矢量量化的码本与最佳量化

发布网友发布时间：2022-04-22 12:59

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热心网友时间：2023-10-14 17:49

对空间的毎一矢量x来说，矢量量化就是把x映射为L个离散矢量yi（1≤i≤L）中的一个。yi称为码矢，其集合称为码本。这一过程有时也被分为编码和译码两个过程。在编码时，空间中每一矢量都得到一个特定的地址γ（x），译码时由地址转换成码矢yi=β[γ（x）]=f（x）。γ和β分别表示编码和译码完成的运算。量化带来的失真称为量化失真。对这一失真的量度可以有多种方法，如欧氏距、汉明距等。失真量度的选择原则是：实用中有意义，数学上好处理、实现时便于计算。在一定约束条件下能使平均失真达到最小的量化称为最诖t化，相应的量化器称为最佳量化器。在矢量量化中初始码本的选择是一个重要问题。产生初始码本的方法通常有两种：第一种方法的码本，指一开始就对其大小有要求的码本，这种方法如随机码方法、乘积码方法；第二种方法的码本，在开始时只有很少几个码矢，在迭代训练中逐步增加到所要求的大小，这种方法如码*法等。特别是人工神经网络，为量化器的设计提供了新途径，如自组织特征映射法和模拟退火法，都是设计码本的有效方法。象模拟退火法，它可以有效地避免局部最优解。