Как происходит преобразование аналогового сигнала в цифровой

ошибка Квантование

Ошибка квантования вводится квантования в идеальном АЦП. Это ошибка округления между аналоговым входным напряжением к АЦПУ и выходным оцифрованное значением. Ошибка нелинейна и сигнал-зависимый.
В идеальном АЦП, где ошибка квантования равномерно распределяется между -1/2 LSB и +1/2 LSB, а сигнал имеет равномерное распределение , охватывающий все уровни квантования, то отношение сигнал-шум квантования- (SQNR) является дается
S Q N р знак равно 20 журнал 10 ⁡ ( 2 Q ) ≈ 6,02 ⋅ Q d В { Displaystyle mathrm {SQNR} = 20 лог _ {10} (2 ^ {Q}) около 6,02 CDOT Q mathrm {дБ} , !}
Где Q представляет собой количество бит квантования. Например, для 16-битного АЦП, погрешность квантования {{{1}}} ниже максимального уровня.
Ошибка Квантование распространяется от постоянного тока до частоты Найквиста , следовательно , если часть полосы пропускания АЦП не используется, как в случае с передискретизации , некоторые ошибки квантования будет происходить вне зоны , эффективно улучшая SQNR для пропускной способности в использовать. В системе с избыточной дискретизацией, шум формирование может быть использовано для дальнейшего увеличения SQNR, заставляя больше ошибки квантования из группы.

трястись

В АЦП, производительность , как правило , могут быть улучшены с помощью дитеринг . Это очень небольшое количество случайного шума (например , белый шум ), который добавляется к входу перед преобразованием. Его действие заключается в рандомизации состояния младшего бита , на основании сигнала.
Вместо того , чтобы сигнал просто получать отрезан вообще на низких уровнях, он расширяет диапазон эффективных сигналов, АЦП может преобразовывать, за счет незначительного увеличения шума. Обратите внимание , что трястись может только увеличить разрешение пробника.
Он не может улучшить линейность, и , таким образом , точность не обязательно улучшится.
Искажения Квантования в звуковом сигнале очень низкого уровня по отношению к битовой глубине АЦПА коррелируют с сигналом и звуками искаженными и неприятными. С сглаживанием, искажение превращается в шум.
Неискаженный сигнал может быть восстановлен точно путем усреднения по времени. Смешение также используются в интеграции систем , такие как счетчики электроэнергии .
Так как значения складываются вместе, сглаживание приводит к результатам , которые являются более точными , чем младшим битым аналого-цифровым.
Дизеринг часто применяются при квантовании фотографических изображений на меньшее число бит на пиксель-изображение становится шумным , но для глаз выглядит гораздо более реалистично , чем квантованное изображение, которые в противном случае становится полосчатым . Это аналогичный процесс может помочь визуализировать влияние шумового сигнала на звуковой сигнал аналогового , который преобразуется в цифровой формат.