【正文】 間短。 fid=fopen(39。時(shí)間39。%f39。disp(s)。%距離最小值對(duì)應(yīng)的碼書索引 end %求與訓(xùn)練樣本距離最近的碼書，則距離最近的碼書索引就是訓(xùn)練樣本所屬的碼書號(hào)結(jié)束 N1=zeros(book_size,1)。 end end %初始碼書 for i=1:book_size for j=1:book_dimen s(i,j)=t_sample(i*5,j)。,39。取樣頻率 =%g 取樣點(diǎn) /秒 \n39。E:/wav/39。 表（ 313） 覆蓋算法與 PNN算法對(duì)比 壓縮比 算法 100 個(gè)訓(xùn)練序列量化出 8 個(gè)碼字 200 個(gè)訓(xùn)練序列量化出 16 個(gè)碼字 400 個(gè)訓(xùn)練序列量化出 32 個(gè)碼字 覆蓋算法（初始失真半徑為） 運(yùn)算時(shí)間 空胞腔數(shù) 0 3 5 胞腔中向量個(gè)數(shù)的方差 +003 +003 PNN 算法 運(yùn)算時(shí)間 空 胞腔數(shù) 1 5 6 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說明書 35 胞腔中向量個(gè)數(shù)的方差 431 數(shù)據(jù)分析： 在相同 初始碼書和量化 壓縮比情況下， 訓(xùn)列序列大小分別為 100,200， 400，碼書大小分別為 8,16,32，覆蓋算法的運(yùn)算時(shí)間分別為 ,， PNN 算法的運(yùn)算時(shí)間分別為 , , ， LBG 算法產(chǎn)生的空胞腔數(shù)為 0， 3,5，覆蓋算法產(chǎn)生的空胞腔數(shù)分別為 1,5,6，覆蓋算法劃分的胞腔中的矢量個(gè)數(shù)的方差分別為, +003, +003， PNN 算法劃分的胞腔中的矢量個(gè)數(shù)的方差分別為 ， 431， 。另外，覆蓋算法算法比 LBG算法算法更容易產(chǎn)生空胞腔， 失真更大， 且胞腔中向量個(gè)數(shù)的方差更大，也即覆蓋算法比 LBG算法劃分出的胞腔更不均勻。 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說明書 24 進(jìn)行大量的仿真說明： 失真門限越小，平均失真越小，相對(duì)時(shí)間越小，循環(huán)次數(shù)越大，運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越大 仿真結(jié)論 一 保持量化壓縮比不變，輸入的數(shù)據(jù)量越大，相對(duì)失真越小，循環(huán)次數(shù)越多，運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越大 ； 二 壓縮比越大，循環(huán)次數(shù)越多，平均失真越大，運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越多 ； 三 碼書維數(shù)越大，循環(huán)次數(shù)越少，平均失真越大，相對(duì)失真越小，運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越大 ； 四 失真門限越小，平均失真越小，相對(duì)失真越小，循環(huán)次數(shù)越大，運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越大 。該算 法是刪除算法的一種，因?yàn)樗谠O(shè)計(jì)過程中不斷合并，這個(gè)合并的過程不斷進(jìn)行直到胞腔數(shù)目達(dá)到開始 初始化失真半徑 r? ，訓(xùn)練序列 TS 碼書大小 N，設(shè)置失真半徑 增量 r M 是否等于 N 結(jié)束 改變失真半徑rrr???? 劃分胞腔，凡小于 失真小于 r? 的那些 TS 中的矢量，均屬于胞腔 iY ，{ ( , ) , }i i rS X d X Y X T S?? ? ? 計(jì)算生成的碼字個(gè)數(shù) M N Y 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說明書 15 要求 [7]。其優(yōu)點(diǎn)是大大節(jié)約計(jì)算時(shí)間，而且由于初始碼書是從訓(xùn)練序列中選出來得，所以沒有空胞腔的問題。 最佳碼本設(shè)計(jì) 最佳矢量量化器的碼本設(shè)計(jì)也被稱為最佳碼本設(shè)計(jì) ，即從大量的輸入信號(hào)樣本中訓(xùn)練出一個(gè)好的碼本，在一定的條件下，矢量量化器的最佳碼本設(shè)計(jì) 使失真最小。 1978年第一個(gè)實(shí)際的矢量量化器發(fā)明。碼書中的量化矢量稱為碼字（ codeword）或碼矢（ codevector），例如圖（ b）中所示的矢量量化器的碼書 1 2 7{ , ,... .., }y Y Y Y? ，其中每個(gè)量化矢量 1 2 7, ,.....,Y Y Y 稱為碼字或碼矢。從以上分析可以看出，碼書的優(yōu)化是一個(gè)很重要的任務(wù)。他提出的量化系統(tǒng)組成分為兩步：第一步將語音信號(hào)做線性預(yù)測(cè)分析，求出預(yù)測(cè)系數(shù)，第二內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說明書 2 步，對(duì)這些系數(shù)做矢量量化，于是得到壓縮數(shù)碼的語音編碼器。但這兩者是矛盾的：要獲得較高的語音質(zhì)量，就必須使用較高的傳輸碼率；相反，為了實(shí)現(xiàn)高效地壓縮傳輸數(shù)碼率，就很難 得到良好的語音質(zhì)量。但是矢量量化卻是一種既能得到高效壓縮的數(shù)碼率 ，又能保證語音質(zhì)量的 方法。 1980 年， linde,buzo和 gray 將 Loydmax 算法推廣，發(fā)表了第一個(gè)矢量量化器的 設(shè)計(jì)算法，通常稱為 LBG算法。人們?cè)噲D找到各種新的碼書優(yōu)化的算法和策略。不同的劃分或不同的量化矢量選取就可以構(gòu)成不同的矢量量化器。在這么多年的發(fā)展中矢量量化技術(shù)被不斷的推出新的設(shè)計(jì)。 矢量量化器最佳設(shè)計(jì)中最重要的問題是如何確定量化 區(qū)間和確定矢量量化，也就是要達(dá)到最佳劃分和最佳碼書。隨機(jī)選取法的另一個(gè) 優(yōu)點(diǎn) 是，形成初始碼書的過程需要的時(shí)間較短。 假設(shè)訓(xùn)練矢量集中的矢量個(gè)數(shù)為 M，每個(gè)矢量都占有一個(gè)獨(dú)立的胞腔，算法的目的是不斷合并相臨近的兩個(gè)胞腔直到得 到所需數(shù)目的胞腔，且最終的碼書由各胞腔的質(zhì)心矢量組成。 矢量量化器覆蓋算法的仿真及仿真結(jié)果分析 程序設(shè)計(jì)思路 為了使程序簡短，運(yùn)行容易，初始碼書的選取采用 隨機(jī)選取法； 考慮到輸入數(shù)據(jù)有正值有負(fù)值，失真測(cè)度采用歐氏距離 均方誤差。 矢量量化器成對(duì)最鄰近（ PNN）算法的仿真及仿真結(jié)果分析 程序設(shè)計(jì)思路 為了使程序簡短，運(yùn)行容易，初始碼書的選取采用隨機(jī)選取法； 考慮到輸入數(shù)據(jù)有正值有負(fù)值，失真測(cè)度采用歐氏距離 均方誤差。 進(jìn)行了大量的仿真說明： 從表可以看出在相同壓縮比情況下，當(dāng)訓(xùn)練序列較小時(shí)，覆蓋算法比 PNN 算法的運(yùn)算量少，運(yùn)算時(shí)間短 ， 胞腔中向量個(gè)數(shù)的方差更小， 即 PNN算法比覆蓋算法劃分出的胞腔更不均勻 ； 當(dāng)訓(xùn)練序列較大時(shí)， PNN 算法比覆蓋算法的運(yùn)算量少，運(yùn)算時(shí)間短 ， 胞腔中向量個(gè)數(shù)的方差 更大， 即 覆蓋算法比 PNN 算法劃分出的胞腔更不均勻。)。,fs)。rt39。%每隔五個(gè)樣本取一個(gè)樣本 end end disp(39。 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說明書 39 。)。 a=fscanf(fid,39。 %時(shí)間的向量 subplot(211),plot(t,y),xlabel(39。 save y leng=length(y)。 仿真結(jié) 論 一 輸入的數(shù)據(jù)量越大， 循環(huán)次數(shù)越多，空胞腔數(shù)越多 ， 胞腔劃分越不均勻， 運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越大 ； 二 碼書維數(shù)越大，胞腔中向量的個(gè)數(shù)的方差越大，胞腔劃分的越不均勻； 三 壓縮比越大，循環(huán) 次數(shù)越多， 空胞腔個(gè)數(shù)越少 ， 胞腔劃分越不平均， 運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越多 。 設(shè)置碼本 維數(shù)是 5，初始化碼書為訓(xùn)練序列（一個(gè)訓(xùn)練矢量為一個(gè)胞腔），計(jì)算所有碼字之間的失真，找出失真最小的兩個(gè)碼字合并胞腔，直到碼書大小滿足碼書大小 16停止迭代，此時(shí)的碼書是最終的碼書。仿真達(dá)到 200個(gè)數(shù)據(jù)量化為 16個(gè)數(shù)據(jù)的目的。 步驟 2：計(jì)算各對(duì)碼字 ly 和 my 間的失真 ( , )lmd y y ， 01l m n? ? ? ?； 步驟 3：假設(shè)01( , ) m i n ( , )i j l ml m nd y y d y y? ? ? ??， 01i j n? ? ? ? ，則合并胞腔 iR 和 jR ，碼字更新為 1()2i i jY y y?? 式（ 310） 若 j=n1，則從碼書中去掉碼字 jy ；否則令 1jnyy?? , 1jnRR?? ,從碼書中去掉碼字 1ny? ，令 n=n1 步驟 4：若 n=N，則終止程序，其中 N 為所要求的碼書大小； 否則，轉(zhuǎn)步驟 2 繼續(xù)合并最近的兩個(gè)胞腔 將 PNN算法得到的碼書作為 LBG算法的初始碼書，初始碼書的碼字能在整個(gè)輸入矢量空間中很好的散開，盡可能的占據(jù)輸入概率密度較大的區(qū)域，提高最后碼書的質(zhì)量。語音信息與別的多媒體信息比較，信息之間的冗余較少，本設(shè)計(jì)中的語音信息由于選取的時(shí)間較短，就是一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的序列，所以使用隨機(jī)選取法選取初始碼書是可行的。 最鄰近準(zhǔn)則；根據(jù)該條件對(duì)信號(hào)空間進(jìn)行最佳劃分，對(duì)于信源空間中的任意一個(gè)矢量 X，若 X 和碼字 iY 的失真小于它和其他碼字 iY 的失真，即 式（ 21） 則 jS 為最佳劃分， jS 即為一個(gè)胞腔 由于給定碼書 12{ , , ... ... , }NNy Y Y Y? 中共有 N 個(gè)碼字，所以可以把信源空間劃分為 N個(gè)區(qū)間 ( 1, 2,......, )jS j N? . 二 最佳碼書 劃分了 ( 1, 2,......, )jS j N? 后，為了使碼書的平均失真最小，碼字 iY 必須為相應(yīng)劃分 的 ( 1, 2,......, )jS j N? 形心即滿足 centroid 質(zhì)心條件 式（ 22） jS 為集合中矢量的個(gè)數(shù) ? ?NijKj IijiYXdYXdRXS ????? ,)。在編碼端，輸入矢量 X 與碼書內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說明書 7 （ ? ）中的每一個(gè)或部分碼字進(jìn)行比較，分別計(jì)算它們的失真，搜索到失真最小的碼字 iY的序號(hào) i （或此碼字所在碼書中的地址），并將 i 的編碼信號(hào)通過信道傳輸?shù)阶g碼端；在譯碼端，先把信道傳來的編碼信號(hào)譯成序號(hào) i ，再根據(jù)序號(hào) i (或碼字 iY 所在地址 )，從碼書（ ??）中查出相應(yīng)的碼字。 矢量量化系統(tǒng)通?？梢苑纸鉃閮蓚€(gè)集合的映射，即 Q ??? 式（ 13） 式中， ? 是編碼器，它是將輸入矢量 kX x R?? 映射為信道符號(hào)集 12{ , ,... ... , }NNI i i i? 中的一個(gè)元 ji ； ? 是譯碼器，它是將信道符號(hào) ji 映射為碼書中的一個(gè)碼字 iY ，即 ()jXi? ? ( , )jNX x i I?? 式（ 14） ()jiiY? ? ( , )j N i Ni I Y y?? 式（ 15） 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說明書 6 矢量量化步驟 矢量量化共有三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，即：碼書設(shè)計(jì) ,碼字搜索 和碼字索引分配。此外，先進(jìn)的預(yù)測(cè)技術(shù)也是提高壓縮比的一種方法。這一時(shí)期，人們對(duì)矢量量化問題展開了全面的研究，其中主要是對(duì)失真測(cè)度的探討，碼書的設(shè)計(jì)，各種矢量量化系統(tǒng)的研究，快速搜索算法的尋找等等。 標(biāo)量量化是把抽樣后的信號(hào)值逐個(gè)進(jìn)行量化，而矢量量化是先將 k 個(gè)抽樣值組成 k維空間中的一個(gè)矢量，然后將此矢量進(jìn) 行量化，它可以極大的降低數(shù)碼率，優(yōu)于標(biāo)量量化。 VQ不僅可以壓縮表示語音參數(shù) 所需的數(shù)碼率，而且在減少運(yùn)算量方面也是非常高效的，它還能直接用于構(gòu)成語音識(shí)別和說話人識(shí)別系統(tǒng)。 第二階段約為 1978 年至今。碼書設(shè)計(jì)可以看成是一個(gè)統(tǒng)計(jì)聚類的過程。其中最小失真值所對(duì)應(yīng)的那個(gè)量化矢量 ( 1, 2,...... , 7)iYi? 中的某一個(gè)，就是模擬矢量 X 的重構(gòu)矢量（或稱恢復(fù)矢量）。矢量量化器在實(shí)際生產(chǎn)生活中的應(yīng)用非常廣泛，特別是在多媒體信息中。 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說明書 9 第二 章 矢量量化 器 算法研究 經(jīng)過多年的研究，矢量量化算 法已有不少，包括： LBG 算法 ,K 均值算法 (KMeans)，模擬退火算法 ， K均值修正算法 (MKM)，鏈映射法， 最鄰近 算法， 預(yù)測(cè)矢量量化法 (PreVQ)，乘積矢量量化法 等等。 LBG 算法流程圖如下所示： 圖（ 21） LBG算法流程圖 開始 給定碼書大小 N，初始碼書 (0)Ny ，訓(xùn)練序列 TS 置 n=0， 起始平均失真 ( 1)D? ?? 以及給定計(jì)算停止門限 ? 。 覆蓋算法的實(shí)現(xiàn) 覆蓋算法的基本原理及實(shí)現(xiàn)流程 覆蓋算法 的基本原理如下 [5]： 第一歩 給定一個(gè)失真半徑 r? ，任選一個(gè)訓(xùn)練矢量作為第一個(gè)碼字 1Y ，計(jì)算出此碼字相對(duì)訓(xùn)練序列 TS 中各個(gè)矢量的失真，凡失真小于 r? 的那些 TS 中的矢量，均屬于胞腔 1Y ，這樣確定的胞腔 1S 為 11{ ( , ) , }rS X d X Y X T S?? ? ? 式（ 28） 第二歩 在剩余的矢量之中，選一個(gè)訓(xùn)練矢量作為第二個(gè)碼字 2Y ，仍以與上述相同的矢量半徑計(jì)算 2Y 相對(duì)剩余 TS 中各矢量的失真，以 確定第二個(gè)胞腔 2S ，即 22{ ( , ) , }rS X d X Y X TS?? ? ?