矢量量化的LBG算法

资 源 简 介

矢量量化的LBG算法

详 情 说 明

矢量量化（Vector Quantization, VQ）是一种广泛应用于数据压缩的技术，尤其在图像和音频处理领域表现突出。LBG（Linde-Buzo-Gray）算法是矢量量化中经典的码书生成方法，通过迭代优化实现数据聚类。

### LBG算法核心步骤 初始化码书：随机选取样本点或基于先验知识生成初始码书向量。 最近邻分类：将所有训练向量分配到与之距离最近的码书向量类别中（常用欧氏距离）。 质心更新：计算每个类别的均值向量，作为新的码书向量。 迭代收敛：重复分类和更新步骤，直到码书变化低于阈值或达到最大迭代次数。

### MATLAB实现要点 距离计算优化：利用矩阵运算避免循环，提升效率。 收敛条件：通常设定码书变化的均方误差（MSE）阈值。 扩展功能：支持可变码书大小，适用于分层矢量量化。

### 应用场景 图像压缩：将图像块映射为码书索引，显著减少存储空间。 语音编码：通过矢量量化压缩语音特征参数。 模式识别：作为预处理步骤降低特征维度。

LBG算法在MATLAB中的实现需平衡精度与计算成本，文档说明应涵盖参数选择（如初始码书大小、收敛阈值）及可视化中间结果的方法（如聚类分布图）。