最佳量化 最佳量化 使量化误差最小的量化方法为最佳量化。 最佳量化方法： 思想：计算所有可能灰度级出现的概率分布，根据灰度级出现概率的多少决定分层的疏密。对于出现次数较多的大部分灰度作精确分层，对出现次数少的灰度级做粗糙分层。（这将比均匀量化更易获取良好的图象质量） 使用均方误差测度讨论最佳量化。 设：Z和q分别代表数字图像像素幅度和其量化值；p(Z)为像素幅度概率密度函数；Z的取值范围在H1~H2之间，量化总层数为K，δ2表示量化器量化的均方误差。 解：根据均方误差定义可得

脉冲编码调制的完整代码，您可以在其中更改消息频率、采样频率、每个整数的位数，并且可以显示输出数字。

在这个程序中，还计算了 MSE、步长、比特率、量化噪声

图像处理技术中，首先要对图像进行数字化处理，本程序应用C#进行开发，实现打开本地中任意图像，对其进行不同级别的采样和量化，实现这个功能的源代码。

三种常用插值算法比较 比较： 速度（由快到慢）： 最邻近插值法→双线性插值法→三次插值算法 质量（由好到差)： 三次插值算法→双线性插值法→最邻近插值法

这是脉冲编码调制的代码，您可以在其中观察 n 位 PCM 系统。

实现多光谱图像的分割和手动采点MATLAB，对任意点位置均可，亲测绝对可用，读入的图片要换分别为多光谱图和PS处理后的多光谱图。

对模拟信号进行采样量化,8FSK调制解调,译码等

程序详情 采样 读取语音文件 ，以正常频率（wavread，sound）播放声音。 确定样本总数、每个样本的位数和语音剪辑的采样频率。 采样语音序列替代值并以一半的频率播放（即保持播放时间相同）。 对语音序列每四个值进行并以四分之一的频率播放（即保持播放时间相同）。 对语音序列每八分之一进行并以四分之一的频率播放（即保持播放时间相同）。 对其他声音文件和重复第 1、2 和 3。 量化 读取语音文件 ，以正常频率（wavread，sound）播放声音。 使用均匀量化将语音样本量化为 64 级，并以正常频率播放声音。 使用 µ 律压扩器将语音样本量化为 64 个级别，其中 µ 的值也设置为量化级别的数量。 以正常频率播放量化的声波。 对声音文件和重复第 1、2 和 3。 使用 32 和 16 个级别重复第 1、2、3 和 4 部分。 写上去 评论语音和音频文件在不同采样率下播

非均匀量化 为了减小量化误差，引入了非均匀量化的方法。 非均匀量化依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数，按总的量化误差最小的原则来进行量化。 具体做法是对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些； 而对那些像素灰度值极少出现的范围，则量化间隔取大一些。 显然，在需要以少的数据量来描述图像的场合，可以采用非均匀量化技术，以达到尽量少的数据使所描述的图像效果尽可能地好。 x y f(x,y) N M