MATLAB实现基于随机初始码本的LGB矢量量化码本选择算法

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了Linde-Buzo-Gray算法的矢量量化码本选择功能。通过随机初始化码本并进行迭代优化，结合聚类分析与失真度评估，显著提升码本对输入矢量的表示效率，适用于信号压缩与模式识别。

详 情 说 明

基于随机初始码本的LGB矢量量化码本选择算法实现

项目介绍

本项目实现了Linde-Buzo-Gray(LGB)矢量量化算法的码本选择功能。通过随机初始化码本开始迭代优化过程，采用聚类分析和失真度最小化策略，逐步优化码本集合，最终生成能够有效表示输入矢量空间的最优码本。该算法适用于图像压缩、语音编码等矢量量化应用场景的前期预处理阶段。

功能特性

• 随机初始化技术：采用可重复的随机种子初始化码本，确保实验可复现性
• LBG迭代优化算法：基于经典的LBG算法框架进行码本优化
• 矢量聚类分析：通过聚类分析将训练矢量分配到最近的码本
• 失真度最小化：以失真度作为优化目标，通过迭代逐步降低量化误差
• 多重收敛条件：支持失真阈值和最大迭代次数双重收敛控制

使用方法

输入参数说明

1. 训练矢量集合：N维矢量组成的矩阵，每行代表一个训练样本
2. 目标码本大小：整数，指定最终需要生成的码本数量
3. 失真阈值：浮点数，控制算法收敛的误差容限
4. 最大迭代次数：整数，防止无限循环的安全参数
5. 随机种子：可选参数，用于控制随机初始码本的重复性

输出结果

1. 优化后的码本矩阵：K×N维矩阵，K为码本数量，N为矢量维度
2. 迭代收敛曲线：显示每次迭代的失真度变化情况
3. 最终失真度：标量值，表示算法收敛时的量化误差
4. 迭代次数统计：实际执行的迭代次数
5. 码本分配映射：每个训练矢量对应的最佳码本索引

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持矩阵运算的基础环境
• 足够的内存空间以存储训练矢量和中间计算结果

文件说明

主程序文件承担了算法流程的核心调度功能，负责参数接收与验证、随机码本初始化、迭代优化循环控制、失真度计算与收敛判断、结果可视化以及最终码本输出等关键操作，完整实现了LGB矢量量化算法的全过程。