თუ ოდესმე მოუსმინე ციფრული მუსიკა - განსაკუთრებით ნებისმიერი სახის lossy აუდიო ფორმატში - მაშინ თქვენ ექვემდებარება მათემატიკური quantization. ეს უკანასკნელი სცენა ციფრული სიგნალის დამუშავება საკმაოდ ხშირია და ყველაზე ხშირად თანამედროვე აუდიო პროგრამების ან აპარატურის განუყოფელი ფუნქცია (მაგ. ციფრული- to- ანალოგური კონვერტორები ). მაგრამ ოდნავ მხოლოდ რაოდენობრივად არ შემოიფარგლება. ტერმინი და მისი გამოყენება ასევე ვრცელდება სხვა სფეროებში, როგორიცაა ფიზიკა ან ციფრული გამოსახულება.
განმარტება
Quantization არის პროცესი კონვერტაციის სპექტრი შეყვანის ღირებულებების პატარა კომპლექტი გამომავალი ღირებულებები, რომ მჭიდროდ approximates ორიგინალური მონაცემები.
გამოთქმა: kwon • ti • zay • shuhn
მაგალითი
ჩაწერის სტუდიაში, მიკროფონები გააშუქებენ ანალოგური მუსიკის ხმის ტალღებს, რომლებიც შემდეგ ციფრულ ფორმატში გადადიან. სიგნალი შეიძლება 44,100 ჰც-ზე ჩაითვალოს და 8-16, ანუ 24-ბიტიანი სიღრმით (და ა.შ.). უმაღლესი სიღრმე უფრო მეტ მონაცემებს იძლევა, რაც საშუალებას იძლევა უფრო ზუსტი კონვერსია და ორიგინალური ტალღის რეპროდუქცია.
დისკუსია
ფუნდამენტურად, quantization არის რთული პროცესი დამრგვალება, რომელიც მოიცავს გარკვეული დონის imprecision. კომპიუტერები მოქმედებს პირობაზე და ნარჩენებს შორის, ამიტომ ანალოგური-ციფრული კონვერსია ითვლება მჭიდრო დაახლოებაზე და არა ზუსტი ასლი. მუსიკის დროს, არა მხოლოდ უნდა მოხდეს ციფრული სიმბოლიკა, რომ შეინარჩუნოს სწორი მემკვიდრეობა და ღირებულებების ამპლიტუდა, მაგრამ დროც უნდა იყოს ზუსტი. პროცესი უნდა უზრუნველყოს, რომ მუსიკალური რიტმი ინახება, შენიშვნები თანაბრად განაწილებული და დადგენილია იმავე დარტყმებით (ან მისი ფრაქციები). წინააღმდეგ შემთხვევაში, აუდიო შეიძლება დასრულდეს ჟღერდეს off ან უცნაური მოსმენის ყურები.
ეს კონცეფცია quantization შეიძლება ვიზუალურად შეინიშნება გამოსახულების რედაქტირების პროგრამა, როგორიცაა Photoshop. როდესაც სურათის დიდი ზომის შემცირება ხდება, არსებობს pixel- ის დაკარგვა მათემატიკური პროცესის ამოცანის გამო. პროგრამული უზრუნველყოფა ასრულებს კალკებსა და დამრგვალებას არასასურველი პიქსელების გაუქმებისას, ხოლო მთლიანობის დაცვა, თანაფარდობა და გამოსახულების კონტექსტი - შეზღუდული პროპორციები ფოტოებისთვის კრიტიკულია, რადგან რიტმი არის მუსიკისთვის. როდესაც სურათის გადაღება და გამოსახულების ხელახალი ზომის ვერსიის შედარება ორიგინალური, კიდეები და ობიექტები ტენდენცია გამოჩნდება გარკვეულწილად უხეში ან მწყობრიდან. ეს ვიზუალური ასპექტი lossy შეკუმშვის მსგავსად ეხება ტიპის ციფრული აუდიო ფაილი. უფრო მეტი მონაცემები და / ან ნაკლები შეკუმშვის შედეგია უმაღლესი ხარისხის ხარისხი.