Noise Shaping

Published On Oct-05-2017

Transcripción

Consideremos un convertidor con oversampling en el que no se ha buscado modificar la forma del espectro de frecuencias del ruido. En este caso, el cuantizador debe ser perfecto. De ser así, el oversampling no tienen ningún beneficio, ya que cualquier cambio de nivel dentro del mismo intervalo de cuantización será imperceptible para el cuantizador. Aunque el cuantizador mida más seguido los cambios, si se ubican dentro del mismo intervalo, no podrá distinguir más cambios dentro del mismo intervalo.

El noise shaping consiste en una técnica de feedback aplicada en cuantizadores y recuantizadores, en la que el proceso de cuantización de una muestra es influenciada por el error de cuantización en la muestra anterior. Este proceso puede ser digital o analógico. Es digital cuando se utiliza en la recuantización durante procesos como la operaciones aritméticas para DSP, en las que el wordlength de las respuestas debe reducirse al wordlength original.

Por otro lado, parte de la circuitería utilizada en el noise shaping es analógica cuando se aplica en la cuantización. Esto se debe a que un feedback loop se ubica entre la salida y la entrada de un convertidor A-D, lo que implica que el loop debe incluir un convertidor D-A propio para devolver la señal a la entrada del convertidor A-D.

El noise shaping puede aplicarse, entonces, en el medio digital al manipular magnitudes digitales, o bien, en el medio analógico modificando los voltajes analógicos originales. Ahora bien, el término noise shaping puede volverse inexacto en ciertas situaciones, ya que no todos los noise shapers producen ruido. Un término más apropiado sería “modificación de la forma del contenido espectral del error de cuantización”. Cabe mencionar que algunos noise shapers producen señales que aún mantienen relación con el error de cuantización, por lo que debe aplicárseles dither.

Consideremos el siguiente diagrama, en el que se muestra un recuantizador que emplea noise shaping. Los bits de menor magnitud, cercanos al LSB, se pierden en la recuantización y constituyen el error de cuantización. El noise shaping consiste en sumar la magnitud de estos bits a la siguiente muestra, antes de que sea cuantizada. El resultado es una reducción en el error de cuantización.

Figura 9.11. Recuantizador con noise shaping sencillo

Notamos similitudes entre este proceso y el negative feedback en un amplificador operacional. Sin embargo, existe una diferencia fundamental: el noise shaping no es inmediato, sino que hay un retraso de una muestra. Si la señal de entrada se mantiene constante, el error de cuantización será reducido progresivamente hasta llegar a cero luego de una cantidad de muestras.

Observemos ahora el espectro de frecuencias del error de cuantización luego de que se le ha aplicado noise shaping. Observamos que no se trata de un espectro plano, sino que su amplitud aumenta con la frecuencia, alcanzando su punto máximo en la frecuencia de Nyquist, la mitad de la frecuencia de muestreo. Cuando se combina el noise shaping con el oversampling, posible ubicar este pico en un punto fuera del rango de frecuencias audibles. De esta manera, el noise shaping y el oversampling permiten reducir el efecto del ruido producido por el error de cuantización.

Figura 9.12. Espectro del error de cuantización

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