量化与量化误差第二节.ppt

5.2 量化与量化误差,对系统中各系数的量化误差（受计算机中存贮器的字长影响） 对输入模拟信号的量化误差（受A/D的精度或位数的影响） 运算过程误差，如溢出，舍入及误差累积等（受计算机的精度影响）,有限字长的二进制数表示数字系统的误差源：,521 二进制数的表示 （1）定点表示 整个运算中，小数点在数码中的位置固定不变，称为定点制； 定点制总是把数限制在1之间； 最高位为符号位，0为正，1为负，小数点紧跟在符号位后； 数的本身只有小数部分，称为“尾数”；,定点数作加减法时结果可能会超出1，称为 “溢出”； 乘法运算不溢出，但字长要增加一倍。 为保证字长不变，乘法后，一般要对增加的尾数作截尾或舍入处理，带来误差。另外一种定点数的表示是总把数看成整数。 缺点：动态范围小，有溢出。,定点数的表示分为三种（原码、反码、补码）： 设有一个（b+1）位码定点数： 012b，则 原码所代表的十进制表示为 例：1.111-0.875 , 0.0100.25,反码表示：（反码和补码的正数表示和原码没有区别，负数的反码表示就是将该数正数表示形式中的所有位取反） 例： 正数表示：0.101 其反码为：1.010,原码和反码的总和1- 末尾加1进位成最大值1,补码表示（正数同原码，负数则将原码中的尾数求反加1，即 ） 例：,正数表示：0.110 取反：1.001 x的补码：1.010,原码加减法运算要考虑符号位； 补码加法运算规律： 正负数可直接加减，符号位同样参加运算，结果仍是补码。 若结果没有超出字长范围，则符号位丢弃不影响结果的正确性。 若超出字长范围，如符号位发生双进位，可以自然丢弃，若是单进位，丢掉则发生溢出；,补码又称“2的补码”。补码中负数是采用2的补数来表示的，即先把负数加上2，以便将正数与负数的相加转化为正数与正数的相加，从而克服原码表示法做加减法的困难。 X=-0.625在原码中表示为1.101，在补码中为2-0.625=1.375，因此补码的表示为1.011.,（2）浮点表示 尾数 指数 阶数 浮点制运算: 相加 对阶 相加 归一化,并作尾数处理 相乘 : 尾数相乘, 阶码相加, 再作截尾或舍入。,优点: 动态范围大,一般不溢出. 缺点: 相乘、相加，都要对尾数作量化处理。 一般，浮点数都用较长的字长，精度较高，所以我们讨论误差影响主要针对定点制。,对于任意一个二进制数n，可用N=S2P表示，其中S为尾数，P为阶码，2为阶码的底，P、S都用二进制数表示，S表示N的全部有效数字，P指明小数点的位置。当阶码为固定值时，数的这种表示法称为定点表示，这样的数称为“定点数”；当阶码为可变时，数的这种表示法称为浮点表示，这样的数称为“浮点数”。 通常定点数有两种表示法，均设P=0，小数点是隐含的，若数值部分为n位： 当S为纯整数时，此时定点数只能表示整数，所能表示的N范围是（2n-1）N-（2n-1）；当S为纯小数时，此时定点数只能表示小数，所能表示的N范围是（1-2-n）N-（1-2-n）。 实际数值不一定都是纯整数或纯小数，运算前可选择比例因子，使所有原始数据化成纯小数或纯整数，运算后再用比例因子恢复成实际值。,定点制中的乘法，运算完毕后会使字长增加，例如原来是b位字长，运算后增长到b1位，需对尾数作量化处理使b1位字长降低到b位。 量化处理方式： 截尾：保留b位，抛弃余下的尾数； 舍入：按最接近的值取b位码。 两种处理方式产生的误差不同，另外，码制不同，误差也不同。,5.2.2 定点制的量化误差,1、截尾处理Truncated ： 1）正数（三种码形式相同） 一个b1位的正数 为： 用T表示截尾处理，则,截尾误差 可见，ET0，i全为1时，ET有最大值， “量化宽度”或“量化阶” q=2-b ：代表b位字长可表示的最小数。 一般 2-b12-b, 因此正数的截尾误差为 -qET0,2）负数 负数的三种码表示方式不同，所以误差也不同。 原码（0=1）： 0ETq,反码（ ）,补码（ ） 因 所以,补码的截尾误差全是负值，原码和反码的截尾误差与数的正负有关，正数时为负，负数时为正，并且都以正负q为界,2.舍入处理Rounding 通过b+1位上加1后作截尾处理实现。就是通常的四舍五入法，按最接近的数取量化，所以不论正数、负数，还是原码、补码、反码，误差总是在 之间，以 表示对x作舍入处理。舍入处理的误差比截尾处理的误差小，所以对信号进行量化时多用舍入处理。,也就是超过0.5进位，小于则舍去,5.2.3 A/D变换的量化效应,A/D变换器分为两部分： 采样：时间离散，幅度连续； 量化：数字编码，对采样序列作舍入或截尾处理，得有限字长数字信号 。 本节讨论这一过程中的量化效应。,对一个采样数据 作截尾和舍入处理，则 截尾量化误差： 舍入量化误差： 上两式给出了量化误差的范围，要精确知道误差的大小很困难。一般，我们总是通过分析量化噪声的统计特性来描述量化误差。可以用一统计模型来表示A/D的量化过程。,以补码为例,图 A/D变换器模型,其中e(n)就是量化误差，对其统计特性作如下假定:： e(n)是平稳随机序列； e(n)与信号x(n)不相关； e(n)任意两个值之间不相关，即为白噪声； e(n)具有均匀等概率分布。 由上述假定知，量化误差是一个与信号序列完全不相关的白噪声序列，称为量化噪声（是一个加性白噪声）。,误差 的均值和方差： 截尾量化噪声： 有直流分量，会影响信号的频谱结构。,舍入量化噪声： 可见，量化噪声的方差与A/D变换的字长直接有关，字长越长，量化噪声越小。,定义量化信噪比： 用对数表示： 字长每增加 1 位，量化信噪比增加6个分贝； 信号能量越大，量化信噪比越高。 注：因信号本身有一定的信噪比，单纯提高量化信噪比无意义。,例：已知x(n)在-1至1之间均匀分布，求b=8、b=12位时A/D的SNR。 因均匀分布，所以有： 均值： 方差： 当 b=8 位，则SNR=54dB，当 b=12 位，则SNR=78dB.,5.2.4 量化噪声通过线性系统,为了单独分析量化噪声通过系统后的影响，将系统近似看作是完全理想的（即具有无限精度的线性系统）。在输入端线性相加的噪声，在系统的输出端也是线性相加的。系统的输出,输出噪声为 如 为舍入噪声，则输出噪声的方差为：,由于 是白色的，各变量之间互不相关，即 代入上式，得 由Parseval定理,H(z)全部极点在单位圆内， 表示沿单位圆逆时针方向的圆周积分。由留数定理： 如 为截尾噪声，则输出噪声中还有一直流分量,例3：一个8位A/D变换器（ ），其输出 作为IIR滤波器的输入，求滤波器输出端的量化噪