矢量量化中碼書設(shè)計的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、矢量量化(Vector Quantization,VQ)是香農(nóng)信息論在信源編碼理論方面的新發(fā)展。它提出將若干標量數(shù)據(jù)組構(gòu)成一個矢量,然后在矢量空間中給以整體量化,從而壓縮了數(shù)據(jù)而不損失太多信息,這是一種高效的壓縮技術(shù)。本文以矢量量化碼書設(shè)計算法作為主要研究對象,對幾種常用的碼書設(shè)計算法:經(jīng)典GLA算法,成對最近鄰(PNN)算法,學習矢量量化(LVQ)算法進行仿真實驗,比較三種算法重建矢量時產(chǎn)生的失真大小以及三種算法碼書設(shè)計的計算量大小。

2、 文中對經(jīng)典的GLA算法提出了改進措施:用PNN算法訓練初始碼書作為GLA算法的初始碼書以降低GLA算法對初始碼書的敏感性,并通過仿真檢驗改進效果。實驗數(shù)據(jù)證明:利用改進算法重建矢量得到的失真比經(jīng)典的GLA小,改進后GLA算法對初始碼書的敏感性有所降低,碼本更加接近全局最優(yōu)化,而且總的計算量有所下降。 本文還提出一種改進方法以改善LVQ算法對碼字更新的局部最優(yōu)問題:設(shè)定碼字更新次數(shù)的閾值,使得絕大多數(shù)碼字都得到更新,使算

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