MATLAB实现的LBG矢量量化编码器：码书优化与性能分析工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了经典的LBG矢量量化算法，支持多维信号处理及自动码书优化。核心功能包括矢量量化编码、量化误差分析和结果可视化，为信号压缩研究提供完整的解决方案。

详 情 说 明

基于LBG算法的矢量量化编码器实现与性能分析

项目介绍

本项目实现了经典的LBG（Linde-Buzo-Gray）矢量量化算法。该算法是一种用于信号压缩的无失真量化技术，通过迭代优化生成高效的码书，能够将高维信号数据映射到有限的码字集合，从而显著减少数据量。系统支持训练和编码两种工作模式，适用于图像压缩、语音编码等多种信号处理场景，并提供完整的量化性能分析工具。

功能特性

• 自动码书生成：基于LBG迭代算法，从训练数据中自动学习并优化码书
• 多维矢量支持：可处理任意维度的输入矢量，适应不同应用需求
• 量化误差分析：计算并输出平均失真度，评估量化效果
• 可视化展示：提供量化结果对比图和收敛过程曲线
• 参数可配置：支持自定义码书大小、失真阈值和最大迭代次数

使用方法

输入参数

1. 训练数据：N×D维矩阵，包含N个D维训练矢量
2. 码书大小：2的幂次方标量值（如16, 32, 64等），决定码书规模
3. 失真阈值：标量数值，控制算法收敛精度
4. 最大迭代次数：整数值，防止算法无限循环

输出结果

1. 优化码书：K×D维矩阵，包含K个D维码矢量
2. 量化索引：N×1维向量，记录每个训练矢量的对应码字索引
3. 平均失真：标量数值，反映最终量化误差水平
4. 收敛曲线：迭代次数与失真值的关系图，展示算法收敛过程
5. 重构信号：N×D维矩阵，量化后的重建矢量数据

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 具备基本的信号处理工具箱
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了项目的所有核心功能，包括数据预处理、LBG算法迭代优化、码书训练生成、矢量量化编码、失真度计算评估以及结果可视化展示等多个关键模块。该文件作为项目的入口点，负责协调各功能模块的执行流程，并输出完整的量化分析结果。