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Optimum Transform Domain Split VQ

机译:最佳变换域拆分VQ

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摘要

In this letter, we develop an optimum transform domain split vector quantization (TrSVQ) method. We address both the issues of achieving best rate-distortion (R/D) performance and less complexity. For quantizing a multivariate Gaussian source, we derive the mean-square error (MSE) performance expression for the TrSVQ method using high rate theory and optimum bit allocation. Also, to reduce the complexity, we develop a binary split-based iterative algorithm and use the algorithm in a tree structured manner to find the optimum subvectors'' dimensions (i.e., optimum splits).
机译:在这封信中,我们开发了一种最佳的变换域分割矢量量化(TrSVQ)方法。我们同时解决了实现最佳速率失真(R / D)性能和降低复杂性的问题。为了量化多元高斯源,我们使用高速率理论和最佳位分配来推导TrSVQ方法的均方误差(MSE)性能表达式。另外,为了降低复杂度,我们开发了一种基于二进制拆分的迭代算法,并以树结构的方式使用该算法来找到最佳子向量的维数(即最佳拆分)。

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