数据压缩与编码技术
多媒体文件的编码与压缩技术
多媒体文件的编码与压缩技术随着数字媒体技术的飞速发展，多媒体文件的编码和压缩技术显得越来越重要。
这样的技术可以极大地节省储存空间，降低传输成本，在数字娱乐、在线视频、移动通讯以及其他领域中发挥着至关重要的作用。
本文将介绍多媒体文件的编码和压缩技术，并探讨其背后的原理与应用。
一、多媒体文件的编码技术多媒体文件的编码是指将原始的声音、图像、视频或其他类型的数据转换成一组数字编码的过程。
编码的目的是为了方便存储和传输，并且可以提供更好的音频和视频质量。
目前，最常用的音频编码格式包括MP3、AAC、WMA等，而视频编码格式则有H.264、MPEG-4、VP9等。
这些编码格式通过压缩原始的媒体文件，使文件大小减小，同时尽可能地保留媒体文件的原始质量。
音频编码技术主要是根据人类听觉系统的原理来进行设计的。
比如，MP3编码格式是通过对原始音频信号进行一系列分析，利用人类听觉系统对声音的不敏感区域进行压缩的方式来实现高效的音频压缩。
AAC则是一种比MP3更加高效和先进的音频编码格式，采用了更加复杂的音频压缩算法，具有更高的压缩比和更好的音频质量。
视频编码技术则主要是根据图像和视频处理的原理来进行设计。
无论是H.264还是MPEG-4等视频编码格式，都采用了一种称为“运动补偿”的技术，用于在时间和空间上压缩和优化视频流。
VP9则是一种由Google发布的高度优化的视频编码格式，具有更好的性能和更高的压缩比。
二、多媒体文件的压缩技术多媒体文件压缩的目的是降低文件大小，以便更方便的储存和传输。
常见的压缩技术有无损压缩和有损压缩。
无损压缩是指将文件压缩至原始文件大小的一定程度以下，同时确保压缩后的文件数据与原始文件的数据完全相同。
例如，常见的无损压缩格式有FLAC和ALAC。
这些压缩格式通常用于音频文件，以便在不减少音频质量的情况下减小文件大小。
有损压缩是指将文件压缩至原始文件大小的更小程度，但在此过程中会对数据进行处理（通常是削除）以达到更小的文件大小。
MPEG2压缩编码技术原理应用
本文以MPEG-2的系统、MPEG-2的编码、及MPEG-2的应用为题，讨论MPEG-2压缩编码技术。
1) 打包基本流（PES）将MPEG-2压缩编码的视频基本流（ES-Elementary Stream）数据分组为包长度可变的数据包，称为打包基本流（PES- Packetized Elementary Stream）。
广而言之，PES为打包了的专用视频、音频、数据、同步、识别信息数据通道。
所谓ES，是指只包含1个信源编码器的数据流。
即ES是编码的视频数据流，或编码的音频数据流，或其它编码数据流的统称。
每个ES都由若干个存取单元(AU-Access Unit)组成,每个视频AU或音频AU都是由头部和编码数据两部分组成的。
将帧顺序为I1P4B2B3P7B5B6 的编码ES，通过打包，就将ES变成仅含有1种性质ES的PES包，如仅含视频ES的PES包，仅含音频ES的PES包，仅含其它ES的PES包。
PES包的组成见图2。
由图2可见，1个PES包是由包头、ES特有信息和包数据3个部分组成。
由于包头和ES特有信息二者可合成1个数据头，所以可认为1个PES包是由数据头和包数据（有效载荷）两个部分组成的。
包头由起始码前缀、数据流识别及PES包长信息3部分构成。
包起始码前缀是用23个连续“0”和1个“1”构成的，用于表示有用信息种类的数据流识别，是1个8 bit的整数。
由二者合成1个专用的包起始码，可用于识别数据包所属数据流（视频,音频,或其它）的性质及序号。
例如：比特序1 1 0 ×××××是号码为××××的MPEG-2音频数据流；比特序1 1 1 0 ××××是号码为××××的MPEG-2视频数据流。
PES包长用于包长识别，表明在此字段后的字节数。
多媒体技术_多媒体数据压缩编码技术
4.知识冗余
图像的理解与某些基础知识有关。 例:人脸的图像有同样的结构：嘴的上方有鼻子， 鼻子上方有眼睛，鼻子在中线上…… 知识冗余是模型编码主要利用的特性。
5.视觉冗余
人的视觉系统对图像场的敏感性是非均匀、 非线性的。 （1）对图像亮度和色差的敏感性相差很大 Y：U：V＝8：4：4 或者Y：U：V＝8：2：2 （2）随着亮度增加，视觉系统对量化误差的敏感 度降低。 （3）人的视觉系统把图像边缘和非边缘区域分开 处理。
第四章、多媒体数据压缩编码技术
本章要点
（1）多媒体数据压缩编码的重要性和分类。 （2）量化的基本原理和量化器的设计思想。 （3）常用压缩编码算法的基本原理及实现技术、 预测编码、变换编码、统计编码(Huffman编码、 算术编码)。 （4）静态图像压缩编码的国际标准（JPEG）原 理、实现技术，以及动态图像压缩编码国际标 准(MPRG)的基本原理。
4.2.2 标量量化器的设计
量化器的设计要求 通常设计量化器有下述两种情况： 1. 给定量化分层级数，满足量化误差最小。 2. 限定量化误差，确定分层级数，满足以尽 量小的平均比特数，表示量化输出。
量化方法有标量量化和矢 量量化之分，标量量化又可分 为，均匀量化、非均匀量化和 自适应量化。
（1）均匀量化
例如:从64个数中选出某一个数。可先问“是 否大于32?”消除半数的可能,这样只要6次就可选 出某数。 如果要选择的数是35,则过程如下: 1.大于/小于 32？ 大 2.大于/小于 32+16=48？ 小 3.大于/小于 48-8=40？ 小 4.大于/小于 40-4=36？ 小 5.大于/小于 36-2=34？ 大 6.大于/小于 34+1=35 等
（4）混合编码
广播电视传输中的音频编码与压缩
广播电视传输中的音频编码与压缩在广播电视传输中，音频编码和压缩技术起着至关重要的作用。
由于传输带宽的有限性和信号处理的需求，音频编码和压缩技术被广泛应用，可有效降低传输成本，提高音频质量。
本文将介绍音频编码与压缩的基础概念，并探讨目前主流的音频编码和压缩技术。
一、音频编码与压缩的基础概念音频编码是指将模拟信号转换为数字信号的过程，常用的编码方式有脉冲编码调制（PCM）和脉冲编码调制调制（DPCM）。
而音频压缩则是通过减少信号的冗余信息，达到减少数据量的目的，主要通过有损压缩和无损压缩两种方法实现。
二、主流音频编码和压缩技术1. MPEG音频编码MPEG（Moving Picture Experts Group）音频编码是一种广泛应用的音频压缩标准，常用的有MPEG-1、MPEG-2以及MPEG-4。
MPEG-1主要应用于CD音质的压缩，MPEG-2适用于广播和数字电视等应用场景，而MPEG-4则在互联网音频传输和多媒体通信中得到广泛应用。
2. AAC音频编码AAC（Advanced Audio Coding）是一种高效的音频编码标准，具有出色的音频质量和压缩比。
它广泛应用于数字音乐、广播、电视和互联网传输等领域，被认为是MPEG-4中最优秀的音频编码形式。
3. AC-3音频编码AC-3（Audio Codec 3）是杜比实验室开发的一种多声道音频编码标准，常被用于DVD、蓝光光盘和数字电视等领域。
AC-3通过对声音的人耳不敏感的部分进行压缩，有效降低了多声道音频的数据量。
4. MP3音频编码MP3（MPEG-1 Audio Layer 3）是一种流行的音频编码格式，它能够在保持音质的同时大幅度压缩文件大小，广泛应用于音乐播放器、移动设备和互联网传输等领域。
三、音频编码与压缩技术的发展趋势随着科技的不断进步和带宽的提升，音频编码与压缩技术也在不断发展。
以下是一些发展趋势：1. 高保真音频编码随着音频设备和音响技术的发展，人们对音质的要求也越来越高，因此高保真音频编码技术将得到更多应用。
如何进行数据压缩
如何进行数据压缩数据压缩是通过使用各种算法和技术，减少数据的存储空间或传输带宽。
在现代的信息技术时代，数据压缩对于存储和传输大量的数据至关重要。
本文将详细介绍数据压缩的工作原理和常见的压缩算法。
1.数据压缩的原理数据压缩的原理基于数据中的冗余性。
数据冗余指的是数据中存在的重复、无用或不必要的信息。
通过去除这些冗余性，就能够减小数据的存储空间和传输带宽。
数据压缩的方法主要分为两类：有损压缩和无损压缩。
有损压缩是指压缩过程中会损失一些数据的精度或质量，适用于那些可以容忍一定程度的信息丢失的场景，如音频、视频等。
而无损压缩是指在压缩和解压缩的过程中不会丢失任何数据信息，适用于需要完全准确还原原始数据的场景，如文本文件、数据库等。
2.常见的无损压缩算法2.1 Huffman编码Huffman编码是一种可变长度编码算法，通过将频繁出现的字符用较短的码字表示，减小数据的存储空间。
它的基本原理是将出现频率较高的字符用较短的码字表示，出现频率较低的字符用较长的码字表示。
以文本文件为例，Huffman编码首先统计各个字符的出现频率，并构建一棵Huffman树。
然后，根据Huffman树生成对应的编码表，将每个字符映射到一个唯一的二进制码字。
最后，将原始文本文件中的字符替换为对应的码字，从而实现数据压缩。
2.2 Lempel-Ziv-Welch (LZW) 算法LZW算法是一种常用的无损压缩算法，广泛应用于图像、文本等数据的压缩。
它基于一种字典编码技术，通过创建和维护一个字典来实现数据的压缩。
LZW算法的基本原理是将输入的数据分割为不同的片段，每个片段都对应字典中的一个索引值。
在压缩的过程中，将每个片段加入字典，并输出对应的索引值。
在解压缩的过程中，按照相同的方式建立字典，并根据索引值还原原始数据。
2.3 Burrows-Wheeler Transform (BWT) 算法BWT算法是一种用于数据压缩的无损算法，通常用于文本和DNA序列的压缩。
栅格数据存储压缩编码方法
栅格数据存储压缩编码方法
栅格数据存储压缩编码是现今计算机技术中用来将大量的栅格数据以最小的存储空间存储的方法。
这种方法通常在地理信息系统、遥感与卫星图像处理以及数字地球等领域被广泛运用。
目前，常用的栅格数据格式有TIFF、JPEG2000、PNG与GeoTIFF等。
这些格式中比较常用的是GeoTIFF，该格式可以通过GeoTools、GDAL与Esri ArcGIS等平台进行读写，同时支持多种数据类型与压缩方式。
为了减小栅格数据存储空间，通常会采用压缩算法来对数据进行无损压缩。
常用的压缩算法有Run-Length Encoding（RLE）、Huffman编码、Lempel-Ziv-Welch（LZW）编码和Deflate编码等。
RLE是最简单的压缩算法，它通过将相邻的重复值替换为一个值和一个计数来减小数据体积。
然而，RLE算法在处理随机数据时效果不佳，而且压缩率较低。
Huffman编码是一种基于字典的编码方法，它通过树形结构将频繁出现的字符替换为较短的码字，这样可以减少数据存储。
LZW编码和Deflate编码是常用的数据压缩算法，它们可以通过分析数据块中连续的模式来压缩数据。
在栅格数据存储中，压缩算法的选择取决于存储需求和数据类型。
对于图像中大量连续出现的颜色块，RLE和Huffman编码可显著降低存储空间，而对于多变的地形数据，LZW 或Deflate算法将更为有效。
总体来说，采用压缩编码方法可以极大地缩小栅格数据的存储空间，降低数据存储成本，提高数据传输的效率。
同时，在选择相应压缩算法时，需要针对不同的数据类型选择最合适的算法来达到最佳的压缩效果。
测试数据编码压缩技术研究
中 图分 类号 ：Ｐ ９ ．６ Ｔ ３ １７
文 献 标 识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：６ ３— ０６ ２ １ ） ５— ０ １ ４ １７ ２ ０ （ ００ ０ ０ ３ —０
随 着集成 电路 产业 的发 展 ， 片 集 成 度 不 断 提 芯 高， 尤其 是 片 上 系统 Ｓ Ｃ （ ｙｔｍ —Ｏ 一Ｃ ｉ ） 出 ｏ Ｓｓ ｅ １ ｈｐ 的 １ 现 ， 片 内部 集成 有 大量 芯核 （ ｏｅ ， 得测 试 数据 芯 Ｃ ｒ） 使
测 试 数 据 编 码 压 缩 技 术 研 究
李 建新 ２，
（． 州学院 计 算机 科 学技术 系 ， １宿 安徽 宿州
吴孝银
２４０ ；． ３００２ 合肥 工业大 学 计算机 与信 息系 ， 安徽 合 肥 ２００ ） ３０９
摘 要 ： 绍 了测 试 数 据 编码 压 缩 技 术 的原 理 、 点及 技 术要 求 ， 根 据 编 码 原 理 对 常 见 的 测 试 编 码 压 缩技 术 进 行 分 介 特 并 类 ， 究 了每 一 类 编 码 压 缩技 术 的优 势及 局 限 性 ， 后 提 出 了 一 种 基 于 纵 向 分 组 对 比 的 分 块 编 码 思 想 。这 种 分 块 研 最
一
２ 常 见 测 试 编 码 压 缩 技 术 分 类 及 研 究
２ １ 基 于 数据 块 的编码 压缩 ．
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数据压缩
谢谢观看
数据压缩能够实现是因为多数现实世界的数据都有统计冗余。例如，字母“e”在英语中比字母“z”更加常 用，字母“q”后面是“z”的可能性非常小。无损压缩算法通常利用了统计冗余，这样就能更加简练地、但仍然 是完整地表示发送方的数据。
如果允许一定程度的保真度损失，那么还可以实现进一步的压缩。例如，人们看图画或者电视画面的时候可 能并不会注意到一些细节并不完善。同样，两个音频录音采样序列可能听起来一样，但实际上并不完全一样。有 损压缩算法在带来微小差别的情况下使用较少的位数表示图像、视频或者音频。
延伸阅读
在网上，我们之所以能够轻松地发送图像和音频数据，方便地分享视频，不仅得益于互联网的带宽变大、速 度变快，也得益于数据压缩技术的进步。可以不夸张地说，我们常用的各种数据都使用了数据压缩。
数据压缩可以粗略分为两种：一种是可以把数据完全恢复到原始状态的无损数据压缩，另一种是无法将数据 完全恢复到原始状态的有损数据压缩。
在有损音频压缩中，心理声学的方法用来去除信号中听不见或者很难听见的成分。人类语音的压缩经常使用 更加专业的技术，因此人们有时也将“语音压缩”或者“语音编码”作为一个独立的研究领域与“音频压缩”区 分开来。不同的音频和语音压缩标准都属于音频编解码范畴。例如语音压缩用于因特网**，而音频压缩被用于CD 翻录并且使用 MP3播放器解码。
无损数据压缩中，最简单的方法就是行程长度压缩。假设某字符串中有相同字符连续排列的部分，就可以将 连续重复的字符换成数字，达到缩短数据的目的。例如aaaabbbcccccc这个字符串，是由4个a、3个b和6个c连续 构成的，所以可以用“4a3b6c”来表示，将原本有13个字符的数据压缩为6个字符。这个方法还可以应用到图像 上，例如，如果图像数据里有12个像素连续为红色、10个像素连续为黄色，就可以用“12红10黄”来表示。但是 在实际数据中，大量字符相同或者颜色连续的情况很少。
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时间冗余示例
多媒体技术基础与应用
视觉冗余
视觉冗余是针对人眼的视觉特性而言的。 人对图像的敏感性是非均匀、非线性的， 例如视觉系统对亮度比对色度敏感，对低 频信号比对高频信号敏感等特性。
多媒体技术基础与应用
多媒体数据压缩的分类
多媒体技术基础与应用
无损压缩
无损压缩算法是为保留原始多媒体对象 （包括图像、语音和视频）而设计的。在无 损压缩中，数据在压缩或解压缩过程中不会 改变或损失，解压缩产生的数据是对原始对 象的完整复制。
多媒体技术基础与应用
第三代编码技术
近年来，出现了一类充分利用人类视觉特
性的编码方法，有人称之为第三代编码技 术，如小波变换的编码。这类方法使用不 同类型的线性数字滤波方法，对视频（图 像）进行整体的分解，然后根据人类视觉 特性对不同频段的数据进行粗细不同的量 化处理，以达到更好的压缩效果。
多媒体技术基础与应用
多媒体技术基础与应用
香农-范诺编码示例分析
多媒体技术基础与应用
香农-范诺编码步骤
多媒体技术基础与应用
香农-范诺编码示例
在最终得到的编码树中，拥有较大频率的3个 符号（ADB）被两位编码，其他两个频率较低的 符号（EC）被三位编码。如下表所示：
多媒体技术基础与应用
霍夫曼编码步骤
1.信源符号按概率递减顺序排列； 2.把两个最小的概率加起来，作为新符号 的概率； 3.重复步骤⑴与⑵，直到概率和等于1为 止； 4.完成上述步骤后，再沿路径返回进行编 码。
多媒体技术基础与应用
有损压缩
有损压缩是指使用压缩后的数据进行重构，
重构后的数据与原来的数据有所不同，但 不会使人对原始资料表达的信息造成误解。 通常声音、图像与视频的数据压缩都采用 有损压缩。有损数据压缩方法通常需要在 压缩速度、压缩数据大小以及质量损失这 三者之间进行折衷。
多媒体技术基础与应用
多媒体技术基础与应用
离散余弦变换的理解
源图像在进行DCT变换之前，首先把源图像 划分为若干个8×8像素的子块，然后对8×8像素 块逐一进行FDCT变换。例如，如果源图像为 640480的分辨率（即由640480像素组成，则划 分后的图像将包含8060这样多的子块。
多媒体技术基础与应用
离散余弦变换的理解
多媒体技术基础与应用
数据压缩与编码的基本概念
信息冗余是传输消息所用数据位的数目与
消息中所包含的实际信息的数据位的数目 的差值。数据压缩是一种用来消除不需要 的冗余的方法。 多媒体数据存在大量的冗余，通过去除那 些冗余数据可以使原始数据极大地减少， 因此，多媒体数据压缩编码技术就是研究 如何利用多媒体数据的冗余性来减少数据 量的方法。
多媒体技术基础与应用
离散余弦变换
离散余弦变换(DCT：Discrete Cosine Transformation)具有快速算法，且易于实现等 优点，它的快速算法已可由专用芯片来实现，因 而被广泛采用。离散余弦变换方法研究较早，技 术成熟，图像压缩实践证明DCT是许多图像的最 佳变换，它允许将88图像的空间表达式转换为频 率域，只需要少量的数据点来表示图像。
多媒体技术基础与应用
离散余弦变换
DCT压缩过程中最关键的步骤是一个称为 DCT的数学变换。DCT和著名的快速傅立叶变换 （FFT）属于同一类数学运算，这类变换的基本 运算是将信号从一种表达形式变成另一种表达形 式，并且这种变换过程是可逆的，即在两个变换 过程中除开舍入误差和截断误差，本质是无损失 的。
多媒体技术基础与应用
DPCM工作原理方框图
多媒体技术基础与应用
自适应差分脉冲编码-ADPCM
自适应差分脉冲编码就是使量化间隔大小的 变化自动地去适应输入信号大小的变化。它根据 信号分布不均匀的特点，使系统具有随输入信号 的变化而改变量化区间的大小，以保持输入量化 器的信号基本均匀的能力。自适应量化必须具有 对输入信号的幅值进行估计的能力，有了估值才 能确定相应的改变量。若估值在信号的输入端进 行，称前馈自适应；若在量化输出端进行，称反 馈自适应。
多媒体技术基础与应用
离散余弦变换的理解
假设每个像素的灰度值（或颜色值）用8比特 来表示，那么共有256个灰度等级（0~255）。这 样，可以定义一个8行×8列的二维矩阵P来表示 图像子块中各像素的灰度值和颜色值(P[x][y]表示 第x行第y列的值)，利用离散余弦变换公式，于是 可得到变换以后的频率域矩阵Ｔ。
多媒体技术基础与应用
离散余弦变换的理解
多媒体技术基础与应用
小波变换
顾名思义，“小波”就是小区域、长度有限、 均值为0的波形。所谓“小”是指它具有衰减性； 而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负 相间的震荡形式。与傅立叶变换相比，小波变换 是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平 移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化 （Multiscale Analysis），最终达到高频处时间 细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分 析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决 了傅立叶变换不能解决的许多困难问题，
多媒体技术基础与应用
霍夫曼编码示例分析
多媒体技术基础与应用
霍夫曼编码示例
多媒体技术基础与应用
平均码长和信源符号的信息熵H(x)
多媒体技术基础与应用
行程编码
在一幅图像中具有许多颜色相同的图 块。在这些图块中，许多行上都具有相同 的颜色，或者在一行上有许多连续的像素 都具有相同的颜色值。不需要存储每一个 像素的颜色值，而仅仅存储一个像素的颜 色值，以及具有相同颜色的像素数目即可， 这种压缩编码称为行程长度编码，用 RLE(Run Length Encoding)表示。
多媒体技术基础与应用
“第二代”编码方法
“第一代”编码技术只是以信息论和数字信号处 理技术为理论基础，旨在去除图像数据中的线性相 关性的一类编码技术。 “第二代”编码技术充分利用人的视觉生理、心理 和图像信源的各种特征，实现从“波形”编码到 “模型”编码的转变，以便获得更高压缩比。 “第二代”编码方法主要有：基于分形的编码、 基于模型的编码、基于区域分割的编码和基于神 经网络的编码等。
多媒体技术基础与应用
一些术语和概念
压缩(compress)
解压缩/还原/重构(decompress) 编码(encode/coding)
解码/译码(decode)
多媒体技术基础与应用
信息冗余的几种形式
信息熵冗余
为表达数据需要用一系列符号，用这些符号 根据一定的规则来表达就是对数据的编码。对每 个信息或事件所赋的符号序列称为码字，而每个 码字里的符号个数称为码字的长度。
多媒体技术基础技术基础与应用
算术编码的示例
多媒体技术基础与应用
信源的算术编码过程
多媒体技术基础与应用
信源的算术编码过程
多媒体技术基础与应用
10.3 预测编码
预测编码是有损数据压缩理论的一个重 要分支，它是根据离散信号之间存在着一 定的相关性，利用前面的一个或多个信号 对下一信号进行预测，然后对实际值和预 测值的差进行编码。
1948年，Oliver提出了第一个编码理论——脉冲
编码调制；同年，Shannon的经典论文——“通 信的数学原理”首次提出并建立了信息率失真函 数概念；1959年，Shannon进一步确立了码率失 真理论，以上工作奠定了信息编码的理论基础。 主要编码方法有预测编码、变换编码和统计编 码，也称为三大经典编码方法。经典编码技术又 可以称为“第一代”编码技术。
第10章 数据压缩与编码技术
10.1 数据压缩编码技术概述
10.2 无失真压缩编码
10.3 预测编码
10.4 变换编码
10.5 其他编码
多媒体技术基础与应用
10.1 数据压缩编码技术概述
信息为什么能压缩? 从信息论的角度来看，压缩就是去掉信息
中的冗余，即保留不确定的信息，去除确 定的信息(可推知的)，也就是用一种更接 近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。
多媒体技术基础与应用
行程编码示例
例如对一个由16*10像素组成的小图像，每个小 格表示一个像素，设每个像素的颜色值用8位表示， 试用行程编码表示。
多媒体技术基础与应用
行程编码示例
多媒体技术基础与应用
算术编码的基本思想
实现算术编码首先需要知道信源发出每个符 号的概率大小，然后再扫描符号序列，依次分割 相应的区间，最终得到符号序列所对应的码字。 整个编码需要两个过程，即概率模型建立过程和 扫描编码过程。显然，一串符号序列发生的概率 越大，对应的子区间就越宽，要表达它所用的比 特数就减少，因而相应的码字就越短。
多媒体技术基础与应用
空间冗余
空间冗余是静态图像中最主要的一种冗余。例如， 通常的图像都描述了某个场景，其相邻像素点之间 存在一定的空间连贯性。如果编码时不考虑这一相 关性，就会造成空间冗余。 由于任何给定的像素值，原理上都可以通过它 的邻域值预测到，单个像素携带的信息相对是小的。 对于一个图像，很多单个像素对视觉的贡献是冗余 的。
多媒体技术基础与应用
DPCM-差分脉冲编码
DPCM（Differential Pulse Code Modulation，差分脉冲编码调制）与PCM不同， 它编码的不是采样样本值，而是样本值及其预测 值的差分，即量化的是已知的样本值与预测值之 间的差值。DPCM是从过去的几个采样值的线性 组合来预测推断现在的采样值，进而用实际采样 值与预测采样值之差（称作预测误差）及线性预 测系数进行编码，从而达到信息压缩的一种方法。
多媒体技术基础与应用
ADPCM编码框图
多媒体技术基础与应用
10.4 变换编码