性能优异的稳定子码的设计

根据量子纠错码的性能界限对[[8,3,3]]码的性能进行分析,指出其强大的编码能力及其优异的性能。运用群的理论及稳定子码的基本原理构造了该码的稳定子生成元,计算出了其全部的稳定子并构造出其逻辑算子。在此基础上设计了该编码的基本码字,即编码子空间的一组正交基。     

一种矢量量化的快速码字搜索算法

文章提出了一种基于范数和方差相结合的码字快速搜索算法。该算法在搜索前预先计算码书中码字的范数和方差,并按范数的大小对码书中的码字进行排序;搜索时,利用有序的码书和有效的删除准则,大大减小了码字的搜索范围,从而降低了编码时间。     

变长码的抗误码扩散能力分析

给出了一种基于离散无记忆信源模型的分析变长码抗误码扩散能力.该方法通过分析序列中某一时刻某个码字出现的概率,以及该码字发生错误后正好变成与该码字同码长的另一码字的概率,得到该时刻不发生误码扩散的概率.而整个序列不发生误码的概率为该概率的序列长次幂.模拟计算结果显示,该方法可在不增加平均码长和码方差的情况下,选择出抗误码扩散能力最好的码组.     

对码本模型中码字结构的改进

针对码本结构, 提出一种简化算法. 该算法通过将码字元组中判断该码字是否冗余的元素--最大未使用时间改为由元组的其他变量直接计算而不存储在码字中, 去除了该变量所占用的空间, 将6元组替换为5元组. 实验结果表明, 该改进不会对运动目标检测增加额外计算, 准确性和实时性不受影响, 并可减少码本模型占用的内存.     

加权平方误差测度下的快速矢量量化算法

为降低加权平方误差测度下的矢量量化运算量,针对加权因子固定与不固定两种情况,分别提出了快速搜索算法。加权因子固定时,对等均值最近临搜索算法做了相应改动即可应用;加权因子随输入矢量变化时,提出了一种分裂多级等均值最近临搜索算法,算法提出了3个新的排除准则,在不同的场合下选用部分或者全部,从而有效降低码字搜索运算量。测试结果表明:分裂多级等均值最近临搜索算法能够有效降低加权平方误差测度下矢量量化的运算量,比全搜索算法能够节省约69%的运算量。     

基于子矢量技术的矢量量化码字快速搜索算法

针对矢量量化编码过程中,码书搜索计算量较大的问题,提出一种基于子矢量技术的矢量量化码字快速搜索算法.算法使用小波变换后的系数合理构造矢量,在码字搜索过程中将输入矢量和码字划分为几个互不重合的子矢量,利用各个子矢量的2范数建立码字排除不等式,最终实现快速排除不匹配码字的目的.实验结果表明,该算法比EEENNS(equal-average equal-variance equal-norm nearest neiohbor search)算法在失真计算次数和计算复杂度上分别减少了51%～63%和25%～40%.相比Pan的算法减少了28%～41%的失真计算次数和31%～44%的计算量,而比Chen的算法则减少了8%～22%的失真计算次数和11%～19%的计算量.     

基于小波变换的矢量量化快速码字搜索算法

针对矢量量化过程中编码的复杂性,提出了一种基于小波变换的自适应快速码字搜索算法.该算法使用欧几里德距离的平方作为量化的失真测度,首先为输入矢量选择合理的初始匹配码字,然后利用多控制点的三角不等式和变换域中矢量的性质去排除不可能匹配的码字,最后通过搜索空间的逐次降低找到与输入矢量最匹配的码矢量.仿真结果表明：在需要很少预先计算量和额外存储量的条件下,文中算法的编码质量和全搜索算法相同,但是其计算量却极大地降低.     

矢量量化快速搜索算法的研究

为了进一步降低矢量量化的运算量,提出了一种新的快速搜索算法.在最近邻域搜索算法的基础上,提出了一个基于矢量分割的一般性码字排除准则.该准则综合利用子矢量的均值和方差参数,构造了一个判决不等式来排除不可能的码字.算法中子矢量的个数设定为2.实验结果表明,该算法的运算时间是改进的等均值等方差最近邻域搜索(IEENNS)算法的80%左右.该算法的性能要优于以往的几种基于不等式判决的快速搜索算法,可以应用在语音和图像编码算法中.     

Hadamard域中结合矢量特征值和子矢量和值的码字快速搜索算法

研究了一种基于Hadamard变换的结合矢量特征值和子矢量和值的快速码字搜索算法.该算法充分利用矢量特征量和子矢量和值在空域和Hadamard域间的联系,建立了一种4步高效排除不等式,再结合部分失真PDS(partial distortion search)排除法,有效地排除了大量不匹配码字.实验结果表明,算法相比于其...     

Huffman并行解码结构及硬件实现

介绍了一种应用在JPEG解码器下采用并行方式实现的Huffman解码方式,这种结构的解码器把Huffman的头码流分析和解码分开工作,可以在同一时间进行解码;这种方式通过增加流水线和结构的复杂性对硬件资源的占用,来获得对码流解码的高吞吐量;它不同于传统的串行结构,将码流逐位地输入解码器中,然后解码器又通过逐位地匹配实现码流的解码。