为了高效率量化线谱频率(linear spectrumfrequency,LSF)参数,提出了基于G auss ian混合模型(G auss ian m ix ture m ode l,GMM)的LSF量化算法。假设LSF矢量属于GMM中的某一个G auss ian分布,用G auss ian分布随机矢量的量化方法对LSF...
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为了高效率量化线谱频率(linear spectrumfrequency,LSF)参数,提出了基于G auss ian混合模型(G auss ian m ix ture m ode l,GMM)的LSF量化算法。假设LSF矢量属于GMM中的某一个G auss ian分布,用G auss ian分布随机矢量的量化方法对LSF矢量进行了量化。利用准确的G auss ian分布变量量化误差,得到了G auss ian分布矢量的比特分配方法。应用G auss ian分布随机变量的非均匀量化方法量化每一维LSF参数。最后给出了分裂矢量量化、基于概率密度函数(probab ility dens ityfunction,PDF)量化方法和该算法的性能对比。该无记忆LSF量化算法在21 b/帧可以达到透明量化,比传统Sp litVQ节省3 b。
为了提高在衰落信道下数字电视地面广播系统的传输性能,在时域同步正交频分复用(TDS-OFDM)系统中应用空时、空频两种发射分集方法。根据系统信号帧结构的特点,提出了简单易行的发射链路信号配置方法,保持原有链路不变,运算复杂度小。同时,分析了空时、空频两种分集方法的适用范围。仿真结果表明:在慢衰落信道下,两种方法都能提高系统的误码性能,当误码率为10-3时有不低于8dB的分集增益;在快衰落信道下,空时分集性能受D opp ler频移的影响而变得很差,空频分集的增益则与在慢衰落信道时相近。对于不同类型的信道采用合适的发射分集方法,数字电视地面广播系统的传输性能可以得到很大提高。
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