常见无失真信源编码算法及Matlab实现比较
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摘要
随着科学技术的发展,人类已经进入高速发展的信息时代。无论是在经济、政治、生活还是军事领域,信息的重要性已经不言而喻,有关信息的理论越来越受到重视。信息论与编码是信息、通讯、电子工程类专业的基础,对于理论研究和工程运用均有重要的指导作用。而无失真信源编码理论是信息论的理论基础,主要运用在离散信源或数字信号的研究,如文本、表格及工程图纸等信源,对其进行无失真地数据压缩,且完全能够无失真地可逆恢复。
本文首先在于讲述无失真信源编码的运用领域,研究无失真信源编码的意义。紧接着详细介绍了无失真信源编码中常见的三种编码方法及其Matlab实现过程,并将此三种方法进行对比。最后对此三种方法进行归纳总结,并举例说明其在日常生活中的运用。
在信息化、网络化、高科技化的特殊时代环境背景下,无失真信源编码的发展迎来了新的机遇与挑战,其应用领域越来越广,越来越普及,由此推进了编码方法的进一步深入研究。
[关键字]:Shanon编码;Fano编码;Huffman编码
I
Abstract
With the development of science and technology, people have entered into a rapidly developing information age. It goes without saying that information is very important nomatter in the fields of economy, politics, life or military.people pay more and more attention to the theories of information.Informationtheories and coding is not only the cornerstone of the major of information,communication and electronic engineering, but also play an vital role in guiding theoretical research and engineering application.
The undistorted source of coding theory is the theoretical foundation of the information theory. which is mainly applied to the studies of discrete source and digital information. For example, compressing information source including text, sheet and engineering drawing Can be compressed without any distortion, and then recover the other way round. we will present the application of the undistorted source of coding and study its significance in the beginning of this paper. And then introduce three methods of the undistorted source of coding as well as its MARLAB realization process. Besides, Acomparision of these three methods will be discussed. In the end of the paper, make a generalization of these methods and illustrate their applications in our daily life.
In this era of informationzation, networking and high-technicalization, the development of the undistorted source of coding is facing new opportunities and challenges.Its application areas arebecoming more widely and in the meanwhile it is becoming more popular, which has boosted the further study of encoding methods.
[KeyWords]: Shannon Coding;FanoCoding;Huffman Coding
II
本科毕业论文——常见无失真信源编码算法与Matlab实现比较
目 录
摘 要????????????????????????I Abstract??????????????????????II
1.绪论??????????????????????????1 1.1无失真信源编码技术发展历程??????????????1 1.2无失真信源编码技术的应用领域?????????????2 2.常见无失真信源编码及其MATLAB实现比较?????????3 2.1编码的定义??????????????????????3 2.2 MATLAB简介??????????????????????3 2.3常用编码方法?????????????????????4 2.3.1香农编码方法????????????????????4 2.3.2费诺编码方法????????????????????7 2.3.3 哈夫曼编码方法??????????????????9 3.无失真信源编码技术的未来发展趋势???????????11 3.1 我国的HDTV研究???????????????????11 3.2会议电视???????????????????????12 3.3可视电话???????????????????????13 4.总结?????????????????????????14
参考文献??????????????????????15 致 谢???????????????????????16 附 录???????????????????????17
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常见无失真信源编码算法及Matlab实现比较
信息科学是研究信息的传输规律和传输方法的科学,它是由系统论、控制论、计算机理论、信息论和人工智能理论等相互结合的一门综合性科学。其中,信息论、控制论和系统论是其重要支柱。在当今的信息时代,信息已经成为社会发展的重要支柱,成为创造财富的重要力量,其地位或将超过物质和能量,成为经济增长的中坚力量。信息与技术是信息科学中紧紧相连的两大内容。其一,信息产业需要信息科学与信息技术的大力支持,信息科学与技术为整个信息产业不断提供信息技术支持,是信息产业的血液,它促使信息产业不断创新,不断发展,进而可以满足人们的工作和生活需要,信息产业也由此可以快速发展,信息产业的地位就能够得到进一步的巩固。其二,信息科学与技术的研究和开发需要依靠信息产业的资金支持,因为有了信息产业的资金支持,信息科学与技术的研究和开发就得到了有力保障。正因为如此,世界各国政府都大力研究和发展自己的信息科学,通过各种方式刺激信息科学与技术的创新,为提高信息产业在世界范围内的竞争力做好铺垫。信息会产生也会消亡,它不是静止的,也不是一成不变的,人类对信息的研究,是为了认识信息,进而获取信息,以更好地为人类自己服务。科学家们当今研究的方向主要在于研究信息的传输、处理、显示、识别、检测、存储和交换等功能。
1.绪论
1.1无失真信源编码技术发展历程
“信息”一词在学术研究中的提出和使用信是在20世纪20年代,在《信息传输》这篇论文中,奈奎斯特(H.Vyquist)和哈特利(L.V.R.Hartley)认为信息是指有新内容、新知识的消息。信息论是运用数理统计与概率论的方法研究信息、信息熵、密码学、数据传输、通信系统、数据压缩等问题的应用数学学科。1924年,奈奎斯特发现了信号带宽与信息速率之间存在着某种特定关系;1928年,哈特利发现了通信系统传输信息的能力,并给出了度量信息的方法;1936年,阿姆斯特朗(Armstrong)发现了增大带宽可以使信息系统的抗干扰能力增强。直到1948年,香农(C.E.Shanon)发表了一篇关于通讯系统的论文《通信的
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数学理论》(A mathematical theory of communication),这篇论文的发表,标志着现代信息论研究的开端,香农也因此成为信息理论的奠基人。随着人类研究的深入和科学技术的发展,信息论具有了较为宽广的内容,也有了更加广泛的运用。
1951年,信息论这门学科得到了美国无线电工程学会(IRE)的承认,开始对信息论进行深入研究;1955年,信息论汇刊第一次与世人见面,信息论由此迎来了它的高速发展。到了60年代,研究专家们开始把研究的注意力放在信息和信源编码的问题上,信道编码技术得到高速发展,且硕果累累,科学家们找到了可实现的译码方法。与此同时,卷积码和概率译码有了重大突破,序列译码和ViterbiYI 译码方法的方法被提出来。
到了70年代,计算机的运用得到普及,由此,怎样能够更加高效的处理和获取信息成为大家最为关注的话题。1972年,盖弗发表了在研究广播信道方面的成果,此后,科学家们开始进行多人接入信道和广播信道模型的研究,由于问题研究的难度较大,迄今为止,在多用户信息论方面的研究还不够,尚有许多存在的问题没有得到解决。
信息论在通信领域的运用较为广泛,但是在含噪信道中传输信息的最优方法尚不明确。在信息技术高速发展的今天,信息时代成为必然,科学家们对无失真信源编码方法的研究也越来越深入。
1.2无失真信源编码技术的应用领域
随着计算机的普及和网络技术的不断发展,信息在我们的日常工作、生活都起着非常重要的作用,人们越来越习惯于通过网络传输渠道来获取信息,由此,如何正确无误且安全地将信息从一方传递给另一方成为了一个重要问题。此时,无失真信源编码技术就体现出了其强大的功能与作用,人们在日常生活和生产实践中,正在越来越多地使用到无失真信源编码技术,如条形码的运用和图书管理的运用,都是用到了无失真信源编码技术。
本文首先阐述了无失真信源编码技术的发展历程和应用领域,从信息一词的提出,到香农理论基础的建立,再到信息论学科的发展,最后到信息论的广泛运用和快速发展,经历了近半个世纪的时间,现在,无失真信源编码的发展已经受到高度重视,并且取得一系列的突破。其次叙述了编码的定义方法,并对运行支
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持软件MATLAB做了简要的介绍,紧接着简要介绍了无失真信源编码中常用的三种编码方法,最后主要研究了香农编码、费诺编码和哈夫曼编码这三种不同编码方法在实现编码过程中的异同,并通过MATLAB实现了其编码过程。最后,本文还简要介绍了无失真信源编码在未来的发展趋势,并列举了其在日常生活中的应用。迎着这股春天的暖风,无失真信源编码将会迎来再一次的超越。
2.常见无失真信源编码及其matlab实现比较
2.1编码的定义
信源编码其实是从信源符号到码符号的一种映射f,它把信源输出的符号ui变换成码元序列wi。
f:ui——>wi,i=1,2,?,q
其编码、译码过程可由下图所示:
图1 信息传输系统编码和译码示意图
2.2 MATLAB简介
MATLAB在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指,它可以进行绘制函数和数据、创建用户界面、实现算法、矩阵运算、连接其他编程语言等,在金融建模设计与分析、控制设计、图像处理、信号处理与通讯、信号检测、工程计算等领域有较为广泛的运用。MATLAB在运用的过程中,用户可以直接调用程序内部,也可以将自己编写的运用程序导入到MATLAB函数库中,之后可以随意调用,使用起来非常方便,且操作界面设计较为合理,图像显示效果很好,得到广大学子的喜爱。考虑到MATLAB的优越性,本文中我们主要考虑用MATLAB来解决其中的问题。
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2.3常用编码方法
在信号处理和信息理论的相关领域中,通过研究信号在经过一段距离后如何衰减以及一个给定信号能加载多少数据后得到了一个著名的公式,叫做香农定理,它描述了有限带宽、有随机热噪声信道的最大传输速率与信道带宽与信号噪声功率比之间的关系。香农定理以比特每秒(bps)的形式给出一个链路速度的上限,表示为链路信噪比的一个函数,链路信噪比用分贝(dB)衡量。因此我们可以用香农定理来检测电话线的数据速率。
香农定理包含了以下三大定理:
一、香农第一定理(可变长无失真信源编码定理)
设信源S的熵H(S),无噪离散信道的信道容量为C,于是,信源的输出可以进行这样的编码,使得信道上传输的平均速率为每秒(C/H(S)-a)个信源符号.其中a可以是任意小的正数, 要使传输的平均速率大于(C/H(S))是不可能的。
二、香农第二定理(有噪信道编码定理)
设某信道有r个输入符号,s个输出符号,信道容量为C,当信道的信息传输率R码长N足够长,总可以在输入的集合中(含有r^N个长度为N的码符号 序列),找到M (M<=2^(N(C-a))),a为任意小的正数)个码字,分别代表M个等可能性的消息,组成一个码以及相应的译码规则,使信道输出端的最小平均错误译码概率Pmin达到任意小。
三、香农第三定理(保失真度准则下的有失真信源编码定理)
设R(D)为一离散无记忆信源的信息率失真函数,并且选定有限的失真函数,对于任意允许平均失真度D>=0,和任意小的a>0,以及 任意足够长的码长N,则一定存在一种信源编码W,其码字个数为M<=EXP{N[R(D)+a]},而编码后码的平均失真度D'(W)<=D +a。
凡是能载荷一定信息量,且码字的平均长度最短,可分离的变长码字集合都可称为最佳码。每次必须将概率大的信息符号编以短码字,概率小的符号编以长的码字,使得平均码字长度最短。能获得最佳码方法主要有:香农(Shannon)编码、费诺 (Fano)编码和哈夫曼(Huffman)编码等。下面我们分别介绍这几种编码方法。
2.3.1香农编码方法
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香农第一定理指出了平均码长与信源之间的关系,选择每个码字的长度K满足下式:
I(xi)?Ki?I(xi)?1,?i (2.1)
就可以得到这种编码,这种编码称为香农编码。
香农编码是码符号概率大的用短码表示,概率小的是用长码表示,在实现编码过程中,根据给定信源符号概率,要先判断信源符号概率是否满足概率分布,即各概率之和是否为1,如果不为1就没有继续进行编码的必要,虽然仍可以正常编码,但编码失去了意义。香农编码方法主要有以下几个步骤:
(1)假定一组信源X,其出现的概率分别为
P(x1)=0.40,P(x2)=0.30,P(x3)=0.10,P(x4)=0.09,P(x5)=0.07,P(x6)=0.04,即是X=[0.40,0.30,0.10,0.09,0.07,0.04],首先运用函数fliplr(sort(X))将信源消息符号按其出现的概率大小依次按照降序排列,进而得到矩阵X。
p(x1) ≥p(x2) ≥?≥p(xn)(2.2)
(2)根据公式2.3求信源符号概率对应位的累加概率,得到矩阵X1。
Pi??p(xk)(2.3)
k?1i?1(3)利用最大取整函数L(k)=ceil(-log2(X(k)))计算满足下列不等式的整数码长Ki,进而得到码长L。
-㏒2p(xi) ≤Ki<-㏒2p(xi)+1(2.4)
(4)求各信源符号概率对应的自信息量,通过自信息量对无穷方向取最小正整数,将累加概率变成二进制数,进而得到r矩阵。
(5)将各信源符号概率与对应的码长相乘后累加,得到平均码长L。将总信息量处于平均码长,得到编码效率xiaolv。接着求各信源符号的香农编码,于是得到香农编码shangnon。
具体编码程序见附录,用MATLAB运行程序,其运行结果如图2.1、2.2所示:
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图2.1香农编码的matlab实现过程
图2.2香农编码的matlab实现过程
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从上面的运行结果可以知道,香农编码的平均码长是2.64,编码效率是0.814,其编码符号概率大的信源符号用短码表示,概率小的是用长码表示,当概率越大时,包含的信息量越少,当概率越小时,包含的不确定性越大,即信息量越多,要无失真的表示信源符号所需要的二进制数位数就越多。将以上运行结果编制成表格2.1:
表2.1香农编码过程
信源消息符号xi x1 x2 x3 x4 x5 x6 符号概p(xi) 0.40 0.30 0.10 0.09 0.07 0.04 累加概Xi 0 0.40 0.70 0.80 0.89 0.96 码长Ki 2 2 4 4 4 5 码字 00 01 1011 1100 1110 11110 2.3.2费诺编码方法
费诺编码的基本原理是将信源符号以概率递减的次序排列进来,将排列好的信源符号划分为两大组,使第组的概率和近于相同,并各赋于一个二元码符号“0”和“1”。然后,将每一大组的信源符号再分成两组,使同一组的两个小组的概率和近于相同,并又分别赋予一个二元码符号。依次下去,直至每一个小组只剩下一个信源符号为止。这样,信源符号所对应的码符号序列则为编得的码字。译码原理,按照编码的二叉树从树根开始,按译码序列进行逐个的向其叶子结点走,直到找到相应的信源符号为止。之后再把指示标记回调到树根,按照同样的方式进行下一序列的译码到序列结束。如果整个译码序列能够完整的译出则返回成功,否则则返回译码失败。费诺编码属于概率匹配编码,但他不是最佳的编码方法,其编码过程有如下几个步骤:
(1)同样,假定一组信源X,其出现的概率分别为
P(x1)=0.40,P(x2)=0.30,P(x3)=0.10,P(x4)=0.09,P(x5)=0.07,P(x6)=0.04,即是信源A=[0.40,0.30,0.10,0.09,0.07,0.04],利用函数fliplr(sort(A))将信源消息符号按其出现的概率大小依次按照降序排列,即:
p(x1) ≥p(x2) ≥?≥p(xn) (2.5)
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(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近于相同,并对各组赋予一个二进制码元“0”和“1”,得到矩阵B,则B中每一列表示一组信源。
(3)将矩阵B每一大组的信源符号进一步再分成两组,使划分的两组的概率之和近于相同,并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。 (5)信源符号所对应的码字END即为费诺码。 该费诺码的平均码长:
7K??p(xi)Ki?2.74码元/符号 i?1(2.6)
信息传输速率:
R?H(X)2.61?=0.953比特/码元 (2.7) 2.74K
图2.3 费诺编码的matlab实现过程
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从上面的运行结果可以知道,费诺编码的平均码长是2.2,比香农编码的码长要小,消息传输速率较大,编码效率较高。将以上运行结果编制成表格2.2:
表2.2 费诺编码过程 消息符号xi x1 x2 x3 x4 x5 x6 各个消息概率p(xi) 0.40 0.30 0.10 0.09 0.07 0.04 1 第一次分组 第二次分组 0 1 第三次分组 0 1 第四次分组 0 1 0 1 码字 码长Ki 0 10 1100 1101 1110 1111 1 2 4 4 4 4 2.3.3哈夫曼编码方法
哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长 度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫作Huffman编码。
以哈夫曼树─即最优二叉树,带权路径长度最小的二叉树,经常应用于数据压缩。 在计算机信息处理中,“哈夫曼编码”是一种一致性编码法(又称“熵编码法”),用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符(例如某文件中的一个符号)进行编码。这张编码表的特殊之处在于,它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的(出现概率高的字符使用较短的编码,反之出现概率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低,从而达到无损压缩数据的目的)。这种方法是由David.A.Huffman发展起来的。 例如,在英文中,e的出现概率很高,而z的出现概率则最低。当利用哈夫曼编码对一篇英文进行压缩时,e极有可能用一个位(bit)来表示,而z则可能花去25个位(不是26)。用普通的表示方法时,每个英文字母均占用一个字节(byte),即8个位。二者相比,e使用了一般编码的1/8的长度,z则使用了3倍多。倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算,就可以大幅度提高无损压缩的比例。
(1)假定一组信源X,其出现的概率分别为
P(x1)=0.40,P(x2)=0.30,P(x3)=0.10,P(x4)=0.09,P(x5)=0.07,P(x6)=0.04,即
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是A=[0.40,0.30,0.10,0.09,0.07,0.04],利用函数A=fliplr(sort(A))将信源消息符号按其出现的概率大小依次按照降序排列,即:
P(x1) ≥p(x2) ≥?≥p(xn) (2.8)
(2)将出现概率最小的两个符号概率相加合成一个新概率。
(3)将合成概率看成一个新组合符号概率,将新组合符号和其余符号一起重新按概率大小排序,再将最小概率的两个符号组成一个新的组合符号概率,计算出其出现概率。重复上述做法,直到最后只剩下两个符号概率,且这两个概率相加等于1为止。
(4)将上面得到的各符号用线连接起来,得到一个前缀码的码树。树的端点对应N个信源。每个节点的两个分支用二进制码的两个码元符号“0”、“1”分别表示。从根节点开始沿着相反的路径,经过一个或者几个节点到达端点,将一路上遇到的二进制码元各符号顺序连接起来,这就是这个端点对应的信源符号的Huffman码的码字。
图2.4 哈夫曼编码的matlab实现过程
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从上面的运行结果可以知道,哈夫曼编码的平均码长是2.2,编码效率是0.9768,由此可见, 哈夫曼码的平均码长最小,消息传输速率最大,编码效率最高。
表 2.3哈夫曼编码过程
信源符号xi x1 x2 x3 x4 x5 x6 概率p(xi) 0.40 0.30 0.10 0.09 0.07 0.04 编码过程 码字Wi 10 11 000 001 010 0110 码字Ki 2 2 3 3 3 4
0.40 0.40 0.40 0.40 0.60 0 1.0 0.30 0.30 0.30 0.30 0.40 1 0.10 0.11 0.19 0.30 0.09 0.10 0.11 0.07 0.09 0.04 但哈夫曼编码方法得到的码并非是唯一的。因为每次对信源缩减时,赋予信源最后两个概率小的符号,用0和1是可以任意的,所以可以得到不同的哈夫曼码,但不会影响码字的长度。对信源进行缩减时, 两个概率小的符号合并后的概率与其他信源符号的概率相同时,这两者在缩减信源中进行概率排序,其位置放置次序是可以任意的,故会得到不同的哈夫曼码。此时将影响码字的长度,一般将合并的概率放在上面,这样可以获得较小的码方差。
3.无失真信源编码技术的未来发展趋势
随着信息技术的发展,现代社会对静止图象和视频序列图象的压缩编码技术应用越来越广泛,从娱乐性的通信设备到专业的通信设备,从廉价的简单的电子产品到昂贵的复杂的专业设备,应用的例子不胜枚举,如VCD、DVD、可视电话、视频会议、IP的视频服务、数字图书馆、高清晰电视、数码照相机、数字图象监控、网络摄象机、电视演播室设备等,都运用到了无失真信源编码技术。正因为如此,在这方面的专业人才一直都可以受到重用。
3.1 我国的HDTV研究
目前,编码技术在我国的数字高清晰度电视上的应用还处在实验和技术探索阶段,尚未制定有关HDTV(High Definition Television,即高清晰度电视)的国家标准,但从当前HDTV的发展趋势和我国已经进行的样机研究情况看来,我
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们的HDTV也将的全数字的,其视频编码方法也将是符合或基于MPEG-2的。MPEG是活动图像专家组(Moving Picture Experts Group)的缩写,于1988年成立,目前MPEG已颁布了三个活动图像及声音编码的正式国际标准,分别称为MPEG-1、MPEG-2和MPEG-4,而MPEG-7和MPEG-21都在研究中。我国研制的数字高清晰度电视,采用的图象输入格式为1920×1080,50帧/s或60帧/s可选,扫描方式为2:1隔行,码流符合MPEG-2MP@HL(MPEG-2MP@HL:一个视频编码标准,目前具有非常广阔的前景),总体方案是以IBMS422芯片为核心,将图象在水平方向分成六条,并行编码实现。视频解码器采用国外HDTV解码专用芯片组实现,集成度较高。有ST和LG两种方案:ST方案采用SGS-THOMSON的ST-TP3、STi7000、STi4600芯片组,LG方案采用LG Semicon的GDC21D301、GDC21D401、GDC21D701芯片组。ST方案的特点是:ST20软件结构合理,含控制和解复用功能,STi7000集成度高,硬件结构成熟。LG方案的特点是:芯片组各部分功能划分明确,简单,但外挂8位CPU,适应性、灵活性较差。
3.2会议电视
会议电视是指人与人之间可以以电视的形式在远程召开实时的、可以互相交流的可视会议,属于一种多媒体技术。之所以称为电视会议,是因为在这种通信方式中,参与通信的双方或多方,可以不受实际地理位置限制,实现面对面的交流,不仅能够听到对方的声音,看到对方是相貌、表情和动作等,还能够面对同一图纸,图片和文本等对象进行讨论,甚至合作设计,创作等。由于通信的参与者不需要实际集合到一起,这就节省了大量的时间、出差费用和精力,从而极大地提高工作效率。
早在70年代,会议电视的雏形已经出现,就是但是的模拟会议,不过当时的模拟会议仅限于两个地点之间,而现在的会议电视已经实现多个地点可以共同进行。由于会议电视的费用比较高,且要占用很宽的频带,所以没有得到很好的发展。直到80年代,随着数字图像压缩技术的发展,数字会议电视开始出现。相比会议电视,数字会议电视具有图像质量好、占用频带短等优势,于是会议电视就理所当然的被数字会议电视取代了。数字会议电视的发展较快,部分地区还
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形成了会议电视网,但是由于世界各地不同国家之间使用的标准不一样,国际会议电视的实现较有难度。
直到1992年,国际电报电话咨询委员会根据各国在会议电视方面的研究成果,定制了国际会议电视的统一标准,即是H.200系列建议。H.200系列建议里面规定了误码校正的标准、视频输入输出标准、编码压缩算法的标准以及其他一系列网上通信模式交换标准等。利用会议电视可以召开各种类型会议,包括远程工作会议、培训会议。在商务谈判、信息交流等方面也有广泛的运用。由于利用会议电视召开各类会议不受时间和空间限制,可以节省大量的人力、财力和物力,所以会议电视在我们日常工作中有着非常普遍的运用,很多中型、大型的全国性企业都运用电视会议来召开远程工作会议和业务知识培训。
会议电视不仅可以节省大量的人力、财力和物力,并且还在现场指挥调度、紧急救援、办公自动化等许多方面发挥作用,有着较好的发展前景。
3.3可视电话
可视电话是指在通话过程中,利用电话线路实时传送通话人的语音和图像的一种通信方式。随着现代通信技术的发展和移动通信在全国范围内的普及,移动多媒体通信已经成为一种强烈的市场需求。可视电话就是移动多媒体的发展重心,这种多媒体业务实现了视频、音频和数据等多种媒体信息的综合处理,使得身处异地的两个人可以通过移动电话进行实时通信,通话双方不仅可以听到彼此的讲话,还可以看到对方,其发展收到人们的普遍关注。
可视电话在传输信道上的分类可以分为PSTN型、ISDN型和专网型等方式,PSTN每秒钟可以传输10—15帧画面,ISDN每秒钟可以传输15帧以上的画面。目前主要的电话产品类型主要有两种,其中一种就是我们平时在QQ中进行的视频聊天,它是以电脑为核心,再加上麦克风、摄像头以及扬声器等设备在内的可视电话;另一种是存在于家庭固定电话的可视电话,它的使用跟普通的家庭座机是一样的。现在的可视电话主要有三种标准,其一是H.320国际标准,其二是H.261视频编码标准,其三是H.263视频编码标准。
由于时代的需要和社会的不断发展,无失真信源编码技术的运用越来越广泛,其发展将会会直接影响到多媒体运营系统、宽带网络技术和多媒体系统通讯协议等方面的发展。自从人类进入了信息时代,信息压缩的需求越来越大,特别
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是视频数据,这为无失真信源编码技术的发展提出了新的要求和新的挑战。在未来的社会,无失真信源编码技术将会有更加广泛的运用,其发展空间还很大,发展前景也很广阔,其不断发展将会给我们的生活带来新的改变,我们也期待着其带来的更多便利。
4.总结
本文首先简单阐述了何为无失真信源编码技术,其次叙述了编码的定义方法,并对运行支持软件MATLAB做了简要的介绍,然后对无失真信源编码中常用的三种编码方法进行介绍,并通过MATLAB实现了其编码过程,主要研究了香农编码、费诺编码和哈夫曼编码这三种不同编码方法在实现编码过程中的异同,最后简要介绍了无失真信源编码在未来的发展趋势,并列举了其在日常生活中的应用。通过对比香农编码、费诺编码和哈夫曼编码的MATLAB运行过程,费诺编码的编码效率比香农编码高,而哈夫曼编码的编码效率比费诺编码高,由此得出结论是哈夫曼编码的平均码长最小,消息传输效率最大,编码效率最高。
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本科毕业论文——常见无失真信源编码算法与Matlab实现比较
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