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通分过为预~x n 测所,携我带们的将信息x n 量所,携它带实的际信上息是量分xn成1,了xn两2,部分所:携一带部 的信息量;另一部分是d n 所携带的信息量,它才是 x n所携 带信息量的新增加部分。只要预测足够准确,d n 就足够小。 因此,如果是对d n 进行量化、编码而不是对x n 进行量化、 编码,就会减少信息冗余,从而提高编码效率。
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5.3.1 预测编码
为方便,将第 n个时刻的信号值 x(nTs )记为x n ,相应第 n1,n2,个时刻的信号值记为 xn1,xn2,。 对于时间相关的信号序列,由于 x n 与 xn1,xn2,相关, 故只要知道 xn1,xn2,,就可对 x n 进行预测。 设预测值为~x n ,则 xn~ xndn, d n 称为预测误差。
a2
平面的划分:
S3 S2
S4
S1
a1
S6
S5
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然后对于所划分的每一块给定一个量化矢量(相当于标量 量化中的量化值),记为 Xq,ii1,2,,N ;通常将其取 为所划分块的形心。 在矢量量化中,一般将每个量化矢量 Xq,ii1,2,,N 称 为码字或码矢,将所有 N个量化矢量构成的集合
{Xq1,Xq2, ,XqN } 称为码书;因此,矢量量化中 这项最重要的工作称为码书的建立。
利用训练序列建立码书。 二、全搜索算法和树搜索算法
常用时间复杂度和空间复杂度来衡量矢量量化:时间复杂度是指每 量化一个信号矢量所需的计算量,它主要取决于搜索过程中乘法运 算的次数;空间复杂度是指码书所需的存储容量。
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§5.1 离散信源编码
§5.2 连续信源编码
§5.3 相关信源编码 •预测编码 •差值编码
§5.1 离散信源编码