A quantização vetorial (VQ) é uma forma de compressão de dados usada em comunicação digital e armazenamento de dados. É uma forma de compactação de dados com perdas, o que significa que alguns dos dados originais são perdidos como resultado do processo de compactação. A quantização vetorial funciona dividindo os dados em uma série de vetores de comprimento fixo, que são então codificados usando um conjunto de vetores de livro de código. Esses vetores do livro de códigos são selecionados do conjunto de dados de entrada e representam um subconjunto de todos os vetores possíveis que podem ser criados a partir do conjunto de dados.
A quantização vetorial é usada em inúmeras aplicações, como compressão de áudio e imagem, codificação de vídeo e transmissão de dados. O VQ pode ser usado para reduzir a quantidade de dados transmitidos por um meio de comunicação ou armazenados em um banco de dados. A quantização vetorial também pode ser usada para extrair características significativas de uma imagem ou sinal.
O processo de quantização vetorial começa com a seleção de um livro de códigos apropriado. Este livro de códigos é normalmente gerado usando um algoritmo de agrupamento, que agrupa vetores semelhantes e atribui a eles um vetor de livro de códigos representativo. Uma vez gerado o livro de códigos, o conjunto de dados é dividido em vetores de comprimento fixo e cada vetor é então comparado ao livro de códigos. O vetor do livro de código que está mais próximo em distância é atribuído ao vetor de comprimento fixo. Este processo é repetido até que todos os dados tenham sido codificados.
A quantização vetorial é frequentemente usada para reduzir a complexidade de tempo e espaço de armazenamento e comunicação de dados. Também é utilizado para melhorar a transmissão de materiais sensíveis, como áudio e vídeo, pois reduz a quantidade de dados que precisam ser transmitidos. Ao reduzir o tamanho dos dados, a quantidade de tempo necessária para transmitir e decodificar os dados é bastante reduzida.
