Лучший способ может зависеть от распределения поплавков в (-1,1); если в некоторых областях их больше, а в некоторых меньше, вы можете увеличить «точность» в первых за счет последних. По сути, если у вас есть функция вероятности для выходных данных, определенных на этом интервале, вы можете разделить (0,1) - интервал значений вероятности - на 256 равных подинтервалов, и для каждого данного числа с плавающей точкой вы рассчитываете, на какой подинтервал его значение функции вероятности падает. Для шума функция вероятности (или, по крайней мере, должна быть) близка к линейной, так что, возможно, ответ Марка Байерса - это путь.