No processo de PCM, a quantização é a etapa onde
◯ a. O sinal é filtrado para remover ruído.
◯ b. A taxa de amostragem é definida.
◯ c. O valor da amostra é arredondado para um nível discreto de voltagem.
◯ d. Os bits são convertidos em luz.

Passo 1

O enunciado pergunta: “No processo de PCM, a quantização é a etapa onde” e apresenta quatro alternativas:
  • a. O sinal é filtrado para remover ruído.
  • b. A taxa de amostragem é definida.
  • c. O valor da amostra é arredondado para um nível discreto de voltagem.
  • d. Os bits são convertidos em luz.
Aqui estou apenas listando o que foi pedido e as alternativas. Ainda não estou resolvendo.

Passo 2

Visão geral rápida (sem jargão): o processo PCM (Pulse Code Modulation) típico tem três etapas principais, em ordem:
  1. Amostragem — pega valores do sinal analógico em instantes discretos de tempo.
  2. Quantização — transforma cada valor analógico (contínuo) em um valor de um conjunto finito (discreto) de níveis.
  3. Codificação — representa cada nível por uma sequência de bits.
Repare que a quantização é a etapa 2 nesta sequência: é onde se passa de valores contínuos para valores discretos (isso já dá uma pista sobre qual alternativa descreve quantização).

Passo 3

Explicando o que significa “quantizar” de forma didática:
  • Quantizar = aproximar (arredondar) o valor real da amostra para o nível mais próximo de um conjunto finito de níveis permitidos.
  • Esses níveis correspondem a tensões discretas possíveis que serão representadas depois por códigos binários.
Se o conversor usa B bits por amostra, então o número de níveis é
L = 2^{B}.
Esses L níveis ficam espalhados ao longo da faixa de voltagem permitida. A distância entre níveis consecutivos chama-se passo de quantização, normalmente denotado por \Delta.

Passo 4

Fórmula do passo de quantização e erro máximo (para entender o “arredondamento”):
  • Se a faixa de entrada é de V_{\min} até V_{\max}, então
\Delta = \frac{V_{\max}-V_{\min}}{2^{B}}.
  • Depois da quantização, qualquer amostra v vira um nível v_q que é um dos valores discretos. O erro de quantização \epsilon vale
\epsilon = v - v_q,
e em quantização uniforme o erro fica limitado por
|\epsilon| \le \frac{\Delta}{2},
ou seja, o valor real é “arredondado” para o nível mais próximo com erro no máximo meio passo.

Passo 5

Exemplo numérico bem simples (para visualizar):
  • Suponha faixa de 0 a 1\\ \text{V} e B=2 bits.
  • Então L=2^{2}=4 níveis e \Delta=\dfrac{1-0}{4}=0,25\\ \text{V}.
  • Os níveis (por exemplo) podem ser 0,00\\ \text{V}, 0,25\\ \text{V}, 0,50\\ \text{V}, 0,75\\ \text{V}.
  • Se uma amostra vale 0,68\\ \text{V}, ela será aproximada para o nível mais próximo, 0,75\\ \text{V}. Esse arredondamento é exatamente a quantização.
Esse exemplo mostra claramente que quantização é arredondar o valor da amostra a um nível discreto de voltagem — match com a alternativa (c).

Passo 6

Por que as outras alternativas estão incorretas:
  • Alternativa (a): Filtrar o sinal para remover ruído é uma operação de filtragem (por exemplo, filtro anti-aliasing) que normalmente acontece antes da amostragem, não é a quantização.
  • Alternativa (b): A taxa de amostragem (quantas amostras por segundo) é definida na etapa de amostragem, não na quantização.
  • Alternativa (d): Converter bits em luz é algo que ocorre em um modulador/transmissor óptico (camada de transmissão), não na etapa de quantização do PCM.

Passo 7

Motivação final e incentivo: a palavra-chave para lembrar é “discreto” — quantização é justamente transformar um valor contínuo em um valor discreto (nível de voltagem). Vai dar certo na prova; memora essa sequência: amostragem → quantização → codificação. Força aí!

Resposta

c. O valor da amostra é arredondado para um nível discreto de voltagem.

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