何谓量化噪声？如何减少量化噪声？

何谓量化噪声？如何减少量化噪声？

所谓量化就是把采集到的数值送到量化器（A/D转换器）编码成数字，每个数字代表一次采样所获得的声音信号的瞬间值。量化时，把整个幅度划分为几个量化级（量化数据位数），把落入同一级的样本值归为一类，并给定一个量化值。量化级数越多，量化误差就越小，声音质量就越好。

目前常用量化数据位来表示量化级，例如数据位为8位，则表示28个量化级，最高量化级有216个（=65536个）等级。量化过程存在量化误差，反映到接收端，这种误差作为噪声再生，称为量化噪声。增加量化位数能够把噪声降低到无法察觉的程度，但随着信号幅度的降低，量化噪声与信号之间的相关性变得更加明显。

一种方法是将量化级差分得细一些,这样可以减少量化误差,从而减少量化噪声;

另一种是采用不均匀量化分组,也就是说将小信号的量化的量化级差分得细一些,将大信号的量化级差分得粗一些,这样可以使在保持原来的量化级数时将信噪比做得都高于

何为量化设备？

       所谓的量化，其实就是大数据的机器人，通过提前设定好逻辑，然后让机器人去判断执行一些交易。

　　相比起人来操作交易，量化具有速度快、不带感情色彩的优势。

　　几毫秒就能完成所有的操作，无论是买入还是卖出绝不拖泥带水，这种量化的操作模式追求的是“量”，只要能保证成功率在50%以上，就可以实现复利。

　　对于大A市场来说，量化就是一根搅屎棍，经常会将情绪给带崩，有利润就砸盘，导致恐慌出现，短线情绪一泻千里。

希望我的回答可以帮助到你。

何谓量化操作？

量化交易就是把股票债券外汇等投资物的交易策略交给机器算法，通过对某个市场的特点制定一套数学模型，什么时候买什么时候卖，多数都交给机器人。

实际上，量化交易常见于外汇期货等市场，欧美市场也有成熟的交易体系，但这一类市场最大的特点在于有T+0交易，适合机器当日做出频繁的买卖，也就是我们所说的做T，通过频繁交易在每一步操作中获取利润，虽然不多，但是由于交易频繁，扣除手续费后，实际上还是可以获利的。

什么是量化？

量化是指将某些事物或现象用数量化的方式来描述、衡量或分析。在经济学中，量化通常指将经济数据用数字来表示和分析，如GDP、通货膨胀率、失业率等。

在金融领域，量化通常指利用数学、统计学和计算机科学等方法来分析市场数据，以制定投资策略和进行交易。

在科学研究中，量化也可以指实验数据的收集和分析，以便得出科学结论。

像素量化原理？

将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。图像的数字化包括采样和量化两个过程。

采样(Sampling)

是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。即：空间坐标的离散化。(Digitizing the coordinate values)

量化(Quantization)

把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。即：灰度的离散化。(Digitizing the amplitude values)

量化过程在每个像素点的幅度值用与它接近的离散的量来表示时存在失真,此为量化噪声

量化的精细程度(表示这个点幅度值的二进制位数)决定量化噪声的多少

量化交易原理？

原理如下

       量化交易者利用计算机程序、数学、统计学和处理数据库做出理性的交易决策。

       使用数学对其进行建模，然后开发一个计算机程序，将该模型应用于历史市场数据。然后对模型进行测试和优化。当取得有利的结果时，实施于实际的实时资本市场。

量化的概念？

量化

将连续取值近似为离散值的过程

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。注意离散信号通常情况下并不需要经过量化的过程，但可能在值域上并不离散，还是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。

怎么玩转量化？

要玩转量化，首先需要具备数学、统计和计算机编程基础。然后，选取适合自己的量化策略，如均值回归、趋势跟踪等，并进行回测和优化。

接着，需要建立自己的交易系统，包括设置买入卖出规则和风控策略，以保证交易的稳定性和盈利能力。

此外，要不断学习和研究市场情况，关注宏观经济、政策变化和行业动态，并根据这些信息进行调整和优化策略。

最重要的是要保持耐心和冷静，在风险中保持稳定的心态，坚持执行自己的策略，不盲从他人，不被情绪左右。这样，才能真正玩转量化，并取得稳定且可观的投资收益。

什么叫，量化噪声?什么叫，量化白噪声？

　　量化： 　　所谓量化就是把采集到的数值送到量化器（A/D转换器）编码成数字，每个数字代表一次采样所获得的声音信号的瞬间值。

量化时，把整个幅度划分为几个量化级（量化数据位数），把落入同一级的样本值归为一类，并给定一个量化值。量化级数越多，量化误差就越小，声音质量就越好。　　目前常用量化数据位来表示量化级，例如数据位为8位，则表示28个量化级，最高量化级有216个（=65536个）等级。量化过程存在量化误差，反映到接收端，这种误差作为噪声再生，称为量化噪声。增加量化位数能够把噪声降低到无法察觉的程度，但随着信号幅度的降低，量化噪声与信号之间的相关性变得更加明显。　　化与信噪比 　　模拟信号的量化带来了量化误差，理想的最大量化误差为+/-0.5LSB。AD转换器的输入范围和位数代表了最大的绝对量化误差。量化误差也可以在频域进行分析，AD转换的位数决定了信噪比SNR；反过来说提高信噪比可以提高AD转换的精度。　　假设输入信号不断变化，量化误差可以看作能量均匀分布在0~fs/2上的白噪声。但是对于理想的AD转换器和幅度缓慢变化的输入信号，量化误差不能看作是白噪声。为了利用白噪声理论，可以在输入信号上叠加一连续变化的信号，叫做“抖动信号”，它的幅值至少应为1LSB。　　叠加白噪声提高信噪比 　　由于量化噪声功率平均分配在0~fs/2，而量化噪声能量是不随采样频率变化的，采用越高的采样频率时，量化噪声功率密度将越小，这时分布在输入信号的有用频谱上的噪声功率也越小，即提高了信噪比。只要数字低通滤波器将大于fs/2的频率分量滤掉，采样精度将会提高。　　采用叠加白噪声进行的过采样在每提高一倍采样频率的情况下可以将信噪比提高3dB或者说增加半位的分辨率，对于精度要求不太高的系统是不错的选择。这种方式需要通过某种方法产生白噪声，有时AD转换器内部的噪声已经足够，也就不用外加噪声源了。该方式对于输入原始波形没有限制，尤其适合于过采样倍数可以做的较高的系统。

橙子蒸蛋用什么橙子？

选汁水多的的橙子，拿刀在橙子上方轻轻地切出一个圆盖子，然后挖出果肉，倒入打好的蛋液。