LLoyd算法在处理能量序列时,主要通过调整滤波器的权值,使得输出信号的能量最小。 3.算法步骤与原理 LLoyd算法处理能量序列的具体步骤如下: (1)初始化滤波器权值:随机设置一组初始权值,用于后续迭代调整。 (2)计算输出信号:将输入信号与滤波器权值相乘,得到输出信号。 (3)计算均方误差:计算输出信号与参考信号之间的...
Lloyd算法,也称为K-means算法,是一种迭代优化算法,用于将数据点分配到K个聚类中心中。该算法的基本思想是不断迭代地更新聚类中心,直到达到收敛条件为止。具体步骤如下: 1) 随机初始化K个聚类中心; 2) 将每个数据点分配到距离最近的聚类中心所在的类别中; 3) 更新每个聚类中心为其所包含数据点的平均值; 4) 重...
技术标签:矢量量化LBG算法Lloyd算法K均值算法 查看原文 信源编码第四次作业-基于LBG的矢量量化算法 一定的迭代算法来逼近最优的再生码本。 2、LBG算法的思想 1)随意选取n个图像块作为码矢量2)由这n个码矢量对所有的图像块进行划分,即分成n个集合,使每个集合中的图像块,都是与各码矢量距离中,与对应的码矢量的...
从这俩算法的计算流程来看几乎是如出一辙的,唯一的区别就在于Lloyds算法的输入是一组连续的区域,而KMeans的输入是一组离散的点。也是因为这个原因,Lloyds算法在更新站点的时候,需要计算每个单元的质心,而不是像KMeans算法那样简单计算均值就可以。 参考: Lloyd’s 算法 和 K-Means算法www.cnblogs.com/zhxuxu/...
Lloyd’s algorithm 过程: (1)首先在数据集中随机选定k个初始点 (2) 计算k个站点的Voronoi图。 (3)整合Voronoi图的每个单元格,并计算质心。 (4)然后将每个站点(k)移动到其Voronoi单元的质心。 如下图迭代过程 K-Means算法过程: (1)随机初始化k个聚类中心的位置 ...
什么是lloyd relaxation? 就是把一堆聚集的点重新调整,直到“均匀分布到空间”。 输入:点集 输出:点集 wiki Houdini中的Point Relax节点似乎就是这个功能。 具体算法? 1.将每个点移动到此点的Voronoi几何体“中心”。 (中心可以是很多种,算术平均点,重心...) 2...
Lloyd-Max算法就是最佳量化的好的实现方法。我们称用Lloyd-Max算法的量化器为Lloyd-Max最佳量化器。为讨论该算法,我们先介绍均匀量化 对于均匀量化,设量化电平为: ,其中,为量化台阶当(k-1)x<k时,量化为假设均匀量化器的输出为对称的偶数个电平,则平均失真为:对求导,即可得到最小的量化失真。对上式求导为:给定...
lloyd-max 最优标量量化算法分析 变限积分求导公式 假设有函数定义为: K(x)=∫Ψ(x)ϕ(x)f(t)dtdK(x)dx=f[Ψ(x)]Ψ(x)′−f[ϕ(x)]ϕ(x)′K(x)=∫ϕ(x)Ψ(x)f(t)dtdK(x)dx=f[Ψ(x)]Ψ(x)′−f[ϕ(x)]ϕ(x)′ 量化失真与最优标量量化 对于N个量化区间的失真...
Lloyd-Max算法就是最佳量化的好的实现方法。我们称用Lloyd-Max算法的量化器为Lloyd-Max最佳量化器。为讨论该算法,我们先介绍均匀量化 对于均匀量化,设量化电平为: ,其中,Δ为量化台阶 当(k-1)Δ≤x<kΔ时,量化为 假设均匀量化器的输出为对称的偶数个电平,则平均失真为: 对Δ求导,即可得到最小的量化失真D。