非均勻量化

減小測盈誤差的方法一般有兩種：提高分辨率，如使用多比特的A/D變換器。增加採樣率，使採樣信號儘量逼近被測信號。這兩種方法對於數字通訊來説都不適宜，因為它們都需妥增加相當大的傳輸頻帶寬度，卻只能把噪聲功率降低很小。而對於測量系統而言，則有價格和速度等方面的障礙。結論相同，即誤差降低有限。

信號幅度的概率分佈一般是不均勻的，小信號出現的概率遠大於大信號。例如，一般情況下負載電流值都小於額定電流值，而且是正弦波形信號。因此用一種合理的方法，即在小信號範圍內提供較多的量化級(△u為一個小值)，而在大信號範圍內提供少數的量化級(△u為一個大的值)，這種技術叫做做非均勻量化。當每級發生的概率相同時，非均勻量化系統將更正確地恢復原始信號，使編碼信號攜帶最大信息。在極端情況下，某一級永不出現，那麼這一級提供的信息是零。在總量化級保持一定的情況下，非均勻量化系統在較大信號範圍內的適應能力優於均勻量化系統。非均勻量化對於測量系統而言保持了相對誤差的一致性，即小信號小誤差，大信號大誤差。

有些指示儀表的刻度盤採用首端壓縮或末端壓縮的方法來提高分辨率，體現出非均勻量化的實用性。 ^[1] 

為了克服均勻量化的缺點，實際中，往往採用非均勻量化。

非均勻量化是一種在輸入信號的動態範圍內量化間隔不相等的量化。換言之，非均勻量化是根據輸入信號的概率密度函數來分佈量化電平，以改善量化性能。

非均勻量化是根據信號的不同區間來確定量化間隔的。對於信號取值小的區間，其量化間隔也小;反之，量化間隔就大。它與均勻量化相比，有兩個主要的優點:

當輸入量化器的信號具有非均勻分佈的概率密度時，非均勻量化器的輸出端可以較高的平均信號量化噪聲功率比;

非均勻量化時，量化噪聲功率的均方根值基本上與信號抽樣值成比例。因此，量化噪聲對大、小信號的影響大致相同，即改善了小信號時的量化信噪比。

非均勻量化實現的過程如圖1。

將消息信號通過一個叫壓縮器(Compresor)的非線性網絡，它的輸入輸出如圖2。

由於大幅值信號的壓縮，使信號幅度的分佈改變了，最後對壓縮信號進行均勻量化，就產生非均勻量化的信號。先對信號壓縮，然後再進行均勻量化叫壓擴(Companding)。在接收端安裝一個與壓縮器轉移作用相反的設備，以便恢復合適的信號幅度分佈，這個設備叫做擴張器(Expander)。 ^[1]