2.1矢量量化的基本原理

首先，所谓量化，实际就是一个压缩的过程，就是把一个模拟信号的采样值数据划分为一段一段的区间，再在这个区间中选取一个合适的代表值，对于落入这个小区间中的输入信号，我们都可以用这个代表值来替代表示的过程。

量化的方式大体上可以两种，分别为标量量化和矢量量化：标量量化是我们比较常见的一种量化方式，量化过程简单，标量量化与矢量量化的主要区别就在于，标量量化是对采样后的信号值逐个逐个的去进行量化，而矢量量化的量化过程是，先将多个采样的数据组合，构成欧氏多维空间中的一个矢量，然后对构造的矢量去进行量化。标量量化是直接针对数据的量化，矢量量化量化的对象则是一个矢量，与标量量化相比，矢量量化可以在很大程度上去降低压缩的数码率，在减少失真和克服量化噪声等方面，矢量量化的性能要优于标量量化。在矢量量化过程中，数据都可以用矢量去表示，我们直接对这些矢量去进行量化，压缩的过程就会变得简单得多。矢量量化是一种有损压缩，并且它的压缩过程是单向的。我们衡量语音数字通信系统的好坏主要看两个部分，一个是语音质量；另一个是压缩数码率。但通常情况下，这两者我们不能同时满足，即如果想要获得较高质量的的语音信号，我们就需要使用较高的传输码率；同样，如果我们想实现高效地压缩，那么就很难得到质量较好的语音信号。但是矢量量化却可以做到这一点，我们既可以在最大限度地保证高压缩率的同时，又能保证得到较高质量的语音信号。

（1）标量量化首先，我们将抽样的数据划分成若干个连续的小区间，然后，对落入每个区间中的数据逐个逐个的去进行量化，这时我们量化得到的信号是一维的。

（2）矢量量化

矢量量化的过程就是先把信号序列的每k个连续抽样点分成一组，用这组的数据去构成一个矢量，一般是多维的，然后对这些矢量去进行量化，此时我们量化得到的信号也是多维的。

如图2.1中的输入信号序列{xn}，在这里，我们采取每4个连续的采样点数据去构成一个四维矢量（k=4），共得到n/4个四维矢量，X1，X2，X3，.....，Xn4。

矢量量化的过程就是先集体量化矢量X1，然后再量化矢量X2，依次类推，直至Xn4。

整个量化过程结束。在这个过程中，我们需要量化的对象不再是单个的数据，而是由多个数据构成的矢量。