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毕业设计说明书设计题目：语音信号处理及其MATLAB实现院（系）计xxxx专业年级xxxx学生姓名xxx学号2xxxx指导教师xxx职称xxx设计地点xxxx日期xxxx语音信号处理及其MATLAB实现中文摘要:语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
该设计对录入的原始语音信号在MATLAB软件平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。
该设计还利用MATLAB来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。
再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波。
关键字：语音信号处理滤波器 MATLAB 频谱分析Abstract: Speech signal processing a practical electronic engineering courses, the voiceis an important means of an important source of human access to information and use of information. The design of the entry of the original speech signal spectral analysis in the MATLAB software platform; and collected voice signal to interference noise, spectral analysis, and design appropriate filter to filter out the noise signal by adding noise, and then we can also sound command to play back the voice signal, in order to feel thechange of the sound up in the hearing. The design also use MATLAB to read into the(acquisition) voice signal and assignit to a vector. Then the vector as a common signalto the FFT transform spectrum analysis, and then filtering it based on the actual situation.Keywords: speech signal processing filter MATLAB spectrum analysis目录目录 (3)第一章绪论 (4)1 Matlab的简介 (4)2 Matlab的特点和优势 (5)3 语音信号处理的意义 (6)4 语音信号处理的目的与要求 (6)5 语音信号处理的基本步骤 (7)第二章设计方案论证 (8)1 设计理论依据 (8)(1)采样定理 (8)(2)采样频率 (8)(3)采样位数与采样频率 (9)2 语音信号的分析及处理方法 (9)(1) 语音的录入与打开 (9)(2) 时域信号的FFT分析 (9)(3) 数字滤波器设计原理 (10)(4) 数字滤波器的设计步骤 (10)(5) IIR滤波器与FIR滤波器的性能比较 (10)第三章 GUI图形用户界面设计 (11)1 GUI图形用户界面概念 (11)2 GUI界面设计概述 (11)3 GUI图形用户界面设计 (13)4 GUI图形用户界面模块调试 (14)(1) 语音信号的读入与打开 (14)(2) 语音信号的定点分析 (15)(3) N阶高通滤波器 (16)(4) N阶低通滤波器 (17)(5) 2N阶带通滤波器 (18)(6) 2N阶带阻滤波器 (19)5 图形用户界面制作 (20)第四章总结 (22)第五章致谢 (23)参考文献 (24)附录 (25)第一章绪论1 Matlab的简介MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
语音信号处理系统设计摘要：语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。
语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用，如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。
本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法，并在采集语音信号后，在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。
利用MATLAB来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量，再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波，然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。
关键词：Matlab，语音信号，傅里叶变换，滤波器1课程设计的目的和意义本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。
通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的：1.1．了解Matlab软件的特点和使用方法。
1.2．掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法；1.3．掌握数字滤波器的设计方法及应用。
1.4．了解语音信号的特性及分析方法。
1.5．通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
2 设计任务及技术指标设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。
采用Matlab设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。
具体任务是：2.1．采集语音信号。
2.2．对原始语音信号加入干扰噪声，对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。
2.3．针对语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。
2.4．对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。
2.5.对语音信号进行重采样，回放并与原始信号进行比较。
1．概述随着软硬件技术的发展.仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向[1]。
虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统.且功能灵活.很容易构建.所以应用面极为广泛。
基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器.如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等[2]。
从发展史看.电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器.由于计算机性能的飞速发展.已把传统仪器远远抛到后面.并给虚拟仪器生产厂家不断带来连锅端的技术更新速率。
目前已经有许多较成熟的频谱分析软件.如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等。
声卡是多媒体计算机最基本的配置硬件之一.价格便宜.使用方便。
MATLAB是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件.他的数据采集工具箱为实现数据的输入和输出提供了十分方便的函数和命令[3]。
本文将给出基于声卡与MATLAB的声音信号频谱分析仪的设计原理与实现方法.功能包括：<1> 音频信号信号输入.从声卡输入、从WAV文件输入、从标准信号发生器输入；<2> 信号波形分析.包括幅值、频率、周期、相位的估计.以及统计量峰值、均值、均方值和方差的计算；<3> 信号频谱分析.频率、周期的估计.图形显示幅值谱、相位谱、实频谱、虚频谱和功率谱的曲线。
2．设计原理2.1波形分析原理2.1.1 信号频率、幅值和相位估计<1>频率<周期>检测对周期信号来说.可以用时域波形分析来确定信号的周期.也就是计算相邻的两个信号波峰的时间差、或过零点的时间差。
这里采用过零点<ti>的时间差T<周期>。
频率即为f = 1/T.由于能够求得多个T值<ti有多个>.故采用它们的平均值作为周期的估计值。
<2>幅值检测在一个周期内.求出信号最大值y max与最小值y min的差的一半.即A = <y max - y min>/2.同样.也会求出多个A值.但第1个A值对应的y max和y min不是在一个周期内搜索得到的.故以除第1个以外的A值的平均作为幅值的估计值。
山东建筑大学信电学院课程设计说明书目录摘要 (Ⅰ)1. 设计原理 (1)1.1 设计的目的及要求 (1)1.2 课题的研究意义 (1)2. 设计原理 (2)2.1采样频率 (2)2.2采样位数 (2)2.3采样定理 (2)2.4时域信号的FFT分析 (2)2.5数字滤波器设计原理和方法 (3)2.6各种不同类型滤波器的性能比较 (3)3. 设计内容 (4)3.1语音信号的录入与提取 (4)3.2加噪处理（高频噪音） (6)3.3设计窗函数带阻滤波器 (8)3.4滤波处理 (9)3.5加躁处理（低频噪音） ...............................................113.6设计椭圆函数高通滤波器滤波处理 (13)总结 ...................................................................16致谢 ...................................................................17参考文献 ................................................................17附录 .................................................................. .. 18山东建筑大学信电学院课程设计说明书摘要语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。
语音信号处理的matlab设计仿真实验彭杰12350049 12自动化一、目的通过利用matlab设计仿真实验，理解如下知识点：信号的采样及混迭信号的频谱分析信号的幅度调制解调的方法理想滤波器的时频域特性数字滤波器的设计二、内容①录制一段个人自己的语音信号。
②采用合适的频率，对录制的信号进行采样，画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。
③给原始语音信号加噪声，画出加噪声后的语音信号和频谱图。
④设计一个频域的理想带通信道。
⑤对这个语音信号进行幅度调制，画出调制后的语音信号和频谱图。
⑥利用理想带通信道对信号进行传输。
⑦对接受到的信号进行解调，画出解调后的语音信号和频谱图。
⑧设计性能良好的滤波器对信号进行滤波。
⑨对语音进行回放，并与滤波后的语音信号进行对比。
三、实验设计与仿真结果程序汇总如下：1、原始语音信号的采集、读取与采样利用MATLAB中的“wavread”命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。
再对其进行采样，记住采样频率和采样点数。
wavread 函数几种调用格式如下：①y=wavread（file）功能说明：读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
②[y,fs,nbits]=wavread(file)功能说明：采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits表示采样位数。
③y=wavread（file，N）功能说明：读取钱N点的采样值放在向量y中。
④y=wavread（file，[N1,N2]）功能说明：读取从N1到N2点的采样值放在向量y中。
首先用手机录制一段音频信号（手机音频格式一般为.mp3）。
然后用软件将音频信号转换为matlab接受的格式.wav。
本人录制的语音信号wav文件命名为：“nihao.wav“，内容为普通话”你好你好你好你好“，时长3s。
程序如下：2、原始语音信号的时域和频谱分析时域和频谱分析的程序如下：原始语音信号的时域和频谱波形如下：3、原始信号加噪用matlab的randn随机函数产生噪声。
（完整版）语音信号处理及MATLAB实现毕业课程设计目录摘要(Ⅰ)1. 设计原理 (1)1.1 设计的目的及要求 (1)1.2 课题的研究意义 (1)2. 设计原理 (2)2.1采样频率 (2)2.2采样位数 (2)2.3采样定理 (2)2.4时域信号的FFT分析 (2)2.5数字滤波器设计原理和方法 (3)2.6各种不同类型滤波器的性能比较 (3)3. 设计内容 (4)3.1语音信号的录入与提取 (4)3.2加噪处理（高频噪音） (6)3.3设计窗函数带阻滤波器 (8)3.4滤波处理 (9)3.5加躁处理（低频噪音） (11)3.6设计椭圆函数高通滤波器滤波处理 (13)总结 (16)致谢 (17)参考文献 (17)附录 (18)摘要语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。
Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。
信号处理是Matlab重要应用的领域之一。
本实验设计用电脑自带的录音机采集了一段语音，对其进行了时域分析，频谱分析,分析语音信号的特性。
并应用matlab平台对语音信号加入了不同的噪声，进一步用窗函数法，椭圆函数法分别设计了一个带阻滤波器和一个高通滤波器，然后对加噪的语音信号进行滤波处理。
最后对比滤波前后的语音信号的时域和频域特性，回放加噪语音信号和去噪语音信号。
对比研究处理前和处理后的声音的不同。
【关键词】语音信号；频域特性; 时域特性; 滤波器1.设计目的和要求1.1 设计目的及要求本次课程设计要求利用MATLAB对语音信号进行处理和分析，要求学生采集语音信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析，并对速配采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪音，恢复信号。
Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术计算机工程应用技术本栏目责任编辑：梁书第7卷第13期(2011年5月)MATLAB 语音信号分析和处理冯玉亮，孙祥娥（长江大学电子信息信学院，湖北荆州434023）摘要：MATLAB 作为一款具备强大科学计算能力和图形显示功能的软件在科学研究以及实际应用的各个领域得到了广泛的应用。
文章介绍了FFT 频谱分析原理及其显示，MATLAB 中相关函数的功能，滤波器的设计和使用。
在此基础上对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理，试验证明MATLAB 对语音信号的处理十分简单方便，易于实现。
关键词：语音信号处理；MATLAB ；滤波器；频谱分析中图分类号：TN912文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2011)13-3145-03Analysis and Processing Speech Signal Based on MATLABFENG Yu-liang,SUN Xiang-e(Electronic and Information Institute of Yangtze University,Jingzhou 434102,China)Abstract:As a scientific software with the characteristic of powerful computing capability and strong graphical display,Matlab has been widely used in scientific research and practical applications in various fields.This paper introduces the principle of FFT firstly,Matlab fuc -tions about display,filter designing are discribed too.And then,an actual speech signal is analysed and processed by matlab.Though analysis the frequency character of noise and raw speech,the proper filter is designed and the noise is surpressed.Matlab can execute those analysis and peocessing simplely and conveniently.Key words:the speech signal proseccing;matlab;filter;frequency character analysis数字信号处理是一门发展迅速、应用广泛的前沿性学科，加上现在科技的迅速发展，数字信号处理也在逐步向着数字化、可视化、软件化的方向发展。
MATLAB中的信号处理与音频特效设计方法引言音乐作为人们生活中不可或缺的一部分，在现代社会扮演着重要的角色。
为了提升音乐的质量和吸引力，人们不断探索和应用各种音频特效。
而在实现这些音频特效的过程中，信号处理起着至关重要的作用。
本文将介绍MATLAB中的信号处理工具箱以及如何利用该工具箱进行音频特效的设计。
一、MATLAB中的信号处理工具箱MATLAB是一个功能强大且广泛应用于科学计算和工程领域的编程语言和数值计算环境。
它提供了丰富的工具箱，其中之一就是信号处理工具箱。
该工具箱包含了大量用于信号处理的函数和算法，可以方便地进行信号重构、频谱分析、滤波以及特效设计等操作。
1. 信号重构信号重构是指将原始信号进行处理，提取感兴趣的特征或减少噪声等。
在MATLAB中，可以使用FFT（快速傅里叶变换）来对信号进行频域分析。
通过对信号的频谱进行分析，可以提取出频率成分和幅度信息，进而对信号进行重构。
2. 频谱分析频谱分析是分析信号的频率成分和幅度信息的过程。
在MATLAB中，可以利用FFT或其他相应函数来进行频谱分析。
例如，通过使用MATLAB中的spectrogram函数，我们可以将音频信号转化为时频图，从而直观地观察信号在时间和频率上的变化。
3. 滤波滤波是一种常用的信号处理方法，用于去除或削弱信号中的某些频率成分。
在MATLAB中，可以使用一系列滤波器函数完成滤波操作。
例如，fir1函数可以设计并应用FIR滤波器，而butter函数则可以实现Butterworth滤波器的设计和应用。
二、音频特效设计方法1. 声音合成声音合成是一种通过改变声音的频率、振幅和持续时间来产生新的声音效果的方法。
在MATLAB中，可以使用一些函数和工具箱来实现声音合成。
例如，可以利用sin函数生成正弦波，并通过改变频率、振幅和持续时间来产生不同的声音效果。
2. 混响效果混响是指模拟声音在不同环境中反射、衍射和干涉等影响，使声音具有空间感。
语音信号处理系统设计摘要：语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。
语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用，如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。
本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法，并在采集语音信号后，在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。
利用MATLAB来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量，再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波，然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。
关键词：Matlab，语音信号，傅里叶变换，滤波器1课程设计的目的和意义本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。
通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的：1.1．了解Matlab软件的特点和使用方法。
1.2．掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法；1.3．掌握数字滤波器的设计方法及应用。
1.4．了解语音信号的特性及分析方法。
1.5．通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
2 设计任务及技术指标设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。
采用Matlab设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。
具体任务是：2.1．采集语音信号。
2.2．对原始语音信号加入干扰噪声，对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。
2.3．针对语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。
2.4．对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。
2.5.对语音信号进行重采样，回放并与原始信号进行比较。
引言21世纪是信息的社会，各种科技领域的信息大爆炸。
数字信号的数据量通常很巨大，对存储器的存储容量，通信信道的带宽及计算机的处理速度带来压力，因此必须对其进行量化压缩来紧缩数据存储容量，较快地传输各种信号 ,并使发信机功率降低。
矢量量化（VQ）是一种极其重要的信号压缩方法，其在语音信号处理中占有十分重要的地位，广泛应用于语音编码，语音识别，语音合成等领域。
在许多重要的课题中，VQ都起着非常重要的作用。
采用矢量量化技术对信号波形或参数进行压缩处理，可以获得非常高的效益。
VQ不仅可以压缩表示语音参数所需的数码率，而且在减少运算量方面也是非常高效的，它还能直接用于构成语音识别和说话人识别系统。
语音数字通信的两个关键部分是语音质量和传输数码率。
但这两者是矛盾的：要获得较高的语音质量，就必须使用较高的传输码率；相反，为了实现高效地压缩传输数码率，就很难得到良好的语音质量。
但是矢量量化却是一种既能得到高效压缩的数码率，又能保证语音质量的方法。
量化可以分为两大类：一类是标量量化，一类是矢量量化VQ。
标量量化是把抽样后的信号值逐个进行量化，而矢量量化是先将k个抽样值组成k 维空间中的一个矢量，然后将此矢量进行量化，它可以极大的降低数码率，优于标量量化。
各种数据都可以用矢量表示，直接对矢量进行量化，可以方便的对数据进行压缩。
矢量量化属于不可逆压缩方法，具备比特率低，解码简单，失真较小的优点。
矢量量化的发展大致可以分为两各阶段：第一阶段约为1956至1977年。
1956年steinhaus第一次系统的阐述了最佳矢量量化的问题。
1957年，在loyd的“PCM中的最小平方化”一文中给出了如何划分量化区间和如何求量化值问题的结论。
约于此同时MAX也得出同样的结果。
虽然他们谈论的都是标量量化问题，但他们的算法对后面的矢量量化的发展有着深刻的影响。
1964年，NEWMAN研究了正六边形原理。
1977年，berger的‘率失真理论’一书出版。
总体来说，这一阶段的工作多是理论性的，但它为第二阶段的发展奠定了一定的基础。
第二阶段约为1978年至今。
1978年，buzo第一个提出实际的矢量量化器。
他提出的量化系统组成分为两步：第一步将语音信号做线性预测分析，求出预测系数，第二步，对这些系数做矢量量化，于是得到压缩数码的语音编码器。
1980年，linde,buzo 和gray将Loyd-max算法推广，发表了第一个矢量量化器的设计算法，通常称为LBG算法。
这就将矢量量化的研究向前推动了一大步。
这一时期，人们对矢量量化问题展开了全面的研究，其中主要是对失真测度的探讨，码书的设计，各种矢量量化系统的研究，快速搜索算法的寻找等等。
矢量量化研究的进展是很快的，1980年，美国加州公司在原来的编码速度为2.4kb/s 的线性预测声编码器的基础上，仅将滤波系数从标量量化改为矢量量化，就可以使编码速率降低到800b/s，而声音质量基本未下降。
1983年，美国BBN公司研制了一种分段式声编码器。
由于该声码器采用了矢量量化，所以可以用150b/s的速率来传送可懂的话音。
近几十年来在已经提出的各种矢量量化方法和系数的基础上，更多更好的矢量量化方法渐渐出现。
在图像数据压缩和语音识别的应用方面，矢量量化研究也得到了很快的发展，提出各种各样的矢量量化系统，用硬件实现矢量量化系统的方法也越来越多矢量量化压缩技术的应用领域非常广阔，如军事部门和气象部门的卫星(或航天飞机)遥感照片的压缩编码和实时传输、雷达图像和军用地图的存储与传输、数字电视和DVD的视频压缩、医学图像的压缩与存储、网络化测试数据的压缩和传输、语音编码、图像识别和语音识别等等。
第一章矢量量化器1.1 矢量量化概述矢量量化技术涉及到许多学科的技术和理论知识，且应用范围非常广泛。
由于矢量量化的数据压缩具有编码简单，效率高，压缩比大等优点，所以矢量量化最先在语音，图像，视频这些媒体信息的压缩中取得了巨大的应用。
由于矢量量化的高压缩比，使得它可以应用在民用的高清电视，网络视频的实时传输上，也可以应用在军用国防的卫星遥感，雷达监测等方面。
矢量量化技术在其他方面的应用也发展十分迅速，如矢量量化技术已广泛地应用于语音识别，说话人识别，数字水印，文件检索，纹理压缩，移动通信等众多科学领域。
矢量量化的三大关键步骤和技术是：码书设计，码字搜索和码字索引分配前两项是矢量量化过程中的关键。
码书设计可以看成是一个统计聚类的过程。
从另一个角度来看，码书设计也是一个迭代过程，码书可以视为一个类似函数优化的问题，所以要搜索最优化的全局码书，就需要一种全局算法。
从以上分析可以看出，码书的优化是一个很重要的任务。
人们试图找到各种新的码书优化的算法和策略。
多种理论研究都应用到了码书算法，例如神经网络，模糊集合论，遗传算法等。
此外，先进的预测技术也是提高压缩比的一种方法。
1.1.1 矢量量化的基本概念要了解矢量量化首先要了解量化和标量量化等基本概念量化就是把一个模拟信号值的连续范围分为若干相邻并具有唯一量值的区间，凡落在某区间的抽样信号样值都指定为该区间量值的过程。
量化分为两类：标量量化和矢量量化一 标量量化整个动态范围被分成若干个小区间，每个小区间有一个代表值，量化时落入小区间的信号值就用这个代表值代替，或者叫被量化为这个代表值。
这时的信号量是一维的，所以称为标量量化。
图（1-1）标量量化原理图二 矢量量化矢量量化：若干个标量数据组成一个矢量，矢量量化是对矢量进行量化，它把矢量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量，量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替，，或者叫着被量化为这个代表矢量。
在输入信号序列中，每K 个连续样点可以组成一组K 维欧式空间中的一个矢量，矢量量化就是把这个K 维输入矢量X 映射成另一个K 维量化矢量。
其中量化矢量构成的集合127{,,.....,}y Y Y Y =称为码书或码本，码书中的每个矢量i Y 称为码字或码矢。
比如说，当K=2时，所得到的是二维矢量。
所有可能的二维矢量就构成了一个平面，记为（a1,a2）,所有可能的（a1,a2）就是一个二维空间。
如图（a ）所示，矢量量化就是将平面分成M 小区域，即1S ,2S ,.…..,M S ,从每个小区域中找出代表向量i Y ，这些代表向量的集合就是有M 个区间的二维矢量量化器。
若要对落在二维矢量空间中的一个模拟矢量12(,)X a a =进行量化，首先要选择一个合适的失真测度，而后利用最小失真原则，分别计算用量化矢量(1,2,......,7)i Y i =替代X 所带来的失真。
其中最小失真值所对应的那个量化矢量(1,2,......,7)i Y i =中的某一个，就是模拟矢量X 的重构矢量（或称恢复矢量）。
通常把所有M 个量化矢量构成的集合{}i y 称之为码书（codebook ）或码本。
码书中的量化矢量称为码字（codeword ）或码矢（codevector ），例如图（b ）中所示的矢量量化器的码书127{,,.....,}y Y Y Y =，其中每个量化矢量127,,.....,Y Y Y 称为码字或码矢。
不同的划分或不同的量化矢量选取就可以构成不同的矢量量化器。
（a ） (b)图(1-3)矢量量化示意图根据上面对矢量量化的描述，我们可以给矢量量化以下的定义：矢量量化是把一个K 维模拟矢量k X x R ∈∈映射成为另一个K 维量化矢量，其数学表达式为 ()Y Q X = 式（1-1）12{,,.....,}k N N i Y y Y Y Y Y R ∈=∈ 式（1-2）式中：X 表示输入矢量；x 表示信源空间；k R 表示K 维欧氏空间；Y 表示量化矢量（码字或码矢）；N y 表示输出空间（即码书）；()Q •表示量化符号；N 表示码书的大小（即码字的数目）。
矢量量化系统通常可以分解为两个集合的映射，即Q αβ= 式（1-3）式中， α是编码器，它是将输入矢量k X x R ∈∈映射为信道符号集12{,,......,}N N I i i i = 中的一个元j i ；β是译码器，它是将信道符号j i 映射为码书中的一个码字i Y ，即()j X i α= (,)j N X x i I ∈∈ 式（1-4）()j i i Y β= (,)j N i N i I Y y ∈∈ 式（1-5）1.1.2 矢量量化步骤矢量量化共有三个关键技术，即：码书设计,码字搜索和码字索引分配。
其中前两项最关键一 码书设计对于矢量量化首先要解决的问题是设计出一个性能好的码书。
如果没有码书，那么编码将根本无法实现。
如果用平方误差测度作为失真测度并且训练矢量数为N ，想要生成含有M(M<N)个码字的码书。
那么设计码书的过程就要找到一种最佳方案把N个训练矢量分成M类，而把这M类的质心矢量作为码书的码字。
所以，寻求一种有效的算法，使尽可能找到全局最优或接近全局最优的码书来提高码书性能才是研究码书设计算法的目的，从而减少计算的复杂程度。
二码字搜索矢量量化码字搜索算法是当码书已经设计好的时候，输入给定矢量，在码书中搜索与输入码字间失真最小的码字[1]。
三码字索引分配在矢量量化参与的编码和解码系统中，如果信道有噪声，则在信道左端的索引i经过信道传输输出索引j ，这样就会导致在解码端引入额外的失真。
码字索引进行重新分配可以有效的减少这种失真对于矢量量化来说，设计性能好的码书是矢量量化最为关键的问题。
好的码书能最大程度的提高矢量量化的效果，使得恢复后的矢量，语音，图像和原来的矢量，语音，图像尽可能的相似。
1.2 矢量量化器概述矢量量化在实际中的应用实现就是矢量量化器。
矢量量化器在实际生产生活中的应用非常广泛，特别是在多媒体信息中。
矢量量化技术的核心是矢量量化器的设计。
1978年第一个实际的矢量量化器发明。
在这么多年的发展中矢量量化技术被不断的推出新的设计。
1.2.1 矢量量化器原理矢量量化器可以分解为两个部分：编码器和解码器。
在编码端，输入矢量X与码书（I）中的每一个或部分码字进行比较，分别计算它们的失真，搜索到失真最小的码字i Y 的序号i（或此码字所在码书中的地址），并将i的编码信号通过信道传输到译码端；在译码端，先把信道传来的编码信号译成序号i，再根据序号i(或码字i Y所在地址)，从码D X Y 书（II）中查出相应的码字。
由于码书（I）与码书（II）是一样的，此时失真(,)i Y就是输入矢量X的重构矢量（恢复矢量）。
很明显，由于在信道中传输的最小，所以iY本身，而是其序列号i的编码信号，所以传输速率还可以进一步提高。
并不是矢量i矢量量化器原理框图如下：图（1-4）矢量量化器原理框图1.2.2 失真测度设计矢量量化器的关键是编码器的设计，而译码器的工作仅是一个简单的查表过程。
