Как увидеть шум квантования АЦП на FFT?, Куда девается шум квантования АЦП? Опции

[MegaVolt]

Беру реальный АЦП 12 бит. Подаю на вход синус. Делаю FFT. Длина FFT 128К окно Blackman



Собственно вижу шумы FFT на уровне -105 дБ.

Собственно вопрос. Куда делся шум квантования на уровне -74дБ?

Я знаю про выигрыш в отношении сигнал шум который зависит от длины FFT.



Но к сожалению не до конца понимаю физический смысл.

Собственно может кто расскажет на пальцах куда делся шум квантования. И что нужно сделать чтобы его увидеть. И возможно ли это.

[Fat Robot]

Я так понимю, что основная гармоника - это спектральная линия с уровнем -10 dB на отметке ~60000.

То, что вы видите на уровне -95 dBc - это в основном собственный шум AЦП, усредненный, как тут уже заметили, на времени наблюдения

А вот спектральные линии, кратные по частоте основной гармонике, - это нелинейные искажения входного сигнала (довольно высокие) + ошибки (или как вы назвали "шум") квантования. Рассматривайте квантование, как нелиненое преобразование сигнала, а не как случайный процесс.

Собственно может кто расскажет на пальцах куда делся шум квантования. И что нужно сделать чтобы его увидеть. И возможно ли это.

[Santik]

Вот еще посоветую посмотреть:
1. чистый синус с амплитудой 1.
2. ЛЧМ с амплитудой 1.

[MegaVolt]

Вот еще посоветую посмотреть:
1. чистый синус с амплитудой 1.
2. ЛЧМ с амплитудой 1.

Синус максимальной амплитуды в первом посте.
ЛЧМ максимальной амплитуды вот:


Борода в середине от несовпадения выборки АЦП и времени качания. Окно FFT квадратное

Так и должно быть. Зависимость только от шага квантования и частоты отсчетов Fs. Полоса при FT всегда Fs/2.

Подняли частоту сигнала - его палка переехала и все.

Это понятно. Там была идея про то что если мы оцифровываем например 1 МГц сигнал частотой 100Мгц мы имеем оверсемплинг в 100 раз. Что даёт в теории выигрыш по соотношению С/Ш. Но идея не прокатила.

Что понимается под шумом квантования? Там кроме того , что не попали с кодом (ошибки дискретизации) еще куча источников нелинейности есть.

Шум квантования который 1.76+6,02*N

Я написал как обстоит дело с банком узкополосных фильтров (считай, спектранализатором), используемым для наблюдения за смесью синус + шум. Чем выше спектральное разрешение, тем меньше энергии шума попадает в каждый конкретный канал анализа (т.е. мощность шума на выходе канала анализа будет обратно пропорциоанльна разрешению) Мощность синуса будет оставаться примерно неизменной. Конечно, это не совсем так, но для простоты объяснения сойдет.

Не очень понял. Пусть у нас шум на входе 1 дЖ делаем выборку 128 отсчётов на выходе имеем 64 палки по 1/64 Дж.
Увеличиваем выборку в двое. Энергия входного сигнала увеличивается вдвое и число палок увеличивается вдвое. В результате на выходе каждая палка как была 1/64 так и осталась 1/64

Спрошу чуть иначе. Чем шумовая синусоида отличается от сигнальной? FFT должно быть фиолетово.

[Tiro]

Это понятно. Там была идея про то что если мы оцифровываем например 1 МГц сигнал частотой 100Мгц мы имеем оверсемплинг в 100 раз. Что даёт в теории выигрыш по соотношению С/Ш. Но идея не прокатила.

Не совсем так про оверсэмплинг.
Пусть у вас сигнал в полосе 0-F0, все, что выше Вы можете отфильтровать. Тогда для его восстановления Вам требуется частота дискретизации Fsmin >= 2*F0.
Вы применяете трюк: оцифровываете сигнал с частотой Fs >> Fsmin; Fs = K*Fsmin. Шум размазывается в полосе Fs/2. Далее фильтруете сигнал, чтобы остался сигнал+шум в полосе Fsmin/2 и снижаете частоту Fs в К раз. Вуаля, шума меньше! А коэффициент оверсемплинга это К.

P.S. Для иллюстрации можно сравнить FT 32к и 128к одного и того же сигнала. Должны увидеть разницу в шумах 6 дБ.