信号处理(二)——每比特6dB的信噪比是怎么来的

摘要:对AD转换过程中的量化加以解释,给了了量化误差的均值与均方根方差,给出了量化时信噪比的计算公式,并通过例子来加以说明。

声明:本文章参考了《Introduction to Signal Processing》一书, 作者:Sophocles J.Orfanidis ,特此声明。
欢迎大家批评指正!!

目录

一、量化过程

二、量化误差

三、信噪比计算 

四、例子


一、量化过程

接上一文章,经过采样保持器后的离散时间序列x(nT)经过量化后得到数字信号x_{Q}(nT),这个数字信号用B个比特位来表示。假设量程的信号幅度为R,在均匀量化时,实则将R平均分为2^{B}个不同的量化“带”,但要注意在表示的时候只能选用“带”上沿或下沿的量化电平值来表示。如图1所示,给出了进行3bit量化的情形。量化的粒度(或量化器的分辨率)为

Q=\frac{R}{2^{B}}                               (1)

这里总结三点:

信号处理(二)——每比特6dB的信噪比是怎么来的_第1张图片 图1  信号进行3bits量化的情形

(1) 量化时有四舍五入(rounding)和截断(truncation)两种方法:四舍五入就是采用最近的量化电平来代替x,即当-Q/2<x<Q/2时,取量化电平0,当Q/2<x<3Q/2时,取量化电平为1;截断就是采用低于x的量化电平来代表x,即当0\leqslant x<Q时,取量化电平0,当Q\leqslant x<2Q时,取量化电平为1;

(2)整个量程范围为R(满量程),单极性时为0\leqslant x<R,双极性时为-R/2\leqslant x<R/2,道理类似;

(3)以图1的3bit双极性量化为例,-R/2\leqslant x<R/2之间被平均分为8条“带”,能取到的理化电平值也是8个,分别是{-4,-3,-2,-1,0,1,2,3},注意没有+4,可见量化时,最小值可以是-R/2,但最大值只能是R/2-Q

二、量化误差

量化误差

e(n) = x_{Q}(n)-x(n) \;\;\;\;\;\;\;\;\;(2)                                            

下面计算四舍五入量化时,量化误差的均值和均方根误差:

 -\frac{Q}{2}<e<\frac{Q}{2}

\overline{e}=\frac{1}{Q}\int_{-Q/2}^{Q/2}e\;de=0\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;(3)

\overline{e^{2}}=\frac{1}{Q}\int_{-Q/2}^{Q/2}e^{2}\;de=\frac{Q^{2}}{12}\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;(4)

e_{rms}=\sqrt{\overline{e^{2}}}=\frac{Q}{\sqrt{12}}\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;(5)

对上述均值和方差的获得方法,也可以将e看成一个符合均匀分布的随机变量求得。

三、信噪比计算 

经常会听到,“每比特6dB”,什么意思,怎么来的呢?

由(1)式,R是信号幅度,而Q为量化噪声,有如下重要公式

SNR=20\log_{10}\frac{R}{Q}=20\log_{10}2^{B}=B\cdot 20\log_{10}2=6B\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;(6)

 过程似乎有点太过简单了,式(6)也被称为量化器的动态范围,就说,当量化器每增加1bit时,其信噪比就提升6个dB。怎么理解呢:在变换为数字信号过程中,由于有限字长的限制,会带来信号信噪比的下降,这里的“噪”特指量化噪声,不是传统的那种信道中引入的加性或乘性噪声。如果无限字长(无限精度),则量化噪声为0,这时信噪比也就是无限大的,即信号不受损失。

公式(1)~(6)就是我们在选择AD转换器位长的依据,下面举例来说明。

四、例子

在数字音频的应用中,比如要求满量程电压是10V,量化噪声的有效值不能超过50uV, 这时由公式(1)和(5)有:

 实际上选用B=16,可以算出实际的量化噪声有效值是44uV。当采用f_{s}=44\mathrm{kHz}的采样率时,采样的位速率为Bf_{s}=16\times 44=704\: \mathrm{kbit/s},这是CD唱机典型的位速率。量化器动态范围是6B=96dB,也接近于人耳100dB的动态范围,这也是CD为什么要进行16比特量化的原因。

 

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