परिमाणीकरण त्रुटि कैसे शोर उत्पन्न करती है?


11

मैं अपने दम पर नमूने और डीएसपी के बारे में सीख रहा हूं। मेरे पास यह समझने का कठिन समय है कि कैसे परिमाणीकरण त्रुटि का परिणाम शोर है। मुझे लगता है कि मैं एक बुनियादी समझ को याद करता हूं लेकिन यह नहीं बता सकता कि यह क्या है। तो परिमाणीकरण त्रुटि कैसे शोर उत्पन्न करती है?


यह शोर से अधिक विकृति है। यह संकेत पर निर्भर करता है, और यादृच्छिक नहीं है।
२०:

एंडोलिथ, मुझे लगता है कि जो मुझे समझ नहीं आ रहा है वह यह है कि फ्रीक्वेंसी में त्रुटि कैसे होती है।
जान दीन्हार्ड

2
विकृति हमेशा अतिरिक्त आवृत्तियों का उत्पादन करती है। यदि आप साइन लहर को विकृत करते हैं, तो यह एक अलग दोहराव तरंग बन जाता है। साइन लहर के अलावा कोई भी दोहरावदार तरंग कई आवृत्तियों से बनी होती है।
एंडोलिथ

1
जैसा कि @endolith ने उल्लेख किया है, मान लें कि आपके पास एक बहुत खराब ADC है, जैसे कि आप इसे शुद्ध स्वर देते हैं, लेकिन एक संकेत मिलता है जो साइन की तरह दिखता है, लेकिन इसमें बड़े कदम हैं। (तो अब आपका संकेत एक सीढ़ी की तरह दिखता है जो मूल साइन के साथ ऊपर और नीचे जा रहा है।) अब, आप सहज रूप से जानते हैं कि एक चरण कई आवृत्तियों से बना है। यह है कि एक एडीसी आवृत्तियों को जोड़ देगा जैसा आप पूछ रहे हैं। यह एक गैर-रेखीय ऑपरेशन btw है। यदि यह रैखिक था, तो आप नई आवृत्तियों को नहीं बना सकते थे, केवल उनमें से कई को एक साथ सुपरइम्पोज कर सकते थे।
स्पेसी

एक और टिप्पणी: आईसीएएसपी 2004 में यानिस त्सविडीस द्वारा एक अच्छी व्याख्या दी गई है: परिमाणीकरण एक कठिन गैर-शुद्धता है और "हार्मोनिक्स की अनंत संख्या" उत्पन्न करता है। सैंपलिंग प्रक्रिया उन सभी को तह करती है। पर्याप्त रूप से जटिल संकेतों के लिए, ये "डाउनफोल्ड हार्मोनिक्स" एक सफेद शोर मंजिल की तरह दिखते हैं।
दिवाली

जवाबों:


6

मान लीजिए कि मेरे पास एक मल्टीटोन संकेत है (छह वाहक, 1000 1/1000, / 2/1000 और / 7/1000 के नमूने आवृत्ति)

x = (1:1000);
wave = sin(x/1000*2*pi) + sin(x/1000*2*pi*2) + sin(x/1000*2*pi*7);

जो कि एक 14-बिट एडीसी का उपयोग करके निर्धारित किया जाता है

wave_quant = round(wave * 16384) / 16384;

अंतर

wave_qnoise = wave_quant - wave;

परिमाणीकरण त्रुटि देता है

समय से मात्रा का ठहराव

इसी स्पेक्ट्रम

wave_qnoise_freq = mag(fftshift(fft(wave_qnoise)) / sqrt(1000));

आवृत्ति द्वारा मात्रा का ठहराव

पूरे स्पेक्ट्रम में उत्पन्न शोर मंजिल को दर्शाता है।

यह मानता है कि परिमाणीकरण त्रुटि एक पूर्वाग्रह का परिचय नहीं देती है। यदि ADC हमेशा कम मूल्य चुनता है

wave_quant_biased = floor(wave * 16384) / 16384;

हमें एक परिमाणीकरण त्रुटि मिलती है जो अब शून्य के आसपास केंद्रित नहीं है

wave_qnoise_biased = wave_quant_biased - wave;

समय के साथ पूर्वाग्रह के साथ परिमाणीकरण त्रुटि

जो डीसी बिन में एफएफटी में एक निश्चित स्पाइक है

wave_qnoise_biased_freq = mag(fftshift(fft(wave_qnoise_biased)) / sqrt(1000));

आवृत्ति द्वारा पूर्वाग्रह के साथ परिमाणीकरण त्रुटि

यह उदाहरण के लिए क्वाडरेचर एम्प्लिट्यूड मॉड्यूलेशन के साथ एक वास्तविक समस्या बन जाता है , जहां डिमॉड्युलेटेड सिग्नल में एक डीसी डीमोडुलेशन आवृत्ति पर साइन लहर से मेल खाती है।


यह आपकी मदद के लिए बहुत बहुत धन्यवाद है। इस तरह मैंने परिमाणीकरण से संबंधित विकृति का पता लगाया है।

नमस्ते, यह उत्तर उपयोगी नहीं है, लेकिन यह स्पष्ट करना कठिन है कि क्यों। मुझे लगता है कि आपने चीजों को स्पष्ट रूप से समझाने के लिए पर्याप्त समय नहीं लिया। ऐसा लगता है कि आप बस दिखावा कर रहे हैं कि आप सिखाने के लिए समय निकालने के बजाय क्या जानते हैं। अगली बार यह कैसे बेहतर हो सकता है?
एंडी रे

9

इस संदर्भ में "शोर" संकेत से जुड़ी किसी भी अवांछित चीज को संदर्भित करता है, यह जरूरी नहीं कि इसका मतलब यह है कि यह गॉसियन शोर, सफेद शोर, या किसी भी यादृच्छिक अच्छी तरह से वर्णित प्रक्रिया है।

परिमाणीकरण के संदर्भ में, यह एक विशुद्ध रूप से बीजगणितीय तर्क है। एक अवांछित संकेत ("शोर") के बराबर के रूप में मात्रा का ठहराव देख सकता है ... मूल संकेत और मात्रा संकेत के बीच अंतर। ध्यान दें कि यह परिमाणीकरण शोर यादृच्छिक नहीं है, और इनपुट संकेत के साथ सहसंबद्ध है। उदाहरण के लिए, यदि कोई संकेत आवधिक है, तो इसे निर्धारित करते समय परिमाणीकरण शोर की शुरुआत आवधिक होगी।


मुझे लगता है कि मैंने समझा कि कैसे परिमाणीकरण त्रुटि का कारण बनता है। मुझे क्या पहेलियाँ कैसे यह आवृत्ति उत्पन्न करता है। मेरी समझ है: "अनवांटेड सिग्नल" का अर्थ है अवांछित आवृत्तियों। मान लीजिए कि मैं एक शुद्ध साइनसोइडल सिग्नल का नमूना लेता हूं। तब परिमाणीकरण त्रुटि "ओवरटोन" का परिचय देती है। मुझे लगता है कि ओवरटोन प्रतिरूपित सिग्नल के "सीढ़ी" आकार से उत्पन्न हुआ है। क्या वो सही है?
Jan Deinhard

1
@FairDinkumThinkum: हाँ, यदि आप एक शुद्ध साइन वेव को विकृत करते हैं, तो आपको हार्मोनिक विरूपण मिलेगा, जो आपकी साइन वेव की आवृत्ति के गुणकों में नई आवृत्तियों का उत्पादन करता है। en.wikipedia.org/wiki/Distortion#Harmonic_distomy
Endolith

क्या यह कहना सही है कि "शोर" केवल स्रोत संकेत और आउटपुट सिग्नल के बीच जोड़ा गया डेल्टा है जो कि परिमाणीकरण के कारण है?
एंडी रे

@AndyRay, मूल रूप से हाँ। कुछ अनुप्रयोगों में हम अतिरिक्त चीजों में भी रुचि रखते हैं, उदाहरण के लिए जब हम जीपीएस सिग्नल के साथ काम करते हैं जो बहुत बेहोश होते हैं और गणितीय रूप से फिर से संगठित होने की आवश्यकता होती है, तो हमें यह जानना होगा कि क्या शोर में कोई गुण है जो एल्गोरिथ्म को गलत करने का कारण होगा, जैसे। एक डीसी ऑफसेट या नमूना आवृत्ति की उपमानिकी।
साइमन रिक्टर

3

Pichenettes ने जो कहा, उस पर विस्तार करने के लिए, विचार करें कि क्या आपके पास एक ऑडियो सिग्नल है जो डी-टू-ए कनवर्टर द्वारा डिजीटल किया जा रहा है जिसमें केवल 0.01 वोल्ट का रिज़ॉल्यूशन है। अगर, कुछ विशेष समय में, ऑडियो सिग्नल 7.3269 वोल्ट पर है, तो या तो इसे 7.33 वोल्ट तक गोल किया जाएगा या 7.32 वोल्ट (कनवर्टर के डिजाइन के आधार पर) पर काट दिया जाएगा। पहले मामले में आपने 7.33-7.3269 वोल्ट या 0.0031 वोल्ट का "शोर" जोड़ा है। दूसरे मामले में आपने 7.32-7.3269 वोल्ट या -0.0069 वोल्ट का "शोर" जोड़ा है।

बेशक, इस तथ्य के कारण अतिरिक्त शोर जोड़ा जाता है कि कनवर्टर सबसे निश्चित रूप से असीम रूप से सटीक नहीं है, और शायद इसकी सटीकता के साथ बराबरी पर सटीकता है।


0

यहाँ मौलिक बिंदु को पार करने के लिए एक अधिक बुनियादी व्याख्या है।

  1. अपनी जेब में पहुंचें और अपना आईफोन निकालें।
  2. ओपन हेल्थ ऐप -> फिटनेस एक्टिविटी -> स्टेप्स चला गया (यह डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है)।
  3. लिखें कि पिछले दस दिनों के दौरान आप कितने कदम चले।

उन नंबरों को हजारों में गोल करें और उन्हें यहां पोस्ट करें। अब यहां के अन्य लोगों को आपके द्वारा पोस्ट की गई बातों के आधार पर आपकी मूल संख्या का अनुमान लगाना होगा।

अन्य लोग आपके द्वारा प्रदान की गई गोल संख्या के आधार पर सटीक रूप से सटीक संख्या का अनुमान नहीं लगा सकते हैं। वह डेटा लॉस है। और इस मामले में (क्योंकि आपने गोलाई का उपयोग किया था) जिसे परिमाणीकरण त्रुटि कहा जाता है।

हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.