英文经典书籍 计算机体系结构 量化研究方法(第四版) pdf格式

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具有量化和丢包率的网络控制系统的事件触发控制

som matlab代码cpp-lvq 介绍 CppLVQ是学习矢量量化分类算法的C ++实现。 根据维基百科： LVQ可以理解为人工神经网络的特例，更确切地说，它应用了赢家通吃的基于Hebbian学习的方法。 它是自组织图（SOM）的先驱，与神经气体和k最近邻居算法（k-NN）有关。 LVQ由Teuvo Kohonen发明。 为什么？ 我发现LVQ既高效又易于理解。 我以前的实现是用Java编码的，但是没有我想要的那么好。 但是，它仍然比MATLAB的实现更快，更准确。 我决定这样做的主要原因是，互联网上缺乏类似的实现。 我发现的那几个，事实证明它是越野车，而且记录得很糟。 解决方案 CppLVQ将是： 快速地 有据可查 容易明白 易于使用（静态库或纯代码）

基于改进的BP译码算法-LLR BP译码算法，在AwGN信道下，在量化范围、量化比特数、量化方式选择这三方面分别对输入信号和中间变量进行了性能仿真与对比，最后经过分析比较，提出了一种新型和有效的量化方案．笔者采用的奇偶校验码为基于802．16e标准的准循环低密度奇偶校验码(QC-LDPC)．在假设输入信号为等概输入，且设置译码算法中最大迭代次数为10的前提下，通过MATLAB仿真，可发现准循环低密度奇偶校验码不但具有良好的性能，而且更有利于硬件的实现．与此同时，与未量化的LLR BP译码算法相比，文中提出

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矢量量化原理与应用本书介绍矢量量化的基本原理，各种矢量量化的构造和设计方法，以及矢量量化在语音编码，图像编码，语声识别与合成中的应用。 全文目录 第一章 概述 一、引言 第二章 矢量量化的基本原理 第三章 矢量量化系统 第四章 有记忆矢量量化器 第五章 快速搜索算法 第六章 矢量量化的应用 参考文献 二、无记忆标量量化 1均匀量化 2压缩与扩张 3最小二乘方量化与Lloyd—Max算法 三、有记忆标量量化 1差值脉码调制（DPCM） 2增量调制（△M） 一、矢量量化的定义与矢量量化器的构造 1矢量量化的定义 2失真测度 3矢量量化器 二、最佳矢量量化器 1最佳矢量量化器概念 2设计最佳矢量量化器的必要条件 三、矢量量化器的设计算法 1LBG算法 2初始码书的选定与空胞腔的处理 3其它设计算法 四、矢量量化压缩数据的机理 五、矢量量化与标量量化的比较 一、基本矢量量化系统 1矢量量化器的复杂度 2时间复杂度 3空间复杂度 二、树搜索矢量量化器 1树搜索原理 2树结构的设计 3树搜索矢量量化器的复杂度 三、多级矢量量化器 1多级矢量量化器的构造 2多级矢量量化器码书的设计 3两极矢量量化器 4多级矢量量化器的复杂度 四、乘积码矢量量化器 1增益/波形矢量量化器 2分离均值矢量量化器 五、格形矢量量化器 1根格的定义及其某些性质 2输入矢量在K维整数格Zk中的最近格点 3输入矢量X至E8中的最近格点 4格点的标号 5根格的格点 六、变换域中的矢量量化 一、有记忆矢量量化器的分类 二、反馈矢量量化器 1预测矢量量化器（PVQ） 2有限状态矢量量化器（FSVQ） 三、自适应矢量量化器 1增益自适应矢量量化器 2自适应矢量预测编码（AVPC） 一、搜索算法复杂度的度量方法 1三元组度量法 2乘法次数度量法 二、投影法 三、超立方体法 四、最小最大法 一、矢量量化在图像编码中的应用 1设计任务要求 2方案选择 3设计步骤 4实验结果 二、矢量量化在语音编码中的应用 1VQLPC声码器 2语音波形编码器的硬件实现 三、矢量量化在模式识别中的应用 1采用类音素模板的单词识别系统 2隐马尔可夫模型单词识别系统

原模型为pytorch转后得到的onnx文件hrnet_coco_w32_256x192.onnx，用的coco val数据集做的量化，输入为（1，3，256，192），输出为（1，17，64，48）的关键点热图，后面通过高斯化函数可得到关键点，结果经测试。