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Cuantificaci

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Si el n mero de niveles es grande: Incorrelado con la se al a cuantificar ... Si no lo es, es posible encontrar una transformaci n de la se al tal que la ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Cuantificaci


1
Cuantificación
  • Asunción Moreno
  • Universidad Politécnica de Cataluña

2
Cuantificador Uniforme
  • error de cuantificación

3
Tipos de cuantificador uniforme
4
Formulación general
  • Varianza del error
  • Salida
  • Error

5
Distorsión de sobrecarga
Correlado con la señal y muy nocivo hay que
diseñar bien el margen dinámico del
cuanti- ficador.
sobrecarga
6
Ruido granular
  • Si el número de niveles es grande
  • Incorrelado con la señal a cuantificar
  • PDF uniforme entre -D/2 y D/2

x(n)
sobrecarga
-4
-2
0
2
4
Pdf del ruido granular
7
Ruido granular y distorsión de sobrecarga
  • Descomponiendo la señal en intervalos
  • Ruido granular
  • Distorsión de sobrecarga

8
Cuantificador uniforme B bits L2B
  • Suposiciones
  • Sin Sobrecarga
  • L grande
  • Escalón cuántico

9
Error de cuantificación
  • Función de d.p.
  • Varianza del ruido
  • Mejora de 6dB por cada bit
  • Dependencia de Xmax/sx

10
Ejemplos
  • Pdf uniforme (- xmax, xmax)
  • Señal coseno
  • Gausiana Prob. Sobrecarga

SNR 6B
SNR 6B1,7
  • xOL xmax 4 sx SNR 6B-7,2 P sobrecarga
    0.000064
  • xOL xmax 4 sx P sobrecarga 0.046

11
Discusión
  • La señal varía de forma que la estadística para
    e(n) es válida
  • D pequeño para que señal y error estén
    incorrelados
  • Todo el rango del cuantificador es utilizado.
    Esta condición es muy difícil de cumplir Cambio
    de locutor (40 dB) señales sonoras y sordas,
    cambio de intensidad en la voz del locutor
  • La dependencia con xmax/sx puede resultar en que
    necesitemos 8 bits (gausiana 6x7-7.1 35dB) pero
    debido a la dependencia precisemos realmente 11
    bits

12
Gráfica granular sobrecarga
s
0.004
granular
sobrecarga
0.001
3,5
3
4
2.5
Gaussiana 5 bits
13
Cuantificador no uniforme
  • Objetivo Búsqueda de los intervalos xk y niveles
    de cuantificación yk óptimos
  • Criterio Minimizar la varianza del error

14
Cuantificador no uniforme
Solución
Niveles de decisión en el centro de los de
reconstrucción
Centroide en el intervalo
15
Algoritmo de Lloyd
1. Elegir un valor inicial de xj, j2...N y de
yk, j1...N . Inicializar k2, x1-? 2.
Encontrar yk como el centroide del intervalo xk,
xk1 3. Encontrar xk1como el centro de (yk,
yk1) 4. Si kN ir a 5), en caso contrario k1?k
e ir a 2) 5. Calcular C, el centroide de (xN,
?) si yN-Clt? PARAR En caso contrario ir
a 6) 6. Hacer yN-? (yN-C) ? yN.Poner k1 y
volver a 2). ? y ? se eligen por diseño
16
Ejemplo
17
Ejemplo
18
Ejemplo
19
Ejercicios
  • Verificar gráficamente la distribución del ruido
    granular con L grande y f.d.p. de la entrada
    gaussiana
  • Hallar el cuantificador óptimo de un bit para una
    p.d.f.
  • Uniforme
  • Triangular
  • Gaussiana

20
Compresión- Expansión
  • El cuantificador lineal está bien adaptado al
    caso de señal con PDF uniforme.
  • Si no lo es, es posible encontrar una
    transformación de la señal tal que la potencia
    del ruido de cuantificación fuera mínima

21
Cuantificador no uniforme. B grande
En el intervalo k
Suponemos
22
Cuantificador no uniforme. Cont.
Varianza del ruido
23
Compresión expansión
  • Relación señal a Ruido

es independiente de la PDF de la señal
cuando Un compansor logarítmico permite mas
error granular a las señales con gran dinámica,
de forma que la SNR permanece constante!
24
ITU- Ley A.
  • La zona próxima al origen queda mapeada con una
    recta.
  • Aplicando un cuantificador de ley A de 7 bits en
    señales de voz, pasamos de un nivel de ruido de
    -53 dB a -77 dB.

25
Ley mu
26
Características de compresión
fdp laplaciana sx 0.14 xmax 1
5
A87.56
1
1
0.2
27
Comparación
28
discusión
  • En uniforme y compansión, la SNR aumenta 6 dB por
    cada bit
  • En uniforme manteniendo el margen dinamico fijo,
    si la varianza disminuye por 2, la SNR disminuye
    6 dB
  • En ley mu, la mejora es evidente
  • La SNR permanece en un margen de 2 dB del máximo.
    B7 PCM ley m logra igual calidad que PCM 11 bits

29
Cuantificación vectorial
  • Representa el conjunto de vectores por un número
    pequeño de representantes
  • Fase 1. Determinación de los representantes
  • Medida de distancia
  • Entrenamiento Codebook
  • Fase 2. Asignación del código más próximo
  • Cuantificación

30
Entrenamiento
y
x
31
Entrenamiento
y
x
32
Entrenamiento
y
x
33
Entrenamiento
y
x
34
Entrenamiento
y
x
35
Entrenamiento
y
x
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Entrenamiento
y
x
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Entrenamiento
y
x
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Entrenamiento
y
x
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Entrenamiento
y
x
40
Entrenamiento
y
x
41
Entrenamiento
y
x
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Cuantificación
y
x
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