在图像处理领域，预测编码是一种常见的数据压缩技术，主要用于减少图像数据中的冗余信息，以达到高效存储和传输的目的。本资源"图像处理的预测编码源代码"是基于Matlab实现的一个实例，非常适合初学者理解和掌握预测编码的基本原理。 Matlab是一种强大的数值计算和可视化工具，特别适合进行图像处理和信号处理相关的实验与开发。在这个压缩包中，包含了一个名为"eye"的文件，这通常指的是Matlab的内置函数`eye()`生成的单位矩阵。在图像处理的上下文中，单位矩阵可能被用作基础参照，用于构建预测模型。 预测编码的核心思想是利用当前像素值与其相邻像素值的关系来进行预测，预测误差则被编码和存储。误差通常使用无损或有损编码方法，如行程编码、霍夫曼编码或熵编码等。在Matlab中，可以通过自定义函数或者内置的图像处理工具箱来实现这些操作。 预测编码主要包括线性预测编码（LPC）、差分脉冲编码调制（DPCM）和自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）等方法。线性预测编码通过建立像素值的线性预测模型，然后编码预测误差；DPCM则是根据前一时刻的预测误差来预测当前时刻的误差；ADPCM则进一步引入了自适应算法，使预测系数随时间自适应调整，提高预测精度。 在Matlab中实现预测编码，一般会涉及以下步骤： 1. 读取图像：使用`imread()`函数读取图像数据。 2. 预处理：可能需要将图像转换为灰度，使用`rgb2gray()`函数。 3. 预测：根据预测模型（如前一像素、平均值或线性组合）计算当前像素的预测值。 4. 计算误差：得到当前像素实际值与预测值的差，即误差。 5. 量化：将误差转换为有限数量的离散级别，可使用`quantize()`函数。 6. 编码：对量化后的误差进行编码，可以选择不同的编码方法。 7. 存储：将编码后的结果保存到文件。 8. 解码和重构：在接收端解码并反量化误差，再结合预测值重构图像。 通过分析和理解这个"eye"文件，你可以了解到如何在Matlab中搭建预测编码的框架，以及如何利用单位矩阵作为基础进行预测。对于进一步的学习，可以尝试对其他图像应用这些代码，或者修改预测模型和编码策略，以探索其对压缩效果的影响。 预测编码是图像压缩技术的重要组成部分，Matlab提供的强大工具和丰富的库函数使其成为学习和实践这一技术的理想平台。通过深入研究这个源代码，你不仅可以掌握预测编码的基本原理，还能提升Matlab编程技能，为后续的图像处理和信号处理项目打下坚实的基础。

基于MLP_CNN_LSTM_CNN-LSTM时间序列预测_编码器-解码器LSTM多步预测_Keras_python源码_代码附有详细注释 3.用于时间序列预测的MLP 4.用于时间序列预测的CNN 5.用于时间序列预测的LSTM 6.编码器-解码器LSTM多步预测 7.用于时间序列预测的CNN-LSTM

高效率视频编码帧内预测编码单元划分快速算法.pdf

讲述视频压缩和预测编码的基本原理及现有的视频压缩标准

线性预测编码中Levinson-Durbin算法的ASIC实现

图像压缩编码码matlab实现，包括线性预测编码，算术编码，行程编码，变换编码，DM编码，jpeg x = double(x) - 128; %像素层次移动-128 [xm, xn] = size(x); %得到像素尺寸 t = dctmtx(8); %得到8*8DCT矩阵 %将图像分割成8*8子图像，进行DCT，然后进行量化 y = blkproc(x, [8,8], 'P1*x*P2', t, t'); m = [16 11 10 16 24 40 51 61 %JPEG量化步长矩阵 12 12 14 19 26 58 60 55 14 13 16 24 40 57 69 56 14 17 22 29 51 87 80 62 18 22 37 56 68 109 103 77 24 35 55 64 81 104 113 92 49 64 78 87 103 121 120 101 72 92 95 98 112 110 103 99]*quality;

ＬＰＣ编码源代码，ＬＰＣ是线性预测编码．．．实现压缩解压的过程

VC下实现的图像压缩，编码技术采用预测编码。适用于验证型实验。

lpc matlab代码线性预测编码语音合成 **************** LPCSR项目代码************************* 在Matlab中使用线性预测编码（LPC）进行语音分析和合成。 还包括使用LPC功能的幼稚语音识别脚本。 LPCSR_AddOverlap.m函数：组合综合输出帧 LPCSR_Analysis.m函数：根据输入音频帧（“发送器”）估计LPC参数 LPCSR_Autocorr.m函数：估计音高并确定帧是浊音还是清音 LPCSR_DecodeParams.m函数：将线谱对（LSP）参数表示形式转换为LPC系数 LPCSR_EncodeParams.m函数：将LPC系数转换为LSP格式 LPCSR_ExampleRecognition.m脚本：基于对输入音频的LPC分析的简单语音识别示例 LPCSR_ExampleSynthesis.m脚本：使用LPC分析和重新合成输入音频文件的示例 LPCSR_Excite.m函数：根据音高和浊音/清音参数生成激励帧 LPCSR_LoopWrapper.m函数：记录保持以处理输入文件中的迭代 LPCSR_No

motion_detection_cpc 此存储库提供了使用语音作为输入的情感识别系统的代码。 通过使用对比预测编码（CPC）训练的自我监督表示，可以提高性能。 使用CPC时，结果的准确度从71％的基线提高到80％，这是30％的相对显着误差降低。 博客在这里： : 初始设置 安装依赖项 virtualenv -p python3.7 venv source venv/bin/activate make deps 下载资料 wget https://zenodo.org/record/1188976/files/Audio_Speech_Actors_01-24.zip $HOME/RAVDESS/Audio_Speech_Actors_01-24.zip unzip $HOME/RAVDESS/Audio_Speech_Actors_01-24.zip 创建训练，验证和测试数据