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Titolo: Dithering gaussiano

Ciao a tutti.
Di solito mi limito a leggere i messaggi di questo NG, ma stavolta ho
una domanda da fare. Forse non e' proprio in tema al 100%, ma non
saprei a quale altro NG rivolgermi e ho visto che qui si e' gia'
accennato altre volte a questo argomento.
Arrivo al punto. Ho sentito ieri parlare di dithering gaussiano e mi
piacerebbe sapere in che senso e' gaussiano. Mi spiego meglio:
l'essere gaussiano ha a che vedere col noise shaping o e' qualcosa di
diverso? E a che cosa serve?
Grazie e ciao.
--
Luigi

 Ho sentito ieri parlare di dithering gaussiano
Se si parlasse di grafica, andrei a "rileggere" il manuale di
Photoshop...;-)
-- 
Esprit

E a che cosa serve?
E' qualcosa di diverso. Provo a spiegarmi sperando di essere chiaro.
Allora, il dithering consiste nell'aggiungere del rumore bianco (cioè
uniformemente distribuito in frequenza) a un segnale digitale, ad
esempio (ma non solo) durante la conversione di un segnale audio da
una data risoluzione a una risoluzione più bassa (da 24 a 16 bit,
sempre per fare un esempio). In questo caso vengono resi udibili anche
suoni a basso livello che altrimenti sparirebbero, o che
comparirebbero sotto forma di una specie di crepitio.
Il noise shaping consiste invece nel cambiare la distribuzione
spettrale di questo rumore aggiunto, cosicché non risulti più
uniformemente distribuito in frequenza, ma risulti più intenso dove è
meno "dannoso" e quindi meno intenso proprio dove farebbe più danni
(la "forma" da dare al rumore dipende dal segnale, dalle frequenze di
campionamento in gioco, dalle risoluzioni e talvolta dal gusto
personale).
Torniamo al dithering (senza noise shaping). Oltre ad essere
uniformemente distribuito in frequenza, questo rumore può anche essere
uniformemente distribuito in ampiezza: in altre parole se decido di
aggiungere un rumore che varia in ampiezza fra -x e +x, i possibili
valori fra -x e +x (quanti sono dipende da quanti bit di dither
aggiungo) sono equiprobabili. Questa distribuzione uniforme produce
però un rumore modulato in ampiezza che, se udito, non è piacevole.
Per questo motivo normalmente si usano distribuzioni diverse da quella
uniforme, che eliminano o rendono inudibile la modulazione del rumore
(al prezzo di un'ulteriore diminuzione del rapporto segnale-rumore).
Una di queste distribuzioni è appunto quella gaussiana, un'altra
quella triangolare. Con entrambe (e anche con le altre normalmente
usate a questo scopo), per tornare all'esempio di prima, i possibili
valori fra -x e +x non sono più equiprobabili, ma la probabilità è più
alta per i valori più vicini allo zero.
Naturalmente dithering con distribuzione non uniforme in ampiezza (ad
esempio quello gaussiano) e il noise shaping possono essere associati.
Ciao.
Gian Carlo

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Il dithering in campo audio audio consiste nell'aggiungere del rumore 
causale ai LSB 
in modo da scorrelare il rumore di quantizzazione dal segnale
Se vuoi approfondire ti segnalo l'articolo di Lipshitz, Winnemaker e 
Vanderkooy - Quantization and dither: a theoretical surveys - AES Jorrnal 
vol.40 5/92)
Non ha nulla a che vedere col noise shaping, che *sagoma* lo spettro del
rumore di quantizzazione in modo da avere una potenza inferiore nelle zone
percettivamente meno rilevanti ed una potenza suporiore alle zone piu'
rilevanti (basse ed alte)
La prima cosa che mi viene in mente e che gaussiana potrebbe essere la 
densita' di probabilita' dello spettro del rumore *aggiunto*
Se elabori meglio il tuo problema forse potrei essere d'aiuto
Ciao

rilevanti (basse ed alte)
Marco, leggendo il tuo messaggio mi è venuto un dubbio. Ho riletto il
mio messaggio in rispsoat a Luigi e mi sono accorto di aver scritto
una sciocchezza (la vado a correggere): come dici tu il noise shaping
modifica la distribuzione spettrale del rumore di quantizzazione.
Ciao.
Gian Carlo

spettrale di questo rumore aggiunto,
No, ho scritto una sciocchezza: il noise shaping cambia la
distribuzione del rumore di quantizzazione, come dice giustamente
Marco nel suo messaggio.
Gian Carlo

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E' questione di distribuzione statistica non costante ma con
distribuzione"gaussiana".Poi ci sara' chi lo spieghera' meglio di me.
-- 
Ciao
Berry
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