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噪声信道下最佳矢量量化器的ANN(人工神经网络)实现方案
【机构】 华南理工大学无线电所；
【摘要】 本文利用人工神经网络技术解决联合编码的组合优化问题,进行噪声信道下最佳矢量量化器的设计。由于将信道传输特性直接引入到神经网络的构造中,因此, 对网络进行训练,最终将得到对噪声信道影响具有一定程度上的抑制作用的矢量量化器。我们建立了量化网络的结构和相应的学习算法,并对网络的学习过程进行了讨论。最后,针对各种信源输入以及不同的信道特性条件下,量化网络的量化特性进行了分析和模拟。模拟结果表明,在量化网络设计中,考虑噪声信道影响的因素,可使训练得到的量化网络的量化特性对噪声信道的影响表现出明显的韧性。
- 【会议录名称】 第二届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC1992）论文集
- 【会议名称】第二届全国人机语音通讯学术会议
- 【会议时间】1992-09
- 【会议地点】中国广西桂林
- 【分类号】TN912.3;TP183
- 【主办单位】中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国电子学会信号处理学会语音图象通信专业委员会、中国声学学会语言听觉和音乐声学分科学会、中国中文信息学会基础理论专业委员会、中国科学院自动化研究所