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矢量量化
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matlab实现图像压缩与重构步骤
matlab实现图像压缩与重构步骤① 对图像进行小波分解，得到第一层分解的低频系数和高频系数。② 保留低频系数，对高频系数进行基于神经网络的矢量量化编码，达到压缩。③ 据码书以w还原高频系数④ 根据保留的低频系数和还原的高频系数重构图像 -
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FFT变换、DCT变换、HT变换、小波变换和矢量量化技术的图像压缩
基于FFT变换、DCT变换、HT变换、小波变换和矢量量化技术的图像压缩的matlab实现。 -
实现基于矢量量化的说话人识别系统
在matlab环境下实现基于矢量量化的说话人识别系统。在实时录音的情况下，利用该说话人识别系统，对不同的人的1s～7s的语音进行辨识。实现与文本无关的自动说话人确认的实时识别。使用说明：1 训练打开matlab 使Current Directory为VQ所在的文件夹(比如：E:vq)在Command windows中输入 -
实现对图像的压缩
本代码是利用matlab开发环境，对图像进行矢量量化，从而实现对图像的压缩；并介绍了需要用到的一些matlab现有函数及其使用方法和功能；在码书的训练方法上选择的是自组织映射神经网络，解码重建后的图像质量较好 -
在matlab环境下实现基于矢量量化的说话人识别系统
在matlab环境下实现基于矢量量化的说话人识别系统。在实时录音的情况下，利用该说话人识别系统，对不同的人的1s～7s的语音进行辨识。实现与文本无关的自动说话人确认的实时识别。使用说明：1 训练打开matlab 使Current Directory为VQ所在的文件夹(比如：E:vq)在Command windows中输入train( 1s ，7) 这是将1s中的wav文件进行特征提取并产生VQ码本，在workspace中有个ans的文件保存为.m文件，比如7.m，保存在1s文件夹下。（1s表示语音长1秒） -
