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【2h】

Trellis-Coded Quantization Based on Maximum-Hamming-Distance Binary Codes

机译:基于最大汉明距离二进制的网格编码量化   代码

摘要

Most design approaches for trellis-coded quantization take advantage of theduality of trellis-coded quantization with trellis-coded modulation, and usethe same empirically-found convolutional codes to label the trellis branches.This letter presents an alternative approach that instead takes advantage ofmaximum-Hamming-distance convolutional codes. The proposed source codes areshown to be competitive with the best in the literature for the samecomputational complexity.
机译:大多数网格编码量化的设计方法都是利用网格编码调制与网格编码量化的对偶性,并使用相同的凭经验发现的卷积码来标记网格分支。这封信提出了一种替代方法,而是利用了最大汉明算法距离卷积码。对于相同的计算复杂性,所提出的源代码在文献中显示出与同类最佳软件相比具有竞争力。

著录项

  • 作者

    Cappellari, Lorenzo;

  • 作者单位
  • 年度 2007
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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