矢量量化器
    1.
    发明授权

    公开(公告)号:CN104221287B

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201280072059.0

    申请日:2012-12-12

    Abstract: 公开了例如变换音频编解码中用于高效矢量量化的矢量量化器和其中的方法。所述方法包括:将输入目标矢量s与多个质心进行比较,每个质心表示码本中码矢量的相应类别。此外,基于比较结果确定码本中与输入目标矢量相关的搜索的起点。根据反映每个码矢量与类别的质心之间的距离的失真测量对码本中的码矢量排序。所述矢量量化器和方法使得能够首先搜索包括关于输入矢量s的最可能候选码矢量的码矢量类别。

    椎体矢量量化器形状搜索

    公开(公告)号:CN105431901A

    公开(公告)日:2016-03-23

    申请号:CN201580001475.5

    申请日:2015-06-25

    Abstract: 一种用于椎体矢量量化器PVQ形状搜索的编码器及其方法,所述PVQ采用目标矢量x作为输入,并通过在内部维度搜索循环中迭代地添加单位脉冲来获得矢量y。所述方法包括:在进入用于单位脉冲添加的下一个内部维度搜索循环之前:基于当前矢量y的最大脉冲幅度maxampy,确定是否需要多于当前比特字长来在即将到来的内部维度循环中以无损方式表示变量enloopy。变量enloopy与y的累加能量相关。该方法的执行使编码器能够将搜索的复杂度保持在合理水平。例如,其通过分析即将到来的内循环中的“最坏情况场景”是否需要比当前使用的精度更高精度的内循环,而使编码器能够仅在需要的时候应用精度增加的循环。

    低复杂度目标矢量识别

    公开(公告)号:CN103329198A

    公开(公告)日:2013-09-25

    申请号:CN201080071139.5

    申请日:2010-11-26

    CPC classification number: G10L19/0019 G10L19/038 H03M7/3082

    Abstract: 本发明特别公开了从多个候选矢量当中识别出一个或多个目标矢量,每一个候选矢量具有各个已排序元素并且与代码本的一个或多个代码矢量的对应分类相关联,并且至少其中一个候选矢量与两个或更多代码矢量的一个对应分类相关联,其中所述两个或更多代码矢量当中包括该对应的候选矢量以及可以通过排列和带符号排列的其中之一从该对应的候选矢量获得的至少一个代码矢量,在所述多个候选矢量中的所有候选矢量当中,所述目标矢量关于输入矢量的至少已排序表示具有最小距离。所述识别包括:对于多个候选矢量当中的一个候选矢量,至少基于该候选矢量与参考矢量之间的距离以及参考矢量与输入矢量的至少已排序表示之间的距离,检查输入矢量的至少已排序表示与该候选矢量之间的距离是否大于输入矢量的至少已排序表示与参考矢量之间的距离。所述识别还包括:对于所述候选矢量,只有在所述检查产生否定结果的情况下才计算输入矢量的至少已排序表示与该候选矢量之间的距离。

    用于汇总数据的数据汇总系统、方法以及记录介质

    公开(公告)号:CN102474273A

    公开(公告)日:2012-05-23

    申请号:CN201080035924.5

    申请日:2010-07-27

    CPC classification number: H03M7/30 H03M7/3073 H03M7/3082

    Abstract: 每次时序数据由数据生成源(001)生成时,数据被输入到时序数据内存单元(002)中,并在内存装置中累积。每次时序数据被输入时,时序汇总单元(003)创建逼近输入的时序数据和先前输入的时序数据的时序逼近函数。汇总结果内存单元(008)存储由时序汇总单元(003)创建的时序逼近函数。在特定时间点,累积数据汇总单元(005)从在时序数据内存单元(002)中累积的时序数据的特定范围内创建逼近在作为域的范围内的时序数据的集合逼近函数。汇总结果估算单元(007)使用具有包括时序逼近函数的域的范围的域的集合逼近函数来代替存储在汇总结果内存单元(008)中的时序逼近函数。

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