ACELERANDO A BUSCA PELO ELEMENTO ÓTIMO EM ALGORITMOS BASEADOS EM QUANTIZAÇÃO VETORIAL

Técnicas como a quantização vetorial e o algoritmo de k-means têm sido amplamente usadas em aplicações de processamento digital de sinais. Tais métodos fazem uso de um conjunto de vetores, chamado de dicionário, sobre o qual é realizada uma busca, com o objetivo de representar os vetores de uma seqüência de dados de entrada pelos vetores do dicionário, de modo a minimizar a distorção medida de acordo com uma métrica específi ca. A criação do dicionário ótimo é não trivial. Porém, para um dado dicionário, é possível acelerar o processo de busca, de forma a torná-lo mais rápido e efi ciente. Este trabalho propõe uma nova técnica para acelerar o processo de busca do melhor vetor do dicionário, baseada na partição do dicionário original em subdicionários menores. A melhor estratégia de partição é estudada, considerando-se o número de partições efetuadas e a quantidade de redundância adotada nos subdicionários.