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SOFM
- 基于自组织神经网络的矢量量化编码Ｍatlab程序
Code_Huffman
- 根据huffman编码表对量化后的数据编码 依次输入DC系数差值(A中DC系数已做过差分)和AC系数的典型Huffman表
shilianglianghua
- 使用矢量量化技术实现对图像的加密以及解密
MPEG4_sound
- MPEG-4音频编码 这是MPEG-4标准中采用的音频压缩技术之一：结构化音频压缩技术。 aacquant.h aacquant.c － 结构化音频量化 backpred.h backpred.c － 后向预测 channels.h channels.c － 音频信道 faac.h faac.c － 结构化音频压缩 fft.h fft.c － 快速Fourier变换 filtbank.h filtbank.c － 滤波器 frame.h frame.c －
vq
- 矢量量化 （vq）的matlab实现
jpegtool
- 恩 jpeg的源码 DCT+ Q矩阵量化的那种
areserachofwatermark
- 介绍了数字水印技术的发展，现状和对一些关键数字水印方法的介绍，包括基于格矢量量化的数字水印算法等。
quation
- 完成给定序列的量化，并计算量化误差的信噪比。
Vectorization-and-Edgereserved-Quantization-of-Ima
- 本文通过对JPEG图象压缩标准的分析，找到了一种解决这一问题的方法，即保边缘图象量化方法。在JPEG量化前，通过分析判断这一图象块是否为边缘所在块，对于边缘所在块采用较细的量化步长；对于其他块可使用较粗或者原始的量化步长进行量化，这样便可改善图象边缘处的质量。文中是利用了DCT 变换后的直流系数DC值来确定图象边缘块的，因为直流系数为这一图象块的平均亮度，如果相邻块的DC值变化较大，则它所包括的边缘细节就较多，否则说明这一图象块变化平缓，包含边缘少。根据DC值的变化我们可以大致决定这一块的量
MDSQ
- 基于标量量化的图像多描述编码（MDSQ）是提高信息传输质量的一种有效方法,本程序利用Matlab 工具在处理矩阵上的灵活性,实现了MDSQ 算法, 并通过解码后的图像证明该方法良好的多描述性能。
JPG
- 本论文主要介绍了JPEG的编码和解码过程。该程序的编码部分能把一张BMP格式的图象进行JEPG编码，压缩成以二进制形式保存的文件；通过相应的解码程序又可以把图象解压缩出来。在图象传送过程中，我们经常采用JPEG格式对静态图象进行编码。JPEG基本系统是一种有损编码，无法完全恢复出原图象，信息有一定的丢失，称为有损压缩。尽管我们希望能够无损压缩，但是通常有损压缩的压缩比(即原图象占的字节数与压缩后图象占的字节数之比，压缩比越大，说明压缩效率越高)比无损压缩的高。JPEG编码先把图象色彩RBG变成亮
sample8
- 运行在FPGA上的Verilog程序，实现对ADC的控制。在控制模块提供的时钟及控制信号下工作，完成模拟信号的量化和编码。
centroid__mse_dist__uq_dist
- Matlab的centroid.m、mse_dist.m、uq_dist.m文件 ，它们分别求：一个区域的质心、对已知分布和量化区域边界的均方量化误差、采用均匀量化对一给定信源量化时的失真。
U_PCM
- 格式 [sqnr,a_quan,code]=u_pcm(a,n) 输入样值序列a 、量化电平数目n, 程序计算量化间隔、进行均匀量化、进行编码、计算量化信噪比， 返回量化信噪比squn、编码前的量化序列a_quan、编码后的码序列code。
MAZI
- 设定a为N(0,1)的500个随机数和量化级数n＝64， 调用u_pcm.m, 分别输出sqnr、a(1:5)、a_quan(1:5)、code(1:5,:)。
wucha
- 设定a为N(0,1)的500个随机数和i长为500，以n=8、16、64.分别调用u_pcm.m ，从中计算量化误差f=a-a_quan并绘图，分别输出各样值的量化误差图形。
watermarking
- 基于均值量化的小波域音频水印算法 可实现水印嵌入和提取 有较强鲁棒性
Image_Paper_YiKaiXiang
- 自适应二维数字水印系统随着因特网和数字技术的发展，数字媒体已成为人们获取知识的主要手段，但这也带来了一系列问题：如作品侵权、非法复制和传播等。而数字水印技术作为版权保护的重要手段，已得到广泛的研究和应用。本文提出了一种以灰度图象为水印的空域二维自适应数字水印算法。为实现水印图象的叠加，我们首先将其进行8 8分块并进行DCT变换，然后对每块的DCT系数进行量化和调整，最后，取出每块的部分DCT系数构成水印信号。为了实现自适应，首先将载体图象按8 8分块并利用视觉掩蔽特性
H.263c
- 本文分别在图像层和宏块层进行H.263的码率控制。在图像层采用后向自适应控制的方法，通过引入量化步长因子—编码输出比特数映射表，确定每帧图像量化步长因子的基准值。在宏块层采用前向控制的方法，根据视觉掩蔽特性设计模糊分类器，确定人眼对每个宏块的敏感程度和相应的量化步长因子。能在视频输出码率恒定的条件下，保持图像质量的稳定，取得较好的视觉效果。
vq1
- 基于遗传算法的矢量量化（VQ）码本设计及语音识别