Math Problem Statement
Ako je amplituda odmerka govornog signala 4.9 mV, odrediti njegovu 12-bitnu repezentaciju, ako je amplitudski opseg vrednosti kvantizera za obradu signala [-12 mV, 12 mV]. Dobijenu 12-bitnu reč digitalno komprimovati, a zatim je ponovo ekspandovati.Kolika je bitska greška u datom postupku? Kolika je relativna greška u procesu rekonstrukcije aplitudske vrednosti mereno u procentima. Vreme izrade kolokvijuma je 60 minuta maksimalno.
Solution
Za ovaj zadatak, moramo pratiti nekoliko koraka da bismo dobili konačne odgovore. Razložićemo problem na manje celine:
Korak 1: Kvantizacija i 12-bitna reprezentacija
Imamo amplitudu govornog signala od 4.9 mV, a opseg kvantizera za obradu signala je . Prvo ćemo izračunati koliki je korak kvantizacije.
Kvantizator sa 12-bitnom rezolucijom može predstaviti različitih vrednosti. Dakle, imamo 4096 različitih nivoa kvantizacije za opseg od 24 mV (od do ).
Korak kvantizacije () je:
Da bismo dobili indeks (kvantizovanu vrednost) odgovarajuću za amplitudu signala od 4.9 mV, koristimo formulu:
Indeks 2883 ćemo konvertovati u binarni oblik da bismo dobili 12-bitnu reprezentaciju:
Dakle, 12-bitna reprezentacija amplitude signala od 4.9 mV je .
Korak 2: Digitalna kompresija i ekspanzija
Pretpostavićemo da se koristi neka metoda kompresije, na primer logaritamska kompresija. Ova kompresija obično funkcioniše tako što se koristi logaritamska funkcija za smanjenje dinamičkog opsega signala.
Kompresija se može predstaviti funkcijom:
gde je originalna amplituda, kompresovana amplituda, a konstanta koja zavisi od specifične tehnike kompresije. Nakon toga, vrši se obrnuta operacija za ekspanziju.
Bez eksplicitnih detalja o konkretnoj kompresiji/ekspanziji, pretpostavićemo da se koristi idealni proces bez gubitaka. U tom slučaju, pri ekspanziji ćemo dobiti nazad gotovo istu vrednost kvantizovanog signala.
Korak 3: Bitska greška
Bitska greška se odnosi na razliku između originalnog digitalnog signala i signala nakon kompresije i ekspanzije. Ako nema promene u binernoj reprezentaciji tokom kompresije i ekspanzije, bitska greška je .
Međutim, ako postoji gubitak informacije tokom ovog procesa, bitska greška se meri kao broj bitova koji su promenjeni. U našem slučaju, jer nema dovoljno podataka o preciznosti kompresije, možemo reći da je bitska greška minimalna ili 0 ako je postupak kompresije/ekspanzije idealan.
Korak 4: Relativna greška
Relativna greška se računa kao odnos između greške kvantizacije i stvarne vrednosti amplitude signala:
Greška kvantizacije je polovina koraka kvantizacije, jer se pretpostavlja da je greška simetrična i maksimalno jednaka polovini koraka kvantizacije:
Relativna greška u procentima je:
Zaključak:
- 12-bitna binarna reprezentacija amplitudnog signala od 4.9 mV je .
- Ako je proces kompresije i ekspanzije idealan, bitska greška je .
- Relativna greška u procesu rekonstrukcije amplitude je približno .
Da li želite dodatne informacije ili imate još pitanja?
Pitanja za proširenje:
- Šta je uloga kvantizacije u digitalnoj obradi signala?
- Kako tačno funkcioniše logaritamska kompresija u govornim signalima?
- Kako se može smanjiti relativna greška u kvantizaciji?
- Koje su prednosti i nedostaci kvantizacije sa više bita?
- Kako se definiše i izračunava SNR (Signal-to-Noise Ratio) nakon kvantizacije?
Tip: Da biste smanjili relativnu grešku u procesu kvantizacije, možete povećati rezoluciju kvantizatora, tj. broj bitova.
Ask a new question for Free
By Image
Drop file here or Click Here to upload
Math Problem Analysis
Mathematical Concepts
Quantization
Digital Signal Processing
Binary Representation
Compression and Expansion
Error Calculation
Formulas
Quantization step size q = (V_max - V_min) / 2^n
Index = (Amplitude - V_min) / q
Binary Representation: Decimal to Binary conversion
Relative Error = (Quantization Error / Actual Amplitude) * 100%
Theorems
Quantization Theory
Error Propagation in Digital Systems
Suitable Grade Level
Undergraduate (Electrical Engineering/Computer Science)
Related Recommendation
MATLAB PCM System: Signal Processing and Bit Rate Analysis
Compressed Voltage Gain and Dynamic Range for a μ-law Compressor with μ = 255
Digital Signal Processing Assignment on MATLAB/Octave: Noise Addition and Filtering
MATLAB Simulation of M=2 PAM Communication System with Error Probability Analysis
Biomedical Instrumentation: Operational Amplifier Circuit Analysis & Filter Design