OtimizaÃÃo genÃtica de Ãrvores de decomposiÃÃo wavelet.

AUTOR(ES)

Amaral, Julio Antonio do

DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

Esta tese propÃe uma estratÃgia evolutiva para a otimizaÃÃo de Ãrvores de decomposiÃÃo wavelet. Cada Ãrvore, que define uma partiÃÃo do plano tempo-freqÃÃncia, à representada como um indivÃduo de uma populaÃÃo sujeita a um processo de recombinaÃÃo (troca de sub-Ãrvores) de modo a gerar descendentes que podem sofrer mutaÃÃes (eliminaÃÃo ou inclusÃo de sub-Ãrvores). O Ãndice de aptidÃo à calculado com base no resultado da decomposiÃÃo quando a Ãrvore à aplicada a um dado sinal de interesse. A tÃcnica proposta à ilustrada em trÃs exemplos de compressÃo nos quais sÃo empregados um sinal sintÃtico, um segmento de eletrocardiograma (ECG) e um sinal de voz. Nesse caso a otimizaÃÃo objetiva minimizar a distorÃÃo para uma taxa de compressÃo fixada. Os resultados obtidos sÃo superiores aos de uma transformada wavelet convencional e tambÃm aos de um algoritmo comumente usado para a otimizaÃÃo de Ãrvores wavelet com base em entropia.

ASSUNTO(S)

programaÃÃo matemÃtica processamento de sinais otimizaÃÃo anÃlise de ondas localizadas algoritmos genÃticos

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