分享到:

向量量化与图像压缩——理论分析、算法设计、应用、实现

由于向量量化(Vector Quantization,简称VQ)的压缩比高、失真小,因此它被认为是很有希望的编码方法。码书、搜索器、索引器是向量量化的三个组成部分,向量量化系统由VQ编码器和解码器构成,而解码器只是实现查表操作,所以向量量化器设计的关键内容是VQ编码器中的码书和搜索器设计。其中码书的设计最为关键,它直接影响量化器的性能、编码效率及其实现复杂度。向量量化的两大公认主要问题是码书、搜索器的设计算法。在向量量化中,如何提高处理机速度是比较重要的,因为向量量化的搜索器和码书设计都需要快速处理。并行处理技术是一种提高处理速度的重要方法。该论文工作集中,主要围绕向量量化两大公认主要问题展开。针对这两大主要问题,逐一进行了相关的理论分析,然后根据自己的理论提出了若干串行算法,并且对相应的并行算法作了一定程度的探讨和实验。具体工作如下:● 对向量量化的理论分析、证明:1) 证明了以著名的LBG算法为代表的一般码书训练算法在迭  (本文共124页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

竞争学习向量量化和支持向量机的关键技术研究

基于数据的机器学习问题是现代化智能技术中十分重要的一个方面,主要研究如何从一些观测数据(样本)出发得出目前尚不能通过原理分析得到的规律,利用这些规律去分析客观对象,对未来数据或无法观测的数据进行预测。而学习方法基本上可以分为监督学习和非监督学习两种方法。本文研究内容也分为两部分,第一部分主要对非监督学习中基于竞争网络的学习量化,特别是广义学习量化算法进行的研究,在论文的第二章叙述。第二部分主要对基于统计学习理论的支持向量机的一些关键问题进行的深入研究:包括算法、核函数和模型选择研究,主要在论文的第三、四、五、六、七、八章介绍。本文所有研究工作可以分为以下6个方面:1.对非监督学习中基于竞争网络的学习量化的研究,特别是广义学习量化算法的研究。分析了已有算法的性质和存在的问题,提出一种修正的广义学习向量量化算法,该算法不但简单,而且改进了已有算法的一些缺陷:克服了一些算法对数据的“Scale”问题,并且对初始点和初始学习率都不敏感。...  (本文共155页) 本文目录 | 阅读全文>>

《乐山师范学院学报》2004年05期
乐山师范学院学报

学习向量量化神经网络在模式分类中的应用

文章简要介绍了学习向量量化(LVQ)神经网络的网络结构和学习算法,详细讨论了基于Matlab6.5的学习向量量化...  (本文共3页) 阅读全文>>

《电力学报》2010年02期
电力学报

基于向量量化网络的煤矿瓦斯监控系统改造

通过对煤矿瓦斯监控系统应用现状分析,提出用向量量化网络的方法对传统监控系统进...  (本文共3页) 阅读全文>>

《清华大学学报(自然科学版)》1970年40期
清华大学学报(自然科学版)

向量量化图象中的信息搭载

让信息承载者增载另一种信息的方式称为信息搭载,它是为实现信息隐蔽而提出的。基于相似性的搭载模型是实现信息隐蔽的一般框架。由于图象通...  (本文共4页) 阅读全文>>

《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》2017年04期
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering

边信道攻击和学习向量量化(英文)

尽管加密算法已得到改进,加密系统的安全性仍然是密码系统设计者关注的重点。边信道攻击可利用加密系统的物理漏洞来获取秘密信息。目前提出的多种边信道信息分析方法中,机器学习被认为是一种有前景的方法。基于神经网络的机器学习可获得指令标志(功耗与电磁辐射),并自动识别。本文对椭圆曲线加密(Elliptic c...  (本文共9页) 阅读全文>>