第三章信源编码
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
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。
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
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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2.10常用信源编码
2.10常用信源编码 信源编码也称为有效性编码，通过编码的方式，压缩信源的冗余度，从而提高了了通信的有效性。 2.10.1山农—费诺编码 山农—费诺编码是一种常见的信源编码，其编码的步骤如下： (1)将信源的符号按其概率从大到小排列。 (2)将这一列符号分成尽可能概率接近或相同的两组。 (3)上面一组符号编为0，下面一组符号编为1，或反之。 (4)已分的组再按（2）、（3）步骤重复做，直至不能再分组。 (5)自左至右写出各码字。 [例2.10.1]有一单符号离散无记忆信源X如下，要求进行山农—费诺编码
因为信源有8个符号，其理论最大熵为lb8=3比特/符号，而实际熵为2.55比特/符号，如采用三位二进制等长编码，则效率η=2.55/3 = 85%，或者说采用定长编码效率较低。如采用山农—费诺编码，则效率会提高不少。 2.10.2哈夫曼编码 哈夫曼编码是效率比较高的又一种无失真信源编码，二进制哈夫曼编码步骤如下： (1) 把信源符号按概率从大到小排成一列； (2) 把概率最小的两个分成一组，上面一个编为0，下面一个编为1，并将这两个符号的概率加起来，其结果再和尚未处理过的符号重新按大小排序； (3) 重复步骤2，直到所有信源符号都处理完。 (4) 从右向左依据编码路径返回，就得到各码字。 [例2.10.2]同前例,编码过程见下图2.10.2：（PPT 001第四章）
第五节香农编码 ? 设离散无记忆信源 ? 二进制香农码的编码步骤如下：?将信源符号按概率从大到小的顺序排列，为方便起见，令p (x 1)≥p (x 2)≥…≥p (x n )?令p (x 0)=0，用p a (x j )，j =i +1表示第i 个码字的累加概率，则： ?确定满足下列不等式的整数k i ，并令k i 为第i 个码字的长度?－log 2p (x n )≤k i <－log 2p (x n )+1 ? 将p a (x j ) 用二进制表示，并取小数点后k i 位作为符号x i 的编码。 1 ()(),1,2,,j a j i i p x p x j n -== =∑ 121 12,,,,,,()1 (), (), , (), , ()()n i n i i i n x x x x X p x p x p x p x p x P X =????==? ???????∑ 2.10.3冗余位编码 冗余的信息完全可以不全部传送（压缩掉），从而提高了传输效率。 1．L —D 编码 现在来讨论一种由林绪（Lynch ）和达维生（Davission ）分别独立提出的冗余位编码法，称为L —D 编码。 例如有一二元序列，其中的一串000100000001000共二进制15位，其余的也可分割成15位一串，称为一帧。现在研究压缩冗余的方法。显然对该帧可确切描述为： （1） 帧长为15。
信源编码作业 答案
1 证明： 均匀分布，均匀量化器时 设[a,b]内量化电平数为m 则量化间隔Δ=(b ?a)M ? 分层电平x k =a +??k k =1,2,?M 量化器输出y k =(x k +x k?1)2?=a +??k ??2? 量化噪声N q =E [eq 2] = ∑∫(x ?y k )2 x k x k?1p(x)dx M k=1=?2 12 最佳量化器时，使量化噪声平均功率最小 必要条件为Lloyd-Max 条件 由上边计算均匀分布时，均匀量化的量化噪声N q =?2 12 计算得{eN q ex k =0 eN q ey k =0 , k =1,2,?M 满足Lloyd-Max 条件，使均方误差最小 且分层电平在相邻重建电平的中点 重建电平在量化间隔的概率质心上 满足最佳量化的条件。 故在均匀分布时，均匀量化即是最佳量化，两种量化方法的输出表达式一致。 2 解： 由题知，最小量化间隔1量化单位为1/2048 128为正值，则第一位为1 而128=16+16+32+64,，故在第五段的起始位置。 2-4位为100 又其在第五段起始，故5-8位为0000 综上，码组为11000000。
习题1、有一个一阶平稳马尔可夫链X 1，X 2，…,X r ,…,各X r 取值于集A={a 1，a 2，a 3}。已知起始概率p(a i )为：p 1=1/2, p 2= p 3=1/4, 转移概率如右下表所示，求： （1） X 1 X 2的联合熵和平均符号熵。 （2） 这个链的极限平均符号熵。 （3） 解： (1). H (X 1,X 2)=?∑∑P(a i ,a j )logP(a i ,a j ) 2 j=02i=0 =?(1 4log 1 4+2×1 8log 1 8+2×1 6log 1 6+2×1 12log 1 12)=2.71bit 平均符号熵H 2(X )=12H (X 1,X 2)=1.35bit . (2). 设信源稳态符号概率分布W =(w 1,w 2,w 3) 由{WP =W w 1+w 2+w 3=1 ，解得{w 1=4/7 w 2=3/14w 3=3/14。 H 3=4 7H (X |s 1)+3 14H (X |s 2)+3 14H (X |s 3)=1.25. (3). H 0=H max =log3=1.585bit . H 1=H (X 1)=1.5bit . H 2=1 2H (X 1,X 2)=1.355bit . 冗余度分别为： R 0=0. R 1=1?H 1 H 0?=0.054. R 2=1? H 2 H 0 ?=0.145.
MATLAB程序 信源编码
计算信源熵的MATLAB源程序 function H=entropy(P,r) if (length(find(P<=0))~=0) error('Not a prob.vector,negative component'); end if(abs(sum(P)-1)>10e-10) error('Not a prob.vector,component do not add up to 1'); end H=(sum(-P.*log2(P)))/(log2(r)+eps); 香农编码的MATLAB源程序 function [s,L,q]=shannon(p) %if(length(find(p<=0))~=0) % error('Not a prob.vector,negative component'); %end %if(abs(sum(p)-1)>10e-10) % error('Not a prob.vector,component do not add up to 1') %end n=length(p); x=1:n; [p,x]=array(p,x); l=ceil(-log2(p)); P(1)=0; n=length(p); for i=2:n P(i)=P(i-1)+p(i-1); end for i=1:n for j=1:l(i) temp(i,j)=floor(P(i)*2); P(i)=P(i)*2-temp(i,j); end end s=[]; for i=1:n for j=1:l(i) t=temp(i,j);
% if(temp(i,j)==0) % W(i,j)=48; s=[s num2str(t)]; %else %W(i,j)=49; % end end s=[s ' ']; end L=sum(p.*l); H=entropy(p,2); q=H/L; for i=1:n B{i}=i; end s0='很好！输入正确，编码结果如下:'; s1='Shannon 编码所得码字W:'; s2='Shannon 编码平均码字长度L:'; s3='Shannon 编码的编码效率q:'; disp(s0); disp(s1),disp(B),disp(s); disp(s2),disp(L); disp(s3),disp(q); 费诺编码的MATLAB源程序 function[W,L,q]=fano(P) if(length(find(P<=0))~=0) error('Not a prob.vector,negative component'); end if(abs(sum(P)-1)>10e-10) error('Not a prob.vector,component do not add up to 1'); end n=length(P); x=1:n; [P,x]=array(P,x); for i=1:n current_index=i; j=1; current_P=P;
论信源编码与信道编码
论信源编码与信道编码 李希夷 201110404107 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
信息论与信源编码实验报告
《信息论与编码》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 (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（灰度图像若干幅） 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 实验总结分析
实验步骤（1）： 实验代码： void CImageProcessingDoc::OnImageHuffman() { // TODO: Add your command handler code here int m_Width, m_Height, m_SaveWidth; int i,j,k; int *b; double *a,acl=0,size=0,ratio=0,ce=0,e=0;//acl:average code length(平均码长);ce:code efficiency（编码效率）;e:entropy（信息熵）;size:图像大小；ratio：压缩比； long s=0; b=new int[256]; a=new double[256]; for (i=0; i<256; i++) { b[i]=0;a[i]=0; } m_Width = m_pDibInit->GetWidth(); m_Height = m_pDibInit->GetHeight(); m_SaveWidth = m_pDibInit->GetSaveWidth(); for(j=0;j 摘要 由于信源符号之间存在分布不均匀喝相关性，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码字序列的方法。 信源编码的基础是信息论中的两个编码定理：无失真编码定理和限失真编码定理，前者是可逆编码的基础。可逆是指当信源符号转换成代码后，可从代码无失真的恢复原信源符号。 关键字：算术编码，符号序列，码字。 目录 1 课题描述 (1) 2设计原理 (1) 2.1 编码 (2) 2.2解码 (2) 3设计过程 (2) 3.1算术编码过程简述 (2) 3.2算术编码的特点 (3) 3.3 设计程序 (3) 图一算术编码结果 (8) 总结 (9) 参考文献 (10) 1 课题描述 编码实质上是对信源的原始符号按一定规则进行的一种变换。编码可分为信源编码和信道编码。信源编码：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。即同样多的信息用较少的码率传送,使单位时间内传送的平均信息量增加,从而提高通信的有效性。 信源编码理论是信息论的一个重要分支,其理论基础是信源编码的两个定理。 –无失真信源编码定理：是离散信源/数字信号编码的基础； –限失真信源编码定理：是连续信源/模拟信号编码的基础。 ?信源编码的分类： –离散信源编码：独立信源编码,可做到无失真编码； –连续信源编码：独立信源编码,只能做到限失真信源编码； –相关信源编码：非独立信源编码。 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：作用之二是将信源的模拟信号转化成数字信号，以实现模拟信号的数字化传输。 最原始的信源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。 开发工具：Visual C++6.0 2设计原理 信源编码提高信息传输有效性的基本思想就是针对信源编码输出符号序列的统计特性，通过概率匹配的编码方法，将出现概率大的信源符号尽可能编为短吗，从而使信源输出的符号序列变为最短的码字序列。其目的是为了提高传输的信源编码