JPS58218242A - 平均値分割ベクトル量子化器 - Google Patents
平均値分割ベクトル量子化器Info
- Publication number
- JPS58218242A JPS58218242A JP57100514A JP10051482A JPS58218242A JP S58218242 A JPS58218242 A JP S58218242A JP 57100514 A JP57100514 A JP 57100514A JP 10051482 A JP10051482 A JP 10051482A JP S58218242 A JPS58218242 A JP S58218242A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- output
- code table
- vector
- input
- vectors
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
- H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
- H03M7/3082—Vector coding
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Analogue/Digital Conversion (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
この発明は、入力信号の振幅確率密度に基づき最小歪と
なる量子化特性を与える亨能率ベクトル量子化器に関す
るものである。
なる量子化特性を与える亨能率ベクトル量子化器に関す
るものである。
従来のこの種量子化器は入力信号を１サンダル毎に対応
する出力信号レベルに変換するスカラー量子化によるも
のであった。
する出力信号レベルに変換するスカラー量子化によるも
のであった。
第１図に従来のスカラー量子化器を示す。図中（１）は
順次入力される信号系列町、匂、・・・、ｇｘ（Ｋは整
数） 、 ＋２１はスカラー量子化器、（３）は出力信
号系列１１ｔ、ガ、・・・、 ！［である。
順次入力される信号系列町、匂、・・・、ｇｘ（Ｋは整
数） 、 ＋２１はスカラー量子化器、（３）は出力信
号系列１１ｔ、ガ、・・・、 ！［である。
今、入力信号系列は）の振幅確率密度が原点を中心とし
たＧａｕｌＳ分布をとるものとする。この場合。
たＧａｕｌＳ分布をとるものとする。この場合。
入力信号系列（１）は各サンプル毎に出力信号系列（２
）に量子化される。最小歪となるスカラー量子化特性は
、第２図に示す如く、原点から離れる、に従って量子化
レベルが粗くなる。しかし、入力信号系列（１）の各サ
ンプル間に相関がある場合、従来の如き、１サンプル毎
に最小歪となる量子化をしても出力信号系列は最適に量
子化されたことにはならない。
）に量子化される。最小歪となるスカラー量子化特性は
、第２図に示す如く、原点から離れる、に従って量子化
レベルが粗くなる。しかし、入力信号系列（１）の各サ
ンプル間に相関がある場合、従来の如き、１サンプル毎
に最小歪となる量子化をしても出力信号系列は最適に量
子化されたことにはならない。
この発明は、従来のスカラー量子化による量子化損失を
除去するためになされたもので、入力信□岩”系列を所
定のサンプル毎にまとめてブロック化し、まとめて出力
信号系列のブロックに高速に変換する簡易で高能率なベ
クトル量子化器を提供することを目的として“る・１、 ここで、ベクトル量子化、の原理について説明す璽′ る。入力信号系列のに個のサンプルからなるプロ、：、
弓ニ ツクを入力ベクトルＸ＝’（′ふ１． ｇ２． ”’
２１）とする。
除去するためになされたもので、入力信□岩”系列を所
定のサンプル毎にまとめてブロック化し、まとめて出力
信号系列のブロックに高速に変換する簡易で高能率なベ
クトル量子化器を提供することを目的として“る・１、 ここで、ベクトル量子化、の原理について説明す璽′ る。入力信号系列のに個のサンプルからなるプロ、：、
弓ニ ツクを入力ベクトルＸ＝’（′ふ１． ｇ２． ”’
２１）とする。
すべての入力ベクトルＸを含むに次元信号空間ｔの代表
点、すなわち出力ベクトルｕｉのセラ）Ｙ＝（ＩＩｌ、
ｖ２．−、 ｕＮ）とする。
点、すなわち出力ベクトルｕｉのセラ）Ｙ＝（ＩＩｌ、
ｖ２．−、 ｕＮ）とする。
各１．を代表点（例えば重心）とするＲＫの分割をそれ
ぞれＲ１，几２．・・・ＲＮとするとベクトル量子化Ｑ
は次式にて定義される。
ぞれＲ１，几２．・・・ＲＮとするとベクトル量子化Ｑ
は次式にて定義される。
Ｑ 、 ＲＫ→Ｙ
ここで Ｒ，ｉ −Ｑ−’（Ｙｔ） ＝ （ＸＢＲＫ：
Ｑ（Ｘ） ＝ １１１）Ｕ Ｒ１＝Ｒ’ ＋ Ｒ
ｓ ＦＬ） −〇 （’ 〜））ｍｌ 上記ベクトル量子化Ｑは符号化Ｃと復号化りの縦続接続
とみなすことができる。この時、符号化ＣはＲ″（ｏｙ
のインデックスセットＪ−（１，２，・・・、Ｎ）への
マツピングであり、復号化りはＪからＹへのマツピング
である。すなわち。
Ｑ（Ｘ） ＝ １１１）Ｕ Ｒ１＝Ｒ’ ＋ Ｒ
ｓ ＦＬ） −〇 （’ 〜））ｍｌ 上記ベクトル量子化Ｑは符号化Ｃと復号化りの縦続接続
とみなすことができる。この時、符号化ＣはＲ″（ｏｙ
のインデックスセットＪ−（１，２，・・・、Ｎ）への
マツピングであり、復号化りはＪからＹへのマツピング
である。すなわち。
０：Ｒ″−＋Ｊ Ｄ：Ｊ−＋Ｙ Ｑ＝Ｄ−０とな
る。この符４化出力であるインデックスセットを伝送あ
るいは５煕録すればよい。
る。この符４化出力であるインデックスセットを伝送あ
るいは５煕録すればよい。
上記ベクトル量子化は入力信号系列に相関がある画像信
号等のＪｊＪ、、ｉ？、高能率な符号化が実現できる。
号等のＪｊＪ、、ｉ？、高能率な符号化が実現できる。
入カベクトλｋを最小歪となる出力ベクトルｖ１に変換
するベクトル量子化は、入力ベクトルＸの振幅確率密度
に対して歪の総和が最小となる分割と、その代表点であ
る出力ベクトルのセットＹをみつける必要がある。これ
は対象となる画像のモデルを用いたクラスタリングによ
ってえられる。
するベクトル量子化は、入力ベクトルＸの振幅確率密度
に対して歪の総和が最小となる分割と、その代表点であ
る出力ベクトルのセットＹをみつける必要がある。これ
は対象となる画像のモデルを用いたクラスタリングによ
ってえられる。
ベクトル量子化は、出力ベクトルのセットＹの中から入
力ベクトルＸに最も近い距離ある（最小歪となる）出力
ベクトルＶｉを探索することであるといえる。この場合
、出力ベクトルの数が多い場合。
力ベクトルＸに最も近い距離ある（最小歪となる）出力
ベクトルＶｉを探索することであるといえる。この場合
、出力ベクトルの数が多い場合。
ベクトル量子化は変換速度が遅くなる。この欠点はあら
かじめＲ１をブロックの平均値で分割してお門、それぞ
れをベクトル量子化することによって解決できる。すな
わちスカラー量子化との混合形態である。第３図に２次
元信号空間における平均分割出力ベクトルの配列を示す
。
かじめＲ１をブロックの平均値で分割してお門、それぞ
れをベクトル量子化することによって解決できる。すな
わちスカラー量子化との混合形態である。第３図に２次
元信号空間における平均分割出力ベクトルの配列を示す
。
本発明による上記平均値分割ベクトル量子化器の一実施
例である構成図を第４図および第５図に示す。ここで第
４図は符号化器、第５図は復号化器である。
例である構成図を第４図および第５図に示す。ここで第
４図は符号化器、第５図は復号化器である。
図中、（４）は入力ベクトル、（５）は入力ベクトルレ
ジスタ、＋６）は平均値演算器、（７１はコードテーブ
ル切換器、（８）はコードテーブルアドレスカウンタ。
ジスタ、＋６）は平均値演算器、（７１はコードテーブ
ル切換器、（８）はコードテーブルアドレスカウンタ。
＋９１は第１の出力ベクトルコードテーブルメモリ。
ＱＧは第２の出力ベクトルコードテーブルメモリ。
回は出力ベクトルレジスタ、（１ｍは並列減算器、１１
３は並列絶対値演算器、α（は最大要素歪検出器、 ０
５１は最小歪出力ベクトル検出器、ｕｅはインデックス
信号、 （１７１はコードテーブル切換信号、顛はイン
デックスラッチ、 ｉｌｌは符号化器出力信号、■は出
力ベクトルである。
３は並列絶対値演算器、α（は最大要素歪検出器、 ０
５１は最小歪出力ベクトル検出器、ｕｅはインデックス
信号、 （１７１はコードテーブル切換信号、顛はイン
デックスラッチ、 ｉｌｌは符号化器出力信号、■は出
力ベクトルである。
先ず、第３図に示す符号化′器の動作について説明する
。
。
符号化器の入力信号系列はに個まとめてブロック化され
入カベアクドルＸ ＝ （Ｘｓ、 Ｚ２．・・・、ｆｆ
１Ｋ）として入力ベクトルレジスタ（５）へとり込まれ
る。この時点で平均値演算器（６）はに個（但しＫは２
以上の整数）のブロックの振幅平均値を計算して、コー
ドテーブル切換器（７）に平均値を送る。前記コードテ
ーブル切換器１７＋はこの平均値にスレッショルドを設
定し、どの出力ベクトルコードテーブルメモリを参照す
るか決定する。次に、コードテーブルアドレスカウンタ
（８）は、前記選択された第１の出力ベクトルコードテ
ーブルメモリ（９１または第２ノ出力ベクトルコードテ
ーブルメモリＱ１１のうちの一方から、順次シーケンシ
ャルに出力ベクトルｖｉをｉ ＝ １．２．・・・、Ｎ
まで読み出す。この出力ベクトルｆｚは入力ベクトルＸ
と比較され各元毎に要素型Ｄｉｄ ｍ ｊ Ｖｉ Ｘ
ｉｌ ｊ （ここで１ ＝ １．２． ・、 Ｋ）を並
列減算器α２と並列絶対値演算器αｊを通して算出され
る。次に前記要素型Ｄｉｇの最大値を最大要素歪検出器
［＋４１にて検出し、出力ベクトルＶ％の最大要素型Ｄ
ｉとする。この最大要素型は順次読み出される出力ベク
トルＩｌｉについて各々求まり、この各最大要素型の最
小値を最小歪りとして最小歪出力ベクトル検出器叫にて
求める。すなわち最小歪はＤ ＝ Ｍｉｎ （Ｍａｓ
ｊ Ｖｉ ＸｉＪ ｊ 〕ｌ となる。この最小歪となる出力ベクトルが入力ベクトル
Ｘのベクトル量子化出力である。最小歪出力ベクトルを
検出すると最小歪出力ベクトル検出器ｕ９はストローブ
信号をインデックスラッチ叩に送って、コードテーブル
切換信号αηと出力ベクトルのコードテーブルアドレス
であるインデックス信号（１ｅがインデックスラッチＱ
ｌにとり込まれる。
入カベアクドルＸ ＝ （Ｘｓ、 Ｚ２．・・・、ｆｆ
１Ｋ）として入力ベクトルレジスタ（５）へとり込まれ
る。この時点で平均値演算器（６）はに個（但しＫは２
以上の整数）のブロックの振幅平均値を計算して、コー
ドテーブル切換器（７）に平均値を送る。前記コードテ
ーブル切換器１７＋はこの平均値にスレッショルドを設
定し、どの出力ベクトルコードテーブルメモリを参照す
るか決定する。次に、コードテーブルアドレスカウンタ
（８）は、前記選択された第１の出力ベクトルコードテ
ーブルメモリ（９１または第２ノ出力ベクトルコードテ
ーブルメモリＱ１１のうちの一方から、順次シーケンシ
ャルに出力ベクトルｖｉをｉ ＝ １．２．・・・、Ｎ
まで読み出す。この出力ベクトルｆｚは入力ベクトルＸ
と比較され各元毎に要素型Ｄｉｄ ｍ ｊ Ｖｉ Ｘ
ｉｌ ｊ （ここで１ ＝ １．２． ・、 Ｋ）を並
列減算器α２と並列絶対値演算器αｊを通して算出され
る。次に前記要素型Ｄｉｇの最大値を最大要素歪検出器
［＋４１にて検出し、出力ベクトルＶ％の最大要素型Ｄ
ｉとする。この最大要素型は順次読み出される出力ベク
トルＩｌｉについて各々求まり、この各最大要素型の最
小値を最小歪りとして最小歪出力ベクトル検出器叫にて
求める。すなわち最小歪はＤ ＝ Ｍｉｎ （Ｍａｓ
ｊ Ｖｉ ＸｉＪ ｊ 〕ｌ となる。この最小歪となる出力ベクトルが入力ベクトル
Ｘのベクトル量子化出力である。最小歪出力ベクトルを
検出すると最小歪出力ベクトル検出器ｕ９はストローブ
信号をインデックスラッチ叩に送って、コードテーブル
切換信号αηと出力ベクトルのコードテーブルアドレス
であるインデックス信号（１ｅがインデックスラッチＱ
ｌにとり込まれる。
前記インデックス信号ａｅとコードテーブル切換信号ａ
？ｌが符号化器出力信号（１１として伝送または記録・
再生され復号器入力となる。
？ｌが符号化器出力信号（１１として伝送または記録・
再生され復号器入力となる。
次に！Ｊ５図に示す復号器の動作について説明する。
符号器から送られてくる符号化器力信号叫は復号器のイ
ンデックスラッチＱＩＳにと９込まれる。符号化出力信
号ＵＳはインデックス信号αＢが第１の出力ベクトルコ
ードテーブルメモ１月９１又は第２の出力ベクトルコー
ドテーブルメモリＯＩのアドレス信号となり、コードテ
ーブル切換信号ａηがどの出力ベクトルコードテーブル
メモリを参照するかの選択情報となる。上記アドレス選
択され読み出される出力ベクトルＩｌｉは出力ベクトル
レジスタＵυにラッチされ復号化出力として出力ベクト
ル■がえられる。
ンデックスラッチＱＩＳにと９込まれる。符号化出力信
号ＵＳはインデックス信号αＢが第１の出力ベクトルコ
ードテーブルメモ１月９１又は第２の出力ベクトルコー
ドテーブルメモリＯＩのアドレス信号となり、コードテ
ーブル切換信号ａηがどの出力ベクトルコードテーブル
メモリを参照するかの選択情報となる。上記アドレス選
択され読み出される出力ベクトルＩｌｉは出力ベクトル
レジスタＵυにラッチされ復号化出力として出力ベクト
ル■がえられる。
以上の如く、この□発明による平均値分割ベクトル量子
化器はブロックの平均値によって信号空間をあらかじめ
分割して出力ベクトルコードテーブルを参照するので、
出力ベクトルが２倍となっても参照時間は増加しない。
化器はブロックの平均値によって信号空間をあらかじめ
分割して出力ベクトルコードテーブルを参照するので、
出力ベクトルが２倍となっても参照時間は増加しない。
符号化効率ηは、ブロック内のサンプル数に９片方の出
力ベクトルコードテーブル内の出力ベクトルの数Ｎ＝２
’、出力ベクトルコードテーブルの数（前記平均値スレ
ッショルドレベル数に対応）Ｔ＝２とすると。
力ベクトルコードテーブル内の出力ベクトルの数Ｎ＝２
’、出力ベクトルコードテーブルの数（前記平均値スレ
ッショルドレベル数に対応）Ｔ＝２とすると。
ｓ＋ｔ
７＝ □ ビット／サンプ〃
に
である。
なお２以上は出力ベクトルのコードテーブルをブロック
の平均値に基づいて切換えたが平均値のかわりにミデア
ム（中央値）を用いてもよい。更に、入出力ベクトル間
の歪計算にミニマックス近似を用いたが、ユークリッド
ノルム（二乗誤差）や絶対値ノルムを用いてもよいこと
は勿論である。
の平均値に基づいて切換えたが平均値のかわりにミデア
ム（中央値）を用いてもよい。更に、入出力ベクトル間
の歪計算にミニマックス近似を用いたが、ユークリッド
ノルム（二乗誤差）や絶対値ノルムを用いてもよいこと
は勿論である。
更に本発明ではベクトル演算の並列処理により高速化を
計っているが、入力信号のデータレートが遅い場合は、
マイクロプロセッサ等でシーケンシャル処理してもよい
ことは勿論である。
計っているが、入力信号のデータレートが遅い場合は、
マイクロプロセッサ等でシーケンシャル処理してもよい
ことは勿論である。
また本発明では２つの出力コードテーブルを切換えたが
更に多数に分割してもよい。
更に多数に分割してもよい。
以上のように９本発明に係る平均値分割ベクトル量子化
器では、あらかじめブロック内平均値で信号空間を分割
しておき、これをベクトル量子化することによシ高速で
高能鹿な符号化を実現できる効果がある。
器では、あらかじめブロック内平均値で信号空間を分割
しておき、これをベクトル量子化することによシ高速で
高能鹿な符号化を実現できる効果がある。
第１図は従来のスカラー量子化器の説明図、第２図は従
来のスカラー量子化の量子化特性の説明図、第３図はこ
の発明に係る平均値分割ベクトル量子化器の２次元信号
空間における出力ベクトルの配列を示す説明図、第４図
はこの発明に係る平均値分割ベクトル量子化器の符号化
器の一実施例を示す構成図、第５図はこの発明に係る平
均値分割ベクトル量子化器の復号器の一実施例を示す説
明図である。 図中、（１）は入力信号系列、（２１はスカラー量子化
器、（３Ｉは出力信号系列、（４Ｉは入力ベクトル、＋
５）は入力ベクトルレジスタ、Ｌ６）は平均値演算器、
Ｌ７）はコードテーブル切換器、（８）はコードテーブ
ルアドレスカウンタ、Ｌ９）は第１の出力ベクトルコー
ドテ−プルメモリ、 ＋ＩＩは第２の出力ベクトルコー
ドテーブルメモリ、 ｔｌＢは出力ベクトルレジスタ、
ａｇは並列減算器、 （１３は並列絶対値演算器、０
４は最大要素歪検出器、叩は最小歪出力ベクトル検出器
、 ａｅはインデックス信号、 （１７１はコー・トチ
−プル切換信号、ＯｌＯはインデックスラッチ、口９は
符号化器出力信号、■は出力ベクトルである。なお２図
中、同一あるいは相当部分には同一符号を付して示しで
ある。 代理人 葛 野 信 − ！１１曹 第１図 第３図 χ２゛
来のスカラー量子化の量子化特性の説明図、第３図はこ
の発明に係る平均値分割ベクトル量子化器の２次元信号
空間における出力ベクトルの配列を示す説明図、第４図
はこの発明に係る平均値分割ベクトル量子化器の符号化
器の一実施例を示す構成図、第５図はこの発明に係る平
均値分割ベクトル量子化器の復号器の一実施例を示す説
明図である。 図中、（１）は入力信号系列、（２１はスカラー量子化
器、（３Ｉは出力信号系列、（４Ｉは入力ベクトル、＋
５）は入力ベクトルレジスタ、Ｌ６）は平均値演算器、
Ｌ７）はコードテーブル切換器、（８）はコードテーブ
ルアドレスカウンタ、Ｌ９）は第１の出力ベクトルコー
ドテ−プルメモリ、 ＋ＩＩは第２の出力ベクトルコー
ドテーブルメモリ、 ｔｌＢは出力ベクトルレジスタ、
ａｇは並列減算器、 （１３は並列絶対値演算器、０
４は最大要素歪検出器、叩は最小歪出力ベクトル検出器
、 ａｅはインデックス信号、 （１７１はコー・トチ
−プル切換信号、ＯｌＯはインデックスラッチ、口９は
符号化器出力信号、■は出力ベクトルである。なお２図
中、同一あるいは相当部分には同一符号を付して示しで
ある。 代理人 葛 野 信 − ！１１曹 第１図 第３図 χ２゛
Claims (1)
- 入力信号の所定のに個（但しＫは２以上の整数）のサン
プルをブロック化した入力ベクトルのに次元信号空間を
ブロックの平均値で複数個にスカラー分割した後１．入
力ベクトルの分布に基づき最小歪となる出力ベクトルの
複数個のセットを求めこれを記憶した複数個の出力ベク
トルコードテーブルメモリと、入力信号のブロックの平
均値を算出する平均値演算器と、前記ブロックの平均値
に基づき前記複数個の出力ベクトルコードメモリの一つ
を選択する出力ベクトルコードテーブルメモリ切換器と
、前記選択された出力ベクトルコードテーブルメモリか
ら順次出力ベクトルを読み出すコードテーブルアドレス
カウンタと、入力ベクトルと前記順次読み出される出力
ベクトルを比較しミンマックス近似で最小歪となる出力
ベクトルを検出、するミンマックス演算器と、前記最小
歪となる出力ベクトルの出力ベクトルコードテーブルア
ドレスと選択された出力ベクトルコードテーブルメモリ
番号を符号化する符号化器と、前記符号化器出力信号に
基づき複数個の出力ベクトルコードテーブルメモリから
入力ベクトルに対応する出力ベクトルを読み出す復号器
とを備えたことを特徴とする平均値分割ベクトル量子化
器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57100514A JPS58218242A (ja) | 1982-06-11 | 1982-06-11 | 平均値分割ベクトル量子化器 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57100514A JPS58218242A (ja) | 1982-06-11 | 1982-06-11 | 平均値分割ベクトル量子化器 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58218242A true JPS58218242A (ja) | 1983-12-19 |
| JPS6340505B2 JPS6340505B2 (ja) | 1988-08-11 |
Family
ID=14276053
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57100514A Granted JPS58218242A (ja) | 1982-06-11 | 1982-06-11 | 平均値分割ベクトル量子化器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58218242A (ja) |
-
1982
- 1982-06-11 JP JP57100514A patent/JPS58218242A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6340505B2 (ja) | 1988-08-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Gray | Vector quantization | |
| EP0097858B1 (en) | Vector quantizer | |
| USRE34562E (en) | Amplitude-adaptive vector quantization system | |
| ES2334934T3 (es) | Codificacion de entropia por adaptacion de codificacion entre modalidades de nivel y de longitud de sucesion y nivel. | |
| US4560977A (en) | Vector quantizer | |
| JPH0365823A (ja) | 符号化装置および符号化方法ならびに復号化装置および復号化方法 | |
| TW533405B (en) | Perceptual audio signal compression system and method | |
| RU98113925A (ru) | Способ и устройство масштабируемого кодирования-декодирования стереофонического звукового сигнала (варианты) | |
| US9858938B2 (en) | Pulse encoding and decoding method and pulse codec | |
| JPH0219480B2 (ja) | ||
| US4882585A (en) | Method and apparatus for high resolution analog-digital-analog transformations | |
| JPS58218242A (ja) | 平均値分割ベクトル量子化器 | |
| US6433707B1 (en) | Universal lossless compressor for digitized analog data | |
| JP2606583B2 (ja) | ベクトル画像符号化装置 | |
| JPS6352812B2 (ja) | ||
| JPH0327670A (ja) | 画像データのベクトル量子化器 | |
| JP2633683B2 (ja) | ベクトル量子化装置 | |
| JPS61159869A (ja) | ベクトル量子化器 | |
| JPH0367375B2 (ja) | ||
| Fischer et al. | Transform coding of speech with pyramid vector quantization | |
| Kanawade et al. | Tree structured vector quantization based technique for speech compression | |
| Hwang et al. | Storage-and entropy-constrained multi-stage vector quantization and its applications to progressive image transmission | |
| JPS58218244A (ja) | ベクトル量子化器 | |
| JPS5619507A (en) | Coding system | |
| JPH027232B2 (ja) |