quantization

• kuantalama, nicemleme. bir fonksiyonun ayrik degerlerinin 0 ve 1 lere denk dü$ürülmesi. (bkz: i$aret i$leme)
• (bkz: quantize)
• belirli degerler arasındaki tum degerleri tek bir degere atama...bu acıdan dusunuldugunde geri donussuzdur. kayıplıdır.
  ornegin 100-50 arası a, 50-30 arası b ve 30 altı c olarak isaretlenen bir sistemde. sınıf birincisi ile 51 alan arkadas arasında bir fark yoktur. ikisi de a almıştır.
• pek çok alanda^* kullanılan bu güzel işlem quantize edilecek matrix quantization matrix ile bişeyler yapılır ve istenilen sonuç ortaya çıkar.
  
  örnegin image quantization: bilgisayarınızın gösteremeyecegi yüksek renk kalitesindeki renkler (1 milyar renk pör pixel ) gerekli quantization matriki ile çarpılıp 16 renkli bir bitmap'e dönüşebilir.
  
  jpeg sıkıştırma algoritmasının en temel unsurlarından birisidir ayrıca.
• pcm kullanan haberleşme sistemlerinde bir adımdır. analog işaretin örneklenmesi sonucu oluşan sayısal işaretler kuantalanarak önceden belirlenmiş değerlere yuvarlanır. bu sayede kod uzunluğu ve bant genişliği makul seviyelere iner.
• (bkz: granularity)
• sonsuz ve continuous bir analog sinyalin sonlu ve discrete bir dijital sinyale benzetilmesi, dönüştürülmesi.
• kuantalama adımını azaltmak içen kuanta seviyelerini arttırmamız gerekir. güzel bir şeye benzer lakin kullanılacak bit sayısı artar ve dolayısıyla da iletim band genişliği artar. masraf olur böyle de. istemeyiz, sevmeyiz.
• bence dogru turkcesi taneleme olabilirmis.
  
  quantity tane demek, e o zaman quantization da tanelemek olabilir; hem anlamasi da cok kolay oluyor oyle.
  
  tam olarak "analog bir veriyi dijital bir veriye cevirmek" anlamina geliyor.
  
  mesela dinlediginiz muzikleri orijinal insan, enstruman sesinden bilgisayarda saklayabilecegimiz mp3 formatina cevrirken kullaniliyor bu. insan sesinin de, enstrumanlarin da soyleyene, calana ve calindigi mekana gore sonsuz degisik versiyonu/araliklari oluyor. o yuzden plaktaki ses daha dogal daha guzel geliyor kulaga. bilgisayarda sesi saklamak istediginizde bu sesi 0'lara ve 1'lere ayirmaniz gerekiyor. iste burada gercegine yakin belli sesler belirleniyor (cogu normal insanin anlayamayacagi yakinlikta) ve gercek muzik bu yakin seslere cevriliyor. sonra da gelip guzel guzel dinliyoruz.
  
  resimler/renkler de boyle saklaniyor, radyo dalgalari da vs vs de.
  
  bir de bunun machine learning'de uygulamasi var. verilen bir inputu en yakin centroid'e indirgemeye calisiyorsunuz. bunun da bir suru uygulamasi oluyor. giydiginiz tshirtlerin buyuklugunden, internette bize gosterilen reklamlar icin yapilan segmentazisaysona kadar uygulamasi var. hele bir de embedding uygulamalari var ki "nerdeeen nereye" diyor insan gorunce.
  
  neyse cok yazasim var sayfa sayfa ama cok da uzatmayim diyorum, tadinda kalsin.
• muhabbet kuşunuz ponçik'e "siktir git" demeyi öğrettiniz diyelim. eleman her siktir git diye bağırıp kafesinde çanına kafa attığında çevresindeki hava molekülleri *sonsuz* miktarda titreşir. sonsuz kelimesini biraz açmak gerek. aslında bir titreşim en fazla planck sabiti kadar küçük olabilir. ancak iki saniyelik bir ses için moleküler düzeyde ölçemeyeceğimiz ya da ilgilenmediğimiz kadar çok mikro titreşim oluşacağından buna sonsuz deriz.
  
  ses kayıt cihazımız havadaki moleküllerin titreşimindeki değişimlere karşı hassastır. kendisine dışarıdan gelen düz voltajı bu titreşim değerlerine göre anlık olarak değiştirerek inişli çıkışlı bir akıma çevirir. iki saniye süren ses kaydımızdan herhangi bir kesit aldığımızda (mesela yarım saniyelik bir bölüm) elde ettiğimiz dalgaya sonsuz miktarda zoom yapabilir ve mikro değerleri görebiliriz. bu yüzden süremiz iki saniye bile olsa bu sonsuz bir dalgadır. ancak bilgisayarımızın ya da telefonumuzun sonsuz büyüklükte bir dosyayı kaydedecek yeri olmadığı için bunu sonlu hale çevirmemiz gerekir. (bkz: sampling)
  
  sonlu tabirini ifade edelim: bir kayıdın küçük parçaları daha da küçük parçalara ayrılamıyorsa sonlu bir kayıttır. örneğin muhabbet kuşunun siktir git deyişini her milisaniyede bir tam sayı olarak kaydedersek elimizde bir tam sayı dizisi oluşur, başı sonu bellidir, diskte ne kadar yer kaplayacağı bellidir ve bunu kaydedebiliriz.
  
  sampling ve quantization bu yüzden özünde kayıplı tekniklerdir. dalganın her milisaniye başındaki değerini alıp tamsayıya çeviririz (bkz: time domain) ancak mesela iki milisaniye arasındaki değişimleri iptal ederiz, onlara bakmayız. bu küçücük bilgi kaybolur gider. günümüz müzik, grafik ya da video sistemleri kullanıcı tecrübesini arttırmak için bu aradaki geçiş değerini tahmin eden dithering algoritmalarıyla donatılabilir. böylece müzisyen gitarın teline bir kere dokunduğunda quantization nedeniyle kayıtta kaybolan ara seslere fason bir çözüm bulunur. müziğin çalınma anında tahmin eder ve arayı kafasına göre doldurarak dinleyiciye ulaştırır. ölçümlere göre dinleyici bu durumdan hoşnut olur ve yoluna devam eder. audiophilie seviyesinde hifi sistemleri ise bu tarz varyetelere girmez, kayıt neyse dışarı onu vermeye gayret eder. bir çok müzik hastasının dijital sistemlere bulaşmadan tamamen analog plak ve lambalı amfi'lerden müzik dinlemeye kasmasının nedeni de budur. quantization'ın minimuma indirgenmesi amaçlanır. bunun için sesin plağa kaydediliş aşamasında quantization anlamına gelen bir elektronik işlemin gerçekleşmemiş olması da önemlidir.
  
  quantization sırasındaki bir diğer kayıp, birim zamanda okunan değerin en yakın tam sayıya yuvarlanması sırasında yaşanır. kuşumuz ponçiğin sesini kaydederken her milisaniyede bir 0-256 arası bir değer kaydediyorsak, ölçümümüzde örneğin 252.1 olması gereken bir değeri en yakın tamsayı olan 252'ye yuvarlamamız gerekir. oysa paletimiz 0-2560 arasında olsaydı 2521 olarak direk kaydedebilecek ve yuvarlama yapmamız gerekmeyecekti. sonuç olarak bir analog dalgayı yatay zaman çizgisinde kaç parçaya öldüğümüz ve her parçayı dikey olarak kaç büyüklük değerine böldüğümüz örneğin ses kayıdının kbps ve frekans (bkz: khz) değerlerine ulaşmamıza sağlar. bir ses dosyasının (bkz: wav) teknik özelliklerine bakarken gördüğünüz 1200kbps ve 44khz gibi değerlerinin çıkış noktasıdır.
  
  quantization ve fourier dönüşümleri yakın arkadaştır.