基于小波特征矢量的分离初始码书算法

针对LBG算法在图像空域中随机构造初始码书性能不稳定、压缩质量差的缺点,提出了一种新的基于小波变换的变换域初始码书构造方法。该算法利用小波分解后系数的父子关系构造训练矢量,在此基础上采用分离的初始码书算法,考虑了子带内部以及各子带之间的关联性。用两幅经典图像做了算法的性能仿真与比较。仿真结果表明,该算法与传统的随机LBG以及一般的小波随机LBG算法相比,具有收敛速度快、压缩比高、图像质量好的优点。     

一种新的矢量量化码书设计算法

提出了一种针对码书优化的图像矢量量化算法。首先设定矢量距离的初始门限值,基于空间划分对训练矢量聚类,找到矢量个数小于平均胞腔矢量数的胞腔;提取其聚类矢量后删除该胞腔,然后缩小距离门限值再次聚类提取,依次循环直到聚类矢量个数达到要求。将提取的聚类矢量作为初始码书,进行LBG算法码书设计,有效地改善了传统LBG算法依赖于初始码书而容易陷入局部最优的缺点,采用改进算法生成的码书更接近全局最优,加快了收敛速度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

码书分类重排矢量量化方法及其应用

矢量量化可有效降低语音编码速率,但目前已有的多级分裂矢量量化、转换分类分裂矢量量化方法等都存在存储需求、计算复杂度以及解码语音质量等不能达到良好折衷的缺陷。该文提出了一种码书分类重排矢量量化方法。该方法通过将设计好的码书进行分类重排以降低码书搜索范围。并将该方法与多级分裂矢量量化结合,提出了码书分类重排多级分裂矢量量化方法。在量化比特及码书大小不变的前提下,实验结果表明:该方法可达到透明量化效果,量化时的计算复杂度最大降幅可达到多级分裂矢量量化方法的90.24%。     

基于改进粒子群算法的矢量量化码书设计研究

提出一种粒子群分组并行寻优码书设计算法,应用于图像的矢量量化编码中.可以得到性能较好的码书.利用同一种群两个分组分别进化,同时相互监督,某一个分组或者两个分组都陷入局部最优时,它能够通过相互作用跳出局部最优;然后通过对训练矢量进行排序,合理选择初始码书,使码字的分布更加合理,增强搜索多样性;最后通过仿真实验验证了该改进算法的合理性.     

用于LBG初始码书设计的改进PNN算法

矢量量化初始码书对于码书的形成非常重要,为了改善初始码书的性能和提高最终的码书质量,在分析成对最邻近(pair-wise nearest neighbor,PNN)算法与基础上,提出2种改进算法用于LBG算法初始码书的设计。改进的算法将训练矢量的分量和值排序与一次迭代多次融合用于PNN算法中,有效地降低了PNN算法的复杂度,减小了PNN算法的收敛时间。实验证明,该算法具有合理性和有效性,与LBG算法结合可进一步提高码书质量。     

降低波形码书搜索复杂性的新方法

本文提出一种新方法,对已由ＬＢＧ方法设计好的波形码书进行改进,降低了语音编码中波形码书搜索复杂性,同时保持较高的合成语音质量。测试结果证明了该方法的有效性。     

声道参数的矢量量化

矢量量化是一种高效数据压缩技术,成功的用于语音、图象处理和模式识别中。本文讨论矢量量化应用在参数编码中的码书结构、初始码书的生成和训练中的一些具体问题。     

矢量量化在语音识别中的应用

本文评述了矢量量化法用于语音识别研究的现状,并提出一种新的识别方案——将考虑能量信息的多段码书矢量量化技术应用于汉语孤立词语音识别。实验证明该法确实可在保证较高识别精度的前提下,大大加快识别速度。     

基于排序分离平均算法的码书设计改进算法

为了获得性能更佳的码书,以排序的分离平均算法为基础,在获得初始码书后,对于在LBG迭代中可能出现的空胞腔采用填充与当前码书距离最远输入矢量的方式作为改进,有效地改善了传统LBG算法容易陷入局部最优以及排序分离平均算法的空胞腔问题。改进算法生成的码书更加接近全局最优。仿真实验证明了该算法的有效性。     

变比特率均值匹配相关矢量量化图像编码算法

矢量量化(VQ)是一种有效的数据压缩技术。为找出与输入矢量最匹配的码字,传统的穷尽搜索矢量量化编码算法需要计算输入矢量与所有码字之间的失真测度。码书大小和矢量维数越大,穷尽搜索矢量量化编码的计算复杂度就越高。为了降低穷尽搜索矢量量化器的编码复杂度,本文提出了一种用于快速图像编码的均值匹配相关矢量量化器(MMCVQ)。在编码前,首先计算所有码字的均值,然后按照这些均值从小到大对码书进行排序。编码阶段,利用邻近图像块的高度相关性和当前输入矢量的均值共同确定相应的码字搜索范围。实验结果表明,当阈值大小为320时,与传统穷尽搜索矢量量化编码法相比,虽然MMCVQ算法的编码质量下降约0.3～0.4dB,但速度快14倍而且比特率下降0.1～0.2比特像素。     

多矢量多模式量化中码本尺寸联合优化算法

为了在基于模式的矢量量化中得到更好的量化效果,提出了一种有效的各模式码本尺寸分配算法以逼近全局最优。该算法对于各个模式分别计算每一种码本尺寸所带来的量化失真,在所有模式码本尺寸之和受限的条件下,寻找所有量化失真之和最小的码本尺寸分配方案。结果表明:该算法在运算量和存储量基本不变的情况下,可以有效地降低量化失真,提高量化精度,合成语音平均意见得分(MOS)提高0.02左右。     

透水性混凝土配合比正交设计方法

采用正交设计手段配制透水性混凝土,以混凝土的抗压强度、透水系数、连通孔隙率为指标,分析研究了骨料粒径、水灰比、骨胶比等因素及其不同的水平对透水性混凝土各性能指标的影响。结果表明,正交设计的分析结果与试验结果有良好的一致性,可为透水性混凝土的配合比设计提供方向及定量化分析方法。     

对手机消费市场的初步细分

市场细分对企业成功经营至关重要。本文就从消费者需求的角度出发,采用聚类分析方法,对手机市场进行了细分,得出五类不同的细分市场。     

基音周期矢量量化中权重系数的计算

为了更好地区分正弦激励线性预测声码器中待量化基音周期参数矢量各维基音周期参数的重要性,提高合成语音质量,提出了一种新的权重系数计算方法。发现权重系数的计算应考虑当前语音帧所有子带的清浊音度参数,而不仅仅是第一个子带的清浊音度参数,这样能够更好地区分各语音帧基音周期参数的重要性。将各语音帧的所有子带清浊音度参数相加,其和作为基音周期参数量化时的权重系数。测试结果表明,与仅将第一个子带的清浊音度参数作为权重系数相比,新方案能使合成语音质量MOS有较大提高。     

线谱对参数的一步插值预测矢量量化

利用语音短时谱变化相对较慢、其邻近ＬＳＰ（ＬｉｎｅＳｐｅｃｔｒｕｍＰａｉｒ）失量存在充分相关这一特性，提出了一种新的谱编码方法，即ＬＳＰ编码的一步插值预测矢量量化。本文设计了一个１８ｂｉｔ／ｆｒａｍｅ分裂矢量量化方案用于量化预测残差，当帧变化周期为３０ｍｓ时，平均谱失真仅为１．１７８ｄＢ。     

矢量量化的抗噪声优化算法

矢量量化是低速率语音和图像编码传输的有效手段,但是矢量量化系统很容易受信道误码的影响。通常对信道误码可以用纠错码来解决,但是这需要增加系统的传输码率。该文提出了一种不增加传输码率的矢量量化抗噪声优化算法,即对矢量量化码本的索引值分配进行优化,使得优化后所有Hamming距离为1的二进制码本索引值对应的码矢量的距离尽量小,从而在不增加传输码率的条件下有效地控制信道误码引起的信号失真。软件模拟显示在随机误码的情况下此算法是很有效的,并且成功地应用于低速率声码器算法中,使得声码器在10-2的随机误码的情况下仍然具有良好的性能。     

整数小波变换与矢量量化相结合实现图像压缩

论述了基于提升框架下整数小波变换与矢量量化相结合的图像压缩.经仿真认为此方法可降低计算复杂度,实现快速小波变换,利用局部搜索法量化的速度高于全局搜索法,且可通过调整局部搜索范围调整恢复图像的质量,达到提高编码速度和恢复图像质量的目的.     

整数小波变换与矢量量化相结合实现图像压缩

论述了基于提升框架下整数小波变换与矢量量化相结合的图像压缩.经仿真认为此方法可降低计算复杂度,实现快速小波变换,利用局部搜索法量化的速度高于全局搜索法,且可通过调整局部搜索范围调整恢复图像的质量,达到提高编码速度和恢复图像质量的目的。     

快速编码算法的VLSI体系结构设计

研究了基于平方误差距离的矢量量化快速编码算法的VLSI体系结构,该结构以模块化思想设计,采用流水线技术、并行处理和设计复用技术提高了系统的处理速度,占用较少的硬件资源,很容易扩展到任意数目的码书,非常适合大尺寸码书的矢量量化编码系统.对结构中的各个模块分别编写了相应的Verilog HDL模型,完成了整个VLSI电路设计,成功地进行了功能仿真和验证.     

塔形矢量量化图像编码技术的研究与实现

针对矢量量化图像编码技术中编码的复杂度随码矢的维数呈指数增长这一缺陷，本文提出了一种基于训练码矢塔形结构的快速算法。经实验证明，采用该方法可大大加快编码的速度，从而提高了编码的效率