信源编码技术
信源编码的三个步骤
信源编码的三个步骤
信源编码是一种将信息转换为数字信号的技术，可以提高信息传输的可靠性和效率。
信源编码的实现需要经历三个步骤：第一步是信源符号选择。
信源符号是指信息源输出的离散符号集合，例如二进制数字、字母或音频信号。
在信源符号选择阶段，需要确定信源的离散符号集合，以及每个符号的概率分布。
这个步骤的关键是确定信源的统计特性，以便在后续步骤中选择合适的编码方案。
第二步是编码方案设计。
在这个步骤中，需要选择合适的编码方案，以提高信源信息的压缩效率和可靠性。
常用的编码方案包括霍夫曼编码、算术编码和字典编码等。
编码方案的选择需要考虑信源符号概率分布和编码的复杂度等因素。
第三步是编码器实现。
在这个步骤中，需要实现所选择的编码方案，并将信源符号转换为数字编码。
编码器的实现需要考虑编码的速度和复杂度，以保证实时性和可扩展性。
总之，信源编码是一项重要的通信技术，通过三个步骤的实现可以提高信息传输的效率和可靠性。
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信源编码与信道编码
信源编码与信道编码⼀．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TurboHamming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。
信源编码的原理
信源编码的原理
信源编码是数字通信中的一种技术，用于将信源的离散信号转化为连续信号以便传输。
信源编码的主要原理是通过对信源进行编码来提高信息传输的效率，并减少传输所需的带宽。
下面就信源编码的原理进行具体描述：
信源编码的原理主要包括两个方面：信息熵和编码。
信息熵是指信源输出符号的平均信息量。
在信息论中，熵可以描述一个随机信源的不
确定性。
一个信源可以通过信息熵的度量来评估其具有的信息量。
信息熵的计算公式为：
H = -Σpilog2pi
其中，pi是信源输出符号的概率。
H表示信息熵，它的单位是比特。
常见的信源编码有霍夫曼编码、香农-费诺编码、赫夫曼分段编码、格雷码等。
其中，霍夫曼编码是在所有编码中使用最广泛的编码算法，它的基本思想是，将出现概率高的符
号用较短的码表示，出现概率低的符号用较长的码表示，这样可以使总的编码长度最短。
以二进制为例，设共有n种离散信源输出符号，则该n个符号的离散概率为pi，要对这n个符号进行编码，使得所有符号的码值长度和为L，则平均码长为：
通过对概率进行排序，对每个符号进行编码，可以构造一个符号-码字对的码表。
对
于给定的输入符号序列，可以通过码表中的对应关系将其转化为对应的码字序列。
发送方
发送的码字序列就成为了连续信号，接收方将其还原为离散符号序列进行解码即可。
总的来说，信源编码通过压缩信息内容，减少传输所需的带宽，提高了数据传输的效率，具有重要的意义和应用。
信源编码包括波形编码声源编码分组编码混合编码
信源编码包括波形编码声源编码分组编码混合编码在发送端，把经过采样和量化后的模拟信号变换成数字脉冲信号的过程，称为信源编码。
信源编码主要完成两大任务：一是将模拟信号转换成数字信号，第二是实现数据压缩。
信源编码通常分为三类：波形编码、参数编码和混合编码。
其中波形编码和参数编码是两种基本类型，混合编码是前两者的衍生物。
（1）波形编码波形编码技术直接对语音波形采样、量化，并用二进制码表示。
脉冲编码调制PCM和增量调制DM是波形编码的代表。
优点：①具有很宽范围的语音特性，对各类模拟话音波形信号进行编码均可达到很好的效果；②抗干扰能力强，具有优良的的话音质量；③技术成熟、复杂度不高；④费用适中。
缺点：编码速率要求高，一般要求在16~64kbit/s之间，所占用的频带较宽，只适用于有线通信系统中。
（2）参数编码是以发音机制的模型作为基础，用一套模拟声带频谱特性的滤波器系数和若干声源参数来描述这个模型，在发送端从模拟语音信号中提取各个特征参数并进行量化编码。
包括线性预测编码（LPC）及各种改进型。
目前移动通信系统的语音编码技术大多采用这种类型技术为基础。
优点：由于只需传输话音特征参量，因而语音编码速率可以很低，一般在2~4.8kbit/s之间，并且对话音可懂度没有多少影响。
缺点是：话音有明显的失真，并且对噪声较为敏感，话音质量一般，不能满足商用话音质量的要求。
（3）混合编码将波形编码和参数编码结合起来，力图保持波形编码话音的高质量与参数编码的低速率。
目前移动通信中使用的混合编码包括规则脉冲激励长期预测编码（RPELTP）和应用于IS95CDMA 蜂窝移动通信系统的码激励线性预测编码（CELP）。
特点是：数字语音信号中既包括若干话音特征参量又包括部分波形编码信息，因而综合了参数编码和质量波形编码各自的优点。
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。
信源编码标准
信源编码标准一、引言信源编码是通信和信息处理领域中的一项关键技术，主要用于压缩数据，降低信号的冗余度，提高数据的传输效率和存储效率。
信源编码标准的发展随着通信和信息技术的发展不断演进，逐渐成为数字化时代的基础标准。
本篇文章将对信源编码标准的发展历程、主要标准以及未来的发展趋势进行概述。
二、信源编码标准的演进1.早期信源编码标准早期的信源编码标准主要基于统计特性进行数据压缩，最具代表性的标准是Huffman编码和算术编码。
这些标准虽然能够提供一定的压缩效果，但压缩率有限，且压缩和解压缩过程较为复杂。
2.JPEG标准随着图像处理和传输的需求增加，国际标准化组织制定了JPEG标准，即静态图像压缩标准。
JPEG通过离散余弦变换（DCT）和量化技术实现了较高质量的图像压缩，广泛应用于数码相机、打印机等设备。
3.MPEG标准为了满足视频压缩的需求，国际标准化组织制定了MPEG标准，即动态图像压缩标准。
MPEG系列标准包括MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4等，这些标准通过帧间预测、变换编码和运动补偿等技术提高了视频数据的压缩率，广泛应用于数字电视、DVD、网络流媒体等领域。
4.H.26X标准H.26X系列标准是由国际电信联盟（ITU）制定的视频通信编码标准，包括H.261、H.263、H.264等。
这些标准在视频压缩技术上具有里程碑意义，通过混合编码框架、运动估计和补偿、变换编码等技术实现了较高的压缩效率和视频质量。
5.感知编码标准近年来，感知编码技术得到了快速发展，如感知哈夫曼编码和基于神经网络的编码技术。
这些技术基于人类视觉系统和听觉系统的感知特性进行数据压缩，具有更高的压缩效率和更好的视觉体验。
三、主要的信源编码标准目前主要的信源编码标准包括JPEG、MPEG、H.26X、感知哈夫曼编码等。
这些标准在不同的应用场景中具有广泛的应用价值，如JPEG在图像处理和传输领域广泛应用；MPEG在数字视频领域占据主导地位；H.26X系列标准在视频通信领域得到广泛应用；感知哈夫曼编码等新感知编码技术则引领着新一代数据压缩技术的发展方向。
PPT5-4 数字有线电视的信源编码技术
GOP头，包括了时间信息，但这一信息并不是解码中实际使用的信息，即
便丢失，解码也可以继续进行。分成图像组的一个目的是在同一序列内可 随时进入不同的图像。 一般情况下0.5s内必须传一次I帧，因此对于PAL制，一个GOP通常包含 12帧，常见的结构为IBBPBBPBBPBB.由于B帧为未来帧，作为预测参考帧
的事件分配短字码，给使用概率小的事件分配长字码，最大限度地提高编
码效率。
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MPEG-2的编码流程 ①输入一个I帧、P帧或B帧；
②在B帧或P帧的情况下进行运动预测补偿； ③进行88像素的DCT变换； ④变换系数被量化； ⑤完成变字长编码，实现比特率的缩减。 MPEG-2的解码流程是MPEG-2的编码流程的反过程。
逐行扫描的图像只能是帧格式，隔行扫描的图像可以使帧格式，也可以使
场格式。
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像条层
图像层下面是像条层(slice)。每一个像条包括一定数量的宏块，其顺序和
行扫描顺序一致。像条可以从一个宏块行(16行宽)的任何一个宏块开始。 在MPEG-l中，像条可以包括多个宏块行，但在MPEG-2MP＠ML中一个 像条必须在同一宏块行中起始和结束。 一个像条至少应包括一个宏块。
像条是最低的比特流级别，即一旦因误码失步可以根据起始码重新同步。
起始码对以上各层都是相同的。
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像块层
在 MPEG-2 中，块“Block”可以是 8×8 样值，既可称为像块，也可以
是8×8 DCT系数或重组数据，这时应称为系数块或数据块。它是亮度信 号、两个色差信号之一。 所有上述各个层次都与一定的信号处理有关。如视频序列实际上是 节目的随机进入点；而GOP则是视频编辑的随机进入点；图像（或帧） 是编码处理的单位；像条是用于同步的单位；宏块是运动补偿处理的单 位；像块则是DCT处理单位。
信息论与编码第5章 信源编码技术
哈夫曼码的主要特点 1、哈夫曼码的编码方法保证了概率大的符号对 应于短码，概率小的符号对应于长码，充分 利用了短码； 2、缩减信源的两个码字的最后一位总是不同， 可以保证构造的码字为即时码。 3、哈夫曼码的效率是相当高的，既可以使用单 个信源符号编码，也可以对信源序列编码。 4、要得到更高的编码效率，可以使用较长的序 列进行编码。
5.1.2费诺码
费诺码的基本思想： 1、按照累加概率尽可能相等的原则对信源符号 进行分组： 对于二元码，则每次分为两组; 对于d元码，则每次分为d个组。 并且给不同的组分配一个不同的码元符号。 2、对其中的每组按照累计概率尽可能相等的原 则再次进行分组，并指定码元符号，直到不能 再分类为止。 3、然后将每个符号指定的码元符号排列起来就 得到相应的码字。
算术编码
适用于JPEG2000,H.263等图像压缩标准。 特点： 1、随着序列的输入，就可对序列进行编码 2、平均符号码长 L 满足
1 H (X ) L H (X ) N
（最佳编码）
3、需要知道信源符号的概率 是对shanno-Fanno-Elias编码的改进。
累计分布函数的定义
H(X ) H(X ) L 1 log d log d
费诺码的最佳性
1、保证每个集合概率和近似相等，保证d个码元近 似等概率，每个码字承载的信息量最大，码长近似 最短。 2、是次最佳的编码方法，只在当信源符号概率满足：
p(ai ) d
时达最佳。
li
信源符号
a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9
费诺二元码的编码步骤
1、将源消息符号按概率大小排序：
p1 p2 p3 pn
2、将依次排列的信源符号分为两大组，使每组的概 率和尽可能相等，且每组赋与二进制码元“0”和 “1”。 3、将每一大组的信源符号再分为两组，使每组的概 率和尽可能相等，且每组赋与二进制码元“0”和 “1”。 4、如此重复，直至每组只剩下一个符号。 信源符号所对应的码字即费诺码。