專利名稱：用于建立不隨傳感器狀態(tài)的系統(tǒng)性變換而變化的激勵表示的自參照方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種可被用來感應激勵、建立激勵的內(nèi)部表示、并利用傳感器信息和信息表示來確定激勵特征(激勵識別)的方法和裝置。更具體來說，本發(fā)明涉及一種不隨設(shè)備傳感器狀態(tài)的系統(tǒng)性變換而變化的感應激勵表示方法和裝置。這樣，在外部程序的變化(如對設(shè)備檢測器使用環(huán)境產(chǎn)生影響的程序、激勵信號與設(shè)備的聯(lián)系通道、激勵表示方式等變化)引起傳感器狀態(tài)變換時，無需重新校準設(shè)備檢測器和/或重新訓練設(shè)備的模式分析模塊。
背景技術(shù)：
大多數(shù)智能傳感設(shè)備都帶有模式識別軟件，用來分析對設(shè)備環(huán)境下的激勵進行檢測的傳感器狀態(tài)。這類軟件通常可通過“訓練”對將要經(jīng)常遇到的代表“未知”傳感器狀態(tài)的一套傳感器狀態(tài)進行分類。例如，光學字符識別(OCR)儀器可經(jīng)由訓練識別印刷圖形上的字母和數(shù)字，而語音識別設(shè)備則可通過訓練識別某一特定說話人的口音。但是，一旦激勵信號和傳感器狀態(tài)之間的對應關(guān)系因激勵的外部過程而改變，則這些經(jīng)過訓練的設(shè)備功能可能會退化。例如，OCR儀器可能會因其像機的光學/電子路徑紊亂所導致的像素圖案失真而產(chǎn)生“困擾”，或因打印紙上的文字照明度改變所導致的像素密度改變而感到無能為力。同樣，語音識別設(shè)備可能會因拾音器的內(nèi)部響應特性變化所導致的輸出信號變化而使其性能受損，或因說話人口唇與拾音器之間的“信道”傳導函數(shù)關(guān)系的改變所導致的聲音頻譜變化而無法辨別聲音。這些外部因素可使激勵引發(fā)的傳感器狀態(tài)產(chǎn)生系統(tǒng)性畸變，并使傳感器狀態(tài)映射互相重疊。如果此類變換導致訓練集的某一傳感器狀態(tài)映射到另一傳感器狀態(tài)上(比如某一字符的像素密度模式被映射到另一字符上)，則模式識別軟件將會對相應的激勵進行錯誤分類。同樣，如果設(shè)備的原始傳感器狀態(tài)已被變換到訓練集狀態(tài)之外，則設(shè)備也將無法識別訓練集內(nèi)的激勵。
要解決這些問題，可以定期重新校準設(shè)備檢測器來抵消由于外部條件的變化導致的傳感器狀態(tài)變換。例如，可以將含有在“正常”條件下可產(chǎn)生某一已知傳感器狀態(tài)的測試模式激勵信號輸入到設(shè)備中。所觀測到的實際傳感器狀態(tài)和理想傳感器狀態(tài)之間的差別可被用來對后續(xù)出現(xiàn)的傳感器狀態(tài)進行校正?；蛘?，設(shè)備的模式分析(如模式識別)模塊可經(jīng)過重新訓練來識別變換后的傳感器狀態(tài)。由于傳感器狀態(tài)畸變隨時間改變，這些校準程序必須在可觀測條件下于每次畸變發(fā)生后實施。但鑒于設(shè)備不一定能夠檢測到傳感器狀態(tài)畸變，因此有必要在較短的固定時間間隔內(nèi)對設(shè)備重新進行校準或訓練。但這樣勢必造成設(shè)備因頻繁“脫機”而減少工作時間。此外，在某些應用場合(如遠端計算機視覺和話音識別設(shè)備)，實施此類重新校準或重新訓練程序并不現(xiàn)實。
在電子通訊中也存在類似的問題，即信號在發(fā)射機、接收機、發(fā)射/接收信道傳播時因信號畸變而使保真度下降。為消除影響，大部分通訊系統(tǒng)采用定期發(fā)射校準信息(如測試圖案等)的方法，使接收機能夠掌握畸變特性然后通過“矯正”后續(xù)接收的信號對畸變進行補償。如上所述，這些補償方法需要定期使系統(tǒng)“脫機”或降低系統(tǒng)工作效率而有些得不償失。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種新穎的、用于建立不隨傳感器狀態(tài)的系統(tǒng)性變換而變化的激勵表示的自參照方法和裝置，從而在很大程度上克服了上述傳感設(shè)備的缺點。由于激勵表示的不變性，傳感設(shè)備可有效地“濾除”由外部因素(如影響傳感設(shè)備運行條件的各種因素、激勵與傳感設(shè)備之間的傳播通道、激勵自身表示方式等)導致的傳感器狀態(tài)變換所帶來的影響。這意味著感應設(shè)備可利用不變的激勵表示來掌握激勵的特性(如對激勵進行識別)，而無須明確激勵變換過程(無須重新校準設(shè)備檢測器，也無須對設(shè)備的模式識別模塊進行再訓練)。
本發(fā)明裝置在某些方面模仿人類的感知方式，即所感知的事物在相當程度上獨立于在觀測條件下因多種外部變化所導致的原始信號的畸變。這一現(xiàn)象已通過實驗被充分驗證。例如，當受測試者戴上可對觀察場景產(chǎn)生嚴重幾何變形的變形鏡時，扭曲、顛倒、左右換位等現(xiàn)象出現(xiàn)在有些受試者的視覺中。盡管受試者最初感覺到場景扭曲，但經(jīng)過數(shù)周連續(xù)使用變形鏡觀測類似場景后，受試者所感知的場景又回到實驗前所感知的場景。比如，對實驗前所感知的直線，受試者在實驗開始時報告直線被扭曲。但經(jīng)過數(shù)周通過變形鏡片觀測類似場景后，受試者報告所看到的線條為直線。同樣，在實驗結(jié)束摘掉變形鏡后出現(xiàn)了相似的結(jié)果，即對因鏡片原因產(chǎn)生變形而實際沒有變形的場景，受試者最終沒有感知到變形。這些實驗表明人類能夠利用近期的感覺經(jīng)歷來對其后續(xù)感覺信息進行造應性“重新校準”。還有許多其它實例說明人類的感覺系統(tǒng)通常獨立于變化的觀測條件。例如，人類觀察事物時通常不會受制于場景的照明強度。盡管觀察者的原始感覺狀態(tài)會因此改變，但通常不會將此改變歸因于所關(guān)心的激勵信號(場景)內(nèi)在特征的變化。類似地，人類能夠相當獨立地感知普通話音承載的信息內(nèi)容，即使送話人的語音信號，受話人的語音設(shè)備，以及二者之間的信號通道發(fā)生重大改變時這一能力仍然存在。盡管如此，沒有證據(jù)表明送話人與受話人交換校準信息以便對掌握語音變形特性并加以補償。實際上，上述觀察結(jié)果說明，在某種意義上語音信號為冗余信號，因為受話人可從多種變換后的聲音信號中提取相同的信息內(nèi)容。最后，值得注意的是存在這樣一種傾向，即不同的人盡管在感覺器官和處理途徑方面具有明顯差異，但對場景的感知是相同的。這種感知的“普遍性”可能還源于每個人所明顯具有的“濾除”系統(tǒng)性傳感狀態(tài)變換影響的能力，包括消除與個人傳感狀態(tài)有關(guān)的變換的能力。
本發(fā)明旨在建立一種不隨可重新映射傳感器狀態(tài)的外部過程變化的激勵表示的自參照方法和裝置。這些激勵表示具有人類感知系統(tǒng)的如下特性即在外部過程開始作用時，激勵表示可能會受到影響，但最終會適應傳感器狀態(tài)變換的現(xiàn)實并返回到該變換過程不存在時的形態(tài)。為清楚闡釋本發(fā)明裝置的設(shè)計過程，可對系統(tǒng)改變激勵和傳感器狀態(tài)之間對應關(guān)系的任一外部過程加以研究。例如考慮1)設(shè)備檢測器內(nèi)部性能改變(如檢測器回路增益漂移或攝影頭電子圖像扭曲等)，2)檢測器和激勵的外部觀測條件改變(如場景照明強度變化或檢測器相對激勵的定位變化等)，3)激勵表示本身的系統(tǒng)性修改(如打印紙的系統(tǒng)性變形或話音形態(tài)的系統(tǒng)性變化)等情況。由于此類改變，原來導致產(chǎn)生傳感器狀態(tài)x的激勵信號改為誘發(fā)傳感器狀態(tài)x′。令對應于某一傳感器狀態(tài)的x階陣列代表該狀態(tài)在傳感器狀態(tài)集合的坐標。在這種表達方式下，上述外部過程對與各自激勵有關(guān)的傳感器狀態(tài)的絕對坐標進行系統(tǒng)性變換。但是，在外部過程存在的情況下，傳感器狀態(tài)的集合坐標之間存在的一定關(guān)系仍可保持不變。這好比一個平面粒子經(jīng)過物理旋轉(zhuǎn)或平移后，即使每一粒子的絕對坐標發(fā)生變換，其粒子之間的相對關(guān)系并沒有受到影響。例如，歐幾里得坐標幾何可被用來描述這些粒子在存在于集合內(nèi)在結(jié)構(gòu)里的“自然”內(nèi)部坐標系(或定標)中的相對位置，該內(nèi)部坐標系以集合“質(zhì)心”為原點并以其主要“慣性”力矩為坐標軸。這一自參考描述體系不隨改變每一粒子絕對坐標的全局性旋轉(zhuǎn)和平移過程而改變。這表明我們可以采取如下策略即如果我們依據(jù)傳感器狀態(tài)之間的關(guān)系來描述激勵，則可能做到使激勵表示不受上述變換過程的影響。我們特別注意到在時間序列中密度足夠大的傳感器狀態(tài)集合具有一套軌跡定義結(jié)構(gòu)，可用來描述每一傳感器狀態(tài)和整個時間序列的關(guān)系。由于描述的參照物為時間序列中的傳感器狀態(tài)集合的軌跡結(jié)構(gòu)，因此當集合中的所有狀態(tài)經(jīng)歷任何線性或非線性變換時，描述并不隨之變化?，F(xiàn)在考慮本發(fā)明的一個具體裝置，即利用本發(fā)明方法和裝置根據(jù)近期激勵信息來對激勵進行描述。如果在變換過程開始后經(jīng)過了足夠長時間，則每一激勵將可由變換后的傳感器狀態(tài)和近期遇到的變換后傳感器狀態(tài)集合之間的關(guān)系來表示。所得出的激勵表示將同變換過程不存在時應得出的激勵表示完全一樣。也就是說，所得出的激勵表示為描述相應的未經(jīng)變換的傳感器狀態(tài)和近期遇到的未經(jīng)變換的傳感器集合之間關(guān)系的激勵表示。進一步地說，激勵的表示方式將同變換過程加入之前的表示方式相一致，前提是兩種激勵表示的參照物均為同組激勵產(chǎn)生的(經(jīng)過變換和未經(jīng)變換的)傳感器狀態(tài)集合。實質(zhì)上，此類激勵表示的時間穩(wěn)定性源于設(shè)備近期“經(jīng)驗”的穩(wěn)定性(即作為描述參照物的設(shè)備近期遇到的激勵集的穩(wěn)定性)。在開始施加變換過程的過渡時間內(nèi)，設(shè)備描述的參照物為包含未經(jīng)變換和已經(jīng)變換的傳感器狀態(tài)的混合集合，此時激勵表示可能發(fā)生漂移。但是，同人類的感知過程一樣，當近期遇到的狀態(tài)集合包含全部已變換傳感器狀態(tài)時，每一激勵表示終將回復到原始狀態(tài)。
在此類感應設(shè)備中，傳感器信號由非線性瞬時電平函數(shù)來表示，而該定標函數(shù)狀態(tài)由一定時間段(如最近一段時間)內(nèi)遇到的信號電平集合確定[D.N.列文，“獨立于傳感器校準之外且隨時間變化的信號表示方法”，美國聲學學會學報，第108卷，第2575頁，2000年；D.N.列文，“不隨傳感器信息可逆變換而變化的激勵表示”，光電儀表工程師學會論文集，第4322卷，第1677-1688頁，2001年；D.N.列文，“異質(zhì)聽說系統(tǒng)之間的普適交流”，有關(guān)網(wǎng)上電子商務、科學和教育基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的國際會議論文集，Scuola Superiore G.Reiss Romoli S.p.A.，L′Aquila，意大利，2001年8月6日至12日]。如果在所有相關(guān)時間內(nèi)信號電平經(jīng)過同一變形函數(shù)的可逆轉(zhuǎn)換，則再定標信號保持不變。這是因為每一未經(jīng)轉(zhuǎn)換的信號電平與未經(jīng)轉(zhuǎn)換的信號電平集合派生出的定標信號之間的關(guān)系等同于相對應的轉(zhuǎn)換后信號電平與轉(zhuǎn)換后信號電平集合派生出的定標信號之間的關(guān)系。這一關(guān)系也可通過以前描述的平面內(nèi)粒子位置關(guān)系來加以理解。在外部坐標系中對粒子集合進行剛性旋轉(zhuǎn)和平移時，所有粒子的坐標均隨之改變，但每一粒子在其內(nèi)在坐標系中的位置卻保持不變。這是因為每一粒子和粒子集合的內(nèi)在坐標系均以相同方式進行旋轉(zhuǎn)和平移。在本發(fā)明中，在適當時間段內(nèi)由感應設(shè)備檢測到的信號電平具有在可能的信號電平集合中定義非線性坐標系(定標)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。目前檢測的信號電平在該內(nèi)在坐標系中的“位置”在整個信號時間序列進行任何(線性或非線性)可逆轉(zhuǎn)換時均保持不變。這是因為任意時刻的信號電平和同一時刻的定標函數(shù)的轉(zhuǎn)換方式能夠確保再定標信號電平保持不變。
上述表明，以不變形式對激勵進行表示可以歸結(jié)為使用數(shù)學方法來描述不受傳感器狀態(tài)集合的系統(tǒng)性變換影響的傳感器狀態(tài)關(guān)系?，F(xiàn)在假設(shè)觀測條件同傳感器狀態(tài)變換存在一對一的對應關(guān)系。這一假設(shè)的目的是排除可能出現(xiàn)使原本不可區(qū)分的激勵變成可區(qū)分激勵或使原本不可區(qū)分的激勵之間的差別變得模糊不清這樣的變換過程(如場景照明度的譜變化等)。這樣，變換過程對傳感器狀態(tài)坐標的影響就完全等同于變換過程不存在時坐標系變化(x →x′)對傳感器狀態(tài)坐標的影響。這同平面內(nèi)粒子陣列的物理旋轉(zhuǎn)對粒子坐標的影響等同于坐標軸逆轉(zhuǎn)的道理一樣。因此，找出獨立于變化過程的傳感器狀態(tài)關(guān)系在數(shù)學上相當于找出與坐標系無關(guān)的傳感器狀態(tài)關(guān)系描述方法。換句話說，對傳感器狀態(tài)之間的關(guān)系描述必須與標示傳感器狀態(tài)的坐標系無關(guān)。本發(fā)明裝置運用差分張量演算和差分幾何來建立一套數(shù)學架構(gòu)，由此導出在時間序列集上的與坐標系無關(guān)的傳感器狀態(tài)表達式。
附圖簡要說明本發(fā)明具有新穎性，其特征描述參見附錄的權(quán)利要求書。下述對所附圖例的描述為本發(fā)明及其相關(guān)裝置和發(fā)明優(yōu)勢提供了最好注解。


圖1為根據(jù)本發(fā)明設(shè)計的感應設(shè)備圖解。在本裝置中，傳感器檢測并處理激勵能量，以確定傳感器狀態(tài)。傳感器狀態(tài)特征由x階陣列表示。本發(fā)明所描述的方法和裝置用于從傳感器狀態(tài)x和選定時刻遇到的傳感器狀態(tài)中產(chǎn)生激勵表示s。然后，該激勵表示再經(jīng)過高級分析(如模式識別)。檢測器、處理器、激勵表示發(fā)生器、以及分析模塊同計算機相連。計算機包括中央處理器、存儲器、顯示器、鼠標、鍵盤等硬件；圖2為發(fā)明裝置中參考傳感器狀態(tài)x0與目標傳感器狀態(tài)之間的路徑x(u)(0≤u≤1)圖解。如果在路徑每一點上定義矢量ha，則每一線段δx可分解為沿該點矢量方向上的分量δsa；圖3a為未經(jīng)變換的信號x(t)圖解。該信號描述具有均勻時間間隔的長序相同脈沖；圖3b為信號表示S(t)圖解。該信號表示為第II A節(jié)中描述的重新定標方法運用于圖3a中信號或圖3c描述的變換后信號產(chǎn)生的信號表示；圖3c為變換后信號圖解。該信號為圖3a信號經(jīng)過x′(x)＝g1ln(1+g2x)變形后獲得的信號。式中g(shù)1＝0.5，g2＝150；圖4a為單詞“門”的聲音信號經(jīng)過數(shù)字化處理后獲得的信號圖解。該單詞發(fā)音出自一位說美國英語的成年男性。圖中顯示的是334毫秒信號中間的40毫秒片段，時間單位為毫秒。水平線表示信號振幅，其定標后數(shù)值為s＝±50n，其中n＝1，2，…；圖4b為信號S(t)(單位為微秒)圖解。該信號通過對圖4a信號重新定標獲得，其定標參數(shù)為T＝10毫秒；圖4c為非線性函數(shù)x′(x)圖解。該函數(shù)用于將圖4a中信號變換到圖4d中的信號；圖4d為圖4a信號經(jīng)過變換后的信號圖解。該信號經(jīng)過圖4c的非線性變換獲得；圖4e對圖4d信號進行重新定標后獲得的信號圖解。定標參數(shù)為T＝10毫秒；圖5a-c為信號變換突然變化所產(chǎn)生的效應圖解；圖5a為非線性信號變換圖解；圖5b為在上半時(167毫秒)實施圖4c所示針對圖4a信號的變換過程，以及在下半時對該信號實施圖5a所示變換過程后產(chǎn)生的信號圖解；圖5c為通過對圖5b信號重新定標所獲得的信號圖解，定標參數(shù)為T＝10毫秒；
圖6a-b為重新定標過程中的噪聲效應圖解；圖6a為圖4d所示信號增加白噪聲后的信號圖解。白噪聲振幅由-200至+200之間均勻分布振幅中隨機選?。粓D6b為圖6a所示信號經(jīng)過重新定標后所得到的信號圖解。定標參數(shù)為T＝10毫秒；圖7a-d為1號送話人和1號受話人的語音信號圖解；圖7a為在某一特定發(fā)聲階段，描述1號送話人語音設(shè)備狀態(tài)的參數(shù)g隨時間變化的過程圖解。時間單位為秒；圖7b為在圖7a由g(t)描述的發(fā)生階段中，1號送話人產(chǎn)生的聲譜解。時間單位為秒；圖7c為1號送話人聲道經(jīng)過所有可能的設(shè)置時(即當參數(shù)g掃過所有可能數(shù)值時)由聲譜中的第三、第四、第五倒譜系數(shù)確定的曲線圖解；圖7d為1號送話人通過圖7a依次設(shè)定的聲音裝置發(fā)聲時在1號受話人上誘發(fā)的傳感器信號(左圖)。這里，x表示聲譜倒譜系數(shù)在沿圖7c所示曲線坐標系中的瞬時位置。時間單位為秒。右圖為左圖原始感應信號經(jīng)過重新定標后的信號表示；圖8a-b為1號送話人和2號受話人的語音信號圖解；圖8a為1號送話人聲道經(jīng)過所有可能的設(shè)置時由聲譜中的第二、第三、第六DCT系數(shù)確定的曲線圖解；圖8b為1號送話人通過圖7a依次設(shè)定的聲音裝置發(fā)聲時在2號受話人上誘發(fā)的傳感器狀態(tài)信號(左圖)。這里，x′表示聲譜DCT系數(shù)在沿圖8a所示曲線坐標系中的瞬時位置。時間單位為秒。右圖為左圖原始感應信號經(jīng)過重新定標后的信號表示；圖9a-c為2號送話人和2號受話人的語音信號圖解；圖9a為2號送話人發(fā)出以圖7a“姿態(tài)”函數(shù)g(t)描述的聲音時所產(chǎn)生的聲譜圖解。時間單位為毫秒；圖9b為2號送話人聲道經(jīng)過所有可能的設(shè)置時(即當參數(shù)g掃過所有可能數(shù)值時)由聲譜中的第二、第三、第六DCT系數(shù)確定的曲線圖解；圖9c為2號送話人通過圖7a依次設(shè)定的聲音裝置發(fā)聲時在2號受話人上產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)信號(左圖)。這里，x′表示聲譜DCT系數(shù)在沿圖9b所示曲線坐標系中的瞬時位置。時間單位為秒。右圖為左圖原始感應信號經(jīng)過重新定標后的信號表示；圖10a為近期遇到的傳感器狀態(tài)x(t)模擬軌道圖解。每一軌道分段的橫越速度以同等時間間隔的實點表示。近似水平和垂直的線段移動方向分別為從左至右和從下至上。圖中描述的狀態(tài)范圍為-5≤xk≤5；圖10b為應用第II.B節(jié)描述的方法和裝置從圖10a所示信息中產(chǎn)生的軌跡優(yōu)先矢量ha圖解。近似水平和垂直的線段表示矢量方向分別指向右方和上方；圖10c為s(x)的水平集合圖解。該圖解顯示應用第II.B節(jié)描述的方法和裝置從圖10a所示信息中產(chǎn)生的內(nèi)在坐標系或定標。近似垂直的曲線為-11(左)至12(右)區(qū)間等間隔下的常數(shù)s1的運行軌跡；近似水平的曲線為-8(下)至8(上)區(qū)間等間隔下的常數(shù)s2的運行軌跡；圖11為通過利用圖10c重新定標傳感器狀態(tài)而獲得的與坐標系無關(guān)的網(wǎng)格狀傳感器狀態(tài)陣列(左圖)的激勵表示(右圖)；圖12a為近期遇到的、經(jīng)過式(25)坐標變換后的圖10a傳感器狀態(tài)x(t)模擬軌道圖解。每一軌道分段的橫越速度以同等時間間隔的實點表示。近似水平和垂直的線段移動方向分別為從左至右和從下至上。圖中描述的狀態(tài)范圍為-5≤xk≤5；圖12b為應用第II.B節(jié)描述的方法從圖12a所示信息中產(chǎn)生的軌跡優(yōu)先矢量ha圖解。近似水平和垂直的線段表示矢量方向分別指向右方和上方；圖12c為s(x)的水平集合圖解。該圖解顯示應用第II.B節(jié)描述的方法和裝置從圖12a所示信息中產(chǎn)生的內(nèi)在坐標系或定標。垂直曲線為-12(左)至11(右)區(qū)間等間隔下的常數(shù)s1的運行軌跡；水平曲線為-9(下)至7(上)區(qū)間等間隔下的常數(shù)s2的運行軌跡；圖13為通過利用圖12c重新定標傳感器狀態(tài)而獲得的與坐標系無關(guān)的傳感器狀態(tài)陣列(左圖)的激勵表示(右圖)。左圖為圖11中左圖代表的陣列經(jīng)過式(25)坐標變換后所得陣列。我們注意到右圖同圖11幾乎一模一樣，由此證明這些激勵表示經(jīng)過坐標變換后仍保持不變。
圖14a為近期遇到的傳感器狀態(tài)x(t)模擬軌道圖解。每一軌道分段的橫越速度以同等時間間隔的實點表示。近似水平和垂直的線段移動方向分別為從左至右和從下至上。圖中描述的狀態(tài)范圍為-10≤xk≤10；圖14b為s(x)的水平集合圖解。該圖解顯示應用第III節(jié)描述的方法和裝置從圖14a所示信息中產(chǎn)生的內(nèi)在坐標系或定標。近似垂直的曲線為-16(左)至16(右)區(qū)間等間隔下的常數(shù)s1的運行軌跡；近似水平的曲線為-16(下)至16(上)區(qū)間等間隔下的常數(shù)s2的運行軌跡；圖15為通過利用圖14b重新定標傳感器狀態(tài)而獲得的與坐標系無關(guān)的網(wǎng)格狀傳感器狀態(tài)陣列(左圖)的激勵表示(右圖)；圖16a為近期遇到的、經(jīng)過式(27)坐標變換后的圖14a傳感器狀態(tài)x(t)模擬軌道圖解。每一軌道分段的橫越速度以同等時間間隔的實點表示。近似水平和垂直的線段移動方向分別為從左至右和從下至上。圖中描述的狀態(tài)范圍為-10≤xk≤10；圖16b為s(x)的水平集合圖解。該圖解顯示應用第III節(jié)描述的方法和裝置從圖16a所示信息中產(chǎn)生的內(nèi)在坐標系或定標。垂直曲線為-24(左)至10(右)區(qū)間等間隔下的常數(shù)s1的運行軌跡；水平曲線為-22(下)至16(上)區(qū)間等間隔下的常數(shù)s2的運行軌跡；圖17為通過利用圖16b重新定標傳感器狀態(tài)而獲得的傳感器狀態(tài)陣列(左圖)的激勵表示(右圖)。左圖為圖15中左圖代表的陣列經(jīng)過式(27)坐標變換后所得陣列。我們注意到右圖同圖15幾乎一模一樣，由此證明這些經(jīng)過重新定標的激勵表示經(jīng)過坐標變換后仍保持不變。
圖18為通過發(fā)射機和接收機分別進行自參照編碼和解碼的激勵表示方式進行交流的系統(tǒng)圖解。反相激勵表示發(fā)生器(inverserepresentation generator)尋找與要交流的激勵表示s相對應的發(fā)射機狀態(tài)x。同時，發(fā)射機狀態(tài)x控制由發(fā)射機播放單元發(fā)射的能量波形。接收機檢測并處理穿越發(fā)射信道的能量波形，然后建立接收機狀態(tài)x′。接收機中的激勵表示發(fā)生器將x′解碼成激勵表示s。
發(fā)明詳細描述在本發(fā)明書面描述中，所使用的轉(zhuǎn)折連詞包含連詞。所使用的定冠詞或不定冠詞同名詞基數(shù)無關(guān)。尤其需要強調(diào)，使用單數(shù)描述“該”物體或事物或“某一”物體或事物時也包括此類物體或事物的復數(shù)狀態(tài)。
需要進一步說明，本節(jié)使用“發(fā)明詳細描述”標題乃出于美國商標專利局的規(guī)定，并不意味或暗示，也不應被推斷對在此披露的事項或本發(fā)明范圍有所限制。
I.與坐標系無關(guān)的傳感器狀態(tài)描述本發(fā)明具體涉及一種感應方法和裝置。該裝置帶有多個檢測器，可感應激勵的不同特性(圖1)。例如，這些檢測器可對不同波長的電磁能量，或通過鄰近介質(zhì)(如空氣或水)振動方式傳播的機械能量作出反應。這些檢測器還可將檢測信號輸出到某一處理器上，由處理器將信號以可能的非線性方式組合在一起。例如，在成像系統(tǒng)中，處理器可確定某一特別圖像特性的坐標。在語音識別系統(tǒng)中，處理器可對描述送話人信號的短項傅里葉頻譜特征的參數(shù)進行運算。令設(shè)備傳感器狀態(tài)x表示組成處理器輸出的完整xk(k＝1，…，N，N≥1)階陣列。
我們的目的是建立獨立于某一坐標系(如坐標系x)的傳感器狀態(tài)描述。換句話說，如果我們使用另外一個坐標系(如坐標系x′)，則所得出的傳感器描述必須一致。
在建立此類與坐標系無關(guān)的描述時，可借助以下獨立于坐標系之外的方法1)確定參考傳感器狀態(tài)(x0)，2)通過連接參考傳感器狀態(tài)與目標傳感器狀態(tài)(x(0)＝x0，x(1)＝x)的傳感器狀態(tài)集合確定路徑x(u)(0≤u≤1)，3)在沿路徑的每一點上確定N維線性獨立的逆變矢量ha(a＝1，…，N)(D.N.列文，用于對知覺進行測量、分析、定性、仿真、平移的方法及裝置，美國第5,860,936號專利，1999年1月19日；D.N.列文，用于對知覺進行測量、分析、定性、仿真、平移的方法及裝置，美國第6,093,153號專利，2000年7月25日；D.N.列文，知覺間關(guān)系的差分幾何描述，數(shù)學心理學學報，第44卷，第241-284頁，2000年)。這里，如果矢量h在坐標系進行x →x′變化后變換成h→h′=∂x′∂xh]]>，則該矢量可認為是逆變矢量。如果前述條件得到滿足，則沿路徑的每一無窮小線段δx均可被分解成沿矢量ha方向的的分量δs(圖2)δx=Σa=1,...,Nhaδsa]]>(式1)我們注意到δx和ha為逆變矢量，故δs為獨立于坐標系的量(標量)。因此，如果沿著連接x0和x的特定路徑對分量δs進行積分，則可得到與坐標系無關(guān)的傳感器狀態(tài)x表達式
s=∫x0xδs]]>(式2)以下兩節(jié)闡述如何從由所選時間點遇到的傳感器狀態(tài)建立的軌跡數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)中導出所需要的表達式信息(包括參考狀態(tài)、連接參考狀態(tài)和其它傳感器狀態(tài)的路徑、以及矢量ha)。
II.具有軌跡指向性的傳感器狀態(tài)集合在本節(jié)中，我們探討本發(fā)明的具體方法，即從所選時間間隔內(nèi)遇到的近處傳感器狀態(tài)中直接導出矢量ha。為方便起見，我們先從一維(N＝1)傳感器狀態(tài)集合開始，然后說明如何運用類似程序處理任意維數(shù)的狀態(tài)集合。
II.A.具有軌跡指向性的一維傳感器狀態(tài)集合在本發(fā)明描述的特別方法中，x用于描述設(shè)備傳感器受到激勵時的狀態(tài)特征。例如，x可以代表在某一空間位置的場景數(shù)字圖像的像素強度，或代表送話人輸出信號的振幅。假設(shè)設(shè)備受到一系列與時間有關(guān)的激勵，進而產(chǎn)生傳感器狀態(tài)x(t)。此處，t表示時間。令X為T時刻的傳感器信號。在本段，我們解釋如何在該特定時間點上對信號電平重新進行定標。我們可以運用同樣原理對其它時刻的信號電平重新進行定標，從而導出整個信號時間序列的表達式。假設(shè)x(t)在選定的時間間隔ΔT(如T-ΔT≤t＜T)中一次或數(shù)次經(jīng)過
區(qū)間的所有信號電平。這里，T為可自由選擇的參數(shù)，但該參數(shù)對本發(fā)明方法的適應性和噪聲敏感度有影響(見下文)。對每一y∈
，函數(shù)h(y)值定義為h(y)=<dxdt>y]]>(式3)
右式表示當x(t)經(jīng)過y值時在時間域T-ΔT≤t＜T上的平均微分。如果h(y)在所有y∈
區(qū)間內(nèi)不趨于零，則可被用來求出該時間域的定標函數(shù)s(x)s(x)=∫0xdyh(y)]]>(式4)參量S＝s(X)可被認為表示未經(jīng)變換的信號X經(jīng)過函數(shù)s(x)的非線性重新定標后在T時刻的電平值?，F(xiàn)在，我們考慮將未經(jīng)變換的信號進行與時間無關(guān)的變換x→x′＝x′(x)。該變換x′(x)的起因可以是信號通過檢測器和其它感應設(shè)備電路時，以及通過激勵與感應設(shè)備之間的信道時對信號產(chǎn)生影響的、與時間無關(guān)的(線性或非線性)畸變。此外，假設(shè)x→x′為可逆變換(即x′(x)為單調(diào)函數(shù))，并假設(shè)該變換保持零信號(即x′(0)＝0)。如前所述，可逆性要求僅意味畸變不損害感應設(shè)備分辨信號電平的能力，因此并不難達到。已變換信號x′(t)＝x′[x(t)]在t＝T時刻的值為X′＝x′(X)。根據(jù)x(t)在T-ΔT≤t＜T時間間隔內(nèi)可得到
區(qū)間所有取值的假設(shè)，x′(t)在
區(qū)間經(jīng)過所有取值。因此，對于每一y′∈
集合，式(3)處理過程可用于已變換信號上以便確定T時刻的函數(shù)h′(y′)h′(y′)=<dx′dt>y]]>(式5)右式表示當x′(t)經(jīng)過y′值時在時間域T-ΔT≤t＜T上的平均微分。將x′(t)＝x′[x(t)]代入式(5)，運用微分鏈原理并注意到當x′(t)經(jīng)過y′＝x′(y)值時，x(t)正好經(jīng)過y值，我們得到h′(y′)=dx′dx|yh(y)]]>。由于x′(x)的單調(diào)性意味著dx′/dx≠0，則函數(shù)h′(y′)在y′∈
集合內(nèi)為不趨于零函數(shù)。這意味著式(4)可被用來計算該區(qū)間內(nèi)的定標函數(shù)s′(x′)
s′(x′)=∫0x′dy′h′(y′)]]>(式6)S′＝s′(X′)代表已變換的信號X′經(jīng)過函數(shù)s′(x′)重新定標后在T時刻的電平值。該函數(shù)從x′(t)中導出，恰如s(x)從x(t)中導出一樣。由于我們假設(shè)x＝0變換成x′＝0，式(4)中變量的改變(y→y′)意味著s′(x′)＝s(x)，故S′＝S。這意味著信號的重新定標值經(jīng)過信號變換x→x′后保持不變。換句話說，從近期遇到的未畸變信號電平集合中計算得出的T時刻未畸變信號電平的重新定標值S將同從近期遇到的畸變信號電平集合中計算得出的T時刻畸變信號電平的重新定標值S′完全一樣。現(xiàn)在，我們同樣可以按照上述步驟對T以外時刻的信號電平進行重新定標。以此得到的感應設(shè)備從未經(jīng)變換的信號x(t)中導出的、經(jīng)過重新定標的信號電平S(t)時間序列將同感應設(shè)備從變換后的信號x′(t)中導出的、經(jīng)過重新定標的信號電平S′(t)時間序列完全相同。我們注意到在一維傳感器狀態(tài)集合特例下，由式(4)定義的定標函數(shù)與式(1，2)所定義的定標函數(shù)相同。從更廣泛意義上說，h(y)為一維傳感器狀態(tài)集合上每一點確定的逆變矢量，而零信號為每一相關(guān)坐標系統(tǒng)的參考傳感器狀態(tài)。
我們注意到，定標函數(shù)s(x)和s′(x′)(包括h(y)和h′(y′))在形式上通常同時間有關(guān)，原因是這些函數(shù)是根據(jù)以前時間過程遇到的信號計算得出的。有時，感應設(shè)備可能無法計算重新定標的信號電平。出現(xiàn)這種情況的原因是在一些y∈
區(qū)間，h(y)趨于零，造成式(4)的定標函數(shù)不存在，或者由于目標信號電平近期沒有出現(xiàn)而造成在某些 y值上根本無法對函數(shù)h(y)進行運算。由于x′(x)的單調(diào)性，處于此類情況下的信號不變量不能通過未變換或已變換信號運算得出。這種在某些時間點上無法計算信號不變量的情況意味著獨立的信號不變量個數(shù)(即可運算S(t)的時間點數(shù))可能會少于用于不變量運算的原始信號的自由度個數(shù)(即測量信號x(t)的時間點數(shù))。前述的粒子類比說明出現(xiàn)這種情況并不奇怪。我們注意到在以粒子集合的“質(zhì)心”坐標系中，粒子坐標之間存在多個線性關(guān)系。例如，粒子坐標和趨于零。因此，獨立的不變量個數(shù)(即內(nèi)在坐標系中獨立的粒子位置個數(shù))少于粒子集合的自由度個數(shù)(即外在坐標系中粒子位置個數(shù))。這是因為集合的一些自由度已被用來定義內(nèi)在坐標系本身。
下面我們用一個簡單舉例做進一步說明。假設(shè)未經(jīng)變換的信號x(t)為一三角形長周期序列，如圖3a所示。如果傳感器狀態(tài)代表某一場景數(shù)字圖像的像素強度，則圖3a可代表一系列相同物體以恒定速率穿過場景時的像素強度響應?；蛘撸绻麄鞲衅鳡顟B(tài)代表送話人輸出振幅，則圖3a可代表一系列均勻分布的相同脈沖作用時的振幅響應。令a和b分別為三角形左右兩邊線段的斜率。在圖3a所示舉例中，a＝0.1，b＝-0.5(以逆時單元測量)。如果我們選擇ΔT為x(t)的整數(shù)周期，從式(3，4)中可容易看出在每一時間點上，未經(jīng)變換的信號為h(y)＝(a+b)/2，并且S(t)＝s[x(t)]＝2x(t)/(a+b)。圖3b顯示的是在每一時間點上已經(jīng)根據(jù)前期信號定標過的未經(jīng)變換的信號S(t)。現(xiàn)在，考慮未經(jīng)變換的信號經(jīng)過下述非線性函數(shù)變換后得到的信號x′(x)＝g1ln(1+g2x)，這里g2＞0。例如，如果g1＝0.5且g2＝150，則變換后的信號x′(t)類似圖3c所示。在上述舉例中，該變換可代表檢測器增益(檢測器或送話人像素強度)的非線性變化效應。在使用式(5)從變換后信號中計算h′(y′)時，可得每一時間點的函數(shù)值為h′(y′)=12(a+b)g1g2e-y′/g1]]>(式7)式(6)表示經(jīng)過重新定標的變換后信號為
S′(t)=s′[x′(t)]=2(ex′(t)/g1-1)g2(a+b),]]>(式8)將x′(t)＝x′[x(t)]代入式(8)后顯示S′(t)＝S(t)。換句話說，從變換后信號x′(t)中導出的經(jīng)過重新定標的信號S′(t)與從未經(jīng)變換的信號x(t)中導出的經(jīng)過重新定標的信號S(t)完全一樣。這是由于在任意給定時間(x(t)→x′(t))可逆信號轉(zhuǎn)換對信號電平的影響已被當時(s(x)→ s′(x′))信號轉(zhuǎn)換對定標函數(shù)形式的影響所補償。我們注意到在本例中，s(x)和s′(x′)(以及h(y)和h′(y′))恰好為與時間無關(guān)的函數(shù)，進0而說明x(t)和x′(t)被重新定標的方式與時間無關(guān)。這是因為，為計算方便，x(t)被定為周期信號同時ΔT被定為周期的整數(shù)倍。在一般情況下，定標函數(shù)是以信號的前期時間過程確定的時間函數(shù)。但是，正如本節(jié)開始時所證明的那樣，恒等自定標信號(即S(t)＝S′(t))仍將從未經(jīng)變換和變換后的信號中導出。
在以上討論中，零信號被認作為參考傳感器狀態(tài)x0，而信號轉(zhuǎn)換被假設(shè)在零信號下進行。一般來說，只要用來對變換后信號的時間序列進行重新定標的參考傳感器狀態(tài)x0′是用來對未經(jīng)變換信號的時間序列進行重新定標的參考傳感器狀態(tài)的變換版本，即只要x0′＝x′(x0)，則任何傳感器狀態(tài)均可被認作為參考傳感器狀態(tài)。在數(shù)學上，這意味著參考狀態(tài)的選擇必須與坐標系無關(guān)。例如，參考傳感器狀態(tài)可選擇某一函數(shù)軌跡最大的傳感器狀態(tài)，而該函數(shù)被定義為在選定時間間隔內(nèi)遇到的每一傳感器狀態(tài)的頻率的函數(shù)?；蛘?，可以運用先驗知識來確定參考傳感器狀態(tài)。如上所述，我們可能了解零信號傳感器狀態(tài)總是對應相同的激勵，因此可被選定為參考傳感器狀態(tài)。例如，目標變換的發(fā)生可能總是對應場景照明度的變化或送話人電路增益的改變。最后，參考傳感器狀態(tài)可以選擇由用戶確定的、“顯示”給感應設(shè)備的激勵所產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)。如前所述，參考傳感器狀態(tài)作為對其它傳感器狀態(tài)進行重新定標的定標函數(shù)的起點。因此，這一最后步驟類似于合唱團指揮奏響定音管音符向每位成員“顯示”希望唱出的音調(diào)起點。應該注意到，不同的參考傳感器狀態(tài)使激勵表示反映出的“觀點”不同。例如，假設(shè)設(shè)備在觀察半杯飲料時使用的參考傳感器狀態(tài)分別為空杯或滿杯，則設(shè)備將會相應“感知”到杯中飲料為半空或半滿。
如前所述，只有在h(y)被明確定義且在每一y值上不趨于零時才可利用式(1)尋找δs。換句話說，這一方法要求在所選時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)在傳感器狀態(tài)集合的每一點上有確定的、不趨于零的一維矢量，即在所選時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)必須在每一點上冠以指向性和標度。在第III節(jié)和第IV節(jié)，我們將說明解除這一要求的方法，即利用傳感器的既往狀態(tài)以與坐標系無關(guān)的方式(“平移”方式)來定義狀態(tài)集合上的移動矢量。在此情況下，狀態(tài)集合只需要在一點上完整定義的指向性和標度即可。然后，在該點定義的矢量可被遷移到狀態(tài)集合上的所有其它點上來定義其它點的矢量h(y)。
最后需要說明，上述討論是基于這樣的假設(shè)，即感應設(shè)備所遇到的或者是未經(jīng)變換的信號電平的時間序列或者是所對應的變換后的信號時間序列，而且二者之間通過與時間無關(guān)的變換相關(guān)聯(lián)。現(xiàn)在，假設(shè)突然施加一個外部過程造成后續(xù)遇到的傳感器狀態(tài)發(fā)生變換，同時假設(shè)信號的重新定標由最近時間段ΔT內(nèi)遇到的信號電平來決定。那么，在變換開始后的過渡時間段ΔT內(nèi)，感應設(shè)備將記錄到未經(jīng)變換和變換后的混合信號電平(如圖3a和圖3c的混合波形)。在此過渡階段，設(shè)備的定標函數(shù)將從未經(jīng)變換信號中導出的形式演化到變換后信號中導出的形式(如從s(x)演化到s′(x))。與此同時，變換后的傳感器狀態(tài)表示可能不同于在未經(jīng)變換的時間序列中的相應信號表示。但是，變換開始后經(jīng)過時間ΔT，設(shè)備的定標函數(shù)將完全從變換后傳感器狀態(tài)時間序列中導出。這樣，變換后的信號電平將重新回到在未經(jīng)變換的時間序列中的相應時間信號表示方式。正如人類一樣，設(shè)備系統(tǒng)經(jīng)過一段調(diào)整后即可適應信號變換的現(xiàn)實。
II.B.具有軌跡指向性的多維傳感器狀態(tài)集合在本節(jié)中，我們描述如何將上述方法推廣到具有多個檢測器的本發(fā)明項下的感應設(shè)備中。令x階陣列(xk，k＝1，...，N，N≥1)代表設(shè)備的傳感器狀態(tài)，令x(t)代表在所選時間間隔內(nèi)(如最近期的時間間隔ΔT)遇到的傳感器狀態(tài)時間序列。該序列函數(shù)描述跨越傳感器狀態(tài)集合的軌道。我們現(xiàn)在證明如何運用這些信息來定義與坐標系無關(guān)的軌跡矢量ha(x)。假設(shè)有多條軌道線段從至少N個不同方向通過點x，這里N為狀態(tài)集合的維數(shù)。對通過點x的線段求時間導數(shù)可得在點x的逆變矢量hi集合hi=dxdt|ti]]>(式9)式中，ti表示軌道通過點x的第i時刻。如果所得導數(shù)值傾向落入狀態(tài)集合中面向不同方向的集群中，則這些導數(shù)值可被用來定義x點的N維向量。為此，選擇一個整數(shù)C≥N并將冪i分解成C組非空冪，稱為Sc，c＝1，…，C。然后，計算對應于各組冪的矢量N×N協(xié)方差矩陣McMc=1NcΣi∈Schihi]]>(式10)式中，Nc為Sc中的冪個數(shù)。每一矩陣變換成帶兩個逆變冪的張量，每一矩陣|Mc|的行列式變換成重量的標量密度，其值為-2。也就是說，如果狀態(tài)集合坐標變換為x→x′，則
|Mc|→|Mc′|=|∂x′∂x|2|Mc|]]>(式11)接下來，我們計算這些行列式的乘方和EE=Σc|Mc|p]]>(式12)式中，p為正實數(shù)。式11說明E變換成值為-2p的重量標量密度。在本發(fā)明項下的其它實例中，E可有不同的定義。比如可被定義為可被變換成重量標量密度的另一量值?，F(xiàn)在，將以所有可能方式將矢量hi集合分解成C組非空集合后得到的E值列表，并從中找出使E值最小的分解部分。該分解部分傾向于將矢量歸組到具有最少矩陣行列式的子集中。因此，每組矢量將呈現(xiàn)線性或近線性特性，并傾向形成單一指向的群組。接下來，我們通過在每一最優(yōu)分解部分中尋找平均矢量來計算x點的矢量hchc=1NcΣi∈Schi]]>(式13)由于h，為逆變矢量，hc只要在任一坐標系中以同樣方式分解，則也會變換成逆變矢量。但是，由于E經(jīng)由正乘法因子變換，在任何坐標系中進行同樣的分解都會使E為最小。因此，最優(yōu)分解與坐標系無關(guān)，且hc確實為逆變矢量。最后，hc冪可被重新標記以使相應的行列式|Mc|按照上升的量值順序排列。由于行列式經(jīng)過正乘法因子(式(11))變換，因此其排序過程也和坐標系無關(guān)。故此，上述運算無論在何種坐標系下完成都會得到相同的矢量hc結(jié)果，而且這些矢量提供的經(jīng)過x點的軌道指向性的特征與坐標系無關(guān)。
最初的N維線性獨立向量可被定義為式(1)中的ha。這些向量可被用于計算經(jīng)過點x的任意線段表示δs，且該表示與坐標系無關(guān)。一旦指定好聯(lián)接參考傳感器狀態(tài)x0和任意傳感器狀態(tài)x的路徑后，我們可對式(2)進行積分得到與坐標系無關(guān)的狀態(tài)表示s。鑒于式(2)可能同路徑有關(guān)，因此聯(lián)接路徑必須完整指定。為此，可將式(1)轉(zhuǎn)化成如下形式δsa＝ha·δx (式14)式中，協(xié)變矢量ha通過解Σa=1,...,Nhakhal=δk′]]>方程求出，δkl為Kronecker三角函數(shù)。根據(jù)式(2)，s的每一分量均為ha在a＝1，…，N上的線積分。Stoke原理表明除非ha的“旋量”趨于零，否則這些線積分將與路徑有關(guān)∂hak∂xl-∂hal∂xk=0]]>(式15)由于有些傳感器狀態(tài)集合不一定滿足上式，因此我們必須創(chuàng)建一種與坐標系無關(guān)的方法來指定集合中由點x0到任意點x的路徑。本發(fā)明具體裝置采用以下方式確定路徑首先，在點x0沿軌道h1方向運動，然后在每一后續(xù)遇到點上沿h1方向運動產(chǎn)生通過點x0的“類型1”軌道。下一步，在該點和每一后續(xù)點上沿軌跡h2方向運動，產(chǎn)生通過類型1軌道上每一點的“類型2”軌道。如此下去，直到產(chǎn)生通過類型N-1軌道上每一點的類型N軌道為止。由于ha在每一點的線性獨立性，n組(1≤n≤N)類型軌道上的點集合將包含n維集合子空間。因此，集合上每一點均在類型N軌道上，并可從x0點通過順序橫切類型1軌道線段、類型2軌道線段、…類型N軌道線段等類型路徑到達該點。由于量值ha作為逆變矢量進行變換，因而該路徑指定方式與坐標系無關(guān)。故此，如果將式(2)沿該“標準”路徑積分，則所得s值即為近期所遇到的傳感器狀態(tài)的描述。該描述與坐標系無關(guān)，即不隨重新映射傳感器狀態(tài)的外部過程而改變。
為了闡釋這一路徑指定過程，考慮傳感器在集合上每一點沿幾個特征方向運動的情況。例如，想像在一個大平面上觀察到傳感器狀態(tài)以固定速度沿著看不見的笛卡爾網(wǎng)格的兩個方向運動?；蛘撸胂裨谝粋€球面上，傳感器狀態(tài)在分別以恒定極角速度和方位角速度沿著看不見的經(jīng)線和緯線運動。通過觀察傳感器狀態(tài)在每點附近的演化，我們可以應用式(13)來導出軌跡矢量(稱為“北”軌跡和“東”軌跡)。然后，我們可以依此建立一條東-西軌道。該軌道穿過參考點并沿軌跡指定的東西方向遠離參考點。下一步，我們通過東-西軌道上的每一點建立南-北軌道。該軌道沿軌跡指定的南北方向遠離東-西軌道上的每一點。集合上的每一點可由sa表示，sa與沿兩種軌道連接x0與x的橫越距離有關(guān)。在上述平面集合舉例中，軌跡點可由笛卡爾坐標系描述。在球面集合舉例中，軌跡點可由經(jīng)緯度表示(適于常定標系數(shù)和原點漂移)。不管是何種情況，所得出的狀態(tài)表示均獨立于最初用于記錄傳感器狀態(tài)演化和用于從中導出軌跡矢量的坐標系。
嚴格地說，在式(2)中每一路徑上的每一點x均需使用上述方法計算矢量ha。這意味著以前遇到的傳感器狀態(tài)的軌道x(t)必須高密度涵蓋狀態(tài)集合，以使軌道通過每一x點的次數(shù)至少為N次。但是，在大多數(shù)應用場合下這一要求可被解除。尤其是只在有限樣點集合內(nèi)計算ha以及從通過每一樣點附近(不一定通過樣點本身)的軌道微分中計算矢量時尤其如此。此外，可以考慮運用參數(shù)或非參數(shù)插值方法(如樣條插值法或神經(jīng)網(wǎng)絡法等)來估計樣點之間的ha值。只要樣點間距小于使集合指向性出現(xiàn)變化的距離，則該算法即可認為是精確算法。這一結(jié)論適用于所有相關(guān)坐標系--即對應于重新映射設(shè)備傳感器狀態(tài)的所有目標過程變換效應的坐標系。有些情況可能會妨礙在狀態(tài)集合上具有足夠密度的樣點集中導出ha，例如沒有一種獨特的方法以使每點上分解hi后E值達到最小，或與最小值E相關(guān)聯(lián)的hc(式(13))不包含N個線性獨立項。這些情況表明傳感器狀態(tài)x(t)的時間過程對狀態(tài)集合不具有足夠的指向性。但是即使這樣，仍有可能運用第III節(jié)和第IV節(jié)提供的方法建立與坐標系無關(guān)的激勵表示。這些方法只要求狀態(tài)集合在單一點上具有內(nèi)在指向性。該單一點矢量可被移到(平移)集合中的其它點上。
需要注意的是在集合上有有一些異常點可經(jīng)由不止一條上述“標準”路徑連接x0點。例如，在上述球面集合中，“北”極點可經(jīng)由多條“標準”路徑到達“赤道”上的參考點。具體來說，從參考點沿赤道(一條可能的東-西軌道)移動任何距離，然后沿相應的緯度線大圓(一條可能的“南-北”軌道)移動四分之一圓周均能到達北極。此類異常點具有多個與坐標系無關(guān)的表示方式(即多個s“坐標”)。
III.支持平移的傳感器集合在本節(jié)中，我們討論本發(fā)明項下的一種情況，即傳感器狀態(tài)x(t)的時間過程具有足夠的內(nèi)部架構(gòu)來定義集合內(nèi)矢量移動(“平移”)方法。在第二節(jié)中介紹的方法要求每一時間點都具有軌跡指向性。在本節(jié)中我們將證明即便缺乏這一特性，也存在在集合上確定平移規(guī)則的可能。只要集合支持平移并某單一點上具有指向性，則矢量ha可從該點出發(fā)在集合內(nèi)移動，并以與坐標系無關(guān)的方式確定集合內(nèi)所有其它各點的矢量ha。然后，可應用式(1-2)建立與坐標系無關(guān)的時間描述。大體上，矢量ha可被認為能夠?qū)蟽?nèi)某一點做內(nèi)部“標記”。平移過程使矢量能夠“攜帶”標記信息在集合中移動并在其它點上做類似“標記”。
如第II.B節(jié)所述，考慮設(shè)備具有一個或多個檢測器的情況。令x(xk，k＝1，...，N，N≥1)陣列代表傳感器狀態(tài)，令x(t)代表在所選時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)時間序列。如前所述，該時間序列函數(shù)描述跨越傳感器狀態(tài)集合的軌道。根據(jù)仿射聯(lián)絡差分幾何方法，如果能夠確定軌跡的仿射聯(lián)絡參量Γlmk(x)，則任意矢量均可以與坐標系無關(guān)的方式在集合上移動。該參量的變換方程為Γ′lmk=Σr,s,t=1,...,N∂x′k∂xr∂xs∂x′l∂xt∂x′mΓstr+Σn=1,...,N∂x′k∂xn∂2xn∂x′l∂x′m]]>(式16)特別是在給出x點的任意逆變矢量V后，考慮V+δV階陣列情況。此時δVk=-Σl,m=1,...,NΓlmkVlδxm]]>(式17)可以證明只要仿射聯(lián)絡以式(16)方式進行變換，則V+δV即作為逆變矢量在x+δx點進行變換。在點x+δx的矢量V+δV為矢量V沿δx平移后的結(jié)果。我們的任務是利用傳感器狀態(tài)的時間序列x(t)導出傳感器狀態(tài)集合上的仿射聯(lián)絡。然后，僅根據(jù)集合上一點(如參考傳感器狀態(tài)點x0)的一個矢量ha，我們將能夠利用仿射聯(lián)絡增加整個集合的平移矢量。通過這些平移矢量和式(1-2)即可導出任意傳感器狀態(tài)的與坐標系無關(guān)的狀態(tài)表示。
考慮點x靠近至少N(N+1)/2長軌道線段的情況。這些軌道線段可被分割成對應于無窮小等時間間隔的無窮小線元dx。將這些線元作為逆變矢量進行變換。因此，我們可以尋找仿射聯(lián)絡，以將給定的線元沿其自身平移到處在相同軌道線段上的下一線元。換句話說，我們尋找仿射聯(lián)絡，使給定的軌道線段軌跡最短。式17顯示此類仿射聯(lián)絡Γlmk必須滿足以下N個約束條件δdxk=-Σl,m=1,...,NΓlmkdxldxm]]>(式18)式中，dx+δdx代表在點x+dx的軌道線元?，F(xiàn)在考慮在點x的N(N+1)/2軌道線段的任意集合情況。使所有軌道線段軌跡最短的仿射聯(lián)絡必須滿足式(1 8)所示的N2(N+1)/2線性約束。由于對稱的仿射聯(lián)絡(Γlmk＝Γmlk)有N2(N+1)/2個分量，因此除非約束方程為矛盾方程(無解)或冗余方程(多解)，否則只有唯一的對稱仿射聯(lián)絡滿足約束方程。我們注意到如果Γlmk為這些約束方程在一個坐標系下的解，則Γ′lmk即為對應方程在任何其它坐標系下的解。Γlmk與?！鋖mk的關(guān)系由式(16)來表達。因此，如果這些方程在一個坐標系下有唯一解，則所對應方程在任何其它坐標系下也有唯一解。這些解之間的關(guān)系由式(16)來表達?，F(xiàn)在，考慮所有N(N+1)/2軌道線段的集合對這些約束方程具有唯一解的情況，即所有集合軌跡最短且在點x上具有唯一對稱仿射聯(lián)絡的情況。令Γlmk為從軌道線段子集中運算得出的仿射聯(lián)絡的平均值Γlmk=1NTΣi=1,...,NTΓlmk(i).]]>(式19)式中，Γlmk(i)為使第i個軌道線段集合軌跡最短的對稱仿射聯(lián)絡，而NT為此類集合的個數(shù)。參量Γlmk以式(16)所示方式進行變換，這是因為每一加到式(19)右式的參量均以此方式進行變換。因此，Γlmk可被定義為傳感器集合上點x的獨一無二的仿射聯(lián)絡。我們注意到即使軌跡軌道線段不指向任何特定的“主要”方向，也有可能從傳感器狀態(tài)時間序列中導出仿射聯(lián)絡。換句話說，與第II節(jié)所述方法相比，本節(jié)所述方法不要求軌道線段在每一點上指向優(yōu)先方向，因此在應用更具有普遍性。
現(xiàn)在，假設(shè)可在集合上以與坐標系無關(guān)的方式定義參考傳感器狀態(tài)x0和x0點的N個線性獨立參考矢量ha。第II.A節(jié)給出了定義x0的幾種方法。第II.B節(jié)描述了坐標系無關(guān)技術(shù)。這些技術(shù)可用于從所選時間段內(nèi)在點x0附近遇到的傳感器狀態(tài)中導出參考矢量。或者，設(shè)備可能對點x0的某些矢量具有先驗知識，而且已知這些矢量數(shù)值在所有相關(guān)坐標變換中均保持不變。因此這些矢量可被確定為參考矢量。或者，設(shè)備操作員可自行選擇參考矢量并通過將設(shè)備置于相應的激勵變化中來將這些矢量“顯示”給設(shè)備。一旦參考傳感器狀態(tài)和參考矢量確定好后，可利用仿射聯(lián)絡將這些矢量平移到集合內(nèi)任何其它點x上。如果集合具有非零曲率，即如果曲率張量Blmnk在某些點上不為零，則所得到的點x矢量將與用來建立矢量的路徑有關(guān)。這里Blmnk=-∂Γlmk∂xn+∂Γlnk∂xm+Σi=1,...,N(ΓimkΓlni-ΓinkΓlmi)]]>(式20)由于在許多情況下該曲率張量不趨于零，因此必須以與坐標系無關(guān)的方式完整確定連接x0和x的路徑。在本發(fā)明具體裝置中，可采用下列方式規(guī)定此類路徑。沿矢量h1自身方向重復平移該矢量以產(chǎn)生穿過點x0的軌道，稱此軌道為類型1最短軌道。接下來，沿此軌道平移所有矢量ha。現(xiàn)在，沿矢量h2自身方向重復平移該矢量以產(chǎn)生穿過類型1最短軌道每一點的類型2最短軌道。然后，沿每一條軌道平移所有矢量ha，并沿矢量h3自身方向重復平移該矢量以產(chǎn)生穿過類型2最短軌道每一點的類型3最短軌道。以此類推，直到產(chǎn)生穿過類型N-1最短軌道每一點的類型N最短軌道為止。由于矢量ha在點x0的線性獨立性，平移后的矢量ha也具有線性獨立性。在類型n所有軌道上的點集合包含n維集合子空間，且類型N軌道可通達集合上的所有點。這意味著，可從x0點通過順序橫切類型1最短軌道、類型2最短軌道、…類型N最短軌道等“標準”路徑到達任意點x。由于路徑定義出自矢量平移并與坐標系無關(guān)，因而路徑指定方式也與坐標系無關(guān)。在ha通過上述路徑被“擴散”到集合其它點后，將式(2)沿x0至x之間的“標準”路徑積分，即可得到與坐標系無關(guān)的任意點x的狀態(tài)表示s。
為了直觀了解上述整個過程，考慮集合包含單一點x0且在該點矢量ha最短的情況，如在點x0經(jīng)過內(nèi)部“標記”的一個平面或一小部分球面，且該點兩個“指針”面向傳感器集合上的優(yōu)先方向(稱為“北”方向和“東”方向)。式(19)可被用來從觀測到的傳感器狀態(tài)的演變中導出每一點的仿射聯(lián)絡。例如，若傳感器狀態(tài)沿平面直線或球面大圓以恒定速度移動，則式(19)可導出平面或球面黎曼幾何的一般平移規(guī)則。由此求出的仿射聯(lián)絡可用于將東指針沿其自身方向進行平移，以便生成通過點x0的“東-西”最短線。然后，我們可以平移北指針，在沿東-西最短線上每一點生成新的北指針。最后，我們可以沿其自身方向平移每一北指針以生成通過該指針的南-北最短線。此時，集合上的每一點可由sa表示。sa代表從點x0到達該點所需要的平移運算(東西方向平移加南北方向平移)的次數(shù)。如果集合為平面，上述傳感器軌道為直線且在點x0的“北”/“東”指針互成直角，則sa代表笛卡爾坐標系下的每一點。另一方面，如果集合為球面，上述傳感器軌道為大圓軌道，則sa代表以經(jīng)度和緯度表達的每一點。無論是何種情況，所得出的狀態(tài)表示均不依賴最初用于記錄傳感器狀態(tài)和導出仿射聯(lián)絡的坐標系。
嚴格地說，必須運用式(2)使用的路徑上的每一點的傳感器狀態(tài)來計算仿射聯(lián)絡Γlmk。這意味著在所選時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)的軌道x(t)必須高密度涵蓋狀態(tài)集合，以使軌道通過每一點的次數(shù)至少為N(N+1)/2次。但是，在大多數(shù)應用場合可以解除這一要求。尤其是只在有限樣點集合內(nèi)計算Γlmk以及從通過每一樣點附近(不一定通過樣點本身)的軌道微分中計算仿射聯(lián)絡時尤其如此。此外，可以考慮運用參數(shù)或非參數(shù)插值方法(如樣條插值法或神經(jīng)網(wǎng)絡法等)來估計插入點的Γlmk值。只要樣點間距小于使軌跡最短線仿射聯(lián)絡出現(xiàn)變化的距離，則該算法即認為是精確算法。這一結(jié)論適用于所有相關(guān)坐標系--即對應于描述在所有預期的變換過程存在的情況下所記錄到的傳感器狀態(tài)的坐標系.如果上述變換以相對平緩的方式重新映射傳感器狀態(tài)，則仿射聯(lián)絡的取樣和插值只要在一個坐標系中是準確的就可能在所有相關(guān)坐標系中是準確的。
我們在前面提到，上述方法比第II.B節(jié)描述的方法具有更廣泛的適用性。以數(shù)學觀點解釋，這是因為在每一點上帶有定義完整的指向性的集合(即第II.B節(jié)提到的集合)為支持平移的集合(即本節(jié)討論的集合)的子集。要解釋這一觀點，我們研究在每一點上具有指向性的集合上點x的矢量V。V作為點x矢量ha的線性組合具有一定分量。在集合中任何其它點上，我們將經(jīng)過平移的矢量V定義為相同的該點矢量ha線性組合。這相當于將仿射聯(lián)絡選為Γlmk=-Σa=1,...,Nhal∂nak∂xm]]>(式21)本表達式在兩個低階冪的對稱部分同樣構(gòu)成集合的仿射聯(lián)絡。這樣，具有軌跡指向性的集合就具有足夠的“構(gòu)架”來支持平移。
IV.支持度量的傳感器狀態(tài)集合第II.B節(jié)提到的方法要求集合上每一點均具有軌跡指向性。在本節(jié)中，我們描述本發(fā)明項下的一種情況，即在上述條件不滿足時，仍在集合上傳感器狀態(tài)x(t)的時間序列中施加黎曼度量。該度量可被用來定義平移規(guī)則。只要集合具有足夠的指向性來定義某一單一點的矢量ha，則這些矢量可被平移，以便定義所有其它點的矢量ha。然后，可應用式(1-2)建立與坐標系無關(guān)的傳感器狀態(tài)描述。
如第II.B節(jié)和第III節(jié)所述，考慮設(shè)備具有一個或多個檢測器的情況。令x(xk，k＝1，...，N，N≥1)陣列代表傳感器狀態(tài)，令x(t)代表傳感器狀態(tài)時間序列?？紤]點x靠近至少N(N+1)/2長軌道線段的情況。每一條軌道線段確定一個無窮小線元dx＝x(t+dt)-x(t)，t為軌道線段穿過點x的時間，dt為無窮小時間間隔?，F(xiàn)在考慮從線元中尋找賦予線元單位長度的度量。此類度量必須滿足以下約束條件Σk,l=1,...,Ngkldxkdxl=1]]>(式22)接下來，我們考慮在點x的包含N(N+1)/2線元的任意集合情況。向所有線元賦予單位長度的度量必須滿足式(22)所示的N(N+1)/2線性約束。由于度量具有N(N+1)/2個分量，因此除非約束方程為矛盾方程(無解)或冗余方程(多解)，否則只有唯一的度量滿足約束方程。如果這些方程在一個坐標系下有唯一解，則所對應方程在任何其它坐標系下也有唯一解，且這些解在不同坐標系下確定的協(xié)變張量相同。鑒于每一線元dx以協(xié)變矢量進行變換的事實，上述結(jié)果的出現(xiàn)是必然的?，F(xiàn)在，考慮所有N(N+1)/2線元集合對約束方程具有唯一解的情況。令gkl為從線元子集中運算得出的度量平均值
gkl=1NLΣi=1,...,NLgkl(i).]]>(式23)式中，gkl(i)為向第i個線元集合賦予單位長度的度量，而NL為此類集合的個數(shù)。我們注意到使式(22)無解或有多解的線元集對式(23)不起作用。參量gkl作為協(xié)變張量進行變換，這是因為每一加到式(23)右式的參量均以此方式進行變換。因此，gkl可被定義為傳感器集合上點x的獨一無二的度量。我們注意到即使軌跡軌道線段不指向任何特定的“主要”方向，也有可能從傳感器狀態(tài)時間序列中導出此類度量。換句話說，與第II.B節(jié)所述方法相比，本節(jié)所述方法不要求軌道線段在每一點上指向優(yōu)先方向，因此在應用更具有普遍性。
現(xiàn)在，我們可利用上面導出的度量來定義傳感器集合上的平移。例如，在本發(fā)明項下具體裝置中，仿射聯(lián)絡被確定為下述在平移期間保持度量運算矢量長度的參量Γlmk=12Σn=1,...,Ngkn(∂gmn∂xl+∂gnl∂xm-∂glm∂xn)]]>(式24)式中，gkl為gkl逆的協(xié)變參量。我們也可以對仿射聯(lián)絡進行其它定義并將定義用于本發(fā)明項下的其它具體裝置中。現(xiàn)在，假設(shè)可在傳感器狀態(tài)集合上定義參考狀態(tài)x0和點x0的N維線性獨立矢量ha。第II.A節(jié)和第III節(jié)分別描述了有關(guān)定義方法和裝置。上述仿射聯(lián)絡可用于將這些矢量平移到集合上任意其它點x。如果集合具有非零曲率，則所得到的點x矢量將與用來建立矢量的路徑有關(guān)?？偟膩碚f，必須以與坐標系無關(guān)的方式完整指定連接x0和x的路徑。在本發(fā)明項下具體裝置中，可采用第III節(jié)描述的方法規(guī)定此類路徑。也就是說，我們可以定義一條通向點x的“標準”路徑，該路徑順序經(jīng)由通過對點x0的矢量ha進行平移所建立的特定最短線。然后，將式(2)沿x0至x之間的標準路徑積分，即可得到與坐標系無關(guān)的任意點x的狀態(tài)表示s。
如第III節(jié)所述，必須運用式(2)使用的路徑上的每一點的傳感器狀態(tài)信息來計算度量和仿射聯(lián)絡。這意味著在以前遇到的傳感器狀態(tài)軌道x(t)必須高密度涵蓋狀態(tài)集合，以使軌道通過每一點的次數(shù)至少為N(N+1)/2次。但是，這一要求通?？杀唤獬?，尤其是在通過每一樣點附近(不一定通過樣點本身)的軌道的有限樣點集合內(nèi)計算度量時尤其如此。然后，可運用參數(shù)或非參數(shù)插值方法(如樣條插值法或神經(jīng)網(wǎng)絡法等)來估計插入點的gkl值。同以前一樣，只要樣點間距小于使度量出現(xiàn)變化的距離，則該算法即被認為是精確算法。
在本節(jié)和第II、III節(jié)所述的本發(fā)明項下具體裝置中，參量hc，Γlmk，gkl由所選時間間隔內(nèi)軌道數(shù)據(jù)經(jīng)過運算并對hi，Γlmk(i)，gkl(i)分別取平均值后得出。時間間隔可選為由t-ΔT至t。換句話說，在所選時間段的數(shù)據(jù)加權(quán)值為1，而在此時間段之前(t-ΔT時刻之前)和之后(t時刻之后)的數(shù)據(jù)加權(quán)值為0。在本發(fā)明項下的其它具體裝置中，使用式(13)，式(19)和式(23)對多個時間段(如以t-NΔT和t-(N-1)ΔT劃分的時間段，N為任意整數(shù))的數(shù)據(jù)進行處理，以便計算出每一時間段的hc(N)，Γlmk(N)，gkl(N)值。然后，通過處理hc(N)，Γlmk(N)，gkl(N)的加權(quán)和得到hc，Γlmk，gkl。加權(quán)因子w(N)可隨N的量值增加而減小。
V.模擬數(shù)據(jù)試驗V.A.一維傳感器狀態(tài)集合V.A.1.人類語音的聲學波形本節(jié)應用人類語音的聲學波形舉例來進一步闡明本發(fā)明的數(shù)學特性。試驗采用美國成年男性以正常談話語速和音量發(fā)出的英語單詞。使用16位定深以11.025千赫采樣率對所發(fā)出的聲音進行數(shù)字化處理。圖4a顯示的是單詞“門”的聲音信號經(jīng)過數(shù)字化處理后獲得的334毫秒信號(x(t))中間的40毫秒片段。圖4b顯示的是通過第II.A節(jié)所述方法從圖4a中導出的“s表示”(即經(jīng)過重新定標的信號S(t))。在每一時間點上的S值由從前10毫秒信號(即T＝10毫秒)中導出的定標函數(shù)確定。這些定標函數(shù)以圖4a的水平線表示，每條線代表對應于s＝±50n，n＝1，2，…的x值。圖4d為圖4a信號經(jīng)過變換后的信號圖解。該信號經(jīng)過圖4c的非線性變換(x′(x))獲得。圖4e對圖4d信號進行重新定標后獲得的信號圖解。定標參數(shù)為T＝10毫秒。盡管圖4a和圖4d的“原始”信號差別很大，二者的s表示(圖4b和圖4e)卻幾乎一樣。僅有的幾處不同可認為是計算導數(shù)的離散方法所致。這樣，如同第II.A節(jié)所推導的那樣，s表示不隨非線性信號變換而改變。通過收聽圖4所代表的話音，上述結(jié)論會更加明顯。盡管圖4的所有四種信號聽起來都像單詞“門”，兩個“原始”信號的聲音明顯不同，但經(jīng)過重新定標后，二者之間沒有顯而易見的差異?？偟膩碚f，經(jīng)過重新定標的信號聽起來像是經(jīng)過輕微“靜電”降級的語態(tài)發(fā)出的單詞“門”。
上述舉例啟示我們運用動態(tài)重新定標技術(shù)可使系統(tǒng)多種發(fā)射機和接收機之間共通交流。為進一步說明，想象圖4a和圖4d為兩臺“收聽”相同傳輸信號的接收機檢測器回路內(nèi)信號。產(chǎn)生與這些原始信號(圖4c)有關(guān)的非線性變換的原因可以是接收機檢測器回路的不同(如增益曲線的差異)，或接收機與發(fā)射機之間信道的不同，或二者兼而有之。只要兩臺接收機均經(jīng)由重新定標來對檢測到的信號進行“解碼”，則會從信號中得出相同的信息內(nèi)容(即相同的S(t)函數(shù))。如果其中一臺接收機是產(chǎn)生傳輸信號的系統(tǒng)的一部分(即該系統(tǒng)“收聽”自身傳輸信號)，那么盡管接收機的“聽覺”不同于傳輸系統(tǒng)，信號的s表示信息仍然被忠實地傳送到其它接收機中。反之，想象圖4a和圖4d為單一接收機檢測到的從不同發(fā)射機播出的信號。此時，產(chǎn)生與這些信號有關(guān)的非線性變換可以是兩臺發(fā)射機“語態(tài)”不同(即傳送特性差異)所致。只要接收機經(jīng)由重新定標來對檢測到的信號進行“解碼”，則會從信號中得出相同的信息內(nèi)容(即相同的S(t)函數(shù))。換句話說，接收機將可“感知”兩臺發(fā)射機一兩種不同“語態(tài)”播出的相同信息。如上所述，發(fā)射機如果“收聽”自身發(fā)出的傳輸信號并對其重新定標后，將會導出同樣的信息內(nèi)容。這樣，帶有異類發(fā)射機和接收機的系統(tǒng)無需經(jīng)過校準程序測量其發(fā)射和接收特征即可相互溝通。
現(xiàn)對圖4舉例的技術(shù)情況作出說明。本發(fā)明使用第II.A節(jié)方法中的子式變量來計算動態(tài)定標信號。尤其是，我們假設(shè)所有變換均為單調(diào)正變換。此外，我們將式(3)和式(5)各項限制在信號分別通過y和y′值時具有正時間導數(shù)那樣的時間點上。由于單調(diào)正變換不改變信號時間導數(shù)的符號，故經(jīng)過重新定標的信號仍保持不變。因此，仍可從相同時間點集合的時間導數(shù)中建立函數(shù)h(y)和h′(y′)。在每一時間點處，我們都試圖從最近的10微秒(ΔT＝10微秒)時間段遇到的信號時間導數(shù)中計算經(jīng)過重新定標的信號。在有些時間點上，信號電平在以前10微秒時間段內(nèi)沒有得到，故信號無法重新定標。因此，對有些y值來說式(3)右式?jīng)]有變化。例如，在圖4中，這樣的情況發(fā)生在時間為t～163，174，以及185毫秒處。如第II.A節(jié)所述，這一情況發(fā)生在對未變換信號(如圖4a)和任何已變換信號(如圖4d)進行重新定標時的相同時間點上。這意味著在相同時間點上，所有這些信號的s表示均不存在，而在任何其它時間點上，這些信號的s表示存在并具有相同量值。因此，這一現(xiàn)象盡管造成信號表示的信息內(nèi)容的減少，但沒有破壞信號s表示的不變性。在本試驗中，有92％的所有時間點可以進行信號的s表示運算。
圖5顯示信號變換突然變化所產(chǎn)生的效應。圖5b顯示在上半時(167毫秒)實施圖4c所示針對圖4a信號的變換過程，以及在下半時對該信號實施圖5a所示變換過程后產(chǎn)生的信號。圖5c顯示當T＝10時通過對圖5b信號重新定標所獲得的s表示。將后者與圖4b相比較可知s表示在167≤t≤177毫秒時間段以外保持不變。對二者之間的差異可做如下解釋在該時間間隔內(nèi)，圖5c所示的經(jīng)過重新定標的信號系從信號電平混合集合中導出。有些信號電平經(jīng)由圖4c所示變換而有些信號電平則經(jīng)由圖5a所示變換。這違反了(第II.A節(jié)中)不變性證明的信號變換與時間無關(guān)的假設(shè)。我們注意到s表示的破壞屬于暫態(tài)性質(zhì)。在經(jīng)過足夠長時間(ΔT)后，變換在進行重新定標的時間間隔內(nèi)又變成與時間無關(guān)的變換，圖4b和圖5c所示的經(jīng)過定標的信號又變成相同的信號。換句話說，重新定標過程能夠適應新的變換形式，因此能夠從擾動中“恢復”過來。這一調(diào)適行為類似于在發(fā)明摘要中提及的人類受試者帶變形鏡試驗時的調(diào)適過程。
圖6顯示重新定標過程中的噪聲效應。圖6a為圖4d所示信號增加白噪聲后的信號圖解。白噪聲振幅由-200至+200之間均勻分布振幅中選取。噪聲使得播放圖6a所示全部334毫秒單詞“門”聲音時伴有嘶嘶聲。圖6b為圖6a所示信號經(jīng)過重新定標后所得到的信號圖解。定標參數(shù)為□T＝10毫秒。通過比較圖6b，圖4e和圖4b可知，噪聲造成了s表示不變性的某種退化。由于附加的噪聲破壞了圖6a，圖4d和圖4a所示信號的可逆性并進而違反了第II.A節(jié)的S不變性證明，因此這種退化也在預期之中。s表示的噪聲敏感度隨□T的增加而下降。這是因為□T的增加使式(3)右式項數(shù)量增加，結(jié)果是噪聲效應“平均下降”。但是，□T的增加也意味著重新定標過程需要更多的時間來適應信號變換的突然變化。
V.A.2.合成類語音聲譜在上節(jié)闡述的本發(fā)明項下具體裝置中，我們的討論對象為通過可逆變換相互聯(lián)系的時域內(nèi)人類語音波形。但是，這些變換只涉及對相對小范圍的送話人“語音”和受話人“聽覺”的影響。例如，與此類變換相關(guān)的信號沒有模仿音調(diào)范圍很大的話音。實際上，通過使用多維非線性變換對聲音的短項傅立葉聲譜進行變換可以建立音調(diào)范圍大得多的語音信號。在本節(jié)中，我們將證明如果由不同送話人產(chǎn)生并/或由不同受話人檢測的語音聲譜可通過此類變換相關(guān)聯(lián)，則這些語音聲譜將具有相同的經(jīng)過重新定標的信號表示。為運算簡便起見，我們考慮由單一自由度控制的“聲門”和“聲道”所產(chǎn)生的合成類語音信號這樣的情況。這些信號模仿由多塊發(fā)音肌產(chǎn)生的“一維語音”。發(fā)音肌的運動由與時間有關(guān)的單一參數(shù)值確定。我們可將同樣方法應用到在第II.B節(jié)，第III節(jié)和第IV節(jié)提到本發(fā)明具體裝置中由多自由度語音裝置產(chǎn)生的人類語音信號。
“一維語音”信號由標準線性預期(LP)模型產(chǎn)生。換句話說，信號的短項傅立葉聲譜等同于“全極點”傳遞函數(shù)和聲門激勵函數(shù)的積。傳遞函數(shù)具有六個極點，其中包括兩個實數(shù)極點和四個復數(shù)極點(組成兩組復數(shù)共軛對)。所得出的語音聲譜特性由八個實數(shù)參量值決定，其中六個參量描述極點的為止，另外兩個參量描述聲門激勵的聲調(diào)和振幅(“增益”)。每一參量均為某一與時間有關(guān)的單一參數(shù)(g)的函數(shù)。這八個函數(shù)描述了送話人的“話音”性質(zhì)，即定義了參數(shù)g掃過所有可能取值時送話人所能夠產(chǎn)生的所有聲譜的一維集合。在任何給定時間產(chǎn)生的實際聲音均由此八個函數(shù)和g(t)值確定。g(t)函數(shù)定義送話人的“發(fā)音姿態(tài)”，即確定每次送話人發(fā)聲裝置如何設(shè)定配置。在音樂模擬中，LP模型中與參數(shù)g有關(guān)的函數(shù)描述用一個手指彈出的樂器的可能狀態(tài)范圍，而函數(shù)g(t)則描述在某一特定時間段樂手演奏樂器時手指的運動。在這些舉例中，我們考慮的是送話人產(chǎn)生的由標準聲門脈沖驅(qū)動的“語態(tài)”話音的情形。時間上，同樣的方法可直接應用到由類似噪聲的聲門激勵函數(shù)驅(qū)動的“非語態(tài)”話音的場合。第一送話人的聲調(diào)假設(shè)為常數(shù)，其值為200赫茲。
第一受話人的“聽覺”由其檢測和處理時域語音信號的方法來描述。首先以10千赫頻率將上述信號數(shù)字化，然后從以5毫秒增量增加的10毫秒漢明(Hamming)窗口內(nèi)信號產(chǎn)生短項傅立葉聲譜。圖7b為在圖7a由“姿態(tài)”函數(shù)描述的系列設(shè)定中，由第一送話人“話音”產(chǎn)生信號聲譜圖。在每一時間點上的聲譜被倒譜系數(shù)參數(shù)化。倒譜系數(shù)產(chǎn)生于由等間距600赫茲接收器平均之后的聲譜量值對數(shù)的離散余弦變換(DCT)。假設(shè)本段所描述的受話人(1號受話人)只檢測到每一聲譜的第三、第四、第五倒譜系數(shù)。每一短項聲譜的倒譜系數(shù)確定三維空間內(nèi)的單一點。每一點均落在與送話人發(fā)聲裝置的所有可能設(shè)定(即所有可能的g值)相對應的倒譜系數(shù)所定義的曲線上。該曲線的準確形狀視乎送話人話音特征(由與g有關(guān)的語音模型極點和其它參數(shù))而定。圖7c為前段描述的送話人話音的曲線設(shè)定。通過將曲線上每一點投影到靠近曲線的相連的弦陣列上，可以在曲線上建立一個適宜的坐標系(稱為x坐標系)。針對某一特定發(fā)聲的“原始”傳感器信號包括了倒譜橫跨曲線時所產(chǎn)生的坐標x(t)的時間序列。由于圖7b的聲譜圖由振蕩的函數(shù)g(t)產(chǎn)生，因此以前產(chǎn)生的聲譜(以及倒譜)被時時重訪，且相對應的倒譜系數(shù)沿圖7c曲線來回往返。圖7d左圖顯示以此方式產(chǎn)生的振蕩感應信號x(t)。
第二受話人的聽覺按下述方式建模。假設(shè)第二受話人按上述方法求時域信號的短項傅立葉聲譜。但是，假設(shè)第二受話人不計算每一聲譜的倒譜，而是計算由等間距600赫茲接收器平均之后的聲譜量值(非其量值對數(shù))的DCT。該受話人只檢測到第二、第三、第六項DCT系數(shù)。上述送話人的話音特征由(圖8a)曲線描述。該曲線由發(fā)聲裝置所能夠產(chǎn)生的所有可能聲音(即所有可能g值)的聲譜DCT系數(shù)確定。同樣，通過將曲線上每一點投影到靠近曲線的相連的弦陣列上，可以在曲線上建立一個適宜的坐標系(稱為x′坐標系)。圖8b左圖為圖7b聲音在2號受話人上誘發(fā)的傳感器信號x′(t)。注意，x坐標系和x′坐標系對圖7c和圖8a曲線可分別存在任意關(guān)系，且二者之間不需存在任何確定或已知的關(guān)系。唯一的條件是x＝0和x′＝0須對應相同的聲音(如相同的g值)。在本例中，為滿足這一條件，可定義x和x′坐標系以使x＝x′＝0對應圖7b發(fā)聲的第一短項聲譜，或者可使兩位受話人收聽由1號送話人產(chǎn)生的任意單一聲音并同意將二者坐標系原點定在送話人“語音”曲線上的對應點。這類似于合唱團指揮奏響定音管以向確定音調(diào)起點。最后，每一受話人收到的原始感應信號，x(t)和x′(t)經(jīng)過重新定標處理。定標參數(shù)為ΔT＝500毫秒。圖7d和圖8b右圖分別顯示定標處理后的信號表示。我們注意到，盡管建立信號表示的傳感器信號，x(t)和x′(t)不同，這些s信號表示仍具有相似性。這意味著兩位受話人盡管具有相當不同的“聽覺”機制(見圖7c和圖8a)，但仍產(chǎn)生相同的、經(jīng)過重新定標的發(fā)聲信號表示。由于傳感器信號，x(t)和x′(t)之間通過保持零振幅的可逆變換相互關(guān)聯(lián)，所以經(jīng)過重新定標的信號表示相同。這一結(jié)論之所以正確是因為每一受話人均對g所發(fā)生的所有變化導致的聲譜變化保持敏感，故每一傳感器信號與g(t)保持可逆關(guān)聯(lián)。此外，出于同樣原因，與圖7a函數(shù)保持可逆關(guān)聯(lián)的任何其它姿態(tài)函數(shù)g(t)將產(chǎn)生如圖7d右圖所示的經(jīng)過重新定標的聲音信號表示。換句話說，由這些“不同的”姿態(tài)函數(shù)產(chǎn)生的聲音將被內(nèi)部解釋為以兩種不同音調(diào)發(fā)出的相同信息。最后，我們注意到，經(jīng)過重新定標的g1(t)≡g(t)-g(0)表示同經(jīng)過重新定標的x(t)和x′(t)表示一模一樣。由于g1(t)與每一傳感器信號可逆關(guān)聯(lián)，即g1＝0可被變換為x＝x′＝0，因此上述結(jié)果在預期之內(nèi)。這意味著，送話人對發(fā)出的聲音和控制發(fā)聲裝置設(shè)置的“動力”信號建立有相同的內(nèi)部表示。
我們通過為話音裝置LP模型的8個參量選擇不同的與g有關(guān)的函數(shù)來建立第二送話人話音模型。在本模型中，聲門音調(diào)設(shè)定為125赫茲。聲道極點傳遞函數(shù)為g的函數(shù)且與第一話音模型的傳遞函數(shù)顯著不同。圖9a顯示第二個“話音”作出圖7a所示“發(fā)音姿態(tài)”時產(chǎn)生的聲譜圖。圖9b為該話音產(chǎn)生所有可能的聲譜時(即對應于所有可能的g值)在2號受話人身上誘發(fā)的在DCT系數(shù)空間的信號曲線。圖8a和圖9b顯示2號受話人在DCT系數(shù)空間描述的第一話音和第二話音特征曲線顯著不同。圖9c左側(cè)描述圖9a信號發(fā)出的聲音在2號受話人身上誘發(fā)的傳感器信號x′(t)。同以前一樣，圖9b中沿曲線的x′坐標系的原點的選擇對應于由送話人發(fā)射的第一個聲譜。最后，圖9c右圖顯示該原始傳感器信號經(jīng)過重新定標的信號表示。我們注意到雖然圖9c和圖8b的信號源自不同話音發(fā)聲并且對應于不同聲譜圖(圖9a和圖7b)原始傳感器信號，但二者經(jīng)過定標的信號表示沒有明顯差別。這是因為這些傳感器信號通過可逆變換互相關(guān)聯(lián)。由于每一傳感器信號均與同一姿態(tài)函數(shù)(即圖7a中的g(t)可逆相關(guān)，故存在這樣的可逆變換。
V.B.具有軌跡指向性的多維傳感器狀態(tài)集合在本節(jié)中，我們將第II.B節(jié)描述的本發(fā)明項下具體裝置應用到二維傳感器狀態(tài)集合模擬數(shù)據(jù)中。令x＝(x1，x2)代表設(shè)備的傳感器狀態(tài)，傳感器狀態(tài)可以是數(shù)字圖像時間序列正在被跟蹤的某一特性坐標，或某一音頻信號短項傅立葉聲譜中的振幅或峰值頻率。假設(shè)圖10a代表系統(tǒng)以前遇到的傳感器狀態(tài)軌道。我們注意到這些軌道線的走向幾乎為水平或垂直方向，故認為集合在每一點具有指向性特質(zhì)。我們利用這些數(shù)據(jù)在樣點均勻網(wǎng)格上計算軌跡矢量ha。網(wǎng)格以原點對中，間隔為兩個單位。計算時，我們考慮每一樣點的小塊鄰域，并計算相等時間間隔內(nèi)穿越此鄰域的每一軌道線段的時間導數(shù)。然后，應用式(9-13)并使p＝1以便從每一樣點的時間導數(shù)的集合中推導出軌跡矢量。接下來，對導出的矢量ha(如圖10b所示)進行插值運算以估計插入點的矢量。正如預期的那樣，這些矢量反映了軌道的水平和垂直傾向性。最后，將ha代入式(1-2)計算相對于參考狀態(tài)為x0＝(0，0)的集合上每一傳感器狀態(tài)的與坐標系無關(guān)的狀態(tài)表示sa。圖10c所示的結(jié)果描述了與圖10a的傳感器狀態(tài)歷史有內(nèi)在聯(lián)系的定標函數(shù)sa(x)的水平集。圖11顯示在x坐標系的傳感器狀態(tài)“圖像”在s坐標系中的表示。
接下來，我們討論如果同一設(shè)備已經(jīng)“經(jīng)歷”過圖12a所示傳感器狀態(tài)會出現(xiàn)什么情況。圖12a狀態(tài)軌道與圖10a狀態(tài)軌道之間通過以下非線性變換相關(guān)聯(lián)x→0.1+x1+0.1x2+0.01x12-0.02x22-0.01x1x2]]>x2→0.2-0.2x1+x2-0.01x12+0.02x22+0.01x1x2]]>(式25)例如，假設(shè)傳感器狀態(tài)為數(shù)字圖像的某一特征位置。式(25)可代表傳感器狀態(tài)的變換方式。產(chǎn)生變換的致因可以是相機內(nèi)光學/電子路徑畸變，或相機聚焦的物體表面畸變(如打印紙變形)。我們運用上述程序計算樣點均勻網(wǎng)格上的軌跡矢量。圖12b顯示矢量計算結(jié)果，其矢量明顯指向沿圖12a的主要方向。下一步，我們使用內(nèi)插法來估計插入點的ha值并應用式(1-2)來計算相對于參考狀態(tài)為x0＝(0.1，0.2)的集合上每一傳感器狀態(tài)的與坐標系無關(guān)的狀態(tài)表示sa。在計算中，我們采用了參考傳感器狀態(tài)已變換位置這類先驗知識。換句話說，我們假設(shè)已具有在外部過程實施之前和之后對映射傳感器狀態(tài)進行辨識所必需的先驗知識。圖12c顯示的計算結(jié)果描述了與圖12a的傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)保持固有聯(lián)系的定標函數(shù)sa(x)的水平集。這些函數(shù)用來計算圖11左面經(jīng)過變換的“圖像”的sa表示。圖13顯示經(jīng)過變換的圖像及其sa表示。比較圖11和圖13后可知未經(jīng)變換和經(jīng)過變換的圖像的sa表示幾乎一模一樣。這樣，當存在如式(25)所示的未知可逆?zhèn)鞲衅鳡顟B(tài)變換時，本發(fā)明的方法和裝置仍可能使激勵表示保持不變。圖11和圖13之間的細微差別可歸因于ha采樣網(wǎng)格粗糙度引起的ha插值誤差。這一誤差可隨采樣點間距減小而減小。如果設(shè)備可檢測更高密度的傳感器狀態(tài)(即具有比圖10a和圖12a所示更多的軌道線段)使極小鄰域包含足夠的計算出ha的數(shù)據(jù)，則有可能使誤差減小。
V.C.支持平移的多維傳感器狀態(tài)集合在本節(jié)中，我們將第III節(jié)描述的本發(fā)明項下具體裝置應用到二維傳感器狀態(tài)集合模擬數(shù)據(jù)中。令x＝(x1，x2)代表設(shè)備的傳感器狀態(tài)，傳感器狀態(tài)可以是數(shù)字圖像正在被跟蹤的某一特性坐標，或某一拾音器輸出信號短項傅立葉聲譜中的振幅和/或峰值頻率。假設(shè)圖14a代表系統(tǒng)以前遇到的傳感器狀態(tài)軌道。我們注意到這些軌道線恰好為以恒定速度穿越集合的直線。我們利用式(18-19)在樣點均勻網(wǎng)格上計算仿射聯(lián)絡。網(wǎng)格以原點對中，間隔為兩個單位。計算時，我們考慮維數(shù)為1.6單位的每一樣點的小塊方形鄰域。每一穿越鄰域的軌道線段被分成以等時間間隔穿越的線元。然后，我們尋找是否有可將每一線元平移到同對其它線元的唯一仿射聯(lián)絡Γlmk。設(shè)定在樣點的仿射聯(lián)絡等于在鄰域內(nèi)為結(jié)對線元的所有可能三重態(tài)推導出的參量Γlmk的平均值。沒有唯一解(如多解或無解)的結(jié)對線元三重態(tài)對平均值沒有影響。我們依此推導出使鄰域軌道線段平均最短的仿射聯(lián)絡。在本例中，所得出的仿射聯(lián)絡的所有分量均為零，即x坐標系為平面集合的零短程坐標系。由于趨于零的仿射聯(lián)絡是唯一能夠平移等長直線線元的仿射聯(lián)絡，因此上述結(jié)果在預期之中。
我們選擇參考狀態(tài)為x坐標系原點(x0＝0)并采用第II.B節(jié)(式(13))描述的方法從鄰近軌道線段指向性中計算軌跡矢量。我們尤其考慮軌道線段穿過維數(shù)為1.0的x0的小方形鄰域的情況。通過沿圖14a(式(9))所示等間距時間點的軌道線段對時間求導，可以得到軌跡矢量hi。然后，我們嘗試將矢量集合分割成兩個子集的各種可能方式，并發(fā)現(xiàn)以最小值(式(12)，p＝1)進行分割的方式。最后，我們計算每一分割子集的平均矢量以找到點x0的主矢量hc。正如第II.B節(jié)所解釋的那樣，這些矢量代表軌跡軌道線段的指向。在本例子中，這些矢量為h1＝(0.488，-0.013)和h2＝(0.064，0.482)(式26)這一結(jié)果說明了這樣的事實，即圖14a所示的軌道線段面向幾乎水平和垂直方向。
通過沿類型1和類型2最短線將矢量平移，我們可利用仿射聯(lián)絡將矢量“擴散”到整個集合上。然后，利用式(1-2)計算包含與坐標無關(guān)的每一傳感器狀態(tài)x的表示值s。圖14b所示的計算結(jié)果描述了s(x)水平集。由于該特別集合的平面特性，s坐標系通過仿射聯(lián)絡與x坐標系相關(guān)聯(lián)。圖15顯示x坐標系中傳感器狀態(tài)“圖像”在s坐標系中的表示。
接下來，我們討論如果同一設(shè)備已經(jīng)“經(jīng)歷”過圖16a所示傳感器狀態(tài)會出現(xiàn)什么情況。圖16a狀態(tài)軌道與圖14a狀態(tài)軌道之間通過以下非線性變換相關(guān)聯(lián)x1→2.5+x1+0.01x12-0.02x22-0.01x1x2]]>x2→x2-0.01x12+0.02x22+0.01x1x2]]>(式27)例如，假設(shè)x為數(shù)字圖像的某一特征位置。式(27)可代表傳感器狀態(tài)的變換方式。產(chǎn)生變換的致因可以是相機內(nèi)光學/電子路徑畸變，或相機聚焦的物體表面畸變(如打印紙變形)。我們運用上述程序計算樣點均勻網(wǎng)格上的軌跡矢量。所得出的仿射聯(lián)絡在每一樣點不趨于零。我們使用平滑內(nèi)插法來估計插入點的值。下一步，我們?nèi)园瓷鲜龀绦蛴嬎銋⒖键c(2.5，0)處軌道的主要方向。在計算中，我們選擇了與未經(jīng)變換的參考傳感器狀態(tài)x0＝0相對應的變換后傳感器狀態(tài)。換句話說，我們假設(shè)已具有以與坐標系無關(guān)的方式對參考傳感器狀態(tài)進行辨識所必需的先驗知識。參考點的優(yōu)先方向為h1＝(0.483，0.025)和h2＝(0.058，0.486) (式28)正如預期的那樣，由于式(27)意味著在x＝0處_x′k/_xl＝δlk，因此所計算出的矢量同式(26)計算出的矢量幾乎一樣。式(26)和式(28)之間的微小差異可歸因于用來計算這些矢量的x0點的鄰域?qū)挾扔邢?。我們運用仿射聯(lián)絡沿類型1和類型2最短線將這些矢量“推廣”到整個集合上，并利用式(1-2)計算每一點的s表示。圖16b顯示所求出的函數(shù)s(x)的水平集。然后，我們運用函數(shù)s(x)計算圖15左面的傳感器狀態(tài)“圖像”的經(jīng)過變換的s表示。圖17顯示經(jīng)過變換的圖像及其s表示。比較圖15和圖17后可知這些圖像的s表示幾乎一模一樣。換句話說，這些表示不隨通過式(27)對傳感器狀態(tài)進行變換的外部過程而改變，因此適合使用模式分析程序進行分析。圖17和圖15之間的細微差別可歸因于仿射聯(lián)絡采樣網(wǎng)格粗糙度引起的仿射聯(lián)絡插值誤差。這一誤差可隨采樣點間距減小而減小。如果設(shè)備可檢測更高密度的傳感器狀態(tài)(即具有比圖16a所示更多的軌道線段)使極小鄰域包含足夠的計算出仿射聯(lián)絡的數(shù)據(jù)。
VI.討論用于檢測激勵的設(shè)備傳感器狀態(tài)可能因外部物理過程引起可逆變換。此類外部過程包括1)設(shè)備感應裝置的內(nèi)部性能改變，2)檢測器和激勵的外部觀測條件改變，3)激勵表示本身的某些系統(tǒng)性修改等。顯然，設(shè)備最好能夠?qū)γ恳患罱⒉皇苌鲜鰝鞲衅鳡顟B(tài)變換影響的的內(nèi)部表示。并且不需要重新校準設(shè)備檢測器(或重新訓練檢測器的模式分析模塊)來抵消這些外部過程的影響。換句話說，感應設(shè)備最好以能夠反映激勵的內(nèi)部特性而又獨立于上述外部因素的方式對激勵進行編碼。
正如上述幾節(jié)所討論的那樣，在此類變換存在的情況下，即使每一傳感器都經(jīng)過單獨變換，集合內(nèi)的傳感器狀態(tài)之間也可能保持一定的關(guān)系。在數(shù)學上存在描述這些關(guān)系并利用這些關(guān)系來產(chǎn)生不隨此類傳感器狀態(tài)變換而改變的激勵表示這樣的可能性。這可通過開發(fā)在選定時間段內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)集合的“天然”內(nèi)在結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)。需要特別指出，此類傳感器狀態(tài)的時間序列可能具有本地內(nèi)部結(jié)構(gòu)，使我們有可能在集合上每一點確定矢量ha。實質(zhì)上，這些矢量建立的是同粒子集合的全局“質(zhì)心”坐標系相類比的本地坐標系(見發(fā)明摘要)。如果每一傳感器的狀態(tài)表示均以集合的本地坐標系為參照系，則狀態(tài)表示在傳感器狀態(tài)進行任何本地變換時均保持不變。所以，此類狀態(tài)表示將不受引起傳感器狀態(tài)變換外部過程的影響。這一結(jié)論奠定了本發(fā)明的基礎(chǔ)。本發(fā)明據(jù)此開發(fā)出一種非線性信號處理技術(shù)，用于識別與時間有關(guān)的信號中不隨信號變換而改變的“要素”。通過在所選定的時間間隔(如最近時間長度ΔT內(nèi))對信號進行重新定標，我們可以找到具有這些要素的信號。如果原始信號時間序列所經(jīng)歷的任何變換為與時間無關(guān)的可逆變換，則定標后的信號(稱為信號的s表示)保持不變。
本發(fā)明項下具體裝置包括有多種感應設(shè)備。這些感應設(shè)備具有不同的傳感器但表示激勵的方式相同。特別地，只要傳感器狀態(tài)時間序列之間存在可逆映射，則任意兩臺感應設(shè)備所建立的經(jīng)過重新定標的狀態(tài)表示將會完全一樣。一般來說，多數(shù)感應設(shè)備都滿足可逆映射條件。特別地，我們考慮設(shè)計用于感應具有d個自由度的激勵的感應設(shè)備，即激勵構(gòu)形可確定d維集合的情況。此外，假設(shè)在這些激勵組態(tài)和設(shè)備傳感器狀態(tài)的d維集合之間存在與時間有關(guān)的可逆映射。這一假設(shè)為弱假設(shè)，它僅意味設(shè)備對所有自由度的激勵敏感。故此，在觀測同一演變中激勵的任意兩臺設(shè)備的傳感器狀態(tài)時間序列之間將存在與時間有關(guān)的可逆映射。因此，那些演變中傳感器狀態(tài)的定標后表示將完全一樣并可置于相同的模式分析中。需要注意到，由于此類設(shè)備的傳感器狀態(tài)時間序列與演變中激勵構(gòu)形可逆相關(guān)，因此傳感器狀態(tài)時間序列與激勵構(gòu)形時間序列具有相同的變換后表示。在這個意義上，此類設(shè)備只對激勵構(gòu)形本身的時間序列“內(nèi)部”特性進行編碼，即只對與觀測設(shè)備和觀測條件性質(zhì)無關(guān)的特性進行編碼。舉例說明，考慮設(shè)計用于檢測某一特定面部表示的計算機視覺設(shè)備，并假設(shè)這些面部表示構(gòu)成一個2維集合。滿足這一假設(shè)的情況可以是每一面部表示由嘴和雙眼的構(gòu)形確定，且這些表示由兩個參數(shù)控制。例如，計算機視覺系統(tǒng)V可以是這樣一類設(shè)備，其傳感器狀態(tài)x包括一對特別的面部2維傅立葉分量。只要面部表示的每一變化造成該對傅立葉分量的變化，則在x和面部表示集合之間(即在x和控制面部表示的兩個參數(shù)之間)存在與時間無關(guān)的可逆映射?，F(xiàn)在，考慮另一套計算機視覺系統(tǒng)V′，該系統(tǒng)用來對面部圖像2維貝塞爾展開中16個特定貝塞爾函數(shù)的系數(shù)進行運算。每一面部表示將對應于16維貝塞爾系數(shù)空間內(nèi)的一點，且所有可能的面部表示將落在該空間的2維子空間上?，F(xiàn)在假設(shè)系統(tǒng)V′的感應狀態(tài)x′包括每一面部表示在該2維子空間上某一適當坐標系下的坐標。只要面部表示的每一變化造成該16個貝塞爾系數(shù)集合的變化，則在x′和面部表示集合之間存在與時間無關(guān)的可逆映射。同樣，當系統(tǒng)V的傳感器狀態(tài)x和系統(tǒng)V′的傳感器狀態(tài)x′同時觀測面部表示的任意時間序列時，二者之間也將存在與時間無關(guān)的可逆映射。因此，盡管這兩套視覺系統(tǒng)具有相當不同的檢測器，但仍將對每一面部表示導出相同的變換后表示。廣而推之，傳感器數(shù)量和類型完全不同的任意兩組感應設(shè)備，只要都對同一自由度激勵敏感并能其檢測器輸出重新定標，則“看到”場景的方式相同。此外，設(shè)備可對兩個不同的激勵(如S和S′)產(chǎn)生相同的定標后表示。不同激勵的與時間有關(guān)的構(gòu)形通過與時間無關(guān)的可逆映射相關(guān)聯(lián)。為說明這一點，回想到S構(gòu)形的時間序列和設(shè)備中由S產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)x(t)的時間序列之間存在與時間無關(guān)的可逆映射。類似地，當設(shè)備觀測S′時，S′構(gòu)形的時間序列和傳感器狀態(tài)x′(t)的時間序列之間存在可逆映射。同樣，x(t)和x′(t)之間也存在與時間無關(guān)的可逆映射。因此，這些時間序列具有同一經(jīng)過變換后的狀態(tài)表示。例如，假設(shè)將上述某一計算機視覺系統(tǒng)(如系統(tǒng)V)分別置于面部F表示的時間序列和不同的面部F表示的時間序列中。此外，在兩個F控制參數(shù)和兩個類似的F′控制參數(shù)之間存在與時間無關(guān)的可逆映射的前提下，假設(shè)上述兩組時間序列描述相似的面部表示序列。同樣可以推知，該時間系統(tǒng)產(chǎn)生的F和F′時間序列的定標后的表示會完全一樣。
我們注意到可以有多種方式來描述這樣的事實，即兩組激勵時間序列產(chǎn)生不同的傳感器時間序列，但導致相同的定標后表示的時間序列。例如，假設(shè)上述視覺系統(tǒng)V觀測兩組演變中面部激勵F和F′。這兩組激勵具有同一定標后表示時間序列，但具有不同的原始傳感器狀態(tài)x(t)和x′(t)的時間序列。如果沒有其它信息，設(shè)備可能無法確定造成兩組傳感器狀態(tài)時間序列差異的原因是1)激勵本身的物理差異；還是2)存在影響設(shè)備檢測器或檢測器與面部之間“通道”的外部過程。例如，上述計算機視覺設(shè)備可能無法確定x(t)和x′(t)是否出自1)通過類似面部表示演變出的兩個不同面部；還是2)經(jīng)歷相同表達順序的同一面部。所謂的相同表達順序指先不經(jīng)歷，然后再經(jīng)歷某些變換過程(如不加和施加圖像變形鏡片)的表達順序。類似地，假設(shè)設(shè)備記錄了具有不同定標因子但具有相同定標后表示的兩組傳感器狀態(tài)時間序列。設(shè)備可將傳感器狀態(tài)差別歸因于1)所觀測面部外觀的變化；或者2)設(shè)備相機增益的變化或面部照明的變化。就象人類因相似混淆場景而可能產(chǎn)生錯覺一樣，只有在確知可能造成被觀測傳感器之間發(fā)生變換的各種外部過程的相似之處等額外信息，或只有在能夠觀測激勵的額外自由度的情況下，設(shè)備才能將混淆場景區(qū)分開來。
在以上討論中，我們假設(shè)在給定時間序列的傳感器狀態(tài)被與時間無關(guān)的可逆變換所重新映射?，F(xiàn)在，考慮突然施加產(chǎn)生傳感器狀態(tài)可逆變換的外部過程所帶來的影響。假設(shè)每一傳感器狀態(tài)所表示的是在最近時間段ΔT遇到的傳感器狀態(tài)集合的內(nèi)在特性。施加可變換外部過程后，將會出現(xiàn)一段過渡時間ΔT，在此期間設(shè)備的激勵表示將不同于從相應的未經(jīng)轉(zhuǎn)換的傳感器狀態(tài)時間序列中導出的激勵表示。這是因為這些激勵表示摻雜有經(jīng)過變換和未經(jīng)變換的傳感器狀態(tài)。但是，一旦變換后的數(shù)據(jù)主導傳感器狀態(tài)“數(shù)據(jù)庫”后(即經(jīng)過時間段ΔT后)，所有激勵表示將返回到從未經(jīng)變換的傳感器時間序列中導出的激勵表示形式。這是由于每一隨后遇到的傳感器狀態(tài)描述將涉及已變換傳感器狀態(tài)集合的特性。時間間隔ΔT應該足夠長，以便在此間隔內(nèi)觀測到的傳感器狀態(tài)集合能夠具有足夠高的密度來導出傳感器狀態(tài)表示(見第II節(jié)，第III節(jié)，第IV節(jié)中有關(guān)該問題的討論)。特別地，在每點附近必須具有足夠的傳感器狀態(tài)軌道以使集合具有軌跡結(jié)構(gòu)(軌跡矢量，仿射聯(lián)絡，或度量)性質(zhì)。這樣，就象人類一樣，所描述的設(shè)備必須具有足夠的“經(jīng)驗”以形成激勵表示。增加ΔT可增加軌跡結(jié)構(gòu)確定時的信號平均值，因此可進而減小本發(fā)明方法的噪音敏感度。在這些限制因素中，ΔT的選取應該越短越好以使設(shè)備快速適應變化中的觀測條件。
我們注意到，如果每一時間點的狀態(tài)表示是從某一“滑動時間窗口”(如最近期時間間隔ΔT)中遇到的傳感器狀態(tài)中導出的，則給定的傳感器狀態(tài)在不同時間可能有不同表示方式。這是因為不同時間的兩組表示所參照的近期遇到的傳感器狀態(tài)集合可能并不相同。換句話說，由于激勵表示從設(shè)備的近期“經(jīng)驗”中導出，而近期經(jīng)驗又可能與時間有關(guān)，因此未變化的激勵表示也可能與時間有關(guān)。反之，只要兩組激勵表示所參照的是具有相同平均軌跡特性(即相同ha值)的激勵集合，則在不同時間的給定激勵表示方式相同。為形象說明這一問題，我們考慮以下舉例?？紤]某一粒子在平面內(nèi)兩組不同粒子團的質(zhì)心坐標系中的位置。只要兩個集合具有相同的質(zhì)心坐標系，則關(guān)于粒子位置的兩組描述就會一致。換句話說，只要這些描述所參照的粒子集合具有相同的平均特性，則粒子位置的兩組表示就會完全一樣。類似地，近期遇到的傳感器狀態(tài)的平均軌跡特性的穩(wěn)定性將對每個激勵表示起到穩(wěn)定作用。如果時間穩(wěn)定性重要，則激勵表示應從具有穩(wěn)定平均特性的足夠大傳感器狀態(tài)集合中導出。這就要求有收集傳感器狀態(tài)的時間段(ΔT)下限。
構(gòu)成本發(fā)明的設(shè)備在某些方面的表現(xiàn)同人類受試者在“變形鏡”實驗中的表現(xiàn)類似。變形實驗顯示近期體驗的感應數(shù)據(jù)特性強烈影響受試者從后續(xù)感應數(shù)據(jù)中構(gòu)建感知的方式。特別地，每一受試者在經(jīng)過通過變形鏡暴露于類似激勵的一段適應期后，其激勵知覺返回到未戴變形鏡前的原始狀態(tài)。類似地，本發(fā)明設(shè)備的近期對外界的“經(jīng)驗”決定其對隨后遇到的激勵的內(nèi)在表示方式。設(shè)備對激勵的表示尤其類似于外部變換過程未施加之前，以及在變換適應期之后的激勵表示。
這里有必要對第III節(jié)和第IV節(jié)提到的本發(fā)明具體裝置做一些技術(shù)說明。在所述發(fā)明具體裝置中，仿射聯(lián)絡從選定時間間隔中遇到的傳感器狀態(tài)x(t)中直接導出，或從與那些傳感器狀態(tài)直接有關(guān)的度量中導出。不管哪種情況，仿射聯(lián)絡均被用來增加整個集合的矢量，即增加某一參考傳感器狀態(tài)的平移參考矢量(如從集合在參考傳感器狀態(tài)的指向性中導出的參考矢量)。然后，這些矢量被用來建立與坐標系無關(guān)的傳感器狀態(tài)表示。如第II節(jié)所述，這些方法有其優(yōu)點，但要求軌跡矢量從集合上每一點的x(t)中直接導出。首先，集合上有些點的x(t)可能不具備指向性性質(zhì)，因此在這些點上可能無法導出軌跡矢量。但是，有可能在這類點上確定一個仿射聯(lián)絡，以此將其它點上已確定的矢量移到上述各點。這樣，基于仿射聯(lián)絡幾何的方法具有更廣泛的適用性。第III節(jié)描述的方法(即從傳感器狀態(tài)軌道中直接導出平移運算)由于具有代表大多數(shù)經(jīng)常遇到的短程傳感器狀態(tài)軌道(歐幾里得幾何的直線綜合)的傾向，因此尤其具有優(yōu)越性。換句話說，通過將最近期觀測到的x(t)線元沿其自身方向進行平移，激勵傾向于沿此平移方向進行演變。這樣，設(shè)備就具有一個簡單規(guī)則，來為變化中激勵的可能演變提供一些“直覺”。相比之下，基于第II節(jié)方法(即從傳感器狀態(tài)軌道中導出軌跡指向性)的設(shè)備對可能的激勵演變過程沒有“直覺”。設(shè)備縱然“知道”集合上每點的一個優(yōu)先方向，也無法運用激勵的過去行為來預測激勵的未來走向。類似地，基于第IV節(jié)方法(從傳感器狀態(tài)軌道中導出度量)的設(shè)備從式(22)中“知道”傳感器狀態(tài)演變的平均速度為單位速度。但是，由于激勵軌道不一定與導出的仿射聯(lián)絡短程軌跡相像，因此設(shè)備不可能對激勵演變做出預測。從這個意義上說，第III節(jié)所描述的發(fā)明設(shè)備的“智能化”程度要高于第II節(jié)和第IV節(jié)所描述的發(fā)明設(shè)備。
在上述所有方法中，時間的作用非常重要。特別是，沿通過集合上每點的軌道的軌跡標度經(jīng)由時間得以確立。在第II節(jié)中，用來導出每點軌跡矢量ha的參量hi(式(9))標度通過時間進行校正。在第III節(jié)中，時間被用來校正相互平移的線元標度。這些與軌道有關(guān)的標度恰好足以導出每點的仿射聯(lián)絡。如果沒有時間標度，仿射聯(lián)絡就不能被傳感器狀態(tài)軌道完全確定。最后，在第IV節(jié)中，時間被用來校正每一線元的標度，使度量推導成為可能。
值得提及的是，本發(fā)明還可根據(jù)所述方法和設(shè)備的變化和綜合導出許多其它應用實例。例如，在第II節(jié)中，可使用不同的集聚判據(jù)(如使用不同于式(12)的E的函數(shù)表達式)來確定每一點的主要矢量。在第IV節(jié)中，除式(24)之外，還存在使用度量來定義仿射聯(lián)絡的其它方法。此外，式(2)的積分路徑可以不同于第II-IV節(jié)中指定的路徑。如果集合具有不趨于零的撓率和/或曲率，則指定的路徑不同，所產(chǎn)生的s值也不同。最后，在其它發(fā)明具體裝置中，所發(fā)明方法和裝置可采用多種重新定標過程。為說明這一點，我們考慮將重新定標到給定函數(shù)S(t)的所有信號x(t)的無窮集組成一個等價類。該等價類若包括某一給定信號，則也包括該信號的所有可逆變換。如果連續(xù)進行N次重新定標(N≥2)，則信號可歸到產(chǎn)生相同結(jié)果的所有信號的更大等價類中。連續(xù)應用重新定標可能導致最終建立起不在隨定標變化的函數(shù)(即系列重新定標過程可能會達到某一固定“點”)。例如，我們?nèi)菀卓吹剑绻盘柕淖詤⒄諛硕扰c時間無關(guān)(即如果h(y)和s(x)與時間無關(guān))，則信號將重新定標到該固定點上。打個不準確的比方，此類信號就如同音樂樂曲，因為樂曲音階(如西洋音樂的等平均律音階)也同樣與時間無關(guān)。
本發(fā)明項下的一個具體裝置為帶可建立激勵表示的“前端”的感應設(shè)備。該設(shè)備不受產(chǎn)生傳感器變換的外部過程影響。此類激勵表示“工具”的輸出信號可用于更高層次的分析(如模式識別)而無需對設(shè)備檢測器進行重新校準，也無需修改模式分析算法以抵消傳感器狀態(tài)變換的影響。例如，本發(fā)明項下的計算機視覺設(shè)備可容忍1)設(shè)備中相機光學/電子路徑的改變，2)光學環(huán)境的改變以及相機相對場景的方位和位置的變化，3)場景中激勵的系統(tǒng)性變形等情況。本發(fā)明項下的另一個具體裝置為語音識別設(shè)備。該設(shè)備可容忍1)用于聲音檢測的拾音器和電路的響應漂移，2)傳聲環(huán)境的變化以及送話器和拾音器之間傳聲“通道”的改變，3)因送話器的條件變化或可能的送話器特性的變化引起的系統(tǒng)性聲音變形。此類設(shè)備的下列特性頗具吸引力即設(shè)備能夠適應觀測條件的大量變化而不會丟失任何數(shù)據(jù)，條件是變化的速率足夠低。特別地，如果如果變化的步驟很小且間隔時間相對很長，則在激勵表示返回到其基本狀態(tài)之前，每一增量將在過渡期內(nèi)造成激勵表示的微小變形。如果模式分析軟件能夠容忍這些微小，暫時的變形，則即使觀測條件在一段長時間內(nèi)的累積變化很大，設(shè)備仍可繼續(xù)對激勵進行正確識別。實質(zhì)上，設(shè)備通過連續(xù)進行必要的調(diào)整以保持不變的激勵表示，能夠“跟上”緩慢變換性變化的步伐。相比之下，常規(guī)的明確校準方法則要求設(shè)備多次“脫機”以便進入測試模式。
在第V.A.2節(jié)，我們通過對由各種“話音”產(chǎn)生并由各種“聽覺器官”檢測的合成類語音信號重新定標說明了自參照重新定標過程。這些實驗顯示任意送話人發(fā)出的聲音在具有不同聽覺(圖7和圖8)的受話人處產(chǎn)生相同的定標后激勵表示。類似地，由兩個不同送話人發(fā)出載有相同信息的聲音(圖8和圖9)在任意受話人處產(chǎn)生相同的定標后激勵表示。重新定標后的激勵表示與受話人和送話人無關(guān)的這一特性即使對特定的聲音和聽覺模型集合也具有相當大的普遍性。只要每位受話人具有察覺到送話人語音裝置的任意兩組設(shè)定之間的差別的敏感度，則在那些設(shè)定和受話人產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)之間存在可逆映射。因此，如果具有此類敏感度的兩位不同受話人收聽到送話人發(fā)出的聲音，則在不同受話人身上產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)將可逆關(guān)聯(lián)并具有相同的經(jīng)過重新定標后的激勵表示。類似地，假設(shè)兩位發(fā)出同樣信息的送話人的語音設(shè)定之間存在可逆變換。例如，出現(xiàn)這一假設(shè)的情況可能是一位送話人始終模仿另一位送話人的發(fā)音，或者兩位送話人始終“閱讀”相同的“文本”。這樣，兩位送話人聲音在受話人身上誘發(fā)的傳感器信號也將為可逆相關(guān)。這是因為這些傳感器信號與語音設(shè)定可逆相關(guān)，而語音設(shè)定本身為可逆相關(guān)。因此，受話人將對每位送話人的發(fā)聲建立相同的經(jīng)過重新定標后的激勵表示。最后，如第V.A.2節(jié)所述，由于語音裝置的設(shè)定與所產(chǎn)生的傳感器信號可逆相關(guān)，控制語音設(shè)定(即g(t))時間序列的“姿態(tài)”參數(shù)將具有與發(fā)聲本身相同的經(jīng)過重新定標的激勵表示。如果“姿態(tài)”參數(shù)被看作是送話人的“原動”信號，則所產(chǎn)生的結(jié)果同語音知覺的“原動”理論是一致的。
盡管第V.A.2節(jié)的實驗所用的信號為1維語音信號，實驗方法可直接推廣到多自由度模型產(chǎn)生的信號中。例如，考慮由兩個自由度的語音裝置產(chǎn)生的聲譜情況。每一聲譜對應聲譜參數(shù)(如倒譜系數(shù))空間的2維子空間(即類似紙張一樣的表面)上一點，且每一發(fā)聲特性由此2維表面的軌道所確定。第II.B節(jié)，第III節(jié)和第IV節(jié)描述了對兩自由度(或多自由度)信號進行重新定標的幾種技術(shù)。為計算方便起見，這些技術(shù)可被用于具有較少自由度的語音裝置中產(chǎn)生的人類語音這樣的場合。根據(jù)以前的討論結(jié)果，本發(fā)明項下的此類具體裝置可針對繁多送話人發(fā)出的任何聲音產(chǎn)生相同的內(nèi)部(經(jīng)過重新定標的)激勵表示。因此，當送話人的話音或其它特定條件改變時，具有此類“前端”的語音識別設(shè)備可不需經(jīng)過大量的再訓練過程。此外，重新定標過程的適應性可使設(shè)備消除人類語音的共發(fā)音影響。我們回想起每一聲音(即每一參數(shù)化聲譜)被重新定標的方式可能與近期遇到的聲音的性質(zhì)有關(guān)。如果時間間隔ΔT被確定包括聲音被重新定標之后的時間，則重新定標方式也可能與不久將要遇到的聲音的性質(zhì)有關(guān)。換句話說，同共發(fā)聲現(xiàn)象中語音知覺與語音內(nèi)容有關(guān)相類似，每一聲譜經(jīng)過重新定標后的激勵表示與(由ΔT端點確定的)聲譜的傳聲內(nèi)容有關(guān)。最后，上述考慮不由得使人揣測人類大腦本身可能通過建立某種類型的經(jīng)過重新定標后的語音聲譜來譯解語音信號。這也許可以解釋人類在各種各樣的送話人，受話人，以及傳聲環(huán)境下仍能容易進行交流的原因。
本發(fā)明項下的另一具體裝置為一套通訊系統(tǒng)。該系統(tǒng)以激勵表示的方式進行信息交流。通過上述自參照方法和裝置將激勵表示編碼到發(fā)射能量中并從接收的能量中解譯激勵表示。由于信息被編碼成不隨可逆變換而變化的信號分量，因此信息內(nèi)容不受接收機傳感器的具體設(shè)定、發(fā)射機的廣播模式、或二者之間的通訊信道等因素的影響。如圖18所示，假設(shè)發(fā)射機具有控制所要發(fā)射能量波形(如控制天線激勵)的狀態(tài)x。發(fā)射機決定由時間序列S(t)代表的發(fā)射機狀態(tài)x(t)的時間序列。構(gòu)成所要交流信息這一時間序列是圖18中“逆表示發(fā)生器”的函數(shù)。發(fā)射機利用所確定的x(t)對發(fā)射進行控制。所發(fā)射的能量經(jīng)過接收機檢測和處理，產(chǎn)生接收機狀態(tài)x′(t)的時間序列。我們假設(shè)在發(fā)射機和接收機狀態(tài)之間存在可逆的對應關(guān)系，即x _ x′為一對一關(guān)系。這意味著發(fā)射機不分辨接收機無法分辨的傳輸信號，而接收機也不分辨分辨發(fā)射機不分辨的傳輸信號。這一結(jié)論適用于多種場合。例如，假設(shè)x和x′分別為發(fā)射機和接收機天線中與時間有關(guān)的基波段信號的短項傅立葉信號譜。那么，如果發(fā)射機和接收機之間的“信道”特性可以表示為與時間無關(guān)的任意線性傳遞函數(shù)且該函數(shù)具有不趨于零的傅立葉分量和足夠短的時間離散(如OFDM)，則發(fā)射機與接收機狀態(tài)存在一一對應的關(guān)系。接收機通過確定接收機狀態(tài)表示的時間序列對所接受的信號進行解碼。由于這一過程與坐標系無關(guān)，所以接收機產(chǎn)生相同的編碼在傳輸信號中的狀態(tài)表示S(t)的時間序列。例如，如果發(fā)射機欲發(fā)射圖3b所示信息，則可將此信息以圖3a所示發(fā)射機狀態(tài)進行編碼。即使信道使信號產(chǎn)生非線性畸變并產(chǎn)生圖3c所示的接收機狀態(tài)，接收機也會將傳輸信號進行解碼并恢復到圖3b所示狀態(tài)。在本發(fā)明應用舉例中，本發(fā)明可被用來建立異源發(fā)射機和接收機之間的通用通訊系統(tǒng)，且發(fā)射機和接收機的狀態(tài)因未知可逆映射而有所不同。此類通訊系統(tǒng)從以下意義上講同語音系統(tǒng)相類似1)同樣的信息由通過多種變換相互關(guān)聯(lián)的信號承載；2)發(fā)射機和接收機不需要明確描述未知的變換特性；3)如果變換性質(zhì)改變，則經(jīng)過一段時間的調(diào)整后可重新恢復正確交流。在本類型通訊系統(tǒng)中，對每一信息增量的編碼和解碼“指示”分別包含在所發(fā)射和接收的信號中。從這個意義上講，通訊信號如同包含音階和即將到來的音鍵等固有信息的音樂一樣。這一通訊過程也可通過以下類比來闡述。假設(shè)某人試圖以直觀數(shù)字方式向他人傳送粒子在平面內(nèi)變化中的位置坐標，并假設(shè)接收方的坐標系通過旋轉(zhuǎn)和/或平移而異于發(fā)射方的坐標系。發(fā)射機可將P個最近顯示的粒子位置作為粒子在內(nèi)部坐標系(坐標系原點位于集合的“質(zhì)心”，坐標軸指向慣性張量的主軸)中的坐標編碼到信號中。由于接收方也可對集合的內(nèi)部坐標系中的粒子坐標進行解算，因此信息傳輸真實可靠。我們注意到即便粒子分布和P個最近顯示的粒子的內(nèi)部坐標系存在與時間有關(guān)的變化，該通訊方法仍然準確無誤。這是因為發(fā)射機和接收機使用相同的變化集合分別對每一后續(xù)信息增量進行編碼和解碼。因此，該方法對“激勵”集合的內(nèi)在結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性不做要求，而在以前描述的感應設(shè)備則有此要求以便保證產(chǎn)生隨時間穩(wěn)定的激勵表示。為達到準確傳輸?shù)哪康?，對系統(tǒng)唯一的要求是從以前傳輸信號中導出的發(fā)射機狀態(tài)集合必須密集分布在后續(xù)信息增量準備使用的集合部分上。
人類具有感知激勵的內(nèi)在穩(wěn)定性的非凡能力，即使在激勵的“外表”因外部因素而不斷變化的情況下也是如此。這一現(xiàn)象自柏拉圖時代起就一直是哲學家的討論課題，也自然引起了現(xiàn)代神經(jīng)科學家的好奇。本發(fā)明涉及一套感應設(shè)備，使激勵在外部過程對傳感器狀態(tài)產(chǎn)生系統(tǒng)性變換時仍保持不變。這些激勵表示保持不變的原因是激勵的編碼包含的是激勵構(gòu)形本身的時間序列的“內(nèi)部”特性，即包含不隨觀測設(shè)備或觀測條件變化的特性。也許人類對激勵感知的穩(wěn)定性也是出于人類對所經(jīng)歷的激勵時間序列“內(nèi)部”結(jié)構(gòu)的了解。重大進化優(yōu)勢能夠增強生物體感知能力的進化。
VII.感應設(shè)備發(fā)明裝置VII.A.激勵激勵發(fā)射和/或反射能量，使設(shè)備的一個或多個檢測器產(chǎn)生信號。本發(fā)明裝置可檢測感應設(shè)備外部和/或內(nèi)部的激勵。外部激勵包括含有多種有生命主體(如人類或其它生物)和/或無生命客體(如自然形成的“景物”和制造出的物品等)的“場景”?？蓪υO(shè)備檢測器產(chǎn)生影響的內(nèi)部激勵包括測量相對于周圍環(huán)境的設(shè)備位置、方位、運動的要素，測量相對于設(shè)備其它部分的設(shè)備零件(如設(shè)備檢測器)位置、方位、運動的要素，以及測量任意設(shè)備零件(包括檢測器、處理器、激勵表示發(fā)生器等)內(nèi)部狀態(tài)的要素等。
VII.B.能量本發(fā)明裝置檢測由激勵發(fā)射或反射的電磁能量。電磁能量頻率可涵蓋電磁譜任意部分，包括射頻、微波、紅外線、光頻、紫外線、和/或x-射線等頻譜部分。該激勵能量可通過任意類型的介質(zhì)傳輸?shù)皆O(shè)備檢測器中。這些介質(zhì)包括真空、地球大氣、波導、導線、以及光纖等。激勵能量也可經(jīng)由氣相、液相、或固相介質(zhì)中的壓力變化和/或運動(如聲學或機械振動)進行傳輸。
VII.C.檢測器作為設(shè)備傳感器模塊組成部分的一個或多個檢測器可對激勵發(fā)射和/或反射的能量進行檢測。本發(fā)明裝置使用的檢測器包括射頻天線、微波天線、紅外和光學像機等，所使用的介質(zhì)對紫外線和/或X-射線能量敏感。其它類型的檢測器包括拾音器、水下測聲儀、壓力傳感器、平移位置及角位置測量儀、平移速率及角速率測量儀、以及電壓計和/或電流計等。檢測器輸出可保存或記錄在存儲設(shè)備中(如計算機存儲器模塊或神經(jīng)網(wǎng)絡加權(quán)等)。在本發(fā)明項下的具體裝置中，所記錄的檢測器信號可被用來確定同樣記錄在存儲設(shè)備中的合成(“虛構(gòu)”)檢測器信號的時間序列。例如，合成檢測器信號可(在可能的檢測器信號空間中)形成連接所觀測到的檢測器激勵信號之間的路徑，或連接檢測器信號與對應“模板”激勵的某一合成檢測器信號的路徑。在下文中，“檢測器輸出”意指由激勵產(chǎn)生的設(shè)備檢測器輸出以及合成檢測器信號。
VII.D.處理器在本發(fā)明項下的具體裝置中，檢測器輸出信號可由處理器以線性或非線性方式組合在一起。處理過程可由使用串行軟件和/或并行軟件程序(如帶神經(jīng)網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的軟件程序)的通用中央處理器來完成，也可由包括神經(jīng)網(wǎng)絡電路在內(nèi)的專用計算機硬件(如陣列處理器)來完成。此類信號處理過程包括濾波、卷積、傅立葉變換、沿特定基函數(shù)的信號分解、小波分析、降維、參數(shù)化、對時間進行線性或非線性重新定標、圖像生成、以及圖像重建等過程。經(jīng)過處理的信號保存在存儲設(shè)備中(如計算機存儲器模塊或神經(jīng)網(wǎng)絡加權(quán)等)。在本發(fā)明項下的具體裝置中，所記錄的處理后信號可被用來確定同樣記錄在存儲設(shè)備中的合成(“虛構(gòu)”)檢測器信號的時間序列。例如，合成處理后信號可(在可能的檢測器信號空間中)形成連接所觀測到的處理后激勵信號之間的路徑，或連接處理后信號與對應“模板”激勵的某一合成處理后信號的路徑。在下文中，“處理后信號”意指由激勵產(chǎn)生的信號處理器輸出以及合成處理后信號。
VII.E.傳感器狀態(tài)傳感器狀態(tài)為包含處理后信號的一個數(shù)值。在本發(fā)明項下的具體裝置中，可能的傳感器狀態(tài)包括數(shù)字圖像一個或多個位置的像素值、表述變換后圖像(如經(jīng)過濾波的圖像、經(jīng)過卷積的圖像、經(jīng)過傅立葉變換的圖像、經(jīng)過小波變換的圖像、經(jīng)過形態(tài)變換的圖像等)的一個或多個側(cè)面特征的數(shù)值、表述原始圖像或變換后圖像的一個或多個側(cè)面特性位置和/或強度特征的數(shù)值、表述特定時間的時域信號特征的數(shù)值、表述變換后時域信號(如經(jīng)過濾波后的信號、經(jīng)過卷積后的信號、經(jīng)過傅立葉變換后的信號、經(jīng)過小波變換后的信號等)的一個或多個側(cè)面特征的數(shù)值、表述時域信號或變換后時域信號的一個或多個側(cè)面特性位置和/或強度特征的數(shù)值、以及/或表述時域信號參數(shù)化特征的數(shù)值。
VII.F.激勵表示發(fā)生器本發(fā)明項下的具體裝置可具有一個或多個激勵發(fā)生器。每一激勵表示發(fā)生器可被安裝在通用中央處理器上和/或帶有串行和/或神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)型軟件的專用傳感器上(如陣列處理器，神經(jīng)網(wǎng)絡電路等)。激勵表示發(fā)生器的輸入包括在選定時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)x(t)時間序列，以及下面提及的某些先驗知識。激勵表示發(fā)生器的輸出包括與坐標系無關(guān)的傳感器狀態(tài)表示S(t)的時間序列，以及輸入的傳感器狀態(tài)x(t)時間序列。激勵表示發(fā)生器的輸入輸出還可包括賴以建立傳感器狀態(tài)的檢測器信號時間序列。在任何情況下，激勵表示發(fā)生器將使用輸入信息以與坐標系無關(guān)的方式來辨識傳感器狀態(tài)集合的如下一個或多個特性即參考傳感器狀態(tài)x0、參考傳感器狀態(tài)下的參考矢量h0a、集合上所有其它目標點的矢量ha、以及連接x0與集合上任意其它目標點的路徑。激勵信號發(fā)生器將按照式(1-2)描述的步驟建立集合上任意目標點x的與坐標系無關(guān)的表示s。可以有一臺或多臺激勵表示發(fā)生器來接收由一臺或多臺其它激勵表示發(fā)生器產(chǎn)生的激勵表示輸入S(t)，并利用這些輸入來建立構(gòu)成表述輸入表示的其它函數(shù)S′(t)。
VII.F.1.參考狀態(tài)激勵表示發(fā)生器可指定在選定時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)x(t)時間序列具有與坐標系無關(guān)的特性的傳感器狀態(tài)為參考傳感器狀態(tài)。例如，在本發(fā)明項下的某一裝置中，發(fā)生器認定的參考狀態(tài)為在特定時間段內(nèi)由每一傳感器狀態(tài)被遇到的次數(shù)決定的函數(shù)軌跡最大值。此類狀態(tài)可經(jīng)由明晰的運算程序或通過設(shè)計用于從傳感器狀態(tài)x(t)時間序列中找到此一狀態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡來加以判定。例如，設(shè)備可選擇某一預先已知的特殊狀態(tài)為參考狀態(tài)，該狀態(tài)在所有相關(guān)坐標變換下(即存在所有預期變換過程情況下)保持不變?；蛘撸O(shè)備可指定由設(shè)備操作員在特定時間“顯示”給設(shè)備的特別激勵所產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)為參考狀態(tài)。
VII.F.2.參考傳感器狀態(tài)處的參考矢量激勵表示發(fā)生器可指定在選定時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)時間序列具有與坐標系無關(guān)的特性的參考傳感器狀態(tài)矢量為參考矢量h0a。例如，在本發(fā)明項下的某一裝置中，發(fā)生器認定的參考矢量為當傳感器狀態(tài)軌道x(t)在參考傳感器狀態(tài)(如第II.B節(jié)所示)附近時的最大特征值 。這些矢量可經(jīng)由明晰的運算程序或通過設(shè)計用于從以前遇到的狀態(tài)x(t)經(jīng)歷中找到此類矢量的神經(jīng)網(wǎng)絡來加以判定。同時，設(shè)備可運用先驗知識來認定在參考傳感器狀態(tài)處的矢量h0a。例如，設(shè)備可選擇某一預先已知的特殊矢量為參考矢量，該矢量在所有相關(guān)坐標變換下(即存在所有預期變換過程情況下)保持不變?；蛘撸O(shè)備可指定由設(shè)備操作員在特定時間“顯示”給設(shè)備的特別激勵所產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)變化為參考矢量。
VII.F.3傳感器狀態(tài)集合中其它點的矢量在本發(fā)明項下的具體裝置中，激勵表示發(fā)生器可通過下來任何與坐標系無關(guān)的方式確定計劃上其它點的矢量VII.F.3.a.具有軌跡指向性的傳感器狀態(tài)集合激勵表示發(fā)生器可指定在選定時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)時間序列具有與坐標系無關(guān)的特性的任意給定目標點的矢量ha。例如，在本發(fā)明項下的某一裝置中，發(fā)生器認定的參考矢量為當傳感器狀態(tài)軌道x(t)在參考傳感器狀態(tài)(如第II.B節(jié)所示)附近時的最大特征值 。這些矢量可經(jīng)由明晰的運算程序或通過設(shè)計用于從以前遇到的狀態(tài)x(t)經(jīng)歷中找到此類矢量的神經(jīng)網(wǎng)絡來加以判定。可通過對短間隔點集合上的矢量值進行插值運算來估計集合上其它點的矢量值。在本發(fā)明項下的具體裝置中，插值過程可經(jīng)由參數(shù)技術(shù)(如樣條法)或神經(jīng)網(wǎng)絡來完成。激勵表示發(fā)生器可運用這些矢量來確定連接參考狀態(tài)和任意目標傳感器狀態(tài)的特別路徑。例如，可通過要求路徑包括N個或更少線段(N為集合維數(shù))來確定此類特別路徑。這里，每一線段指向具有某一特定冪值a的軌跡矢量ha，且這些冪值以不重復的預定次序(如第II.B描述的a升冪值次序)分布在路徑上。在該路徑和沿該路徑的矢量ha上可應用式(1-2)來產(chǎn)生與坐標系無關(guān)的目標傳感器狀態(tài)表示s。依此方式可算出與預定值x相對應的s值。對應x插入值的s值可通過對預定x值進行插值運算來求出。在本發(fā)明項下的具體裝置中，可借助參數(shù)法(如樣條法)或神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行插值運算。
VII.F.3.b.支持平移的傳感器狀態(tài)集合在本發(fā)明項下的具體裝置中，激勵表示發(fā)生器可使用在選定時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)x(t)軌道來導出傳感器狀態(tài)集合上某一局部的與坐標系無關(guān)的平移規(guī)則。例如，在本發(fā)明項下的具體裝置中，通過要求在所討論的集合部分上等傳感器狀態(tài)軌道線段為最短線或接近最短線(如第III節(jié)所述的平均或統(tǒng)計意義上的最短線)，可推導出此類平移規(guī)則。這些平移規(guī)則(如相應的仿射聯(lián)絡平移規(guī)則)可經(jīng)由明晰的運算程序或通過設(shè)計用于在選定時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)x(t)中找到此類規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡來加以判定?？赏ㄟ^對短間隔點集合上的平移規(guī)則進行插值運算來估計集合上其它點的平移規(guī)則。在本發(fā)明項下的具體裝置中，插值過程可經(jīng)由參數(shù)技術(shù)(如樣條法)或神經(jīng)網(wǎng)絡來完成。所得出集合平移運算可經(jīng)由明晰的運算程序(如第三節(jié)所述)或通過神經(jīng)網(wǎng)絡來完成。激勵表示發(fā)生器可運用這些平移規(guī)則來確定連接參考狀態(tài)和任意目標傳感器狀態(tài)的特別路徑，并確定沿路徑的矢量ha。例如，在本發(fā)明項下的具體裝置中，可借助第III節(jié)所述步驟來確定此類路徑?；蛘?，在本發(fā)明項下的其它裝置中，可對第III節(jié)所述步驟進行修改，其修改要點是建立并跟隨N個或更少的已連接最短線段，且每一線段對應于一個不同的矢量冪a。此外，各線段以不同于第III節(jié)中使用的升冪次序的預定冪值次序相連接。在該路徑和沿該路徑的矢量ha上可應用式(1-2)來產(chǎn)生與坐標系無關(guān)的目標傳感器狀態(tài)表示s。依此方式可算出與預定值x相對應的s值。對應x插入值的s值可通過對預定x值進行插值運算來求出。在本發(fā)明項下的具體裝置中，可借助參數(shù)法(如樣條法)或神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行插值運算。
VII.F.3.c.支持度量的傳感器狀態(tài)集合在本發(fā)明項下的某一特定裝置中，激勵表示發(fā)生器可使用在選定時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)x(t)軌道來導出傳感器狀態(tài)集合上某一局部的與坐標系無關(guān)的度量運算。例如，在本發(fā)明項下的具體裝置中，通過要求以單位時間間隔跨越集合的傳感器狀態(tài)軌道線段近似為單位長度，(如第IV節(jié)所述的平均或統(tǒng)計意義上的單位長度)，可推導出此類度量運算。該度量運算(如相應的度量張量)可經(jīng)由明晰的運算程序或通過設(shè)計用于在選定時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)x(t)中找到此類度量運算的神經(jīng)網(wǎng)絡來加以判定。可通過對短間隔點集合上的度量運算進行插值運算來估計集合上其它點的度量運算。在本發(fā)明項下的具體裝置中，插值過程可經(jīng)由參數(shù)技術(shù)(如樣條法)或神經(jīng)網(wǎng)絡來完成。所得出的度量運算可經(jīng)由明晰的運算程序或通過神經(jīng)網(wǎng)絡來完成。度量運算可被用來導出集合上的平移規(guī)則，所要求的條件是在平移過程中，每一最短線上的每一線段被平移到同樣最短線上具有相等度量長度的線段上。在本發(fā)明項下的具體裝置中，要求平移規(guī)則以相等度量長度(如式(24))將任意矢量平移到另一矢量上。平移過程可從度量運算和/或經(jīng)由明晰的運算程序(如第IV節(jié)所述)或通過神經(jīng)網(wǎng)絡來完成。激勵表示發(fā)生器可運用這些平移規(guī)則和參考傳感器狀態(tài)上的參考矢量來確定連接參考狀態(tài)和任意目標傳感器狀態(tài)的特別路徑，并確定沿路徑的矢量ha。例如，在本發(fā)明項下的某一特定裝置中，可借助第IV節(jié)所述步驟來確定此類路徑?；蛘?，在本發(fā)明項下的其它裝置中，可對第IV節(jié)所述步驟進行修改，其修改要點是建立并跟隨N個或更少的已連接最短線段，且每一線段對應于一個不同的矢量冪a。此外，各線段以不同于第IV節(jié)中使用的升冪次序的預定冪值次序相連接。在該路徑和沿該路徑的矢量ha上可應用式(1-2)來產(chǎn)生與坐標系無關(guān)的目標傳感器狀態(tài)表示s。依此方式可算出與預定值x相對應的s值。對應x插入值的s值可通過對預定x值進行插值運算來求出。在本發(fā)明項下的具體裝置中，可借助參數(shù)法(如樣條法)或神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行插值運算。
我們注意到這樣的事實，即本發(fā)明項下的某些特定裝置可含有一個以上的上述激勵表示發(fā)生器。每一發(fā)生器可接收由一個或多個其它激勵表示發(fā)生器產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)x(t)時間序列和/或激勵表示S(t)時間序列。后者的時間序列可被看作為傳感器狀態(tài)時間序列進行處理。
我們還注意到這樣的事實，即在本發(fā)明項下的某些方法和裝置中，在預定時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)認為傳感器狀態(tài)具有軌跡結(jié)構(gòu)特性(如矢量ha，平移運算，以及/或度量運算)。在集合某一部分中，如果距離超出標度|Δx|，則該結(jié)構(gòu)可能發(fā)生變化。如果在較短距離范圍內(nèi)，該結(jié)構(gòu)可能不會發(fā)生很大變化。在本發(fā)明項下優(yōu)先裝置中，任何樣本傳感器狀態(tài)的軌跡結(jié)構(gòu)可從預定時間間隔內(nèi)在樣本傳感器狀態(tài)的較小鄰域中遇到的傳感器狀態(tài)中導出。較小鄰域的尺寸可小于由小值正整數(shù)分割的|Δx|值，且樣本傳感器狀態(tài)間距可小于|Δx|?？蛇\用參數(shù)或非參數(shù)(如神經(jīng)網(wǎng)絡)插值技術(shù)，通過在樣本傳感器狀態(tài)中進行插值運算來估計樣本傳感器狀態(tài)集合之間的傳感器狀態(tài)軌跡結(jié)構(gòu)。通過對式(2)相應各項求和可估計目標傳感器狀態(tài)與坐標系無關(guān)的激勵表示。式中，每一微小位移δx的量值小于|Δx|的軌跡值。路徑上每一點的軌跡矢量(式(1))可被認為是由小于|Δx|值的距離從路徑點分隔開的某一點的矢量值，或通過上述插值方法進行估計。
VII.G.激勵表示的高級分析在本發(fā)明項下的具體裝置中，激勵表示發(fā)生器輸出，包括在預定時間點的傳感器狀態(tài)和檢測器信號，可構(gòu)成進行高級分析的硬件和/或軟件模塊輸入。通過此類分析可對激勵特性(如模式識別和/或模式分類)的某些方面加以確定。
VIII.通訊系統(tǒng)發(fā)明裝置VIII.A.發(fā)射機VII.A.1.逆表示發(fā)生器在本發(fā)明項下的某一具體裝置中，逆表示發(fā)生器的輸入包括在選定時間點上準備傳送的激勵表示S(t)，或許還包括在選定時間間隔內(nèi)的發(fā)射機狀態(tài)x(t)。該發(fā)生器確定其它時間間隔內(nèi)的發(fā)射機狀態(tài)以使得出的發(fā)射機狀態(tài)時間序列在所選時間點的表示為S(t)。在本發(fā)明項下的某一具體裝置中，激勵表示由某一過程確定，而該過程從發(fā)射機狀態(tài)時間序列中建立的表示與從發(fā)射機狀態(tài)時間序列可逆變換中建立的表示相同。所確定的發(fā)射機狀態(tài)x(t)的時間序列通過發(fā)射機廣播單元來控制能量的傳輸。
VIII.A.2.廣播單元在本發(fā)明項下的某一具體裝置中，廣播單元使用上述發(fā)射機狀態(tài)x(t)的時間序列來控制傳輸?shù)浇邮諜C的能量。該廣播單元可首先將x值進行各種線性和非線性處理運算。在本發(fā)明項下的具體裝置中，檢測器輸出信號可由處理器以線性或非線性方式組合在一起。處理過程可由使用串行軟件程序和/或帶神經(jīng)網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的軟件程序的通用中央處理器來完成，也可由包括神經(jīng)網(wǎng)絡電路在內(nèi)的專用計算機硬件(如陣列處理器)來完成。此類信號處理過程包括濾波、卷積、傅立葉變換、沿特定基函數(shù)的信號分解、小波分析、降維、參數(shù)化、以及對時間進行線性或非線性重新定標。處理器輸出信號控制將能量傳輸?shù)浇邮諜C的傳感器的運算。該廣播單元可使用經(jīng)過處理的對振幅、相位、頻率、和/或其它載波信號進行調(diào)制以生成傳輸能量波形。在本發(fā)明具體裝置中，傳輸能量可以是電磁能量，其頻率可涵蓋射頻、微波、紅外線、光頻、紫外線、和/或x-射線等頻譜部分。能量可通過各種介質(zhì)傳輸?shù)皆O(shè)備檢測器中。這些介質(zhì)包括真空、大氣、波導、導線、以及光纖等。在本發(fā)明具體裝置中，所傳輸能量也可經(jīng)由氣相、液相、或固相介質(zhì)中的壓力變化和/或運動(如聲學或機械振動)進行傳輸。廣播單元可運用多種機制(如TDMA，F(xiàn)DMA，CDMA機制等)將能量傳輸?shù)蕉鄠€用戶中。
VIII.B.接收機在本發(fā)明項下的某一具體裝置中，接收機為如同第VII節(jié)所描述的感應設(shè)備。接收機處理器可對檢測到的信號進行解調(diào)和/或以第VII節(jié)所述的其它方式進行處理。由處理器建立的傳感器狀態(tài)x′同相應的經(jīng)過可逆變換的發(fā)射機狀態(tài)x相關(guān)聯(lián)。接收機的激勵表示發(fā)生器從所選時間間隔內(nèi)遇到的傳感器狀態(tài)中確定傳感器時間序列x′(t)的表示。在本發(fā)明項下的某一具體裝置中，激勵表示由某一過程確定，而該過程從傳感器狀態(tài)時間序列中建立的表示與從傳感器狀態(tài)時間序列可逆變換中建立的表示相同。激勵表示發(fā)生器的輸出包括表示S(t)的時間序列和傳感器狀態(tài)x′(t)的時間序列。在本發(fā)明項下的某一具體裝置中，分析模塊的輸入包含準備分析的信息(如模式識別和分類等)。分析模塊的輸出以及激勵表示發(fā)生器的輸出可顯示給接收機操作人員。在具體發(fā)明裝置中，接收機包括多種機制(如TDMA，F(xiàn)DMA，CDMA機制等)來處理多用戶同時發(fā)射和接收能量的情況。
上述每一步驟均可由一臺或多臺通用中央處理器和/或使用串行軟件和/或并行軟件程序(如帶神經(jīng)網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的軟件程序)的專用計算機硬件(如陣列處理器)來完成。任何帶有監(jiān)視器、鼠標、鍵盤、RAM、ROM、光盤驅(qū)動器、以及通訊端子的合適計算機均可被用來實現(xiàn)本發(fā)明方法和裝置。
IX.做為“語音”識別設(shè)備的發(fā)明裝置IX.A.語音激勵源或類語音激勵源語音激勵或類語音激勵可由人類，動物，或機器(包括本發(fā)明描述的裝置)產(chǎn)生。
IX.B.能量與介質(zhì)在本發(fā)明具體裝置中，由上述激勵源發(fā)出的能量可經(jīng)由氣相、液相、或固相介質(zhì)中的壓力變化和/或運動(如聲學或機械振動)進行傳輸，也可通過聲頻、射頻、微波、紅外線、光頻、紫外線、和/或x-射線等頻譜的電磁場進行傳輸。電磁場介質(zhì)可以是真空、地球大氣、波導、導線、以及光纖等。
IX.C.檢測器設(shè)備傳感器模塊有一個或多個檢測器可對激勵能量進行檢測。在本發(fā)明項下具體裝置中，檢測器可以是拾音器、水下測聲儀、壓力傳感器、電壓計和電流計、射頻天線、微波天線、紅外及光學相機、以及對紫外線和/或X-射線能量敏感的介質(zhì)等。
IX.D.處理器檢測器輸出信號可由處理器以線性或非線性方式組合在一起。在本發(fā)明項下的具體裝置中，此類信號處理過程可包括濾波、卷積、傅立葉變換、沿特定基函數(shù)的信號分解、小波分析、參數(shù)化、降維、以及對時間進行線性或非線性重新定標等。例如，在本發(fā)明項下的具體裝置中，在任何給定時間間隔內(nèi)的與時間有關(guān)的檢測器信號可被用來導出一個構(gòu)成“特性矢量”的參數(shù)。比如說，與時間有關(guān)的檢測器信號可與任何漢明(Hamming)窗口或漢寧(Hanning)窗口等“窗口”函數(shù)進行乘法運算。所得到的加權(quán)數(shù)據(jù)可經(jīng)過傅立葉變換或小波變換處理，或被投影到任何其它基函數(shù)組中。由此類變換產(chǎn)生的“頻譜”可經(jīng)過進一步處理，即在變換冪空間(如所運用的基函數(shù)的冪，或傅立葉基函數(shù)頻率)的適當間隔內(nèi)取頻譜平均值。然后，可從處理后的頻譜中推導出倒譜?；蛘?，在任何給定時間間隔內(nèi)的與時間有關(guān)的檢測器信號可被用來導出線性預測系數(shù)。該系數(shù)可被用來導出有關(guān)聯(lián)的濾波傳遞函數(shù)的極點位置。依此方式，在每一時間間隔內(nèi)與時間有關(guān)的信號可被用來從某些或所有與時間有關(guān)的數(shù)據(jù)中，某些或所有相關(guān)的頻譜值中，某些或全部相關(guān)的倒譜值中，某些或全部線性預測系數(shù)，某些或全部傳遞函數(shù)極點位置，和/或其它從給定時間間隔內(nèi)與時間有關(guān)的數(shù)據(jù)中導出的其它參量中導出“特性矢量”。在本發(fā)明項下具體裝置中，可通過確定包含特性矢量的空間的子空間以及確定將特性矢量投影到子空間的程序來對特性矢量進行處理。然后，可在此子空間下定義的任意適當坐標系中對特性矢量賦予投影坐標值。例如，子空間可以是包含特性矢量的空間中由超平面各部分集合組成的一塊線性子空間。
本發(fā)明項下的具體裝置中，上述每一步或全部處理過程可由通用中央處理器和/或使用串行軟件和/或并行軟件程序(如帶神經(jīng)網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的軟件程序)的專用計算機硬件(如陣列處理器，神經(jīng)網(wǎng)絡電路)來完成。
IX.E.傳感器狀態(tài)傳感器狀態(tài)為處理器從給定激勵誘發(fā)的檢測器信號中建立的一個數(shù)值。在本發(fā)明項下的具體裝置中，傳感器狀態(tài)包括表述在選定時間間隔內(nèi)時域信號特征的數(shù)值，表述處理后時域信號(如經(jīng)過濾波的信號、經(jīng)過卷積的信號、經(jīng)過傅立葉變換的信號，經(jīng)過小波變換的信號等)某一方面或多方面特征的數(shù)值，和/或表述原始時域信號或處理后時域信號某一或多個特性的位置和/或強度特征的數(shù)值。例如，傳感器狀態(tài)可包括第IX.D節(jié)描述的特性矢量，或在第IX.D節(jié)描述的低維子空間下的特性矢量投影坐標。
IX.F.激勵表示發(fā)生器本發(fā)明設(shè)備可具有一個或多個激勵發(fā)生器。每一激勵表示發(fā)生器可被安裝在通用中央處理器上和/或帶有串行和/或并行(如神經(jīng)網(wǎng)絡)結(jié)構(gòu)軟件的專用傳感器上(如陣列處理器，神經(jīng)網(wǎng)絡電路等)。激勵表示發(fā)生器的輸入包括在選定時間間隔內(nèi)的傳感器狀態(tài)x(t)時間序列，以及某些先驗知識。激勵表示發(fā)生器的輸出包括與坐標系無關(guān)的傳感器狀態(tài)表示S(t)的時間序列，以及輸入的傳感器狀態(tài)x(t)時間序列。激勵表示發(fā)生器的輸入輸出還可包括賴以建立傳感器狀態(tài)的檢測器信號時間序列，以及賴以將特性矢量投影其上以產(chǎn)生傳感器狀態(tài)的特性空間的子空間描述。在本發(fā)明項下具體裝置中，激勵表示發(fā)生器在任何情況下均將使用輸入信息以與坐標系無關(guān)的方式來辨識傳感器狀態(tài)集合的如下一個或多個特性即參考傳感器狀態(tài)x0，參考傳感器狀態(tài)下的參考矢量h0a，集合上所有其它目標點的矢量ha，以及連接x0與集合上任意其它目標點的路徑。在本發(fā)明項下具體裝置中，可通過第VII.F節(jié)和其它章節(jié)描述的方法來辨別傳感器狀態(tài)集合上的這些特性。在本發(fā)明項下具體裝置中，激勵信號發(fā)生器將使用第II節(jié)，第III節(jié)，以及第IV節(jié)描述的步驟建立集合上任意目標點x的與坐標系無關(guān)的表示s?？梢杂幸慌_或多臺激勵表示發(fā)生器來接收由一臺或多臺其它激勵表示發(fā)生器產(chǎn)生的激勵表示輸入S(t)，并利用這些輸入來建立構(gòu)成表述輸入表示的其它函數(shù)S′(t)。
IX.G.激勵表示高級分析在本發(fā)明項下具體裝置中，激勵表示發(fā)生器的輸出可作為執(zhí)行高級分析的硬件及/或軟件模塊的輸入。此類高級分析包括模式識別和模式分類。例如，分析模塊可將激勵表示發(fā)生器輸出與音素特征序列、音位、音位變體、半音節(jié)、音節(jié)、字詞、短語、句子等相關(guān)聯(lián)。分析模塊可通過將每一送話人與激勵表示發(fā)生器輸出特征—包括特性矢量在其上投影以產(chǎn)生傳感器狀態(tài)的特性空間的子空間的特征—來識別特定送話人的話音。
X.做為激勵轉(zhuǎn)化設(shè)備的發(fā)明裝置在本發(fā)明項下的某一具體裝置中，發(fā)自激勵源S的激勵按照以下程序“轉(zhuǎn)化”為激勵源S′的激勵。將被轉(zhuǎn)化的激勵由S產(chǎn)生。在以前章節(jié)中描述的方法和裝置被用來尋找對應于從S激勵導出的傳感器狀態(tài)x(t)時間序列的標度值S(t)時間序列。這些標度值從所選時間間隔內(nèi)記錄到的傳感器狀態(tài)中確定，而這些傳感器狀態(tài)由將被轉(zhuǎn)化的S激勵(即x(t))及可能由S產(chǎn)生的其它激勵所產(chǎn)生。下一步是在傳感器狀態(tài)集合S′上尋找傳感器狀態(tài)x′(t)時間序列，而該集合在經(jīng)過前述章節(jié)描述的過程時必然包括相同的標度值S(t)時間序列。此時，已確定的時間序列x′(t)標度值從所選時間間隔內(nèi)的傳感器狀態(tài)中導出，而這些傳感器狀態(tài)包括已轉(zhuǎn)化激勵(即x′(t))的傳感器狀態(tài)及可能由其它S′激勵產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)。下一步，我們尋找對應于已確定的傳感器狀態(tài)x′(t)時間序列的特性矢量時間序列。然后，尋找由導出的特性矢量時間序列進行特征表述的S′激勵時間序列。例如，假設(shè)激勵源為兩位送話人(S和S′)，激勵為送話人的語音聲波波形。特性矢量的時間序列可以是1)傅立葉頻譜，或2)倒譜，或3)小波表示，或4)線性預測系數(shù)，或5)對應于線性預測系數(shù)的極點位置的時間序列。然后，可通過分別反演1)短項傅立葉分析，或2)倒譜分析，或3)小波分析，或4)線性預測分析，或5)線性預測極點位置分析來合成S′的轉(zhuǎn)化后聲音波形。S′的合成聲音波形即為S轉(zhuǎn)化為S′語音后的發(fā)聲波形。
在做為激勵轉(zhuǎn)化設(shè)備的本發(fā)明裝置中，上述傳感器狀態(tài)x′(t)時間序列經(jīng)由以下步驟加以確定。首先，按照第VIII節(jié)和以前各節(jié)描述的步驟，出自送話人S的非信息語音樣本被用來在該送話人產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)x的“話音”集合上建立定標函數(shù)sNM(x)。類似地，出自送話人S′的非信息語音樣本被用來在該送話人產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)x′的“話音”集合上建立定標函數(shù)sNM′(x′)。定標函數(shù)sNM(x)被用來由準備轉(zhuǎn)化的S發(fā)聲產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)時間序列x(t)中導出s(t)＝sNM[x(t)]。然后，定標函數(shù)sNM′(x′)被用來尋找x′(t)以使s(t)＝sNM′[x′(t)]。
在本發(fā)明項下的所有具體裝置中，每一步驟均可由一臺或多臺通用中央處理器和/或使用串行軟件和/或并行軟件程序(如帶神經(jīng)網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的軟件程序)的專用計算機硬件(如陣列處理器，神經(jīng)網(wǎng)絡電路等)來完成。任何帶有監(jiān)視器、鼠標、鍵盤、RAM、ROM、光盤驅(qū)動器、以及通訊端子的合適計算機均可被用來實現(xiàn)本發(fā)明方法和裝置。
為闡明本發(fā)明構(gòu)成和使用方式，本文對根據(jù)本發(fā)明設(shè)計的用于建立激勵表示的具體方法和裝置做以上描述?？梢哉J為，本領(lǐng)域?qū)I(yè)人員可對本發(fā)明及其各個方面輕易進行改變和更改，且本發(fā)明并不局限于所描述的具體裝置。因此可以預期，本發(fā)明涵蓋在此披露和提出權(quán)利要求的本發(fā)明要義和基本原則范圍之內(nèi)的任何及所有修改，改變，或等效處理。
權(quán)利要求
1.一種檢測并處理來自激勵源的與時間有關(guān)的信號的方法，該方法包括以下步驟a)使用檢測器在預定時間點上檢測自激勵源發(fā)出的激勵信號能量；b)處理檢測器的輸出信號，以在預定時間點集合內(nèi)的每一時間點t上產(chǎn)生傳感器狀態(tài)x(t)，所述傳感器狀態(tài)x(t)包括一個或多個數(shù)值；c)存儲所述檢測器輸出信號和所述集合內(nèi)每一時間點上的傳感器狀態(tài)x(t)到計算機存儲器中；d)處理所存儲的傳感器狀態(tài)x(t)，以便在可能傳感器狀態(tài)空間中，產(chǎn)生預定傳感器狀態(tài)集合中每一傳感器狀態(tài)的狀態(tài)表示，所述每一狀態(tài)表示包括一個或多個數(shù)值；e)存儲所述預定傳感器狀態(tài)集合中的所述傳感器狀態(tài)和所述預定傳感器狀態(tài)集合中的所述傳感器狀態(tài)表示到計算機存儲器中；f)處理至少一個所存儲的檢測器輸出信號、以及所述預定集合中的傳感器狀態(tài)和相應的狀態(tài)表示，以確定在所述預定集合中產(chǎn)生傳感器狀態(tài)的激勵的性質(zhì)和特征。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征為對所存儲的傳感器狀態(tài)x(t)的處理具有這樣的特性，即每一所述傳感器狀態(tài)x的表示大體上等同于變換的傳感器狀態(tài)x′＝x′(x)的表示，所述變換的傳感器狀態(tài)x′的表示從所述存儲的傳感器狀態(tài)x′(t)＝x′[x(t)]的變換的時間序列中產(chǎn)生，其中，x′(x)為可能的傳感器狀態(tài)空間下的狀態(tài)變換。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征為所述狀態(tài)變換x′(x)為在可能的傳感器狀態(tài)空間上的可逆變換。
4.一種檢測并處理來自激勵源的與時間有關(guān)的信號的方法，該方法包括以下步驟a)使用檢測器在預定時間點上檢測自激勵源發(fā)出的激勵信號能量；b)處理檢測器輸出信號，以便在預定時間點集合內(nèi)的每一時間點t上生成傳感器狀態(tài)x(t)，所述傳感器狀態(tài)x(t)包括一個或多個數(shù)值；c)存儲所述檢測器輸出信號和所述集合內(nèi)每一時間點上的傳感器狀態(tài)x(t)到計算機存儲器中；d)在可能的傳感器狀態(tài)空間中確定參考傳感器狀態(tài)x0；e)在參考傳感器狀態(tài)x0處確定一個或多個參考矢量h0a，參考矢量腳標a為整數(shù)值，而所述每一參考矢量包括一維或多維矢量；f)處理至少一個所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)、參考傳感器狀態(tài)x0、以及參考矢量h0a，以在預定傳感器狀態(tài)集合內(nèi)每一傳感器狀態(tài)x處確定一個或多個優(yōu)先矢量ha，所述每一優(yōu)先矢量為一維或多維矢量；g)處理至少一個所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)、參考傳感器狀態(tài)x0、以及參考矢量h0a，以確定在可能的傳感器狀態(tài)的空間中的路徑，每一所述狀態(tài)路徑在預定的傳感器狀態(tài)的集合內(nèi)連接參考傳感器狀態(tài)x0和某一目標傳感器狀態(tài)；h)在預定的傳感器狀態(tài)集合內(nèi)確定每一傳感器狀態(tài)x的狀態(tài)表示s=∫x0xδs]]>，式中，所述積分路徑從x0至x，所述路徑上每一傳感器狀態(tài)的δs滿足δx=Σa=1,...,Nhaδsa]]>，δx為路徑上所述傳感器狀態(tài)處沿路徑方向的小段位移，ha表示所述路徑上所述傳感器狀態(tài)附近的優(yōu)先矢量，N為可能的傳感器狀態(tài)空間的維數(shù)；i)存儲所述預定的傳感器狀態(tài)集合中的所述傳感器狀態(tài)和傳感器狀態(tài)表示到計算機存儲器中；j)處理至少一個所存儲的檢測器輸出信號、以及所述預定的集合中的傳感器狀態(tài)和相應的狀態(tài)表示，以確定在所述預定集合中產(chǎn)生傳感器狀態(tài)的激勵性質(zhì)和特征。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為激勵源至少為可對源自激勵的信號能量進行檢測和處理的設(shè)備外部激勵源以及設(shè)備內(nèi)部激勵源之一。
6.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為激勵源產(chǎn)生的激勵至少包括電磁激勵、聽覺激勵、或機械激勵之一。
7.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為激勵源承載激勵源所產(chǎn)生的能量的介質(zhì)至少包括真空、地球大氣、波導、導線、光纖、氣相、液相、固相之一。
8.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為檢測器至少包括射頻天線、微波天線、紅外相機、光學相機、紫外線檢測器、X-射線檢測器、拾音器、水下測聲儀、壓力傳感器、平移位置檢測儀、角位置檢測儀、平移運動檢測儀、角運動檢測儀、電壓計、電流計之一。
9.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為對檢測器輸出信號進行處理以產(chǎn)生傳感器狀態(tài)的信號處理方法至少包括線性方法、非線性方法、濾波方法、卷積方法、傅立葉變換方法、沿基函數(shù)分解方法、小波分析、降維方法、參數(shù)化方法、以及以線性或非線性方式對時間進行重新定標方法之一。
10.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為通過對所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)進行處理確定可能的傳感器狀態(tài)空間中的參考傳感器狀態(tài)x0，所述處理過程具有這樣的特性，即通過處理變換的存儲的傳感器狀態(tài)x′(t)＝x′[x(t)]可大致確定變換后的參考傳感器狀態(tài)x0′＝x′(x0)，這里x′(x)為在可能傳感器狀態(tài)空間上的變換。
11.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為所述可能的傳感器狀態(tài)空間的參考傳感器狀態(tài)x0被確定為可能的傳感器狀態(tài)空間上函數(shù)的現(xiàn)場最大的傳感器狀態(tài)，所述傳感器狀態(tài)處的函數(shù)值由預定時間間隔內(nèi)所述傳感器狀態(tài)在存儲的傳感器狀態(tài)集合中出現(xiàn)的次數(shù)來決定。
12.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為可能的傳感器狀態(tài)空間中的所述參考傳感器狀態(tài)x0被確定為由用戶確定的激勵所產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)。
13.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為通過對預定的所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)的集合進行處理確定參考傳感器狀態(tài)x0處的參考矢量h0a，在所述預定的集合中存儲的傳感器狀態(tài)位于傳感器狀態(tài)x0的微小鄰域內(nèi)。
14.如權(quán)利要求13所述的方法，其特征為所述處理具有這樣的特性，即通過對預定集合x′(t)＝x′[x(t)]內(nèi)的變換的傳感器狀態(tài)進行所述處理可大致確定變換的參考傳感器狀態(tài)x0′＝x′(x0)處的變換的參考矢量h0a′=∂x′∂xh0a.]]>
15.如權(quán)利要求14所述的方法，其特征為所述變換x′(x)為可能的傳感器狀態(tài)空間上的可逆變換。
16.如權(quán)利要求13所述的方法，其特征為參考傳感器狀態(tài)x0處的參考矢量h0a被確定為h0a=Σj=1,...,NΔTwjh0a(j),]]>式中，h0a(j)為從以j標注的預定時間間隔內(nèi)所述傳感器狀態(tài)中確定的參考傳感器狀態(tài)x0處的參考矢量，NΔT為所述預定時間間隔數(shù)，而wj為依j而定的預定數(shù)值。
17.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為確定所述參考傳感器狀態(tài)x0處的參考矢量h0a還包括以下步驟a)確定在每一時間點ti處的時間導數(shù)hi=dxdt|ti]]>的近似值，所述時間點取自預定的傳感器狀態(tài)x(t)存儲的時間點的集合，i為整數(shù)標記，在所述時間點上的傳感器狀態(tài)x(ti)位于參考傳感器狀態(tài)x0的微小鄰域內(nèi)；b)將冪值i分劃成C個以Sc標識的非空分劃集合，這里，c＝1，...，C，C為預定整數(shù)；c)針對建立分劃集合Sc的每種可能的方法確定E值，E值與參量hi和分劃集合Sc有關(guān)；d)確定所述x0處的主要矢量hchc=1Nc′ΣiϵSchi,]]>N′c為與c有關(guān)的預定數(shù)值，而Sc為導致最小E值的分劃集合；e)確定所述傳感器狀態(tài)x0處參考矢量h0a為所述x0處主要矢量的預定子集。
18.如權(quán)利要求17所述的方法，其特征為針對每一分劃集合Sc的參量E為E=Σc=1,...,C|Mc|p,]]>|Mc|為Mc的行列式，Mc由下式給定Mc=1NcΣiϵSchihi,]]>Nc為與c有關(guān)的預定數(shù)值，p為預定正實數(shù)值。
19.如權(quán)利要求17所述的方法，其特征為確定所述參考傳感器狀態(tài)x0處的參考矢量h0a還包括以下步驟a)對所述主要矢量hc排序，使相對應的參量|Mc|按上升量值順序排列，|Mc|為Mc的行列式，Mc由下式給定Mc=1NcΣiϵSchihi,]]>式中，Nc為與c有關(guān)的預定數(shù)值；b)確定所述傳感器狀態(tài)x0處的參考矢量為首組線性獨立的N維主矢量，N為可能傳感器狀態(tài)空間的維數(shù)。
20.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為x0處的每一所述參考矢量被確定為可能傳感器狀態(tài)空間中的有向線段，所述有向線段將兩個或多個傳感器狀態(tài)聯(lián)系起來，所述兩個或多個傳感器狀態(tài)由用戶決定的兩個或多個激勵產(chǎn)生。
21.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為對至少一個所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)，所述參考傳感器狀態(tài)x0，以及所述參考矢量h0a進行處理以在所述預定傳感器狀態(tài)集合上確定每一傳感器狀態(tài)x處的一個或多個優(yōu)先矢量ha，處理過程具有這樣的特性，即通過處理至少一個所述存儲的傳感器狀態(tài)x′(t)＝x′[x(t)]的變換的時間序列、所述變換的參考傳感器狀態(tài)x0′＝x′(x0)、以及所述變換的參考傳感器狀態(tài)處的參考矢量h0a′=∂x∂xh0a]]>，可產(chǎn)生所述變換的傳感器狀態(tài)x′＝x′(x)處的優(yōu)先矢量ha′=∂x′∂xha]]>的近似值，x′(x)為可能傳感器狀態(tài)空間上的變換。
22.如權(quán)利要求21所述的方法，其特征為所述傳感器狀態(tài)x′(x)為可能的傳感器狀態(tài)空間上的可逆變換。
23.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為在所述預定傳感器狀態(tài)集合中每一傳感器狀態(tài)x處的優(yōu)先矢量ha由下式確定ha=Σj=1,...,NΔTwjha(j),]]>式中，ha(j)為通過對至少一個所述參考傳感器狀態(tài)x0和所述在第j個預定時間間隔存儲的傳感器狀態(tài)進行處理而在所述傳感器狀態(tài)x處確定的優(yōu)先矢量，NΔT為所述預定時間間隔數(shù)，wj為與j有關(guān)的預定數(shù)值。
24.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為對至少一個所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)，所述參考傳感器狀態(tài)x0，以及所述參考矢量h0a進行處理以在可能傳感器狀態(tài)集合上確定路徑x(τ)，0≤τ≤1，以及連接參考傳感器狀態(tài)x0＝x(0)與目標傳感器狀態(tài)x(1)的路徑，處理過程具有這樣的特性，即通過對至少一個所述存儲的傳感器狀態(tài)x′(t)＝x′[x(t)]的變換的時間序列、所述經(jīng)過變換的參考傳感器狀態(tài)x0′＝x′(x0)、以及所述經(jīng)過變換的參考傳感器狀態(tài)處的參考矢量h0a′=∂x′∂xh0a]]>進行處理，可大致確定經(jīng)過變換的路徑x′(τ)＝x′[x(τ)]，x′(x)為可能的傳感器狀態(tài)空間上的變換。
25.如權(quán)利要求24所述的方法，其特征為所述傳感器狀態(tài)x′(x)為可能傳感器狀態(tài)空間上的可逆變換。
26.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為確定激勵性質(zhì)和特征還包括以下步驟a)確定每一所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)的激勵表示s(t)；b)確定另一個傳感器狀態(tài)時間序列為所述激勵表示s(t)的時間序列；c)對所述另一個傳感器狀態(tài)時間序列進行處理以在所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)空間內(nèi)確定每一預定傳感器狀態(tài)集合的激勵表示；d)處理至少一個存儲的檢測器輸出信號以及所述預定集合的傳感器狀態(tài)及其表示和其表示的表示，以確定在所述預定的集合內(nèi)產(chǎn)生所述傳感器狀態(tài)的激勵性質(zhì)和特征。
27.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為至少使用通用計算機軟件程序完成一步步驟，所述軟件程序結(jié)構(gòu)可為串行結(jié)構(gòu)、并行結(jié)構(gòu)、或神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。
28.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征為至少使用計算機硬件電路完成一步步驟，所述電路結(jié)構(gòu)可為串行結(jié)構(gòu)、并行結(jié)構(gòu)、或神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。
29.一種檢測并處理來自激勵源的與時間有關(guān)的信號的方法，該方法包括以下步驟a)使用檢測器在預定時間點上檢測自激勵源輸出的激勵信號能量；b)對檢測器輸出的信號進行處理，以便在預定時間點集合內(nèi)的每一時間點t上產(chǎn)生傳感器狀態(tài)x(t)，所述傳感器狀態(tài)x(t)包括一個或多個數(shù)值；c)將所述檢測器輸出信號和所述每一預定時間點上的傳感器狀態(tài)x(t)存儲到計算機存儲器中；d)確定在可能的傳感器狀態(tài)空間內(nèi)的參考傳感器狀態(tài)x0；e)通過對預定的所述傳感器狀態(tài)集合進行處理來確定預定傳感器狀態(tài)集合中每一傳感器狀態(tài)x處的一個或多個優(yōu)先矢量ha，所述預定集合中的傳感器狀態(tài)位于傳感器狀態(tài)x的微小鄰域內(nèi)，且所述優(yōu)先矢量為一維或多維矢量；f)通過處理至少一個所述參考傳感器狀態(tài)x0和所述優(yōu)先矢量ha來確定可能的傳感器狀態(tài)空間內(nèi)的路徑，每一所述路徑為預定的傳感器狀態(tài)集合中連接參考傳感器狀態(tài)x0和傳感器狀態(tài)x的路徑；g)確定預定的傳感器狀態(tài)集合中的每一傳感器狀態(tài)x表示s=∫x0xδs]]>，所述積分路徑為從x0至x，在所述路徑上每一傳感器狀態(tài)處的δs滿足δx=Σa=1,...,Nhaδsa]]>，δx為所述路徑上傳感器狀態(tài)處沿路徑的微小位移，ha代表所述路徑上傳感器狀態(tài)附近的優(yōu)先矢量，N為可能傳感器狀態(tài)空間的維數(shù)；h)存儲所述預定傳感器狀態(tài)集合中的傳感器狀態(tài)和所述預定傳感器狀態(tài)集合中的傳感器狀態(tài)表示于計算機存儲器中；i)處理至少一個存儲的檢測器輸出信號、所述預定集合中的傳感器狀態(tài)、以及相應的狀態(tài)表示，以確定產(chǎn)生預定集合中傳感器狀態(tài)的激勵性質(zhì)和特征。
30.如權(quán)利要求29所述的方法，其特征為在所述傳感器狀態(tài)x處的優(yōu)先矢量ha通過對所述存儲的傳感器狀態(tài)的預定集合進行處理來加以確定，所述預定傳感器狀態(tài)集合x(t)為傳感器狀態(tài)x的微小鄰域，所述處理過程具有這樣的特性，即通過對所述存儲的預定集合中傳感器狀態(tài)x′(t)＝x′[x(t)]進行處理，可產(chǎn)生所述經(jīng)過變換的傳感器狀態(tài)x′＝x′(x)處的優(yōu)先矢量ha′=∂x′∂xha]]>的近似值，x′(x)為可能傳感器狀態(tài)空間上的變換。
31.如權(quán)利要求30所述的方法，其特征為所述變換x′(x)為可能的傳感器狀態(tài)空間上的可逆變換。
32.如權(quán)利要求29所述的方法，其特征為確定所述預定傳感器狀態(tài)集合中每一傳感器狀x處的優(yōu)先矢量ha還包括以下步驟a)確定在每一時間點ti處的時間導數(shù)hi=dxdt|ti]]>吉計值，所述時間點取自預定的傳感器狀態(tài)x(t)存儲于其中的時間點集合，i為整數(shù)標記，在所述時間點上的傳感器狀態(tài)x(ti)位于所述傳感器狀態(tài)x的微小鄰域內(nèi)；b)將冪值i分劃成C個以Sc標識的非空分劃集合，這里，c＝1，...，C，C為預定整數(shù)；c)針對建立分劃集合Sc的所有可能的方法確定召值，E值與參量hi和分劃集合Sc有關(guān)；d)確定所述傳感器狀態(tài)x處的主要矢量hchc=1Nc′ΣiϵSchi,]]>N′c為與c有關(guān)的預定數(shù)值，而Sc為導致最小E值的分劃集合；e)確定x處的優(yōu)先矢量ha為x處主要矢量的預定子集。
33.如權(quán)利要求32所述的方法，其特征為參量E的表達式為E=Σc=1,...,C|Mc|p,]]>|Mc|為Mc的行列式，Mc由下式給定Mc=1NcΣiϵSchihi,]]>Nc為與c有關(guān)的預定數(shù)值，p為預定正實數(shù)值。
34.如權(quán)利要求32所述的方法，其特征為確定在所述預定傳感器狀態(tài)集合中每一傳感器狀態(tài)x處的優(yōu)先矢量ha還包括以下步驟a)對所述主要矢量hc排序，使相對應的參量|Mc|按上升量值順序排列，|Mc|為Mc的行列式，Mc由下式給定Mc=1NcΣiϵSchihi,]]>式中，Nc為與c有關(guān)的預定數(shù)值；b)確定x處的優(yōu)先矢量ha為第一線性獨立的N維主矢量，N為可能傳感器狀態(tài)空間的維數(shù)。
35.如權(quán)利要求29所述的方法，其特征為在預定傳感器狀態(tài)集合中的每一傳感器狀態(tài)x處的優(yōu)先矢量ha由下式確定ha=Σj=1,...,NΔTwjha(j),]]>式中，ha(j)為從第j個預定時間間隔內(nèi)的所述存儲的傳感器狀態(tài)中確定的傳感器狀態(tài)x處的優(yōu)先矢量，NΔT為所述預定時間間隔數(shù)，而wj為依j而定的預定數(shù)值。
36.如權(quán)利要求29所述的方法，其特征為確定所述連接x0與x的路徑還包括以下步驟a)確定通過x0的類型m軌道，m為預定整數(shù)；其中，所述確定的步驟為沿至少一x0點附近的所述優(yōu)先矢量hm和減一倍數(shù)的(one times)所述x0點的優(yōu)先矢量hm的方向橫越可能的傳感器狀態(tài)空間；然后，沿至少一個后續(xù)遇到的傳感器狀態(tài)附近的所述優(yōu)先矢量hm和減一倍數(shù)的所述后續(xù)遇到的傳感器狀態(tài)附近的所述優(yōu)先矢量hm的方向橫越可能傳感器狀態(tài)空間；然后，重復后一步驟至預定次數(shù)；b)確定通過最后確定的類型d1軌道上每一傳感器狀態(tài)的類型n軌道，n為一整數(shù)且不等于任何標記以前確定的軌道的冪值；確定方法為沿至少一個所述傳感器狀態(tài)附近的所述優(yōu)先矢量hn和減一倍數(shù)的所述傳感器狀態(tài)附近的優(yōu)先矢量hn的方向橫越可能傳感器狀態(tài)空間；然后，沿至少一個后續(xù)遇到的傳感器狀態(tài)附近的所述優(yōu)先矢量hn減一倍數(shù)的所述后續(xù)遇到的傳感器狀態(tài)附近的所述優(yōu)先矢量hn的方向橫越可能傳感器狀態(tài)空間；然后，重復后一步驟至預定次數(shù)；c)重復進行步驟(b)直到最后確定的軌道達到所述傳感器狀態(tài)x為止；d)確定連接參考傳感器狀態(tài)x0至所述傳感器狀態(tài)x的所述路徑為至多包含每一確定的軌道類型的一條線段的路徑，所述線段以確定的所述軌道類型決定連接順序。
37.一種檢測并處理來自激勵源的與時間有關(guān)的信號的方法，該方法包括以下步驟a)使用檢測器在預定時間點上檢測自激勵源輸出的激勵信號能量；b)對檢測器輸出信號進行處理，以便在預定的時間點集合內(nèi)的每一時間點t上產(chǎn)生傳感器狀態(tài)x(t)，所述傳感器狀態(tài)x(t)包括一個或多個數(shù)值；c)將所述檢測器輸出信號和所述集合內(nèi)每一時間點上的傳感器狀態(tài)x(t)存儲到計算機存儲器中；d)確定可能的傳感器狀態(tài)空間中的參考傳感器狀態(tài)x0；e)確定參考傳感器狀態(tài)x0處的一個或多個參考矢量h0a，每一所述參考矢量包括一維或多維矢量；f)通過對所述預定的存儲的傳感器狀態(tài)集合進行處理來確定在預定傳感器狀態(tài)集合中每一傳感器狀態(tài)x處的平移運算，在所述預定集合中存儲的傳感器狀態(tài)位于所述傳感器狀態(tài)x的微小鄰域，且所述平移運算將矢量橫越x附近的可能傳感器狀態(tài)空間；g)處理至少一個所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)、所述參考傳感器狀態(tài)x0、所述參考矢量h0a、以及所述平移運算，以確定預定傳感器狀態(tài)集合中每一傳感器狀態(tài)x處的一個或多個優(yōu)先矢量ha，每一所述優(yōu)先矢量為一維或多維矢量；h)處理至少一個所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)、所述參考傳感器狀態(tài)x0、所述參考矢量h0a、以及所述平移運算，以確定橫越可能傳感器狀態(tài)空間的路徑，每一所述路徑為連接參考傳感器狀態(tài)x0和預定傳感器狀態(tài)集合中傳感器狀態(tài)x的路徑；i)確定預定傳感器狀態(tài)集合中每一傳感器狀態(tài)x的表示s=∫x0xδs]]>，所述積分路徑從x0至x，所述路徑上每一傳感器狀態(tài)的δs滿足δx=Σa=1,...,Nhaδsa,]]>δx為路徑上所述傳感器狀態(tài)處沿路徑方向的小段位移，ha為所述路徑上所述傳感器狀態(tài)附近的優(yōu)先矢量，N為可能傳感器狀態(tài)空間的維數(shù)；j)將所述預定傳感器狀態(tài)集合中的所述傳感器狀態(tài)和傳感器狀態(tài)表示存儲到計算機存儲器中；k)處理至少一個所存儲的檢測器輸出信號，以及所述預定集合中的傳感器狀態(tài)和相應的狀態(tài)表示，以確定產(chǎn)生所述預定集合中傳感器狀態(tài)的激勵性質(zhì)和特征。
38.如權(quán)利要求37所述的方法，其特征為在所述傳感器狀態(tài)x的微小鄰域內(nèi)處理所述預定存儲傳感器狀態(tài)x(t)集合后確定的平移運算將x處矢量V沿x處線段δx平移成目的地傳感器狀態(tài)x+δx處的平移的矢量V和變換的所述傳感器狀態(tài)x′＝x′(x)處的平移運算，所述平移運算通過對變換的所述傳感器狀態(tài)x′的微小鄰域內(nèi)的變換的所述存儲的傳感器狀態(tài)x′(t)＝x′[x(t)]進行處理來確定，同時，上述平移運算將x′處已變換所述矢量V′=∂x′∂xV]]>沿x′處已變換所述線段δx′=∂x′∂xδx]]>大致平移成已變換所述目的地傳感器狀態(tài)x′(x+δx)處的已變換所述已平移矢量V′=∂x′∂xV]]>，x′(x)為可能傳感器狀態(tài)空間上的變換。
39.如權(quán)利要求38所述的方法，其特征為所述變換x′(x)為可能傳感器狀態(tài)空間上的可逆變換。
40.如權(quán)利要求37所述的方法，其特征為在所述預定傳感器狀態(tài)x處的平移運算可通過以下步驟加以確定a)確定所述預定傳感器狀態(tài)x微小鄰域內(nèi)三個所述存儲的傳感器狀態(tài)，所述三個存儲的傳感器狀態(tài)在預定時間間隔內(nèi)被存儲；b)確定一對線段，其中第一條所述線段將三個傳感器狀態(tài)的頭兩個狀態(tài)連接起來，該頭兩個傳感器狀態(tài)的存儲時間早于三個傳感器狀態(tài)中的最后一個狀態(tài)被存儲的時間，且該線段由先存儲的傳感器狀態(tài)指向后存儲的傳感器狀態(tài)，第二條所述線段將三個傳感器狀態(tài)的后兩個狀態(tài)連接起來，該后兩個傳感器狀態(tài)的存儲時間晚于三組傳感器狀態(tài)中的第一個狀態(tài)被存儲的時間，且該線段由先存儲的傳感器狀態(tài)指向后存儲的傳感器狀態(tài)；c)在所述預定傳感器狀態(tài)x鄰域內(nèi)確定零或更多附加線段對；d)在所述預定傳感器狀態(tài)x處確定平移運算，該平移運算將矢量沿穿越x附近的可能傳感器狀態(tài)空間的路徑移動，并將每一線段對中的第一線段沿其自身平移成接近同組線段對中第二條線段的線段。
41.如權(quán)利要求37所述的方法，其特征為在所述預定傳感器狀態(tài)x處確定平移運算還包括以下步驟a)確定所述預定傳感器狀態(tài)x微小鄰域內(nèi)三個所述存儲的傳感器狀態(tài)，所述三個存儲的傳感器狀態(tài)在預定時間間隔內(nèi)被存儲；b)確定一對線段，其中第一條所述線段將三個傳感器狀態(tài)的頭兩個狀態(tài)連接起來，該頭兩個傳感器狀態(tài)的存儲時間早于三個傳感器狀態(tài)中的最后一個狀態(tài)被存儲的時間，且該線段由先存儲的傳感器狀態(tài)指向后存儲的傳感器狀態(tài)，第二條所述線段將三個傳感器狀態(tài)的后兩組狀態(tài)連接起來，該后兩個傳感器狀態(tài)的存儲時間晚于三個傳感器狀態(tài)中的第一個狀態(tài)被存儲的時間，且該線段由先存儲的傳感器狀態(tài)指向后存儲的傳感器狀態(tài)；c)在所述預定傳感器狀態(tài)x鄰域內(nèi)確定零或更多附加線段對集合；d)確定一個或多個集合，且每一所述集合以整數(shù)i標記并含有一個或多個線段對，對每一線段對，存在滿足下式的唯一Γlmk(i)δdxk=-Σl,m=1,...,NΓlmk(i)dxldxm]]>對所述集合中的每一線段對、dx和dx+δdx，N為可能的傳感器狀態(tài)空間的維數(shù)；e)確定所述預定傳感器狀態(tài)x處的仿射(affine)聯(lián)絡ΓlmkΓlmk=1WΓΣi=1,...,NΓΓlmk(i),]]>式中，NΓ為具有唯一所述Γlmk(i)的所述線段對集合的維數(shù)，WΓ為預定數(shù)值；f)確定所述預定的傳感器狀態(tài)x處的平移運算，以使x處矢量V沿x處線段δx被平移成x+δx處的矢量V+δV，δV為δVk=-Σl,m=1,...,NΓlmkVlδxm,]]>N為可能的傳感器狀態(tài)空間的維數(shù)。
42.如權(quán)利要求37所述的方法，其特征為在所述預定傳感器狀態(tài)x處的所述平移運算將x處的矢量V沿x處的線段δx平移成x+δx處的矢量V+δV，δV為δVk=Σj=1,...,NΔTwjδV(j)k,]]>δV(j)具有這樣的特性，即第j個預定時間間隔內(nèi)所述存儲的傳感器狀態(tài)中確定的平移運算將x處的矢量V沿x處的線段δx平移成x+δx處的矢量V+δV(j)，NΔT為所述預定的時間間隔數(shù)，wj為與j有關(guān)的預定的數(shù)值。
43.如權(quán)利要求37所述的方法，其特征為確定連接參考傳感器狀態(tài)x0與傳感器狀態(tài)x的路徑還包括以下步驟a)確定通過x0的類型m軌道，m為預定整數(shù)，確定方法為沿至少一個矢量本身的參考矢量h0m和減一倍數(shù)的自身矢量后得出的方向平移參考矢量；然后，將得出的矢量沿至少一個矢量本身的矢量和減一倍數(shù)的自身矢量后得出的方向平移，重復后一步驟至預定次數(shù)；b)將參考矢量h0a沿所述類型m軌道平移以產(chǎn)生所述軌道上每一傳感器狀態(tài)處的優(yōu)先矢量ha；c)確定通過最后確定的類型軌道上每一傳感器狀態(tài)的類型n軌道，n為一整數(shù)且不等于任何標記以前確定的軌道的冪值，確定方法為沿至少一個矢量自身和減一倍數(shù)的矢量自身后得出的方向平移所述每一軌道上每一傳感器狀態(tài)處的所述優(yōu)先矢量hn，并將得出的矢量沿至少一個矢量自身和減一倍數(shù)的矢量自身后得出的方向平移，重復后一步驟至預定次數(shù)；d)將位于每一最后確定的類型軌道的前一軌道上每一傳感器狀態(tài)處的所述優(yōu)先矢量ha沿經(jīng)過所述每一傳感器狀態(tài)的所述類型n軌道進行平移，以便產(chǎn)生所述類型n軌道上每一傳感器狀態(tài)處的優(yōu)先矢量ha；e)重復進行步驟(c)和步驟(d)直到所確定的軌道和所述優(yōu)先矢量ha平移過程達到所述預定傳感器狀態(tài)x為止；f)確定連接參考傳感器狀態(tài)x0至所述傳感器狀態(tài)x的所述路徑為至多包含每一確定的軌道類型的一條線段的路徑，所述線段以所述確定的軌道類型決定連接順序。
44.一種檢測并處理來自激勵源的與時間有關(guān)的信號的方法，該方法包括以下步驟a)使用檢測器在預定時間點上檢測自激勵源輸出的激勵信號能量；b)對檢測器輸出信號進行處理，以便在預定時間點集合內(nèi)的每一時間點t上產(chǎn)生傳感器狀態(tài)x(t)，所述傳感器狀態(tài)x(t)包括一個或多個數(shù)值；c)將所述檢測器輸出信號和所述集合內(nèi)每一時間點上的傳感器狀態(tài)x(t)存儲到計算機存儲器中；d)確定可能傳感器狀態(tài)空間中的參考傳感器狀態(tài)x0；e)確定參考傳感器狀態(tài)x0處的一個或多個參考矢量h0a，每一所述參考矢量為一維或多維矢量；f)通過對預定所述存儲的傳感器狀態(tài)集合進行處理來確定預定傳感器狀態(tài)集合中每一傳感器狀態(tài)x處的度量運算，在所述預定集合存儲的傳感器狀態(tài)位于所述傳感器狀態(tài)x的微小鄰域，且所述度量運算指定x附近的矢量長度；g)確定預定傳感器狀態(tài)集合內(nèi)的每一傳感器狀態(tài)x處的平移運算，所述平移運算將矢量在x附近的可能傳感器狀態(tài)空間上移動；h)處理至少一個所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)、所述參考傳感器狀態(tài)x0、所述參考矢量h0a、所述度量運算、以及所述平移運算，以確定預定傳感器狀態(tài)集合上每一傳感器狀態(tài)x處的一個或多個優(yōu)先矢量，每一所述優(yōu)先矢量包括一維或多維矢量；i)處理至少一個所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)、所述參考傳感器狀態(tài)x0、所述參考矢量h0a、所述度量運算、以及所述平移運算，以確定穿越可能傳感器狀態(tài)空間的路徑，每一所述路徑為預定傳感器狀態(tài)集合中參考傳感器狀態(tài)x0和傳感器狀態(tài)x之間的路徑；j)在預定傳感器狀態(tài)集合內(nèi)確定每一傳感器狀態(tài)x的狀態(tài)表示s=∫x0xδs,]]>式中，所述積分路徑從x0至x，所述路徑上每一傳感器狀態(tài)的δs滿足δx=Σa=1,...,Nhaδsa]]>，δx為路徑上所述傳感器狀態(tài)處沿路徑方向的小段位移，ha為所述路徑上所述傳感器狀態(tài)附近的優(yōu)先矢量，N為可能傳感器狀態(tài)空間的維數(shù)；k)將所述預定傳感器狀態(tài)集合中的所述傳感器狀態(tài)和傳感器狀態(tài)表示存儲到計算機存儲器中；l)處理至少一個所存儲的檢測器輸出信號，以及所述預定集合中的傳感器狀態(tài)和相應的狀態(tài)表示，以確定產(chǎn)生所述預定集合中傳感器狀態(tài)的激勵性質(zhì)和特征。
45.如權(quán)利要求44所述的方法，其特征為在所述預定的傳感器狀態(tài)x處所述度量運算向x處矢量V指定的長度等同于由x′處度量在變換的所述傳感器狀態(tài)x′＝x′(x)處向變換的所述矢量V′=∂x′∂xV]]>指定的長度，所述x′處度量通過對變換的存儲的傳感器狀態(tài)x′(t)＝x′[x(t)]進行處理來確定，每一x(t)為所述預定的存儲的x附近傳感器狀態(tài)集合，而x′(x)為在可能的傳感器狀態(tài)空間上的變換。
46.如權(quán)利要求45所述的方法，其特征為所述變換x′(x)為可能傳感器狀態(tài)空間上的可逆變換。
47.如權(quán)利要求44所述的方法，其特征為在每一所述預定傳感器狀態(tài)x處的度量運算可通過以下步驟加以確定a)確定所述預定傳感器狀態(tài)x微小鄰域內(nèi)兩個所述存儲的傳感器狀態(tài)，所述兩個存儲的傳感器狀態(tài)在預定時間間隔內(nèi)被存儲；b)確定連接所述兩個傳感器狀態(tài)的線段，所述線段由先存儲的傳感器狀態(tài)指向后存儲的傳感器狀態(tài)；c)在所述預定傳感器狀態(tài)x鄰域內(nèi)確定零或更多附加線段對集合；d)確定所述預定傳感器狀態(tài)x處的度量運算，該運算指定所述預定傳感器狀態(tài)x處的矢量的度量長度，并對每一所述線段指定大致相同的度量長度。
48.如權(quán)利要求44所述的方法，其特征為在每一所述預定傳感器狀態(tài)x處的度量運算可通過以下步驟加以確定a)確定所述預定傳感器狀態(tài)x微小鄰域內(nèi)兩個所述存儲的傳感器狀態(tài)，所述兩個存儲的傳感器狀態(tài)在預定時間間隔內(nèi)被存儲；b)確定連接所述兩個傳感器狀態(tài)的線段，所述線段由先存儲的傳感器狀態(tài)指向后存儲的傳感器狀態(tài)；c)在所述預定傳感器狀態(tài)x鄰域內(nèi)確定零或更多附加線段對集合；d)確定一個或多個所述線段集合，且每一集合以i標記并含有一個或多個此類線段，對每一線段，存在滿足下式的唯一gkl(i)Σk,l=1,...,Ngkl(i)dxkdxl=|dλ|2]]>對所述集合中的每一線段dx，|dλ|2為預定數(shù)值，N為可能傳感器狀態(tài)空間的維數(shù)；e)確定所述預定傳感器狀態(tài)x處的度量張量gklgkl=1WgΣi=1,...,Nggkl(i),]]>式中，Ng為具有唯一所述gkl(i)的所述預定傳感器狀態(tài)x處的線段集合數(shù)，Wg為預定數(shù)值；f)確定所述預定傳感器狀態(tài)x處的度量運算，以使x處矢量V被指定的度量長度為|V||V|2=Σk,l=1,...,NgklVkVl.]]>
49.如權(quán)利要求44所述的方法，其特征為在所述預定傳感器狀態(tài)x處的所述度量運算指定x處矢量V的度量長度|V|，|V|為|V|2=ΣJ=1,...,NΔTwj|V(j)|2,]]>|V(j)|具有這樣的特性，即第j個預定時間間隔內(nèi)所述存儲的傳感器狀態(tài)中確定的度量運算將度量長度|V(j)|指定給x處的矢量V，NΔT為所述預定時間間隔數(shù)，wj為與j有關(guān)的預定數(shù)值。
50.如權(quán)利要求44所述的方法，其特征為在所述預定傳感器狀態(tài)x處的平移運算將x處線段沿自身平移成平移后線段，所述平移后線段與所述x處線段的度量長度大致相同。
51.如權(quán)利要求44所述的方法，其特征為確定在所述預定傳感器狀態(tài)x處的所述平移運算還包括以下步驟a)確定所述預定傳感器狀態(tài)x處的仿射聯(lián)絡ΓlmkΓlmk=12Σn=1,...,Ngkn(∂gmn∂xl+∂gml∂xm-∂glm∂xn),]]>gkl為逆變張量，即gkl的逆，gkl滿足|V|2=Σk,l=1,...,NgklVkVl,]]>式中，|V|為由x處的度量運算指定給x處矢量的長度，N為可能傳感器狀態(tài)空間的維數(shù)；b)確定在所述預定傳感器狀態(tài)x處的平移運算，以使x處矢量V沿x處線段δx被平移成x+δx矢量V+δV，δV為δVk=-Σl,m=1,...,NΓlmkVlδxm,]]>式中，N為可能傳感器狀態(tài)空間的維數(shù)。
52.如權(quán)利要求44所述的方法，其特征為確定連接參考傳感器狀態(tài)x0與傳感器狀態(tài)x的路徑還包括以下步驟a)確定通過x0的類型m軌道，m為預定整數(shù)，確定方法為沿至少一個矢量本身的參考矢量h0m和減一倍數(shù)的自身矢量后得出的方向平移參考矢量h0m；然后，將得出的矢量沿至少一個矢量本身的矢量和減一倍數(shù)的自身矢量后得出的方向平移，重復后一步驟至預定次數(shù)；b)將參考矢量h0a沿所述類型m軌道平移以產(chǎn)生所述軌道上每一傳感器狀態(tài)處的優(yōu)先矢量ha；c)確定通過最后確定的類型軌道上每一傳感器狀態(tài)的類型n軌道，n為一整數(shù)且不等于任何標記以前確定的軌道的冪值，確定方法為沿至少一個矢量自身和減一倍數(shù)的矢量自身后得出的方向平移所述每一軌道上每一傳感器狀態(tài)處的所述優(yōu)先矢量hn，并將得出的矢量沿至少一個矢量自身和減一倍數(shù)的矢量自身后得出的方向平移，重復后一步驟至預定次數(shù)；d)將位于每一最后確定的類型軌道的前一軌道上每一傳感器狀態(tài)處的所述優(yōu)先矢量ha沿經(jīng)過所述每一傳感器狀態(tài)的所述類型n軌道進行平移，以便產(chǎn)生所述類型n軌道上每一傳感器狀態(tài)處的優(yōu)先矢量ha；e)重復進行步驟(c)和步驟(d)直到所確定的軌道和所述優(yōu)先矢量ha平移過程達到所述預定傳感器狀態(tài)x為止；f)確定連接參考傳感器狀態(tài)x0至所述傳感器狀態(tài)x的所述路徑為至多包含每一確定的軌道類型的一條線段的路徑，所述線段以所述確定的軌道類型決定連接順序。
53.一種通過確定從產(chǎn)生傳感器狀態(tài)的時間序列的激勵源S輸出的激勵時間序列而將發(fā)自激勵源S的激勵轉(zhuǎn)變?yōu)榘l(fā)自激勵源S的激勵的方法，所述傳感器狀態(tài)的確定通過對所述S激勵發(fā)出的能量檢測器輸出進行處理，以及通過確定從產(chǎn)生傳感器狀態(tài)時間序列的所述激勵源S發(fā)出的激勵的時間序列來完成，所述傳感器狀態(tài)的確定通過對所述S激勵發(fā)出的能量檢測器輸出進行處理來完成，由所述S激勵產(chǎn)生的所述傳感器狀態(tài)時間序列與由所述S激勵產(chǎn)生的所述傳感器狀態(tài)時間序列通過某一可逆變換相關(guān)聯(lián)，該可逆變換為通過處理所述S能量檢測器的可能輸出所產(chǎn)生的可能傳感器狀態(tài)與通過處理所述S能量檢測器的可能輸出所產(chǎn)生的可能傳感器狀態(tài)之間的變換。
54.一種將發(fā)自激勵源S的激勵轉(zhuǎn)變?yōu)榘l(fā)自激勵源S的激勵的方法，該方法包括以下步驟a)使用檢測器在預定時間點處檢測自所述激勵源S輸出的激勵信號能量；b)對檢測器輸出的信號進行處理，以便在預定時間點的集合內(nèi)的每一時間點t上產(chǎn)生傳感器狀態(tài)x(t)，所述傳感器狀態(tài)x(t)包括一個或多個數(shù)值；c)將所述集合內(nèi)每一時間點處的傳感器狀態(tài)x(t)存儲到計算機存儲器中；d)處理所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)，以便在可能傳感器狀態(tài)空間中，產(chǎn)生針對預定的傳感器狀態(tài)集合中每一傳感器狀態(tài)x的狀態(tài)表示，所述每一狀態(tài)表示包括一個或多個數(shù)值；e)利用計算機存儲在所述預定的傳感器狀態(tài)集合中的所述傳感器狀態(tài)x，并存儲在所述預定傳感器狀態(tài)集合中的所述傳感器狀態(tài)的表示；f)使用檢測器檢測預定時間點上由所述激勵源S輸出的信號能量；g)對所述檢測器輸出的信號進行處理以產(chǎn)生預定時間點集合內(nèi)每一時間點t處的傳感器狀態(tài)x(t)，所述傳感器狀態(tài)x(t)包括一個或多個數(shù)值；h)將所述集合內(nèi)每一時間點處的所述傳感器狀態(tài)x(t)存儲在計算機存儲器中；i)對所述存儲的傳感器狀態(tài)x(t)進行處理以產(chǎn)生由激勵源S發(fā)出的可能激勵所產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)空間中預定傳感器狀態(tài)集合內(nèi)每一傳感器狀態(tài)x的表示，每一所述狀態(tài)表示包括一個或多個數(shù)值；j)利用計算機存儲在所述預定傳感器狀態(tài)集合中的所述傳感器狀態(tài)x，并存儲在所述預定傳感器狀態(tài)集合中的所述傳感器狀態(tài)的表示；k)確定產(chǎn)生傳感器狀態(tài)的時間序列的所述激勵源S發(fā)出的激勵的時間序列，并確定產(chǎn)生傳感器狀態(tài)的時間序列的所述激勵源S發(fā)出的激勵的時間序列，由所述激勵源S產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)的時間序列中每一時間點的傳感器狀態(tài)與由所述激勵源S產(chǎn)生的傳感器狀態(tài)的時間序列中每一時間點的傳感器狀態(tài)具有相同的狀態(tài)表示。
55.如權(quán)利要求54所述的方法，其特征為激勵源S至少產(chǎn)生一個電磁信號、聽覺信號、以及機械信號；激勵源S至少產(chǎn)生一個電磁信號、聽覺信號、以及機械信號。
56.如權(quán)利要求54所述的方法，其特征為由激勵源S發(fā)出的激勵能量由至少包括真空、地球大氣、波導、導線、光纖、氣相介質(zhì)、液相介質(zhì)、固相介質(zhì)等介質(zhì)承載；由激勵源S發(fā)出的激勵能量可由真空、地球大氣、波導、導線、光纖、氣相介質(zhì)、液相介質(zhì)、固相介質(zhì)之一的介質(zhì)承載。
57.如權(quán)利要求54所述的方法，其特征為由激勵源S發(fā)出的激勵能量可通過至少包括射頻天線、微波天線、紅外相機、光學相機、紫外線檢測器、X-射線檢測器、拾音器、水下測聲儀、壓力傳感器、平移位置檢測儀、角位置檢測儀、平移運動檢測儀、角運動檢測儀、電壓計、電流計之一的檢測器檢測；由激勵源S發(fā)出的激勵能量可通過包括射頻天線、微波天線、紅外相機、光學相機、紫外線檢測器、X-射線檢測器、拾音器、水下測聲儀、壓力傳感器、平移位置檢測儀、角位置檢測儀、平移運動檢測儀、角運動檢測儀、電壓計、電流計之一的檢測器檢測。
58.如權(quán)利要求54所述的方法，其特征為通過處理傳感器狀態(tài)x(t)時間序列所確定的傳感器狀態(tài)x表示大致等同于通過處理經(jīng)過變換的傳感器狀態(tài)x′(t)＝x′[x(t)]時間序列所確定經(jīng)過變換的傳感器狀態(tài)x′＝x′(x)表示，x′(x)為可能傳感器狀態(tài)空間上的可逆變換。
59.一種從發(fā)射機傳輸信息到接收機的方法，該方法包括以下步驟a)確定準備從發(fā)射機傳輸?shù)浇邮諜C的信息，所述信息由數(shù)值陣列集合組成，每一所述數(shù)值陣列包括一個或多個數(shù)值；b)將所述信息存儲在計算機存儲器中；c)確定預定的時間點集合內(nèi)每一時間點t處的發(fā)射機狀態(tài)x(t)，每一所述時間點處的x(t)為一個或多個數(shù)值，通過對所述發(fā)射機狀態(tài)的時間序列進行處理來確定所述發(fā)射機狀態(tài)預定集合內(nèi)的每一發(fā)射機狀態(tài)的表示，每一所述表示包括一個或多個數(shù)值，且在所述發(fā)射機狀態(tài)另一個預定集合內(nèi)的發(fā)射機狀態(tài)表示即為所述信息；d)將所述預定的時間點集合內(nèi)每一時間點t處的所述發(fā)射機狀態(tài)x(t)存儲到計算機存儲器中；e)使用發(fā)射機發(fā)射能量，所述能量傳輸由所述發(fā)射機狀態(tài)時間序列控制；f)使用接收機的檢測器檢測一組預定的時間點上由發(fā)射機發(fā)射的能量；g)處理接收機檢測器的輸出信號以產(chǎn)生預定的時間點t處的接收機狀態(tài)x(t)時間序列，每一時間點t處的x(t)為一個或多個數(shù)值；h)將每一所述預定時間點t處的所述接收機狀態(tài)x(t)存儲到計算機存儲器中；i)處理所述存儲的接收機狀態(tài)x(t)以產(chǎn)生所述存儲的接收機狀態(tài)的預定的集合中的每一存儲的接收機狀態(tài)的表示；j)將所述集合中存儲的接收機狀態(tài)的表示存儲到計算機存儲器中；k)對所存儲的狀態(tài)的表示進行處理以確定所述信息；l)將所述信息存儲到計算機存儲器中。
60.如權(quán)利要求59所述的方法，其特征為發(fā)射機發(fā)射至少一個電磁信號、聽覺信號、以及機械信號。
61.如權(quán)利要求59所述的方法，其特征為由發(fā)射機發(fā)射的能量由至少包括真空、地球大氣、波導、導線、光纖、氣相介質(zhì)、液相介質(zhì)、固相介質(zhì)之一的介質(zhì)承載。
62.如權(quán)利要求59所述的方法，其特征為接收機檢測器至少包括射頻天線、微波天線、紅外相機、光學相機、紫外線檢測器、X-射線檢測器、拾音器、水下測聲儀、壓力傳感器、平移位置檢測儀、角位置檢測儀、平移運動檢測儀、角運動檢測儀、電壓計、電流計之一。
63.如權(quán)利要求59所述的方法，其特征為由發(fā)射機狀態(tài)x(t)時間序列所確定的發(fā)射機狀態(tài)x表示大致等同于通過處理經(jīng)過變換的發(fā)射機狀態(tài)x′(t)＝x′[x(t)]的時間序列所確定的變換的發(fā)射機狀態(tài)x′＝x′(x)表示，x′(x)為可能的發(fā)射機狀態(tài)空間上的可逆變換。
64.如權(quán)利要求59所述的方法，其特征為由接收機狀態(tài)x(t)時間序列所確定的接收機狀態(tài)x表示大致等同于通過處理變換的接收機狀態(tài)x′(t)＝x′[x(t)]的時間序列所確定的變換的接收機狀態(tài)x′＝x′(x)表示，x′(x)為可能接收機狀態(tài)空間上的可逆變換。
全文摘要
本發(fā)明方法及裝置的感應設(shè)備激勵表示不隨造成傳感器系統(tǒng)性變換的外部過程而改變。此類外部過程包括1)設(shè)備檢測器的變化，2)感應設(shè)備及激勵的外部觀測環(huán)境的改變，以及3)激勵表示本身的某些更改。本發(fā)明項下的一個具體裝置為具有由此類激勵表示“引擎”組成的“前端”的智能感應設(shè)備。此類感應設(shè)備檢測器不需要重新校準，其模式分析模塊不需要經(jīng)過重新訓練來抵銷上述變換過程帶來的影響。本發(fā)明項下的另一個具體裝置為講激勵表示信號編碼成傳輸信息的通訊系統(tǒng)。在各種外部過程對發(fā)射機，接收機，以及二者之間信道產(chǎn)生影響并導致信號變換時，該通訊系統(tǒng)仍可保持信息的可靠傳輸。
文檔編號G06F17/10GK1484814SQ01816273
公開日2004年3月24日 申請日期2001年9月25日 優(yōu)先權(quán)日2000年9月27日
發(fā)明者大衛(wèi)·N·雷文, 大衛(wèi) N 雷文 申請人:大衛(wèi)·N·雷文, 大衛(wèi) N 雷文