矢量量化的误差竞争学习算法

提出了误差竞争学习 ( Distortion competitive learning,DCL)算法。该算法基于 Gersho的矢量量化误差渐近理论的等误差原则 ,即当码本数趋于无穷大时 ,各区域子误差相等 ,使用这个原则作为最优码书设计的一个必要条件 ,并结合传统最优码书设计的两个必要条件 ,然后根据这 3个必要条件 :( 1)最近邻规则 ;( 2 )中心准则 ;( 3)各区域子误差近似相等设计最优码书 ,而在算法的实现中引入广义误差测度 ,以确保该测度与各个区域的子误差相关。最后从快速性与均方差两个方面与目前的码本设计算法比较。实验结果表明 ,该算法在降低迭代时间与减少均方差优于其他传统码本设计算法 ,能迅速地找到优化的码本。

一种基于小波变换的矢量量化算法

提出了一种基于小波变换的矢量量化算法 ,算法利用小波变换后各子带间的相关性 ,合理地构造矢量。采用最优矢量量化器设计原则 ,给出了小波域的误差竞争学习算法 (DCL )。实验表明 。