量化的量化分类

1. 量化的量化分类

无论是将样本连续灰度值等间隔分层的均匀量化，还是不等间隔分层的非均匀量化，在两个量化级(即称之为两个判决电平)之间的所有灰度值用一个量化值(称为量化器输出的量化电平)来表示。均匀量化和非均匀量化按照量化级的划分方式分，有均匀量化和非均匀量化。均匀量化：ADC输入动态范围被均匀地划分为2^n份。非均匀量化：ADC输入动态范围的划分不均匀，一般用类似指数的曲线进行量化。非均匀量化是针对均匀量化提出的，因为一般的语音信号中，绝大部分是小幅度的信号，且人耳听觉遵循指数规律。为了保证关心的信号能够被更精确的还原，我们应该将更多的bit用于表示小信号。常见的非均匀量化有A律和μ率等，它们的区别在于量化曲线不同。标量量化和矢量量化按照量化的维数分，量化分为标量量化和矢量量化。标量量化是一维的量化，一个幅度对应一个量化结果。而矢量量化是二维甚至多维的量化，两个或两个以上的幅度决定一个量化结果。以二维情况为例，两个幅度决定了平面上的一点。而这个平面事先按照概率已经划分为N个小区域，每个区域对应着一个输出结果（码书，codebook）。由输入确定的那一点落在了哪个区域内，矢量量化器就会输出那个区域对应的码字（codeword）。矢量量化的好处是引入了多个决定输出的因素，并且使用了概率的方法，一般会比标量量化效率更高。

2. 量化的量化定义

汉语拼音：liàng huà英文: Quantisation / Quantization所谓量化，就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。经过抽样的图像，只是在空间上被离散成为像素(样本)的阵列。而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量，必须将其转化为有限个离散值，赋予不同码字才能真正成为数字图像。这种转化称为量化。日常生活中所说的“量化”：指的是目标或任务具体明确，可以清晰度量。根据不同情况，表现为数量多少，具体的统计数字，范围衡量，时间长度等等。例如，四万亿支出，960万平方公里，八个小时，完成任务……

3. 什么叫量化研究方法

要考察和研究事物的量，就得用数学的工具对事物进行数量的分析，这就叫定量的研究，也称量化研究，定量研究是社会科学领域的一种基本研究范式，也是科学研究的重要步骤和方法之一。
实证研究方法分为量化研究（Quantitative Research Methods）、质性研究（Qualitative Research Methods）（也称为定量研究和定性研究），及将两者相结合的混合研究方法(Mixed-Methods Approach)。
量化研究遵循传统的科学研究方法，包括提出假设、构建模型、创设实验、收集数据和验证假设，因此最容易被物理教育者接受，在学科教育研究领域中最早使用量化研究方法的多是PER研究者。

扩展资料
定量数据有4种类型，简单介绍如下：
1、定类数据（nominal）是一种分类数据，它是离散的并且没有顺序关系。例如，在研究物理学习过程中男女生差异时，我们可能会使用的“1” 和“0”分别表示男性和女性，这里并不表示1比0更大。
2、定序数据（ordinal）是另一种分类数据，也是离散的但具有顺序。例如，研究高中阶段三个年级的学生对一些物理概念理解水平的发展变化时，分别用数字1，2，3表示高中一年级，二年级和三年级。定序数据用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做数学计算。
3、定距数据（interval）是具有相等间隔的连续数据，并且有顺序。例如，温度，1℃、2℃之间的差与20℃和21℃之间的差是相同的。定距数据有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。
4、定比数据（ratio）不仅具有定距数据的全部属性，同时具有绝对原点（即0），且两个数值之间的比值是有意义的。例如：质量就是一个定比变量，可以说一个质子的质量为一个电子的1836倍。
参考资料来源：百度百科-定量研究

4. 量化分析的特性是什么?量化分析在商业运作中起什么作用?请举例~~~

笨蛋，量化分析就是定量分析，答案自己找。 赶紧给分，有什么不懂的找郑老师方老师都可以。。

什么是定量研究？ 
　　定量研究一般是为了对特定研究对象的总体得出统计结果而进行的。定性研究具有探索性、诊断性和预测性等特点，它并不追求精确的结论，而只是了解问题之所在，摸清情况，得出感性认识。定性研究的主要方法包括： 与几个人面谈的小组访问，要求详细回答的深度访问，以及各种投影技术等。在定量研究中，信息都是用某种数字来表示的。在对这些数字进行处理、分析时，首先要明确这些信息资料是依据何种尺度进行测定、加工的，史蒂文斯（S. S. Stevens）将尺度分为四种类型，即名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。 

[编辑]定量研究的四种测定尺度及特征 
　　名义尺度所使用的数值，用于表现它是否属于同一个人或物。 

　　顺序尺度所使用的数值的大小，是与研究对象的特定顺序相对应的。例如，给社会阶层中的上上层、中上层、中层、中下层、下下层等分别标为“5、4、3、2、1”或者“3、2.5、2、1.5、1”就属于这一类。只是其中表示上上层的5与表示中上层的4的差距，和表示中上层的4与表示中层的3的差距， 并不一定是相等的。5、4、3 等是任意加上去的符号，如果记为 100、50、10 也无妨。 

　　间距尺度所使用的数值，不仅表示测定对象所具有的量的多少，还表示它们大小的程度即间隔的大小。不过，这种尺度中的原点可以是任意设定的，但并不意味着该事物的量为“无”。例如，O°C 为绝对温度 273°K，华氏32°F。 

　　名义尺度和顺序尺度的数值不能进行加减乘除，但间距尺度的数值是可以进行加减运算的。然而，由于原点是任意设定的，所以不能进行乘除运算。例如，5℃和 10℃之间的差，可以说与15℃和20℃之间的差是相同的， 都是5°C。但不能说 20℃就是比5℃高4倍的温度。 

　　比例尺度的意义是绝对的，即它有着含义为“无”量的原点0。长度、重量、时间等都是比例尺度测定的范围。比例尺度测定值的差和比都是可以比较的。例如：5分钟与10 分钟之间的差和10分钟与15分钟之间的差都是5 分钟，10 分钟是2分钟的5倍。比例尺度可以进行加减乘除运算。 

　　下表是以上四种尺度的特征汇总表。在市场营销研究中，很多内容或研究项目都不具备比例尺度或间距尺度的条件，应注意在处理这些问题时，不要出现失误。 

　　四种测定尺度及其特征 

尺度 允许的变量转换 允许的四则运算 允许的统计计算 在市场营销中的应用举例  
名义 y=f(x)
f(x)为对应 —— 百分比排列顺序卡方测定 给属于特定群体的事物编号（男女、职业、商店种类、产品种类、品牌、销售区域等）  
顺序 y=f(x)
f(x)只增加 —— 中位数百分位顺序相关符号测定集合测定 对产品、企业的意见、态度（非常好、好、不好说、坏、非常坏），比较几种品牌的喜好程度，购买者的社会阶层等  
间距 y=a+bx
B>0 加减 范围算术平均均差标准差　t-检验 F-检验 利用五等级法、七等级法测对产品或企业的意见、态度。  
比例 y=ax
a>0 加减乘除 几何平均调和平均变动系数 消费者的年龄、收入、顾客量、销售数量，销售金额  

[编辑]定性研究与定量研究的区别
　　定性研究（qualitativeresearch）和定量研究（quantitativeresearch）的根本性区别有三点： 

　　首先，两种方法所依赖的哲学体系（philosophyofreality）有所不同。作为定量研究，其对象是客观的、独立于研究者之外的某种客观存在物；而作为定性研究，其研究对象与研究者之间的关系十分密切，研究对象被研究者赋予主观色彩，成为研究过程的有机组成部分。定量研究者认为，其研究对象可以像解剖麻雀一样被分成几个部分，通过这些组成部分的观察可以获得整体的认识。而定性研究者则认为，研究对象是不可分的有机整体，因而他们检视的是全部和整个过程。 

　　第二，两种研究方法在对人本身的认识上有所差异。量化研究者认为，所有人基本上都是相似的；而定性研究者则强调人的个性和人与人之间的差异，进而认为很难将人类简单地划归为几个类别。 

　　第三，定量研究者的目的在于发现人类行为的一般规律，并对各种环境中的事物作出带有普遍性的解释；与此相反，定性研究则试图对特定情况或事物作特别的解释。换言之，定量研究致力于拓展广度，而定性研究则试图发掘深度。 

　　由于方法论上的不同取向，导致了在实际应用中定量方法与定性方法明显的差别。这主要体现在如下几个方面： 

　　1、研究者的角色定位（roleoftheresearch）。定量研究者力求客观，脱离资料分析。定性研究者则是资料分析的一部分。对后者而言，没有研究者的积极参与，资料就不存在。 

　　2、研究设计（design）。定量研究中的设计在研究开始前就已确定。定性研究中的计划则随着研究的进行而不断发展，并可加以调整和修改。 

　　3、研究环境（setting）。定量研究运用实验方法，尽可能地控制变数。定性研究则在实地和自然环境中进行，力求了解事物在常态下的发展变化，并不控制外在变数。 

　　4、测量工具（measurement）。定量研究中，测量工具相对独立于研究者之外，事实上研究者不一定亲自从事资料筹集工作。而在定性研究中，研究者本身就是测量工具，任何人都代替不了他。 

　　5、理论建构（theorybuilding）。定量研究的目的在于检验理论的正确性，最终结果是支持或者反对假设。定性研究的理论则是研究过程的一部分，是“资料分析的结果”（datadriven）。

5. 量化研究方法有哪些

量化方法有四个层次，即“定类量化”、“定序量化”、“定距量化”和“定比量化”。
定类量化：其实就是把样本分类。例如国籍、性别等等属性，都属于“定类量化”。在这个层次上，要做的就是分类，但并不考虑类和类之间的关系。例如统计时性别分男女。“定类量化”的特点是分类都是平等的，如相关的结果有区别，则是后续研究的事了。
定序量化：也比较常见，人员考核的“优良中差”、事故分类的“特别重大、重大、较大和一般”都属于“定序量化”。“定序量化”是在“定类量化”的基础上，再把分类按照某种属性进行排序。如果不同的样本属于不同的分类，那么在这个属性的维度上根据分类就可以对样本进行排序，但并不能据此得出更多的结论。



定距量化：用途不是很广泛，但也算是一种量化方法。例如摄氏温度，30度和20度之间的差异，与20度与10度之间的差异，在物理学上是一致的。但能说30度是10度的3倍，20度是10度的2倍吗？当然不能，因为摄氏0度并不是没有温度，如果一定要这样比的话，就必须用开氏温度才行。
定比量化：这时候量化的值，不仅可以用于分类，排序，测距，而且可以用于定量“比较”。更准确地说，这个量化值是一个连续的数字域，而且这个数字域应当覆盖所有样本的量化值。

6. 量化的定义

在数字信号处理领域，量化指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。量化主要应用于从连续信号到数字信号的转换中。连续信号经过采样成为离散信号，离散信号经过量化即成为数字信号。注意离散信号并不需要经过量化的过程。信号的采样和量化通常都是由ADC实现的。

例如CD音频信号就是按照44100Hz的频率采样，按16比特量化为有着65536（=）个可能取值的数字信号。

量化就是将模拟声音的波形转换为数字，表示采样值的二进制位数决定了量化的精度。量化的过程是先将整个幅度划分成有限个小幅度（量化阶距）的集合，把落入某个阶距内的样值归为一类，并赋予相同的量化值。
最简单最易懂的量化是标量（有别于多维矢量）量化，开始标量量化之前先要给出输入数据。通常，一个标量量化操作可以给出下面的描述



其中

是实数，

是下取整函数，生成整数

和是任意的实值函数。

整数是表示的数值，它通常被存储或者传输，然后在后来需要解释的时候使用进行最终的解释重建。整数有时也称作量化指数。

在计算机或者其它应用，一个已知的量化方法均匀量化。在均匀量化方法里共有两个变量，叫mid-rise和mid-tread。

如果是一个－1到1之间的数，一个mid-rise uniform量化操作，可以用"M"bit来表示量化的精度。

.

在这个例子中和运算符都是乘以比例因子（其中一个是另外一个的逆），并且在g（i）中带有一个偏移量以使得每个量化表示都位于输入区域的中间位置。经常称为量化步长。按照这个量化定律，假定在整个量化步长上量化噪声大致是均匀分布的，并且假定量化的输入信号在整个-1到1的区间大致均匀分布，量化的信噪比（SNR）可以用下面的公式计算，

.

根据这个等式，人们常说SNR大约是每位6 dB。

在mid-tread一致量化中，偏移0.5将加在下取整函数内部而不是外部。

有时候，mid-rise量化使用时不加偏移0.5。这将信号与噪声比减小了大约6.02 dB，但是当步距小的时候为了简化这是可接受的。

在数字电话系统中，两个流行的量化机制是'A-law'（在欧洲占据主导地位）和'μ-law'（在北美和日本占据主导地位）。这些机制将离散的模拟数值映射到8位尺度，在小值的时候近似线性随着幅度增长按照对数增加。由于人耳对于音量的感知近似对数曲线，这就使用一定的位数在可听见的声音强度范围提供了更高的信噪比。

2忽略熵约束：Lloyd–Max量化
在上面的陈述中，若令  等于 0，从而忽略掉比特率约束，或等价地假设要用定长码（FLC）而非用变长码（或其他熵编码法，如算术编码在率失真上就比定长码好）来表示量化数据，这个最优化问题就简化为了只需最小化失真  的问题了。

 级量化器产生的索引可以用  比特/符号的定长码。例如当 256 阶时，定长码的比特率  为 8 比特/符号。由于这个原因，这样的量化器有时称作8比特量化器。不过使用定长码消除了压缩改进，但可以通过更好的熵编码来改善。

假设  阶定长码，率失真最小化问题可以简化为失真最小化问题。简化的问题可以陈述为：给定一个概率密度函数为  的信源  ，并约束量化器必须仅使用  个分类区域，求得决策边界  与重建层级  来最小化得到的失真

.

对上述问题求最优解得到的量化器有时叫做MMSQE（最小均方量化误差）解，而得到的概率密度函数最优化的（非均匀）量化器叫做Lloyd–Max量化器，是用独立发现迭代方法从  和  求解两组联立方程的两个人来命名的

7. 量化系统是什么?

博尔证券量化交易系统是上海兆吉信息技术有限公司引进海外成熟量化投资模型，拥有完全自主知识产权的证券量化交易系统，是国内首款面向个人投资者的证券量化交易系统。
证券量化交易是指在证券市场中博尔证券量化交易系统，通过对交易资金及交易报价等数据进行批量比对后，分别找出资金数据及价格数据的运作规律，并根据这种规律进行投资交易，以获取最大的投资收益。博尔证券量化交易系统主要针对交易的两个要素交易价格和交易量做量化处理，并最终得出上涨概率的预测结果。

8. 量化是什么

“量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。“量化”指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践。“对冲”指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化，获取相对稳定的收益。