量化是什么？解释量化（概念）的含义

量化，简而言之，是将连续的信号转换为一系列离散的数值。这个过程涉及将信号的瞬时抽样值映射到预定的电平上，以最接近的电平值来近似表示原始信号。量化的本质是将一个连续范围的信号划分成多个不相交的子区间，每个子区间由一个固定的数值代表。这样，原本连续的信号就被转换成了一组有限的离散电平值。

量化的关键在于量化阶距，即相邻电平之间的差值。任何模拟样值，只要落在某个量化电平的上下阶距的一半范围内，就会被该电平所代表。这种近似过程产生的误差被称为量化误差或量化噪声。当样值超出量化范围，便会发生过载，导致过载误差，这通常远大于常规的量化噪声。

量化分为两种基本类型：均匀量化和非均匀量化。均匀量化中，所有阶距都是相等的，适合于信号幅度分布均匀的场景。而非均匀量化中，阶距是不等的，更适合于幅度分布不均的信号，如语音。在这种情况下，小幅度信号采用较小的阶距，以确保较高的量化信噪比。为了适应非平稳随机信号动态范围的变化，并有效提高量化信噪比，可以采用自适应量化，即根据需要调整量化阶距。

在数字通信领域，量化是实现编码的关键步骤，它被广泛应用于计算机、测量和自动控制等多个领域。例如，在图像处理中，抽样后的图像首先在空间上被离散化为像素阵列，但每个像素的灰度值仍然是连续变化的。为了将图像转换为数字形式，必须将这些连续的灰度值量化为有限的离散值。

量化可以进一步细分为均匀量化和非均匀量化。在均匀量化中，样本的连续灰度值被等间隔地分层，而在非均匀量化中，分层是不等间隔的。两种量化方法都是在两个量化级（判决电平）之间，用一个量化值（量化电平）来代表所有的灰度值。

均匀量化将ADC输入动态范围均匀地划分为(2n)份，而非均匀量化则不均匀地划分，通常采用类似指数的曲线进行量化。非均匀量化特别适用于语音信号，因为人耳的听觉遵循指数规律，而语音信号中大部分是小幅度的。为了更精确地还原感兴趣的信号，非均匀量化将更多的比特用于表示小信号。

量化还可以按照维数来分类，包括标量量化和矢量量化。标量量化是一维的，每个幅度对应一个量化结果。矢量量化则是二维甚至多维的，多个幅度共同决定一个量化结果。例如，在二维矢量量化中，两个幅度确定平面上的一个点，而这个点所在的区域决定了输出的码字。

量化级数的多少直接影响量化误差的大小。设计量化器时，将标称幅度划分为若干份，称为量化级。量化级数越多，量化误差越小，质量越高。例如，一个8位的ADC能够将模拟信号转换为8位的数字信号。量化精度越高，采集到的信号与原始信号的近似度越高。在雷达和图像处理等领域，采样值的量化至关重要。量化精度越高，量化值与采样值之间的误差就越小，采集的数据就越能真实地反映实际情况。

量化过程中的误差在D/A转换后以噪声的形式再现，称为量化噪声。增加量化位数可以将噪声降至几乎无法察觉的水平，但随着信号幅度的降低，量化噪声与信号之间的相关性变得更加明显。