一种高效、低存储的线谱频率参数矢量量化器

为了降低线谱频率(LSF)参数矢量量化器的搜索复杂度和码字存储单元,利用LSF参数的帧内和帧间相关性,设计了一种LSF参数的预测式多级分裂矢量量化器.该量化器对LSF参数的预测残差矢量进行两级矢量量化,其中第2级的误差矢量分裂成2个维数分别为4和6的子矢量进行矢量量化,采用瞬时联合多级矢量量化器设计算法设计码本,应用M-L树搜索算法搜索码字,降低了搜索复杂度和码字存储单元,在20 bit时,平均谱失真小于1 dB.     

基于遗传K-均值算法的LSF参数码书设计

文章提出了一种基于遗传K-均值算法的线谱频率参数(LSF)码书设计方法。该方法使用K-均值算法定义遗传操作中的交叉操作,采用训练矢量随机替换码书码字的方法进行变异操作。实验结果表明:该方法是有效的,在相同的码书尺寸下,用该量化器设计的LSF码书较传统分裂式LBG算法(初始码书由分裂法产生)设计的码书质量有所提高。     

一种改进型自适应前后向量化IMBE算法

为了提高自适应后向码本的精度,提出了一种码本更新的新算法．该算法设置了一个线谱频率系数自适应后向码本,通过对该码本中最新一个码矢量与当前帧线谱频率系数内插来提高线性预测系数自适应后向码本的精度,从而提高了后向量化的使用率,降低了平均编码速率．主客观测试表明,改进算法的合成语音质量好于自适应前后向量化IMBE算法,且合成语音质量与 2.4kb/s IMBE算法相当．     

矢量量化图象编码的快速搜索算法

矢量量化用于图象编码的计算复杂度是矢量量化器设计的一个关键问题。本文针对搜索复杂度提出了两种新的快速算法。在保证不降低编码性能的前提下实现所求码矢是码书中的最佳匹配并大大提高了编码速度。计算机模拟结果表明:这两种算法无论在加法、乘法、还是比较操作上均比Gray的改进型算法节省许多。     

基于模拟退火技术的多级矢量量化编码方案

研究了矢量量化最优码书的形成条件，以多级矢量量化和模拟退火技术为基础，提出了一种基于模拟退火技术的多级敌意一量化编码方案。实验证明，算法不仅降低了计算的复杂度和码书存储量，而且在较高压缩比下可获得较了的图像恢复。     

运动估计中的一种前处理算法

为降低视频编码中运动估计的算法复杂度,提出一种针对运动估计的前处理算法.该算法首先通过前两帧来对当前帧的矢量分布进行预测,并对大概率的运动矢量进行优先估计,使得一部分宏块的运动估计工作在前处理过程中完成,并且这些宏块的运动矢量需要的搜索点数仅为一次,因而该算法显著地提高运动估计的效率.理论分析结果表明,算法针对视频序列中的运动矢量中心偏置分布特性非常有效.把该算法分别应用于三步搜索(TSS)以及菱形搜索(DS)等算法中的实验结果表明,本算法在保持与以上算法相当的绝对误差的条件下能够大幅度降低平均搜索点数,使得运动估计的计算复杂度有了显著的降低,从而进一步降低整个视频编码的计算复杂度.     

一种基于正弦模型的变码率低速率宽带语音编码算法

基于语音正弦模型,采用能量谱熵和子谐波谐波比率方法进行语音分析。根据最小二乘估计准则提取语音参数,引入多形态量化方法和幅度参数拟合量化模型,在对分裂矢量量化过程中采用动态时间归整的方法快速搜索码本,提出了一种变码率、低速率、宽带语音编码算法。仿真结果表明:在有效降低码率和算法复杂度的前提下,该算法具有语音参数分析精度高、实时性好和语音合成质量较高的特点,并能在汽车及音乐背景噪声下重建高质量语音。     

改进的子帧矢量量化

提出了一种新的子帧划分方法 四叉树分裂法 .并对LBG算法中初始码书的分裂方法进行了修正 .模拟实验结果表明 ,在相同的压缩比的情况下 ,信噪比要优于传统的矢量量化 (VQ)和子帧矢量量化 (SVQ) ,且重构图像的主客观效果良好     

基于粒子群优化算法的矢量量化图像压缩方法

提出一种基于粒子群优化算法的图像矢量量化码书设计算法．该算法引入粒子群的全局搜索策略，结合矢量量化码书设计方法，增加了算法解的随机性和多样性．实验结果显示，本算法与传统LBG码书设计算法相比，具有更强的鲁棒性，可有效解决LBG算法对初始码书的依赖性，能获得性能较好的码书．     

改进的子帧矢量量化

提出了一种新的子帧划分方法-四叉树分裂法，对LBG算法中初始码书的分裂方法进行了修正，拟实验结果表明，在相同的压缩比的情况下，信噪比要优于传统的矢量量化(VQ)和子帧矢量量化(SVQ)，且重构图像的主客观效果良好。     

一种低速率多模MBE线性预测语音编解码器

提出了一种多模多带激励(MBE)线性预测语音编解码器,与MBE编解码器相比在两个方面有所改进:一是在频谱幅度估计中结合了线性预测的方法,幅度的线性预测结果用线谱频率(LSF)来表示并量化,解决了原系统频谱幅度量化中维数变化的问题; 二是在清/浊音判决中,固定每帧中子带的个数,划分不同的清/浊音判决模式,在各种清/浊音判决模式下,根据LSF不同的统计特性,用不同的码本对LSF矢量进行量化,提高了量化的质量．仿真结果显示,合成语音可懂度高,时域语音波形图及语谱图都拟合较好．     

四维矩阵离散余弦变换的整数实现

根据四维矩阵离散余弦变换变换核的定义,可以将四维矩阵DCT的变换核降维看作二维矩阵。这些二维矩阵属于酉矩阵。并根据可逆整型变换矩阵分解的原理,首先计算四维矩阵离散余弦浮点变换的整数可逆分解,得到整数到整数的可逆变换矩阵。然后利用得到的分解矩阵对视频序列进行变换,最后将得到的系数用基于稳健统计的矢量量化方法进行量化编码。实验结果表明,在相同压缩比的情况下,整数到整数的四维矩阵离散余弦变换与浮点变换相比,恢复图像的PSNR有1 dB以上的提高,主观质量也有改善。     

TD-LTE-Advanced系统中一种新型8天线双码本设计方法

提出了一种新型8天线双码本设计方法,有效提高了TD-LTE-Advanced系统频谱效率. 该方法根据层映射的层数对码本分组,层数为1、2及5~8时,利用R8协议中4天线码本的满秩矩阵生成码本;层数为3、4时,将离散傅里叶变换矩阵与循环延迟分集技术相结合构造新码本. 与R10协议中给出的8天线双码本相比,在反馈开销相同的情况下,新码本码字间距更大. 仿真结果表明,在8发2收层数为2的条件下,新码本增益提高2 dB以上;当信噪比为5 dB时,新码本比现有码本的频谱效率高15%以上.     

量化AWGN信道的容量及最佳线性量化

分析了AWGN信道的输出被均匀量化后的信道容量,研究了基于信道容量最大化的最优量化问题. 结果表明量化比特数越多,为保持相同信道容量所需的信噪比则越少. 与无量化相比, 量化引起的信噪比损失一般在0～2 dB之间.一般采用最优量化时, 3 bit以上的量化造成的损失基本可以忽略不计. 给出了能使信道容量最大的最佳量化间隔的多项式拟合式.     

高噪声环境下的语音识别

本文介绍多码本离散隐马尔可夫模型用于含噪声语音识别的研究成果.特定人识别系统对孤立数字的识别率,在低噪声环境下可达100%,在高噪声环境下(信噪比 SNR 低于-7 dB)达63.9%.     

使用码本的MIMO系统多用户调度

为了解决多输入多输出(MIMO)系统广播信道多用户调度的问题,提出了一种新的基于FFT码本的低复杂度用户选择算法.通过将用户归入不同的信道量化区域进行快速筛选,将待选的用户数降至码本的码字个数,再利用信道量化区域之间的准正交性最终确定一组准正交用户.仿真结果表明,通过选取合适的码本,这一调度算法传输速率优于已有算法,同时在用户数较大的情况下显著减小了算法复杂度,从而提高了系统传输性能,验证了该方法的有效性.     

测量值量化的时滞系统的输出反馈控制

为了解决无线网络带宽限制的问题,信号在传输之前需要进行量化,但是量化器的引入会给信号带来一定的误差.针对时滞系统,研究测量值量化的基于观测器的输出反馈控制问题.考虑对数量化器,为了研究量化器对系统的影响,引入上行界的方法,将对数量化问题转化成鲁棒不确定问题.为了讨论系统的收敛速度,采用带有衰减系数的Lyapunov函数,得到了闭环系统的指数衰减率.采用线性矩阵不等式(LMI)的方法给出了系统满足指数稳定的充分条件以及控制器和观测器增益的表达式.应用数值仿真证明了本文算法的有效性.     

标量-矢量量化(SVQ)在子带编码中的应用

子带编码（ＳＢＣ）作为中低码率的波形编码方法，已经广泛应用于语音及声频编码。ＳＢＣ可以通过给各子带分配不同的量化及编码比特数，使压缩编码后的重建语音具有较高的质量。ＳＶＱ是一种低复杂度、结构化的标量－矢量量化编码［１］，它的码书结构可由标量量化的变长码得到。本文将ＳＶＱ量化编码方法用于子带编码，设计了语音信号ＳＶＱ子带编码模拟系统，模拟结果表明重建语音具有较高的主、客观质量。