147
rzadziej (bardziej zgrubnie). Podsumowując możemy stwierdzić, że kompresja analogowa jest prostym i skutecznym środkiem prewadzącym do poprawy efektywności przetwarzania analogowo-cyfrowego.
W ostatnich latach rozwijane jest kwantowanie adaptacyjne - specyficzny sposób realizacji kwantowania nierównomiernego. Polega ono na kwantowaniu (w ogólności nierównomiernym) z przedziałem kwantowania o szerokości zmiennej w czasie, adaptującej się do poziomu sygnału. Zmiany szerokości mogą się odbywać zarówno z próbki na próbkę, jak i w terapie wolniejszym, a wielkość tych zmian jest uzależniona od tego, w jakich przedziałach kwantowania znajdował się uprzednio sygnał (przetwornik musi być wyposażony w niewielką pamięć). Poprawnie zaprojektowany kwantyzator adaptacyjny zapewnia większe wartości odstępu sygnał - błąd kwantowania w większym zakresie zmienności poziomu sygnału [9, 8].
1.4.3. RÓŻNICOWA MODULACJA K000W0-IMPULS0WA (OPCM)
W podrozoziale tym analizujemy jakość przetwarzania analogowo-cyfrowego w układzie różnicowym (ze sprzężeniem zwrotnym). Szczególną uwagę zwracamy na przetwarzanie ze słowem kodowym o długości jednostkowej (modulację delta - OM), najbardziej popularny wariant przetwarzania różnicowego.
1.4.3a. Zasada przetwarzania analogowo-cyfrowego w układzie bezpośrednim
\
Stosując przetwarzanie analogowo-cyfrowe w układzie bezpośrednim przekazujemy informację o "całej” próbce sygnału. Z punktu widzenia teorii informacji takie postępowanie nie zawsze jest słuszne, gdyż prowadzi do przesyłania nadmiernej ilości informacji, jeśli tylko kolejne próbki są ze sobą skorelowane. Sformułowanie to należy rozumieć w ten sposób, że znając stopień wzajemnego uzależnienia kolejnych próbek jesteśmy w stanie na pddstawie ich wartości bieżących dokonać raniej lub baTdziej dokładnej predykcji ich wartości przyszłych. Oznacza to, że im dokładniej możemy przewidzieć wartość przyszłej próbki, tym mniej informacji o niej samej musimy przekazywać.
Rozważmy dla przykładu predykcję wartości próbki x1=x(1Tq) na podstawie znajomości wyłącznie wartości próbki poprzedniej x\.\sx[(l-l)To], Przyjmijmy, że predykcja jest liniowa
ii = al xl-l
gdzie oc.^ jest arbitralną stałą predykcji, którą wszakże możemy dobrać minimalizując średniokwadratowy błąd predykcji