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【24h】

A new trellis source code for memoryless sources

机译:用于无记忆源的新网格源代码

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摘要

The trellis-based scalar-vector quantizer (TB-SVQ) for memoryless sources combines the scalar-vector quantizer (SVQ) with trellis coded quantization (TCQ) to achieve both boundary gain and granular gain. The resulting quantizer outperforms all other reasonable complexity fixed-rate quantizers. Unfortunately, the resulting code is catastrophic-a single bit error within a block can propagate indefinitely into other blocks. This correspondence presents a new trellis source code that can achieve essentially the same, or in some cases better, performance as the TB-SVQ for error-free channels, but limits the propagation of channel errors.
机译:用于无记忆源的基于网格的标量矢量量化器(TB-SVQ)将标量矢量量化器(SVQ)与网格编码量化(TCQ)结合在一起以实现边界增益和颗粒增益。所得的量化器优于所有其他合理复杂性的固定速率量化器。不幸的是,结果代码是灾难性的-块中的单个位错误可能无限期地传播到其他块中。这种对应关系提供了一个新的网格源代码,该源代码可以实现与无错误通道的TB-SVQ基本相同或在某些情况下更好的性能,但会限制通道错误的传播。

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