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Sovracampionamento

MessaggioInviato: 22 gen 2020, 17:42
da DanteCpp
Ciao a tutti,

qualcuno mi sa spiegare come si arriva al risultato di equazione 8 a pagina 7 nel documento allegato?

an118.pdf
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Grazie

Re: Sovracampionamento

MessaggioInviato: 22 gen 2020, 22:58
da drGremi
Deriva dall'eseguire l'approssimazione di Bennet sull'ADC e pertanto utilizzare il modello di rumore bianco su un intervallo +-q/2. Se si esegue tale approssimazione si ottiene
Annotazione 2020-01-22 214618.png

pertanto l'errore diventa un dente di sega.

Appurato ciò quanto vale la sua potenza?
22.png

L'equazione che descrive l'errore e(t) = m t (dove m è il coefficiente angolare della retta che descrive il dente di sega).
La potenza è data da e^2(t)=m/q \int _{-q/(2m)}^{q/(2m)}(mt^2) dt = q^2/12
Il quanto q puoi scriverlo come V_{fondoscala}/N_{intervalli}. Ti manca il diviso OSR che sarebbe il fattore di oversampling. Questo fattore di diminuzione è dovuto al fatto che il rumore è di tipo bianco. Essendo a media nulla più campioni più lo riduci.

Sono stato molto stringato, spero sia chiaro. Ciao!

Re: Sovracampionamento

MessaggioInviato: 22 gen 2020, 23:59
da DanteCpp
per niente chiaro :? con l'equazione 5,6 e 7 non ho problemi. Si ha che la risoluzione dell'ADC è data dal fondo scala diviso il numero di livelli

\Delta = \frac{V_\text{ref}}{2^N}

dove N è il numero di bit del convertitore.

Se assumiamo l'errore essere uniformemente distribuito tra due codici successivi, e con media nulla, allora la varianza coincide con la potenza quindi si ha

e_\text{rms}^2 = \int_{-q/2}^{q/2} \frac{e^2}{\Delta} \;\; \text{d}e = \frac{\Delta^2}{12}

poi in equazione 7 semplicemente viene definito il fattore di sovracampionamento come la frequenza di campionamento diviso la massima frequenza del segnale

\text{OSR}=\frac{f_s}{2f_m}

sin qua tutto bene. A questo punto c'è l'equazione che non capisco

n_0^2=\int_0^{f_m} e_\text{rms}(f)^2 \text{d}f = e_\text{rms}^2 \frac{2 f_m}{f_s}

è come se avessero implicitamente definito la densità spettrale di potenza come la varianza diviso la frequenza di campionamento

e_\text{rms}(f)=\frac{2}{f_s}e_\text{rms},

ciò che mi turba è che questa cosa a me non sembra affatto ovvia.

Re: Sovracampionamento

MessaggioInviato: 23 gen 2020, 0:16
da drGremi
DanteCpp ha scritto:è come se avessero implicitamente definito la densità spettrale di potenza come la varianza diviso la frequenza di campionamento

Se il rumore è bianco e filtri nella frequenza di interesse il rumore lo "spalmi" solo entro la frequenza di campionamento. Il resto è filtrato. In sostanza la densità spettrale è una rect nell'intervallo della frequenza di campionamento, infatti la probabilità è una distribuzione continua uniforme nell'intervallo della frequenza di campionamento. La varianza è data dalla frequenza di campionamento / 12

Re: Sovracampionamento

MessaggioInviato: 23 gen 2020, 0:25
da DanteCpp
In effetti ora che la vedo scritta cosi, sembra abbastanza ovvio! :mrgreen: :mrgreen: :mrgreen: Certo che due parole in più potevano sprecarle...

Re: Sovracampionamento

MessaggioInviato: 24 gen 2020, 1:21
da drGremi
In effetti non era spiegato bene! A rileggere il mio intervento vedo miracoloso il fatto di essermi fatto capire ahahah, comunque sono contento di esserti stato di aiuto ;)