Cuantificación de señal escalar vs cuantificación de señal vectorial

Estoy estudiando sobre la cuantización escalar versus vectorial, y tengo una tarea para implementar (en MATLAB) un cuantizador escalar utilizando el algoritmo de Lloyd-Max, y un cuantizador vectorial mediante el agrupamiento k-means.

El cuantizador vectorial trabaja en el espacio vectorial R², por lo que su entrada es un conjunto de muestras (vector de entrada) y su salida también es un vector bidimensional, correspondiente al vector centroide de la región de cuantización.

Se me ha dicho que para que las comparaciones entre los dos cuantizadores sean precisas, necesito mantener el número de bits por muestra, constante. Por ejemplo, en un cuantizador escalar de n bits, hay 2ⁿ regiones de cuantización, en una de las cuales se cuantizará una muestra.

El cuantizador vectorial equivalente tendrá 2n bits por tupla de entrada, para que cada muestra aún esté representada por n bits.
Entonces, con esa lógica, creo que el cuantizador vectorial debería tener 2²ⁿ regiones de cuantización/Voronoi.

Tengo que cuantizar un número igual de muestras de una fuente gaussiana (fuente A) y de un proceso aleatorio AR(5) (fuente B). A partir de lo que he estudiado, creo que el cuantizador escalar debería ofrecer una mejor cuantización de la fuente A (en términos de MSE) y el cuantizador vectorial debería ser mejor en el proceso AR (fuente B), donde las muestras están correlacionadas entre sí.

Sin embargo, cuando cuantizo ambas fuentes mencionadas anteriormente y calculo el MSE entre las señales originales y cuantizadas, el cuantizador vectorial da un MSE más pequeño para ambas fuentes. Por lo tanto, el cuantizador vectorial es más eficiente (en términos de MSE) para ambas fuentes, lo cual creo que es incorrecto, ya que debería ser más eficiente solo para el proceso aleatorio autorregresivo y no para la fuente gaussiana también.

(Calculo el MSE como: mse(señal_entrada - señal_cuantizada), así que ahí no hay ningún error).

Así que mis preguntas son:
1. ¿Teóricamente, el cuantizador vectorial debería ser más eficiente en la cuantización de ambas fuentes o solo en el caso del proceso AR?
2. ¿El cuantizador vectorial equivalente a un cuantizador escalar de n bits, debería tener 2n o 2²ⁿ regiones de cuantización/Voronoi (segundo argumento/número de clúster de kmeans()).

Si es necesario, también puedo compartir el código MATLAB.

Agradeceré cualquier ayuda, ya que llevo varios días atascado con esto.

Gracias de antemano.