Quantização de vetores

A VQ (Vector Quantization, quantificação vetorial) é uma técnica de compactação com perdas usada para reduzir o tamanho dos dados de um sinal de origem, substituindo-o por um conjunto de símbolos conhecidos como "palavras-código". A VQ encontra a melhor (ótima) combinação de palavras-código individuais que representam valores diferentes de um determinado vetor de sinal. Cada palavra-código ou símbolo representa um conjunto discreto de pontos de dados no vetor que pode ser usado para reconstruir os dados originais. Em outras palavras, é uma técnica de compactação de dados em que a quantidade de dados é reduzida sem perda significativa de informações.

Na VQ, o sinal de origem é primeiramente dividido em pontos de dados individuais. Esses pontos de dados são então comparados com as palavras-código (conhecidas como vetores) para encontrar a palavra-código que mais se aproxima. A palavra-código com a melhor correspondência é então selecionada e substituída por esse ponto de dados. Esse processo é repetido até que o vetor inteiro seja reduzido a uma série de palavras-código.

O VQ tem sido usado em uma variedade de aplicações, como compressão de imagem e vídeo, reconhecimento de fala e processamento de sinal de áudio. É particularmente útil para situações em que os dados já estão em um formato vetorial predefinido, como uma grade bidimensional. A VQ também pode ser usada em mineração de dados e aprendizado de máquina, onde pode ser usada para aprender padrões em grandes conjuntos de dados.

A VQ também é conhecida como design de codebook, quantização de vetores, design de quantizador de vetores, codificação de quantização de vetores e quantização de vetores de codebook. É um conceito importante nos campos de processamento de sinais digitais, reconhecimento de padrões e compressão de dados.