一.Lloyd Max 量化器

均匀量化器只对均匀分布信源是最佳的􀂄

对给定的M，为了减小MSQE，我们应该在概率密度函数f(x)较大的时候缩小步长，小的时候增大步长。

MSQE为：http://s5/bmiddle/5f867ef2467473c46d6b4Max算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" TITLE="[转载]迭代Lloyd Max算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" />

为了使MSQE最小，对D求b和y的偏导，使其偏导为零，得到

Lloyd Max 的条件是：http://s10/bmiddle/5f867ef246747542e8b99Max算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" TITLE="[转载]迭代Lloyd Max算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" />

1. 初始化所有的重构水平http://s9/bmiddle/5f867ef2t6746dd6aa468Max算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" TITLE="[转载]迭代Lloyd Max算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" />

2.更新所有的决策边界：http://s1/bmiddle/5f867ef22c08c4f918700Max算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" TITLE="[转载]迭代Lloyd Max算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" />

3.更新所有的http://s8/bmiddle/5f867ef246746fc616cd7Max算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" TITLE="[转载]迭代Lloyd Max算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" /> 

4.计算MSE：  http://s9/bmiddle/5f867ef2467470729dfe8Max算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" TITLE="[转载]迭代Lloyd Max算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" />

5.如果 http://s11/bmiddle/5f867ef2t6747163c876aMax算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" TITLE="[转载]迭代Lloyd Max算法和压扩量化   编码中的非均匀量化" />，停止；否则j=j+1,转第二步

注：b  决策边界

    y  重构水平

初始值自己设定

二.压扩量化器

pdf-最优量化器（Lloyd Max量化器）在概率大的区域减小步长，但该量化器只对特定pdf最优，当处理实际信源时，pdf可能会变化，这样会发生不匹配现象，这时需采用自适应的量化器。

压扩量化器的思想是将概率密度大的地方扩展一下，将小的地方压缩一下，使得落入每个区域的概率大致相等，然后使用均匀量化即可。