王詠剛20xx年2月-文庫(kù)吧資料
2024-10-20 08:38本頁(yè)面
【正文】 。然后將窗口向后滑動(dòng) len+1個(gè)字符，繼續(xù)步驟 1。 輸出三元符號(hào)組 (off,len,c)。 我們用這個(gè)概率分布劃分區(qū)間 ： Pc = 2/5 Pb = 2/5 Pa = 1/5 例：考慮某條信息中可能出現(xiàn)的字符僅有 a b c 三種，我們要壓縮保存的原始信息為 bccb 算術(shù)編碼 第四步 ：現(xiàn)在輸入下一個(gè)字符 c， 三個(gè)字符的概率分布為： Pa=1/6，Pb=2/6， Pc=3/6。 好，讓我們按照新的概率分布比例劃分，劃分的結(jié)果可以用圖形表示為： Pc = 1/4 Pb = 2/4 Pa = 1/4 例：考慮某條信息中可能出現(xiàn)的字符僅有 a b c 三種，我們要壓縮保存的原始信息為 bccb 算術(shù)編碼 第三步 ：接著我們拿到字符 c， 我們現(xiàn)在要關(guān)注上一步中得到的 c的區(qū)間 。用圖形表示就是： Pc = 1/3 Pb = 1/3 Pa = 1/3 算術(shù)編碼 第二步 ：現(xiàn)在我們拿到第一個(gè)字符 b， 讓我們把目光投向 b對(duì)應(yīng)的區(qū)間。t know anything.“ Gadsby by , 1939. 算術(shù)編碼 假設(shè)某個(gè)字符的出現(xiàn)概率為 80%，該字符事實(shí)上只需要 log2() = 個(gè)二進(jìn)制位進(jìn)行編碼 難道真的能只輸出 個(gè) 0 或 個(gè) 1 嗎？ 算術(shù)編碼的輸出是：一個(gè)小數(shù) 算術(shù)編碼對(duì)整條信息（無(wú)論信息有多么長(zhǎng)），其輸出僅僅是一個(gè)數(shù)，而且是一個(gè)介于 0和 1之間的二進(jìn)制小數(shù)。 Huffman編碼的模型選擇 奇怪的段落 If Youth， throughout all history， had had a champion to stand up for it； to show a doubting world that a child can think； and，possibly， do it practically； you wouldn39。 前綴編碼規(guī)則：任何一個(gè)符號(hào)的編碼都不是另一個(gè)符號(hào)編碼的前綴。（人的語(yǔ)言經(jīng)驗(yàn)） 靜態(tài)字典模型 自適應(yīng)字典模型 統(tǒng)計(jì)模型 字典模型 技術(shù)準(zhǔn)備：編碼 通過(guò)模型，我們可以確定對(duì)某一個(gè)符號(hào)該用多少位二進(jìn)制數(shù)進(jìn)行編碼。 技術(shù)準(zhǔn)備：什么是熵 熵 ——來(lái)源于 40年代由 Claude Shannon創(chuàng)立的信息論中的一條定理，這一定理借用了熱力學(xué)中的名詞“熵” ( Entropy )來(lái)表示一條信息中真正需要編碼的信息量： 考慮用 0 和 1 組成的二進(jìn)制數(shù)碼為含有 n 個(gè)符號(hào)的某條信息編碼，假設(shè)符號(hào) Fn 在整條信息中重復(fù)出現(xiàn)的概率為 Pn， 則該符號(hào)的熵也即表示該符號(hào)所需的二進(jìn)制位數(shù)為： En = log2( Pn ) 整條信息的熵也即表示整條信息所需的二進(jìn)制位數(shù)為： E = ∑knEn 例：對(duì)信息 aabbaccbaa， 字符串長(zhǎng)度為 10，字符 a、 b、 c分別出現(xiàn)了 2次，則 Ea=log2()=1 Eb=log2()= Ec=log2()= E= 5Ea + 3Eb + 2Ec = 位 對(duì)比一下，我們用 ASCII編碼表示該信息需要 80位 技術(shù)準(zhǔn)備：模型 使用模型：得到字符或單詞在信息中出現(xiàn)的概率 靜態(tài) /半靜態(tài)模型 自適應(yīng)模型 Claude Shannon的“聚會(huì)游戲” (party game)： 他每次向聽(tīng)眾公布一條被他隱藏起一個(gè)字符的消息，讓聽(tīng)眾來(lái)猜下一個(gè)字符，一次猜一個(gè)，直到猜對(duì)為止。 1978 年， John Warnock 和 Martin Newel 將其演變?yōu)? JAM 語(yǔ)言。 ? PostScript矢量圖形格式：起源于 1976 年的 Evans amp。國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織 ( ISO )和 CCITT 聯(lián)合組成了兩個(gè)委員會(huì)：靜態(tài)圖像聯(lián)合專(zhuān)家小組 ( JPEG )和動(dòng)態(tài)圖像聯(lián)合專(zhuān)家小組( MPEG )。 1984 年 發(fā)表論文：“高性能數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)” A Technique for HighPerformance Data Compression 通用數(shù)據(jù)壓縮 80年代中期以后，對(duì) LZ77算法進(jìn)行改進(jìn) Haruyasu Yoshizaki(Yoshi) 的 LHarc Robert Jung 的 ARJ 從 PKZip到 WinZip： 通用數(shù)據(jù)壓縮格式標(biāo)準(zhǔn) —— ZIP LZ7 LZ7 LZW 一起壟斷當(dāng)今的通用數(shù)據(jù)壓縮領(lǐng)域 多媒體數(shù)據(jù)壓縮 ? 國(guó)際電報(bào)電話咨詢(xún)委員會(huì) ( CCITT ) ： 針對(duì)二值圖像的一系列壓縮標(biāo)準(zhǔn)，如 CCITT Group CCITT Group4 等 (此外還包括 CCITT與 ISO共同制訂的 JBIG標(biāo)準(zhǔn) ) 。王詠剛 2020年 2月 數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)概論 ? 壓縮技術(shù)簡(jiǎn)史 ? 壓縮技術(shù)基礎(chǔ) ? Huffman編碼 ? 算術(shù)編碼 ? LZ77和 LZW算法 ? JPEG算法 ? 通用壓縮工具比較 壓縮技術(shù)分類(lèi) 通用數(shù)據(jù)壓
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