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Matlab

vqlbg.m：源码内容

							function r = vqlbg(d,k)
% VQLBG Vector quantization using the Linde-Buzo-Gray algorithme
%
% Inputs: d contains training data vectors (one per column)
%         k is number of centroids required
%
% Output: r contains the result VQ codebook (k columns, one for each centroids)
%
%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%
% Author:     Amin Koohi(Sohrevardi)
%              AminSohrevardi@yahoo.com , AminKoohi@yahoo.com
%*******************
e   = .01;
r   = mean(d, 2);
dpr = 10000;
for i = 1:log2(k)
    r = [r*(1+e), r*(1-e)];
    
    while (1 == 1)
        z = disteu(d, r);
        [m,ind] = min(z, [], 2);
        t = 0;
        for j = 1:2^i
            r(:, j) = mean(d(:, find(ind == j)), 2);
            x = disteu(d(:, find(ind == j)), r(:, j));
            for q = 1:length(x)
                t = t + x(q);
            end
        end
        if (((dpr - t)/t) < e)
            break;
        else
            dpr = t;
        end
   end    
end

						