檢視量化的原始碼

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| style="background: #FF2400" align= center|  '''<big>量化</big>'''
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|<center><img src=http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20190110/c7081b439f4d484e9202cc3e9b6f2ad4.jpeg width="300"></center>
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'''<big>量化<big>'''在数字信号处理[[领域]]，量化指将信号的连续取值(或者大量可能的离散取值)近似为有限多个(或较少的)[[离散值]]的过程。量化主要应用于从连续信号到数字信号的转换中。连续信号经过采样成为[[离散]]信号，离散信号经过量化即成为数字信号。注意离散信号通常情况下并不需要经过量化的过程，但可能在值域上并不离散，还是需要经过量化的过程 。信号的采样和量化通常都是由ADC实现的。

==基本信息==

中文名
量化 <ref>[https://wenda.so.com/q/1538325622212778 量化是什么意思]</ref>

使用在
生物科学

种类
均匀量化和非均匀量化

拼音
liàng huà

==含义介绍==

所谓量化，就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。

日常生活中所说的“量化”：指的是目标或任务具体明确，可以清晰度量。根据不同情况，表现为数量多少，具体的统计数字，范围衡量，时间长度等等。例如，四万亿支出，960万平方公里，八个小时，3月31日完成任务……

==量化分类==

'''均匀量化和非均匀量化'''

按照量化级的划分方式分，有均匀量化和非均匀量化。

均匀量化：ADC输入动态范围被均匀地划分为2^n份。

非均匀量化：ADC输入动态范围的划分不均匀，一般用类似指数的曲线进行量化。

非均匀量化是针对均匀量化提出的，因为一般的语音信号中，绝大部分是小幅度的信号，且人耳听觉遵循指数规律。为了保证关心的信号能够被更精确的还原，我们应该将更多的bit用于表示小信号。

常见的非均匀量化有A律和μ率等，它们的区别在于量化曲线不同。

'''标量量化和矢量量化'''

按照量化的维数分，量化分为标量量化和矢量量化。标量量化是一维的量化，一个幅度对应一个量化结果。而矢量量化是二维甚至多维的量化，两个或两个以上的幅度决定一个量化结果。

以二维情况为例，两个幅度决定了平面上的一点。而这个平面事先按照概率已经划分为N个小区域，每个区域对应着一个输出结果（码书，codebook）。由输入确定的那一点落在了哪个区域内，矢量量化器就会输出那个区域对应的码字（codeword）。矢量量化的好处是引入了多个决定输出的因素，并且使用了概率的方法，一般会比标量量化效率更高。

==參考來源== 

{{Reflist}} 

[[Category:揭密生活]]