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ATV 2003 – Dpto. Electrónica y Tecn. Computadores - UGR1

Complementos de Procesado de Señales y Comunicaciones

Curso de Doctorado del programa:

Tecnologías Multimedia


Organización del curso:

• 4 partes:– Transformadas / Análisis multirresolución:

• Antonio Rubio

– Cuantización: • Ángel de la Torre:

– Viernes 16 Enero 16-20 aula G-14– Lunes 19 Enero 16-20 aula G-14– Martes 20 Enero 16-20 aula G-14 ???

– Modulación:• Carmen Benítez (Viernes 23 Enero 16 horas G-14)

– Tutorial de MATLAB:• Javier Ramírez Pérez de Inestrosa


Organización 2ª parte:

• La cuantización en procesado de señales y comunicaciones. (Viernes)

• Cuantización escalar. (Viernes-Lunes)• Cuantización vectorial. (Lunes)

• Presentación de trabajos. (Lunes-Martes)( 1/2 hora y/o memoria)

Transparencias en:http://www.ugr.es/~atvE-mail: [email protected]


La cuantización en procesado de señales y comunicaciones

• La cuantización para adquisición de señales:– Representación digital de señales:

• Muestreo• Cuantización• Codificación

• Para procesamiento digital de señales:– Compresión de datos– Transmisión de datos– Reconocimiento de formas


• Muestreo:– Discretizar el

tiempo:x(t) => x(n)

• Cuantización:– Discretizar la

variable:x(n) => x(n)

• Codificación

Adquisición de señales

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

^


Circuitos para adquisición de señales• Amplificación y

Filtrado• Muestreo• Retención• Cuantización• Codificación

-+

-+ A/D

Cod

if.

vref

Rl

• Características circuitos de adquisición de señales:• Número de bits: B bits => 2B estados

• Rango de entrada: Vref

• Tiempo de conversión (limita freq. muestreo)


Conversor de comparadores en paralelo

-+

-+

Con

vers

or d

ecó

digo

s

vref

-+

-+

v i• Diseño simple• Rápido• Caro:

– Para N bits, 2N comparadores

• Fácil determinar el nivel de referencia

• Fácil establecer valores de los cuantos


Conversor de contador

-+

Con

vers

or d

ecó

digo

s

v i AND contador

Rl

Control (Ts)

reset

D/A

• Más barato:– Sólo 1 comparador

• Mucho más lento:– Requiere 2N pulsos

de reloj para cuantizar


Diagrama de bloques de un sistema adquisición de datos

• Muestreo: discretización en el tiempo: no hay pérdida de información (T. Muestreo)

• Cuantización: discretización en amplitud (pérdida de información)

Q Codif.AlmacenamientoDSPTransm. DigitalEtc.

x(t) x(n) x(n)^ bits

Representación digitalde la señal x(t)


Representación digital de señales

• Precisión finita: – Concepto de ruido de cuantización.

• Velocidad de transmisión:– Fs B (bits por segundo) (bit-rate)

• Compromiso entre ruido de cuantización y bit-rate– Precisión – recursos DSP / canal


Cuantización escalar

• Señales muestreadas unidimensionales:x(n) F(n,m) {F1(n,m),F2(n,m),F3(n,m)}

• Cuantización instantánea:– Uniforme– Compresión instantánea

• Cuantización adaptable:– Hacia adelante– Hacia atrás

• Cuantización diferencial


Cuantización uniforme

• Todos los cuantos son iguales: • B bits => 2B niveles en [–Xmax,Xmax]

• Xmax= 2B-1

x

x

000

001

011

010

100


x

x

Cuantizador demedia huella

Cuantizador demedia contrahuella

x

x


Ruido de cuantización

Relación señal ruido

Estimación de la SNR (señal / distribución)


Cálculo del ruido de cuantización (ejemplo)

Saturación:

Relación señal ruido:


Cálculo del ruido de cuantización (ejemplo)

B = 8 bits => SNR = 40.8 dBB = 12 bits => SNR = 64.8 dBB = 16 bits => SNR = 88.8 dB

En procesamiento de audio:80 dB......... HiFi60 dB......... Equipos música gama media40 dB......... Ruido se aprecia20 dB......... Teléfono<10 dB....... Molesta / dificultades para entender voz


Cuantización vs. Saturación

• Si Xmax >> 4 x:– Poco ruido de saturación– Mucho ruido de cuantización

• Si Xmax << 4 x:– Mucho ruido de saturación– Poco ruido de cuantización

• Ajuste de nivel de entrada crítico (ganancia de entrada)

p(x)

Xmax-Xmax

p(x)

Xmax-Xmax


Ejercicio 1

• a) En el ejemplo anterior, calcular SNR asociada al ruido de saturación.– p(es)

– e2

– SNR

• b) Relación entre Xmax y x para cuantización óptima.– SNRsat = SNRQ

– (depende de B)


Ejercicio 2

• A partir de una señal de voz muestreada, cuantizarla fijando varios valores de Xmax y B:

– a) Estimar la SNRsat y la SNRQ para cada Xmax, B

– b) Buscar el valor óptimo Xmax para 6 bits– c) Determinar el número de bits mínimo para una

SNR de 12 dB.


Compresión instantánea• Problema de Q-uniforme:

– Hay que preocuparse del nivel de la señal

• Objetivo compresión instantánea:– SNR independiente de nivel de señal

• Cuantos diferentes: /x cte≃

x

y


Compresión logarítmica

log Q

sgn Cod

if.

Dec

od.

logy

sgn(x)

y xx y |x|^

sgn(x)


Otras leyes de compresión: ley ley A

F Q

sgn Cod

if.

Dec

od.

F-1

y

sgn(x)

y xx y |x|^

sgn(x)


0 0.2 0.4 0.6 0.8 10

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

=0

=5

=20

=255


0 0.2 0.4 0.6 0.8 10

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

A=2

A=5

A=20

A=87.6


Ejercicio 3

• Repetir el ejercicio 2 para compresión ley- con =255.

Ejercicio 4

• Demostrar la expresión de la SNR para ley-.


Cuantización adaptable• Interesa grande para evitar saturación

• Interesa pequeña para reducir eq

• Señales no estacionaria:x

2 varía con el tiempo

Solución:Adaptar G ó a la

varianza de la señal


Adaptación de o de G

• Estimación local de x2 :

– Mediante filtro pasa-baja aplicado sobre x2(n):

• Problemas: – Causalidad– Retardo– Tiempo de estabilización

• Como x2 varía lentamente, se calcula y transmite

únicamente cada N muestras


Adaptación hacia adelante

Q Codificador

x(n) x(n)^ bits

Adapt.

Decodif.

x’(n)

Q Codif.

x(n) y(n)^ bits

Adapt. G

Decodif.

x’(n)y(n) y’(n)

÷


Adaptación hacia atrás

Q Codificador

x(n) x(n)^ bits

Adapt.

Decodif.

x’(n)

Q Codif.

x(n) y(n)^ bits

Adapt. G

Decodif.

x’(n)y(n) y’(n)

÷

Adapt.

Adapt. G


Cuantización adaptable: limitaciones

• Útil si la varianza varía lentamente• Adaptación hacia delante:

– Requiere precisión en la transmisión del cuanto o de la ganancia

– ¿Qué ocurre si la varianza cambia demasiado rápidamente?

• Adaptación hacia atrás:– Sensible a errores de transmisión (el

resultado depende de toda la historia del sistema)


Ejercicio 5

• Repetir el ejercicio 2 para cuantización adaptable hacia adelante. Cambiar la ventana utilizada para la estimación de la varianza. Hacerlo con señales cuya varianza cambia poco y cuya varianza cambia mucho.

Ejercicio 6

• Repetir el ejercicio 2 para cuantización adaptable hacia atrás. Introducir errores en el código transmitido y determinar la SNR de la señal en función del porcentaje de bits cambiados.


Cuantización diferencial

• Si la señal varía lentamente, la varianza de [x(n)-x(n-1)] es mucho menor que la de x(n)

• Q diferencial: – Cuantizaión de x(n)-x(n-1)

• Q predictiva:– Predicción de x(n): p(x(n))– Cuantización del “error de predicción” d(n):

d(n)=x(n)-p(x(n))


Cuantización diferencial

Q Codif.

x(n) d(n)^ bits

predic.

Decodif.

x’(n)d(n) d’(n)

x(n)

p(x(n))predic.

p(x(n))

Ganancia de predicción:


Predicción lineal (LPC)• Predicción: combinación lineal de p muestras

anteriores• Coeficientes: se determinan para maximizar la

ganancia de predicción (minimizar d2)

• Sistema de p ecuaciones con p incógnitas


Predicción lineal de orden 1

• Sólo hay que calcular 1 coef. predicción lineal:

• Si (1) próximo a 1, mucha ganancia de predicción

• Si (1) << 1, poca ganancia de predicción

• Si (1) < 0 => Gp < 1


¿Dónde está el truco?

• Compresión:

reducir la cantidad de datos sin perder información

• Aprovechar redundancias:

Si se puede obtener una Gp muy alta es porque la fs es muy alta

• Bit – rate para una determinada SNR


Ejercicio 7

• Repetir el ejercicio 2 para cuantización diferencial con predicción lineal de orden 1.– Usar una señal con fmax<fs/8

– Calcular el bit-rate para una SNR de 12 dB

– Sub-muestrear la señal dividiendo por 8 fs y volver a construir el cuantizador

– Recalcular el bit-rate para SNR de 12 dB


Cuantización de vectores

• Señales unidimensionales:A(n) A(n,m)

• Señales vectoriales: {A1(n,m),A2(n,m),A3(n,m)}

• Eficiencia cuantización: aprovechar los estados– Cuantización uniforme: ajuste de nivel– Compresión instantánea– Cuantización adaptable– Cuantización diferencial


Cuantización vectorial (VQ)

• Correlaciones temporales:– Cuantización diferencial (predicción)

• Correlaciones entre componentes de señal vectorial:– Cuantización vectorial (VQ)

• La cuantización vectorial permite aprovechar las correlaciones entre componentes


Cuantización escalar / vectorial



VQ reduce el error de cuantización

36 centroides 28 centroides


Diagrama VQ

VQ

x(n) cCodif.

bitsDecod.

c

000 010

001

011

100x1

x2

• Cada vector se sustituye por el centroide más próximo

• Se transmite el código del centroide

• Diccionario VQ• Error de cuantización


Proceso de cuantización• El espacio vectorial se divide en K regiones disjuntas• Un vector se sustituye por el vector característico

asociado a su región (centroide)• Se transmite el código que identifica al centroide• El receptor sustituye el código por el centroide

• Regiones definidas por centroides y una DISTANCIA (usualmente la distancia euclídea)

• Diseño diccionario VQ: decidir dónde se ponen los centroides de modo que e

2 sea mínimo:

ENTRENAMIENTO DEL DICCIONARIO


Diseño diccionario VQ• Algoritmo k-medias (k-means) o algoritmo LBG

(Linde-Buzo-Gray 1980):

“An algorithm for Vector Quantizer Design”Y. Linde, A. Buzo, R. Gray, IEEE Trans. on Communications, Vol 28,

num. 1, Jan-1980 pp 84-95

• Algoritmo: para 2B centroides:– Inicializacion: centroide 1: media– Bipartición con perturbación– Clasificación y reestimación de centroides iterativa– Cuando converge, si no tenemos los 2B centroides,


Ejercicio 8

• Construir un diccionario VQ para los valores RGB de una imagen, mediante algoritmo k-medias:– Escribir distorsión para cada iteración, para cada

valor del número de centroides. – Dibujar la imagen cuantizada con 4,8 y 16

centroides.– Determinar la SNR y el número de bits necesario

para codificar la imagen


Capacidad de generalización

Núm vectores entrenamiento

Dis

tors

ión

prom

edio Vectores no deentrenamiento

Vectores deentrenamiento


Ejercicio 9

• Verificar para qué número de vectores de entrenamiento el algoritmo k-medias generaliza al cuantizar los valores RGB de una imagen:– Separar los pixels de la imagen en pixels para

“entrenamiento” y pixels para “test” de forma aleatoria.

– Entrenar con parte de los pixels de entrenamiento y analizar la distorsión promedio de entrenamiento y de test.

– Repetir los calculos para cuantización con 4,8 y 16 centroides.


Dimensionalidad en VQ

• 2 dimensiones: hipercubo con 22 esquinas (4)• 20 dimensiones: hipercubo con 220 esquinas

(1.048.576)

• Problemas: – La distancia entre cada vector y el más próximo es

grande– Es difícil la generalización– Hacen falta muchos vectores de entrenamiento


Ejercicio 10

• Generar un conjunto de vectores aleatorios de dimensión N. Distribuirlos en dos particiones (entrenamiento y test):– Calcular la relación entre la varianza y la “distancia

promedio al vecino más próximo”, en función del número de dimensiones.

– Calcular la capacidad de generalizar en función del número de dimensiones (relación entre distorsión de entrenamiento y distorsión de test)


Entrenamiento adecuado

• Factores involucrados:– Número de dimensiones– Número de vectores de entrenamiento– Número de centroides

• Consecuencias de mal entrenamiento:– En codificación– En compresión– En reconocimiento de formas


La distancia

• Usualmente se usa distancia euclídea:– Sensible a transformaciones no ortonormales:

• Compresión de un eje

• Transformaciones no lineales

• El algoritmo k-medias trata de minimizar la distancia entre vectores de entrenamiento y los centroides más próximos

• Importancia de esto en:– codificación– reconocimiento


Ejercicio 11

• Cuantizar los niveles RGB de una imagen.• Comprimir la componente R en la definición

de la distancia y volver a cuantizar.• Comparar ambos resultados


Aplicaciones VQ

• Compresión y codificación de voz• Compresión de imágenes• Reconocimiento de formas


VQ en Reconocimiento de formas

Planteamiento:

Reconocimiento de formas:

Clases

Objetos representados por vectores

Conjunto de vectores de entrenamiento


Marco estadístico

Clase reconocida

Regla de Bayes

Determinación clase reconocida


Probabilidad a priori de la clase

Densidad de probabilidad de que la clase genere el vector

MODELO DE GENERACIÓN DE VECTORES

VQ se utiliza para construir el modelo


Construcción pdf

1.- Cálculo de centroides k-medias

2.- Cada centroide: media, matriz de covarianza y Mk vectores asociados

3.- Construcción pdf para la nube de vectores asociada a cada centroide: (usualmente una Gaussiana)


Construcción de la Gaussiana


Construcción pdf

4.- Probabilidad a priori de cada Gaussiana

5.- Probabilidad de que la clase genere el vector observado

Aproximación:


Reconocimiento patrones: Resumen • Para cada clase:

– Probabilidad a priori de la clase

– Centroides con VQ

– Para cada centroide:

• pdf asociada a cada centroide

• probabilidad a priori del centroide

– pdf de la clase

• Comparación entre clases


Ejercicio 12

• Leer una imagen con un “paisaje”.• Con un trozo de “cielo” y un trozo de “no-cielo”

entrenar modelos de “cielo” y de “no cielo” utilizando como vector de características los valores RGB.

• Clasificar los pixels de la imagen a partir de los modelos de “cielo” y “no-cielo” anteriores.


Clasificación y VQ

• Un clasificador separa el espacío de representación en tantas regiones como clases

• Superficies de separación más complejas que en VQ:– Clasificador: definidas a partir de “probabilidad

máxima”– VQ: definidas con criterio “distancia mínima”


Criterios de entrenamiento

• Maximum Likelihood (ML)– La pdf de cada clase se construye de modo que

represente de forma óptima los vectores de esta clase (mínima distorsión promedio)

• Minimum Classification Error (MCE)– La pdf de cada clase se construye de modo que

se minimice el error de clasificación de vectores de entrenamiento.

• ¿Cuándo interesa ML ó MCE?


Entrenamiento discriminativo

Elementos a entrenar

Estimación iterativa de los elementos a entrenar para minimizar una “función de coste”

Cuando se entrenan discriminativamente los centroides de un clasificador, éstos se mueven, de modo que las fronteras entre las clases se desplazan hasta minimizar el error de entrenamiento.


Formulación

Función de coste

Función de coste para cada elemento

Medida del error

Función discriminante


Formulación


Problemas del entrenamiento discriminativo

• Alcanza mínimos locales

– El algoritmo no garantiza una solución

globalmente óptima

– (Combinación con algoritmos genéticos)

• Problema de sobreentrenamiento

– Excesivamente adaptado a datos de

entrenamiento: pierde capacidad de

generalización

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