最大熵矢量量化及其在TMS320DM642上的实现

为了克服传统的矢量量化方法存在的信息损失量大及二次规划(Quadratic pragramming,QP)量化方法计算复杂度大等缺点,提出了一种新的量化方法——最大熵量化。这种量化方法一方面能将量化权值的熵最大化,从而确保在没有先验知识的情况下不会造成太多量化误差;另一方面则考虑了矢量集合在时间空间上的分布关系。本文在TMS320DM642处理器上实现了这种算法,并进行了一系列的算法和程序层的优化。在基于图像的目标识别应用中的实验证明,最大熵矢量量化算法及其在TMS320DM642上的实现,不仅能提高识别的性能,而且能满足实时性的要求。