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A hybrid quantum encoding algorithm of vector quantization for image compression 被引量:4
1
作者 庞朝阳 周正威 郭光灿 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2006年第12期3039-3043,共5页
Many classical encoding algorithms of vector quantization (VQ) of image compression that can obtain global optimal solution have computational complexity O(N). A pure quantum VQ encoding algorithm with probability... Many classical encoding algorithms of vector quantization (VQ) of image compression that can obtain global optimal solution have computational complexity O(N). A pure quantum VQ encoding algorithm with probability of success near 100% has been proposed, that performs operations 45√N times approximately. In this paper, a hybrid quantum VQ encoding algorithm between the classical method and the quantum algorithm is presented. The number of its operations is less than √N for most images, and it is more efficient than the pure quantum algorithm. 展开更多
关键词 vector quantization Grover's algorithm image compression quantum algorithm
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An Efficient Information Hiding Scheme Based on Closest Paired Tree Structure Vector Quantization 被引量:1
2
作者 Zhi-Hui Wang Chin-Chen Chang Ting-Yu Lin 《Journal of Electronic Science and Technology》 CAS 2013年第1期15-19,共5页
Information hiding schemes based on vector quantization (VQ) usually require lengthy VQ encoding and decoding processes. In this paper, we propose an efficient information hiding method based on closest paired tree ... Information hiding schemes based on vector quantization (VQ) usually require lengthy VQ encoding and decoding processes. In this paper, we propose an efficient information hiding method based on closest paired tree structure vector quantization (CPTSVQ). The simulation result shows that the execution time of the proposed scheme is much shorter than that attained by previous approaches. 展开更多
关键词 Digital image information hiding tree structure vector quantization vector quantization.
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Lattice Vector Quantization Applied to Speech and Audio Coding 被引量:1
3
作者 Minjie Xie 《ZTE Communications》 2012年第2期25-33,共9页
Lattice vector quantization (LVQ) has been used for real-time speech and audio coding systems. Compared with conventional vector quantization, LVQ has two main advantages: It has a simple and fast encoding process,... Lattice vector quantization (LVQ) has been used for real-time speech and audio coding systems. Compared with conventional vector quantization, LVQ has two main advantages: It has a simple and fast encoding process, and it significantly reduces the amount of memory required. Therefore, LVQ is suitable for use in low-complexity speech and audio coding. In this paper, we describe the basic concepts of LVQ and its advantages over conventional vector quantization. We also describe some LVQ techniques that have been used in speech and audio coding standards of international standards developing organizations (SDOs). 展开更多
关键词 vector quantization lattice vector quantization speech and audio coding transform coding
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Linear Discriminant Analysis and Kernel Vector Quantization for Mandarin Digits Recognition
4
作者 赵军辉 谢湘 匡镜明 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2004年第4期385-388,共4页
Linear discriminant analysis and kernel vector quantization are integrated into vector quantization based speech recognition system for improving the recognition accuracy of Mandarin digits. These techniques increase ... Linear discriminant analysis and kernel vector quantization are integrated into vector quantization based speech recognition system for improving the recognition accuracy of Mandarin digits. These techniques increase the class separability and optimize the clustering procedure. Speaker-dependent (SD) and speaker-independent (SI) experiments are performed to evaluate the performance of the proposed method. The experiment results show that the proposed method is capable of reaching the word error rate of 3.76% in SD case and 6.60 % in SI case. Such a system can be suitable for being embedded in personal digital assistant(PDA), mobile phone and so on to perform voice controlling such as digit dialing, calculating, etc. 展开更多
关键词 linear discriminant analysis kernel vector quantization speech recognition
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基于GA/VQ的说话人辨认的研究与实现 被引量:3
5
作者 王金明 李恩波 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 EI 2005年第3期214-218,共5页
为了改善在矢量量化说话人识别中,采用模板(码书)表征说话人,模板的质量对识别系统的性能。采用遗传算法改进模板的生成方式,构建了一种GA/VQ说话人辨认系统,给出了一种GA/VQ识别算法,通过遗传操作获得全局优化的说话人模板。实验证明,G... 为了改善在矢量量化说话人识别中,采用模板(码书)表征说话人,模板的质量对识别系统的性能。采用遗传算法改进模板的生成方式,构建了一种GA/VQ说话人辨认系统,给出了一种GA/VQ识别算法,通过遗传操作获得全局优化的说话人模板。实验证明,GA/VQ方法提高了码书的质量,比经典矢量量化识别系统识别率高。 展开更多
关键词 说话人辨认 GA 矢量量化 识别系统 说话人识别 生成方式 算法改进 识别算法 全局优化 遗传操作 实验证明 模板 识别率 码书 质量
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基于FVQ的说话人识别系统的DSP实现 被引量:5
6
作者 余华 赵力 吴镇扬 《电声技术》 北大核心 2004年第8期35-37,共3页
运用TMS320C5416实现了说话人自动识别系统,系统利用一种新的语音信号r阶的倒谱线性回归系数等参数构成识别的特征矢量集,运用模糊矢量量化技术实现了与文本有关的说话人识别。实验结果表明系统具有识别精度高、识别速度快等特点,是一... 运用TMS320C5416实现了说话人自动识别系统,系统利用一种新的语音信号r阶的倒谱线性回归系数等参数构成识别的特征矢量集,运用模糊矢量量化技术实现了与文本有关的说话人识别。实验结果表明系统具有识别精度高、识别速度快等特点,是一种有效的说话人自动识别的硬件实现方法。 展开更多
关键词 Fvq 说话人识别 DSP 模糊矢量量化 TMS320C5416
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一种快速高效的VQ初始码书设计方法 被引量:2
7
作者 张正阳 段勇 吴成柯 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第5期549-554,共6页
提出了一种快速高效的VQ初始码书生成方法——自适应决策导向聚类算法.该算法通过自适应地调整保护区的上下限,逐渐地确定了聚类的最小失真阈值和形心间的最佳距离.实验结果表明:生成的初始码书的典型性较好,在后期LBG训练中... 提出了一种快速高效的VQ初始码书生成方法——自适应决策导向聚类算法.该算法通过自适应地调整保护区的上下限,逐渐地确定了聚类的最小失真阈值和形心间的最佳距离.实验结果表明:生成的初始码书的典型性较好,在后期LBG训练中收敛较快,在码率为0.5bpp情况下,重构图像的峰值信噪比为30~36dB,建议算法的码书性能优于其他方法. 展开更多
关键词 图像编码 矢量量化 初始码书 保护区
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基于FVQ/HMM的无教师说话人自适应 被引量:1
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作者 赵力 邹采荣 吴镇扬 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期967-969,共3页
本文提出了一种新的语音识别方法 ,它综合了VQ、HMM和无教师说话人自适应算法的优点 ,在每个状态通过用矢量量化误差值取代传统HMM的输出概率值来建立FVQ/HMM ,同时采用基于模糊矢量量化的无教师自适应算法 ,来改变FVQ/HMM的各状态的码... 本文提出了一种新的语音识别方法 ,它综合了VQ、HMM和无教师说话人自适应算法的优点 ,在每个状态通过用矢量量化误差值取代传统HMM的输出概率值来建立FVQ/HMM ,同时采用基于模糊矢量量化的无教师自适应算法 ,来改变FVQ/HMM的各状态的码字 ,从而实现对未知说话人的码本适应 .本文通过非特定人汉语数码 (孤立和连续数码 )语音识别实验 ,把该新的组合方法同基于CHMM的自适应和识别方法进行了比较 ,实验结果表明该方法的自适应和识别效果优于基于CHMM的方法 . 展开更多
关键词 语音识别 模糊集 vq HMM 无教师说话人自适应 矢量量化法 隐马尔可夫模型法
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ELVQ算法实现宽参数偏移的多故障电路诊断 被引量:3
9
作者 徐崇斌 赵志文 郑慧芳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1520-1524,共5页
该文提出了一种强化自适应策略的学习矢量量化(Enhanced Learning Vector Quantization,ELVQ)算法,并设计了基于SOM(Self-Organizing Map)-LVQ模型的故障分类方法,用于实现宽参数偏移的模拟电路多故障诊断。该文算法具有两方面的优势:... 该文提出了一种强化自适应策略的学习矢量量化(Enhanced Learning Vector Quantization,ELVQ)算法,并设计了基于SOM(Self-Organizing Map)-LVQ模型的故障分类方法,用于实现宽参数偏移的模拟电路多故障诊断。该文算法具有两方面的优势:一方面利用获胜神经元数目的自适应,均衡了神经元的获胜概率;另一方面根据样本分类结果计算作用因子修正神经元的权值,增强了类别边界决策性能。仿真结果表明,所提出的算法具有收敛速度快,分类误差小等特点。 展开更多
关键词 模拟电路 多故障诊断 学习矢量量化 宽参数偏移 ELvq算法
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基于AVQ聚类和OIF-Elman神经网络的机床热误差建模 被引量:11
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作者 朱小龙 杨建国 代贵松 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期16-21,共6页
针对数控机床热误差补偿技术中温度布点选取的问题,提出了基于前馈神经网络的自适应矢量量化(AVQ)网络聚类的方法,将AVQ网络聚类法应用于一台加工中心并将18个测点减少到3个,基于输出-输入反馈Elman(OIF-Elman)神经网络模型建立了机床... 针对数控机床热误差补偿技术中温度布点选取的问题,提出了基于前馈神经网络的自适应矢量量化(AVQ)网络聚类的方法,将AVQ网络聚类法应用于一台加工中心并将18个测点减少到3个,基于输出-输入反馈Elman(OIF-Elman)神经网络模型建立了机床热误差与关键测点温度之间的关系.结果表明,采用基于AVQ网络聚类法和OIF-Elman神经网络预测模型,能够降低机床温度测点之间耦合作用的影响,提高热误差建模的准确性与鲁棒性. 展开更多
关键词 数控机床 自适应矢量量化网络 输出一输入反馈Elman神经网络 热误差建模
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基于添加小样本特征VQ算法的说话人识别 被引量:1
11
作者 刘祥楼 余洋 +2 位作者 姜继玉 李延菊 王剑峰 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2009年第4期92-95,共4页
针对说话人识别采用LBG算法训练码本进行矢量量化(VQ),对初始码书依赖性大,容易陷入局部最优而忽略语音信号中的小样本特征等,提出一种添加小样本特征的VQ改进算法,采用PCC算法提取语音信号的小样本特征码本,避免发生小特征样本被忽略... 针对说话人识别采用LBG算法训练码本进行矢量量化(VQ),对初始码书依赖性大,容易陷入局部最优而忽略语音信号中的小样本特征等,提出一种添加小样本特征的VQ改进算法,采用PCC算法提取语音信号的小样本特征码本,避免发生小特征样本被忽略及由小特征样本聚类产生空胞腔的情况.实验表明,该算法的识别率可达99.50%. 展开更多
关键词 说话人识别 矢量量化 小样本特征码本 PCC算法
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Comparative Study on VQ-Based Efficient Mandarin Speech Recognition Method
12
作者 谢湘 赵军辉 匡镜明 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2002年第3期266-270,共5页
A VQ based efficient speech recognition method is introduced, and the key parameters of this method are comparatively studied. This method is especially designed for mandarin speaker dependent small size word set r... A VQ based efficient speech recognition method is introduced, and the key parameters of this method are comparatively studied. This method is especially designed for mandarin speaker dependent small size word set recognition. It has less complexity, less resource consumption but higher ARR (accurate recognition rate) compared with traditional HMM or NN approach. A large scale test on the task of 11 mandarin digits recognition shows that the WER(word error rate) can reach 3 86%. This method is suitable for being embedded in PDA (personal digital assistant), mobile phone and so on to perform voice controlling like digits dialing, name dialing, calculating, voice commanding, etc. 展开更多
关键词 speech recognition vector quantization(vq) speaker dependent digits recognition
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小波变换及图象的 VQ 压缩 被引量:1
13
作者 周军 周源华 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第6期133-136,共4页
利用小波变换可实现图象的多分辨率分解,但分解后数据量并没有得到压缩.用VQ对分解后的细节图象进行编码时,根据分解后矢量的均值、方差分类设计码本.该方法不但可有效地提高编码时搜索速度,而且重建后图象的质量也有所提高.
关键词 小波变换 图象压缩 矢量量化 图象处理
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LVQ神经网络的红外光谱火灾早期预警算法 被引量:3
14
作者 杜建华 张认成 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第6期607-610,共4页
对前期大量试验采集的火灾气体数据进行特征提取,找出能够代表火灾整体特征的过程特征信息.通过体积分数曲线拟合分析,提取出体积分数、速度和加速度估值等火灾特征信息参量,建立适合于火灾早期探测的学习向量量化(LVQ)神经网络算法.通... 对前期大量试验采集的火灾气体数据进行特征提取,找出能够代表火灾整体特征的过程特征信息.通过体积分数曲线拟合分析,提取出体积分数、速度和加速度估值等火灾特征信息参量,建立适合于火灾早期探测的学习向量量化(LVQ)神经网络算法.通过对比分析证明,该算法比传统火灾探测器报警时间提前3~21min,且对于真假火灾可进行准确识别,实现火灾早期探测预警的目标. 展开更多
关键词 火灾探测 红外光谱 学习向量量化 神经网络 早期预警算法
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基于LVQ过程神经元网络的储层岩性识别 被引量:2
15
作者 李学贵 许少华 +1 位作者 赵恩涛 赵玲 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2017年第4期398-404,共7页
针对基于取心井岩心分析数据和测井过程数据的储层岩性判别问题,建立了一类学习向量量化过程神经元网络模型(LVQ-PNN:Learning Vector Quantization Process Neural Network)。该模型通过增加输出层,扩展了自组织过程神经元网络的深度结... 针对基于取心井岩心分析数据和测井过程数据的储层岩性判别问题,建立了一类学习向量量化过程神经元网络模型(LVQ-PNN:Learning Vector Quantization Process Neural Network)。该模型通过增加输出层,扩展了自组织过程神经元网络的深度结构;采用无监督竞争与有教师示教相结合的算法策略,提高了多维信号特征的自适应提取和自组织综合能力。实验证明,该方法具有较好的岩性特征综合和辨识能力,岩性识别率达到了84.7%。 展开更多
关键词 过程神经元网络 学习向量量化 岩性识别
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基于概率模型LVQ的改进KNN分类新方法 被引量:1
16
作者 刘仲民 徐炎 +1 位作者 赵彦敏 胡文瑾 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第3期70-74,共5页
KNN是基于实例的算法,对于大规模样本算法分类性能不高.针对这一缺点,提出一种基于概率模型的学习矢量量化神经网络的改进KNN分类新方法.考虑到最优参考点训练的重要性,结合概率方法得到最佳参考点的判断准则函数,采用梯度下降最优化算... KNN是基于实例的算法,对于大规模样本算法分类性能不高.针对这一缺点,提出一种基于概率模型的学习矢量量化神经网络的改进KNN分类新方法.考虑到最优参考点训练的重要性,结合概率方法得到最佳参考点的判断准则函数,采用梯度下降最优化算法利用LVQ训练参考点的最佳位置.在对未知样本进行分类时选出样本x的K个近邻,采用"投票选举"机制最后判断样本x的所属类别.新方法减少KNN的计算复杂度和时间,弥补了KNN在处理大规模数据问题上的不足.在UCI中数据集上的仿真实验表明改进算法的可行性. 展开更多
关键词 K-近邻 学习矢量量化 模式分类 概率模型 大规模样本
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基于PCA和LVQ混合神经网络算法的电子鼻系统 被引量:3
17
作者 文政颖 米捷 《电子技术应用》 北大核心 2013年第10期76-79,共4页
为了对食物品质进行非接触式评价,采用6种费加罗金属氧化物半导体传感器阵列设计并研制了可对被测食物进行无损检测的电子鼻系统。系统主要由采样模块、控制模块和上位机组成,并采用主成分分析(PCA)和学习矢量量化(LVQ)混合神经网络模... 为了对食物品质进行非接触式评价,采用6种费加罗金属氧化物半导体传感器阵列设计并研制了可对被测食物进行无损检测的电子鼻系统。系统主要由采样模块、控制模块和上位机组成,并采用主成分分析(PCA)和学习矢量量化(LVQ)混合神经网络模式识别算法对气体"指纹信息"数据库进行分析。实验结果表明,利用该电子鼻系统可以对5种不同的食用酱进行检测,并且具有对未知酱品进行识别的功能。 展开更多
关键词 传感器阵列 主成分分析 学习矢量量化 混合神经网络 电子鼻
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基于VQ的与文本无关的说话人确认系统 被引量:1
18
作者 陈明义 周昆湘 曾理文 《信息技术》 2007年第3期97-98,127,共3页
通过介绍说话人确认系统,采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数,同时提出了用训练得到的码本以及平均失真作为表征说话人的模型,对说话人确认系统中距离测度做出了相应的改动。实验结果表明系统具有较好... 通过介绍说话人确认系统,采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数,同时提出了用训练得到的码本以及平均失真作为表征说话人的模型,对说话人确认系统中距离测度做出了相应的改动。实验结果表明系统具有较好的性能。 展开更多
关键词 说话人确认 矢量量化 MFCC 文本无关
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一种新的基于遗传算法的VQ码本优化方法 被引量:1
19
作者 魏艳娜 王社国 《现代电子技术》 2006年第13期151-153,共3页
矢量量化(VQ)是语音识别中广泛应用的一种数据压缩和编码方法。在矢量量化的码本设计过程中,经典的LBG算法收敛速度快,但极易陷入局部最优,且初始码本的生成对最佳码本的设计影响很大。考虑到遗传算法(GA)是一种具有全局优化搜索能力的... 矢量量化(VQ)是语音识别中广泛应用的一种数据压缩和编码方法。在矢量量化的码本设计过程中,经典的LBG算法收敛速度快,但极易陷入局部最优,且初始码本的生成对最佳码本的设计影响很大。考虑到遗传算法(GA)是一种具有全局优化搜索能力的算法,提出了GA和LBG算法相结合的GA L算法来优化码本,改善了码本质量,并将其应用于非特定人汉语连续数字语音识别中。实验结果表明,GA L算法优于传统的LBG算法。 展开更多
关键词 语音识别 GA—L 矢量量化 遗传算法
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基于投影流网络和嵌入空间损失的纹样风格迁移
20
作者 朱昱儒 侯珏 +1 位作者 杨阳 刘正 《浙江理工大学学报(自然科学版)》 2025年第2期237-245,共9页
针对编解码器框架造成的图像重建误差、恢复偏差以及图像风格迁移方法存在内容泄露和局部伪影等亟待解决的问题,提出了一种基于投影流网络以及嵌入空间损失的纹样风格迁移模型。通过融合投影流网络与矢量量化变分自编码器实现无偏风格迁... 针对编解码器框架造成的图像重建误差、恢复偏差以及图像风格迁移方法存在内容泄露和局部伪影等亟待解决的问题,提出了一种基于投影流网络以及嵌入空间损失的纹样风格迁移模型。通过融合投影流网络与矢量量化变分自编码器实现无偏风格迁移,并对风格特征进行精细编码和匹配,保留更完整图像内容细节,且捕获关键风格特征;设计了一种计算风格化图和风格图的嵌入空间损失,融入总体损失函数以保证风格特征的均匀分布,减少风格差异;以云锦为例进行织物纹样风格的创新设计。结果表明:基于投影流网络和嵌入空间损失的纹样风格迁移的迁移效果,在内容评价指标结构相似性(Structural similarity,SSIM)、内容损失上的分值较对比模型分别提高86.21%、54.29%、20%和32.58%、18.68%、18.99%;风格评价指标Gram损失为4.5×10^(-6),较对比模型提高近一倍,表明该方法有效平衡了内容保留与风格迁移的需求,提高风格化效果。该模型在改善内容泄漏的同时避免了内容失真和风格过度覆盖,有效捕捉复杂风格特征和色彩层次,促进纹样创新设计,增加风格迁移在纺织服装领域的可能性。 展开更多
关键词 风格迁移 嵌入空间损失 矢量量化变分自编码器 内容泄漏 投影流 纹样
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