数字通信中的信源编码和信道编码.(优选)
论信源编码与信道编码
论信源编码与信道编码摘要：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。
而在数字通信系统中，信源编码和信道编码在信息的传送过程中起到了至关重要的作用，这要求我们对信源编码和信道编码的了解和认识有更高的层次。
关键词：信息传输数字通信信源编码信道编码正文：一．信源编码和信道编码的发展历程信源编码：最原始的信院编码就是莫尔斯电码，另外还有ASCII码和电报码都是信源编码。
但现代通信应用中常见的信源编码方式有：Huffman编码、算术编码、L-Z 编码，这三种都是无损编码，另外还有一些有损的编码方式。
信源编码的目标就是使信源减少冗余，更加有效、经济地传输，最常见的应用形式就是压缩。
相对地，信道编码是为了对抗信道中的噪音和衰减，通过增加冗余，如校验码等，来提高抗干扰能力以及纠错能力。
信道编码：1948年Shannon极限理论→1950年Hamming码→1955年Elias卷积码→1960年 BCH码、RS码、PGZ译码算法→1962年Gallager LDPC（Low Density Parity Check，低密度奇偶校验）码→1965年Ｂ－M译码算法→1967年RRNS码、Viterbi算法→1972年Chase氏译码算法→1974年Bahl MAP算法→1977年IMaiBCM分组编码调制→1978年Wolf 格状分组码→1986年Padovani恒包络相位／频率编码调制→1987年Ungerboeck TCM格状编码调制、SiMonMTCM多重格状编码调制、WeiL.F.多维星座TCM→1989年Hagenauer SOVA算法→1990年Koch Max－Lg－MAP算法→1993年Berrou Turbo码→1994年Pyndiah 乘积码准最佳译码→1995年 Robertson Log－MAP算法→1996年 Hagenauer TurboBCH码→1996MACKaｙ－Neal重新发掘出LDPC码→1997年 Nick Turbo Hamming码→1998年Tarokh 空－时卷格状码、AlaMouti空－时分组码→1999年删除型Turbo码虽然经过这些创新努力，已很接近Shannon极限，例如1997年Nickle的Turbo Hamming码对高斯信道传输时已与Shannon极限仅有0.27dB相差，但人们依然不会满意，因为时延、装备复杂性与可行性都是实际应用的严峻要求，而如果不考虑时延因素及复杂性本来就没有意义，因为50多年前的Shannon理论本身就已预示以接近无限的时延总容易找到一些方法逼近Shannon极限。
信源编码和信道编码的区别
信源编码和信道编码的区别信源编码和信道编码是数字通信领域中两个重要的概念。
尽管这两个概念有时会被混淆使用，但它们在通信系统中的作用和目标是不同的。
信源编码主要关注的是如何将源信息进行有效的压缩和表示，以减少传输所需的带宽和存储空间。
而信道编码则专注于在传输过程中，如何通过添加冗余信息来提高通信系统对噪声和干扰的容忍度。
下面将从定义、目标和应用等方面说明信源编码和信道编码的区别。
首先，信源编码是指对信号源进行编码，即将源数据转换为一系列编码符号的过程。
信源编码的目标是通过增加数据的冗余性，以便减少数据的存储和传输所需的比特数。
通过信源编码，我们可以压缩和表示原始数据，以便更有效地传输和存储。
常见的信源编码技术包括霍夫曼编码、算术编码、字典编码等。
例如，在图像和音频压缩中，我们通常使用信源编码来减少文件的大小，而不丢失太多信息。
相比之下，信道编码是指通过在信道上添加冗余信息，以提高通信系统对噪声、干扰和误码的容忍度。
信道编码的目标是在不增加传输时间的情况下，提高传输的可靠性和健壮性。
常见的信道编码技术包括海明码、卷积码、低密度奇偶校验码等。
通常，信道编码采用纠错码的方式来检测和纠正传输中的错误，从而可以提高数据的可靠性。
信道编码在很多通信系统中都得到了广泛应用，例如无线通信、卫星通信等。
信源编码和信道编码的主要区别在于它们的应用领域和目标。
信源编码主要关注如何有效地对源数据进行压缩和表示，以提高存储和传输的效率。
而信道编码主要关注如何在传输过程中提高数据的可靠性和健壮性，以应对信道噪声和干扰的影响。
信源编码和信道编码是数字通信中两个独立但密切相关的概念，它们通常结合使用，以提高通信系统的性能和效果。
此外，信源编码和信道编码还在某种程度上是相互依赖的。
良好的信源编码可以提供更好的信道编码性能。
因为信源编码可以减少数据的冗余性，减小信道编码的冗余部分，从而提高传输效率。
而信道编码可以弥补信源编码在传输过程中的失真或丢失，从而提高信号的质量和可靠性。
4g和5g通信所采用的信源编码和信道编码
4g和5g通信所采用的信源编码和信道编码4G和5G通信所采用的信源编码和信道编码是不同的，具体如下：1. 4G通信所采用的信源编码4G通信系统采用了多种信源编码方式，其中最常用的是AMR （Adaptive Multi-Rate）编码。
AMR编码是一种自适应多速率语音编解码器，其主要作用是将语音转化为数字数据，并通过无线网络传输。
AMR编码可以根据网络质量自适应调整传输速率，从而提高语音质量。
2. 4G通信所采用的信道编码4G通信系统采用了Turbo编码和LDPC（Low Density Parity Check）编码两种主要的信道编码方式。
Turbo编码是一种迭代式卷积码，能够有效地提高数据传输速率和距离性能。
LDPC编码则是一种基于图像理论的低密度奇偶校验码，具有低复杂度、高效率等优点。
3. 5G通信所采用的信源编码5G通信系统引入了新型的波形调制方式和多路访问技术，因此在信源编解码方面也进行了改进。
5G通信系统主要采用Polar Coding（极化编解码）技术进行数据压缩和解压缩。
Polar Coding是一种基于极化理论的新型编码方式，具有高效率、低复杂度等优点。
4. 5G通信所采用的信道编码5G通信系统主要采用了LDPC编码和Polar Coding两种信道编码方式。
与4G通信系统相比，5G采用了更加先进的LDPC编码技术，能够提高数据传输速率和距离性能。
此外，Polar Coding也可以应用于5G通信系统的信道编码中，进一步提高数据传输效率。
总之，4G和5G通信所采用的信源编码和信道编码各有不同，并且在技术上都进行了不断改进和优化，以满足不断增长的无线通信需求。
信源编码与信道编码课件
常见的熵编码算法包括哈夫曼编码和算术编码等。
算术编码原理
算术编码是一种基于概率的压缩方法，它将输入数据映射到一个实数范 围内，通过降低该实数范围来达到压缩数据的目的。
信道编码
广泛应用于通信和数据传输领域，如移动通信、卫星通信、光纤通信等。
性能指标的对比
信源编码
压缩比、解码时间、重建数据的失真程度等是其主要性能指标。
信道编码
误码率、抗干扰能力、频谱效率等是其主要性能指标。
06
信源与信道编码的未来发展
信编码的未来发展
视频编码
随着超高清视频和虚拟现实技术的普及，信源编码将更加注重视 频压缩效率，以适应更高的分辨率和帧率。
目的
提高信息传输效率和存储 空间利用率。
方法
通过去除冗余信息、减少 表示信息的比特数等方式 实现。
信源编码的分类
无损压缩
能够完全恢复原始数据的压缩方 法。
有损压缩
无法完全恢复原始数据的压缩方 法，一般用于图像、音频和视频 等多媒体数据的压缩。
信源编码的应用场景
文件压缩
用于减小文件大小，便 于存储和传输。
视频会议
对视频和音频信号进行 压缩，以减小传输带宽
和存储空间。
数字电视
对图像和声音信号进行 压缩，以减小传输带宽
和存储空间。
无线通信
对语音和数据信号进行 压缩，以减小传输带宽
和存储空间。
02
信源编码原理
熵编码原理
熵编码是一种无损数据压缩方法，它利用了数据中存在的冗余和概率分布特性，通 过编码技术去除冗余，达到压缩数据的目的。
通信常见问题及答案
. /一、通信系统组成(尤其是数字系统，各局部作用)数字通信系统的模型：1）信源编码与译码：信源编码有两个根本功能：一是提高信息传输的有效性，即通过*种数据压缩技术设法减少码元数目和降低码元速率。
码元速率决定传输所占的带宽，而传输带宽反映了通信的有效性。
二是完成模/数转换，即当信息源给出的是模拟信号时，信源编码器将其转换成数字信号，以实现模拟信号的数字化传输。
信源译码是信源编码的逆过程。
2）信道编码与译码信道编码的目的是增强数字信号的抗干扰能力。
数字信号在信道传输时受到噪声等的影响后将会引起过失。
为了减小过失，信道编码器对传输的信息码元按一定的规则参加保护成分〔监视元〕，组成所谓"抗干扰编码〞。
接收端的信道译码器按相应的逆规则进展解码，从中发现错误或纠正错误，提高通信系统的可靠性。
3）加密与解密在需要实现**通信的场合，为了保证所传信息的平安，人为地将被传输的数字序列扰乱，即加上密码，这种处理过程叫加密。
在接收端利用与发送端一样的密码复制品对收到的数字序列进展解密，恢复原来信息。
4）数字调制与解调数字调制就是把数字基带信号的频谱搬移到高频出，形成在信道中传输的带通信号。
根本的数字调制有振幅键控〔ASK〕、频移键控〔FSK〕、绝对相移键控〔PSK〕、相对〔差分〕相移键控〔DPSK〕。
在接收端可以采用相干解调或非相干解调复原数字基带信号。
对高斯噪声下的信号检测，一般用相关器或匹配滤波器来实现。
5）同步同步是使收发两端的信号在时间上保持步调一致，是保证数字通信系统有序、准确、可靠工作的前提条件。
按照同步的功用不同，分为载波同步、位同步、群同步、和网同步。
二、通信的质量指标〔有效性、可靠性两者的相互协调。
模拟、数字通信的有效可靠分别用什么来衡量〕通信系统的性能指标涉及其有有效性、可靠性、适应性、经济性、标准性、可维护性等，通信的有效性和可靠性是主要的矛盾所在。
所谓有效性是指传输一定信息量时所占用的信道资源〔频带宽度和时间间隔〕，或者说是传输的"速度〞问题，而可靠性则是指接收信息的准确程度，也就是传输的"质量〞问题。
信源编码与信道编码2
文章编号:1005—6033(2001)06-0071-02收稿日期:2001—11—13信源编码与信道编码池秀清摘 要:阐述了信源编码与信道编码的原理、方法、目的、用途。
关键词:信源编码;信道编码;数字视频技术中图分类号:T N919 文献标识码:A 目前常规的视听信号本质上是模拟的,它存在许多缺点,而数字电视技术从原理上解决了模拟信号的畸变累积和掺入杂波的累积问题,使信号经过复杂处理(经过数字化0和1的处理,然后利用压缩技术),仍能良好复原,从而保证了图像和声音的高质量。
因此,视听信号的数字化成为今后发展的方向,并且由于广播电视技术的迅速发展,到目前为止,全国31个省、市、自治区的一套电视节目,一套广播节目均已上星,并且大部分都采用了数字压缩技术,在数字压缩技术中,将用到信源编码技术和信道编码技术。
1 信源编码通常所谓的“编码”,更确切地说是“压缩”,即去掉一些多余的信息,保留必要的信息,再传给对方。
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。
但数字电视信号数码率太高,不易直接进行传输,因此在传输前要进行多种处理。
其中为了提高传输效率的有效性编码叫做信源编码。
我国PAL制彩色电视是采用625/50场,其视频带宽为6M Hz,根据CCIR第601号建议书,625/60场两种电视制式都采用一样的取样频率:即亮度信号(Y)取样频率为13.5M Hz,每个色差信号(R-Y和B-Y)的取样频率各为6.75M Hz,Y和R-Y、B-Y信号的每个取样以8比特量化,这样,电视信号在数字化后的亮度信号的码率为13.5×8=108M bps,色度信号的码率为6.75×8×2=108M bps,演播室全数字编码电视信号的总码率是上述两项之和,即为216M bps,这就意味着要传输PAL制彩色数字电视所需要的传输速率为216M b ps。
信源编码和信道编码
信源编码：主要是利用信源的统计特性，解决信源的相关性，去掉信源冗余信息，从而达到压缩信源输出的信息率，提高系统有效性的目的。
第三代移动通信中的信源编码包括语音压缩编码、各类图像压缩编码及多媒体数据压缩编码。
信道编码：为了保证通信系统的传输可靠性，克服信道中的噪声和干扰的。
它根据一定的（监督）规律在待发送的信息码元中（人为的）加入一些必要的（监督）码元，在接受端利用这些监督码元与信息码元之间的监督规律，发现和纠正差错，以提高信息码元传输的可靠性。
信道编码的目的是试图以最少的监督码元为代价，以换取最大程度的可靠性的提高。
信道编码从功能上可分为3类：仅具有发现差错功能的检错码，如循环冗余校验码、自动请求重传ARQ等具有自动纠正差错功能的纠错码，如循环码中的BCH码、RS码及卷积码、级联码、Turbo 码等既能检错又能纠错功能的信道编码，最典型的是混合ARQ信道编码从结构和规律上分两大类线性码：监督关系方程是线性方程的信道编码非线性码：监督关系方程是非线性的FEC是前向就错码，在不同系统中，不同信道采用的FEC都不一样，有卷积码，Turbo码等信源编码&信道编码区别（通院的必杀技）：官方课本如是介绍：信源编码：表示信源和降低信源的信息速率。
信道编码：消除或减轻信道错误的影响。
通过适当的调制方式来运载信息，以适应信道特征。
本人总结：一．信源编码信源编码的作用之一是设法减少码元数目和降低码元速率，即通常所说的数据压缩。
码元速率将直接影响传输所占的带宽，而传输带宽又直接反映了通信的有效性。
作用之二是，当信息源给出的是模拟语音信号时，信源编码器将其转换成数字信号，以实现模拟信号的数字化传输。
模拟信号数字化传输的两种方式：脉冲编码调制(PCM)和增量调制(ΔM)。
信源译码是信源编码的逆过程。
1.脉冲编码调制(PCM)简称脉码调制:一种用一组二进制数字代码来代替连续信号的抽样值，从而实现通信的方式。
由于这种通信方式抗干扰能力强，它在光纤通信、数字微波通信、卫星通信中均获得了极为广泛的应用。
信源及信道编码课件
BCH码与RS码
总结词
BCH码（Bose-ChaudhuriHocquenghem码）和RS码（ReedSolomon码）是两种常用的纠错码。
VS
详细描述
BCH码是一类具有循环结构的纠错码，能 够纠正多个随机错误。RS码是一种非二 进制的、具有强纠错能力的纠错码，广泛 应用于光盘、硬盘等数据存储设备。
成压缩码字。
LZ78算法则是在LZ77的基础上 进行改进，它使用字典的方式 进行压缩，能够处理更广泛的 数据类型和格式。
LZ系列算法在实际应用中具有 较高的压缩比和较快的压缩速 度，因此在许多领域都有广泛 的应用。
04
常见信道编码技术
线性分组码
总结词
线性分组码是一种纠错码，它将信息 比特分成若干组，每组包含k个比特， 然后添加r个校验比特，形成一个长度 为n的码字。
卷积码是一种将输入信 息序列分成若干个段， 并利用有限状态自动机 进行编码的方法，它能 够在纠错能力和编码效 率之间进行折衷选择。
03
常见信源编码技术
霍夫曼编码
01
霍夫曼编码是一种无损数据压缩 算法，它利用了数据的概率分布 特性进行编码。
02
在霍夫曼编码中，频繁出现的字 符使用较短的编码，而较少出现
奇偶校验是一种简单的 错误检测方法，通过在 信息码元中添加一个校 验位，使得整个码字的 二进制数中“1”的个数 为偶数（偶校验）或奇 数（奇校验）。
循环冗余校验（CRC） 是一种利用模运算和多 项式除法进行错误检测 的方法，通过生成一个 包含冗余信息的校验码 ，使得在传输过程中出 现错误时能够被检测。
信源及信道编码课件
目录 CONTENT
• 信源编码概述 • 信道编码概述 • 常见信源编码技术 • 常见信道编码技术 • 信源与信道编码的应用场景 • 信源与信道编码的未来发展
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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 coding1.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，信道编码（channel code ）被广泛用作表示编码错误监测和纠正的术语，有时候也可以在通信和存储领域用作表示数字调制方式。
信道编码用来在数据传输的时候保护数据，还可以在出现错误的时候来恢复数据。
3. 信源编码一般情况下，信源编码可分为离散信源编码、连续信源编码和相关信源编码。
离散信源编码可做到无失真编码；而连续信源编码则只能做到限失真编码。
3.1 信源编码的一般模型图3-1信源编码的一般模型如图3-1所示。
如果将编码器看作是一个网络，则它有2个输入和1个输出，分别是消息集合X 、信道基本符号集合A 和代码集合C 。
设消息集合共有N 个元素，信道基本符号共有2种，代码组集合的元素个数为N ，则 X={x 1，x 2，…，x N }A={0，1 }C={c 1，c 2，…，c N }由信源编码器的数学模型可将信源编码器的作用归纳为(1)用信道的基本符号按照规定的编码方法把信源发出的消息变换成相应的代码组；(2)建立消息集合X 与代码组集合C 之间的一一对应关系。
通常称具有上述映射规则的信源编码器为正规编码器，编出来的码称为非奇异码。
由于正规编码器一一对应的规则确保了编码过程不会造成信息量的损失，故等效信源的熵必定与初始信源的熵相等。
3.2 最佳编码通常称具有最短的代码组平均长度或编码效率接近于1的信源编码为最佳信源编码，亦简称为最佳编码。
最佳编码的目的是提高信道传输消息的有效性。
最佳编码的实质：减小每个符号所占用的时间长度，即让每个码元所携带的信息量最大。
最佳编码的原则：①把信源符号集合中出现概率大的符号编成长度较短的代码组，而把出现概率小的符号编成长度较长的代码组；②信源编码器输出的代码组为单义可译码组，即序列中不必使用间隔就能把序列逐个分成代码组（因为间隔不携带信息量，使用了间隔自然降低了编码效率）3.3 常见信源编码3.3.1 香农编码在信源编码方面，1951年香农证明，当信源输出有冗余的消息时可通过编码改变信源的输出，使信息传输速率接近信道容量。
1948年香农就提出能使信源与信道匹配的香农编码。
香农编码编码步骤如下：(1) 将符号序列a i i=1,2,…,N n 按概率降序排列;(2) 确定第i 个码字的码长log ()i i l p a =-⎡⎤⎢⎥ i=1,2,…,N n ；(3) 令P(a 0)=0，计算第i-1个符号序列的累加概率 1110()()()()i a i j a i i j p a p a p a p a ==-===+∑ i= i=1,2,…,N n ；(4) 将P a (a i )用二进制表示，取小数点后l i 位作为符号序列a i 的码字c i i=1,2,…,N n ； 香农编码方法特点：由于b i 总是进一取整，香农编码方法不一定是最佳的；由于第一个消息符号的累加概率总是为0，故它对应的码字总是0、00、000、0…0的式样；码字集合是唯一的，且为即时码；先有码长再有码字；对于一些信源，编码效率不高，多余度稍大，因此其实用性受到较大限制。
3.3.2 费诺编码费诺编码是一种基于一组符号及及其或然率（估量或测量所得），从而构建前缀码的技术。
在理想意义上， 它与哈夫曼编码一样，并未实现码词（code word ）长度的最低预期。
然而，与哈夫曼编码不同的是，它确保了所有的码词长度在一个理想的理论范围之内。
这项技术是香农于1948年，在他介绍信息理论的文章“通信数学理论”中被提出的。
这个方法归功于范诺，他在不久以后以技术报告发布了它。
费诺编码不应该与香农编码混淆，后者的编码方法用于证明Shannon's noiseless coding theorem ，或与Shannon –Fano –Elias coding （又被称作Elias coding ）一起，被看做算术编码的先驱。
费诺编码也是一种常见的信源编码方法。
其步骤：(1) 将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列，即p (x 1) ≥ p (x 2) ≥ … p (x n )；(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接近于相同，并对各组赋予一个二进制码元“0”和“1”；(3) 将每一大组的信源符号进一步再分成两个组，使分解后的两个组的概率之和接近于相同，并又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；信源符号所对应的码字即为费诺编码。
费诺编码特点为：概率大，则分解的次数小；概率小，则分解的次数多。
这符合最佳编码原则。
码字集合是唯一的。
分解完了，码字出来了，码长也有了。
因此，费诺编码方法又称为子集分解法。
3.3.3 赫夫曼编码香农编码算法并非总能得到最优编码。
1952年, David A. Huffman 提出了一个不同的算法，这个算法可以为任何的可能性提供出一个理想的树。
香农编码是从树的根节点到叶子节点所进行的的编码，赫夫曼编码算法却是从相反的方向，即从叶子节点到根节点的方向编码的。
编码步骤如下：(1) 将符号序列a i i=1,2,…,N n 按概率降序排列；(2) 为概率最小的两个符号序列各自分配一个二进制码元；(3) 将概率最小的两个符号序列合并成一个新的符号序列，用两者概率之和作为新符号序列的概率；重复（1）（2）（3）步骤，直到合并出一个以1为概率的新符号序列。
分配给符号序列a i 的全部码元作为该符号序列的码字c i i=1,2,…,N n 。
赫夫曼码的特点：编码过程中先确定码字，后确定码长；用局部累加概率代替累加概率，多次重新排列合并累加的过程是优化过程；每次合并伴之分配码元保证大概率符号序列编为短码，小概率符号序列编为长码；不具有唯一性，但不同赫夫曼码的编码效率相同；码率不超过熵率1/n个比特，n越大码率越接近熵率。
尽管对同一信源存在着多种结果的赫夫曼编码，但它们的平均码长几乎都是相等的，因为每一种路径选择都是使用最小概率相加的方法，其实质都是遵循最佳编码的原则，因此赫夫曼编码是最佳编码。
赫夫曼编码是一种最佳编码，实现也不困难，因此到目前为止它仍是应用最为广泛无失真信源编码之一。
3.3.4 通用编码对于统计特性已知的平稳信源，有Huffman码和算术码等高效编码方法。
但是，它们存在以下共同问题：①在编码时必须知道信源的概率分布，这在许多情况下是不可能的；②它们对无记忆信源较为合适，而实际应用中的信源一般都具有记忆性。
因此如何利用信源的记忆性提高它的压缩率是信源编码所必需考虑的问题。
因而在此简单介绍一下通用编码。
通用编码是指在信源概率分布不知时，对其编码并使编码效率很高的一种码。
他的基本原理是利用出现数据序列前后的相关性进行压缩。
下面简单介绍一下通用码中的一种LZ码：1965年苏联数学家Kolmogolov提出利用信源序列的结构特性来编码。
而两位以色列研究者J.Ziv和A.Lempel独辟蹊径，完全脱离Huffman及算术编码的设计思路，创造出了一系列比Huffman编码更有效，比算术编码更快捷的通用压缩算法。
将这些算法统称为LZ系列算法。
LZ码的基本算法：(1)将长度不同的符号串编成一个个新的短语(单词)，形成短语词典的索引表；(2)它是一种分段编码，其短语词典是由前面已见到的文本分段来定义的.LZ码的编码步骤为：(1)取第一个符号x作为第一段（单词），记为（0，x）；(2)从第二个符号y起，分段时先查看是否与前面的短语相同（匹配）：若没有匹配的，记为（0，y）；若有匹配的符号，就找从该符号开始与之匹配的最大长度L，并使得匹配开始的距离ρ最近，记为（1，L，ρ）；4. 信道编码4.1 信道编码的基本思想和基本方式经过信源编码后并不能将信号直接送到传输通道发送出去, 因为数字信号在传输中受到衰减、杂波、干扰等所造成的质量劣化是突变性的(模拟信号质量的劣化是渐变的), 也就是说,数字信号在衰减、杂波或干扰没有低于某一门限时, 只要接收设备能判别出0码和1码, 信号质量就不会受到大的影响, 而一旦超过此门限, 接收设备判别不出0码和1码, 信号就会丢失。