Quantizationは、データ処理(DSP)の基本的なプロセスで、連続した値の値をフィニトセットにマッピングすることを含む。このプロセスは、処理された信号の歪みを引き起こす可能性がある量子化エラーを導入する。量子化効果の背後にある計算を理解し、歪みを最小限に抑える戦略を実装することは、DSPシステムを最適化するための不可欠である。

定量化エラーとその計算

定量化エラーは、入力信号と量子出力の違いです。次のように計算できます。

e = x - Q(x)[

x]は元の信号値であり、Q(x)は量子化された値です。 均一量子化のために、最大誤差は量子化ステップサイズ(])の半分です。Δ/2])、全体的な歪みに影響を与える。

定量化の歪みを最小限に抑える戦略

いくつかの技術は、信号の品質に量子化の効果を減らすことができます。

  • ビットの深さの増加:[]] より多くのビットを使用して、量子化レベルの数が増加し、エラーを削減します。
  • ] ダイザーリング:[ 数値化前のノイズの少量を追加することで、定量化エラーをマスクできます。
  • []非ユニフォームの量子化:[]] 数値化レベルを適応させることで、特定の信号の歪みを最小限に抑えます。
  • ]ノイズシェーピング:[ 定量化ノイズを分散して、許容周波数帯域を削減します。

定量化ノイズパワーの計算

量子化ノイズの電力は、次の用途で推定できます。

Pq[]] = Δ]2] / 12

]Δ]が量子化ステップサイズです。 ]を削減]Δ]]は、量子化ノイズ電力を減少させ、信号の忠実度を改善します。