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dc.contributor.author劉于禎
dc.contributor.author王廷基
dc.date.accessioned2009-08-23T04:45:02Z
dc.date.accessioned2020-05-29T06:14:06Z-
dc.date.available2009-08-23T04:45:02Z
dc.date.available2020-05-29T06:14:06Z-
dc.date.issued2006-10-27T03:25:18Z
dc.date.submitted1997-12-22
dc.identifier.urihttp://dspace.fcu.edu.tw/handle/2377/2666-
dc.description.abstract  本論文針對向量量化碼簿設計問題提出一個快速演算碼稱為ClusterMD.首先,ClusterMD演算法利用一個群集化的演算法[16],將待訓練向量分割成數個互斥的群集,而每一個群集必須滿足使用者事先指定的誤差限制.然後,ClusterMD演算法延伸MD演算法[17]的概念將這些群集分割成與碼簿中碼向量個數相同個數的集合,而每一個集合的質量中心即為碼簿中的一個碼向量.我們已經將ClusterMD演算法以C語言實現並與其他演算法比較,由實驗結果得知,ClusterMD演算法在碼簿品質上與ClusterLBG演算法[16]、MD演算法雖互有勝負但相差不多,但是執行時間卻是最短;整體而言,而較ClusterLBG演算法少69~86%的執行時間.
dc.description.sponsorship東海大學, 台中市
dc.format.extent5p.
dc.format.extent789726 bytes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isozh_TW
dc.relation.ispartofseries1997 NCS會議
dc.subject向量量化
dc.subject碼部設計
dc.subject群集化
dc.subject最大誤差降低量
dc.subject演算法
dc.subject.other影像壓縮處理
dc.title一個使用群集話語最大誤差降低量技巧的快速向量量化碼簿設計演算法
dc.title.alternativeAn Efficient Algorithm for Vector Quantization Codebook Design Using Clustering and Maximum Descent Techniques
分類:1997年 NCS 全國計算機會議

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