噪声滤波量化是一种常用的信号处理技术，它可以在数字信号处理中有效地减少噪声的影响。噪声是指信号中包含的非期望成分，可能来自于传感器的不完美性、环境干扰以及电子设备中的杂散等。在很多应用领域，如音频处理、图像处理和通信系统等，噪声都是需要进行处理的重要问题。

噪声滤波量化的目标是尽可能地保留信号的有用信息，同时抑制或消除噪声。这种方法通过对信号进行滤波和量化来实现。滤波的作用是通过选择合适的滤波器，将频率特性接近于信号的频谱，从而抑制噪声的频率成分。而量化是将连续的信号离散化，使其能够用有限个数的离散级别来表示。通过适当的量化方式，可以减少噪声的干扰。

噪声滤波量化的基本原理是通过组合滤波和量化两个步骤来实现。使用合适的滤波器对输入信号进行滤波处理。滤波器的设计根据需要抑制的噪声频率范围来选择。常见的滤波器包括低通滤波器、带通滤波器和高通滤波器等。滤波器的输出是信号的频率成分，噪声被抑制或消除后的信号。

接下来，对滤波器输出的信号进行量化处理。量化是将连续的信号离散化，用有限个数的离散级别来表示。量化过程中，需要选择合适的量化器和量化级别。量化器可以是线性量化器或非线性量化器，而量化级别的选择取决于信号的动态范围和所需的精度。较高的量化级别可以提供更好的动态范围和精度，但会增加存储和传输成本。