JPS6031316A - 量子化方法 - Google Patents
量子化方法Info
- Publication number
- JPS6031316A JPS6031316A JP58140345A JP14034583A JPS6031316A JP S6031316 A JPS6031316 A JP S6031316A JP 58140345 A JP58140345 A JP 58140345A JP 14034583 A JP14034583 A JP 14034583A JP S6031316 A JPS6031316 A JP S6031316A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- quantized
- data
- step width
- quantization
- max
- 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.)
- Pending
Links
Landscapes
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (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】
産業上の利用分野
本発明は、パルス符号器等において、量子化ビット数お
よび量子化ステップ幅を可変にして、高速にデータを量
子化する量子化方法に関するものである。
よび量子化ステップ幅を可変にして、高速にデータを量
子化する量子化方法に関するものである。
従来例の構成とその問題点
第1図は従来の量子化方法のアルゴリズムの例を示し、
第2図はそのハードウェアを示している。
第2図はそのハードウェアを示している。
以下この従来例の構成について図とともに説明する。第
1図のXは量子化されるデータであり、このデータXは
第2図のランダムアクセスメモリ(RAM)2に入って
いる。第1図のyは量子化テーブルの値で、この値yは
第2図のリードオンリメモリ(ROM)3に書かれてい
る。第1図のtは量子化テーブルのインデックスであり
、量子化されたデータを表わす。ルは量子化ビット数で
、lはループの回数を表わす。第2図における4は論理
演算ユニット(ALU)でレジスタ1とRAM2、RO
M3の間の論理演算および加減算を行い、結果をレジス
タ1へ入れる。
1図のXは量子化されるデータであり、このデータXは
第2図のランダムアクセスメモリ(RAM)2に入って
いる。第1図のyは量子化テーブルの値で、この値yは
第2図のリードオンリメモリ(ROM)3に書かれてい
る。第1図のtは量子化テーブルのインデックスであり
、量子化されたデータを表わす。ルは量子化ビット数で
、lはループの回数を表わす。第2図における4は論理
演算ユニット(ALU)でレジスタ1とRAM2、RO
M3の間の論理演算および加減算を行い、結果をレジス
タ1へ入れる。
次に、上記従来例の動作について説明する。第1図にお
いて、Xはyと遂次比較され、1回ループを回るごとに
、2の値はMSBから1ビツトずつ決定される。このル
ープをn回実行することによす、乙の値が得られ、1つ
のデータについての量子化が終了する。
いて、Xはyと遂次比較され、1回ループを回るごとに
、2の値はMSBから1ビツトずつ決定される。このル
ープをn回実行することによす、乙の値が得られ、1つ
のデータについての量子化が終了する。
しかしながら、上記従来例においては、量子化テーブル
を第2図のROM3にもたなければならず、量子化ビッ
ト数と量子化ステップ数の可変が容易ではなく、量子化
に時間がかかり、メモリを多く使用する欠点があった。
を第2図のROM3にもたなければならず、量子化ビッ
ト数と量子化ステップ数の可変が容易ではなく、量子化
に時間がかかり、メモリを多く使用する欠点があった。
発明の目的
本発明は、上記従来例の欠点を除去するものであり、量
子化の計算を高速に行い、量子化ビット数および量子化
ステップ幅を容易に可変することを目的とするものであ
る。
子化の計算を高速に行い、量子化ビット数および量子化
ステップ幅を容易に可変することを目的とするものであ
る。
発明の構成
本発明は、上記目的を達成するために、乗算器を用いて
量子化されるデータと量子化ステップ幅の逆数の積をめ
ることにより量子化を行うものである。
量子化されるデータと量子化ステップ幅の逆数の積をめ
ることにより量子化を行うものである。
実施例の説明
以下に本発明の一実施例の構成について、図面とともに
説明する。第3図は本発明のアルゴリズムの例であり、
第4図はそのノ・−ドウエアを示している。第3図にお
いて、Xは量子化されるデータで、このデータXは第4
図のRAM6に入っている。第3図のdは量子化ステッ
プの逆数で、第4図の几OM7に書かれている。第3図
のLは量子化されたデータであり、このデータ乙は第4
図のRAM6に書かれる。まだ、第3図のmaxおよび
minはそれぞれ量子化されたデータものとりうる最大
値と最小値であり、この最大値maxおよび最小値mi
nは第4図のR,OM 7に書かれている。
説明する。第3図は本発明のアルゴリズムの例であり、
第4図はそのノ・−ドウエアを示している。第3図にお
いて、Xは量子化されるデータで、このデータXは第4
図のRAM6に入っている。第3図のdは量子化ステッ
プの逆数で、第4図の几OM7に書かれている。第3図
のLは量子化されたデータであり、このデータ乙は第4
図のRAM6に書かれる。まだ、第3図のmaxおよび
minはそれぞれ量子化されたデータものとりうる最大
値と最小値であり、この最大値maxおよび最小値mi
nは第4図のR,OM 7に書かれている。
第4図の8はALUであり、とのALU8はレジスタ5
とRAM6およびROM7の間の論理演算と加減算を行
い、レジスタ5に結果を入れる。第4図の9は乗算器で
、この乗算器9はR,AM6とR’OM7の間の乗算を
行い、レジスタ5に結果を入れる。
とRAM6およびROM7の間の論理演算と加減算を行
い、レジスタ5に結果を入れる。第4図の9は乗算器で
、この乗算器9はR,AM6とR’OM7の間の乗算を
行い、レジスタ5に結果を入れる。
次に上記実施例の動作について説明する。第3図におい
てデータXと量子化ステップ幅の逆数dの積として量子
化されたデータもが与えられる。
てデータXと量子化ステップ幅の逆数dの積として量子
化されたデータもが与えられる。
以上の計算は第4図の乗算器9により行われる。
次に2は量子化されたデータのとりうる最大値maxお
よび最小値minと比較される。乙がmaxとminで
決まる範囲の外にある場合は、maxあるいはminが
乙の値としてとられる。以上の計算によりデータXを量
子化した値tが得られる。
よび最小値minと比較される。乙がmaxとminで
決まる範囲の外にある場合は、maxあるいはminが
乙の値としてとられる。以上の計算によりデータXを量
子化した値tが得られる。
本実施例においては1回の乗算と2回の条件判断だけで
計算できるために処理時間が短いこと、テーブルを用い
ないだめ必要なメモリ容量が小さいこと、および量子化
ステップ幅の逆数dと最大値maxと最小値minを変
えることにより容易に量子化ステップ幅と量子化ビット
数を変えることができるという利点がある0 発明の効果 本発明は上記のような構成であり、以下に示す効果が得
られるものである。
計算できるために処理時間が短いこと、テーブルを用い
ないだめ必要なメモリ容量が小さいこと、および量子化
ステップ幅の逆数dと最大値maxと最小値minを変
えることにより容易に量子化ステップ幅と量子化ビット
数を変えることができるという利点がある0 発明の効果 本発明は上記のような構成であり、以下に示す効果が得
られるものである。
(a)必要な処理ステップが少ないために処理時間を短
くできる。
くできる。
(b) 量子化テーブルを必要としないために、必要な
メモリ容量が小さくなる0 (C) 量子化ステップ幅の逆数と、量子化されたデー
タのとりうる最大値および最小値を変えることにより、
量子化ステップ幅と量子化ビット数を容易に変えること
ができる。
メモリ容量が小さくなる0 (C) 量子化ステップ幅の逆数と、量子化されたデー
タのとりうる最大値および最小値を変えることにより、
量子化ステップ幅と量子化ビット数を容易に変えること
ができる。
第1図は従来の量子化方法のフローチャート、第2図は
従来の量子化方法を実施する装置のブロック図、第3図
は本発明の一実施例における量子化方法のフローチャー
ト、第4図は同方法を実施する装置のブロック図である
。 乙・・・量子化されたデータ、X・・・量子化されるデ
ータ、d・・・量子化ステップ幅の逆数、max・・・
量子化されたデータの最大値、 min・・・量子化さ
れたデータの最小値、5・・・レジスタ、6・・ランダ
ムアクセスメモリ(RAM)、7・・・リードオンリメ
モリ(ROM)、8・・・論理演算ユニット(ALU)
、9・・・乗算器。
従来の量子化方法を実施する装置のブロック図、第3図
は本発明の一実施例における量子化方法のフローチャー
ト、第4図は同方法を実施する装置のブロック図である
。 乙・・・量子化されたデータ、X・・・量子化されるデ
ータ、d・・・量子化ステップ幅の逆数、max・・・
量子化されたデータの最大値、 min・・・量子化さ
れたデータの最小値、5・・・レジスタ、6・・ランダ
ムアクセスメモリ(RAM)、7・・・リードオンリメ
モリ(ROM)、8・・・論理演算ユニット(ALU)
、9・・・乗算器。
Claims (1)
- 乗算器によシデータと量子化ステップ幅の逆数の積を計
算することにより、量子化ビット数および量子化ステッ
プ幅を可変にし、高速にデータを量子化することを特徴
とする量子化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58140345A JPS6031316A (ja) | 1983-07-29 | 1983-07-29 | 量子化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58140345A JPS6031316A (ja) | 1983-07-29 | 1983-07-29 | 量子化方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6031316A true JPS6031316A (ja) | 1985-02-18 |
Family
ID=15266664
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58140345A Pending JPS6031316A (ja) | 1983-07-29 | 1983-07-29 | 量子化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6031316A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02203673A (ja) * | 1989-02-02 | 1990-08-13 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像信号圧縮符号化装置および画像信号圧縮伸長システム |
-
1983
- 1983-07-29 JP JP58140345A patent/JPS6031316A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02203673A (ja) * | 1989-02-02 | 1990-08-13 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像信号圧縮符号化装置および画像信号圧縮伸長システム |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| TWI684141B (zh) | 人工神經元中以非零封包加速乘法運算的裝置及方法 | |
| US3633018A (en) | Digital division by reciprocal conversion technique | |
| US20220004884A1 (en) | Convolutional Neural Network Computing Acceleration Method and Apparatus, Device, and Medium | |
| WO2020001401A1 (zh) | 深度神经网络中的网络层运算方法及装置 | |
| JPS6031316A (ja) | 量子化方法 | |
| CN118364884A (zh) | 神经网络模型的量化方法、装置和存储介质 | |
| GB2188466A (en) | Linear predictive speech coding | |
| KR102726930B1 (ko) | 심층신경망 연산을 위한 가변 비트-정밀도 곱셈-누산기 구조 | |
| JPS60254372A (ja) | 積和演算装置 | |
| CN121350393A (zh) | 一种带浮点缩放因子的低比特矩阵计算装置及其计算方法 | |
| JPS5913059B2 (ja) | デイジタル演算回路 | |
| JPS62110312A (ja) | 非巡回型デイジタルフイルタ | |
| JPS58208981A (ja) | アドレス制御回路 | |
| KR20020054202A (ko) | 유한체내에서 다단 구조의 역수 계산 장치 | |
| JPH01244578A (ja) | 画像処理装置 | |
| JPS59186070A (ja) | 高速信号処理装置 | |
| JPS59174943A (ja) | ソ−テイング方式 | |
| RU8496U1 (ru) | Устройство для цифровой обработки сигналов | |
| CN113793601A (zh) | 一种语音识别方法及装置 | |
| JP2002342308A (ja) | 演算装置、プログラム及び関数値算出方法 | |
| JPH01258056A (ja) | 乗算回路内蔵プロセッサ | |
| JPS6378606A (ja) | デジタルフイルタ器 | |
| JPH0425933A (ja) | 係数器 | |
| JPH04100152A (ja) | 並列ファジー制御装置 | |
| JPS6133229B2 (ja) |