矢量量化技术
矢量量化
量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替，
或者叫着被量化为这个代表矢量。例如，所有可能 的二维矢量就构成了一个平面，将平面分成7个小 区域。
x2
Y3 Y4
Y2 Y1
Y5
Y7
x1
Y6
Yi（x1i ,x2i）
3、举例说明标量量化与矢量量化的区别
假设声道滤波器传输函数用4个系数来描述，而且，
又假设声道只能为4个可能的形状之一。这意味着只存在4
码书C ＝｛y0, y1 , y2, y3｝
d(x,y3)=46 y0 y1 y2 y3 码字y1最接近输入矢量图象块 x，故用索引“01”编 码
标量量化和矢量量化比较
标量量化是维数为1的矢量量化。一般矢量量化均指
大于1的多维量化。
一个P维最佳矢量量化器的性能总是优于P个最佳标量
量化器。
在相同的编码速率下，矢量量化的失真明显比标量量
矢量量化器定义：
维数为P，码本长度为J的矢量量化器Q定义： 为从P维欧几里德空间RP到一包含J个输出(重构)
点的有限集合C的映射，
Q：RP→C，其中C={y1 ,y2 ,… ,yJ} yi
RP，i＝1,…,J
集合C称作码本或码书，码本长度为J 。 码本的J个元素称作码字或码矢量，它们均
为RP中的矢量，P维矢量。
码书
N个特征矢量 wen {X , X , … , X } 1 2 N
矢量量化
x ( x1 , x2 ,, xN )T , 它的所有
矢量量化过程
－码本搜索：对输入矢量x进行VQ的过程，就是在码本中以某种方式进行 搜索，寻找一个与 x 最接近的码字之过程，即用该码字去替代 x 。这里， 所谓最接近，应按失真测度d(x, yi)为标准来衡量。
xCi
d ( x, y )
i
这个矢量yi 是胞腔Ci的待定码矢。根据条件 （2），应该按使Di 最小的 准则来确定yi，即应该选择Ci的形心作为yi。
8.4 码本的设计
胞腔的形心如何计算取 决于失真度的定义。 采用均方误差或加权均 方误差作为失真度定义 时，形心 1 cent(Ci ) Mi
1 (X Y) (X Y) 2 d 2 ( X , Y ) ( xi yi ) K i 1 K
K T
优点：简单、易于处理和计算，且主观评价上有意义。 缺点:欧式距离测度不能应用于线性预测系数构成的矢量。
8.3.1 欧式距离——均方误差
• 失真和距离是两个不同的概念，虽然经常用距 离来表示失真，但距离并不就是失真。也可以 用别的量来表示失真。具体说，两矢量x和y之 间的距离d(x,y)具有以下性质：
矢量控制的原理及优势分析
矢量控制的原理及优势分析矢量控制是一种基于矢量量化技术的控制方法，它通过将控制信号表示为一个多维向量，将系统状态表示为另一个多维向量，通过比较两个向量之间的差异来实现对系统的精确控制。本文将介绍矢量控制的原理以及其相对于其他控制方法的优势。
一、矢量控制的原理
矢量控制的原理可以简单概括为三个步骤：量化、编码和解码。
1. 量化：矢量控制将连续信号量化为离散信号，将连续的控制变量转化为离散的矢量。量化的目的是为了将连续的信号转化为计算机可以处理的形式，同时也是为了降低控制系统的复杂度。
2. 编码：经过量化处理的离散信号需要进行编码，将其表示为一个向量。编码的方式有很多种，常见的有Pulse Code Modulation (PCM) 和Delta Modulation (DM)。编码的目的是为了将信号转化为可以存储和传输的形式。
3. 解码：解码是将编码后的信号转化为控制信号的过程。解码需要将编码后的向量反向转换为原始的控制变量。解码的准确性和精度直接影响到系统的控制效果。
二、矢量控制的优势
相比于传统的控制方法，矢量控制具有以下的优势:
1. 精确度高：矢量控制通过将控制信号和系统状态表示为向量，可
以实现对系统的高精度控制。通过对向量的比较，可以实时调整控制
信号以满足系统的需求。
2. 灵活性强：矢量控制的灵活性主要体现在控制信号的可调性上。
不同于传统的控制方法需要通过改变参数的方式来调整控制信号，矢
量控制通过改变向量的维度和取值范围来实现对控制信号的灵活调整。
3. 抗干扰能力强：由于矢量控制将控制信号和系统状态表达为向量，其相对于噪声和干扰的容忍度较高。通过将主要信号分量与干扰信号
VQ
矢量量化系统
矢量量化器分类
无记忆矢量量化器
有记忆矢量量化器
无记忆矢量量化器
量化每一个矢量都不依赖于此矢量前面的其它矢量，即 每一个输入矢量都是独立进行量化的
有记忆矢量量化器
在量化每一个输入矢量时，不仅与此矢量本身有关，而 且与前面的矢量有关
5种典型的无记忆矢量量化器
全搜索矢量量化器（Full search VQ） 树搜索矢量量化器（Tree search VQ） 多级矢量量化器（Multi Stage VQ） 增益/波形矢量量化器（Gain/Shap VQ） 分离均值矢量量化器（Separating Mean VQ）
码字，构成初始码书
优点：
① 不用初始化计算，可大大减少计算时间 ② 初始码字选自训练序列，无空胞腔问题
缺点： ① 可能会选到一些非典型矢量作码字，因而该胞 腔中只有很少矢量，甚至只有一个初始码字，而且 每次迭代又都保留了这些非典型矢量的形心； ② 会造成在某些空间把胞腔分得过细，而有些空 间分得太大 这两个缺点都会导致码书中有限个码字得不到充 分利用，设计的矢量量化器性能可能较差。
失真测度选择的原则
必须在主观评价上有意义，即小的失真对应好的主观
质量评价
必须在数学上易于处理，能导致实际的系统设计 必须可计算，并保证平均失真 D = E [d (X, Q(X)] 存在 采用的失真测度应使系统易于硬件实现
第八章矢量量化技术
Y1={ y11,y12,…,y1P} Xi={ai1,ai2,…,aiP} Y2={ y21,y22,…,y2P}
计算失真
Y 最2 小失真
YJ={ yJ1,yJ2,…,yJP}
矢量量化器 （码本）
矢量量化 argmin[d(x,cj)]
x
索引0
43 23
码字c0
3 1
2
3
34 1 1 码字c1
x2
Y3
Y4
Y2
Y1
Y7
x1
Y5
Y6
Yi（x1i ,x2i）
3、举例说明标量量化与矢量量化的区别
假设声道滤波器传输函数用4个系数来描述， 而且，又假设声道只能为4个可能的形状之一。这 意味着只存在4组可能的声道滤波器传输函数。
现在考虑对每一个滤波器系数单独进行标量量化， 需要2bit，每一分析帧需要8个比特来进行编码。
{2 , 4, … , 1}
语 码本
文 码本 {Y1 ,Y2 ,…,YJ}
模板库
音 码本
学 码本
三、矢量量化在语音识别中的应用 先对系统中的每个字，做一个码本作为该字
的参考（标准）模板,共有M个字，故共有M个码 本，组成一个模板库。
识别时，对于任意输入的语音特征矢量序列X ＝{X1 , X2 , … , XN}，计算该序列中每一个特征 矢量对模板库中的每个码本的总平均失真量误差， 找出最小的失真误差对应的码本（代表一个字）， 将对应的字输出作为识别的结果。
第三章矢量量化技术
i 1
K
| xi yi |
(3)加权欧氏距离测度
d ( X ,Y )
1 K
i 1
K
w ( i )( x i y i )
2
24
3.3 最佳矢量量化器的最佳码本设计
一.最佳码本设计的原则
所谓最佳设计，就是从大量信号样本中训练 出好的码本；从实际效果出发寻找到好的失真 测度定义公式；用最少的搜索及计算失真的运 算量。 最佳码本的设计，就是在一定条件下，使得 d(X,Y)的统计平均最小。需满足下列条件：
x1 xa1
xk xak xak+1
xk+1 xaL
xL xaL+1
3.1概述 一.标量量化
-2 -
2 2
标量量化
5
3.1 概述 二. 矢量量化： 若干个标量数据组成一个矢量，矢量量化是对 矢量进行量化，和标量量化一样，它把矢量空间分 成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量， 量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替， 或者叫被量化为这个代表矢量。例如，所有可能的 二维矢量就构成了一个平面，将平面分成7个小区 域。
16
3.2 矢量量化的基本原理
四.判断规则 当给矢量量化器输入一个任意矢量Xi进行矢量量化 时，矢量量化器首先判断它属于那个子空间，如何
矢量量化原理及其程序实现
矢量量化原理及其程序实现
一、矢量量化概念
矢量量化：若干个标量
数据组成一个矢量，矢量量
化是对矢量进行量化，它把
矢量空间分个小区域，每个
小区域寻找一个代表矢量，
量化时落入小区域的矢量
就用这个代表矢量代替。
二、基本原理
基本知识：语音信号由很多个帧构成，语音信号的一个帧就类似一个矢量语音信号某一帧中提取的声道参数，共K个,Xi={ai1,ai2,…,aiK}。则Xi是一个K维矢量。N个语音帧，每帧中共有K个声道参数，共组成N个K维矢量。
原理：矢量量化就是把这个K维输入矢量X映射成另一个K维量化矢量。其中量化矢量构成的集合称为码书或码本，码书中的每个矢量称为码字或者码矢。
对一个矢量X进行量化，首先选择一个合适的失真测度，然后用最小失真原理，分别计算用量化矢量Yi替代X所带来的失真。其中最小失真值所对应的那个量化矢量，就是矢量X的重构矢量（或恢复矢量）。
矢量量化的准则：在给定码本大小K时使量化所造成的失真最小。
矢量量化的设计：从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找最好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，以便用最少的搜索和计算失真的计算量，来实现最大可能的平均信噪比。
三、程序实现（LBG算法）
第四章 矢量量化
第四章 矢量量化
当K=2时，所得到的是一些二维矢量，所有可能的二维 矢量就形成了一个平面。 如果记二维矢量为(a1, a2)，所有 可能的(a1, a2)就是一个二维欧氏空间。 如图 4.2(a)所示, 矢 量量化就是先把这个平面划分成N块(相当于标量量化中的量 化区间)，即S1, S2, …，SN，然后从每一块中找一个代表值 Yi(i=1, 2, …，N) (相当于标量量化中的量化值)，这就构成了 一个有N个区间的二维矢量量化器。 图4.2(b)所示的是一个7 区间的二维矢量量化器，即K=2，N=7，有Y1，Y2，…，Y7 共7个代表值，通常把这些代表值Yi称为量化矢量。
(4-7)
此失真测度的主要优点是计算简单，硬件容易实现。
(3) 加权平方失真测度
d(X，Y)=(X－Y)TW(X－Y)
(4-8)
第四章 矢量量化
在矢量量化器的设计中，失真测度的选择是很重要的。 一般来说，要使所选用的失真测度有实际意义，必须要求它 具有以下几个特点：
① 必须在主观评价上有意义，即小的失真对应好的主 观质量评价；
设计矢量量化器的关键是编码器α(X)的设计，而译码器
β(i)的工作过程仅是一个简单的查表过程。 设计编码器需引
入失真测度的概念，失真测度的选择直接影响矢量量化系统
的性能。
失真测度是以什么方法来反映用码字Yi代替信源矢量X 时所付出的代价，这种代价的统计平均值(平均失真)描述了
第四章 矢量量化
第四章矢量量化
1、矢量量化？(VQ)
是1956年由steinhaus首次提出的，1970年代后期发展起来的数据压缩和编码技术。它主要应用于：语音编码、语音合成、语音识别和说话人识别。矢量量化在语音信号处理中占有重要地位。
2、标量量化和矢量量化？
✓标量量化：是对标量进行量化，即一维的矢量量化。将动态范围分成若干个小区间，每小区间有一个代表值。当输入信号落入某区间时，量化成该代表值。
✓矢量量化：是对矢量进行量化。将矢量空间分成若干个小区域，每小区域有一个代表矢量。当输入矢量落入某区域时，量化成该代表矢量。
矢量量化是标量量化的发展。矢量量化总是优于标量量化，维数越高，性能越优越。矢量量化有效利用各分量间的互相关性。
1970年代末，Linde，Buzo，Gray和Markel等人首次解决了矢量量化码书生成的方法，并首先将矢量量化用于语音编码获得巨大成功。
如，在语音通信方面，将在原来编码速率为2.4kbit/s的线性预测声码器基础上，将每帧的10个反射系数加以10维的矢量量化，就可使编码速率降低到800bit/s，而声音质量基本未下降。又如分段声码器，由于采用矢量量化，可以使数码率降低到150bit/s。
3、矢量量化的基本原理？
标量量化是对信号的单个样本或参数的幅度进行量化；标量是指被量化的变量，为一维变量。
矢量量化的过程是将语音信号波形的K个样点的每一帧，或有K个参数的每一参数帧构成K维空间的一个矢量，然后对这个矢量进行量化。
标量量化可以说是K=1的矢量量化。矢量量化的过程和标量量化过程相似。在标量量化时，在一维的零至无穷大值之间设置若干个量化阶梯，当某输入信号的幅度值落在某相邻的两个量化阶梯之间时，就被量化成两阶梯的中心值。而在矢量量化时，则将K维无限空间划
第四章 矢量量化.
第四章矢量量化
1、矢量量化？(VQ)
是1956年由steinhaus首次提出的，1970年代后期发展起来的数据压缩和编码技术。它主要应用于：语音编码、语音合成、语音识别和说话人识别。矢量量化在语音信号处理中占有重要地位。
2、标量量化和矢量量化？
✓标量量化：是对标量进行量化，即一维的矢量量化。将动态范围分成若干个小区间，每小区间有一个代表值。当输入信号落入某区间时，量化成该代表值。
✓矢量量化：是对矢量进行量化。将矢量空间分成若干个小区域，每小区域有一个代表矢量。当输入矢量落入某区域时，量化成该代表矢量。
矢量量化是标量量化的发展。矢量量化总是优于标量量化，维数越高，性能越优越。矢量量化有效利用各分量间的互相关性。
1970年代末，Linde，Buzo，Gray和Markel等人首次解决了矢量量化码书生成的方法，并首先将矢量量化用于语音编码获得巨大成功。
如，在语音通信方面，将在原来编码速率为2.4kbit/s的线性预测声码器基础上，将每帧的10个反射系数加以10维的矢量量化，就可使编码速率降低到800bit/s，而声音质量基本未下降。又如分段声码器，由于采用矢量量化，可以使数码率降低到150bit/s。
3、矢量量化的基本原理？
标量量化是对信号的单个样本或参数的幅度进行量化；标量是指被量化的变量，为一维变量。
矢量量化的过程是将语音信号波形的K个样点的每一帧，或有K个参数的每一参数帧构成K维空间的一个矢量，然后对这个矢量进行量化。
标量量化可以说是K=1的矢量量化。矢量量化的过程和标量量化过程相似。在标量量化时，在一维的零至无穷大值之间设置若干个量化阶梯，当某输入信号的幅度值落在某相邻的两个量化阶梯之间时，就被量化成两阶梯的中心值。而在矢量量化时，则将K维无限空间划
矢量量化
矢量量化
有损压缩是利用人眼的视觉特性有针对地简化不重要的数据，以减少总的数据量。量化是有损数据压缩中常用的技术。量化可以分为两种，即标量量化与矢量量化。标量量化每次只量化一个采样点。而矢量量化在量化时用输出组集合中最匹配的一组输出值来代替一组输入采样值。根据香农的速率-失真理论，即使信源是无记忆的，利用矢量编码代替标量编码总能在理论上得到更好的性能，矢量量化可以看作标量量化的推广。基本的矢量量化器编码，传输与解码过程如图所示。矢量量化编码器根据一定的失真测度在码书中搜索出与输入矢量最匹配的码字。传输时仅传输该码字的索引。解码过程很简单，只要根据接收到的码字索引在码书中查找该码字，并将它作为输入矢量的重构矢量。
码字匹配信道查表信宿
信源码书码书
输入矢量索引索引编码器
解码器输出矢量
矢量量化编码和解码示意图
假定码书}|,,,{110k j N R C ∈=-y y y y ，其中N 为码书的大小，而k 维输入矢量T k x x x ),,(110-= x 与码字T k j j j j y y y ),,()1(10-= y 之间的失真测度采用平方误差测度来表示，即：
22210)(),(j
jl k l l j y x d y x y x -=-=∑-=
则矢量量化码字搜索问题就是在码书C 中搜索与输入矢量x 最匹配的码字bm y ，使得bm y 与x 之间的失真是所有码字中最小的，即：
),(min ),(1
0bm N bm bm d d y x y x -≤≤= 全搜索算法（FS ）是一种最原始、最直观的码字搜索算法，它需要计算输入矢量与所有码字之间的失真，并通过比较找出失
第四章 矢量量化技术
4.2矢量量化的基本原理
一、矢量量化的基本原理 二、矢量量化在语音识别中的应用 三、矢量量化的关键之处
一、矢量量化的基本原理
1、矢量的定义 若干个标量数据组成一个矢量，标量的个数就为矢量的 维数。如语音信号某一帧中提取的声道参数，共K个， Xi={ai1,ai2,…,aiK}。则Xi是一个K维矢量。设共有N个K 维矢量X={X1,X2,…,XN},其中第i个矢量为Xi，i=1,2,…N。 类比过来，N个语音帧，每帧中共有K个声道参数，共组 成N个K维矢量。
第四章 矢量量化技术
4.1概述 4.2矢量量化的基本原理 4.3矢量量化的失真测度 4.4矢量量化器的最佳码本设计 4.5矢量量化技术的优化设计
4.1概述
矢量量化（Vector Quantization，VQ） 技术是20世纪70年代后期发展起来的一种 数据压缩和编码技术，广泛应用于语音编 码、语音合成、语音识别和说话人识别等 领域。矢量量化在语音信号处理中占有十 分重要的地位，在许多重要的研究课题中， 矢量量化都起着非常重要的作用。
'2 p
是码书重构矢量的预测误差功率
a Ra = r (0)ra (0) + 2∑ r (i )r 'a (i)
'T ' i =1 P
三、线性预测失真测度
又推导出以下两种线性预测的失真测度，它们比上述 d I − S 具有更好的性能。 1）对数似然比失真测度
测绘工程中的矢量化技术与方法
测绘工程中的矢量化技术与方法引言：
测绘工程是一门旨在获取和处理地理空间数据的科学与技术，它在许多领域具
有广泛的应用。其中，矢量化技术是测绘工程中的一项重要技术，它将地理现实对象转换为矢量形式，提供了对地理数据的更为精确和灵活的描述与处理方式。本文将探讨测绘工程中的矢量化技术与方法，介绍其应用领域及相关工具和算法。
一、矢量化技术的概述
矢量化技术是将地理现实世界中的对象转换为具有空间位置和属性信息的矢量
形式的过程。相比于栅格数据，矢量数据更加精确和灵活，能够提供更多的地理分析和数据处理方式。矢量化技术在测绘工程中具有广泛的应用，包括地图绘制、土地测量、城市规划、水资源管理等方面。
二、矢量化技术的应用领域
1. 地图绘制：地图是测绘工程中最常见的产品，矢量化技术可以将不同比例尺
下的地图对象进行矢量化，提供更加精确和清晰的地图信息。同时，矢量化技术还可以将卫星影像和航空影像中的地物提取为矢量数据，用于更新和制作地理数据。
2. 土地测量：矢量化技术可以将测绘仪器获取的地理空间数据进行矢量化处理，提供更准确的土地测量数据。例如，在土地调查中，通过将地形数据、建筑物轮廓、道路线等转换为矢量数据，可以更好地分析土地利用情况和地质特征。
3. 城市规划：绘制城市规划图需要将各种地理现象和要素以矢量方式呈现。通
过矢量化技术，可以将建筑物、公园、道路、绿化带等要素转换为矢量数据，进行规划和空间分析。这不仅有利于城市建设与管理，还可以为城市规划师提供更精确的数据基础。
4. 水资源管理：现代水资源管理需要对水体分布、流量、水质等进行精确的测
矢量量化技术讲解学习
xL
xa1
xak
xak+1
xaL
xaL+1
1-dimensional VQ is shown below:
-2 -
2
2
标量量化
2. 矢量量化：
若干个标量数据组成一个矢量，矢量量化是 对矢量进行量化，和标量量化一样，它把矢量空间 分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量， 量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替， 或者叫着被量化为这个代表矢量。例如，所有可能 的二维矢量就构成了一个平面，将平面分成7个小 区域。
§4.2 矢量量化的基本原理
一、矢量量化的基本原理 二、矢量量化在语音通信中的应用 三、矢量量化在语音识别中的应用 四、矢量量化的关键之处
一、矢量量化的基本原理 1.基础知识
若干个标量数据组成一个矢量，标量的个数就为 矢量的维数。如语音信号某一帧中提取的声道参数， 共P个,Xi={ai1,ai2,…,aiP}。则Xi是一个P维矢量。设 共有N个P维矢量X={X1,X2,…,XN},其中第i个矢量为Xi， i=1,2,…N。类比过来，N个语音帧，每帧中共有P个 声道参数，共组成N个P维矢量。
Xi
矢量
Yj
量化器
4.判断规则
当给矢量量化器输入一个任意矢量Xi进行矢 量量化时，矢量量化器首先判断它属于那个子空 间，如何判断就是要依据一定的规则，选择一个 合适的失真测度，分别计算每个码字代替Xi所带 来的失真，当确定产生最小失真的那个码字Yj时， 就将Xi量化成Yj， Yj就是Xi的重构矢量（和恢复 矢量）。
第07章 矢量量化
2
7.1 概述
语音数字通信的两个关键问题是：语音质量和传 输数码率。
这两个参数相互矛盾：
（1）要获得较高的语音质量，就必须使用较高的传 输数码率；
（2）为了实现高效地压缩传输数码率，就不能得到 良好的语音质量。 但是，矢量量化却是一种既能高效压缩数码率、 又能保证语音质量的编码方法。
3
7.1 概述
（3）乘积码书法 用若干个低维数的码书作为乘积码，求得所需的高维数 的码书。比如说，要设计一个高维数的码书，可简单地用 2个低维数的码书作乘积来获得。
27
3. 初始码书的生成
即维数为 K1，大小为 M1的码书，乘以维数为 K-K1 ， 大小为 M2 的码书，得到一个 K 维码书，其大小为 M=M1 M2 。 例如，要设计一个维数K=8，尺寸M=256的初始码 书，可由2个小码书相乘得到。其中一个维数为6，码书大 小为16；另一个维数为2，码书大小为16。 VQ过程是将输入信号矢量与存储在码书中的量化矢量 （码字）分别进行比较，按某种准则找到一个最相似的量 化矢量。很明显，这个过程与模式识别相似。广义上讲， 模式识别也是一种信源编码方法。因此，矢量量化与模式 识别的关系很密切。
最简单的方法是从训练序列中随机地选取M个矢量作为初 始码字，从而构成初始码书。
24
3. 初始码书的生成
优点： (1)不用初始化计算，可以大大减少计算时间； (2)初始码字选自训练序列中，无空胞腔问题。
矢量量化
矢量量化
矢量量化（VQ —Vector Quantization）是70年代后期发展起来的一种数据压缩技术基本思想：将若干个标量数据组构成一个矢量，然后在矢量空间给以整体量化，从而压缩了数据而不损失多少信息矢量量化编码也是在图像、语音信号编码技术中研究得较多的新型量化编码方法，它的出现并不仅仅是作为量化器设计而提出的，更多的是将它作为压缩编码方法来研究的。在传统的预测和变换编码中，首先将信号经某种映射变换变成一个数的序列，然后对其一个一个地进行标量量化编码。而在矢量量化编码中，则是把输入数据几个一组地分成许多组，成组地量化编码，即将这些数看成一个k维矢量，然后以矢量为单位逐个矢量进行量化。矢量量化是一种限失真编码，其原理仍可用信息论中的率失真函数理论来分析。而率失真理论指出，即使对无记忆信源，矢量量化编码也总是优于标量量化。
在矢量量化编码中，关键是码本的建立和码字搜索算法。
码本的生成算法有两种类型，一种是已知信源分布特性的设计算法；另一种是未知信源分布，但已知信源的一列具有代表性且足够长的样点集合（即训练序列）的设计算法。可以证明，当信源是矢量平衡且遍历时，若训练序列充分长则两种算法是等价的。
码字搜索是矢量量化中的一个最基本问题，矢量量化过程本身实际上就是一个搜索过程，即搜索出与输入最为匹配的码矢。矢量量化中最常用的搜索方法是全搜索算法和树搜索算法。全搜索算法与码本生成算法是基本相同的，在给定速率下其复杂度随矢量维数K以指数形式增长，全搜索矢量量化器性能好但设备较复杂。树搜索算法又有二叉树和多叉树之分，它们的原理是相同的，但后者的计算量和存储量都比前者大，性能比前者好。树搜索的过程是逐步求近似的过程，中间的码字是起指引路线的作用，其复杂度比全搜索算法显著减少，搜索速度较快。由于树搜索并不是从整个码本中寻找最小失真的码字，因此它的量化器并不是最佳的，其量化信噪比低于全搜索。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
矢量量化原理
（1）标量量化 对语音信号的每个取样值，或语音信号的每个特征参
数值分别独立地进行量化，称为标量量化（一维）。 - 标量量化与传输率 - 波形量化：采样频率为10kHz、振幅量化为16bit的语 音信号的传输速率是：
16x10000 = 160i,0=000bit/s(bps)。 - 波形特征参数量化：对次数为10、每秒100个特征矢 量（如频谱包络参数），如振幅量化也为16bit的话，其 传输速率是：16x100x10=16,000bit/s。
矢量量化示意图
No.
码矢
1
2
3
t
Hale Waihona Puke Baidu
4
VQ
(Vector Quantization )
f
142 t
矢量量化过程
设： 有限矢量集合Y={ yi, 1≤i≤L} ，Y称为码本，L是码本的大小，yi 称 为码矢，码矢是N维矢量，即yi = ( yi1, yi2, …, yiN)T。 －码本搜索：对输入矢量x进行VQ的过程，就是在码本中以某种方 式进行搜索，寻找一个与x最接近的码矢之过程，即用该码矢去替代 x。这里，所谓最接近，应按某种失真测度d(x, yi)为标准来衡量。 I = argmin d(x, yi) i －码矢地址编码：为了传输量化后得到的码矢yi，一般都需要进行 编码。通常，并不是直接对yi进行编码，而是对yi在码本中的地址或 标号进行编码。要传送的正是这个标号的码字I。在接受到标号的码 字后，就可在接受端的码本中找到相应的码矢，这便是重建码矢。 对于L级码本来说，为了表示其中任意一个码矢的标号，最多只要 log2L个bit的二进制代码就够了。
（2）矢量量化
将语音信号的取样值或语音的特征参数值分成若干 组，每组构成一个矢量，然后分别对每个矢量进行量 化。这种量化就称为矢量量化（N维）。
- 波形特征参数矢量量化：设L = 1024（40种语音单 位，每个对应25种变形），即为了指定码本中任意码 矢需要10bit，则对每秒100个特征矢量的传输需率就 为1,000bit/s。