1、其实矢量量化和k-mean 差不多,区别在于矢量量化是从一个码矢开始分裂的,而k-mean一开始就给你N个聚类中心 2、LBG算法是实现矢量量化的一个算法 3、LBG算法码矢分裂过程: 矢量量化压缩传输过程: 1、输出端把输入数据在码书中寻找欧氏距离的最小值的码矢来代表它,并在传输中传输该码矢在码书中的下标 2...
LBG算法是由Y. Linde、A. Buzo、R. M. Gray在1980年提出的一种矢量量化算法 [1]。原文没太搞明白,网上的解释也基本都是公式的堆砌(总之就是我太菜了,都看不懂QAQ),所以又试着找了一篇写得比较清楚的,参考这…
试题来源: 解析 LBG算法是一种递推算法,从一个事先选定的初始码本开始迭代。把训练序列按照码本中的元素根据最邻近准则分组,对每一分组找质心,得到新的码本,又作为初始码本,再进行分组,重复上述过程,直到系统性能满足要求和不再有明显的改进为止。反馈 收藏 ...
LBG算法、Lloyd算法和K均值算法 我们从K均值算法开始一步步来介绍。1.K-Means算法K-means算法主要用于对数据聚类。 如上左图所示,我们很容易看出图中的点分成上右图中的了4个点群,而K-Means算法能让计算机也可以知道...矢量,所以这类量化称为矢量量化。较之通常的标量量化,使用矢量量化所得失真度将更低,其原因...
LBG算法，尽管在训练向量集中展现出了优化量化器的特性，但其适用性在未经过训练的实际向量集上的表现并不明确。其效果很大程度上取决于训练向量集能否真实反映出实际应用场景，如果训练数据的代表性不足，其最优性就难以保证。算法的另一个局限在于其分割优化过程缺乏对数据结构的规则或限制，导致在组织码...
1、语音信号的矢量量化实验内容:采用LBG算法实现语音信号的矢量量化实验原理:基本LBG算法的基本框架为:1.已知码书尺寸M,给定设计的失真阈值即停止门限S(081),给定一个出示码书Y(0)。已知一M个训练序列X,j=0,1,.,m-1。先取n=0(n为迭代次数),并设出示平均失真D(,DT。jTOC o 1-5 h z2用给定的码本...
LBG均值聚类算法 k均值聚类算法计算题,K-Means聚类算法有很多种(几十种),K-Means是聚类算法中的最常用的一种,算法最大的特点是简单,好理解,运算速度快;但是只能应用于连续型的数据,并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。在下面,我们描述一下K-means算法的过
J3.2矢量量化的基本原理二.矢量空间的划分LBG算法是一种递推算法,从一个事先选定的初始码本开始迭代。1把训练序列按照码本中的元素根据最邻近准则分组;2对每一分组找质心,得到新的码本,又作为初始码本,3再进行分组,重复上述过程,直到系统性能(总失真D)满足要求和不再有明显的改进为止。四、LBG算法LBG算法流程...
设计矢量量化器的主要任务是设计码书,在给定码书大小N的情况下,由最佳划分和最佳码书两个必要条件得到矢量量化器的设计算法,LBG算法既可用于已知信源分布特性情况,又可用于未知信源分布特性情况: LBG算法流程描述如下: 此算法基于最佳矢量量化器设计的最佳划分和最佳码书这两个必要条件,是劳埃德算法在矢量空间的推广,...