数字音频技术(第6版) 72

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　　第2章数字音频基础45
　　具有三角形概率
　　密度函数的抖动
　　图2.13：峰一峰值为2LSB的具有三角形概率密度函数的抖动信号被放置在一个中升量化器的原点处在对量化的转移特性进行线性化处理方面，所有这三种抖动类型都是有效的，但它们产生的结果是不同的。在几乎所有应用中，三角形概率密度函数的抖动都是首选。矩形和三角形概率密度函数的抖动信号会给信号加入更少的总体噪声，但高斯抖动更容易在模拟域中实现。
　　高斯抖动容易通过常见的模拟技术产生。例如，可以用极管作为一个噪声源。抖
　　动噪声在每个采样周期中都必须在正值和负值之间变化的带宽必须至少为半采样频率
　　均方根值为1/2LSB的高斯抖动本质上将令量化误差线性化，但是，它会给音频信号加入些噪声调制。未经抖动的量化噪声功率为12（或均方根值为、12，其中Q B。高斯扌
　　动贡献的噪声功率为Q2
　　因此合起来的噪声功率为？（或均方根值为
　　将显著提升
　　本底噪声o。
　　矩形概率密度函数的抖动在一个区间内具有均匀分布的随机电压。位于土一LSB之间的矩形概率密度函数的抖动（也就是说
　　个噪声信号具有峰-峰值宽度为1LSB的均匀概率密度函数）能够对量化阶梯进行完全地线性化，并能消除量化引起的失真产物。但是，矩形概率密度函数并不能消除本底噪声调制。加入矩形概率密度函数的抖动以后，噪声级将更加倾向于与信号相关，并且也倾向于与概率密度函数的宽度相关。对于频率非常低的信号或是显