常见无失真信源编码算法及Matlab实现比较

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毕业论文基本要求

1.毕业论文的撰写应结合专业学习,选取具有创新价值和实践意义的论题。

2.论文篇幅一般为8000字以上,最多不超过15000字。

3.论文应观点明确,中心突出,论据充分,数据可靠,层次分明,逻辑清楚,文字流畅,结构严谨。

4.论文字体规范按《本科生毕业论文写作规范》和“论文样板”执行。

5.论文应书写工整,标点正确,用用微机打印后,装订成册。

本科毕业论文(设计)诚信声明

本人郑重声明:所呈交的本科毕业论文(设计),是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议,除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

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摘要

随着科学技术的发展,人类已经进入高速发展的信息时代。无论是在经济、政治、生活还是军事领域,信息的重要性已经不言而喻,有关信息的理论越来越受到重视。信息论与编码是信息、通讯、电子工程类专业的基础,对于理论研究和工程运用均有重要的指导作用。而无失真信源编码理论是信息论的理论基础,主要运用在离散信源或数字信号的研究,如文本、表格及工程图纸等信源,对其进行无失真地数据压缩,且完全能够无失真地可逆恢复。

本文首先在于讲述无失真信源编码的运用领域,研究无失真信源编码的意义。紧接着详细介绍了无失真信源编码中常见的三种编码方法及其Matlab实现过程,并将此三种方法进行对比。最后对此三种方法进行归纳总结,并举例说明其在日常生活中的运用。

在信息化、网络化、高科技化的特殊时代环境背景下,无失真信源编码的发展迎来了新的机遇与挑战,其应用领域越来越广,越来越普及,由此推进了编码方法的进一步深入研究。

[关键字]:Shanon编码;Fano编码;Huffman编码

Abstract

With the development of science and technology, people have entered into a rapidly developing information age. It goes without saying that information is very important nomatter in the fields of economy, politics, life or military.people pay more and more attention to the theories of https://www.360docs.net/doc/d33713516.html,rmationtheories and coding is not only the cornerstone of the major of information,communication and electronic engineering, but also play an vital role in guiding theoretical research and engineering application.

The undistorted source of coding theory is the theoretical foundation of the information theory. which is mainly applied to the studies of discrete source and digital information. For example, compressing information source including text, sheet and engineering drawing Can be compressed without any distortion, and then recover the other way round. we will present the application of the undistorted source of coding and study its significance in the beginning of this paper. And then introduce three methods of the undistorted source of coding as well as its MARLAB realization process. Besides, Acomparision of these three methods will be discussed. In the end of the paper, make a generalization of these methods and illustrate their applications in our daily life.

In this era of informationzation, networking and high-technicalization, the development of the undistorted source of coding is facing new opportunities and challenges.Its application areas arebecoming more widely and in the meanwhile it is becoming more popular, which has boosted the further study of encoding methods.

[KeyWords]: Shannon Coding;FanoCoding;Huffman Coding

目录

摘要........................................................................I Abstract..................................................................II 1.绪论 (1)

1.1无失真信源编码技术发展历程 (1)

1.2无失真信源编码技术的应用领域 (2)

2.常见无失真信源编码及其MATLAB实现比较 (3)

2.1编码的定义 (3)

2.2 MATLAB简介 (3)

2.3常用编码方法 (4)

2.3.1香农编码方法 (4)

2.3.2费诺编码方法 (7)

2.3.3 哈夫曼编码方法 (9)

3.无失真信源编码技术的未来发展趋势 (11)

3.1 我国的HDTV研究 (11)

3.2会议电视 (12)

3.3可视电话 (13)

4.总结 (14)

参考文献 (15)

致谢 (16)

附录 (17)

常见无失真信源编码算法及Matlab实现比较

信息科学是研究信息的传输规律和传输方法的科学,它是由系统论、控制论、计算机理论、信息论和人工智能理论等相互结合的一门综合性科学。其中,信息论、控制论和系统论是其重要支柱。在当今的信息时代,信息已经成为社会发展的重要支柱,成为创造财富的重要力量,其地位或将超过物质和能量,成为经济增长的中坚力量。信息与技术是信息科学中紧紧相连的两大内容。其一,信息产业需要信息科学与信息技术的大力支持,信息科学与技术为整个信息产业不断提供信息技术支持,是信息产业的血液,它促使信息产业不断创新,不断发展,进而可以满足人们的工作和生活需要,信息产业也由此可以快速发展,信息产业的地位就能够得到进一步的巩固。其二,信息科学与技术的研究和开发需要依靠信息产业的资金支持,因为有了信息产业的资金支持,信息科学与技术的研究和开发就得到了有力保障。正因为如此,世界各国政府都大力研究和发展自己的信息科学,通过各种方式刺激信息科学与技术的创新,为提高信息产业在世界范围内的竞争力做好铺垫。信息会产生也会消亡,它不是静止的,也不是一成不变的,人类对信息的研究,是为了认识信息,进而获取信息,以更好地为人类自己服务。科学家们当今研究的方向主要在于研究信息的传输、处理、显示、识别、检测、存储和交换等功能。

1.绪论

1.1无失真信源编码技术发展历程

“信息”一词在学术研究中的提出和使用信是在20世纪20年代,在《信息传输》这篇论文中,奈奎斯特(H.Vyquist)和哈特利(L.V.R.Hartley)认为信息是指有新内容、新知识的消息。信息论是运用数理统计与概率论的方法研究信息、信息熵、密码学、数据传输、通信系统、数据压缩等问题的应用数学学科。1924年,奈奎斯特发现了信号带宽与信息速率之间存在着某种特定关系;1928年,哈特利发现了通信系统传输信息的能力,并给出了度量信息的方法;1936年,阿姆斯特朗(Armstrong)发现了增大带宽可以使信息系统的抗干扰能力增强。直到1948年,香农(C.E.Shanon)发表了一篇关于通讯系统的论文《通信的

数学理论》(A mathematical theory of communication),这篇论文的发表,标志着现代信息论研究的开端,香农也因此成为信息理论的奠基人。随着人类研究的深入和科学技术的发展,信息论具有了较为宽广的内容,也有了更加广泛的运用。

1951年,信息论这门学科得到了美国无线电工程学会(IRE)的承认,开始对信息论进行深入研究;1955年,信息论汇刊第一次与世人见面,信息论由此迎来了它的高速发展。到了60年代,研究专家们开始把研究的注意力放在信息和信源编码的问题上,信道编码技术得到高速发展,且硕果累累,科学家们找到了可实现的译码方法。与此同时,卷积码和概率译码有了重大突破,序列译码和ViterbiYI 译码方法的方法被提出来。

到了70年代,计算机的运用得到普及,由此,怎样能够更加高效的处理和获取信息成为大家最为关注的话题。1972年,盖弗发表了在研究广播信道方面的成果,此后,科学家们开始进行多人接入信道和广播信道模型的研究,由于问题研究的难度较大,迄今为止,在多用户信息论方面的研究还不够,尚有许多存在的问题没有得到解决。

信息论在通信领域的运用较为广泛,但是在含噪信道中传输信息的最优方法尚不明确。在信息技术高速发展的今天,信息时代成为必然,科学家们对无失真信源编码方法的研究也越来越深入。

1.2无失真信源编码技术的应用领域

随着计算机的普及和网络技术的不断发展,信息在我们的日常工作、生活都起着非常重要的作用,人们越来越习惯于通过网络传输渠道来获取信息,由此,如何正确无误且安全地将信息从一方传递给另一方成为了一个重要问题。此时,无失真信源编码技术就体现出了其强大的功能与作用,人们在日常生活和生产实践中,正在越来越多地使用到无失真信源编码技术,如条形码的运用和图书管理的运用,都是用到了无失真信源编码技术。

本文首先阐述了无失真信源编码技术的发展历程和应用领域,从信息一词的提出,到香农理论基础的建立,再到信息论学科的发展,最后到信息论的广泛运用和快速发展,经历了近半个世纪的时间,现在,无失真信源编码的发展已经受到高度重视,并且取得一系列的突破。其次叙述了编码的定义方法,并对运行支

持软件MATLAB做了简要的介绍,紧接着简要介绍了无失真信源编码中常用的三种编码方法,最后主要研究了香农编码、费诺编码和哈夫曼编码这三种不同编码方法在实现编码过程中的异同,并通过MATLAB实现了其编码过程。最后,本文还简要介绍了无失真信源编码在未来的发展趋势,并列举了其在日常生活中的应用。迎着这股春天的暖风,无失真信源编码将会迎来再一次的超越。

2.常见无失真信源编码及其matlab实现比较

2.1编码的定义

信源编码其实是从信源符号到码符号的一种映射f,它把信源输出的符号u i变换成码元序列w i。

f:u

i——>w

i

,i=1,2,…,q

其编码、译码过程可由下图所示:

图1 信息传输系统编码和译码示意图

2.2 MATLAB简介

MATLAB在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指,它可以进行绘制函数和数据、创建用户界面、实现算法、矩阵运算、连接其他编程语言等,在金融建模设计与分析、控制设计、图像处理、信号处理与通讯、信号检测、工程计算等领域有较为广泛的运用。MATLAB在运用的过程中,用户可以直接调用程序内部,也可以将自己编写的运用程序导入到MATLAB函数库中,之后可以随意调用,使用起来非常方便,且操作界面设计较为合理,图像显示效果很好,得到广大学子的喜爱。考虑到MATLAB的优越性,本文中我们主要考虑用MATLAB来解决其中的问题。

2.3常用编码方法

在信号处理和信息理论的相关领域中,通过研究信号在经过一段距离后如何衰减以及一个给定信号能加载多少数据后得到了一个著名的公式,叫做香农定理,它描述了有限带宽、有随机热噪声信道的最大传输速率与信道带宽与信号噪声功率比之间的关系。香农定理以比特每秒(bps)的形式给出一个链路速度的上限,表示为链路信噪比的一个函数,链路信噪比用分贝(dB)衡量。因此我们可以用香农定理来检测电话线的数据速率。

香农定理包含了以下三大定理:

一、香农第一定理(可变长无失真信源编码定理)

设信源S的熵H(S),无噪离散信道的信道容量为C,于是,信源的输出可以进行这样的编码,使得信道上传输的平均速率为每秒(C/H(S)-a)个信源符号.其中a可以是任意小的正数, 要使传输的平均速率大于(C/H(S))是不可能的。

二、香农第二定理(有噪信道编码定理)

设某信道有r个输入符号,s个输出符号,信道容量为C,当信道的信息传输率R码长N足够长,总可以在输入的集合中(含有r^N个长度为N的码符号序列),找到M (M<=2^(N(C-a))),a为任意小的正数)个码字,分别代表M个等可能性的消息,组成一个码以及相应的译码规则,使信道输出端的最小平均错误译码概率Pmin达到任意小。

三、香农第三定理(保失真度准则下的有失真信源编码定理)

设R(D)为一离散无记忆信源的信息率失真函数,并且选定有限的失真函数,对于任意允许平均失真度D>=0,和任意小的a>0,以及任意足够长的码长N,则一定存在一种信源编码W,其码字个数为M<=EXP{N[R(D)+a]},而编码后码的平均失真度D'(W)<=D +a。

凡是能载荷一定信息量,且码字的平均长度最短,可分离的变长码字集合都可称为最佳码。每次必须将概率大的信息符号编以短码字,概率小的符号编以长的码字,使得平均码字长度最短。能获得最佳码方法主要有:香农(Shannon)编码、费诺 (Fano)编码和哈夫曼(Huffman)编码等。下面我们分别介绍这几种编码方法。

2.3.1香农编码方法

香农第一定理指出了平均码长与信源之间的关系,选择每个码字的长度K 满足下式:

i i i i x I K x I ?+<≤,1)()( (2.1)

就可以得到这种编码,这种编码称为香农编码。

香农编码是码符号概率大的用短码表示,概率小的是用长码表示,在实现编码过程中,根据给定信源符号概率,要先判断信源符号概率是否满足概率分布,即各概率之和是否为1,如果不为1就没有继续进行编码的必要,虽然仍可以正常编码,但编码失去了意义。香农编码方法主要有以下几个步骤:

(1)假定一组信源X ,其出现的概率分别为

P(x1)=0.40,P(x2)=0.30,P(x3)=0.10,P(x4)=0.09,P(x5)=0.07,P(x6)=0.04,即是X=[0.40,0.30,0.10,0.09,0.07,0.04],首先运用函数fliplr(sort(X))将信源消息符号按其出现的概率大小依次按照降序排列,进而得到矩阵X 。

p(x1) ≥p(x2) ≥…≥p(xn)(2.2)

(2)根据公式2.3求信源符号概率对应位的累加概率,得到矩阵X1。

∑-==1

1)(i k k i x p P (2.3)

(3)利用最大取整函数L(k)=ceil(-log2(X(k)))计算满足下列不等式的整数码长Ki ,进而得到码长L 。

-㏒2p(xi) ≤Ki <-㏒2p(xi)+1(2.4)

(4)求各信源符号概率对应的自信息量,通过自信息量对无穷方向取最小正整数,将累加概率变成二进制数,进而得到r 矩阵。

(5)将各信源符号概率与对应的码长相乘后累加,得到平均码长L 。将总信息量处于平均码长,得到编码效率xiaolv 。接着求各信源符号的香农编码,于是得到香农编码shangnon 。

具体编码程序见附录,用MATLAB 运行程序,其运行结果如图2.1、2.2所示:

图2.1香农编码的matlab实现过程

图2.2香农编码的matlab实现过程

从上面的运行结果可以知道,香农编码的平均码长是2.64,编码效率是

0.814,其编码符号概率大的信源符号用短码表示,概率小的是用长码表示,当概率越大时,包含的信息量越少,当概率越小时,包含的不确定性越大,即信息量越多,要无失真的表示信源符号所需要的二进制数位数就越多。将以上运行结果编制成表格2.1:

表2.1香农编码过程

2.3.2费诺编码方法

费诺编码的基本原理是将信源符号以概率递减的次序排列进来,将排列好的信源符号划分为两大组,使第组的概率和近于相同,并各赋于一个二元码符号“0”和“1”。然后,将每一大组的信源符号再分成两组,使同一组的两个小组的概率和近于相同,并又分别赋予一个二元码符号。依次下去,直至每一个小组只剩下一个信源符号为止。这样,信源符号所对应的码符号序列则为编得的码字。译码原理,按照编码的二叉树从树根开始,按译码序列进行逐个的向其叶子结点走,直到找到相应的信源符号为止。之后再把指示标记回调到树根,按照同样的方式进行下一序列的译码到序列结束。如果整个译码序列能够完整的译出则返回成功,否则则返回译码失败。费诺编码属于概率匹配编码,但他不是最佳的编码方法,其编码过程有如下几个步骤:

(1)同样,假定一组信源X,其出现的概率分别为

P(x1)=0.40,P(x2)=0.30,P(x3)=0.10,P(x4)=0.09,P(x5)=0.07,P(x6)=0.04,即是信源A=[0.40,0.30,0.10,0.09,0.07,0.04],利用函数fliplr(sort(A))将信源消息符号按其出现的概率大小依次按照降序排列,即:

p(x1) ≥p(x2) ≥…≥p(xn) (2.5)

(2)将依次排列的信源符号按概率值分为两大组,使两个组的概率之和近于相同,并对各组赋予一个二进制码元“0”和“1”,得到矩阵B,则B中每一列表示一组信源。

(3)将矩阵B每一大组的信源符号进一步再分成两组,使划分的两组的概率之和近于相同,并赋予两个组一个二进制符号“0”和“1”。

(4)如此重复,直至每个组只剩下一个信源符号为止。

(5)信源符号所对应的码字END即为费诺码。

该费诺码的平均码长:

(2.6) 信息传输速率:

图2.3 费诺编码的matlab实现过程

从上面的运行结果可以知道,费诺编码的平均码长是2.2,比香农编码的码长要小,消息传输速率较大,编码效率较高。将以上运行结果编制成表格2.2:表2.2 费诺编码过程

2.3.3哈夫曼编码方法

哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫作Huffman编码。

以哈夫曼树─即最优二叉树,带权路径长度最小的二叉树,经常应用于数据压缩。在计算机信息处理中,“哈夫曼编码”是一种一致性编码法(又称“熵编码法”),用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符(例如某文件中的一个符号)进行编码。这张编码表的特殊之处在于,它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的(出现概率高的字符使用较短的编码,反之出现概率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低,从而达到无损压缩数据的目的)。这种方法是由David.A.Huffman 发展起来的。例如,在英文中,e的出现概率很高,而z的出现概率则最低。当利用哈夫曼编码对一篇英文进行压缩时,e极有可能用一个位(bit)来表示,而z则可能花去25个位(不是26)。用普通的表示方法时,每个英文字母均占用一个字节(byte),即8个位。二者相比,e使用了一般编码的1/8的长度,z则使用了3倍多。倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算,就可以大幅度提高无损压缩的比例。

(1)假定一组信源X,其出现的概率分别为

P(x1)=0.40,P(x2)=0.30,P(x3)=0.10,P(x4)=0.09,P(x5)=0.07,P(x6)=0.04,即

是A=[0.40,0.30,0.10,0.09,0.07,0.04],利用函数A=fliplr(sort(A))将信源消息符号按其出现的概率大小依次按照降序排列,即:

P(x1) ≥p(x2) ≥…≥p(xn) (2.8) (2)将出现概率最小的两个符号概率相加合成一个新概率。

(3)将合成概率看成一个新组合符号概率,将新组合符号和其余符号一起重新按概率大小排序,再将最小概率的两个符号组成一个新的组合符号概率,计算出其出现概率。重复上述做法,直到最后只剩下两个符号概率,且这两个概率相加等于1为止。

(4)将上面得到的各符号用线连接起来,得到一个前缀码的码树。树的端点对应N个信源。每个节点的两个分支用二进制码的两个码元符号“0”、“1”分别表示。从根节点开始沿着相反的路径,经过一个或者几个节点到达端点,将一路上遇到的二进制码元各符号顺序连接起来,这就是这个端点对应的信源符号的Huffman码的码字。

图2.4 哈夫曼编码的matlab实现过程

从上面的运行结果可以知道,哈夫曼编码的平均码长是2.2,编码效率是0.9768,由此可见, 哈夫曼码的平均码长最小,消息传输速率最大,编码效率最高。

表 2.3哈夫曼编码过程

但哈夫曼编码方法得到的码并非是唯一的。因为每次对信源缩减时,赋予信源最后两个概率小的符号,用0和1是可以任意的,所以可以得到不同的哈夫曼码,但不会影响码字的长度。对信源进行缩减时, 两个概率小的符号合并后的概率与其他信源符号的概率相同时,这两者在缩减信源中进行概率排序,其位置放置次序是可以任意的,故会得到不同的哈夫曼码。此时将影响码字的长度,一般将合并的概率放在上面,这样可以获得较小的码方差。

3.无失真信源编码技术的未来发展趋势

随着信息技术的发展,现代社会对静止图象和视频序列图象的压缩编码技术应用越来越广泛,从娱乐性的通信设备到专业的通信设备,从廉价的简单的电子产品到昂贵的复杂的专业设备,应用的例子不胜枚举,如VCD、DVD、可视电话、视频会议、IP的视频服务、数字图书馆、高清晰电视、数码照相机、数字图象监控、网络摄象机、电视演播室设备等,都运用到了无失真信源编码技术。正因为如此,在这方面的专业人才一直都可以受到重用。

3.1 我国的HDTV研究

目前,编码技术在我国的数字高清晰度电视上的应用还处在实验和技术探索阶段,尚未制定有关HDTV(High Definition Television,即高清晰度电视)的国家标准,但从当前HDTV的发展趋势和我国已经进行的样机研究情况看来,我

们的HDTV也将的全数字的,其视频编码方法也将是符合或基于MPEG-2的。MPEG是活动图像专家组(Moving Picture Experts Group)的缩写,于1988年成立,目前MPEG已颁布了三个活动图像及声音编码的正式国际标准,分别称为MPEG-1、MPEG-2和MPEG-4,而MPEG-7和MPEG-21都在研究中。我国研制的数字高清晰度电视,采用的图象输入格式为1920×1080,50帧/s或60帧/s可选,扫描方式为2:1隔行,码流符合MPEG-2MP@HL(MPEG-2MP@HL:一个视频编码标准,目前具有非常广阔的前景),总体方案是以IBMS422芯片为核心,将图象在水平方向分成六条,并行编码实现。视频解码器采用国外HDTV 解码专用芯片组实现,集成度较高。有ST和LG两种方案:ST方案采用

SGS-THOMSON的ST-TP3、STi7000、STi4600芯片组,LG方案采用LG Semicon 的GDC21D301、GDC21D401、GDC21D701芯片组。ST方案的特点是:ST20软件结构合理,含控制和解复用功能,STi7000集成度高,硬件结构成熟。LG 方案的特点是:芯片组各部分功能划分明确,简单,但外挂8位CPU,适应性、灵活性较差。

3.2会议电视

会议电视是指人与人之间可以以电视的形式在远程召开实时的、可以互相交流的可视会议,属于一种多媒体技术。之所以称为电视会议,是因为在这种通信方式中,参与通信的双方或多方,可以不受实际地理位置限制,实现面对面的交流,不仅能够听到对方的声音,看到对方是相貌、表情和动作等,还能够面对同一图纸,图片和文本等对象进行讨论,甚至合作设计,创作等。由于通信的参与者不需要实际集合到一起,这就节省了大量的时间、出差费用和精力,从而极大地提高工作效率。

早在70年代,会议电视的雏形已经出现,就是但是的模拟会议,不过当时的模拟会议仅限于两个地点之间,而现在的会议电视已经实现多个地点可以共同进行。由于会议电视的费用比较高,且要占用很宽的频带,所以没有得到很好的发展。直到80年代,随着数字图像压缩技术的发展,数字会议电视开始出现。相比会议电视,数字会议电视具有图像质量好、占用频带短等优势,于是会议电视就理所当然的被数字会议电视取代了。数字会议电视的发展较快,部分地区还

形成了会议电视网,但是由于世界各地不同国家之间使用的标准不一样,国际会议电视的实现较有难度。

直到1992年,国际电报电话咨询委员会根据各国在会议电视方面的研究成果,定制了国际会议电视的统一标准,即是H.200系列建议。H.200系列建议里面规定了误码校正的标准、视频输入输出标准、编码压缩算法的标准以及其他一系列网上通信模式交换标准等。利用会议电视可以召开各种类型会议,包括远程工作会议、培训会议。在商务谈判、信息交流等方面也有广泛的运用。由于利用会议电视召开各类会议不受时间和空间限制,可以节省大量的人力、财力和物力,所以会议电视在我们日常工作中有着非常普遍的运用,很多中型、大型的全国性企业都运用电视会议来召开远程工作会议和业务知识培训。

会议电视不仅可以节省大量的人力、财力和物力,并且还在现场指挥调度、紧急救援、办公自动化等许多方面发挥作用,有着较好的发展前景。

3.3可视电话

可视电话是指在通话过程中,利用电话线路实时传送通话人的语音和图像的一种通信方式。随着现代通信技术的发展和移动通信在全国范围内的普及,移动多媒体通信已经成为一种强烈的市场需求。可视电话就是移动多媒体的发展重心,这种多媒体业务实现了视频、音频和数据等多种媒体信息的综合处理,使得身处异地的两个人可以通过移动电话进行实时通信,通话双方不仅可以听到彼此的讲话,还可以看到对方,其发展收到人们的普遍关注。

可视电话在传输信道上的分类可以分为PSTN型、ISDN型和专网型等方式,PSTN每秒钟可以传输10—15帧画面,ISDN每秒钟可以传输15帧以上的画面。目前主要的电话产品类型主要有两种,其中一种就是我们平时在QQ中进行的视频聊天,它是以电脑为核心,再加上麦克风、摄像头以及扬声器等设备在内的可视电话;另一种是存在于家庭固定电话的可视电话,它的使用跟普通的家庭座机是一样的。现在的可视电话主要有三种标准,其一是H.320国际标准,其二是H.261视频编码标准,其三是H.263视频编码标准。

由于时代的需要和社会的不断发展,无失真信源编码技术的运用越来越广泛,其发展将会会直接影响到多媒体运营系统、宽带网络技术和多媒体系统通讯协议等方面的发展。自从人类进入了信息时代,信息压缩的需求越来越大,特别

是视频数据,这为无失真信源编码技术的发展提出了新的要求和新的挑战。在未来的社会,无失真信源编码技术将会有更加广泛的运用,其发展空间还很大,发展前景也很广阔,其不断发展将会给我们的生活带来新的改变,我们也期待着其带来的更多便利。

4.总结

本文首先简单阐述了何为无失真信源编码技术,其次叙述了编码的定义方法,并对运行支持软件MATLAB做了简要的介绍,然后对无失真信源编码中常用的三种编码方法进行介绍,并通过MATLAB实现了其编码过程,主要研究了香农编码、费诺编码和哈夫曼编码这三种不同编码方法在实现编码过程中的异同,最后简要介绍了无失真信源编码在未来的发展趋势,并列举了其在日常生活中的应用。通过对比香农编码、费诺编码和哈夫曼编码的MATLAB运行过程,费诺编码的编码效率比香农编码高,而哈夫曼编码的编码效率比费诺编码高,由此得出结论是哈夫曼编码的平均码长最小,消息传输效率最大,编码效率最高。

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[20]P.Pancha and M.Zarki,”MPEG coding for variable bitrate video transmission,” IEEE Comm.Magazine ,pp.54-66,MAY 1994

[21] 芮国胜.一种实用的算术编码方案,高技术通讯,2000

[22] 程佩青,数字信号处理教程. 清华大学出版社,2010.5

信源编码的基本原理及其应用..

信源编码的基本原理及其应用 课程名称通信原理Ⅱ 专业通信工程 班级******* 学号****** 学生姓名***** 论文成绩 指导教师***** ******

信源编码的基本原理及其应用 信息论的理论定义是由当代伟大的数学家美国贝尔实验室杰出的科学家香农在他1948 年的著名论文《通信的数学理论》所定义的,它为信息论奠定了理论基础。后来其他科学家,如哈特莱、维纳、朗格等人又对信息理论作出了更加深入的探讨。使得信息论到现在形成了一套比较完整的理论体系。 信息通过信道传输到信宿的过程即为通信,通信中的基本问题是如何快速、准确地传送信息。要做到既不失真又快速地通信,需要解决两个问题:一是不失真或允许一定的失真条件下,如何提高信息传输速度(如何用尽可能少的符号来传送信源信息);二是在信道受到干扰的情况下,如何增加信号的抗干扰能力,同时又使得信息传输率最大(如何尽可能地提高信息传输的可靠性)。这样就对信源的编码有了要求,如何通过对信源的编码来实现呢? 通常对于一个数字通信系统而言,信源编码位于从信源到信宿的整个传输链路中的第一个环节,其基本目地就是压缩信源产生的冗余信息,降低传递这些不必要的信息的开销,从而提高整个传输链路的有效性。在这个过程中,对冗余信息的界定和处理是信源编码的核心问题,那么首先需要对这些冗余信息的来源进行分析,接下来才能够根据这些冗余信息的不同特点设计和采取相应的压缩处理技术进行高效的信源编码。简言之,信息的冗余来自两个主要的方面:首先是信源的相关性和记忆性。这类降低信源相关性和记忆性编码的典型例子有预测编码、变换编码等;其次是信宿对信源失真具有一定的容忍程度。这类编码的直接应用有很大一部分是在对模拟信源的量化上,或连续信源的限失真编码。可以把信源编码看成是在有效性和传递性的信息完整性(质量)之间的一种折中有段。 信源编码的基本原理: 信息论的创始人香农将信源输出的平均信息量定义为单消息(符号)离散信源的信息熵: 香农称信源输出的一个符号所含的平均信息量为 为信源的信息熵。 通信原理中对信源研究的内容包括3个方面: (1)信源的建模 信源输出信号的数学描述已有成熟的理论——随机过程,一般的随机过程理∑=-=L i i i x p x p x H 12) (log )()()(x H

数字通信中的信源编码和信道编码.(优选)

数字通信中的信源编码和信道编码 摘要:如今社会已经步入信息时代,在各种信息技术中,信息的传输及通信起着支撑作用。而对于信息的传输,数字通信已经成为重要的手段。本论文根据当今现代通信技术的发展,对信源编码和信道编码进行了概述性的介绍. 关键词:数字通信;通信系统;信源编码;信道编码 Abstract:Now it is an information society. In the all of information technologies, transmission and communication of information take an important effect. For the transmission of information, Digital communication has been an important means. In this thesis we will present an overview of source coding and channel coding depending on the development of today’s communica tion technologies. Key Words:digital communication; communication system; source coding; channel coding 1.前言 通常所谓的“编码”包括信源编码和信道编码。编码是数字通信的必要手段。使用数字信号进行传输有许多优点, 如不易受噪声干扰, 容易进行各种复杂处理, 便于存贮, 易集成化等。编码的目的就是为了优化通信系统。一般通信系统的性能指标主要是有效性和可靠性。所谓优化,就是使这些指标达到最佳。除了经济性外,这些指标正是信息论研究的对象。按照不同的编码目的,编码可主要分为信源编码和信道编码。在本文中对此做一个简单的介绍。 2.数字通信系统 通信的任务是由一整套技术设备和传输媒介所构成的总体——通信系统来完成的。电子通信根据信道上传输信号的种类可分为模拟通信和数字通信。最简单的数字通信系统模型由信源、信道和信宿三个基本部分组成。实际的数字通信系统模型要比简单的数字通信系统模型复杂得多。数字通信系统设备多种多样,综合各种数字通信系统,其构成如图2-l所示。 图2-1 数字通信系统模型 信源编码是以提高通信有效性为目的的编码。通常通过压缩信源的冗余度来实现。采用的一般方法是压缩每个信源符号的平均比特数或信源的码率。 信道,通俗地说是指以传输媒质为基础的信号通路。具体地说,信道是指由有线或无线电线路提供的信号通路。信道的作用是传输信号,它提供一段频带让信号通过,同时又给信号加以限制和损害。 信道编码是以提高信息传输的可靠性为目的的编码。通常通过增加信源的冗余度来实现。采用的一般方法是增大码率或带宽。与信源编码正好相反。在计算机科学领域,信道编

王能超 计算方法——算法设计及MATLAB实现课后代码

第一章插值方法 1.1Lagrange插值 1.2逐步插值 1.3分段三次Hermite插值 1.4分段三次样条插值 第二章数值积分 2.1 Simpson公式 2.2 变步长梯形法 2.3 Romberg加速算法 2.4 三点Gauss公式 第三章常微分方程德差分方法 3.1 改进的Euler方法 3.2 四阶Runge-Kutta方法 3.3 二阶Adams预报校正系统 3.4 改进的四阶Adams预报校正系统 第四章方程求根 4.1 二分法 4.2 开方法 4.3 Newton下山法 4.4 快速弦截法 第五章线性方程组的迭代法 5.1 Jacobi迭代 5.2 Gauss-Seidel迭代 5.3 超松弛迭代 5.4 对称超松弛迭代 第六章线性方程组的直接法 6.1 追赶法 6.2 Cholesky方法 6.3 矩阵分解方法 6.4 Gauss列主元消去法

第一章插值方法 1.1Lagrange插值 计算Lagrange插值多项式在x=x0处的值. MATLAB文件:(文件名:Lagrange_eval.m)function [y0,N]= Lagrange_eval(X,Y,x0) %X,Y是已知插值点坐标 %x0是插值点 %y0是Lagrange插值多项式在x0处的值 %N是Lagrange插值函数的权系数 m=length(X); N=zeros(m,1); y0=0; for i=1:m N(i)=1; for j=1:m if j~=i; N(i)=N(i)*(x0-X(j))/(X(i)-X(j)); end end y0=y0+Y(i)*N(i); end 用法》X=[…];Y=[…]; 》x0= ; 》[y0,N]= Lagrange_eval(X,Y,x0) 1.2逐步插值 计算逐步插值多项式在x=x0处的值. MATLAB文件:(文件名:Neville_eval.m)function y0=Neville_eval(X,Y,x0) %X,Y是已知插值点坐标 %x0是插值点 %y0是Neville逐步插值多项式在x0处的值 m=length(X); P=zeros(m,1); P1=zeros(m,1); P=Y; for i=1:m P1=P; k=1; for j=i+1:m k=k+1;

信源编码的基本原理及其应用讲课稿

信源编码的基本原理 及其应用

信源编码的基本原理及其应用 课程名称通信原理Ⅱ 专业通信工程 班级 ******* 学号 ****** 学生姓名 ***** 论文成绩 指导教师 ***** ******

信源编码的基本原理及其应用 信息论的理论定义是由当代伟大的数学家美国贝尔实验室杰出的科学家香农在他1948 年的著名论文《通信的数学理论》所定义的,它为信息论奠定了理论基础。后来其他科学家,如哈特莱、维纳、朗格等人又对信息理论作出了更加深入的探讨。使得信息论到现在形成了一套比较完整的理论体系。 信息通过信道传输到信宿的过程即为通信,通信中的基本问题是如何快速、准确地传送信息。要做到既不失真又快速地通信,需要解决两个问题:一是不失真或允许一定的失真条件下,如何提高信息传输速度(如何用尽可能少的符号来传送信源信息);二是在信道受到干扰的情况下,如何增加信号的抗干扰能力,同时又使得信息传输率最大(如何尽可能地提高信息传输的可靠性)。这样就对信源的编码有了要求,如何通过对信源的编码来实现呢? 通常对于一个数字通信系统而言,信源编码位于从信源到信宿的整个传输链路中的第一个环节,其基本目地就是压缩信源产生的冗余信息,降低传递这些不必要的信息的开销,从而提高整个传输链路的有效性。在这个过程中,对冗余信息的界定和处理是信源编码的核心问题,那么首先需要对这些冗余信息的来源进行分析,接下来才能够根据这些冗余信息的不同特点设计和采取相应的压缩处理技术进行高效的信源编码。简言之,信息的冗余来自两个主要的方面:首先是信源的相关性和记忆性。这类降低信源相关性和记忆性编码的典型例子有预测编码、变换编码等;其次是信宿对信源失真具有一定的容忍程度。这类编码的直接应用有很大一部分是在对模拟信源的量化上,或连续信源的限失真编码。可以把信源编码看成是在有效性和传递性的信息完整性(质量)之间的一种折中有段。 信源编码的基本原理: 信息论的创始人香农将信源输出的平均信息量定义为单消息(符号)离散信源的信息熵: 香农称信源输出的一个符号所含的平均信息量为 为信源的信息熵。 通信原理中对信源研究的内容包括3个方面: ∑=-=L i i i x p x p x H 12) (log )()() (x H

信源编码与信道编码解析

信源编码与信道编码解析 摘要:衡量一个通信系统性能优劣的基本因素是有效性和可靠性,有效性是指信道传输信息的速度快慢,可靠性是指信道传输信息的准确程度。在数字通信系统中,信源编码是为了提高有效性,信道编码是为了提高可靠性,而在一个通信系统中,有效性和可靠性是互相矛盾的,也是可以互换的。我们可以用降低有效性的办法提高可靠性,也可以用用降低可靠性的办法提高有效性。本文对信源编码和信道编码的概念,作用,编码方式和类型进行了解析,以便于更好的理解数字通信系统的各个环节。 关键字:信源编码信道编码 Abstract: the measure of a communication system the basic factor is quality performance efficiency and reliability, effectiveness refers to channel to transfer information machine speed, reliability is to point to the accuracy of the information transmission channel. In digital communication system, the source coding is in order to improve the effectiveness, channel coding is in order to improve the reliability, and in a communication system, effectiveness and reliability is contradictory, is also can be interchanged. We can use to reduce the availability of improving the reliability, also can use to improve the effectiveness of reduces reliability. In this paper, the source coding and channel coding concept, function, coding mode and the types of analysis, in order to better understand all aspects of digital communication systems. Key words: the source coding channel coding 中图分类号:TN911.21 文献标识码:A 文章编号: 1引言 数字通信系统: 信源是把消息转化成电信号的设备,例如话筒、键盘、磁带等。 信源编码的基本部分是压缩编码。它用于减小数字信号的冗余度,提高数字信号的有效性,如果是模拟信源,则它还包括数模转换功能,在某些系统中,信源编码还包括加密功能。

《信息论与信源编码》实验报告

《信息论与信源编码》实验报告 1、实验目的 (1) 理解信源编码的基本原理; (2) 熟练掌握Huffman编码的方法; (3) 理解无失真信源编码和限失真编码方法在实际图像信源编码应用中的差异。 2、实验设备与软件 (1) PC计算机系统 (2) VC++6.0语言编程环境 (3) 基于VC++6.0的图像处理实验基本程序框架imageprocessing_S (4) 常用图像浏览编辑软件Acdsee和数据压缩软件winrar。 (5) 实验所需要的bmp格式图像(灰度图象若干幅) 3、实验内容与步骤 (1) 针对“图像1.bmp”、“图像2.bmp”和“图像3.bmp”进行灰度频率统计(即计算图像灰度直方图),在此基础上添加函数代码构造Huffman码表,针对图像数据进行Huffman编码,观察和分析不同图像信源的编码效率和压缩比。 (2) 利用图像处理软件Acdsee将“图像1.bmp”、“图像2.bmp”和“图像 3.bmp”转换为质量因子为10、50、90的JPG格式图像(共生成9幅JPG图像),比较图像格式转换前后数据量的差异,比较不同品质因素对图像质量的影响; (3) 数据压缩软件winrar将“图像1.bmp”、“图像2.bmp”和“图像3.bmp”分别生成压缩包文件,观察和分析压缩前后数据量的差异; (4) 针对任意一幅图像,比较原始BMP图像数据量、Huffman编码后的数据量(不含码表)、品质因素分别为10、50、90时的JPG文件数据量和rar压缩包的数据量,分析不同编码方案下图像数据量变化的原因。 4、实验结果及分析 (1)在VC环境下,添加代码构造Huffman编码表,对比试验结果如下: a.图像1.bmp:

WCDMA技术的信源编码和信道编码

WCDMA技术的信源编码和信道编码 WCDMA网络是全球商用时间最长,技术成熟、可演进性最好的,全球第一个3G商用网络就是采用WCDMA制式。我国采用了全球广泛应用的WCDMA 3G技术,目前已全面支持HSDPA/HSUPA,网络下载理论最高速率达到14.4Mbps。2G无线宽带的最高下载速度约为150Kbps,我国的WCDMA网络速度几乎是2G网络速度的100倍。支持业务最广泛,基于WCDMA成熟的网络和业务支撑平台,其所能实现的3G业务非常丰富。无线上网卡、手机上网、手机音乐、手机电视、手机搜索、可视电话、即时通讯、手机邮箱、手机报等业务应用可为用户的工作、生活带来更多的便利和美妙享受。终端种类最多,截至2008年底,支持WCDMA商用终端的款式数量超过2000款,全球主要手机厂商都推出了为数众多的WCDMA手机。国内覆盖广泛,截至2009年9月28日,联通3G网络已成功在中国大陆285个地市完成覆盖并正式商用,新覆盖的城镇数量还在不断增长中,联通3G网络和业务已经覆盖了中国绝大部分的人口和地域。开通国家最广,可漫游的国家和地区最多,截至2008年底,全球已有115个国家开通了264个WCDMA网络,占全球3G商用网络的71.3%。截至2009年9月28日,中国联通已与全球215个国家的395个运营商开通了。 WCDMA的优势明显,技术成熟,在WCDMA物理层来看,信源编码和信道编码是WCDMA技术的基础,信源编码是采用语音编码技术,AMR语音编码技术是由基于变速率多模式语音编码技术发展而来,主要原理在于:语音编码器模型由一系列能提供多种编码输出速率与合成质量的声码器构成AMR支持八种速率。鉴于不同信源比特对合成语音质量的影响不同AMR 语音编码器输出的话音比特在传输之前需要按照它们的主观重要性来排序分类,分别采用不同保护程度的信道编码对其进行编码保护。 信源编码AMR模式自适应选择编码器模式以更加智能的方式解决信源和信道编码的速率匹配问题,使得无线资源的配置和利用更加灵活和高效。实际的语音编码速率取决于信道条件,它是信道质量的函数。而这部分工作是解码器根据信道质量的测量参数协助基站来完成,选择编码模式,决定编码速率。原则上在信道质量差时采用低速率编码器,就能分配给信道编码更多的比特冗余位来实现纠错,实现更可靠的差错控制。在信道质量好、误比特率较低时采用高速率编码器,能够提高语音质量。在自适应过程中,基站是主要部分,决定上下行链路采用的速率模式。 信源编码AMR编码器原理,WCDMA系统的AMR声码器共有八种编码模式,它们的输出比特速率不同。为了降低成本和复杂度,八种模式都采用代数码本激励线性预测技术,它们编码的语音特征参量和参量提取方法相同,不同的是参量的量化码本和量化比特数。AMR语音编码器根据实现功能大致可分为LPC分析、基音搜索、代数码本搜索三大部分。其中LPC分析完成的主要功能是获得10阶LPC滤波器的-.个系数,并将它们转化为线谱对参数,并对LSF进行量化;基音搜索包括了开环基音分析和闭环基音分析两部分,以获得基音延迟和基音增益这两个参数;代数码本搜索则是为了获得代数码本索引和代数码本增益,还包括了码本增益的量化。

0计算方法及MATLAB实现简明讲义课件PPS8-1欧拉龙格法

第8章 常微分方程初值问题数值解法 8.1 引言 8.2 欧拉方法 8.3 龙格-库塔方法 8.4 单步法的收敛性与稳定性 8.5 线性多步法

8.1 引 言 考虑一阶常微分方程的初值问题 00(,),[,],(). y f x y x a b y x y '=∈=(1.1) (1.2) 如果存在实数 ,使得 121212(,)(,).,R f x y f x y L y y y y -≤-?∈(1.3) 则称 关于 满足李普希茨(Lipschitz )条件, 称为 的李普希茨常数(简称Lips.常数). 0>L f y L f (参阅教材386页)

计算方法及MATLAB 实现 所谓数值解法,就是寻求解 在一系列离散节点 )(x y <<<<<+121n n x x x x 上的近似值 . ,,,,,121+n n y y y y 相邻两个节点的间距 称为步长. n n n x x h -=+1 如不特别说明,总是假定 为定数, ),2,1( ==i h h i 这时节点为 . ) ,2,1,0(0 =+=i nh x x n 初值问题(1.1),(1.2)的数值解法的基本特点是采取 “步进式”. 即求解过程顺着节点排列的次序一步一步地向前推进. 00(,),[,], (). y f x y x a b y x y '=∈=

描述这类算法,只要给出用已知信息 ,,,21--n n n y y y 计算 的递推公式. 1+n y 一类是计算 时只用到前一点的值 ,称为单步法. 1+n y n y 另一类是用到 前面 点的值 , 1+n y k 11,,,+--k n n n y y y 称为 步法. k 其次,要研究公式的局部截断误差和阶,数值解 与 精确解 的误差估计及收敛性,还有递推公式的计算 稳定性等问题. n y )(n x y 首先对方程 离散化,建立求数值解的递推 公式. ),(y x f y ='

用MATLAB实现结构可靠度计算.

用MATLAB实现结构可靠度计算 口徐华…朝泽刚‘u刘勇‘21 。 (【l】中国地质大学(武汉工程学院湖北?武汉430074; 12】河海大学土木工程学院江苏?南京210098 摘要:Matlab提供了各种矩阵的运算和操作,其中包含结构可靠度计算中常用的各种数值计算方法工具箱,本文从基本原理和相关算例分析两方面,阐述利用Matlab,编制了计算结构可靠度Matlab程.序,使得Matlab-语言在可靠度计算中得到应用。 关键词:结构可靠度Matlab软件最优化法 中图分类号:TP39文献标识码:A文章编号:1007-3973(200902-095-Ol 1结构可靠度的计算方法 当川概率描述结构的可靠性时,计算结构可靠度就是计算结构在规定时问内、规定条件F结构能够完成预定功能的概率。 从简单到复杂或精确稃度的不同,先后提出的可靠度计算方法有一次二阶矩方法、二次二阶矩方法、蒙特卡洛方法以及其他方法。一次■阶矩方法又分为。I-心点法和验算点法,其中验算点法足H前可靠度分析最常川的方法。 2最优化方法计算可靠度指标数学模型 由结构111n个任意分布的独立随机变量一,x:…以表示的结构极限状态方程为:Z=g(■.托…t=0,采用R-F将非正念变量当罱正态化,得到等效正态分布的均值o:和标准差虹及可靠度指标B,由可靠度指标B的几何意义知。o;辟

开始时验算点未知,把6看成极限状态曲面上点P(■,爿:---37,的函数,通过优化求解,找到B最小值。求解可靠皮指标aJ以归结为以下约束优化模型: rain睁喜t华,2 s.,.Z=g(工i,x2’,…,工:=0 如极限状态方栉巾某个变最(X。可用其他变量表示,则上述模型jfIJ‘转化为无约束优化模型: 。。B!:手f生丛r+阻:坚:坠:盐尘}二剐 t∞oY?’【叫,J 3用MATLAB实现结构可靠度计算 3.1Matlab简介 Matlab是++种功能强、效率高、便.丁.进行科学和工程计算的交互式软件包,汇集了人量数学、统计、科学和工程所需的函数,MATI.AB具有编程简甲直观、用户界mf友善、开放性强等特点。将MATLAB用于蒙特卡罗法的一个显著优点是它拥有功能强大的随机数发生器指令。 3.2算例 3.2.I例:已知非线形极限状态方程z=g(t r'H=567f r-0.5H2=0’f、r服从正态分布。IIf=0.6,o r=0.0786;la|_ 2.18,o r_0.0654;H服从对数正态分布。u H= 3218,O。 =0.984。f、r、H相互独立,求可靠度指标B及验算点(,,r’,H‘。 解:先将H当量正念化:h=ln H服从正态分布,且 ,‘-““了:等专虿’=,。49?口二-、『五ir面_。。3

信源编码和信源解码

信源编码和信源解码 字、符号、图形、图像、音频、视频、动画等各种数据本身的编码通常称为信源编码,信源编码标准是信息领域的基础性标准。无论是数字电视、激光视盘机,还是多媒体通信和各种视听消费电子产品,都需要音视频信源编码这个基础性标准。 大家用电脑打字一定很熟悉,当你用WORD编辑软件把文章(DOC文件)写完,存好盘后,再用PCTOOLS工具软件把你的DOC文件打开,你一定能看到你想象不到的东西,内容全是一些16进制的数字,这些数字叫代码,它与文章中的字符一一对应。现在我们换一种方法,用小画板软件来写同样内容的文章。你又会发现,用小画板软件写出来的BMP文件,占的内存(文件容量)是DOC文件的好几十倍,你知道这是为什么?原来WORD编辑软件使用的是字库和代码技术,而小画板软件使用的是点阵技术,即文字是由一些与坐标位置决定的点来组成,没有使用字库,因此,两者在工作效率上相差几十倍。[信源]->[信源编码]->[信道编码]->[信道传输+噪声]->[信道解码]->[信源解码]->[信宿] 目前模拟信号电视机图像信号处理技术就很类似小画板软件使用的点阵技术,而全数字电视机的图像信号处理技术就很类似WORD编辑软件使用的字库和代码技术。实际上这种代码传输技术在图文电视中很早就已用过,在图文电视机中一般都安装有一个带有图文字库的译码器,对方发送图文信号的时候只需发送图文代码信息,这样可以大大地提高数据传输效率。 对于电视机,显示内容是活动图像信息,它哪来的“字库”或“图库”呢?这个就是电视图像特有的“相关性”技术问题。原来在电视图像信号中,90%以上的图像信息是互相相关的,我们在模拟电视机中使用的Y/C(亮度信号/彩色信号)分离技术,就是利用两行图像信号的相关性,来进行Y/C分离。如果它们之间内容不相关,Y/C信号则无法进行分离。全数字信号电视也一样,如果图像内容不相关,则图像信号压缩也就要免谈。如果图像内容有相关性,那么上一幅图像的内容就相当于下一幅图像的“图形库”,或一幅图像中的某部分就是另一部分的“图形库”,因此,下一幅图像或图像中某一个与另一个相关的部分,在发送信号时,只需发送一个“代码”,而传送一个“代码”要比送一个“图形库”效率高很多,显示时也只需把内容从“图形库”中取出即可,这就是MPEG图像压缩的原理。 利用电视信号的相关性,可以进行图像信号压缩,这个原理大家已经明白,但要找出图像相关性的内容来,那就不是一件很容易的事情,这个技术真的是太复杂了。为了容易理解电视图像的相关性,我们不妨设想做一些试验,把图像平均分成几大块,然后每一块,每一块的进行比较,如果有相同的,我们就定义它们有相关性;如果没有相同的,我们继续细分下去,把每大块又分成几小块,一直比较下去,最后会发现,块分得越细,相同块的数目就越多,但分得太细需要的代码也增多,所以并不是分得越细越好。我们在看VCD的时候经常发现,如果VCD读光盘数据出错,就会在图像中看到“马赛克”,这些“马赛克”就是图像分区时的最小单位,或把数码相片进行放大,也可以看到类似“马赛克”的小区,这就是数码图像的最小“图形库”,每个小“图形库”都要对应一个“代码”。 在单幅图像中找出相关性的几率并不是很大的,所以对单幅图像的压缩率并不很大,这个通过观察数码相片的容量就很容易明白,如果把寻找相关性的范围扩大到两幅图像,你就会发现,具有相关性的内容太多了,这是因为运动物体对于人的眼睛感觉器官来说,是很慢

计算方法及其MATLAB实现第二章作业

作者:夏云木子 1、 >> syms re(x) re(y) re(z) >> input('计算相对误差:'),re(x)=10/1991,re(y)=0.0001/1.991,re(y)=0.0000001/0.0001991 所以可知re(y)最小,即y精度最高 2、 >> format short,A=sqrt(2) >> format short e,B=sqrt(2) >> format short g,C=sqrt(2)

>> format long,D=sqrt(2) >> format long e,E=sqrt(2) >> format long g,F=sqrt(2) >> format bank,H=sqrt(2) >> format hex,I=sqrt(2) >> format +,J=sqrt(2) >> format,K=sqrt(2)

3、 >> syms A >> A=[sqrt(3) exp(7);sin(5) log(4)];vpa(pi*A,6) 4、1/6251-1/6252=1/6251*6252 5、(1)1/(1+3x)-(1-x)/(1+x)=x*(3*x-1)/[(1+3*x)*(1+x)] (2) sqrt(x+1/x)-sqrt(x-1/x)=2/x/[sqrt(x-1/x)+sqrt(x+1/x)] (3) log10(x1)-log(x2)=log10(x1/x2) (4) [1-cos(2*x)]/x =x^2/factorial(2)-x^4/factorial(4)+x^6/factorial(6)-…

matlab用于计算方法的源程序

1、Newdon迭代法求解非线性方程 function [x k t]=NewdonToEquation(f,df,x0,eps) %牛顿迭代法解线性方程 %[x k t]=NewdonToEquation(f,df,x0,eps) %x:近似解 %k:迭代次数 %t:运算时间 %f:原函数,定义为内联函数 ?:函数的倒数,定义为内联函数 %x0:初始值 %eps:误差限 % %应用举例: %f=inline('x^3+4*x^2-10'); ?=inline('3*x^2+8*x'); %x=NewdonToEquation(f,df,1,0.5e-6) %[x k]=NewdonToEquation(f,df,1,0.5e-6) %[x k t]=NewdonToEquation(f,df,1,0.5e-6) %函数的最后一个参数也可以不写。默认情况下,eps=0.5e-6 %[x k t]=NewdonToEquation(f,df,1) if nargin==3 eps="0".5e-6; end tic; k=0; while 1 x="x0-f"(x0)./df(x0); k="k"+1; if abs(x-x0) < eps || k >30 break; end x0=x; end t=toc; if k >= 30 disp('迭代次数太多。'); x="0"; t="0"; end

2、Newdon迭代法求解非线性方程组 function y="NewdonF"(x) %牛顿迭代法解非线性方程组的测试函数 %定义是必须定义为列向量 y(1,1)=x(1).^2-10*x(1)+x(2).^2+8; y(2,1)=x(1).*x(2).^2+x(1)-10*x(2)+8; return; function y="NewdonDF"(x) %牛顿迭代法解非线性方程组的测试函数的导数 y(1,1)=2*x(1)-10; y(1,2)=2*x(2); y(2,1)=x(2).^+1; y(2,2)=2*x(1).*x(2)-10; return; 以上两个函数仅供下面程序的测试 function [x k t]=NewdonToEquations(f,df,x0,eps) %牛顿迭代法解非线性方程组 %[x k t]=NewdonToEquations(f,df,x0,eps) %x:近似解 %k:迭代次数 %t:运算时间 %f:方程组(事先定义) ?:方程组的导数(事先定义) %x0:初始值 %eps:误差限 % %说明:由于虚参f和df的类型都是函数,使用前需要事先在当前目录下采用函数M文件定义% 另外在使用此函数求解非线性方程组时,需要在函数名前加符号“@”,如下所示 % %应用举例: %x0=[0,0];eps=0.5e-6; %x=NewdonToEquations(@NewdonF,@NewdonDF,x0,eps) %[x k]=NewdonToEquations(@NewdonF,@NewdonDF,x0,eps) %[x k t]=NewdonToEquations(@NewdonF,@NewdonDF,x0,eps) %函数的最后一个参数也可以不写。默认情况下,eps=0.5e-6 %[x k t]=NewdonToEquations(@NewdonF,@NewdonDF,x0,eps)

层次分析法计算权重在matlab中的实现

信息系统分析与设计作业 层次分析法确定绩效评价权重在matlab中的实现 小组成员:孙高茹、王靖、李春梅、郭荣1 程序简要概述 编写程序一步实现评价指标特征值lam、特征向量w以及一致性比率CR的求解。 具体的操作步骤是:首先构造评价指标,用专家评定法对指标两两打分,构建比较矩阵,继而运用编写程序实现层次分析法在MATLAB中的应用。 通过编写MATLAB程序一步实现问题求解,可以简化权重计算方法与步骤,减少工作量,从而提高人力资源管理中绩效考核的科学化电算化。 2 程序在matlab中实现的具体步骤 function [w,lam,CR] = ccfx(A) %A为成对比较矩阵,返回值w为近似特征向量 % lam为近似最大特征值λmax,CR为一致性比率 n=length(A(:,1)); a=sum(A); B=A %用B代替A做计算 for j=1:n %将A的列向量归一化 B(:,j)=B(:,j)./a(j); end s=B(:,1); for j=2:n s=s+B(:,j); end c=sum(s);%计算近似最大特征值λmax w=s./c; d=A*w lam=1/n*sum((d./w)); CI=(lam-n)/(n-1);%一致性指标 RI=[0,0,0.58,0.90,1.12,1.24,1.32,1.41,1.45,1.49,1.51];%RI为随机一致

性指标 CR=CI/RI(n);%求一致性比率 if CR>0.1 disp('没有通过一致性检验'); else disp('通过一致性检验'); end end 3 案例应用 我们拟构建公司员工绩效评价分析权重,完整操作步骤如下: 3.1构建的评价指标体系 我们将影响员工绩效评定的指标因素分为:打卡、业绩、创新、态度与品德。 3.2专家打分,构建两两比较矩阵 A = 1.0000 0.5000 3.0000 4.0000 2.0000 1.0000 5.0000 3.0000 0.3333 0.2000 1.0000 2.0000 0.2500 0.3333 0.5000 1.0000 3.3在MATLAB中运用编写好的程序实现 直接在MATLAB命令窗口中输入 [w,lam,CR]=ccfx(A) 继而直接得出 d = 1.3035 2.0000 0.5145 0.3926 w = 0.3102 0.4691 0.1242 0.0966 lam =4.1687

计算方法及其MATLAB实现第一章作业

计算方法作业(作者:夏云木子) 1、help linspace type linspace 2、a1=[5 12 47;13 41 2;9 6 71];a2=[12 9;6 15;7 21];B=a1*a2, C=a1(:,1:2).*a2, D=a1.^2,

E=a1(:).^2 3、a1=[5 12 47;13 41 2;9 6 71];a2=[12 9;6 15;7 21];a1(4:5,1:3)=a2.';a1([4 5],:)=a1([5 4],:);b1=a1

c1=b1(4,1),c2=b1(5,3),D=b1(3:4,:)*a2 4、a1=[5 12 47;13 41 2;9 6 71]; E=eye(3,3); S = a1 + 5*a1' - E, S1=a1^3-rot90(a1)^2+6*E 5、a1=[5 12 47;13 41 2;9 6 71];s=5;A=s-a1,B=s*a1,C=s.*a1,D=s./a1,E=a1./s

6、c=[1 2 3 4;5 6 7 8;9 10 11 12;13 14 15 16];A=c^-4,B=(c^3)^-1,C=(3*c+5*c^-1)/5

7、a=[1 i 3;9i 2-i 8;7 4 8+i];A=a.' 8、abc=[-2.57 8.87;-0.57 3.2-5.5i];m1=sign(abc),m2=round(abc),m3=floor(abc) Sign为符号函数,round表示四舍五入取整,floor表示舍去小数部分取整

9、x=[1 4 3 2 0 8 10 5]';y=[8 0 0 4 2 1 9 11]';A=dot(x,y) 10、a=[3.82 5.71 9.62];b=[7.31 6.42 2.48];A=dot(a,b),B=cross(a,b) 11、P=[5 7 8 0 1];Pf=poly(P);Px=poly2str(Pf,'x') 12、P=[3 0 9 60 0 -90];K1=polyval(P,45),K2=polyval(P,-123),K3=polyval(P,579) 13、P1=[13 55 0 -17 9];P2=[63 0 26 -85 0 105];PP=conv(P1,P2);P1P2=poly2str(PP,'x'),[Q,r]=deconv(P2,P1)

数值计算方法matlab程序

function [x0,k]=bisect1(fun1,a,b,ep) if nargin<4 ep=1e-5; end fa=feval(fun1,a); fb=feval(fun1,b); if fa*fb>0 x0=[fa,fb]; k=0; return; end k=1; while abs(b-a)/2>ep x=(a+b)/2; fx=feval(fun1,x); if fx*fa<0 b=x; fb=fx; else a=x; fa=fx; k=k+1; end end x0=(a+b)/2; >> fun1=inline('x^3-x-1'); >> [x0,k]=bisect1(fun1,1.3,1.4,1e-4) x0 = 1.3247 k = 7 >> 简单迭代法 function [x0,k]=iterate1(fun1,x0,ep,N) if nargin<4 N=500; end if nargin<3 ep=1e-5; end x=x0; x0=x+2*ep;

while abs(x-x0)>ep & k> fun1=inline('(x+1)^(1/3)'); >> [x0,k]=iterate1(fun1,1.5) x0 = 1.3247 k = 7 >> fun1=inline('x^3-1'); >> [x0,k]=iterate1(fun1,1.5) x0 = Inf k = 9 >> Steffesen加速迭代(简单迭代法的加速)function [x0,k]=steffesen1(fun1,x0,ep,N) if nargin<4 N=500; end if nargin<3 ep=1e-5; end x=x0; x0=x+2*ep; k=0; while abs(x-x0)>ep & k

第五章 信源编码(第十讲)

第五章 信源编码(第十讲) (2课时) 主要内容:(1)编码的定义(2)无失真信源编码 重点:定长编码定理、变长编码定理、最佳变长编码。 难点:定长编码定理、哈夫曼编码方法。 作业:5。2,5。4,5。6; 说明:本堂课推导内容较多,枯燥平淡,不易激发学生兴趣,要注意多讨论用途。另外,注意,解题方法。多加一些内容丰富知识和理解。 通信的实质是信息的传输。而高速度、高质量地传送信息是信息传输的基本问题。将信源信息通过信道传送给信宿,怎样才能做到尽可能不失真而又快速呢?这就需要解决两个问题:第一,在不失真或允许一定失真的条件下,如何用尽可能少的符号来传送信源信息;第二,在信道受干扰的情况下,如何增加信号的抗干扰能力,同时又使得信息传输率最大。为了解决这两个问题,就要引入信源编码和信道编码。 一般来说,提高抗干扰能力(降低失真或错误概率)往往是以降低信息传输率为代价的;反之,要提高信息传输率常常又会使抗干扰能力减弱。二者是有矛盾的。然而在信息论的编码定理中,已从理论上证明,至少存在某种最佳的编码或信息处理方法,能够解决上述矛盾,做到既可靠又有效地传输信息。这些结论对各种通信系统的设计和估价具有重大的理论指导意义。 §3.1 编码的定义 编码实质上是对信源的原始符号按一定的数学规则进行的一种变换。 讨论无失真信源编码,可以不考虑干扰问题,所以它的数学描述比较简单。图 3.1是一个信源编码器,它的输入是信源符号},,,{21q s s s S =,同时存在另一符号 },,,{21r x x x X =,一般来说,元素小姐xj 是适合信道传输的,称为码符号(或者码元)。 编码器的功能就是将信源符号集中的符号s i (或者长为N 的信源符号序列)变换成由x j (j=1,2,3,…r)组成的长度为l i 的一一对应的序列。 输出的码符号序列称为码字,长度l i 称为码字长度或简称码长。可见,编码就是从信源符号到码符号的一种映射。若要实现无失真编码,则这种映射必须是一一对应的,并且是可逆的。 码符号的分类: 下图是一个码分类图

信源编码

信源编码技术 为什么要进行信源编码 通信系统就是将产生的信息传输到目的地。信源有各种不同的形式,
如广播的信源是语音或音乐,电视的信源是活动图像,这些信源的输 出都是模拟信号,称为模拟信源。计算机和存储器件(磁盘或光盘) 输出的是离散信号,称为数字信源。在数字系统中传输的都是数字信 息,不论是模拟信源还是离散信源其输出都必须转化为可以传输的数 字信息,这种转化通常是由信源编码器来完成的。 信源编码在移动通信中也称语音编码。 ? 信源编码的作用是用信道能传输的符号来表示信源发出的信息,在不 失真或一定失真的条件下用尽可能少的符号传送信源消息,提高信息 传输率。信源编码(如语音)对数字传输非常重要,而且对无线通信
来说显得尤其重要。
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?
随着数字电话和数据通信容量日益增长的迫切要求,而又 不希望明显降低传送话音信号的质量,除了提高通信带宽之外, 对话音信号进行压缩是提高通信容量的重要措施。
?在移动通信中,稀少而又昂贵的无线信道更一定要和必 须要对传输的各种信号源进行压缩,以提高通信容量。
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模拟信源(语音)编码的种类
波形编码、参量编码、混合编码 一般来说,波形编码器的话音质量高,但数据率也很高;参量编码器的数据 率很低,产生的合成话音的音质有待提高;混合编码器同时使用参量编译码技 术和波形编译码技术,数据率和音质介于它们之间。 (1)波形编码 波形编码比较简单,编码前采样定理对模拟语音信号进行量化,然后进行 幅度量化,再进行二进制编码。解码器作数/模变换后再由低通滤波器恢复出现 原始的模拟语音波形,这就是最简单的脉冲编码调制(PCM),也称为线性 PCM。可以通过非线性量化,前后样值的差分、自适应预测等方法实现数据压 缩。波形编码的目标是让解码器恢复出的模拟信号在波形上尽量与编码前原始波 形相一致,也即失真要最小。波形编码的方法简单,数码率较高,在64kbit/s至 32kbit/s之间音质优良,当数码率低于32kbit/s的时候音质明显降低,16 kbit/s时 音质非常差。
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