কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটি কীভাবে শব্দ উত্পন্ন করে?

Question

আমি নিজে নিজে স্যাম্পলিং এবং ডিএসপি সম্পর্কে শিখছি। কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটির শব্দে কীভাবে ফলাফল হয় তা বোঝার জন্য আমার একটা কঠিন সময় আছে। আমি মনে করি আমি একটি মৌলিক বোঝাপড়া মিস করছি তবে এটি কী তা বলতে পারছি না। তাহলে কীভাবে কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটি শব্দ উত্পন্ন করে?

Comments

এটি গোলমালের চেয়ে বেশি বিকৃতি। এটি সিগন্যালের উপর নির্ভর করে এবং এলোমেলো নয়।

— এন্ডোলিথ

এন্ডোলিথ, আমি মনে করি যা আমি বুঝতে পারি না তা হ'ল ফ্রিকোয়েন্সিগুলিতে ত্রুটি কীভাবে ফলাফল করে।

— জান দেইনহার্ড

বিকৃতি সর্বদা অতিরিক্ত ফ্রিকোয়েন্সি উত্পাদন করে। আপনি যদি একটি সাইন ওয়েভ বিকৃত করেন, তবে এটি একটি ভিন্ন পুনরাবৃত্ত তরঙ্গরূপে পরিণত হয়। সাইন ওয়েভ ব্যতীত অন্য যে কোনও পুনরাবৃত্ত তরঙ্গরূপ একাধিক ফ্রিকোয়েন্সি নিয়ে গঠিত।

— এন্ডোলিথ

@ এন্ডোলিথ যেমন উল্লেখ করেছেন, আসুন আমরা ধরে নিই যে আপনার খুব খারাপ এডিসি রয়েছে, যেমন আপনি এটি একটি খাঁটি সুর দিয়েছেন তবে একটি সিগন্যাল পান যা সাইন জাতীয় দেখতে লাগে তবে এতে বড় পদক্ষেপ রয়েছে। (সুতরাং এখন আপনার সিগন্যালটি সিঁড়ির মতো দেখাচ্ছে যা মূল সাইনটি দিয়ে উপরে উঠছে।) এখন, আপনি স্বজ্ঞাতই জানেন যে একটি পদক্ষেপ অনেকগুলি ফ্রিকোয়েন্সি নিয়ে গঠিত। আপনি যেমন জিজ্ঞাসা করছেন তেমনই কোনও এডিসি ফ্রিকোয়েন্সি যুক্ত করবে। এটি একটি অ-লিনিয়ার অপারেশন বিটিডব্লিউ। যদি এটি লিনিয়ার হয় তবে আপনি নতুন ফ্রিকোয়েন্সি তৈরি করতে পারবেন না, কেবল তাদের অনেককেই একসাথে সুপারপোজ করুন।

— স্পেসি

আরেকটি মন্তব্য: আইএনএএসএসপি 2004 সালে ইয়ানিস সসিভিডিস একটি দুর্দান্ত ব্যাখ্যা দিয়েছেন: কোয়ান্টাইজেশন একটি কঠোর ননরেখা এবং "অসীম সংখ্যক সুরেলা" তৈরি করে। স্যাম্পলিং প্রক্রিয়া তাদের সমস্তকে ভাঁজ করে। পর্যাপ্ত জটিল সংকেতগুলির জন্য, এই "ডাউনফোল্ড্ড হারমোনিক্স" সাদা শোরগোলের মতো দেখাচ্ছে।

— DivB

Answer 1

ধরুন আমার কাছে মাল্টিটোন সিগন্যাল রয়েছে (ছয় ক্যারিয়ার, at 1/1000, ± 2/1000 এবং স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সিটির ± 7/1000)

x = (1:1000);
wave = sin(x/1000*2*pi) + sin(x/1000*2*pi*2) + sin(x/1000*2*pi*7);

যা 14-বিট এডিসি ব্যবহার করে কোয়ান্টাইটিসড

wave_quant = round(wave * 16384) / 16384;

পার্থক্য

wave_qnoise = wave_quant - wave;

কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটি দেয়

সংশ্লিষ্ট বর্ণালী

wave_qnoise_freq = mag(fftshift(fft(wave_qnoise)) / sqrt(1000));

পুরো বর্ণালী জুড়ে উত্পন্ন উত্সাহিত ফ্লোর দেখায়।

এটি ধরে নিয়েছে যে কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটি পক্ষপাতিত্ব প্রবর্তন করে না। যদি এডিসি সর্বদা নিম্ন মানের পছন্দ করে

wave_quant_biased = floor(wave * 16384) / 16384;

আমরা একটি পরিমানের ত্রুটি পাই যা আর শূন্যের কাছাকাছি থাকে না

wave_qnoise_biased = wave_quant_biased - wave;

যা ডিসি বিন এফএফটি একটি নির্দিষ্ট স্পাইক আছে

wave_qnoise_biased_freq = mag(fftshift(fft(wave_qnoise_biased)) / sqrt(1000));

এটি উদাহরণস্বরূপ চতুষ্পদ প্রশস্ততা মড্যুলেশন সহ একটি আসল সমস্যা হয়ে দাঁড়ায় , যেখানে ডিমোডুলেটেড সিগন্যালে ডিসি অফসেটটি ডেমোডুলেশন ফ্রিকোয়েন্সিতে একটি সাইন ওয়েভের সাথে মিলে যায়।

Comments

এটি আপনার সাহায্যের জন্য আপনাকে অনেক ধন্যবাদ। এইভাবে আমি কোয়ান্টাইজেশন সম্পর্কিত বিকৃতিটি অনুসন্ধান করেছি।

হাই, এই উত্তরটি সহায়ক নয়, তবে কেন তা স্পষ্ট করে বলা শক্ত। আমি মনে করি আপনি কাছে জিনিসগুলি সংক্ষেপে ব্যাখ্যা করতে যথেষ্ট সময় নেন নি। মনে হচ্ছে আপনি শেখানোর সময় না দেওয়ার চেয়ে আপনি যা জানেন কেবল তা প্রদর্শন করছেন। এটি কীভাবে পরের বারের থেকে ভাল হতে পারে?

— অ্যান্ডি রে

Answer 2

এই প্রসঙ্গে "শোরগোল" সংকেতটিতে যুক্ত হওয়া অযাচিত কিছুকে বোঝায়, এর অর্থ এই নয় যে এটি গাউশিয়ান শব্দ, সাদা গোলমাল বা কোনও এলোমেলোভাবে বর্ণিত প্রক্রিয়া।

কোয়ান্টাইজেশন প্রসঙ্গে, এটি খাঁটি বীজগণিত যুক্তি। একটি অবাঞ্ছিত সংকেত ("শব্দ") এর সমান সংখ্যক হিসাবে মূল পরিমাণ দেখতে পারে ... মূল সংকেত এবং কোয়ান্টাইজড সংকেতের মধ্যে পার্থক্য। নোট করুন যে এই মাপদণ্ডের শব্দটি এলোমেলো নয়, এবং ইনপুট সিগন্যালের সাথে সম্পর্কিত। উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও সংকেত পর্যায়ক্রমিক হয়, তবে কোয়ান্টাইজিংয়ের সময় কোয়ান্টাইজেশন শব্দের প্রবর্তন করাও পর্যায়ক্রমিক হবে।

Comments

আমি মনে করি যে আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে কীভাবে মান্টাইজেশন ত্রুটি ঘটায়। আমার কী ধাঁধা তাড়াতাড়ি এটি ফ্রিকোয়েন্সি উত্পন্ন করে। আমার বোধগম্যতা হল: "অবাঞ্ছিত সংকেত" অর্থ অযাচিত ফ্রিকোয়েন্সি। ধরুন আমি একটি খাঁটি সাইনোসয়েডাল সিগন্যাল নমুনা করেছি। তারপরে কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটি "ওভারটোনস" উপস্থাপন করে। আমি মনে করি ওভারটোনগুলি নমুনাযুক্ত সিগন্যালের "সিঁড়ি" আকার থেকে উদ্ভূত হয়েছে। এটা কি ঠিক?

— জান দেইনহার্ড

@ ফায়ারডিনকুম থিংকুম: হ্যাঁ, আপনি যদি খাঁটি সাইন ওয়েভ বিকৃত করেন তবে আপনি সুরেলা বিকৃতি পাবেন যা আপনার সাইন ওয়েভের ফ্রিকোয়েন্সিটির বহুগুণে নতুন ফ্রিকোয়েন্সি তৈরি করে। en.wikedia.org/wiki/Distortion# Harmonic_distortion

— endolith

"আওয়াজ" কোয়ান্টাইজেশনের কারণে উত্স সংকেত এবং আউটপুট সিগন্যালের মধ্যে কেবল যুক্ত ব-দ্বীপ বলা ঠিক কি সঠিক?

— অ্যান্ডি রে

অ্যান্ডি রে, মূলত হ্যাঁ কিছু অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে আমরা অতিরিক্ত জিনিসগুলিতেও আগ্রহী, যেমন আমরা যখন জিপিএস সিগন্যাল নিয়ে কাজ করি যা খুব বেহুদা এবং গাণিতিক পুনর্গঠন করা দরকার তখন আমাদের জানতে হবে শব্দের কোনও বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা অ্যালগরিদমকে ভুল হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সিটির ডিসি অফসেট বা সাবহারমনিক্স।

— সাইমন রিখটার

Answer 3

পিচনেটেটস কী বলেছে তার প্রসারণ করতে, আপনার যদি এমন কোনও অডিও সিগন্যাল থাকে যা কেবলমাত্র ডি-টু-এ রূপান্তরকারী দ্বারা ডিজিটাইজড হচ্ছে যা কেবলমাত্র 0.01 ভোল্টের রেজোলিউশন রয়েছে consider যদি কোনও নির্দিষ্ট সময়ে তাত্ক্ষণিকভাবে অডিও সিগন্যালটি 7.3269 ভোল্ট হয় তবে তা 7.33 ভোল্টকে গোল করা হবে বা 7.32 ভোল্টকে কেটে দেওয়া হবে (রূপান্তরকারীটির নকশার উপর নির্ভর করে)। প্রথম ক্ষেত্রে আপনি 7.33-7.3269 ভোল্ট বা 0.0031 ভোল্টের "শব্দ" যুক্ত করেছেন। দ্বিতীয় ক্ষেত্রে আপনি 7.32-7.3269 ভোল্ট বা -0.0069 ভোল্টের "শব্দ" যুক্ত করেছেন।

অবশ্যই, কনভার্টারটি অবশ্যই অবশ্যই সীমাহীনভাবে নির্ভুল নয় এবং এর যথাযথতার সাথে সামঞ্জস্যের যথাযথতা থাকার কারণে অতিরিক্ত শব্দের যোগ রয়েছে।

Answer 4

মৌলিক পয়েন্টটি জুড়ে পেতে এখানে আরও একটি মৌলিক ব্যাখ্যা।

1. আপনার পকেটে পৌঁছান এবং আপনার আইফোনটি বের করুন।
2. স্বাস্থ্য স্বাস্থ্য অ্যাপ্লিকেশন -> ফিটনেস ক্রিয়াকলাপ -> পদক্ষেপগুলি হাঁটে (এটি ডিফল্টরূপে চালু হয়)।
3. গত দশ দিনের প্রতিটি সময় আপনি কতগুলি পদক্ষেপে লিখেছিলেন তা লিখুন।

এই সংখ্যাটি কয়েক হাজারে গোল করুন এবং তাদের এখানে পোস্ট করুন। এখন এখানের অন্যান্য লোকদের আপনি পোস্ট করেছেন তার উপর ভিত্তি করে আপনার মূল সংখ্যা অনুমান করতে হবে।

আপনার প্রদত্ত বৃত্তাকার সংখ্যার ভিত্তিতে অন্যান্য লোকেরা নির্ভরযোগ্যভাবে সঠিক সংখ্যাটি অনুমান করতে পারে না। এটি ডেটা ক্ষতি। এবং এই ক্ষেত্রে (কারণ আপনি রাউন্ডিং ব্যবহার করেছেন) যাকে কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটি বলে।