Graniczne wartości błędów kwantowania w pomiarze wartości średniokwadratowej na przykładzie wybranego sygnału poliharmonicznego poddanego kwantowaniu w idealnym przetworniku A/C

• Autorzy: Sienkowski S.

Warianty tytułu

EN

The maximum values of errors in mean square value measurement on the example of the selected polyharmonic signal quantized in ideal A/D converter

• Konferencja: Metrologiczne właściwości programowanych przetworników pomiarowych (IV Sympozjum; 19-20 listopada 2007; Gliwice; Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W referacie przedstawiono przykład określania charakterystyk granicznych wartości błędów kwantowania w pomiarze wartości średniokwadratowej wybranego sygnału poliharmonicznego poddanego kwantowaniu w przetworniku A/C. Badany jest sygnał trójkątny (piłokształtny) kwantowany w kwantyzatorze typu zaokrąglającego. Sygnał trójkątny pozwala w czytelny sposób przedstawić proces określania charakterystyk granicznych wartości błędów kwantowania na podstawie składowej obciążenia estymatora wartości średniokwadratowej.

EN

The paper presents an example of determining of characteristics of maximum errors in mean square value measurement of selected determined signal quantized in roundoff -type converter. The triangular (saw-tooth) signal is studied. The following article describes process of approximating upper and lower bounds of the bias of second order moments of triangular (and saw-tooth) signal.

Słowa kluczowe

PL

kwantowanie; wartość średniokwantowa; sygnał poliharmoniczny; przetwornik

EN

mean square value; polyharmonic signal; converter

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Śląskiej. Elektryka
• Rocznik: 2008
• Tom: z. 1
• Strony: 101--112
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz.

Twórcy

autor

Sienkowski S.

• Uniwersytet Zielonogórski, Zakład Teorii Obwodów, Instytut Metrologii Elektrycznej, Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji, ul. prof. Z. Szafrana 2, 65-516 Zielona Góra,

Bibliografia

• 1. Chiorboli G.: Uncertainty of Mean Value and Variance Obtained From Quantized Data. IEEE Trans. Instrum. Meas., Vol. 52, No. 4, 2003, p. 1273-1278.
• 2. Gradhstein I. S., Ryzhtk I. M..: Tables of Integrals, Series and Products. Academic, New York 1980.
• 3. Kollar I.: Bias of mean value and mean square value measurements based on quantized data. IEEE Trans. Instrum. Meas., Vol. 43, No. 5,1994, p.733-739.
• 4. Lal-Jadziak J.: Wpływ kwantowania na dokładność estymacji wartości średniokwadratowej. PAK, nr 7,8, 2002, s. 61-64.
• 5. Lal-Jadziak J., Sienkowski S.: Modelowanie obciążenia estymatora wartości średniokwadratowej wybranych klas sygnałów. PAK BIS, nr 53,2007, s. 93-96.
• 6. Sripad K.; Snyder D.: A necessary and sufficient condition for quantization errors to be uniform and white. IEEE Trans. Acoust. Speech, Signal Process., Vol. ASSP-25, No. 5, 1977, p. 442-448.
• 7. Widrow B., Kollar I., Liu M.-C.: Statistical theory of quantization. IEEE Trans. Instrum. Meas., Vol. 45, No. 2, 1996, p. 353-361