矢量量化(Vector Quantization，VQ)是香农信息论在信源编码理论方面的新发展。它提出将若干标量数据组构成一个矢量，然后在矢量空间中给以整体量化，从而压缩了数据而不损失太多信息，这是一种高效的压缩技术。本文以矢量量化码书设计算法作为主要研究对象，对几种常用的码书设计算法：经典GLA算法，成对最近邻(PNN)算法，学习矢量量化(LVQ)算法进行仿真实验，比较三种算法重建矢量时产生的失真大小以及三种算法码书设计的计算量大小。文中对经典的GLA算法提出了改进措施：用PNN算法训练初始码书作为GLA算法的初始码书以降低GLA算法对初始码书的敏感性，并通过仿真检验改进效果。实验数据证明：利用改进算法重建矢量得到的失真比经典的GLA小，改进后GLA算法对初始码书的敏感性有所降低，码本更加接近全局最优化，而且总的计算量有所下降。本文还提出一种改进方法以改善LVQ算法对码字更新的局部最优问题：设定码字更新次数的阈值，使得绝大多数码字都得到更新，使算法全局最优化。实验仿真结果证明：改进的LVQ算法码字更新均匀，大大改善了LVQ算法极容易陷入局部最小的问题，利用改进的LVQ算法重建矢量得到的失真也降低很多，另外，由于LVQ算法容易陷入局部最小，LVQ算法的计算量很小，改进的LVQ算法计算量的增加来换取失真的大幅降低是非常值得的。