MATLAB实现的LGB算法码本优化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现Linde-Buzo-Gray（LGB）算法，通过迭代优化初始码本，最小化量化误差，生成高质量的矢量量化码本，适用于信号处理和数据压缩领域。

详 情 说 明

基于LGB算法的码本选择与优化系统

项目介绍

本项目实现了LGB（Linde-Buzo-Gray）码本选择算法，专门用于矢量量化编码前的码本生成与优化。系统从随机初始码本出发，通过LGB算法进行迭代优化，以最小化量化误差为目标，最终生成高质量的码本。该码本为后续的矢量编码过程提供了高效的数据压缩基础，可广泛应用于音频、图像等信号的压缩编码领域。

功能特性

• LGB算法核心实现：完整实现了经典的LGB码本优化算法
• 迭代优化机制：支持可配置的迭代次数和收敛阈值控制
• 量化误差监控：实时追踪量化误差变化，生成收敛曲线
• 灵活参数配置：支持自定义初始码本大小、最大迭代次数等参数
• 多数据类型支持：适用于音频、图像特征向量等多种训练数据

使用方法

输入参数

• 训练向量集：包含待量化数据的训练样本（如音频片段、图像块或特征向量）
• 初始码本大小：指定码本中包含的码向量数量
• 最大迭代次数：设置算法运行的最大迭代轮数
• 收敛阈值：定义算法提前终止的误差变化阈值

输出结果

• 优化后的码本：包含一组经过优化的码向量
• 量化误差收敛曲线：展示迭代过程中量化误差的变化趋势
• 最终量化误差值：算法收敛后的最小量化误差数值

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB基本运算环境
• 建议内存4GB以上，具体取决于训练数据规模

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括训练数据的加载与预处理、LGB算法参数的初始化设置、码本迭代优化过程的执行控制、量化误差的实时计算与记录、算法收敛条件的自动判断，以及最终优化结果的可视化展示与输出保存等功能模块。