μ-law algorithm

µ律演算法(µ-law algorithm, G.711)將樣本點量化成8位元，即256種可能的數值: F ( x t ) = sgn ⁡ ( x t ) ln ⁡ ( 1 + μ | x t | ) ln ⁡ ( 1 + μ ) {\displaystyle

μ → 1 − μ → 0 ) {\displaystyle {\vec {w}}=\Sigma ^{-1}({\vec {\mu }}_{1}-{\vec {\mu }}_{0})} c = 1 2 ( T − μ 0 → T Σ 0 − 1 μ 0 → + μ 1 → T Σ 1 − 1 μ 1

5。这将信号与噪声比减小了大约6.02 dB，但是当步距小的时候为了简化这是可接受的。 在数字电话系统中，两个流行的量化机制是'A-law'（在欧洲占据主导地位）和'μ-law'（在北美和日本占据主导地位）。这些机制将离散的模拟数值映射到8位尺度，在小值的时候近似线性随着幅度增长按照对数增加。由于人耳对

迷你浮點數 塊浮點（英语：Block floating-point scaling） 模除 μ-law演算法（英语：μ-law algorithm） A-law演算法（英语：A-law algorithm） Texas Instruments, TMS320C64x DSP Library Programmer's

證明了跟黎曼猜想等價。其中一個就是以上素數定理誤差項的增長率。 其中一個命題牽涉了默比烏斯函數 μ {\displaystyle \mu } 。命題「等式 1 ζ ( s ) = ∑ n = 1 ∞ μ ( n ) n s {\displaystyle {\frac {1}{\zeta (s)}}=\sum