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非均匀量化的优点
非均匀量化的优点
答:
非均匀量化的优点是:可以在保证编码位数不变时,以减小大信号的量化信噪比(仍能满足要求),来提高小信号的量化信噪比
。1、当输入量化器的信号具有非均匀分布的概率密度时,非均匀量化器的输出端可以较高的平均信号量化噪声功率比;2、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,...
非均匀量化的优点
答:
1、使神经网络更具有可扩展性、可稀释性,从而改善模型表现。2、减少了用于存储和传输模型参数的信息量
。3、减少在训练过程中,模型参数更改产生的梯度,从而减少训练时间。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,其量化间隔也小,反之,量化间隔就大。
均匀量化与
非均匀量化
相比,优缺点是什么?
答:
1、适应性强:非均匀量化可以根据输入信号的动态范围进行自适应调整
,使得量化误差更加均衡。2、
精度高
:由于非均匀量化可以对信号幅值进行不等间隔的量化,因此可以提高对低幅值信号的精度表现。3、
信号失真少
:非均匀量化可以更好地保留原始信号的细节特征,降低信号失真的程度。非均匀量化的缺点:1、
实现
...
非均匀量化的
特点
答:
信号幅度小时量化级小,样值信号幅度大时,量化分级间隔大
。1、信号幅度小时量化级小,量化误差也小,信号幅度大时量化级大,量化误差也大。2、样值信号幅度大时,量化分级间隔大,相应的量化误差绝对值大。
在通信原理中均匀量化和
非均匀量化的
特点是什么
答:
均匀量化和非均匀量化的概念楼上表述得较清楚。
两者的特点是:均匀量化对小信号而言,量化信噪比较低;非均匀量化对小信号而言,量化信噪比较高
,但对大信号而言,量化信噪比较低。
实现
非均匀量化的
方法有哪些?
答:
1、提高数据压缩效率:在数据压缩过程中,如果采用传统的均匀量化方法,对于数据分布密集的区域,由于量化间隔较大,可能会导致信息的丢失。而
非均匀量化
能够根据数据的分布情况自适应地调整量化间隔,使得数据分布密集的区域得到更精细的量化。2、增强信号质量:在信号处理中,非均匀量化可以根据信号的局部特征...
数字通信中为什么要采用
非均匀量化
答:
小信号时
量化
时,级间宽度小些,而大信号时量化级间宽度大些,就可以使小信号时和大信号时的信噪比更接近,听起来、看起来就舒服多了,不至于忽大忽小,忽清楚忽模糊.当然这只是个普遍道理,
非均匀的
比均匀的成本要高一点,如果有其他因素可以补偿信噪比,那出于成本考虑,有可能也会采用均匀的设计.
在PCM中,对语音信号采用
非均匀量化的
理由是什么?
答:
理由是因为采用
非均匀量化
可以达到小信号出现概率大,大信号出现概率小的效果。也因为均匀量化中,量化间隔均匀划分,输入信号因信号强度不同而信号量噪比不同。如小信号信号量噪比很小.这种量化方法对小信号很不利,为使不同信号强度保持信号量噪比恒定,所以要求大信号量化间隔大,小信号量化间隔小 在语音...
什么是资金
量化
?
答:
2、重要性原则。
量化
管理作为一种管理手段,必须遵循“解决难关、控制弱项”的重点性原则。解决难关,就是对企业资金紧缺等突出问题,用量化方法进行调控;控制弱项,就是对非生产性支出实施专项量化限制。3、实用性原则。量化管理作为定性要求的数量化,必须遵循“切合实际、直观具体、简便易行”的实用性...
非均匀量化
进行数据压缩的作用
答:
您想问的是
非均匀量化
进行数据压缩的作用是什么吗?提高小信号的信噪比在非均匀量化时,采用压缩和扩张通过提高小信号的信噪比,扩大了输入信号的动态范围。用一种合理的方法,即在小信号范围内提供较多的量化级,而在大信号范围内提供少数的量化级,这种技术叫做非均匀量化。
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