Есть просто банк, есть банк столбов и матриц, а есть банк оптимальных решеток для квантования данных из нормального распределения...

Если конректно, чуваки собрали MSE-оптимальные решетки для числа точек от 1 до 5000 для одномерного нормального распределения, и для всех размерностей от 2 до 10 и числа точек от 1 до 1450 для многомерной гауссианы (с нулевым средней и единичной матрицей ковариации).

Решетки были найдены через Lloyd-CLVQ algorithm.

Зачем оно надо? Если ваши данные нормально распределены, или вы можете каким-то образом привести их к этому виду, то такая квантизация при заданной битности будет оптимальной с точки зрения квадратичной ошибки.

[Сайт проекта]