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Título: Estudo de um modelo de conversor A/D com níveis de quantização configuráveis
Autor(es): Ribeiro, Mateus Alves Botelho
Orientador(es): Café, Daniel Chaves
Assunto: Conversores analógicos-digitais
Verilog-AMS
Data de apresentação: 5-Jul-2017
Data de publicação: 14-Ago-2017
Referência: RIBEIRO, Mateus Alves Botelho. Estudo de um modelo de conversor A/D com níveis de quantização configuráveis. 2017. xiii, 54 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Resumo: Neste trabalho apresentamos um estudo sobre conversores analógico-digital (A/D), com foco na comparação entre os erros das quantizações uniforme e não-uniforme. Para a quantização não-uniforme, o algoritmo de quantização se baseou na lei-μ (μ-law) da recomendação G.711 da ITU-T e teve seu comportamento analisado para diferentes valores de μ. Esse estudo foi realizado para demonstrar que, para um determinado sinal de entrada (”vin”), existe um intervalo de amplitudes onde a quantização não-uniforme possui um erro menor do que a quantização uniforme. Um código Verilog-AMS de um conversor A/D foi testado no Qucs e os códigos das quantizações uniforme e não-uniforme foram testados no Octave.
Abstract: In this work, we present a study on analog-digital (A/D) converters, focusing on the comparison between the errors of the uniform and nonuniform quatizations. For nonuniform quantization, the quantization algorithm was based on the μ-law of ITU-T Recommendation G.711 and had its behavior analysed for different values of μ. This study was performed to demonstrate that, for a given input signal (”vin”), there is a range of amplitudes where nonuniform quantization has a smaller error than the uniform quantization. A Verilog-AMS code from an A/D converter was tested on Qucs and the uniform and nonuniform quantization codes were tested on Octave.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017.
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