檢視非均匀编码的原始碼

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'''非均匀编码'''是一个科技名词。

中国文字是[[历史]]上最古老的文字之一<ref>[https://www.sohu.com/a/576095385_121160032?_trans_=000019_wzwza 中国发现距今8000多年的古老文字，考古专家：中华文明再添三千年]，搜狐，2022-08-12</ref>。也是至今通行的世界上最古老的文字。世界上还没有任何一种[[文字]]像汉字这样经久不衰。 从甲骨文发展到今天的汉字，已经有数千年的历史。文字的发展经过了甲骨文、金文、大篆、小篆、隶书<ref>[https://www.sohu.com/na/416121746_120660431 书法|详解隶书发展的历史]，搜狐，2020-09-02</ref>、草书、[[楷书]]、行书等书体演变。

==名词解释==

非均匀编码是在脉码调制中，根据已确定的代码，用一组不均匀量化样值来表示模拟信号的过程。由于在均匀量化中，无论抽样值大小如何，量化噪声的均方根值都固定不变。均匀量化适用于概率分布比较均匀的信号。

由于在均匀量化中，无论抽样值大小如何，量化噪声的均方根值都固定不变。均匀量化适用于概率分布比较均匀的信号。

均匀量化对信号取值小的区间，其量化间隔也小；反之，量化间隔就大，因此当输入量化器的信号具有非均匀分布的概率[[密度]]（实际中常常是这样）时，非均匀量化器的输出端可以得到较高的平均信号化噪声功率比。

原理

非均匀量化是根据信号的不同区间来确定量化间隔的。对于信号取值小的区间，其量化间隔v也小；反之，量化间隔就大。它与均匀量化相比，有两个突出的优点。首先，当输入量化器的信号具有非均匀分布的概率密度（实际中常常是这样）时，非均匀量化器的输出端可以得到较高的平均信号量化噪声功率比；其次，非均匀量化时，量化噪声功率的均方根值基本上与信号抽样值成比例。因此量化噪声对大、小信号的[[影响]]大致相同，即改善了小信号时的量化信噪比。

实际中，非均匀量化的实际[[方法]]通常是将抽样值通过压缩再进行均匀量化。通常使用的压缩器中，大多采用对数式压缩。[[美国]]采用 压缩律，我国和欧洲各国均采用A压缩律。

操作

在数字通信系统中，信源编码技术可以提高数字信号传输的有效性。无失真信源编码允许把等长的消息变换成变长的消息，这样可使平均码长达到最短，提高编码效率。目前最常用的方法就是香农编码、费诺编码Huffman 编码。限失真信源编码即连续信源编码在时间和取值上都是连续的，所以要先经过抽样抽取一些可以代表整个信号的离散点，使信号在时间上离散。再经过均匀量化或非均匀量化使信号在取值上也离散，成为离散的数字信号。因为量化方式的不同也就产生不同的编码方法: 标量量化编码和矢量量化编码。

==参考文献==
[[Category:800 語言學總論]]