均匀量化与非均匀量化相比,优缺点是什么?

均匀量化的优点是实现简单，计算量小，适合硬件资源有限的场景。例如音频编码和图像压缩中，它通过固定步长划分数值范围，处理速度快。但缺点也很明显，对信号变化敏感的区域精度不足，容易产生量化噪声。比如动态范围大的信号，均匀量化会导致细节丢失，影响质量。

非均匀量化的特点

非均匀量化的优点是精度更高，能根据信号动态调整步长。比如语音处理中，对幅度大的部分细化划分，幅度小的部分粗略划分，减少噪声。缺点是算法复杂，需要更多计算资源。实现时需要设计复杂的映射表，硬件成本较高，不适合实时性要求高的场景。