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개선된 미세분할 방법과 가변적인 가중치를 사용한 벡터 부호책 설계 방법
조제황,Cho, Che-Hwang 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.39 No.4
벡터 부호책 설계에 사용되는 기존 K-means 알고리즘은 모든 학습반복에서 고정된 가중치를 적용하는데 반해 제안된 방법은 학습반복마다 가변되는 가중치를 적용한다. 초기 학습반복에서는 새로운 부호벡터를 얻기 위해 수렴영역을 벗어나는 2 이상의 가중치를 사용하고, 이 값이 클수록 가변 가중치를 적용하는 학습반복을 줄임으로써 우수한 부호책을 설계할 수 있다. 초기 부호책 설계에 사용되는 미세분할 방법을 개선하기 위하여 소속 학습벡터와 대표벡터간의 오차를 줄이는 방법을 사용한다. 즉 자승오차가 최대인 대표벡터를 제외시키고 최소인 대표벡터를 미세분할함으로써 초기 부호벡터로 대체될 보다 적절한 대표벡터를 얻을 수 있다. While the conventional K-means algorithms use a fixed weight to design a vector codebook for all learning iterations, the proposed method employs a variable weight for learning iterations. The weight value of two or more beyond a convergent region is applied to obtain new codevectors at the initial learning iteration. The number of learning iteration applying a variable weight must be decreased for higher weight value at the initial learning iteration to design a better codebook. To enhance the splitting method that is used to generate an initial codebook, we propose a new method, which reduces the error between a representative vector and the member of training vectors. The method is that the representative vector with maximum squared error is rejected, but the vector with minimum error is splitting, and then we can obtain the better initial codevectors.
조제황,Cho, Che-Hwang 한국음향학회 1995 韓國音響學會誌 Vol.14 No.1
Training 벡터 집합이 Cluster를 이루는 경우, 벡터 양자화에서 영상과 음성의 압축에 사용되는 코드북의 코드벡터는 Cluster의 중심벡터로 간주된다. 본 연구에서는 Training 벡터 간의 Euclidean 거리가 최소가 되는 벡터를 찾는 과정에서 얻어지는 Euclidean 거리분포를 관찰하여 적절한 Cluster수와 그 중심벡터를 결정할 수 있는 방법을 제시하고, 제안된 방법이 기존의 LBG 알고리즘이나 Competitive 학습 알고리즘에 의한 영상 압축보다 약 4[dB] 이상 향상된 SNR을 얻을 수 있음을 보인다. In the case where the set of training vectors constitute clusters, the codevectors of the codebook which is used to compression for speech and images in the vector quantization are regarded as the central vectors of the clusters constituted by given training vectors. In this work, we consider the distribution of Euclidean distance obtaining in the process of searching for the minimum distance between vectors, and propose the method searching for the proper number of and the central vectors of clusters. And then, the proposed method shows more than the about 4[dB] SNR than the LBG algorithm and the competitive learning algorithm
DCT 기반 영상압축에서 각 블록의 구성요소 선택 기준
조제황 東新大學校 1997 論文集 Vol.9 No.-
The DCT is applied to a 8×8 block and the low frequency coefficients are selected to compress. Because RMSE and the standard deviation for unselected coefficients versus each block present similar distribution, the standard deviation can be utilized to decrease the complexity and bit rate of a compression system. In 3 to 5 standard deviation, the proposed method has around 2dB lower PSNR than only b selection, but has the number of coefficients around four times as small as only b selection.
The Algorithm Searching for the Central Vectors of Clusters
Cho, Che-Hwang 東新大學校 工業技術硏究所 1994 工業技術硏究 Vol.1 No.-
벡터 양자화에서의 코드북을 구성하는 코드벡터는 코드북을 얻기 위해 사용하는 학습벡터가 구성하는 Cluster 의 중심벡터로 볼 수 있다. 본 논문에서는 주어진 학습벡터로 부터 최적의 코드북을 얻기 위해 Cluster 의 중심벡터를 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 벡터들 간의 최소Euclidean 거리를 찾는 방식으로 진행되고, 따라서 Cluster 내에 존재하는 벡터 간의 거리는 작게 나타나고 Cluster 간 거리는 크게 나타나는 거리 분포를 이용하여 주어진 학습벡터로 구성된Cluster 의 개수와 그 중심벡터를 구한다.