セルオートマトンを用いた完全可逆記述法によるディジタル音信号の非線形動力学特性

利用元胞自动机的完全可逆描述方法研究数字声音信号的非线性动态特性

基本信息

批准号：
17700231
负责人：
黒岩丈介
金额：
$ 2.3万
依托单位：
University of Fukui
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至 2006
项目状态：
已结题

项目摘要

我々はこれまでに,1次元2状態3近傍セルオートマトンのルール系列を用いて,ディジタル信号(発話データや音楽データ等)を完全可逆・圧縮記述できることを示した.本研究では,本手法で得られたルール系列が生み出すアトラクター構造の特徴を明らかにすることが,研究の目的である.特に,本年度は,完全可逆記述を与えるルール系列の動的特長をWolframの分類に従い明らかにすることを主な研究の目的として実施した.具体的には,記述を与えるルール系列が記述データの動的特性を反映し得るのかを明らかにするために,計算機シミュレーション実験を実施した.シミュレーション実験での記述対象データとして,(1)ロジスティック写像から生成される周期データ及びカオスデータを生成し,それに16bits量子化を施しディジタル化したもの,及び(2)16素子から成るCML (Coupled Map Lattice)モデルより生成される周期データ,部分同期データ及びカオスデータ,とした.得られた結果は,以下の通りである.(1)いずれの記述対象データの場合にも,動的特性が複雑になると(周期→部分同期→カオス),データの完全可逆記述を与えるルール系列から生成されるビットパターンも複雑になる傾向がある.(2)更には,生成されるビットパターンの周期が長くなる傾向がある.以上の結果より,Wolframの意味で,記述を与えるルール系列が記述データの動的特性を反し得ることが明らかとなった.

我们之前已经证明了可以使用一维二维三邻域元胞自动机的规则序列以完全可逆和压缩的方式描述数字信号（语音数据、音乐数据等），这也是本研究的目的。特别是，今年我们将阐明根据Wolfram的分类提供完全可逆描述的规则序列的动态特征。主要研究目的是进行计算机模拟实验，以明确提供描述的规则序列是否能够反映描述性数据的动态特征，所描述的数据包括：（1）由Logistic映射生成的周期数据和混沌数据。，通过 16 位量化进行数字化，以及 (2) 由 16 个元素组成的 CML。（耦合图得到的结果如下： (1) 对于任何要描述的数据，其动态特性都是复杂的（周期→部分同步→混沌），给出数据完全可逆的描述。由规则序列生成的比特模式也趋向于变得更加复杂。 (2) 而且，生成的比特模式的周期趋向于变得更长。从以上结果，我们可以清楚地给出Wolfram意义上的描述。规则序列可能违反描述性数据的动态特征。