Howtosignalprocessing
La composition est utilisée pour protéger ces petites signaux de résistance contre le bruit de quantification. Comprendre: la compression, également connue sous le nom de PCM complété, est une technique de quantification non uniforme. Il est mis en œuvre pour améliorer le rapport de bruit de signalisation / de quantification des signaux faibles.
- Qu'est-ce qui se compose et pourquoi il est nécessaire?
- Pourquoi la compression est-elle utilisée dans la quantification non uniforme?
- Pourquoi la composition est mise en œuvre dans le processus de quantification?
- Quel est le principe de la composition?
Qu'est-ce qui se compose et pourquoi il est nécessaire?
Pour les signaux audio numériques, la composition est utilisée dans la modulation du code d'impulsion (PCM). Le processus consiste à diminuer le nombre de bits utilisés pour enregistrer les signaux les plus forts (les plus bruyants). Dans le format de fichiers numériques, la composition améliore le rapport signal / bruit à des taux binaires réduits.
Pourquoi la compression est-elle utilisée dans la quantification non uniforme?
La quantification non uniforme atteint de meilleurs ratios de compression, mais au prix de nécessiter une technique de cluster itérative. La quantification de compression présente la vitesse de quantification uniforme combinée avec les résultats améliorés de la quantification non uniforme.
Pourquoi la composition est mise en œuvre dans le processus de quantification?
La composition est un type de quantification non uniforme et est utilisée pour augmenter la résistance des signaux faibles. Il réduit le débit de données du signal d'entrée en faisant varier l'écart entre les deux niveaux de quantification adjacents.
Quel est le principe de la composition?
La compression est le processus dans lequel le signal est codé en utilisant des niveaux de quantification inégaux. Dans cette technique, un grand nombre de petits niveaux sont utilisés pour coder les signaux de faible amplitude tandis que les signaux d'amplitude plus élevés sont codés en utilisant le petit nombre de niveaux importants.
