量化效应与有限字长效应

合集下载

数字信号处理知识点

数字信号处理知识点

答:数字汇聚;远程会议系统;融合网络;数字图书馆;图像与文本合一的信息检索业务;多媒体通信;个 人信息终端 4、 数字信号处理器的实现方法?10’ 答:在通用的微型计算机上用软件实现;单片机实现;利用专门用于信号处理的可编程 DSP 芯片实现;利用 特殊用途的 DSP 芯片实现;用 FPGA 等可编程阵列产品实现;利用通用的计算机系统上加上加速卡来实现 5、数字信号处理器的结构特点? 答:哈佛结构及改进的哈佛结构;乘加流水线为核心的数据通路;片内片外两级存储体系;指令系统的多级 流水线;特殊的 DSP 指令 6、数字信号处理如何实现,或其特点或为什么 DSP 处理器与通用微处理器的相比较指令的执行速度快?6 点 答:系统主时钟频率大大提高;采用 RISC 精简指令系统;采用流水线并行执行指令结构;采用专用的硬件结 构加速指令的执行;采用先进的多总线结构与多种寻址方式;多字节的数据长度 7、设计一个实际应用的 DSP 系统的步骤? 答:首先,由性能一系列技术要求及应用要求选定芯片;其次,芯片选定后,系统硬件与软件的设计与调试 可同时进行;最后,利用硬件、软件的结果可以进行系统的集成,并进行系统的最后的试验与调试 8、哈佛结构与冯诺依曼结构相比有哪些优点? 答:哈佛结构是将数据和程序分别存储在不同相互独立的存储器中,每个存储器单独编址,独立访问;系统 设置了程序和数据总线,因此数据吞吐率提高一倍;而冯诺依曼结构则是指令、数据、地址存储在同一存储 器中,统一编址,因而取指令与取数据都访问同一存储器成为影响速度的瓶颈,使得数据吞吐率低 9、哈佛结构与流水线结构? 答:哈佛结构是并行运算,把程度和数据存储器分开,总线也分开,多组流水线并行工作; 流水线结构是指在流水线结构中,几条指令是并行执行,每条指令处于其执行过程中的不同状态 10、成为数字信号处理器的条件是什么? 答:必须能在一个指令周期内并行完成乘和累加这两个操作; 在进行算术运算的同时,可并行地完成数据的移动存储,并能自动修改地址指针; 具有高效的逻辑运算能力和程序分支跳转指令 11、数字系统中有哪几种因有限字长影响而引起的误差? 答:A/D 变换器将模拟输入信号变成一组离散电平时的量化效应;把系数用有限位二进制数表示时产生的量 化效应;在数字运算过程中,为限制位数而进行尾数处理以及防止溢出而压缩信号电平的有限字长效应,包 括低电平极限环振荡效应以及溢出振荡效应 12、研究有限长效应的目的? 答:如果数字信号处理是在通用计算机上实现时,字长已经固定,做误差分析为了知道结果的可信度,否则 要采取改进措施,但是一般计算机字长较长,可不考虑字长的影响 用专用硬件实现数字信号处理时,一般采用定点实现,涉及到硬件采用的字长问题,因而必须了解为达 到所需精度所必须选用的最小字长,以便在设备价格和达到精度之间作合适的折衷 ?13、用窗函数设计 FIR 滤波器的步骤?课本 P342 答:根据技术要求确定待求滤波器的单位取样响应 根据过渡带及阴带衰减的要求,选择窗函数的形式,并且估计窗口长度 N ,设待求滤波器的过渡带用 示,它近似于窗函数主辨宽度 计算滤波器的单位取样响应 验算技术指标是否满足要求。设计出的滤波器频率响应用下式计算 14、IIR 和 FIR 数字滤波器的比较? 答:1、在相同技术指标下,IIR 滤波器由于存在着输出对输入的反馈,所以可用比 FIR 滤波器较小的阶数满足指

有限字长效应.

有限字长效应.
第7章 有限字长效应
概述 定点制表示及量化误差 滤波器系数量化误差
数字滤波器的定点运算误差
§7.1 概述:问题的提出
数字系统,存储单元的容量有限。
有限字长的影响,主要表现在以下三方面
(1) 输入信号经A/D变换而产生的量化误差 (2) 滤波器的系数量化误差。
即A/D变换器将模拟 (3) 运算误差。 即把系统系数用有限 数字运算运程中,为限制 输入信号变为一组离 二进制数表示时产生 位数而进行尾数处理,以 散电平时产生的量化 的量化误差。及为防止溢出而压缩信号 误差。 电平的有效字长效应
§7.2 定点制表示及量化误差
二进制数的表示
量化及量化误差
§7.2 定点制表示及量化误差
二进制的表示
1、定点制:小数点在数码中的位置固定不变 如:0.375 (0.011)2 1个符号位;b位尾数位 b+1位寄存器 -1~+1之间 绝对值小于1
§7.2 定点制表示及量化误差
二进制的表示 1、定点制:小数点在数码中的位置固定不变 2、浮点制:将一个数表示成尾数和指数两部分
§7.2 定点制表示及量化误差
截尾量化
Q[x] 3q 2q q 4q 3q 2q q x 3q 2q q x
舍入量化
Q[x]
q
q
2q 3q 4q
4q 3q 2q q
q
q
2q 3q 4q
2q 3q 4q
2q 3q 4q
截掉b位后数据
Q[ x] 0 n 2 n
§7.1概述—研究目的
1.若字长(通用计算机)固定,进行误差分析,可知结果的 可信度,若置信度差,要采取改进措施。 2.用专用DSP芯片实现数字信号处理时,定点与硬件采用字 长有关: (1)一般采用定点实现,涉及硬件采用的字长。 (2)精度确定字长。因此,必须知道为达到设计要求所需精度 下必须选用的最小字长。 (3)由最小字长选用专用DSP芯片类型 由于选用不同DSP芯片,价格差很大。目前 TMS320C1X,C2X,C5X,C54X,C62X,C67x等价格差异很大

第九章 数字信号处理中的有限字长效应

第九章 数字信号处理中的有限字长效应

反码与补码关系: 反码与补码关系:
[x ]反 = 2 − x − 2− b = [x ]补 − 2− b [x ]补 = [x ]反 + 2−b
10
三、量化方式——舍入与截尾 量化方式 舍入与截尾
尾数的截尾或舍入处理引起的误差取决于: 二进制数的位数 数的运算方式(定点或浮点) 负数的表示法(原码、补码或反码) 尾数的处理方法(舍入或截尾) 1. 定点制截尾 (1)对正数:
ˆ xa ( t ) t = nT → ⊕ → x( n) ↑ e(n)
23
所谓统计分析就是研究随机过程的统计特性,特别是各阶矩特性, 尤其是一阶矩(均值) m
e
和二阶矩(方差)σ e2 。
(1)对定点舍入量化方式, e(n)的概率密度函数为:
1 p[e( n)] = ∆ 0
其均值为:

∆ ∆ < e R ( n) ≤ 2 2 other
me = E[e R ( n)] = ∫ e R p(e )de = 0
E[⋅] 表示求统计平均。
∆ 2 ∆ − 2
24
方差为:
σ = E[(e( n) − me ) ] = ∫ (e − me ) p(e )de = ∫
2 e 2 2
∆ 2 ∆ − 2
2. 浮点二进制数(类似于科学记数法) 浮点二进制数(类似于科学记数法)
x = ±2 M
c
M 是尾数,c 是指数,称阶码。 是尾数, 是指数,称阶码。 运算中动态范围大,但阶码占用存储空间。 运算中动态范围大,但阶码占用存储空间。
优点: 优点:动态范围大 缺点:运算速度慢, 缺点:运算速度慢,加法和乘法都会产生舍入或截尾误差
(2)对负数: 原码及反码时: 0 ≤ ET < ∆ 绝对误差: 相对误差: 补码时:

年南京邮电大学研究生入学考试数字信号处理真题与答案

年南京邮电大学研究生入学考试数字信号处理真题与答案
所以该系统为线性时不变系统。
因果性: y(n) x(n 1) x(1 n) y(0) x(1) x(1) 所以在 n 0 时刻的输出与 x(1) 有关,故为非因果。
1
稳定性:若 | x(n) | M ,| y(n) | 2M 系统稳定。
(2)(6 分)解:
用方差为 1 的白噪声序列 (n) 作为激励源输入待测系统,得到一个输出序列 y(n) 。
k 0n4Fra bibliotek南京邮电大学 2005 年攻读硕士学位研究生入学考试数字信号处理试题参考答案
一、基本概念题(共 50 分) 1、填空题(每空 1 分,共 20 分) (1)系数量化效应;运算中的有限字长效应(2)12、16
(3)3 (n) 2 (n 1) 4 (n 3)(或者3、2、1)
j Imz
1 2
3 Rez
①若已知序列的傅氏变换是收敛的,问 X (z) 的收敛域是什么?序列 x(n) 是左边序列、右边序列还是双边序列? ②若已知序列是双边序列,且其 Z 变换存在,问对应的序列可能有几种 (不需要求出序列的表达式)?并分别指出他们对应的收敛域。 二、证明题(每题 6 分,共 12 分) 1、已知 x(n) 是长度为 N 的有限长序列,证明:如果 x(n) 是纯实序列,则 其 DFT X (k) 具有共轭偶对称性,即 X (k) X (N k) 2、有一单位脉冲响应为 h(n) 的线性时不变离散时间系统,其输入 x(n) 是周期为 N 的周期序列,试证系统的输出 y(n) 也是周期为 N 的周期序列。
T ax1(n) bx2 (n) ax1(n 1) bx1(n 1) ax2 (1 n) bx2 (1 n) T ax1(n) bx2 (n) ax1(n 1) ax2 (1 n) bx1(n 1) bx2 (1 n)

第七章 数字信号处理中的有限字长效应

第七章 数字信号处理中的有限字长效应

设系数采用b位量化长度和舍入方式进行量化,系数量化误
差为e(n),其变化范围 ( / 2, / 2) ,均值为0,方差为 2 /12
则实际系数为:
ˆ h(n) h(n) e(n)
0 n ( N 1) / 2
ˆ 且量化后 h(n) 也一定满足偶对称,即
ˆ ˆ h(n) h( N 1 n)
2.有限字长效应对信号量化的影响;
3.有限字长效应对系统参数表示的影响
4.有限字长效应在运算过程中的影响
7.1
数字信号处理中的有限长效应
有限字长效应:
在实际的处理过程中,数字信号和系统都不是无限精度的,而是有 限精度,精度的大小则有字长的大小决定,正是由于有限精度,从而给 原有的数字信号处理系统带来了影响,这种影响称为数字信号处理中的 有限字长效应。
z1 0.85 j 0.15
求得a2对z1和z2的影响
z2 0.85 j 0.15
z1 1 j 900 3.3333e a2 z1 z2
z2 1 j 900 3.3333e a2 z2 z1
可见, a2对z1和z2的影响是相同的。因而
z2 z2 a2 a2
i 1 i 1
b
b1
i b 1

b1
ai 2 i
故截尾误差满足:
0 ET (2b 2b1 ), x 0

0 ET , x 0
②对于反码负数
b
x 1 2 b1 ai 2 i
i 1
b1
ET QT [ x] x 1 2 ai 2 (1 2
若采用截尾处理,试分别求出原码负数1.1001、反码负数1.1100

数字滤波器实现中的有限字长效应分析

数字滤波器实现中的有限字长效应分析

数字滤波器实现中的有限字长效应分析在数字信号处理中,数字滤波器是一种重要的工具,用于对信号进行去噪、提取频率成分等操作。

然而,在数字滤波器的实现过程中,由于计算机的有限字长表示导致了一系列的数值误差和效应,称之为有限字长效应。

有限字长效应是指在数字滤波器的离散运算过程中,由于数字信号的幅度和精度受到数字表示的限制,会导致输出信号与理想信号之间存在误差。

这种误差主要体现在量化误差和舍入误差两个方面。

首先,量化误差是由于数字信号的离散表示,而导致信号的幅度无法被无限细分。

在数字滤波器的计算过程中,信号的幅度会被量化到一个有限的位数,从而引入了量化误差。

量化误差会使得滤波器的频率响应发生变形,尤其在高频区域表现更为明显。

其次,舍入误差是由于数字信号的精度有限,使得计算结果无法完全精确表示。

在数字滤波器的计算过程中,各个组成部分的计算结果需要进行舍入操作,将小数部分近似为整数,从而引入了舍入误差。

舍入误差会使得滤波器的频率响应与理想滤波器之间存在差别,进而影响滤波器的性能。

为了减小有限字长效应带来的误差,常用的方法有以下几种:1. 增加数字信号的表示精度:将数字信号的表示精度增加到更高的位数,可以减小量化误差和舍入误差的影响。

这种方法可以通过使用更多的二进制位数来表示数字信号,从而提高数字滤波器的计算精度。

2. 使用浮点数运算:浮点数运算可以提供更高的计算精度,相比于定点数运算更能减小有限字长效应带来的误差。

然而,由于浮点数运算的计算量较大,相应的计算机硬件要求也较高。

3. 优化滤波器结构和算法:通过优化滤波器的结构和算法,可以在减小有限字长效应的同时,降低计算复杂度。

例如,使用一阶滤波器级联或并联的结构,可以有效降低量化误差;采用更高阶的滤波器可以提高滤波器的抑制比,减小对有限字长效应的敏感度。

综上所述,有限字长效应是数字滤波器实现中不可避免的问题,会导致输出结果与理想结果之间存在一定的误差。

为了降低这种误差,可以通过增加数字信号的表示精度、使用浮点数运算以及优化滤波器结构和算法等方法来改善效果。

第一专题 量化误差2

第一专题 量化误差2

x1 x2
x1 x2

x2的阶码变成与 x1 一样: x2 2010 0.001001
两数相加可得:2010 0.111001
将两浮点数的阶码相加,小数部分相乘即可。 结果为
2
010
0.011011
数字运算中的有效字长效应
浮点数在FPGA IP核中的表示
最常见的浮点数格式为IEEE 754标准。IEEE 754标准有:32 位单精度浮点数、4位双精度浮点数及80位扩展双精度浮点数。
A/D变换器的统计模型
实际采样时要精确地知道所有的量化误差e(n)是很困难的, 一般情况下只要计算它的平均效应就可以了,所以用统计分析 方法来分析量化误差的效应。
输入信号经A/D变换产生的量化误差
A/D变换器的统计模型
xa (t )
x(n) xa (m) x ( n) 抽样 量化器
ˆ ( n) x
bias 2
E 1
1
E 1 E 1 (2 1) ~ 2 指数表示移位数: 浮点数字长的代数表达式为:
x (1) s 1.m 2ebias
数字运算中的有效字长效应
浮点数在FPGA IP核中的表示 例:此处以32位单精度浮点数(1,8,23)为例:
符号位 计算结果
x (1) s 1.m 2ebias (1)1 1.100100101101 2(133127) =(-1100100.101101) 2 =(100.703125)10
数字运算中的有效字长效应
小结
综上所述,在数字运算中,数据的二进制数无论是由 定点表示还是由浮点表示,由于硬件的资源及计算速率的 要求,计算结果中均有截尾误差或舍入误差,即存在有效 字长效应。除非我们以资源或速率换取高精度,否则截尾 误差及舍入误差是难免的。

量化效应的概念

量化效应的概念

量化效应的概念量化效应是指通过量化的方法来评估特定决策或行为对于某一目标或结果的影响。

量化效应的具体方式可以包括数据分析、实验设计、统计模型等。

通过量化效应的分析,可以更准确地评估决策的有效性,帮助组织和个人做出更明智的选择。

在商业领域,量化效应通常被用于评估市场营销活动的效果、产品销售的影响、客户满意度等。

在政府和公共管理领域,量化效应则可以用于评估政策的实施效果、公共服务的质量、社会影响等。

在科学研究领域,量化效应可以用于评估实验结果的可靠性、变量之间的关联性等。

量化效应的概念源自于对于定量分析的需要。

在很多情况下,人们往往需要知道某项决策或行为对于某一指标的影响程度,而定量分析提供了一种有效的方法来解决这个问题。

量化效应的目的就是帮助人们更好地理解某一决策或行为所带来的影响,并且据此来做出更合理的选择。

量化效应的分析过程通常包括以下几个步骤。

首先是设定目标或结果指标,明确需要评估的影响。

其次是选择合适的数据收集方法,采集与目标指标相关的数据。

然后是对数据进行分析,利用统计方法或建立数学模型来评估决策或行为对于目标指标的影响。

最后是通过结果的解释和应用,对决策做出相应的调整或优化。

在量化效应的分析过程中,有几个重要的考虑因素。

首先是数据的质量和可靠性,只有在数据质量高、数据来源可靠的情况下,才能保证量化效应分析的准确性。

其次是选择合适的分析方法,不同的情境可能需要不同的分析方法,需要根据具体情况选择合适的方法。

最后是对结果的解释和应用,分析的结果需要能够清晰地解释,并且能够据此做出有效的决策。

量化效应的概念在现代社会中得到了广泛的应用。

通过量化效应分析,人们可以更好地理解决策或行为对于目标指标的影响,帮助组织和个人做出更明智的选择。

同时,量化效应也为数据分析和统计学等领域提供了新的应用场景,促进了这些学科的进一步发展。

总之,量化效应是一种用于评估决策或行为对于目标指标影响的方法,通过量化的手段来帮助人们更好地理解影响程度,并据此做出更准确的选择。

有限字长效应数字信号处理课件

有限字长效应数字信号处理课件

详细描述
在数字信号处理中,许多算法涉及到大量的 数值计算和数据运算,这些运算的精度和稳 定性对算法的结果产生重要影响。有限字长 效应可能会影响算法的稳定性,导致算法性 能下降或结果不准确。因此,在数字信号处 理中需要充分考虑有限字长效应对算法稳定 性的影响。
04
有限字长效应的优化方法
动态范围压缩技术
有限字长效应数字信号处理 课件
目录
• 有限字长效应概述 • 有限字长效应在数字信号处理中的应用 • 有限字长效应对数字信号处理的影响 • 有限字长效应的优化方法 • 有限字长效应的未来研究方向
01
有限字长效应概述
定义与特性
定义
有限字长效应是指由于数字信号处理 过程中量化误差、截断误差等导致的 信号失真现象。
更精确的量化技术
总结词
量化是数字信号处理中的重要环节,精确的量化能够更 好地保留信号信息,提高处理效果。未来需要研究更精 确的量化技术。
详细描述
通过改进量化方法和优化量化参数,可以减小量化误差 ,提高数字信号处理的精度和效果。此外,还可以结合 机器学习和人工智能等技术,实现自适应量化,进一步 提高处理效果。
05
有限字长效应的未来研究方向
更高效的算法设计
要点一
总结词
随着数字信号处理技术的发展,对算法效率的要求越来越 高。为了提高算法的执行效率,需要研究更高效的算法设 计方法。
要点二
详细描述
通过优化算法结构、减少冗余计算和采用并行处理等技术 ,可以显著提高数字信号处理算法的执行效率,从而缩短 处理时间,提高实时性能。
更深入的理论研究
总结词
数字信号处理是一门理论和实践并重的学科,理论研 究是推动学科发展的重要驱动力。未来需要更深入地 研究有限字长效应的理论基础。

有限字长效应

有限字长效应
给定一个十进制的小数(x)10,若是正 数,反码和补码的表示和原码一样;若 是负数,原码、反码和补码表示都不同。

补码: 实现定点表示有两步。 〈1〉取负数的绝对值 |x10|,按
原码表示为 xˆ 。 〈2〉从 xˆ 的最右位(最低位),向左
找出“1”的第1位,从第1位(不含)向左将 余下的位数取其补可得补码。
一阶IIR DF输出


y[0] = x[0] + Q{α y[−1]} = 7 8 = 0.111


y[1] = Q{α y[0]} = Q[0.0111] = 0.100


y[2] = Q{α y[1]} = Q[0.010] = 0.010


y[3] = Q{α y[2]} = Q[0.001] = 0.001
第8章 有限字长效应
问题的提出 截尾和舍入效应
滤波器输入信号量化效应
滤波器系数量化效应 数字滤波器的定点运算误差
问题的提出
数字系统,存储单元的容量有限。
有限字长的影响,主要表现在以下三方面 (1) 输入信号经A/D变换而产生的量化误差。 (2) 滤波器的系数量化误差。 (3) 运算误差。
区别:舍入误差对称分布,截尾误差单极性分布。
滤波器输入信号量化效应
问题的提出 量化误差统计假设 信噪比和字长的关系
一、问题的提出
模拟信号经过A/D转换为b位数字信号,即
xˆ[k] = x[k] + e[k]
精确抽样值
量化误差
分析A/D转换器的量化效应目的在于选择合适 的字长,以满足信噪比指标。
数的表示方法
二进制表示
数字处理器的硬件实现,建立在用二 进制数表示的基础上。

有限字长效应和量化误差-哈工大

有限字长效应和量化误差-哈工大
p pi i ak , i 1, 2, , N k 1 a k
N
pi 为极点位置的偏差值,是由各系数偏差 ak 引起的。
pi 关系式中, a 表示极点 pi 对系数 ak 变化的灵敏度。 k
12
12
数字滤波器的系数量化效应
2、系统零极点位置对系数量化的灵敏度
y k
b3
b1
b2
b3
z 1
结论: A. 系数量化对滤波器的影响,不仅与字长有关,还与滤波器的结构有关。 B. 与直接型相比,系统级联时,系数量化对滤波器的稳定性影响较小。
11
11
数字滤波器的系数量化效应
2、系统零极点位置对系数量化的灵敏度
极点(零点)位置灵敏度指每个极点(零点)位置对各系数偏差的敏感程度。 极点灵敏度分析方法同样适用于零点,但是极点对系统影响更大,直接影响 到系统的稳定性。零点作用只是用来调整极点所引起的滤波器特性,且取决于它 与极点的相对位置。因此,主要分析极点变化的影响。
直接型结构
原始极零点分布图
1.5
零点
0.6
量化后的极零点分布图
1.5
零点 极点 极点
1
1
Imaginary Part
0 -0.5 -1 -1.5 -2.5
Imaginary Part
-2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5
0.5
0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2.5
-2
-1.5
数字滤波器的系数量化效应
背景 知识
系数量化 系统的零极点受到影响 系统的结构 系统的稳定性受到影响
直 接
直 接
I

II

有限字长效应

有限字长效应

( pr pl )
l 1
l 1
lr
lr
极点彼此之间距离越远,极点位置灵敏度就越低
极点彼此越密集,极点位置灵敏度就越高
对级联或并联型,每个子系统最多只有两个共轭极 点,故对系数量化影响较小。
三、 FIR系数量化效应
系数量化只影响零点,不涉及稳定性问题, 但会影响频率特性。 若要求频响误差为E(ej),则所需字长为
e[k]所通过系统的系统函数 He(z)=1/A(z)
直接II型结构乘积量化误差分析
x[k]
b0
yˆ[k ]
z1
a1
b1 e0[k]
eM+1[k] a2
z1 b2 e1[k]
eM+2[k]
e2[k]
aN
z1 bM
eM+N[k]
eM[k]
直接II型结构乘积量化误差单个噪声源模型
直接II型结构乘积量化误差分析
y[1] Q{ y[0]} Q[0.0111] 0.100
y[2] Q{ y[1]} Q[0.010 ] 0.010
y[3] Q{ y[2]} Q[0.001] 0.001
y[4] Q{ y[3]} Q[0.0001] 0.001 1 8
yˆ[k] {7 , 4 , 2 , 1 , 1 , 1 ,} 888888
联合噪声方差
2 e
E
e2[k]
(M
N
1) q 2 12
e[k]
x[k]
b0
z1
b1
yˆ[k ]
a1
z1
z1
b2
a2
z1
z1
bM
aN
z1
直接I型结构乘积量化误差联合噪声源模型

在数字信号处理中二进制数量化引起的有限字长效应

在数字信号处理中二进制数量化引起的有限字长效应

d ti d e pa ain a d a ay i r d ft r erp e e t t n n wo q a tf a in fb — eal x ln to n n lssa ema eo h e e r s n ai sa d t u n i c to so i e o i n r iis n a dto t e d vain S s n i vt O dfe e tq a t ia in s a ay e sn a y dgt.I d iin, h e it e st iy t i r n u n i c to s i n lz d u ig o i f f
d fe e t b n r e r s n a i n n u n i c t n . a h d p i n o if r n i a y r p e i r n i a y r p e e t t s a d q a tf a i s Th t t e a o to f d fe e t b n r e r — f o i o s n a in S t e i e t t s i h mm e it a s f i iewo d l n t fe ti p o e n t ea tc efr ta d t e o d a e c u eo n t r e g h e f c S r v d i h r i l is n h n f
维普资讯
第 1 9卷
第 1期
2月

业 劳 动 安 全
Vo. 1 19, O N .1 Fe b, 2 0 0 6
2006年
F ORES TRY LAB OUR SAFE TY
文章 编号 :1 0 - 5 9 ( 0 6 0 —0 3 —0 0 6 0 120 )1 07 5

七、量化误差

七、量化误差
量化误差及运算中的舍入误差是数字信号处理中的特殊 现象。尽管使用高精度的A/D转换器可以大大减轻这些误差 及其影响,但掌握这些误差的特性,了解它们对数字系统性 能的影响---有限字长效应,对数字信号处理的工作者来说 还是很有必要的。当量化间隔与信号值和滤波器参数相比很 小时,可用基于统计模型的简单近似理论来分析和处理。
k 0 m0


假定 e(n) 为白噪声序列,则有
2 v
q2 12

n 0

h( n)
2
结论:信号的量化误差通过LSI系统后,输出的 方差依然和字长有关,同时,也和系统的能量有关。 对给定的字长, q2 12 始终为一常数,由此可定 义归一化的输出量化噪声的方差
v2,n
v2 2 2 h( n) e n 0
令:
H1 ( z ) 0.4 /(1 0.9 z 1) H 2 ( z ) 1/(1 0.8 z 1)
H1 ( z ) 的输入是x(n),输出是w(n) H 2 ( z ) 的输入是w(n),输出是y(n)
两个一阶系统对应的差分方程分别是: w(n)=0.9w(n-1)+0.4x(n) y(n)=0.8y(n-1)+w(n) ……………………a ……………………b
e x (n) x(n)
R R
( b 1) 2 b 1
i b 2Fra bibliotek i 2 i ,
i 0,1
若舍入误差 eR 也是均匀分布的随机变量,与信号不相关 若 b 1 1, b 2 ... 0
则 eR q / 2 是舍入误差的正的最大值 若 b 1 0, b 2 ... 1 则 eR 接近舍入误差的最小值 q / 2 若 b 1, b 2, ..., 有0有1

9第九章数字信号处理中的有限字长效应

9第九章数字信号处理中的有限字长效应
z1 z2 0.863
两极点对a2变化的灵敏度为
z1 1 1 3.3333e j90 a2 z1 z2 j0.3 z2 1 1 3.3333e j90 a2 z2 z1 j0.3
可以看出a2对两极点的大小影响是相同的。只考虑大 小时用绝对值表示,有
z2
z2 a2
a2
因此
a2
z2 z2 / a2
极点从原来的单位圆内迁移到单位圆上,从而产生 等幅序列形式的极限环震荡。
总结
由于存储数字的位数总是有限的,所以数字信 号处理不可避免地出现有限字长效应。
有限字长效应引入的误差:
1. 输入信号的量化误差 2. 系数的量化误差 3. 运算过程中的运算误差。
请通过实验深入领会有限字长效应引入的误差。
0.0373 z1 0.745
z
2
1
0.0373 a1z 1 a2
z
2
利用a2变化造成的极点灵敏度,为保持极点在其正常 值的0.5%内变化,试确定所需要的最小字长。
解: 令H(z)的分母为零,11.7z1 0.745z2 0
求得极点为 z1 0.85 j0.15, z2 0.85 j0.15
IIR DF 的极限环振荡
由于字长有限,IIR DF零输入下也有固定不变 的输出,或输出在一定范围内出现震荡现象。
产生极限环震荡的原因 量化使下式成立
y[k] y[k 1] x[k]
Q[ y[k 1]] y[k 1] ( 0取, 0取)
即系统的差分方程变为
y[k] x[k] y[k 1]
2.有限字长效应
在量化和运算过程中,由于有限字长必然产 生误差。
这些误差给数字信号处理的实现精度 和滤波器稳定性带来不良影响,称为有限字
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

ˆ H ( z)
y ( n ) e( n )
三、数字系统零输入极限环振荡
1、数字系统在数字运算时由于尾数处理产生非先行作 用,系统引入非先行环节,可能使零输入响应不衰 减到零,而形成振荡,即零输入极限环振荡。 2、举例说明:有数字系统(一阶IIR滤波器)
1 H ( z) , a 0.510 0.100 2 1 1 az ˆ ˆ y (n) ay(n 1) x(n), y (n) Q[ay (n 1)] x(n)
(z
N
i
zl )
a k
1 H ( z) (1 z1 z 1 )(1 z 2 z 1 )
分析级联型结构与直接型结构极点对系数得灵敏度。
直接型结构
x(n) y (n) x(n)
级联型结构
y (n)
j Im[ z ]
z1 z 2 Re[z]
1 1
1、级联型结构:
1 z1 1 H ( z) , 系数方程: 1 1 (1 z1 z )(1 z 2 z ) 2 z 2
k 1 k 0 N
M
B( z ) A( z )
b0 (1 z j z 1 ) (1 zi z 1 )
i 1 j 1 N
M
零点为: z z j , 系数量化:
j 1,2,3,, M(除0零点)
极点为: z zi , i 1,2,3,ห้องสมุดไป่ตู้ N(除0极点)
均值:me E[(e(n)] eP(e)de
2 方差: e E (e(n) me ) 2 (e me ) 2 P(e)de


ADC的量化噪声分析也可以分为截尾分布和舍入分布 两种情况。
P (e) T
1/ q
1/ q q/2
P (e) R
q
0
e
0
j
)

A( z )

(1 zi z 1 )
i 1
j 1 N
ˆ ak Q[ a ] ak k ˆ bk Q[bk ] bk k
定义: [ z ] k z k
k 0 N
N
定义: [ z ] k z k
k 0
ˆ 分析 e(n) y (n) y (n) M N M N 输出 ˆ ˆ ˆ [ bi x(n i ) ai y (n i )] [ bi x (n i ) ai y (n i )] 误差: i 0 i 1 i 0 i 1 i x(n i ) ai e(n i ) i y (n i ) i e(n i )
ˆ ˆ 2、此时等效: y(n) | y(n 1) | x(n) 极点为 +1 或 –1。
3、极限振荡环幅度与字长(b位)的关系:
ˆ ˆ Q[ay (n 1)] y (n 1) 2 ˆ ˆ | y ( n 1) | a y (n 1) 2 /2 ˆ (n 1) y 1 a
i
N
N
N
i 0
i 1
i 1
ˆ ( z) Y ( z) E( z) H ( z) ( z) ( z)H ( z) X ( z) 3) Y A( z ) ˆ Y ( z) ( z) ( z)H ( z) ˆ 4) H ( z ) H ( z) X ( z) A( z ) ˆ 5) H E ( z ) H ( z ) H ( z ) H (z ) ( z) ( z)H ( z) y (n) x(n) A( z ) e(n) ˆ y ( n) H E (z )

2 10 log10 e (dB)
2 2b 10 log 12
由此分析信噪比。 8 2 如,b 10 , e 7.95 10 , SNR 71dB 11 2 b 15 , e 7.76 10 , SNR 101dB 注意:最大的信噪比如上式计算。 若输入幅度为 1的正弦信号(信号功率为1/2), 则: 1/ 2
§8.2 二进制数的描述和量化影响
一.定点二进数表示法
(定点:x 1 ,或 1 x 1 ) 0 1 2 b ( b 1位码, i (0,1))

原码: x (1) 补码: x 反码: x
0 b
i 2 i 1
i
例:设 b 3 ,x 0.75 ,则 [ x]原 (0.110) 2 ; x 0.75 ,则 [ x]原 (1.110) 2 。
即截尾误差范围为 q ET 0 (1)
同理可推出一个负数表示的截断误差范围是:
0 ET q (1.1)
2.定点制舍入误差
与上述类似可推出:
q / 2 ER q / 2
(2)
以上分析是基于原码表示的二进制数,在书上还给出了 补码和反码表示的截断误差范围和舍入误差范围分析。
比较可知级联灵敏度低 :
z1 z1 , a1 1
z1 z1 , a2 2
二、系数量化效应统计分析 假设 b (1 z z b z B( z ) 数字
N N k
1
系统 为: 系 数 量 化:
H ( z)
1 ak z k
k 1
k 0 N
k
2 e 2 / 12 E 2 / 3 N 2 E 2 /(3 * 2 2 n )
us SNRe (dB) 4.77 6n 20 log E
例:A/D转换时信号最大值用二进制表示是1,则 e 表示量
2
化噪声功率比信号功率低多少(噪信比),用信噪比
SNR 1
2 e
三、浮点数量化方式及误差(略)
§8.3 A/D变换的量化效应
ADC完成模拟信号的数字化,这同样存在量化效应。 A/D可用截尾或舍入方式转换,可将上述量化误差考虑 e(n 成为“量化噪声” ) 。
xa (t )
ˆ (二进制有限字长) xa(nT) x(n)(真值) x(n)
采样
A/D
xa (t )
0 0 时三种码子是一致的。
b 2 x 0 i 2 i i 1 b b 0 (1 2 ) i 2 i i 1
二、量化方式及误差
截尾:只取 b 位,截去 b 位后的真值位; 舍入:四舍五入,取最接近的 b 位。 1.定点制截尾误差位 b1 x i 2 i 设一个正数的真值为 b1 位表示,即
e f ( n ) e( n ) h ( n )
(输出噪声功率)
m f me h(n) me H (e j 0 )
m0

(输出噪声直流)
§8.4 数字系统系数量化字长效应
一、系数量化对数字系统的零、极点影响
一个数字系统,如数字滤波器,可以表示为:
H ( z)
bk z k 1 ak z k
理想A/D
x(n)

e(n)
x(n) x(n) e(n) ˆ
一.量化噪声的统计分析
假定:(1) e(n)平稳随机过程 (2) e(n) 与 x(n) 不相关 (3) e(n) 为白噪声( e(n) 自身两两不相关) (4) e(n) 等概率分布 利用 e(n) 的概率分布,计算出 e(n) 的统计特性
0
q/2
e
(截尾分布)
(舍入分布)
1.截尾: me q / 2 (直流误差,一般不用该量化、转换 公式的原因) 2 e q 2 / 12(噪声功率)
2 q 2b e q 2 / 12 , e2 ,噪声下降,性能提高。 物理意义:A/D字长 b 则
2.舍入:me 0
偏导数为 :
a2 z1 z 2
z1 z1 , a1 z1 z 2 z 2 z2 , a1 z 2 z1
z1 1 a2 z1 z 2 z 2 1 a2 z 2 z1
z 2 z 2 , a1 1 z 2 z 2 a2 2
ˆ ak ak ak ˆ bk bk bk
下面以极点为例:系数量化引起的极点误差
N zi A( z ) / ak zi ak [ k 1 ak k 1 A( z ) / zi N
]ak
z zi k 1
N
zi N k
上面是单极点情况,多阶极点可类似推导。 l 1,l i 讨论: 极点彼此间间距越长,极点灵敏度越小; 极点彼此间间距越短(密集),极点灵敏度越高。 推论1:类似方法可以分析系数量化引起的零点误差。 推论2:并联型结构和级联型结构比直接型结构要好得多。 举例说明:设有系统(二阶数字滤波器)
用 T 表示截尾成 b 位,则 [ x]T
截尾误差为 ET [ x]T x
b i 2 i 1
i 1 i
当 i 全为1时,误差最大,为 ET (2 b 2 b1 )
ET 2b q 当 b1 时
b1 i i 2 i b 1
i 0 i 1 i 1 i 1 M N N N
从频率角度分析:
1) e(n) i x(n i) ai e(n i ) i y (n i)
( z) ( z)H ( z) 2) E ( z ) e(i ) z X (z) A( z ) i 0
z1 1, 1 z1 0, 2 z2 0, 1 z 2 1 2
2、直接型结构:
1 1 H ( z) 1 1 (1 z1 z )(1 z 2 z ) 1 ( z1 z 2 ) z 1 z1 z 2 z 2 系数方程:a1 ( z1 z 2 ),
相关文档
最新文档