【正文】 作者簽名： 指導(dǎo)教師簽名： 。保密的論文（設(shè)計(jì)）在解密后適用本規(guī)定。有權(quán)將論文（設(shè)計(jì)）用于非贏利目的的少量復(fù)制并允許論文（設(shè)計(jì)）進(jìn)入學(xué)校圖書館被查閱。對本論文（設(shè)計(jì)）的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中作了明確說明并表示謝意。畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）原創(chuàng)性聲明本人所呈交的畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）是我在導(dǎo)師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。謝 辭在畢業(yè)設(shè)計(jì)完成之際，我真心的感謝在設(shè)計(jì)之中給予我?guī)椭臈钣裉m老師和我的同班同學(xué)，在這三個月中，楊老師給予了鼓勵和耐心的指導(dǎo)，特別是在課題的理解上，楊老師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)思維和專業(yè)的知識對我產(chǎn)生了很大的影響，并使我受益非淺，當(dāng)我在編譯程序遇到瓶頸時，楊老師幫助我檢查程序并不斷的鼓勵我讓我不斷探索。)。disp(39。end。for i=1:long b=b+(n(i,1)a)^2。end。for i=1:long a=a+n(i,1)。b=0。n=d。end。)。disp(39。)。disp(39。)。disp(39。)。disp(39。end。end。39。geshu=geshu1。)。disp(39。)。disp(39。 mazi_num(geshu,1)=0。 a(geshu,:)=0。 mazi_num(n,1)=0。disp(a)。a1=39。 disp(x)。x=39。 a(m,:)=x(1,:)。 x(1,:)=a(m,:)+a(n,:)。disp(zuixiao)。碼字間失真最小值=39。disp(n)。n=39。disp(m)。m=39。end。 n=j。zuixiao=min(min(b))。b2=39。end。 end。)disp(b)。%找出矩陣中最大值disp(39。end。 end。for i=1:t for j=1:geshu if ij b(i,j)=sum((a(i,:)a(j,:)).^2)。while(geshucodebook_size)%如果胞腔大于六b=zeros(geshu)。weishu=5。geshu=length(a)。disp(a)。a=39。tica=y。)。disp(39。y=train_signal。 r=r+1。r=1。x=a(1001:1000+signal_num*codebook_dimen)。)。a=fscanf(fid,39。rt39。39。%碼書維數(shù)signal_num=200。fclose(fid)。,y(i))。for i=1:leng fprintf(fid,39。wt39。39。save yleng=length(y)。)。成對最鄰近（PNN）算法的仿真程序clear allclc%[y,fs]=wavread(39。)。disp(39。end。for i=1:long b=b+(n(i,1)a)^2。end。for i=1:long a=a+n(i,1)。b=0。n=geshu。)。disp(39。)。disp(39。 c=c+1。disp(R)。最終失真半徑=39。disp(baoqiang_num)。最終碼書中碼字個數(shù)=39。disp(t)。劃分胞腔次數(shù)=39。)end。disp(39。)。disp(39。disp(t)。t=39。t=t+1。)。disp(39。num(1,i)=p。)。disp(39。小循環(huán)39。disp(y_num)。y_num=39。y_num=length(y)。disp(shengyu)。shengyu=39。disp(baoqiang)。baoqiang=39。end。 q=q+1。 p=p+1。 end。for j=2:y_num A=0。p=1。baoqiang=zeros(p,codebook_dimen)。 end。 if AR p=p+1。 for m=1:codebook_dimen A=A+(y(j,m)y(1,m))^2。 q=0。 k=k+1。num=zeros(1,signal_num)。i=0。)。disp(39。k=1。while (baoqiang_numcodebook_size)y=train_signal。t=0。disp(y)。y=39。k=1。y=train_signal。 endend。for i=1:signal_num for j=1:codebook_dimen train_signal(i,j)=x(r)。train_signal=zeros(signal_num,codebook_dimen)。%把輸入文件中的數(shù)據(jù)賦給afclose(fid)。%f39。)。,39。%參加訓(xùn)練樣本的個數(shù)fid=fopen(39。%碼書維數(shù)codebook_size=16。fclose(fid)。,y(i))。for i=1:leng fprintf(fid,39。wt39。39。save yleng=length(y)。)。覆蓋算法的仿真程序clear allclc%[y,fs]=wavread(39。)。disp(39。)。disp(39。)。disp(39。)。disp(39。)。disp(39。)。disp(39。%余下fclose(fid)。碼書39。幅度39。時間39。%時間的向量subplot(212),plot(t,z)。)。 end fprintf(fid,39。 z(n)=final_codebook(t,m)。%,39。n=1。w39。39。 end j1=xunhuan_num。 E=pj_distort(j2)。%求所有訓(xùn)練碼本和其所屬碼書質(zhì)心的距離 end end pj_distort(j2)=pj_distort(j2)/sample_num。 end end end %求碼書質(zhì)心結(jié)束 %求平均失真 pj_distort(j2)=0。%求每個碼書的質(zhì)心 final_codebook(t,m)=y_center(t,m)。%計(jì)算每個碼書的樣本個數(shù) end end N1(t,1)=N。 for m=1:book_dimen y(m)=y(m)+t_sample(j,m)。 N=0。%距離最小值對應(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結(jié)束 N1=zeros(book_size,1)。 end [dn,I]=min(d)。 for m=1:book_dimen A=A+(t_sample(j,m)s(k,m))^2。%讓程序循環(huán)次 while (xd_value)% j2=j2+1。xd_value=50。E=5000。disp(s)。s初始碼書=39。 endend%初始碼書for i=1:book_size for j=1:book_dimen s(i,j)=t_sample(i*5,j)。for i=1:sample_num for j=1:book_dimen t_sample(i,j)=x(r)。y_center=zeros(book_size,book_dimen)。t_sample=zeros(sample_num,book_dimen)。x=a(1001:1000+sample_num*book_dimen)。%把輸入文件中的數(shù)據(jù)賦給afclose(fid)。%f39。)。,39。%碼本訓(xùn)練循環(huán)次數(shù)，可選項(xiàng)，如果根據(jù)相對失真作為結(jié)束條件，就不使用該變量fid=fopen(39。%碼書維數(shù)sample_num=200%。%book_size=16。輸入語音39。幅度39。時間39。t=(1:length(y))/fs。取樣頻率=%g 取樣點(diǎn)/秒\n39。,length(y)/fs)。endfclose(fid)%顯示語音信息和語音圖像fprintf (39。%d\n39。)。,39。fid=fopen(39。y=y(:,1)。E:/wav/39。參考文獻(xiàn)[1] 劉丹蕾 陳善學(xué) 韓靜字,矢量量化綜述, （重慶郵電大學(xué)），2008[2] Linde,Buro,and Gray,An Algorithm for Vector Quantizer Design,IEEE Transaction on Communication,1980,28,8495.[3] Nida Saenghaengtham and Pizzanu Kanongchaiyos .Using LBG Quantization for Particlebased Collision Detection Algorithm .journal of Zhejiang university science A,2006,volume7,number7,pages 2532.[4] 張雪英， ,2：5556[5] 吳家安，現(xiàn)代語音編碼技術(shù). ：49[6] 陸哲明. [7] 梁彥霞,楊家瑋,李燁 ,一種設(shè)計(jì)LBG初始碼書的改進(jìn)PNN算法,（西安電子科技大學(xué) 綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論和關(guān)鍵技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）.2010[8] Macro Russo and Giuseppe Patane. Improving the LBG Algorithm. Lecture Notes in Computer Science,1999, volume1606, pages 1217[9] 張基宏等. 基于模糊矢量量化圖象編碼的研究. 中國圖象圖形學(xué)報(bào), 1998, 3( 4) : 295～298.[10] 張正陽，段勇，吳成柯．一種快速高效的VQ初始碼書設(shè)計(jì)方法．西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)，1998,，549554[11] 李昌立，：87 [12] 鮑長春．?dāng)?shù)字語音編碼原理．。本設(shè)計(jì)對矢量量化的研究和應(yīng)用，都有有著實(shí)際的參考意義。我們可以看出LBG算法比覆蓋算法和PNN算法更適合對大的訓(xùn)練序列進(jìn)行碼本設(shè)計(jì)，而在訓(xùn)練序列小的情況下覆蓋算法和PNN算法是更好的選擇。結(jié) 論本設(shè)計(jì)基于對矢量量化器的基本理論和結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)，重點(diǎn)研究了矢量量化器設(shè)計(jì)中最重要的技術(shù)——碼書設(shè)計(jì)，對矢量量化技術(shù)進(jìn)行總結(jié)，并對矢量量化的算法進(jìn)行了分析。五 在相同壓縮比情況下，當(dāng)訓(xùn)練序列較小時，覆蓋算法比PNN算法的運(yùn)算量少，運(yùn)算時間短，胞腔中向量個數(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， PNN算法比覆蓋算法的運(yùn)算量少，運(yùn)算時間短，胞腔中向量個數(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。四 當(dāng)訓(xùn)練序列較小時，PNN算法比LBG算法的運(yùn)算量少，運(yùn)算時間短，當(dāng)訓(xùn)練序列較大時，LBG算法比PNN算法的運(yùn)算量少，運(yùn)算時間短。另外，PNN算法比覆蓋算法算法更容易產(chǎn)生空胞腔。表（313）覆蓋算法與PNN算法對比 壓縮比算法100個訓(xùn)練序列量化出8個碼字200個訓(xùn)練序列量化出16個碼字400個訓(xùn)練序列量化出32個碼字覆蓋算法（）運(yùn)算時間空胞腔數(shù)035胞腔中向量個數(shù)的方差+003+003PNN算法運(yùn)算時間空胞腔數(shù)156胞腔中向量個數(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，,，, , ，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，, +003, +003，431。五 覆蓋算法與PNN算法對比：，碼書維數(shù)均為為5維。進(jìn)行大量的仿真說明：當(dāng)訓(xùn)練序列較小時，PNN算法