JPH06188683A - 適応型ディジタルフィルタ - Google Patents
適応型ディジタルフィルタInfo
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- JPH06188683A JPH06188683A JP14981392A JP14981392A JPH06188683A JP H06188683 A JPH06188683 A JP H06188683A JP 14981392 A JP14981392 A JP 14981392A JP 14981392 A JP14981392 A JP 14981392A JP H06188683 A JPH06188683 A JP H06188683A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 広帯域信号中に単一または複数の狭帯域信号
が混入した対象信号に対して、該狭帯域信号の除去また
は強調を該狭帯域信号の周波数の変動に追従して適応的
に行う。 【構成】 広帯域信号中に単一または複数の狭帯域信号
が混入した対象信号Ｓから対象信号中の狭帯域信号を個
別に推定する複数個の２次ＩＩＲ形フィルタＡｉを並列
に接続する。２次ＩＩＲ形フィルタの零点を決定する乗
算器係数ｃｉ、ｄｉは学習同定法を用いて逐次修正す
る。２次ＩＩＲ形フィルタの中心周波数すなわち狭帯域
信号の周波数の推定値を決定する乗算器係数ａｉは、加
算１回、除算１回からなる極めて演算量の少ない修正式
にしたがって逐次修正する。 【効果】 従来方式に較べて、少ない演算量かつ小規模
の回路で実現できる。
が混入した対象信号に対して、該狭帯域信号の除去また
は強調を該狭帯域信号の周波数の変動に追従して適応的
に行う。 【構成】 広帯域信号中に単一または複数の狭帯域信号
が混入した対象信号Ｓから対象信号中の狭帯域信号を個
別に推定する複数個の２次ＩＩＲ形フィルタＡｉを並列
に接続する。２次ＩＩＲ形フィルタの零点を決定する乗
算器係数ｃｉ、ｄｉは学習同定法を用いて逐次修正す
る。２次ＩＩＲ形フィルタの中心周波数すなわち狭帯域
信号の周波数の推定値を決定する乗算器係数ａｉは、加
算１回、除算１回からなる極めて演算量の少ない修正式
にしたがって逐次修正する。 【効果】 従来方式に較べて、少ない演算量かつ小規模
の回路で実現できる。
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）本発明は、適応型ラインエンハン
サや適応型ノッチフィルタなどのためのＩＩＲ形適応デ
ィジタフイルタの構成ならびに制御に関する。 （従来の技術）第２図は、従来技術の適応ディジタルフ
ィルタの構成図である。図中のＦＩＲフィルタの一般的
な構成図は第３図に示す。広帯域信号中に単一または複
数の狭帯域信号が混入した対象信号ｓに対して、 遅延
回ｚ−ｎによってｎサンプル周期の遅延を与え、ＦＩＲ
フィルタの入力とする。ＦＩＲフィルタの入力は、ＦＩ
Ｒフィルタの係数ｋ１〜ｋＭと畳み込まれて、ＦＩＲフ
ィルタの出力ｙとなる。対象信号ｓからＦＩＲフィルタ
の出力ｙが減算されて誤差ｅが得られる。係数制御回路
Ｃｎｔｌは、誤差ｅの電力が最小となるように、ＦＩＲ
フィルタの係数を逐次制御する。したがって、 ＦＩＲ
フィルタ出力ｙは対象信号ｓを予測する信号になる。Ｆ
ＩＲフィルタは、遅延を伴った対象信号ｓを基に出力ｙ
を生成するため、ＦＩＲフィルタ出力ｙは、対象信号ｓ
に含まれる強相関成分すなわち狭帯域信号成分のみを予
測可能であり、それゆえ誤差ｅは対象信号ｓから狭帯域
信号成分が除去された信号となる。第２図の適応ディジ
タルフィルタは、誤差ｅを出力信号として使用すれば、
適応ノッチフィルタとして機能し、ＦＩＲフィルタ出力
ｙを出力信号として使用すれば、適応ラインエンハンサ
として機能する。なお、係数制御回路の制御アルゴリズ
ムとしてＬＭＳ法や学習同定法が用いられる。上記の技
術に関してはＢ．Ｗｉｄｒａｗ、Ｓ．Ｄ．Ｓｔｅａｒｎ
ｓ著の“Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅ
ｓｓｉｎｇ ”（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ，Ｉｎ
ｃ．１９８５年）やＢ．Ｆｒｉｅｎｄｌａｎｄｅｒによ
る“ＡＲｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｍａｘｉｍｕｎ Ｌｉｋｅ
ｌｉｈｏｏｄ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｆｏｒ ＡＲＭＡ
Ｌｉｎｅ Ｅｎｈａｎｃａｎｅｍｅｎｔ”（ＩＥＥＥ
Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃ，
Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄＳｉｇｎａｌ Ｐｒｏ−ｃｅｓｓ
ｉｎｇ，ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−３０，Ｎｏ．４，ｐｐ．６
５１−６５７，Ａｕｇｕｓｔ １９８２）に記載されて
いる。 （発明が解決しようとする問題点）第２図に示される適
応ディジタルフィルタの場合、必要な乗算器の数が数十
から数百と多くなるため回路規模が大きくなるという問
題点がある。第２図に示されるＦＩＲ形フィルタの代わ
りにＩＩＲ形フィルタを使用する試みがあるが、ＩＩＲ
形フィルタの場合には、乗算器の係数制御アルゴリズム
が複雑である。また、発振を起こさないためには、ＩＩ
Ｒフィルタの極位置がｚ平面上の単位円外へ出ないよう
に監視する必要があり、次数の２乗に比例した計算時間
を要する多項式因数分解を行なって極の位置を計算しな
くてはならないので、巡回部の次数が高い場合には計算
時間が長くなり過ぎて実現不可能となる。 （問題点を解決するための手段）１個の狭帯域信号を除
去または強調する手段として、１個のＩＩＲ形フィルタ
を巡回部を用いるものとする。複数個の狭帯域信号に対
しては、その個数に応じたＩＩＲ形フィルタを並列に接
続し、除去または強調を行なうものとする。ＩＩＲ形フ
ィルタの安定性の確保を容易に行なうために、各ＩＩＲ
形フィルタの巡回部は２次とする。ＩＩＲ形フィルタの
極制御すなわち巡回部の乗算器の係数制御においては、
制御アルゴリズムを簡易にし制御回路を小型化するため
に、極のｚ平面上における原点からの距離はあらかじめ
決定された値に固定し、偏角のみを制御するものとす
る。また、偏角を制御する際に、零点を決定する乗算器
係数の収束値を用いて修正する。 （実施例）第１図に本発明のディジタルフィルタを示
す。広帯域信号中に単一または複数の狭帯域信号が混入
した対象信号ｓから対象信号ｓ中の狭帯域信号を推定す
るために、Ａ１からＡｉまでのｉ個の２次ＩＩＲ形フィ
ルタを並列に接続されている。各２次ＩＩＲ形フィルタ
は１個の狭帯域信号を推定する。 ２次ＩＩＲ形フィルタの零点を決定する乗算器 係数ｃｉ、ｄｉは学習同定法を用いて次式にしたがって
逐次修正される。ここで、ｎは時刻を示し、ｃｉ（ｎ）、ｄｉ（ｎ）はそ
れぞれ時刻ｎにおける乗算器ｃｉ、ｄｉ乗算器係数を示
す。また、ｘｉ（ｎ）は乗算器ｃｉへの入力信号、ｘｉ
（ｎ−１）は乗算器ｄｉへの入力信号をあらわす。乗算
器係数ｃｉ、ｄｉは学習同定法以外に、ＬＭＳ法などの
各種適応アルゴリズムによって制御することが可能であ
る。一方、２次ＩＩＲ形フィルタの極を決定する乗算器
係数ａｉ、ｂｉは、乗算器係数ｃｉ、ｄｉの収束値を用
いて修正を行なう。対象信号ｓとして、広帯域信号中に
ｓｉｎ（ｎθ０）なる狭帯域の正弦波が混入した場合の
２次ＩＩＲ形フィルタの係数制御アルゴリズムを以下に
説明する。ｉ番目の２次ＩＩＲ形フィルタＡｉの極偏角
がθｉに、極半径はｒｉに設定されているとする。すな
わち、乗算器係数ａｉ、ｂｉは、 に設定されているものとする。θ０とθｉが比較的近い
場合には、２次巡回部の出力であるｘｉ（ｎ）は広帯域
信号のほとんどを除去した信号すなわちｓｉｎ（ｎ
θ０）の成分を多く含んだ信号となっているので、ｓｉ
ｎ（ｎθ０）についてのみ考察する。ｉ番目の２次ＩＩ
Ｒ形フィルタＡｉに入力された信号ｓｉｎ（ｎθ０）は
巡回部を経て次式で示される信号ｘｉ（ｎ）となる。 このｘｉ（ｎ）と１サンプル周期の遅延を与えられた信
号ｘｉ（ｎ−１）にそれぞれｃｉ、ｄｉが乗算され、そ
の結果が加算されて２次ＩＩＲフィルタの出力ｙｉが得
られる。ｙｉは次式で与えられる。 ただし、 零点の制御アルゴリズムを用いて乗算器係数ｃ
ｉ（ｎ）、ｄｉ（ｎ）を制御すると、２次ＩＩＲフィル
タの出力ｙｉと狭帯域信号ｓｉｎ（ｎθ０）とが等しく
なるように乗算器係数ｃｉ（ｎ）、ｄｉ（ｎ）が収束す
る。したがって、ｃｉ（ｎ）、ｄｉ（ｎ）の収束値は次
の連立方程式の解として与えられる。 以上の式より、乗算器係数ｄｉ（ｎ）の収束値を計算す
ると、 ｄｉ＝−ａｉ−２ｂｉｃｏｓθ０ （１５） となる。したがって、狭帯域信号の周波数θ０は から、知ることが可能となる。２次ＩＩＲフィルタの共
振周波数θｉと狭帯域信号の周波数θ０が一致した場合
に最も信号雑音比が高くなるため、狭帯域信号の推定誤
差が最小となる。すなわち、 θ０＝θｉ （１７） となるように、２次ＩＩＲフィルタの共振周波数（極の
偏角）θｉを修正すれば良い。一方、２次ＩＩＲフィル
タの帯域は、狭いことが望ましいので、極の半径ｒｉは
１に近い値で固定しておいて良い。２次ＩＩＲフィルタ
の極の位置を与える乗算器係数ａｉ、ｂｉと、極の位置
の関係は式４、式５で与えられるため、ｂｉは−１に近
い一定値に固定され、ａｉは、 にしたがって修正することで、２次ＩＩＲフィルタの共
振周波数θｉと狭帯域信号の周波数θ０とを一致させる
ことができる。この極制御方式は上式で示される通り、
極めて計算量が少なく、従来の方式に比較して少ない回
路や、計算性能が低いディジタルシグナルプロセッサで
実現可能となる。以上では、非巡回部の次数が１次の２
次ＩＩＲフィルタにおいて、零点を与える乗算器係数の
収束値を用いて極の制御を行なう方式を示したが、非巡
回部の次数が２次以上のＩＩＲフィルタの場合において
も同様な手法によって極の修正アルゴリズムを導くこと
が可能である。 （発明の効果）前述の（実施例に述べた構成と制御方式
を用いた適応ノッチフィルタのシミュレーション結果に
より、本発明の効果を示す。まず、適応ノッチフィルタ
の構成は第１図の通りとし、２次ＩＩＲフィルタの個数
は１個で１個の狭帯域信号を除去することを目的とした
シミュレーション結果を示す。対象信号は狭帯域信号ｓ
ｉｎ（π／８ ｎ）（θ０＝４５゜）と白色ガウス信号
を電力比１対１で混合した信号を使用し、２次ＩＩＲフ
ィルタの極半径は０．９６に固定、極偏角の初期値はそ
れぞれ３９゜、６０゜および１２０゜とした場合につい
て、極偏角の収束過程を第４図に示す。第４図の横軸
は、時間の経過をあらわし、入力信号２０００サンプル
を１ｓｔｅｐとしている。また、縦軸は、２次ＩＩＲフ
ィルタの極偏角θｉを示す。第４図から知見できる様
に、２次ＩＩＲフィルタの極偏角が素早く４５゜に収束
しており、零点用乗算器係数の収束値から極偏角の値を
修正する極制御方式の有効性を示している。また、この
シミュレーションでは、除去しきれず誤差として残った
狭帯域信号成分と除去前の狭帯域信号成分との電力比は
−１３．５ｄＢとなり、極めて良好な除去能力を示し
た。さらに２次ＩＩＲフイルタの極半径を０．９９に固
定した場合では、除去しきれず誤差として残った狭帯域
信号成分と除去前の狭帯域信号成分との電力比は−１
９．２ｄＢと、さらに向上することを確認した。
サや適応型ノッチフィルタなどのためのＩＩＲ形適応デ
ィジタフイルタの構成ならびに制御に関する。 （従来の技術）第２図は、従来技術の適応ディジタルフ
ィルタの構成図である。図中のＦＩＲフィルタの一般的
な構成図は第３図に示す。広帯域信号中に単一または複
数の狭帯域信号が混入した対象信号ｓに対して、 遅延
回ｚ−ｎによってｎサンプル周期の遅延を与え、ＦＩＲ
フィルタの入力とする。ＦＩＲフィルタの入力は、ＦＩ
Ｒフィルタの係数ｋ１〜ｋＭと畳み込まれて、ＦＩＲフ
ィルタの出力ｙとなる。対象信号ｓからＦＩＲフィルタ
の出力ｙが減算されて誤差ｅが得られる。係数制御回路
Ｃｎｔｌは、誤差ｅの電力が最小となるように、ＦＩＲ
フィルタの係数を逐次制御する。したがって、 ＦＩＲ
フィルタ出力ｙは対象信号ｓを予測する信号になる。Ｆ
ＩＲフィルタは、遅延を伴った対象信号ｓを基に出力ｙ
を生成するため、ＦＩＲフィルタ出力ｙは、対象信号ｓ
に含まれる強相関成分すなわち狭帯域信号成分のみを予
測可能であり、それゆえ誤差ｅは対象信号ｓから狭帯域
信号成分が除去された信号となる。第２図の適応ディジ
タルフィルタは、誤差ｅを出力信号として使用すれば、
適応ノッチフィルタとして機能し、ＦＩＲフィルタ出力
ｙを出力信号として使用すれば、適応ラインエンハンサ
として機能する。なお、係数制御回路の制御アルゴリズ
ムとしてＬＭＳ法や学習同定法が用いられる。上記の技
術に関してはＢ．Ｗｉｄｒａｗ、Ｓ．Ｄ．Ｓｔｅａｒｎ
ｓ著の“Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅ
ｓｓｉｎｇ ”（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ，Ｉｎ
ｃ．１９８５年）やＢ．Ｆｒｉｅｎｄｌａｎｄｅｒによ
る“ＡＲｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｍａｘｉｍｕｎ Ｌｉｋｅ
ｌｉｈｏｏｄ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｆｏｒ ＡＲＭＡ
Ｌｉｎｅ Ｅｎｈａｎｃａｎｅｍｅｎｔ”（ＩＥＥＥ
Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃ，
Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄＳｉｇｎａｌ Ｐｒｏ−ｃｅｓｓ
ｉｎｇ，ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−３０，Ｎｏ．４，ｐｐ．６
５１−６５７，Ａｕｇｕｓｔ １９８２）に記載されて
いる。 （発明が解決しようとする問題点）第２図に示される適
応ディジタルフィルタの場合、必要な乗算器の数が数十
から数百と多くなるため回路規模が大きくなるという問
題点がある。第２図に示されるＦＩＲ形フィルタの代わ
りにＩＩＲ形フィルタを使用する試みがあるが、ＩＩＲ
形フィルタの場合には、乗算器の係数制御アルゴリズム
が複雑である。また、発振を起こさないためには、ＩＩ
Ｒフィルタの極位置がｚ平面上の単位円外へ出ないよう
に監視する必要があり、次数の２乗に比例した計算時間
を要する多項式因数分解を行なって極の位置を計算しな
くてはならないので、巡回部の次数が高い場合には計算
時間が長くなり過ぎて実現不可能となる。 （問題点を解決するための手段）１個の狭帯域信号を除
去または強調する手段として、１個のＩＩＲ形フィルタ
を巡回部を用いるものとする。複数個の狭帯域信号に対
しては、その個数に応じたＩＩＲ形フィルタを並列に接
続し、除去または強調を行なうものとする。ＩＩＲ形フ
ィルタの安定性の確保を容易に行なうために、各ＩＩＲ
形フィルタの巡回部は２次とする。ＩＩＲ形フィルタの
極制御すなわち巡回部の乗算器の係数制御においては、
制御アルゴリズムを簡易にし制御回路を小型化するため
に、極のｚ平面上における原点からの距離はあらかじめ
決定された値に固定し、偏角のみを制御するものとす
る。また、偏角を制御する際に、零点を決定する乗算器
係数の収束値を用いて修正する。 （実施例）第１図に本発明のディジタルフィルタを示
す。広帯域信号中に単一または複数の狭帯域信号が混入
した対象信号ｓから対象信号ｓ中の狭帯域信号を推定す
るために、Ａ１からＡｉまでのｉ個の２次ＩＩＲ形フィ
ルタを並列に接続されている。各２次ＩＩＲ形フィルタ
は１個の狭帯域信号を推定する。 ２次ＩＩＲ形フィルタの零点を決定する乗算器 係数ｃｉ、ｄｉは学習同定法を用いて次式にしたがって
逐次修正される。ここで、ｎは時刻を示し、ｃｉ（ｎ）、ｄｉ（ｎ）はそ
れぞれ時刻ｎにおける乗算器ｃｉ、ｄｉ乗算器係数を示
す。また、ｘｉ（ｎ）は乗算器ｃｉへの入力信号、ｘｉ
（ｎ−１）は乗算器ｄｉへの入力信号をあらわす。乗算
器係数ｃｉ、ｄｉは学習同定法以外に、ＬＭＳ法などの
各種適応アルゴリズムによって制御することが可能であ
る。一方、２次ＩＩＲ形フィルタの極を決定する乗算器
係数ａｉ、ｂｉは、乗算器係数ｃｉ、ｄｉの収束値を用
いて修正を行なう。対象信号ｓとして、広帯域信号中に
ｓｉｎ（ｎθ０）なる狭帯域の正弦波が混入した場合の
２次ＩＩＲ形フィルタの係数制御アルゴリズムを以下に
説明する。ｉ番目の２次ＩＩＲ形フィルタＡｉの極偏角
がθｉに、極半径はｒｉに設定されているとする。すな
わち、乗算器係数ａｉ、ｂｉは、 に設定されているものとする。θ０とθｉが比較的近い
場合には、２次巡回部の出力であるｘｉ（ｎ）は広帯域
信号のほとんどを除去した信号すなわちｓｉｎ（ｎ
θ０）の成分を多く含んだ信号となっているので、ｓｉ
ｎ（ｎθ０）についてのみ考察する。ｉ番目の２次ＩＩ
Ｒ形フィルタＡｉに入力された信号ｓｉｎ（ｎθ０）は
巡回部を経て次式で示される信号ｘｉ（ｎ）となる。 このｘｉ（ｎ）と１サンプル周期の遅延を与えられた信
号ｘｉ（ｎ−１）にそれぞれｃｉ、ｄｉが乗算され、そ
の結果が加算されて２次ＩＩＲフィルタの出力ｙｉが得
られる。ｙｉは次式で与えられる。 ただし、 零点の制御アルゴリズムを用いて乗算器係数ｃ
ｉ（ｎ）、ｄｉ（ｎ）を制御すると、２次ＩＩＲフィル
タの出力ｙｉと狭帯域信号ｓｉｎ（ｎθ０）とが等しく
なるように乗算器係数ｃｉ（ｎ）、ｄｉ（ｎ）が収束す
る。したがって、ｃｉ（ｎ）、ｄｉ（ｎ）の収束値は次
の連立方程式の解として与えられる。 以上の式より、乗算器係数ｄｉ（ｎ）の収束値を計算す
ると、 ｄｉ＝−ａｉ−２ｂｉｃｏｓθ０ （１５） となる。したがって、狭帯域信号の周波数θ０は から、知ることが可能となる。２次ＩＩＲフィルタの共
振周波数θｉと狭帯域信号の周波数θ０が一致した場合
に最も信号雑音比が高くなるため、狭帯域信号の推定誤
差が最小となる。すなわち、 θ０＝θｉ （１７） となるように、２次ＩＩＲフィルタの共振周波数（極の
偏角）θｉを修正すれば良い。一方、２次ＩＩＲフィル
タの帯域は、狭いことが望ましいので、極の半径ｒｉは
１に近い値で固定しておいて良い。２次ＩＩＲフィルタ
の極の位置を与える乗算器係数ａｉ、ｂｉと、極の位置
の関係は式４、式５で与えられるため、ｂｉは−１に近
い一定値に固定され、ａｉは、 にしたがって修正することで、２次ＩＩＲフィルタの共
振周波数θｉと狭帯域信号の周波数θ０とを一致させる
ことができる。この極制御方式は上式で示される通り、
極めて計算量が少なく、従来の方式に比較して少ない回
路や、計算性能が低いディジタルシグナルプロセッサで
実現可能となる。以上では、非巡回部の次数が１次の２
次ＩＩＲフィルタにおいて、零点を与える乗算器係数の
収束値を用いて極の制御を行なう方式を示したが、非巡
回部の次数が２次以上のＩＩＲフィルタの場合において
も同様な手法によって極の修正アルゴリズムを導くこと
が可能である。 （発明の効果）前述の（実施例に述べた構成と制御方式
を用いた適応ノッチフィルタのシミュレーション結果に
より、本発明の効果を示す。まず、適応ノッチフィルタ
の構成は第１図の通りとし、２次ＩＩＲフィルタの個数
は１個で１個の狭帯域信号を除去することを目的とした
シミュレーション結果を示す。対象信号は狭帯域信号ｓ
ｉｎ（π／８ ｎ）（θ０＝４５゜）と白色ガウス信号
を電力比１対１で混合した信号を使用し、２次ＩＩＲフ
ィルタの極半径は０．９６に固定、極偏角の初期値はそ
れぞれ３９゜、６０゜および１２０゜とした場合につい
て、極偏角の収束過程を第４図に示す。第４図の横軸
は、時間の経過をあらわし、入力信号２０００サンプル
を１ｓｔｅｐとしている。また、縦軸は、２次ＩＩＲフ
ィルタの極偏角θｉを示す。第４図から知見できる様
に、２次ＩＩＲフィルタの極偏角が素早く４５゜に収束
しており、零点用乗算器係数の収束値から極偏角の値を
修正する極制御方式の有効性を示している。また、この
シミュレーションでは、除去しきれず誤差として残った
狭帯域信号成分と除去前の狭帯域信号成分との電力比は
−１３．５ｄＢとなり、極めて良好な除去能力を示し
た。さらに２次ＩＩＲフイルタの極半径を０．９９に固
定した場合では、除去しきれず誤差として残った狭帯域
信号成分と除去前の狭帯域信号成分との電力比は−１
９．２ｄＢと、さらに向上することを確認した。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明の適応ディジタルフィルタの構成図であ
る。第２図は従来技術のラインエンハンサの構成図であ
る。第３図は従来技術のラインエンハンサに使用される
ＦＩＲフィルタの構成図である。第４図は、本発明の適
応ディジタルフィルタを狭帯域信号除去に適用するシミ
ユレーションにける、ＩＩＲフィルタの極偏角の収束の
過程を示している。 ｓ……対象信号 ｅ……狭帯域信号除去後の信号 ｙ……狭帯域信号の予測信号 Ａ１〜Ａｉ……２次の巡回部を有するＩＩＲフィルタ ｚ−１……１サンプルの遅延素子（１段シフトレジス
タ） ａ１〜ａｉ，ｂ１〜ｂｉ……係数制御回路で制御され、
Ａ１〜Ａｉの極を決定する乗算器 ｃ１〜ｃｉ，ｄ１〜ｄｉ……係数制御回路で制御され、
Ａ１〜Ａｉの零点を決定する乗算器 ｘ１（ｎ）〜ｘｉ（ｎ）……乗算器ｃ１〜ｃｉへの入力
信号 ｘ１（ｎ−１）〜ｘｉ（ｎ−１）……乗算器ｄ１〜ｄｉ
への入力信号 ｚ−１……ｎサンプルの遅延素子（ｎ段シフトレジス
タ） Ｆｉｒ−Ｆｉｌ……ＦＩＲフィルタ ＣｎｔｌＳｉｇ……乗算器係数制御信号 Ｃｎｔｌ……乗算器係数制御回路 ｋ０〜ｋＭ……乗算器係数制御回路で制御される乗算器
る。第２図は従来技術のラインエンハンサの構成図であ
る。第３図は従来技術のラインエンハンサに使用される
ＦＩＲフィルタの構成図である。第４図は、本発明の適
応ディジタルフィルタを狭帯域信号除去に適用するシミ
ユレーションにける、ＩＩＲフィルタの極偏角の収束の
過程を示している。 ｓ……対象信号 ｅ……狭帯域信号除去後の信号 ｙ……狭帯域信号の予測信号 Ａ１〜Ａｉ……２次の巡回部を有するＩＩＲフィルタ ｚ−１……１サンプルの遅延素子（１段シフトレジス
タ） ａ１〜ａｉ，ｂ１〜ｂｉ……係数制御回路で制御され、
Ａ１〜Ａｉの極を決定する乗算器 ｃ１〜ｃｉ，ｄ１〜ｄｉ……係数制御回路で制御され、
Ａ１〜Ａｉの零点を決定する乗算器 ｘ１（ｎ）〜ｘｉ（ｎ）……乗算器ｃ１〜ｃｉへの入力
信号 ｘ１（ｎ−１）〜ｘｉ（ｎ−１）……乗算器ｄ１〜ｄｉ
への入力信号 ｚ−１……ｎサンプルの遅延素子（ｎ段シフトレジス
タ） Ｆｉｒ−Ｆｉｌ……ＦＩＲフィルタ ＣｎｔｌＳｉｇ……乗算器係数制御信号 Ｃｎｔｌ……乗算器係数制御回路 ｋ０〜ｋＭ……乗算器係数制御回路で制御される乗算器
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 広帯域信号中に単一または複数の狭帯域信号が混入
した対象信号に対して、該狭帯域信号の除去または強調
を行なう手段として、該対象信号を入力とし、該狭帯域
信号と同等の信号を出力することを目的とした、単一ま
たは複数並列に接続された２次巡回部を有するＩＩＲ形
ディジタルフィルタと、該対象信号から該２次ＩＩＲ形
ディジタルフィルタ出力を減算することによって得られ
る誤差信号を入力とし、該２次ＩＩＲ形ディジタルフィ
ルタ出力が該狭帯域信号と同等になるように該２次ＩＩ
Ｒ形ディジタルフィルタのフィルタ係数を制御するため
の係数制御回路を備えることにより、該狭帯域信号の周
波数変動に追従して除去あるいは強調することを特徴と
する適応型ディジタルフィルタ。 ２ 前記第１項において、ＩＩＲ形ディジタルフィルタ
の零点を与えるフィルタ係数は誤差信号を小さくするよ
うに逐次制御し、さらに、 該ＩＩＲ形ディジタルフィ
ルタの極を与えるフィルタ係数は該ＩＩＲ形ディジタル
フィルタの零点を与えるフィルタ係数の値を用いて制御
することを特徴とする係数制御回路。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14981392A JPH06188683A (ja) | 1992-04-23 | 1992-04-23 | 適応型ディジタルフィルタ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14981392A JPH06188683A (ja) | 1992-04-23 | 1992-04-23 | 適応型ディジタルフィルタ |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06188683A true JPH06188683A (ja) | 1994-07-08 |
Family
ID=15483273
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14981392A Pending JPH06188683A (ja) | 1992-04-23 | 1992-04-23 | 適応型ディジタルフィルタ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06188683A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004240972A (ja) * | 2003-02-03 | 2004-08-26 | Samsung Electronics Co Ltd | 適応型ノッチフィルタを利用した機械的共振補償装置及び適応型ノッチフィルタを利用した機械的共振補償方法 |
| JP2005229312A (ja) * | 2004-02-12 | 2005-08-25 | Daihen Corp | 適応型ディジタルフィルタ |
| JP2006300746A (ja) * | 2005-04-21 | 2006-11-02 | Daihen Corp | 信号処理装置 |
| JP2007327980A (ja) * | 2005-05-11 | 2007-12-20 | Toa Corp | デジタルフィルタ、周期性騒音低減装置および騒音低減装置 |
| JP2013183357A (ja) * | 2012-03-02 | 2013-09-12 | Oki Electric Ind Co Ltd | ハウリング抑圧装置及びプログラム、並びに、適応ノッチフィルタ及びプログラム |
-
1992
- 1992-04-23 JP JP14981392A patent/JPH06188683A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004240972A (ja) * | 2003-02-03 | 2004-08-26 | Samsung Electronics Co Ltd | 適応型ノッチフィルタを利用した機械的共振補償装置及び適応型ノッチフィルタを利用した機械的共振補償方法 |
| JP2005229312A (ja) * | 2004-02-12 | 2005-08-25 | Daihen Corp | 適応型ディジタルフィルタ |
| US7492817B2 (en) | 2004-02-12 | 2009-02-17 | Daihen Corporation | Adaptive digital filter |
| JP2006300746A (ja) * | 2005-04-21 | 2006-11-02 | Daihen Corp | 信号処理装置 |
| JP2007327980A (ja) * | 2005-05-11 | 2007-12-20 | Toa Corp | デジタルフィルタ、周期性騒音低減装置および騒音低減装置 |
| JP4690243B2 (ja) * | 2005-05-11 | 2011-06-01 | ティーオーエー株式会社 | デジタルフィルタ、周期性騒音低減装置および騒音低減装置 |
| JP2013183357A (ja) * | 2012-03-02 | 2013-09-12 | Oki Electric Ind Co Ltd | ハウリング抑圧装置及びプログラム、並びに、適応ノッチフィルタ及びプログラム |
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