Kuantisasi vektor

Vector Quantization (VQ) adalah teknik kompresi lossy yang digunakan untuk mengurangi ukuran data sinyal sumber dengan menggantinya dengan sekumpulan simbol yang dikenal sebagai “codewords”. VQ menemukan kecocokan terbaik (optimal) dari masing-masing kata kode yang mewakili nilai berbeda dari vektor sinyal tertentu. Setiap kata sandi atau simbol mewakili sekumpulan titik data terpisah dalam vektor yang dapat digunakan untuk merekonstruksi data asli. Dengan kata lain, ini adalah teknik kompresi data dimana jumlah data dikurangi tanpa kehilangan informasi secara signifikan.

Dalam VQ, sinyal sumber pertama-tama dipecah menjadi titik data individual. Titik data ini kemudian dibandingkan dengan kata kode (dikenal sebagai vektor) untuk menemukan kata kode yang paling cocok. Kata kode yang paling cocok kemudian dipilih dan diganti dengan titik data tersebut. Proses ini diulangi hingga seluruh vektor direduksi menjadi serangkaian kata sandi.

VQ telah digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti kompresi gambar dan video, pengenalan suara, dan pemrosesan sinyal audio. Hal ini sangat berguna untuk situasi di mana data sudah dalam format vektor yang telah ditentukan sebelumnya, seperti kisi dua dimensi. VQ juga dapat digunakan dalam penambangan data dan pembelajaran mesin, yang dapat digunakan untuk mempelajari pola dalam kumpulan data besar.

VQ juga dikenal sebagai desain buku kode, kuantisasi vektor, desain kuantisasi vektor, pengkodean kuantisasi vektor, dan kuantisasi vektor buku kode. Ini adalah konsep penting dalam bidang pemrosesan sinyal digital, pengenalan pola, dan kompresi data.