ADAPTIVE BLIND NOISE SUPPRESSION

Volume 1 Issue 6 (August 2013

A novel algorithm for the adaptation of the pole of Laguerre filters

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Online optimization of the time scale in adaptive Laguerre-based filters

"©2000 IEEE. Personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution to servers or lists, or to reuse any copyrighted component of this work in other works must be obtained from the IEEE."International audienceA new online method to optimize the free parameter in adaptive Laguerre-based filters is presented. It is based on the minimization of a criterion that is equivalent to an upper bound for the quadratic approximation error. The proposed technique presents a fast convergence and a good robustness

Incremental construction of LSTM recurrent neural network

Long Short--Term Memory (LSTM) is a recurrent neural network that uses structures called memory blocks to allow the net remember significant events distant in the past input sequence in order to solve long time lag tasks, where other RNN approaches fail. Throughout this work we have performed experiments using LSTM networks extended with growing abilities, which we call GLSTM. Four methods of training growing LSTM has been compared. These methods include cascade and fully connected hidden layers as well as two different levels of freezing previous weights in the cascade case. GLSTM has been applied to a forecasting problem in a biomedical domain, where the input/output behavior of five controllers of the Central Nervous System control has to be modelled. We have compared growing LSTM results against other neural networks approaches, and our work applying conventional LSTM to the task at hand.Postprint (published version

Induced brain activity as indicator of cognitive processes: experimental-methodical analyses and algorithms for online-applications

Die Signalverarbeitung von elektroenzephalographischen (EEG) Signalen ist ein entscheidendes Werkzeug, um die kognitiven Prozessen verstehen zu können. Beispielweise wird induzierte Hirnaktivität in mehreren Untersuchungen mit kognitiver Leistung assoziiert. Deshalb ist die Gewinnung von elektrophysiologischen Parametern grundlegend für die Charakterisierung von kognitiven Prozessen sowie von kognitiven Dysfunktionen in neurologischen Erkrankungen. Besonders bei Epilepsie treten häufig Störungen wie Gedächtnis-, oder Aufmerksamkeitsprobleme auf, zusätzlich zu Anfällen. Neurofeedback (bzw. EEG-Biofeedback) ist eine Therapiemethode, die zusätzlich zu medikamentösen- und chirurgischen Therapien bei der Behandlung vieler neurologischer Krankheiten, einschließlich Epilepsie, erfolgreich praktiziert wird. Neurofeedback wird jedoch meist dafür angewendet, eine Anfallsreduzierung zu erzielen. Dagegen wird eine Verbesserung kognitiver Fähigkeiten auf der Basis elektrophysiologischer Änderungen selten vorgesehen. Darüber hinaus sind die aktuellen Neurofeedbackstrategien für diesen Zweck ungeeignet. Der Grund dafür sind unter anderem nicht adäquate Verfahren für die Gewinnung und Quantifizierung induzierter Hirnaktivität. Unter Berücksichtigung der oben genannten Punkten wurden die kognitiven Leistungen von einer Patientengruppe (Epilepsie) und einer Probandengruppe anhand der ereignisbezogenen De-/Synchronisation (ERD/ERS) Methode untersucht. Signifikante Unterschiede wurden im Theta bzw. Alpha Band festgestellt. Diese Ergebnisse unterstützen die Verwertung von auf ERD/ERS basierten kognitiven Parametern bei Epilepsie. Anhand einer methodischen Untersuchung von dynamischen Eigenschaften wurde ein onlinefähiger ERD/ERS Algorithmus für zukünftige Neurofeedback Applikationen ausgewählt. Basierend auf dem ausgewählten Parameter wurde eine Methodik für die online Gewinnung und Quantifizierung von kognitionsbezogener induzierter Hirnaktivität entwickelt. Die dazugehörigen Prozeduren sind in Module organisiert, um die Prozessapplikabilität zu erhöhen. Mehrere Bestandteile der Methodik, einschließlich der Rolle von Elektrodenmontagen sowie die Eliminierung bzw. Reduktion der evozierten Aktivität, wurden anhand kognitiver Aufgaben evaluiert und optimiert. Die Entwicklung einer geeigneten Neurofeedback Strategie sowie die Bestätigung der psychophysiologischen Hypothese anhand einer Pilotstudie sollen Gegenstand der zukünftigen Arbeitschritte sein.Processing of electroencephalographic (EEG) signals is a key step towards understanding cognitive brain processes. Particularly, there is growing evidence that the analysis of induced brain oscillations is a powerful tool to analyze cognitive performance. Thus, the extraction of electrophysiological features characterizing not only cognitive processes but also cognitive dysfunctions by neurological diseases is fundamental. Especially in the case of epilepsy, cognitive dysfunctions such as memory or attentional problems are often present additionally to seizures. Neurofeedback (or EEG-biofeedback) is a psychological technique that, as a supplement to medication and surgical therapies, has been demonstrated to provide further improvement in many neurological diseases, including epilepsy. However, most efforts of neurofeedback have traditionally been dedicated to the reduction of seizure frequency, and little attention has been paid for improving cognitive deficits by means of specific electrophysiological changes. Furthermore, current neurofeedback approaches are not suitable for these purposes because the parameters used do not take into consideration the relationship between memory performance and event-induced brain activity. Considering all these aspects, the cognitive performance of a group of epilepsy patients and a group of healthy controls was analyzed based on the event-related de /synchronization (ERD/ERS) method. Significant differences between both populations in the theta and upper alpha bands were observed. These findings support the possible exploitation of cognitive quantitative parameters in epilepsy based on ERD/ERS. An algorithm for the online ERD/ERS calculation was selected for future neurofeedback applications, as the result of a comparative dynamic study. Subsequently, a methodology for the online extraction and quantification of cognitive-induced brain activity was developed based on the selected algorithm. The procedure is functionally organized in blocks of algorithms in order to increase applicability. Several aspects, including the role of electrode montages and the reduction or minimization of the evoked activity, were examined based on cognitive studies as part of the optimization process. Future steps should include the design of a special training paradigm as well as a pilot study for confirming the theoretical approach proposed in this work

On the choice of parameters of the cost function in nested modular RNN's

We address the choice of the coefficients in the cost function of a modular nested recurrent neural-network (RNN) architecture, known as the pipelined recurrent neural network (PRNN). Such a network can cope with the problem of vanishing gradient, experienced in prediction with RNN’s. Constraints on the coefficients of the cost function, in the form of a vector norm, are considered. Unlike the previous cost function for the PRNN, which included a forgetting factor motivated by the recursive least squares (RLS) strategy, the proposed forms of cost function provide “forgetting” of the outputs of adjacent modules based upon the network architecture. Such an approach takes into account the number of modules in the PRNN, through the unit norm constraint on the coefficients of the cost function of the PRNN. This is shown to be particularly suitable, since due to inherent nesting in the PRNN, every module gives its full contribution to the learning process, whereas the unit norm constrained cost function introduces a sense of forgetting in the memory management of the PRNN. The PRNN based upon a modified cost function outperforms existing PRNN schemes in the time series prediction simulations presented

Development of adaptive control methodologies and algorithms for nonlinear dynamic systems based on u-control framework

Inspired by the U-model based control system design (or called U-control system design), this study is mainly divided into three parts. The first one is a U-model based control system for unstable non-minimum phase system. Pulling theorems are proposed to apply zeros pulling filters and poles pulling filters to pass the unstable non-minimum phase characteristics of the plant model/system. The zeros pulling filters and poles pulling filters derive from a customised desired minimum phase plant model. The remaining controller design can be any classic control systems or U-model based control system. The difference between classic control systems and U-model based control system for unstable non-minimum phase will be shown in the case studies.Secondly, the U-model framework is proposed to integrate the direct model reference adaptive control with MIT normalised rules for nonlinear dynamic systems. The U-model based direct model reference adaptive control is defined as an enhanced direct model reference adaptive control expanding the application range from linear system to nonlinear system. The estimated parameter of the nonlinear dynamic system will be placement as the estimated gain of a customised linear virtual plant model with MIT normalised rules. The customised linear virtual plant model is the same form as the reference model. Moreover, the U-model framework is design for the nonlinear dynamic system within the root inversion.Thirdly, similar to the structure of the U-model based direct model reference adaptive control with MIT normalised rules, the U-model based direct model reference adaptive control with Lyapunov algorithms proposes a linear virtual plant model as well, estimated and adapted the particular parameters as the estimated gain which of the nonlinear plant model by Lyapunov algorithms. The root inversion such as Newton-Ralphson algorithm provides the simply and concise method to obtain the inversion of the nonlinear system without the estimated gain. The proposed U-model based direct control system design approach is applied to develop the controller for a nonlinear system to implement the linear adaptive control. The computational experiments are presented to validate the effectiveness and efficiency of the proposed U-model based direct model reference adaptive control approach and stabilise with satisfied performance as applying for the linear plant model

Instrumentation of CdZnTe detectors for measuring prompt gamma-rays emitted during particle therapy

Background: The irradiation of cancer patients with charged particles, mainly protons and carbon ions, has become an established method for the treatment of specific types of tumors. In comparison with the use of X-rays or gamma-rays, particle therapy has the advantage that the dose distribution in the patient can be precisely controlled. Tissue or organs lying near the tumor will be spared. A verification of the treatment plan with the actual dose deposition by means of a measurement can be done through range assessment of the particle beam. For this purpose, prompt gamma-rays are detected, which are emitted by the affected target volume during irradiation. Motivation: The detection of prompt gamma-rays is a task related to radiation detection and measurement. Nuclear applications in medicine can be found in particular for in vivo diagnosis. In that respect the spatially resolved measurement of gamma-rays is an essential technique for nuclear imaging, however, technical requirements of radiation measurement during particle therapy are much more challenging than those of classical applications. For this purpose, appropriate instruments beyond the state-of-the-art need to be developed and tested for detecting prompt gamma-rays. Hence the success of a method for range assessment of particle beams is largely determined by the implementation of electronics. In practice, this means that a suitable detector material with adapted readout electronics, signal and information processing, and data interface must be utilized to solve the challenges. Thus, the parameters of the system (e.g. segmentation, time or energy resolution) can be optimized depending on the method (e.g. slit camera, time-of-flight measurement or Compton camera). Regardless of the method, the detector system must have a high count rate capability and a large measuring range (>7 MeV). For a subsequent evaluation of a suitable method for imaging, the mentioned parameters may not be restricted by the electronics. Digital signal processing is predestined for multipurpose tasks, and, in terms of the demands made, the performance of such an implementation has to be determined. Materials and methods: In this study, the instrumentation of a detector system for prompt gamma-rays emitted during particle therapy is limited to the use of a cadmium zinc telluride (CdZnTe, CZT) semiconductor detector. The detector crystal is divided into an 8x8 pixel array by segmented electrodes. Analog and digital signal processing are exemplarily tested with this type of detector and aims for application of a Compton camera to range assessment. The electronics are implemented with commercial off-the-shelf (COTS) components. If applicable, functional units of the detector system were digitalized and implemented in a field-programmable gate array (FPGA). An efficient implementation of the algorithms in terms of timing and logic utilization is fundamental to the design of digital circuits. The measurement system is characterized with radioactive sources to determine the measurement dynamic range and resolution. Finally, the performance is examined in terms of the requirements of particle therapy with experiments at particle accelerators. Results: A detector system based on a CZT pixel detector has been developed and tested. Although the use of an application-specific integrated circuit is convenient, this approach was rejected because there was no circuit available which met the requirements. Instead, a multichannel, compact, and low-noise analog amplifier circuit with COTS components has been implemented. Finally, the 65 information channels of a detector are digitized, processed and visualized. An advanced digital signal processing transforms the traditional approaches of nuclear electronics in algorithms and digital filter structures for an FPGA. With regard to the characteristic signals (e.g. varying rise times, depth-dependent energy measurement) of a CZT pixel detector, it could be shown that digital pulse processing results in a very good energy resolution (~2% FWHM at 511 keV), as well as permits a time measurement in the range of some tens of nanoseconds. Furthermore, the experimental results have shown that the dynamic range of the detector system could be significantly improved compared to the existing prototype of the Compton camera (~10 keV..7 MeV). Even count rates of ~100 kcps in a high-energy beam could be ultimately processed with the CZT pixel detector. But this is merely a limit of the detector due to its volume, and not related to electronics. In addition, the versatility of digital signal processing has been demonstrated with other detector materials (e.g. CeBr3). With foresight on high data throughput in a distributed data acquisition from multiple detectors, a Gigabit Ethernet link has been implemented as data interface. Conclusions: To fully exploit the capabilities of a CZT pixel detector, a digital signal processing is absolutely necessary. A decisive advantage of the digital approach is the ease of use in a multichannel system. Thus with digitalization, a necessary step has been done to master the complexity of a Compton camera. Furthermore, the benchmark of technology shows that a CZT pixel detector withstands the requirements of measuring prompt gamma-rays during particle therapy. The previously used orthogonal strip detector must be replaced by the pixel detector in favor of increased efficiency and improved energy resolution. With the integration of the developed digital detector system into a Compton camera, it must be ultimately proven whether this method is applicable for range assessment in particle therapy. Even if another method is more convenient in a clinical environment due to practical considerations, the detector system of that method may benefit from the shown instrumentation of a digital signal processing system for nuclear applications.:1. Introduction 1.1. Aim of this work 2. Analog front-end electronics 2.1. State-of-the-art 2.2. Basic design considerations 2.2.1. CZT detector assembly 2.2.2. Electrical characteristics of a CZT pixel detector 2.2.3. High voltage biasing and grounding 2.2.4. Signal formation in CZT detectors 2.2.5. Readout concepts 2.2.6. Operational amplifier 2.3. Circuit design of a charge-sensitive amplifier 2.3.1. Circuit analysis 2.3.2. Charge-to-voltage transfer function 2.3.3. Input coupling of the CSA 2.3.4. Noise 2.4. Implementation and Test 2.5. Results 2.5.1. Test pulse input 2.5.2. Pixel detector 2.6. Conclusion 3. Digital signal processing 3.1. Unfolding-synthesis technique 3.2. Digital deconvolution 3.2.1. Prior work 3.2.2. Discrete-time inverse amplifier transfer function 3.2.3. Application to measured signals 3.2.4. Implementation of a higher order IIR filter 3.2.5. Conclusion 3.3. Digital pulse synthesis 3.3.1. Prior work 3.3.2. FIR filter structures for FPGAs 3.3.3. Optimized fixed-point arithmetic 3.3.4. Conclusion 4. Data interface 4.1. State-of-the-art 4.2. Embedded Gigabit Ethernet protocol stack 4.3. Implementation 4.3.1. System overview 4.3.2. Media Access Control 4.3.3. Embedded protocol stack 4.3.4. Clock synchronization 4.4. Measurements and results 4.4.1. Throughput performance 4.4.2. Synchronization 4.4.3. Resource utilization 4.5. Conclusion 5. Experimental results 5.1. Digital pulse shapers 5.1.1. Spectroscopy application 5.1.2. Timing applications 5.2. Gamma-ray spectroscopy 5.2.1. Energy resolution of scintillation detectors 5.2.2. Energy resolution of a CZT pixel detector 5.3. Gamma-ray timing 5.3.1. Timing performance of scintillation detectors 5.3.2. Timing performance of CZT pixel detectors 5.4. Measurements with a particle beam 5.4.1. Bremsstrahlung Facility at ELBE 6. Discussion 7. Summary 8. ZusammenfassungHintergrund: Die Bestrahlung von Krebspatienten mit geladenen Teilchen, vor allem Protonen oder Kohlenstoffionen, ist mittlerweile eine etablierte Methode zur Behandlung von speziellen Tumorarten. Im Vergleich mit der Anwendung von Röntgen- oder Gammastrahlen hat die Teilchentherapie den Vorteil, dass die Dosisverteilung im Patienten präziser gesteuert werden kann. Dadurch werden um den Tumor liegendes Gewebe oder Organe geschont. Die messtechnische Verifikation des Bestrahlungsplans mit der tatsächlichen Dosisdeposition kann über eine Reichweitenkontrolle des Teilchenstrahls erfolgen. Für diesen Zweck werden prompte Gammastrahlen detektiert, die während der Bestrahlung vom getroffenen Zielvolumen emittiert werden. Fragestellung: Die Detektion von prompten Gammastrahlen ist eine Aufgabenstellung der Strahlenmesstechnik. Strahlenanwendungen in der Medizintechnik finden sich insbesondere in der in-vivo Diagnostik. Dabei ist die räumlich aufgelöste Messung von Gammastrahlen bereits zentraler Bestandteil der nuklearmedizinischen Bildgebung, jedoch sind die technischen Anforderungen der Strahlendetektion während der Teilchentherapie im Vergleich mit klassischen Anwendungen weitaus anspruchsvoller. Über den Stand der Technik hinaus müssen für diesen Zweck geeignete Instrumente zur Erfassung der prompten Gammastrahlen entwickelt und erprobt werden. Die elektrotechnische Realisierung bestimmt maßgeblich den Erfolg eines Verfahrens zur Reichweitenkontrolle von Teilchenstrahlen. Konkret bedeutet dies, dass ein geeignetes Detektormaterial mit angepasster Ausleseelektronik, Signal- und Informationsverarbeitung sowie Datenschnittstelle zur Problemlösung eingesetzt werden muss. Damit können die Parameter des Systems (z. B. Segmentierung, Zeit- oder Energieauflösung) in Abhängigkeit der Methode (z.B. Schlitzkamera, Flugzeitmessung oder Compton-Kamera) optimiert werden. Unabhängig vom Verfahren muss das Detektorsystem eine hohe Ratenfestigkeit und einen großen Messbereich (>7 MeV) besitzen. Für die anschließende Evaluierung eines geeigneten Verfahrens zur Bildgebung dürfen die genannten Parameter durch die Elektronik nicht eingeschränkt werden. Eine digitale Signalverarbeitung ist für universelle Aufgaben prädestiniert und die Leistungsfähigkeit einer solchen Implementierung soll hinsichtlich der gestellten Anforderungen bestimmt werden. Material und Methode: Die Instrumentierung eines Detektorsystems für prompte Gammastrahlen beschränkt sich in dieser Arbeit auf die Anwendung eines Cadmiumzinktellurid (CdZnTe, CZT) Halbleiterdetektors. Der Detektorkristall ist durch segmentierte Elektroden in ein 8x8 Pixelarray geteilt. Die analoge und digitale Signalverarbeitung wird beispielhaft mit diesem Detektortyp erprobt und zielt auf die Anwendung zur Reichweitenkontrolle mit einer Compton-Kamera. Die Elektronik wird mit seriengefertigten integrierten Schaltkreisen umgesetzt. Soweit möglich, werden die Funktionseinheiten des Detektorsystems digitalisiert und in einem field-programmable gate array (FPGA) implementiert. Eine effiziente Umsetzung der Algorithmen in Bezug auf Zeitverhalten und Logikverbrauch ist grundlegend für den Entwurf der digitalen Schaltungen. Das Messsystem wird mit radioaktiven Prüfstrahlern hinsichtlich Messbereichsdynamik und Auflösung charakterisiert. Schließlich wird die Leistungsfähigkeit hinsichtlich der Anforderungen der Teilchentherapie mit Experimenten am Teilchenbeschleuniger untersucht. Ergebnisse: Es wurde ein Detektorsystem auf Basis von CZT Pixeldetektoren entwickelt und erprobt. Obwohl der Einsatz einer anwendungsspezifischen integrierten Schaltung zweckmäßig wäre, wurde dieser Ansatz zurückgewiesen, da kein verfügbarer Schaltkreis die Anforderungen erfüllte. Stattdessen wurde eine vielkanalige, kompakte und rauscharme analoge Verstärkerschaltung mit seriengefertigten integrierten Schaltkreisen aufgebaut. Letztendlich werden die 65 Informationskanäle eines Detektors digitalisiert, verarbeitet und visualisiert. Eine fortschrittliche digitale Signalverarbeitung überführt die traditionellen Ansätze der Nuklearelektronik in Algorithmen und digitale Filterstrukturen für einen FPGA. Es konnte gezeigt werden, dass die digitale Pulsverarbeitung in Bezug auf die charakteristischen Signale (u.a. variierende Anstiegszeiten, tiefenabhängige Energiemessung) eines CZT Pixeldetektors eine sehr gute Energieauflösung (~2% FWHM at 511 keV) sowie eine Zeitmessung im Bereich von einigen 10 ns ermöglicht. Weiterhin haben die experimentellen Ergebnisse gezeigt, dass der Dynamikbereich des Detektorsystems im Vergleich zum bestehenden Prototyp der Compton-Kamera deutlich verbessert werden konnte (~10 keV..7 MeV). Nach allem konnten auch Zählraten von >100 kcps in einem hochenergetischen Strahl mit dem CZT Pixeldetektor verarbeitet werden. Dies stellt aber lediglich eine Begrenzung des Detektors aufgrund seines Volumens, nicht jedoch der Elektronik, dar. Zudem wurde die Vielseitigkeit der digitalen Signalverarbeitung auch mit anderen Detektormaterialen (u.a. CeBr3) demonstriert. Mit Voraussicht auf einen hohen Datendurchsatz in einer verteilten Datenerfassung von mehreren Detektoren, wurde als Datenschnittstelle eine Gigabit Ethernet Verbindung implementiert. Schlussfolgerung: Um die Leistungsfähigkeit eines CZT Pixeldetektors vollständig auszunutzen, ist eine digitale Signalverarbeitung zwingend notwendig. Ein entscheidender Vorteil des digitalen Ansatzes ist die einfache Handhabbarkeit in einem vielkanaligen System. Mit der Digitalisierung wurde ein notwendiger Schritt getan, um die Komplexität einer Compton-Kamera beherrschbar zu machen. Weiterhin zeigt die Technologiebewertung, dass ein CZT Pixeldetektor den Anforderungen der Teilchentherapie für die Messung prompter Gammastrahlen stand hält. Der bisher eingesetzte Streifendetektor muss zugunsten einer gesteigerten Effizienz und verbesserter Energieauflösung durch den Pixeldetektor ersetzt werden. Mit der Integration des entwickelten digitalen Detektorsystems in eine Compton-Kamera muss abschließend geprüft werden, ob dieses Verfahren für die Reichweitenkontrolle in der Teilchentherapie anwendbar ist. Auch wenn sich herausstellt, dass ein anderes Verfahren unter klinischen Bedingungen praktikabler ist, so kann auch dieses Detektorsystem von der gezeigten Instrumentierung eines digitalen Signalverarbeitungssystems profitieren.:1. Introduction 1.1. Aim of this work 2. Analog front-end electronics 2.1. State-of-the-art 2.2. Basic design considerations 2.2.1. CZT detector assembly 2.2.2. Electrical characteristics of a CZT pixel detector 2.2.3. High voltage biasing and grounding 2.2.4. Signal formation in CZT detectors 2.2.5. Readout concepts 2.2.6. Operational amplifier 2.3. Circuit design of a charge-sensitive amplifier 2.3.1. Circuit analysis 2.3.2. Charge-to-voltage transfer function 2.3.3. Input coupling of the CSA 2.3.4. Noise 2.4. Implementation and Test 2.5. Results 2.5.1. Test pulse input 2.5.2. Pixel detector 2.6. Conclusion 3. Digital signal processing 3.1. Unfolding-synthesis technique 3.2. Digital deconvolution 3.2.1. Prior work 3.2.2. Discrete-time inverse amplifier transfer function 3.2.3. Application to measured signals 3.2.4. Implementation of a higher order IIR filter 3.2.5. Conclusion 3.3. Digital pulse synthesis 3.3.1. Prior work 3.3.2. FIR filter structures for FPGAs 3.3.3. Optimized fixed-point arithmetic 3.3.4. Conclusion 4. Data interface 4.1. State-of-the-art 4.2. Embedded Gigabit Ethernet protocol stack 4.3. Implementation 4.3.1. System overview 4.3.2. Media Access Control 4.3.3. Embedded protocol stack 4.3.4. Clock synchronization 4.4. Measurements and results 4.4.1. Throughput performance 4.4.2. Synchronization 4.4.3. Resource utilization 4.5. Conclusion 5. Experimental results 5.1. Digital pulse shapers 5.1.1. Spectroscopy application 5.1.2. Timing applications 5.2. Gamma-ray spectroscopy 5.2.1. Energy resolution of scintillation detectors 5.2.2. Energy resolution of a CZT pixel detector 5.3. Gamma-ray timing 5.3.1. Timing performance of scintillation detectors 5.3.2. Timing performance of CZT pixel detectors 5.4. Measurements with a particle beam 5.4.1. Bremsstrahlung Facility at ELBE 6. Discussion 7. Summary 8. Zusammenfassun

Approximation and Optimization of an Auditory Model for Realization in VLSI Hardware

The Auditory Image Model (AIM) is a software tool set developed to functionally model the role of the ear in the human hearing process. AIM includes detailed filter equations for the major functional portions of the ear. Currently, AIM is run on a workstation and requires 10 to 100 times real-time to process audio information and produce an auditory image. An all-digital approximation of the AIM which is suitable for implementation in very large scale integrated circuits is presented. This document details the mathematical models of AIM and the approximations and optimizations used to simplify the filtering and signal processing accomplished by AIM. Included are the details of an efficient multi-rate architecture designed for sub-micron VLSI technology to carry out the approximated equations. Finally, simulation results which indicate that the architecture, when implemented in 0.8µm CMOS VLSI, will sustain real- time operation on a 32 channel system are included. The same tests also indicate that the chip will be approximately 3.3 mm2, and consume approximately 18 mW. The details of a new and efficient method for computing an approximate logarithm (base two) on binary integers is also presented. The approximate logarithm algorithm is used to convert sound energy into millibels quickly and with low power. Additionally, the algorithm, is easily extended to compute an approximate logarithm in base ten which broadens the class of problems to which it may be applied