1、矢量量化(Vector Quantization，VQ)是香農(nóng)信息論在信源編碼理論方面的新發(fā)展。它提出將若干標(biāo)量數(shù)據(jù)組構(gòu)成一個(gè)矢量，然后在矢量空間中給以整體量化，從而壓縮了數(shù)據(jù)而不損失太多信息，這是一種高效的壓縮技術(shù)。本文以矢量量化碼書設(shè)計(jì)算法作為主要研究對(duì)象，對(duì)幾種常用的碼書設(shè)計(jì)算法：經(jīng)典GLA算法，成對(duì)最近鄰(PNN)算法，學(xué)習(xí)矢量量化(LVQ)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，比較三種算法重建矢量時(shí)產(chǎn)生的失真大小以及三種算法碼書設(shè)計(jì)的計(jì)算量大小。

2、 文中對(duì)經(jīng)典的GLA算法提出了改進(jìn)措施：用PNN算法訓(xùn)練初始碼書作為GLA算法的初始碼書以降低GLA算法對(duì)初始碼書的敏感性，并通過仿真檢驗(yàn)改進(jìn)效果。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明：利用改進(jìn)算法重建矢量得到的失真比經(jīng)典的GLA小，改進(jìn)后GLA算法對(duì)初始碼書的敏感性有所降低，碼本更加接近全局最優(yōu)化，而且總的計(jì)算量有所下降。 本文還提出一種改進(jìn)方法以改善LVQ算法對(duì)碼字更新的局部最優(yōu)問題：設(shè)定碼字更新次數(shù)的閾值，使得絕大多數(shù)碼字都得到更新，使算