專利名稱：用于檢測噪聲中的周期信號的信號處理系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種把噪聲影響局部化的方法，并涉及一種應(yīng)用這種方法的信號處理系統(tǒng)。本發(fā)明還涉及信號處理系統(tǒng)在與多分量信號的分析相關(guān)的信號檢測及跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用。
不管信號的來源怎樣，它的探測都是不完整的，并且探測到的實際信號將包含噪聲及通常有可比擬的強度的系統(tǒng)誤差。尤其，跟蹤時變信號會由于動態(tài)變化而自動產(chǎn)生一個時間周期與下一個時間周期之間的系統(tǒng)誤差。人們感覺到有一種能夠跟蹤信號隨時間的變化的需要。這種變化可由各種原因引起并且在許多不同類型的信號中產(chǎn)生。尤其感興趣的是通常發(fā)生在日常生活中的許多方面的周期現(xiàn)象。例如通信信號、旋轉(zhuǎn)機械的聲音、心跳和語音都被分解為周期部分分量。
許多模型化模式已經(jīng)被用來分析周期現(xiàn)象。這種分析有許多應(yīng)用例如，從旋轉(zhuǎn)發(fā)動機的聲譜中減去周期信號分量可使它能夠探測相對低強度的非周期聲音例如來自齒輪箱的聲音。類似地如果各個周期分量可被隔離開并且歸因于特定的單個源，該源的操作的聲音可被監(jiān)測。這使得能夠早期診斷有缺陷的聲音，否則其將迷失在不調(diào)諧的聲音中。類似地語音的周期分量可以與其它聲音相互隔離并且語音通信可在噪聲環(huán)境中進行。也有醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用可分析心跳并把諧波干擾從生物醫(yī)學(xué)信號中移去而使這些信號被監(jiān)測。另外，這種復(fù)合信號的表示需要比信號自身更少的帶寬，并且能夠通過窄帶寬通信信道。
已有技術(shù)包括各種用于估測周期系統(tǒng)中的周期性的技術(shù)。大部分是基于傅立葉(Fourier)分析的，其不能很好地與整個接收信號中出現(xiàn)的解析的多信號相配合，也不能有效地處理時變周期性或振幅的跟蹤。傅立葉分析需要對周期性的許多可能的測試值的每一個的測量似然性進行初始評估。潛在的周期性的范圍是連續(xù)的并且在構(gòu)成一組分立的測試值時必須使用非常精細的尺度。通常導(dǎo)致適當?shù)脑O(shè)置的分析或在傅立葉域中進行或間接使用梳狀濾波器進行。作為分析基礎(chǔ)的固定頻率的傅立葉分量的使用防止備好的任一技術(shù)應(yīng)用于非靜態(tài)的周期性的跟蹤中。另外傅立葉計算的計算成本高，使得實時分析更加困難并且用低信噪比(SNR)模型得到一些近似結(jié)果。梳狀濾波器提供改善的SNR，但仍保留傅立葉技術(shù)的根本缺點。
在傅立葉計算中，彼此調(diào)諧相關(guān)的傅立葉分量必須再結(jié)合。一般地系數(shù)是復(fù)數(shù)值，從而不能把直接的線性相加應(yīng)用來組合這些諧波分量來形成整個的模型化信號。如果應(yīng)用系數(shù)的非相干二次加和，它使得在周期的任何測試值處SNR的測量沒有被優(yōu)化。
另一種情況是使用一組梳狀濾波器，與給定的測試周期相匹配的每個測試值有一個濾波器被用于重構(gòu)周期分量的試驗估測。在時間域中直接應(yīng)用，梳狀濾波器可通過僅應(yīng)用與周期的特定測試值相關(guān)的那些諧波分量來預(yù)先把傅立葉反變換和傅立葉變換相乘來計算。傅立葉反變換提供更優(yōu)選的組合彼此調(diào)諧相關(guān)的傅立葉系數(shù)的方法。再次獲得似然性頻譜作為測試周期的函數(shù)，其中估測每個梳狀濾波器的平均功率輸出。從而與前面段落中描述的非相干傅立葉方法相比時，傅立葉分量不被明確地計算，并且SNR被改善。
本發(fā)明的一個目的是提供一種應(yīng)用于多個非靜態(tài)信號分量的探測和跟蹤的方法。
在本專利的說明書中，術(shù)語“循環(huán)單元”是指以規(guī)則的時間間隔重復(fù)的信號的任何基本分量。理論上，循環(huán)單元的振幅輪廓和重復(fù)頻率不以任何方式限定。一個循環(huán)單元“跟蹤”描述了相對于時間的循環(huán)單元周期性和振幅輪廓的變化。
本發(fā)明提供一種通過一表達式把第一信號ssinc中的噪聲影響局部化的方法模型信號∑binc包括至少一個模型分量binc，各個分量binc以一組至少一個模型化參數(shù)(a0，a1，a2…，an)inc所表示，其特征在于該方法包括步驟(a)從第一信號ssinc中減去模型信號∑binc以得到殘留信號rinc；(b)通過乘以偽積分因子ρ來定標殘留信號rinc；(c)通過用(1-ρ)相乘來定標模型信號∑binc及其各個分量而獲得至少一個定標的模型分量；(d)把在步驟(b)獲得的定標的殘留信號增加到在步驟(c)獲得的各個定標的模型分量上以給出相應(yīng)數(shù)目的至少一個偽積分信號PIdatainc，其中在定標的殘留信號中干擾噪聲影響被局部化。
本發(fā)明使得噪聲與影響信號清晰度和強度的系統(tǒng)因子相區(qū)分。用于本發(fā)明的技術(shù)(術(shù)語稱偽積分)的潛在應(yīng)用是無窮的。通常噪聲具有類似的強度并且掩蓋更重要的系統(tǒng)的信號影響。本發(fā)明提供把噪聲對參數(shù)估測的影響局部化并使關(guān)于系統(tǒng)信號影響的信息被抽取出來的裝置。
偽積分因子ρ必須小于或等于整數(shù)單位1，并且在這種技術(shù)的大多數(shù)應(yīng)用中，它具有0.01數(shù)量級。在本發(fā)明中考慮的實際信號等價于系統(tǒng)影響所干擾的模型信號和隨機噪聲信號。通過用小因子ρ定標包含隨機噪聲和系統(tǒng)影響的殘留信號和用(1-ρ)定標模型信號，模型化信號中的峰值是干擾它們的噪聲定標水平的約100倍。在偽積分數(shù)據(jù)內(nèi)，因此噪聲的干擾影響被局部化在各個模型化分量或參數(shù)的附近。一般地信號內(nèi)的峰被沒有局部化的噪聲掩蓋。需要積分來使這些峰在隨機噪聲的影響上被區(qū)分開。
代表各個模型化分量binc的模型參數(shù)組(a0，a1，a2…，an)可通過下面的附加步驟被糾正系統(tǒng)誤差(a)把各個特定模型化分量binc的偽積分信號PIdatainc模型化而獲得相應(yīng)組局部干擾模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)LP；(b)從它的相應(yīng)的局部干擾模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)LP中減去各個模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)而獲得相應(yīng)組的至少一個局部化干擾誤差；(c)通過除以偽積分因子ρ對各個局部化干擾誤差再定標回其先前的水平；及(d)把各個再定標的局部化干擾誤差增加到它相應(yīng)的模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)從而獲得一組相應(yīng)的偽積分模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)PI。
偽積分的擴展使系統(tǒng)誤差或影響被糾正。在產(chǎn)生信號模型中，以若干方式產(chǎn)生不準確。無論模型如何產(chǎn)生，也不可能是信號或其任何分量的完美再現(xiàn)。信號可隨時間而變化，使用來預(yù)測的舊模型不準確。模型可僅僅是約等于實際信號，并且系統(tǒng)誤差可來自模型的不足。這個特征是非常靈活的，因為無論模型的缺陷原因何在，偽積分參數(shù)都可被用來更新模型。
信號可被分段來提供若干信號窗口ssinc，ssinc+1，…，ssinc+n，并且該方法迭代用來產(chǎn)生各個模型化信號分量的多個偽積分參數(shù)組(a0，a1，a2…，an)incPI，并且從這種多個參數(shù)組獲得糾正的參數(shù)組(a0’，a1’，a2’…，an’)。
這個特征提供了可獲得與已有技術(shù)相比改善的精確度、速度和效率的優(yōu)點。在偽積分域中工作使偽積分參數(shù)用于糾正模型的缺陷。通過產(chǎn)生多個偽積分參數(shù)組，更多的數(shù)據(jù)可用來糾正系統(tǒng)誤差或者說是更新模型?？墒褂酶鞣N糾正方法。例如各個偽積分參數(shù)的多個值可被簡單平均來提供那個參數(shù)的糾正(平滑)。更準確的方法是使用產(chǎn)生的數(shù)值來外推下一個預(yù)測值(參數(shù)跟蹤)。在平滑或跟蹤偽積分參數(shù)的情況之一中，不是對模型參數(shù)進行糾正，而是提供對已有技術(shù)的可觀的改進。在本發(fā)明中，隨后的糾正總是包括先前應(yīng)用的糾正，其導(dǎo)致穩(wěn)定性和準確性的提高。而且，因為可應(yīng)用完全的糾正，小的系統(tǒng)誤差可與噪聲區(qū)分開而不引發(fā)積分滯后并且隨后的已有技術(shù)積分中固有的時間損失。從而偽積分的應(yīng)用適合于在實時信號處理中執(zhí)行。
這個特征還提供模型信號分量及相關(guān)控制參數(shù)的數(shù)目可實時地容易地被改變的優(yōu)點。為了把偏差和當前應(yīng)用的控制參數(shù)的變化降低到最小，每一個都可根據(jù)占優(yōu)的狀態(tài)來調(diào)整。
很清楚本發(fā)明應(yīng)用的系統(tǒng)的本質(zhì)特征不局限于此。一般地幾個信號分量的每一個可被模型化或通過幾個參數(shù)來描述。例如從范圍、角度、頻率、相位、時序、溫度、變化率、濃度等中選擇的參數(shù)。
模型信號∑binc可通過增加從各組偽積分模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)PI中依次獲得的該至少一個糾正的分量b’inc而糾正系統(tǒng)誤差∑b’inc。
優(yōu)選地第一信號ssinc是數(shù)字取樣信號[ss]inc并且模型信號∑binc優(yōu)選包括先前預(yù)測的取樣信號值[∑b]inc。這一特征保持準確高速和高效的優(yōu)點并且可用于信號的預(yù)測值和實際值之間誤差的實時糾正。“跟蹤”參數(shù)的能力是有力而廣泛應(yīng)用的工具。例如隨時間、位置和其它參數(shù)迅速變化的復(fù)合信號可以準確、高速和高效地被跟隨。近似信號模型或信號預(yù)測，或者在后來或在不同位置，在后來的時間或位置可與實際收集的信號迅速進行比較。由不準確預(yù)測引起的系統(tǒng)誤差然后可被與信號噪聲區(qū)分開并被糾正，而不需要計算起來代價高從而費時的信號積分。
本發(fā)明的方法可用于第二種方法中來糾正在描述表現(xiàn)噪聲影響的信號的一個分量binc的參數(shù)預(yù)測值(a0，a1，a2…，an)inc中引起的系統(tǒng)誤差影響，該第二種方法包括步驟(a)從先前確定的參數(shù)值預(yù)測期望取樣信號值[∑b]inc；(b)跟隨上述的步驟(a)到(d)，其中第一信號包括從表現(xiàn)噪聲影響的信號中獲取的取樣值[ss]inc的數(shù)據(jù)段，模型信號包括在步驟(a)獲得的期望取樣信號值[∑b]inc及殘留信號rinc和偽積分信號PIdatainc，從而包括殘留信號取樣值[r]inc和分別適合于信號分量binc的一組偽積分數(shù)據(jù)[PIdata]inc。
(c)從偽積分數(shù)據(jù)組[PIdata]inc獲得適合于描述信號分量binc的參數(shù)的局部干擾參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)LP。
(d)在描述來自所述預(yù)測值(a0，a1，a2…，an)inc和除以偽積分因子ρ得到的局部干擾參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)LP之間的差異的模型信號分量binc的各個預(yù)測參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)inc中的再定標的干擾誤差err(a1)；(e)把在步驟(d)得到的再定標的干擾誤差err(a1)增加到預(yù)測參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)inc以獲得偽積分參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)PI；及(f)對偽積分參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)PI進行平滑或跟蹤以產(chǎn)生糾正的參數(shù)值(a0’，a1’，a2’…，an’)。
從而可從預(yù)測很快獲得糾正的參數(shù)值而不進行過多的計算。這使得快速變化的參數(shù)值的跟蹤實時發(fā)生，這是一種已有技術(shù)跟蹤慣例中一般不能提供的性能。
第二種方法優(yōu)選地也包括步驟(a)在各個歷史高速緩沖存儲器中把偽積分參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)PI存儲為最后的值，其中各個歷史高速緩沖存儲器包含先前確定的各個偽積分參數(shù)值；(b)從各個高速緩沖存儲器清除第一參數(shù)值；及(c)通過跟蹤預(yù)測適合于噪聲信號的將來取樣的值[ss]inc+1的各個糾正的參數(shù)值a1’的新值擬合各個歷史高速緩沖存儲器中的偽積分參數(shù)值并外推取樣的值[ss]inc+1的未來分段的合成跟蹤。
這個提供了精確和靈活的優(yōu)點。將來預(yù)測是基于曲線擬合從若干先前的分段獲得的值的，而不是簡單的平滑，限制了寄生誤差被傳播開的似然性。而且歷史高速緩沖存儲器的尺寸可變化來適應(yīng)環(huán)境。如果參數(shù)變化迅速，大的歷史高速緩沖存儲器將導(dǎo)致過加權(quán)的帶有隨后的不希望的滯后的早期誤差，并且需要小的歷史高速緩沖存儲器。相反，對于給出的分段尺寸，如果歷史高速緩沖存儲器很大，小信噪比(SNR)的參數(shù)緩慢變化的信號被更精確地跟蹤。
跟蹤可在時間域中進行并且參數(shù)糾正可解釋為時變信號的結(jié)果。而且，步驟(c)的跟蹤擬合是線性回歸過程。
信號優(yōu)選是多分量信號，并且上述方法被應(yīng)用于各個分量。
該方法可以用在把數(shù)字取樣信號的周期分量分開的第三方法中，其中第三方法包括步驟(a)經(jīng)探測系統(tǒng)把分段[ss]inc中的數(shù)字化信號取時鐘；(b)跟隨上述第一步驟之后，其中第一信號包括數(shù)字化信號分段[ss]inc，模型信號包括從預(yù)測模型參數(shù)組獲得的預(yù)測的振幅值[∑b]inc，各組(a0，a1，a2…，an)inc代表信號的模型化分量binc并且殘留信號rinc和偽積分信號PIdatainc分別包括殘留信號取樣值[r]inc和偽積分數(shù)據(jù)組[PIdata]inc；(c)相對于數(shù)字取樣信號30的取樣時序糾正應(yīng)用于預(yù)測的振幅值[∑b]inc的輪廓binc的時序中的誤差并且應(yīng)用各組偽積分數(shù)據(jù)組[PIdata]inc跟蹤各個探測到的分量的這種應(yīng)用振幅輪廓binc的振幅變化；及(d)搜索殘留信號[r]inc尋找新的信號分量。
預(yù)測的分量可從數(shù)字化信號的先前被取時鐘的分段中被跟蹤的探測到的分量獲得。
這些特征使得信號的多個分量可被獨立地探測和分離。該方法在任何一個階段迭代進行，直到從數(shù)字化信號分段減去那一時間以產(chǎn)生殘留信號。然后用振幅輪廓和時序來描述的各個探測到的分量參數(shù)值組被應(yīng)用殘留信號來偽積分以獲得糾正的參數(shù)值(輪廓和時序)。然后殘留信號搜索還沒有被模型化和從復(fù)合信號中區(qū)分開的信號分量的證據(jù)。探測到的任何新分量然后用一組新的參數(shù)值模型化并被包括在該方法的下一個迭代中。
與已有技術(shù)相比，這種探測方法具有準確快速和高效的優(yōu)點。
數(shù)字取樣的信號的分量優(yōu)選是周期分量。各個周期分量然后根據(jù)其基本的單元循環(huán)單元來考慮。這個實施例使循環(huán)單元的輪廓振幅和振幅的時序相對于取樣率而被跟隨。這個方法的各個迭代更新輪廓和時序以產(chǎn)生糾正的循環(huán)單元值。本發(fā)明的這個實施例能夠使信號的迅速變化的周期分量實時地被探測到并被跟隨。基于傅立葉變換的已有技術(shù)的分析技術(shù)在跟蹤迅速變化的信號分量時不能令人滿意地執(zhí)行。
優(yōu)選地，上面具體討論的第三方法的步驟(c)中包括步驟(a)測量來自各個探測的周期分量的預(yù)測的振幅輪廓binc的偽積分數(shù)據(jù)組[PIdata]inc的加權(quán)平均失調(diào)，并且從而得到各個探測的周期分量的預(yù)測的振幅輪廓binc，從而得到定標的干擾時序失調(diào)；(b)把加權(quán)平均定標的干擾時序失調(diào)除以偽積分因子ρ而得到各個預(yù)測的振幅值[∑b]inc中的再定標的時序誤差；(c)輪廓擬合偽積分數(shù)據(jù)[PIdata]inc以產(chǎn)生局部干擾的輪廓擬合并且得到一組適合于輪廓擬合的局部干擾的輪廓系數(shù)(a0，a1，a2…，an)LP；(d)測量各個局部干擾的輪廓系數(shù)(a0，a1，a2…，an)LP與輪廓系數(shù)(a0，a1，a2…，an)inc的相應(yīng)系數(shù)之間的差并且把各個差除以偽積分因子ρ而得到一組再定標的輪廓時序誤差；(e)把再定標的時序誤差和各個再定標的輪廓系數(shù)誤差與先前預(yù)測的時序和輪廓系數(shù)值(a0，a1，a2…，an)inc分別相加以分別產(chǎn)生偽積分時序和輪廓系數(shù)值(a0，a1，a2…，an)PI；(f)平滑化或跟蹤偽積分時序和輪廓系數(shù)值(a0，a1，a2…，an)PI以分別產(chǎn)生糾正的時序和輪廓系數(shù)值；及(g)從糾正的時序和輪廓系數(shù)值預(yù)測適合于將要到來的數(shù)字化信號分段[ss]inc+1的時序和各個輪廓系數(shù)的新值。
本發(fā)明的實施例提供準確快速和高效探測和跟蹤信號的迅速變化的周期分量的優(yōu)點。適合于描述循環(huán)單元的參數(shù)模型通過總的振幅輪廓系數(shù)和時序來提供。因此這些模型參數(shù)在本實施例中被偽積分。
在步驟(g)預(yù)測的值優(yōu)選用于推導(dǎo)預(yù)測的振幅值[∑b]inc、振幅輪廓binc和相關(guān)的預(yù)測模型參數(shù)組(a0，a1，a2…，an)inc及用于上述在分析隨后取樣的信號分段[ss]inc+1中具體說明的步驟(b)和(c)的隨后的重復(fù)部分中的時序。
上述的步驟(f)可包括步驟
(a)在各個歷史高速緩沖存儲器中把偽積分時序和輪廓系數(shù)值(a0，a1，a2…，an)PI存儲為最后的值，其中各個歷史高速緩沖存儲器包含先前確定的偽積分時序和輪廓系數(shù)值；(b)從各個高速緩沖存儲器清除第一參數(shù)值；及(c)通過跟蹤擬合各個歷史高速緩沖存儲器中的值預(yù)測適合于將要到來的數(shù)字化信號分段[ss]inc+1的時序和各個輪廓系數(shù)的新值并外推取樣的值[ss]inc+1的后面分段的合成擬合跟蹤。
加權(quán)的失調(diào)優(yōu)選根據(jù)加權(quán)模式來獲得，其中在振幅輪廓的梯度是陡的位置處的失調(diào)相對強地加權(quán)，并且在梯度接近于零的那些位置處相對弱地加權(quán)。
偽積分因子ρ優(yōu)選在0.003-0.03的范圍內(nèi)。
在另一方面本發(fā)明提供一種探測數(shù)字取樣信號的周期分量的方法，其特征在于該方法包括步驟(a)對取樣信號進行濾波以得到接近周期分量的周期性τ的同步估測的周期σ；(b)把數(shù)字取樣信號分割為數(shù)據(jù)塊，其中各個數(shù)據(jù)塊的大小等于同步估測的周期σ；(c)平均數(shù)字取樣信號30中取樣點的塊間同相振幅以獲得周期σ的平均振幅值b(σ)；(d)從各個數(shù)據(jù)塊的取樣點振幅b1減去平均振幅值b(σ)以得到殘留值塊；(e)根據(jù)偽積分因子ρ定標殘留值塊，從而殘留值乘以ρ；(f)通過把各個值乘以(1-ρ)定標平均振幅值b(σ)；(g)把步驟(e)得到的定標的值與到在步驟(f)得到的值相加以獲得局部干擾振幅值；(h)通過測量來自平均振幅值b(σ)的局部干擾振幅值的時間中的失調(diào)得到局部干擾失調(diào)；(i)把局部干擾失調(diào)除以偽積分因子ρ并且跟蹤或平滑化合成的偽積分值以得到平均時序誤差線；及(j)用等于平均時序誤差線的斜率的數(shù)量糾正同步估測周期(σ)以獲得周期分量的周期性τ的精細估測。
在這一方面本發(fā)明提供了準確高效的潛在優(yōu)點。跟隨有局部異步搜索的同步估測允許周期信號的有效獲取和跟蹤。本發(fā)明與傅立葉諧波分析相比通過使用最適當?shù)恼换A(chǔ)循環(huán)單元把各個周期分量整形而提高SNR，從而要求更少程度的自由度，因此減少噪聲。
在另一方面本發(fā)明提供了一種信號處理系統(tǒng)，其特征在于該系統(tǒng)包括(a)用于把物理現(xiàn)象轉(zhuǎn)換為接收信號數(shù)據(jù)流的轉(zhuǎn)換器；(b)用于提供包含接收信號的至少一個分量的預(yù)測估測的預(yù)測信號的預(yù)測器；(c)用于從接收信號減去預(yù)測信號而產(chǎn)生殘留信號的移去器；(d)用于產(chǎn)生包括偽積分分量組的偽積分信號的評估器，各組偽積分分量相應(yīng)于一個預(yù)測信號分量并且用于使用該組偽積分分量糾正預(yù)測信號分量，其中各組偽積分分量通過把用偽積分因子ρ定標的殘留信號與被因子(1-ρ)定標的各個預(yù)測信號分量相加從殘留信號和預(yù)測信號分量獲得；(e)用于糾正預(yù)測信號分量以產(chǎn)生對接收信號分量的糾正的估測的更新器。
在這一方面，本發(fā)明提供從計算角度高效率地從其它影響信號強度和清晰度的因素中區(qū)分出噪聲的功能強大的信號處理器。這種處理器的潛在應(yīng)用是巨大的信號因素的整個范圍可從噪聲信號中抽出，并且可選擇描述各個分量的參數(shù)以適應(yīng)于產(chǎn)生信號的系統(tǒng)。
評估器優(yōu)選包括用于使用各組偽積分數(shù)據(jù)在各個預(yù)測信號分量的模型描述中得到局部干擾誤差并用于通過除以偽積分因子ρ來定標局部干擾誤差的估測器；并且其中更新器設(shè)置來通過把再定標的局部干擾誤差增加到其模型描述符中產(chǎn)生接收信號分量的糾正的估測并且從而產(chǎn)生一組偽積分模型描述符，更新器還設(shè)置來平滑和/或跟蹤偽積分模型描述符從而糾正、更新或預(yù)測其值。
在另一方面本發(fā)明提供多分量信號探測系統(tǒng)，其特征在于探測系統(tǒng)包括根據(jù)上述的信號處理系統(tǒng)，其中信號處理系統(tǒng)的預(yù)測器被設(shè)置來探測到來的信號ssinc的至少一個近似分量∑binc(s)并且評估器被設(shè)置來提供這種近似分量內(nèi)的誤差測量，并且從而更新器被設(shè)置來產(chǎn)生改進準確度的分量∑b’inc(τ)。
預(yù)測信號優(yōu)選包括接收信號的一個以上分量∑binc、b(s)的預(yù)測估測并且探測系統(tǒng)被設(shè)置來迭代地探測分量。
在另一方面，本發(fā)明提供多參數(shù)信號探測系統(tǒng)，其特征在于探測系統(tǒng)包括根據(jù)上述的信號處理系統(tǒng)，其中信號處理系統(tǒng)的預(yù)測器被設(shè)置來探測描述到來的信號ssinc的近似參數(shù)binc(a0，a1，a2……，an，s)并且評估器被設(shè)置來提供這種近似參數(shù)內(nèi)的誤差測量，并且從而更新器被設(shè)置來產(chǎn)生改進準確度的參數(shù)b’inc(a’0，a’1，a’2，……，a’n，τ)。
信號分量優(yōu)選是周期分量并且接收信號數(shù)據(jù)流優(yōu)選是經(jīng)系統(tǒng)被定時在分段中的數(shù)字取樣數(shù)據(jù)流。
探測系統(tǒng)也可包括設(shè)置來通過從適合于預(yù)測周期分量∑binc的取樣循環(huán)單元振幅值的取樣分段[ss]inc作減法來從數(shù)字取樣數(shù)據(jù)流的分段[ss]inc產(chǎn)生殘留數(shù)據(jù)信號[r]inc的循環(huán)單元移去器，其中所述預(yù)測周期分量∑binc代表與取樣分段[ss]inc同步取樣的循環(huán)單元振幅輪廓binc的疊加。
預(yù)測器可包含濾波器組，其包括其尺寸設(shè)置來分析時間域中數(shù)據(jù)流ssinc、rinc的濾波器測試組并產(chǎn)生信號ssinc、rinc內(nèi)周期分量的主要周期性的近似最大似然性估測。
濾波器組中的各個濾波器優(yōu)選設(shè)置來把接收信號數(shù)據(jù)流分割為互相不疊合的一系列數(shù)據(jù)塊，其中各個數(shù)據(jù)塊包含整數(shù)數(shù)目個取樣點并且最大似然性估測器是能譜P(σ)，其中P是包含在尺寸σ的幾個相鄰數(shù)據(jù)塊的平均內(nèi)的每取樣信號的平均能量。預(yù)測器可包含一組測試周期，各個測試周期是接收信號數(shù)據(jù)流的內(nèi)取樣周期的數(shù)倍。
該系統(tǒng)還包括設(shè)置來識別在最大似然性譜P(σ)中出現(xiàn)的峰值的性質(zhì)從而識別在接收信號數(shù)據(jù)流內(nèi)以大約等于實際周期τ的測試周期σ的方式出現(xiàn)的那些的循環(huán)單元量化器。
優(yōu)選地接收信號的預(yù)測估測是被濾波器組提供的循環(huán)單元振幅輪廓的平均取樣值，并且相應(yīng)于能譜P(σ)中的峰，信號處理器系統(tǒng)中的移去器、評估器和更新器組件被設(shè)置來產(chǎn)生主要周期信號分量的預(yù)測循環(huán)單元振幅輪廓的糾正的估測。
在另一方面，本發(fā)明提供多分量信號跟蹤系統(tǒng)，其特征在于跟蹤系統(tǒng)包括根據(jù)上述的信號處理系統(tǒng)，其中預(yù)測器被設(shè)置來在更新器產(chǎn)生的先前預(yù)測的接收信號∑b’inc的糾正的估測的基礎(chǔ)上產(chǎn)生接收信號∑binc的預(yù)測估測。接收到的信號數(shù)據(jù)流ssinc可包含至少一個明顯的時變分量binc。
該系統(tǒng)優(yōu)選設(shè)置來隨時間跟蹤探測到的信號分量∑binc，其中評估器被設(shè)置來使用偽積分數(shù)據(jù)組PIdatainc來糾正接收信號分量∑binc的預(yù)測估測中的預(yù)測不準確。
信號分量binc(τ)可以是周期分量并且接收信號數(shù)據(jù)流優(yōu)選是經(jīng)系統(tǒng)被定時在分段[ss]inc中的數(shù)字取樣數(shù)據(jù)流。
多分量信號跟蹤系統(tǒng)也可包括設(shè)置來通過從適合于與取樣分段[ss]inc同步取樣的預(yù)測周期分量∑binc(循環(huán)單元振幅輪廓)的循環(huán)單元振幅值[∑b]inc的取樣分段[ss]inc作減法而從數(shù)字取樣數(shù)據(jù)流的分段[ss]inc產(chǎn)生殘留數(shù)據(jù)信號[r]ss的循環(huán)單元移去器。
預(yù)測器也可設(shè)置來提供以描述適合于到來的數(shù)據(jù)分段的時間幀中所有探測到的周期分量的振幅輪廓∑binc的各個探測的周期分量和預(yù)測的循環(huán)單元振幅值[∑b]inc的振幅輪廓binc的預(yù)測時序和振幅系數(shù)(a0，a1，a2…，an)inc形式的接收信號∑binc的預(yù)測估測，并且評估器從而被設(shè)置來測量預(yù)測時序和振幅系數(shù)(a0，a1，a2…，an)inc中的誤差。
在優(yōu)選實施例中，更新器92被設(shè)置來根據(jù)這里測量的誤差來糾正預(yù)測時序和振幅系數(shù)(a0，a1，a2…，an)inc并且從而產(chǎn)生糾正的時序和振幅系數(shù)；并且跟蹤系統(tǒng)被一起設(shè)置來預(yù)測將要到來的數(shù)據(jù)分段中各個探測到的周期分量的時序和預(yù)測的循環(huán)單元的振幅值[∑b]inc+1并且也預(yù)測各個探測到的周期分量的變化的振幅輪廓binc+1。
預(yù)測器可包括先前預(yù)測的時序和振幅系數(shù)以及糾正的時序和振幅系數(shù)的各個歷史高速緩沖存儲器，其中預(yù)測器被設(shè)置來在各個獨立的高速緩沖存儲器內(nèi)曲線擬合跟蹤數(shù)值。
預(yù)測器被設(shè)置來評估將要到來的數(shù)據(jù)分段的取樣點的跟蹤，從而提供適合于將來的分段的預(yù)測的振幅值[∑b]inc+1并通過那些預(yù)測的循環(huán)單元振幅值[∑b]inc+1到循環(huán)單元移去器。
在另一方面，本發(fā)明提供用于從模擬輸入信號產(chǎn)生窄帶寬數(shù)據(jù)的信號處理系統(tǒng)，其特征在于系統(tǒng)包括上述跟蹤系統(tǒng)，其中各個探測到的周期分量的預(yù)測的循環(huán)單元振幅值[∑b]inc+1經(jīng)循環(huán)單元數(shù)據(jù)輸出從跟蹤系統(tǒng)中被抽取出來。
在另一方面，本發(fā)明提供用于從多分量音頻信號中移去至少一個主要的音頻分量的信號處理系統(tǒng)，其特征在于系統(tǒng)包括上述探測和跟蹤系統(tǒng)，其中探測系統(tǒng)被設(shè)置來探測選擇的主要音頻分量并且跟蹤系統(tǒng)被設(shè)置來跟蹤各個選擇的主要音頻分量，系統(tǒng)也包括設(shè)置來輸出從取樣的輸入信號[ssinc]產(chǎn)生的小于各個選擇的主要音頻信號分量的預(yù)測振幅值[∑b]inc的殘留信號rinc的殘留信號輸出106。
在另一方面，本發(fā)明提供用于從多分量音頻信號中隔離至少一個主要的音頻分量的信號處理系統(tǒng)，其特征在于系統(tǒng)包括上述探測和跟蹤系統(tǒng)，其中探測系統(tǒng)被設(shè)置來探測選擇的主要音頻分量并且跟蹤系統(tǒng)被設(shè)置來跟蹤各個選擇的主要音頻分量，系統(tǒng)也包括設(shè)置來輸出各個選擇的主要音頻分量的糾正的或預(yù)測的振幅值[∑b]inc、[∑b]inc+1的信號輸出信道。
為了使本發(fā)明得到更全面的理解，其實施例將參考附圖進行描述，其中

圖1是單個周期源產(chǎn)生的信號的示例。
圖2是用于本發(fā)明的探測系統(tǒng)的分析的數(shù)據(jù)流示例。
圖3是探測系統(tǒng)的組件的示意圖。
參考圖1，表示出單一周期信號分量10的隨時間變化的振幅變化。對一個時間周期τ之后自身重復(fù)的不對稱單元12進行描述。各個周期信號分量如示出的10被描述為基本上以周期τ重復(fù)的循環(huán)單元12.。信號以分立的時間間隔來取樣，如沿時間軸由標記14所表示的一樣。
圖2是數(shù)字編碼信號的示例30。各個小方框32表示以數(shù)字形式代表各個取樣點14的信號的強度的包含幾個比特的信息(數(shù)字字)。20個小方框的各個分段(一種情況是陰影部分)是聲音分段34，下面的箭頭指示數(shù)據(jù)分段36的范圍這個特定的示例中是26個字，但是是可改變的。數(shù)據(jù)36與聲音34分段之間的差以后將變得更明顯，但是總的說來，信號被輸入用于聲音分段34中的分析(定時)，而信號的分析可在數(shù)據(jù)分段36上執(zhí)行，其依據(jù)分析過程的階段和信號中存在的實際分量而改變。
參考圖3，用于探測多周期分量的聲音的探測系統(tǒng)通常以50表示。系統(tǒng)50包括探測聲音信號并把相應(yīng)的電學(xué)顯示傳送到模數(shù)轉(zhuǎn)換器(A/D轉(zhuǎn)換器)54的麥克風換能器52。從A/D轉(zhuǎn)換器54的數(shù)字輸出作為數(shù)據(jù)流被輸入到計算機，在那里它被存儲在主高速緩沖存儲器56中。數(shù)據(jù)流被流控制器58調(diào)整，流控制器58通過4個系統(tǒng)組件循環(huán)單元探測器60、循環(huán)單元移去器62、循環(huán)單元跟蹤器64和跟蹤移去器66而控制數(shù)據(jù)輸入、輸出與分析。這4個組件互相連接并且各個也包括各種子組件。尤其循環(huán)單元探測器60包括經(jīng)探測器緩存72、選擇器74、循環(huán)單元量化器76和估測器78來接收數(shù)據(jù)的濾波器組70。循環(huán)單元移去器62包括預(yù)測減法器80。循環(huán)單元跟蹤器64包括誤差評估器90、PIdata高速緩沖存儲器91、更新器92和循環(huán)單元預(yù)測器94。跟蹤移去器66包括合并確定器100、SNR評估器102和跟蹤量化器104。這些子組件以下面說明的探測系統(tǒng)的概述中明顯看出的方式來互相連接。系統(tǒng)50的各種輸出106、108、110是可利用的殘留信號輸出106來自循環(huán)單元移去器62、預(yù)測循環(huán)單元波形輸出108和循環(huán)單元數(shù)據(jù)輸出110來自循環(huán)單元跟蹤器64。這些可以不同方式用于向前傳送，用于進一步處理或用于向操作員直接顯示。
系統(tǒng)10將首先概括地描述，后面將具體描述。
參考圖3，與任何帶有周期分量的現(xiàn)象相關(guān)的聲音被麥克風換能器52探測到。在本實施例中，探測的聲音的來源被視為多部件的旋轉(zhuǎn)機械。熟知信號處理領(lǐng)域的人員將理解這并不對發(fā)明的應(yīng)用構(gòu)成限制。有許多多分量的現(xiàn)象可根據(jù)本發(fā)明來分析并且，從旋轉(zhuǎn)機械發(fā)出的周期聲音分量的示例也被包括其中，僅是為了圖示的需要。
來自這種旋轉(zhuǎn)機械的整個聲音信號的結(jié)構(gòu)(其稱為復(fù)合信號)是非常復(fù)雜的。它將包含來自所有移動的無論是旋轉(zhuǎn)的振動的或是不規(guī)則運動的部件的分量信號。從而探測到的信號是來自多個源的聲音的組合，每一個源通常都具有其本質(zhì)的特性、強度和周期。這種復(fù)合信號被稱為多周期信號。而且，來自任何一個源的信號的強度或周期都不可能是隨時間而恒定的例如考慮齒輪嚙合的變化對汽車引擎的聲音的影響，并且復(fù)合信號經(jīng)來自非周期源和一般附加噪聲的聲音而被進一步復(fù)雜化。
在考慮本發(fā)明的裝置操作之前，最好設(shè)置一個框架，在其中來描述復(fù)合聲音信號的結(jié)構(gòu)。復(fù)合信號可被視為非周期分量、噪聲和重復(fù)的循環(huán)單元的組合，各個循環(huán)單元具有特征振幅輪廓和周期，如在圖1中示出的帶有周期τ的循環(huán)單元12。本實施例涉及復(fù)合信號，其中周期分量(循環(huán)單元)構(gòu)成了一些成分，如果有一個以上的這種周期成分，復(fù)合信號被稱為包含多個周期的復(fù)合信號。另外，術(shù)語非靜態(tài)用于描述隨時間而改變的循環(huán)單元周期或振幅輪廓。如果循環(huán)單元在時間上不連續(xù)地取樣，相對于取樣時間的其振幅輪廓的相對位置被稱為時序測量。這種時序與循環(huán)單元周期相關(guān)。
參考圖3，麥克風52把復(fù)合聲音信號轉(zhuǎn)換為輸出到A/D轉(zhuǎn)換器54的電信號。這個電信號被A/D轉(zhuǎn)換器54放大并數(shù)字化以形成字數(shù)據(jù)流，如圖2所示，其被存儲在主高速緩沖存儲器56中。從這個存儲器56，循環(huán)單元探測器60、循環(huán)單元移去器62、循環(huán)單元跟蹤器64和跟蹤移去器66之間的數(shù)據(jù)的處理被流控制器58調(diào)整。
4個組件60、62、64和66一起把數(shù)據(jù)流30分解成分量周期分量。這是通過探測和跟蹤循環(huán)單元基的展開而進行的。初始的循環(huán)單元探測是由循環(huán)單元探測器60執(zhí)行的并且跟蹤機制監(jiān)測非靜態(tài)循環(huán)單元周期和振幅輪廓。探測后，從到來的數(shù)據(jù)流中抽出循環(huán)單元并且產(chǎn)生包含還未探測的循環(huán)單元、非周期聲音和噪聲的殘留信號。系統(tǒng)50是非常靈活的，一個或若干個循環(huán)單元可從信號的剩余部分被集體地或單獨地隔離開來監(jiān)測。另一種情況是一個或若干個循環(huán)單元被選擇地移去并且包含剩余(周期或非周期的)聲音的殘留信號106被監(jiān)測。從而，在非常大聲的周期源存在的情況下，該源產(chǎn)生的循環(huán)單元將被從到來的信號和被監(jiān)測的殘留信號中經(jīng)殘留信號輸出106而被抽取出來。另一種情況可要求用系統(tǒng)50監(jiān)測一個或多個與初始信號隔離開的安靜的周期聲音并且經(jīng)預(yù)測的循環(huán)單元波形輸出108來獨立地或是組合地輸出。
循環(huán)單元跟蹤器64的操作中心和某種程度上的循環(huán)單元探測器60的中心是公知的作為偽積分的新穎技術(shù)。偽積分使函數(shù)中小的對稱誤差與噪聲分離開而不引起積分的滯后。其適用于一種情況，其中期望有一組參數(shù)隨第二變量即時間的進展而改變。對下一個到來的數(shù)據(jù)分段進行參數(shù)值的預(yù)測并且這些參數(shù)值被用于從實際到來的數(shù)據(jù)得到殘留誤差函數(shù)。偽積分把預(yù)測的信息與殘留誤差函數(shù)結(jié)合使得噪聲影響局部化但是使預(yù)測參數(shù)值中的不可避免的系統(tǒng)誤差保持不變。由偽積分技術(shù)獲得的參數(shù)和誤差的過去預(yù)測被加和并被平滑化以通過適當標準平滑方法如加權(quán)的最小均方方法給出各個參數(shù)的“跟蹤”。歷史高速緩沖存儲器用新的偽積分值對于各個參數(shù)進行連續(xù)更新，其中如果局部化合理地接近于實際參數(shù)值，新的偽積分值基本是與過去的預(yù)測值無關(guān)。在已有技術(shù)Kalman濾波跟蹤慣例中是沒有這種靈活應(yīng)用的。這種慣例不能以回溯方式來完全糾正預(yù)測誤差從而引起參數(shù)估測中的滯后和偏差。
在本實施例的偽積分應(yīng)用中的階段可總結(jié)為1.定義一組描述實際數(shù)據(jù)值的參數(shù)。
2.循環(huán)單元的早期迭代建立存儲在各個包含即每個參數(shù)值的6個估測值的歷史高速緩沖存儲器中的各個參數(shù)的先前估測。
3.跟蹤擬合各個歷史高速緩沖存儲器中的6個值并外推跟蹤來預(yù)測各個參數(shù)的下一個值(第7個值)。
4.從這些參數(shù)值計算被預(yù)測將在下一個到來的數(shù)據(jù)分段中找到的數(shù)據(jù)值。
5.通過從實際到來的數(shù)據(jù)中減去預(yù)測數(shù)據(jù)而得到殘留誤差。殘留誤差數(shù)據(jù)包含由于預(yù)測的不準確而引起的噪聲和系統(tǒng)誤差。
6.對數(shù)據(jù)偽積分以產(chǎn)生估測譜。為執(zhí)行偽積分，對預(yù)測數(shù)據(jù)定標到(1-ρ)水平并把與定標到小水平(ρ)的殘留誤差數(shù)據(jù)相加。這避免由噪聲和其它未預(yù)測的分量所引起的估測譜中的寄生峰。
7.從偽積分數(shù)據(jù)的譜中再預(yù)測要求的參數(shù)的值。采用的定標的水平確保預(yù)測數(shù)據(jù)主要占據(jù)參數(shù)的新估測值。
8.對于各個參數(shù)，找到新估測值和預(yù)測的值之間的差異并且通過乘以1/ρ把這一差異再定標為初始水平。
9.再定標的差異被增加到預(yù)測值并被存儲在各個歷史高速緩沖存儲器中的第7位置并且最早的值(第一)被清除。
10.跟蹤擬合歷史高速緩沖存儲器中的第6值并和先前一樣預(yù)測下一個值。這確保了在非靜態(tài)環(huán)境中最近的結(jié)果被給出最大的加權(quán)。
11.從步驟5到10繼續(xù)循環(huán)并且數(shù)據(jù)被叫作“被跟蹤”。
說明屬中的術(shù)語“跟蹤擬合”意思是應(yīng)用于存儲在歷史高速緩沖存儲器中的值的任何適當?shù)那€擬合程序。初始，沒有歷史高速緩沖存儲器并且必須進行估測。初始參數(shù)組可從探測器階段而得到，這里數(shù)據(jù)經(jīng)適當長周期時間被平均。
參考圖2和3，數(shù)據(jù)流控制器58從被稱為聲音分段34的分組中的主高速緩沖存儲器中抽取數(shù)據(jù)。這些分段34經(jīng)循環(huán)單元移去器62被輸入到循環(huán)單元探測器60的探測器高速緩沖存儲器72。循環(huán)單元移去器62不對到來的聲音分段34發(fā)生作用直到在數(shù)據(jù)流中有至少一個周期分量被探測到。盡管系統(tǒng)50被定時在聲音分段34序列中，循環(huán)單元探測器60在其操作的各個階段需要或多或少的數(shù)據(jù)并且隨后裝入它自己的高速緩沖存儲器，探測器高速緩沖存儲器72。探測器高速緩沖存儲器72對聲音分段34進行高速緩沖存儲并把它們送到稱為數(shù)據(jù)分段36的分組中的濾波器組70。
在輸入到探測器高速緩沖存儲器72之后的探測器操作中，主高速緩沖存儲器56輸出的分組大小(聲音分段)是無關(guān)的。在數(shù)據(jù)分段36中數(shù)據(jù)被分析時探測到循環(huán)單元。參考圖3，濾波器組70本質(zhì)上是一組尺寸的濾波器組，各個相應(yīng)于不同的周期，用其來分析數(shù)據(jù)分段36并因此獲得循環(huán)單元輪廓和周期的初始估測。
數(shù)據(jù)分段36不具有恒定的大小并且由探測器高速緩沖存儲器72來調(diào)整尺寸來在任何一個時間都適合于循環(huán)單元探測器60中的各個濾波器的要求。當探測到新的循環(huán)單元時，探測器60經(jīng)若干個反復(fù)測量平均循環(huán)單元并因此要求數(shù)據(jù)分段尺寸能包含足夠數(shù)目的循環(huán)單元來支持這種平均。在圖1的示例中，循環(huán)單元周期被包含在12個取樣點14內(nèi)。如果5個反復(fù)適合于平均功能，那么數(shù)據(jù)分段36必須包含至少60個字。這相應(yīng)于圖2中的數(shù)據(jù)流顯示中的60個小方框32。該圖中的各個聲音分段34相應(yīng)于20個小方框32并且因此需要3個這種聲音分段34來探測循環(huán)單元12。如果另一個循環(huán)單元被探測到占據(jù)15個取樣點，5次反復(fù)的數(shù)據(jù)分段36必須包含至少65個字。這要求4個聲音分段34并且從而探測器高速緩沖存儲器72將存儲附加的分段34用于濾波器組。
濾波器尺寸被限制為與數(shù)據(jù)取樣率同步，濾波器組的各個濾波器具有相應(yīng)于整數(shù)個數(shù)據(jù)字的窗口尺寸。
數(shù)據(jù)分段36然后根據(jù)濾波器組中的各個濾波器的測試周期(s)被“分割”，尤其是最新接收到的數(shù)據(jù)字首先被分割為數(shù)據(jù)塊。對各個測試周期從相應(yīng)的數(shù)據(jù)塊獲得平均的循環(huán)單元矢量和與其相關(guān)的平均循環(huán)單元能量。這種分割和平均在濾波器組70上重復(fù)進行，從而使濾波器組70在測試周期的范圍上提供能譜(P(s))。能譜提供測試似然性從而各個濾波器作出的選擇相應(yīng)于在數(shù)據(jù)流中出現(xiàn)的實際循環(huán)單元周期。
能譜(P(s))從濾波器組70輸出到選擇器74。選擇器74在能譜中鑒別出顯著的峰并把這一信息傳送給循環(huán)單元量化器76。循環(huán)單元量化器76確定各個峰的特性它是在噪聲閾值以上嗎？是由于“響鈴”或真實循環(huán)單元周期的數(shù)倍濾波器大小的分諧波？當量化器76滿足真實基本循環(huán)單元已經(jīng)被找到時，它把相關(guān)的循環(huán)單元信息傳送到設(shè)置來執(zhí)行局部的“非同步”細化而獲得準確非整數(shù)循環(huán)單元周期測量的估測器78。這種非同步技術(shù)不是標準技術(shù)，但是是基于所謂偽積分的新的操作的。
準確的循環(huán)單元模型用一個指令被通過到循環(huán)單元跟蹤器64以把其作為新的跟蹤增加到探測到的循環(huán)單元的當前列表中。在初始探測后，循環(huán)單元跟蹤器64外推準確的循環(huán)單元模型到下一個到來的聲音分段34的時間幀以經(jīng)系統(tǒng)50被鎖住。在隨后的聲音分段中的取樣率通常與循環(huán)單元反復(fù)的速率不同步，并且這種外推因而包括在相關(guān)取樣點循環(huán)單元的“相位”評估-時序。新探測到的跟蹤的預(yù)測循環(huán)單元值與先前探測到的循環(huán)單元值組合并被輸入到循環(huán)單元移去器62。
在本說明書中，相位信息被稱為“循環(huán)單元時序”并且時序誤差因此由循環(huán)單元跟蹤器64產(chǎn)生。時序誤差可以由若干原因引起源周期性突然改變、源時序突然改變，預(yù)測的周期性變化可以是不正確的，其將導(dǎo)致預(yù)測分段的時序誤差，或周期可被糾正但聲音分段內(nèi)的循環(huán)單元的位置可以是不正確的。
一旦循環(huán)單元探測器60進行了初始探測和得到了特性，循環(huán)單元跟蹤器64負責跟蹤循環(huán)單元的整個范圍。在這方面，跟蹤器64比較一個或多個預(yù)測的循環(huán)單元輪廓與代表殘留信號的高速緩沖存儲的數(shù)據(jù)并用意在把下一個聲音分段34中的預(yù)測誤差降低到最小的數(shù)量來更新所有參數(shù)。殘留信號一般地包含噪聲、干擾和具有明顯大于循環(huán)單元輪廓中的預(yù)測誤差的強度的強度的其它未探測到的周期分量。循環(huán)單元跟蹤器64把這些相對小的預(yù)測誤差隔離在兩個獨立的階段偽積分，隨后是跟蹤擬合例行程序來把過去的輸出平滑化。合成的曲線被外推到下一聲音分段的時間幀并且因此被用于產(chǎn)生所有相關(guān)參數(shù)的預(yù)測。這些估測放在循環(huán)單元數(shù)據(jù)輸出110并且以壓縮格式保持的聲音數(shù)據(jù)流能夠經(jīng)比初始信號的帶寬窄得多的帶寬的信道而被傳送。估測可以通過到預(yù)測器94，在那里預(yù)測的循環(huán)單元輪廓值在適當?shù)娜狱c進行評估并且通過到循環(huán)單元移去器62，在那里對于下一個聲音分段的殘留信號被計算。以適當?shù)拈g隔來執(zhí)行參數(shù)更新。如果參數(shù)變化迅速間隔可僅用保持的過去輸出的小型高速緩沖存儲器而被縮短，或者如果參數(shù)評估緩慢，可不經(jīng)常用更大的歷史高速緩沖存儲器。這提供實時實際環(huán)境中的用于時間對周期分析的一種直接裝置。
循環(huán)單元移去器62從實際到來的聲音分段中減去它從跟蹤器64接收的任何預(yù)測的循環(huán)單元值以形成殘留信號。這個殘留信號現(xiàn)在形成到循環(huán)單元跟蹤器64和探測器60的輸入。這使得循環(huán)單元跟蹤器64形成對下一個到來的聲音分段的預(yù)測，如上所述，并且使循環(huán)單元探測器60迭代這里也描述的其探測循環(huán)以探測更弱或更長的周期循環(huán)單元。這種減法在每個循環(huán)單元被順序探測時是迭代進行的直到極限的噪聲閾值以上再沒有剩余。當所有可探測的周期已經(jīng)被取消時，似然性譜接近于各向同性的。循環(huán)單元跟蹤器64然后繼續(xù)跟蹤和預(yù)測時間序列中的將來的聲音分段。
非靜態(tài)的周期可隨時間來增強強度或弱化并消失。跟蹤移去器66被設(shè)置來監(jiān)測循環(huán)單元跟蹤器預(yù)測的循環(huán)單元波形并指令循環(huán)單元跟蹤器64停止把它的跟蹤例行程序應(yīng)用于特定的循環(huán)單元，循環(huán)單元應(yīng)跟蹤停止。從預(yù)測的循環(huán)單元波形輸出108的輸出被輸入跟蹤移去器66的子組件合并確定器100。合并確定器100搜索合并來形成單一跟蹤的兩個或多個跟蹤的證據(jù)。如果這種證據(jù)被發(fā)現(xiàn)，合并確定器100指令循環(huán)單元跟蹤器64移去一個或多個循環(huán)單元跟蹤。沒有合并的跟蹤被通過到SNR評估器102，其對每個循環(huán)單元評估信號和噪聲的能量比率。跟蹤量化器104然后確定是否來自任何特定跟蹤的信號下降到噪聲水平以下。SNR評估器102和跟蹤量化器104能夠從到來的分段探測突發(fā)的循環(huán)單元跟蹤的消失，一種在如果聲源被切斷的例子中出現(xiàn)的情況，并且也探測循環(huán)單元振幅輪廓向弱的水平的下降衰減。在任一情況下，指令被發(fā)送給循環(huán)單元跟蹤器64以移去循環(huán)單元跟蹤。
循環(huán)單元探測器60的操作將從探測器高速緩沖存儲器72和濾波器組70子組件開始具體解釋。用在特定實施例中的濾波器組70采用滑動的窗口過程。窗口長度以數(shù)據(jù)字為單位來測量并被限制為整數(shù)數(shù)目個這種字。這稱為同步探測-在假設(shè)與A/D轉(zhuǎn)換器54的數(shù)據(jù)取樣速率同步的情況下把近似值實施在探測到的循環(huán)單元周期上。濾波器組包含一組各個都與不同整數(shù)值的周期匹配的濾波器。各個濾波器使用包含整數(shù)數(shù)目的數(shù)據(jù)字的不同的選定窗口長度。從而濾波器在時間域中執(zhí)行或同樣在數(shù)據(jù)字域中執(zhí)行。對于各個窗口長度，分段36被分為一系列不疊合的數(shù)據(jù)塊并且測量分開的數(shù)據(jù)塊之間的相似程度。這通過沿數(shù)據(jù)分段36步進滑動的窗口而進行，抽取各個連續(xù)的塊部并把它強加到幾個先前的塊的和上。這種和對數(shù)據(jù)分段36中的塊總數(shù)被規(guī)范化以產(chǎn)生平均的循環(huán)單元輪廓。平均函數(shù)被稱為循環(huán)單元矢量。如果在初始信號內(nèi)窗口建立的測試周期與周期分量的重復(fù)周期匹配，將僅得到數(shù)據(jù)塊的相干平均(集成)。從而濾波器組30把測試組滑動窗口長度應(yīng)用于各個數(shù)據(jù)分段并對各個窗口長度產(chǎn)生估測的循環(huán)單元。循環(huán)單元矢量自身不是適當?shù)淖畲笏迫恍灾甘痉?，基本上是一個在塊中的字上變化的振幅輪廓函數(shù)。為提供適當?shù)闹甘痉?，濾波器組70用對后面描述的噪聲電平的變化而作出的適當?shù)恼{(diào)整也對每個濾波器計算代表各個循環(huán)單元矢量中的平均能量的值(P)。
在開始階段，聲音分段34向探測器高速緩沖存儲器72的一序列輸入表示循環(huán)單元的搜索順序。開始，當僅幾個聲音分段34被高速緩沖存儲時，探測器高速緩沖存儲器72提供的數(shù)據(jù)分段36將包含用于在濾波器組中的平均過程的不足的數(shù)據(jù)字而被濾波器用大窗口尺寸即長周期來執(zhí)行。但是，當隨后的聲音分段34被包括在探測器高速緩沖存儲器72中時，用于濾波器組70的數(shù)據(jù)分段36包含遞增的更長數(shù)據(jù)分段，使得能夠搜索要被進行的更長周期循環(huán)單元。
濾波器組70使用應(yīng)用標準滑動窗口來執(zhí)行的計算高效的同步方法。在本實施例中的它的基本操作可在數(shù)學(xué)上描述。通過到一個濾波器的高速緩沖存儲的數(shù)據(jù)分段36相應(yīng)于以n個不連續(xù)點取樣的模擬信號并且被表示為一系列的n個數(shù)據(jù)字。這些數(shù)據(jù)字(bi，i＝1到n)被分組為m個不疊合的塊(wj，j＝1到m)，每個包括s個字，這里s是整數(shù)值并且代表滑動窗口的尺寸，并且也代表與從濾波器組被應(yīng)用的特定濾波器相關(guān)的測試周期。用于測試周期s的循環(huán)單元矢量(w＝b(s))然后被從這些m個塊的平均值來估測
在平均循環(huán)單元矢量中的s值限定對于測試周期的一個值的估測的振幅輪廓。m值是用戶定義的(通常為5)以提供足夠的積分和濾波。
濾波器組70也產(chǎn)生對循環(huán)單元矢量的信噪能量比(SND)的估測的平均信號的測量，每濾波器或測試周期一個值。這里給出
這里i是向矢量
中的字的指針，對于測試周期s的循環(huán)單元矢量的估測振幅輪廓。P(s)的各個值限定測試周期是相對似然性估測，測試周期s輸入聲音數(shù)據(jù)流的最好表示。最可能的周期因而通過比較濾波器組70中所有濾波器的輸出SNR并搜索能譜P(s)的一個或多個有效最大值即峰值來獲得。
在探測器搜索還沒有探測到的循環(huán)單元之前從輸入數(shù)據(jù)流減去先前預(yù)測的循環(huán)單元的結(jié)果意味著期望的噪聲能譜N(s)中有一些失真。輸入數(shù)據(jù)流將包括噪聲或其它沒有被濾波過程完全抑制的附加干擾。先前預(yù)測的循環(huán)單元將包括一些漏掉的噪聲，并且它與預(yù)測的循環(huán)單元一起用循環(huán)單元移去器80被從到來的數(shù)據(jù)流中減去，提供殘留信號。探測器60使用這個殘留信號產(chǎn)生(殘留)能譜用于搜索其它的周期。由于被濾波器漏掉的任何噪聲信號也用循環(huán)單元移去器80被減去，這個殘留能譜在噪聲電平下面包含傾斜(dips)。這些傾斜在探測到的循環(huán)單元的周期(及其數(shù)倍)上被居中。為避免估測偏差，噪聲能譜N(s)在同一位置向類似形狀的某些傾斜被再次規(guī)范化。從而如果沒有循環(huán)單元被取消，噪聲能譜不改變，否則對于各個循環(huán)單元通過減去等于定標到一個SNR的循環(huán)單元的能譜的量而被減小。
用于濾波器組70的測試周期s根據(jù)被分析的符合聲音信號的來源被用戶指定。選擇的濾波器組設(shè)置應(yīng)擴展該源產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流中期望的周期的整個范圍。對于提高的分辨率尤其是在低值的周期s和高值m，該設(shè)置包括非整數(shù)的周期σ＝s+f，這里f位于0和1之間。這里盡管合成能譜P(σ)仍由同步方法產(chǎn)生，σ指的是包含整數(shù)和非整數(shù)濾波器尺寸的濾波器設(shè)置。從而產(chǎn)生能譜P(σ)中的附加點，其將有助于用更小的非整數(shù)周期τ探測循環(huán)單元時的內(nèi)插。這時滑動窗口尺寸是s，(對于整數(shù)的情況下)在各個數(shù)據(jù)塊中采用s個取樣點。但是，然后窗口滑動到σ的數(shù)倍的位置，在各個位置取s個取樣點。在這個實施例中，濾波器組70選擇非整數(shù)窗口位置的最接近的整數(shù)值。這個近似值可導(dǎo)致不互相影響的數(shù)據(jù)塊被平均。來自不同數(shù)據(jù)塊的取樣點被疊合放置并且和前面一樣被平均，但是在循環(huán)單元輪廓估測中有一些誤差，因為循環(huán)單元的m個取樣版本不總是在同樣的取樣相位。但是，它不能阻止更嚴重的失控效應(yīng)，因為否則由于分數(shù)的循環(huán)單元周期引起的誤差將在連續(xù)的數(shù)據(jù)塊中被復(fù)合。
上述帶有或不帶有填入的近似值的同步方法的缺點意味著在搜索非整數(shù)周期τ時必須進一步細化循環(huán)單元的特性。這種細化由循環(huán)單元估測器78使用計算上代價更高的非同步方法來進行。
另一個實施例使用計算上代價更高的梳狀濾波器來代替同步平均濾波器組70。這替換方法減少估測過程中的自由度數(shù)目并且由此提供一種改進信噪比的潛力。
濾波器組70向選擇器74輸出其設(shè)置中的各個濾波器產(chǎn)生的SNR(P)作為它的測試周期的函數(shù)(σ個字)。這是指作為能譜(P(σ))。選擇器74分析這個不連續(xù)譜并識別最大值的位置。在σ的測試值的范圍內(nèi)循環(huán)單元矢量和能譜的值被通過到循環(huán)單元量化器76，其被設(shè)置來確定各個最大值的本質(zhì)特征。
與各個探測到的循環(huán)單元矢量相關(guān)，量化器76首先確定是否用同步方法探測到的循環(huán)單元矢量的能量(P(σ))在特定預(yù)設(shè)的閾值-噪聲探測閾值以上。如果是的，然后量化器76訪問是否探測到的循環(huán)單元矢量是基本分量。
作為測試周期的函數(shù)評估的能譜的固有特性是它將包括若干明顯的最大值。在真實的循環(huán)單元(其中可出現(xiàn)若干個)的情況之外，這些最大值可降到兩類中的一類。首先，在分諧波發(fā)生一些，這里測試周期例如是循環(huán)單元反復(fù)的真實周期的兩倍或三倍。其次，在譜的其它點有由于例如循環(huán)單元自身(響鈴)的一定程度的周期性而引起的濾波器遺漏。這可在循環(huán)單元接近阻尼復(fù)指數(shù)的情況下發(fā)生。循環(huán)單元量化器76被設(shè)置來濾除由于分諧波、泄漏和噪聲而引起的最大值并選擇一個有效的最大值。
噪聲通過在它的期望最大值之上設(shè)置閾值(如上所述)而被直接向前處理。
為處理其它的種類，循環(huán)單元量化器76從短向長測試周期來執(zhí)行局部最大值的搜索。從而它將必須在到達由于分諧波引起的那些最大值之前找到基本的周期最大值。這不是在比真實循環(huán)單元重復(fù)更短的測試周期中產(chǎn)生局部最大值的響鈴效應(yīng)的情況。因此各個最大值被測試以尋找響鈴的可能證據(jù)。這是通過使用提高數(shù)目的用來計算平均循環(huán)單元矢量的數(shù)據(jù)塊來進行的。通常，如果已經(jīng)找到真實的循環(huán)單元重復(fù)，那么提高平均值中的取樣數(shù)目將增加能量值P(σ)的SNR。但是，如果由于響鈴而重復(fù)，那么效應(yīng)的阻尼特性意味著提高取樣數(shù)目將降低信號并且因此降低能量值P(σ)。從而，如果SNR降低，而不是升高，量化器76排除這些周期并繼續(xù)搜索下一個有意義的最大值。
從而循環(huán)單元量化器76確定是否能譜中的閾值以上的最大值是基本的。如果不是，量化器76指令濾波器組70提供下一個局部最大值并重復(fù)驗證測試。一旦濾波器組70中主要的基量已經(jīng)被找到，它的循環(huán)單元矢量和周期被輸出到估測器78。如果沒有找到閾值以上的最大值，假設(shè)復(fù)合聲音信號中還沒有循環(huán)單元。
通常，循環(huán)單元的周期不是用在信號的初始數(shù)字化中的取樣間隔的整數(shù)倍。由濾波器組70、選擇器74和量化器76執(zhí)行的循環(huán)單元探測和估測的同步方法對真實的重復(fù)僅產(chǎn)生一個近似值，并且需要精細的調(diào)諧。這種精細的調(diào)諧由估測器78執(zhí)行。
估測器78根據(jù)同步周期σ抽取連續(xù)的數(shù)據(jù)塊。各個數(shù)據(jù)塊通過減去濾波器組70得到的平均循環(huán)單元值(在循環(huán)單元矢量
中用指針i表示的字位置處的振幅值)被偽積分以形成殘留信號誤差數(shù)據(jù)塊，用ρ加權(quán)殘留信號并增加到被(1-ρ)加權(quán)的平均循環(huán)單元值。偽積分的塊被折疊且定位在單個曲線上。來自連續(xù)的塊的疊加的循環(huán)單元振幅輪廓根據(jù)真實的循環(huán)單元重復(fù)(τ)是分別短于或長于同步估測周期(σ)而表現(xiàn)向左或向右的漂移。曲線擬合程序用來把振幅輪廓擬合于該疊加塊內(nèi)的偽積分振幅數(shù)據(jù)的平均值。這種其中內(nèi)插不規(guī)則的輪廓形狀的曲線擬合程序被稱為輪廓擬合以把它同目的在于外推的跟蹤擬合區(qū)分開。沿來自這個平均振幅輪廓的偽積分數(shù)據(jù)點的橫軸的失調(diào)提供用于糾正估測的測試周期σ的基礎(chǔ)。失調(diào)用偽積分因子ρ來除并且應(yīng)用線性回歸近似。這種擬合的梯度相對于塊數(shù)目來測量產(chǎn)生誤差糾正。同步估測周期σ因此被糾正到新的非整數(shù)周期τ，其被當作循環(huán)單元的周期。這個信息被通過到循環(huán)單元跟蹤器64用于跟蹤功能。
通過應(yīng)用與輪廓擬合程序分離開的周期限制，自由度數(shù)目被最小化。這使得噪聲降低的機會最大化。在用同步方法產(chǎn)生能譜時，循環(huán)單元矢量的s個點的每一個都被使用。這意味著如果不使用平滑化，s個自由度將對噪聲作出貢獻。但是在不對稱方法中，輪廓擬合程序例如平方擬合被使用，這種程序具有更少的自由度并且由此提高信噪比。
在一些情況下，可出現(xiàn)來自一個分段的相對簡單的時序?qū)ο乱粋€變化非常明顯。在這種情況下，定標的失調(diào)被明顯地調(diào)制并且再定標，達到不可接受的水平。接近傳統(tǒng)的跟蹤可被用于這種情況，但是積分滯后將是一個潛在的問題。但是，如果在似然性函數(shù)中沒有模糊點，可接受的技術(shù)是在輪廓擬合階段把偽積分因子ρ設(shè)置為1或接近整數(shù)1。這使非同步取樣帶來的系數(shù)調(diào)制效應(yīng)可能最小化。
另外，輪廓擬合在把平滑曲線擬合到接近窗口中心的過渡邊緣時不是特別有效的。在把擬合應(yīng)用于過渡時，在過渡的左側(cè)或右側(cè)的點處的擬合被打斷。因此，如果循環(huán)單元的過渡邊緣被定位在窗口的開始處，曲線擬合的準確性被提高?？蓮闹饕臄M合過程中排除暫態(tài)，并且或按要求進行獨立的擬合或忽略掉。估測器78從而也可執(zhí)行在執(zhí)行輪廓擬合之前把過渡邊緣再定位在窗口開始處的過程。
估測器78應(yīng)用的輪廓擬合程序是用戶定義的。在本實施例中，擬合是n次多項式，其中循環(huán)單元振幅輪廓由下面等式來表示y＝a0+a1x+a2x2+.....+anxn這里y值代表循環(huán)單元振幅，x值代表循環(huán)單元內(nèi)的時間。參數(shù)a0、a1、a2、.....an稱為循環(huán)單元系數(shù)。從循環(huán)單元系數(shù)的這些值和對循環(huán)單元的取樣點14的認識可推導(dǎo)出循環(huán)單元矢量的修定值w＝[b0，b1，b2....bs]，其中b值(循環(huán)單元值)為循環(huán)單元內(nèi)的s個取樣點的振幅。
估測器78與指令一起通過這些準確的循環(huán)單元系數(shù)值、值和周期以把跟蹤增加到循環(huán)單元跟蹤器64。
探測器60被建立來重復(fù)循環(huán)單元探測的上述過程，找到變?nèi)踝冮L的循環(huán)單元直到達到噪聲極限。各個跟蹤的循環(huán)單元被循環(huán)單元移去器62從將要到來的聲音分段34中被減去，但是這個分量不能影響已經(jīng)存儲在探測器高速緩沖存儲器72中的聲音分段34。估測器78因此也設(shè)置來在它的初始探測上外推各個循環(huán)單元的過去歷史并且從存儲在探測器高速緩沖存儲器72中的聲音分段34中減去它。必須經(jīng)隨后將被用于新的循環(huán)單元同步探測的平均階段中的所有被高速緩沖存儲的聲音分段34向后外推。這使得先前使用的聲音分段34在隨后的循環(huán)單元探測中被再次使用而不用等待探測器高速緩沖存儲器72再填入有效的殘留信號數(shù)據(jù)。如果探測到的循環(huán)單元從這個數(shù)據(jù)中不被刪除，它們將出現(xiàn)在用于平均的數(shù)據(jù)中，并且它們的相應(yīng)的最大值不從能譜中被刪除，直到幾個更多的數(shù)據(jù)分段已經(jīng)被鎖住。
在循環(huán)單元的初始探測上，估測器78得到的過去歷史也用循環(huán)單元信息和指令被通過到循環(huán)單元跟蹤器64以增加一個跟蹤。循環(huán)單元跟蹤器64使用這個信息來外推新探測到的循環(huán)單元并預(yù)測在要被輸入到系統(tǒng)50的下一個聲音分段34內(nèi)的其振幅值。
在另一實施例中，適合于聲音信號從間歇的源發(fā)出的系統(tǒng)，連續(xù)實時數(shù)據(jù)流30不被接收，并且數(shù)據(jù)以批量模式被分析。同樣的數(shù)據(jù)分段36被反復(fù)再利用直到得到穩(wěn)定的跟蹤并且直到再沒有周期信號被探測到。跟蹤移去器66是多余的，不被包括在這個實施例中。
總之，估測器78細化粗略的循環(huán)單元數(shù)據(jù)以產(chǎn)生循環(huán)單元的準確測量。然后這被向后外推過幾個聲音分段34。增加新跟蹤的指令和最后的準確的循環(huán)單元被通過到循環(huán)單元跟蹤器64來向前外推下一個到來的聲音分段34。
循環(huán)單元移去器62接收來自主計算機高速緩沖存儲器56的到來的聲音分段34及用于來自循環(huán)單元跟蹤器64的到來的聲音分段34的預(yù)測循環(huán)單元值。循環(huán)單元移去器62從實際分段值減去預(yù)測值以提供殘留信號數(shù)據(jù)分段，它提供給循環(huán)單元探測器60和循環(huán)單元跟蹤器64。這種殘留信號經(jīng)殘留信號輸出106也可用于系統(tǒng)50的輸出。循環(huán)單元探測器60把這個殘留信號數(shù)據(jù)分段增加到它的探測器高速緩沖存儲器72。循環(huán)單元跟蹤器64使用殘留信號內(nèi)的信息來估測誤差并通過執(zhí)行偽積分跟蹤時變循環(huán)單元周期(τ(t))與振幅輪廓。
循環(huán)單元跟蹤器64的操作下面將具體描述。循環(huán)單元跟蹤器64對各個探測到的循環(huán)單元跟蹤循環(huán)單元系數(shù)(a0，a1，a2，…，an)，循環(huán)單元輪廓振幅值(b0，b1，b2....bs)，和周期τ。為了能從到來的聲音分段34減去探測到的循環(huán)單元，系統(tǒng)50必須能夠?qū)淼姆侄晤A(yù)測各組循環(huán)單元輪廓值(b0，b1，b2....bs)。一旦循環(huán)單元系數(shù)(a0，a1，a2，...，an)已經(jīng)被確定且循環(huán)單元周期τ保持隨時間恒定不變，這將相對地直接向前進行。但是，如果τ是時間(t)的函數(shù)，這種變化必須被跟蹤。在本發(fā)明的實施例中，通過首先預(yù)測循環(huán)單元周期中的時間變化和振幅輪廓并且然后在接收到實際數(shù)據(jù)時測量誤差并執(zhí)行正確的計算來執(zhí)行高效計算地跟蹤。
下面的符號用在本說明書中來確定各個數(shù)據(jù)分段和/或函數(shù)到來的聲音分段包括p數(shù)據(jù)字并且與其它的這種分段通過下標“inc”分開。前面的和隨后的聲音分段將分別標上下標“inc-1”和“inc+1”。從而如果不連續(xù)地取樣并且沒有分類，如果考慮連續(xù)的內(nèi)插函數(shù)，到來的聲音分段以[ss0，ss1，ss2.....，ssp-1]inc或簡單地以[ss]inc代表。
在這些取樣點內(nèi)的預(yù)測的循環(huán)單元振幅值如果是不連續(xù)的則被集中表示為
并且如果它們是連續(xù)的則循環(huán)單元輪廓被表示為∑binc。如果一個特定的循環(huán)單元被用作示例，加和符號將下降。
殘留信號數(shù)據(jù)分段內(nèi)的振幅值遵隨下面的表示，給出[γ]inc＝[ss]inc-[∑b]inc當循環(huán)單元是周期函數(shù)時，在若干反復(fù)上的取樣點被折疊到一個重復(fù)的循環(huán)。但是這不影響循環(huán)單元輪廓，但是除非循環(huán)單元周期是取樣間隔整數(shù)倍，將有效地在更大數(shù)目的點處取樣循環(huán)單元。這些的循環(huán)單元內(nèi)的取樣時間被稱為折疊時間。
當指令從循環(huán)單元探測器60到達來增加一個跟蹤并且跟蹤器64提供有對于當前聲音分段由循環(huán)單元探測器60估測的循環(huán)單元系數(shù)時，跟蹤器64使用振幅輪廓中的相關(guān)取樣點對于下一個分段預(yù)測振幅。任何先前探測到的循環(huán)單元的循環(huán)單元振幅值在相關(guān)取樣點被類似地推導(dǎo)出，這次是來自跟蹤程序產(chǎn)生的預(yù)測的循環(huán)單元系數(shù)。所有組循環(huán)單元振幅值被一起輸入到循環(huán)單元移去器62。
與循環(huán)單元探測器60一樣，循環(huán)單元跟蹤器64有時需要比聲音分段34的時鐘所提供的更多或更少的數(shù)據(jù)來用于它的操作，跟蹤操作的基礎(chǔ)是需要單獨的高速緩沖存儲器、PIdata高速緩沖存儲器91的偽積分技術(shù)。循環(huán)單元跟蹤器64的子組件更新器92通過輪廓擬合存儲在PIdata高速緩沖存儲器91的偽積分數(shù)據(jù)([PIdata]inc)確定糾正的循環(huán)單元系數(shù)(a0，a1，a2，.....，an)track。為啟動它，更新器92需要至少整個循環(huán)單元的信息。而且為通過在循環(huán)單元的一個區(qū)域提供更多取樣點來避免不均勻的加權(quán)折疊的分布，整數(shù)數(shù)目個循環(huán)單元周期被用在折疊操作中。這給出了三種可能情況并且依次從PIdata高速緩沖存儲器91響應(yīng)。如果到來的聲音分段[ss]inc具有p取樣數(shù)據(jù)字并且循環(huán)單元周期跨過τ(未必是整數(shù))個取樣，然后如果n是大于或等于1的整數(shù)，三種可能是1. p＞nτ2. p＝nτ3. p＜τ在第一種情況中相應(yīng)于整數(shù)數(shù)目的循環(huán)單元周期內(nèi)的所有取樣時間的[PIdata]inc值從高速緩沖存儲器輸出并且剩余部分(＜τ)后縮。當隨后的處理的聲音分段[ss]inc+1用這些未使用的取樣被高速緩沖存儲時，整數(shù)數(shù)目的循環(huán)單元重復(fù)內(nèi)的取樣時間從現(xiàn)在存儲在高速緩沖存儲器91中的總的((p-nτ)inc+pinc+1)整數(shù)個取樣中輸出，任何剩余的再次被留下來用于下一個聲音分段[ss]inc+2。
在第二種情況下，PIdata高速緩沖存儲器91將與聲音分段34的時鐘同步被清空。
在第三種情況下，PIdata高速緩沖存儲器91等待直到對它有足夠的聲音分段被定時以具有足夠的取樣來覆蓋循環(huán)單元周期并僅在完成這之后提供輸出到評估器90。在插入的聲音分段中，循環(huán)單元系數(shù)中的誤差不被評估但是系數(shù)應(yīng)用現(xiàn)有的跟蹤信息被更新到插入的聲音分段的時間幀中。周期和時序類似地被更新。評估器90和更新器92因此從PIdata高速緩沖存儲器91接收覆蓋整數(shù)個循環(huán)單元的[PIdata]inc值。不同的周期分量從而以不同的速率被更新。
在到來的聲音分段[ss]inc被輸出到循環(huán)單元移去器時跟蹤函數(shù)開始。循環(huán)單元的較早的循環(huán)已經(jīng)預(yù)測循環(huán)單元振幅值[∑b]inc要在這個聲音分段[ss]inc從來自較早的聲音分段直到并包括[ss]inc-1的信息找到。PIdata高速緩沖存儲器91從循環(huán)單元移去器62接收這些預(yù)測的循環(huán)單元振幅值[∑b]inc和殘留信號數(shù)據(jù)分段[r]inc。對于各個獨立的被跟蹤的循環(huán)單元，循環(huán)單元跟蹤器64的子組件評估器90用偽積分估測時序和周期誤差的測量值。
為執(zhí)行偽積分，評估器90從預(yù)測的循環(huán)單元振幅值和殘留信號值產(chǎn)生已知作為PIdata的偽積分數(shù)據(jù)值。尤其，評估器90評估[PIdata]inc＝(1-ρ)[∑b]inc+ρ[r]inc這里ρ是偽積分因子，典型地約為0.01。inc值然后與預(yù)測的循環(huán)單元系數(shù)(a0，a1，a2，…，an)在對于高速緩沖存儲的分段確定的取樣時間產(chǎn)生的高速緩沖存儲振幅值[∑b]inc比較，。它們將被失調(diào)到代表預(yù)測的循環(huán)單元振幅值[∑b]inc與在到來的聲音分段[ss]inc中出現(xiàn)的實際的循環(huán)單元振幅值之間的時序誤差的程度。評估器90因此沿縱坐標(時序)軸測量在循環(huán)單元振幅值[∑b]inc的[PIdata]inc值的失調(diào)。附加噪聲或接近于循環(huán)單元振幅最大值的干擾的較小值將被解釋為大時序誤差。為避免這個，以分數(shù)取樣間隔為單位的時間失調(diào)被強烈的加權(quán)，這里循環(huán)單元的梯度是最陡的并且在梯度接近于零時被減弱。加權(quán)的失調(diào)被平均并且乘以1/ρ。這個偽積分值表示相對于循環(huán)單元的預(yù)測的時序的時序誤差，即它表示聲音分段中循環(huán)單元的定位中的系統(tǒng)誤差，但是它受到噪聲和來自其它未被取消的分量的可能(但是減小的)干擾。
為進一步降低噪聲，更新器92把時序歷史存儲在滑動窗口歷史高速緩沖存儲器中。這提供對于先前的包含預(yù)測和在評估器90中評估的偽積分誤差的q個分段的時序記錄。q的幅值適應(yīng)于被跟蹤的循環(huán)單元。如果循環(huán)單元時序變化迅速，大的歷史高速緩沖存儲器將導(dǎo)致早期的誤差用隨后的不希望的滯后來過加權(quán)。相反，如果歷史高速緩沖存儲器很大，緩慢變化的循環(huán)單元用提高的準確度和SNR來跟蹤。對于本實施例的目的，尺寸為6的高速緩沖存儲器被使用并且假設(shè)足夠用于作為示例的循環(huán)單元。當關(guān)于任何特定循環(huán)單元的跟蹤過程對于第一時間被啟動時，從循環(huán)單元探測器60中的子組件估測器78得到時序歷史。如果期望弱的非靜態(tài)的周期分量，更準確的初始歷史高速緩沖存儲器通過循環(huán)單元探測器60中的跟蹤細化反復(fù)而產(chǎn)生。當時序誤差的新值被測量時，更新器82從歷史窗口移去最早的時序估測并用最近的來代替。最小平方擬合在該組6個時序上執(zhí)行以得到時序函數(shù)。擬合的順序可由用戶定義，但通常是基于線性回歸近似的一次擬合就足夠了。這樣得到時序誤差函數(shù)y＝mx+c。這可外推來預(yù)測下一個分段的時序。外推部分的斜率m是循環(huán)單元周期τ的測量，允許對下一個聲音分段[ss]inc+1進行周期的再評估。通常在幾個聲音分段的時間幀中斜率不會劇烈的變化。
更新器92在下一個到來的聲音分段[ss]inc+1中計算循環(huán)單元的周期τ’并調(diào)整時序來提供預(yù)測的開始、結(jié)束和取樣點。更新器92也使用來自PIdata高速緩沖存儲器91的偽積分數(shù)據(jù)[PIdata]inc來測量循環(huán)單元振幅值[∑b]inc和計算的循環(huán)單元系數(shù)(a0，a1，a2，…，an)inc中的系統(tǒng)誤差。然后它更新這些系數(shù)來預(yù)測下一個分段[ss]inc+1中的循環(huán)單元振幅值。
為得到更新的系數(shù)，更新器92首先把[PIdata]inc值擬合于一般曲線等式y(tǒng)-a0+a1x+a2x2+.....+anxn來得到一組偽積分系數(shù)(a0，a1，a2，…，an)PI。其他的曲線函數(shù)可能更適合于本發(fā)明的其它應(yīng)用但本實施例中進行多項式擬合。源自跟蹤的循環(huán)單元系數(shù)組的(a0，a1，a2，…，an)inc中的各個組元的預(yù)測的誤差由被偽積分因子ρ除的跟蹤和偽積分的值之間的差別來給出對于各個系數(shù)a1，l＝0到nerr(a1)=(al)inc-(al)PIρ]]>然后產(chǎn)生系數(shù)的偽積分值a1’＝a1+err(a1)
但是，和時序更新一樣，值受到有些減小的噪聲。更新器92把偽積分循環(huán)單元系數(shù)值存儲在循環(huán)單元系數(shù)歷史中。和僅用最近的值的窗口的時序歷史一樣，在該示例中，大小為6的窗口就夠了。分開的系數(shù)歷史對每個系數(shù)值a1被保持下來。直線擬合例如線性回歸來使值存儲在各個系數(shù)歷史中。
對于各個循環(huán)單元，對于循環(huán)單元輪廓和時序的跟蹤擬合(回歸的)系數(shù)被傳送到預(yù)測器94。
預(yù)測器94把跟蹤信息轉(zhuǎn)換為循環(huán)單元系數(shù)組(a0，a1，a2，…，an)和適合于下一個到來的聲音分段[ss]inc的振幅值
從系統(tǒng)50經(jīng)循環(huán)單元數(shù)據(jù)輸出110輸出循環(huán)單元系數(shù)并把它傳送到跟蹤移去器66。循環(huán)單元值[b]inc經(jīng)預(yù)測的循環(huán)單元波形輸出108被獨立輸出，如果需要檢測，并且一起輸出到準備來從下一個到來的聲音分段[ss]inc+1作減法的循環(huán)單元移去器62。它們也傳送到PIdata高速緩沖存儲器91。如果從探測器60接收到增加循環(huán)單元跟蹤的指令，那么對于新探測到的循環(huán)單元的預(yù)測的循環(huán)單元值與兩個輸出中的跟蹤值結(jié)合。類似地如果刪除跟蹤的指令從跟蹤移去器66被接收到，那么適合于這個循環(huán)單元的[b]inc+1值從兩個輸出中被移去。
權(quán)利要求
1.一種使第一信號ssinc中的噪聲影響局部化的方法，第一信號表示為包含至少一個模型分量binc的模型信號∑binc，各個分量binc以一組至少一個的模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)來代表，特征在于該方法包括步驟(a)從第一信號ssinc中減去模型信號∑binc以得到殘留信號rinc；(b)通過乘以偽積分因子ρ來定標殘留信號rinc；(c)通過用(1-ρ)相乘來定標模型信號∑binc及其各個分量而獲得至少一個定標的模型分量；(e)把在步驟(b)獲得的定標的殘留信號加到在步驟(c)獲得的各個定標的模型分量上以給出相應(yīng)數(shù)目的至少一個偽積分信號PIdatainc，其中在定標的殘留信號中干擾噪聲影響被局部化。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其特征在于代表各個模型化分量binc的模型參數(shù)組(a0，a1，a2…，an)用下面的附加步驟來進行系統(tǒng)誤差糾正(a)把各個特定模型化分量binc的偽積分信號PIdatainc模型化而獲得相應(yīng)組局部干擾模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)LP；(b)從它的相應(yīng)的局部干擾模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)LP中減去各個模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)而獲得相應(yīng)組的至少一個局部化干擾誤差；(c)通過除以偽積分因子ρ對各個局部化干擾誤差再定標回其先前的水平；及(d)把各個再定標的局部化干擾誤差加到它相應(yīng)的模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)上從而獲得一組相應(yīng)的偽積分模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)PI。
3.根據(jù)權(quán)利要求2的方法，其特征在于信號可被分段來提供若干信號窗口ssinc，ssinc+1，…，ssinc+n并且該方法被迭代用來產(chǎn)生模型化各個信號分量的多個偽積分參數(shù)組(a0，a1，a2…，an)incPI并且從這種多個參數(shù)組獲得糾正的參數(shù)組(a0’，a1’，a2’…，an’)。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3的方法，其特征在于模型信號∑binc可通過增加從各組偽積分模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)PI中依次獲得的該至少一個糾正的分量b’inc而糾正系統(tǒng)誤差∑b’iinc。
5.根據(jù)權(quán)利要求1、2、3或4的方法，其特征在于第一信號ssinc是數(shù)字取樣信號[ss]inc并且模型信號∑binc包括先前預(yù)測的取樣信號值[∑b]inc。
6.一種在抽取數(shù)字取樣信號[ss]inc和包含至少一個分量信號binc的疊加的先前預(yù)測的取樣信號值[∑b]inc之間的差別時使噪聲影響局部化的方法，其特征在于該方法包括步驟(a)從取樣信號[ss]inc減去預(yù)測的信號值[∑b]inc以得到取樣的殘留信號[r]inc；(b)根據(jù)偽積分因子ρ定標殘留信號[r]inc，從而殘留信號[r]inc乘以p；(c)通過把各個分量值[b]inc乘以(1-ρ)定標預(yù)測的值[∑b]inc；及(d)把步驟(b)獲得的定標值加到步驟(c)得到的值上。
7.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其特征在于在第二方法中使用該方法來糾正在描述表現(xiàn)噪聲影響的信號的一個分量binc的參數(shù)預(yù)測值(a0，a1，a2…，an)inc中引起的系統(tǒng)誤差影響，其中該第二種方法包括步驟(a)從先前確定的參數(shù)值預(yù)測期望取樣信號值[∑b]inc；(b)跟隨權(quán)利要求1的步驟(a)到(d)，其中第一信號包括從表現(xiàn)噪聲影響的信號中獲取的取樣值[ss]inc的數(shù)據(jù)分段，模型信號包括在步驟(a)獲得的期望取樣信號值[∑b]inc，從而殘留信號rinc和偽積分信號PIdatainc分別包括殘留信號取樣值[r]inc和適合于信號分量binc的一組偽積分數(shù)據(jù)[PI]datainc；(c)從偽積分數(shù)據(jù)組[PIdata]inc獲得適合于描述信號分量binc的參數(shù)的局部干擾參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)LP；(d)在描述來自所述預(yù)測值(a0，a1，a2…，an)inc和除以偽積分因子ρ得到的局部干擾參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)LP之間的差異的模型信號分量binc的各個預(yù)測參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)inc中測量再定標的干擾誤差err(a1)；(e)把在步驟(d)得到的再定標的干擾誤差err(a1)增加到預(yù)測參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)inc以獲得偽積分參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)PI；及(f)對偽積分參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)PI進行平滑或跟蹤以產(chǎn)生糾正的參數(shù)值(a0’，a1’，a2’…，an’)。
8.根據(jù)權(quán)利要求7的方法，其特征在于第二方法也包括步驟(a)在各個歷史高速緩沖存儲器中把偽積分參數(shù)值(a0，a1，a2…，an)PI存儲為最后的值，其中各個歷史高速緩沖存儲器包含先前確定的各個偽積分參數(shù)值；(b)從各個高速緩沖存儲器清除第一參數(shù)值；及(c)通過跟蹤擬合各個歷史高速緩沖存儲器中的偽積分參數(shù)值并外推取樣的值[ss]inc+1的將來分段的合成跟蹤來預(yù)測適合于噪聲信號的將來的取樣值[ss]inc+1的各個糾正的參數(shù)值a1’的新值。
9.根據(jù)權(quán)利要求8的方法，其特征在于跟蹤可在時間域中進行并且迭代的參數(shù)糾正可解釋為時變信號的結(jié)果
10.根據(jù)權(quán)利要求8或9的方法，其特征在于步驟(c)的跟蹤擬合是線性回歸過程。
11.一種方法，其特征在于信號是多分量信號∑binc，并且權(quán)利要求7到10中的任何一個的方法被應(yīng)用于各個分量binc。
12.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其特征在于該方法用在分離數(shù)字取樣信號30的分量的第三方法中，其中第三方法包括步驟(a)經(jīng)探測系統(tǒng)50把分段[ss]inc中時鐘后數(shù)字化信號30；(b)跟隨權(quán)利要求1的步驟之后，其中第一信號包括數(shù)字化信號分段[ss]inc，模型信號包括從預(yù)測模型參數(shù)組獲得的預(yù)測的振幅值[∑b]inc，各組(a0，a1，a2…，an)inc代表信號的模型化分量binc并且殘留信號rinc和偽積分信號PIdatainc分別包括殘留信號取樣值[r]inc和偽積分數(shù)據(jù)組[PIdata]inc；(c)相對于數(shù)字取樣信號30的取樣時序糾正應(yīng)用于預(yù)測的振幅值[∑b]inc的輪廓binc的時序中的誤差并且應(yīng)用各組偽積分數(shù)據(jù)組[PIdata]inc跟蹤各個探測到的分量的這種應(yīng)用振幅輪廓binc的振幅變化；及(d)對殘留信號[r]inc搜索新的信號分量。
13.根據(jù)權(quán)利要求12的方法，其特征在于預(yù)測的分量可從數(shù)字化信號30的先前被時鐘化的分段中被跟蹤的探測到的分量獲得。
14.根據(jù)權(quán)利要求12或13的方法，其特征在于數(shù)字取樣的信號30的分量是周期分量。
15.根據(jù)權(quán)利要求12或13的方法，其中信號分量是周期分量，其特征在于權(quán)利要求12的步驟(c)包括步驟(a)測量來自各個探測的周期分量的預(yù)測的振幅輪廓binc的偽積分數(shù)據(jù)組[PIdata]inc的加權(quán)平均失調(diào)，并且從而得到定標的干擾時序失調(diào)；(b)把加權(quán)平均定標的干擾時序失調(diào)除以偽積分因子ρ而得到各個預(yù)測的振幅值[∑b]inc中的再定標的時序誤差；(c)輪廓擬合偽積分數(shù)據(jù)[PIdata]inc以產(chǎn)生局部干擾的輪廓擬合并且得到一組適合于輪廓擬合的局部干擾的輪廓系數(shù)(a0，a1，a2…，an)LP；(d)測量各個局部干擾的輪廓系數(shù)(a0，a1，a2…，an)LP與輪廓系數(shù)(a0，a1，a2…，an)inc的相應(yīng)系數(shù)之間的差并且把各個差除以偽積分因子ρ而得到一組再定標的輪廓系數(shù)誤差；(e)把再定標的時序誤差和各個再定標的輪廓系數(shù)誤差與先前預(yù)測的時序和輪廓系數(shù)值(a0，a1，a2…，an)inc分別相加以分別產(chǎn)生偽積分時序和輪廓系數(shù)值(a0，a1，a2…，an)PI；(f)平滑化或跟蹤偽積分時序和輪廓系數(shù)值(a0，a1，a2…，an)PI以分別產(chǎn)生糾正的時序和輪廓系數(shù)值；及(g)從糾正的時序和輪廓系數(shù)值預(yù)測適合于將要到來的數(shù)字化信號分段[ss]inc+1的時序和各個輪廓系數(shù)的新值。
16.根據(jù)權(quán)利要求15的方法，其特征在于在步驟(g)預(yù)測的值用于得到預(yù)測的振幅值[∑b]inc、振幅輪廓binc和相關(guān)組預(yù)測模型參數(shù)(a0，a1，a2…，an)inc及用于權(quán)利要求12的步驟(b)和(c)的隨后的迭代部分中的在分析隨后取樣的信號分段[ss]inc+1中的時序。
17.根據(jù)權(quán)利要求15或16的方法，其特征在于權(quán)利要求15的步驟(f)包括步驟(a)在各個歷史高速緩沖存儲器中把偽積分時序和輪廓系數(shù)值(a0，a1，a2…，an)PI存儲為最后的值，其中各個歷史高速緩沖存儲器包含先前確定的偽積分時序和輪廓系數(shù)值；(b)從各個高速緩沖存儲器清除第一參數(shù)值；及(c)通過跟蹤擬合各個歷史高速緩沖存儲器中的值并外推取樣的值[ss]inc+1的將來分段的合成擬合跟蹤來預(yù)測適合于將要到來的數(shù)字化信號分段[ss]inc+1的時序和各個輪廓系數(shù)的新值。
18.根據(jù)權(quán)利要求15、16或17的方法，其特征在于加權(quán)的失調(diào)根據(jù)下述加權(quán)方案來獲得，其中在振幅輪廓的梯度是陡的位置處的失調(diào)相對強地加權(quán)，并且在梯度接近于零的那些位置處加權(quán)相對地弱。
19.根據(jù)前面任一項權(quán)利要求的方法，其特征在于偽積分因子ρ優(yōu)選在0.003-0.03的范圍內(nèi)。
20.一種探測數(shù)字取樣信號30的周期分量的方法，其特征在于該方法包括步驟(a)對取樣信號30進行濾波以得到接近周期分量的周期性τ的同步估測的周期σ；(b)把數(shù)字取樣信號30分割為數(shù)據(jù)塊，其中各個數(shù)據(jù)塊的大小等于同步估測的周期σ；(c)平均數(shù)字取樣信號30中取樣點的塊間同相振幅以獲得周期σ的平均振幅值b(σ)；(d)從各個數(shù)據(jù)塊的取樣點振幅b1減去平均振幅值b(σ)以得到殘留值塊；(e)根據(jù)偽積分因子ρ定標殘留值塊，從而殘留值乘以ρ；(f)通過把各個值乘以(1-ρ)定標平均振幅值b(σ)；(g)把步驟(e)得到的定標的值增加到在步驟(f)得到的值以獲得局部干擾振幅值；(h)通過測量來自平均振幅值b(σ)的局部干擾振幅值的時間得到局部干擾失調(diào)；(i)把局部干擾失調(diào)除以偽積分因子ρ并且跟蹤或平滑化合成的偽積分值以得到平均時序誤差線；及(j)用等于平均時序誤差線的斜率的數(shù)量糾正同步估測周期(σ)以獲得周期分量的周期性τ的精細估測。
21.一種信號處理系統(tǒng)，其特征在于該系統(tǒng)包括(a)用于把物理現(xiàn)象轉(zhuǎn)換為接收信號數(shù)據(jù)流ssinc30的轉(zhuǎn)換器54、56；(b)用于提供包含接收信號b(s)、ssinc的至少一個分量∑binc、b(s)的預(yù)測估測的預(yù)測信號的預(yù)測器70、72、94；(c)用于從接收信號ssinc減去預(yù)測信號∑binc、b(s)而產(chǎn)生殘留信號rinc的移去器62、78；(d)用于產(chǎn)生包括偽積分分量組PIdatainc的偽積分信號的評估器90、78，各組偽積分分量相應(yīng)于一個預(yù)測信號分量binc、b(s)b(s)b(s)并且用于使用該組偽積分分量糾正預(yù)測信號分量，其中各組偽積分分量PIdatainc通過把偽積分因子ρ定標的殘留信號rinc與被因子(1-ρ)定標的各個預(yù)測信號分量∑binc、b(s)相加從殘留信號rinc和預(yù)測信號分量∑binc、b(s)獲得；(e)用于糾正預(yù)測信號分量∑binc、b(s)以產(chǎn)生接收信號分量∑b’inc、b′(τ)的糾正的估測的更新器92、78。
22.根據(jù)權(quán)利要求21的信號處理系統(tǒng)，其特征在于評估器90、78包括用于使用各組偽積分數(shù)據(jù)PIdatainc在各個預(yù)測信號分量binc的模型描述符(a0，a1，a2…，an)inc中得到局部干擾誤差并用于通過除以偽積分因子ρ來定標局部干擾誤差的估測器；并且其中更新器92、78設(shè)置來通過把再定標的局部干擾誤差增加到其模型描述符(a0，a1，a2…，an)inc中產(chǎn)生接收信號分量∑b’inc、b′(τ)的糾正的估測并且從而產(chǎn)生一組偽積分模型描述符(a0，a1，a2…，an)PI，更新器還設(shè)置來平滑和/或跟蹤偽積分模型描述符(a0，a1，a2…，an)inc從而糾正、更新或預(yù)測其值(a0，a1，a2…，an)inc+1。
23.一種多分量信號探測系統(tǒng)，其特征在于探測系統(tǒng)包括根據(jù)權(quán)利要求21的信號處理系統(tǒng)，其中信號處理系統(tǒng)的預(yù)測器70、72被設(shè)置來探測到來的信號ssinc的至少一個近似分量∑binc(s)并且評估器90被設(shè)置來提供這種近似分量內(nèi)的誤差測量，并且從而更新器78被設(shè)置來產(chǎn)生改進準確度的分量∑b’inc(τ)。
24.根據(jù)權(quán)利要求23的多分量信號探測系統(tǒng)，其特征在于預(yù)測信號包括接收信號的一個以上分量∑binc、b(s)的預(yù)測估測并且探測系統(tǒng)被設(shè)置來迭代地探測分量。
25.一種多參數(shù)信號探測系統(tǒng)，其特征在于探測系統(tǒng)包括根據(jù)權(quán)利要求21的信號處理系統(tǒng)，其中信號處理系統(tǒng)的預(yù)測器70、72被設(shè)置來探測描述到來的信號ssinc的近似參數(shù)binc(a0，a1，a2……，an，s)并且評估器90被設(shè)置來提供這種近似參數(shù)內(nèi)的誤差測量，并且從而更新器78被設(shè)置來產(chǎn)生改進準確度的參數(shù)b’inc(a’0，a’1，a’2……，a’n，τ)。
26.根據(jù)權(quán)利要求23或24的多分量信號探測系統(tǒng)，其特征在于信號分量binc(τ)是周期分量。
27.根據(jù)權(quán)利要求26的多分量信號探測系統(tǒng)，其特征在于接收信號數(shù)據(jù)流30是經(jīng)系統(tǒng)被時鐘化在分段[ss]inc中的數(shù)字取樣數(shù)據(jù)流。
28.根據(jù)權(quán)利要求27的多分量信號探測系統(tǒng)，其特征在于它也可包括設(shè)置來通過從適合于預(yù)測周期分量∑binc的取樣循環(huán)單元振幅值[∑b]inc的取樣分段[ss]inc作減法來從數(shù)字取樣數(shù)據(jù)流的分段[ss]inc產(chǎn)生殘留數(shù)據(jù)信號[r]inc的循環(huán)單元移去器62，其中所述預(yù)測周期分量∑binc代表與取樣分段[ss]inc同步取樣的循環(huán)單元振幅輪廓binc的疊加。
29.根據(jù)權(quán)利要求28的探測系統(tǒng)，其特征在于預(yù)測器70、72可包含濾波器組70，其包括設(shè)置來分析時間域中數(shù)據(jù)流ssinc、rinc的濾波器尺寸測試組并產(chǎn)生信號ssinc、rinc內(nèi)周期分量的主要周期性的近似最大似然性估測。
30.根據(jù)權(quán)利要求29的探測系統(tǒng)，其特征在于濾波器組70中的各個濾波器設(shè)置來把接收信號數(shù)據(jù)流30分割為不互相疊合的一系列數(shù)據(jù)塊，其中各個數(shù)據(jù)塊包含整數(shù)數(shù)目s個取樣點并且最大似然性估測器是能譜P(σ)，其中P是包含在尺寸σ的幾個相鄰數(shù)據(jù)塊的平均的每個取樣信號的平均能量。
31.根據(jù)權(quán)利要求30的探測系統(tǒng)，其特征在于濾波器組70可包含一組測試周期s，各個測試周期s是接收信號數(shù)據(jù)流30的內(nèi)取樣周期的數(shù)倍。
32.根據(jù)權(quán)利要求30或31的探測系統(tǒng)，其特征在于該系統(tǒng)還包括設(shè)置來識別在最大似然性譜P(σ)中出現(xiàn)的峰值的性質(zhì)從而識別在接收信號數(shù)據(jù)流30內(nèi)以近似實際周期τ的測試周期σ的方式出現(xiàn)的那些的循環(huán)單元量化器76。
33.根據(jù)權(quán)利要求30、31或32的探測系統(tǒng)，其特征在于接收信號的預(yù)測估測被濾波器組70提供的循環(huán)單元振幅輪廓的取樣值平均，并且相應(yīng)于能譜P(σ)中的峰，權(quán)利要求21中的信號處理器系統(tǒng)中的移去器78、評估器78和更新器78組件被設(shè)置來產(chǎn)生主要周期信號分量的預(yù)測循環(huán)單元振幅輪廓[∑b’(τ)inc]的糾正的估測。
34.一種多分量信號跟蹤系統(tǒng)，其特征在于跟蹤系統(tǒng)包括根據(jù)權(quán)利要求21的信號處理系統(tǒng)，其中預(yù)測器94被設(shè)置來在更新器92產(chǎn)生的先前預(yù)測的接收信號∑b’inc-1的糾正的估測的基礎(chǔ)上產(chǎn)生接收信號∑binc的預(yù)測估測。
35.根據(jù)權(quán)利要求34的多分量信號跟蹤系統(tǒng)，其特征在于接收到的信號數(shù)據(jù)流ssinc30可包含至少一個明顯的時變分量binc。
36.根據(jù)權(quán)利要求35的多分量信號跟蹤系統(tǒng)，其特征在于該系統(tǒng)設(shè)置來隨時間跟蹤探測到的信號分量∑biinc，其中評估器90被設(shè)置來使用偽積分數(shù)據(jù)組PIdatainc來糾正接收信號分量∑binc的預(yù)測估測中的預(yù)測不準確。
37.根據(jù)權(quán)利要求35或36的多分量信號跟蹤系統(tǒng)，其特征在于信號分量binc(τ)是周期分量。
38.根據(jù)權(quán)利要求37的多分量信號跟蹤系統(tǒng)，其特征在于接收信號數(shù)據(jù)流30是經(jīng)系統(tǒng)被時鐘化在分段[ss]inc中的數(shù)字取樣數(shù)據(jù)流。
39.根據(jù)權(quán)利要求38的多分量信號跟蹤系統(tǒng)，其特征在于它也可包括設(shè)置來通過從適合于與取樣分段[ss]inc同步取樣的預(yù)測周期分量∑binc(循環(huán)單元振幅輪廓)的循環(huán)單元振幅值[∑b]inc的取樣分段[ss]inc作減法而從數(shù)字取樣數(shù)據(jù)流的分段[ss]inc產(chǎn)生殘留數(shù)據(jù)信號[r]ss的循環(huán)單元移去器62。
40.根據(jù)權(quán)利要求39的跟蹤系統(tǒng)，其特征在于預(yù)測器94設(shè)置來提供以描述適合于到來的數(shù)據(jù)分段的時間幀中所有探測到的周期分量的振幅輪廓∑binc的各個探測的周期分量和預(yù)測的循環(huán)單元振幅值[∑b]inc的振幅輪廓binc的預(yù)測時序τ和振幅系數(shù)(a0，a1，a2…，an)inc形式的接收信號∑binc的預(yù)測估測，并且評估器90從而被設(shè)置來測量預(yù)測時序和振幅系數(shù)(a0，a1，a2…，an)inc中的誤差。
41.根據(jù)權(quán)利要求40的跟蹤系統(tǒng)，其特征在于更新器92被設(shè)置來根據(jù)這里測量的誤差來糾正預(yù)測時序τ和振幅系數(shù)(a0，a1，a2…，an)inc并且從而產(chǎn)生糾正的時序和振幅系數(shù)；并且跟蹤系統(tǒng)被一起設(shè)置來預(yù)測將要到來的數(shù)據(jù)分段中各個探測到的周期分量的時序和預(yù)測的循環(huán)單元的振幅值[∑b]inc+1并且也預(yù)測各個探測到的周期分量的變化的振幅輪廓binc+1。
42.根據(jù)權(quán)利要求41的跟蹤系統(tǒng)，其特征在于預(yù)測器94包括先前預(yù)測的時序和振幅系數(shù)以及糾正的時序和振幅系數(shù)的各個歷史高速緩沖存儲器，其中預(yù)測器94被設(shè)置來在各個獨立的高速緩沖存儲器內(nèi)曲線跟蹤擬合于數(shù)值。
43.根據(jù)權(quán)利要求41的跟蹤系統(tǒng)，其特征在于預(yù)測器94被設(shè)置來評估將要到來的數(shù)據(jù)分段的取樣點的跟蹤，從而提供適合于將來的分段的預(yù)測的振幅值[b]inc+1并通過那些預(yù)測的循環(huán)單元振幅值[b]inc+1到循環(huán)單元移去器62。
44.根據(jù)權(quán)利要求37到43中任一項的跟蹤系統(tǒng)，其特征在于它也包括設(shè)置來評估探測到的信號分量binc(τ)的信噪比的跟蹤移去器66并且跟蹤系統(tǒng)被設(shè)置來在它的信噪比下降到閾值以下時從接收信號分量∑binc的隨后產(chǎn)生的預(yù)測估測移去任何這種分量
45.用于從模擬輸入信號產(chǎn)生窄帶寬數(shù)據(jù)的一種信號處理系統(tǒng)，其特征在于系統(tǒng)包括權(quán)利要求41到44的任一項的跟蹤系統(tǒng)，其中各個探測到的周期分量的預(yù)測的循環(huán)單元振幅值[∑b]inc+1經(jīng)循環(huán)單元數(shù)據(jù)輸出110從跟蹤系統(tǒng)中被抽取出來。
46.一種用于從多分量音頻信號中移去至少一個主要的音頻分量的信號處理系統(tǒng)，其特征在于系統(tǒng)包括權(quán)利要求23到33的任一項的探測系統(tǒng)和權(quán)利要求39到44的任一項的跟蹤系統(tǒng)，其中探測系統(tǒng)被設(shè)置來探測選擇的主要音頻分量并且跟蹤系統(tǒng)被設(shè)置來跟蹤各個選擇的主要音頻分量，系統(tǒng)也包括設(shè)置來輸出從取樣的輸入信號[ssinc]產(chǎn)生的小于各個選擇的主要音頻信號分量的預(yù)測振幅值[∑b]inc的殘留信號rinc的殘留信號輸出106。
47.一種用于從多分量音頻信號中隔離至少一個主要的音頻分量的信號處理系統(tǒng)，其特征在于系統(tǒng)包括權(quán)利要求23到33的任一項的探測系統(tǒng)和權(quán)利要求39到44的任一項的跟蹤系統(tǒng)，其中探測系統(tǒng)被設(shè)置來探測選擇的主要音頻分量并且跟蹤系統(tǒng)被設(shè)置來跟蹤各個選擇的主要音頻分量，系統(tǒng)也包括設(shè)置來輸出各個選擇的主要音頻分量的糾正的或預(yù)測振幅值[∑b]inc、[∑b]inc+1的信號輸出信道108和110。
全文摘要
一種用于從噪聲中區(qū)分開系統(tǒng)贗象的方法與裝置包括把操作噪聲局部化在預(yù)測的函數(shù)峰附近。該方法尤其與時變信號的探測和跟蹤相關(guān)。執(zhí)行這種方法的應(yīng)用的裝置包括經(jīng)其基本重復(fù)單元:周期為τ的循環(huán)單元,監(jiān)測多分量周期信號的各個分量的探測系統(tǒng)(50)。該信號被數(shù)字化并經(jīng)系統(tǒng)(50)被時鐘化在分段中。循環(huán)單元移去器(62)從到來的信號分段中減去先前探測的循環(huán)單元的預(yù)測值以產(chǎn)生殘留信號。循環(huán)單元探測器(60)使用滑動窗口過程糾正預(yù)測循環(huán)單元值(b(τ),τ)中的誤差并預(yù)測(跟蹤)適合于下一個到來的信號分段的循環(huán)單元值。跟蹤移去器(66)監(jiān)測循環(huán)單元變化并從跟蹤過程移去亞閾值循環(huán)單元。
文檔編號G06K9/00GK1269012SQ98808650
公開日2000年10月4日 申請日期1998年8月27日 優(yōu)先權(quán)日1997年8月27日
發(fā)明者I·J·克拉克 申請人:英國國防部