3.3LBG算法 13

3.3.1已知信源分布特性的LBG算法 14

3.3.2已知训练序列的LBG设计算法 14

3.3.3LBG算法流程图 16

3.3.4初始码书的选取以及空胞腔的处理 17

3.4本章小结 19

第四章 实验仿真结果 20

4.1MATALAB简介 20

4.2矢量量化性能评价指标 20

4.3程序设计思路 21

4.4实验仿真结果 21

4.5实验分析 24

4.6总结 27

结论 28

致谢 29

参考文献 30

附录 32

第一章 绪论

1.1研究的目的和意义

社会的发展日新月异，尤其是电子通信行业，发展的速度更是迅猛，伴随着计算机等通信设备的问世，以及通信技术的更新发展，人与人之间、人与机器之间、机器与机器之间的通信方式愈加多样，通信的内容也变得更加广泛，有视频，有文本，有语音，还有图像等等。可以说，信息在人类的生活和生产的各个方面扮演了越来越重要的角色。这些需要进行交流的内容在通过各种各样的方式转换为信号之后，是需要利用合适的系统设备去进行传输并加工处理的，否则，便不能有效的去进行传输。通信系统的发展更加先进和完美，模拟通信系统和数字系统是最为常见的两大通信系统，其中，数字通信系统作为传统的一种信息通信处理系统，在今天的各个领域中的运用较为普遍，与其他通信系统相比较，它主要有如下一些优点：

（1）抗干扰能力较强；

（2）保密性能较好；

（3）便于传输、存储；

（4）可以方便的对数据进行加工处理。但是，数字通信系统也存在一些不足之处，那就是数字信号的数据量很大，这对于存储器、通信设备往往就有较高的要求，同时也给计算机的处理速度等方面带来困难和挑战。除此之外，人们对图片和语音信号的品质要求越来越高，但是，高质量的音频以及高清晰度的图片往往意味着庞大的数据量，这会花费我们更多的时间去传输。更重要的是，由于硬件设施的缺陷，我们在传输过程中可能会面临严重的失真问题，这些都会影响我们通信的质量。因此，我们必须对要传递的信息进行量化和压缩，以便更有利于传输以及存储。

矢量量化技术（VQ）是一种效率较高的量化技术，压缩比高，并且解码相对简单，在语音和图像信号压缩等领域应用较广，同时在模式识别，数字水印中也有应用，经过长时间的发展，矢量量化技术也越来越完善与成熟，应用广泛。

1.2矢量量化的发展过程

量化其实是从连续信号到数字信号的一个转换过程。采样后，连续信号就转换为离散信号，再经过量化后，离散信号就成为了数字信号，可以在数字通信系统中进行加工处理和传输。量化的方法可以分为两类：一类是我们所熟悉的标量量化，是一种较为常见的并且使用较多的量化方法；另一类就是我们要在本研究中要介绍的矢量量化[1]，简称为VQ。