【正文】 1: Liiix x u a???? ? ??????? ?iu格型 ? 量化器：將 點(diǎn)集的子集作為 的輸出點(diǎn) ?最近鄰 ： ?Λ的基本量化區(qū)域： ? 0 附近的單元 ? ?a r g m in ,lQ d x l????? ?? ?: 0a x Q x???格型 ?舉例： D2 ?性質(zhì)：對(duì)所有的點(diǎn)， ? ? ? ?121 , 1 , 1 , 1aa? ? ?01xx?? 偶 數(shù)菱形量化區(qū)域 格型 ?舉例： A2 : ?六邊形量化區(qū)域： 2D 上最佳 ? ?12 131 , 0 , ,22aa ????? ? ???????格型 的性質(zhì) ?不必存儲(chǔ)碼字 ?比 算法更容易找到最近鄰 ?但是， 量化器沒(méi)有了 聚類(lèi)的性質(zhì) ?設(shè)計(jì)準(zhǔn)則：最小化顆粒誤差 ?對(duì) 2 ，六邊形 是最佳的 ?對(duì) 信源，熵編碼的 量化器離 D(R) 邊界有 量化 （） ?計(jì)算效率高的矢量量化 ?中等計(jì)算復(fù)雜度 ?理論優(yōu)勢(shì)： ?對(duì)任何平滑 ，熵編碼的能在任何碼率下達(dá)到 D(R)函數(shù)的 （性能超過(guò) 24維以下的最佳 量化） ?基于 () ? 在 2023 中用到 編碼 ?網(wǎng)格 () 是一個(gè)有限狀態(tài)機(jī)隨時(shí)間的進(jìn)化 ?例：一個(gè)帶有二進(jìn)制 的 4 狀態(tài)的有限狀態(tài)機(jī) ? T0 和 t1 為移位寄存器 ?狀態(tài)表示為 t1 t0 4 個(gè)狀態(tài) 狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖 1 z0 編碼 ?在狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖中加入時(shí)間因素 編碼量化 () ?為了利用 ? 為了得到 R 比特 /符號(hào)，首先建立 (1) 比特的量化器： ?將所有重構(gòu)電平分為 4 個(gè)子集： D0, D1, D2, D3 ?每個(gè)子集有 21 個(gè)碼字，需要 1 比特 ?上例中 1=1 R = 2, 1 = 3 編碼量化 () ?將 4 個(gè)子集與網(wǎng)格的不同分支關(guān)聯(lián) ?網(wǎng)格的每個(gè)狀態(tài)量化一個(gè)輸入字符 ：如果選擇分支，則當(dāng)前輸入字符將只會(huì)被一個(gè)子集量化 1 比特 網(wǎng)格每個(gè)狀態(tài)的輸出： R 比特 B: 0: 選擇上一狀態(tài)的第一個(gè)分支 1: 選擇上一狀態(tài)的第二個(gè)分支 1比特：被選擇子集的用于編碼當(dāng)前字符最佳碼字的索引 1 ......RB x x x? 比 特 編碼量化 () ?聯(lián)合碼書(shū) ?每個(gè)狀態(tài)可用兩個(gè)子集（兩個(gè)分支） 0 0 22 3 4A D DA D D???? 編碼量化 () ?目標(biāo)： ?對(duì)每個(gè)樣本嘗試不同的量化器選擇 ?在網(wǎng)格中找到一條最佳路徑，使得總失真最小 ?為什么 更好？ ?每個(gè)樣本的最佳量化選擇可以在編碼序列樣本后確定 ?每個(gè)單獨(dú)的選擇可能不是最佳的，但聯(lián)合選擇可以達(dá)到最小失真 ?每個(gè)狀態(tài)兩個(gè)子集 2 21 = 2R 個(gè)可能的選擇 ?經(jīng)過(guò)網(wǎng)格 L 個(gè)狀態(tài)的路徑共有 2 種可能 ?如果采用樣本 —樣本失真， 算法可用于降低搜索復(fù)雜度 ? ? ? ?1,Liiid x y d x y?? ? 算法 ?當(dāng)兩條路徑并入一個(gè)狀態(tài)時(shí)，可以?huà)仐壥д孑^高的一條 ? 任何時(shí)候只需跟蹤 N 條路徑（ N: 狀態(tài)的數(shù)目） ?通過(guò)在最后決策后反溯，可以得到最后序列 編碼量化 () ?例： = , , , ?碼書(shū)： 7, 5, 3, 1, 1, , 5, 7 2 比特 /樣本 ?失真： ?如果直接用 D0和 D2（ 2） ?碼書(shū)： 7, 3, 1, 5 ? 3, d = ? 1, d = ? 1, d = ? 3, d = ?總失真為： ? ? ? ? ? ? ? ?0 1 2 37 ,1 , 5 , 3 , 3 , 5 , 1 , 7D D D D? ? ? ?xy?如果直接用 D1和 D3（ 2） 碼書(shū)： 5, 1, 3, 7 5, d = 3, d = 1, d = 1, d = 2 總失真為： 編碼量化 () ?例： = , , , ?碼書(shū)： 7, 5, 3, 1, 1, , 5, 7 2 比特 /樣本 ?失真： ?初始化：從 S0 開(kāi)始，費(fèi)用： (0, ∞, ∞, ∞,) ? ? ? ? ? ? ? ?0 1 2 37 ,1 , 5 , 3 , 3 , 5 , 1 , 7D D D D? ? ? ?xy? 編碼量化 () ?上述結(jié)果不是最佳的，因?yàn)槲覀儚臓顟B(tài) 0 開(kāi)始（當(dāng)序列足夠長(zhǎng)時(shí)，其影響可以忽略） ?另一方案：從任一狀態(tài)開(kāi)始，但需將開(kāi)始狀態(tài)發(fā)送給解碼器 比標(biāo)量量化器更靈活 編碼量化 () ? 的存儲(chǔ)要求 ?N: 狀態(tài)數(shù)目 ?L: 輸入符號(hào)的數(shù)目 ?每個(gè)狀態(tài)： ?用 D0, D1, D2, D3 執(zhí)行 4 次標(biāo)量量化 ?存儲(chǔ)要求與 成正比 ?為了返溯，需存儲(chǔ)網(wǎng)格的所有狀態(tài) ?可以通過(guò)限制最大延遲為 L(L5 足夠了 )，減少存儲(chǔ)需求 ?只在緩沖區(qū)中保持最近 L 個(gè)樣本 ?輸出 x()的決策 ?丟棄在當(dāng)前狀態(tài)與 ―不一致的 ‖的路徑 ?這些路徑在返溯時(shí)不會(huì)與最佳路徑會(huì)合 編碼量化 () ?所有可能的 2 碼字： 2量化區(qū)域接近六邊形 ！ 是一種低復(fù)雜度的 可以在界的 ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?0 0 0 2 2 1 2 3 7, 7 7, 1 1, 7 1, 1 7, 3 7, 5 1, 3 1, 5 3, 5 3, 3 5, 5 5, 3 3, 1 3, 7 5, 1 5, 7C D D D D D D D D? ? ? ? ? ? ? ?小結(jié) ?LloydMax 量化器：給定輸出電平數(shù)目下的最小 MSE 量化器 ?對(duì)于熵編碼量化器，熵約束量化器設(shè)計(jì)能夠獲得額外的增益。 ?高分辨率的均勻量化器達(dá)到給定熵的最小 MSE。 ?矢量量化：幾個(gè)聯(lián)合的信號(hào)樣值的量化和編碼。 ?格子 VQ：多維的均勻量化器 ?網(wǎng)格編碼 VQ： 是一種中等復(fù)雜度的 VQ， 可以在RD界的 。 謝 謝 :32:2611:3211::32 11:3211:32::32:26 2023年 2月 1日星期三 11時(shí) 32分 26秒 ? 靜夜四無(wú)鄰，荒居舊業(yè)貧。 , February 1, 2023 ? 雨中黃葉樹(shù)，燈下白頭人。 11:32:2611:32:2611:322/1/2023 11:32:26 AM ? 1以我獨(dú)沈久，愧君相見(jiàn)頻。 :32:2611:32Feb231Feb23 ? 1故人江海別，幾度隔山川。 11:32:2611:32:2611:32Wednesday, February 1, 2023 ? 1乍見(jiàn)翻疑夢(mèng)，相悲各問(wèn)年。 :32:2611:32:26February 1, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國(guó)見(jiàn)青山。 2023年 2月 1日星期三 上午 11時(shí) 32分 26秒 11:32: ? 1比不了得就不比，得不到的就不要。 。 2023年 2月 上午 11時(shí) 32分 :32February 1, 2023 ? 1行動(dòng)出成果，工作出財(cái)富。 2023年 2月 1日星期三 11時(shí) 32分 26秒 11:32:261 February 2023 ? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線(xiàn)向前。 上午 11時(shí) 32分 26秒 上午 11時(shí) 32分 11:32: ? 沒(méi)有失敗，只有暫時(shí)停止成功！。 , February 1, 2023 ? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒(méi)有。 11:32:2611:32:2611:322/1/2023 11:32:26 AM ? 1成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的積累。 :32:2611:32Feb231Feb23 ? 1世間成事，不求其絕對(duì)圓滿(mǎn)，留一份不足，可得無(wú)限完美。 11:32:2611:32:2611:32Wednesday, February 1, 2023 ? 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 :32:2611:32:26February 1, 2023 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 2月 1日星期三 上午 11時(shí) 32分 26秒 11:32: ? 1楚塞三湘接，荊門(mén)九派通。 。 2023年 2月 上午 11時(shí) 32分 :32February 1, 2023 ? 1少年十五二十時(shí)，步行奪得胡馬騎。 2023年 2月 1日星期三 11時(shí) 32分 26秒 11:32:261 February 2023 ? 1空山新雨后，天氣晚來(lái)秋。 上午 11時(shí) 32分 26秒 上午 11時(shí) 32分 11:32: ? 楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 , February 1, 2023 ? 閱讀一切好書(shū)如同和過(guò)去最杰出的人談話(huà)。 11:32:2611:32:2611:322/1/2023 11:32:26 AM ? 1越是沒(méi)有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 :32:2611:32Feb231Feb23 ? 1越是無(wú)能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 11:32:2611:32:2611:32Wednesday, February 1, 2023 ? 1知人者智，自知者明。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 :32:2611:32:26February 1, 2023 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 2月 1日星期三 上午 11時(shí) 32分 26秒 11:32: ? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過(guò)于提升自我。 2023年 2月 上午 11時(shí) 32分 :32February 1, 2023 ? 1業(yè)余生活要有意義，不要越軌。 2023年 2月 1日星期三 11時(shí) 32分 26秒 11:32:261 February 2023 ? 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。 上午 11時(shí) 32分 26秒 上午 11時(shí) 32分 11:32: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. 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