Adaptive Vector Quantization Using Re-initialization Method

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  • 再初期化法を用いた適応ベクトル量子化
  • サイショキカホウ オ モチイタ テキオウ ベクトル リョウシカ

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画像データや音声データなどの大量の信号のディジタルコーディングに有用なベクトル量子化(VQ)において, 従来手法の多くは入力信号が時不変な確率分布をもつと仮定していた. しかし実際の場面では, 入力信号やセンサの特性などの環境の確率的性質が時間的に変化する場合があるため, 近年, このような入力信号の変化に適応可能ないくつかのVQの手法が提案されている. しかしそれらには, 局所解に陥る, 適応が遅いなどの問題がある. そこで本論文では再初期化法と呼ぶ手法を用いることにより, 従来手法よりも入力信号の変化に対する適応が速い適応VQの手法を提案する. 本論文ではまず, こう配法の局所解問題を解決するための再初期化法を示し, その後, 2次元ベクトルと高次元ベクトルに対するVQについて従来手法と提案手法の性能比較実験を行う. その結果, 提案手法は, 入力信号の確率分布の時間変化に対して従来手法よりも高い適応能力をもつことが確かめられた.

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