連續型均勻分布和量化 (信号处理)

連續型均勻分布和量化 (信号处理)之间的区别

連續型均勻分布 vs. 量化 (信号处理)

連續型均匀分布，如果连续型随机变量\mathit具有如下的概率密度函数，则称\mathit服从上的均匀分布（uniform distribution）,记作X \sim U. 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位元量化为有着65536（.

之间連續型均勻分布和量化 (信号处理)相似

連續型均勻分布和量化 (信号处理)有1共同点（的联盟百科）: 機率密度函數。

機率密度函數

在数学中，连续型随机变量的概率密度函數（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。圖中，橫軸為隨機變量的取值，縱軸為概率密度函數的值，而随机变量的取值落在某个区域内的概率為概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累積分佈函數是概率密度函数的积分。概率密度函数一般以大写“PDF”（Probability Density Function）標记。概率密度函数有时也被称为概率分布函数，但这种称法可能会和累积分布函数或概率质量函数混淆。.

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什么連續型均勻分布和量化 (信号处理)的共同点。
什么是連續型均勻分布和量化 (信号处理)之间的相似性