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Título: QUANTIZAÇÃO ADAPTIVA EM SISTEMAS DPCM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ABRAHAM ALCAIM

Colaborador(es):  JOSE PAULO DE ALMEIDA E ALBUQUERQUE - Orientador
Número do Conteúdo: 9855
Catalogação:  07/05/2007 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9855@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9855@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9855

Resumo:
Em algumas aplicações, como por exemplo sinais de dados, a variância do sinal pode ser desconhecida, porém constante. Nesses casos, quantizadores adaptivos que utilizam algoritmos de estimação local da variância não são apropriados para a discretização do sinal. Algoritmos mais adequados para essa situação são aqueles que se preocupam em aprender a variância do sinal de entrada. Neste trabalho são examinados quatro algoritmos de aprendizagem de variância, com vistas ao seu emprego em quatização adaptiva. Um destes algoritmos, proposto por A. Gersho e D. J. Goodman, é um algoritmo de aproximação estocástica que converge com probabilidade 1. É mostrado que um outro algoritmo, também de aproximação estocástica, converge com probabilidade 1 para a aplicação em um quantizador adaptivo com entradas independentes. Os outros dois algoritmos consistem de modificações introduzidas sobre dois primeiros, com a finalidade de obter uma maior velocidade de convergência. Finalmente, é analisado, através de simulações em computador, o desempenho desses quatro quantizadores adaptivos quando usados em sistemas DPCM.

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