JPH05282351A - Correlation coefficient computer - Google Patents
Correlation coefficient computerInfo
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- JPH05282351A JPH05282351A JP8008092A JP8008092A JPH05282351A JP H05282351 A JPH05282351 A JP H05282351A JP 8008092 A JP8008092 A JP 8008092A JP 8008092 A JP8008092 A JP 8008092A JP H05282351 A JPH05282351 A JP H05282351A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は自己相関係数、及び相互
相関係数の計算を行う相関係数計算器の改良に関するも
のである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an improvement of a correlation coefficient calculator for calculating an autocorrelation coefficient and a cross correlation coefficient.
【０００２】自己相関係数、及び相互相関係数の計算を
行う場合に、メモリに記憶したデータを読み出す時間が
問題となっている。このため、自己相関係数、及び相互
相関係数の計算を行うのに必要な処理時間を短縮できる
相関係数計算器が要望されている。When the autocorrelation coefficient and the cross-correlation coefficient are calculated, the time taken to read the data stored in the memory becomes a problem. Therefore, there is a demand for a correlation coefficient calculator that can reduce the processing time required to calculate the autocorrelation coefficient and the cross-correlation coefficient.
【０００３】[0003]
【従来の技術】図５は一例の窓関数を説明するための図
である。図６は従来例の相関係数計算器の回路の構成を
示すブロック図である。2. Description of the Related Art FIG. 5 is a diagram for explaining an example of a window function. FIG. 6 is a block diagram showing a circuit configuration of a conventional correlation coefficient calculator.
【０００４】一般に自己相関係数あるいは相互相関係数
の計算を行う計算器においては、まずデータに対して例
えば図５に示すような窓関数を用いて重み付けを行う。
即ち、図６に示す乗算器１で予め設定された時間範囲で
各時点毎に入力データと窓関数の掛算を行い、得られる
データをランダムアクセス・メモリ（以下ＲＡＭと称す
る）２に書き込んで記憶する。Generally, in a calculator for calculating an autocorrelation coefficient or a cross-correlation coefficient, data is first weighted using a window function as shown in FIG.
That is, the multiplier 1 shown in FIG. 6 multiplies input data by a window function at each time point within a preset time range, and writes the obtained data in a random access memory (hereinafter referred to as RAM) 2 for storage. To do.
【０００５】そして、ＲＡＭ２からデータｘ(t) につい
て図５に示す窓関数の時間ｔ1 〜ｔ 2 の範囲でまず時間
ｔ＝ｔ1 ＋０のデータを読み出して乗算器３に加えて一
時記憶する。次に、窓関数の時間をｋだけずらせたデー
タｘ(t+k) について時間（ｔ 1 ＋ｋ）〜（ｔ2 ＋ｋ）の
範囲で時間ｔ＝ｔ1 ＋ｋ＋０のデータを読み出して乗算
器３に加えて一時記憶する。乗算器３で、データｘ(t1)
とデータｘ(t1+k)の掛算を行い結果として得られるＺ＝
ｘ(t1)＊ｘ(t1+k)を累算器（アキュムレータ）４に入力
して、アキュムレータ４に前回記憶してあるデータ（今
の場合、初回のため０）に加算し、加算結果（Ｓｕｍ）
を一時保持する。この時、Ｓｕｍ＝ｘ(t 1)＊ｘ(t1+k)と
なる。Then, the data x (t) is read from the RAM 2
The time t of the window function shown in FIG.1~ T 2First time in the range of
t = t1+0 data is read and added to the multiplier 3
Remember when Next, the data obtained by shifting the window function time by k
For time x (t + k), time (t 1+ K) to (t2+ K)
Time in the range t = t1Read + k + 0 data and multiply
In addition to the container 3, it is temporarily stored. The data x (t1)
And the data x (t1+ k) and the resulting Z =
x (t1) * X (t1Input + k) to accumulator 4
Then, the data previously stored in the accumulator 4 (now
In case of, it is the first time, so it is added to 0) and the addition result (Sum)
Hold temporarily. At this time, Sum = x (t 1) * X (t1+ k) and
Become.
【０００６】次に、ＲＡＭ２からデータｘ(t) について
時間ｔ＝ｔ1 ＋１のデータを読み出して乗算器３に加え
て一時記憶する。窓関数の時間をｋだけずらせたデータ
ｘ(t+k) についても時間ｔ＝ｔ1 ＋ｋ＋１のデータを読
み出して乗算器３に加えて一時記憶する。乗算器３で、
データｘ(t1+1)とデータｘ(t1+k+1)の掛算を行い結果と
して得られるＺ＝ｘ(t1+1)＊ｘ(t1+k+1)を累算器（アキ
ュムレータ）４に入力して、アキュムレータ４に前回記
憶してあるデータ（Ｓｕｍ＝ｘ(t1)＊ｘ(t1+k)）に加算
し、加算結果（Ｓｕｍ＝ｘ(t1)＊ｘ(t1+k)＋ｘ(t1+1)＊
ｘ(t1+k+1)）を一時保持する。Next, the data at time t = t 1 +1 is read from the RAM 2 for the data x (t), added to the multiplier 3, and temporarily stored. Also for the data x (t + k) obtained by shifting the window function time by k, the data at time t = t 1 + k + 1 is read out, added to the multiplier 3 and temporarily stored. With the multiplier 3,
The data x (t 1 +1) and the data x (t 1 + k + 1) are multiplied and the resulting Z = x (t 1 +1) * x (t 1 + k + 1) is accumulated. Input to (accumulator) 4 and add to the data (Sum = x (t 1 ) * x (t 1 + k)) previously stored in accumulator 4 and add result (Sum = x (t 1 ) * x (t 1 + k) + x (t 1 +1) *
x (t 1 + k + 1)) is temporarily held.
【０００７】以下同様にしてｘ(t) について例えばｔ＝
ｔ1 ＋０からｔ＝ｔ1 ＋９９まで、又ｘ(t+k) について
もｔ＝ｔ1 ＋ｋ＋０からｔ＝ｔ1 ＋ｋ＋９９まで100 箇
の時点について順次積和演算を行い、自己相関係数Ｒ
(k) ＝（１／100 ）・Σt=t1+0 ,t1+99ｘ(t) ＊ｘ(t+k)
を求める。これを更に例えばｋ＝０〜５０の範囲につい
て求める。Similarly, for example, t =
From t 1 +0 until t = t 1 +99, also x (t + k) sequentially performs a product-sum operation for the time of 100箇from even t = t 1 + k + 0 until t = t 1 + k + 99 for the autocorrelation coefficients R
(k) = (1/100) ・ Σt = t1 + 0 , t1 + 99 x (t) ＊ x (t + k)
Ask for. This is further obtained for a range of k = 0 to 50, for example.
【０００８】又、データｘ(t) とデータｙ(t+k) の相互
相関係数についても、前述したデータｘ(t+k) をｙ(t+
k) と置き換えて前述したと同様にして行う。Regarding the cross-correlation coefficient between the data x (t) and the data y (t + k), the above-mentioned data x (t + k) is changed to y (t +
Replace with k) and proceed as described above.
【０００９】[0009]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上述した
回路の構成においては、１つのＲＡＭに書き込み／読み
出しのポートが各１つしかない時には、データｘ(t) と
データｘ(t+k) とを同時に読み出すことができず、これ
らデータをすべて読み出すために時間がかかるという問
題点があった。これは、相互相関係数の計算の場合も同
様である。However, in the above-described circuit configuration, when one RAM has only one write / read port, data x (t) and data x (t + k) are stored. There is a problem that it is impossible to read them at the same time, and it takes time to read all the data. This also applies to the calculation of the cross-correlation coefficient.
【００１０】又、自己相関係数の計算器で１つのＲＡＭ
に書き込み／読み出しのポートが各２つある場合でも、
データｘ(t) とデータｘ(t+k) とが同じアドレスの場合
同時に読み出すことができないという問題点があった。In addition, an autocorrelation coefficient calculator has one RAM
Even if each has two write / read ports,
When the data x (t) and the data x (t + k) have the same address, there is a problem that they cannot be read simultaneously.
【００１１】したがって本発明の目的は、自己相関係
数、及び相互相関係数の計算を行うのに必要な処理時間
を短縮できる相関係数計算器を提供することにある。Therefore, an object of the present invention is to provide a correlation coefficient calculator capable of shortening the processing time required to calculate the autocorrelation coefficient and cross-correlation coefficient.
【００１２】[0012]
【課題を解決するための手段】上記問題点は図１、図２
に示す回路の構成によって解決される。第１の発明の原
理構成を示す図１において、データを書き込んで記憶す
る第１の記憶部210 と、第１の記憶部210 に記憶したデ
ータを読み出して積和演算を行い自己相関係数又は相互
相関係数を求める積和演算部300 とを有する相関係数計
算器において、220 は積和演算部300 の前段に第１の記
憶部210 と並列に設けられ、データを書き込んで記憶す
る第２の記憶部である。[Problems to be Solved by the Invention] The above problems are caused by the problems shown in FIGS.
This is solved by the circuit configuration shown in. In FIG. 1 showing the principle configuration of the first invention, a first storage unit 210 for writing and storing data, and data stored in the first storage unit 210 are read out and sum-of-products operation is performed to calculate an autocorrelation coefficient or In a correlation coefficient calculator having a product-sum calculation unit 300 for obtaining a cross-correlation coefficient, 220 is provided in parallel with the first storage unit 210 in front of the product-sum calculation unit 300 and stores and writes data. The second storage unit.
【００１３】そして、積和演算部300 で、第１の記憶部
210 及び第２の記憶部220 に記憶したデータを同時に読
み出して積和演算を行い自己相関係数又は相互相関係数
を求めるように構成する。Then, in the product-sum calculation unit 300, the first storage unit
210 and the data stored in the second storage unit 220 are read out at the same time and the sum of products operation is performed to obtain the autocorrelation coefficient or the cross-correlation coefficient.
【００１４】第２の発明の原理構成を示す図２におい
て、データを書き込んで記憶する記憶部200 と、記憶部
200 に記憶したデータを読み出して積和演算を行い自己
相関係数又は相互相関係数を求める積和演算部300とを
有する相関係数計算器において、記憶部200 を第１及び
第２の領域に分けて、第１及び第２の領域に同じデータ
を書き込んで記憶し、積和演算部300 で記憶部200 の第
１及び第２の領域に記憶したデータを同時に読み出して
積和演算を行い自己相関係数を求めるように構成する。In FIG. 2 showing the principle configuration of the second invention, a storage unit 200 for writing and storing data, and a storage unit
In a correlation coefficient calculator having a product-sum calculation unit 300 for reading out the data stored in 200 and performing a product-sum calculation to obtain an autocorrelation coefficient or a cross-correlation coefficient, the storage unit 200 is stored in the first and second regions The same data is written and stored in the first and second areas separately, and the product-sum operation unit 300 simultaneously reads out the data stored in the first and second areas of the storage unit 200 to perform the product-sum operation. It is configured to obtain the autocorrelation coefficient.
【００１５】[0015]
【作用】図１において、第１の記憶部210 及び第２の記
憶部220 に予めデータｘ(t) を記憶しておく。そして、
積和演算部300 で、第１の記憶部210 の所定のアドレス
からデータｘ(t) を、又第２の記憶部220 の所定のアド
レスから時間ｋだけずらせたデータｘ(t+k) を同時に読
み出して積和演算を行い、自己相関係数を求める。In FIG. 1, the data x (t) is stored in advance in the first storage section 210 and the second storage section 220. And
In the product-sum calculation unit 300, the data x (t) from the predetermined address of the first storage unit 210 and the data x (t + k) shifted from the predetermined address of the second storage unit 220 by the time k are obtained. At the same time, they are read out and the sum of products operation is performed to obtain the autocorrelation coefficient.
【００１６】上記データｘ(t+k) をｙ(t+k) と置き換え
ることにより、相互相関係数についても同様に求めるこ
とができる。この結果、積和演算に用いるデータを予め
異なるメモリに記憶しておくことにより、同時に読み出
すことができ、自己相関係数、及び相互相関係数の計算
を行うのに必要な処理時間を短縮することが可能とな
る。By replacing the data x (t + k) with y (t + k), the cross-correlation coefficient can be similarly obtained. As a result, by pre-storing the data used for sum-of-products calculation in different memories, the data can be read out simultaneously, and the processing time required to calculate the autocorrelation coefficient and cross-correlation coefficient is shortened. It becomes possible.
【００１７】又、図２において、記憶部200 を第１及び
第２の領域に分けて、第１及び第２の領域に同じデー
タ、例えばｘ(t) を書き込んで記憶しておく。そして、
積和演算部300 で、記憶部200 の第１の領域内の所定の
アドレスからデータｘ(t) を、又第２の領域内の所定の
アドレスから時間ｋだけずらせたデータｘ(t+k) を同時
に読み出して積和演算を行い、自己相関係数を求める。In FIG. 2, the storage unit 200 is divided into first and second areas, and the same data, for example x (t), is written and stored in the first and second areas. And
In the product-sum calculation unit 300, data x (t) is shifted from a predetermined address in the first area of the storage unit 200 and data x (t + k is shifted from a predetermined address in the second area by a time k. ) Are read at the same time and the sum of products operation is performed to obtain the autocorrelation coefficient.
【００１８】この結果、積和演算に用いるデータを１つ
のメモリに２つの領域を用意して二重に記憶しておくこ
とにより、同時に読み出すことができ、自己相関係数の
計算を行うのに必要な処理時間を短縮することが可能と
なる。As a result, the data used for the sum-of-products operation can be read out simultaneously by preparing two areas in one memory and storing them in duplicate so that the autocorrelation coefficient can be calculated. It is possible to shorten the required processing time.
【００１９】[0019]
【実施例】図３は第１の発明の実施例の回路の構成を示
すブロック図である。図４は第２の発明の実施例の回路
の構成を示すブロック図である。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a circuit according to an embodiment of the first invention. FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the circuit of the embodiment of the second invention.
【００２０】全図を通じて同一符号は同一対象物を示
す。まず第１の発明について、図３を用いて説明する。
図３において、従来例で説明したと同様にしてまずデー
タに対して例えば図５に示すような窓関数を用いて重み
付けを行う。即ち、図３に示す乗算器１で予め設定され
た時間範囲で各時点毎に入力データと窓関数の掛算を行
い、得られるデータを分岐して（同一データ）をＲＡＭ
21及び22に書き込んで記憶する。The same reference numerals denote the same objects throughout the drawings. First, the first invention will be described with reference to FIG.
In FIG. 3, similarly to the conventional example, the data is first weighted using a window function as shown in FIG. 5, for example. That is, in the multiplier 1 shown in FIG. 3, the input data is multiplied by the window function at each time point within a preset time range, and the obtained data is branched (same data) to the RAM.
Write in 21 and 22 and memorize.
【００２１】そして、ＲＡＭ21からはデータｘ(t) につ
いて図５に示す窓関数の時間ｔ1 〜ｔ2 の範囲で時間ｔ
＝ｔ1 ＋０のデータを、又、ＲＡＭ22からはデータｘ(t
+k)について窓関数の時間（ｔ1 ＋ｋ）〜（ｔ2 ＋ｋ）
の範囲で時間ｔ＝ｔ1 ＋ｋ＋０のデータを同時に読み出
して、乗算器３に加える。乗算器３で、データｘ(t1)と
データｘ(t1+k)の掛算を行い結果として得られるＺ＝ｘ
(t1)＊ｘ(t1+k)を累算器（アキュムレータ）４に加え、
アキュムレータ４に前回記憶してあるデータ（今の場
合、初回のため０）に加算し、加算結果（ＳＵＭ）を一
時保持する。この時、ＳＵＭ＝ｘ(t1)＊ｘ(t1+k)とな
る。Then, from the RAM 21, the data x (t) is displayed at the time t within the time range t 1 to t 2 of the window function shown in FIG.
= T 1 +0 data, and the data x (t
+ k) window function time (t 1 + k) to (t 2 + k)
Data of time t = t 1 + k + 0 are simultaneously read in the range of 1 and are added to the multiplier 3. The multiplier 3 multiplies the data x (t 1 ) and the data x (t 1 + k) to obtain the result Z = x
(t 1 ) * x (t 1 + k) is added to the accumulator 4 and
It adds to the data previously stored in the accumulator 4 (0 in this case because it is the first time), and temporarily holds the addition result (SUM). At this time, SUM = x (t 1 ) * x (t 1 + k).
【００２２】次に、ＲＡＭ21からデータｘ(t) について
時間ｔ＝ｔ1 ＋１のデータを、又、ＲＡＭ22からは時間
ｔ＝ｔ1 ＋ｋ＋１のデータを同時に読み出して、乗算器
３に加える。乗算器３で、データｘ(t1+1)とデータｘ(t
1+k+1)の掛算を行い結果として得られるＺ＝ｘ(t1+1)＊
ｘ(t1+k+1)をアキュムレータ４に加え、アキュムレータ
４に前回記憶してあるデータ（この時、ＳＵＭ＝ｘ(t1)
＊ｘ(t1+k)）に加算し、加算結果（ＳＵＭ＝ｘ(t1)＊ｘ
(t1+k)＋ｘ(t1+1)＊ｘ(t1+k+1)）を一時保持する。Next, the data at time t = t 1 +1 for the data x (t) from the RAM 21 and the data at time t = t 1 + k + 1 from the RAM 22 are simultaneously read out and added to the multiplier 3. In the multiplier 3, the data x (t 1 +1) and the data x (t
1 + k + 1) and the resulting Z = x (t 1 +1) *
x (t 1 + k + 1) is added to the accumulator 4, and the data previously stored in the accumulator 4 (at this time, SUM = x (t 1 )
* X (t 1 + k)) and the addition result (SUM = x (t 1 ) * x
Temporarily hold (t 1 + k) + x (t 1 +1) * x (t 1 + k + 1)).
【００２３】以下同様にしてｘ(t) について例えばｔ＝
ｔ1 ＋０からｔ＝ｔ1 ＋９９まで、又ｘ(t+k) について
もｔ＝ｔ1 ＋ｋ＋０からｔ＝ｔ1 ＋ｋ＋９９まで100 箇
の時点について順次積和演算を行い、自己相関係数Ｒ
(k) ＝（１／100 ）・Σt=t1+0 ,t1+99ｘ(t) ＊ｘ(t+k)
を求める。これを更に例えばｋ＝０〜５０の範囲につい
て求める。Similarly, for example, t =
From t 1 +0 until t = t 1 +99, also x (t + k) sequentially performs a product-sum operation for the time of 100箇from even t = t 1 + k + 0 until t = t 1 + k + 99 for the autocorrelation coefficients R
(k) = (1/100) ・ Σt = t1 + 0 , t1 + 99 x (t) ＊ x (t + k)
Ask for. This is further obtained for a range of k = 0 to 50, for example.
【００２４】又、データｘ(t) とデータｙ(t+k) の相互
相関係数についても、前述したデータｘ(t+k) をｙ(t+
k) と置き換えて前述したと同様にして行う。この結
果、積和演算に用いるデータを予め異なるメモリＲＡＭ
21、22に記憶しておくことにより、同時に読み出すこと
ができ、自己相関係数、及び相互相関係数の計算を行う
のに必要な処理時間を短縮することが可能となる。Regarding the cross-correlation coefficient between the data x (t) and the data y (t + k), the above-mentioned data x (t + k) is converted into y (t +).
Replace with k) and proceed as described above. As a result, the data used in the product-sum calculation is stored in different memory RAMs in advance.
By storing them in 21 and 22, they can be read out at the same time, and the processing time required to calculate the autocorrelation coefficient and cross-correlation coefficient can be shortened.
【００２５】次に、第２の発明について、図４を用いて
説明する。図４において、ＲＡＭ20はデュアルポート・
メモリであり、全体をそれぞれに入出力端子を有する
Ａ、Ｂ２つの領域に分けている。Next, the second invention will be described with reference to FIG. In FIG. 4, RAM 20 is a dual port
The memory is divided into two areas A and B each having an input / output terminal.
【００２６】同図に示す乗算器１で各時点毎に入力デー
タと窓関数の掛算を行い、得られるデータ（同一デー
タ）をＲＡＭ20の領域Ａ及びＢに書き込んで記憶する。
そして、ＲＡＭ20の領域Ａからはデータｘ(t) について
図５に示す窓関数の時間ｔ1 〜ｔ2 の範囲で時間ｔ＝ｔ
1 ＋０のデータを、又、領域Ｂからはデータｘ(t+k) に
ついて時間（ｔ1 ＋ｋ）〜（ｔ2 ＋ｋ）の範囲で時間ｔ
＝ｔ1 ＋ｋ＋０のデータを同時に読み出して、乗算器３
に加える。以下の演算は前述した第１の発明の実施例の
場合と同じであるため、その説明を省略する。The multiplier 1 shown in the same figure multiplies the input data by the window function at each time point, and the obtained data (the same data) is written and stored in the areas A and B of the RAM 20.
Then, from the area A of the RAM 20, for the data x (t), the time t = t within the time range t 1 to t 2 of the window function shown in FIG.
1 + 0 data, and from the area B, for data x (t + k), the time t within the range of (t 1 + k) to (t 2 + k).
= T 1 + k + 0 data are read at the same time, and the multiplier 3
Add to. The following calculation is the same as in the case of the above-described first embodiment of the invention, so the description thereof is omitted.
【００２７】この結果、積和演算に用いるデータを１つ
のメモリ（ＲＡＭ20）に２つの領域を用意して二重に記
憶しておくことにより、同時に読み出すことができ、自
己相関係数の計算を行うのに必要な処理時間を短縮する
ことが可能となる。前述したことは、積和演算のみなら
ず、積演算（例えば、Ｚ＝ｘ＊ｙ）を行う時にも適用す
ることができる。As a result, the data used for sum-of-products calculation can be read simultaneously by preparing two areas in one memory (RAM 20) and storing them in duplicate, and the autocorrelation coefficient can be calculated. It is possible to shorten the processing time required for the processing. The above description can be applied not only to the product-sum operation but also to the product operation (for example, Z = x * y).
【００２８】尚、前述した図３、図４に示す構成の場
合、図６に示す従来例の場合に比べて使用するメモリ領
域が増えているが、これに対しては一時的なメモリ領域
を割り当てることにより、使用するメモリ領域の増加を
可能な限り抑えるようにする。Incidentally, in the case of the configuration shown in FIGS. 3 and 4 described above, the memory area to be used is increased as compared with the case of the conventional example shown in FIG. By allocating, the increase in the memory area used is suppressed as much as possible.
【００２９】[0029]
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、積
和演算に用いるデータを、 予め異なるメモリに記憶しておくことにより、あるい
は、 １つのメモリに２つの領域を用意して二重に記憶して
おくことにより、同時に読み出すことができ、自己相関
係数、及び相互相関係数の計算を行うのに必要な処理時
間を短縮することが可能となる。As described above, according to the present invention, the data used for the sum-of-products operation is stored in different memories in advance, or two areas are prepared in one memory and duplicated. It is possible to read the data at the same time by storing in the memory, and it is possible to shorten the processing time required to calculate the autocorrelation coefficient and the cross-correlation coefficient.
【００３０】尚、上述したことは積和演算のみならず、
積演算（例えば、Ｚ＝ｘ＊ｙ）を行う時にも適用するこ
とができる。The above is not limited to the product-sum operation,
It can also be applied when performing a product operation (for example, Z = x * y).
【図１】は第１の発明の原理図、FIG. 1 is a principle diagram of the first invention,
【図２】は第２の発明の原理図、FIG. 2 is a principle diagram of the second invention,
【図３】は第１の発明の実施例の回路の構成を示すブロ
ック図、FIG. 3 is a block diagram showing a circuit configuration of an embodiment of the first invention,
【図４】は第２の発明の実施例の回路の構成を示すブロ
ック図、FIG. 4 is a block diagram showing a circuit configuration of an embodiment of the second invention.
【図５】は一例の窓関数を説明するための図、FIG. 5 is a diagram for explaining an example window function,
【図６】は従来例の相関係数計算器の回路の構成を示す
ブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing a circuit configuration of a correlation coefficient calculator of a conventional example.
200 は記憶部、 210 は第１の記憶部、 220 は第２の記憶部、 300 は積和演算部 を示す。 Reference numeral 200 is a storage unit, 210 is a first storage unit, 220 is a second storage unit, and 300 is a product-sum calculation unit.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 藤野 尚司 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内 (72)発明者 坪井 満 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内 (72)発明者 信本 俊明 福岡県福岡市博多区博多駅前３丁目22番８ 号 富士通九州ディジタル・テクノロジ株 式会社内 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Shoji Fujino, 1015 Kamiodanaka, Nakahara-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa, within Fujitsu Limited (72) Inventor Mitsuru Tsuboi, 1015, Kamedota, Nakahara-ku, Kawasaki, Kanagawa, within Fujitsu Limited ( 72) Inventor Toshiaki Nobumoto 3-22-8 Hakataekimae, Hakata-ku, Fukuoka City, Fukuoka Prefecture Fujitsu Kyushu Digital Technology Co., Ltd.
Claims (2)
部(210) と、該第１の記憶部(210) に記憶したデータを
読み出して積和演算を行い自己相関係数又は相互相関係
数を求める積和演算部(300) とを有する相関係数計算器
において、 前記積和演算部(300) の前段に前記第１の記憶部(210)
と並列に、データを書き込んで記憶する第２の記憶部(2
20) を設け、 前記積和演算部(300) で、前記第１の記憶部(210) 及び
該第２の記憶部(220)に記憶したデータを同時に読み出
して積和演算を行い自己相関係数又は相互相関係数を求
める構成にしたことを特徴とする相関係数計算器。1. A first storage unit (210) for writing and storing data, and an autocorrelation coefficient or a mutual phase relationship by reading the data stored in the first storage unit (210) and performing a product sum operation. In a correlation coefficient calculator having a product-sum calculation unit (300) for obtaining a number, the first storage unit (210) is provided in a stage preceding the product-sum calculation unit (300).
In parallel with the second storage unit (2
20) is provided, and the product-sum operation unit (300) simultaneously reads out the data stored in the first storage unit (210) and the second storage unit (220) to perform a product-sum operation to perform a self-phase relationship. A correlation coefficient calculator characterized by being configured to obtain a number or a cross-correlation coefficient.
0) と、該記憶部(200) に記憶したデータを読み出して
積和演算を行い自己相関係数又は相互相関係数を求める
積和演算部(300) とを有する相関係数計算器において、 前記記憶部(200) を第１及び第２の領域に分けて、該第
１及び第２の領域に同じデータを書き込んで記憶し、前
記積和演算部(300) で前記記憶部(200) の第１及び第２
の領域に記憶したデータを同時に読み出して積和演算を
行い自己相関係数を求める構成にしたことを特徴とする
相関係数計算器。2. A storage unit (20) for writing and storing data.
0), and a correlation coefficient calculator having a product-sum calculation unit (300) for reading out the data stored in the storage unit (200) and performing a product-sum calculation to obtain an autocorrelation coefficient or a cross-correlation coefficient, The storage unit (200) is divided into first and second regions, the same data is written and stored in the first and second regions, and the storage unit (200) is stored in the product-sum operation unit (300). The first and second
The correlation coefficient calculator is characterized in that the data stored in the area is read at the same time and the sum of products operation is performed to obtain the autocorrelation coefficient.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8008092A JPH05282351A (en) | 1992-04-02 | 1992-04-02 | Correlation coefficient computer |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8008092A JPH05282351A (en) | 1992-04-02 | 1992-04-02 | Correlation coefficient computer |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05282351A true JPH05282351A (en) | 1993-10-29 |
Family
ID=13708246
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8008092A Withdrawn JPH05282351A (en) | 1992-04-02 | 1992-04-02 | Correlation coefficient computer |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05282351A (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0895953A (en) * | 1994-09-21 | 1996-04-12 | Nec Corp | Correlative arithmetic processor |
| US10152456B2 (en) | 2016-05-23 | 2018-12-11 | Renesas Electronics Corporation | Correlation operation circuit and semiconductor device |
-
1992
- 1992-04-02 JP JP8008092A patent/JPH05282351A/en not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0895953A (en) * | 1994-09-21 | 1996-04-12 | Nec Corp | Correlative arithmetic processor |
| US10152456B2 (en) | 2016-05-23 | 2018-12-11 | Renesas Electronics Corporation | Correlation operation circuit and semiconductor device |
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|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
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