均匀量化器（Uniform Quantizer）是数字信号处理领域中一种重要的数据编码技术，常用于数据压缩和信号量化。在通信、音频编码、图像处理等应用中，均匀量化器发挥关键作用。其原理是将连续的输入信号划分成等间距区间，并将区间内的所有值映射到同一离散值，实现数据量化。量化步骤（Quantization Step Size）决定了输入信号被分割的区间数量，计算方法为取样值的最大范围除以所需量化级别。例如，取样值范围为-1到1，8级量化时，量化步长为0.2857。以下为Java实现： java public class UniformQuantizer { private double stepSize; public UniformQuantizer(double maxRange, int quantizationLevels) { this.stepSize = maxRange / (quantizationLevels - 1); } public int quantize(double sample) { return (int) Math.round((sample + stepSize / 2) / stepSize); } public double dequantize(int quantizedSample) { return quantizedSample * stepSize - stepSize / 2; } } quantize方法进行量化，dequantize方法解码量化值，恢复数据。需注意，量化过程可能导致信息丢失，尤其是在大步长或低量化级别时。实际应用中，均匀量化器可结合DPCM或ADPCM技术，以减少量化噪声并提高质量。量化数据还可使用霍夫曼编码或游程编码进行进一步压缩。