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क्वांटिज़ेशन मैटर क्यों है?

Image Sampling and Quantization - Digital Image Fundamentals - Digital Image Processing (जून 2026)

Image Sampling and Quantization - Digital Image Fundamentals - Digital Image Processing (जून 2026)
Anonim

यदि आपने कभी भी डिजिटल संगीत की बात सुनी है - विशेष रूप से किसी भी प्रकार का हानिकारक ऑडियो प्रारूप- तो आप गणितीय क्वांटिज़ेशन के संपर्क में आ गए हैं। यह पीछे के दृश्य डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग काफी आम है और अक्सर आधुनिक ऑडियो सॉफ़्टवेयर का एक अभिन्न कार्य होता है या हार्डवेयर (जैसे डिजिटल-टू-एनालॉग कन्वर्टर्स)। लेकिन मात्रा केवल ऑडियो तक ही सीमित नहीं है। शब्द और इसके उपयोग भौतिकी या डिजिटल इमेजिंग जैसे अन्य क्षेत्रों पर भी लागू होते हैं।

एक रिकॉर्डिंग स्टूडियो में, माइक्रोफोन एनालॉग संगीत ध्वनि तरंगों को उठाते हैं, जिन्हें बाद में डिजिटल प्रारूप में संसाधित किया जाता है। संकेत 44,100 हर्ट्ज पर नमूना किया जा सकता है और 8-, 16-, या 24-बिट गहराई (और आगे) के साथ मात्राबद्ध किया जा सकता है। उच्च बिट गहराई अधिक डेटा प्रदान करती है, जो मूल तरंगों के अधिक सटीक रूपांतरण और प्रजनन को सक्षम बनाता है।

मूल रूप से, क्वांटिज़ेशन गोलाकार की एक जटिल प्रक्रिया है जिसमें कुछ स्तर की कमी होती है। कंप्यूटर एक और शून्य पर काम करते हैं, यही कारण है कि एनालॉग-टू-डिजिटल रूपांतरण को निकटतम अनुमान माना जाता है और सटीक प्रति नहीं। जब संगीत की बात आती है, न केवल मात्राबद्ध सिग्नल को सही उत्तराधिकार और मूल्यों के आयाम को बनाए रखना चाहिए, लेकिन समय भी सटीक होना चाहिए। प्रक्रिया को यह सुनिश्चित करना है कि संगीत लय बनाए रखा जाता है, नोटों को समान रूप से वितरित और उसी धड़कन (या इसके अंश) पर सेट किया जाता है। अन्यथा, ऑडियो कान सुनने के लिए आवाज लगाना या अजीब हो सकता है।

क्वांटिज़ेशन की इस अवधारणा को फ़ोटोशॉप जैसे छवि-संपादन प्रोग्राम के साथ दृष्टि से देखा जा सकता है। जब आकार में एक बड़ी छवि कम हो जाती है, तो कार्य को संभालने वाली गणितीय प्रक्रिया के कारण पिक्सेल जानकारी का नुकसान होता है। सॉफ़्टवेयर समग्र अखंडता, अनुपात और छवि के संदर्भ को संरक्षित करते समय अवांछित पिक्सेल को त्यागने के लिए गणना और गोल करता है - बाध्य अनुपात संगीत के लिए लय के रूप में फ़ोटो के लिए महत्वपूर्ण है। तस्वीर के पुन: आकार के संस्करण को ज़ूम करने और तुलना करने के लिए जब मूल, किनारों और वस्तुओं को कुछ हद तक मोटे या झटके दिखाई देते हैं। हानिकारक संपीड़न का यह दृश्य पहलू समान रूप से डिजिटल ऑडियो फ़ाइलों के प्रकार से संबंधित है। अधिक समग्र गुणवत्ता में अधिक डेटा और / या कम संपीड़न परिणाम।