60ª Reunião Anual da SBPC
B. Engenharias - 1. Engenharia - 8. Engenharia Elétrica COMPRESSÃƑO DE SINAIS Cristiano Marcos Agulhari1 Ivanil Sebastião Bonatti1 1. DT / FEEC / Unicamp INTRODUÇÃO: Recentemente o interesse por compressão de dados aumentou muito devido à necessidade de armazenar e transmitir dados em diversas organizações tais como bancos, bibliotecas e hospitais, sendo primordial o desenvolvimento de novas e eficientes técnicas de compressão. A compressão pode ser dividida em duas categorias: a compressão sem perdas, em que os dados após a compressão de descompressão devem ser idênticos aos dados originais e a compressão com perdas, em que os dados após a descompressão podem apresentar distorções em relação aos dados originais. Um método de compressão extensivamente utilizado consiste na representação do sinal original em uma base sendo o elemento codificado descrito pelos coeficientes de representação nessa base. As técnicas de compressão utilizando funções wavelets são um exemplo deste método de compressão. A compressão de sinais baseada em wavelets tem sido aplicada com bastante eficiência em diversas classes de sinais destacando-se os sinais de eletrocardiogramas. Fatores de compressão da ordem de 10:1 têm sido obtidos resultando em sinais clinicamente úteis. A eficiência da compressão usando wavelets depende da forma da onda-base, o que tem motivado diversas pesquisas na escolha de diferentes formas de onda para essa técnica. METODOLOGIA: As técnicas de compressão consideradas são baseadas no uso de algoritmos computacionais de representação de sinais. Portanto foram desenvolvidas técnicas de acesso às bases de dados e de codificação dos algoritmos usando a linguagem Matlab. Dois parâmetros principais são utilizados para comparação das diversas técnicas de compressão: A distorção percentual entre o sinal original e o sinal recuperado após a descompressão e a razão de compressão. RESULTADOS: O trabalho apresenta dois resultados principais. Inicialmente é realizado um estudo comparativo entre as diversas técnicas de compressão de sinais, particularmente sinais de eletrocardiogramas. As técnicas estudadas são a compressão por interpolação linear, interpolação cúbica, interpolação spline, interpolação de Nyquist/Shannon e a compressão via wavelets. Em seguida, é proposto um método de compressão baseado na escolha de wavelet que se adapta ao sinal a ser comprimido. A wavelet é escolhida computando-se os coeficientes do filtro escala que maximizam a energia do sinal no subespaço escala, uma vez que a wavelet é unicamente determinada pelo filtro escala. A principal contribuição deste trabalho é formular a escolha da wavelet como um problema de otimização com um conjunto de restrições sobre os coeficientes do filtro escala. A fim de justificar a formulação proposta, uma série de experimentos, utilizando parametrizações nos coeficientes escala, foram conduzidos para mostrar que a maximização da energia resulta em boas escolhas de wavelet para compressão. CONCLUSÕES: No estudo comparativo entre diversas técnicas de compressão, dois sinais foram submetidos às técnicas de interpolação e wavelets e ambos apresentaram resultados parecidos, com as compressões utilizando a wavelet Db3 e a wavelet Bior3.9 apresentando as melhores compressões e as compressões utilizando interpolação apresentando os piores resultados. Em seguida, foi apresentada uma nova técnica de compressão, que consiste em encontrar uma wavelet que se adapte a um dado sinal e utilizar esta função wavelet para realizar a transformada. Para encontrar a wavelet é realizada a maximização da energia do sinal no subespaço escala, que é igual à energia do erro do sinal no subespaço wavelet. A máxima energia é calculada por busca exaustiva nos coeficientes escala parametrizados. Nesta estratégia as restrições sobre os coeficientes escala estão embutidas na parametrização, facilitando a busca pela wavelet desejada. Simulações mostraram que a compressão utilizando as wavelets encontradas da maneira proposta apresentaram resultados melhores que wavelets clássicas a Daubechies-3, wavelet conhecida pelo bom desempenho na compressão de sinais de eletrocardiograma e que apresentou bons resultados nos estudos anteriores. Instituição de fomento: CNPq / PIBIC Trabalho de Iniciação Científica Palavras-chave:  Compressão, Eletrocardiogramas, Wavelets E-mail para contato: agulhari@dt.fee.unicamp.br