量化噪声
数字音频基础
编码
压缩
音频 文件
100101100011101
模拟信号的数字化过程
一、声音的数字化过程
1. 采样（Sampling） • 对振幅随时间连续变化的模拟信号波形按一定的时间间隔 取出样值，形成在时间上不连续的脉冲序列，称之为采样。 2. 量化（Quantization） • 将采样值相对于振幅进行离散的数值化的操作称为量化。 即将模拟信号的幅度，在动态范围内划分为相等间隔的若 干层次，把采样输出的信号电平按照四舍五入的原则归入 最靠近的量值。 3. 编码（Coding） • 把采样、量化所得的量值变换为二进制数码的过程称为编 码。 4. 压缩（Compress）目的是减少数据量与提高传输效率。 依据：声音信息中存在着多种冗余；听觉器官的不敏感性； 采样的标本中存在着相关性。
例2
例3
一般播音员的播音频率是４kHz，采用8bit的采用精度单声道 进行采样的时候，计算该播音员播音１０分钟的数据量为：
８kHz＊１０＊６０ ≈ 4.5MB
例4
以CD音质（44.1kHz的采样频率，16位立体声形式）记录一 首５分钟的乐曲所需的存储容量为： 44 100（Hz）×（16/8）（B）×2×５×60 ≈ 51600kB
705.6
立体声
1411.2
立体声
1536
第2节 常用音频格式介绍
• WAV文件(.wav)
– WAV——Wave，波形文件 – 由Microsoft和IBM联合开发的音频文件格式 – 特点：层次丰富、还原性好、表现力强；数据量大；应用 广泛
• CD-DA文件(.cda)
– 标准激光盘文件 – 特点：数据量大，音质好
• AIFF文件(.aif/.aiff)
信号的量化和量化噪声
ADC的信噪比与有效位(续…)
谐波失真的存在当然也会影响ADC的性能， 的性能，因此定义总谐波失真（ 因此定义总谐波失真（THD ）来确定谐波失真对ADC性能的影响。 性能的影响。总谐波失真是指信号幅度的均方根值 与其谐波的均方根值（ 与其谐波的均方根值（一般只计算前5次谐波） 次谐波）的比值。 的比值。
量化电平： 量化电平：
相关数学公式： 相关数学公式：
1 N σ = ∑ ( xi − x) 2 N i =1 1 N 2 σ= ( x − x ) ∑ i N i =1 1 N 2 RMS = xi ∑ N i =1
2
1.
方差： 方差： 标准差： 标准差：
2.
3.
均方根： 均方根：
4.
数学期望值： 数学期望值：
量化方法与量化误差(续…)
类似于噪声， 类似于噪声，我们关心它的均值、 我们关心它的均值、均方差值， 均方差值，它们可以用概率统计的期 望值公式来计算： 望值公式来计算：
E { f ( x )} =
∫
∞
−∞
f ( x ) p ( x ) dx
其中： 其中：p(x)为函数f(x) 的概率密度。 的概率密度。 所以， 所以，计算量化噪声的平均值公式为： 计算量化噪声的平均值公式为：
2π 0
∫
2π
0
1 − Cos(2 (ω t + θ )) dωt 2
1 = ωt 16π 1 = 8
1 − 32 π
∫
2π
0
Cos(2ω t + 2θ )d 2ω t
带入到信噪比公式里： 带入到信噪比公式里：
3 SNRdb = 6.02N + 10 log(12×σ ) = 6.02N + 10 log = 6.02N + 1.761 2
delta_sigma_ADC
delta-sigma型ADC的数字滤波器应用事项1、delta-sigma型ADCdelta-sigma型ADC以很低的采样分辨率（1位）和很高的采样速率将模拟信号数字化，通过使用过采样（Oversampling）技术，噪声整形和数字滤波技术增加有效分辨率，然后对滤波器输出进行采样抽取（Decimation）处理得到输出结果。
delta-sigma型ADC采用简单的模拟电路（仅一位量化器和一位数模转换器）和大量的数字信号处理电路，造价低廉却具有高可靠性，能在低频下获得极高的线性度和分辨率。
为了适应不同应用场合对响应时间，噪声滤波等性能的不同要求，delta-sigma型ADC通常允许用户对滤波器的结构和性能进行一定的编程组态。
2、数字滤波与模拟滤波与传统的模数转换器相比，delta-sigma型ADC具有独特的内置数字滤波器，分为FIR（有限冲击响应）和IIR （无限冲击响应）两种；FIR是非递归型，输出仅依赖于过去至当前的输入，IIR是递归型，输出是过去至当前的输入与输出值的函数。
数字滤波发生在模数转换后，它能消除模数转换过程中产生的噪声（特别是量化噪声）；数字滤波比模拟滤波容易实现可编程性，依靠数字滤波器设计，用户可以编程转折频率和输出更新速率，对工频干扰(50Hz,60Hz)很容易取得90~100dB以上的抑制效果。
典型地，delta-sigma型ADC数字滤波器采用一个低通SINC(3)滤波器，它的响应与平均滤波器有相似之处，数字滤波器输出速率对应于第一个陷波频率，陷波位置多次在第一个陷波频率的倍数处重复，并在这些陷波处提供高于100dB的衰减。
下图是输出速率（陷波频率）为60Hz的频响曲线。
具体应用中在ADC前端进行模拟滤波，主要作用是抗混叠。
过采样转换技术使得防止混叠所需要的滤波变得十分简单：只须滤除频率为调制器采样速率（多倍于奈氏频率）整数倍的输入噪声，因为数字滤波器不能抑制该频带的信号；另外在输入接近满标度范围的信号时，模拟滤波可避免有用带宽外的差分噪声叠加，使调制器和数字滤波器饱和――这种情况也可以采用降低输入通道电压的方法，使之为输入通道满标度范围的一半，这样动态范围降低1倍而超范围性能增加1倍。
Lora节点的数据过滤与噪声滤波技术
Lora节点的数据过滤与噪声滤波技术随着物联网技术的快速发展，无线数据传输和通信变得尤为重要。
LoRa（低功耗广域网）技术成为了物联网领域一种重要的无线通信方案。
而在LoRa节点的建设过程中，数据过滤和噪声滤波技术则是一项不可忽视的重要环节。
一、背景介绍LoRa技术是一种基于频谱扩散和调制解调技术的低功耗广域网通信，广泛应用于物联网、城市智能化控制、农林牧渔等领域。
在LoRa网络中，节点作为信息的采集与传输终端，需要将传感器收集到的信号进行数据过滤与噪声滤波，以保证传输的可靠性和精确度。
二、数据过滤技术1、滤波器类型在LoRa节点的数据过滤过程中，滤波器的选择尤为重要。
常见的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
低通滤波器用于去除高频噪声，高通滤波器则用于去除低频干扰信号。
带通滤波器可以剔除特定频率范围外的信号，而带阻滤波器则能够剔除特定频率范围内的信号。
2、滤波器参数的确定滤波器参数的确定是数据过滤的关键步骤。
节点的应用场景和传感器的工作特性是决定滤波器参数的重要因素。
一般来说，滤波器的截止频率、滤波器阶数和滤波器类型需要根据具体情况进行选择。
截止频率越低，滤波器的滤波效果越好，但是可能会影响数据的实时性。
因此，在确定滤波器参数时需要进行权衡。
三、噪声滤波技术1、噪声类型在进行噪声滤波时，首先需要了解不同类型的噪声。
常见的噪声类型包括白噪声、带限噪声、量化噪声等。
白噪声是指在一个频率范围内功率密度均匀的噪声，带限噪声则是在特定频段内产生的噪声。
量化噪声则是数字信号处理过程中引入的噪声。
2、滤波器设计噪声滤波器的设计需要考虑滤波器类型、滤波器顺序以及滤波器参数等因素。
不同类型的滤波器对于不同类型的噪声有不同的适应性。
通常情况下，滤波器的设计需要结合噪声的特性进行综合考虑。
在设计滤波器时，需要确定滤波器的阶数、截止频率等参数，以达到对于特定噪声的有效过滤。
四、实际应用LoRa节点的数据过滤与噪声滤波技术在实际应用中发挥了重要作用。
自考通信原理--名词解释
码距：把两个码组中对应位上数字不同的位数称为码组的距离，简称码距码间串扰：是由于系统传输总特性的非理想。
导致到当前码元的波形畸变、展宽，并使前面的波形出现很长的拖尾蔓延到当前码元的抽样时刻，从而对当前码元的判决造成干扰。
窄带随机过程：如果随机过程的频谱密度集中在中心频率F附近相对窄的频率范围，即满足，则称为窄带随机过程。
群同步：又称帧同步，是指在接收端产生与每“帧”、每“组”起止时刻相一致的同步时钟序列，以便对接收码元进行正确分组。
调制信道：指发送端调制器输出端至接收端调制器输入端之间的部分，是用来研究调制与解调问题的，属于广义信道。
编码信道：指发送端调制器输出端至接收端调制器输入端之间的部分，是用来研究调制与解调问题的，属于广义信道。
信道：是一种物理媒介，用来将来自发送设备的信号传送到接收端。
信道容量：是指信道能够传输的最大平均信息速率。
数字基带传输系统：不经载波调制而直接传输数字基带信号的系统称为数字基带传输系统。
最佳基带传输系统：将消除了码间串扰并且误码率最小的基带传输系统称为最佳基带传输系统。
数字带通传输系统：把包括调制和解调过程的数字传输系统称为数字带通传输系统。
数字基带信号：未经调制的数字信号所占据的频谱是从零频或很低频率开始的。
最佳接收机：指在差错概率最小准则下得到的最佳接收系统。
量化噪声：量化输出电平和量化前的抽样值一般不同，两者之间存在误差，这个误差称为量化噪声。
能量信号：若一个信号的能量E是一个正的有限值，则称此信号位能量信号。
差分相移键控：为克服绝对相移键控的相位模糊，差分相移键控就是利用前后相邻码元的载波相对相位变化传递数字信息。
相对移相键控：是利用前后相邻码元的载波相对相位变化来传递数字信息，而其频率和幅度保持不变。
角度调制：指高频载波的频率或相位按照基带信号的规律而变化的一种调制方式，是一种非线性调制，已调信号的频谱不再保持原理基带频谱的结构。
数字调制：是指用数字基带信号控制载波的某些参数，将数字基带信号变化为数字带通信号的过程。
量化噪声
DIGITAL OUTPUT
ANALOG INPUT
ERROR (INPUT – OUTPUT)
q = 1 LSB
图1：理想N位ADC的e 1 of 7
MT-001
贝尔实验室的W. R. Bennett1948年发表的经典论文(参考文献1)中，分析了量化噪声的实际 频谱。采用上述简化假设，他的详细数学分析可以简化为图1所示。继Bennett的经典论文 之后，还有其它一些关于转换器噪声的重要论文和著作(参考文献2-6)。 图2更详细地显示了量化误差与时间的关系。同样，一个简单的锯齿波形就能提供足够准 确的分析模型。锯齿误差的计算公式如下： e(t) = st, –q/2s < t < +q/2s. e(t)的均方值可以表示为： e (t) = 进行简单的积分和简化可得：
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MT-001
和信号通过谐波相关时，量化噪声将与输入信号相关，能量集中在信号的谐波中，但均方 根值仍然约为q/√12。理论信噪比现在可以通过一个满量程输入正弦波来计算： 满量程输入正弦波 = v(t) = 因此，输入信号的均方根值为： 满量程输入的均方根值 = 因此，理想N位转换器的均方根信噪比为：
q2N sin(2πft ). 2
等式5
q2 N . 2 2
等式6
SNR = 20 log10
rms value of FS input rms value of quantization noise 2
等式7
SNR = 20 log10
[
q2N /2 q / 12
]
= 20 log10 2 N + 20 log10 DC至fs/2带宽范围
74dB
( )
量化(均匀、非均匀)、编码(线性、非线性)定义和描述
y AX 1lnA
y1lnA| X| 1lnA
0| X| 1 A
1 | X|1 A
A=87.6时(S/Nq)dB(A)曲线
A律13折线压扩特性
具体实现的方法是：对X轴在0～1(归一化) 范围内以1/2递减规律分成8个不均匀段，其 分段点是1/2、1/4、1/8、1/16、1/32、 1/64和1/128。
矢量量化
1.
矢量量化不仅是一种非常有效的量化技术， 更 是一种高效率的压缩编码技术。其基本思想是： 将 若干个时间离散、幅度连续的抽样值分成一组，形成 多维矢量空间的一个矢量， 再对该矢量进行量化处 理，从而有效地提高量化效率， 如图 所示。
具有均匀量化特性的编码叫做线性编码， 与之对应的具有非均匀量化特性的编码就叫 做非线性编码。
(1) A律13折线编码的码字安排
前述已说明A律13折线的分段是对输入 信号归一化范围(0～1)分为8个不均匀段， 故要表示不同的段落号就需要有三位码。
采用A律13折线编码时所需的码位数是8，
a1
a声信号的分级间隔及量化值
量化噪声功率的计算
量化信噪比随l、X e关系曲线
3. • (1)
非均匀量化的特点是：信号幅度小时， 量化间隔小，其量化误差也小；信号幅 度大时，量化间隔大，其量化误差也大。
非均匀量化及压缩扩张技术
非均匀量化及实现
采用均匀分级量化时其量化信噪比随信号电平的 减小而下降。
8 段 折 线 的 分 段 示 意
A
律 13 折 线 压 缩 特 性
A律13折线量化信噪比
编码与解码
二进制码组及编码的基本概念：目前使用 的二进制码组的编码关系有3种：
一般二进制码编码 循环码编码 折叠二进制码编码
量化噪声公式
量化噪声公式量化噪声公式是数字信号处理中常用的一种数学公式，它能够描述数字信号中存在的噪声水平。
在数字信号处理领域中，噪声是不可避免的，而量化噪声公式则可以帮助我们评估并优化信号的质量。
本文将从理论基础、公式及应用等方面来介绍量化噪声公式。
1. 理论基础量化噪声公式的理论基础主要与模数转换器（ADC）有关。
模数转换器是一种将模拟信号转换为数字信号的设备，它能够将输入信号的幅度数字化，并通过比较器将其量化为离散的数值，然后进行编码与解码，输出数字信号。
在模数转换过程中，存在着一定的误差，其中最主要的误差就是量化误差，也就是量化噪声。
通常采用平均绝对误差（MAE）或均方误差（MSE）来评估量化噪声的大小，由于MSE比MAE更加常用，本文将重点介绍MSE的量化噪声公式。
2. 公式介绍均方误差（MSE）表示的是输出信号与实际信号的平均二次差，在数字信号处理中具有广泛的应用。
在模数转换中，MSE可以表示为：MSE = E[(x - xˆ)²]其中，x表示希望被转换的连续信号，xˆ表示由ADC 转换后的数字信号，E表示期望值操作符。
考虑到量化噪声在时间序列上具有高斯分布的特性，可以将其看作一种随机变量，同时也是一个均值为0，方差为σ²的高斯噪声。
因此，我们可以对MSE进行噪声功率值的平均来描述量化噪声的大小，即：MSE = 1/N * ∑[x(n)-xˆ(n)]²其中，N表示信号的采样点数，x(n)表示信号在时间n 时刻的实际值，xˆ(n)表示该时刻经过量化后的近似值，∑表示对所有采样点进行求和。
另外，由于噪声功率往往难以直接测量，因此我们可以采用信噪比（SNR）来描述量化噪声的大小。
信噪比表示信号功率与噪声功率之比，在模数转换中可以表示为：SNR = 10 * log₁₀ [ ( max(x)-min(x) )² / MSE ]其中，max(x)和min(x)表示x的最大值和最小值，log₁₀表示以10为底的对数函数，SNR以分贝（dB）为单位表示。
理解ADC的噪声、ENOB及有效分辨率
图1，一个标准ADC的噪声性能弱于Δ-Σ ADC器件。
图2，一个采用N倍过采样、数字滤波器和抽取的ADC改进了噪声性能。
图3，在一个采用N倍过采样、噪声整形、数字滤波器、抽取的ADC中，ADC输入频带内的噪声(黄色)大大降低。
因此，了解有关噪声的性能指标要比从SAR转向Δ-Σ ADC更加困难。鉴于当前对更高分辨率的需求，设计者必须更好地了解ADC噪声、ENOB、有效分辨率，以及信噪比。
更高分辨率
过去，一只12位SAR ADC通常就足以测量各种信号与电压输入。如果某个应用需要更精细的测量，设计者可以在ADC前加一个增益级或PGA(可编程增益放大器)。对于16位设计，设计者的选择仍然主要是SARADC，但也包含了某些Δ-Σ ADC。但对16位以上的设计，Δ-Σ ADC正在变得更加适用。SAR ADC现在有18位的极限，而Δ-Σ ADC正将自己的空间扩充到18位、20位和24位。ADC的价格在过去10年有不小的下降，使用也变得更简单，获得了更广泛的理解。
理解ADC的噪声、ENOB及有效分辨率
ADC的一个重要趋势是转向更高的分辨率。这一趋势影响着一系列的应用，包括工厂自动化、温度检测，以及数据采集。对更高分辨率的需求使设计者们从传统的12位SAR(逐次逼近寄存器)ADC，转向分辨率达24位的Δ-Σ ADC。所有ADC都有某种程度的噪声，包括输入相关噪声以及量化噪声，前者是ADC本身固有的噪声，后者则是在ADC转换时出现的噪声。噪声、ENOB(有效位数)、有效分辨率、无噪声分辨率等指标基本上定义了一款ADC的精度。
噪声数据名词解释
噪声数据名词解释1. 噪声数据的定义与概述噪声数据是指在数据采集和传输过程中产生的不必要、无用或混杂的信号。
它可以来自各种源头，如电子设备、环境干扰、传感器故障等。
噪声数据具有随机性和不可预测性，对数据分析和应用产生负面影响。
因此，对于噪声数据的处理和分析具有重要的意义。
2. 噪声数据的分类根据产生噪声的原因和特性，噪声数据可以分为以下几类：2.1 高斯噪声（Gaussian Noise）高斯噪声又称作白噪声，是一种具有高斯分布特性的噪声。
它的特点是在频域上均匀地分布，并且各个维度之间相互独立。
高斯噪声经常出现在通信、图像处理、金融市场等领域。
2.2 椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）椒盐噪声是指在图像处理中，像素点突然变为最低值或最高值的现象，即像素值发生突变。
它的特点是随机且具有不可预测性，对于图像的质量有很大的影响。
椒盐噪声经常出现在摄像头、传感器等设备中。
2.3 拍摄噪声（Shot Noise）拍摄噪声是指在图像拍摄过程中产生的噪声。
它的特点是非常微弱且随机，在拍摄的图像中表现为亮度的随机波动。
拍摄噪声经常出现在摄像机、照相机等设备中。
2.4 量化噪声（Quantization Noise）量化噪声是在数模转换或模数转换过程中引入的噪声。
它的特点是非线性且随机，对信号的精确度和分辨率有很大的影响。
量化噪声经常出现在模拟信号到数字信号的转换过程中。
3. 噪声数据的影响与处理方法噪声数据对于数据分析和应用产生了一定的干扰和影响。
为了准确地分析数据并提取有用信息，需要进行噪声数据的处理。
以下是几种常见的噪声数据处理方法：3.1 滤波器（Filter）滤波器是一种用于消除或减小噪声信号干扰的设备或算法。
常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。
滤波器通过选择性地传递或抑制不同频率的信号来实现噪声的去除。
3.2 信号平均（Signal Averaging）信号平均是一种通过对多个重复测量的信号进行平均来减小噪声的方法。
第三、四次：量化(均匀、非均匀)、编码(线性、非线性)
既可以根据信源概率分布来产生，也可以是基于训序列的，下
面是基于训练序列的LBＧ算法：
（1）给定码字的长度L，相对失真门限值ε， 初始码书Y(0)， 训练序列TS=｛Xn；n=1, 2, …, N｝, N>>L。
（2）对码书Y(m)=｛Yi(m) ；i=1, 2, …, L｝，从迭代次数m=0 开始，以实现对训练序列TS的最小失真分割， 即若
图2.39 A律13折线解码器方框图
标量量化：对每个样值单独进行量化处理 ➢假定各个样值是互不相关彼此独立的 ➢实现简单 ➢效果非最佳——实际信号各样值间存 在较强的相关性——可压缩
矢量量化
1.
矢量量化不仅是一种非常有效的量化技术， 更 是一种高效率的压缩编码技术。其基本思想是： 将 若干个时间离散、幅度连续的抽样值分成一组，形成 多维矢量空间的一个矢量， 再对该矢量进行量化处 理，从而有效地提高量化效率， 如图 所示。
Y＝码{书Y1, Y2 , …, YL}
Y＝码{书Y1, Y2 , …, YL}
搜索 比较 器
搜索 比较 器
Xj
(若d(Xj, Yi)≤ 代 码i d(Xj, YK), K＝ 1,
信道
2,…, L,则 用Yi
代 替Xj, 输 出i)
代 码i
(从码 书Y中 找 到序 号为i的
矢 量Yi)
Xj＝Yi
发送 端
xnk为Xn的第k个分量。
（3） 计算平均失真:
D(m)
1 N
N
n1
min
1i L
d
(
X
n)
)
若 D(m1) D(m) D(m)
,D(m) 小 于 允 许 的 平 均 失 真 D( 取 D(-
物理噪声知识点总结
物理噪声知识点总结引言噪声是在自然界和人类社会中普遍存在的现象。
在物理学中，噪声是指在传感器中引入的与所测量的物理量无关的误差或随机干扰。
噪声是一种随机性质的非期望信号，它对信息的传输和处理会产生干扰，降低系统的性能。
在各种物理和工程系统中，噪声都是一个不可忽视的因素，因此对噪声的认识和处理是非常重要的。
本文将从物理的角度对噪声进行深入的了解和总结，包括噪声的基本特性、分类、产生机制以及对物理系统的影响和处理方法。
一、基本特性1.1 噪声的定义噪声是指在传感器或系统中引入的无关的随机干扰信号。
在物理系统中，噪声通常是由于各种随机不确定因素引起的，如热运动、电子涨落、环境干扰等，它是一种随机性质的非期望信号。
1.2 噪声的特点噪声具有以下几个基本特点：（1）随机性：噪声是一种无规律的信号，其波形随机变化，不具有周期性和规律性。
（2）不可预测性：噪声信号的具体数值和波形无法提前确定，只能用概率统计方法描述。
（3）无序性：噪声信号表现出无序性和混沌性，不受外界干扰的影响。
（4）普遍性：噪声是自然界中普遍存在的现象，在各种物理和工程系统中都会产生噪声。
1.3 噪声的量化在物理学中，噪声的大小通常用均方根值（RMS值）来表示。
当噪声信号为高斯分布时，它的均方根值等于标准差。
噪声的量化可以通过信噪比（SNR）来表征，即信号功率与噪声功率的比值。
二、分类根据噪声的产生机制和特性，可以将噪声分为多种类型，主要包括以下几种：2.1 热噪声热噪声又称热涨落噪声，是由于导体内部分子的热运动引起的电子运动产生的噪声。
热噪声是一种与温度相关的噪声，其功率谱密度与频率成正比关系，即Nyquist公式：$S(f) =4kTR$，其中$S(f)$为频率为$f$时的噪声功率谱密度，$k$为玻尔兹曼常数，$T$为温度，$R$为电阻值。
热噪声是电子器件中常见的一种噪声。
2.2 摩擦噪声摩擦噪声是由于物体的表面摩擦产生的噪声，它是一种机械性噪声。
影像噪声的概念
影像噪声的概念影像噪声是指在图像或视频中产生的随机、不希望出现的视觉干扰。
由于多种因素的影响，如摄像设备的品质、环境条件、信号传输和处理等，图像中常常会出现各种不同类型的噪声。
这些噪声会导致图像质量下降，影响对图像中细节的分析和识别。
因此，减少或消除图像噪声对于提高图像质量和增强图像信息是非常重要的。
影像噪声可以分为两大类：模拟噪声和数字噪声。
模拟噪声是指由于摄像设备的感光元件噪声、传感器电路电压干扰等原因引起的影像噪声。
这种噪声通常由于环境的共振、电信号幅度的波动、加上采集设备和工作电路的本身缺陷等导致。
模拟噪声可以分为以下几种类型：1. 热噪声：也称为高斯噪声，由于摄像设备温度的涨落而引起。
热噪声的特点是随机分布、均值为0、方差为常数。
它的分布遵循高斯分布，因此也被称为高斯噪声。
2. 普通噪声：由于感光元件本身的劣质或传感器工艺等因素引起。
普通噪声可以分为Fano噪声和Shot噪声。
Fano噪声是由于感光元件内部光电效应、光子随机引起的噪声。
Shot噪声是由于光子数量和电子评触发引起的噪声。
3. 均匀噪声：均匀噪声是由于摄像设备电路电压干扰引起的。
这种噪声的特点是频谱成均匀分布，也称为均匀分布噪声。
数字噪声是由于图像采样和处理过程中的误差或不完美处理而导致的。
数字噪声主要包括以下几种类型：1. 量化噪声：由于图像采样和数字编码过程中的量化误差引起的。
量化噪声是由于数字化过程中，无法像模拟信号中那样无损地保存和表示图像信息而产生的。
2. 计算噪声：由于数字信号的计算误差引起的。
在某些图像处理算法中，比如图像平滑处理或缩放处理等，计算精度低或计算方法不合理都可能引起计算噪声。
3. 压缩噪声：由于图像压缩算法引起的。
压缩噪声是由于图像被压缩，原本的细节被截断或丢失，导致图像质量下降而产生的。
为了降低或消除图像噪声的影响，人们提出了许多图像去噪方法。
这些方法可以分为两大类：空域方法和频域方法。
空域方法通常是基于滤波器，通过对图像进行局部像素间的加权平均或差值运算来减少噪声。
过载量化噪声的概念
过载量化噪声的概念
过载量化噪声是指当一个系统的输入信号超出了其能够处理的
范围，导致在输出信号中出现的噪声。
这种噪声通常是由于数字信号处理系统中的非线性元件（例如ADC、DAC等）在接收到超出其有效
输入范围的信号时，产生了非线性失真。
这种失真会导致输出信号中出现一些不可预测的噪声，因此被称为过载量化噪声。
过载量化噪声的特点是其频谱宽度极宽，可以覆盖整个信号带宽，而且噪声功率与信号幅度成平方关系。
因此，在数字信号处理系统中，为了避免这种噪声对系统性能的影响，必须采取一些措施来限制输入信号的幅度范围，或者使用合适的非线性失真补偿技术来降低过载量化噪声。
在实际应用中，过载量化噪声往往会降低系统的信噪比，影响系统的性能。
因此，在数字信号处理系统设计中，必须仔细考虑过载量化噪声的影响，并采取合适的措施来降低其影响。
- 1 -。
《现代通信系统》-均匀量化与非均匀量化系统信号量噪比特性
《现代通信系统》均匀量化与非均匀量化系统信号量噪比特性1、实验目的通过实验实现量化过程，掌握量化的原理。
分别进行均匀与非均匀量化实验，考察不同量化形式各自特性，对比结果从中总结出各自的特性。
同时考察不同因素对量噪比的影响，从而验证均匀量化和非均匀量化系统信号量噪比的特性。
2、实验要求1）实现均匀量化、非均匀量化（A 律）；2）分别计算均匀量化、非均匀量化的量噪比，并与理论值进行对比； 3）讨论量化级数、输入信号功率等因素对量噪比的影响。
3、实验原理3.1量化 3.1.1量化过程通信系统的信源有两大类：模拟信号和数字信号。
若输入是模拟信号，则数字通信系统需进行模数转换，这个过程包括采样、量化、编码，PCM 是最基础的编码方式。
PCM 系统一般通过抽样，量化和编码等三个主要步骤完成。
模拟信号被抽样后仍是离散模拟信号，量化后就可用时间和幅值均离散的形式来表示信号了。
量化就像一个分类器，将抽样得到的随机幅值大小各归期位，抽样得到的幅值被归类到了某一个量化间隔内，在这个间隔范围内的幅值大小都统一用一个幅值表示。
幅值量化是将消息信号)(t m 在时刻s nT t =的抽样值)(s nT m 转化为离散幅值)(s nT v ，如图3.1所示，假设量化过程是无记忆和瞬时的，即时刻s nT t =与该时刻前后的消息信号抽样值均无关。
信号幅值位于区间内：}{1+<<k k m m m量化器可以是均匀的，也可以是非均匀的。
图3.1 量化器3.1.2量化噪声量化的应用使输入信号m 与输出信号v 之间产生了差值，即引入了误差—量化噪声。
以零均值随机变量X 的抽样值作为量化器输入m 。
量化器将幅值连续的输入随机变量M 映射为离散随机变量V ，它们各自的抽样值m 和v 之间的关系式有（3.1）式给出。
用抽样值为q 的随机变量Q 代表量化误差，则有 v m q -= （3.1） 3.1.3量化信噪比量化器共M 个量化电平},...,,{21M q q q 允许的最大信号幅值],[a b ，一般的，b=-a ，当），（M kT g m s i ...2,1i m )(i 1=≤≤-时，i q q m =输入信号的幅值范围：],[m m a b 量化噪声功率为：()()dg g f q g q g E N g a b i i q mm22][⎰-=-==2212)(Mb a - 由此可知，量化噪声功率q N 只与量化间隔或量化级数有关。
人工智能的噪声量化解析技术
人工智能的噪声量化解析技术
噪声是人工智能应用中常见的问题之一，因为它可以干扰数据的准确性和模型
的性能。
为了解决噪声问题，人工智能研究者开发了噪声量化解析技术。
噪声量化解析技术旨在识别和量化数据中的噪声，并据此调整模型的输出。
这
种技术通过数学建模和统计分析来实现。
首先，它会捕捉数据中的各种类型的噪声，如随机噪声、系统噪声和干扰噪声等。
然后，它会量化噪声的强度和影响范围，以评估它对模型的影响。
最后，它会根据噪声的特性采取相应的措施，例如数据清洗、噪声滤波或模型调整。
噪声量化解析技术在各种人工智能应用中都具有重要意义。
例如，在语音识别
任务中，噪声可以干扰语音信号的传输和解析，导致错误识别。
通过应用噪声量化解析技术，可以准确评估噪声对语音识别的影响，并相应地调整模型参数，以提高识别准确性。
在图像处理领域，噪声可能降低图像的质量和细节。
通过使用噪声量化解析技术，可以准确地分析图像中的噪声，并应用适当的滤波算法来减少噪声的影响，提高图像质量。
此外，噪声量化解析技术还可以应用于自然语言处理、数据挖掘等其他领域，
以处理各种类型的噪声并提高模型的性能。
综上所述，噪声量化解析技术是人工智能领域中一种重要的技术，它可以识别
和量化数据中的噪声，并通过适当的优化方法来减少噪声对模型的影响。
这种技术在各种人工智能任务中都具有广泛的应用前景，可以提高模型的准确性和性能。
量化噪声计算公式
量化噪声计算公式量化噪声是数字信号处理中的一个重要概念，要理解量化噪声的计算公式，咱们得先从一些基础的东西说起。
咱先来说说啥是量化。
想象一下，你有一堆苹果，但是你只能用整数来表示苹果的数量，比如说 1 个、2 个、3 个，不能说 1.5 个。
这时候，把一个连续的量（比如苹果的实际数量可能是1.5 个、2.3 个等等）用有限的离散值来表示，这个过程就是量化。
在数字信号处理中，我们经常要把模拟信号转换为数字信号。
比如说声音，声音本来是连续变化的，但我们要把它变成数字形式存储和处理，就得进行量化。
那量化噪声是咋来的呢？就好比你要把一个非常精细的画，用有限的几种颜色来画，肯定会有一些细节丢失，对吧？量化也是一样，因为我们把连续的量变成了有限的离散值，所以就产生了误差，这个误差就是量化噪声。
量化噪声的计算公式是这样的：$e_q^2 = \frac{q^2}{12}$ ，这里的$q$ 是量化间隔。
我记得有一次，我在给学生讲这个知识点的时候，有个学生就特别迷糊，一直问我：“老师，这到底啥意思啊？”我就跟他打了个比方。
我说：“你想象一下，你去买糖果，店里只有 10 克一包、20 克一包、30 克一包这样的规格，但是你想要 15 克的糖果，这时候就只能选最接近的 10 克或者 20 克的包装，这里面的误差就像是量化噪声。
”这孩子听完，恍然大悟的表情我到现在都记得。
咱们再深入讲讲这个公式。
量化间隔 $q$ 呢，其实就是相邻两个量化值之间的差值。
比如说，我们把电压范围 0 到 10 伏分成 100 个等级，那每个等级之间的差值就是 0.1 伏，这 0.1 伏就是量化间隔。
在实际应用中，量化噪声对信号的质量有很大影响。
比如说在音频处理中，如果量化噪声太大，声音听起来就会有杂音、失真。
为了减小量化噪声，我们可以采取一些办法。
比如说增加量化的位数，也就是让我们能表示的离散值更多，这样量化间隔就会变小，误差也就变小了。
总的来说，量化噪声计算公式虽然看起来简单，但理解和应用它可不简单。
均匀噪声替代量化的原理
均匀噪声替代量化的原理
均匀量化是一种将信号连续幅度均匀分层的量化方法，其原理是将输入信号的取值域等间隔分割，以产生均匀分布的量化级。
在均匀量化中，每个量化级的幅度范围是相等的，因此量化噪声是均匀分布的。
通过计算均匀分布的均值和方差，可以得到量化噪声的统计特性。
对于均匀分布的量化噪声，其均值等于0，方差（即功率）可以通过公式计算得出。
具体的计算过程可以参考相关数学公式和资料。
以上内容仅供参考，建议查阅数字信号处理相关的书籍或咨询专业人士以获取更准确的信息。
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故，量化信噪比为： 2 2 2 xrms V xrms S 2 2 N q q q V
2 Ps xrms
量化信噪比
x S N q
2 rms 2 q
2 xrms V 2 2 D 2 q V q
V
2
2
前面一部分可看作量化器的参数，输入最大 为V时，理想的信噪比。后面为有效值比量化范 围V，表示相对大小，称 D 为信号相对于量化范 围的归一化有效值。
量化信噪比
均匀量化器的信噪比
n n M 2 记 为量化器的位数，即 。 由公式(6.2.5)可得：
于是
1 2V 1 2n 2 n 2 V 12 12 2 3
量化噪声
量化原理
量化：量化是一个近似过程，它以适度的误差为代价，使 无限精度(或较高精度)的数值可以用较少的数位来表示。 量化器：实施量化处理的单元。
M
个 区 间
量化噪声
量化噪声(量化误差)：量化器产生的误差。
量化噪声采用均方误差(噪声功率)来度量，即：
均匀量化器
均匀量化器量化噪声
量化噪声实验
RGB图
灰度图
局部灰度图
量化噪声
3. 量化噪声
用有限个离散灰度值表示无穷多个连续灰度必然会引起误差，即 量化误差，也称量化噪声。量化分层越多，则量化误差越小，但相应 的会影响运算速度及处理过程。 量化分层的约束也来自图像源的噪声，太细的分层可能被噪声淹 没而无法体现分层的效果，但量化不足则可能造成图像中产生虚假轮 廓。
量化对比
原图 量化级数256
量化图 量化级数128 MSE= 0.627330666667
量化对比
原图 量化级数256 MSE= 2.14600266667
量化图 量化级数64
量化对比
原图 量化级数256 MSE= 8.07081333333
量化图 量化级数32
量化对比
原图 量化级数256 MSE= 32.68276
图像量化与均方误差
图像量化
1. 图像量化
采样使连续图像在空间离散化，但采样所得的像素值(即灰度值) 仍是连续量。量化是对图像灰度的离散化，决定了图像的灰度分辨率。 由黑----灰----白的连续变化的灰度值量化为0~255的共256级灰度值， 对应了灰度图图像中颜色从黑(0)到白(255)。
2.灰度图与其矩阵
2 2 q
2
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
S 2n 2 3 2 D N q S 6.02n 4.77 20log10 D (dB) N q _ dB
( 6.3.3 )
采用分贝形式
量化信噪比
6dB规则
S 6.02n 4.77 20log10 D (dB) N q _ dB
量化图 量化级数1
量化信噪比
量化信噪比 量化器采用近似方法将模拟信号值转换为数字信 号值，期间造成量化误差相当与噪声，用量化信 噪比来度量，记为： Ps S 过载（overloaded） 2 超出量化器的量化 N q q
Ps 为信号的功率。 其中， 信号功率可用信号幅度的有效值xrms来表示为：
4. 均方误差MSE (Mean Square Error)
通信系统中量化噪声采用均方误差(即噪声功率)来度量。图像处 理中常用的度量方式也是使用均方误差来度量。计算公式如下:
MSE值越小，表示量化后的图像和原图像的近似度越好。在做图 像压缩和解压缩时，常常用MSE评判压缩算法保真度。
量化噪声
5. 图像量化说明
S 6.02n 4.77 N qPk _ dB
(dB)
量化信噪比 平均信噪比
量化范围[-V,+V]内，均匀分布信号的功率(方差)为
2V2
V2 12 3
均匀分布信号的
Ps 3 Dmax V 3
(dB)
S 6.02n 4.77 4.77 6.02n N qAvr _ dB
谢谢
(在不过载时)量 化信噪比与位数 n成正比，n每增 或减1位，信噪 比会变化约6dB
量化信噪比
S 6.02n 4.77 20log10 D (dB) N q _ dB
xrms D V
不同类型的信号允许的 Dmax不一样，因而可能达 到的信噪比是不相同。 信号的 Dmax实际上反映了该信号的峰平(峰值与 平均)功率比。 理论上D的最大值不超过1，因而D=1时的信噪比 称为峰值信噪比，记为
量化图 量化级数16
量化对比
原图 量化级数256 MSE= 131.555634667
量化图 量化级数8
量化对比
原图 量化级数256 MSE= 520.15911
量化图 量化级数4
量化对比
原图 量化级数256 MSE= 2033.65176267
量化图 量化级数2
量化对比
原图 量化级数256 MSE= 9437.66225867