子块非均匀量化的小波变换图像压缩编码方法

本文提出了一种子块非均匀量化的小波变换的图像压缩的编码方法。该方法充分利用了WT的良好的去相关特性，针对小波分解弱化各子带的统计特性的缺点给量化器设计造成困难提出了一个解决方案，并在实践中收效良好。     

寻优平衡量化的小波变换图像压缩编码器

提出一种基于小波变换WT的图像压缩的编码方法—“子树寻优平衡量化法” ,并在实践中收效良好     

基于CSD量化的数字滤波器的设计

数字滤波器在数字信号处理中占有举足轻重的地位。针对当前滤波器资源消耗大的问题，仔细研究了基于CSD（Canonic Signed-Digit)量化的滤波器设计方法，并对以往的CDS量化过程进行了改进，提出了一种降低滤波器运算量的改进方法，给出了设计基于CSD量化的滤波器的参考意见。仿真结果表明：改进后的算法对滤波器频率特性有一定改善，系统硬件实现时的存储资源也有所减少。     

基于传感器网络的标量量化器的设计

针对分布式编码在无线传感器网络研究中的重要性,着重研究了分布式编码中标量量化器的设计,分析设计最优标量量化器所存在的问题,提出了一种线性组合失真和速率的率失真数学模型。在此模型上,采用了一种改进的Lloyds迭代算法。通过仿真证明,此算法比传统的算法更能保证标量量化器的最优性或局部最优性。     

基于行波调制器的光量化器

介绍了一种基于行波调制器的光量化器.调制器的量化工作是建立在Pockels效应原理之上.当极化光通过加有电压的电光晶体时,光的极化方向发生偏转,偏转的角度正比于电压.用多个不同半波电压的行波调制器并联.这些调制器对同一输入射频电压,使用序列光脉冲分别进行量化,并构成二进制多bit位输出的光数字信号.依据这种结构原理,可以制成8-bit,12-bit等高精度量化器.量化速率可达100 GS/s.量化噪声不随bit位增加而增加.给出了4-bitA/D量化器的计算机仿真结果.     

具有均匀量化器的网络控制系统的一致有界性

针对连续被控对象、系统总时延小于1个采样周期的网络控制系统建立了离散模型.利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法给出了使网络控制系统稳定的控制方法.实现了均匀量化情况下系统的一致有界控制,给出了系统收敛上界.通过调节量化器的误差可以将系统状态控制在一定的范围内.实际中据此可设计相应的量化级别及编码长度等参数.通过仿真验证控制方法的有效性并分析了量化误差对系统收敛性的影响.     

基于对数量化数据的二次规划辨识方法

主要针对具有对数量化输出观测值的有限脉冲响应系统,对其进行了参数辨识研究,采用二次规划方法,得到了未知参数的数值估计值并对其统计特性进行了分析。首先,根据对数量化器的扇形界性质,将对系统未知参数的辨识问题转化为求解一个二次规划问题,该二次规划问题的最优解即为未知参数的估计值;其次,对转化成的二次规划问题,研究了其解的唯一性及收敛性,给出了未知参数估计值唯一存在及收敛的充分条件;最后,数值仿真验证了所提方法的有效性。     

具有JPEG视觉量化特性的小波变换图象压缩方法的研究

采用一种等范数滤波的方法，从ＪＰＥＧ量化阵获得一组小波变换域视觉加权系数，并结合基于尺度相关性的Ｚｅｒｏ树熵编码技术，实现了一种小波图象压缩算法，同ＪＰＥＧ压缩算法的比较表明，这种方法在信噪比和主观质量上都有明显的改善．     

基于有限时间的扇形界方法的量化估计(英文)

研究了具有对数量化器的离散时间系统的有限时间量化估计问题。利用扇形界的方法给出了量化误差,进一步设计了有限时间的量化估计器,使得对于由所有的量化新息给出的量化估计误差都在一个有限界之内,并且使得这个界在范数意义下尽可能的小。最后通过求解一个与量化新息有关的黎卡提方程得到了量化估计器。     

先进音频编码中的非均匀量化器的动态调整研究

非均匀量化器广泛运用在感知音频编码器中.通过对非均匀量化器失真的研究,引入了量化器的群能量失真概念.该概念定义为量化前的原始信号能量和量化后的重建信号能量的误差期望值.根据此概念提出了零群能量失真量化器,这种量化器能使原始信号能量和重建信号能量保持守恒.在量化器的量化电平间使用零群能量失真原则,约束量化电平间的群能量失真,可以获得与原始量化谱分布相关的动态量化区间划分.通过对原始量化谱的分布进行频数统计,近似计算动态量化区间划分,修改量化器的取整方式,使用该近似的动态量化区间划分,实现了随输入信号分布变化的动态调整量化器.客观音质评价实验显示,使用动态调整量化器先进音频编码,与使用标准推荐的量化器相比,在相同比特率下,客观音质评价指标失真指数和噪声掩模比都有所提高,编码器音质得到改进,且音质改进程度随着比特率的增加而增大.而基于对比听音实验的主观音质退化程度比较表明,使用动态调整量化器的先进音频编码,与标准算法相比,在相同码率下有更高的音质还原度 在维持标准算法音质水平的前提下,可节省一定比特率.该动态调整量化器不改变音频编码器自身结构,在不显著增加的计算量和存储量的条件下,提高了编码器性能,且适用于多种类型音频编码器.