基于子空间三角不等式的高维码字搜索算法

本文分析了码字搜索算法中基于均值、方差和范数的删除准则,指出基于方差和范数的删除准则之间存在冗余缺陷.在此基础上,提出了一种新的子空间三角不等式删除准则,根据子空间中码字与参考点之间的距离来排除候选码字.基于方差的删除准则可以看成是子空间三角不等式删除准则的特例.在新的删除准则中,通过选择合适的子空间参考点,能够排除更...     

一种基于不等式的矢量量化快速码字搜索算法

传统矢量量化编码算法码字搜索范围较大,编码时间较长.文章提出一种基于不等式的矢量量化快速码字搜索算法.该算法将方差不等式和三角不等式引入范数排序算法(NOS),有效减小了码字搜索范围.实验结果表明,重构图像峰值信噪比(PSNR)相同时,该算法编码时间较低.     

一种自适应子空间相似性搜索方法

近年来,在多媒体信息检索、相似性连接和时间序列匹配等数据库领域的相似搜索研究备受关注.绝大部分工作都是在欧式空间条件下,使用度量距离函数计算最近邻(如kNN、kNNJ)来解决搜索目标集合问题.但已有研究表明,此条件下的搜索结果准确性很容易受到高差异维度的影响,且对应的解决方案尚缺乏灵活性和顽健性.首先提出了单机环境下动态子空间(部分维度)下相似搜索问题及解决方案.随着数据规模的扩大,单机算法不能很好地扩展,随之又提出了Hadoop框架下的分布式算法.实验证实,在不影响准确率的情况下,分布式算法的性能要优于集中式算法.     

一种矢量量化码书搜索的快速算法

本文提出了一种采用均方误差(MSE)测度的矢量量化码书搜索的快速算法.该算法在码书设计的每次迭代前预先计算各码字的和值(一个矢量各分量的和)并保存在码书中.在迭代过程中,利用输入矢量的和值、各码字的和值以及均方误差三者之间的各种特性排除大部分候选码字而免去许多均方误差计算.测试结果表明,相对于穷尽搜索方法,计算量得到明显的降低,计算时间减少约90%,同时只需要很少的预先计算量和额外存储量.     

基于小波变换的空间约束矢量量化方法

图像的小波变换能同时提供空间－频率局部化信息，而且小波变换域内矢量量化数据压缩已得到广泛应用，经过小波变换后，各子带小波分量存在相关性和空间约束，同时考虑到人类视觉对水平和垂直方向高频分量比对角方向更加敏感，本文提出了基于空间约束的矢量量化方法，该算法能同时提高编码效率和改善重构图像质量。     

基于子空间距离的低复杂度码字搜索方法

针对有限反馈预编码多用户MIMO的码字搜索问题,该文提出两种基于子空间距离的码字搜索算法.首先证明了子空间距离与弦距的等效性,然后分析了弦距计算与两种子空间距离计算方法的运算复杂度.仿真证明与传统的的弦距计算相比子空间距离的计算复杂度较低,并且根据不同的硬件实现和发射天线数目可在两种子空间距离算法中选择复杂度较低的一个.     

一种快速模糊矢量量化图像编码算法

本文在学习矢量量化和模糊矢量量化算法的基础上,设计了一种新的训练矢量超球体收缩方案和码书学习公式,提出了一种快速模糊矢量量化算法。该算法具有对初始码书选取信赖性小,不会陷入局部最小和运算最小的优点。实验表明,ＦＦＶＱ设计的图像码书性能与ＦＶＡ算法相比,训练时间大大缩短,峰值信噪比也有改善。     

简化的基于辅助矢量基的子空间DOA算法

基于辅助矢量基提出了一种子空间DOA估计算法。该算法通过辅助矢量滤波器得到一组信号子空间归一化正交基,计算出噪声子空间矩阵,即可得到信源的空间谱。整个过程不需要特征值或奇异值分解运算,理论上计算复杂度较以前算法明显减小。仿真实验表明新算法性能不仅优于MUSIC算法,而且当存在相关信源,输入信噪比或快拍数很大时也优于辅助矢量DOA算法。     

一种基于改进子空间划分的波段选择方法

高光谱图像具有光谱分辨率高、波段连续、数据量大、图谱合一等特点。然而较高的光谱分辨率会造成波段间相关性强,信息冗余多。所以如何从数百个高光谱波段中选出有利于识别或分类的波段组合成为了高光谱应用需要解决的问题。文章针对相邻波段间相关性较大的特点,提出一种改进的对波段相关矩阵进行全局搜索的子空间划分的波段选择方法。该方法克服了传统只利用相关向量对波段进行划分的缺陷,利用整个相关矩阵进行全局搜索划分,再在划分后的子空间内进行波段选择,从而降低了波段之间的相关性。文章最后使用上述方法对AVIRIS数据进行波段选择,并通过SVM方法对其进行地物分类,结果表明该方法较不进行子空间划分的波段选择方法有较高的分类精度。     

快速最近邻矢量量化码字搜索算法

本文综述了各种快速最近邻矢量量化码字搜索算法,按照算法的特点对各种快速算法进行了归类,对各种算法的编码时间、平均失真计算次数、额外存储量和离线计算量进行了仿真、比较和分析,并提出作者的一些改进算法或改进思路.     

一种改进的矢量量化码字搜索算法

该文利用图像矢量的平均值和方差,结合了最近邻域搜索算法,构造了一种新的快速矢量量化编码算法。将一个输入矢量分为两个子矢量,分别计算原始矢量、两个子矢量的和以及方差值,利用在这些数值基础上建立的一组三角不等式来排除不可能的码字。仿真结果表明新算法在所需时间和计算复杂度方面优于改进的EENNS算法,为矢量量化算法的研究提供了一种新的思路。     

基于空间组合矢量分类的小波图像网格编码矢量量化

本文基于零树编码、矢量分类和网格编码量化的思想,提出了对小波图像采用空间矢量组合和分类后进行网格编码矢量量化的新方法.该方法充分利用了各高频子带系数频率相关性和空间约束性,依据组合矢量能量和零树矢量综合判定进行分类,整幅图像只需单一量化码书,分类信息占用比特数少.对重要类矢量实行加权网格编码矢量量化,利用卷积编码扩展信号空间以增大量化信号间的欧氏距离,用维特比算法搜索最优量化序列,比使用矢量量化提高了0.6db左右.该方法编码计算复杂度适中,解码简单,可达到很好的压缩效果.     

一种新的语音LSF矢量量化码书优化算法

LSF(线谱频率)码书的性能对合成语音质量有着重要影响.经典的LBG算法容易陷入局部最优,而目前的一些码书进化算法搜索空间较大、搜索效率不明显.本文提出了一种新型的基于对LSF矢量空间进行拉伸变化的混合进化码书优化算法.该算法编码空间与矢量同维,相对较小,便于优化操作.算法中引入EP中的变异操作对PSO位置、速度矢量进行控制,以提高优化搜索算法的效率.实验结果表明,本文算法有效地改善了码书性能.     

一种基于神经网络的矢量量化零冗余度信道编码方法

本文提出一种新的基于神经网络的矢量量化零冗余度信道编码方法,该方法能有效地降低矢量量化编码系统在有噪信道下的平均失真。     

基于判别矢量子空间的雷达目标距离剖面像识别

提出了一种基于判别矢量子空间的雷达目标距离剖面像识别方法。判别矢量子空间一方面在分析意义上是较优的,同时该子空间的维数不受目标类别数限制,从而能够提取更有效的目标分类特征,改善目标正确识别率。仿真实验结果表明：该方法识别率高于特征图像方法和正则子空间法。     

一种基于子空间分析的快速信源个数估计方法

针对阵列信号处理中传统信源个数估计方法如基于Akaike信息论准则方法(AIC)、最小描述长度准则方法(MDL)等特征值分解类算法计算量大,且在小快拍数、低信噪比时性能下降甚至无法正确估计的问题,提出了一种基于子空间分析的快速信源个数估计方法。该算法首先利用多级维纳滤波器(MWF)对信号进行快速的子空间估计,然后计算阵列信号协方差在子空间匹配滤波器中的投影值,通过分析其正交性来估计信源个数。研究结果表明,该算法不但在小快拍数、低信噪比时相较于传统特征值分解类算法具有更优异的性能,并且计算量大大降低。     

一种提高矢量量化器性能的方法

矢量量化技术是一种既能高效压缩数码率，又能保持语音质量在编码方法，它不但能用于波形编码，而且能用于参数编码，本文主要论述了矢量量化在参数压缩编码中的应用，即应用模拟退火方法设计矢量量化器，对语音ｃｅｐ参数库进行压缩，通过语音倒谱参数库压缩前后，语音正确识别率听变化来评价所设计矢量量化器的性能，文章中提出了适用于语音倒谱参数的模拟退火时间表，对于所涉及的扰动范围，扰动次数方面主要参数进行了一定的探讨     

一种新型空间矢量PWM控制方法

介绍了一种新型空间矢量PWM（SVPWM）控制方法，保留了SVPWM的优点，且进一步降低了变频装置功率器件的开关频率和开关损耗。实验结果证明了该方法的正确性，实现简单、实用性强。     

基于自适应搜索范围及顺序的快速矢量量化编码算法

本文提出了一种新颖的快速矢量量化编码算法.该算法在编码前预先计算每个码字的四个特征量,然后根据各特征量的升序排列分别对码字进行排序以生成四个排序码书.在编码过程中,对于不同的输入矢量,自适应产生不同的动态码字搜索范围及顺序而排除大部分码字.测试结果表明,本文算法只需搜索3%到8%码字而获得与穷尽搜索算法相近的编码质量,实际编码时间减少约93%.