什么叫 量化噪声?什么叫 量化白噪声？

由增量调制原理可知，译码器恢复的信号是阶梯形电压经过低通滤波器平滑后的解调电压。它与编码器输入模拟信号的波形近似，但是存在失真，将这种失真称为量化噪声。

白噪声（white noise）是指功率谱密度在整个频域内是常数的噪声。 而量化白噪声即将功率谱密度在整个频域内是常数的噪声经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散。

扩展资料：

一、通信中的白噪声

白噪声（white noise)随机起伏噪声的统称。它的幅度遵从高斯(正态)分布,而功率谱类似于白色光谱，均匀分布于整个频率轴，故称为白噪声。

白噪声主要包含三类：无源器件,如电阻、馈线等类导体中电子布朗运动引起的热噪声；有源器件，如真空电子管和半导体器件中由于电子发射的不均匀性引起的散粒噪声；以及宇宙天体辐射波对接收机形成的宇宙噪声。其中前两类是主要的。

通信中的各类噪声，有些可以消除，有些可以避免,还有些可以减小。唯独以内部噪声为主的白噪声，无论在时域还是频域,总是普遍存在和不可避免的，因而成为通信中各类噪声的重点研究对象。

二、量化级与量化误差

量化器设计时将标称幅度划分为若干份，称为量化级，一般为2的整数次幂。把落入同一级的样本值归为一类，并给定一个量化值。量化级数越多，量化误差就越小，质量就越好。例如8位的ADC可以将标称输入电压范围内的模拟电压信号转换为8位的数字信号。

量化精度是指可以将模拟信号分成多少个等级，量化精度越高，所采集到的信号与原始信号越近似。在雷达、图像处理等技术里取得采样值后，要对数据进行量化。

量化后的数值与原来的采样值是有误差的，这个数值就是量化精度。量化精度越高，量化值与采样值之间的误差就越小，所采集的数据更能真实的反应实际情况。

量化过程存在量化误差，在还原信号的D/A转换后，这种误差作为噪声再生，称为量化噪声。增加量化位数能够把噪声降低到无法察觉的程度，但随着信号幅度的降低，量化噪声与信号之间的相关性变得更加明显。

参考资料来源：百度百科－量化噪声

参考资料来源：百度百科－白噪声

参考资料来源：百度百科－量化

　　量化：
　　所谓量化就是把采集到的数值送到量化器（A/D转换器）编码成数字，每个数字代表一次采样所获得的声音信号的瞬间值。量化时，把整个幅度划分为几个量化级（量化数据位数），把落入同一级的样本值归为一类，并给定一个量化值。量化级数越多，量化误差就越小，声音质量就越好。
　　目前常用量化数据位来表示量化级，例如数据位为8位，则表示28个量化级，最高量化级有216个（=65536个）等级。量化过程存在量化误差，反映到接收端，这种误差作为噪声再生，称为量化噪声。增加量化位数能够把噪声降低到无法察觉的程度，但随着信号幅度的降低，量化噪声与信号之间的相关性变得更加明显。

　　化与信噪比
　　模拟信号的量化带来了量化误差，理想的最大量化误差为+/-0.5LSB。AD转换器的输入范围和位数代表了最大的绝对量化误差。量化误差也可以在频域进行分析，AD转换的位数决定了信噪比SNR；反过来说提高信噪比可以提高AD转换的精度。
　　假设输入信号不断变化，量化误差可以看作能量均匀分布在0~fs /2上的白噪声。但是对于理想的AD转换器和幅度缓慢变化的输入信号，量化误差不能看作是白噪声。为了利用白噪声理论，可以在输入信号上叠加一连续变化的信号，叫做“抖动信号”，它的幅值至少应为1LSB。
　　叠加白噪声提高信噪比
　　由于量化噪声功率平均分配在0~fs /2，而量化噪声能量是不随采样频率变化的，采用越高的采样频率时，量化噪声功率密度将越小，这时分布在输入信号的有用频谱上的噪声功率也越小，即提高了信噪比。只要数字低通滤波器将大于fs /2的频率分量滤掉，采样精度将会提高。
　　采用叠加白噪声进行的过采样在每提高一倍采样频率的情况下可以将信噪比提高3dB或者说增加半位的分辨率，对于精度要求不太高的系统是不错的选择。这种方式需要通过某种方法产生白噪声，有时AD转换器内部的噪声已经足够，也就不用外加噪声源了。该方式对于输入原始波形没有限制，尤其适合于过采样倍数可以做的较高的系统。