LBG算法

❶ 什么是LBG系统

LBG是日本开发的一款寻宝类Location Based Game（LBG）。玩家需在户外通过
手机寻找虚拟宝物，并与其他玩家进行交易。收集到宝物最多的就是赢家。
整个游戏是以玩家地理位置为基础展开。玩家也可以从电脑屏幕来浏览网络
3D地图，地图上所看到的同伴移动方位及宝物方位都是即时的。Mogi也是一
款社群游戏（community game），有着完整的IM系统。网络玩家可通过点击
地图上的人物图标给移动玩家发送消息

如：“Lucky you! North, close to you, lies a rare item. Get it,
get it! :)”，随后，移动玩家的手机上会弹出这条信息。

LBG = 电声技术 LBG Algorithm

矢量量化(VQ)技术在说话人识别方面得到广泛的应用.VQ码本的产生通常采用
LBG算法,LBG算法不可忽视的问题之一是空包腔的处理,它对码本的质量和算
法的效率都产生影响.为此提出一种优化的空包腔处理方法:对得分最大的包
腔的分解是基于聚类机会均等和码字最有代表性原则下进行的,避免了再一次
产生空包腔的可能性.同时该方法还是基于不损失矢量的原则,对保持矢量空
间分布的完备性具有意义.该方法得到了实验的验证.

如是LPG

是天然汽的意思
如 LPG BUS 环保公车（使用天然汽非汽油）

如是 LBG CANADA = ?毅y行??展芾砉局?F企?I
加拿大政府及魁北克政府均设有各种投资移民???, ?f助商?I人士移民加??
投资移民可获得永久居留?证(PR), 进而取得加拿大公民身份,及在加拿大任
何地方居住、工作和营商的?嗬?在此推荐魁北克省最具?模的投资?纪公司
之一

LBG 可能是很多东西、请具体一点补充问题

❷ LBG算法的LBG算法的局限性

1.最优量化器是对于训练向量集而言，对于实际的未经训练的向量集是否最优还很难说，这要依赖于训练向量的代表性到底真实到何种程度。
2.由于优化分割的过程没有依据数据结构方面的规则或者限制，而是自由进行，这就使得对码本进行有效组织时遇到极大的困难。
3.在有些时候根本无法找到真正有代表性的训练向量集。

❸ matlab图象重建是什么意思！

图像压缩是当今信息时代迫切需求的一门图像处理技术，它极大的减少了图像的数据量，为图像的存储，传输提供了方便。小波变换，是一种广泛用于图像压缩的方法。它能让图像按不同的分辨率分析。根据Mallat算法的思想，图像能分解成一个轮廓信号（低频子图）和水平，垂直，对角线三个方向上的细节信号（高频子图）。而轮廓信号又可以进一步分解。而图像的主要能量部分是低频部分，而且人眼视觉系统对低频部分更为敏感，所以可以对低频部分采用较低压缩比；对高频部分采用较大压缩比来进行压缩。nbsp;本文提出的是一种结合小波变换，DCT变换和矢量量化的压缩方法。根据人眼的视觉特性，首先对图像进行小波分解，然后，对低频分量进行压缩比不大的DCT变换；对不同方向不同分辨率的高频分量进行不同码字大小的矢量量化编码，然后对反变换和解码后的系数进行小波重构。矢量量化过程中的码书设计采用的是LBG算法。这样，根据对图像质量的不同要求，我们可以改变小波分解的层数，来得到不同压缩比的图像。本篇论文只对小波分解一层和两层后压缩进行了仿真和分析，表明该方案结合了各种压缩方法的优点，在满足图像质量的同时能得到较大的压缩比。目前，在包装装潢设计中常用的图形处理软件有Pho-toshop，CorelDraw，AutoCAD等。但是这些软件中很少涉及到对图像进行压缩处理，以满足图像进行传输和储存的需要。基于这一点考虑，在此尝试着用MATLAB编程来处理包装装潢图像的压缩，实现包装与计算机的紧密结合。nbsp;1nbsp;MATLABnbsp;MATLAB是MathWorks公司推出的一套高性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图像显示于一体，它附带的小波分析工具箱功能强大，可以完成小波分析的绝大部分工作。MATLAB工具箱的出现避免了程序设计中的重复性劳动，缩短了开发周期，降低了成本，因而受到工科院校师生和研究人员的青睐。nbsp;在介绍利用MATLAB小波工具压缩图像的文献中，总是将真彩色RGB图像转换为灰度级索引图像进行处理．经过这种处理以后，图像的存储数据能得到一定的压缩，但由压缩后的数据难以恢复成理想的彩色图像。文中用MATLAB中有关函数处理图像压缩，而且由压缩后的数据可以还原出图像．实验结果表明，还原出的图像效果是理想的。文中主要以lena图像的处理为例，对它进行二进小波多层分解后，将低频和高频近似的系数矩阵作相应的处理，来研究用MATLAB中的小波工具箱压缩图像的方法。nbsp;2nbsp;图像压缩方法nbsp;在实际应用中，首先需要从图像文件中读取图像数据．MATLAB使用imreed（）函数完这一任务．例如，在电脑D盘中有一彩色图像文件picl．jps，则可由下述语句读取：nbsp;X＝imread（′D:picl．jpg′）；nbsp;MATLAB图像处理工具箱支持4种基本图像类型：索引图像、灰度图像、二进制图像和RGB图像．MATLAB直接从图像文件中读取的图像为RGB图像．它存储在三维数组中。这个三维数组有3个面，依次对应子红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）3种颜色，而面中的数据则分别是这3种颜色的强度值，面中的元素对应于图像中的像素点。nbsp;索引图像数据包括图像矩阵X与颜色图数组map，其中颜色图map是按图像中颜色值进行排序后的数组。对于每个像素，图像矩阵X包含一个值，这个值就是颜色图数组map中的索引。颜色图map为m×3双精度矩阵，各行分别指定红、绿、蓝（R、G、B）单色值，map=〔RGB〕，R、C、B为值域为〔0，1〕的实数值，m为索引图像包含的像素个数．然后可根据情况采用不同的小波函数，进行索引图像的分解压缩。这里对上面产生的索引图像X用dbl小波进行2层分解。nbsp;〔c，l〕＝wavedec2（X，2，′dbl′）。nbsp;在这里，一个索引图像作小波分解后，可得到一系列不同分辨率的子图像，不同分辨率的子图像对应的频率是不相同的．高分辨率（即高频细节）子图像上大部分点的数值接近于0，越是高频这种现象越明显．对一个图像来说，表现一个图像最主要的部分是低频（即近似）部分。nbsp;多层小波分解的所有成分系数均保存在向量c中，低频近似与高频细节的系数需从向量C中提取。MATLAB分别使用appcoet2（）和detcoef2（）函数来完成这一工作。这种方法是对低频和高频部分进行处理，因而提取低频和高频近

❹ 语音信号处理的作品目录

第1章 绪论
第2章 语音信号处理基础知识
2.1 语音和语言
2.2 汉语语音学
2.2.1 汉语语音的特点
2.2.2 汉语的拼音方法
2.2.3 汉语音节的一般结构
2.2.4 汉语声母的结构
2.2.5 汉语韵母的结构
2.2.6 声母和韵母的相互作用—音征互载
2.2.7 汉语的声调
2.3 语音生成系统和语音感知系统
2.3.1 语音发音系统
2.3.2 语音听觉系统
2.4 语音信号生成的数学模型
2.4.1 激励模型
2.4.2 声道模型
2.4.3 辐射模型
2.4.4 语音信号的数学模型
2.5 语音信号的特性分析
2.5.1 语音信号的时域波形和频谱特性
2.5.2 语音信号的语谱图
2.5.3 语音信号的统计特性
2.6 思考与复习题
第3章 语音信号分析
3.1 概述
3.2 语音信号的数字化和预处理
3.2.1 预滤波、采样、A/D转换
3.2.2 预处理
3.3 语音信号的时域分析
3.3.1 短时能量及短时平均幅度分析
3.3.2 短时过零率分析
3.3.3 短时相关分析
3.3.4 短时平均幅度差函数
3.4 语音信号的频域分析
3.4.1 利用短时傅里叶变换求语音的短时谱
3.4.2 语音的短时谱的临界带特征矢量
3.5 语音信号的倒谱分析
3.5.1 同态信号处理的基本原理
3.5.2 复倒谱和倒谱
3.5.3 语音信号倒谱分析实例
3.6 语音信号的线性预测分析
3.6.1 线性预测分析的基本原理
3.6.2 线性预测方程组的求解
3.6.3 LPC谱估计和LPC复倒谱
3.6.4 线谱对分析
3.7 语音信号的小波分析
3.7.1 傅里叶变换
3.7.2 短时傅里叶变换
3.7.3 连续小波变换
3.7.4 离散小波变换
3.7.5 小波变换的几个实例
3.8 基音周期估计
3.8.1 自相关法
3.8.2 平均幅度差函数法
3.8.3 并行处理法
3.8.4 倒谱法
3.8.5 简化逆滤波法
3.8.6 小波变换法
3.8.7 基音检测的后处理
3.9 共振峰估计
3.9.1 带通滤波器组法
3.9.2 倒谱法
3.9.3 LPC法
3.10 思考与复习题
第4章 矢量量化技术
4.1 概述
4.2 矢量量化的基本原理
4.3 矢量量化的失真测度
4.3.1 欧氏距离测度
4.3.2 线性预测失真测度
4.3.3 识别失真测度
4.4 矢量量化器的最佳码本设计
4.4.1 LBG算法
4.4.2 初始码本的生成
4.5 矢量量化技术的优化设计
4.6 思考与复习题
第5章 隐马尔可夫模型
5.1 隐马尔可夫模型的引入
5.2 隐马尔可夫模型的定义
5.2.1 离散Markov过
5.2.2 隐Markov模型
5.2.3 HMM的基本元素
5.3 隐马尔可夫模型的基本算法
5.3.1 前向-后向算法
5.3.2 维特比算法
5.3.3 Baum-Welch算法
5.4 隐马尔可夫模型的各种结构类型
5.4.1 按照HMM的状态转移概率矩阵(A参数)分类
5.4.2 按照HMM的输出概率分布(B参数)分类
5.4.3 其他一些特殊的：HMM的形式
5.5 隐马尔可夫模型的一些实际问题
5.5.1 下溢问题
5.5.2 参数的初始化问题
5.5.3 提高HMM描述语音动态特性的能力
5.5.4 直接利用状态持续时间分布概率的HMM系统
5.6 思考与复习题
第6章 人工神经网络初步
6.1 人工神经网络简介
6.2 人工神经网络的构成
6.2.1 神经元
6.2.2 神经元的学习算法
6.2.3 网络拓扑
6.2.4 网络的学习算法
6.3 几种用于模式识别的神经网络模型及其主要算法
6.3.1 单层感知器
6.3.2双层感知器
6.3.3 多层感知器
6.3.4 径向基函数神经网络的分类特性
6.3.5 自组织特征映射模型
6.3.6 时延神经网络
6.3.7 循环神经网络
6.3.8 支持向量机
6.4 用神经网络进行模式识别的典型做法
6.4.1 多输出型
6.4.2 单输出型
6.5 思考与复习题
第7章 语音编码
7.1 概述
7.2 语音信号压缩编码的原理和压缩系统评价
7.2.1 语音压缩的基本原理
7.2.2 语音编码的关键技术
7.2.3 语音压缩系统的性能指标和评测方法
7.3 语音信号的波形编码
7.3.1 脉冲编码调制
7.3.2 自适应预测编码
7.3.3 自适应增量调制和自适应差分脉冲编码调制
7.3.4 子带编码
7.3.5 自适应变换编码
7.4 语音信号的参数编码
7.4.1 线性预测声码器
7.4.21P-10编码器
7.5 语音信号的混合编码
7.6 现代通信中的语音信号编码方法
7.6.1 EVRC算法基本原理
7.6.2 EVRC算法概述
7.7 思考与复习题
第8章 语音合成
8.1 概述
8.2 共振峰合成法
8.3 线性预测合成法
8.4 语音合成专用硬件简介
8.5 PSOLA算法合成语音
8.6 文语转换系统
8.7 思考与复习题
第9章 语音识别
9.1 概述
9.2 语音识别原理和识别系统的组成
9.2.1 预处理和参数分析
9.2.2 语音识别
9.2.3 语音识别系统的基本数据库
9.3 动态时间规整
9.4 孤立字(词)识别系统
9.4.1 基于MQDF的汉语塞音语音识别系统
9.4.2 基于概率尺度DP识别方法的孤立字(词)识别系统
9.5 连续语音识别系统
9.6 连续语音识别系统的性能评测
9.6.1 连续语音识别系统的评测方法以及系统复杂性和识别能力的测度
9.6.2 综合评估连续语音识别系统时需要考虑的其他因素
9.7 思考与复习题
第10章 说话人识别与语种辨识
10.1 概述
10.2 说话人识别方法和系统结构
10.2.1 预处理
10.2.2 说话人识别特征的选取
10.2.3 特征参量评价方法
10.2.4模式匹配方法
10.2.5 说话人识别中判别方法和阈值的选择
10.2.6 说话人识别系统的评价
10.3 应用DTW的说话人确认系统
10.4 应用VQ的说话人识别系统
10.5 应用HMM的说话人识别系统
10.5.1 基于HMM的与文本有关的说话人识别
10.5.2 基于HMM的与文本无关的说话人识别
10.5.3 基于HMM的指定文本型说话人识别
10.5.4 说话人识别HMM的学习方法
10.5.5 鲁棒的HMM说话人识别技术
10.6 应用GMM的说话人识别系统
10.6.1 GMM模型的基本概念
10.6.2 GMM模型的参数估计
10.6.3 训练数据不充分的问题
10.6.4 GMM模型的识别问题
10.7 说话人识别中尚需进一步探索的研究课题
10.8 语种辨识的原理和应用
10.8.1 语种辨识的基本原理和方法
10.8.2 语种辨识的应用领域
10.9 思考与复习题
第11章 语音转换与语音隐藏
11.1 语音转换的原理和应用
11.2 常用语音转换的方法
11.2.1 频谱特征参数转换
11.2.2 基音周期转换
11.2.3 韵律信息转换
11.3 语音分析模型和语音库的选择
11.3.1 语音分析模型
11.3.2 语音库的设计
11.4 应用CMM的语音转换
11.5 语音转换的研究方向
11.6 语音信息隐藏的原理及应用
11.7 语音信息隐藏的常用方法
11.8 语音信息隐藏系统的评价标准
11.9 语音信息隐藏需要研究和解决的问题
11.10 思考与复习题
第12章 语音信号中的情感信息处理
12.1 概述
12.2 语音信号中的情感分类和情感特征分析
12.2.1 情感的分类
12.2.2情感特征分析
12.3 语音情感识别方法
12.3.1 主元分析法
12.3.2 神经网络方法
12.3.3 混合高斯模型法
12.4 情感语音的合成
12.5 今后的研究方向
12.6 思考与复习题
第13章 耳语音信号处理
13.1 耳语音的声学特征分析
13.1.1 音长
13.1.2 音高
13.1.3 声调
13.1.4共振峰频率
13.1.5 耳语音美尔频率倒谱特征参数分析
13.2耳语音增强
13.3 耳语音转换正常音
13.4耳语音识别
13.4.1 孤立字(词)的耳语音识别
13.4.2 耳语音的说话人识别
13.5 耳语音的研究方向
13.6 思考与复习题
第14章 语音增强
14.1 概述
14.2 语音特性、人耳感知特性及噪声特性
14.2.1 语音特性
14.2.2入耳感知特性
14.2.3 噪声特性
14.3 滤波法语音增强技术
14.3.1 陷波器法
14.3.2 自适应滤波器
14.4 利用相关特性的语音增强技术
14.4.1 自相关处理抗噪法语音增强技术
14.4.2 利用复数帧段主分量特征的降噪方法
14.5 非线性处理法语音增强技术
14.5.1 中心削波法
14.5.2 同态滤波法
14.6 减谱法语音增强技术
14.6.1 基本原理
14.6.2 基本减谱法的改进
14.7 利用Weiner滤波法的语音增强技术
14.7.1 基本原理
14.7.2 Weiner滤波的改进形式
14.8 思考与复习题
附录A 语音信号LPC美尔倒谱系数(LPCMCC)分析程序
附录B 利用HMM的孤立字(词)语音识别程序
附录C 汉英名词术语对照”
参考文献
……

❺ 摘要翻译成英文，矢量量化方面的，望高手帮忙，十分感谢！

This thesis is based on vector quantization codebook design ideas, use the LBG algorithm for the design method, multiple portraits for the input vector training sequence to design a common codebook. Firstly, by the stochastic approach the size of the 256 yards of the initial codebook, then the nearest neighbor rule and the principle of center of mass using the LBG algorithm iteratively to obtain the optimal universal codebook. The simulation results show that, using this method to design a common codebook, can be used to restore any one image, the restored image can be part of the training sequence, it can be the image outside the training sequence. Codebook obtained through the design of this idea can be applied to modern communications equipment, can be used for audio, video, still images.Such as video conferencing is now more popular, mobile video phones.
希望可以帮到你，O(∩_∩)O谢谢！

❻ 关于python的问题

不管在什么编程语言中，if语句都是用来做判断的
如果 [表达式] 就做什么事情
if的后面一定是一个表达式，这个表达式所返回的一定是一个布尔值 也就是 要么 真 要么假
在计算机语言中，真可以用数值任意的大于0的数值来表示，假只可以用0来表示
你可以想象成，一个篮子里，不管装了1个苹果还是1千万个苹果 苹果是真实存在的，而一个瓶子里如果是0个苹果 那么就是没有苹果，苹果就是不存在的，就为空。
理解了这个问题，就比较好理解上面的语句了

先看，如果a = 1 （a复制为任意的非0数值 结果都是一样）
那么if的表达式就为a a的数值为1表示表示返回的布尔值为真 那么可以执行下面的语句 打印出ss
再看，如果a = 0
那么if的表达式中a返回的布尔值为假，那么就不会再执行print('dd') 了 也就没有任何输出了

❼ LBG算法的综述

1.随意选取n个图像块作为码矢量
2.由这n个码矢量对所有的图像块进行划分，即分成n个集合，使每个集合中的图像块，都是与各码矢量距离中，与对应的码矢量的距离最小的
3.由这n个集合的重心，得到n个新的码矢量
4.如果这些个码矢量与原来的码矢量变化不大（收敛），就完成码书的训练，否则重新进行2、3步

❽ 矢量量化 vector quantization

矢量量化（VQ—VectorQuantization）是70年代后期发展起来的一种数据压缩技术基本思想：将若干个标量数据组构成一个矢量，然后在矢量空间给以整体量化，从而压缩了数据而不损失多少信息。矢量量化编码也是在图像、语音信号编码技术中研究得较多的新型量化编码方法，它的出现并不仅仅是作为量化器设计而提出的，更多的是将它作为压缩编码方法来研究的。在传统的预测和变换编码中，首先将信号经某种映射变换变成一个数的序列，然后对其一个一个地进行标量量化编码。而在矢量量化编码中，则是把输入数据几个一组地分成许多组，成组地量化编码，即将这些数看成一个k维矢量，然后以矢量为单位逐个矢量进行量化。矢量量化是一种限失真编码，其原理仍可用信息论中的率失真函数理论来分析。而率失真理论指出，即使对无记忆信源，矢量量化编码也总是优于标量量化。

在矢量量化编码中，关键是码本的建立和码字搜索算法。

码本的生成算法有两种类型，一种是已知信源分布特性的设计算法；另一种是未知信源分布，但已知信源的一列具有代表性且足够长的样点集合（即训练序列）的设计算法。可以证明，当信源是矢量平衡且遍历时，若训练序列充分长则两种算法是等价的。

码字搜索是矢量量化中的一个最基本问题，矢量量化过程本身实际上就是一个搜索过程，即搜索出与输入最为匹配的码矢。矢量量化中最常用的搜索方法是全搜索算法和树搜索算法。全搜索算法与码本生成算法是基本相同的，在给定速率下其复杂度随矢量维数K以指数形式增长，全搜索矢量量化器性能好但设备较复杂。树搜索算法又有二叉树和多叉树之分，它们的原理是相同的，但后者的计算量和存储量都比前者大，性能比前者好。树搜索的过程是逐步求近似的过程，中间的码字是起指引路线的作用，其复杂度比全搜索算法显着减少，搜索速度较快。由于树搜索并不是从整个码本中寻找最小失真的码字，因此它的量化器并不是最佳的，其量化信噪比低于全搜索。

矢量量化的使用：

n如果一个2x2像素的小块，每像素有8位表示，则所有的像素块的可能取值有：232=4G种，可以选择一个远远小于这个数的数n，作为码书中码的个数，然后对图像中的每个块（矢量），用一个码书中的码来近似，这样只需用这个码的编号来编码这个图像矢量即可，因此每一个小块，最后都只需用log2n个位来表示，由此达到压缩的目的。

n如果一个2x2像素的小块，每像素有8位表示，则所有的像素块的可能取值有：232=4G种，可以选择一个远远小于这个数的数n，作为码书中码的个数，然后对图像中的每个块（矢量），用一个码书中的码来近似，这样只需用这个码的编号来编码这个图像矢量即可，因此每一个小块，最后都只需用log2n个位来表示，由此达到压缩的目的。

n如果一个2x2像素的小块，每像素有8位表示，则所有的像素块的可能取值有：232=4G种，可以选择一个远远小于这个数的数n，作为码书中码的个数，然后对图像中的每个块（矢量），用一个码书中的码来近似，这样只需用这个码的编号来编码这个图像矢量即可，因此每一个小块，最后都只需用log2n个位来表示，由此达到压缩的目的。

图像块与码书中码的匹配：

n设图像块B=(b1,b2,…,bn)

码矢量：C=(c1,c2,…,cn)

n图像块与码矢量的匹配程度，由它们之间的“距离”来度量，一般d(B,C)可取如下之一：

nΣ|bi-ci|

nΣ(bi–ci)2

nMax|bi-ci|

nd(B,C)可以看成失真程度的一种度量(B用C表示时)

LBG算法：

nLBG算法是由Linde,Buzo和Gray三位学者提出的方法。其主要的思想是：从一组码矢量出发，将所有的图像矢量进行划分，然后再重新计算码矢量，直到码矢量的变化收敛时，即完成了码书的选择。

主要步骤：

1.随意选取n个图像块作为码矢量

2.由这n个码矢量对所有的图像块进行划分，即分成n个集合，使每个集合中的图像块，都是与各码矢量距离中，与对应的码矢量的距离最小的

3.由这n个集合的重心，得到n个新的码矢量

4.如果这些个码矢量与原来的码矢量变化不大（收敛），就完成码书的训练，否则重新进行2、3步

例子：

n假设每像素8位，分成两个像素的小块。

n图像共有24个像素，12个小块：

B1=(32,32),B2=(60,32),B3=(32,50),B4=(60,50),B5=(60,150),B6=(70,140),B7=(200,210),B8=(200,32),B9=(200,40),B10=(200,50),B11=(215,50),B12=(215,35)

n初始码书：C1=(70,40),C2=(60,120),C3=(210,200),C4=(225,50)

❾ C语言实现把一个JPG图片分解为两个图片，急！！谢谢

麻烦。。无聊。。
先找着jpg文件头格式。。
C打开文件。。找到数据部分。。
新建文件。。写入。。保存。。
综上所述：无聊+麻烦。

❿ 关于python的问题

你的程序大部分都没错,只是对列表my_list中的字符串元素"5"转数值元素时,要把转换结果赋值给原元素,

否则列表my_list没改变,导致处理字符串元素"5"时,出现不支持字符串和整数相除操作的错误.

完整的Python程序如下(改动的地方见注释,仅一处有问题)

my_list = [1, 2, 3, 4, "5"]

my_list[4]=int(my_list[4]) #这里把int(my_list[4])改成my_list[4]=int(my_list[4])

number = int(input("请输入一个number:"))

for i in my_list:

print(f"{i}/{number}={i/number}")

源代码(注意源代码的缩进)