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5 - Codifica numerica di forma d’onda con memoria

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Fig. 5.7 - Area di variazione per moltiplicatori.

Si noti come il A venga ridotto solamente nel caso in cui il segnale cada nel primo quanto e che la riduzione è del 1.6 %. Nel caso in cui il segnale abbia raggiunto il quanto più elevato e quindi si rischi di entrare in saturazione, il quanto stesso viene aumentato più del 300 %.

Dato che con l’adozione di moltiplicatori costanti si perde il decadimento esponenziale della memoria del codificatore, torna il problema della propagazione di errori di trasmissione. È possibile rendere più robusto un quantizzatore adattativo che utilizzi dei moltiplicatori costanti agli errori di trasmissione, reintroducendo un decadimento esponenziale (robust adaptation) con una legge di aggiornamento del tipo

$\Delta (n)=M[|q(n-1)|]\Delta ^{1-\beta }(n-1)$

(5.9)

dove il coefficiente β (tipicamente pari a 1/32 o 1/64) smorza il contributo dei precedenti passi di quantizzazione (potenzialmente errati).

Se la quantizzazione adattativa viene applicata a campioni ottenuti da una conversione A/D lineare, la codifica che ne deriva è detta Adaptive PCM (APCM). In realtà i benefici maggiori della quantizzazione adattativa si hanno applicandola alla codifica del segnale d’errore per codificatori predittivi (ADPCM, ADM), come descritto nel seguito.