第三四次量化(均匀非均匀)编码(线性非线性)课件•引言•均匀量化编码•非均匀量化编码•线性编码•非线性编码•编码的应用场景与选择建议目录01引言将信息转换为一种可传输或存储的格式的过程。编码将编码的信息还原为原始格式的过程。解码编码与解码的基本概念线性编码编码过程中，输入与输出之间存在线性关系，即输出是输入的线性组合。非线性编码编码过程中，输入与输出之间存在非线性关系，即输出不是输入的线性组合。编码的分类：线性与非线性02均匀量化编码均匀量化编码是一种将连续信号或数据离散化的方法，通过将信号的取值范围划分为若干个等间隔的区间，并将每个区间内的信号值映射到该区间的中心值，实现信号的离散化表示。均匀量化编码的特点是每个量化级的取值范围是相等的，量化间隔也是相等的。均匀量化的概念根据信号的取值范围和量化精度要求，将信号的取值范围划分为若干个等间隔的区间，每个区间对应一个量化级别。确定量化级别将每个区间的信号值映射到该区间的中心值，即该区间的量化级。映射规则将每个信号值进行量化编码，输出对应的量化级。编码输出均匀量化的实现方式实现简单，计算量较小，对信号的整体特性有一定的保留。对于非线性、非高斯分布的信号，均匀量化可能会引入较大的失真，导致信号恢复时出现误差。均匀量化的优缺点缺点优点03非均匀量化编码在非均匀量化中，较小的信号值被赋予更多的量化级，而较大的信号值被赋予更少的量化级。这与均匀量化相反，均匀量化中每个信号值都被等距离地量化。非均匀量化编码是指将输入信号的幅度按照不同的比例进行量化，以更好地适应信号的动态范围。非均匀量化的概念将输入信号的幅度取对数后进行非均匀量化，再反变换回线性域。对数域非均匀量化指数域非均匀量化分段非均匀量化将输入信号的幅度取指数后进行非均匀量化，再反变换回线性域。将输入信号的幅度分段处理，每段内采用不同的非均匀量化参数。030201非均匀量化的实现方式优点非均匀量化能够更好地适应信号的动态范围，提高小信号的分辨率和信噪比性能。缺点非均匀量化需要复杂的电路设计和参数调整，且在大信号时可能会引入较大的量化误差。非均匀量化的优缺点04线性编码线性编码是指将输入信号通过线性变换转换为输出信号的过程。在数字信号处理中，线性编码通常指将输入的离散信号通过线性变换转换为输出离散信号的过程。线性编码是一种基本的信号处理方法，广泛应用于通信、图像处理、音频处理等领域。线性编码的概念线性编码可以通过多种方式实现，如矩阵变换、线性滤波等。在数字信号处理中，常用的实现方式是使用线性滤波器。线性滤波器是一种数学运算方法，通过将输入信号与滤波器系数进行线性组合，得到输出信号。常见的线性滤波器有FIR滤波器和IIR滤波器。线性编码的实现方式线性编码的优缺点优点线性编码具有简单、直观、易于实现等优点，能够较好地保持输入信号的原始特征，且在某些情况下能够提供较好的性能。缺点线性编码可能会引入失真和噪声，尤其是在对信号进行压缩或降噪处理时，可能会损失一些细节信息。此外，线性编码对于非线性信号的处理效果可能不佳。05非线性编码非线性编码的概念非线性编码是指将输入信号通过非线性函数进行处理，得到输出信号的过程。非线性编码通常用于模拟信号的数字化处理，如音频、图像和视频等。非线性编码可以有效地去除信号中的冗余和噪声，提高信号的压缩比和传输效率。将输入信号的幅度与阈值进行比较，根据比较结果进行编码。阈值编码利用输入信号相邻像素之间的差值进行编码，减少冗余信息。差分脉冲编码调制（DPCM）根据输入信号的过去值预测未来值，只对预测误差进行编码。预测编码将输入信号进行变换，将时域信号转换为频域信号，然后对频域信号进行量化编码。变换编码非线性编码的实现方式非线性编码可以有效地去除信号中的冗余和噪声，提高信号的压缩比和传输效率。优点非线性编码通常需要复杂的算法和硬件实现，且对输入信号的特性要求较高，可能不适合所有类型的信号。缺点非线性编码的优缺点06编码的应用场景与选择建议不同应用场景下的编码选择建议语音编码针对语音信号进行压缩编...
