数据量和业务量的区别，音频数据量等于什么?
大家好，今天小编在百度知道关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据量的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据量的解答，让我们一起看看吧。
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一、数据量和业务量的区别
区别是统计口径不一样。业务量是不带时间单位的，提到业务量的时候，一定会加一个时间单位。如每天的业务量是100万笔，每年的业务量是1亿笔等。数据量是指活动记录的条数，不同公司由不同的活动，例如有的公司有出库记录，入库记录，销售记录等等，这些都是业务数据的明细记录。
二、音频数据量等于什么?
数据量（字节/秒）= (采样频率（Hz）*采样位数（bit）*声道数)/ 8 声卡对声音的处理质量可以用三个基本参数来衡量，即采样频率、采样位数和声道数。
采样频率是指单位时间内的采样次数。采样频率越大，采样点之间的间隔就越小，数字化后得到的声音就越逼真，但相应的数据量就越大。声卡一般提供11.025kHz、22.05kHz和44.1kHz等不同的采样频率。
一般获取音频数据的方法是：采用固定的时间间隔，对音频电压采样（量化），并将结果以某种分辨率（例如：CDDA每个采样为16比特或2字节）存储。
采样的时间间隔可以有不同的标准，如CDDA采用每秒44100次；DVD采用每秒48000或96000次。因此，采样率，分辨率和声道数目（例如立体声为2声道）是音频文件格式的关键参数。
扩展资料
在电脑上录音的本质就是把模拟声音信号转换成数字信号。反之，在播放时则是把数字信号还原成模拟声音信号输出。
采集卡的位是指采集卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。采集卡的位客观地反映了数字声音信号对输入声音信号描述的准确程度。8位代表2的8次方--256，16位则代表2的16次方--64K。
有损文件格式是基于声学心理学的模型，除去人类很难或根本听不到的声音，例如：一个音量很高的声音后面紧跟着一个音量很低的声音。MP3就属于这一类文件。
无损的音频格式（例如FLAC）压缩比大约是2：1，解压时不会产生数据/质量上的损失，解压产生的数据与未压缩的数据完全相同。如需要保证音乐的原始质量，应当选择无损音频编解码器。例如，用免费的FLAC无损音频编解码器你可以在一张DVD-R碟上存储相当于20张CD的音乐。
有损压缩应用很多，但在专业领域使用不多。有损压缩具有很大的压缩比，提供相对不错的声音质量。
参考资料来源：百度百科-音频采样
三、系统数据量指的是
是指计算机系统中存储和处理的数据总量。系统数据量是计算机系统中存储和处理的数据总量，涉及到数据类型、数量、处理速度、安全性等方面的问题，需要采取相应的措施来确保系统的性能和稳定性。系统数据量通常包括结构化数据和非结构化数据两种类型。
四、测序数据量?reads数目?cluster?
首先，需要明确一点: 数据量大小其实就是碱基的个数。
那么，数据量大小的计算方法是：
数据量=reads长度 X reads个数 (reads长度很容易得知，reads个数等于测序所得到的fastq文件的总reads数)
数据量=单端reads长度 X 单端reads个数 X 2
通常测序数据量的单位都是用“G"表示，例如1G。需要强调的是，这里所说的G不是说测序文件在硬盘上的大小为1G，而是表示10亿个碱基。这是如何计算的呢？
首先，我们需要知道1个碱基=1 byte ；
其次是，1kb=10^3 byte 1M=10^6 byte 1G=10^9 byte。
所以，1G的数据量=10^9=10亿个碱基。
此外，测序数据量还有另外一种表示方式，即cluster。一个cluster表示一个DNA片段（对于RNA-seq，则表示一个片段化后的RNA分子）。比如说某一个样本测序数据量为30M 的 cluster。如果采用双端测序技术，每个cluster从两端都测一次，每次测150bp, 所以就会得到30M X 2=60M的reads数，然后reads数乘以每条read的长度就是我们最后的测序数据量（碱基数），即为60M X 150=9G的碱基数。
我们知道了测序数据量是如何计算的，那么问题来了，对于一个测序样本，需要测多少G 的数据量才能满足实验要求呢？要回答这个问题，首先要搞清楚几个概念。
由于基因组中的高GC、重复序列等复杂结构的存在，测序最终拼接组装获得的序列往往无 法覆盖有所的区域，这部分没有获得的区域就称为Gap。例如一个细菌基因组测序，覆盖度是98%，那么还有2%的序列区域是没有通过测序获得的。
测序深度与基因组覆盖度之间是一个正相关的关系，测序带来的错误率或假阳性结果会随着测序深度的提升而下降。
测序深度和覆盖度的示意图如下：
我们的期望是基因组上每个碱基至少被测序到3次（对SNP检测来说，一个位点至少要大于3次，才被认为有效）的概率大于0.99。
那么问题来了，多大的测序深度，才能满足基因组中每个碱基被测序到3次的概率大于0.99。
我们假设基因组大小为G, 假定每次测序可从基因组任何位置上随机检测一个碱基。那么对于基因组上某一个固定碱基位置，在一次测序（每测一个碱基为一次测序）中，该位置被命中的概率为P （P=1/G）。由于基因组 DNA 长度长，在一次测序中，每个碱基被检测到的概率很小。当我们的测序量为10G时，即进行10^9次测序过程，每个碱基被检测到的次数会显著增加。我们知道，当某事件出现的概率很小，而试验次数N很大时，该事件符合泊松分布。泊松分布是一种离散型随机变量的分布,它有一个特殊的性质即期望和方差均为λ。泊松分布的概率由参数λ所确定，N次试验中出现 x 次的概率为：
在实际应用中， 对于所观察的稀有事件，我们先利用样本数据计算出平均值并用它来估计 λ。由于测序深度就是每个碱基被检测到的平均次数，因此可以看作成λ。根据这个公式，我们把x看作特定碱基被测到的次数，λ看作基因组的测序深度。在测序深度为10的情况下，根据公式 P(0)=4.5e-05,几乎不太可能测不到。一个碱基至少被测到一次的概率为1-P(0) ≈ 1。一个碱基至少被测到3次的概率为 1-P( 0)－P( 1) - P( 2) = 0.99。
从图1可以看出，10X的测序深度，能够满足基本的实验目的。
因此只要确定了测序深度，测序数据量就很好计算了。
数据量大小=测序深度X基因组大小。
最后总结：数据量大小=测序深度X基因组大小
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参考：
到此，以上就是小编对于数据量的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据量的4点解答对大家有用。