Quantização vetorial aplicada à compressão de sinais de voz e imagem.

• Ano de defesa: 1998
• Autor(a) principal: BERNARDINO JÚNIOR, Francisco Madeiro.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Quantização Vetorial; Algoritmos; Compressão de Sinais; Redes Neurais; Voz e Imagem; Vector Quantization; Algorithms; Signal Compression; Neural Networks; Voice and Image; Engenharia Elétrica
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/10700

A quantização vetorial tem sido amplamente utilizada como uma excelente técnica de compressão de sinais, especialmente voz e imagem. Neste trabalho, são apresentadas duas técnicas para projeto de quantizadores vetoriais. A primeira técnica diz respeito a introdução de algumas modificações no algoritmo de treinamento da rede neural de Kohonen. A segunda consiste na derivação de um algoritmo baseado em Analise de Componentes Principais. O desempenho de cada técnica e comparado ao desempenho apresentado pelo tradicional algoritmo LBG, ficando evidenciada a superioridade dos algoritmos propostos. Para avaliação do enorme potencial e da eficiência da quantização vetorial, são apresentados resultados de simulações realizadas com sinais de voz, imagens e sinais com distribuições conhecidas.