Otimização genética de árvores de decomposição wavelet. - Julio Antonio do Amaral (2005)
Esta tese propõe uma estratégia evolutiva para a otimização de árvores de decomposição wavelet. Cada árvore, que define uma partição do plano tempo-freqüência, é representada como um indivíduo de uma população sujeita a um processo de recombinação (troca de sub-árvores) de modo a gerar descendentes que podem sofrer mutações (eliminação ou inclusão de sub-árvores). O índice de aptidão é calculado com base no resultado da decomposição quando a árvore é aplicada a um dado sinal de interesse. A técnica proposta é ilustrada em três exemplos de compressão nos quais são empregados um sinal sintético, um segmento de eletrocardiograma (ECG) e um sinal de voz. Nesse caso a otimização objetiva minimizar a distorção para uma taxa de compressão fixada. Os resultados obtidos são superiores aos de uma transformada wavelet convencional e também aos de um algoritmo comumente usado para a otimização de árvores wavelet com base em entropia.