SOBRE O PROJETO DE DICIONÁRIOS DE COVQ EM CONDIÇÕES MAIS SEVERAS QUE AS DO CANAL DE TRANSMISSÃO

Abstract

Quantiza¸c˜ao Vetorial ´e uma t´ecnica de compress˜ao com perdas que permite altas taxas de compress˜ao, o que ´e fundamental para aplica¸c˜oes de armazenamento e transmiss˜ao em diversos sistemas multim´ıdia. Apesar de sua capacidade de compress˜ao, a Quantiza¸c˜ao Vetorial ´e muito sens´ıvel aos ru´ıdos de transmiss˜ao,
comprometendo a qualidade final dos sinais transmitidos. Neste cen´ario vem sendo utilizada a Quantiza¸c˜ao Vetorial Otimizada para Canal (COVQ, Channel-Optimized Vector Quantization), que utiliza caracter´ısticas do pr´oprio canal de transmiss˜ao para projetar dicion´arios mais robustos aos erros de canal. O objetivo deste trabalho ´e projetar dicion´arios sob condi¸c˜oes mais severas, quanto `a probabilidade de erro de bit (BEP, Bit Error Probability), que as do pr´oprio canal de transmiss˜ao. Foram realizadas simula¸c˜oes computacionais considerando um Canal Bin´ario Sim´etrico (BSC, Binary Symmetric Channel ) e foi observado que ´e poss´ıvel diminuir o impacto dos erros de transmiss˜ao nas imagens reconstru´ıdas se os dicion´arios forem projetados considerando um valor de BEP maior do que o do canal.