Векторное квантование

Векторное квантование (VQ) - это метод сжатия с потерями, используемый для уменьшения размера данных исходного сигнала путем замены его набором символов, называемых "кодовыми словами". VQ находит наилучшее (оптимальное) соответствие отдельных кодовых слов, представляющих различные значения заданного вектора сигнала. Каждое кодовое слово или символ представляет собой дискретный набор точек данных в векторе, который может быть использован для восстановления исходных данных. Другими словами, это метод сжатия данных, при котором объем данных уменьшается без существенной потери информации.

В VQ исходный сигнал сначала разбивается на отдельные точки данных. Затем эти точки данных сравниваются с кодовыми словами (известными как векторы), чтобы найти наиболее подходящее кодовое слово. Затем выбирается наиболее подходящее кодовое слово и подставляется в точку данных. Этот процесс повторяется до тех пор, пока весь вектор не будет сведен к серии кодовых слов.

VQ используется в различных приложениях, таких как сжатие изображений и видео, распознавание речи и обработка аудиосигналов. Он особенно удобен в тех случаях, когда данные уже представлены в заданном векторном формате, например в виде двумерной сетки. VQ также может применяться в области интеллектуального анализа данных и машинного обучения, где с его помощью можно изучать закономерности в больших массивах данных.

VQ также известен как дизайн кодовой книги, векторное квантование, дизайн векторного квантователя, кодирование с векторным квантованием и векторное квантование с кодовой книгой. Это важная концепция в области цифровой обработки сигналов, распознавания образов и сжатия данных.