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400数字音频技术（第6版）
基础：样本容量、a′′的取值、偶然性得分的取值以及效应大小或有意义的最小得分。利用这些数值和下式可以出计算样本容量
n={zp1（1-P1）y2+z2【2（1-p2】2】/p2-p）}
其中
n为样本容量
p1为正确响应在仅由偶然引起的全体数量中所占的比例（在一次ABX测试中p1=0.5）
p2为效应大小，正确响应在由可闻区别所引起的全体数量中所占的预先假设的比例z1为与类型1错误风险对应的二项式分布值
z2为与类型2错误风险对应的二项式分布值
例如，在一个ABX测试中，如果类型1风险为005，类型2风险为0.10，效应大小为0.70，则样本容量应为50次试验。样本容量越小，也就是说试验的次数越少，错误风险越高。例如果进行了32次试验，a′′=005，效应大小为0.70。为了获得一个在统计上具有显著性的结果需要22/32的得分
当有大量样本可用时，二项式分布分析提供了很好的结果。其他类型的统计分析，比如信号检测理论也可以在ABX测试中使用。最后，值得注意的是，统计分析可以表现得令人印象深刻，但其结果并不能证明这个测试本身是没有缺陷的。换句话说，我们永远不应该被科学蒙蔽。
10.13无损数据压缩
损数据压缩的基本原理与感觉有损编码的原理完全不同。感觉编码主要对信号中存在的数据不相干性进行操作，数据压缩则是严格地对冗余性进行操作。无损压缩产生一个较的编码文件，可以用来恢复出达到逐比特精确的原始信号。换句虽然中间存储或传输
的文件更小一些，但输出文件与输入文件是完全相同的。在比特内容上没有任何改变，因此音质量也不会由于编码而有任何改变。这与有损编码是不同的，有损编码的输出文件种可闻或不可闻的方式被不可挽回地改变
些无损编解码器，比如MLP（Meridian Lossless Packing，Meridian无损打包）用于单独的音频编码。一些有损编解码器，比如MP3在编码器的输出级使用无损压缩方法霍夫
曼编码），从而在感觉编码之后进一步降低比特率。不管是哪种情况，无损压缩都不使用感分析，而是对信号的熵进行分析
一份以"狗咬人"为头条新闻的报纸可能不会引起多少关注。不过，如果头条新闻为"人咬狗"则可能会引起相当的反响。前者是很平凡的事，但后者则罕有发生。从信息的角度说，
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