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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1998
Autor(a) principal: BERNARDINO JÚNIOR, Francisco Madeiro.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
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
Resumo: 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.
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