子矢量技术提升矢量量化码字搜索效率：减少51%-63%计算量

本文档探讨了一种创新的矢量量化码字快速搜索算法，发表于2010年的《重庆邮电大学学报（自然科学版）》第22卷第3期。针对矢量量化编码过程中，由于码书搜索所需的计算量较大这一挑战，研究者提出了一个基于子矢量技术的方法。该算法的核心在于利用小波变换对输入矢量和码书中的矢量进行处理，通过将它们分解成互不重叠的子矢量，每个子矢量的2范数被用于构建排除不等式。这种策略允许算法在搜索过程中迅速剔除不匹配的码字，从而显著减少计算的复杂性和失真计算次数。 小波变换是一种信号处理工具，能够捕捉数据的局部特征，这使得算法能够更精确地定位和比较子矢量之间的相似性。通过这种方式，算法不仅提高了搜索效率，而且降低了搜索过程中的误差，因为子矢量的处理减少了全局搜索的需求。实验结果显示，与EEENS（equal-average equal-variance equal-norm nearest neighbor search，等均值、等方差、等模最近邻搜索）算法相比，新算法在失真计算次数方面减少了51%至63%，在计算复杂度上降低了25%至40%。相较于Pan的算法，它在失真计算次数和计算量上分别节省了28%至41%和31%至44%；对比Chen的算法，新方法分别减少了8%至22%的失真计算次数和11%至19%的计算量。 该研究的重要性在于它提供了一种高效且精确的矢量量化搜索策略，这对于多媒体压缩、信号处理等领域中的实时应用具有显著的优势，能够显著提升系统的性能并减少资源消耗。通过采用子矢量技术和小波变换，算法实现了编码效率的提升，为未来的矢量量化技术发展提供了新的思路和改进方向。