Abstract
本論文提出一些向量量化（Vector Quantization ）方法之優劣分析及獨特的設計方法。在向量量化器（Vector Quantizer）的設計上，尋找字碼的複雜度（SearchingComplexity）以及編碼的位元率（Encoding Bit Rate ）是最重要的考慮因素。在這篇論文中，本研究提出不同的演算方法以求改進這兩個因素，達到滿意的結果。藉著格狀結構（Trellis Structure ）以及有限狀態解碼器（Finitestate Decoder ），向量量化器所能達到的量化誤差可以與傳統的無記憶性向量量化器相匹敵。但是，另一方面，它卻具有額外的優點一一尋找字碼的複雜度以及編碼的位元率有著顯著的降低。其主要的關鍵在於我們探討字碼之間，時間及空間上的多餘性。另一研究是心脈式向量量化器（Systolic VQ ）的製作，當我們考慮向量量化器在即時系統上的應用時，專門的處理架構是加速計算的有效方法。其中，心脈式VLSI陣列（Systolic Array）的應用是一種非常有前途的方式。