vektorikvantoinnista

Vektorikvantointi on häviöllinen pakkausmenetelmä, jota käytetään usein signaalinkäsittelyssä ja datan pakkaamisessa. Se perustuu tietojoukon esittämiseen rajoitetulla määrällä edustavia vektoreita, eli "koodikirjaston" elementtejä. Tavoitteena on löytää optimaalinen koodikirjasto ja siihen liittyvä koodaus, joka minimoi virheen datan alkuperäisen ja kvantoidun esityksen välillä.

Prosessi alkaa tyypillisesti suurella datamäärällä, joka koostuu vektoreista. Vektorikvantointi pyrkii löytämään joukon keskimääräisiä vektoreita, jotka edustavat parhaiten alkuperäistä dataa. Nämä keskimääräiset vektorit muodostavat koodikirjaston. Kun data pakataan, jokainen alkuperäinen vektori korvataan lähimmällä koodikirjaston vektorilla. Läheisyyden määrittämiseen käytetään yleensä euklidista etäisyyttä.

Vektorikvantointi on häviöllinen menetelmä, koska alkuperäinen data ei voida täysin rekonstruoida kvantoidusta esityksestä. Tiedon häviämisen määrä riippuu koodikirjaston koosta. Suurempi koodikirjasto johtaa pienempään virheeseen ja parempaan pakkaustehokkuuteen, mutta vaatii enemmän tallennustilaa.

Algoritmeja, kuten LBG-algoritmia (Linde-Buzo-Gray), käytetään usein optimaalisen koodikirjaston oppimiseen datasta. Vektorikvantointi on tehokas tapa vähentää datan tilantarvetta esimerkiksi kuvien ja äänisignaalien pakkaamisessa, ja sitä hyödynnetään myös esimerkiksi puheentunnistuksessa ja koneoppimisessa.