我希望将范围为-1到1的双数组转换为字节输出，并以WAVE格式保存。为了论证，我将专注于一个简单的8位波。
据我所知，有两种竞争方式可以做到这一点，两者都提供了非常不同的结果，而且细微之处非常复杂。
方法1：输出=（字节）（输入* 128.0 + 128）。在这种情况下，不允许值1作为输入，否则，非法值256将是输出。结果被截断以适合一个字节。示范结果：
方法2：输出=（字节）舍入（输入* 127.5 + 127.5）。在这种情况下，值1 IS允许为输入，给定输出255。与以前不同，结果是四舍五入。示范结果：
他们似乎都提供了缺点和优势。
使用第一种方法，不需要舍入，输出是干净的，结果一直到最终位置。不幸的是，1不是允许的输入，因此（例如）正弦输入可能是个问题。用户必须确保输入永远不等于1，或者最好，函数只需确保位置255上的任何内容被截断回255。
使用第二种方法，+ 1是一个允许的输入，所以不用担心产生256的非法输出。不幸的是，简单的输入结果似乎有点难看。它们需要被舍入，从64到128的跳跃与从128到191的跳跃不同（这是63的差异，而不是64）。尽管输入具有相等的差异（分别为-0.5到0和0到0.5）。
我还注意到，使用第一种方法，第一个和最后一个位置的范围加倍，因为255到255.999截断到255，0到0.999截断到零。使用第二种方法，只有0到0.499截断到零，只有254.5到255截断到255.所有其他数字允许“选择”大小1.0范围（例如：42.5到43.499轮到43），所以它sorta有意义的是，字节的第一个和最后一个位置也应该允许自己的“完整”大小1.0范围。另一方面，如果255是数字行上的实际数字255，那么也可以做出一个参数，即该字节只分配了一半的范围。
所以我只是在寻找两个系统的更多见解和属性。这样做的正确方法是什么？
乘以127（并加128）或乘以128但将产品饱和到[-128，+ 127]范围（IOW，特别处理+1.0）。
如果没有任何特殊要求的最小/最大值处理，你不应该过多地关注它们。您的信号应该很少达到这些值。当它发生时，其中一端的误差约为1/128并不重要。在整个范围内，您已经失去了相当多的信息/质量，而不仅仅是在其中一个端点。
顺便说一句，也有非线性方案。参见例如μ-law algorithm，顺便说一句，在大的范围内做了类似的事情，它们的编码比小的编码更粗糙，并且在实践中它是可以的（也就是讲话）。
方法1是数学上正确的量化方法的开始。作为特殊情况，您只需要为最大值添加处理（Alexey's answer关于使产品饱和的第二个建议）。正如您所注意到的，此方法提供了相同大小的“桶”，包括第一个和最后一个。
一般解决方案包括两个步骤：规范化输入值，然后进行缩放。
将-1到1的输入值标准化为：
j =（输入+ 1）/ 2
将它们放入0到1的范围内。缩放这些值得出最终输出值，其中N是量化桶的数量：
输出=楼层（N * j）
Floor（）相当于截断。您可以通过想象N = 2的简单情况向自己证明这是“正确的”方式。从0到1但不包括1的实际值将公平地落入2个桶中。在8位量化的情况下，我们有N = 256，所以：
如果输入<1，则输出= Floor（128 *（输入+ 1））
或者，方法1中的公式。
处理特殊情况，当j = 1时，我们需要强制输出值为N - 1.这看起来似乎是人为的，它是。但它不会造成任何扭曲;它只是在一行实数上的点值的特殊情况下的任意赋值。
如果input = 1，则输出= 255
说完所有这些之后，方法1和2的结果的差异，由于实际值分配到256级的微小差异，将是难以察觉的。正如Alexey所指出的那样，无论如何，在量化为8位值时，大量信息都会丢失。