Quantification vectorielle

La quantification vectorielle (VQ) est une forme de compression de données utilisée dans la communication numérique et le stockage de données. Il s'agit d'une forme de compression de données avec perte, ce qui signifie qu'une partie des données originales est perdue à la suite du processus de compression. La quantification vectorielle fonctionne en divisant les données en une série de vecteurs de longueur fixe, qui sont ensuite codés à l'aide d'un ensemble de vecteurs de livre de codes. Ces vecteurs de livre de codes sont sélectionnés dans l'ensemble de données d'entrée et représentent un sous-ensemble de tous les vecteurs possibles qui peuvent être créés à partir de l'ensemble de données.

La quantification vectorielle est utilisée dans de nombreuses applications, telles que la compression audio et d'images, le codage vidéo et la transmission de données. VQ peut être utilisé pour réduire la quantité de données transmises sur un support de communication ou stockées dans une base de données. La quantification vectorielle peut également être utilisée pour extraire des caractéristiques significatives d'une image ou d'un signal.

Le processus de quantification vectorielle commence par la sélection d'un livre de codes approprié. Ce livre de codes est généralement généré à l’aide d’un algorithme de clustering, qui regroupe les vecteurs similaires et leur attribue un vecteur de livre de codes représentatif. Une fois le livre de codes généré, l'ensemble de données est divisé en vecteurs de longueur fixe, et chaque vecteur est ensuite comparé au livre de codes. Le vecteur de livre de codes le plus proche en distance est attribué au vecteur de longueur fixe. Ce processus est répété jusqu'à ce que toutes les données aient été codées.

La quantification vectorielle est souvent utilisée pour réduire la complexité temporelle et spatiale du stockage et de la communication des données. Il est également utilisé pour améliorer la transmission de documents sensibles tels que l'audio et la vidéo, car il réduit la quantité de données à transmettre. En réduisant la taille des données, le temps nécessaire à la transmission et au décodage des données est considérablement réduit.

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