常用信源编码方法简介.ppt
游程编码,游程符号序列中某符号连续重复出现而形成符号串的长度，又称为游程长度或游长。游程编码将这种符号序列映射成游程长度和对应符号序列的位置的标志序列。如果知道了游程长度和对应符号序列的位置的标志序列，就可以完全恢复出原来的符号序列。,游程编码,二元序列的游程连续出现“0”，称为“0”游程，表示为L(0)。连续出现“1”，称为“1”游程，表示为L(1)。若规定二元序列总是从“0”开始，第一个游程是“0”游程，则第二个游程必为“1”游程，第三个又是“0”游程对于随机序列，游程长度是随机的其取值可为1,2,3,，直至无穷。用交替出现的“0”游程和“1”游程长度表示任意二元序列。一种一一对应的变换，是可逆变换。,5.4 常用信源编码方法简介,游程编码 在二元序列中，连0段称为0游程 连1段称为1游程可变换成下列游程序列：3113213,5.4 常用信源编码方法简介,若已知二元序列以0起始，从游程序列很容易恢复成原来的二元序列 游程序列是多元序列，各长度可按霍夫曼编码或其它方法处理以达到压缩码率的目的。,5.4 常用信源编码方法简介,多元序列也存在相应的游程序列 多元序列变换成游程序列再进行压缩编码没有多大意义 游程编码只适用于二元序列，对于多元信源，一般不能直接利用游程编码,5.4 常用信源编码方法简介,冗余位编码，游程编码在多元信源的应用,5.4 常用信源编码方法简介,如下多元序列x1，x2，xm1，y，y，y，x m1+1，xm1+2，x m2，y，y，可以用下面序列表示 111，100，000111，111000 x1，x2，xm1，x m1+1，x m1+2x 2，1表示信息位，0表示冗余位,5.4 常用信源编码方法简介,算术编码 非分组码的编码方法之一算术码,算术码的主要概念把信源输出序列概率和实数段0,1中的一个数C联系起来。设信源字母表为a1,a2，其概率p(a1)=0.6,p(a2)=0.4将0,1分成与概率比例相应的区间，0,0.6 和0.6,l,设信源输出序列S=S1S2S3Sn当信源输出的第一个符号S1=a1时，数C的值处在0,0.6 当信源输出的第一个符号S1=a2时，数C的值处在0.6,l,根据信源S1的情况，把C所在的段再次按概率比例划分,算术编码,p(a1),p(a2),0 0.6 1,0 0.36 0.6 0.84 1,p(a1a1),p(a1a2),p(a2a1),p(a2a2),5.4 常用信源编码方法简介,符号概率与积累概率的递推关系,5.4 常用信源编码方法简介,采用累积概率P(S)表示码字C(S)，符号概率p(S)表示状态区间A(S),5.4 常用信源编码方法简介,P(S)把区间0，1)分割成许多小区间，每个小区间的长度等于各序列的概率p(S)，小区间内的任一点可用来代表这序列,5.4 常用信源编码方法简介,代表大于或等于的最小整数。把积累概率P(S)写成二进位的小数，取其前L位;如果有尾数，就进位到第L位，这样得到一个数C,5.4 常用信源编码方法简介,例如P(S)0.10110001，p(S)=1/17，则L5，得C0.10111这个C就可作为S的码字 编码效率很高，当序列很长时，可达到概率匹配。平均代码长度接近S的熵值。可以唯一地译码,5.4 常用信源编码方法简介,例 有四个符号a，b，c，d构成简单序列Sabda，各符号及其对应概率如下表，算术编解码过程如下：,5.4 常用信源编码方法简介,设起始状态为空序列，则1，C()0。,5.4 常用信源编码方法简介,5.4 常用信源编码方法简介,C(abda)即为编码后的码字010111,5.4 常用信源编码方法简介,算术编码过程,5.4 常用信源编码方法简介,译码 C(abda)=0.0101110.10,0.1 第一个符号为a 放大至0,1(pa-1)：C(abda)210.101110.1,0.110 第二个符号为b 去掉累积概率Pb：0.10111-0.1=0.00111,5.4 常用信源编码方法简介,放大至0,1(p b-1)：0.0011122=0.111 0.111,1 第三个符号为d 去掉累积概率Pd：0.111-0.111=0 放大至0,1(p d-1)：0240 0,0.1 第四个符号为a,5.4 常用信源编码方法简介,算术编码从性能上看具有许多优点，特别是由于所需的参数很少，不象哈夫曼编码那样需要一个很大的码表，常设计成自适应算术编码来针对一些信源概率未知或非平稳情况。,5.4 常用信源编码方法简介,但是在实际实现时还有一些问题，如计算复杂性、计算的精度以及存储量等，随着这些问题的逐渐解决，算术编码正在进入实用阶段，但要扩大应用范围或进一步提高性能，降低造价，还需进一步改进。,矢量量化,连续信源进行编码的主要方法是量化。量化分为两大类：一类是标量量化，另一类是矢量量化。标量量化：用若干个离散的数字值来表示每一个幅度具有连续取值（模拟值）的离散时域信号（抽样信号）。矢量量化：是将若干个取样信号分成一组，即构成一个矢量，然后对比矢量一次进行量化。将某一个范围内的矢量归为一类，即矢量量化。,
