Abstract
The possibility of quantizing the coefficients of a digital filter in the concept of dynamic mathematical
 programming, as a dynamic process of step-by-step quantization of coefficients with their discrete optimization at
 each step according to the objective function, common to the entire quantization process, is considered. Dynamic
 quantization can significantly reduce the functional error when implementing the required characteristics of a lowbit digital filter in comparison with classical quantization. An algorithm is presented for step-by-step dynamic
 quantization using integer nonlinear programming methods, taking into account the specified signal scaling and the
 radius of the poles of the filter transfer function. The effectiveness of this approach is illustrated by dynamically
 quantizing the coefficients of a cascaded high-order IIR bandpass filter with a minimum bit depth to represent integer
 coefficients. A comparative analysis of functional quantization errors is carried out, as well as a test of the quantized
 filter performance on test and real signals.
Highlights
The possibility of quantizing the coefficients of a digital filter in the concept of dynamic mathematical programming, as a dynamic process of step-by-step quantization of coefficients with their discrete optimization at each step according to the objective function, common to the entire quantization process, is considered
An algorithm is presented for step-by-step dynamic quantization using integer nonlinear programming methods, taking into account the specified signal scaling and the radius of the poles of the filter transfer function
Article info DOI:10.31854/1813-324X-2021-7-2-8-17 Received 11th May 2021 Accepted 1st June 2021
Summary
Информация о статье Поступила в редакцию 11.05.2021 Принята к публикации 01.06.2021. Ссылка для цитирования: Бугров В.Н. Динамическое квантование позволяет существенно уменьшить функциональную ошибку реализации требуемых характеристик малоразрядного цифрового фильтра в сравнении с классическим квантованием. К основным эффектам конечной разрядности представления данных в системах цифровой фильтрации относится погрешности характеристик, обусловленные квантованием коэффициентов цифрового фильтра. При этом каждому типу цифрового фильтра, его порядку и структуре построения свойственны различные статистические характеристики квантования коэффициентов. Разрядность такого представления определяется интервалом изменения целочисленных коэффициентов фильтра, что практически весьма удобно при реализации алгоритма динамического квантования коэффициентов. Ошибки квантования коэффициентов (3) вызывают, как уже сказано выше, соответствующую функциональную ошибку ΔH(Rω) , ошибку реализации требуемой характеристики цифрового фильтра. Функциональная ошибка (4) будет, естественно, возрастать с понижением разрядности представления коэффициентов и ограничивать тем самым минимальную разрядность коэффициентов допустимым уровнем ошибки реализации требуемой характеристики. В классическом квантовании ошибки (3) и (4) определяют порог разрядного представления коэффициентов при реализации цифрового фильтра на конкретной цифровой платформе. Являющийся основным содержанием динамического программирования, гарантирует, что решение на любом шаге не локально лучше, а лучше с точки зрения процесса квантования коэффициентов в целом
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
