非均勻量化英文解釋翻譯、非均勻量化的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 nonuniform quantization

分詞翻譯：

非的英語翻譯：

blame; evildoing; have to; non-; not; wrong
【計】 negate; NOT; not that
【醫】 non-

均勻的英語翻譯：

equality
【電】 uniformity

量化的英語翻譯：

【計】 quantification; quantize

專業解析

在信號處理領域，非均勻量化（Non-uniform Quantization）是一種将連續模拟信號轉換為離散數字信號的技術，其核心特點在于量化間隔（量化步長）不均勻。與均勻量化不同，非均勻量化根據輸入信號幅度的大小動态調整量化間隔，通常對小信號采用更精細（更小）的量化間隔，對大信號采用更粗糙（更大）的量化間隔。這種設計旨在優化量化信噪比（SNR），尤其在信號動态範圍較大且小信號出現概率較高的場景（如語音、音頻信號）中效果顯著。

一、工作原理與對比

量化間隔動态調整
非均勻量化通過非線性函數（如對數函數）對輸入信號進行壓縮（Companding），再進行均勻量化。接收端通過對應的擴張（Expanding）函數恢複信號。這種壓縮-擴張過程（Companding）實現了對小信號的保護和對大信號的容忍。

數學表達（以μ律壓縮為例，北美/日本常用）：

$$ F(x) = frac{ln(1 + mu |x|)}{ln(1 + mu)} cdot text{sgn}(x), quad x in [-1, 1] $$ 其中 $mu$ 為壓縮參數（典型值255），$x$ 為歸一化輸入信號。
與均勻量化的區别
- 均勻量化：所有量化間隔相等，大信號的信噪比高，小信號信噪比低，易産生失真。
- 非均勻量化：小信號量化間隔小，降低量化誤差；大信號量化間隔大，節省比特數。在相同比特數下，整體信噪比更優。

二、典型應用場景

語音通信（如PCM系統）
國際标準G.711采用μ律（北美/日本）或A律（歐洲/中國）非均勻量化，将12~13比特線性PCM壓縮為8比特，顯著提升語音質量。

A律公式： $$ F(x) = begin{cases} frac{A|x|}{1 + ln A} & |x| leq frac{1}{A} frac{1 + ln(A|x|)}{1 + ln A} cdot text{sgn}(x) & frac{1}{A} < |x| leq 1 end{cases} $$ （$A=87.6$為典型值）
音頻編碼
在MP3、AAC等編碼器中，結合心理聲學模型，非均勻量化用于分配比特資源，使人耳敏感頻段獲得更高精度。

三、專業術語漢英對照

中文術語	英文術語
非均勻量化	Non-uniform Quantization
量化間隔	Quantization Step Size
壓縮-擴張	Companding
μ律壓縮	μ-law Companding
A律壓縮	A-law Companding
量化信噪比	Quantization SNR
動态範圍	Dynamic Range

參考文獻

Proakis, J. G., & Salehi, M. (2008). Digital Communications. McGraw-Hill.
（第7章：量化與編碼原理）

ITU-T Recommendation G.711 (1988). Pulse Code Modulation (PCM) of Voice Frequencies.
國際電信聯盟标準文檔

Spanias, A. (1994). Audio Signal Processing and Coding. Wiley.
（第4章：感知音頻量化技術）

網絡擴展解釋

非均勻量化是一種信號處理技術，其核心特點在于量化間隔根據信號的不同區間動态調整，而非固定不變。以下是詳細解釋：

1.定義與基本原理

非均勻量化在輸入信號的動态範圍内采用不相等的量化間隔，通常根據信號的概率密度函數或幅度分布來分配量化電平。例如，小信號區域量化間隔較小，以提高精度；大信號區域間隔較大，以減少數據量。

2.技術特點

動态調整間隔：信號幅度小時，量化間隔小，可更精細地表示細節；信號幅度大時，間隔增大，降低量化級數。
改善量化性能：通過優化量化電平分布，提升小信號的信噪比，減少整體量化誤差。
概率密度適配：根據信號出現概率調整間隔，高概率區域分配更多量化級，低概率區域減少。

3.與均勻量化的對比

均勻量化：所有量化間隔相等，導緻小信號信噪比低，大信號可能浪費資源。
非均勻量化：通過非線性映射（如對數壓縮）将信號變換後再均勻量化，平衡不同幅度信號的量化效果。

4.應用與限制

數據壓縮：通過保留高概率數據信息，減少信息丢失，常用于通信和存儲領域。
硬件約束：部分場景下可能因計算複雜度高而受限，需權衡性能與資源消耗。

公式示例

非均勻量化可通過非線性變換實現，例如采用μ律壓縮： $$ y = frac{ln(1+mu |x|)}{ln(1+mu)} cdot text{sign}(x) $$ 其中，$x$為輸入信號，$mu$為壓縮參數，$y$為壓縮後信號。

如需進一步了解技術細節或應用案例，可參考來源中的通信百科或量化信噪比分析。