Variance Mismatched Quantization of a Generalized Gamma Source

일반화된 감마 신호원의 분산 불일치된 양치화

  • 구기일 (아주대학교 전자공학과 부호화 연구실)
  • Published : 2000.10.01

Abstract

This paper studies mismatched scalar quantization of a generalized gamma source by a quantizer that is optimally (in the mean square error sense) designed for another generalized gamma source. Specifically, it considers variance-mismatched quantization which occurs when the variance of the source to be quantized differs from tat of the designed-for source. The main result is the two distortion formulas derived from Bennett's integral. The first formula is an approximation expression that uses the outermost threshold of an optimum scalar quantizer, and the second formula, in turn, uses an approximation formula for this outermost threshold. Numerical results are obtained for Laplacian sources, which are example of a generalized gamma source, and comparisons are made between actual mismatched distortions and the two formulas. These numerical results show that the two formulas become more accurate, as the number of quantization points gets larger and the ratio of the source variance to that of the designed-for source gets bigger. For example, the formulas are within 2~4% of the actual distortion for approximately 64 quantization points or more. In conclusion, the proposed approximation formulas are considered to have contribution as closed formulas and for their accuracy.

이 논문은 일반화된 감마 신호원에 최소 평균제곱오차 왜곡을 갖도록 설계된 양자기가 다른 신호원에 사용될때 발생하는 양자기 불일치에 대한 연구로서, 양자기의 여러 불일치 가운데, 설계 신호원과 사용 신호원의 분산이 불일치된, 분산 불일치 문제를 다루었다. 주 내용은 베넷 적분식을 기반으로 하여 유도한 양자기 왜곡의 두 근사수식으로, 첫째 근사식은 양자기의 맨 바깥 경계값의 함수로 표시된 제1차 왜곡 근사식이며, 둘째 근사식은 이 맨바깥 경계값의 근사식을 사용한 제2차 왜곡 근사식이다. 일반화된 감마 신호원의 일종인 라플라스 신호원의 경우에 다양한 분산 불일치에 대해, 양자기의 실제 왜곡을 수치로 구하였으며, 이 실제 왜곡과 두 근사식을 비교하였다. 제1차 및 2차 근사식은 모두, 설계 신호원의 분산에 대한 사용 신호원의 분산 비율이 클수록, 더 작은 양자점수에서도 실제 왜곡에 근접하였으며, 또 양자점의 개수가 64 이상일 때 실제 왜곡의 2~4% 이내의 오차를 보여, 높은 정확도를 갖는 것이 관찰되었다. 이를 종합할 때, 이 논문에서 제시하는 근사식들은, 수식이라는 측면과 정확도라는 측면에서, 가치있는 것으로 평가된다.

Keywords

References

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