適切なフィルタタップ構造は、制御信号及びマルティプルクラスＩＤをメモリアドレスとして用いて、ランダムアクセスメモリ（random access memory：ＲＡＭ）等の記憶素子における所定の位置から読み出すことができる。しかしながら、本発明においては、普遍性（generality）を失うことなく、他の方法によりターゲットデータ用のフィルタタップ構造を生成又は算出してもよい。
【００５５】
一具体例においては、制御信号及びマルティプルクラスＩＤを単純に連結して、これをメモリアドレスとして使用して、適切なフィルタタップ構造を読み出す。一具体例においては、メモリアドレスの第１の部分を構成する制御信号を用いて、ターゲットデータに対して実行される処理の種類を示す。例えば、２ビット形式で「１１」又は「１０」の制御信号は、ターゲットデータに対して誤り回復処理が行われることを示し、２ビット形式で「０１」の制御信号は、ターゲットデータに対してサブサンプル補間処理が行われることを示し、２ビット形式で「００」の制御信号は、ターゲットデータに対して雑音低減処理が行われることを示す。メモリアドレスの他の部分を構成するマルティプルクラスＩＤは、上述のようなターゲットデータの様々な特性に対応させることができる。
【００５６】
一具体例において、係数メモリ１２５は、各分類適応処理に対して、制御信号とマルティプルクラスＩＤに対応するフィルタ係数の組を出力する。フィルタは、１組のフィルタ係数により表現することができる。フィルタ係数は、フィルタリング処理より先に準備処理として実行されるトレーニング処理により生成することができる。一具体例においては、異なる複数のクラスＩＤに対応するフィルタ係数がＲＡＭ等のメモリ素子に格納される。出力データは、以下の式７に示す線形組合処理（linear combination operation）により生成することができる。
【００５７】
【数７】
2002536764.tif 000007
【００５８】
ここで、ｘｉは入力されたフィルタタップデータであり、ｗｉは各フィルタ係数を表し、ｙはフィルタリング処理の後の出力データを表す。
【００５９】
各クラスＩＤ用のフィルタ係数又はマルティプル分類方式における各マルティプルクラスＩＤは、分類適応処理より先に実行されるトレーニング処理により生成することができる。例えば、トレーニング処理は、次のような基準に基づいて実行することができる。
【００６０】
【数８】
2002536764.tif 000008
【００６１】
ここで、Ｘ、Ｗ及びＹは、次の行列を表す。すなわち、Ｘは式９により定義される入力フィルタタップデータ行列を表し、Ｗは式１０により定義される係数行列を表し、Ｙは式１１により定義されるターゲットデータ行列を表す。
【００６２】
【数９】
2002536764.tif 000009
【００６３】
【数１０】
2002536764.tif 000010
【００６４】
【数１１】
2002536764.tif 000011
【００６５】
係数ｗｉは、式８に基づいて算出することができ、これによりターゲットデータに対する推定誤差を最小化することができる。
上述したようなトレーニング処理を用いることにより、ターゲットデータを推定する各マルティプルクラスＩＤに対応する係数の組を決定することができる。
【００６６】
フィルタ係数は、様々な手法で保存することができる。マルティプル分類適応処理の一具体例においては、分類適応処理の各種類のための様々なマルティプルクラスＩＤ用のフィルタ係数は、それぞれ係数メモリ１２５の独立したメモリ領域に格納される。例えば、誤り回復処理及びサブサンプル補間処理に使用される異なるマルティプルクラスＩＤ用のフィルタ係数は、それぞれ異なるメモリアドレスに格納される。すなわち、制御信号及びマルティプルクラスＩＤの単純な組合せをメモリアドレスとして用いることにより、特定のターゲットデータに対する特定の処理を実行するために使用される適切なフィルタ係数を読み出すことができる。
【００６７】
この具体例においては、制御信号とマルティプルクラスＩＤの単純な組合せをメモリアドレスとして使用しているが、制御信号とマルティプルクラスＩＤに基づくこの他のアドレス指定法を用いてもよい。さらに、この具体例においては、フィルタ係数をメモリ素子内に格納しているが、フィルタ係数を他の方法により算出又は生成するようにしてもよい。
【００６８】
ＦＩＧ．１に示すフィルタ１３３は、フィルタタップデータ及びフィルタ係数に基づくフィルタリング処理を行い、出力データを生成する。一具体例においては、出力データは、次の式１２に示す線形組合処理により生成される。
【００６９】
【数１２】
2002536764.tif 000012
【００７０】
ここで、ｘｉはフィルタタップ選択器１２１が上述の１４タップの適応フィルタタップ構造を用いて選択したフィルタタップデータを表し、ｗｉは係数メモリ１２５から読み出されたトレーニングされた係数の組の各フィルタ係数を表し、ｙはフィルタリング処理後のフィルタ１３３の出力データを表す。
【００７１】
このように、ＦＩＧ．１に示すマルティプル分類適応処理装置は、ターゲットデータを記述するよう定義された様々なクラスのクラスＩＤと制御信号とに基づいて、例えば誤り回復やサブサンプル補間等の異なる分類適応処理を選択的に実行する。
【００７２】
ＦＩＧ．９は、例えば誤り回復及びサブサンプル補間等の異なる分類適応処理を並列形式（parallel structure）で選択的に実行するマルティプル分類適応処理装置の他の具体例を示す図である。
【００７３】
この具体例においては、このマルティプル分類適応処理装置には、入力データ９０１、制御フラグ９０３及び外部ソースからの仕様データ（specification data）が供給される。前処理回路９１１は、入力データ９０１を前処理して、前処理されたデータを生成する。制御信号生成器９０９は、制御フラグ９０３の値に基づいて、制御信号を生成する。外部インターフェイス９５１は、外部通信線から仕様データを受け取り、この仕様データをクラス生成器９１３と、フィルタタップ選択器９２１と、係数メモリ９２５とに供給する。各分類適応処理に対して、クラス生成器９１３は、前処理されたデータ、制御信号及び仕様データに基づいて、マルティプルクラスＩＤを生成する。フィルタタップ選択器９２１は、前処理されたデータ、制御信号、マルティプルクラスＩＤ及び仕様データに基づいてフィルタタップデータを選択する。各分類適応処理に対して、係数メモリ９２５は、制御信号、マルティプルクラスＩＤ及び仕様データに基づいて、係数データを出力する。フィルタ９３３は、フィルタタップデータ及び係数データを使用して、フィルタリング処理を実行し、このマルティプル分類適応処理装置の出力信号を生成する。
【００７４】
入力データ９０１は、画像、音声、その他の関連付けられたデータのいずれであってもよい。一具体例では、入力データ９０１は、ブロックとして知られるデータ点の互いに素な集合に分割される画素として知られる離散的なデータ点により表現されるデジタル画素データであってもよい。
【００７５】
制御信号生成器９０９は、制御フラグ９０３を用いて制御信号を生成し、クラス生成器９１３、フィルタタップ選択器９２１及び係数メモリ９２５は、この制御信号に基づいて、それぞれの機能を実行する。この具体例において、制御フラグ９０３は、サブサンプルフラグ９０５と、エラーフラグ９０７を含んでいる。サブサンプルフラグ９０５は、入力データ９０１内において、補間すべきサンプルを含む位置を指示するために使用される。例えば、サブサンプルフラグ９０５は、現在処理されている特定のデータ点が補間処理すべきデータ点であるか否かを示すために使用することができる。エラーフラグ９０７は、入力データ９０１内において、誤りのあるサンプルを含む位置を指示するために使用される。例えば、エラーフラグ９０７は、現在処理されている特定のデータ点がエラーを含んでいるか否かを示すために使用することができる。これに代えて、前処理回路９１１により、入力データ９０１を前処理して、前処理されたデータを生成してもよい。前処理されたデータの生成にしては、先に詳細に説明したものと同じである。
【００７６】
外部インターフェイス９５１は、外部通信線９６１に接続されている。外部通信線９６１は、有線方式であっても無線方式であってもよい。一具体例においては、外部通信線９６１は、処理装置に接続されており、この処理装置から仕様データをダウンロードできるようにしてもよく、また、現在のバージョン情報を処理装置にアップロードできるようにしてもよい。
【００７７】
これに代えて、外部通信線９６１をネットワークに接続してもよい。このネットワークは、ローカルエリアネットワークであっても、ワイドエリアネットワークであっても、インターネットであってもよい。外部インターフェイス９５１は、このマルティプル分類適応処理装置が保守モード（maintenance mode）にあるか処理モード（processing mode）にあるかに基づいて、２つの異なる動作を実行する。一具体例において、このマルティプル分類適応処理装置が処理モードにある場合、外部インターフェイス９５１は、外部通信線９６１から仕様データを受け取り、この仕様データをクラス生成器９１３、フィルタタップ選択器９２１及び係数メモリ９２５に供給する。仕様データは、クラス生成器９１３により使用されるクラス定義データと、フィルタタップ選択器９２１により使用されるフィルタタップ定義データと、係数メモリ９２５により使用される係数定義データとを含んでいる。さらに、仕様データは、例えばマルティプル分類適応処理装置の動作特性に関するデータ、装置性能データ、装置構成データ等、装置に関連するデータを含んでいてもよい。
【００７８】
この具体例においては、外部インターフェイス９５１は、クラス定義データをクラス生成器９１３に供給し、フィルタタップ定義データをフィルタタップ選択器９２１に供給し、係数定義データを係数メモリ９２５に供給する。さらに、この具体例においては、クラス定義データは、クラス生成器９１３がマルティプルクラスＩＤを生成するために使用する様々なクラスタップ構造の定義を含み、フィルタタップ定義データは、フィルタタップ選択器９２１がフィルタタップデータを選択するために使用する様々なフィルタタップ構造の定義を含み、係数定義データは、係数メモリ９２５が係数データを出力するために使用する様々なフィルタ係数の定義を含んでいる。
【００７９】
一方、このマルティプル分類適応処理装置が保守モードにある場合、外部インターフェイス９５１は、クラス生成器９１３、フィルタタップ選択器９２１及び係数メモリ９２５からバージョン情報を抽出し、この抽出したバージョン情報を外部通信線９６１を介して外部ソースに送信する。一具体例において、このバージョン情報は、クラス生成器９１３、フィルタタップ選択器９２１及び係数メモリ９２５がそれぞれの対応する機能を実行するために現在用いている処理規則及び定義のバージョンを示すために使用される。
【００８０】
ＦＩＧ．９に示す具体例においては、前処理されたデータは、クラス生成器９１３とフィルタタップ選択器９２１に供給される。上述のように、制御信号生成器９０９は、入力データ９０１に対応する制御フラグ９０３を受け取り、制御フラグ９０３の値に基づいて、制御信号を生成する。この具体例においては、制御フラグ９０３は、サブサンプルフラグ９０５とエラーフラグ９０７とを含んでいる。この具体例においては、制御信号は、サブサンプルフラグ９０５の値とエラーフラグ９０７の値とを単純に連結して生成される。これに代えて、制御信号は、サブサンプルフラグ９０５の値とエラーフラグ９０７の値の関数として算出してもよい。
【００８１】
クラス生成器９１３は、上述と同様の方法により、前処理されたデータ及び制御信号に基づいて、各分類適応処理に対してマルティプルクラスＩＤを生成する。一具体例において、クラス生成器９１３は、サブ生成器９１５，９１７・・・９１９を備え、これらサブ生成器９１５，９１７・・・９１９は、ターゲットデータを記述するために定義された様々なクラスのクラス識別子を生成する。
【００８２】
一具体例において、クラス生成器９１３は、ＡＤＲＣクラス生成器９１５と、エラークラス生成器９１７と、動きクラス生成器９１９とを備える。さらに、クラス生成器９１３内にこの他のクラス生成器を設けてもよい。クラス生成器９１３内の各サブ生成器は、ターゲットデータに対し、それぞれのクラスに関するクラスＩＤを生成する。例えば、動きクラス生成器９１９は、動きクラスＩＤを生成し、エラークラス生成器９１７は、エラークラスＩＤを生成し、ＡＤＲＣクラス生成器９１５は、ＡＤＲＣクラスＩＤを生成する。
【００８３】
この具体例において、動きクラスは、所定の３つの閾値３，８，２４に基づいて、４つの異なる動きクラスＩＤ０，１，２，３のいずれかにより定義される。エラークラスは、エラークラスＩＤ０（単独エラー状態：independent error case）、エラークラスＩＤ１（左エラー状態：left erroneous case） エラークラスＩＤ２（右エラー状態：right erroneous case）、エラークラスＩＤ３（連続エラー状態）の４つの異なるエラークラスＩＤにより定義される。ＡＤＲＣクラスは８つの異なるＡＤＲＣクラスＩＤにより定義される。この具体例では、異なるクラスのクラスＩＤを生成するために使用される様々なクラスタップ構造は、外部インターフェイス９５１を介して供給され、各サブ生成器に記憶される。例えば、動きクラスＩＤの生成に使用される動きクラスタップ構造は、外部インターフェイス９５１を介して供給され、動きクラス生成器９１９に記憶され、エラークラスＩＤの生成に使用されるエラークラスタップ構造は、外部インターフェイス９５１を介して供給され、エラークラス生成器９１７に記憶され、ＡＤＲＣクラスＩＤの生成に使用されるＡＤＲＣ適応クラスタップ構造は、外部インターフェイス９５１を介して供給され、ＡＤＲＣクラス生成器９１７に記憶される。
【００８４】
ＦＩＧ．９に示す本発明の具体例において、クラス生成器９１３は、サブ生成器により生成されたクラスＩＤを用いて、各分類適応処理のためのマルティプルクラスＩＤを生成することができる。これに代えて、上述のように、マルティプルクラスＩＤは、エラークラスＩＤ、動きクラスＩＤ、ＡＤＲＣクラスＩＤ及び他のクラスのＩＤの関数として算出してもよい。
【００８５】
また、これに代えて、上述したように、クラス生成器９１３内に設けられる各サブ生成器により、異なるグループ又はクラスの組を生成するようにしてもよい。例えば、サブ生成器９１５により、動きクラスＩＤ、エラークラスＩＤ及びＡＤＲＣクラスＩＤを生成し、サブ生成器９１７により、動きクラスＩＤ及びＡＤＲＣクラスＩＤを生成し、サブ生成器９１９により動きクラスＩＤ及びエラークラスＩＤを生成するようにしてもよい。この具体例では、上述のように、異なるクラスのクラスＩＤを生成するために使用される様々なクラスタップ構造は、外部インターフェイス９５１を介して供給され、各サブ生成器に記憶される。各サブ生成器が異なるクラスの複数のクラスＩＤを生成する場合、所定の選択法を用いて、制御信号に基づいて複数のサブ生成器の出力信号のうちの１つを選択し、クラス生成器９１３からのマルティプルクラスＩＤとして出力してもよい。
【００８６】
制御信号及びマルティプルクラスＩＤを用いて、ターゲットデータの値を決定又は推定するための適切なフィルタタップデータ及び適切なフィルタ係数のアドレスの位置を示すメモリアドレスを指定するようにしてもよい。例えば、制御信号とマルティプルクラスＩＤの単純な組合せをメモリアドレスとして用いて、必要とされる適切なデータを指定してもよい。
【００８７】
ＦＩＧ．９に示すフィルタタップ選択器９２１は、前処理されたデータ、制御信号及びマルティプルクラスＩＤに基づいて、適切な適応フィルタタップ構造を選択する。一具体例においては、様々な適応フィルタタップ構造が外部インターフェイス９５１を介して供給され、フィルタタップ選択器９２１内に設けられたランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等のメモリ素子に格納される。
【００８８】
一具体例においては、制御信号及びマルティプルクラスＩＤを単純に連結して、これをメモリアドレスとして使用して、適切なフィルタタップ構造を読み出すことができる。
【００８９】
係数メモリ９２５は、各分類適応処理に対して、制御信号とマルティプルクラスＩＤに対応するフィルタ係数の組を出力する。続いて、各分類適応処理用の各マルティプルクラスＩＤに関して、適切なフィルタが準備される。フィルタは、例えばトレーニング処理により得られる一組のフィルタ係数により表現してもよい。一具体例では、各分類適応処理用の各マルティプルクラスＩＤに対するフィルタ係数は、外部インターフェイス９５１から供給され、係数メモリ９２５に格納される。制御信号及びマルティプルクラスＩＤの単純な組合せをメモリアドレスとして用いることにより、適切なフィルタ係数を読み出すことができる。
【００９０】
ＦＩＧ．９に示すフィルタ９３３は、上述のようなフィルタリング処理を実行し、フィルタタップデータ及びフィルタ係数に基づくフィルタリング処理を行い、出力データを生成する。
【００９１】
このように、ＦＩＧ．９に示すマルティプル分類適応処理装置は、外部ソースから供給される仕様データを利用し、ターゲットデータを記述するよう定義された様々なクラスのクラスＩＤと制御信号とに基づいて、例えば誤り回復やサブサンプル補間等の異なる分類適応処理を選択的に実行することができる。
【００９２】
ＦＩＧ．１０は、例えば誤り回復処理やサブサンプル補間処理等の異なる分類適応処理を実質的に並列的に（parallel manner）選択的に実行する方法の具体例を示すフローチャートである。ステップ１００１において、入力データを受け取る。ステップ１００３において、制御情報を受け取る。ステップ１００５において、制御情報に基づいて制御信号を生成し、複数の分類適応処理から１つの分類適応処理を選択する。ステップ１００７において、マルティプル分類処理を実行し、入力データ及び制御信号に基づいて、選択された分類適応処理用のマルティプルクラスＩＤを生成する。ステップ１００９において、入力データ、制御信号及びマルティプルクラスＩＤに対応する選択された分類適応処理用のフィルタタップデータを選択する。ステップ１０１１において、制御信号及びマルティプルクラスＩＤに基づいて、選択された分類適応処理用の係数データを選択する。ステップ１０１３において、フィルタタップデータ及び係数データに基づいて、出力データを生成する。
【００９３】
本発明を好適な実施の形態を用いて説明した。上述の説明から、様々な変更、回復、変形及び用途が当業者にとって明らかである。
【図面の簡単な説明】
【図１】
ＦＩＧ．１は、本発明の一具体例であるマルティプル分類適応処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】
ＦＩＧ．２ａは、前処理アルゴリズムの一具体例を示す図である。
【図３】
ＦＩＧ．２ｂは、前処理アルゴリズムの変形例を示す図である。
【図４】
ＦＩＧ．３は、動きクラスタップ構造の一具体例を示す図である。
【図５】
ＦＩＧ．４は、エラークラスタップ構造の一具体例を示す図である。
【図６】
ＦＩＧ．５ａ、ＦＩＧ．５ｂ及びＦＩＧ．５ｃは、クラスタップ構造及びフィルタタップ構造を用いた分類適応誤り回復処理を説明する図である。
【図７】
ＦＩＧ．６ａは、適応空間クラスタップ構造の具体例を示す図である。
【図８】
ＦＩＧ．６ｂ及びＦＩＧ．６ｃは、適応空間クラスタップ構造の具体例を示す図である。
【図９】
ＦＩＧ．６ｄは、適応空間クラスタップ構造の具体例を示す図である。
【図１０】
ＦＩＧ．７は、ＡＤＲＣクラス数の削減の具体例を説明する図である。
【図１１】
ＦＩＧ．８ａは、適応フィルタタップ構造の具体例を示す図である。
【図１２】
ＦＩＧ．８ｂは、適応フィルタタップ構造の具体例を示す図である。
【図１３】
ＦＩＧ．８ｃは、適応フィルタタップ構造の具体例を示す図である。
【図１４】
ＦＩＧ．８ｄは、適応フィルタタップ構造の具体例を示す図である。
【図１５】
ＦＩＧ．９は、マルティプル分類適応処理装置の変形例のブロック図である。
【図１６】
ＦＩＧ．１０は、異なる分類適応処理を選択的に実行する方法の具体例を示すフローチャートである。
【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図５】
2002536764.tif 000013
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図７】
2002536764.tif 000014
【手続補正４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１６】
2002536764.tif 000015