通信工程师设备环境考试限失真压缩编码

  1.限失真压缩编码
  由信息论基础知识可知，信源冗余来自信源本身的相关性和信源概率分布的不均匀性。因此，通过去除信源的相关及改变信源概率分布模型，则可达到压缩数据量的目的。限失真压缩编码即是在允许解码后信号有一定失真的情况下，通过去除信源的自相关来达到压缩数据的目的。在允许失真不超过某一限度时，压缩编码的比特率是受限的，存在着一个下限，这个下限由率失真函数来定义。
  率失真理论虽然没有给出怎样达到比特率下限的具体方法，但从理论上指明了方向。即在给定信号允许失真度的条件下，为了减少信号传输的比特率，应尽量减小传输信号的方差。目前，在视音频编码中普遍采用的预测编码和变换编码，正是根据这一理论对原始视音频信号进行适当处理，使处理后信号的方差减小，最终达到压缩编码的目的。
  2.无失真压缩编码
  预测编码和变换编码都是基于去除样值间的相关性而达到数据压缩的(3的。如果信源巳经是无记忆的，即各样值间已没有相关性或相关性很小。这时只要各亊件出现的概率不相等，该信源就仍然有冗余度存在，就还有进一步进行数据压缩的可能性。无失真压缩编码的基本原理则是去除信源的概率分布不均匀性，使编码后的数据接近其信息熵而不产生失真，因此，这种编码方法又叫熵编码。另外，由于这种编码完全基于信源的统计特性，因而也可称其为统计编码。无失真压缩编码的方法主要有：基于信号样值概率分布特性的Huffman编码、算术编码和基于信号样值相关性的游程编码。
  (1)Huffman编码
  变字长编码的最佳编码定理为：在变字长编码中，对于出现概率大的信息符号编以短宇长的码，对于概率小的符号编以长字长的码。如果码字长度严格按所对应符号出现概率大小逆顺序排列，则平均码字长度一定小于其他任何符号顺序排列方式。
  Huffman编码是根据可变长度最佳编码定理，应用Huffman算法而得到的一种编码方法。可以证明，在给定符号集和概率模型时，没有任何其他整数码比Huffman码有更短的平均码长，即它是一种最优码。
  虽然Huffman码是变长的，码流中又没有分隔码字的标识符，但由于它的无歧义性,完全能够正确地恢复原信源所输出的符号序列。
  需要注意的是，由于Huffman构码过程的最基本依据是信源的离散概率，如果信源的实际概率模型与构码时所假设的概率模型有差异，实际的码长将大于预期值，编码效率将下降。
  (2)算术编码
  算术编码是另一种利用信源概率分布特性、能够趋近熵极限的编码方法。尽管它也是对出现概率大的符号采用短码，对出现概率小的符号采用长码，但其编码原理与Huffman一码却不相同。而且在信源概率分布比较均匀的情况下，其编码效率高于Huffman编码。它和Huffman编码的最大区别在于它不是使用整数码。算术编码的特点如下。
  ①在Huffman编码中，后续符号的码字只是简单地附加到巳编好的码字串之后，并不改变已有的码字串；而在算术编码中，后续符号的编码有可能因为进位而引起已编好的码字串的改变。
  ②Huffman编码中，最短的码字长度为1bit,所以即使对最常出现的符号进行编码也需在已编好的码字串的基础上增加1bit;而在算术编码中，对累计概率为0的符号编码时不增加已编好的码字串的长度，因此算术编码时只要将出现概率最大的符号置f累计概率为0的位置，便可大大降低码字串长度。
  ③在算术编码中，随着概率子空间的不断划分，区间长度L越来越小，用来表示它的数字位数越来越长，增加了实现该算法的难度；另外，完成算术编码和解码需进行乘法和除法运箅，同样增加了实现该算法的复杂度，进而提高了成本。
  (3)游程编码
  由于视音频信号中各样值间一般都存在相关性，特别是由计算机生成的图像和大部分二值图像，它们往往在某些区域具有相同的像素值。游程编码的主要方法就是在某个特定方向上将样本值相同的若干像素或声音样本用一个游程长度和一个样本值来表示。如沿水平扫描线上的一串m个样值具有相同的数值n，则只要传输（n，m）即可。游程编码对误码较为敏感，为防止误码扩散应采用行、列同步的方法将差错控制在一行、一列之内。

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