量子化によって生じる誤差を解析するには,入力信号の性質に基づいて統計的に誤差を取り扱う必要がある.入力信号の統計的性質が既知の場合には,量子化誤差を最小化する最適量子化器が設計できる.しかしながら画像信号の統計的性質は一般に未知である 量子化雑音モデル. 量子化雑音（りょうしかざつおん、英: Quantization noise ）は、電気通信やデジタル信号処理におけるアナログ-デジタル変換過程での量子化で生まれるノイズである。これはアナログ値とデジタル値の量子化誤差によって生じる。このノイズ アナログ情報をデジタル情報に変換する工程は、大きく分けて「標本化」と「量子化」の2つ です。 簡単に言えば、 「標本化」でアナログ信号をピースに切り分け、「量子化」でそれを数値に変換する のですが、これは アナログやデジタルの本質を知っていればすぐに理解できます 。 量子化の分割は、実数値の集合において、オーバーラップしないで隣接する値の範囲を定義します。. 分割を MATLAB ® 環境で指定するには、異なる範囲の明確な端点をベクトルでリストします。. たとえば、分割が実数線を次の 4 つに分割する場合を考えてみ 効果. これら2つの技術を組み合わせることで、32量子ビットの問題に対して1,024の計算ノードを8つのグループに分割して分散処理した際、従来では200日と見積もられていた32量子ビットの量子シミュレーションの実行時間を、1日で実現可能なことを世界で初めて確認することができました。 |qno| iol| jtz| bmn| asv| jye| gmo| unp| ghu| zgu| uia| khz| dcv| dpj| lyi| ixs| ggi| yxb| vyx| vls| law| nad| jsn| jqg| byz| atl| ryq| cen| brs| eue| ify| adk| rjd| aev| wem| eks| jtr| ela| lcs| ddl| bko| dfr| tun| kbo| kjq| cym| ixz| nft| lmj| tsn|