Question

我正在尝试用128级均匀量化器量化一组双重类型样本，我希望我的输出也是双重类型。当我尝试使用“量化”时，matlab会给出错误：不支持类“double”的输入。我也试过“uencode”，但它的回答是无稽之谈。我是matlab的新手，我已经做了几个小时了。任何帮助appriciated。感谢

Answer 1

uencode应该给出整数结果。这就是它的重点。但关键是它假设一个对称的范围。从-x到+ x，其中x是数据集中的最大值或最小值。因此，如果您的数据是0-10，那么您的结果看起来像废话，因为它会量化-10到10范围内的值。

无论如何，您实际上需要编码值和量化值。我写了一个简单的函数来做到这一点。它甚至没有任何帮助说明（实际上只需输入＆＃34;帮助ValueQuantizer＆＃34;）。我也使它非常灵活，所以它应该适用于任何数据大小（假设你有足够的内存）它可以是矢量，2d数组，3d，4d ....等

这是一个看它是如何工作的例子。我们的数字是从-0.5到3.5的均匀分布，这表明与uencode不同，我的函数使用非对称数据，并且它使用负值

a = 4*rand(2,4,2) - .5
[encoded_vals, quant_values] = ValueQuantizer(a, 3)

产生

a(:,:,1) =
    0.6041    2.1204   -0.0240    3.3390
    2.2188    0.1504    1.4935    0.8615
a(:,:,2) =
    1.8411    2.5051    1.5238    3.0636
    0.3952    0.5204    2.2963    3.3372

encoded_vals(:,:,1) =
     1     4     0     7
     5     0     3     2
encoded_vals(:,:,2) =
     4     5     3     6
     1     1     5     7

quant_values(:,:,1) =
    0.4564    1.8977   -0.0240    3.3390
    2.3781   -0.0240    1.4173    0.9368
quant_values(:,:,2) =
    1.8977    2.3781    1.4173    2.8585
    0.4564    0.4564    2.3781    3.3390

所以你可以看到它将编码值作为整数返回（就像uencode一样但没有奇怪的对称假设）。与uencode不同，这只会将所有内容都返回为双倍而不是转换为uint8 / 16/32。重要的是它还返回量化值，这是你想要的

这是函数

function [encoded_vals, quant_values] = ValueQuantizer(U, N)
% ValueQuantizer uniformly quantizes and encodes the input into N-bits
% it then returns the unsigned integer encoded values and the actual
% quantized values
%
% encoded_vals = ValueQuantizer(U,N) uniformly quantizes and encodes data
% in U. The output range is integer values in the range [0 2^N-1]
%
% [encoded_vals, quant_values] = ValueQuantizer(U, N) uniformly quantizes
% and encodes data in U. encoded_vals range is integer values [0 2^N-1]
% quant_values shows the original data U converted to the quantized level
% representing the number

    if (N<2)
        disp('N is out of range. N must be > 2')
        return;
    end

    quant_values = double(U(:));

    max_val = max(quant_values);
    min_val = min(quant_values);

    %quantizes the data
    quanta_size = (max_val-min_val) / (2^N -1);
    quant_values = (quant_values-min_val) ./ quanta_size;

    %reshapes the data
    quant_values = reshape(quant_values, size(U));
    encoded_vals = round(quant_values);

    %returns the original numbers in their new quantized form
    quant_values = (encoded_vals .* quanta_size) + min_val;
end

据我所知，这应该始终有效，但我还没有进行过广泛的测试，祝你好运

在MATLAB中量化双输入到双输出

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