压缩意味着有一个解压缩操作，而压缩意味着它是有损压缩和最终产品，它只是用于以无法恢复的方式压缩，可用于DAW中的效果，或减少文件尺寸。虽然线性压扩是有损的，但它仍然被称为压扩，因为有一个基本的解压缩操作回到原始 PCM 位深度。
编解码器可以采用数字压扩，其目标是减小文件大小/增加传输线上每秒可以发送的样本，从而为相同数量的数据提供更好的采样率，同时保持动态范围信号尽可能好。
ADC的动态范围是可以产生的最大信号与最小信号之比，可以简化为20log10(2N−1)因为电压比例因子被抵消了V(2N−1)V=2N−1. 可以产生的最大信号是V(2N−1)因为有2N量化水平和2N量化电平使信号的峰峰值幅度为2N−1. 可以产生的最小信号确实具有 V*1 的峰间幅度。如下图所示。
红色信号的动态范围20log(7/1)这里和测量信号的幅度一样20log(3.5/0.5). ADC 可以全面使用 floor 函数或舍入函数，但在实践中，这并不重要，因为实际 ADC 中存在其他错误。如果使用舍入函数，则最小识别信号的峰峰值幅度只需为 1 的一小部分，即 0.0001，但最小输出为 1，因此 ADC 的动态范围指的是输出。因此，量化本底噪声为 1 的幅度（在高采样率下），动态范围是本底噪声与最大信号之间的差异。另一方面，SQNR 是输入信号平均功率与平均量化噪声功率之比，即 RMS 电压平方与噪声 RMS 电压平方之比。
当您对信号进行采样时，它会将量化噪声引入样本中，因为量化并不精确，因为您只有一定的位深度。因此，当采样率接近无穷大时，最大量化误差为 V 1（其中最大量化噪声幅度趋于 V 1），并且最大信号为V(2N−1)，因此 DNR 是最大信号幅度到最大量化噪声幅度。信号中已经存在的噪声不被视为 ADC 动态范围的一部分。在真实的ADC中，还引入了热噪声等
如果你有一个 12 位深度，你可以有一个编解码器，通过截断 12 位样本的最后 3 位，将其线性压缩为 8 位样本，即向下舍入到 8 的倍数。这会增加样本中的量化噪声因为当您通过在末尾添加 3 个 0 再次将样本扩展为 12 位时，样本现在更加不准确并且具有更高的粒度。因此，线性压扩是有损的，如果您首先使用 8 位样本进行采样，您将获得相同的结果，因此您可以获得 8 位深度采样的动态范围。因此，您不会保留原始信号的动态范围。
这就是为什么您会得到像 G.711 这样使用非线性压扩（如 A 律压扩）的编解码器，因为它们将 12 位较低幅度的样本映射到 1:1 而不是 8:1 的 8 位幅度水平，并且那么更高的幅度采样显然是 64:1，以弥补它，这样你就可以得到相同的平均 8:1 压缩。但是当然，因为大部分信号都在这个动态范围内，你最终会得到较低的平均量化噪声，因为大部分信号都被量化为 12 位 PCM，所以当你反转它以获得 12 位 PCM再次采样，量化噪声类似于如果它是真正的 12 位 PCM，这意味着这些样本中的固有动态范围现在接近 12 位 PCM，而不是它们被压缩到的 8 位 PCM。
如果要在模拟域中保留信号的动态范围，请将其映射到相同的动态范围使用 A 定律曲线。线性映射它绝对不会做任何事情，因为信号只会被线性缩放，这意味着它将具有相同的动态范围（除非线性缩放导致它下降到模拟电路动态范围的本底噪声以下，然后动态范围将减小），但用压扩曲线改变它会导致 8 位量化以与 12 到 8 位样本数字转换相同的方式量化，除了完全模拟。因此，您只需直接从 ADC 中获取前面提到的那些 8 位样本。因此，您实际上可以在物理电路中对物理信号进行压扩曲线。在这种情况下，您不压缩物理动态范围，您只需以 1:1 的净变化压缩和扩展信号，因为您
在模拟域或数字域模拟音频信号的压缩中，它是最终产品，它通常显示在输入和输出动态范围（在轴上）相同的非标准化图上，在这种情况下为 1： 1 压缩是y=x并以 1:1 的比例映射幅度，而动态范围在阈值以上 4:1 压缩，您可以在输出轴 (y) 上看到新的动态范围。
在数字域中，信号的动态范围限制在 V*1 的下限，但当然可能没有那么低的峰值，因此 N 位深度信号的动态范围小于或等于N位ADC的动态范围。
