ويعد الضوضاء على الكمية جانبا أصيلا من جوانب تجهيز الإشارات الرقمية، نتيجة تقريب الإشارات المستمرة من مستويات متفاوتة، ومن الضروري فهم كيفية قياس هذه الضوضاء وخفضها إلى الحد الأدنى لتحسين نوعية الإشارات وأداء النظم.

فهم الكمية

ويحدث ضوضاء كمية عندما تتحول إشارة تحليلية إلى شكل رقمي، ويحدث الفرق بين الإشارة الأصلية ونسختها الكمية خطأ يعرف بخطأ قياسي، وهو ما يتجلى في الضوضاء.

الكمية

ويمكن قياس الضوضاء الكمية باستخدام الأساليب الإحصائية، وأكثرها شيوعاً هو نسبة الإشارة إلى الكمية إلى الأرقام، التي تقارن قوة الإشارة الأصلية بقوة الضوضاء الكمية، وبالنسبة لمجال قياسي موحد، فإن SQNR تقريباً:

SQNR œ02 × / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / ]

طرق التقليل إلى أدنى حد من الكمية

ويمكن لعدة تقنيات أن تقلل الضوضاء الكمية في النظم الرقمية:

  • Increase the number of bits:] Using higher bit depths reduces the quantization step size, declining noise.
  • Apply dithering:] Adding a small amount of noise before quantization can linearize the quantization process and reduce audible artifacts.
  • ]Use non-uniform quantization: ] Adapting quantization levels to the signal's characteristics can improve accuracy.
  • Implement noise shaping:] In oversampled systems, noise shaping pushes quantization noise out of the frequency band of interest.

خاتمة

ويساعد تحديد الضوضاء الكمية من خلال القياسات مثل SQNR على تقييم أداء النظام، ويقلل استخدام تقنيات مثل زيادة العمق قليلا وتطبيق التدوير من هذه الضوضاء بشكل فعال إلى أدنى حد مما يؤدي إلى إشارات رقمية أوضح.