專利名稱：計算裝置與方法以及量化裝置與方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計算裝置與方法、量化裝置與方法以及程序。特別地， 本發(fā)明涉及能夠有效地進行非線性計算的計算裝置與方法、量化裝置與 方法以及程序。
背景技術(shù)：
為了在數(shù)字信號處理中處理模擬信號，除了用于對信號的定義域進 行離散化的采樣處理之外，還進行用于對信號的值域進行離散化的量化 處理。此外，在更小的數(shù)據(jù)量下對已經(jīng)在值域上進行了離散化的數(shù)字信 號進行處理的情況下，有時進行更粗略的離散化，并且這一過程也包含 在量化處理中。在量化處理中，離散化之后的值稱為量化值，并且被賦 予量化值的編碼稱為量化編碼。此外，相鄰量化值之間的間隔稱為量化 步長，并且包含在值域中的量化值的數(shù)量稱為量化步數(shù)。
另一方面，例如在將作為數(shù)字信號處理的結(jié)果得到的數(shù)字信號作為 模擬信號輸出的情況下，從量化編碼中，執(zhí)行重構(gòu)原始連續(xù)值或者重構(gòu) 在小量化步長下進行了離散化的值的處理。這一過程稱為逆量化處理。 在逆量化處理中，通過逆量化轉(zhuǎn)換使對應于量化編碼的量化值轉(zhuǎn)換，從 而重構(gòu)原始值。
此時，在量化處理中當連續(xù)值近似于離散值時得到量化值，因此通 過量化處理會在經(jīng)過逆量化處理得到的重構(gòu)值(逆量化值)與原始值之間 產(chǎn)生誤差。于是，在逆量化處理中，進行量化處理之前的值(量化之前的 值)被不完全地重構(gòu)，并且重構(gòu)的逆量化值是包含量化誤差的近似值。一般地，在量化步長大的情況下，量化誤差變大，但量化步數(shù)變小。 因而，用于表示量化編碼的數(shù)據(jù)量變小。另一方面，在量化步長小的情 況下，量化誤差變小，但量化步數(shù)變大。因而，用于表示量化編碼的數(shù) 據(jù)量變大。
量化步長恒定的量化稱為線性量化處理。相比之下，量化步長不恒 定的量化稱為非線性量化處理。與線性量化處理相比，非線性量化處理 具有下面的特性。
首先，在信號的出現(xiàn)概率有偏差時，通過進行非線性量化處理，與 線性量化處理相比能夠使量化誤差在平均上較小，在所述非線性量化處 理中，在出現(xiàn)概率高的值(信號)附近將量化步長設(shè)為較小并在出現(xiàn)概率低 的值(信號)附近將量化步長設(shè)為較大。此外，利用類似的方法，通過根據(jù) 信號的出現(xiàn)概率調(diào)整量化步數(shù)，與線性量化處理相比能夠減少數(shù)據(jù)量而 不會使平均量化誤差劣化。
此外，特別地，在音頻信號或圖像信號的情況下，依照聽覺和視覺 的特性，通過在人感覺上靈敏的值附近將量化步長設(shè)為較小并且在人感 覺上不靈敏的值附近將量化步長設(shè)為較大，與線性量化處理相比，這使 人難以察覺到量化誤差。另外，利用類似的方法，通過根據(jù)人的感官知 覺的特性調(diào)整量化步數(shù)，與線性量化處理相比，這樣能夠減少數(shù)據(jù)量而 不會使人察覺到的誤差劣化。
因此，非線性量化處理被用在對諸如信號的出現(xiàn)概率有偏差的信號、 音頻信號或圖像信號等符合人感官特性的信號等進行處理的各種領(lǐng)域。
順便提及，對于用于對音頻信號進行編碼的系統(tǒng)，提出了運動圖像
專家組(Moving Picture Expert Group, MPEG)音頻標準。MPEG音頻標準 包括多個編碼系統(tǒng)。在國際標準化組織/國際電工委員會(International Organization for Standardization/International Electrotechnical Commission, ISO/IEC) 13818-7中，將MPEG-2音頻標準高級音頻編碼 (Advanced Audio Coding, AAC)的編碼系統(tǒng)進行了標準化。
此外，在進一步擴展的ISO/IEC 14496-3中，將MPEG-4音頻標準 AAC的編碼系統(tǒng)進行了標準化。值得注意的是，在下文中，MPEG-2音頻標準AAC和MPEG-4音頻標準AAC統(tǒng)稱為AAC標準。
現(xiàn)有技術(shù)中符合AAC標準的音頻編碼裝置設(shè)有聽覺心理模型保持 部、增益控制部、頻譜處理部、量化/編碼部和多路復用部。
在聽覺心理模型保持部中，輸入到音頻編碼裝置的音頻信號沿時間 軸被轉(zhuǎn)換成塊，并且依照各分割頻帶的人的聽覺特性對音頻信號進行分 析，從而計算出各分割頻帶的容許誤差強度。
此外，在增益控制部中，輸入的音頻信號被以等間隔分割成四個頻 帶，并且在預定頻帶上進行增益調(diào)節(jié)。
另外，增益調(diào)節(jié)之后的音頻信號在頻譜處理部中被轉(zhuǎn)換成頻域的頻 譜數(shù)據(jù)，并且根據(jù)通過聽覺心理模型保持部計算出的容許誤差強度進行 預定處理。然后，在量化/編碼部中，進行了預定處理的頻譜數(shù)據(jù)(音頻信 號)被轉(zhuǎn)換成編碼串，并且在多路復用部中各種信息被多路復用從而作為 比特流輸出。
順便提及，人們提出了一種被配置成對通過上述音頻編碼裝置編碼 的比特流進行非線性逆量化處理的解碼裝置(例如，見日本專利申請公開 公報No. 2000-47850)。在非線性逆量化處理中，由于作為輸入值的量化 值是整數(shù)值，通過將作為輸入值的量化值與逆量化值之間的關(guān)系預先創(chuàng) 建為逆量化表，因而在執(zhí)行逆量化處理時，根據(jù)逆量化表能夠唯一地確 定逆量化值。
然而，在非線性量化處理中，例如，在輸入值是浮點數(shù)的情況下， 與非線性逆量化處理一樣，不能創(chuàng)建相對于輸入值唯一確定量化值的表。
另外，在利用上述音頻編碼裝置的非線性量化處理中，由于使用了 冪函數(shù)，因而算法變得復雜，并且使用了多次循環(huán)。
與個人計算機的中央處理單元(Central Processing Unit, CPU)不同， 安裝至上述音頻編碼裝置的CPU或數(shù)字信號處理器(Digital Signal Processor, DSP)具有幾百MHz的低工作頻率。因此，期望避免使用像數(shù) 學程序庫一樣利用循環(huán)次數(shù)的函數(shù)。

發(fā)明內(nèi)容
鑒于上述情況提出了本發(fā)明，并期望更有效地進行非線性計算。
本發(fā)明的實施例提出了一種計算裝置，所述計算裝置包括范圍表 創(chuàng)建裝置，其被配置成創(chuàng)建范圍表，在所述范圍表中，通過對輸入值進 行非線性計算得到的計算結(jié)果的離散值對應于能夠取所述離散值的所述 輸入值的范圍；以及搜索裝置，其被配置成當輸入所述輸入值時在所述
范圍表中搜索包含所述輸入值的范圍并輸出對應于搜索到的所述范圍的 離散值。
所述計算裝置可進一步包括哈希表創(chuàng)建裝置，所述哈希表創(chuàng)建裝置 被配置成根據(jù)所述范圍表創(chuàng)建哈希表，其中，對于至少一個所述范圍， 根據(jù)所述哈希表，所述搜索裝置在所述范圍表中能夠確定所述范圍的初 始搜索值，根據(jù)所述初始搜索值和所述范圍表搜索包含有所述輸入值的 范圍，并輸出對應于搜索到的所述范圍的離散值。
所述哈希表創(chuàng)建裝置能夠通過使用在所述范圍表中確定所述范圍的 所述輸入值的指數(shù)部分和有效數(shù)部分中的至少一個部分來創(chuàng)建所述哈希 表。
當輸入對應于輸出發(fā)生率高的離散值的輸入值時，所述搜索裝置能 夠根據(jù)所述范圍表搜索包含所述輸入值的范圍，并且當輸入對應于輸出 發(fā)生率低的離散值的輸入值時，所述搜索裝置能夠根據(jù)所述哈希表確定 所述范圍表的范圍的初始搜索值并根據(jù)所述初始搜索值和所述范圍表搜 索包含所述輸入值的范圍。
當輸入所述輸入值時，在所述范圍表中，所述搜索裝置二分査找包 含所述輸入值的范圍。
本發(fā)明的實施例提供了一種計算方法，所述計算方法包括如下步驟 創(chuàng)建范圍表，在所述范圍表中，通過對輸入值進行非線性計算得到的計 算結(jié)果的離散值對應于能夠取所述離散值的輸入值的范圍；以及當輸入
所述輸入值時，在所述范圍表中搜索包含所述輸入值的范圍并輸出對應 于搜索到的所述范圍的離散值。
本發(fā)明的實施例提供了一種用于指示計算機進行處理的程序，所述
8處理包括如下步驟創(chuàng)建范圍表，在所述范圍表中，通過對輸入值進行 非線性計算得到的計算結(jié)果的離散值對應于能夠取所述離散值的輸入值 的范圍；以及當輸入所述輸入值時，在所述范圍表中搜索包含所述輸入 值的范圍并輸出對應于搜索到的所述范圍的離散值。
本發(fā)明的另一實施例提供了一種量化裝置，所述量化裝置包括范 圍表創(chuàng)建裝置，其被配置成創(chuàng)建范圍表，在所述范圍表中，通過對輸入 值進行非線性計算得到的計算結(jié)果的量化值對應于能夠取所述量化值的 所述輸入值的范圍；以及搜索裝置，其被配置成當輸入所述輸入值時在 所述范圍表中搜索包含所述輸入值的范圍并輸出對應于搜索到的所述范 圍的量化值。
本發(fā)明的又一實施例提供了一種量化方法，所述量化方法包括如下 步驟創(chuàng)建范圍表，在所述范圍表中，通過對輸入值進行非線性計算得 到的計算結(jié)果的量化值對應于能夠取所述量化值的輸入值的范圍；以及 當輸入所述輸入值時，在所述范圍表中搜索包含所述輸入值的范圍并輸 出對應于搜索到的所述范圍的量化值。
本發(fā)明的再一實施例提供了一種用于指示計算機進行處理的程序， 所述處理包括如下步驟創(chuàng)建范圍表，在所述范圍表中，通過對輸入值 進行非線性計算得到的計算結(jié)果的量化值對應于能夠取所述量化值的輸 入值的范圍；以及當輸入所述輸入值時，在所述范圍表中搜索包含所述 輸入值的范圍并輸出對應于搜索到的所述范圍的量化值。
根據(jù)本發(fā)明的實施例，創(chuàng)建了通過對所述輸入值進行非線性計算得 到的計算結(jié)果的離散值對應于能夠取所述離散值的所述輸入值的范圍的 所述范圍表，并且當輸入所述輸入值時，在所述范圍表中搜索包含所述 輸入值的范圍并輸出對應于搜索到的所述范圍的離散值。
根據(jù)本發(fā)明的實施例，創(chuàng)建了通過對所述輸入值進行非線性計算得 到的計算結(jié)果的量化值對應于能夠取所述量化值的所述輸入值的范圍的 所述范圍表，并且當輸入所述輸入值時，在所述范圍表中搜索包含所述 輸入值的范圍并輸出對應于搜索到的所述范圍的離散值。
根據(jù)本發(fā)明的實施例，能夠更有效地進行非線性計算。


圖1是應用了本發(fā)明的實施例的音頻編碼裝置結(jié)構(gòu)示例的框圖； 圖2是圖1的音頻編碼裝置的量化部結(jié)構(gòu)示例的框圖； 圖3是用于說明圖2的量化部的范圍表創(chuàng)建處理的流程圖； 圖4示出了范圍表的示例；
圖5是用于說明圖2的量化部的量化處理的流程圖6示出了用C語言描述圖5的流程圖中步驟S71和步驟S72的處 理的程序示例；
圖7是用于說明量化處理的發(fā)生率相對于量化值的說明性圖； 圖8是量化部的另一結(jié)構(gòu)示例的框圖9是用于說明圖8的量化部的哈希表創(chuàng)建處理的流程圖IO是用于說明浮點型數(shù)據(jù)的說明性圖ll示出了用C語言描述哈希表的示例；
圖12是用于說明圖8的量化部的量化處理的流程圖13示出了用C語言描述圖12的流程圖中步驟S171 步驟S177 的處理的程序示例；
圖14示出了用C語言描述圖13的程序示例中浮點數(shù)是定點數(shù)情況 的示例的程序示例；
圖15是用于說明應用量化處理時循環(huán)次數(shù)的說明性圖16是應用了本發(fā)明的實施例的計算裝置結(jié)構(gòu)示例的框圖17是用于說明圖16的計算裝置的范圍表創(chuàng)建處理的流程圖18是用于說明圖16的計算裝置的離散值搜索處理的流程圖；以
及
圖19是個人計算機的結(jié)構(gòu)示例的框圖。
具體實施例方式
下面參照附圖具體說明本發(fā)明的實施例。
l.第一實施例 音頻編碼裝置的結(jié)構(gòu)示例
圖1示出了應用了本發(fā)明實施例的音頻編碼裝置的結(jié)構(gòu)示例。
圖1的音頻編碼裝置包括聽覺心理模型保持部11、增益控制部12、 頻譜處理部13、量化/編碼部14和多路復用部15。
輸入至音頻編碼裝置的音頻信號被供給到聽覺心理模型保持部11 和增益控制部12。聽覺心理模型保持部11將輸入的音頻信號沿時間軸轉(zhuǎn) 換成塊，并且依照各分割頻帶的人的聽覺特性對轉(zhuǎn)換成塊的音頻信號進 行分析，從而計算出各分割頻帶的容許誤差強度。聽覺心理模型保持部 11將算出的容許誤差強度供給到頻譜處理部13和量化/編碼部14。
在作為AAC標準的編碼算法而準備的包括主框架、低復雜性(Low Complexity, LC)框架和可變采樣率(Scalable Sampling Rate, SSR)框架的 三種框架中，僅有SSR框架使用增益控制部12。增益控制部12將輸入 的音頻信號以等間隔分割成四個頻帶，并對除了最低頻帶之外的其它頻 帶進行例如增益調(diào)節(jié)，從而將增益調(diào)節(jié)過的音頻信號供給到頻譜處理部 13。
頻譜處理部13將在增益控制部12中進行了增益調(diào)節(jié)的音頻信號轉(zhuǎn) 換成頻域的頻譜數(shù)據(jù)。此外，頻譜處理部13根據(jù)從聽覺心理模型保持部 11供給的容許誤差強度來控制頻譜處理部13的各個部分并對頻譜數(shù)據(jù) 進行預定處理。
頻譜處理部13設(shè)有改進的離散余弦轉(zhuǎn)換(Modified Discrete Cosine Transform, MDCT)部21、時域噪音修整(Temporal Noise Shaping, TNS) 處理部22、強度/耦合部23、預測部24和中/側(cè)立體聲(Middle/Side Stereo, M/S)部25。
MDCT部21將從增益控制部12供給的時域的音頻信號轉(zhuǎn)換成待供 給至TNS處理部22的頻域的頻譜數(shù)據(jù)(MDCT系數(shù))。TNS處理部22將來自MDCT部21的頻譜數(shù)據(jù)看作時域信號來進行線性預測，并且對該 頻譜數(shù)據(jù)進行預測過濾，然后將該頻譜數(shù)據(jù)作為比特流供給至強度/耦合 部23。強度/耦合部23利用不同聲道的相關(guān)性對作為來自TNS處理部22 的頻譜數(shù)據(jù)的音頻信號進行壓縮處理(立體聲相關(guān)編碼處理(stereo correlation coding processing))。
預測部24僅用于上述三種框架之中的主框架。預測部24使用在強 度/耦合部23中進行了立體聲相關(guān)編碼的音頻信號和從量化/編碼部14供 給的音頻信號來進行預測編碼，并將由此獲得的音頻信號供給到M/S立 體聲部25。 M/S立體聲部25對來自預測部24的音頻信號進行立體聲相 關(guān)編碼并將立體聲相關(guān)編碼后的音頻信號供給到量化/編碼部14。
量化/編碼部14設(shè)有規(guī)范化系數(shù)部31、量化部32和霍夫曼(Huffman) 編碼部33。量化/編碼部14將來自頻譜處理部13的M/S立體聲部25中 的音頻信號轉(zhuǎn)換成編碼串，并將該編碼串供給到多路復用部15。
規(guī)范化系數(shù)部31將來自M/S立體聲部25的音頻信號供給到量化部 32，并且根據(jù)該音頻信號計算用于音頻信號的量化的、待供給到量化部 32和霍夫曼編碼部33的規(guī)范化系數(shù)。在圖1的量化裝置中，例如，使用 來自聽覺心理模型保持部11的容許誤差強度計算作為各分割頻帶的規(guī)范 化系數(shù)的量化步長參數(shù)。
量化部32使用來自規(guī)范化系數(shù)部31的規(guī)范化系數(shù)對從規(guī)范化系數(shù) 部31供給的音頻信號進行非線性量化處理，并將由此獲得的音頻信號(量 化值)供給到霍夫曼編碼部33和預測部24。根據(jù)預先確定的霍夫曼編碼 表，霍夫曼編碼部33對來自規(guī)范化系數(shù)部31的規(guī)范化系數(shù)和來自量化 部32的量化值進行霍夫曼編碼以供給到多路復用部15。
多路復用部15將分別從增益控制部12及從MDCT部21直至規(guī)范 化系數(shù)部31的各部分供給的、在對音頻信號進行編碼處理過程中生成的 各種信息與來自霍夫曼編碼部33的霍夫曼編碼多路復用。結(jié)果，多路復 用部15生成音頻信號的比特流，并輸出所生成的音頻信號的比特流。
上述利用量化部32對音頻信號的非線性量化處理通過計算表達式(1) 進行，其中，來自規(guī)范化系數(shù)部31的音頻信號的值被設(shè)為輸入值X，并且表示來自規(guī)范化系數(shù)部31的量化步長的量化步長參數(shù)被設(shè)為q。也就 是說，通過計算表達式(l)，從作為音頻信號的輸入值X求出量化值Z。
值得注意的是，在表達式(l)中，(int)(A)表示通過去掉浮點數(shù)A的小 數(shù)部分而得到整數(shù)部分的計算。
在AAC標準的編碼中，當將量化值Z規(guī)定為14位并且確定量化之 前的值Y = X/2q/4時，通過逆運算使量化之前的值Y取0 S Y 〈8191.5943" 范圍內(nèi)的值。因此，量化值Z取0《Z《8191范圍內(nèi)的整數(shù)， 并且為了使量化值Z取該范圍內(nèi)的值，要確定量化步長參數(shù)q。
此外，在對音頻信號的量化處理中，量化部32對全部輸入值X所 對應的量化值Z進行逆量化，從而檢査量化誤差是否處于預定范圍內(nèi)。 例如，通過表達式(2)的計算進行逆量化，并且得到逆量化值W。
W= (Z)4/3 ... (2)
此外，通過計算逆量化值w與輸入值x之間的差得到量化誤差，并
判斷該差是否取預定范圍內(nèi)的值。
也就是說，在非線性逆量化處理中，作為輸入值的量化值z是整數(shù) 值。因而，通過將量化值z與逆量化值w之間的關(guān)系預先創(chuàng)建為表格，
在執(zhí)行逆量化處理時，可以根據(jù)表格唯一確定逆量化值。另一方面，在
非線性量化處理中，在表達式(i)中的輸入值x是浮點數(shù)的情況下，量化 之前的值Y-x/2q"也是浮點數(shù)。因此，不能創(chuàng)建相對于量化之前的值Y 唯一確定量化值z的表格。
量化部的結(jié)構(gòu)示例
鑒于上述情況，下面參考圖2中的框圖說明在量化處理中有效進行 非線性計算的量化部32的結(jié)構(gòu)示例。
圖2的量化部32包括范圍表創(chuàng)建部71和搜索量化部72，并且根據(jù)
13作為來自規(guī)范化系數(shù)部31的音頻信號的輸入數(shù)據(jù)X輸出量化值Z。
在下面說明的表達式(3)中，范圍表創(chuàng)建部71依次改變(增加)量化之 前的值Y來創(chuàng)建范圍表，并將該范圍表供給至搜索量化部72，在該范圍 表中，量化值Z改變時的量化之前的值Y對應于此時的量化值Z。更具 體地，范圍表創(chuàng)建部71從0.00000000至0.00000001、 0.00000002、 0.00000003、…依次增加量化之前的值Y，并得到作為離散值的量化值Z 改變時的量化之前的值Y。然后，范圍表創(chuàng)建部71創(chuàng)建量化值Z改變時 的量化之前的值Y與此時的量化值Z對應的范圍表。
Z= (int)(Y3/4—0.0946+0.5) . . (3)
當對應于量化值Z[m]的量化之前的值設(shè)為Y[m]時，可以取量化值 Z〖m]的量化之前的值Y的范圍是Y[m-l] S Y < Y[m] (m是輸入數(shù)據(jù)X的 標識符并且是大于0的整數(shù))。也就是說，例如，范圍表創(chuàng)建部71創(chuàng)建 量化值Z[m]與量化之前的值Y的范圍Y[m-l]《Y< Y[m]對應的范圍表。 在下文中值得注意的是，量化值Z[m]與量化之前的值Y的范圍Y[m-l]《 Y< Y[m]對應的范圍表被簡稱為范圍表，在該范圍表中，量化值Z[m]對 應于量化之前的值Y的范圍(的邊界值)。
搜索量化部72設(shè)有搜索部72a和確定部72b。在由范圍表創(chuàng)建部71 供給的范圍表中，搜索部72a搜索包含從規(guī)范化系數(shù)部31供給的輸入數(shù) 據(jù)X算出的量化之前的值Y的范圍。確定部72b確定對應于搜索部72a 搜索到的范圍的量化值Z并將該量化值Z供給到霍夫曼編碼部33。
通過上述結(jié)構(gòu)，根據(jù)預先創(chuàng)建的范圍表，量化部32搜索與從輸入數(shù) 據(jù)得到的量化之前的值對應的范圍，并輸出量化值。
量化部的范圍表創(chuàng)建處理
接著，參照圖3的流程圖說明圖2的量化部32的范圍表創(chuàng)建處理。 在量化部32中，在進行量化處理之前進行范圍表創(chuàng)建處理。
在步驟S51中，范圍表創(chuàng)建部71依次增加上述表達式(3)中量化之 前的值Y來創(chuàng)建量化值Z改變時的量化之前的值Y與此時的量化值Z對應的范圍表，并將該范圍表供給到搜索量化部72。
例如，如圖4所示，范圍表創(chuàng)建部71創(chuàng)建量化值Z與量化之前的值 Y的范圍(的邊界值)對應的范圍表。量化值Z是0《ZS8191范圍內(nèi)的整 數(shù)，并且對應于圖4中根據(jù)表達式(3)得到的相對于各量化值Z的量化之 前的值Y的范圍(的邊界值)。
通過上述處理，在進行量化處理前，能夠創(chuàng)建量化之前的值Y的范 圍與量化值Z對應的范圍表。
量化部的量化處理
下面參照圖5的流程圖說明圖2的量化部32的量化處理。
在步驟S71中，在由范圍表創(chuàng)建部71預先供給的范圍表中，搜索量 化部72的搜索部72a搜索包含從由規(guī)范化系數(shù)部31供給的輸入數(shù)據(jù)X 算出的量化之前的值Y的范圍。更具體地，搜索量化部72從來自規(guī)范化
系數(shù)部31的輸入數(shù)據(jù)x計算量化之前的值Y二x/2q"，并在范圍表中搜
索包含算出的量化之前的值Y的范圍。
在步驟S72中，搜索量化部72的確定部72b確定對應于由搜索部 72a確定的范圍的量化值Z，并將該量化值Z供給到霍夫曼編碼部33。
圖6示出了用C語言描述圖5的流程圖中步驟S71和S72的處理的 程序示例。
在圖6的程序81中，各行左端的數(shù)字表示各行的行號，各行的行號 是為了描述方便而提供的。也就是說，對于實際的描述，這些數(shù)字并不 重要。在下文中，在其它程序示例中亦是如此。
程序81的行l(wèi)定義如下表示輸入數(shù)據(jù)的標識符的m從0到data—size 以每次加1的方式遞增，并且重復進行下面的處理。
在程序81的行2和行3上，判斷第m次輸入的量化之前的值Y[m] 是否小于4.9999600e-01F。在量化之前的值Y[m]小于4.9999600e-01F的 情況下，在范圍表中，確定對應于量化之前的值的范圍 Y[m]<4.9999600e-01F的量化值Z[m] = 0。
另一方面，在量化之前的值Y[m]不小于4.9999600e-01F的情況下，在行5和行6上，判斷第m次輸入的量化之前的值Y[m]是否小于 1.8629548e+00F。在量化之前的值Y[m]小于1.8629548e+00F的情況下， 在范圍表中，確定對應于量化之前的值的范圍Y[m]<1.8629548e+00F的 量化值Z[m]-l。
此后，類似地，直到行N-2，在范圍表中從一個較小值起依次搜索 包含量化之前的值Y[m]的范圍(步驟S71中的處理)，并確定在對應于量 化之前的值Y[m]的范圍內(nèi)設(shè)定的量化值Z[m](步驟S72中的處理)。
以此方式，通過最多8192次搜索能夠確定量化值而不進行非線性計算。
再參照圖5的流程圖，在步驟S73中，搜索量化部72判斷針對全部 data—size個輸入數(shù)據(jù)的搜索量化值Z的處理是否結(jié)束。在針對全部輸入 數(shù)據(jù)的搜索量化值Z的處理沒有結(jié)束的情況下，處理返回步驟S71，重 復進行步驟S71 步驟S73的處理，直到針對全部data一size個輸入數(shù)據(jù)的 所述處理結(jié)束。
通過上述處理，根據(jù)先前得到的量化值Z與可以取量化值Z的量化 之前的值Y的范圍對應的范圍表，能夠確定對應于由輸入數(shù)據(jù)X算出的 量化之前的值Y的量化值Z。因此，不需要計算表達式(3)中包含的非線 性函數(shù)即3/4冪函數(shù)，就能夠通過基于如圖6說明的條件的搜索來確定 量化值Z，并且能夠更有效地進行非線性運算。
在上文中，說明了通過在8192個條件中依次進行搜索來確定量化值 的示例，但是，例如如果使用二分査找(binarysearch)法，由于是213=8192 個條件，因而通過進行13次判斷就能確定量化值。
順便提及，如圖7的關(guān)于量化值的柱狀圖所示，對于量化值Z，得 到約Z <10的量化值的量化處理的發(fā)生率高，并且得到Z =0的量化值的 量化處理的發(fā)生率最高。此外，隨著量化值Z變大，得到量化值Z的量 化處理的發(fā)生率變低。也就是說，圖7示出了量化值Z越小，得到量化 值Z的量化處理的次數(shù)越多。值得注意的是，在圖7中，橫軸表示量化 值Z，并且縱軸表示量化處理的發(fā)生率(次數(shù))。
下面說明利用量化處理發(fā)生率的趨勢的量化部的示例。
162.第二實施例 量化部的結(jié)構(gòu)示例
圖8示出了利用量化處理發(fā)生率的趨勢的量化部的結(jié)構(gòu)示例。值得
注意的是，在圖8的量化部151中，與為圖2的量化部32設(shè)置的結(jié)構(gòu)具 有相似功能的結(jié)構(gòu)被指定了相同的名稱和相同的附圖標記，并且適當?shù)?省略對它們的說明。
也就是說，在圖8的量化部151中，與圖2的量化部32的不同之處 在于，新設(shè)了哈希表創(chuàng)建部171，并且設(shè)置搜索量化部172來代替搜索量 化部72。
在圖8的量化部151中，范圍表創(chuàng)建部71向哈希表創(chuàng)建部171和搜 索量化部172供給創(chuàng)建的范圍表。
哈希表創(chuàng)建部171基于來自范圍表創(chuàng)建部71的范圍表創(chuàng)建用于加快 表值搜索的哈希表，并將該哈希表供給到搜索量化部172。
這里，哈希表是指這樣的表，在該表中，包含作為范圍表的表值的 量化值的范圍被根據(jù)量化之前的值劃分成組，并且表示相應組的信息被 設(shè)為表值。也就是說，根據(jù)哈希表，當輸入量化之前的值時，就確定了 與量化之前的值對應的組，并且在所述組中開始對初始搜索值的搜索， 該初始搜索值是應該被最先搜索的表值。因此，與針對由范圍表限定的 全部表值進行的依次搜索相比，能夠更快地搜索表值。值得注意的是， 下面詳細說明哈希表的創(chuàng)建。
搜索量化部172設(shè)有初始搜索值確定部172a、搜索部172b和確定 部172c。初始搜索值確定部172a使用由哈希表創(chuàng)建部171供給的哈希表 來確定范圍表中的搜索起始值(初始搜索值)。搜索部172b在由范圍表創(chuàng) 建部71供給的范圍表中從由初始搜索值確定部172a確定的初始搜索值 起，搜索包含從由規(guī)范化系數(shù)部31供給的輸入數(shù)據(jù)X算出的量化之前的 值Y的范圍。確定部172c確定對應于由搜索部172b搜索到的范圍的量 化值Z，并將該量化值Z供給到霍夫曼編碼部33。
利用上述結(jié)構(gòu)，根據(jù)預先創(chuàng)建的范圍表和哈希表，量化部151搜索 與從輸入數(shù)據(jù)獲得的量化之前的值對應的量化值，并確定該量化值。量化部的哈希表創(chuàng)建處理
接著，參照圖9的流程圖說明圖8的量化部151的哈希表創(chuàng)建處理。 在量化部151中，在進行量化處理之前進行哈希表創(chuàng)建處理。值得注意 的是，圖9的流程圖中步驟S151的處理類似于參照圖3的流程圖說明的 范圍表創(chuàng)建處理，因而省略對該步驟的說明。
也就是說，在步驟S152中，哈希表創(chuàng)建部171根據(jù)來自范圍表創(chuàng)建 部71的范圍表創(chuàng)建哈希表，并將哈希表供給到搜索量化部172。
更具體地，例如，哈希表創(chuàng)建部171使用基于電氣和電子工程師學 會(Institute for Electrical and Electronics Engineering, IEEE) 754的》孚；^、數(shù) 的指數(shù)部分和有效數(shù)部分來創(chuàng)建哈希表。
表示基于IEEE 754標準的單精度浮點數(shù)的浮點型數(shù)據(jù)由圖10所示 的32位的位串構(gòu)成。也就是說，作為浮點數(shù)數(shù)據(jù)的最低有效位的從第O 位至第22位的部分被設(shè)為有效數(shù)部分的有效數(shù)F，從第23位至第30位 的部分被設(shè)為指數(shù)部分的指數(shù)E，并且在作為最高有效位的第31位處的 部分被設(shè)為編碼位S。
此時，在有效數(shù)部分為正的情況下，編碼位S是"0"，并且在有效 數(shù)部分為負的情況下，編碼位S是"1"。此外，指數(shù)部分的位結(jié)構(gòu)是"指 數(shù)+偏差"。例如，根據(jù)IEEE 754的標準，127被用作單精度偏差。因而， 當指數(shù)的數(shù)值是"0"時，指數(shù)部分的值是"127" (=0+127)，并且指數(shù) 部分具有127的位結(jié)構(gòu)(0x7f)( "0x"表示"7f"是十六進制的)。
值得注意的是，指數(shù)部分是0和255的情況具有特殊值的意義，但 省略對它們的說明。
當由上述浮點型數(shù)據(jù)表示的值用數(shù)值表示形式來表示時，該值如表 達式(4)所示。
(-1)Sx2(E一B) X (1+,F) …(4)
值得注意的是，在表達式(4)中，".F"表示將有效數(shù)部分小數(shù)表示 為小數(shù)點存在于有效數(shù)F的有效位之前。此外，表達式(4)中的"B"表
18示偏差成分，并且"S"表示編碼位。
接著，說明利用上述浮點數(shù)的指數(shù)部分和有效數(shù)部分創(chuàng)建哈希表的 過程的示例。
對于指數(shù)部分，哈希表創(chuàng)建部171從8位的指數(shù)部分的值中減去125, 并將得到的值設(shè)為indexl 。在此情況下，滿足量化值Z-0的范圍是0《Y < 0.4999600，滿足0.25《0.4999600 < 0.5，并且在0.25~0.5的間隔內(nèi)， 指數(shù)部分的值為125。于是，指數(shù)部分的減去值設(shè)為125。此外，滿足量 化值Z = 8191的范圍是1.6512946 x105《Y，當用單精度浮點數(shù)表示 1.6512946 xl()5時，指數(shù)部分是144。該indexl取0 19的值。
此外，對于有效數(shù)部分，哈希表創(chuàng)建部171設(shè)定23位的有效數(shù)部分 的四個有效位作為index2。該index2取0 15的值。
對于作為把indexl和index2設(shè)為元素數(shù)的二維陣列的哈希表，哈希 表創(chuàng)建部171從范圍表的8192個值中取出指數(shù)部分和有效數(shù)部分布置在 哈希表(二維陣列)中，并且把indexl和index2中的一個值改變了的范圍 表的指標設(shè)為元素。在此情況下，當量化值從0開始時，范圍表的指標 與量化值Z相同。
下面使用將在后面說明的圖13的范圍表quantizejab[8192]說明創(chuàng) 建哈希表的過程。指標1的quantize—tab[l] =1.8629548取indexl=3且 index2 =12，并且指標2的quantize—tab[2] =3.5652816取indexl =4且 index2=6。結(jié)果，滿足量化值Z =2的范圍是1.8629548《Y <3.5652816， 因此用于此區(qū)間中的量化之前的值Y的indexl和index2的組合是indexl =3且index2 =12 15，或者indexl =4且index2 = 0~6。在這些indexl和 index2的哈希表中，配置有范圍表的指標2。
圖11示出了根據(jù)將在后面說明的圖13的范圍表quantize—tab[8192] 用C語言描述在上述過程中創(chuàng)建的哈希表quantizejiash[indexl][index2]
的示例。
在圖11的程序181中，quantizejiash[20〗[16]表示20x16的二維陣歹lj。
例如，在行3和行4上，表示了 indexl = 0且index2 = 0~16的表值。 在行6和行7上，表示了 indexl =1且index2 = 0~16的表值。此后，以類似的方式表示表值，在行N-3和行N-2上，表示了 indexl =19且index2 =0~16的表值。
如圖11的程序181所示，當哈希表使用指數(shù)部分和有效數(shù)部分時， 很多具有小量化值的值被分配為哈希表中的表值(元素)。
特別地，在行3~行28上滿足indexl =8以下的情況下，與相鄰值的 差僅為l。因此，在下面說明的量化處理中，通過對具有indexl =8以下 的量化之前的值Y僅進行一次搜索就能夠確定量化值Z。
此外，在使用上述哈希表的情況下，例如，當確定indexl 48且index2 =0時，此時的表值4096與下一表值4286的差(量化之前的值的范圍)是 190，并且要進行190次搜索。然而，如圖7所示，由于幾乎不產(chǎn)生該表 值附近的量化值，因而即使當搜索次數(shù)變大時也沒有問題。
上述處理的結(jié)果是，在進行量化處理之前，能夠創(chuàng)建對范圍表中的 表值進行快速搜索的哈希表。
暈化部的量化處理
接著，參照圖12的流程圖說明圖8的量化部151的量化處理。
在步驟S171中，搜索量化部172的搜索部172b根據(jù)先前由范圍表 創(chuàng)建部71供給的范圍表，利用條件語句以預定次數(shù)搜索包含與從規(guī)范化 系數(shù)部31供給的輸入數(shù)據(jù)X對應的量化之前的值Y的范圍。更具體地， 搜索部1721 從來自規(guī)范化系數(shù)部31的輸入數(shù)據(jù)乂計算量化之前的值￥ = X/2q/4，并在范圍表中利用條件語句以預定次數(shù)搜索包含算出的量化之前 的值Y的范圍。
在步驟S172中，搜索部172b判斷通過預定次數(shù)的搜索是否得到了 包含量化之前的值Y的范圍。
在步驟S172中，在確定通過預定次數(shù)的搜索在范圍表中得到了包含 量化之前的值Y的范圍的情況下，處理前進至步驟S173。
在步驟S173中，搜索量化部172的確定部172c確定對應于通過搜 索部172b搜索到的范圍的量化值，并將量化值Z供給到霍夫曼編碼部 33，并且處理前進至步驟S177。另一方面，在步驟S172中，在確定通過預定次數(shù)的搜索在范圍表中沒有得到包含量化之前的值Y的范圍的情況下，處理前進至步驟S174。
在步驟S174中，搜索量化部172的初始搜索值確定部172a使用由哈希表創(chuàng)建部171供給的哈希表來確定范圍表的初始搜索值。更具體地，初始搜索值確定部172a從來自規(guī)范化系數(shù)部31的輸入數(shù)據(jù)X計算量化之前的值Y-X/2^4，并且根據(jù)由此算出的量化之前的值Y(浮點數(shù))的指數(shù)部分和有效數(shù)部分計算indexl和index2，從而從哈希表確定范圍表的初始搜索值。
在步驟S175中，根據(jù)初始搜索值和由范圍表創(chuàng)建部71供給的范圍表，搜索部172b搜索包含與輸入數(shù)據(jù)X對應的量化之前的值Y的范圍。
在步驟S176中，確定部172c確定對應于通過搜索部172b搜索到的范圍的量化值Z，并將該量化值Z供給到霍夫曼編碼部33。
在步驟S177中，搜索量化部172判斷針對全部data—size個輸入數(shù)據(jù)的搜索量化值Z的處理是否結(jié)束。在確定針對全部輸入數(shù)據(jù)的搜索量化值Z的處理沒有結(jié)束的情況下，處理返回步驟S171，并且重復進行步驟S171 步驟S177的處理，直到針對于全部data—size個輸入數(shù)據(jù)的處理結(jié)束。
圖13示出了用C語言描述圖12的流程圖中步驟S171 步驟S177的處理的程序示例。
在圖13的程序191中，行1~行8195上的quantize一tab[8192]表示范圍表。
行8196~行8199定義了值uni0被用作不同類型的數(shù)據(jù)。此外，行8200定義了表示輸入數(shù)據(jù)的標識符的m從0到data—size以每次加1的形式遞增，并且重復進行下面的處理。
在行8202 行8215上，根據(jù)條件語句依次五次搜索包含量化之前的值Y[m] (-uniO.f)的范圍(步驟S171中的處理)。
此外，在行8218 行8220上，通過使用圖11表示的哈希表quantizejiash[indexl][index2]，確定量化之前的值Y[m] (= uni0.f)的初始搜索值(步驟S174中的處理)。
然后，在行8221和行8222上，根據(jù)初始搜索值k和范圍表quantize—tab[k]，搜索包含量化之前的值Y[m] (= uniO.f)的范圍(步驟S175
中的處理)。
以此方式，在量化之前的值大的情況下，根據(jù)哈希表確定初始搜索值。因此，與從較小值依次對值進行搜索的圖6的程序81相比，能夠更快速地搜索到包含量化之前的值的范圍。
通過上述處理，能夠根據(jù)相對于量化處理的發(fā)生率高的量化值的范圍表并根據(jù)相對于量化處理的發(fā)生率低的量化值的哈希表，確定對應于從輸入數(shù)據(jù)X算出的量化之前的值Y的量化值Z。因此，能夠不計算表達式(3)所示的非線性函數(shù)即3/4冪函數(shù)并通過進行更少次數(shù)的搜索來確定量化值Z，因而能夠更有效并且更快速地進行非線性計算。
值得注意的是，在上面的說明中，通過結(jié)合使用基于范圍表的條件語句的判斷和基于哈希表的初始搜索值的確定，可以獲得量化值Z，但量化值Z可以僅通過使用基于哈希表的初始搜索值的確定獲得。
定點數(shù)的應用示例
在上面的說明中，量化之前的值和范圍表中的值被作為浮點數(shù)處理，但這些值也能被作為定點數(shù)處理。更具體地，利用浮點數(shù)算出與量化值對應的量化之前的值的范圍，并且根據(jù)該浮點數(shù)可計算出定點數(shù)的整數(shù)部分。
在下文中，對于用浮點數(shù)表示的范圍表quantize_tab[8192]，在小數(shù)點的位置被設(shè)在32位中的第8位處從而將該范圍表quantize—tab[8192]設(shè)為定點數(shù)的上述情況下，說明結(jié)合使用范圍表和哈希表的示例。由于小數(shù)點的位置在第8位處，因而通過乘以256并僅取整數(shù)部分來創(chuàng)建范圍表值。
首先，通過下面的過程對初始搜索值確定部172a的哈希表中的index 1禾口 index2進行計算。
也就是說，在量化之前的值Y中，搜索呈現(xiàn)1的最高有效位的位置[表達式5〗
index1 = cnt-P+2 …(5)
在表達式(5)中，P表示小數(shù)點的位置，并且在此情況下，滿足P-8。此外，表達式(5)中的"2"是在創(chuàng)建浮點數(shù)的哈希表時用作指數(shù)部分的基準的125與由IEEE 754標準限定的偏差127之間的差。
此外，如表達式(6)和表達式(7)所示，在量化之前的值Y中，在呈現(xiàn)1的最高位轉(zhuǎn)為0并且向右移cnt-4時算出index2。
Y-Y-mask …(6)
index2-Y》(cnt-4) …(7)
值得注意的是，表達式(6)中的"mask"是十六進制的，從"0x40000000"(二進制數(shù)字(32位)的"100 0000 0000 0000 0000 0000 00000000")開始，并且以每次一位的形式進行右移計算，直到對于量化之前的值Y的呈現(xiàn)1的最高有效位。最終，"mask"變成表示相對于量化之前的值Y，呈現(xiàn)l的最高有效位的值。也就是說，通過表達式(6)的減法，呈現(xiàn)1的最高位被設(shè)為0。表達式(7)中的">>"表示右移計算。
圖14示出了用C語言描述在參照圖13解釋的范圍表quantize—tab[8192]中的浮點數(shù)的值被設(shè)為小數(shù)點位置在32位中的第8位處的定點數(shù)的情況的程序示例。
在圖14的程序201中，行1 行8195上的quantize—tab—int[8192]表
示轉(zhuǎn)換成定點數(shù)的范圍表。
行8196定義了整數(shù)類型值yin。此外，程序81中的行8197定義了表示輸入數(shù)據(jù)的標識符的m從0到data—size以每次加1的形式遞增，并且重復進行下面的處理。
在行8199~行8212上，對包括轉(zhuǎn)換成定點數(shù)的量化之前的值Y[m](=yin)的范圍進行五次搜索(步驟S171中的處理)，在該定點數(shù)中小數(shù)點的位置在32位中的第8位處。此外，在行8223~行8225上，通過使用參照圖11說明的哈希表quantize—hash[indexl][index2]，確定量化之前的值Y[m] (= yin)的初始搜索值(步驟S174中的處理)。
然后，在行8226和行8227上，根據(jù)初始搜索值k和范圍表quantizejab[k]，搜索包含量化之前的值Y[m] (= yin)的范圍(步驟S175中的處理)。
同樣在上述處理中，通過利用由定點值構(gòu)成的范圍表和哈希表的搜索能夠確定量化值而不需要計算表達式(l)中包含的冪函數(shù)，因此能夠更有效地進行非線性計算。
執(zhí)行結(jié)果
下面參照圖15說明應用上述量化處理時的循環(huán)次數(shù)。圖15示出了利用美普思科技公司(MIPS Technologies, Inc.)的R4000執(zhí)行上述量化處理時的循環(huán)次數(shù)，該R4000用作精簡指令集計算機(Reduced InstructionSet Computer, RISC) CPU。
如圖15所示，當執(zhí)行包括基于現(xiàn)有技術(shù)方法(表達式(l)包含的冪函數(shù))的計算的量化處理時的循環(huán)次數(shù)被設(shè)為1.00，而當利用條件語句(范圍表)(包括基于條件的搜索)執(zhí)行量化處理(圖5)時的循環(huán)次數(shù)被設(shè)為0.28，這使得效率提高了 72%。此外，當利用哈希表執(zhí)行量化處理時的循環(huán)次數(shù)為0.32，這使得效率提高了 68%。另外，當結(jié)合使用條件語句和哈希表來執(zhí)行量化處理(圖12)時的循環(huán)次數(shù)為0.21，這使得效率提高了 79%。
如上所述，通過本發(fā)明實施例的量化處理，與現(xiàn)有技術(shù)方法相比能夠提高效率。
3.第三實施例非線性函數(shù)和離散值
在上文中，盡管已經(jīng)說明了 AAC標準的量化處理，但本發(fā)明能夠應用于ISO/IEC11172-3標準化的MPEG-1音頻第三層(audio layer 3 ) (MP3)的量化處理和逆量化處理，這是因為采用表達式(1)和(2)的類似量化處理和逆量化處理被用于MP3的量化處理。
24此外，在上文中，作為示例說明了符合AAC標準的量化處理中用作非線性函數(shù)的冪函數(shù)。然而，如表達式(8)所示，對于關(guān)于輸入值X的預定非線性函數(shù)fimc(X)，在得到離散值Y的情況下，也能夠應用本發(fā)明實施例。
Y= (int)(化nc(X)) . (8)
另外，在上文中，在假設(shè)離散值是整數(shù)的情況進行了說明。然而，
如表達式(9)所示，滿足離散值Y相對于輸入值X唯一確定，甚至當離散值Y是浮點數(shù)時，也能夠應用本發(fā)明的實施例。
此外，如上所述，由于滿足離散值Y相對于輸入值X唯一確定，因而可以準備取離散值Y的輸入值X的多個范圍。
此外，可將本發(fā)明的實施例應用于將輸入值X轉(zhuǎn)換成離散值Y的計算處理的發(fā)生率高的范圍，并可以在其它范圍上僅進行表達式(8)所表示的計算。
此外，在上文中，先計算取離散值Y的輸入值X的范圍。然而，例如，在用于將輸入值X轉(zhuǎn)換成離散值Y的處理期間，改變?nèi)‰x散值Y的輸入值X的范圍的情況下，可再次適當?shù)赜嬎爿斎胫礨的范圍。
計算裝置的結(jié)構(gòu)示例
下面參照圖16的框圖說明計算裝置，該計算裝置被配置成對輸入值X進行基于預定非線性函數(shù)func(X)的計算并輸出離散值Y。
圖16的計算裝置401包括范圍表創(chuàng)建部431和搜索轉(zhuǎn)換部432。
范圍表創(chuàng)建部431例如根據(jù)上述表達式(8)依次改變輸入值X，從而創(chuàng)建范圍表，并將范圍表供給至搜索轉(zhuǎn)換部432,在該范圍表中離散值Y改變時的輸入值X對應于此時的離散值Y。
搜索轉(zhuǎn)換部432設(shè)有搜索部432a和確定部432b。搜索部432a在由范圍表創(chuàng)建部431供給的范圍表中搜索包含輸入值的范圍。確定部432b確定對應于通過搜索部432a搜索到的范圍的離散值，并將該離散值輸出至外部裝置。
計算裝置的范圍表創(chuàng)建處理
接著，參照圖17的流程圖說明圖16的計算裝置401的范圍表創(chuàng)建處理。在計算裝置401中，在進行離散值搜索處理之前進行范圍表創(chuàng)建處理。
在步驟S251中，范圍表創(chuàng)建部431例如根據(jù)上述表達式(8)依次改變輸入值X，從而創(chuàng)建離散值Y改變時的輸入值X與此時的離散值Y對應的范圍表，并將范圍表供給到搜索轉(zhuǎn)換部432。
通過上述處理，在進行離散值輸出處理之前，能夠創(chuàng)建輸入值的范圍與離散值對應的范圍表。
計算裝置的離散值搜索處理
接著，參照圖18的流程圖說明圖16的計算裝置401的離散值搜索處理。
在步驟S271中，搜索轉(zhuǎn)換部432的搜索部432a在由范圍表創(chuàng)建部431供給的范圍表中搜索包含輸入值的范圍。
在步驟S272中，搜索轉(zhuǎn)換部432的確定部432b確定對應于通過搜索部432a搜索到的范圍的離散值，并將該離散值輸出至外部裝置。
在步驟S273中，搜索轉(zhuǎn)換部432判斷針對全部輸入值的搜索離散值的處理是否結(jié)束。在確定針對全部輸入值的搜索離散值的處理未結(jié)束的情況下，處理返回步驟S271，并且重復進行步驟S271 步驟S273的處理，直到針對全部輸入值的處理結(jié)束。
通過上述處理，根據(jù)與先前獲得的離散值對應的輸入值的范圍，能夠確定對應于輸入值的離散值。因此，例如，通過使用范圍表的搜索能夠確定離散值而不需計算非線性函數(shù)func(X)，因而能夠更有效地進行非線性計算處理。
值得注意的是，圖16的計算裝置401具有一個范圍表，在該范圍表中，對于一個輸入值X，包含該輸入值的范圍對應于離散值Y。然而，計算裝置401能夠具有多個范圍表，在各個范圍表中，對于各個類型的輸入值，輸入值的范圍對應于離散值Y。也就是說，計算裝置401根據(jù)表示輸入值的類型和地址等的信息讀出相應的范圍表，并使用該讀出的范圍表，從而能夠輸出對應于輸入值的范圍的離散值。
結(jié)果，對于多種類型的輸入值，即使在輸出各個離散值的情況下，通過根據(jù)輸入值的類型讀出范圍表，也能夠通過僅使用一個計算裝置輸出多個類型的離散值。
包括列表顯示處理的上述一系列處理能夠通過使用硬件進行，并且也能夠通過使用軟件進行。在通過使用軟件進行上述一系列處理的情況下，將構(gòu)成軟件的程序從記錄介質(zhì)安裝至例如裝配在專用硬件中的計算機或者能夠通過安裝各種程序執(zhí)行各種功能的通用個人計算機等。
圖19是示出了利用程序進行上述一系列處理的計算機的硬件結(jié)構(gòu)示例的框圖。
在計算機中，中央處理單元(Central Processing Unit, CPU) 901、只讀存儲器(Read Only Memory, ROM) 902和隨機存取存儲器(RandomAccess Memory, RAM) 903通過總線卯4相互連接。
此外，輸入輸出接口 905與總線904連接。與輸入輸出接口 905連接的有由鍵盤和鼠標等構(gòu)成的輸入部906、由顯示器和揚聲器等構(gòu)成的輸出部907、由硬盤和非易失性存儲器等構(gòu)成的存儲部908、由網(wǎng)絡(luò)接口構(gòu)成的通信部909以及驅(qū)動器910,該驅(qū)動器910被配置為對由磁盤、光盤、光磁盤和半導體存儲器等構(gòu)成的可移除介質(zhì)911進行驅(qū)動。
在以上述方式構(gòu)成的計算機中，CPU 901通過輸入輸出接口 905和總線904將例如儲存在存儲部908中的程序加載至RAM 903上并執(zhí)行該程序，從而進行上述一系列處理。
通過計算機(CPU卯l)執(zhí)行的程序通過記錄在作為例如由磁盤(包括軟盤)、光盤(包括壓縮盤-只讀存儲器(Compact Disc-Read Only Memory,CD-ROM)或數(shù)字式多用盤(Digital Versatile Disc, DVD)等)、光磁盤或半導體存儲器等構(gòu)成的封裝介質(zhì)的可移除介質(zhì)911上來提供，或者通過諸如局域網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)或數(shù)字衛(wèi)星廣播等有線或無線傳輸介質(zhì)提供。
然后，通過將可移除介質(zhì)911裝載到驅(qū)動器910上，通過輸入輸出接口 905能夠?qū)⒊绦虬惭b至存儲部908。此外，還能夠利用通信部909通過有線或無線傳輸介質(zhì)接收程序，并將程序安裝至存儲部908。另外，能夠?qū)⒊绦蚴孪劝惭b至ROM 902或存儲部卯8。
值得注意的是，通過計算機執(zhí)行的程序可以是按本說明書說明的順序以時間序列方式進行處理的程序，或者也可以是以并行方式或者在例如進行呼叫的適當時刻進行處理的程序。
本領(lǐng)域技術(shù)人員應當理解，依據(jù)設(shè)計要求和其他因素，可以在本發(fā)明所附的權(quán)利要求或其等同物的范圍內(nèi)進行各種修改、組合、次組合及改變。
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權(quán)利要求
1.一種計算裝置，所述計算裝置包括范圍表創(chuàng)建裝置，其被配置成創(chuàng)建范圍表，在所述范圍表中，通過對輸入值進行非線性計算得到的計算結(jié)果的離散值對應于能夠取所述離散值的所述輸入值的范圍；以及搜索裝置，其被配置成當輸入所述輸入值時在所述范圍表中搜索包含所述輸入值的所述范圍并輸出對應于搜索到的所述范圍的離散值。
2. 如權(quán)利要求l所述的計算裝置，還包括哈希表創(chuàng)建裝置，其被配置成根據(jù)所述范圍表創(chuàng)建哈希表，其中，對于至少一個所述范圍，根據(jù)所述哈希表，所述搜索裝置在所述范圍表中確定所述范圍的初始搜索值，根據(jù)所述初始搜索值和所述范圍表搜索包含所述輸入值的所述范圍，并輸出對應于搜索到的所述范圍的離散值。
3. 如權(quán)利要求2所述的計算裝置，其中，所述哈希表創(chuàng)建裝置通過使用在所述范圍表中確定所述范圍的所述輸入值的指數(shù)部分和有效數(shù)部分中的至少一個部分來創(chuàng)建所述哈希表。
4. 如權(quán)利要求2所述的計算裝置，其中，當輸入對應于輸出發(fā)生率高的離散值的輸入值時，所述搜索裝置根據(jù)所述范圍表搜索包含所述輸入值的所述范圍，并且當輸入對應于輸出發(fā)生率低的離散值的輸入值時，所述搜索裝置根據(jù)所述哈希表確定所述范圍表的所述范圍的初始搜索值，并根據(jù)所述初始搜索值和所述范圍表搜索包含所述輸入值的所述范圍。
5. 如權(quán)利要求l所述的計算裝置，其中，當輸入所述輸入值時，在所述范圍表中，所述搜索裝置二分査找包含所述輸入值的所述范圍。
6. —種計算方法，所述計算方法包括如下步驟創(chuàng)建范圍表，在所述范圍表中，通過對輸入值進行非線性計算得到的計算結(jié)果的離散值對應于能夠取所述離散值的所述輸入值的范圍；以及當輸入所述輸入值時，在所述范圍表中搜索包含所述輸入值的所述范圍并輸出對應于搜索到的所述范圍的離散值。
7. —種量化裝置，所述量化裝置包括范圍表創(chuàng)建裝置，其被配置成創(chuàng)建范圍表，在所述范圍表中，通過對輸入值進行非線性計算得到的計算結(jié)果的量化值對應于能夠取所述量化值的所述輸入值的范圍；以及搜索裝置，其被配置成當輸入所述輸入值時在所述范圍表中搜索包含所述輸入值的范圍并輸出對應于搜索到的所述范圍的量化值。
8. —種量化方法，所述量化方法包括如下步驟創(chuàng)建范圍表，在所述范圍表中，通過對輸入值進行非線性計算得到的計算結(jié)果的量化值對應于能夠取所述量化值的所述輸入值的范圍；以及當輸入所述輸入值時，在所述范圍表中搜索包含所述輸入值的所述范圍并輸出對應于搜索到的所述范圍的量化值。
9. 一種計算裝置，所述計算裝置包括范圍表創(chuàng)建單元，其被配置成創(chuàng)建范圍表，在所述范圍表中，通過對輸入值進行非線性計算得到的計算結(jié)果的離散值對應于能夠取所述離散值的所述輸入值的所述范圍；以及搜索單元，其被配置成當輸入所述輸入值時在所述范圍表中搜索包含所述輸入值的范圍并輸出對應于搜索到的所述范圍的離散值。
10. —種量化裝置，所述量化裝置包括范圍表創(chuàng)建單元，其被配置成創(chuàng)建范圍表，在所述范圍表中，通過對輸入值進行非線性計算得到的計算結(jié)果的量化值對應于能夠取所述量化值的所述輸入值的范圍；以及搜索單元，其被配置成當輸入所述輸入值時在所述范圍表中搜索包含所述輸入值的所述范圍并輸出對應于搜索到的所述范圍的量化值。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種計算裝置與方法以及量化裝置與方法，所述計算裝置包括范圍表創(chuàng)建裝置，其被配置成創(chuàng)建范圍表，在所述范圍表中，通過對輸入值進行非線性計算得到的計算結(jié)果的離散值對應于所述離散值的所述輸入值的范圍；以及搜索裝置，其被配置成當輸入所述輸入值時在所述范圍表中搜索包含所述輸入值的所述范圍并輸出對應于所述搜索到的所述范圍的離散值。因此，本發(fā)明能夠更有效地進行非線性計算。
文檔編號G06F17/14GK101685436SQ20091017710
公開日2010年3月31日 申請日期2009年9月25日 優(yōu)先權(quán)日2008年9月26日
發(fā)明者茂木幸彥, 鎌田征人 申請人:索尼株式會社