编解码中浮点数的 n bit量化

Question

在我理解里，信道编解码中加了信道噪声后译码器的输入应该是±浮点数序列。这个序列直接参与译码流程，最后判决出结果。
现在看到工程上还有一步量化过程。目的是把浮点数限制成一定范围的整形表达。例如4bit量化就是把±浮点数转换成-8～+7（或者0～15）的整形序列。目前有两个问题：
1）是否这个整形序列和原本的±浮点序列一样直接参与译码算法。基于原本±浮点数序列的译码算法在输入变成量化整形序列后，算法本身是否需要调整。
2）-8～+7和0～15是否是一个概念。因为我原本序列是±的，换成有符号4bit我还理解，换成无符号4bit后能否直接等效为原浮点数在译码器中的作用。
因为我原本用matlab实现了一个译码算法，都是浮点运算。现在转到c工程里发现其他译码算法输入都被量化成0～15。译码时好像是直接使用了

Answer 1

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

针对你提出的问题，我会逐一进行回答。

1. 是否量化后的整形序列直接参与译码算法？
   是的，量化后的整形序列通常会直接参与译码算法。译码算法需要根据输入的数据格式进行相应的处理，如果输入是经过量化的整形序列，算法需要相应地进行调整以适应这种输入格式。
2. 量化范围的选择是否重要？
   是的，量化范围的选择是很重要的。例如你提到的-8到+7和0到15，两者虽然在数值上相同，但是在表示形式上有所不同。前者是有符号数，后者是无符号数。因此，在使用时需要明确量化范围，并根据实际情况选择合适的量化方式。这涉及到信号的表示、噪声的性质等因素。
   针对你的问题，我建议以下解决方案：

• 确定信号量化的目的和需求，选择合适的量化范围和方式。
• 如果已经有了基于原始浮点数的译码算法，需要根据量化后的整形序列调整算法，确保其适应新的输入格式。
• 如果从Matlab转到C工程，需要注意数据类型的区别，例如浮点数与整型数的区别，有符号数与无符号数的区别等，确保在C代码中正确处理量化后的数据。
  针对C代码的调整，可能涉及到数据类型的转换、运算方式的修改等。你可以提供一些代码示例，我可以帮你指出需要调整的部分，并提供具体的修改建议。
  最后，如果你有任何具体的代码或者更详细的问题，欢迎提供，我会尽力帮助你解决。

如果该回答解决了您的问题，请采纳！如果没有，请参考以下方案进行修订