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La quantizzazione è il processo di conversione di valori continui di un segnale in valori discreti, utilizzato principalmente nel campo dell'elaborazione digitale delle informazioni. Comporta la mappatura di un insieme infinito di possibili valori di un segnale di ingresso in un insieme finito di rappresentazioni digitali, consentendo l'archiviazione e l'analisi dei dati nei sistemi digitali. Questo processo è una fase intrinseca della conversione analogico-digitale, a seguito del campionamento del segnale.
In termini matematici, la quantizzazione comporta l'arrotondamento dei valori dei campioni del segnale ai livelli accettabili più vicini, con il risultato di un errore di quantizzazione - la differenza tra il segnale reale e la sua rappresentazione digitale. L'entità di questo errore dipende dal numero di livelli di quantizzazione e quindi dalla risoluzione del convertitore e dal formato di registrazione utilizzato. Maggiore è il numero di bit per campione, maggiore è l'accuratezza della rappresentazione, ma anche la memoria e la potenza di elaborazione richieste.
La quantizzazione è presente in diversi campi della tecnologia, tra cui la codifica audio e delle immagini, i sistemi di comunicazione e la modellazione numerica. Nel contesto dell'elaborazione dei segnali, le tecniche per minimizzare la distorsione da quantizzazione, come il dithering, sono di particolare importanza per ridurre la distorsione soggettivamente percepita. Nelle applicazioni ingegneristiche, la quantizzazione rappresenta un compromesso tra la precisione della mappatura e l'efficienza delle risorse del sistema.
Nei moderni algoritmi di intelligenza artificiale e di computer grafica, questo processo viene talvolta utilizzato anche per ridurre le dimensioni dei dati o comprimere i parametri dei modelli, favorendone l'ottimizzazione in condizioni di potenza di calcolo limitata, come nel caso dei dispositivi embedded.
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