In der Messung werden physikalische Größen häufig in analoge elektrische Größen umgewandelt. Die Umwandlung in ein symbolisches System mit einer begrenzten Auflösung ist die Quantisierung. Früher in der BC (before computers) - Ära erfolgte sie durch Ablesen des Messinstrumentes und Aufschreiben des abgelesenen Wertes mit dem Bleistift. Hierdurch wurden die Messwerte einer Speicherung in Tabellen und Verknüpfung mittels symbolischer Operationen, auch Rechnen genannt, zugänglich. Heute findet letzteres praktisch ca. noch in symbolgestützten Rechenmaschinen - Computer genannt - statt und die Quantisierung von Messgrößen erfolgt sinnvollerweise auch maschinell, nämlich in einem Analog-Digital-Wandler. Hierbei treten verschiedene Fehler auf wie Linearitätsfehler und Quantisierungsrauschen. Die Quantisierung ist also neben der Abtastung ein Schritt der Digitalisierung (A/D-Wandlung) von analogen Signalen.

Hier ist Quantisierung ein Schritt in dem Kompressionsverfahren. Die Daten etwa der Ortsfrequenzen liegen bereits digital vor, jedoch in einer hohen Genauigkeit (Bitzahl). In der Q. wird eine wesentlich niedrigere Anzahl von Werten erlaubt, die sich mit weniger Bits darstellen lassen und darüber hinaus eine bessere Voraussetzung für spätere Komprimierungsstufen liefern. Die Q. erfolgt durch Rundung. Die Anzahl der Quantisierungsstufen variiert i.A. mit der Ortsfrequenz, was die genauere codierung der zuverlässigeren tiefen Ortsfrequenzen erlaubt. Auch der Abstand der Quantisierungsstufen einer Ortsfrequenz braucht nicht gleichmäßig zu sein, sondern kann etwa mit zunehmender Amplitude zunehmen, um auf bestimmtes Merkmalen der menschlichen Wahrnehmung zu reagieren.

versteht man unter Quantisierung den Ãœbergang einer klassischen Theorie der Physik in die entsprechende quantentheoretische Darstellung, siehe Quantisierung (Physik).

In Software zur Produktion von Musik bedeutet Quantisierung das automatische Verändern der Länge und Position der Töne, um z.B. über MIDI eingespielte Tonfolgen exakt auf den Takt zu legen.

• http://www.ztt.fh-worms.de/de/sem/ws95_96/kompressionsalgorithmen/node37.html
• http://jpegclub.org/ Anwendung der Qunatisierung in der Diskreten Cosinus Transformation bei der JPG-Komprimierung