JPH11273254A - ディスク記憶装置 - Google Patents
ディスク記憶装置Info
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- JPH11273254A JPH11273254A JP10071688A JP7168898A JPH11273254A JP H11273254 A JPH11273254 A JP H11273254A JP 10071688 A JP10071688 A JP 10071688A JP 7168898 A JP7168898 A JP 7168898A JP H11273254 A JPH11273254 A JP H11273254A
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- G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
- G11B20/00—Signal processing not specific to the method of recording or reproducing; Circuits therefor
- G11B20/10—Digital recording or reproducing
- G11B20/10009—Improvement or modification of read or write signals
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- G—PHYSICS
- G11—INFORMATION STORAGE
- G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
- G11B19/00—Driving, starting, stopping record carriers not specifically of filamentary or web form, or of supports therefor; Control thereof; Control of operating function ; Driving both disc and head
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- G—PHYSICS
- G11—INFORMATION STORAGE
- G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
- G11B7/00—Recording or reproducing by optical means, e.g. recording using a thermal beam of optical radiation by modifying optical properties or the physical structure, reproducing using an optical beam at lower power by sensing optical properties; Record carriers therefor
- G11B7/004—Recording, reproducing or erasing methods; Read, write or erase circuits therefor
- G11B7/005—Reproducing
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
- H04L25/03006—Arrangements for removing intersymbol interference
- H04L2025/0335—Arrangements for removing intersymbol interference characterised by the type of transmission
- H04L2025/03356—Baseband transmission
- H04L2025/03369—Partial response
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- H04L2025/03433—Arrangements for removing intersymbol interference characterised by equaliser structure
- H04L2025/03439—Fixed structures
- H04L2025/03445—Time domain
- H04L2025/03464—Neural networks
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Signal Processing For Digital Recording And Reproducing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】ＭＬＰ型などのニューラルネットワーク方式の
信号処理回路を利用して、残留等化誤差を最小にするニ
ューラルネットワーク方式の波形等化機能を十分に発揮
させて再生信号の非線形歪み成分の影響を除去し、これ
に伴ってデータ検出誤り率を効果的に抑制したデータ検
出処理を実現できるようにして、高容量かつ高信頼性の
ディスク記憶装置を提供することにある。 【解決手段】光ディスク装置のデータ再生系において、
ローパスフィルタ９によりノイズ除去した再生信号をＡ
／Ｄ変換回路７によりディジタル信号に変換してＭＬＰ
型信号処理回路８に入力する。ＭＬＰ型信号処理回路８
はデータ検出機能を含み、当該再生信号に含まれる非線
形歪みを抑制すると共に、バイナリデータ（２値化デー
タ）を検出して出力する。
信号処理回路を利用して、残留等化誤差を最小にするニ
ューラルネットワーク方式の波形等化機能を十分に発揮
させて再生信号の非線形歪み成分の影響を除去し、これ
に伴ってデータ検出誤り率を効果的に抑制したデータ検
出処理を実現できるようにして、高容量かつ高信頼性の
ディスク記憶装置を提供することにある。 【解決手段】光ディスク装置のデータ再生系において、
ローパスフィルタ９によりノイズ除去した再生信号をＡ
／Ｄ変換回路７によりディジタル信号に変換してＭＬＰ
型信号処理回路８に入力する。ＭＬＰ型信号処理回路８
はデータ検出機能を含み、当該再生信号に含まれる非線
形歪みを抑制すると共に、バイナリデータ（２値化デー
タ）を検出して出力する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、記録媒体としてデ
ィスクを使用し、光学的、磁気的または光磁気的なデー
タの記録再生を行なうディスク記憶装置に関し、特にデ
ータ再生動作に使用する信号処理回路に関する。
ィスクを使用し、光学的、磁気的または光磁気的なデー
タの記録再生を行なうディスク記憶装置に関し、特にデ
ータ再生動作に使用する信号処理回路に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、光学的、磁気的、または光磁気的
にデータをディスク（記憶媒体）上に記録しかつ再生す
るディスク記憶装置では、リードヘッド（リード／ライ
ト兼用のヘッドも含む）によりディスクから読出された
再生信号（リード信号）からデータ（ディスク上に記録
したデータ）を再生する（復号化する）ための再生信号
処理回路が設けられている。ディスク記憶装置として
は、具体的にはハードディスクドライブ（ＨＤＤ）と呼
ばれる磁気ディスク装置、光ディスク装置、および光磁
気ディスク装置がある。また、再生信号処理回路は具体
的には、リード／ライト回路として記録再生機能が一体
的に含まれた専用ＩＣにより構成されている場合が多
い。
にデータをディスク（記憶媒体）上に記録しかつ再生す
るディスク記憶装置では、リードヘッド（リード／ライ
ト兼用のヘッドも含む）によりディスクから読出された
再生信号（リード信号）からデータ（ディスク上に記録
したデータ）を再生する（復号化する）ための再生信号
処理回路が設けられている。ディスク記憶装置として
は、具体的にはハードディスクドライブ（ＨＤＤ）と呼
ばれる磁気ディスク装置、光ディスク装置、および光磁
気ディスク装置がある。また、再生信号処理回路は具体
的には、リード／ライト回路として記録再生機能が一体
的に含まれた専用ＩＣにより構成されている場合が多
い。
【０００３】再生信号処理回路は大別して、ヘッドから
読出された再生信号を増幅するアンプ回路と、再生信号
波形を波形等化する波形等化回路と、データ検出処理
（２値化の識別処理）を行なうためのデータ検出回路
と、記録データに復号化するためのデコーダ（復号化回
路）とから構成されている。
読出された再生信号を増幅するアンプ回路と、再生信号
波形を波形等化する波形等化回路と、データ検出処理
（２値化の識別処理）を行なうためのデータ検出回路
と、記録データに復号化するためのデコーダ（復号化回
路）とから構成されている。
【０００４】波形等化回路は、ディスク上にデータを記
録するときに記録チャネル（記録媒体／ヘッドからなる
系）を通過した結果により生じた波形の歪みを補正し、
データ検出処理における検出誤り率を許容範囲内にする
ために設けられている。従来では、記録チャネルを線形
系にモデル化して、再生信号の線形的な歪みを補正する
線形等化方式が採用されている。具体的には、記録チャ
ネルの特性変化に適応的に追従する適応型ディジタルフ
ィルタが採用されることが多い。
録するときに記録チャネル（記録媒体／ヘッドからなる
系）を通過した結果により生じた波形の歪みを補正し、
データ検出処理における検出誤り率を許容範囲内にする
ために設けられている。従来では、記録チャネルを線形
系にモデル化して、再生信号の線形的な歪みを補正する
線形等化方式が採用されている。具体的には、記録チャ
ネルの特性変化に適応的に追従する適応型ディジタルフ
ィルタが採用されることが多い。
【０００５】データ検出回路としては、近年ではＰＲＭ
Ｌ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕ
ｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の信号処理技術が採用
されつつある。このＰＲＭＬ方式は、再生信号波形の前
後の相関を利用してシーケンス的にデータを検出する方
式であり、具体的にはビタビデコーダを使用する。
Ｌ（Ｐａｒｔｉａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｍａｘｉｍｕ
ｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）方式の信号処理技術が採用
されつつある。このＰＲＭＬ方式は、再生信号波形の前
後の相関を利用してシーケンス的にデータを検出する方
式であり、具体的にはビタビデコーダを使用する。
【０００６】近年、ディスク記憶装置の記憶容量の大容
量化を図るために、例えばＨＤＤでは数Ｇビット／平方
インチのような高記録密度化が実現されている。このよ
うな高記録密度では、従来の記録チャネルの応答特性
が、ディスク上に記録したバイナリ・データに対して線
形的なモデルを設定することは不可能であり、非線形的
要素を考慮する必要がある。ここで、非線形な歪みの割
合が大きくなると、線形的等化回路では等化残留誤差が
増大し、データ検出処理において許容範囲内の検出誤り
率を確保することは困難となる。
量化を図るために、例えばＨＤＤでは数Ｇビット／平方
インチのような高記録密度化が実現されている。このよ
うな高記録密度では、従来の記録チャネルの応答特性
が、ディスク上に記録したバイナリ・データに対して線
形的なモデルを設定することは不可能であり、非線形的
要素を考慮する必要がある。ここで、非線形な歪みの割
合が大きくなると、線形的等化回路では等化残留誤差が
増大し、データ検出処理において許容範囲内の検出誤り
率を確保することは困難となる。
【０００７】再生信号波形の非線形的な歪みを等化する
方式としては、階層型ネットワークまたは多層パーセプ
トロン（ｍｕｔｉｌａｙｅｒ ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）
型ニューラルネットワーク方式（以下ＭＬＰ型と呼ぶ）
を利用した波形等化回路が提案されている（例えば特願
平８−２５９８６６号公報を参照）。従来の再生信号処
理回路では、当該ＭＬＰ型波形等化回路により非線形の
波形歪みが除去された再生信号は、従来のデータ検出回
路によりデータ検出処理が実行されている。
方式としては、階層型ネットワークまたは多層パーセプ
トロン（ｍｕｔｉｌａｙｅｒ ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）
型ニューラルネットワーク方式（以下ＭＬＰ型と呼ぶ）
を利用した波形等化回路が提案されている（例えば特願
平８−２５９８６６号公報を参照）。従来の再生信号処
理回路では、当該ＭＬＰ型波形等化回路により非線形の
波形歪みが除去された再生信号は、従来のデータ検出回
路によりデータ検出処理が実行されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】前述したように、ディ
スク記憶装置では高記録密度化に伴って、ディスクから
データを再生するときの再生信号波形に含まれる歪み成
分に占める非線形的な歪み成分が無視できない程度まで
増大している。このため、非線形的な歪み成分を除去す
るための非線形の波形等化処理の必要性が大きくなって
いる。ＭＬＰ型信号処理回路を利用した波形等化回路
は、非線形の歪み成分の等化処理に効果的であることが
知られている（例えばＭｏｏｎ他による文献「Ｓｉｍｐ
ｌｉｆｉｅｄＮｏｎｌｉｎｅａｒ Ｅｑｕａｌｉｚｅｒ
ｓ，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｍａｇｎ．，Ｖｏ１３１，
Ｎｏ．６，Ｎｏｖｅｎｂｅｒ １９９５」を参照）。
スク記憶装置では高記録密度化に伴って、ディスクから
データを再生するときの再生信号波形に含まれる歪み成
分に占める非線形的な歪み成分が無視できない程度まで
増大している。このため、非線形的な歪み成分を除去す
るための非線形の波形等化処理の必要性が大きくなって
いる。ＭＬＰ型信号処理回路を利用した波形等化回路
は、非線形の歪み成分の等化処理に効果的であることが
知られている（例えばＭｏｏｎ他による文献「Ｓｉｍｐ
ｌｉｆｉｅｄＮｏｎｌｉｎｅａｒ Ｅｑｕａｌｉｚｅｒ
ｓ，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｍａｇｎ．，Ｖｏ１３１，
Ｎｏ．６，Ｎｏｖｅｎｂｅｒ １９９５」を参照）。
【０００９】ところで、ニューラルネットワーク方式の
等化回路の場合には、ネットワークの重み付け係数を決
定するめの学習過程が必要になる。この学習過程では、
誤差逆伝播アルゴリズムと称する算出方法が使用され
る。この方法は、出力端での実際の値と等化目標である
理想値との差を、ネットワークの重み付け係数により出
力への寄与の度合いに従って、修正していく。ビット毎
にデータを検出するデータ検出方式では、等化回路の出
力の等化誤差の大きさが検出誤り率に直接関係するた
め、前記の誤差逆伝播アルゴリズムによる学習方法は合
理的である。
等化回路の場合には、ネットワークの重み付け係数を決
定するめの学習過程が必要になる。この学習過程では、
誤差逆伝播アルゴリズムと称する算出方法が使用され
る。この方法は、出力端での実際の値と等化目標である
理想値との差を、ネットワークの重み付け係数により出
力への寄与の度合いに従って、修正していく。ビット毎
にデータを検出するデータ検出方式では、等化回路の出
力の等化誤差の大きさが検出誤り率に直接関係するた
め、前記の誤差逆伝播アルゴリズムによる学習方法は合
理的である。
【００１０】しかしながら、近年の高記録密度化の要求
に伴って、再生信号波形の隣接ビット間の干渉を許容し
ないビット毎にデータを検出するデータ検出方式では、
検出誤り率を抑制することは困難になっている。前述の
ＰＲＭＬ方式の信号処理方法では、再生信号波形の隣接
ビット間の相互干渉量をある程度許容して、干渉による
波形値の変化の状態をシーケンスで追従しながらデータ
の検出処理が行なわれる。即ち、再生信号波形の相互干
渉を許容することにより、隣接ビット間に跨がる信号の
パワーを有効に使用できるため、同じ信号対ノイズ比
（Ｓ／Ｎ）の再生信号に対する検出誤り率を抑制するこ
とが可能となる。この場合、最尤シーケンス検出器（Ｍ
Ｌデコーダまたはビタビデコーダ）は、回路の複雑化を
避けるために、線形の波形干渉を前提として設計されて
いるのが一般的である。従って、ＰＲＭＬ方式のクラス
に従った線形な波形干渉のみの再生信号波形を学習目標
としたニューラルネットワーク方式の等化回路は、理論
的には有効である。
に伴って、再生信号波形の隣接ビット間の干渉を許容し
ないビット毎にデータを検出するデータ検出方式では、
検出誤り率を抑制することは困難になっている。前述の
ＰＲＭＬ方式の信号処理方法では、再生信号波形の隣接
ビット間の相互干渉量をある程度許容して、干渉による
波形値の変化の状態をシーケンスで追従しながらデータ
の検出処理が行なわれる。即ち、再生信号波形の相互干
渉を許容することにより、隣接ビット間に跨がる信号の
パワーを有効に使用できるため、同じ信号対ノイズ比
（Ｓ／Ｎ）の再生信号に対する検出誤り率を抑制するこ
とが可能となる。この場合、最尤シーケンス検出器（Ｍ
Ｌデコーダまたはビタビデコーダ）は、回路の複雑化を
避けるために、線形の波形干渉を前提として設計されて
いるのが一般的である。従って、ＰＲＭＬ方式のクラス
に従った線形な波形干渉のみの再生信号波形を学習目標
としたニューラルネットワーク方式の等化回路は、理論
的には有効である。
【００１１】しかしながら、ニューラルネットワーク方
式を実際上の回路に適用した場合に、学習目標との等化
誤差をゼロにするような等化回路を使用することは、コ
スト的に現実的ではないし、個々の装置や経時変化の影
響を完全に除去することは困難である。よって、ある程
度の等化誤差が残留することを前提とした回路設計を行
なうことになるが、以下のような点で問題が発生する。
即ち、前記の等化誤差を考慮していなＭＬデコーダとニ
ューラルネットワーク方式の等化回路（ＭＬＰ型等化回
路）とを組み合わせる場合に、検出誤り率の最低点と残
留等化誤差が学習過程での評価値で残留等化誤差の最低
点とが不一致となる。これは、ＭＬデコーダが理想値と
のずれ分がアディティブ（ａｄｄｉｔｉｖｅ）な白色ガ
ウス雑音の場合に性能が最大になるのに対して、等化回
路の残留等化誤差分は相関を持った有色の雑音になるた
めである。
式を実際上の回路に適用した場合に、学習目標との等化
誤差をゼロにするような等化回路を使用することは、コ
スト的に現実的ではないし、個々の装置や経時変化の影
響を完全に除去することは困難である。よって、ある程
度の等化誤差が残留することを前提とした回路設計を行
なうことになるが、以下のような点で問題が発生する。
即ち、前記の等化誤差を考慮していなＭＬデコーダとニ
ューラルネットワーク方式の等化回路（ＭＬＰ型等化回
路）とを組み合わせる場合に、検出誤り率の最低点と残
留等化誤差が学習過程での評価値で残留等化誤差の最低
点とが不一致となる。これは、ＭＬデコーダが理想値と
のずれ分がアディティブ（ａｄｄｉｔｉｖｅ）な白色ガ
ウス雑音の場合に性能が最大になるのに対して、等化回
路の残留等化誤差分は相関を持った有色の雑音になるた
めである。
【００１２】換言すれば、出力における残留等化誤差を
最小にするような学習方法を使用するニューラルネット
ワーク方式の等化回路は、必ずしもエラーレートが最も
低くなるような動作をしていない。再生信号を等化回路
により等化して、ＭＬ検出器（ビタビデコーダ）により
データを検出する回路を構成する場合に、当該ＭＬ検出
器の出力を利用してニューラルネットワーク方式の等化
回路の学習を実行させることが理想的である。しかしな
がら、ＭＬ検出器の出力はＭＬシーケンス検出動作を含
む結果であるから、そこでの評価値をニューラルネット
ワーク方式の等化回路の学習過程に利用することは問題
が多く現実的でない。
最小にするような学習方法を使用するニューラルネット
ワーク方式の等化回路は、必ずしもエラーレートが最も
低くなるような動作をしていない。再生信号を等化回路
により等化して、ＭＬ検出器（ビタビデコーダ）により
データを検出する回路を構成する場合に、当該ＭＬ検出
器の出力を利用してニューラルネットワーク方式の等化
回路の学習を実行させることが理想的である。しかしな
がら、ＭＬ検出器の出力はＭＬシーケンス検出動作を含
む結果であるから、そこでの評価値をニューラルネット
ワーク方式の等化回路の学習過程に利用することは問題
が多く現実的でない。
【００１３】そこで、本発明の目的は、ＭＬＰ型などの
ニューラルネットワーク方式の信号処理回路を用いて、
入力信号系列の特徴を学習し、従来のデータ検出器を併
用した場合の出力と同じ値を出力するようにさせること
で、データ誤り率効果的に抑制し、高容量かつ高信頼性
のディスク記憶装置を提供することにある。
ニューラルネットワーク方式の信号処理回路を用いて、
入力信号系列の特徴を学習し、従来のデータ検出器を併
用した場合の出力と同じ値を出力するようにさせること
で、データ誤り率効果的に抑制し、高容量かつ高信頼性
のディスク記憶装置を提供することにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明は、例えば光ディ
スク装置に適用し、データの再生動作時に再生信号をＡ
／Ｄ変換手段によりディジタル信号に変換し、このディ
ジタル信号を入力して再生信号の波形歪み成分を含む信
号パターンから２値化データを検出するデータ検出機能
を有するディジタル信号処理手段を備えたディスク記憶
装置である。
スク装置に適用し、データの再生動作時に再生信号をＡ
／Ｄ変換手段によりディジタル信号に変換し、このディ
ジタル信号を入力して再生信号の波形歪み成分を含む信
号パターンから２値化データを検出するデータ検出機能
を有するディジタル信号処理手段を備えたディスク記憶
装置である。
【００１５】即ち、従来の波形等化回路により波形等化
処理した後に、例えばビタビデコーダなどのデータ検出
回路により再生信号からデータを検出する構成の信号処
理系ではなく、例えばローパスフィルタによりノイズ除
去した再生信号をＭＬＰ型信号処理回路に入力して、当
該再生信号から検出したバイナリデータ（２値化デー
タ）を出力する構成の信号処理系である。換言すれば、
再生信号に含まれる波形歪み成分や雑音成分を除去する
のではなく、それらを含む信号パターン自体を学習し、
この学習過程から得られる重み付け係数を決定する。そ
して、重み付け係数により信号パターンの特徴を抽出し
てこの特徴に応じた２値化データを検出する信号処理回
路である。
処理した後に、例えばビタビデコーダなどのデータ検出
回路により再生信号からデータを検出する構成の信号処
理系ではなく、例えばローパスフィルタによりノイズ除
去した再生信号をＭＬＰ型信号処理回路に入力して、当
該再生信号から検出したバイナリデータ（２値化デー
タ）を出力する構成の信号処理系である。換言すれば、
再生信号に含まれる波形歪み成分や雑音成分を除去する
のではなく、それらを含む信号パターン自体を学習し、
この学習過程から得られる重み付け係数を決定する。そ
して、重み付け係数により信号パターンの特徴を抽出し
てこの特徴に応じた２値化データを検出する信号処理回
路である。
【００１６】このような構成の信号処理回路であれば、
非線形の歪みを含む再生信号を一旦線形な信号処理系に
適した形に変換する過程を排除できるため、ニューラル
ネットワーク方式での学習効果を高めて、非線形成分を
含む再生信号から十分に低い検出誤り率でデータ検出を
行なうことができる。
非線形の歪みを含む再生信号を一旦線形な信号処理系に
適した形に変換する過程を排除できるため、ニューラル
ネットワーク方式での学習効果を高めて、非線形成分を
含む再生信号から十分に低い検出誤り率でデータ検出を
行なうことができる。
【００１７】本発明のディジタル信号処理手段は、具体
的には多層パーセプトロン型ニューラルネットワーク方
式の信号処理回路であり、データクロック周期の遅延時
間を有し直列接続された複数の遅延素子から構成される
入力層と、相互に接続関係を持たない複数のノード群か
らなる層が複数層に重なって構成される中間層と、１つ
の出力ノードで構成される出力層とを備えている。この
ような構成において、中間層の内で最も入力信号寄りの
層を構成する各ノードの入力は、前記入力層を構成する
遅延素子の各端の信号のそれぞれに結合の重み付けの値
を乗算したものであり、中間層の各層を構成する各ノー
ドの出力は、入力の総和に対する非線形な関数の出力値
であり、中間層の内で最も入力信号寄りの層以外の各層
を構成する各ノードへの入力は、より入力信号側の他の
中間層を構成する各ノードの出力端の信号に結合の重み
付けの値を乗算したものであり、出力ノードの入力は、
前記中間層の内で最も出力ノードよりの層を構成する各
ノードの出力にそれぞれ結合の重み付けの値を乗算した
ものであり、出力ノードの出力は、当該出力ノードの入
力の総和に対する非線形な関数の出力値である。
的には多層パーセプトロン型ニューラルネットワーク方
式の信号処理回路であり、データクロック周期の遅延時
間を有し直列接続された複数の遅延素子から構成される
入力層と、相互に接続関係を持たない複数のノード群か
らなる層が複数層に重なって構成される中間層と、１つ
の出力ノードで構成される出力層とを備えている。この
ような構成において、中間層の内で最も入力信号寄りの
層を構成する各ノードの入力は、前記入力層を構成する
遅延素子の各端の信号のそれぞれに結合の重み付けの値
を乗算したものであり、中間層の各層を構成する各ノー
ドの出力は、入力の総和に対する非線形な関数の出力値
であり、中間層の内で最も入力信号寄りの層以外の各層
を構成する各ノードへの入力は、より入力信号側の他の
中間層を構成する各ノードの出力端の信号に結合の重み
付けの値を乗算したものであり、出力ノードの入力は、
前記中間層の内で最も出力ノードよりの層を構成する各
ノードの出力にそれぞれ結合の重み付けの値を乗算した
ものであり、出力ノードの出力は、当該出力ノードの入
力の総和に対する非線形な関数の出力値である。
【００１８】
【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
の形態を説明する。図１は本実施形態に関係する光ディ
スク装置の要部を示すブロック図であり、図２は本実施
形態に関係するニューラルネットワーク型構成の信号処
理回路の概念図であり、図３は本実施形態に関係するＭ
ＬＰ型構成の信号処理回路の構成を示すブロック図であ
る。 （装置の構成）本実施形態はディスク記憶装置として、
記録再生型の光ディスク装置に適用することを想定して
いる。光ディスク装置は、図１に示すように、記録媒体
である書換え可能な光ディスク１と、光ピックアップ３
と、データ再生系と、データ記録系と、ドライブコント
ローラ１２と、インターフェース１３とを有する。光デ
ィスク１はスピンドルモータ２により回転駆動してい
る。光ピックアップ３はサーボモータ４により移動調整
されて、レーザドライバ１５による駆動で光ディスク１
にレーザ光を照射し、光学的に情報の記録再生を行な
う。スピンドルモータ２とサーボモータ４は、ドライブ
コントローラ１２により駆動制御回路１４を介して駆動
制御される。
の形態を説明する。図１は本実施形態に関係する光ディ
スク装置の要部を示すブロック図であり、図２は本実施
形態に関係するニューラルネットワーク型構成の信号処
理回路の概念図であり、図３は本実施形態に関係するＭ
ＬＰ型構成の信号処理回路の構成を示すブロック図であ
る。 （装置の構成）本実施形態はディスク記憶装置として、
記録再生型の光ディスク装置に適用することを想定して
いる。光ディスク装置は、図１に示すように、記録媒体
である書換え可能な光ディスク１と、光ピックアップ３
と、データ再生系と、データ記録系と、ドライブコント
ローラ１２と、インターフェース１３とを有する。光デ
ィスク１はスピンドルモータ２により回転駆動してい
る。光ピックアップ３はサーボモータ４により移動調整
されて、レーザドライバ１５による駆動で光ディスク１
にレーザ光を照射し、光学的に情報の記録再生を行な
う。スピンドルモータ２とサーボモータ４は、ドライブ
コントローラ１２により駆動制御回路１４を介して駆動
制御される。
【００１９】データ記録系はレーザドライバ１５および
変調回路１６を有する。変調回路１６は、ドライブコン
トローラ１２から送出された記録データを所定の符号ビ
ット列に変換する符号化処理を実行する。レーザドライ
バ１５は、変調回路１６から出力された符号ビット列に
従ったマークをディスク１上に記録するように光ピック
アップ３を駆動する。
変調回路１６を有する。変調回路１６は、ドライブコン
トローラ１２から送出された記録データを所定の符号ビ
ット列に変換する符号化処理を実行する。レーザドライ
バ１５は、変調回路１６から出力された符号ビット列に
従ったマークをディスク１上に記録するように光ピック
アップ３を駆動する。
【００２０】データ再生系は、プリアンプ５と、可変利
得増幅器（ＶＧＡ）６と、Ａ／Ｄ変換回路７と、ローパ
スフィルタ（ＬＰＦ）９と、ニューラルネットワーク型
構成の信号処理回路８と、デコーダ１１とを有する。プ
リアンプ５とＶＧＡ６は光ピックアップ３により読出さ
れた再生信号を増幅する。ＬＰＦ９は再生信号波形から
信号帯域外のノイズを除去するためのフィルタ回路であ
る。Ａ／Ｄ変換回路７は増幅された再生信号を離散時間
の量子化サンプル値であるディジタル信号に変換する。
得増幅器（ＶＧＡ）６と、Ａ／Ｄ変換回路７と、ローパ
スフィルタ（ＬＰＦ）９と、ニューラルネットワーク型
構成の信号処理回路８と、デコーダ１１とを有する。プ
リアンプ５とＶＧＡ６は光ピックアップ３により読出さ
れた再生信号を増幅する。ＬＰＦ９は再生信号波形から
信号帯域外のノイズを除去するためのフィルタ回路であ
る。Ａ／Ｄ変換回路７は増幅された再生信号を離散時間
の量子化サンプル値であるディジタル信号に変換する。
【００２１】ニューラルネットワーク型構成の信号処理
回路８は、非線形歪み成分を含む再生信号から２値化デ
ータを検出するためのデータ検出機能を有する回路であ
り、図３に示すように、多層のパーセプトロン型のディ
ジタル信号処理回路である（以下ＭＬＰ型信号処理回路
と呼ぶ）。デコーダ１１は、ＭＬＰ型信号処理回路８に
より検出された符号ビット列を元のデータ（記録デー
タ）に復元する。
回路８は、非線形歪み成分を含む再生信号から２値化デ
ータを検出するためのデータ検出機能を有する回路であ
り、図３に示すように、多層のパーセプトロン型のディ
ジタル信号処理回路である（以下ＭＬＰ型信号処理回路
と呼ぶ）。デコーダ１１は、ＭＬＰ型信号処理回路８に
より検出された符号ビット列を元のデータ（記録デー
タ）に復元する。
【００２２】ドライブコントローラ１２は、装置のメイ
ン制御装置であり、インターフェース１３を介して例え
ばパーソナルコンピュータと接続し、記録再生データの
転送制御を実行する。なお、本装置には、図示しないが
映像情報の記録再生動作に必要な動画圧縮回路、動画伸
長回路、およびデコーダ１１から出力されたデータの誤
り検出訂正処理を行なう誤り検出訂正回路も含まれてい
る。 （ＭＬＰ型信号処理回路８の構成と動作）本実施形態の
ＭＬＰ型信号処理回路８は、従来のデータ検出回路（ビ
タビデコーダなどのＭＬ検出回路）とは異なり、波形歪
み成分や雑音成分を含む再生信号から信号パターンの特
徴を抽出し、この特徴に応じた２値化データ（１／０）
を検出するデータ検出機能を含むディジタル信号処理回
路である。即ち、従来のデータ検出回路は、記録チャネ
ルの歪み成分や不要な帯域の雑音を波形等化回路で除去
し、この波形等化回路からほぼ理想的な状態の再生信号
から２値化データを検出している。これに対して、本実
施形態のＭＬＰ型信号処理回路８は、波形歪み成分や雑
音成分を含む再生信号の信号パターン自体からネットワ
ークの結合の重み付け係数を決定する学習を実行し、こ
の決定した重み付け係数により信号パターンの特徴を抽
出する処理を実行している。換言すれば、波形歪み成分
や雑音成分を含む再生信号から直接的に２値化データを
検出する方式である。
ン制御装置であり、インターフェース１３を介して例え
ばパーソナルコンピュータと接続し、記録再生データの
転送制御を実行する。なお、本装置には、図示しないが
映像情報の記録再生動作に必要な動画圧縮回路、動画伸
長回路、およびデコーダ１１から出力されたデータの誤
り検出訂正処理を行なう誤り検出訂正回路も含まれてい
る。 （ＭＬＰ型信号処理回路８の構成と動作）本実施形態の
ＭＬＰ型信号処理回路８は、従来のデータ検出回路（ビ
タビデコーダなどのＭＬ検出回路）とは異なり、波形歪
み成分や雑音成分を含む再生信号から信号パターンの特
徴を抽出し、この特徴に応じた２値化データ（１／０）
を検出するデータ検出機能を含むディジタル信号処理回
路である。即ち、従来のデータ検出回路は、記録チャネ
ルの歪み成分や不要な帯域の雑音を波形等化回路で除去
し、この波形等化回路からほぼ理想的な状態の再生信号
から２値化データを検出している。これに対して、本実
施形態のＭＬＰ型信号処理回路８は、波形歪み成分や雑
音成分を含む再生信号の信号パターン自体からネットワ
ークの結合の重み付け係数を決定する学習を実行し、こ
の決定した重み付け係数により信号パターンの特徴を抽
出する処理を実行している。換言すれば、波形歪み成分
や雑音成分を含む再生信号から直接的に２値化データを
検出する方式である。
【００２３】以下図２を参照して、本実施形態のＭＬＰ
型信号処理回路８の概念的構成を説明する。本信号処理
回路８の概念的構成は、大別して入力信号サンプリング
層４０、パターン認識層４１、および出力判定ノード４
３からなる。入力信号サンプリング層４０は、チャネル
ビットレート（変調後のデータ転送レート）で入力信号
波形（再生信号）をサンプリングする（図２に示すポイ
ントがサンプリングポイントを意味する）。パターン認
識層４１は、ネットワークを介してサンプリングされた
入力信号波形の振幅値を、複数のパターン認識ノード４
２に入力する。
型信号処理回路８の概念的構成を説明する。本信号処理
回路８の概念的構成は、大別して入力信号サンプリング
層４０、パターン認識層４１、および出力判定ノード４
３からなる。入力信号サンプリング層４０は、チャネル
ビットレート（変調後のデータ転送レート）で入力信号
波形（再生信号）をサンプリングする（図２に示すポイ
ントがサンプリングポイントを意味する）。パターン認
識層４１は、ネットワークを介してサンプリングされた
入力信号波形の振幅値を、複数のパターン認識ノード４
２に入力する。
【００２４】各パターン認識ノード４２は、これらの各
入力値に学習により得られた重み付け係数を乗算し、こ
れらの乗算結果に非線形的な関数を適用した結果を出力
判定ノード４３に出力する。即ち、各パターン認識ノー
ド４２は、入力信号波形の形（サンプリング点での振幅
値）に応じて、ある信号パターンを認識した場合には正
の大きな値を出力し、また異なる信号パターンを認識し
た場合には負の大きな値を出力する。信号パターンに応
じて出力される値は、それぞれのパターン認識ノード４
２により異なる。
入力値に学習により得られた重み付け係数を乗算し、こ
れらの乗算結果に非線形的な関数を適用した結果を出力
判定ノード４３に出力する。即ち、各パターン認識ノー
ド４２は、入力信号波形の形（サンプリング点での振幅
値）に応じて、ある信号パターンを認識した場合には正
の大きな値を出力し、また異なる信号パターンを認識し
た場合には負の大きな値を出力する。信号パターンに応
じて出力される値は、それぞれのパターン認識ノード４
２により異なる。
【００２５】従って、個々のパターン認識ノード４２は
入力信号波形のある特徴の度合いを示する。換言すれ
ば、パターン認識層４１全体の出力値パターンは、入力
信号波形の特徴を抽象化した信号パターンに相当する。
入力信号波形のある特徴の度合いを示する。換言すれ
ば、パターン認識層４１全体の出力値パターンは、入力
信号波形の特徴を抽象化した信号パターンに相当する。
【００２６】出力判定ノード４３は、各パターン認識ノ
ード４２からの出力値に、学習により得られた重み付け
係数を乗算する。出力判定ノード４３は、あるパターン
認識ノード４２の出力値がデータを「１」と判定するの
に肯定的な値を示しているが、他のノード４２では否定
的な値を示したりするので、総合的な２値判定処理を実
行する。具体的には、出力判定ノード４３は、各パター
ン認識ノード４２からの出力値の総和を求めて、非線形
的な関数を適用した後にある閾値をもって判定処理し、
「０」または「１」を出力することにより、チャネルの
特性や雑音により歪みを受けた再生信号から２値化デー
タを検出する。
ード４２からの出力値に、学習により得られた重み付け
係数を乗算する。出力判定ノード４３は、あるパターン
認識ノード４２の出力値がデータを「１」と判定するの
に肯定的な値を示しているが、他のノード４２では否定
的な値を示したりするので、総合的な２値判定処理を実
行する。具体的には、出力判定ノード４３は、各パター
ン認識ノード４２からの出力値の総和を求めて、非線形
的な関数を適用した後にある閾値をもって判定処理し、
「０」または「１」を出力することにより、チャネルの
特性や雑音により歪みを受けた再生信号から２値化デー
タを検出する。
【００２７】次に図３を参照して、本実施形態の信号処
理回路８の具体的構成と動作を説明する。ＭＬＰ型信号
処理回路８は、図３に示すように、直列接続の複数の遅
延回路２０と、乗算回路２１と、中間ノード３１と、出
力ノード３０とから構成される。入力信号サンプル値Ｚ
kは、データ・サンプリング・クロック時間遅延量を有
する遅延回路２０により遅延されて、次段の遅延回路２
０に出力される。ここで、時刻ｋにおけるｊ番目の遅延
回路２０の出力信号サンプル値Ｚk-jは、乗算回路２１
により結合の重み付けの値Ｗ0,i,jが掛けられて、ｊ＋
１番目の中間ノード３１の入力となる。例えば入力信号
サンプル値Ｚkは、乗算回路２１により結合の重み付け
の値Ｗ0,0,0が掛けられて、最も入力信号寄りの中間層
の１番目の中間ノードの入力の１つになる。
理回路８の具体的構成と動作を説明する。ＭＬＰ型信号
処理回路８は、図３に示すように、直列接続の複数の遅
延回路２０と、乗算回路２１と、中間ノード３１と、出
力ノード３０とから構成される。入力信号サンプル値Ｚ
kは、データ・サンプリング・クロック時間遅延量を有
する遅延回路２０により遅延されて、次段の遅延回路２
０に出力される。ここで、時刻ｋにおけるｊ番目の遅延
回路２０の出力信号サンプル値Ｚk-jは、乗算回路２１
により結合の重み付けの値Ｗ0,i,jが掛けられて、ｊ＋
１番目の中間ノード３１の入力となる。例えば入力信号
サンプル値Ｚkは、乗算回路２１により結合の重み付け
の値Ｗ0,0,0が掛けられて、最も入力信号寄りの中間層
の１番目の中間ノードの入力の１つになる。
【００２８】同様に、ｉ番目の遅延回路の出力Ｚ
k-iは、結合の重み付けの値Ｗ0,i,jを乗算されて、最も
入力信号寄りの中間層のｊ＋１番目の中間ノードの入力
の１つとなる。最も入力信号寄りの中間層のｊ＋１番目
の中間ノードの出力Ｈ0,j,kは、入力の総和をシグモイ
ド関数ｆで評価した値になる。即ち、 Ｈ0,j,k＝ｆ（ΣiＷ0,i,j・Ｚk-i）…（１） ｆ（ｘ）＝（１−ｅｘｐ（ｘ））／（１＋ｅｘｐ（−ｘ））…（２） の式が成立する。
k-iは、結合の重み付けの値Ｗ0,i,jを乗算されて、最も
入力信号寄りの中間層のｊ＋１番目の中間ノードの入力
の１つとなる。最も入力信号寄りの中間層のｊ＋１番目
の中間ノードの出力Ｈ0,j,kは、入力の総和をシグモイ
ド関数ｆで評価した値になる。即ち、 Ｈ0,j,k＝ｆ（ΣiＷ0,i,j・Ｚk-i）…（１） ｆ（ｘ）＝（１−ｅｘｐ（ｘ））／（１＋ｅｘｐ（−ｘ））…（２） の式が成立する。
【００２９】最も入力信号寄りの中間層のｊ番目の中間
ノードの出力Ｈ0,j-1は、前記式（１）と同様に、乗算
回路２１により結合の重み付けの値Ｗ1,j,mが掛けられ
て、１段出力寄りの中間層のｍ＋１番目の中間ノードの
入力の１つになる。また、最も入力信号寄りの中間層か
ら１段出力寄りの中間層の中間ノードの出力も、前記式
（１）と同様に入力の総和をシグモイド関数ｆで評価し
た値になる。
ノードの出力Ｈ0,j-1は、前記式（１）と同様に、乗算
回路２１により結合の重み付けの値Ｗ1,j,mが掛けられ
て、１段出力寄りの中間層のｍ＋１番目の中間ノードの
入力の１つになる。また、最も入力信号寄りの中間層か
ら１段出力寄りの中間層の中間ノードの出力も、前記式
（１）と同様に入力の総和をシグモイド関数ｆで評価し
た値になる。
【００３０】以下同様にして、中間層間の接続が同じパ
ターンで積み重なって、最も出力寄りの中間層の中間ノ
ードの出力にも、結合の重み付けの値が掛けられて、出
力ノード３０の入力の１つになる。出力ノード３０の出
力、即ちＭＬＰ型信号処理回路８の時刻ｋにおける出力
値ｄkは、出力ノード３０の入力総和になる。よって、
この出力ｄkは、 ｄk＝ΣmＷr+1,m,0・ｆ（ΣnＷr,n,m・ｆ（ΣpＷr-1,p,n・ｆ（ΣｑＷ0,q,t・Ｚk-q ）…）…（３） となる。
ターンで積み重なって、最も出力寄りの中間層の中間ノ
ードの出力にも、結合の重み付けの値が掛けられて、出
力ノード３０の入力の１つになる。出力ノード３０の出
力、即ちＭＬＰ型信号処理回路８の時刻ｋにおける出力
値ｄkは、出力ノード３０の入力総和になる。よって、
この出力ｄkは、 ｄk＝ΣmＷr+1,m,0・ｆ（ΣnＷr,n,m・ｆ（ΣpＷr-1,p,n・ｆ（ΣｑＷ0,q,t・Ｚk-q ）…）…（３） となる。
【００３１】結合の重み付けの値は、以下のような誤差
逆伝播アルゴリズムに従って、学習手順を繰り返すこと
により求められる。即ち、まず全ての結合の重み付けの
値には、初期値としてランダムな小さな値を設定する。
入力側から数えてｕ＋１番目の中間層のｖ＋１番目の中
間ノードの出力を、 Ｏu,v,k＝ｆ（Ｇu,v,k）…（４） Ｇu,v,k＝ΣiＷu-1,i,vＯu-1,ｉ…（５） とあらわすことにする。
逆伝播アルゴリズムに従って、学習手順を繰り返すこと
により求められる。即ち、まず全ての結合の重み付けの
値には、初期値としてランダムな小さな値を設定する。
入力側から数えてｕ＋１番目の中間層のｖ＋１番目の中
間ノードの出力を、 Ｏu,v,k＝ｆ（Ｇu,v,k）…（４） Ｇu,v,k＝ΣiＷu-1,i,vＯu-1,ｉ…（５） とあらわすことにする。
【００３２】学習波形系列のｋ番目が入力された時に期
待される理想出力をＣkとすると、中間層の層の数がＸ
の場合の出力ノードの出力における誤差δx,kは、 δx,k＝２（ｄk−Ｃk）ｆ’（Ｇx,k）…（６） となる。ここで、ｆ’はｆの導関数である。
待される理想出力をＣkとすると、中間層の層の数がＸ
の場合の出力ノードの出力における誤差δx,kは、 δx,k＝２（ｄk−Ｃk）ｆ’（Ｇx,k）…（６） となる。ここで、ｆ’はｆの導関数である。
【００３３】最も出力寄りの入力側から数えてｒ＋１番
目の中間層のｍ＋１番目の中間ノードにおける誤差δ
r,m,kは、逆伝播させることにより以下の式により求め
る。 δr,m,k＝（ΣpＷr+1,m,pδr+1,p,k）ｆ’（Ｇr,k）…（７） 学習波形系列のｋ番目が入力された時の全ての結合の重
み付けの値Ｗr,i,j（ｋ）は、以下のように更新され
る。 δＷr,i,j（ｋ＋１）＝βk・δr-1,i,kＯr-1,i…（８） ここで、βkは学習係数であり、ηは慣性係数である。
目の中間層のｍ＋１番目の中間ノードにおける誤差δ
r,m,kは、逆伝播させることにより以下の式により求め
る。 δr,m,k＝（ΣpＷr+1,m,pδr+1,p,k）ｆ’（Ｇr,k）…（７） 学習波形系列のｋ番目が入力された時の全ての結合の重
み付けの値Ｗr,i,j（ｋ）は、以下のように更新され
る。 δＷr,i,j（ｋ＋１）＝βk・δr-1,i,kＯr-1,i…（８） ここで、βkは学習係数であり、ηは慣性係数である。
【００３４】以下、ＭＬＰ型信号処理回路８の結合の重
み付けの値を決定する手順を具体的に説明する。図４
は、非線形な歪み成分を含むディスク１からの再生信号
を増幅した後に、Ａ／Ｄ変換回路７によりディジタルに
変換したときの信号波形である。サンプリングクロック
は、図示しないＰＬＬ回路を使用して再生信号に対して
周波数と位相とが同期するようなクロックリカバリ回路
から供給される。
み付けの値を決定する手順を具体的に説明する。図４
は、非線形な歪み成分を含むディスク１からの再生信号
を増幅した後に、Ａ／Ｄ変換回路７によりディジタルに
変換したときの信号波形である。サンプリングクロック
は、図示しないＰＬＬ回路を使用して再生信号に対して
周波数と位相とが同期するようなクロックリカバリ回路
から供給される。
【００３５】ＭＬＰ型信号処理回路８において、結合の
重み付けの値を学習により決定するためには、図４に示
すような波形サンプル値系列を前記のＺkとして入力
し、このとき得られる出力ｄkおよび図４の波形から検
出されるべきバイナリデータＣkのそれぞれを使用し
て、前記式（６）〜式（９）を再帰的に計算する。この
操作を出力端での誤差の値が十分小さくなるまで繰り返
す。
重み付けの値を学習により決定するためには、図４に示
すような波形サンプル値系列を前記のＺkとして入力
し、このとき得られる出力ｄkおよび図４の波形から検
出されるべきバイナリデータＣkのそれぞれを使用し
て、前記式（６）〜式（９）を再帰的に計算する。この
操作を出力端での誤差の値が十分小さくなるまで繰り返
す。
【００３６】通常の再生時には、学習時に決定した重み
付けの値を使用することにより、図４に示すような歪み
特性を有する再生信号波形から、２値化データを検出し
て出力することになる。
付けの値を使用することにより、図４に示すような歪み
特性を有する再生信号波形から、２値化データを検出し
て出力することになる。
【００３７】
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、例
えば光ディスク装置などのディスク記憶装置において、
ＭＬＰ型などのニューラルネットワーク方式の信号処理
回路にデータ検出機能を含ませることにより、非線形歪
み成分を有する再生信号に対してデータエラーの有無を
直接に学習させることが可能となるため、非線形歪み成
分の影響を効果的に抑制することが可能になる。従っ
て、残留等化誤差を最小にするニューラルネットワーク
方式の波形等化機能を十分に発揮させて、非線形歪み成
分の影響を除去し、これに伴ってデータ検出誤り率を効
果的に抑制し、高容量かつ高信頼性のディスク記憶装置
を提供することが可能となる。
えば光ディスク装置などのディスク記憶装置において、
ＭＬＰ型などのニューラルネットワーク方式の信号処理
回路にデータ検出機能を含ませることにより、非線形歪
み成分を有する再生信号に対してデータエラーの有無を
直接に学習させることが可能となるため、非線形歪み成
分の影響を効果的に抑制することが可能になる。従っ
て、残留等化誤差を最小にするニューラルネットワーク
方式の波形等化機能を十分に発揮させて、非線形歪み成
分の影響を除去し、これに伴ってデータ検出誤り率を効
果的に抑制し、高容量かつ高信頼性のディスク記憶装置
を提供することが可能となる。
【図１】本発明の実施形態に関係する光ディスク装置の
要部を示すブロック図。
要部を示すブロック図。
【図２】本実施形態に関係するニューラルネットワーク
型構成の信号処理回路の概念を示す図。
型構成の信号処理回路の概念を示す図。
【図３】本実施形態に関係するＭＬＰ型構成の信号処理
回路の構成を示すブロック図。
回路の構成を示すブロック図。
【図４】本実施形態に関係する波形等化処理を説明する
ための信号波形図。
ための信号波形図。
１…光ディスク ２…スピンドルモータ ３…光ピックアップ ４…サーボモータ ５…プリアンプ ６…可変利得増幅器（ＶＧＡ） ７…Ａ／Ｄ変換回路 ８…ＭＬＰ型信号処理回路（データ検出機能を含む） ９…ローパスフィルタ（ＬＰＦ） １１…デコーダ １２…ドライブコントローラ １３…インターフェース １４…駆動制御回路 １５…レーザドライバ １６…変調回路 ２０…遅延回路 ２１…乗算回路 ３０…出力ノード ３１…中間ノード ４０…入力信号サンプリング層 ４１…パターン認識層 ４２…パターン認識ノード ４３…出力判定ノード
Claims (4)
- 【請求項１】 ヘッドによりディスクから読出された再
生信号に所定の信号処理を実行して、当該ディスク上に
記録したデータを復号化するディスク記憶装置であっ
て、 前記再生信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換手
段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段により変換されたディジタル信号を
入力して多層パーセプトロン型ニューラルネットワーク
方式のディジタル信号処理を実行し、前記再生信号の波
形歪み成分を含む信号パターンから２値化データを検出
するデータ検出機能を有する信号処理手段とを具備した
ことを特徴とするディスク記憶装置。 - 【請求項２】 前記ヘッドから読出された再生信号のア
ナログ信号波形を増幅するための増幅手段と、 前記増幅手段から出力された再生信号のノイズを低減し
て、前記Ａ／Ｄ変換手段に出力するフィルタ手段とを具
備したことを特徴とする請求項１記載のディスク記憶装
置。 - 【請求項３】 前記信号処理手段は、 データクロック周期の遅延時間を有し直列接続された複
数の遅延素子から構成される入力層と、相互に接続関係
を持たない複数のノード群からなる層が複数層に重なっ
て構成される中間層と、１つの出力ノードで構成される
出力層とを具備し、 前記中間層の内で最も入力信号寄りの層を構成する各ノ
ードの入力は、前記入力層を構成する遅延素子の各端の
信号のそれぞれに結合の重み付けの値を乗算したもので
あり、 前記中間層の各層を構成する各ノードの出力は、入力の
総和に対する非線形な関数の出力値であり、 前記中間層の内で最も入力信号寄りの層以外の各層を構
成する各ノードへの入力は、より入力信号側の他の中間
層を構成する各ノードの出力端の信号に結合の重み付け
の値を乗算したものであり、 前記出力ノードの入力は、前記中間層の内で最も出力ノ
ードよりの層を構成する各ノードの出力にそれぞれ結合
の重み付けの値を乗算したものであり、 前記出力ノードの出力は、当該出力ノードの入力の総和
に対する非線形な関数の出力値であることを特徴とする
請求項１記載のディスク記憶装置。 - 【請求項４】 前記信号処理手段は、入力信号波形をサ
ンプリングする入力信号サンプリング層と、 前記サンプリングされた入力信号波形の振幅値に、学習
過程により得られた重み付け係数を乗算するパターン認
識ノードから構成されるパターン認識層と、 前記パターン認識層の各パターン認識ノードからの出力
値に、学習過程により得られた重み付け係数を乗算し
て、この各乗算結果に基づいて２値を判定し前記再生信
号から２値化データを検出して出力する出力判定ノード
とを具備したことを特徴とする請求項１記載のディスク
記憶装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10071688A JPH11273254A (ja) | 1998-03-20 | 1998-03-20 | ディスク記憶装置 |
| US09/272,609 US6335913B1 (en) | 1998-03-20 | 1999-03-19 | Disk memory device and disk read-out signal processor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10071688A JPH11273254A (ja) | 1998-03-20 | 1998-03-20 | ディスク記憶装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11273254A true JPH11273254A (ja) | 1999-10-08 |
Family
ID=13467752
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10071688A Pending JPH11273254A (ja) | 1998-03-20 | 1998-03-20 | ディスク記憶装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6335913B1 (ja) |
| JP (1) | JPH11273254A (ja) |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3638093B2 (ja) * | 1998-12-04 | 2005-04-13 | 日本ビクター株式会社 | 光ディスクの復号装置 |
| JP3449339B2 (ja) | 2000-06-08 | 2003-09-22 | 日本電気株式会社 | 復号化装置および復号化方法 |
| US8059511B2 (en) * | 2006-12-05 | 2011-11-15 | Pioneer Corporation | Device and method for reproducing information, and computer program |
| US8014252B2 (en) * | 2006-12-05 | 2011-09-06 | Pioneer Corporation | Information reproducing apparatus and method, and computer program |
| RU2009103766A (ru) * | 2006-12-28 | 2010-08-10 | Панасоник Корпорэйшн (Jp) | Способ оценки носителя записи информации, носитель записи информации, способ изготовления носителя записи информации, способ обработки сигналов и устройство управления доступом |
| CN100452179C (zh) * | 2006-12-29 | 2009-01-14 | 上海香樟电子有限公司 | 用于红光多阶光存储装置的读出信号检测方法及装置 |
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