Thesis (Ph. D.)--University of Texas at El Paso, 2007. / Title from title screen. Vita. CD-ROM. Includes bibliographical references. Also available online.

Neste trabalho apresentamos um novo método de compressão, com perda controlada de dados, que tem a vantagem de ter uma taxa significativa de compressão sem introduzir nenhuma perda superior a um parâmetro escolhido pelo usuário. Esta abordagem é uma abordagem mista, pois usa técnicas de compactação de dados tanto com perda quanto sem perda. Isto quer dizer que conseguimos um método que alia as vantagens da alta compressão, sem introduzir distorções indesejáveis nos dados. Mostramos como a massa de dados utilizada nos nossos estudos é obtida e a sua importância na prospecção de depósitos de hidrocarbonetos. É apresentado um levantamento bibliográfico com técnicas de compressão aplicadas a dados sísmicos tipicamente utilizadas em aplicações comerciais. Por fim, apresentamos os resultados da compressão utilizando o método em conjuntos de dados sísmicos reais. Para 1% de erro, os arquivos de dados sísmicos compactados passaram a ter algo próximo a 25% de seus tamanhos originais, o que representa um fator de compressão de aproximadamente 4 / This work presents a new compression method with controlled loss of data, which has the advantage of having a significant compression ratio without introducing to the data a loss higher than a parameter chosen by the user. This approach is a mixed approach, as it uses lossy and lossless data compression techniques. This means that we have achieved a method that combines the advantages of high compression without introducing undesirable distortions in the data. We show how the mass of data used in our studies is obtained and its importance in the exploration of hydrocarbon deposits. A literature review is presented with compression techniques applied to seismic data typically used in commercial applications. Finally, we present the results of compression using the method on real seismic data sets. For 1% error, the archives of seismic data now have close to 25% of their original size, which represents a compression factor of about 4

Neste trabalho apresentamos um novo método de compressão, com perda controlada de dados, que tem a vantagem de ter uma taxa significativa de compressão sem introduzir nenhuma perda superior a um parâmetro escolhido pelo usuário. Esta abordagem é uma abordagem mista, pois usa técnicas de compactação de dados tanto com perda quanto sem perda. Isto quer dizer que conseguimos um método que alia as vantagens da alta compressão, sem introduzir distorções indesejáveis nos dados. Mostramos como a massa de dados utilizada nos nossos estudos é obtida e a sua importância na prospecção de depósitos de hidrocarbonetos. É apresentado um levantamento bibliográfico com técnicas de compressão aplicadas a dados sísmicos tipicamente utilizadas em aplicações comerciais. Por fim, apresentamos os resultados da compressão utilizando o método em conjuntos de dados sísmicos reais. Para 1% de erro, os arquivos de dados sísmicos compactados passaram a ter algo próximo a 25% de seus tamanhos originais, o que representa um fator de compressão de aproximadamente 4 / This work presents a new compression method with controlled loss of data, which has the advantage of having a significant compression ratio without introducing to the data a loss higher than a parameter chosen by the user. This approach is a mixed approach, as it uses lossy and lossless data compression techniques. This means that we have achieved a method that combines the advantages of high compression without introducing undesirable distortions in the data. We show how the mass of data used in our studies is obtained and its importance in the exploration of hydrocarbon deposits. A literature review is presented with compression techniques applied to seismic data typically used in commercial applications. Finally, we present the results of compression using the method on real seismic data sets. For 1% error, the archives of seismic data now have close to 25% of their original size, which represents a compression factor of about 4

Thesis submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master of Technology: Electrical Engineering in the Faculty of Engineering at the Cape Peninsula University of Technology 2013 / Earth observation satellites utilise sensors or cameras to capture data or images that are relayed to the ground station(s). The ZACUBE-02 CubeSat currently in development at the French South African Institute of Technology (F’SATI) contains a high resolution 5 megapixel on-board camera. The purpose of the camera is to capture images of Earth and relay them to the ground station once communication is established. The captured images, which can amount to a large volume of data, have to be stored on-board as the CubeSat awaits the next cycle of transmission to the ground station. This mode of operation introduces a number of problems, as the CubeSat has limited storage and memory capacity and is not able to store large amounts of data. This, together with the limitation of the downlink capacity, has set the need for the design and development of an image compression system suitable for the CubeSat environment. Image compression focuses on reducing the size of images to be stored as well as reducing the size of the images to be transmitted to the ground station. The purpose of the study is to propose a compression system to be implemented on ZACUBE-02. An intensive study of current, proposed and implemented compression methods, algorithms and techniques as well as the CubeSat specification, served as input for defining the requirements for such a system. The proposed design is a combination of image segmentation, image linearization and image entropy coding (run-length coding). This combination technique is implemented in order to achieve lossless image compression. For the proposed design, a compression ratio of 10:1 was obtained without negatively affecting image quality.The on-board storage memory constraints, the power constraints and the bandwidth constraints are met with the implementation of the proposed design, resulting in the downlink transmission time being minimised. Within the study a number of objectives were met in order to design, implement and test the compression system. These included a detailed study of image compression techniques; a look into techniques for improving the compression ratio; and a study of industrial hardware components suitable for the space environment. Keywords: CubeSat, hardware, compression, satellite image compression, Gumstix Overo Water, ZACUBE-02.

Orientadores: Rodolfo Jardim de Azevedo, Paulo César Centoducatte / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-17T03:13:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ecco_LeonardoLuiz_M.pdf: 1421385 bytes, checksum: f67461dbfc9c1fb6597942f22c234b0a (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Processadores RISC podem ser usados para atender a crescente demanda por desempenho requerida por sistemas embarcados. Entretanto, essas arquiteturas têm como desvantagem uma densidade de código ruim. Recodificações do conjunto de instruções, como o MIPS16 e o Thumb, representam uma abordagem eficiente para lidar com esse problema. Esse trabalho propõe uma codificação alternativa para a arquitetura SPARCv8. A nova codificação, chamada SPARC16, foi projetada com a ajuda de um modelo de programação linear inteira. As novas instruções utilizam 16 bits para serem codificadas e são facilmente traduzidas para suas correspondentes no conjunto de instruções original em tempo de execução, tornando possível posicionar um descompressor antes do estágio de decode de um processador SPARC e usar o restante do pipeline de forma transparente. O descompressor foi projetado e integrado no processador Leon 3 (SPARCv8) e ocasionou um acréscimo de 24% na área e nenhuma penalização na freqüência. Apenas um montador foi implementado para a extensão SPARC16. O descompressor foi validado através de programas que exercitam todas as instruções SPARC16 escritos diretamente em linguagem de montagem. As razões de compressão dos programas dos benchmarks Mediabench e Mibench foram obtidas inferindo como código SPARCv8 seria representado com instruções SPARC16. Através desse método, razões de compressão de até 58% foram atingidas (para o programa cjpeg) com uma média de 61.27% para os programas do Mediabench e 60.77% para os programas do Mibench. Utilizando a mesma abordagem, uma avaliação da mudança trazida pelo uso de SPARC16 nos padrões de acesso à cachê de instruções foi feita e mostrou reduções no número de misses até superiores a 50% / Abstract: RISC processors can be used to face the ever increasing demand for performance required by embedded systems. Nevertheless, these architectures have as drawback a poor code density. Alternate encodings for instruction sets, such as MIPS16 and Thumb, represent an effective approach to deal with this problem. This work proposes an alternate encoding for the SPARCv8 architecture. The new encoding, called SPARC16, was designed with the aid of an integer linear programming model. The new instructions are 16-bits wide and are easily translated to its 32-bit counterparts during execution time, making it possible to place a decompressor engine before the decode stage of a SPARC processor and use the remaining of the pipeline transparently. The decompressor engine was designed and integrated into the Leon 3 processor (SPARCv8) and caused an increase of 24% in area and no timing overhead. Only an assembler was implemented for the SPARC16 extension. The decompressor engine was validated using programs that cover all the SPARC16 instructions written directly in assembly language. The compression ratios for the programs belonging to the Mediabench and Mibench benchmarks were obtained inferring how SPARCv8 code would be represented with SPARC16 instructions. Through this method, compression ratios as low as 58% were achieved (for the cjpeg program) with an average of 61.27% for the Mediabench programs and 60.77% for the Mibench programs. Using the same approach, an evaluation of the change brought by the use of SPARC16 in the instruction cache access patterns was performed and showed reductions in the number of misses even greater than 50% / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Rodolfo Jardim de Azevedo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T00:49:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Batistella_RafaelFernandes_M.pdf: 3411156 bytes, checksum: 7e6b46824189243405a180e949db65c6 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Trabalhos não muito recentes já mostravam que o aumento de velocidade nas memórias DRAM não acompanha o aumento de velocidade dos processadores. Mesmo assim, pesquisadores na área de arquitetura de computadores continuam buscando novas abordagens para aumentar o desempenho dos processadores. Dentro do objetivo de minimizar essa diferença de velocidade entre memória e processador, este trabalho apresenta um novo esquema de codificação baseado em instruções codificadas e padrões de instruções ¿ PBIW (Pattern Based Instruction Word). Uma instrução codificada não contém redundância de dados e é armazenada em uma I-cache. Os padrões de instrução, de forma diferente, são armazenados em uma nova cache, chamada Pattern cache (P-cache) e são utilizados pelo circuito decodificador na preparação da instrução que será repassada aos estágios de execução. Esta técnica se mostrou uma boa alternativa para estilos arquiteturais conhecidos como arquiteturas VLIW e EPIC. Foi realizado um estudo de caso da técnica PBIW sobre uma arquitetura de alto desempenho chamada de 2D-VLIW. O desempenho da técnica de codificação foi avaliado através de experimentos com programas dos benchmarks MediaBench, SPECint e SPECfp. Os experimentos estáticos avaliaram a eficiência da codificação PBIW no aspecto de redução de código. Nestes experimentos foram alcançadas reduções no tamanho dos programas de até 81% sobre programas codificados com a estratégia de codifica¸c¿ao 2D-VLIW e reduções de até 46% quando comparados á programas utilizando o modelo de codificação EPIC. Experimentos dinâmicos mostraram que a codificação PBIW também é capaz que gerar ganhos com relação ao tempo de execução dos programas. Quando comparada à codificação 2D-VLIW, o speedup alcançado foi de at'e 96% e quando comparada à EPIC, foi de até 69% / Abstract: Past works has shown that the increase of DRAM memory speed is not the same of processor speed. Even though, computer architecture researchers keep searching for new approaches to enhance the processor performance. In order to minimize this difference between the processor and memory speed, this work presents a new encoding technique based on encoded instructions and instruction patterns - PBIW (Pattern Based Instruction Word). An encoded instruction contains no redundancy of data and it is stored into an I-cache. The instruction patterns, on the other hand, are stored into a new cache, named Pattern cache (P-cache) and are used by the decoder circuit to build the instruction to be executed in the execution stages. This technique has shown a suitable alternative to well-known architectural styles such as VLIW and EPIC architectures. A case study of this technique was carried out in a high performance architecture called 2D-VLIW. The performance of the encoding technique has been evaluated through trace-driven experiments with MediaBench, SPECint and SPECfp programs. The static experiments have evaluated the PBIW code reduction efficiency. In these experiments, PBIW encoding has achieved up to 81% code reduction over 2D-VLIW encoded programs and up to 46% code reduction over EPIC encoded programs. Dynamic experiments have shown that PBIW encoding can also improve the processor performance. When compared to 2D-VLIW encoding, the speedup was up to 96% while compared to EPIC, the speedup was up to 69% / Mestrado / Arquitetura de Computadores / Mestre em Ciência da Computação

This master thesis investigates different approaches to data compression on common types of signals in the context of localization by estimating time difference of arrival (TDOA). The thesis includes evaluation of the compression schemes using recorded data, collected as part of the thesis work. This evaluation shows that compression is possible while preserving localization accuracy. The recorded data is backed up with more extensive simulations using a free space propagation model without attenuation. The signals investigated are flat spectrum signals, signals using phase-shift keying and single side band speech signals. Signals with low bandwidth are given precedence over high bandwidth signals, since they require more data in order to get an accurate localization estimate. The compression methods used are transform based schemes. The transforms utilized are the Karhunen-Loéve transform and the discrete Fourier transform. Different approaches for quantization of the transform components are examined, one of them being zonal sampling. Localization is performed in the Fourier domain by calculating the steered response power from the cross-spectral density matrix. The simulations are performed in Matlab using three recording nodes in a symmetrical geometry. The performance of localization accuracy is compared with the Cramér-Rao bound for flat spectrum signals using the standard deviation of the localization error from the compressed signals.

Orientadores: Hélio Pedrini, William Robson Schwartz / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-24T12:45:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GonzalezValenzuela_RicardoEugenio_M.pdf: 22940228 bytes, checksum: 972bc5a0fac686d7eda4da043bbd61ab (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Descritores locais robustos normalmente compõem-se de vetores de características de alta dimensionalidade para descrever atributos discriminativos em imagens. A alta dimensionalidade de um vetor de características implica custos consideráveis em termos de tempo computacional e requisitos de armazenamento afetando o desempenho de várias tarefas que utilizam descritores de características, tais como correspondência, recuperação e classificação de imagens. Para resolver esses problemas, pode-se aplicar algumas técnicas de redução de dimensionalidade, escencialmente, construindo uma matrix de projeção que explique adequadamente a importancia dos dados em outras bases. Esta dissertação visa aplicar técnicas de redução linear de dimensionalidade aos descritores SIFT e SURF. Seu principal objetivo é demonstrar que, mesmo com o risco de diminuir a precisão dos vetores de caraterísticas, a redução de dimensionalidade pode resultar em um equilíbrio adequado entre tempo computacional e recursos de armazenamento. A redução linear de dimensionalidade é realizada por meio de técnicas como projeções aleatórias (RP), análise de componentes principais (PCA), análise linear discriminante (LDA) e mínimos quadrados parciais (PLS), a fim de criar vetores de características de menor dimensão. Este trabalho avalia os vetores de características reduzidos em aplicações de correspondência e de recuperação de imagens. O tempo computacional e o uso de memória são medidos por comparações entre os vetores de características originais e reduzidos / Abstract: Robust local descriptors usually consist of high dimensional feature vectors to describe distinctive characteristics of images. The high dimensionality of a feature vector incurs into considerable costs in terms of computational time and storage requirements, which affects the performance of several tasks that employ feature vectors, such as matching, image retrieval and classification. To address these problems, it is possible to apply some dimensionality reduction techniques, by building a projection matrix which explains adequately the importance of the data in other basis. This dissertation aims at applying linear dimensionality reduction to SIFT and SURF descriptors. Its main objective is to demonstrate that, even risking to decrease the accuracy of the feature vectors, the dimensionality reduction can result in a satisfactory trade-off between computational time and storage. We perform the linear dimensionality reduction through Random Projections (RP), Independent Component Analysis (ICA), Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA) and Partial Least Squares (PLS) in order to create lower dimensional feature vectors. This work evaluates such reduced feature vectors in a matching application, as well as their distinctiveness in an image retrieval application. The computational time and memory usage are then measured by comparing the original and the reduced feature vectors. OBSERVAÇÃONa segunda folha, do arquivo em anexo, o meu nome tem dois pequenos erros / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação

A busca de palavras em uma grande coleção de documentos é um problema muito recorrente nos dias de hoje, como a própria utilização dos conhecidos \"motores de busca\" revela. Para que as buscas sejam realizadas em tempo que independa do tamanho da coleção, é necessário que a coleção seja indexada uma única vez. O tamanho destes índices é tipicamente linear no tamanho da coleção de documentos. A compressão de dados é outro recurso bastante utilizado para lidar com o tamanho sempre crescente da coleção de documentos. A intenção deste estudo é aliar a indexação utilizada nas buscas à compressão de dados, verificando alternativas às soluções já propostas e visando melhorias no tempo de resposta das buscas e no consumo de memória utilizada nos índices. A análise das estruturas de índice com os algoritmos de compressão mostra que arquivo invertido por blocos em conjuntos com compressão Huffman por palavras é uma ótima opção para sistemas com restrição de consumo de memória, pois proporciona acesso aleatório e busca comprimida. Neste trabalho também são propostas novas codificações livres de prefixo a fim de melhorar a compressão obtida e capaz de gerar códigos auto-sincronizados, ou seja, com acesso aleatório realmente viável. A vantagem destas novas codificações é que elas eliminam a necessidade de gerar a árvore de codificação Huffman através dos mapeamentos propostos, o que se traduz em economia de memória, codificação mais compacta e menor tempo de processamento. Os resultados obtidos mostram redução de 7% e 9% do tamanho dos arquivos comprimidos com tempos de compressão e descompressão melhores e menor consumo de memória. / Pattern matching over a big document collection is a very recurrent problem nowadays, as the growing use of the search engines reveal. In order to accomplish the search in a period of time independent from the collection size, it is necessary to index the collecion only one time. The index size is typically linear in the size of document collection. Data compression is another powerful resource to manage the ever growing size of the document collection. The objective in this assignment is to ally the indexed search to data compression, verifying alternatives to the current solutions, seeking improvement in search time and memory usage. The analysis on the index structures and compression algorithms indicates that joining the block inverted les with Huffman word-based compression is an interesting solution because it provides random access and compressed search. New prefix free codes are proposed in this assignment in order to enhance the compression and facilitate the generation of self-sinchronized codes, furthermore, with a truly viable random access. The advantage in this new codes is that they eliminate the need of generating the Huffman-code tree through the proposed mappings, which stands for economy of memory, compact encoding and shorter processing time. The results demonstrate gains of 7% and 9% in the compressed le size, with better compression and decompression times and lower memory consumption.

Thesis (M. Sc. (Computer Science)) --University of Limpopo, 2019 / A Text-to-speech (TTS) synthesis system is a software system that receives text as input and produces speech as output. A TTS synthesis system can be used for, amongst others, language learning, and reading out text for people living with different disabilities, i.e., physically challenged, visually impaired, etc., by native and non-native speakers of the target language. Most people relate easily to a second language spoken by a non-native speaker they share a native language with. Most online English TTS synthesis systems are usually developed using native speakers of English. This research study focuses on developing accented English synthetic voices as spoken by non-native speakers in the Limpopo province of South Africa. The Modular Architecture for Research on speech sYnthesis (MARY) TTS engine is used in developing the synthetic voices. The Hidden Markov Model (HMM) method was used to train the synthetic voices. Secondary training text corpus is used to develop the training speech corpus by recording six speakers reading the text corpus. The quality of developed synthetic voices is measured in terms of their intelligibility, similarity and naturalness using a listening test. The results in the research study are classified based on evaluators’ occupation and gender and the overall results. The subjective listening test indicates that the developed synthetic voices have a high level of acceptance in terms of similarity and intelligibility. A speech analysis software is used to compare the recorded synthesised speech and the human recordings. There is no significant difference in the voice pitch of the speakers and the synthetic voices except for one synthetic voice.