שגיאות קוונטיות טעות בתהליך של המרת אותות אנלוגיים לצורה דיגיטלית.הבנת וזיהוי שגיאות אלה חיוני לשיפור הדיוק של ממירים אנלוגיים-לדיגיטליים (ADCs) מאמר זה חוקר שיטות לנתח שגיאות קוונטיות ואת ההשפעה שלהם על נאמנות אותות.

יסודות של Quantization ב ADCs

Quantization כרוך מיפוי של מגוון מתמשך של ערכי אות אנלוגיים כדי לטשטש את הרמות הדיגיטליות.ההבדל בין הערך האנלוגי האמיתי לבין הרמה הקוונטית ידוע כשגיאה קוונטית.שגיאה זו מציגה צורה של רעש בסימן הדיגיטלי.

מדדים קוונטיים של שגיאות קוונטיזציה

כמה מדדים משמשים כדי להעריך שגיאות קוונטיות, כולל:

  • (ב) ,0) מאן קרד שגיאה (MSE): ראט'רייט 1 מודד את ממוצע הריבועים של השגיאות.
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) טעות של מקסימום: 1:1 ,הסטיה הגדולה ביותר האפשרית בין הערך האמיתי והכמת.

גורמים המשפיעים על שגיאות קוונטיזציה

מספר גורמים משפיעים על גודל שגיאות הקוונטיות, כולל מספר ה bits ב- ADC, אות amplitude, ואת סוג של קוונטיזציה (uniform או non-uniform) הגדלת מספר ה bits מפחית את גודל הצעד הקוונטי, ובכך להפחית את השגיאה.

שיטות לניתוח שגיאות

שיטות אנליטיות כרוכות במודלים מתמטיים כדי להעריך התפלגות שגיאות קוונטיות.טכניקות סימום, כגון מונטה קרלו סימולציות, ניתן להשתמש גם כדי להעריך התנהגות שגיאה בתנאים שונים של אותות.גישות אלה עוזרות בעיצוב ADCs עם ביצועים אופטימיזציה.