
【計】 quantization error
量化誤差(Quantization Error)是數字信號處理領域中的基礎概念,指在模拟信號轉換為數字信號的過程中,因離散化采樣導緻的幅度信息丢失誤差。該誤差由量化器的有限分辨率引起,當連續信號被映射到有限數量的離散量化等級時,真實值與量化值之間的差值即為量化誤差。
從數學角度分析,若量化步長為Δ,量化誤差的最大絕對值可表示為: $$ e_q = frac{Δ}{2} $$ 該公式表明誤差範圍與量化器的分辨率直接相關,步長越小則量化誤差越低。例如,在16位模數轉換器中,量化步長Δ為滿量程電壓的$1/2^{16}$,此時理論最大誤差為滿量程的$1/2^{17}$。
實際工程中,量化誤差的影響體現在以下方面:
權威研究指出,量化誤差屬于系統性誤差,可通過抖動(Dithering)技術進行統計性分散,從而改善主觀感知質量。該方法已廣泛應用于專業音頻設備與醫學成像系統。
量化誤差是信號數字化過程中的核心概念,其定義和特性可從以下方面綜合闡述:
量化誤差指模拟信號轉換為數字信號時,因有限精度導緻的真實值與量化值之間的差異。具體表現為:
•量化階躍:階躍越小誤差越小,但需更高比特數和計算複雜度
•信號類型:高頻信號對量化誤差更敏感
•量化級數:級數越多相對誤差越小(、)
最大誤差可達量化等級的一半,其統計特性表現為:
主要引起量化失真和頻域雜波,可通過增加量化位數降低噪聲(、)。但需權衡精度與系統複雜度。
注:更多技術細節可參考、、等原始文獻。
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