অ্যানালগ-টু-ডিজিটাল ও ডিজিটাল-টু-অ্যানালগ কনভার্সন

import math

def quantize(x, bits, xmin=-1.0, xmax=1.0):
    """L07-এর একই মিড-ট্রেড ইউনিফর্ম কোয়ান্টাইজার -- ADC-এর কোয়ান্টাইজেশন ধাপ"""
    levels = 2 ** bits
    step = (xmax - xmin) / levels
    idx = int((x - xmin) / step)
    idx = max(0, min(levels - 1, idx))
    xq = xmin + (idx + 0.5) * step
    return xq

fs = 32.0        # স্যাম্পল রেট -- ADC ধাপ ১
f = 6.0          # টেস্ট সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সি
N = 12
bits = 4         # ADC ধাপ ২: কোয়ান্টাইজেশন রেজোলিউশন
A = 0.8

samples_true = [A * math.sin(2 * math.pi * f * n / fs) for n in range(N)]
samples_q = [quantize(x, bits) for x in samples_true]   # ADC ধাপ ২

print("--- ADC: sample + quantize ---")
print(f"{'n':>3} | {'t (s)':>7} | {'x(t)':>9} | {'ADC out':>9} | {'error':>9}")
for n in range(N):
    t = n / fs
    e = samples_true[n] - samples_q[n]
    print(f"{n:>3} | {t:>7.4f} | {samples_true[n]:>9.5f} | {samples_q[n]:>9.5f} | {e:>9.5f}")

signal_power = sum(x * x for x in samples_true) / N
noise_power = sum((samples_true[n] - samples_q[n]) ** 2 for n in range(N)) / N
snr = 10 * math.log10(signal_power / noise_power)
print(f"\nend-to-end ADC SNR = {snr:.3f} dB")

print("\n--- DAC: zero-order-hold reconstruction (মাঝামাঝি সময়ে) ---")
print(f"{'from':>5} | {'to':>3} | {'t_mid':>7} | {'true_mid':>9} | {'held(DAC)':>10} | {'error':>9}")
max_hold_err = 0.0
for n in range(N - 1):
    t_mid = (n + 0.5) / fs
    true_mid = A * math.sin(2 * math.pi * f * t_mid)
    held = samples_q[n]                       # DAC ধাপ: পরের স্যাম্পল না আসা পর্যন্ত ধরে রাখা
    e = true_mid - held
    max_hold_err = max(max_hold_err, abs(e))
    print(f"{n:>5} | {n+1:>3} | {t_mid:>7.4f} | {true_mid:>9.5f} | {held:>10.5f} | {e:>9.5f}")

print(f"\nসর্বোচ্চ hold error (মাঝামাঝি সময়ে) = {max_hold_err:.5f}")