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循环神经网络

matlab 树状链表,多级树集合分裂(SPIHT)算法的过程详解和Matlab实现(5)编码过程——精细扫描...

發(fā)布時間:2023/12/19 循环神经网络 35 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab 树状链表,多级树集合分裂(SPIHT)算法的过程详解和Matlab实现(5)编码过程——精细扫描... 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

本文給出SPIHT編碼的精細(xì)掃描程序,其中包括一個能夠?qū)?shù)的十進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制表示的函數(shù),這個轉(zhuǎn)換函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)任意精度的二進(jìn)制轉(zhuǎn)換,特別是將小數(shù)部分轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制表示。希望對有需要的朋友有所幫助。下一篇文章將給出SPIHT的解碼程序。請關(guān)注后續(xù)文章,歡迎 Email 聯(lián)系交流。

4、精細(xì)掃描程序

function Rn=refinement(N,LSP_Old)

% 函數(shù) REFINEMENT()為精細(xì)編碼程序,對上一級編碼產(chǎn)生的重要系數(shù)列表LSP_Old,讀取每個

% 表項(xiàng)相應(yīng)小波系數(shù)絕對值的二進(jìn)制表示,輸出其中第N個重要的位,即相應(yīng)于 2^N 處的碼數(shù)

% 輸入?yún)?shù):N —— 本級編碼閾值的指數(shù)

% LSP_Old —— 上一級編碼產(chǎn)生的重要系數(shù)列表

% 輸出參數(shù):Rn —— 精細(xì)掃描輸出位流

global Mat

% Mat是輸入的小波分解系數(shù)矩陣,作為全局變量,在編碼的相關(guān)程序中使用

Rn=[];

% 每級精細(xì)掃描開始時,Rn 均為空表

% LSP_Old 非空時才執(zhí)行精細(xì)掃描程序

if ~isempty(LSP_Old)

rlsp=size(LSP_Old,1);

% 獲取 LSP_Old 的表項(xiàng)個數(shù),對每個表項(xiàng)進(jìn)行掃描

for r=1:rlsp

tMat=Mat(LSP_Old(r,1),LSP_Old(r,2));

% 讀取該表項(xiàng)對應(yīng)的小波系數(shù)值

[biLSP,Np]=fracnum2bin(abs(tMat),N);

% 函數(shù) FRACNUM2BIN() 根據(jù)精細(xì)掃描對應(yīng)的權(quán)位 N ,將任意的十進(jìn)制正數(shù)轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù),

% 輸出參數(shù)為二進(jìn)制表示列表 biLSP 和 權(quán)位N與最高權(quán)位的距離 Np 。

Rn=[Rn,biLSP(Np)];

% biLSP(Np)即為小波系數(shù)絕對值的二進(jìn)制表示中第N個重要的位

end

end

(1)十進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制表示的程序

function [binlist,qLpoint]=fracnum2bin(num,qLevel)

% 函數(shù) FRACNUM2BIN() 根據(jù)精細(xì)掃描對應(yīng)的權(quán)位 N ,將任意的十進(jìn)制正數(shù)轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù),

% 包括帶有任意位小數(shù)的十進(jìn)制數(shù)。Matlab中的函數(shù) dec2bin()、dec2binvec()只能將十

% 進(jìn)制數(shù)的整數(shù)部分轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制表示,對小數(shù)部分則不轉(zhuǎn)換。

%

% 輸入?yún)?shù):num —— 非負(fù)的十進(jìn)制數(shù)

% qLevel —— 量化轉(zhuǎn)換精度,也可以是精細(xì)掃描對應(yīng)的權(quán)位 N

% 輸出參數(shù):biLSP —— 二進(jìn)制表示列表

% Np —— 權(quán)位N與最高權(quán)位的距離,N 也是本級編碼閾值的指數(shù)

intBin=dec2binvec(num);

% 首先用Matlab函數(shù)dec2binvec()獲取整數(shù)部分的二進(jìn)制表示intBin,低位在前,高位在后

intBin=intBin(end:-1:1);

% 根據(jù)個人習(xí)慣,將二進(jìn)制表示轉(zhuǎn)換為高位在前,低位在后

lenIB=length(intBin);

% 求出二進(jìn)制表示的長度

decpart=num-floor(num);

% 求出小數(shù)部分

decBin=[];

% 小數(shù)部分的二進(jìn)制表示初始化為空表

% 根據(jù)量化精度要求輸出總的二進(jìn)制表示列表

if (qLevel+1)>lenIB

% 如果量化精度高于整數(shù)部分的二進(jìn)制碼長,則輸出為零值列表

binlist=zeros(1,qLevel+1);

qLpoint=1;

elseif qLevel>=0

% 如果量化精度在整數(shù)權(quán)位,則輸出整數(shù)部分的二進(jìn)制表示intBin

% 不需轉(zhuǎn)換小數(shù)部分,同時輸出量化精度與最高權(quán)位的距離Np

binlist=intBin;

binlist(lenIB-qLevel+1:end)=0;

qLpoint=lenIB-qLevel;

elseif qLevel<0

% 如果量化精度在小數(shù)權(quán)位,則需轉(zhuǎn)換小數(shù)部分

N=-1;

while N>=qLevel

% 小數(shù)部分的轉(zhuǎn)換只需進(jìn)行到量化精度處

res=decpart-2^N;

if res==0

decBin=[decBin,1];

decBin(end+1:-qLevel)=0;

% 如果小數(shù)部分的轉(zhuǎn)換完成時仍未達(dá)到量化精度所在的權(quán)位,則補(bǔ)零

break;

elseif res>0

decBin=[decBin,1];

decpart=res;

N=N-1;

else

decBin=[decBin,0];

N=N-1;

end

end

binlist=[intBin,decBin];

qLpoint=lenIB-qLevel;

% 輸出整數(shù)部分和小數(shù)部分的二進(jìn)制表示intBin,decBin,以及量化精度與最高權(quán)位的距離Np

end

至此,SPIHT算法的編碼程序就介紹完畢啦!以后有時間的話會增加熵編碼的功能(例如Huffman編碼)。

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯,堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab 树状链表,多级树集合分裂(SPIHT)算法的过程详解和Matlab实现(5)编码过程——精细扫描...的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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