基于LBG算法的向量量化编码系统MATLAB实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境中实现完整的向量量化编码系统，采用LBG算法对高维向量数据进行聚类和码本优化。核心功能包括数据预处理、向量分组和迭代码本生成，适用于信号压缩和模式识别等领域。

详 情 说 明

基于LBG算法的向量量化编码系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的向量量化编码系统，核心采用LBG（Linde-Buzo-Gray）算法。系统能够对输入的高维向量数据进行聚类分析，通过迭代优化生成最优的码本。该系统主要用于数据压缩和模式识别领域，能够有效减少数据存储空间同时保持重要的数据特征。

功能特性

• 数据预处理和向量分组：对输入数据进行规范化处理并组织为向量形式
• 初始码本生成：采用分裂法生成初始码本，为后续迭代优化提供起点
• 迭代聚类优化：基于LBG算法进行多次迭代，不断优化码本质量
• 失真度计算与收敛判断：实时计算量化失真度，根据阈值判断算法收敛
• 参数可配置：支持自定义码本大小、收敛阈值和最大迭代次数
• 结果可视化：生成收敛曲线图，直观展示算法优化过程
• 量化误差分析：提供详细的量化误差报告和压缩比统计

使用方法

输入参数

1. 训练数据集：N×D维的数值矩阵，N为样本数量，D为向量维度
2. 码本大小：正整数，指定需要生成的码向量数量
3. 收敛阈值：正小数，控制算法停止的失真度变化阈值
4. 最大迭代次数：正整数，防止无限迭代

输出结果

1. 最优码本：K×D维矩阵，K为码本大小，包含所有优化后的码向量
2. 编码索引：N×1的索引向量，记录每个训练向量对应的最近码向量编号
3. 收敛曲线：迭代次数与失真度的关系图，展示算法收敛过程
4. 量化误差报告：包含最终的平均量化失真度和压缩比统计信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算的基本MATLAB环境
• 推荐内存：4GB以上（根据数据规模调整）

文件说明

主程序文件整合了向量量化编码系统的全部核心功能，包括数据加载与预处理、LBG算法参数设置、码本初始化、迭代优化过程控制、失真度监控与收敛判断、结果可视化生成以及量化性能分析报告输出。该文件通过模块化设计实现了完整的向量量化工作流程，用户可通过调整输入参数来适应不同的应用场景需求。