[pt] Neste trabalho são examinados métodos de codificação de imagens em sub-bandas utilizando quantização vetorial inter-bandas para faixas abaixo de 1 bit/pixel. O espectro de freqüências da imagem é decomposto em 16 sub-bandas uniformes através de um banco de filtros espelhados em quadratura bi-dimensionais. As amostras dos sinais das 16 sub-bandas são usadas para compor um vetor de 16 componentes que, posteriormente, é codificado por um esquema de quantização vetorial (QV). Com o objetivo de reduzir a complexidade e o espaço de memória, são investigadas duas estruturas de quantização vetorial. Uma delas utiliza QV particionada, com o objetivo não só de reduzir a complexidade, como também de explorar as propriedades espectrais. A outra realiza a quantização vetorial direta, enquanto a complexidade é reduzida significativamente. Resultados de simulações são apresentados para as taxas de 0,50 bit/pixel, 0,63 bit/pixel e 0,75 bit/pixel. Uma análise comparativa mostra que o desempenho dos dois esquemas é comparável ao que utiliza quantização vetorial direta, enquanto a complexidade é reduzida significativamente. Resultados de simulações mostram ainda que, a taxas abaixo de 1 bit/pixel, não é recomendável o uso de QV inter-bandas particionada com alocação de bits adaptativa, nem de QV inter-bandas multi-estágios com busca em árvore. A técnica QV inter-bandas quando a sub-banda dominante é codificada separadamente através de um quantizador vetorial intra-banda. Considera-se a decomposição do espectro de freqüências em 16 sub-bandas uniformes e em 13 sub-bandas. Para a decomposição em 16 sub-bandas, esse esquema apresenta desempenho comparável à QV inter-bandas direta e complexidade equivalente à QV inter-bandas multi- estágios. / [en] In this thesis sub-band coding of images using inter-band vector quantization is examined at rates below 1 bit/pixel. The image spectrum is decomposed into 16 uniform bands using 2-D separable quadrature mirror filters. These 16 bands are used to create 16-dimension vectores, which are coded using vector quantization (VQ). In order to reduce the computational complexity and the storage requirements, two vector quantization structures are considered. One approach is to split the vectors not only to reduce complexity but also to exploit spectral properties of the data image. In the order approach the vector quantization is done in multiple stages. Simulation results are presented at rates of 0,50 bit/pixel, 0,63 bit/pixel and 0,75 bit/pixel. A comparative analysis shows that the performance of the two systems is comparable to the basic coding structure, while the complexity is significantly reduced. Simulation results also show that split VQ with adaptive bit allocation and multi-stage VQ with tree search are not recommended at these rates. The best trade-off between complexity and performance is achieved with the inter-band multi-stage VQ scheme using the sequential search procedure. At last, the use of inter- band VQ is examined when the dominant sub-band is separately coded using intra-band VQ. When the image spectrum is decomposed into 16 bands, this scheme has a performance comparable to the basic coding structure while the complexity and storage reduction is equivalent to the inter-band multi-stage VQ technique.

[pt] Este trabalho aborda o problema da compressão de imagens explorando a técnica de codificação por sub-bandas(SBB). Como estrutura básica, usada na primeira parte do trabalho, tem-se a divisão da imagem em 16 sub-bandas buscando replicar os resultados de woods [1]. As componentes das 16 SBB são quantizadas e codificadas, e bits são alocados às SBB usando como critério a minimização do erro médio quadrático. Os quantizadores são projetados segundo uma distribuição Gaussiana Generalizada. Neste processo de codificação, a sub-banda de mais baixa freqüência é codificada com DPCM, enquanto as demais SBB são codificadas por PCM. Como inovação, é proposto o uso do algoritmo de Lempel-Ziv na codificação sem perdas (compactação) das sub-bandas quantizadas. Na compactação são empregados os algoritmos de Huffman e LZW (modificação do LZA). Os resultados das simulações são apresentados em termos da taxa (bits/pixel) versus relação sinal ruído de pico e em termos de analise subjetiva das imagens reconstruídas. Os resultados obtidos indicam um desempenho de compressão superior quanto o algoritmo de Huffman é usado, comparado com o algoritmo LZW. A melhoria de desempenho, na técnica de decomposição em sub-bandas, observada com o algoritmo de Huffman foi superior (2dB acima). Todavia, tendo em vista as vantagens da universalidade do algoritmo de Lempel-Ziv, deve-se continuar a investigar o seu desempenho implementado de forma diferente do explorado neste trabalho. / [en] This work focus on the problem of image compression, with exploring the techniques of subband coding. The basic structure, used in the sirst part of this tesis, encompass the uniform decomposition of the image into 16 subbands. This procedure aims at reproducing the reults of Woods [1]. The component of the 16 subbands are quatized and coded and bits are optimally allocated among the subbands to minimize the mean-squared error. The quantizers desingned match the Generelized Gaussian Distribuition, which model the subband components. In the coding process, the lowest subband is DPCM coded while the higher subbands are coded with PCM. As an innovation, it is proposed the use of the algorithm LZW for coding without error (compaction) the quantized subbands. In the compactation process, the Huffamn and LZW algorithms are used. The simulation results are presented in terms of rate (bits/pel) versus peak signal-to-noise and subjective quality. The performance of the subband decomposition tecnique obtained with the Huffamn´s algorithm is about 2dB better than that obtained with the LZW. The universality of the Lempel-Ziv algorithm is, however, an advantage that leads us to think that further investigation should still be pursued.

[pt] Este trabalho amplia a estrutura clássica de decomposição de sinais em sub-bandas de freqüência. É desenvolvida uma estrutura capaz de decompor simultaneamente sinais quaisquer e sistemas lineares, discretos e invariantes no tempo. As funções codificadas podem ser implementadas nas sub-bandas de forma paralela, a uma taxa de operação mais baixa do que a do sistema original. É proposta uma arquitetura para implementação, em cujas simulações o sinal decomposto e processado é recuperado com baixa distorção, caracterizando a reconstrução perfeita da estrutura. Os filtros utilizados para o processo de decomposição caracterizam-se por sua simplicidade (passa-tudo de 2a. ordem) com boa rejeição em freqüência. Os filtros de reconstrução, normalmente instáveis, são estabilizados por técnicas que realizam reversão do sinal no tempo. Uma das soluções utiliza a passagem de condições iniciais do bloco de decomposição para o de reconstrução. É apresentada também, outra solução, mais gera, que dispensa esta passagem e faz uso da característica de convergência assintótica dos filtros de reconstrução. A estrutura de decomposição proposta pode ser aplicada recursiva, gerando uma estrutura em árvore binária. / [en] This work extends the classical signal subband decomposition scheme to incorporate the decomposition of linear systems. A network decomposition structure is developed to simultaneously decompose signals and systems into subband of frequencies. The procedure allows simply rate reduction, as well as the network partition repetitive subnetworks. The method uses second order allpass as decomposition/synthesis filters and a specific structure is proposed to implement the unstable synthesis filters. In the system simulation the signal is processed with very small distortion supporting the theory.

[pt] Neste trabalho são examinadas técnicas de compressão de imagens por sub-bandas. O algoritmo de análise/síntese utilizado emprega filtros recursivos passa-tudo de 1º ordem, o que reduz a complexidade computacional sem introduzir aliasing ou distorção de fase. Técnicas de processamento específicas para o caso destes filtros foram discutidas. As limitações da codificação direta das sub-bandas mostraram a conveniência de, inicialmente, separar componentes de baixa e alta freqüências. A imagem de baixa freqüência representa o brilho e a textura e é codificada por blocos no domínio da Transformada Cossenoidal Discreta. A imagem de erro, com aspecto essencialmente passa-alta, destacando as transições, é dividida em sub-bandas que são quantizadas vetorialmente. A exploração das características e correlação das sub-bandas permite aperfeiçoar esta técnica. A qualidade objetiva de cada técnica é medida pela razão sinal/ruído de pico e a subjetiva resulta da análise visual das imagens. Ambas são comparáveis ou superiores às de codificadores existentes com complexidade semelhante, para taxas entre 0.6 e 0.7 bits/pixel. / [en] Image compression techniques based on subband coding are studied in this work. The analysis/synthesis algorithm is implemented using first-order all-pass recursive filters, which significantly reduces the computational complexity and reconstructs the input with neither aliasing nor phase distortion. Specific processing techniques for these filters were discussed. Limitations in direct subband coding show the convenience of initially splitting the image to be compressed into its low-pass and high-pass components, representing sharp edges, is divided into subbands which are vector quantized. Further improvement of this technique results from the study of subband characteristics and correlacion. Objective quality of each technique is measured by the peak signal-to-noise ratio and subjective quality results from visual inspection of reconstructed images. Both are superior or comparable to existing coders of similar complexity, for rates between 0.6 and 0.7 bits/pixel.

[pt] Esta tese destina-se ao desenvolvimento de novas técnicas de combinação de classificadores aplicados em sub-bandas visando melhorar a identificação de locutor robusta e independente do texto. As vantagens observadas nas pesquisas utilizando múltiplos classificadores em sub-bandas para o reconhecimento de locutor robusto motivaram o desenvolvimento de técnicas de combinação desses algoritmos. Nessa tese foram propostas novas abordagens para a combinação das respostas dos classificadores nas sub-bandas. O principal objetivo é melhorar a taxa de acerto em situações onde nada se sabe sobre o tipo de ruído que pode estar corrompendo os sinais de voz usados no teste do sistema. As diferentes propostas consistem no emprego de pesos não-uniformes, espaço nulo, treinamento em múltiplas condições, atributos dinâmicos e coeficientes de autocorrelação – MFCC. A aplicação das novas propostas contribui significativamente para a melhoria da taxa de acerto do sistema de reconhecimento. Obteve-se, por exemplo, um aumento na taxa de reconhecimento, em relação à técnica de combinação Soma apresentada na literatura, de aproximadamente 47% em testes com ruído branco, e de 32% em testes com ruído não-branco em 15 segundos de fala e 10 dB de RSR (Relação Sinal Ruído), apenas utilizando uma nova estratégia que emprega o espaço nulo na combinação de classificadores em sub-bandas. Resultados mais significativos foram obtidos empregando-se as demais propostas apresentadas no presente trabalho. / [en] This Thesis aims to develop new classifier combination techniques applied in sub-bands in order to improve the robustness of text-independent speaker identification systems. The advantages observed in previous experiments using multiple classifiers in sub-bands for robust speaker recognition motivated the development of combination techniques for these algorithms. New strategies to combine the classifiers responses are proposed in this Thesis. The main purpose is to increase the recognition performance in situations when there is no knowledge about the type of noise that corrupts the testing speech signal. The different proposals consist in applying non-uniform weights, null space, multicondition training, dynamic features and autocorrelation based MFCC features. The employment of the new strategies significantly contribute to increase the recognition performance. It was obtained an increase, for instance, compared to the Sum combination technique shown in the literature, of about 47% in tests with white noise, and 32% with non-white noise in 15 seconds of speech in 10 dB of SNR (Signal-to-noise ratio), just using a new strategy which employ the null space to combine the sub-band classifiers. Even better results were obtained by using the other proposals.

[pt] A medição da qualidade de energia é um aspecto cada vez mais importante com o avanço tecnológico. Um destes aspectos é a estimação dos harmônicos em sinais de potência. Este trabalho, apresenta um algoritmo para obter, simultaneamente, os valores reais de freqüência, amplitude e fase de cada componente do sinal, baseados em valores distorcidos originários do uso da FFT. Contrário a outros métodos, o algoritmo requer um número reduzido de dados, permitindo sua implementação em tempo real. Para estender este método a um sinal com componentes de harmônicos de ordem elevada utilizam-se bancos de filtros para decomposição em sub-bandas e eventual reconstrução numa estrutura de operação orientada ao tempo real. O trabalho apresenta resultados comprovando a correta operação e robustez do processo. O método é otimizado para implementação com reduzido número de operações em ponto flutuante. / [en] Power quality measurement is a key issue with the technology advance in power systems. One fo these issues is harmonics estimation of power systems signals. This work shows an algorithm to obtain, simultaneously, the real values of frequency, amplitude and phase of each signal component, based in distorted values originated by the use of FFT. In contrast to other methods, the algorithm requires a small number of data, allowing its implementation in real time. To extended this method to a high harmonic order signal, filter banks are used to decompose it in sub bands and eventually reconstruct it, in a real time operation structure. This work shows results testing the correct operation and robustness of the process. Th eAlgorithm is optimized to its imlementation with a reduced number of float point operations.

[pt] O presente trabalho é proposto o atributo PAC-MFCC operando com Classificadores em Sub-Bandas para a tarefa de identificação de locutor independente do texto em ruído. O sistema proposto é comparado com os atributos MFCC (Coeficientes Cepestrais de Frequência Mel), PAC- MFCC (Fase Autocorrelação-MFCC ) sem uso de classificadores em sub-bandas, SSCH(Histogramas de Centróides de Sub-Bandas Espectrais) e TECC (Coeficientes Cepestrais da Energia Teager). Nesta tarefa de reconhecimento, utilizou-se a base TIMIT a qual é composta de 630 locutores onde cada um deles falam 10 frases de aproximadamente 3 segundos cada frase, das quais 8 frases foram utilizadas para treinamento e 2 para teste, obtendo-se um total de 1260 locuções para o reconhecimento. Investigou-se o desempenho dos diversos sistemas utilizando diferentes tipos de ruídos da base Noisex 92 com diferentes relação sinal ruído. Verificou-se que a taxa de acerto da técnica PAC-MFCC com classificador em Sub-Bandas apresenta o melhor desempenho em comparação com as outras técnicas quando se tem uma relação sinal ruído menor que 10dB. / [en] In this work is proposed the use of the PAC-MFCC feature with Sub-band Classifiers for the task of text-independent speaker identification in noise. The proposed scheme is compared with the features MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients ), PAC-MFCC (Phase Autocorrelation MFCC) without subband classifiers, SSCH (Subband Spectral Centroid Histograms) and TECC (Teager Energy Cepstrum Coefficients). In this recognition task, we used the TIMIT database which consists of 630 speakers, where every one of them speak 10 utterances of 3 seconds each one approximately, of which eight utterance were used for training and two for testing, thus obtaining a total of 1260 test utterance for the recognition. We investigated the performance of these techniques using differents types of noise from the base Noisex 92 with different signal to noise ratios. It was found that the accuracy rate of the PAC-MFCC feature with Sub-band Classifiers performs better in comparison with other techniques at a lower signal noise(less than 10dB).