AD/DA muunnos. 1 Diskreettiaikainen näytteistys. 1.1 Laskostuminen. Laskostuminen



Samankaltaiset tiedostot
1 Diskreettiaikainen näytteistys. 1.1 Laskostuminen. Laskostuminen

AD/DA muunnos Lähteet: Pohlman. (1995). Principles of digital audio (3rd ed). Zölzer. (1997). Digital audio signal processing

ELEC-C5070 Elektroniikkapaja (5 op)

Signaalien datamuunnokset

Signaalien datamuunnokset. Digitaalitekniikan edut

Muuntavat analogisen signaalin digitaaliseksi Vertaa sisääntulevaa signaalia referenssijännitteeseen Sarja- tai rinnakkaismuotoinen Tyypilliset

Johdanto tieto- viestintäteknologian käyttöön: Äänitystekniikka. Vfo135 ja Vfp124 Martti Vainio

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS

1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille:

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS

Virheen kasautumislaki

KOHINA LÄMPÖKOHINA VIRTAKOHINA. N = Noise ( Kohina )

6. Analogisen signaalin liittäminen mikroprosessoriin Näytteenotto analogisesta signaalista DA-muuntimet 4

Successive approximation AD-muunnin

Alla olevassa kuvassa on millisekunnin verran äänitaajuisen signaalin aaltomuotoa. Pystyakselilla on jännite voltteina.

Digitaalinen signaalinkäsittely Johdanto, näytteistys

Digitaalinen audio & video I

puheen laatu kärsii koodauksesta mahdollisimman vähän. puhe pakkautuu mahdollisimman pieneen määrään bittejä.

Puhetie, PCM järjestelmä, johtokoodi

ELEC-C Sovellettu digitaalinen signaalinkäsittely. Äänisignaalien näytteenotto ja kvantisointi Dither Oskillaattorit Digitaalinen suodatus

1. Perusteita Äänen fysiikkaa. Ääniaalto. Aallonpituus ja amplitudi. Taajuus (frequency) Äänen nopeus

Kojemeteorologia. Sami Haapanala syksy Fysiikan laitos, Ilmakehätieteiden osasto

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

Digitaalinen audio & video, osa I. Johdanto. Digitaalisen audion sovellusalueet. Johdanto. Taajuusalue. Psykoakustiikka. Johdanto Digitaalinen audio

AV-muotojen migraatiotyöpaja - ääni. KDK-pitkäaikaissäilytys seminaari / Juha Lehtonen

Flash AD-muunnin. Ominaisuudet. +nopea -> voidaan käyttää korkeataajuuksisen signaalin muuntamiseen (GHz) +yksinkertainen

Laskuharjoitus 4 ( ): Tehtävien vastauksia

11. kierros. 1. Lähipäivä

1 Määrittele seuraavat langattoman tiedonsiirron käsitteet.

Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons, Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons, 2002.

A/D-muuntimia. Flash ADC

Kanavointi ja PCM järjestelmä

Digitaalinen signaalinkäsittely Desibeliasteikko, suotimen suunnittelu

Tekniikka ja liikenne (5) Tietoliikennetekniikan laboratorio

Organization of (Simultaneous) Spectral Components

Dynaamisen järjestelmän siirtofunktio

Matlab-tietokoneharjoitus

Numeeriset menetelmät

1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava:

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa

Puheenkoodaus. Olivatpa kerran iloiset serkukset. PCM, DPCM ja ADPCM

Matematiikan tukikurssi

Mitä on signaalien digitaalinen käsittely

Digitaalitekniikan matematiikka Luku 1 Sivu 1 (19) Johdatus digitaalitekniikkaan

Kapeakaistainen signaali

Spektri- ja signaalianalysaattorit

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

A / D - MUUNTIMET. 2 Bittimäärä 1. tai. A / D muunnin, A/D converter, ADC, ( Analog to Digital Converter )

S Elektroniset mittaukset ja elektroniikan häiriökysymykset. Vanhoja tenttitehtäviä

SGN Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe Heikki Huttunen

Mittalaitetekniikka. NYMTES13 Vaihtosähköpiirit Jussi Hurri syksy 2014

Kanavointi ja PCM järjestelmä. Kanavointi pakkaa yhteyksiä johdolle

Kojemeteorologia. Sami Haapanala syksy Fysiikan laitos, Ilmakehätieteiden osasto

Perusmittalaitteet 2. Yleismittari Taajuuslaskuri

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

KON-C3004 Kone- ja rakennustekniikan laboratoriotyöt Tiedonkeruu ja analysointi Panu Kiviluoma

Alias-ilmiö eli taajuuden laskostuminen

Radioamatöörikurssi 2017

Digitaalinen audio

1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille:

Petri Kärhä 04/02/04. Luento 2: Kohina mittauksissa

Digitaalinen audio & video, osa I

Vastekorjaus (ekvalisointi) Lähteet: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons. Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons.

SGN-4200 Digitaalinen audio

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Kohina. Havaittujen fotonien statistinen virhe on kääntäen verrannollinen havaittujen fotonien lukumäärän N neliö juureen ( T 1/ N)

Tuntematon järjestelmä. Adaptiivinen suodatin

1 PID-taajuusvastesuunnittelun esimerkki

Tietoliikennesignaalit & spektri

ELEC-C5070 Elektroniikkapaja. Laboratoriotyö 3 A/D- ja D/A-muuntimet

Puheenkoodaus. koodekki toimii hyvin myös kohinaiselle puheelle (ja mielellään vielä musiikille ja muille yleisille signaaleille)

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Puhetie, PCM järjestelmä, johtokoodi

8. Kuvaustekniikat. Tämän kuvauksen esittäminen ei ole kuitenkaan suoraviivaista. Niinpä se käydään läpi kaksivaiheisena

Mono- ja stereoääni Stereoääni

Digitaalinen Audio & Video I

Signaalien digitaalinen käsittely

20 Kollektorivirta kun V 1 = 15V Transistorin virtavahvistus Transistorin ominaiskayrasto Toimintasuora ja -piste 10

SISÄLLYS - DIGITAALITEKNIIKKA

Radioamatöörikurssi 2014

12. Laskostumisen teoria ja käytäntö

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

KELAN INDUKTANSSI VAASAN YLIOPISTO TEKNILLINEN TIEDEKUNTA SÄHKÖTEKNIIKKA. Miika Manninen, n85754 Tero Känsäkangas, m84051

T SKJ - TERMEJÄ

Radioamatöörikurssi 2015

Säätötekniikan ja signaalinkäsittelyn työkurssi

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 2

Perusmittalaitteet 3. Yleismittari. Mittaustekniikan perusteet / luento 5. Digitaalinen yleismittari. Digitaalinen yleismittari.

T Sähkömittaustekniikka

Signaalien datamuunnokset. Näytteenotto ja pito -piirit

2.7 Neliöjuuriyhtälö ja -epäyhtälö

Signaalien generointi

Flash AD-muunnin. suurin kaistanleveys muista muuntimista (gigahertsejä) pieni resoluutio (max 8) kalliita

LOPPURAPORTTI Lämpötilahälytin Hans Baumgartner xxxxxxx nimi nimi

Anturit ja Arduino. ELEC-A4010 Sähköpaja Tomi Pulli Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos Mittaustekniikka

ARVIOINTIPERIAATTEET

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

Radiokurssi. Modulaatiot, arkkitehtuurit, modulaattorit, ilmaisimet ja muut

Perusmittalaitteiden käyttö mittauksissa

Transkriptio:

AD/DA muunnos Lähteet: Pohlman. (1995). Principles of digital audio (3rd ed). Zölzer. (008). Digital audio signal processing (nd ed). Sisältö: Näytteistys, laskostuminen Kvantisointi, kvantisointivirhe, kvantisointisärö, dither, kvantisointikohinan spektrin muotoilu AD-muunnos käytännössä Ylinäytteistys, delta-modulointi, delta-sigma modulointi DA-muunnos Epätasavälinen kvantisointi, liukulukumuunnos 1 Diskreettiaikainen näytteistys AD/DA muunnos Näytteenottoteoreema: jatkuva-aikainen kaistarajoitettu signaali voidaan korvata diskreettiaikaisella näytejonolla kadottamatta informaatiota, mikäli näytteistystaajuus f s on vähintään kaksi kertaa korkeampi kuin korkein signaalin sisältämä taajuus alkuperäinen jatkuva-aikainen signaali voidaan rekonstruoida näytteistä taajuudesta f s / käytetään nimeä Nyquistin taajuus 1.1 Laskostuminen AD/DA muunnos 3 Laskostuminen AD/DA muunnos 4 Mikäli näytteistystaajuus ei ole riittävän suuri, tapahtuu laskostumista kuva: taajuusspektrin laskostuminen, mikäli näytteistystaajuus on 100 Hz ja signaali sisältää taajuuksia 0-300 Hz [Huttunen: Signaaliinkäsittelyn menetelmät, 3-5] taajuusspektri laskostuu x-akselin mukaisesti laskostuminen voidaan estää rajaamalla sisääntulosignaalin kaista välille [0, f s /] alipäästösuodatuksella ennen näytteistystä Havainnollistus laskostumisesta näytteistystaajuus 44 khz (Nyquist = kh taajuuskomponentit khz, 33 khz, 44 khz

Kvantisointi AD/DA muunnos 5.1 Signaali-virhe suhde AD/DA muunnos 6 Kvantisointi on näytteistyksen ohella digitoinnin perustavaa laatua oleva osa pitää tietää sekä näytteiden ottoajat että näytearvot kvantisointi: analogiset arvot muutetaan numeroiksi sekä näytearvoilla että näytteistystaajuudella on tietty resoluutio Tasavälinen kvantisointi analogiset arvot kuvataan rajalliseen määrään tasoja, jotka jakaantuvat tasaisesti (lineaarisesti) arvojen vaihteluvälille 16 bittiä -> 16 = 65 536 eri tasoa kaistarajatun signaalin näytteistys on teoriassa häviötöntä, mutta kvantisointi on aina vain approksimaatiota alkuperäisestä Binääriluvuilla sananpituus määrää kvantisointivälin äänisignaaleille 16 0 bitin sananpituus yleensä riittää masterointivaiheessa usein 4 bittiä, koska virheet kumuloituvat kvantisointitasoja n (n bittiä) Kuva:kvantisointivirhe on ero todellisen analogisen arvon ja lähimpään kvantisoituun tasoon pyöristetyn arvon välillä kvantisointivirhe on välillä +Q/... Q/, missä Q on kvantisointiväli Signaali-virhe suhde AD/DA muunnos 7 Signaali-virhe suhde AD/DA muunnos 8 Signaali-virhe suhde suhde suurimman ilmaistavissa olevan amplitudiarvon ja suurimman mahdollisen kvantisointivirheen välillä Järjestelmä, jossa n on sananpituus, N= n on kvantisointiaskelten määrä, ja Q on kvantisointiväli puolet lukualueesta positiivisille / negatiivisille signaaliarvoille maksimaalinen signaalitaso: ± Q n 1 sinimuotoisen signaalin maksimi rms-taso on (root mean square) n 1 sqrt(mean(x.^)) S rms = ( Q ) kvant. virhe jakautuu tilastollisesti tasaisesti välille +Q/... Q/ kvantisointivirheen rms-taso saadaan integroimalla virheen ja sen esiintymistodennäköisyyden tulo E + 1 / [ ( ) ] 1/ 1/ 1/ + Q Q Q e p e de = e de = Q Q / 1 1 = rms = Tehojen suhde määrää signaali-virhe suhteen S/E n 1 S Srms ( Q ) 3 n = E E = rms Q 1 = Desibeleissä ilmaistuna saadaan 1/ S 3 3 ( db ) = 10log10 n n = 0log10 = 6.0 n + 1.76 E Käyttäen tätä approksimointia saadaan esimerkiksi 16-bittiselle kvantisoinnille S/E-suhde 98 db 15-bittiselle kvantisoinnille S/E-suhde 9 db jokainen lisäbitti vähentää kvantisointikohinaa 6 db:llä Approksimoinnissa täytyy huomioida että arvo 1.76 johtuu sinin huippu rms suhteesta ja muuttuu signaalin mukana oletetaan kvantisointivirheen jakautuvan tasan välille +Q/... Q/ pitää paikkansa, mikäli signaalin taso ei ole kovin pieni, eli ei säröydy approksimaatio on käytännössä erittäin käyttökelpoinen

. Kvantisointisärö AD/DA muunnos 9.3 Dither AD/DA muunnos 10 Matala-amplitudisille signaaleille kvantisointivirheen spektri riippuu sisääntulosignaalista kyseessä ei tällöin enää ole (tasaspektrine kohina, vaan särö särö ja granulaatiokohina on helpommin kuuluvaa ja häiritsevämpää Kun signaalin taso on suuri, kvantisointivirhe on satunnainen peräkkäisten näytteiden välillä virhe E rms = Q 1 riippuu vain kvantisointiaskeleesta myös tietyn signaalin koodaamiseen käytettävien tasojen määrä merkitsee Kun signaalin taso pienenee, vähemmän tasoja on käytössä, ehkä vain 1 bitti, tai 0 bittiä kuva: sinisignaali (A) säröytyy yhdellä bitillä kanttiaalloksi (B) Dither-menetelmässä analogiseen sisääntulosignaaliin lisätään pieni määrä kohinaa tämä satunnaistaa kvantisointivirheen käytännössä täysin kohinatyyppinen virhe ei ole yhtä häiritsevää kuin signaaliriippuva särö dither lisää kokonaiskohinatasoa hieman, riippuen ditherin amplitudista Dither mahdollistaa myös vähiten merkitsevää bittiä pienempien tasojen kvantisoinnin Ditheröity signaali siirtyy jatkuvasti kvantisointitasojen välillä Kuva: edellisen sivun sinisignaali C: ditheröitynä ja D: kvantisoituna Dither Vasemmalla: ilman ditheriä A: sisääntulosignaali B: kvantisoitu signaali, C: kvantisoidun signaalin spektri: syntyy taajuuspiikkejä alkuperäisen sinin kerrannaistaajuuksille = säröä kvantisointivirheen spektri riippuu signaalista Oikealla: dither käytössä E: sisääntulosignaali F: ditheröity ja kvantisoitu H: kvant. signaalin spektri kvantisointivirheen spektri on tasainen ja signaalista riippumaton, vaikkakin pohjataso korkeammalla AD/DA muunnos 11.4 Kvantisointikohinan spektrin muotoilu AD/DA muunnos 1 Kun aikatason signaali kvantisoidaan, leviää kvantisointikohina tasaisesti koko taajuusalueelle (valkoinen kohina) olettaen ettei tapahdu kohdassa. mainittua säröytymistä yksittäiselle näytteelle tehty kvantisointivirhe voidaan ajatella signaaliin lisätyksi matala-amplitudiseksi impulssiksi, jolla on tunnetusti tasainen spektri Mikäli sen sijaan tehdään kvantisointia taajuustasossa tietylle taajuuskomponentille kvantisointivirhettä tulee vain ko. taajuuskomponentille virhe leviää yli koko sen aikakehyksen, josta spektri on laskettu voidaan ajatella, että ko. sinin amplitudi ja vaihe on hieman väärä kuulon malleihin perustuvassa audiokoodauksessa tehdään kvantisoidaan taajuustasossa, tästä lisää ko. luennolla

Kvantisointikohinan spektrin muotoilu AD/DA muunnos 13 Kvantisointikohinan spektrin muotoilu AD/DA muunnos 14 Aikatason kvantisoinnin virheen spektriä voi muokata Lineaarinen malli kvantisointivirheelle: e( = y( x( y( = [ x( ] = x( e( Q + missä x( on sisääntulo, y( on kvantisoitu arvo, ja e( on kvantisointivirhe Kuva: kvantisoidessa virhe voidaan erottaa ja syöttää takaisin sisäänmenoon siirtofunktion H( kautta Kun kvantisointivirhe syötetään takaisin sisäänmenoon, virheen spektri muokkaantuu: y( = x( e( h( Q = x( + e( e( h( n [ ] ) Muokkaantunut kvantisointivirhe e 1 ( on e ( = y( x( = e( 1 h( ) Vastaavat Z-muunnokset ovat Y ( = X ( + E( 1 H ( [ ] 1 n [ ] [ 1 H ( )] E1( = E( z Kvantisointivirhettä ei tietenkään täysin voida kumota (esim. asettamalla h(=1),sillä takaisinkytketyn ja muokatun virheen kanssakin signaali kulkee vielä kvantisoinnin läpi viiveetöntä takaisinkytkentää ei voida tehdä (epästabiili suodi Kvantisointikohinan spektrin muotoilu AD/DA muunnos 15 Kvantisointikohinan spektrin muotoilu AD/DA muunnos 16 Esimerkiksi asettamalla H( = z 1 (yksikköviive) saadaan kvantisointikohinalle ylipäästöpainotus H( = z 1 ( z 1 ) toisen asteen ylipäästöpainotus Kuva: kvantisointikohinan tehospektri vaakasuora pisteviiva: ilman muokkausta yhtenäinen viiva: ensimmäisen asteen ylipäästöpainotus katkoviiva: toisen asteen ylipäästöpainotus Kvantisointikohinan muokkaus voidaan tehdä kuuloon perustuen Kuva (a): yhtenäinen viiva: ihmisen kuulokynnys hiljaisuudessa, kuvaa kuulon herkkyyttä. Kuva (b): F-painotus approksimoi kuinka herkkä kuulo on kullekin taajudelle Asetetaan H(:n vaste takaisinkytkentärakenteessa F-painotuksen inverssiksi kvantisointikohinan spektri muokkaantuu E1( = E( [ 1 H ( ] kohinaa tulee vähemmän kuulon kannalta herkille taajuuksille

3 AD muunnos käytännössä AD/DA muunnos 17 3.1 Laskostumisen estävä suodin AD/DA muunnos 18 Kuva: analogisen signaalin digitointi ja tallennus AD-muunnos stereokanaville + kanavien multipleksaus yhteen; virheenkorjauskoodin lisäys; modulointi tallennusmedialle Sisääntuleva analoginen signaalin alipäästösuodatetaan käytännössä ideaalista suodatinta voidaan vain approksimoida näytteistystaajuuden täytyy olla riittävän korkea, jotta laskostumisen estävän suodattimen siirtymäkaistalle jää tilaa korkeimman signaalin komponentin yläpuolelle Kuva: ideaalinen ja realistinen alipäästösuodattimen vaste kuvassa S on näytteistystaajuus 3. Sample and hold AD/DA muunnos 19 3.3 AD muunnin AD/DA muunnos 0 Toimii nimensä mukaisesti poimii analogisen näytteen aaltomuodosta säännöllisin välein virtapiiri pitää näytteen arvon, kunnes AD-muunnin on tuottanut sitä vastaavan digitaalisen koodin näytteet täytyy ottaa tarkkaan oikeista tulosignaalin kohdista vaihtelu ajastuksessa, jitter, aiheuttaa modulaatiokohinaa, erityisesti korkeataajuuksisille ja amplitudisille signaaleille pidossa oleva analoginen arvo ei saa häilyä kesken muunnoksen Kriittinen osa digitointijärjestelmän ytimessä Tarkkuus n bittisen muuntimen täytyy kaikilta osiltaan taata vähintään ±½LSB tarkkuus, missä LSB = least significant bit = vähiten merkitsevä bitti Muunnosaika: aika joka kuluu koodisanan tuottamiseen vähemmän kuin kahden näytteen välinen aika T S = 1 / f S (sample and hold piirillä kestää hetki analogisen näytteen otossa) Vaatimukset ovat melko tiukkoja esim. 16 muunnostasoa vastaa paperiliuskoja 6 metrin pinossa yhteen muunnokseen ei jää paljon aikaa, jos niitä pitää tehdä esim. 48 000 sekunnissa (1 µs)

AD muunnin AD/DA muunnos 1 3.4 Numeerinen esitys AD/DA muunnos Tarkkuusvaatimuksista tärkeimpiä ovat muunnoksen lineaarisuus: vakiomuutos sisääntulojännitteessä saa aikaan vakiosiirtymän kvantisoidussa signaalissa kaksi vasemmainpuoleisinta kuvaa muunnoksen absoluuttinen tarkkuus oikeanpuoleisin kuva: vahvistusvirhettä havaittavissa Informaation (ekoodataan siirtoa tai tallennusta varten Tasavälinen pulse-code modulation (PCM) on yleisimmin käytetty näytteiden kvantisoidut arvot esitetään binäärikoodeina kuvat alla: alkuperäinen ja pulse-code moduloitu signaali 4 Ylinäytteistys AD/DA muunnos 3 Ylinäytteistys AD/DA muunnos 4 Menetelmä jolla voidaan parantaa muunnoksen tarkkuutta ja vähentää analogisten suodattimen suorituskykyvaatimuksia Kvantisointikohina audiokaistalla on kääntäen verrannollinen ylinäytteistyssuhteeseen kvantisointikohina saadaan leviämään tasan koko taajuuskaistalle, ja audiokaistan ulkopuolinen kohina ei haittaa! kuva: ylinäytteistyksen vaikutus kvantisointikohinan tehospektriin [Zölzer97] Digitaalisia suodattimia voidaan käyttää ylinäytteistetyn signaalin alipäästösuodatukseen ja desimointiin Voidaan käyttää lopullista speksiä epätarkempia muuntimia Laskostumista estävien suodattimien suunnittelu helpottuu myös vaihevasteen epälineaarisuus voidaan minimoida paremmin

4.1 Delta-modulointi AD/DA muunnos 5 Delta-modulointi AD/DA muunnos 6 Delta-moduloinnin idea ei tallenneta sisääntulevan aaltomuodon koko amplitudiarvoa, vaan muutos, sisääntulon ero edelliseen näytteeseen verrattuna eräs muoto ennustavasta koodauksesta: edellisestä näytteestä ennustetaan seuraava, ja vain ennustusvirhe koodataan ideaalisessa tapauksessa sekä laitteistovaatimukset että datamäärä laskevat Tuloksena yleensä 1-bittistä, reilusti ylinäytteistettyä dataa Näytteistetystä signaalista demoduloidaan alkuperäinen 1. integroimalla kvantisoitua 1-bittistä signaalia, ja sitten. alipäästösuodattamalla Kuva: (a) delta-modulointi ja (b) demodulointi 1/s merkitsee analogista integraattoria ramppiaalto tarkoittaa kvantisointia ja Lf s L-kertaista näyt.taajuutta b) 4. Delta-sigma modulointi AD/DA muunnos 7 Delta-sigma modulointi AD/DA muunnos 8 Delta-sigma modulointi saadaan delta-moduloinnista siirtämällä demodulaattorin integraattori modulaattorin sisääntuloon (kuvat a,b) Kuva: (a) delta-sigma modulointi, (b) demodulointi demodulointi sujuu pelkästään alipäästösuodatuksella (c): modulaattorin kaksi integraattoria voidaan yhdistää, saadaan (c) joka on ekvivalentti (a):n kanssa 1-bittinen kvantisointi korkealla näytteenottotaajudella helpompi toteuttaa a) b) Kuva: delta-sigma moduloitu signaali, ja siitä alipäästösuodattamalla demoduloitu signaali c)

5 Digitaalisesta analogiseen muunnos AD/DA muunnos 9 6 Epätasavälinen kvantisointi AD/DA muunnos 30 Koostuu samantyyppisistä lohkoista kuin AD-muunnoskin 1. DA muunnin tuottaa digitaalista koodisanaa vastaavan analogisen ulostulotason. Ulostulon sample and hold piiri säilyttää kutakin analogista ulostulotasoa yhden näytteen aikajakson verran Epätasavälinen kvantisointi peruste: ihmiskuulon äänekkyysmuutoksen erotuskynnys on suurinpiirtein suhteessa absoluuttiseen tasoon: pieni taso pienikin muutos havaitaan µ law: kvantisointiaskel kasvaa logaritmisesti signaalitason mukana A law: myös logaritminen riippuvuus, mutta eri kaavalla Kuva: sisään- ja ulostulojen riippuvuus µ law (vase ja A-law (oikea) kompandoinnissa eri kompressiovakion arvoja käyttäen 3. Alipäästösuodatus sample and hold piiri tuottamasta kanttiaallosta audiokaistan ulkopuoliset taajuudet täytyy suodattaa pois, eli käyrämuoto saadaan pehmentämällä peräkkäiset pulssit Epätasavälinen kvantisointi AD/DA muunnos 31 7 Liukulukumuunnos AD/DA muunnos 3 Kaavat (referenssimateriaalia, ei ulkoa opeteltavaa) µ law: log(1 + µ x) y =, x 0 log(1 + µ ) missä y on ulostulomagnitudi, x on sisääntulon magnitudi, ja µ on positiivinen parametri, jolla säädetään kompression ominaisuuksia A law: Ax 1,0 x 1+ log A A y = 1+ log( Ax) 1, x 1 1+ log A A missä A on positiivinen parametri Koodisana koostuu mantissasta ja eksponentista E kvantisoitu arvo x G Q = M G missä M G on mantissa, ja E G on eksponetti Saavutetaan laaja dynaaminen alue, eikä signaali-kohina suhde enää riipu signaalin tasosta signaali-kohina suhteen ja dynaamisen alueen riippumaton hallinta Liukulukumuuntimet ovat kuluttajalaitteissa harvinaisempia (kalliimpia valmistaa)