Quantização vetorial aplicada à compressão de sinais de voz e imagem.
Ano de defesa: | 1998 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
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
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
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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Quantização vetorial aplicada à compressão de sinais de voz e imagem.Vector quantization applied to the compression of voice and image signals.Quantização VetorialAlgoritmosCompressão de SinaisRedes NeuraisVoz e ImagemVector QuantizationAlgorithmsSignal CompressionNeural NetworksVoice and ImageEngenharia ElétricaA 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.Vector quantization has been widely used as an excellent technique for signal compression, specially voice and image. I n this work two techniques for vector quantizers design are presented. The first technique concerns the introduction of some modifications in Kohonen's neural network training algorithm. The second concerns the derivation of an algorithm based on Principal Component Analysis. The performance of each technique is compared to the performance presented by the traditional LBG algorithm and the superiority of the proposed algorithms have been evidenced. For evaluating the great potential and efficiency of vector quantization, results of simulations of voice signals, images and signals with known distributions are presented.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGAGUIAR NETO, Benedito Guimarães.AGUIAR NETO, B. G.http://lattes.cnpq.br/3405447548131544ASSIS, Francisco Marcos de.ALENCAR, Marcelo Sampaio de.BERNARDINO JÚNIOR, Francisco Madeiro.1998-03-062020-01-06T16:45:16Z2020-01-062020-01-06T16:45:16Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/10700BERNARDINO JÚNIOR, Francisco Madeiro. Quantização vetorial aplicada à compressão de sinais de voz e imagem. 1998. 130 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal da Paraíba – Campus II - Campina Grande, Paraíba, Brasil, 1998.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2021-06-09T17:29:21Zoai:localhost:riufcg/10700Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512021-06-09T17:29:21Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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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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