【摘 要】
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对具有相关性的信源,经线性变换,可去相关。本文由此出发,导出在最小均方误差意义下的最佳矢量压扩量化设计。对Gaussian信源来说,其非线性压扩函数为经过坐标放大的误差函数
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对具有相关性的信源,经线性变换,可去相关。本文由此出发,导出在最小均方误差意义下的最佳矢量压扩量化设计。对Gaussian信源来说,其非线性压扩函数为经过坐标放大的误差函数。性能分析表明,这种矢量压扩量化器的极限性能正是无记忆Gaussian源的R(D)函数的Shannon低界。
The correlation of the source, the linear transformation, can be related to. Based on this, this paper derives the optimal vector quantization design in the sense of minimum mean square error. For Gaussian sources, the nonlinear companding function is an error function that is magnified by coordinates. Performance analysis shows that the limit performance of this vector squaring quantizer is exactly the Shannon low bound of the R (D) function of a memoryless Gaussian source.
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