一种矢量量化编码的加速算法

本文提出了一种基于最小均方误差测度的快速矢量量化编码算法。在进行均方测度计算之前，通过一组距离测度的不等式判据和预排序的码书，排了作大部分候选码字。     

矢量量化有效排查快速编码算法

研究了一种基于均方误差（MSE）测度的矢量量化快速编码算法,算法利用小波变换的特点合理地构造矢量。结合非线性插补矢量量化技术、矢量和值差法和部分失真排除法,在搜索编码过程中,有效排除部分候选码字。实验结果表明,相对于穷尽搜索方法,计算量有明显降低,计算时间减少显著。     

一种快速模糊矢量量化图像编码算法

本文在学习矢量量化和模糊矢量量化算法的基础上,设计了一种新的训练矢量超球体收缩方案和码书学习公式,提出了一种快速模糊矢量量化算法。该算法具有对初始码书选取信赖性小,不会陷入局部最小和运算最小的优点。实验表明,ＦＦＶＱ设计的图像码书性能与ＦＶＡ算法相比,训练时间大大缩短,峰值信噪比也有改善。     

一种新的语音LSF矢量量化码书优化算法

LSF(线谱频率)码书的性能对合成语音质量有着重要影响.经典的LBG算法容易陷入局部最优,而目前的一些码书进化算法搜索空间较大、搜索效率不明显.本文提出了一种新型的基于对LSF矢量空间进行拉伸变化的混合进化码书优化算法.该算法编码空间与矢量同维,相对较小,便于优化操作.算法中引入EP中的变异操作对PSO位置、速度矢量进行控制,以提高优化搜索算法的效率.实验结果表明,本文算法有效地改善了码书性能.     

一种基于混合蚁群算法的矢量量化码书设计算法

提出了一种基于混合蚁群算法的矢量量化码书设计算法。该算法首先通过自适应地调整截取转移概率的参数,加大蚁群算法的搜索最优解的力度;然后以蚁群算法搜索的结果作为初始解,利用改进的LBG算法作进一步的搜索,从而加快算法的收敛速度。实验结果表明,该算法不但大大提高码书性能,而且也缩短了运行时间,解码恢复图像能获得较高的主、客观质量。     

新型混合矢量码书快速匹配算法

矢量量化码书快速匹配算法是矢量量化技术实时应用的关键所在。从原理上看，提高矢量码书匹配速度的方法可以分为两类：一类是通过建立某种“剔除”条件来避免不必要的输入矢量和码书矢量之间欧氏距离计算“软”算法，另外一类是通过找表（LUT）技术来代替欧氏距离计算中乘法运算的“硬”方法，文章利用这两类方法的互补性，提出了一种“软”、“硬”方法相结合的矢量码书快速匹配算法。实验表明，该算法具有非常好的实时性能，能够方便地应用于加快数据压缩矢量量化的码书匹配过程以及模式识别中SOM型神经网络的识别过程。     

基于树结构矢量量化码书的快速搜索算法

针对树结构矢量量化存在所选码字不一定是最佳匹配码字的问题,提出一种快速搜索算法,可以准确地找到输入矢量的最佳匹配码字.该方法利用了三角不等式作为继续搜索与停止搜索的依据,可以快速排除不可能节点,保留可能节点.实验结果表明,用该方法恢复的图像质量要好于双路搜索方法恢复的图像.     

基于自适应搜索范围及顺序的快速矢量量化编码算法

本文提出了一种新颖的快速矢量量化编码算法.该算法在编码前预先计算每个码字的四个特征量,然后根据各特征量的升序排列分别对码字进行排序以生成四个排序码书.在编码过程中,对于不同的输入矢量,自适应产生不同的动态码字搜索范围及顺序而排除大部分码字.测试结果表明,本文算法只需搜索3%到8%码字而获得与穷尽搜索算法相近的编码质量,实际编码时间减少约93%.     

基于人工蚁群优化的矢量量化码书设计算法

本文提出一种基于人工蚁群优化的矢量量化码书设计新算法.该算法利用人工蚁群系统中蚂蚁通过信息素留存寻找最优路径的机制,结合单只蚂蚁通过拾起、放下物体从而使物体聚堆的行为模式,合理设计放下概率、禁忌列表、信息素更新方式以及相应的参数.与基于进化模拟退火和随机竞争学习的码书设计算法相比,本文提出的算法能获得性能较好的码书,其峰值信噪比比传统的LBG算法提高超过2dB.     

SAR原始数据矢量量化的码书改进研究

首先对矢量量化编码的基本原理进行了讨论,并对矢量量化编码中的码书生成方法进行了研究,在此基础上提出了SAR原始数据矢量量化编码中一种码书生成的改进方法。文中还介绍了利用改进的码书对SAR原始数据进行量化编码的应用,得到了较好的效果,并给出了实验结果。     

Time-domain channel estimator based on cyclic correlation for OFDM systems with guard interval

Channel impulse response （CIR） can be estimated on the basis of cyclic correlation in time-domain for orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） systems, This article proposes a generalized channel estimation method to reduce the estimation error by taking the average of different CIRs. Channel impulse responses are derived according to the different starting points of cyclic correlation. In addition, an effective CIR length estimation algorithm is also presented. The whole proposed methods are more effective to OFDM systems, especialiy to those with longer cyclic prefix. The analysis and the simulation results verify that the mean square error performance is 4-5 dB better than the conventional schemes under the same conditions.     

基于训练序列的SC-FDE系统符号同步改进算法

针对单载波频域均衡系统的同步问题,采用不同的训练序列结构,提出两种新的定时测度计算方法,既避免SchmidlCox算法的峰值平台现象,又抑制Minn算法大量旁瓣的产生。仿真结果表明,无论在多径信道还是低信噪比下,改进同步算法具有更低的均方误差。而且第二种定时测度方法既简化计算又保持良好的同步性能,方便在工程实现中缩短定时所需的时间。     

A New Image Coding Algorithm Based on Self-Organizing Neural Network

ＡＮｅｗＩｍａｇｅＣｏｄｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＳｅｌｆ－ＯｒｇａｎｉｚｉｎｇＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＬｉＨｏｎｇｓｏｎｇＡＮＤＱｕａｎＺｉｙｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉ...     

Ogg Vorbis数字音频编码技术

简述了一种无专利要求的Ogg Vorbis数字音频编码的算法,深入分析了其关键技术,并给出了主观测试结果。结果表明这种编码算法的主观声音质量超过MP3和MPEG-4 AAC。     

加权系数平均法改进的小波域LMMSE信道估计算法

针对传统LMMSE算法需要知道信道特性的问题,提出了一种加权系数平均法改进的小波域LMMSE信道估计算法.运用离散小波变换对LS初始估计和预滤波处理后的信号实行阈值量化去噪处理,然后结合时域信道能量分布的稀疏性特征,利用加权系数平均法求出各子载波的频域响应,从而克服了传统LMMSE算法需要预先知晓信道统计特性的缺陷.对算法的BER和MSE性能进行实验仿真,结果表明:文中所提改进算法的信道估计整体性能显然会更优于LS、SVD-LMMSE以及加权平均改进后的LMMSE算法.另外,在信噪比较低且信道统计特性未可知的状况下,文中算法要优于传统的LMMSE算法,并能够较好地降低噪声的影响,有效提升信道估计的精确度.     

高质量4~8kb/s变速率有限状态ACELP语音编码算法研究

4~8kb/s变速率有限状态代数码激励线性预测语音编码(VR-FS-ACEL)是一种具有延时较短、合成语音质量高、算法复杂度较低的语音编码算法.在线性预测(LP)参数量化上,使用预测式分裂式矢量量化,获得很高的量化效率.在自适应码本搜索上,采用了有限状态控制分数延时搜索的算法,有效地降低了运算量.对于随机码本,采用了具有多模结构的代数码本,提高语音合成质量.对于激励码序列的增益,采用了预测式矢量量化,有效地提高了量化精度.经非正式听音测试,其中4kb/s的合成语音质量超过了北美8kb/s VSELP,接近长途质量,而6kb/s和8kb/s合成语音质量达到了长途质量,与G.7298kb/s CS-ACELP相当.