function [y_q, rate] = SQ_Coding(y, quantizer_bitdepth, num_rows, num_cols) if iscell(y) % quantization for cell form of data (MS-BCS-SPL)单元格形式的数据量化 y_max = max(y{1}(:)); y_min = min(y{1}(:)); % q: stepsize q = (y_max - y_min)/2^quantizer_bitdepth; % 量化间隔 yq = cell(1, length(y)); y_q = cell(1, length(y)); % baseband coding yq{1} = round(y{1}/q); % y_rate is to measure entropy y_rate = yq{1}(:); y_q{1} = yq{1}*q; % subband coding for i = 1:length(y)-1 for subband = 1:3 yq{i+1}{subband} = round(y{i+1}{subband}/q); y_rate = [y_rate; yq{i+1}{subband}(:)]; y_q{i+1}{subband} = yq{i+1}{subband}*q; end end total_pixels = num_rows*num_cols; rate = Measurement_Entropy(y_rate(:),total_pixels); else % quantization for vector form or matrix form of data y_max = max(y(:)); y_min = min(y(:)); % q: stepsize q = (y_max - y_min)/2^quantizer_bitdepth; % simple scalar quantization yq = round(y/q); total_pixels = num_rows*num_cols; rate = Measurement_Entropy(yq(:),total_pixels); y_q = yq*q; end

时间: 2024-04-08 17:30:21 浏览: 167
RAR

研究coding_rate.rar_coding rate_coding_rating_通信编码_通信误码率

这是一个SQ编码的MATLAB函数。SQ编码是一种简单的标量量化方法,用于对输入信号进行量化。以下是函数的解释和用法: ```matlab function [y_q, rate] = SQ_Coding(y, quantizer_bitdepth, num_rows, num_cols) ``` 输入参数: - `y`:要进行量化的输入信号,可以是向量、矩阵或单元格形式的数据。 - `quantizer_bitdepth`:量化器的比特深度,用于确定量化间隔。 - `num_rows`:输入信号的行数。 - `num_cols`:输入信号的列数。 输出参数: - `y_q`:经过量化后的信号。 - `rate`:通过衡量熵来计算的压缩率。 该函数首先判断输入信号的形式(向量、矩阵还是单元格),然后根据不同情况进行量化操作。如果`y`是单元格形式的数据(如MS-BCS-SPL中使用的形式),则进行基带编码和子带编码;如果`y`是向量或矩阵形式的数据,则进行简单标量量化。 函数中使用的`Measurement_Entropy`函数用于计算输入信号的熵,以衡量压缩效果。 请注意,此处只提供了函数的代码,缺少其他可能存在的辅助函数或变量定义。你可以根据需要进行适当的修改和补充。
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