码本设计
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有限反馈MIMO系统吞吐量仿真程序
本项目旨在通过MATLAB实现一个无线通信系统中有限反馈机制的完整仿真过程。其核心功能是评估在信道状态信息（CSI）受限反馈条件下，系统吞吐量随反馈比特数变化的性能表现。仿真系统主要基于MIMO（多输入多输出）配置，其中发送端预先存储由不同反馈比特数决定的码本（Codebook），这些码本通常由格拉斯曼流形搜索或随机向量量化算法生成。在每一个信道实现中，接收端首先完美或非完美地估计瞬时信道矩阵，随后根据信噪比最大化、容量最大化或最小化弦距离等判决准则，从当前反馈比特数对应的码本中筛选出最匹配的预编码向量索 -
基于Lloyd算法的功率码生成及码本优化程序
本项目旨在实现一套利用通用Lloyd算法（也称为Voronoi迭代）生成功率码及量化码本的MATLAB程序。其核心逻辑是通过迭代优化的方式在给定的信号空间或数据分布中寻找最优的码字集合，以最小化量化失真（通常采用均方误差MSE作为衡量指标）。程序执行流程分为两个主要循环步骤：首先是划分步骤，将输入空间或训练样本根据最近邻准则划分为多个沃罗诺伊（Voronoi）区域；其次是质心更新步骤，计算每个区域内数据的统计质心作为新的码字。该系统支持自定义概率密度函数（PDF）或离散数据样本集作为输入，能够适应不同的物 -
基于LGB算法的矢量量化随机初始码本训练系统
本项目旨在实现并演示基于Linde-Buzo-Gray (LGB) 算法的矢量量化（Vector Quantization, VQ）码本设计过程。项目的核心功能是利用大规模的训练数据集，生成一个能够最小化平均量化失真的优化码本。在初始化阶段，本系统采用随机选择策略，即直接从训练矢量集中随机抽取指定数量的矢量作为初始码本的码字（Centroids），这种方法实现简单且能保证初始码字分布在样本空间内。随后系统进入核心的迭代优化循环：第一步是编码（划分），计算所有训练矢量与当前码本中每个码字的欧氏距离，根据最近邻原则（Nearest Neighbor Rule）将每个训练矢量分配到距离最近的码字所代表的Voronoi区域；第二步是更新（质心计算），计算每个区域内所有归属矢量的平均值，将其作为新的码字位置。同时计算当前的平均量化失真（通常采用均方误差MSE）。该迭代过程反复进行，直到前后两次迭代的相对失真改进量低于预设的收敛阈值或达到最大迭代次数。该项目为图像压缩、语音编码等应用提供了基础的数据压缩模块，能够将高维连续数据映射为有限的离散码字索引，从而显著降低数据存储量和传输带宽。
