【Week32 Day7- Selective Diagnostic Imaging Week2】
這週是第二週校內影像科的實習。這禮拜內容跟上週大同小異，每天大致上就是看往年的X光片學習影像診斷，有case的時候就負責拍攝X光然後跟醫師討論病例。這週完全沒心情讀書，因為每天晚上回家都在看世大運比賽XD
這星期有兩次狗的腹腔超音波和一次馬匹的超音波練習。星期三MRI(核磁共振)日，學校的radiographer把他當初兩學期的課程濃縮成20分鐘，可見非常精華，省略了很多我們大概也聽不懂的物理概念XD，用非常互動式的教學讓學生跟著音樂跳舞來解釋MRI影像取得的原理，之前二年級時有學過一點基礎，但當初根本聽得霧煞煞，這次這樣子的教學模式真的對理解上很有幫助，什麼T1, T2, FLAIR, STIR, DWI & ADC 總算稍微有點概念這些東西到底是什麼鬼，之後醫師再跟我們一起run過幾個大腦和脊椎的MRI影像，也讓我初步了解MRI影像判讀的概念。
星期四下午狗腹超考試，所幸醫師們人都很善良，相較之前校內實習測驗並沒有把要求提高太多，考試內容是自由選一個你最喜歡的器官，把影像freeze在你認為最佳的畫面(簡單說就是要懂得調整frequency, gain, depth, focal zone之類的)，然後影像中若有artefact呈現，也要講出是什麼artefact。星期五最後以一個45分鐘的線上測驗結束了這一週。
這週整個沈迷在世大運比賽，因為小氣巴拉的華視擋掉海外IP，害我每天都一直刷世大運FB官網找直播點，尤其是每天晚上10點(=台灣8點)的男排女排更是不能錯過。昨天前天女排8強和4強戰還拉室友和房東一起觀戰。
下三週是好久沒有的鄉村rural mix practice校外實習，亦即大動物小動物和野生動物都看的醫院，剛剛開了2個多小時的車終於抵達了提供我住宿的nurse家，他們家中有2狗2貓4馬1牛，改天再來問問看能不能拍照。希望下星期一切順利，也期待能再有更多牛馬和澳洲特有動物的看診經驗！！
#中華隊真的好棒棒
#女排可惜沒晉級決賽只能說日本太誇張什麼球都救得了然後隊長怎麼看怎麼帥
#剛抵達nurse家我的溫馨小房間
#澳洲房間光線真的有夠昏暗就是叫你不要唸書只能睡覺
adc原理 在 Re: [討論] 無意間爬知識+看到- 看板Headphone 的推薦與評價
那小弟來講講超取樣(Oversampling)好了
不過我不怎麼熟理論，我只熟怎麼做電路XD
目前世界上的ADC或DAC主要分為兩種：
1. Nyquist-Rate
2. Oversampling
Nyquist-Rate的原理就如同前面許多大大們講到的，
Sampling Theory，取樣頻率要大於訊號頻率的兩倍
基於這個原理就可以定出許多ADC與DAC的基本規格，
例如有名的SNR公式---6.02*N+1.76 dB，N是ADC/DAC的位元數
告訴了我們最理想的ADC或DAC所能達到的最佳SNR為多少
而實際電路實現上也出現了多種架構，不過請把ADC與DAC分開來看
ADC的話主要為Pipeline ADC、SAR ADC、Integrating ADC、Flash ADC這四種架構
DAC的話有R-String、R-2R、Current-Steering、Charge-Scaling、
Serial DAC...這個比較多種一點
這個種類下的ADC或DAC並不會在輸出端放濾波器，就算放了，
也跟ADC/DAC無關，純粹應用上的需求
在輸出端放濾波器再輸出，這是Oversampling架構才有的，
原因跟電路原理有關係
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至於Oversampling架構下的ADC或DAC，這個不太好解釋，
我盡量用容易懂的方式說明
Oversampling的ADC/DAC在這一行裡通常不太叫這個名字，
都是用它的電路架構來稱呼---Delta-Sigma ADC/DAC
(有人叫它Sigma-Delta，其實是一樣的東西)
這個架構的構想來自於ADC/DAC天生的雜訊來源---Quantization Noise，
量化雜訊
根據Sampling Theory，取樣頻率至少要訊號頻率的兩倍，
但是取樣頻率不可能無限大，所以取樣後的訊號波形會帶有一點鋸齒狀的形式，
這些鋸齒狀波形造成了頻譜上的雜訊成份，也就是量化雜訊
假設量化雜訊的分佈為高斯分佈且量級介於-0.5LSB ~ 0.5LSB之間，
那麼量化雜訊會落在0 ~ fs/2 (fs為取樣頻率)的頻段內
所以如果可以把量化雜訊移出這個頻段，那麼對ADC/DAC的性能就有達到改善的可能，
理論上這樣做的話，SNR一定可以再增加，增加SNR的同時ADC/DAC的有效位數也會增加
想達到這點最直接的方式就是Oversampling，因為理想上量化雜訊會落在fs/2的頻段內，
所以增加取樣頻率，量化雜訊就有機會往高頻的地方分佈，
但是這樣做會有另外一種影響---低頻的雜訊也會增加
大約在1960年代有人提出了一個方式：Delta-Sigma Modulation，
理論上解決了這個問題。簡單來說，就是在一個Oversampling的系統上，
加入一個迴授路徑，這個迴授路徑對量化雜訊來說，等於是一個：
N-th Order Butterworth High-Pass Filter
如此在頻譜上會造成Noise Shaping的效果，雜訊的分佈被推到高頻的地方，
低頻的頻段雜訊較少
例如這樣：
https://www.flickr.com/photos/29801561@N03/3698013244/
這是我用MATLAB作出來的模擬結果，階數為5階，32X的超取樣倍率
而圖上顯示的SNR指的是全頻段，如果輸出再加上一個濾波器，一定會比82.5dB好，
接著，只要在輸出端再接一個低通濾波器，
被推到高頻的雜訊理論上就可以濾掉
所以說呢，低通濾波器對於Oversampling ADC/DAC來說很重要，
但是對於其他種類的ADC/DAC其實並不重要
(當然像是Anti-Aliasing或Intepolator所用到的也是低通濾波器，不過用途不同，
不該混為一談)
不過這裡也得說實話，
Oversampling的ADC/DAC電路設計其實要更為複雜，
因為有太多非理想因子必須解決
這使得除了像TI、Analog Devices及Linear Tech.這樣的廠商外，
做得出像樣產品的廠商真的很少，台灣就更不用說了
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