Pytanie dotyczące dyskretnych sygnałów i kwantyzacji

1. Dlaczego kwantyzacja zniekształca sygnał?
2. Jakie są dwa rodzaje błędów kwantyzacji?
3. Jaki jest związek między poziomami kwantyzacji a brakiem bitów?
4. Dlaczego kwantyzacja jest potrzebna w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów?

Dlaczego kwantyzacja zniekształca sygnał?

Przy niższych amplitudach błąd kwantyzacji staje się zależny od sygnału wejściowego, co powoduje zniekształcenie. To zniekształcenie powstaje po filtrze przeciwdziałania aliasingiem, a jeśli zniekształcenia te przekraczają 1/2, wskaźnik próbkowania z powrotem do pasma zainteresowania.

Jakie są dwa rodzaje błędów kwantyzacji?

2.11 kwantyzacja w filtrach cyfrowych. Błędy kwantyzacji w filtrach cyfrowych można zaklasyfikować jako: błędy zaokrąglenia wynikające z sygnałów wewnętrznych, które są kwantyzowane przed lub po kolejnych dodatkach; Odchylenia w odpowiedzi filtra z powodu skończonej reprezentacji współczynników mnożnika; oraz.

Jaki jest związek między poziomami kwantyzacji a brakiem bitów?

Każdy poziom kwantyzacji jest reprezentowany przez unikalną liczbę binarną. Liczba poziomów jest zatem powiązana z liczbą bitów, n, liczb binarnych, które reprezentują poziomy kwantyzacji. Na przykład użycie 3 bitów zapewnia osiem (2³) Dyskretne poziomy reprezentowane przez: 000, 001, 010,…, 111.

Dlaczego kwantyzacja jest potrzebna w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów?

Konwersja przebiegu do zestawu sygnałów cyfrowych zaczyna się od kwantyzacji fali w celu uzyskania zestawu liczb. Im większa liczba poziomów kwantyzacji, tym bardziej precyzyjna reprezentacja cyfrowa, ale nadmierna kwantyzacja jest marnotrawna pod względem wymaganego czasu.