信源编码ppt课件

发布时间:2013-03-17

课件大小:0.23 MB

所属栏目:工程类

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课件等级:信源编码ppt课件推荐等级为3星

简略标题:信源编码

应用环境:应用于多媒体教学

制作使用软件:PowerPoint

应用阶段:电子与通信

信源编码ppt课件介绍及下载


信源编码ppt课件内容预览:5.3矢量量化编码5.4预测编码5.5变换编码5.6传真编码5.7语音压缩编码5.8图像编码5.1无失真信源编码离散信源的无失真编码实质上是一种统计匹配编码。信息论指出信源中的统计多余度主要决定于以下两个主要因素:一是消息概率分布的非均匀性,另一个是消息间的相关性。对无记忆信源主要决定于概率分布的非均匀性,但是,对于有记忆信源,两者都起作用,且后者相关性更加重要。统计匹配编码是根据信源的不同概率分布而选用与之相匹配的编码,以达到在系统中传信速率最小,且满足在信宿复制时无失真或低于某一允许的失真限定值。下面,我们首先研究这类离散、无失真、无记忆信源编码的一般模型,并研究在它基础上应如何编码,从而引出定长和变长两类编码方法。5.1.1等长编码定理很多学者深入地研究了离散、随机序列信源的统计特性,仙农(1948)首先发现,后来麦克米伦(1953)和沃尔夫兹(1961)进一步严格证明,这类信源具有渐近等同分割性,或简称为A.E.P(Asymptotic EquipatitionProperty)。它的基本思想是,一个总数为nL种的消息序列信源随着消息序列长度L的增长且足够大时,越来越明显产生两极分化现象。可见,在差错率Pe和编码效率要求并不十分苛刻的条件下,对这一简单信源就需要近一百万个信源符号进行联合编码,这显然是不现实的。因此,为了解决这一个问题,人们就很自然地转向于对变长编码的研究。5.1.2变长编码定理等长编码需要取很大数量的符号一起编码,显然不现实,倘若采用变长编码,情况就大不一样了。若仍用上述最简单的离散信源的例子,作变长编码如下,至于具体编码方法后面将进一步讨论。ppt可见,若采用上述变长码,即使采用逐位编码(L=1)效率可达100,这里虽然是一个特例,不过一般情况下效率都可达到很高。显然它大大优于等长编码。一、码树与码字(组)可分离条件这里,引入较直观的“码树”的概念,并仍结合表5-1-1中的码字(组)来进一步解释和说明。码树是图论中的一个分支,又称为树图。码树编码法是将编码方法形象化为一棵生成的树。树有树根、树枝、节点、端点、节数,并有满树与非满树之分。从图5-1-1上看,要构造出在接收端可分离的变长码,只要满足被选用的码字必须为异前置码。在比较简单的信源,我们可以很方便地用这种码树的方法直接且直观地构造可分离码,但是,一当信源较复杂比如信源含有很多消息(符号),直接画码树就比较复杂。二、变长编码定理有了上述讨论的基础,我们下面给出指导构造变长码的不同类型信源的信源编码定理。它给出了变长码的平均码长应该满足的条件。首先讨论单个消息(符号)信源的变长编码定理,它是最简单也是最基本的变长编码定理。定理5-1-4:对于平均消息(符号)熵为H(U)的离散、平稳、无记忆信源,必存在一种无失真编码方法,使平均每个消息(符号)的信息率R满足不等式:H(U)≤R<H(U)+ε其中ε为任意正数。5.1.3最佳变长编码—哈夫曼编码1952年,哈夫曼给出一种编码方法,所得的码字是异前置的变长码,其平均码长最短,称它为最佳变长码,又称哈夫曼码。1956年,戈罗伯对它进行了改进,使之更便于实用。其具体编码方法如下:(1)将信源消息(符号)按概率大小顺序排队;
课件关键字:信源编码,编码。
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