bit-true(ビットトゥルー)

デジタル信号処理設計に関する翻訳に、bit-true(ビットトゥルー)という言葉がよく出てくる(例えば、W1717 SystemVueハードウェア・デザイン・キットのp3)。

携帯電話、液晶テレビ、DVD/ブルーレイプレーヤなど、身の回りの電化製品はほぼすべてデジタル化され、デジタル信号処理によりさまざまな機能が実現されている。複雑なデジタル信号処理には、DSP(信号処理アプリケーション向けの専用プロセッサ)を利用するソフトウェアベースの手法が用いられてきたが、最近のFPGAの高速化、大規模化により、このようなデジタル信号処理にFPGAを利用したハードウェアベースの手法が使用されるようになった。

DSPでは浮動小数点演算を利用できるので、デジタル信号処理の実装は簡単だが、FPGAで浮動小数点演算を実装すると回路規模が大きくなるので、通常は固定小数点演算が用いられる。

大規模な信号処理の場合は、FPGAに実装する前に、シミュレーションを行って動作を確認する。そのときに、固定小数点演算がシミュレーションと実装した場合とで結果がビット単位で一致することを、bit-true(ビットトゥルー)なシミュレーションと呼ぶ。固定小数点演算は、オーバーフローやアンダーフロー、丸めの処理にさまざまな方法があるので、演算結果がビット単位で一致しない(ビットトゥルーでない)ことがある。

FPGAと固定小数点演算については、以下を参照。

平坂久門ただいま失業中 > ラベル > 固定小数点演算回路

固定小数点演算信号処理の極意シリーズ(その1)~(その9)

cycle accurate(サイクルアキュレート)

デジタル信号処理設計に関する翻訳に、cycle accurate(サイクルアキュレート)という言葉がよく出てくる(例えば、W1717 SystemVueハードウェア・デザイン・キットのp3)。

スマートフォン、タブレットPC、DVD/ブルーレイレコーダーなどの身の回りの電化製品には、システムLSIが組み込まれている。システムLSIとは、その装置(システム)のほとんどの機能を1つのLSIに集約したもので、CPU、メモリ、キャッシュ、バスなどの入出力インタフェース、そのシステム固有のハードウェアエンジンから構成され、近年ますます大規模化、多機能化している。

また、このようなシステムLSIのプロセッサ上で動作するソフトウェアの開発/検証は、短期間で高品質(バグが少なく高性能)に行なう必要があり、ハードウェア設計の早い段階から協調検証ツールとしてプロセッサのシミュレータを使用してハードウェアとソフトウェアのデバッグや性能検証が行われている。ハードウェアの検証では精度が優先され、ソフトウェアの検証では速度が優先される。

プロセッサのパイプラインの動作やキャッシュの動作(クロックサイクル単位での動作で、通常ソフトウェアのプログラマには見えない動作)を模擬できるシミュレーションは、サイクルアキュレートな(サイクル精度の)シミュレーションと呼ばれ、精度は高いが動作速度は遅い。プロセッサの命令セットの命令単位で動作を模擬するシミュレーションは、命令セットシミュレーションと呼ばれ、精度は低いが動作速度は速い。

システムLSIの設計については、以下を参照。

システムLSI設計検証技術

C rate(Cレート)

バッテリ測定に関する翻訳で、C rate(Cレート)という言葉がよく出てくる(例えば、移動体デバイスのバッテリ寿命を最適化するための10のヒントのp15)。C rateはCapacity rateの略である。

バッテリの容量(キャパシティ)とは、満充電の状態のバッテリから、バッテリの端子電圧が所定の終止電圧に達するまで放電させてたときに取り出すことのできる電気(電荷)量(C(Coulomb)単位)である。バッテリの場合は、Ah(アンペア時)やmAh(ミリアンペア時)の単位で表されることが多い(1 Ah=1 A×3600 s=3600 C)。例えば、20 Ahの容量のバッテリは、20 Aの電流を1時間(10 Aの電流を2時間、5 Aの電流を4時間、…)流すことのできる電気(電荷)を持っていることを意味している。

C(Capacity)レートとは、バッテリ容量に対する放電(充電)電流値の比(放電(充電)電流(A)/容量(Ah))であり、バッテリの放電(充電)特性を表わすときに用いられる。例えば、20 Ahの容量のバッテリを1 CのCレートで放電するとは、20 Aの放電電流で放電することを意味し、20 Ahの容量のバッテリを0.5 CのCレートで放電するとは、10 Aの放電電流で放電するこを意味する。

Cレートの単位記号と電荷量の単位記号は同じCであるが、意味が異なること(CapacityのCとCoulombのC)に注意する必要がある。

Cレートについては、以下を参照。

リチウムイオン電池の豆知識の「リチウムイオン電池に関する用語 ③Cレート」

slew rate(スルーレート)

電源の翻訳に、slew rate(スルーレート)という言葉がよく出てくる(例えば、スイッチング電源の測定のp14)。

スルーレートとは、入力波形の変化にどの程度出力波形が追従できるかを示す定量的な指標である。立ち上がり時間と立ち下がり時間が0秒の理想的な矩形波(パルス波)を入力したときの、出力波形の立ち上がりまたは立ち下がり領域での単位時間当たりの電圧変化として定義され(通常、パルス振幅の10%から90%に(90%から10%に)変化するのにかかる時間を測定して求める)、V/μs単位で表されることが多い。

スルーレートは、理想的には∞(立ち上がり/立ち下がり時間が0秒なので)であるが、信号源側や負荷側に容量成分(コンデンサ)が存在するために、そのコンデンサを充放電するのに時間がかかり、有限の値になる。このような制限により、スルーレートが小さいと、波形が歪む(矩形波が台形波になったり、正弦波が三角波になる)。

スルーレートについては、以下を参照。

ローム株式会社のホームページ > 電子部品が基礎からわかる! エレクトロニクス豆知識 > オペアンプとは? > スルーレート

RLS、LMS

デジタル変調解析に関する翻訳で、RLS、LMSという言葉が出てくる(例えば、W1902 デジタル・モデム・ライブラリのp3)。RLSはRecursive Least Square(再帰的(逐次的)最小2乗法)の略で、LMSはLeast Mean Square(最小2乗平均)の略である。

現在、携帯電話、液晶テレビ、DVD/ブルーレイプレーヤなど、身の回りの電化製品はほぼすべてデジタル化され、デジタル信号処理によりさまざまな機能が実現されている。このようなデジタル信号処理技術の中に、反射や干渉信号、雑音などが存在する信号環境から必要な信号を抽出するための技術があり、適応信号処理と呼ばれている。

適応信号処理とは、環境の変化(反射/干渉信号や雑音が時々刻々変化する環境)に応じて(適応して)、自動的に自身の特性を変化させて(自身の特性に環境と逆の特性を追加して)、最適な出力(反射/干渉信号や雑音が除去された信号)を得ることである(身近な例では、ノイズキャンセリング・イヤホンがある)。

上のような適応信号処理では、入力信号x(k)を未知の環境(システム)に印加したときに、そのシステムにより反射/干渉信号や雑音が付加された結果としての応答(出力信号d(k))を推定する(システム同定と呼ばれる)必要がある。システム同定には、通常、FIRフィルタで実現された適応フィルタを未知システムと並列に接続し、未知システムの応答d(k)と適応フィルタの応答y(k)との差信号(誤差信号e(k))がゼロに近づくように、FIRフィルタの係数を調整するアルゴリズム(適応アルゴリズムと呼ばれる)が用いられる。このアルゴリズムの種類に、LMSとRLSという手法がある。

LMSとRLSの詳細は非常に難しいが概要は以下のようである。

誤差信号e(k)がゼロに近づくようにするためには、誤差信号e(k)のパワーJ=E[e(k)^2]を最小化すればよい。

適応フィルタ(FIRフィルタ)の応答y(k)は、入力信号x(k-j)とFIRフィルタの係数(重みベクトル)h_j(k)との畳み込みで与えられるので、

J=E[e(k)^2]
=E[(d(k)-y(k))^2]
=E[(d(k)-Σh_j(k)x(k-j))^2]

となり、誤差パワーJはFIRフィルタの係数h_j(k)の2次関数となる。したがって、最適解(極小値)が存在し、解析的に求められる。しかし、時間平均E[…]を計算するので、その間にシステムの応答が変化すると誤差が大きくなることや解析的に求めるための逆行列の計算に時間がかかることから、LMSアルゴリズムでは、時間平均誤差ではなく誤差の瞬時値を用いて、最急降下法により係数を更新しながら最適値を求める。

RLSアルゴリズムでは、過去のすべての時刻での入力x_l(k)と出力y_l(k)の関係を重みベクトルh(k)を使用して、

y_l(k)=h(k)~Tx(l)、l=1,2、…、k、~Tは転置

と表したときに、時刻kでの誤差信号e_l(k)=d(l)-y_l(k)の2乗和(e_1(k)^2+e_2(k)^2+…+e_k(k)^2)を最小にするh(k)を求める。このとき、時刻が1つ進む毎に入力と出力の関係式が1つ追加され、それを利用して逐次的にフィルタ係数が最適される。これは、長時間のデータを用いてフィルタ係数を最適化することを意味するので、入力と出力の関係式が新しいほどその関係式を多く利用するように忘却係数を導入して、2乗和の計算で重みを付ける。

LMSについては、以下を参照。

Toshiya SAMEJIMA’s Personal Page > Lectures > 音響情報処理工学演習 > 11回目の授業(7月8日)(尾本)
RLSについては、以下を参照。

筑波大学 システム情報工学研究科 コンピュータサイエンス専攻 牧野昭二教授のホームページの<Journals and Transactions> > 54. S. Makino and Y. Kaneda, ”A new RLS adaptive algorithm based on the variation characteristics of a room impulse response, ” J. Acoust. Soc. Jpn, vol. 50, no. 1, pp. 32-39, Jan. 1994 (in Japanese).の [PDF]

power integrity(パワーインテグリティ)

オシロスコープ測定に関する翻訳に、power integrity(パワーインテグリティ)という言葉がよく出てくる(例えば、N7020Aパワー・インテグリティ測定用パワー・レール・プローブ)。

power integrity(パワーインテグリティ)は「電源品質」とも訳されることがあるが、一般に、電子機器のプリント基板の電源層/電源ラインやグランド層の配置や形状などに起因するノイズの混入や供給電圧の安定性などの電源品質を表わす。

昔は、細い配線で経路や曲がり具合を気にせずプリント基板上のICに電源とグランドを接続すれば動作した。しかし、近年、FPGA、ASIC、DSP、CPUなどのLSIの低電圧化、大電流化により、それらに供給する電源の品質が重要になっている。低電圧化により、必然的に供給される電流が大きくなるが、大電流により配線抵抗が小さくても大きな電圧降下が生じる(電流Iが大きいと、配線抵抗Rが小さくても、オームの法則から配線の両端での電圧降下IRが大きくなる。IRドロップと呼ばれる)。低電圧化により動作電圧が小さい(したがって、動作電圧のマージンも小さい)ので、このようなIRドロップによりLSIが誤動作を起こしやすくなる。

この問題を解決するには、配線抵抗R(電源層とグランド層の間(PDN(Power Distribution Network、電源分配回路)のインピーダンス)を小さくする必要があり、電源層の面積を大きくしたり、バックアップコンデンサを使用して過渡的に大きな電流を供給して電圧を安定化するなどの方法がある。

パワーインテグリティについては、以下を参照。

パワー・インテグリティ(PI)

シグナル・インテグリティとパワー・インテグリティの基礎

infotainment(インフォテインメント)

車載機器測定に関する翻訳に、infotainment(インフォテインメント)という言葉がよく出てくる(例えば、コネクテッドカー向けの革新的なテストソリューションのp2)。

infotainment(インフォテインメント)は、information(情報)とentertainment(娯楽)を組み合わせた言葉である。主に、自動車の分野(車載システム)で用いられ、IVI(In-Vehicle Infotainment、車載インフォテインメント)と呼ばれることもある。一昔前の車内での情報源と娯楽と言えばカーラジオとカーステレオ(カセットテープ)であったが、カーナビゲーションやTV受信/DVD再生などが普及し、IVIシステムと呼ばれるようになった。さらに、インターネット接続による情報検索/電子メールの送受信/動画配信サービスの利用、スマートフォンやウェアラブル端末との連携、音声認識、ジェスチャーコントロールなどが加わって急速に発展している分野で、自動車業界とIT業界がしのぎを削っている。

インフォテインメントについては、以下を参照。

車載インフォテインメントシステムとは?

IEEE 802.11p

無線通信測定に関する翻訳で、IEEE 802.11pという言葉が出てくる(例えば、無線LAN 802.11a/b/g/j/p/n/ac/ah Xシリーズ 測定アプリケーションN9077A/W9077A)。

「IEEE」は、「The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.(米国電気電子技術者学会)」の略称で、「802」は「802委員会(LAN/MANの標準化委員会)」の意味であり、「11」は「無線LANのワーキング・グループ」という意味である。

無線LANの規格は、IEEE 802.11b(11 Mb/s)、IEEE 802.11a/g(54 Mb/s)、IEEE 802.11n(最大600 Mb/s)と伝送速度が高速化してきて、現在はIEEE 802.11ac(最大6.9 Gb/s)が市販されている。また、IoTデバイス向けのIEEE 802.11ahも策定中である。

IEEE 802.11pは、IEEE 802.11a(5GHz帯の周波数とOFDMを用いた無線LAN規格で、狭い帯域幅で高いデータレートを実現できたが、あまり普及しなかった)をベースにして、ITS(Intelligent Transport System、高度道路交通システム)の路車間(V2I:Vehicle-to-Infrastructure)、車車間(V2V、Vehicle-to-Vehicle)通信に適合するように機能強化したものである。IEEE 802.11pは米国のITSプロジェクトに起源を持ち、米国では、物理層とMAC層のIEEE 802.11pと上位層のIEEE1609を合わせて、WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments)と呼ばれている。欧州でも、路車間、車車間通信に5.9GHz帯のWAVEと同様のものの開発が進められている。日本は、5.8GHz帯のARIB STD-T75という規格を推進している。

ITSの標準化については、以下の参照

ITSの標準化 2015

IEEE 802.11pについては、以下を参照

WIRELESS JAPAN 2006 – 携帯、無線LAN関係規格の開発・標準化動向 2 802.11aベースで車同士の通信を行うIEEE802.11p

Make-Before-Break(メイク・ビフォア・ブレーク)

測定システムの信号ルーティングに関する翻訳で、Make-Before-Break(メイク・ビフォア・ブレーク)という言葉がよく出てくる(例えば、より良いオシロスコーププロービングのための8つのヒントのp7)。

複数の信号ラインを切り替えてルーティングする際にスイッチが用いられる。スイッチには接点があり、接点を開閉することにより、回路を接続したり遮断する。

常時(スイッチがオフの状態)は接点が開いていて、スイッチがオンになると接点が閉じて(メイクして)回路がつながる接点をメイク接点と呼ぶ。a接点(arbeit contact)、常開接点とも呼ばれる。

常時(スイッチがオフの状態)は接点が閉じていて、スイッチがオンになると接点が開いて(ブレークして)回路が遮断される接点をブレーク接点と呼ぶ。b接点(break contact)、常閉接点とも呼ばれる。

2つの接点があり、一方(A)の接点が閉じていて他方(B)の接点が開いている状態で、スイッチがオンになると、Bの接点を閉じる(メイクする)前にAの接点を開く(ブレークする)動作を行なうものをBBM(ブレーク・ビフォワ・メーク)接点と呼ぶ。c接点(changeover contact)、トランスファ接点とも呼ばれる。

2つの接点があり、一方(A)の接点が閉じていて他方(B)の接点が開いている状態で、スイッチがオンになると、Aの接点を開く(ブレークする)前にBの接点を閉じる(メイクする)動作を行なうものをMBB(メイク・ビフォワ・ブレーク)接点と呼ぶ。

メイク・ビフォア・ブレークの動作については、以下を参照。

OMRON 制御機器のホームページ > テクニカルガイド > 技術解説 > 一般リレー > 用語解説の「MBB(メーク・ビフォワ・ブレーク)接点(ショーティングコンタクト)」

IoT、M2M

無線通信測定に関する翻訳に、IoT、M2Mという言葉がよく出てくる(例えば、近距離通信用Signal Studio N7610Bのp2)。IoTはInternet of Thingsの略で、M2MはMachine to Machineの略である。

ここ数年、IoT(モノのインターネット)という言葉が流行っている。人と人との通信(コミュニケーション)に対して、モノとモノ(Machine to Machine)の通信を強調して、IoTとM2Mが同義で使われる場合もあるし、人とモノを含むあらゆる存在(Things)が常につながっていてるという意味で使われ、M2Mも含めたもっと大きな概念として使われる場合もある。

M2Mは、人間の介在なしで機械と機械がネットワークでつながり相互に通信して情報を収集したり動作を制御するシステムで、自動販売機、エレベータ、無人駐車場の遠隔監視などで、かなり前から存在する。M2Mは特定の目的/用途のためのシステムで、そのネットワークはオープンなインターネットである必要はなく(閉じたネットワークで運用されていることが多く)、システム構築に多額の費用がかかった。

一方、IoTは、特定の目的のために特定の機械をつなぐM2Mとは異なり、センサーを搭載したすべてのモノがインターネットでつながるので、そのモノの数が桁違いに多い。メトカーフの法則は「ネットワークの価値は、それに接続されている端末の数の2乗に比例する」と言っているが、IoTの本質は、潜在的に膨大な価値が存在するネットワーク上の広範囲の属性の膨大な数のセンサーからの膨大なデータ(ビッグデータ)から、統計的な分析や機械学習などのAI手法を利用して、小さな変化を見つけ出し、その変化から将来を予測し、それに対処する(新しい価値を生み出す)ことであると言われている。これの究極の姿がSF映画「ターミネータ」の世界であり、AIの知性が人間の知性を超えるシンギュラリティ(技術的特異点)あるいは2045年問題として注目されている。

IoT、M2Mについては、以下を参照。

コレ1枚で分かる「M2MとIoTの違い」

第31回 「ポケモンGO」まで来たITの進化とその先にあるIoTの衝撃