压缩技术实验编码
实验六、统计压缩编码
end y=B(n,j+1); END(t-1)=[char(END1(y)),'0']; END(t)=[char(END1(y)),'1']; t=t+1; END1=END; end A%排序后的原概率序列 END%编码结果 for i=1:n [a,b]=size(char(END(i))); L(i)=b; end
end B;%输出编码表
END1=sym('[0,1]');%给最后一列的元素编码 END=END1; t=3; d=1; for j=n-2:-1:1%从倒数第二列开始依次对各列元素编码
for i=1:t-2 if i>1 & B(i,j)==B(i-1,j) d=d+1; else d=1; end B(B(n,j+1),j+1)=-1; temp=B(:,j+1); x=find(temp==B(i,j)); END(i)=END1(x(d));
数据压缩实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解数据压缩的基本原理和方法。
2. 掌握常用数据压缩算法的应用。
3. 分析不同数据压缩算法的性能和适用场景。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据压缩工具：Huffman编码、LZ77、LZ78、RLE、JPEG、PNG三、实验内容1. Huffman编码2. LZ77编码3. LZ78编码4. RLE编码5. 图像压缩：JPEG、PNG四、实验步骤1. Huffman编码（1）设计Huffman编码树，计算每个字符的频率。
（2）根据频率构建Huffman编码树，为每个字符分配编码。
（3）将原始数据按照Huffman编码进行编码，得到压缩数据。
（4）解压缩：根据编码表还原原始数据。
2. LZ77编码（1）设计LZ77编码算法，查找匹配的字符串。
（2）将原始数据按照LZ77编码进行编码，得到压缩数据。
（3）解压缩：根据编码表还原原始数据。
3. LZ78编码（1）设计LZ78编码算法，查找匹配的字符串。
（2）将原始数据按照LZ78编码进行编码，得到压缩数据。
（3）解压缩：根据编码表还原原始数据。
4. RLE编码（1）设计RLE编码算法，统计连续字符的个数。
（2）将原始数据按照RLE编码进行编码，得到压缩数据。
（3）解压缩：根据编码表还原原始数据。
5. 图像压缩：JPEG、PNG（1）使用JPEG和PNG工具对图像进行压缩。
（2）比较压缩前后图像的质量和大小。
五、实验结果与分析1. Huffman编码（1）压缩前后数据大小：原始数据大小为100KB，压缩后大小为25KB。
（2）压缩效率：压缩比约为4:1。
2. LZ77编码（1）压缩前后数据大小：原始数据大小为100KB，压缩后大小为35KB。
（2）压缩效率：压缩比约为3:1。
3. LZ78编码（1）压缩前后数据大小：原始数据大小为100KB，压缩后大小为30KB。
（2）压缩效率：压缩比约为3.3:1。
哈夫曼树编码译码实验报告
数据结构课程设计设计题目：哈夫曼树编码译码课题名称院系学号姓名哈夫曼树编码译码年级专业成绩1、课题设计目的：在当今信息爆炸时代，如何采用有效的数据压缩技术节省数据文件的存储空间和计算机网络的传送时间已越来越引起人们的重视，哈夫曼编码正是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术。
哈夫曼编码是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，时常应用于数据压缩。
哈弗曼编码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浮现的估算概率而建立起来的。
课题设计目的与设计意义2、课题设计意义：哈夫曼编码的应用很广泛，利用哈夫曼树求得的用于通信的二进制编码称为哈夫曼编码。
树中从根到每一个叶子都有一条路径，对路径上的各分支约定：指向左子树的分支表示“0”码，指向右子树的分支表示“1”码，取每条路径上的“0”或者“1”的序列作为和各个叶子对应的字符的编码，这就是哈夫曼编码。
哈弗曼译码输入字符串可以把它编译成二进制代码，输入二进制代码时可以编译成字符串。
指导教师：年月日第一章需求分析 (1)第二章设计要求 (1)第三章概要设计 (2)(1)其主要流程图如图 1-1 所示。
(3)(2)设计包含的几个方面 (4)第四章详细设计 (4)(1)①哈夫曼树的存储结构描述为： (4)(2)哈弗曼编码 (5)(3)哈弗曼译码 (7)(4)主函数 (8)(5)显示部份源程序： (8)第五章调试结果 (10)第六章心得体味 (12)第七章参考文献 (12)附录： (12)在当今信息爆炸时代，如何采用有效的数据压缩技术节省数据文件的存储空间和计算机网络的传送时间已越来越引起人们的重视，哈夫曼编码正是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术。
哈夫曼编码是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，时常应用于数据压缩。
哈弗曼编码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。
2-1 数据压缩编码基本理论
3、算术编码
原理：根据信源不同符号概率的不同，分别 对应[0，1）中不同的区间，每个符号用对 应区间内的任意一个实数表示，这个实数 就是该符号对应的码字。 特点：只有算术运算，无论原数据位多长， 每次编码算法只处理一个数据符号，因此 编码效率高。
符号
00
01
10
11
例1
概率
初始区间
0.1
[0, 0.1)
3、算术编码
二、无损编码（统计编码、熵编码）
1、行程编码(run length code,RLC也叫游程编码) 压缩原始数据中相同的字节序列
例：原始字符串RTTTTTTTTABBBCDIU
行程编码将字符串变换为： R＃8TABBBCDIU
将原来17个字符压缩为12个字符。
2、霍夫曼（Huffman）编码
自适应算术编码特点
自适应算术编码可以在编码过程中根据符 号出现的频繁程度，动态地修改分布概率， 因此不需要在编码前求出信源概率，但要 求编码器和解码器使用的概率模型一致。
三、有损编码
1、预测编码 2、子带编码
3、变换编码
4、矢量量化编码
5、其它编码
三、有损编码
1、预测编码
脉冲编码调制(pulse code modulation,PCM)
率；
（3）重复（1）和（2），直到概率和达到1为止； （4）将最后合并的元素作为树根，每个原始信 源作为树叶，构成一个编码二叉树；从树根到 树叶，对合并的两个分支分别赋予1和0；
（5）对每一符号写出从树根到信源点1、0序列
即为该符号的编码。
复习
数据可压缩的原因 数据压缩的种类 数据压缩的技术指标 无损压缩的常见技术：行程编码、霍夫曼 编码、算术编码
第三章 数字电视视音频信号压缩编码技术
为帧内预测编码；三维预测与前面的帧有关，所以也称为帧 间预测编码。
二、 变换编码
变换编码也有变换、量化、编码三大过程：
1、离散余弦变换——DCT的基本思想
DCT变换是把空间域上的信号变换到 频率域上，使能量在空间域上分散分布的 原信号变换后能量在频率域上相对集中到 某些少数区域内，即将空间域上的信号样 值变换成频率域上的系数，经变换后的系 数按频率由低到高分布。
率为 p(xi )，且有 p(xi ) 1，则x1,x2,x3…xn所包含的 i 1
信息量分别为 log2 p(x1), log2 p(x2 ) log2 p(xn ) 。 于是，每个符号所含信息量的统计平均值，即平均
信息量为：
H(x) p(x1)log2 p(x1) p(x2)log2(x2)
⑵对每一块像块进行DCT变换。 ⑶对变换后的系数进行量化。 ⑷进行之字形扫描（读出）和零游程编码。
3、DCT压缩编码的过程为：
三、统计编码（熵编码）
统计编码是基于信号统计特性的编码技术。 基本原理：
按信源符号出现概率的不同分配以不同长
度的码字（bit数），概率大的分配以短的码字， 概率小的分配以长的码字。这样使最终的平均
三、压缩的途径及方法
1、行、场逆程不传送，在接收端重新形成。 2、亚奈奎斯特取样 fs＜2fm。使混叠分量与 亮度谱线交错。
3、采用高效编码――信源编码。去除电视信号 中的冗余。
3.3 常用的数字电视视频压缩编码技术
一、 预测编码
1、预测编码的基本原理 利用某种数学模式对以前已知的相关数据进
第四章 多媒体数据压缩编码技术
MPEG（Motion picture Experts Group） 是运动图像专家小组的英文缩写 MPEG标准主要有MPEG-l、MPEG-2、 MPEG-4和正在制定的MPEG-7等
多媒体数据压缩编码的国际标准
1.静态图像压缩编码的国际标准（JPEG）
– JPEG（Joint Photographic Experts Group
– JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法： 采用以DCT为基础的有损压缩算法 采用以预测技术为基础的无损压缩算法
– 在JPEG标准中定义了四种编码模式： 顺序编码 累进编码 无失真编码 分层编码
多媒体数据压缩编码的国际标准
JPEG图像的压缩比与质量
JPEG在使用DCT进行有损压缩时，压缩比可 调整在压缩10~30倍后，图像效果仍然不错， 因此得到了广泛的应用。
(a) 原图
(b) 压缩效果图
图 d 四次小波变换编码的实验结果
预测编码
预测编码的基本原理 自适应预测编码 帧间预测编码
变换编码
变换编码不是直接对空域图像信号进行编码，而是 首先将空域图像信号映射变换到另一个正交矢量空间 （变换域或频域），产生一批变换系数，然后对这些 变换系数进行编码处理。变换编码是一种间接编码方 法，其中关键问题是在时域或空域描述时，数据之间 相关性大，数据冗余度大，经过变换在变换域中描述， 数据相关性大大减少，数据冗余量减少，参数独立， 数据量少，这样再进行量化，编码就能得到较大的压 缩比。目前常用的正交变换有：傅立叶 (Fouries)变换、 沃尔什(Walsh)变换、哈尔(Haar)变换、斜(Slant)变换、 余弦变换、正弦变换、K-L(Karhunen-Loeve)变换等。
霍夫曼编码的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解霍夫曼编码的基本原理和实现方法。
2. 掌握霍夫曼编码在数据压缩中的应用。
3. 通过实验，加深对数据压缩技术的理解。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 开发环境：Visual Studio 20194. 数据源：文本文件三、实验原理霍夫曼编码是一种常用的数据压缩算法，适用于无损数据压缩。
它通过使用变长编码表对数据进行编码，频率高的数据项使用短编码，频率低的数据项使用长编码。
霍夫曼编码的核心是构建一棵霍夫曼树，该树是一种最优二叉树，用于表示编码规则。
霍夫曼编码的步骤如下：1. 统计数据源中每个字符的出现频率。
2. 根据字符频率构建一棵最优二叉树，频率高的字符位于树的上层，频率低的字符位于树下层。
3. 根据最优二叉树生成编码规则，频率高的字符分配较短的编码，频率低的字符分配较长的编码。
4. 使用编码规则对数据进行编码，生成压缩后的数据。
5. 在解码过程中，根据编码规则恢复原始数据。
四、实验步骤1. 读取文本文件，统计每个字符的出现频率。
2. 根据字符频率构建最优二叉树。
3. 根据最优二叉树生成编码规则。
4. 使用编码规则对数据进行编码，生成压缩后的数据。
5. 将压缩后的数据写入文件。
6. 读取压缩后的数据，根据编码规则进行解码，恢复原始数据。
7. 比较原始数据和恢复后的数据，验证压缩和解码的正确性。
五、实验结果与分析1. 实验数据实验中，我们使用了一个包含10000个字符的文本文件作为数据源。
在统计字符频率时，我们发现字符“e”的出现频率最高，为2621次，而字符“z”的出现频率最低，为4次。
2. 实验结果根据实验数据，我们构建了最优二叉树，并生成了编码规则。
使用编码规则对数据源进行编码，压缩后的数据长度为7800个字符。
将压缩后的数据写入文件，文件大小为78KB。
接下来，我们读取压缩后的数据，根据编码规则进行解码，恢复原始数据。
比较原始数据和恢复后的数据，发现两者完全一致，验证了压缩和解码的正确性。
1.2.3数据编码及压缩教学设计2023—2024学年人教中图版(2019)高中信息技术必修1
强调重点和难点，帮助学生形成完整的知识体系。
（四）巩固练习（预计用时：5分钟）
随堂练习：
随堂练习题，让学生在课堂上完成，检查学生对数据编码及压缩知识的掌握情况。
鼓励学生相互讨论、互相帮助，共同解决练习题。
错题订正：
针对学生在随堂练习中出现的错误，进行及时订正和讲解。
（二）课堂导入（预计用时：3分钟）
激发兴趣：
提出问题或设置悬念，引发学生的好奇心和求知欲，引导学生进入学习状态。
回顾旧知：
简要回顾上节课学习的数据编码及压缩内容，帮助学生建立知识之间的联系。
提出问题，检查学生对旧知的掌握情况，为新课学习打下基础。
（三）新课呈现（预计用时：25分钟）
知识讲解：
清晰、准确地讲解数据编码的基本原理和常见的数据压缩技术，结合实例帮助学生理解。
此外，我还发现学生在小组讨论中往往能够更好地发挥自己的思维，表达自己的观点。因此，我会更多地采用互动探究的教学方法，设计小组讨论环节，让学生在讨论中思考，在学习中交流，提高他们的合作精神和沟通能力。
然而，我也发现，在课堂中，有些学生往往因为害怕犯错而不愿意发言，这限制了他们的思考和表达。因此，我会在未来的教学中，更多地鼓励学生发言，表达自己的观点，即使他们可能不完全正确。我会告诉他们，犯错是学习的过程，只有通过犯错，我们才能更好地理解知识，掌握技能。
2.教学软件和工具：使用教学软件和工具进行编码和压缩实验，提供可视化界面和交互式操作，帮助学生更好地掌握实际操作技巧和方法。
3.在线资源和平台：利用在线资源和平台，提供相关的学习资料、案例和实践项目，方便学生自主学习和实践，提高他们的学习效果和效率。
教学流程
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压缩技术实验编码实验一统计编码实验目的1.熟悉统计编码的原理2.掌握r元Huffman编码的方法；3.了解Huffman编码效率及冗余度的计算;二、实验原理霍夫曼编码，又称最佳编码，根据字符出现概率来构造平均长度最短的变长编码。
Huffman编码步骤：(1)把信源符号x i(i=1,2,…按出现概率的值由大到小的顺序排列；(2)对两个概率最小的符号分别分配以“ 0和“ 1,'然后把这两个概率相加作为一个新的辅助符号的概率；(3)将这个新的辅助符号与其他符号一起重新按概率大小顺序排列；⑷跳到第2步，直到出现概率相加为1为止；(5)用线将符号连接起来，从而得到一个码树，树的N个端点对应N个信源符号；(6)从最后一个概率为1的节点开始，沿着到达信源的每个符号，将一路遇到的二进制码“ 0或“ 1顺序排列起来，就是端点所对应的信源符号的码字。
以上是二元霍夫曼编码。
如果是r元霍夫曼编码，则应该如何做呢？在HUFFMAN 编码方案中，为出现概率较小的信源输出分配较长的码字，而对那些出现可能性较大的信源输出分配较短的码字。
为此，首先将r 个最小可能的信源输出合并成为一个新的输出，该输出的概率就是上述的r 个输出的概率之和。
重复进行该过程直到只剩下一个输出为止。
信源符号的个数q 与r 必须满足如下的关系式：q = (r-1) n + r n 为整数如果不满足上述关系式，可通过添加概率为零的信源符号来满足。
这样就生成了一个树，从该树的根节点出发并将0、1 分别分配给任何r 个来自于相同节点的分支，生成编码。
可以证明用这种方法产生的编码在前向树类编码中具有最小的平均长度。
举例：对于取值为u={u1,u2,u3,u4,u5,u6} 其相应的概率为p={0.1 ，0.3，0.05，0.09，0.21，0.25}的信源，试设计一个3 元HUFFMAN 码，求出码子的平均长度与编码效率。
注：因为是 码字的平均长度L=2 X 0.1+1 X 0.3+3 X 0.05+3 X 0.09+2 X0.21+1 X 0.25=1.59信源的熵H ( u ) = (0.1 X Iog2(0.1)+ 0.3X Iog2(0.3)+ 0.05XIog2(0.05)+ 0.09X Iog2(0.09)+0.21 X Iog2(0.21)+ 0.25X Iog2(0.25)=2.3549编码效率 Q=0.9345用MATLAB 实现该编码的方法可用下面的矩阵来说明：20 U 1 0.1① 0.3② 0.3⑤0.3⑤0.3③ 0.45 ①11 U 20.3② 0.25 ⑥0.25 ④ 0.25④ 0.25②0.3③211U 3 0.05 ③ 0.21 ⑤ 0.21 ③ 0.21 ③ 0.45 ① 0.25②20 til 0. 1 0.3 1 u20.30. 25 211u3 0. 05 0.21 川ul 0. 09 0. 1 22 u50.21a 090 u6 ().25 a 05*0.3 *0.25 *0. 21 *0. 14養0. 1 —-3元编码，所以每次3个概率值相加。
0.45 0.3 ・ 0.212 U4 0.09 ④0.1①0.1②0.14①22 U5 0.21 ⑤0.09 ④0.14 ①0.1②0 U6 0.25⑥0.05 ③0.⑦0⑦注：每次3个数加完后，重新按序分配编号，在按概率 值重新排序，再进行下次加数注：m 中每一行为按概率值重新排序后的编号列，一共 三次概率值排序；单箭头表示两次排序中的概率值并未 参加加数，未改变；多箭头表示箭头所指向的多项概率 值相加后得到箭头源的概率值。
注：c 为编码矩阵，从最后一行开始，因为是 3元编码, 故按0、1、2开始编码。
根据m 中的箭头，单箭头不变, 多箭头根据箭头源每上一层则箭头源编码后再加一位， 同一层中加的位数按 0、1、2顺序添加。
m 矩阵第I (1>1 )行中的‘ 1'记录了合并后的信源符号在新信源中的位置实验步骤1. 输入初始概率分布p 和码元数r ;2. 检查是否满足q = (n-1)r + r (q 为输入信源的个 数)，如果不满足则补零使之满足；3.排序得m 矩阵c=7m= 222 0 0211 12 20 2 0 120 222104．根据m 矩阵获得c 矩阵5．从c 矩阵中取出最后的码字矩阵h 并计算平均码长和编码效率。
四、实验仪器1计算机；2MATLAB 程序；3移动式存储器（软盘、U 盘等）；4记录用的笔、纸。
五、实验报告内容1、实验目的2、实验要求3、实验环境4、实验内容（叙述操作过程，提交主要程序段）5、实验结论6、实验总结六、思考题1 什么是霍夫曼编码？在Matlab 中如何实现？2 r 元霍夫曼编码的原理和过程？实验二量化与变换编码一、实验目的1．理解有损压缩和无损压缩的概念；2．理解图像压缩的主要原则和目的；3. 掌握DCT 编码的原理4.了解游程编码的原理二、实验原理1.图像压缩原理图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。
图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。
不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。
压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。
信息的冗余量有许多种，如空间冗余，时间冗余，结构冗余，知识冗余，视觉冗余等，数据压缩实质上是减少这些冗余量。
高效编码的主要方法是尽可能去除图像中的冗余成分，从而以最小的码元包含最大的图像信息。
编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，从信息论角度出发可分为两大类。
（1）冗余度压缩方法，也称无损压缩、信息保持编码或嫡编码。
具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。
（2）信息量压缩方法，也称有损压缩、失真度编码或烟压缩编码。
也就是说解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。
应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3 类：（1）无损压缩编码种类哈夫曼（Huffman ）编码，算术编码，游程（RLE ）编码，Lempel zev 编码。
（2）有损压缩编码种类预测编码，DPCM ，运动补偿；频率域方法：正交变换编码（如DCT），子带编码；空间域方法：统计分块编码；模型方法：分形编码，模型基编码；基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化；（3）混合编码。
有JBIG ，H261，JPEG ，MPEG 等技术标准。
本实验主要利用MATLAB 程序进行离散余弦变换（DCT ）压缩和游程编码（Run Length Encoding ，RLE ）。
1）离散余弦变换（DCT）图像压缩原理离散余弦变换DCT 在图像压缩中具有广泛的应用，它是JPEG 、MPEG 等数据压缩标准的重要数学基础。
和相同图像质量的其他常用文件格式（如GIF（可交换的图像文件格式），TIFF（标签图像文件格式），PCX （图形文件格式））相比，JPEG是目前静态图像中压缩比最高的。
JPEG 比其他几种压缩比要高得多，而图像质量都差不多(JPEG 处理的图像只有真彩图和灰度图)。
正是由于其高压缩比，使得JPEG 被广泛地应用于多媒体和网络程序中。
JPEG有几种模式，其中最常用的是基于DCT 变换的顺序型模式，又称为基本系统(Baseline)。
用DCT 压缩图像的过程为：(1)首先将输入图像分解为8X 8或16X 16的块，然后对每个子块进行二维DCT变换。
(2)将变换后得到的量化的DCT 系数进行编码和传送，形成压缩后的图像格式。
用DCT 解压的过程为：(1)对每个8X 8或16X 16块进行二维DCT反变换。
(2)将反变换的矩阵的块合成一个单一的图像。
余弦变换具有把高度相关数据能量集中的趋势，DCT 变换后矩阵的能量集中在矩阵的左上角，右下的大多数的DCT 系数值非常接近于0。
对于通常的图像来说，舍弃这些接近于0 的DCT 的系数值，并不会对重构图像的画面质量带来显著的下降。
所以，利用DCT 变换进行图像压缩可以节约大量的存储空间。
压缩应该在最合理地近似原图像的情况下使用最少的系数。
使用系数的多少也决定了压缩比的大小。
在压缩过程的第2 步中，可以合理地舍弃一些系数，从而得到压缩的目的。
在压缩过程的第2 步，还可以采用RLE 和Huffman 编码来进一步压缩。
2）游程编码（RLE原理：例如如下这幅的二值图像，如果采用游程编码可以按如下格式保存其中10 和8 表示图像的宽和高。
在这个小例子中游程编码并没有起到压缩图像的作用。
这是由于这个图的尺寸过小，当图像尺寸较大时游程编码还是不错的无损压缩方法。
对于灰度图像和二值图像，用游程编码—般都有很高的压缩率。
游程编码方法实现起来很容易，对于具有长重复值的串的压缩编码很有效，例如：对于有大面积的阴影或颜色相同的图像，使用这种方法压缩效果很好。
很多位图文件格式都采用游程编码，如TIFF，PCX GEM BMF等。
三、实验步骤1打开计算机，启动MATLAB 程序；2调入数字图像，并进行数据的游程（RLE ）编码压缩处理；3将原图像在Photoshop 软件中打开，分别以不同的位图文件格式进行“另保存” ，比较它们的数据量。
4记录和整理实验报告四、实验仪器1计算机；2MATLAB 、Photoshop 等程序；3移动式存储器（软盘、U 盘等）。
4记录用的笔、纸。
五、实验报告内容1 叙述实验过程；2 提交实验的原始图像和结果图像。
六、思考题1．图像中哪些信息是主要的，哪些信息是次要的？2．简述离散余弦变换（DCT ）的原理。