A técnica de dithering é usada em sistemas digitais para reduzir o efeito do erro de quantização, que ocorre quando um sinal analógico contínuo é convertido em um sinal digital discreto. Isso acontece porque o número de níveis possíveis para um sinal digital discreto é finito, enquanto o número de valores possíveis para um sinal analógico contínuo é infinito.

Quantização em sistemas digitais

Para lidar com o problema de erros de quantização em sistemas digitais que convertem sinais analógicos contínuos em sinais digitais discretos, é possível adotar algumas técnicas, como:

• Aumentar a resolução do conversor: isso significa aumentar a quantidade de bits usados para representar cada amostra do sinal analógico, permitindo uma representação mais precisa do sinal;
• Usar técnicas de dithering: o dithering é uma técnica que adiciona um ruído aleatório de baixa amplitude ao sinal antes da quantização, o que ajuda a espalhar o erro de quantização ao longo do espectro de frequência do sinal e reduz a sua percepção pelo ouvinte ou usuário;
• Usar técnicas de codificação de compressão: a compressão de dados pode reduzir a quantidade de informação necessária para representar um sinal sem comprometer significativamente a qualidade do sinal, o que pode ajudar a reduzir os erros de quantização.

O uso dessas técnicas pode ajudar a minimizar os erros de quantização em sistemas digitais, garantindo uma representação mais precisa e fiel do sinal analógico.

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#SPJ1

Resposta:

D.

O erro de quantização pode ser reduzido se o sistema armazenar dados digitais suficientes para representar o sinal no grau de fidelidade desejado.

Explicação:

O teorema da amostragem de Nyquist-Shannon fornece uma orientação importante sobre a quantidade de dados digitais necessários para retratar com precisão um determinado sinal analógico. Dessa forma, ao aumentar o número de bits para representar um sinal analógico, diminui-se o erro de quantização.