基于自適應(yīng)模擬退火的矢量量化編碼方法.pdf

1、該文在研究和分析矢量量化和模擬退火算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)目前算法中存在的問(wèn)題進(jìn)行了重點(diǎn)地研究,主要做了以下幾個(gè)方面的工作:(1)針對(duì)傳統(tǒng)的矢量量化編碼技術(shù)LBG算法的缺陷,采用了模擬退火算法來(lái)進(jìn)行矢量量化編碼.模擬退火算法是一種基于MonteCarlo迭代求解策略的隨機(jī)尋優(yōu)算法,它將物理中固體物質(zhì)的退火過(guò)程與一般組和優(yōu)化問(wèn)題相結(jié)合,隨機(jī)尋找目標(biāo)函數(shù)的全局最優(yōu)解.模擬退火算法可以有效地克服LBG算法的不足,更好的解決初始碼本選取及局部最優(yōu)解的

2、問(wèn)題.(2)基于模擬退火算法的矢量量化編碼方法,雖然可以解決LBG算法的不足,但其計(jì)算量大,時(shí)間復(fù)雜性高,不便于實(shí)際中應(yīng)用.在此基礎(chǔ)上,該文采取了自適應(yīng)模擬退火算法進(jìn)行矢量量化編碼.常規(guī)的模擬退火算法模型中的接受概率是按Gi bb s分布給出的,其缺點(diǎn)是計(jì)算量大.而自適應(yīng)的模擬退火算法是依賴于溫度的似Cauchy分布來(lái)產(chǎn)生新的擾動(dòng)模型,其優(yōu)點(diǎn)是可以迅速跳出局部極值,加快了模擬退火算法的收斂速度.該文最后一章,通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn),將基于自適應(yīng)