CN1765051A - 取样速率转换器及其方法和音频装置 - Google Patents

Abstract

提供了一种取样速率转换装置，其能够得到通过任意频率的振幅特性从而实现高精确度的转换而不依赖截止频率。所述取样速率转换装置包括：向上取样器(103)，用于在样本之间插入(U－1)个零点并增加取样频率F_si到U倍，卷积处理单元(104)，包括FIR滤波器，用于通过相对于向上取样器输出信号的卷积内插值；以及线性内插块(105)，用于从具有取样频率UF_si的卷积处理单元(104)的输出信号中选择两个样本点，并根据线性内插找到期望位置的值，其中，FIR滤波器具有成为脉冲响应的滤波器系数。传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联。滤波器系数与预滤波器的频率响应相关并通过进行期望特性的加权近似而设定。

Description

取样速率转换器及其方法和音频装置

技术领域

本申请涉及取样速率转换器及其方法以及音频装置，所述取样速率转换器可以被应用于例如音频取样频率的转换以及用于图像的帧的放大或缩小的分辨率的转换。

背景技术

在音频和图像的数字信号处理中，经常使用滤波处理。由于线性相位是通过有限个分支而得到的特征，经常利用线性相位FIR(有限脉冲响应)滤波器作为用于滤波处理的滤波器。

图1是示出了线性相位FIR滤波器的横向(transversal)型电路的配置的图。

如图1所示，该线性相位FIR滤波器1具有：相对于输入端TIN串联连接的且构成移位寄存器的(n-1)个延迟单元2-1到2-n-1，用于将输入到输入端TIN的信号和延迟单元2-1到2-n-1的输出信号乘以滤波系数h(0)到h(n-1)的n个乘法器3-1到3-n，以及用于将n个乘法器3-1到3-n的输出信号相加并将结果输出到输出端TOUT的加法器4。

作为这种线性相位FIR滤波器的代表性设计方法，例如已知由Parks，T.W.和McClellan、J.H.等人应用于线性相位FIR滤波器的Remez交换算法(参见例如非专利文献1)。

Remez交换算法是用于近似的算法，使得加权近似误差显示出相对于期望的振幅特性的等波纹形状。

作为使用线性相位FIR滤波器的滤波处理的应用，有利用取样速率转换的图像分辨率的转换以及音频取样频率的转换。

例如，在分辨率的转换中，使用利用内插器的多速率滤波器、分米器(decimeter)和线性相位FIR滤波器作为元件技术(参见例如非专利文献2)。

在多速率滤波器中，一般线性相位FIR滤波器被使用与内插器多相分解匹配。内插器和分米器两者都是循环的时间不变式系统，并且具有与时间不变式系统的特征不同的特性特征。

由于内插器的循环时间不变性，在图像分辨率的转换中会出现称为“棋盘失真”(chessboard distortion)的格子的失真。

因此，Harada和Takaie考虑用于避免棋盘失真滤波器零点排列的条件(参见非专利文献3)。

没有棋盘失真的多速率滤波器的传送函数H(z)通过将由某种方法构出的线性相位FIR滤波器(以下称为补偿器)的传送函数K(z)与零点传送函数Z(z)相乘得到，以避免后面的棋盘失真。

(等式1)

H(z)＝Z(z)·K(z)                        (1)

(等式2)

Z(z)＝1+z^-1+Z^-2+…+Z^-(U-1)              (2)

这里，用于避免棋盘失真的如零点传送函数Z(z)的事先固定的线性相位FIR滤波器将被称作预滤波器。

图2A到2C示出了通过将通过Remez交换算法设计的补偿器与预滤波器和加权近似误差相乘来避免棋盘失真的多速率滤波器的频率响应的示例。

非专利文献1：Parks，T.W.和McClellan，J.H.：“ChebyshevApproximation for Nonrecursive Digital Filters with Linear Phase”，IEEE Trans.Circuit Theory，CT-19，2，189-194页，1972，以及Rabiner，L.R.，Mcclellan，J.H.和Parks，T.W.：“FIR Digital Filter DesignTechniques Using Weighted Chebyshev Approximation”，Proc.IEEE，vol.63，4月，595-610页，1975；

非专利文献2：Takaie，Hitoshi，Multi-rate Signal Processing，Shokodo，1997；

非专利文献3：Harada，Yasuhiro和Takaie，Hitoshi：Multi-rateFilter not Accompanies by Chessboard Distortion and Zero PointArrangement of Same，Shingaku Giho CAS96-78，1-6页，1997-01。

发明内容

本发明将要解决的问题

但是，通过上述方法避免棋盘失真的方法具有如下缺点。

也就是说，在具有用传统方法设计的传送函数H(z)的多速率滤波器中，如图2C所示，通过Remez交换算法设计的加权近似误差的等波纹塌陷。

此外，在用传统方法设计的多速率滤波器中，如图2B所示，通带增益不是常数值，其右端衰减。

当通过使用这种滤波器进行分辨率的转换时，图像的轮廓变得模糊，并影响图像质量。同样地，当通过使用这种滤波器进行取样频率的转换时，高频分量衰减，并且不能进行高精度的音频复制。

即使在滤波器系数增加时，通带处的衰减也不能避免。

此外，有这样的情况，即当在线性相位FIR滤波器的设计规格中频率w为0时，DC增益必须被设定在1。

但是，在Remez交换算法中，如图3A到3C所示，不能得到经过任何指定频率点的振幅特性。

此外，图4示出了基于传统多速率信号处理理论的取样速率转换的配置的实例。

图4的取样速率转换单元10具有向上取样器11、FIR滤波器12和向下取样器13。

此外，在图4中，“U”和“D”是互为本原的正整数，H(z)指FIR滤波器的传送函数。此外，向上的箭头表示用于在信号之间插入(U-1)个零点的向上取样器，向下的箭头表示用于以D信号的间隔使信号稀疏的向下取样器。

图4的取样速率转换单元10通过向上取样器11增加信号到Y倍的取样速率，通过使用FIR滤波器12进行带限制，最后通过向下取样器13进行将取样速率降低到1/D的操作。

这样，取样速率可以被转换到U/D倍。该FIR滤波器的截止频率如下。

(等式3)

ωC＝π/maxU，D                     (3)

例如，为了基于传统多速率信号处理理论实现从44.1kHz或直到44.1kHz的取样速率转换，如图4所示，必须准备其中低通滤波器的FIR滤波器2的截止频率极度严格的滤波器。

一般而言，如下面所示，这种滤波器需要大量的分支，并且极难实现。

从44.1kHz到48kHz，

Up＝160，Down＝147，并且

截止频率π/160。

从44.1kHz到32kHz，

Up＝320，Down＝441，并且

截止频率π/441。

从44.1kHz到24kHz，

Up＝80，Down＝147，并且

截止频率π/147。

从48kHz到44.1kHz，

Up＝147，Down＝160，并且

截止频率π/160。

从32kHz到44.1kHz，

Up＝441，Down ＝320，并且

截止频率π/441。

从24kHz到44.1kHz，

Up＝147，Down ＝80，并且

截止频率π/147。

本发明是考虑这种情况做出的，其目的是提供取样速率转换器及其方法和音频装置，在所述取样速率转换器中加权近似误差的等波纹不塌陷，通带的增益可以保持为基本为常数值，可以得到通过任何频率的振幅特性，并且可以实现高精度转换。

解决目的的途径

为了实现上述目的，根据本发明第一方面的取样速率转换器具有：向上取样器，用于在样本信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍；卷积处理单元，包括FIR滤波器，并进行相对于向上取样器输出信号的预定卷积处理；以及线性内插块，用于选择相对于卷积处理单元的处理结果的两个样本点，并根据线性内插找到处于所需位置的值，其中，卷积处理单元的FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率和/或预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

根据本发明第二方面的取样速率转换器包括：多个卷积处理单元，包括通过多相分解预定的FIR滤波器以及进行输入样本信号和被分解成多相的多相滤波器的卷积处理得到的预相滤波器；多个向上取样器，用于在相应卷积处理单元的输出信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍；加法装置，用于在相加所有信号之后通过调整多个向上取样器输出信号的传播时间产生信号；以及线性内插块，用于相对于加法装置得到的信号选择两个样本点以及根据线性内插找到所需位置处的值，其中，FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率和/或预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

根据本发明第三方面的取样速率转换器包括：卷积处理单元，包括能够设定通过多相分解预定FIR滤波器而得到的不同滤波器系数的多相滤波器，并进行输入样本信号与具有所选系数的多相滤波器的卷积处理；选择器，用于选择输入样本所需的两个样本点，并选择相应多相滤波器的系数；以及线性内插块，用于根据线性内插找到处于所需位置的值，其中FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率和/或预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

根据本发明第四方面的取样速率转换方法包括：第一步骤，在样本信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍；第二步骤，进行相对于其取样频率被包括FIR滤波器的卷积处理单元乘以U的信号的预定卷积处理，在FIR滤波器中，脉冲响应由有限时间长度表示，脉冲响应变为滤波器系数，并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联；以及第三步骤，相对于处理结果选择两个样本点，并根据线性内插找到所需位置处的值，其中FIT滤波器的滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率和/或预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来计算。

根据本发明第五方面的取样速率转换方法包括：第一步骤，进行输入样本信号与被多个卷积处理单元分解成多相的多相滤波器的卷积处理，所述多个卷积处理单元包括通过多相分解预定FIR滤波器而得到的多相滤波器；第二步骤，在相应卷积处理单元的输出信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍；第三步骤，调整多个信号的传播时间使取样频率被增加到U倍，并产生通过相加所有信号得到的信号；以及第四步骤，相对于第三步骤得到的信号选择两个样本点，并根据线性内插找到所需位置处的值，其中，FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率和/或预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来计算。

根据本发明第六方面的取样速率转换方法包括：第一步骤，选择输出样本所需的两个样本点，并选择相应多相滤波器的系数；以及第二步骤，通过卷积处理单元进行样本信号与具有所选系数的多相滤波器的卷积处理，所述卷积处理单元包括通过多相分解预定FIR滤波器得到的多相滤波器并能够设定不同的滤波器系数，其中FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率和/或预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来计算。

本发明的第七方面是一种包括取样速率转换器的音频装置，其中，取样速率转换器包括：向上取样器，用于在样本信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍；卷积处理单元，包括FIR滤波器，并进行相对于向上取样器输出信号的预定卷积处理；以及线性内插块，用于相对于卷积处理单元的处理结果选择两个样本点，并根据线性内插找到处于期望位置的值，其中，卷积处理单元的FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率和/或预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

本发明的第八方面是一种包括取样速率转换器的音频装置，其中，取样速率转换器包括：多个卷积处理单元，包括通过多相分解预定的FIR滤波器以及进行输入样本信号和被分解成多相的多相滤波器的卷积处理得到的预相滤波器；多个向上取样器，用于在相应卷积处理单元的输出信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍；加法装置，用于在相加所有信号之后通过调整多个向上取样器输出信号的传播时间产生信号；以及线性内插块，用于相对于加法装置的信号选择两个样本点以及根据线性内插找到所需位置处的值，其中，FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率和/或预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

本发明的第九方面是一种包括取样速率转换器的音频装置，其中，取样速率转换器包括：卷积处理单元，包括能够设定通过多相分解预定FIR滤波器而得到的不同滤波器系数的多相滤波器，并进行输入样本信号与具有所选系数的多相滤波器的卷积处理；选择器，用于选择输入样本所需的两个样本点，并选择相应多相滤波器的系数，其中FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率和/或预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

根据本发明，例如，设计了FIR滤波器。例如，通过初始设置，线性相位FIR滤波器被设定，带被设定，预滤波器的系数被设定，将要通过的任何频率点被输入，并且初始极值点被设定。

接下来，用于根据当前极值点和将要通过的频率点内插振幅特性的内插多项式被产生。

接下来，新的极值点根据从所产生的内插多项式发现的振幅特性被确定。

这些重复进行，并且判断例如极值位置是否近似在期望范围内。

然后，从近似的振幅特性中找到滤波器特性。

在这种方式下，在其中具有系数设定的FIR滤波器中，加权近似误差变为等波形，并且在通带处的增益被保持在常数值。

此外，可以通过指定的频率点。

然后，向上取样器通过在样本信号之间插入U-1个零点增加取样频率到U倍。

接下来，相对于其取样频率被包括如上设计的FIR滤波器的卷积处理单元乘以U的信号进行预定的卷积处理。

接下来，其选择相对于卷积处理单元的处理结果的两个样本点，并且根据线性内插找到所需位置处的值。

发明效果

根据本发明，具有严格截止频率的取样速率转换是可能的。

此外，可能避免棋盘失真。

此外，任何预滤波器都可以考虑，并且可能通过任何频率点。

此外，可能将处理量抑制到所需的最低限，并且可以实现处理速度的改进。

附图说明

图1是示出了FIR滤波器的横向型电路的配置的图。

图2A到2C是示出了传统方法中避免棋盘失真和加权近似误差的频率响应的实例的图。

图3A到3C是传统方法中增益1的频率响应和附近的放大图。

图4是示出了一般取样速率转换器的配置的实例的图。

图5是示出了根据本发明的取样速率转换器的第一实施例的配置的图。

图6是概念性地示出了根据本实施例的线性内插块的线性内插处理的图。

图7是概念性地示出了根据本发明实施例通过线性内插块的线性内插处理来找到在所需位置处的值的处理的图。

图8A到8D是示出了其中FIR滤波器具有线性相的四种情况的脉冲响应的图。

图9是示出了关于线性相位FIR滤波器的四种情况的Q(e^jω)和R的图。

图10是示出了加权切比谢夫(chebyshev)近似的实例的图。

图11是根据本发明考虑了预滤波器的频率响应的Remez交换算法的流程图。

图12A到12C是说明用于确定加权近似误差E(e^jω)的新极值的方法的图。

图13A到13D是示出了当指定本发明的任何频率点时的频率响应的图及其放大图。

图14是示出了根据本发明的取样速率转换器的第二实施例的配置的图。

图15是示出了根据本发明的取样速率转换器的第三实施例的配置的图。

图16是示出了根据本发明的取样速率转换器的第四实施例的配置的图。

图17是概念性地示出了根据本发明的取样速率转换器的第五实施例的配置的图。

图18是更详细地示出了在图17中概念性示出的取样速率转换器的图。

图19是用于说明线性内插块中使用的变量的图。

图20A和20B是用于具体说明MasterCount的图。

图21是概念性示出了根据本发明的取样速率转换器的第六实施例的图。

图22是更具体地示出了图21中概念性示出的取样速率转换器的图。

图23是说明根据本实施例的取样速率转换器的第一安装方法的流程图。

图24是说明根据本实施例的取样速率转换器的第二安装方法的流程图。

图25是示出了使用根据本发明的取样速率转换器的音频装置配置的实例的框图。

标号说明

1--线性相位FIR滤波器，2-1到2-n-1--延迟单元，3-1到3-n--乘法器，4--法器，h(0)到h(n-1)--滤波器系数，TIN--输入端，TOUT--输出端，100、100A--样速率转换器，101--输入端，102--LPF，103--向上取样器，104--卷积处理单元，105--线性内插块，106--输出端，200、200A到200E--取样速率转换器，201--输入端，202--LPF，203-1到203-U--卷积处理单元，204-1到204-U--向上取样器，205-1到205-U-1--延迟单元，206-1到206-U-1--加法器，207--向下取样器，208--输出端，209--LPF，210--选择器，211--输入端，212--FIR滤波器设计单元，213--第一存储器，214--LPF卷积处理单元，215--第二存储器，216--输入缓冲器，217--卷积处理单元，218--计数器控制单元，219--线性内插处理单元，220--输出端，230--选择器，231--输入端，232--FIR滤波器设计单元，233--第一存储器，234--输入缓冲器，235--卷积处理单元，236--计数器控制单元，237--线性内插处理单元，238--LPF，卷积处理单元，239--第二存储器，240--输出端，300--音频装置，301--输入端，302--LR分离电路(DSB)，303--取样速率转换器(SRC)，304--衰减器(ATT)，305--静音电路(MUTE)，306--输出端。

具体实施方式

下面，将结合附图给出本发明优选实施例的详细描述。

<第一实施例>

图5是示出了根据本发明的取样速率转换器的第一实施例的配置的图。

在图5中，“U”和“D”是互为本原的正整数，H(z)表示FIR滤波器的传送函数。此外，向上的箭头表示用于在信号之间插入(U-1)个零点的向上取样器。

此外，F_si表示输入的取样频率，F_SO表示输出的取样频率。第一实施例示出了其中F_SO＜F_si的配置的实例。

也就是说，如图5所示，取样速率转换器100具有输入端101、低通滤波器(LPF)102、向上取样器103、卷积处理单元104、线性内插块105和输出端106。

输入端101接收具有取样频率F_si的取样信号x(n)作为输入。

LPF 102防止(抑制)从输入端101输入的取样频率F_si的取样信号x(n)发生折叠，因为在输入的取样频率F_si高于输出的取样频率F_SO且如此输出到向上取样器103时，会产生重叠部分并会出现折叠。

向上取样器103经由LPF 102接收从输入端101输入的具有取样频率F_si的样本数据x(n)，插入(内插)U-1个零点，增加取样频率F_si到Up倍(过取样)，并将具有取样频率UF_si的样本信号输出到卷积处理单元104。

卷积处理单元104包括基于后面解释的Remez交换算法设计的FIR滤波器，进行在下面的等式中示出的卷积处理(进行带限制)，并在下一步将处理结果输出到线性内插块105。卷积处理单元104通过具有1/Up截止频率的低通滤波器(传送频率H(z))的卷积来内插值。

[等式4]

$y\left(n^{\&prime;}\right)=\underset{i=0}{\overset{\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}h\left(i\right)x(n^{\&prime;}-1)---\left(4\right)$

这里，h(n)是FIR滤波器的脉冲响应。卷积的输出(在向下取样器之前)是通过向上取样器插入零点得到的样本。

线性内插块105从卷积处理单元104的如图6和图7中所示具有取样频率UF_si的输出信号中选择两个样本点，根据如下等式中的线性内插找到期望位置处的值(图7)，并将其作为样本信号y(m)从输出端106输出。

(等式5)

y(m)＝αxIn A+βxIn B

β＝1-α                            (5)

下面，将详细描述卷积处理单元104的FIR滤波器的设计方法。

根据本实施例的线性相位FIR滤波器可以等同地使用例如如图1所示的横向型电路配置。

注意，根据近似的振幅发现，如将在下面详细说明的，滤波器系数h(n)具有如下特性，其扩展Remez交换算法，指定将被通过的频率点，考虑预滤波器的频率响应，并切比谢夫近似期望的振幅特性。

下面，将顺序参照附图说明根据本发明设定线性相位FIR滤波器的系数的具体方法。

如等式(6)所示，N个分支的线性相位FIR滤波器的传送函数H(z)是从预滤波器的传送函数Z(z)和补偿器的传送函数K(z)的成绩得出的滤波器。

(等式6)

H(z)＝Z(z)·K(z)                    (6)

这里，假设预滤波器和补偿器是U个分支和N-(U-1)个分支的线性相位FIR滤波器，并且预滤波器的传送函数被事先给出。

此外，在频率域中通过任何N_p数量的频率点。因此，这里的传送函数H(z)的滤波器设计就要确定N-(U-1)个分支的补偿器的传送函数K(z)，使得被指定的频率点被通过，并且振幅特性H(e^jω)趋近期望的振幅特性D(e^jω)。

分配给具有传送函数K(z)的补偿器的分支数被设定为L＝N-(U-1)。

线性相位FIR滤波器的传送函数K(z)具有如图8A到8D所示的线性相位，所以被分成四种情况。

具体地说，其被分成如图8A所示的奇数个分支和偶对称的情况1，如图8B所示的偶数个分支和偶对称的情况2，如图8C所示的奇数个分支和奇对称的情况3，以及如图8D所示的偶数个分支和奇对称的情况4。

然后，振幅特性函数K(e^jω)在情况1中被保持为原样，在情况2到4中被重写如下：

[等式7]

情况1：

$\underset{n-0}{\overset{(L-1)/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}a\left(n\right)\cos \left(\mathrm{n\&omega;}\right)---(7-1)$

情况2：

$\underset{n-1}{\overset{L/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}b\left(n\right)\cos \left\{(n-1/2)\mathrm{\&omega;}\right\}---(7-2)$

$=\cos \left(\frac{\mathrm{\&omega;}}{2}\right)\underset{n=2}{\overset{L/2-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\tilde{b}\left(n\right)\cos \left(\mathrm{n\&omega;}\right)$

情况3：

$\underset{n=1}{\overset{(L-1)/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}c\left(n\right)\sin \left(\mathrm{n\&omega;}\right)$

$=\sin \left(\mathrm{\&omega;}\right)\underset{n=0}{\overset{(L-3)/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}\tilde{c}\left(n\right)\cos \left(\mathrm{n\&omega;}\right)$

情况4：

$\underset{n=1}{\overset{L/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}d\left(n\right)\sin \left\{(n-\frac{1}{2})\mathrm{\&omega;}\right\}$

$=\sin \left(\frac{\mathrm{\&omega;}}{2}\right)\underset{n=0}{\overset{L/2-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\tilde{d}\left(n\right)\cos \left(\mathrm{n\&omega;}\right)$

也就是说，振幅特性系数K(e^jω)由固定参数的函数Q(e^jω)与包括如图9所示设计参数的余弦级数P(e^jω)的乘积表示。下面，等式(7-1)到等式(7-4)的上限将由R-1+2xN_p表示。也就是说，R如图9中所示来计算。此外，a(n)；-b(n)；-c(n)和-d(n)在一起被统称为“p(n)”。

当期望的振幅特性被定义为D(e^jω)并且相对于每一个频率的权重是W(e^jω)时，加权近似误差被如下定义：

[等式8]

E(e^jω)＝W(e^jω){D(e^jω)-H(e^jω)}

                                      (8)

[等式9]

H(e^jω)＝K(e^jω)·Z(e^jω)

       ＝Q(e^jω)·P(e^jω)·Z(e^jω)    (9)

当将等式(9)代入等式(8)时，结果如下。

[等式10]

$E\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)=\hat{W}\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)\{\hat{D}\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)-P\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)\}---\left(10\right)$

注意，

和 如下。

[等式11]

$\hat{W}\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)=W\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)\&CenterDot;Q\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)\&CenterDot;Z\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)---\left(11\right)$

[等式12]

$\hat{D}\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)=D\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)/Q\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)\&CenterDot;Z\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)---\left(12\right)$

等式(10)表示情况1到情况4的四种情况中线性相位FIR滤波器的加权近似误差。

加权切比谢夫近似问题是要确定等式(7-1)到等式(7-4)的这些a(n)；-b(n)；-c(n)和-d(n)，其使等式(8)中指定频率带中的|E(e^jw)|的最大值最小化。

下面，将参照具体的实例对此进行说明。

这里，如下面的描述和图10所示，定义振幅特性D(e^jω)。

[等式13]

D (e^jω)＝1(在±δ₁误差范围内，0＜ω＜ω_p)

D(e^jω)＝0(在±δ₂误差范围内，ω_s＜ω＜π)    (13)

注意，当给定R时，δ1和δ2的值不能被自由指定，但是其比率可以被指定。

W(e^jω)在通带处被设定为常数值W1，而在阻挡频率下被设定为W2并且被选择为使得W1δ1＝W2δ2成立。例如，其被选择为使得W1＝1且W2＝δ1/δ2。这时，下面的反射定理成立。

<定理>

第(R-1)级余弦级数P(e^jω)成为相对于w的(0，π)部分中目标特性的最佳加权切比谢夫近似所需的充分条件是：

(1)E(e^jω)在(0，π)部分中变为极值至少(R+1)次。此时取得极值所处的频率被设定为w0＜w1＜w2＜...＜wR-1＜wR。

(2)相邻极值的符号是不同的，所有极值的绝对值相等。也就是说，满足下面的条件。

[等式14]

E(e^jωi)·E(e^jωiii)＜0(i＝0，1，-，R-1)

(E(e^jωi)|＝|E(e^jωiii)|(i＝0，1，-，R-1)        (14)

因此，|E(e^jwi)|等于该部分中|E(e^jw)|的最大值。

用于获得最佳切比谢夫近似的技术包括基于反射定理(参见Raber，L.R.，McClellan，J.H.和Parks，T.W.：“FIR Digital FilterDesign Techniques Using Weighted Chebyshev Approximation”，Proc.IEEE，vol.63，April，pp.595-610，1975)的Remez交换算法。

Remez交换算法切比谢夫近似在频率域内的期望振幅特性，并从近似的振幅特性中找出线性相位FIR滤波器的系数。

图11是根据本发明的经过任何频率点且考虑了预滤波器频率响应的Remez交换算法的流程图。

考虑了具体预滤波器的频率响应的Remez交换算法如下。

<步骤0>

如图11所示，首先，进行初始设置(F101)。在该初始设置中，线性相位FIR滤波器被设定，带被设定，预滤波器的系数被设定，将要通过的任何频率点被输入，并且初始极值点被设定。

具体地说，设定项如下。

·分支数，

·偶对称或奇对称的线性相位FIR滤波器，

·带数，

·每一个带的两个端频率，

·每一个带的期望振幅值，

·相对于每一个带的加权，

·预滤波器系数，

·将要通过的频率点和振幅值(W_R+1，D(e^jωR+1)，i＝1，...，Np)，

·在近似带中变为极值的频率w⁽⁰⁾＝w_k ⁽⁰⁾(k＝0，...，R)。

注意，上标(i)表示重复次数。

<步骤1>

接下来，用于从当前极值点内插振幅特性的拉格朗日内插多项式被产生(F102)。

在上面等式(8)中示出的切比谢夫近似的目标函数要变为最小值所需的充分条件由反射定理表示。因此，基于反射定理，下面等式的参数p(n)被发现，使得来自期望振幅特性的加权近似误差δ⁽¹⁾在每一个频率点都是相等的，并且符号相反。

[等式15]

$p\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)=\underset{n=0}{\overset{R-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\left(n\right)\cos \left(\mathrm{n\&omega;}\right)---\left(15\right)$

也就是说，等式(9)在频率点w⁽ⁱ⁾＝w_k ⁽ⁱ⁾(k＝0，...，R)处的加权近似误差满足如下等式：

[等式16]

$\hat{W}\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}\left(i\right)}\right)\{\hat{D}\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}\left(i\right)}\right)-P\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}\left(i\right)}\right)\}={(-1)}^k{\mathrm{\&delta;}}^{\left(i\right)}(k=0,1,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,R)---\left(16\right)$

下面，为了简化，省略了下标(i)。在修改等式(16)时，其变成下面的等式。

[等式17]

$P\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}}\right)+{(-1)}^k\mathrm{\&delta;}/\hat{W}\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}}\right)=\hat{D}\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}}\right)$

$\underset{n=0}{\overset{R-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\left(n\right)\cos \left({\mathrm{n\&omega;}}_k\right)+\frac{{(-1)}^k\mathrm{\&delta;}}{\hat{W}\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}}\right)}=\hat{D}\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}}\right)(k=\mathrm{0,1},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,R)---\left(17\right)$

然后，频率域中将被通过的点的等式作为限制被添加到等式(17)：

[等式18]

$P\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}}\right)=\hat{D}\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}}\right)$

$\underset{n=0}{\overset{R-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}p\left(n\right)\cos \left({\mathrm{n\&omega;}}_k\right)=\hat{D}\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}}\right),(k=R+1,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,R+\mathrm{Np})---\left(18\right)$

当用矩阵表示等式(17)和等式(18)时，它们变成下面的等式。

[等式19]

$=\left[\begin{array}{c}\hat{D}\left(e^{\mathrm{j\&omega;}0}\right)\\ \hat{D}\left(e^{\mathrm{j\&omega;}1}\right)\\ \&CenterDot;\\ \&CenterDot;\\ \&CenterDot;\\ \hat{D}\left(e^{j{\mathrm{\&omega;}}_{R-1}}\right)\\ \hat{D}\left(e^{j{\mathrm{\&omega;}}_R}\right)\\ \hat{D}\left(e^{j{\mathrm{\&omega;}}_{R+1}}\right)\\ \&CenterDot;\\ \&CenterDot;\\ \&CenterDot;\\ \hat{D}\left(e^{j{\mathrm{\&omega;}}_{R+R_p}}\right)\end{array}\right]---\left(19\right)$

但是，解该等式需要非常大量的处理，所以将首先分析δ。

[等式20]

$\delta =\frac{\underset{j=0}{\overset{R}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\alpha }_j\hat{D}{\left(e\right)}^{j{\mathrm{\&omega;}}_1}}{\underset{j=0}{\overset{R}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(-1)}^j{\alpha }_j/\hat{W}\left(e^{j{\mathrm{\&omega;}}_1}\right)}---\left(20\right)$

[等式21]

${\mathrm{\&alpha;}}_k=\underset{j\&NotEqual;k}{\overset{R}{\mathrm{\&Pi;}}}\frac{1}{(x_k-x_j)}---\left(21\right)$

[等式22]

x_j＝cos(ω_j)

                                    (22)

αk是矩阵F中第k行第(R+1)列元素的余项因子。注意，对于

和

使用等式(11)和等式(12)。

接下来，通过使用该δ来设定下面的等式。

[等式23]

$C_k=\hat{D}\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}}\right)-{(-1)}^k\frac{\mathrm{\&delta;}}{\hat{W}\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}}\right)},k=1,...,R---\left(23\right)$

[等式24]

$C_k=\hat{D}\left(e^{\mathrm{j\&omega;k}}\right),(k=R+1,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,R+\mathrm{Np})---\left(24\right)$

为了找到除极值点之外的频率的振幅特性，这次通过使用极值点和将要通过的频率点，来使用拉格朗日内插多项式作为用于内插的内插多项式。也就是说，P(e^jω)通过进行内插来计算，从而通过使用拉格朗日内插多项式由wk(k＝0，...，R+Np)来取得值Ck。

[等式25]

$P{\left(e\right)}^{\mathrm{j\&omega;}})=\frac{\underset{k=0}{\overset{R+N_p}{\mathrm{\&Sigma;}}}{C}_k\left(\frac{{\mathrm{\&beta;}}_k}{x-x_k}\right)}{\underset{k=0}{\overset{R+N_p}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\frac{{\mathrm{\&beta;}}_k}{x-x_k}\right)}---\left(25\right)$

[等式26]

${\mathrm{\&beta;}}_k=\underset{\underset{j\&NotEqual;k}{j=0}}{\overset{R+N_p}{\mathrm{\&Pi;}}}\frac{1}{(x_k-x_j)}---\left(26\right)$

[等式27]

x＝cos(ω)                                   (27)

该结果符合正被求解的等式(19)。

<步骤2>

从于内插多项式中发现的振幅特性中找出新的极值点(F103)。反复判断是否得到了最佳近似(F104)。

上述步骤1的结果的每一个极值点wk不总是成为加权误差函数E(e^jω)的极值。有时存在|E(e^jw)|变得大于δ⁽¹⁾的点。因此，新的极值点w⁽ⁱ⁺¹⁾通过所有点的替换方法确定。

<所有点的同时替换方法>

基于下面的等式，在整个近似带上搜索根据用于内插的极值点算出的加权近似误差的极值。这被定义为新的极值点w⁽ⁱ⁺¹⁾＝w_k ⁽ⁱ⁺¹⁾(k＝0，1，...，R)，然后程序返回到步骤1的处理。

[等式28]

$E\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)=\hat{W}\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)\{\hat{D}\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)-P\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)\}---\left(28\right)$

假设在极值的位置不再改变时得到最佳近似。这是重复结束的条件。程序然后进行到下一个步骤3的处理。

图12A到12C是所有点替换方法的概念图。

简单对此进行说明，图12A到12C中的黑点表示用于内插的极值点。从该极值点中找到的加权近似误差E(e^jω)对应于实线。

如图12A所示，在黑点的极值点处的加权近似误差的值变为白点，但是实际的极值是由方块表示的频率。因此，程序返回到步骤1的处理，同时将由方块表示的频率定义为新的极值点。

此外，如图12B所示，用于内插的极值点的频率和实际极值的频率是偏离的，因此，由方块表示的频率被定义为新的极值点，然后程序返回到步骤1的处理。

然后，如图12C所示，当用于内插的极值点和实际的加权近似误差的极值点(白点)相同时，反复结束。

<步骤3>

线性相位FIR滤波器的系数从近似的振幅特性中找到(F105)。

当从最佳近似函数P(e^jω)中找到N个分支的脉冲响应h(n)时，是从下面的等式中找，来替代从p(n)中找。

[等式29]

H(e^jω)＝P(e^jω)·Q(e^jω)·Z(e^jω)       (29)

[等式30]

情况1：

$h\left(n\right)=\frac{1}{N}\left\{H\left(0\right)\right\}+2\underset{k=1}{\overset{\frac{N-1}{2}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(-1)}^{k}H\left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}k\right)\cos \left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}k(n+\frac{1}{2})\right)\}---\left(30\right)$

[等式31]

情况2：

$h\left(n\right)=\frac{2}{N}\underset{k=0}{\overset{\frac{N}{2}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(-1)}^{k}H\left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}(k+\frac{1}{2})\right)\sin \left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}(k+\frac{1}{2})(n+\frac{1}{2})\right)---\left(31\right)$

[等式32]

情况3：

$h\left(n\right)=-\frac{2}{N}\underset{k=0}{\overset{\frac{N-1}{2}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(-1)}^{k}H\left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}k\right)\sin \left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}k(n+\frac{1}{2})\right)---\left(32\right)$

[等式33]

情况4：

$h\left(n\right)=\frac{2}{N}\underset{k=0}{\overset{\frac{N}{2}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(-1)}^{k}H\left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}(k+\frac{1}{2})\right)\cos \left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}(k+\frac{1}{2})(n+\frac{1}{2})\right)---\left(33\right)$

此外，当找到L＝N-(U-1)个分支的补偿器的脉冲响应k(n)时，根据如下等式计算。

[等式34]

K(e^jω)＝P(e^jω)·Q(e^jω)                      (34)

[等式35]

情况1：

$k\left(n\right)=\frac{1}{L}\left\{K\left(0\right)\right\}+2\underset{k=1}{\overset{\frac{L-1}{2}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(-1)}^{k}K\left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{L}k\right)\cos \left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{L}k(n+\frac{1}{2})\right)\}---\left(35\right)$

[等式36]

情况2：

$k\left(n\right)=\frac{2}{L}\underset{k=0}{\overset{\frac{L}{2}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(-1)}^{k}K\left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{L}(k+\frac{1}{2})\right)\sin \left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{L}(k+\frac{1}{2})(n+\frac{1}{2})\right)---\left(36\right)$

[等式37]

情况3：

$k\left(n\right)=-\frac{2}{L}\underset{k=0}{\overset{\frac{L-1}{2}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(-1)}^{k}K\left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{L}k\right)\sin \left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{L}k(n+\frac{1}{2})\right)---\left(37\right)$

[等式38]

情况4：

$k\left(n\right)=\frac{2}{L}\underset{k=0}{\overset{\frac{L}{2}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(-1)}^{k}K\left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{L}(k+\frac{1}{2})\right)\cos \left(\frac{2\mathrm{\&pi;}}{L}(k+\frac{1}{2})(n+\frac{1}{2})\right)---\left(38\right)$

如果预滤波器的传送函数Z(z)是如下面等式中示出的1，那么与通过任何频率点的Remez交换算法是一样的。

(等式39)

Z(z)＝1

                                            (39)

此外，在其中不存在将被通过预滤波器的频率点的情况下，当Np＝0时，其与考虑了预滤波器的频率响应的Remez交换算法一样。

此外，当预滤波器的传送函数Z(z)如在下面等式中所示为1且不存在将要通过的频率点时，当Np＝0时，其与普通的Remez交换算法是一样的。

(等式40]

z(z)＝1                                  (40)

图13A到13D是示出了通过扩展Remez交换算法设计的、使得任何频率点被通过且预滤波器的频率响应可以按如下规格考虑的低通滤波器的频率响应的图。

注意，在下面的说明中，用于避免棋盘失真的零点将被作为预滤波器处理。

预滤波器的频率响应被如下表示。

[等式41]

$Z\left(e^{\mathrm{j\&omega;}}\right)=(1+e^{-\mathrm{j\&omega;}}+e^{-2\mathrm{j\&omega;}}+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+e^{-\mathrm{j\&omega;}(U-1)})$

说明将在下面示出。

<线性相位FIR滤波器>

·24个分支

·偶对称

·等式(2)的预滤波器U＝3(被调节使得DC增益变为U)

<设计方法>

由经过任何频率点且考虑了预滤波器频率响应的Remez交换算法设计。

[表1]

带

带	频率范围	增益	权重
				1	0≤ω≤0.3π	3	1
2	0.5π≤ω≤π	0	1

[表2]

指定的频率点

频率	增益
		Ω＝3	3

图13A是示出了用分贝显示的频率响应的图，图13B是示出了将值保持为原样而被显示的频率响应的图。图13C是增益3邻近部分的放大图，图13D是增益0邻近部分的放大图。

在图13A到13D中，虚线表示预滤波器的频率特性和补偿器的频率特性，实曲线表示最后得到的频率特性(所提出的H(z))，竖实线表示其中H(z)＝0必须成立以避免棋盘失真的频率(零点)黑点表示带的截点。

根据图13A，可以确认通带的增益保持常数值，并且通过零点，以避免棋盘失真。

此外，根据图13C可以确认所指定的频率点被通过。

此外，根据图13C和13D可以确认保持了等波形。

也就是说，通过Remez交换算法设计的通过任何频率点且被放大以使得预滤波器的频率响应可以被考虑的低通滤波器，可以给出良好的频率响应特性。

接下来，将说明具有上述配置的取样速率转换器的操作。

从输入端101输入的具有取样频率F_S的样本数据x(n)被输入到LPF 102。

在LPF 102中，从输入端101输入的取样频率F_si的样本信号的折叠出现被避免(抑制)，并且信号被输出到向上取样器103。

在向上取样器103中，(U-1)个零点被插入到信号之间，取样频率F_si被增加到U倍，并且具有取样频率UF_si的样本信号被输出到卷积处理单元104。

卷积处理单元104基于等式(3)进行卷积处理，限制样本信号的带，并在下一个阶段中将其原样提供给线性内插块105。

这时，卷积输出(在向下取样器之前)是通过插入零点由向上取样器得到的样本。

然后，线性内插块105从卷积处理单元104的输出信号中选择取样频率UF_si的两个样本点。然后，根据线性内插找到所需位置处的值。

据此，具有取样频率F_so的样本信号y(m)被从输出端106输出。

在具有上述功能的取样速率转换器100中，卷积处理单元104的FIR滤波器是线性相位FIR滤波器，其中，脉冲响应变为滤波器系数，传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)和补偿器的传送函数K(z)相关联并且与将要通过的频率点以及预滤波器的频率响应相关联，并且滤波器系数是通过使用经过任何频率点的Remez交换算法且考虑了预滤波器相对于将要通过的频率点的频率响应和预滤波器的频率响应、基于通过进行相对于期望特性的加权近似而得到的补偿器的振幅特性被设定的，因此本发明的取样速率转换器具有如下优点。

也就是说，可以避免棋盘失真。此外，可以考虑任何预滤波器，并且可以通过任何频率点。

此外，设置是如下组成的：向上取样器103，用于在信号之间插入(U-1)个零点并增加取样频率F_si到U倍，卷积处理单元104，用于通过具有1/up截止频率的低通滤波器的卷积(传送函数H(z))内插值，以及线性内插块105，用于从具有取样频率UF_si的卷积处理单元104的输出信号中选择两个样本点以及根据线性内插找出在所需位置处的值，因此，如图表3所示，具有如下优点，即其中截止频率很严格的取样速率转换器是可能的。

表3示出了根据本实施例由取样速率转换器支持的频率带。

[表3]

表3.由本发明的取样速率转换支持的频率

	输出(Fso)
									输入(Fsi)	8kHz	11.025kHz	12kHz	22.05kHz	24kHz	32kHz	44.1kHz	48kHz
8kHz	-	○	△	○	△	△	○	△
									11.025kHz	○	-	○	△	○	○	△	○
12kHz	△	○	-	○	△	△	○	△
									22.05kHz	○	△	○	-	○	○	△	○
24kHz	△	○	△	○	-	△	○	△
									32kHz	△	○	△	○	△	-	○	△
44.1kHz	○	△	○	△	○	○	-	○
									48kHz	△	○	△	○	△	△	○	-
96kHz	△	○	△	○	△	△	○	△

在表3中，输入的取样频率Fsi是8kHz、11.025kHz、12kHz、22.05kHz、24kHz、32kHz、44.1kHz、48kHz和96kHz，输出的取样频率F_so是8kHz、11.025kHz、12kHz、22.05kHz、24kHz、32kHz、44.1kHz和48kHz。

在表3中，“△”部分是可以由取样速率转换器基于一般的多速率信号处理得到的频率。一般而言，基于多速率信号处理的那些具有更好的衰减特性，并且在通带等的控制中更容易，但是通过根据本实施例的取样速率转换器也是可能实现的。

此外，根据第一实施例，LPF 102被设置在输入端101和向上取样器103之间，因此，当输入的取样频率F_si高于输出的取样频率F_so时，重叠部分的出现和折叠的出现可以被抑制。

<第二实施例>

图14是示出了根据本发明的取样速率转换器的第二实施例的配置的图。

第二实施例与上面说明的第一实施例的区别在于LPF 17被设置在线性内插块105与输出端106之间，取代了在输入端101与向上取样器103之间设置LPF 102，并且配置被制成使得当输入的取样频率F_si低于输出的取样频率F_so时会出现成像部分，并且避免(抑制)了在原始数据中不存在的频率部分的出现。

配置的其余部分与上面说明的第一实施例的相同。

根据第二实施例，具有如下优点，可以避免(抑制)在原始数据中不存在的频率分量的出现，并且以与第一实施例相同的方式，可以避免棋盘失真，并且可以考虑可选的预滤波器，可以通过任意频率点，并且其中截止频率很严格的取样速率转换变为可能。

注意，还可能在输入端101与向上取样器103之间提供LPF 102，在线性内插块105与输出端106之间提供LPF 107。

<第三实施例>

图15是示出了根据本发明的取样速率转换器的第三实施例的配置的图。

注意，在图15中，“U”和“D”是互为本原的正整数，R(z)指多相滤波器的传送函数。此外，向上的箭头表示在信号之间插入(U-1)个零点的向上取样器。

第三实施例与上面说明的第一实施例的区别在于FIR滤波器被所谓“多相分解”成U个滤波器，并且使用多相配置。

这里，将首先给出对多相分解的说明。

<多相分解>

取样速率转换器通过使用第(N-1)级FIR滤波器(传送函数H(z))限制带，并内插零点部分的样本。

[等式42]

$H\left(z\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}h\left(n\right)z^{-n}---\left(42\right)$

该FIR滤波器的截止频率ω_c变为：

[等式43]

wc＝π/maxU，D                 (43)

图5的配置可以由多相配置如图15中所示地等同表示。等式(42)的滤波器的传送函数H(z)和多相滤波器的传送函数Ri(z)通过如下关系表示。

[等式44]

$H\left(z\right)=R_{U-1}\left(z^U\right)+z^{-1}{R}_{U-2}\left(z^U\right)+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+z^{-(U-1)}{R}_o\left(z^U\right)$

$=\underset{n=0}{\overset{U-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{Ri}\left(z^U\right)z^{(U-1-i)}---\left(44\right)$

[等式45]

$\mathrm{Ri}\left(z\right)=\underset{n=0}{\overset{N/U-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}h(\mathrm{Un}-i-1+U)z^{-n}---\left(45\right)$

注意，计算是如下进行的，将整个倍数增加到U，或者，在对NU个分支不充足时，假设存在0系数。

在图15中示出的内插的输入/输出关系在将多相滤波器的脉冲响应表示为ri(n)时通过卷积和向上取样器的处理变为如下。

[等式46]

$y\left(m\right)=\left\{\begin{array}{cc}{x}_0\left(\frac{m-(U-1)}{U}\right),& m=\mathrm{kU}+(U-1)\\ \&CenterDot;& \\ \&CenterDot;& \\ \&CenterDot;& \\ x_{u-2}\left(\frac{(m-1)}{U}\right),& m=\mathrm{kU}+1\\ x_{U-1}\left(\frac{m}{U}\right),& m=\mathrm{kU}\end{array}\right.---\left(46\right)$

注意，k是整数，xi(m)变为如下：

[等式47]

$\mathrm{ni}\left(m\right)=\underset{n=0}{\overset{\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}n\left(n\right)x(m-n)---\left(47\right)$

根据第三实施例的取样速率转换器200包括，如图15所示，输入端201，LPF 202，卷积处理单元203-1到203-U，向上取样器204-1到204-U，延迟单元205-1到205-U-1，加法器206-1到206-U-1，线性内插块207，和输出端208。

在这些部分中，加法装置是通过延迟单元205-1到205-U-1和加法器206-1到206-U-1构成的。

输入端201接收具有取样频率F_S的样本信号x(n)作为输入。

当输入的取样频率F_si高于输出的取样频率F_SO时，产生重叠部分，并且出现折叠，因此LPF 202防止(抑制)从输入端201输入的具有取样频率F_si的样本信号x(n)出现折叠，并将结果输出到卷积处理单元203-1到203-U。

卷积处理单元203-1到203-U包括通过多相分解基于上述Remez交换算法设计的FIR滤波器而得到的多相滤波器，基于上述等式(47)进行输入样本信号与多相滤波器之间的卷积处理，并在下一个阶段将处理结果输出到向上取样器204-1到204-U。

向上取样器204-1到204-U接收卷积处理单元203-1到203-U的输出样本信号，插入(U-1)个零点，增加取样频率F_si到U倍，并输出具有取样频率UF_si的样本信号。

延迟单元205-1通过向上取样器204-1将具有取样频率UF_s的样本信号延迟预定的时间，并将结果输出到加法器206-1。

此外，延迟单元205-1到205-U-1将加法器206-1到206-U-2的输出信号延迟预定的时间，并将结果输出到加法器206-2到206-U-1。

加法器206-1将通过显示取样器204-2的具有取样频率UF_si的样本信号与被延迟单元205-1延迟的样本信号相加，并将结果输出到延迟单元205-2。

加法器206-2将通过显示取样器204-3的具有取样频率UF_si的样本信号与被延迟单元205-2延迟的样本信号相加，并将结果输出到延迟单元205-3。

以相同的方式，加法器206-U-1将通过显示取样器204-U的具有取样频率UF_si的样本信号与被延迟单元205-U-1延迟的样本信号相加，并将结果输出到线性内插块207。

线性内插块207从加法器206-U-1的输出信号中选出两个样本点，所述输出信号即通过将具有其取样频率被向上取样器204-1到204-U-1乘以U的样本信号相加而得到的信号，根据如上面等式(5)中的线性内插找出位于期望位置(图7)的值，并将结果作为样本信号y(m)从输出端208输出。

在取样速率转换器200中，在折叠的出现在LPF 202被避免(抑制)之后，从输入端201输入的具有频率F_s的样本信号x(n)被并行输入到包括多相滤波器的卷积处理单元203-1到203-U。

卷积处理单元203-1到203-U进行输入样本信号和多相滤波器的卷积处理，并将处理结果在下一个阶段中提供给向上取样器204-1到204-U。

向上取样器204-1到204-U在卷积处理单元203-1到203-U的输出样本信号之间插入(U-1)个零点，增加取样频率F_siU-flod，并输出具有取样频率UF_si的样本信号。

向上取样器204-1到204-U的输出信号被延迟单元205-1到205-U-1和加法器206-1到206-U-1延迟，然后被累积相加并提供给线性内插块207。

然后，线性内插块207从具有取样频率UF_si的加法器206-U-1的输出信号中选择两个样本点。然后，根据线性内插找到在所需位置的值。

据此，具有取样频率F_so的样本信号y(m)被从输出端208输出。

根据第三实施例，除了上述第一实施例的效果之外，还有如下优点，即处理量可以被降低到所需的最低限，并且可以实现处理速度的改进。

<第四实施例>

图16是示出了根据本发明取样速率转换器的第四实施例的配置的图。

第四实施例与上述第三实施例的区别在于，LPF 209被设置在线性内插快207与输出端208之间，而取代了在输入端201与卷积处理单元203-1到203-U-1之间设置LPF 202，并且配置被做成使得防止(抑制)了在输入的取样频率F_si低于输出的取样频率F_so时成像部分的产生以及原始数据中不存在的频率部分的产生。

配置的其余部分与第三实施例的相同。

根据第四实施例，除了上述第二实施例的效果之外，还有如下优点，即处理量可以被降低到所需的最低限，并且可以实现处理速度的改进。

注意，还可能在输入端201与卷积处理单元203-1到203-U-1之间设置LPF 202，以及在线性内插快207与输出端208之间提供LPF209。

<第五实施例>

图17是概念性示出了根据本发明的取样速率转换器的第五实施例的图。

第五实施例与上述第三实施例的区别在于，线性内插所需的样本的位置可以在线性内插块中被指定，因此，配置被制成使得将线性内插快看作是选择器210，选择相应于选择器210输出的样本而被设定的多相滤波器，并基于上述等式(47)进行多相的卷积处理。

通过这种方式，可能将线性内插快看作是选择器210，选择相应于输出样本的多相滤波器，并且只进行等式(47)的多相卷积处理。

通过这样做，就不必进行不必要的计算了。

在该情况下的取样速率转换器200B的配置，如图17所示，基本上包括，具有取样频率F_s的样本信号x(n)被输入到的输入端201，用于抑制当输入的取样频率F_si高于输出的取样频率F_so时重叠部分产生以及折叠的出现的LPF 202，卷积处理单元203(从1到n)，用于进行输入样本和通过将滤波器分解成多相而得到的多相滤波器的卷积处理(等式(47))，选择器210，用于选择相应于输出样本的多相滤波器，以及输出端208，用于将具有被转换频率的样本信号y(m)输出到期望的取样频率。

图18是更具体地示出了图17中概念性示出的取样速率转换器200B的图。

如图18所示，该取样速率转换器200C包括，具有取样频率F_s的样本信号x(n)被输入到其中的输入端211，具有基于图11的上述算法被设定系数的FIR滤波器设计单元212，第一存储器213，用于存储FIR滤波器设计单元212的多相滤波器系数设定，卷积处理单元214，用于进行LPF的卷积处理以抑制当输入的取样频率F_si高于输出的取样频率F_so时重叠部分的产生以及折叠的出现，用于存储LPF系数的第二存储器215，用于存储卷积处理单元214的输入数据的输入缓冲器216，卷积处理单元217，用于基于输入缓冲器216中存储的输入数据以及从第一系数存储器213中读出的系数进行输入数据和分解成多相的多相滤波器的卷积处理，计数器控制单元218，其作用是选择输入样本所需的两个样本点并选择相应的多相滤波器以及找出线性内插的系数，线性内插处理单元219，用于基于计数器控制单元218的线性内插系数从卷积处理单元217的输出中找到处于所需位置的值，以及输出端220，用于输出频率被转换成期望取样频率的样本信号。

计数器控制单元218包含在线性内插块中，并且包括变量主计数器(MasterCounter)。

图19是用于说明线性内插块中使用的变量的图。

如图19所示，线性内插块包括如下变量，MasterCount作为用于确定线性内插的操作的主计数器，Count1000作为将被相加到主计数器的小数点或更小的计数器，是将被相加到主计数器的整数部分的相加值，以及CountAmari作为将被相加到Count1000的小数点或更小的误差的相加值。

图20A和20B是具体说明MasterCount的图。

MasterCount如图20A和20B所示地由至少26位组成，其中，从第0位到第15位的16位表示线性内插的系数，从第16位到第22位的7位表示多相系数设定的数量，从第23位到第25位的3位表示将被读并被取出的样本数。

<第六实施例>

图21是概念性示出根据本发明的取样速率转换器的第六实施例的图。

第六实施例与上述第四实施例的差别在配置上，即线性内插所需的样本的位置可以被指定在线性内插块中，因此，线性内插块被认为是选择器230，相应于选择器230的样本输出而设定的多相滤波器被选择，并进行基于上述等式(47)的多相卷积处理。

在这种方式下，通过将线性内插块看作是选择器230并选择相应于输出样本的多相滤波器，仅可进行等式(47)的卷积处理。

通过这样做，就不必进行不必要的计算。

如图21所示，在该情况中的取样速率转换器200D的配置基本上包括，具有取样频率F_s的样本信号x(n)被输入到其中的输入端201，卷积处理单元203(从1到n)，用于进行输入样本和被分解成多相的多相滤波器的卷积处理(等式(47))，选择器230，用于选择相应于输出样本的多相滤波器，LPF 209，用于抑制当输入的取样频率F_si低于输出的取样频率F_so时成像部分的产生以及原始数据中不存在的频率部分的出现，以及输出端208，用于输出具有被转换成期望取样频率的频率的样本信号y(m)。

图22是更具体地示出了在图21中概念性示出的取样速率转换器200D的图。

如图18所示，该取样速率转换器200E包括，具有取样频率Fs的样本信号x(n)被输入到其中的输入端231，具有基于图11的上述算法被设定系数的FIR滤波器设计单元232，第一存储器233，用于存储FIR滤波器设计单元232的多相滤波器系数设定，用于存储卷积处理单元235的输入数据的输入缓冲器234，卷积处理单元235，用于基于输入缓冲器234中存储的输入数据以及从第一系数存储器233中读出的系数进行输入数据和分解成多相的多相滤波器的卷积处理，计数器控制单元236，其作用是选择输出样本所需的两个样本点并选择相应的多相滤波器以及找出线性内插的系数，线性内插处理单元237，用于基于计数器控制单元236的线性内插系数从卷积处理单元235的输出中找到处于所需位置的值，卷积处理单元238，用于进行LPF的卷积处理以抑制当输入的取样频率F_si低于输出的取样频率F_so时成像部分的产生以及原始数据中不存在的频率部分的出现，用于存储LPF系数的第二存储器239，以及输出端240，用于输出频率被转换成期望取样频率的样本信号。

注意，计数器控制单元236的本质与参照图19和图20A和20B说明的那些相同。

下面，将依次说明根据实施例的取样速率转换器的安装方法和具体实例。

这里，将依次说明图5、图17和图18的取样速率转换器的安装方法和具体实例，以及图14、图21和图22的取样速率转换器的安装方法和具体实例。

<取样速率转换器(图5、图17和图18)的安装方法>

在实现图5中所示的取样速率转换器时，是通过使用图17中示出的多相配置实现的。在下面说明的实现方法中，通过选择相对于输出的所需输入以及选择多相滤波器，所需的最少计算是令人满意的。

图23是说明根据本实施例的取样速率转换器的安装方法的流程图。

具体的处理如下。注意，为了便于说明，使用类似C语言的表述，但是安装方法是硬件、软件或硬件与软件的混和是不重要的。

<步骤10>

如图23所示，首先，进行初始设置(F201)。在该初始设置中，输入数据的数量、输出数据的数量、输入数据的中心、多相滤波器的分支数以及多相滤波器的系数设定的数量被设定。具体地说，计数器控制单元215的初始值被设定。

它们具体如下。

·输入数据数：InputSample；

·分支数：Tap；

·输入数据的中心：InputOffset＝0；

·多相滤波器的分支数：PolyTap＝(Tap+Up-1)/Up；

·多相滤波器的系数设定数：Coeff Count；以及

·线性内插块：

找到CountAdd和CountAmari的方法根据输入的取样频率F_si和输出的取样频率F_so定义。

只有整数部分*/

CountAdd＝(int)(Fso/Fsi*2^23)；

100小数点或更少*/

CountAmari＝((Fso/Fsi*2^23)-CountAdd)*1000；

当频率被从44.1kHz转换成48kHz时，具体如下：

实例：转换44.1kHz→48kHz*/

CountAdd＝9130457；

CountAmari＝687；

Count1000的初始值被如下确定。

Count1000＝500；/*for rounding*/

<步骤11>

接下来，低通FIR滤波器通过已经参照例如图11说明的Remez交换算法设计(F202)。

这里，将省略其详细描述。

<步骤12>

接下来，准备多相滤波器(F203)。即，根据FIR滤波器的传送函数H(z)，通过使用上述等式(42)的发展等式找到多相滤波器的传送函数Ri(z)。

如在下面的等式中，找到每一个多相的标准化系数R_iNormal。

[等式48]

$R_{\mathrm{iNormal}}=\underset{k=0}{\overset{\mathrm{PolyTap}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{Coef}\left(k\right)---\left(48\right)$

然后，进行卷积的系数倒置。也就是说，为了进行上述等式(47)的卷积，多相滤波器的系数被重新排列成相反的顺序。

第一多相的系数设定

使得分支的中心位置成为第一输入*/

有必要选择系数设定。*/

CoeffCount＝(PolyTap*/Up/2)％Up；

设定MasterCount的初始值。*/

包括MasterCount＝H(z)的中间值的多相的系数设定数

CoeffCount)＜＜16：

注意，＜＜16表示16位的改变。

<步骤13>

接下来，确定多相滤波器和输入的中心(F204)。

发现线性内插的系数LinearCord以及多相系数设定数CoefCount如下：

/*系数设定和线性内插系数根据MasterCount找到*/

CoefCount＝((MasterCount&0x007fffff)＞＞16)&0x0000007f；

LinearCoef＝((MasterCount&0x007fffff)&0x0000ffff)；

<步骤14>

进行通过低通滤波器LPF的滤波处理(F209)

具体地，在卷积如等式(49)进行并且接下来如等式(50)被舍入之后，其如等式(51)中被标准化，然后如在等式(52)中进行剪辑。

[等式49]

卷积

$\mathrm{Yconv}=\underset{k=0}{\overset{\mathrm{LPFTap}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{LPF}\left(k\right)\&times;x\left(\mathrm{InputOffset}\right)+k-\mathrm{LPF}{T}_{\mathrm{ap}}/2---\left(49\right)$

[等式50]

舍入结束

$y_{\mathrm{tmp}}=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Yconv}+({\mathrm{LPF}}_{\mathrm{Normal}}/2)& \mathrm{Yconv}\&GreaterEqual;0\\ \mathrm{Yconv}-(\mathrm{LP}{F}_{\mathrm{Normal}}/2)& \mathrm{Yconv}<0\end{array}---\left(50\right)\right.$

[等式51]

标准化

Y_Normal＝Y_tmp/LPFN_ormal                                       (51)

[等式52]

剪辑

$\mathrm{Src}\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{CLIP}\_\mathrm{MAX}& Y_{\mathrm{Normal}}\&GreaterEqual;\mathrm{CLIP}\_\mathrm{MAX}\\ \mathrm{CLIP}\_\mathrm{MIN}& Y_{\mathrm{Normal}}\&le;\mathrm{CLIP}\_\mathrm{MIN}\\ Y_{\mathrm{Normal}}& \mathrm{else}\end{array}\right.---\left(52\right)$

在16位的情况下，CLIP MAX＝32767和CLIP MIN＝32768成立。

在24位的情况下，CLIP MAX＝8388607和CLIP MIN＝8388608成立。

在有符号8位的情况下，CLIP MAX＝127和CLIP MIN＝128成立。

在无符号8位的情况下，CLIP MAX＝255和CLIP MIN＝0成立。

<步骤15>

接下来，进行上述等式(47)的卷积(F205)。

找到线性内插块中需要的两个样本点。在卷积计算中，多相系数设定以及输入数据的数量通过使用表4中左边样本InA和右边样本InB的下列值来计算。

[表4]

输出	多相系数设定的数量	输入数据的中心	标注
				InA	CoefCount	Inputoffset
InB	(CoefCount+1)o	InputoffsetInputoffset+1	Time of(CoefCount+1)＜128
							Time of(CoefCount+1)＝128

具体地，在如等式(53)进行卷积并且结果如等式(54)中舍入结束之后，结果被如等式(55)中标准化，然后如等式(56)中剪辑。

[等式53]

卷积

${\mathrm{In}}_{\mathrm{conv}}=\underset{k=0}{\overset{\mathrm{PolyTap}-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{CoefCount}\left(k\right)\mathrm{xSrc}(\mathrm{InputOffset}+(k-\mathrm{PolyTap}/2))---\left(53\right)$

[等式54]

舍入结束

${\mathrm{In}}_{\mathrm{tap}}=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{In}}_{\mathrm{conv}}+(R_{\mathrm{Normal}}/2)& x_{\mathrm{conv}}\&GreaterEqual;0\\ I{n}_{\mathrm{conv}}-(R_{\mathrm{Normal}}/2)& x_{\mathrm{conv}}<0\end{array}---\left(54\right)\right.$

[等式55]

标准化

In_Normal＝In_Tap/R_Normal                                      (55)

[等式56]

剪辑

在16位的情况下，CLIP MAX＝32767和CLIP MIN＝32768成立。

在24位的情况下，CLIP MAX＝8388607和CLIP MIN＝8388608成立。

在有符号8位的情况下，CLIP MAX＝127和CLIP MIN＝128成立。

在无符号8位的情况下，CLIP MAX＝255和CLIP MIN＝0成立。

<步骤16>

接下来，进行线性内插(F206)。

如下进行一个实例的线性内插。

PCM的负最小值24位*/

#定义SRC PCM 24BIT MINUS-8388608

加上PCM的最大值24位*/

#定义SRC PCM 24BIT PLUS 8388607

线性Alpha、Beta系数的最大值到128位*/

#定义SRC LINEAR MAX COEF 65535

线性内插的16位的舍入*/

#定义SRC LINEAR NORMAL 32768

线性内插的16位的改变量*/

#定义SRC LINEAR SHIFT 16

进行线性内插的1实例

alpha，/*16位输入*/

IN A，/24位输入*/

IN B，/*24位输入*/

OUT Y/*24位输出*/

lldata＝alpha*In B+(SRC线性MAX COEF-alpha)*/INA；

/*舍入*/

if(lldata＞＝0)lldata+＝(SRC线性标准化)；

else lldata-＝(SRC线性标准化)；

/*标准化*/

Out Ya＝(lldata＞＞SRC线性位移)；

剪辑*/

Y(n)＝(Out Ya＜SRC PCM 24BIT MINUS)？SRC PCM 24BITMINUS

：((Out Ya＞SRC PCM 24BIT PLUS)？SRC PCM 24BITPLUS：

Out Ya)；

<步骤17>

更新计数器值和样本中心(F208)。

将被读的MasterCount和样本数Readsample被如下更新。

将计数值相加到控制主计数器*/

Mas terCount+＝CountAdd；

小数点的余数或更少*/1000次*/

Count1000+＝CountAmari；

if(Count1000＞＝1000){

Mas terCount+＝1；

Count1000-＝1000；

}

InputOffset+＝((MasterCount)＞＞23)&0x00000007；

MasterCount＝MasterCount&0x007fffff；

<步骤18>

这里，进行是否满足结束条件的判断(F207)。当条件满足时，结束处理。当不满足时，程序返回到F208和F209的处理。

接下来，将说明图14、图21和图22的取样速率转换器的安装方法和具体实例。

<取样速率转换器(图14、图21和图22)的安装方法>

在实现图14中所示的取样速率转换器时，是通过使用图21中示出的多相配置实现的。在下面说明的实现方法中，通过选择相对于输出的所需输入以及选择多相滤波器，所需的最少计算是令人满意的。

图24是说明根据本实施例的取样速率转换器的安装方法的流程图。

具体的处理如下。注意，为了便于说明，使用类似C语言的表述，但是安装方法是硬件、软件或硬件与软件的混和是不重要的。

图24的处理与图23的相同，只是图23处理中F209的处理在F206处理之后进行。

步骤中处理的内容与参照图23说明的内容相同，因为这里省略了重叠的部分。

<第七实施例>

作为第七实施例，将说明每一个上述取样速率转换器的音频装置。

图25的框图示出了使用根据本发明的取样速率转换器的音频装置的配置的实例。

音频装置300包括输入端301，LR分离电路(DSB)302，取样速率转换器(SRC)303，衰减器(ATT)304，静音电路(MUTE)305，以及输出端306。

关于取样速率转换器(SRC)303，使用如上述第一到第六实施例中参照图5、图14、图17、图18、图21和图22说明的、取样速率转换器100、100A、200和200A。

在这种情况下，关于与上述说明不同的地方，进行如下处理。

进行结束点处理。也就是说，当进行第一滤波器计算时，缺少Tap/2个样本。0被补充用于Tap/2个样本。

此外，进行先前数据的保持处理。关于音频特有的处理，有必要在应用滤波器之后相对于宽度如下复制输入数据用于下一个滤波器计算。

[等式57]

Src(i)＝Src(Width+i)，i＝0，…，Tap-1      (57)

在该音频装置300中，例如，从输入端301输入的48kHz的PCM数字信号在分离电路302被进行预定的分离，然后取样速率在取样速率转换器303被转换，并且结果作为例如44.1kHz的信号被输出。

然后，在衰减器304进行衰减处理，并且PCM数字音频信号经由静音电路305从输出端306输出。

根据音频装置300，因为其具有其中避免了棋盘失真、可以考虑任何预滤波器、可以通过任何频率点、并且处理量可以被降低到所需最低限的取样速率转换器，所以具有如下优点，噪声耐量被改善，线性增益的偏差可以避免，并且可以实现处理速度的改进。

<第八实施例>

作为第八实施例，将说明利用取样速率转换器的图像处理装置。

在使用取样速率转换用于使用线性相位FIR滤波器的滤波处理应用的图像分辨率转换中，使用由利用内插器、分米器和线性相位FIR滤波器的多速滤波器组成作为元件技术。

在这种情况下，进行结束点处理。关于两端的处理，进行使得零被首先补充、然后输入被反射(映射)数据、最后保持两端象素的处理。

此外，进行初始化。具体地，在将处理进行到图像末端时，CoefCount＝0被初始化。

根据本图像处理装置，因为其具有其中避免了棋盘失真、可以考虑任何预滤波器、可以通过任何频率点、并且可能将处理量降低到所需最低限的取样速率转换器，所以具有如下优点，即图像不显示晶格状态，可以避免线性增益的偏差，并且可以实现处理速度的改进。

工业实用性

根据本发明，可以得到通过任何频率的振幅特性，并且可以不考虑截止频率来实现高精度转换，因此本发明可以应用于例如音频取样频率的转换以及例如图像帧的放大或缩小的分辨率转换。

Claims (57)

1.一种取样速率转换器，包括：

向上取样器，用于在样本信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍；

卷积处理单元，包括FIR滤波器，并进行相对于向上取样器输出信号的预定卷积处理；以及

线性内插块，用于相对于卷积处理单元的处理结果选择两个样本点，并根据线性内插找到处于所需位置的值，其中，

卷积处理单元的FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过进行相对于与预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

2.如权利要求1所述的取样速率转换器，其中，滤波器系数基于通过进行相对于与预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似而得到的补偿器的振幅特性而被设定。

3.如权利要求1所述的取样速率转换器，其中，加权近似使用考虑了预滤波器的频率响应的Remex交换算法相对于期望特性来进行。

4.如权利要求1所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率低于输出的取样频率时防止出现重叠部分和出现折叠的低通滤波器。

5.如权利要求1所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率高于输出的取样频率时防止成像部分出现和以及非原始频率部分出现的低通滤波器。

6.一种取样速率转换器，包括：

向上取样器，用于在样本信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍；

卷积处理单元，包括FIR滤波器，并进行相对于向上取样器输出信号的预定卷积处理；以及

线性内插块，用于相对于卷积处理单元的处理结果选择两个样本点，并根据线性内插找到处于所需位置的值，其中，

卷积处理单元的FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过使用增加了限制条件以通过任何频率点的算法进行相对于期望特性的加权近似来设定。

7.如权利要求6所述的取样速率转换器，其中，加权近似是使用通过任何频率点的Remez交换算法相对于期望特性进行的。

8.如权利要求6所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率低于输出的取样频率时防止出现重叠部分和出现折叠的低通滤波器。

9.如权利要求6所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率高于输出的取样频率时防止成像部分出现和以及非原始频率部分出现的低通滤波器。

10.一种取样速率转换器，包括：

向上取样器，用于在样本信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍；

卷积处理单元，包括FIR滤波器，并进行相对于向上取样器输出信号的预定卷积处理；以及

线性内插块，用于相对于卷积处理单元的处理结果选择两个样本点，并根据线性内插找到处于期望位置的值，其中，

卷积处理单元的FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率点和预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

11.如权利要求10所述的取样速率转换器，其中，滤波器系数基于通过进行相对于与将要通过的频率点和预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似而得到的补偿器的振幅特性而被设定。

12.如权利要求10所述的取样速率转换器，其中，加权近似使用通过任何频率点且考虑了预滤波器的频率响应的Remex交换算法相对于期望特性来进行。

13.如权利要求10所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率低于输出的取样频率时防止出现重叠部分和出现折叠的低通滤波器。

14.如权利要求10所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率高于输出的取样频率时防止成像部分出现和以及非原始频率部分出现的低通滤波器。

15.一种取样速率转换器，包括：

多个卷积处理单元，包括通过多相分解预定的FIR滤波器以及进行输入样本信号和被分解成多相的多相滤波器的卷积处理得到的预相滤波器，

多个向上取样器，用于在相应卷积处理单元的输出信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍，

加法装置，用于在相加所有信号之后通过调整多个向上取样器输出信号的传播时间产生信号，以及

线性内插块，用于相对于加法装置得到的信号选择两个样本点以及根据线性内插找到所需位置处的值，其中，

FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过进行相对于与预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

16.如权利要求15所述的取样速率转换器，其中，滤波器系数基于通过进行相对于与预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似而得到的补偿器的振幅特性而被设定。

17.如权利要求15所述的取样速率转换器，其中，加权近似使用考虑了预滤波器的频率响应的Remex交换算法相对于期望特性来进行。

18.如权利要求15所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率低于输出的取样频率时防止出现重叠部分和出现折叠的低通滤波器。

19.如权利要求15所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率高于输出的取样频率时防止成像部分出现和非原始频率部分出现的低通滤波器。

20.一种取样速率转换器，包括：

多个卷积处理单元，包括通过多相分解预定的FIR滤波器以及进行输入样本信号和被分解成多相的多相滤波器的卷积处理得到的预相滤波器，

多个向上取样器，用于在相应卷积处理单元的输出信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍，

加法装置，用于在相加所有信号之后通过调整多个向上取样器输出信号的传播时间产生信号，以及

线性内插块，用于相对于加法装置得到的信号选择两个样本点以及根据线性内插找到所需位置处的值，其中，

FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数的FIR滤波器，并且

滤波器系数是通过使用增加了限制条件以通过任何频率点的算法进行相对于期望特性的加权近似来设定的。

21.如权利要求20所述的取样速率转换器，其中，加权近似是使用通过任何频率点的Remez交换算法相对于期望特性进行的。

22.如权利要求20所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率低于输出的取样频率时防止出现重叠部分和出现折叠的低通滤波器。

23.如权利要求20所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率高于输出的取样频率时防止成像部分出现和以及非原始频率部分出现的低通滤波器。

24.一种取样速率转换器，包括：

多个卷积处理单元，包括通过多相分解预定的FIR滤波器以及进行输入样本信号和被分解成多相的多相滤波器的卷积处理得到的预相滤波器，

多个向上取样器，用于在相应卷积处理单元的输出信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍，

加法装置，用于在相加所有信号之后通过调整多个向上取样器输出信号的传播时间产生信号，以及

线性内插块，用于相对于加法装置得到的信号选择两个样本点以及根据线性内插找到所需位置处的值，其中，

FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率点和预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

25.如权利要求24所述的取样速率转换器，其中，滤波器系数基于通过进行相对于与将要通过的频率点和预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似而得到的补偿器的振幅特性而被设定。

26.如权利要求24所述的取样速率转换器，其中，加权近似使用通过任何频率点且考虑了预滤波器的频率响应的Remex交换算法相对于期望特性来进行。

27.如权利要求24所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率低于输出的取样频率时避免出现重叠部分和出现折叠的低通滤波器。

28.如权利要求24所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率高于输出的取样频率时防止成像部分出现和非原始频率部分出现的低通滤波器。

29.一种取样速率转换器，包括：

卷积处理单元，包括能够设定通过多相分解预定FIR滤波器而得到的不同滤波器系数的多相滤波器，并进行输入样本信号与具有所选系数的多相滤波器的卷积处理，

选择器，用于选择输出样本所需的两个样本点，并选择相应多相滤波器的系数，以及

线性内插块，用于根据线性内插找到处于所需位置的值，其中

FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过进行相对于与预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

30.如权利要求29所述的取样速率转换器，其中，滤波器系数基于通过进行相对于与预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似而得到的补偿器的振幅特性而被设定。

31.如权利要求29所述的取样速率转换器，其中，加权近似使用考虑了预滤波器的频率响应的Remex交换算法相对于期望特性来进行。

32.如权利要求29所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率低于输出的取样频率时防止出现重叠部分和出现折叠的低通滤波器。

33.如权利要求29所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率高于输出的取样频率时防止成像部分出现和非原始频率部分出现的低通滤波器。

34.如权利要求29所述的取样速率转换器，其中，选择器包括计数器，通过该计数器至少找到线性内插系数、多个多相系数设定以及多个输入样本。

35.一种取样速率转换器，包括：

卷积处理单元，包括能够设定通过多相分解预定FIR滤波器而得到的不同滤波器系数的多相滤波器，并进行输入样本信号与具有所选系数的多相滤波器的卷积处理，

选择器，用于选择输出样本所需的两个样本点，并选择相应多相滤波器的系数，以及

线性内插块，用于根据线性内插找到处于所需位置的值，其中

FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过使用增加了限制条件以通过任何频率点的算法进行相对于期望特性的加权近似来设定。

36.如权利要求35所述的取样速率转换器，其中，滤波器系数是基于补偿器的振幅特性而被设定的，所述振幅特性通过使用增加了限制条件以通过任何频率点的算法进行相对于期望特性的加权近似得到。

37.如权利要求35所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率低于输出的取样频率时防止出现重叠部分和出现折叠的低通滤波器。

38.如权利要求35所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率高于输出的取样频率时防止成像部分出现和非原始频率部分出现的低通滤波器。

39.如权利要求35所述的取样速率转换器，其中，选择器包括计数器，通过该计数器至少找到线性内插系数、多个多相系数设定以及多个输入样本。

40.一种取样速率转换器，包括：

卷积处理单元，包括能够设定通过多相分解预定FIR滤波器而得到的不同滤波器系数的多相滤波器，并进行输入样本信号与具有所选系数的多相滤波器的卷积处理，

选择器，用于选择输出样本所需的两个样本点，并选择相应多相滤波器的系数，以及

线性内插块，用于根据线性内插找到处于所需位置的值，其中，

上述FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率点和预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

41.如权利要求40所述的取样速率转换器，其中，滤波器系数基于通过进行相对于与将要通过的频率点和预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似而得到的补偿器的振幅特性而被设定。

42.如权利要求40所述的取样速率转换器，其中，加权近似使用通过任何频率点且考虑了预滤波器的频率响应的Remex交换算法相对于期望特性来进行。

43.如权利要求40所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率低于输出的取样频率时防止出现重叠部分和出现折叠的低通滤波器。

44.如权利要求40所述的取样速率转换器，还包括当输入的取样频率高于输出的取样频率时防止成像部分出现和以及非原始频率部分出现的低通滤波器。

45.如权利要求40所述的取样速率转换器，其中，选择器包括计数器，通过该计数器至少找到线性内插系数、多个多相系数设定以及多个输入样本。

46.一种取样速率转换方法，包括：

第一步骤，在样本信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍，

第二步骤，进行相对于其取样频率被包括FIR滤波器的卷积处理单元乘以U的信号的预定卷积处理，在所述FIR滤波器中，脉冲响应由有限时间长度表示，脉冲响应变为滤波器系数，并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联，以及

第三步骤，相对于处理结果选择两个样本点，并根据线性内插找到所需位置处的值，其中

FIT滤波器的滤波器系数通过进行相对于与预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来计算。

47.一种取样速率转换方法，包括：

第一步骤，在样本信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍，

第二步骤，进行相对于其取样频率被包括FIR滤波器的卷积处理单元乘以U的信号的预定卷积处理，在所述FIR滤波器中，脉冲响应由有限时间长度表示，脉冲响应变为滤波器系数，以及

第三步骤，相对于处理结果选择两个样本点，并根据线性内插找到所需位置处的值，其中

滤波器系数通过使用增加了限制条件以通过任何频率点的算法进行相对于期望特性的加权近似来计算。

48.一种取样速率转换方法，包括：

第一步骤，在样本信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍，

第二步骤，进行相对于其取样频率被包括FIR滤波器的卷积处理单元乘以U的信号的预定卷积处理，在所述FIR滤波器中，脉冲响应由有限时间长度表示，脉冲响应变为滤波器系数，并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联，以及

第三步骤，相对于处理结果选择两个样本点，并根据线性内插找到所需位置处的值，其中

所述FIR滤波器的滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率点和预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来计算。

49.一种取样速率转换方法，包括：

第一步骤，进行输入样本信号与被多个卷积处理单元分解成多相的多相滤波器的卷积处理，所述多个卷积处理单元包括通过多相分解预定FIR滤波器而得到的多相滤波器，

第二步骤，在相应卷积处理单元的输出信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍，

第三步骤，调整多个信号的传播时间使取样频率被增加到U倍，并产生通过相加所有信号得到的信号，以及

第四步骤，相对于第三步骤得到的信号选择两个样本点，并根据线性内插找到所需位置处的值，其中，

FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过进行相对于与预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来计算。

50.一种取样速率转换方法，包括：

第一步骤，进行输入样本信号与被多个卷积处理单元分解成多相的多相滤波器的卷积处理，所述多个卷积处理单元包括通过多相分解预定FIR滤波器而得到的多相滤波器，

第二步骤，在相应卷积处理单元的输出信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍，

第三步骤，调整多个信号的传播时间使取样频率被增加到U倍，并产生通过相加所有信号得到的信号，以及

第四步骤，相对于第三步骤得到的信号选择两个样本点，并根据线性内插找到所需位置处的值，其中，

FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过使用增加了限制条件以通过任何频率点的算法进行相对于期望特性的加权近似来计算。

51.一种取样速率转换方法，包括：

第一步骤，进行输入样本信号与被多个卷积处理单元分解成多相的多相滤波器的卷积处理，所述多个卷积处理单元包括通过多相分解预定FIR滤波器而得到的多相滤波器，

第二步骤，在相应卷积处理单元的输出信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍，

第三步骤，调整多个信号的传播时间使取样频率被增加到U倍，并产生通过相加所有信号得到的信号，以及

第四步骤，相对于第三步骤得到的信号选择两个样本点，并根据线性内插找到所需位置处的值，其中，

上述FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率点和预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来计算。

52.一种取样速率转换方法，包括：

第一步骤，选择输出样本所需的两个样本点，并选择相应多相滤波器的系数，以及

第二步骤，通过卷积处理单元进行样本信号与具有所选系数的多相滤波器的卷积处理，所述卷积处理单元包括通过多相分解预定FIR滤波器得到的多相滤波器并能够设定不同的滤波器系数，其中

上述FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过进行相对于与预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来计算。

53.一种取样速率转换方法，包括：

第一步骤，选择输出样本所需的两个样本点，并选择相应多相滤波器的系数，以及

第二步骤，通过卷积处理单元进行样本信号与具有所选系数的多相滤波器的卷积处理，所述卷积处理单元包括通过多相分解预定FIR滤波器得到的多相滤波器并能够设定不同的滤波器系数，其中

上述FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过使用增加了限制条件以通过任何频率点的算法进行相对于期望特性的加权近似来计算。

54.一种取样速率转换方法，包括：

第一步骤，选择输出样本所需的两个样本点，并选择相应多相滤波器的系数，以及

第二步骤，通过卷积处理单元进行样本信号与具有所选系数的多相滤波器的卷积处理，所述卷积处理单元包括通过多相分解预定FIR滤波器得到的多相滤波器并能够设定不同的滤波器系数，其中

上述FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率和预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来计算。

55.一种包括取样速率转换器的音频装置，其中，取样速率转换器包括：

向上取样器，用于在样本信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍；

卷积处理单元，包括FIR滤波器，并进行相对于向上取样器输出信号的预定卷积处理；以及

线性内插块，用于相对于卷积处理单元的处理结果选择两个样本点，并根据线性内插找到处于期望位置的值，其中，

卷积处理单元的FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率和/或预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

56.一种包括取样速率转换器的音频装置，其中，取样速率转换器包括：

多个卷积处理单元，包括通过多相分解预定的FIR滤波器以及进行输入样本信号和被分解成多相的多相滤波器的卷积处理得到的预相滤波器，

多个向上取样器，用于在相应卷积处理单元的输出信号之间插入U-1个零点并增加取样频率到U倍，

加法装置，用于在相加所有信号之后通过调整多个向上取样器输出信号的传播时间产生信号，以及

线性内插块，用于相对于加法装置得到的信号选择两个样本点以及根据线性内插找到所需位置处的值，其中，

上述FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率点和/或预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

57.一种包括取样速率转换器的音频装置，其中，取样速率转换器包括：

卷积处理单元，包括能够设定通过多相分解预定FIR滤波器而得到的不同滤波器系数的多相滤波器，并进行输入样本信号与具有所选系数的多相滤波器的卷积处理，

选择器，用于选择输出样本所需的两个样本点，并选择相应多相滤波器的系数，其中

上述FIR滤波器是其中脉冲响应由有限时间长度表示、脉冲响应变为滤波器系数、并且传送函数H(z)与预滤波器的传送函数Z(z)相关联的FIR滤波器，并且

滤波器系数通过进行相对于与将要通过的频率点和/或预滤波器的频率响应相关的期望特性的加权近似来设定。

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