dbfs的两种计算方式
知道为什么你看见的峰值表都是从0 dB到-96 dB了吧?接下来,你可以自己算出24bit,32bit数字音频的动态范围了,我告诉你一个,24bit数字音频的动态范围是144dB。你自己试试吧(别忘了要先把二进制转换成十进制!dBFS = 20 * log (采样信号 / 1111 1111 1111 1111)0dbfs = 10 log 1(mw)%%换算成mw计算 ,注释:采样信号的bit位
我们用16bit的数字音频为例:"16bit"的意思是,采样信号以16位二进制数字来存储。二进制数字就两个:"0"和"1"。所以,最大的值就是1111 1111 1111 1111(二进制,换算成十进制是65536),因此,计算dBFS的公式就是:
dBFS = 20 * log (采样信号 / 1111 1111 1111 1111)
这样就很容易解释为什么不能超过"0"了,因为dBFS的参照数是最大值,所以:
20 * log (1111 1111 1111 1111 / 1111 1111 1111 1111) = 0 dBFS //
注释:采样信号的bit位宽,比如12bit还是16bit的1
那么最小的呢?除了0之外,16位二进制最小的数字是:0000 0000 0000 0001,那么:
20 * log (0000 0000 0000 0001 / 1111 1111 1111 1111) = -96 dBFS
知道为什么你看见的峰值表都是从0 dB到-96 dB了吧?接下来,你可以自己算出24bit,32bit数字音频的动态范围了,我告诉你一个,24bit数字音频的动态范围是144dB。你自己试试吧(别忘了要先把二进制转换成十进制!)
计算公式2:
0dbfs = 10 log 1(mw) %%换算成mw计算 ,
P = U I (功率计算)

DAMO开发者矩阵,由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起,致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果,搭建高质量的交流与分享平台,推动技术创新与产业应用链接,围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
更多推荐
所有评论(0)