MMSE Estimator for Linearized Analysis and SNR of ADCs Tested with Sinusoidal Inputs

量化(信号处理) 估计员 数学 最小均方误差 不相关 算法 信噪比(成像) 均方误差 计算机科学 控制理论(社会学) 统计 人工智能 控制(管理)
作者
Xu Wang,Michael Peter Kennedy
标识
DOI:10.1109/prime58259.2023.10161979
摘要

The classical formula for the signal-to-noise ratio (SNR) of an analog-to-digital converter (ADC), SNR=6.02N + 1.76dB, is derived by assuming a full-scale sinusoidal input that is uncorrelated with the quantization error (QE) arising from the N-bit ADC quantizer. This premise is inaccurate, particularly for the ADCs backed off to have a limited number of bits, N = 1,2, $\ldots$, 5. This paper uses the minimum mean square error (MMSE) estimator to perform a linearized analysis for a generic N-bit ADC, which takes into account the interaction between the ADC quantization characteristic and the probability distribution of the sinusoidal input. The estimated linearized gain guarantees the uncorrelation between the input and the QE. We compare the derived SNR with the classical formula to demonstrate their differences.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
v0id应助hjw采纳,获得10
刚刚
刚刚
Nole应助hjw采纳,获得10
刚刚
腼腆的茉莉应助hjw采纳,获得10
1秒前
小新小新发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
充电宝应助清秀雨竹采纳,获得10
1秒前
李木头完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
3秒前
Miracle_wh完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
NexusExplorer应助keyan_zhou采纳,获得10
4秒前
4秒前
香妃发布了新的文献求助10
5秒前
yowgo完成签到,获得积分10
6秒前
天天快乐应助bvcw采纳,获得10
6秒前
zooola发布了新的文献求助30
7秒前
Ava应助eileen采纳,获得10
8秒前
8秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
每天吃土发布了新的文献求助10
9秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
Nole应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
12345完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
大个应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
10秒前
10秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得30
10秒前
陈宇发布了新的文献求助10
10秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
张欢馨应助大大莹采纳,获得10
10秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
The Oxford Handbook of Digital Classical Studies 550
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7617949
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9193175
关于积分的说明 19703263
捐赠科研通 7190429
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272065
关于科研通互助平台的介绍 2434843
邀请新用户注册赠送积分活动 2267229