【摘 要】
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该文在研究和分析矢量量化和模拟退火算法的基础上,针对目前算法中存在的问题进行了重点地研究,主要做了以下几个方面的工作:(1)针对传统的矢量量化编码技术LBG算法的缺陷,采
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该文在研究和分析矢量量化和模拟退火算法的基础上,针对目前算法中存在的问题进行了重点地研究,主要做了以下几个方面的工作:(1)针对传统的矢量量化编码技术LBG算法的缺陷,采用了模拟退火算法来进行矢量量化编码.模拟退火算法是一种基于MonteCarlo迭代求解策略的随机寻优算法,它将物理中固体物质的退火过程与一般组和优化问题相结合,随机寻找目标函数的全局最优解.模拟退火算法可以有效地克服LBG算法的不足,更好的解决初始码本选取及局部最优解的问题.(2)基于模拟退火算法的矢量量化编码方法,虽然可以解决LBG算法的不足,但其计算量大,时间复杂性高,不便于实际中应用.在此基础上,该文采取了自适应模拟退火算法进行矢量量化编码.常规的模拟退火算法模型中的接受概率是按Gi bb s分布给出的,其缺点是计算量大.而自适应的模拟退火算法是依赖于温度的似Cauchy分布来产生新的扰动模型,其优点是可以迅速跳出局部极值,加快了模拟退火算法的收敛速度.该文最后一章,通过大量的实验,将基于自适应模拟退火的矢量量化编码方法与常规的模拟退火矢量量化方法及LBG算法的性能进行比较.所得试验结果显示自适应模拟退火的矢量量化方法有效地克服了LBG算法的缺点,其计算效率高于常规的模拟退火算法,在较高温度下便能收敛到全局极值解.
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