Question

矢量量化的矢量量化器

Answer 1

非全搜索的矢量量化器：基本的矢量量化器在量化时要对码本中的码矢进行全面搜索，被称为全搜索式量化器。这种量化器在实现时需要很大的计算量和存储量。所以在实用中有多种减少复杂性的量化器，它们的共同特点是使码本具有某种结构。这样，码本的存储和搜索就都可能结构化，从而减少计算量和存储量。这种非全搜索的量化器主要有：树状搜索量化器或分层量化器；乘积码本量化器或分类量化器；格子状量化器。
有记忆的矢量量化器：矢量量化在原理上可以用很高的维数，但因复杂性的限制，维数又不能很高。这时，有记忆的量化器是解决矢量维数有限而信号有很长记忆这一矛盾的有效方法。有记忆的矢量量化器有多种具体的形式，如有限状态量化器、矢量预测量化器、反馈式矢量量化器、自适量矢量预测器等。