数字通信中的信源编码和信道编码
数字通信中的信源编码和信道编码
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 communication 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。
信源编码编译和信道编码编译的通信系统基本模型框架
信源编码编译和信道编码编译的通信系统基本模型框架
信源编码编译和信道编码编译是数字通信中常用的技术，其基本模型框架如下：
1. 信源编码编译模块：将源数据进行编码并进行编译，以减少数据的冗余度，提高传输效率。
2. 信道编码编译模块：根据通信信道的特性，采用适当的编码算法将经过信源编码编译的数据进行进一步编码，以提高数据传输的可靠性和抗干扰性。
3. 调制与解调模块：将编码后的数字信号转换为模拟信号进行传输，并在接收端将模拟信号转化为数字信号。
4. 信道模型：用来表示传输信号的传播路径和信道干扰的情况，以便进行传输性能的分析与评估。
5. 解码模块：在接收端对接收到的信号进行处理，进行解调、信道解码、信源解码等操作，以还原出原始的数据信息。
6. 应用模块：在解码模块得到原始数据后，进行下一步的应用处理，如声音恢复、图像显示等。
这是数字通信中常用的通信系统模型框架，其中信源编码编译和信道编码编译是提高通信系统效率和可靠性的核心技术，也是广泛应用于移动通信、卫星通信等各种数字通信系统中的重要技术手段。
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。
《数字通信原理》习题库
《数字通信原理》例题讲解1、信源编码和信道编码有什么区别？为什么要进行信道编码? 解：信源编码是完成A/D 转换。
信道编码是将信源编码器输出的机内码转换成适合于在信道上传输的线路码,完成码型变换。
2、模拟信号与数字信号的主要区别是什么？解：模拟信号在时间上可连续可离散,在幅度上必须连续,数字信号在时间,幅度上都必须离散。
3、某数字通信系统用正弦载波的四个相位0、2π、π、23π来传输信息，这四个相位是互相独立的.(1） 每秒钟内0、2π、π、23π出现的次数分别为500、125、125、250，求此通信系统的码速率和信息速率；（2) 每秒钟内这四个相位出现的次数都为250，求此通信系统的码速率和信息速率。
解： (1） 每秒钟传输1000个相位,即每秒钟传输1000个符号，故 R B =1000 Bd每个符号出现的概率分别为P(0）=21，P ⎪⎭⎫ ⎝⎛2π=81,P （π）=81，P ⎪⎭⎫ ⎝⎛23π=41，每个符号所含的平均信息量为H （X )=(21×1+82×3+41×2）bit/符号=143bit/符号信息速率R b =（1000×143）bit/s=1750 bit/s（2) 每秒钟传输的相位数仍为1000，故 R B =1000 Bd此时四个符号出现的概率相等，故 H （X ）=2 bit/符号R b =（1000×2)bit/s=2000 bit/s4、已知等概独立的二进制数字信号的信息速率为2400 bit/s 。
（1) 求此信号的码速率和码元宽度；（2) 将此信号变为四进制信号,求此四进制信号的码速率、码元宽度和信息速率。
解：(1) R B =R b /log 2M =(2400/log 22）Bd=2400 Bd T =B R 1=24001 s=0.42 ms(2) R B =(2400/log 24）Bd=1200 BdT=B R 1=12001 s=0.83 ms R b =2400 b/s5、黑白电视图像每帧含有3×105个像素，每个像素有16个等概出现的亮度等级。
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。
差错控制编码_现代通信系统原理第八章
第八章差错控制编码8.1 引言本节知识要点：信源及信源编码信道编码（差错控制编码）纠错编码的分类网格编码调制前向纠错差错控制（FEC）检错重发差错控制（ARQ）混合纠错差错控制（HEC）码长码重码距最小码距纠错码的基本原理8.1.1 信源编码与信道编码的基本概念设计通信系统的目的就是把信源产生的信息有效可靠地传送到目的地。
在数字通信系统中，为了提高数字信号传输的有效性而采取的编码称为信源编码；为了提高数字通信的可靠性而采取的编码称为信道编码。
１．信源编码信源可以有各种不同的形式，例如在无线广播中，信源一般是一个语音源（话音或音乐）；在电视广播中，信源主要是活动图像的视频信号源。
这些信源的输出都是模拟信号，所以称之为模拟源。
而数字通信系统是设计来传送数字形式的信息，所以，这些模拟源如果想利用数字通信系统进行传输，就需要将模拟信息源的输出转化为数字信号，而这个转化构成就称为信源编码。
对于信源编码的研究，在通信领域受到了人们的广泛关注。
特别在移动通信系统中，信源编码（语音编码）决定了接收到的语音的质量和系统容量。
因为在移动通信系统中，带宽是很珍贵的，所以，如何在有限的可分配的带宽内容纳更多的用户，已经成为经营者最为关心的问题。
而低比特率语音编码提供了解决该问题的一种方法。
在编码器能够传送高质量语音的前提下，如果比特率越低，就可以在一定的带宽内能容纳更多的语音通道。
因此，生产商和服务提供商不断地寻求新的编码方法，以便在低比特率条件下提供高质量的语音。
语音编码的目的就是在保持一定算法复杂程度和通信时延的前提下，运用尽可能少的信道容量，传送尽可能高的语音质量。
目前较为常用的语音编码形式有：脉冲编码调制（PCM）、差分脉冲编码调制（DPCM）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）、增量调制（DM）、连续可变斜率增量调制（CVSDM）、自适应预测编码（APC）、自带编码（SBC）、码激励线性预测编码等等。
２．信道编码（差错控制编码）在实际信道传输数字信号的过程中，引起传输差错的根本原因在于信道内存在的噪声以及信道传输特性不理想所造成的码间串扰。
信源编码与信道编码
信源编码与信道编码
1.信源编码的作⽤与内含：
信源编码是⼀种以提⾼通信有效性⽽对信源符号进⾏的变换，或者说为了减少或者消除信源剩余度⽽进⾏的信源符号变换。
具体⽽⾔就是针对信源输出符号序列的统计特性来寻找某种⽅法，把信源输出符号序列变换为最短的码字序列，使后者的各码元所荷载的平均信息量最⼤，同时⼜能保证⽆失真的恢复原来的符号序列。
2.信道编码的作⽤与内含：
信道编码：由于信道有噪声和⼲扰或信道有某种约束会使接受的消息发⽣差错，因此要通过信道编码来提⾼传输可靠性。
因为信道编码是通过冗余符号来实现的，所以会使传输有效性降低。
（ps:⾹农第⼆定理：只要信息传输速率不⼤于信道容量，就存在⾼可靠性传输。
）。
第三章-信源编码定理与信道编码定理
第三章信源编码定理与信道编码定理通信系统的两个基本问题问题一：数据压缩的理论极限是什么。
问题二：通信传输速率的理论极限是什么。
问题一（理论）：如何度量信源产生信息无失真信源编码定理离散无记忆信道离散无记忆信道容量计算时间离散的无记忆连续信道为什么要对信源进行编码?由于信源符号之间存在分布不均匀和相关性，使得信源存在冗余度。
信源编码的主要任务就是减少冗余，提高编码效率。
具体说，就是针对信源输出符号序列的统计特性，寻找一定的方法把信源输出符号序列变换为最短的码字序列。
为什么还要引入有失真编码呢？感觉无失真编码应该优于有失真编码编码器可以看作这样一个系统，它的输入端为原始信源U，其符号集为U:{u1,u2,…,u q}；而信道所能传输的码符号集为X:{x1,x2,…,x r}；编码器的功能是用符号集X中的元素，将原始信源的符号ui 变换为相应的码字符号Wi，(i=1,2,…,q)，所以编码器输出端的符号集为W:{W1,W2,…,W q}。
码的类型信源的类型离散无记忆信源的等长编码无失真等长编码中文电报的汉字编码就是一种等长编码。
这里N=4,D=10 ，即每个汉字用4位十进制数表示。
例如，“西安”编码后就成为4687 16180。
此外，0, 1, 2, ... , 9这10个数字采用如右边的编码方法。
右边的表格中的码字有什么特点？A频率在［0.19,0.21 ］的序列的概率和A频率在［0.19,0.21 ］序列的比例结论●某些特定的信源序列的出现概率可能高于某个特定“常见”序列的出现概率；●随着序列长度的增加，常见序列构成的集合的总体概率趋于1 。
（弱大数定律）想法－渐近无失真编码•如果这些“常见”序列的概率之和接近于1，并且它们的数目相对2L小得多，那么我们就可以只对这些“常见”序列进行编码。
其他序列不做考虑。
•随着L 的增加，其它序列几乎不发生。
这样，这种编码方法也就几乎没有失真了。
如何用数学工具来描述“常见”序列弱典型序列渐进等同分割性质定理：如果U 1,U 2，…是独立离散随机变量,分布服从p (u )，则等价表述：设离散无记忆稳恒信源输出的一个特定序列u 1u 2…u L 。
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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。
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={x1，x2，…，x N}A={0，1 }C={c1，c2，…，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。
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）常见信源编码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。
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。
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。
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和独辟蹊径，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。