BAQ压缩概述[1]

BAQ：分块自适应量化

SAR原始回波数据在距离向和方位向符合缓变方差零均值的高斯分布，BAQ算法将回波数据分成若干小块，利用小块内数据的动态范围远远小于整块数动态范围的性质，实现整块数据的自适应量化。从全局来看，BAQ可以获得较大动态范围数据压缩。基本原理如下图所示：

BAQ算法的基本步骤：

• 将原始回波数据分成若干小块，估计每个小块内的方差；
• 使用小块内方差将块内数据归一化，使之符合均值为 0方差为 1的标准高斯分布；
• 以 ( 0, 1)高斯分布为基础，预先计算好量化电平及输出电平；
• 用归一化的数据与量化电平比较得到量化后的码字；
• 根据接收到的数据、各数据块的方差以及输出电平恢复出原始数据。

计算方差可先计算其标准差，由于直接计算标准差需要大量的乘法和开方运算，因此实际的BAQ算法都是利用数据的统计均值查表来获得标准差。

预先建立标准差与数据统计均值之间的关系，这样只需要求均值和查表计算。

更多信息和程序可以私信

1.         高俊峰, 杨汝良, and 马小兵, 分块自适应量化算法的FPGA实现. 数据采集与处理, 2006. 21(1): p. 5.

标签：均值,方差,压缩,BAQ,电平,量化,数据
来源： https://blog.csdn.net/smyounger/article/details/121525970