এটি একটি বৈধ পন্থা হতে পারে। আপনি একটি অত্যন্ত ব্যবহারিক সমস্যা পর্যবেক্ষণ করছেন যা প্রায়শই স্থির-পয়েন্ট (যেমন পূর্ণসংখ্যার) গাণিতিক ব্যবহার করার সময় উদ্ভূত হয় (যদিও এটি ভাসমান-পয়েন্টেও ঘটতে পারে)। আপনি গণনা সম্পাদনের জন্য যে সংখ্যাসূচক বিন্যাসটি ব্যবহার করছেন সেটি যখন আপনার গণনা থেকে উদ্ভূত মানগুলির পূর্ণ পরিসীমা প্রকাশ করার মতো পর্যাপ্ত নির্ভুলতা না রাখে, তখন কয়েকটি বৃত্তাকার প্রয়োজন হয় (উদাহরণস্বরূপ কাটা, গোলাকার থেকে নিকটতম, এবং তাই) চালু). এটি প্রায়শই আপনার সিগন্যালে একটি অ্যাডিটিভ কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটি হিসাবে মডেল করা হয় ।
তবে, অ্যালগরিদম এবং রাউন্ডিং স্কিমের কয়েকটি সংমিশ্রনের জন্য, যখন ইনপুট সিগন্যালের মাত্রা খুব কম হয়, আপনি যা লক্ষ্য করেছিলেন তা পাওয়া সম্ভব: বিপুল সংখ্যক শূন্য আউটপুট। মূলত, কোথাও ক্রিয়াকলাপের ক্রম, মধ্যবর্তী ফলাফলগুলি ননজারো স্তরে কোয়ান্টাইজ করার জন্য প্রয়োজনীয় চৌম্বকটি না ভাঙতে যথেষ্ট ছোট হয়ে যাচ্ছে। এর পরে মানটি শূন্য হয়, যা প্রায়শই আউটপুটে এগিয়ে যায়। ফলাফলটি যেমন আপনি উল্লেখ করেছেন যে একটি অ্যালগরিদম যা প্রচুর আউটপুট জিরো উত্পন্ন করে।
সুতরাং আপনি কি তথ্য উপাত্তের মাধ্যমে এটি কাছাকাছি পেতে পারেন? কখনও কখনও (খুব অল্প কৌশল রয়েছে যা সারাজীবন কাজ করে!)। যদি আপনার ইনপুট সিগন্যাল সংখ্যার বিন্যাসের পূর্ণ-স্কেলের নীচের মানের সাথে মাত্রায় বেঁধে রাখা হয় (16-বিট স্বাক্ষরিত পূর্ণসংখ্যা -32768 থেকে +32767 থেকে চালিত হয়), তবে আপনি ইনপুট সিগন্যালটি উপলভ্য পরিসীমাটিকে আরও সম্পূর্ণরূপে ব্যবহার করতে পারবেন এটা। এটি রাউন্ডঅফ ত্রুটির প্রভাবগুলি হ্রাস করতে সহায়তা করতে পারে, কারণ যে কোনও রাউন্ডঅফ ত্রুটির পরিমাণটি আগ্রহের সিগন্যালের তুলনায় ছোট হয়ে যায়। সুতরাং, আপনার সমস্ত আউটপুটগুলি অ্যালগোরিদমের অভ্যন্তরীণভাবে জিরোতে গোল হয়ে চলেছে সেই ক্ষেত্রে এটি সাহায্য করতে পারে।
এ জাতীয় কৌশল কখন আপনাকে আঘাত করতে পারে? অ্যালগরিদমের গণনার কাঠামোর উপর নির্ভর করে ইনপুট সিগন্যাল আপকে স্কেল করা আপনাকে সংখ্যার ওভারফ্লোতে প্রকাশ করতে পারে। এছাড়াও, যদি সিগন্যালে ব্যাকগ্রাউন্ড শব্দের বা হস্তক্ষেপ থাকে যা অ্যালগরিদমের রাউন্ডঅফ ত্রুটির চেয়ে প্রস্থে বৃহত্তর হয়, তবে আউটপুটটিতে আপনি যা পাবেন তার গুণগতমানটি পরিবেশ দ্বারা সাধারণত সীমাবদ্ধ হতে চলেছে, গণনার ক্ষেত্রে ত্রুটিটি প্রবর্তন করা হয়নি।