标量量化是对单个样本或单个参数的幅值进行量化。"标量"是指被量化的变量维数，即一维变量。
　　理解标量量化的基础是学习"均匀量化、非均匀量化和自适应量化"的概念。
　　为了更好的理解均匀量化，要明确"量化步长"、"输出阶"等概念。我们来画一个8阶均匀量化的特征曲线，如图4.2-1。
　 4.2-1 一个8阶均匀量化的特征曲线
　　
　　横轴是输入，纵轴是量化的输出值。横轴上的间隔点为步长点，该特征曲线的步长为Δ；最右边和最左边的标记称为过载点；纵轴上的标记称为输出阶。
　　横轴上的步长点的距离与纵轴上的输出阶的距离是相同的，这个距离表示为Δ，Δ称为量化器步长。量化输出值若是n位，则称为n位量化器。
　　那么，量化步长与输出阶的阶数、输出值的表示位数的关系如何呢？
　　一个确定输出阶层数为L的量化器，则它的输出值的位数n=log₂L（位）。
　　一个确定输出量化位数为n的量化器，则它的输出阶数L=2ⁿ（位）。
　　上图为8阶，3比特均匀量化器。
　　在图中：
　　当x=（0～Δ）时，y=Δ/2
　　当x=（Δ～2Δ）时，y=3Δ/2
　　均匀量化的实质就是将输入x用等步长（Δ）划分；将输出y划分为等距离（Δ）的输出阶；x在0~Δ的所有值，被量化输出为同一个y值。依此类推……实现一对读多的映射。
　　非均匀量化与均匀量化的不同是量化步长是不等的，也就是说不是唯一的。这样说也许是不准确的，但有利于理解，准确的说应该是，横轴的量化间隔是不唯一的。
　　比如下面是一种常见的非均匀量化器的特性图：

　　要减少过载，有要保证低幅值的量化性能好，有一种解决的方法就是自适应量化器的步长。量化器步长适应方法分为大两类：前向适应（FA或AQF）和后向适应（BA或BQF）。
　　前向适应量化器从输入获取步长信息；。

　　后向适应（BA或BQF）通过量化输出的信号适应步长

　　两种方式各有优缺点。
　　前向适应的缺点：需要插入一段延时（延时至少要等于计算该块数据步长的时间，通常为10~25ms）。远距离传输中易出现回声问题。后向适应需要大雨FA的"前瞻"能力。