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基于SOFM神经网络的码书设计及其在图像传输中的应用

中文摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·课题研究背景第10-11页
   ·矢量量化码书设计的发展历程第11-13页
   ·本文主要研究内容第13-15页
     ·研究思路第13页
     ·研究内容及章节安排第13-15页
第2章 矢量量化第15-20页
   ·矢量量化的理论基础第15-16页
   ·矢量量化的基本理论第16-17页
   ·矢量量化的相关概念第17-19页
     ·编码速率和比特率第17页
     ·失真测度第17-18页
     ·复杂度第18-19页
     ·矢量量化性能衡量指标第19页
   ·本章小节第19-20页
第3章 码书设计算法第20-40页
   ·引言第20页
   ·LBG 算法第20-22页
   ·常用的初始码书的生成方法第22-24页
     ·随机编码第23页
     ·分裂法第23页
     ·等间隔法第23-24页
     ·方差分类算法第24页
     ·分离平均算法第24页
   ·基于神经网络的码书设计算法第24-32页
     ·学习矢量量化码书设计第24-29页
     ·仿真实验第29-32页
   ·自组织特征映射神经网络码书设计第32-40页
     ·基本的自组织特征映射神经网络码书设计第33-34页
     ·识别距离的自组织特征映射神经网络码书设计第34-36页
     ·仿真实验第36-40页
第4章 变换编码第40-50页
   ·变换编码的原理第40-41页
   ·变换编码的几种常用方法第41-49页
     ·小波变换第41-45页
     ·K-L 变换第45-47页
     ·离散余弦变换第47-48页
     ·离散沃尔什—哈达玛变换第48-49页
   ·本章小节第49-50页
第5章 矢量量化在图像信号处理中的应用第50-56页
   ·矢量量化在图像编码中的应用第50-54页
     ·VQ+DPCM+DCT 图像压缩编码原理第50-51页
     ·VQ+DPCM+DCT 图像压缩编码实验过程分析第51-54页
   ·实验结果分析第54-56页
第6章 结束语第56-58页
   ·工作总结第56页
   ·研究展望第56-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士期间公开发表的论文第62-63页
致谢第63-64页
详细摘要第64-66页

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