《相关信源编码》课件

相关信源编码欢迎参加相关信源编码课程本课程将深入探讨信源编码的原理、技术和应用，涵盖无损和有损编码方法，以及在通信和多媒体领域的实际应用信源编码的基本概念定义目的信源编码是将信息源输出的数减少数据冗余，提高传输效率字信号转换为适合传输或存储和存储效率的形式原理利用信息的统计特性和人类感知特性，实现数据压缩信源编码的作用和意义提高传输效率节省存储空间优化系统性能减少传输带宽需求，降低通信成本减少数据存储需求，提高存储设备利用减少数据处理量，提高系统整体效率率信源编码的分类信源编码1无损编码2有损编码3熵编码4变换编码5无损信源编码概述完全还原压缩效率无损编码能够完全还原原始数据，不通过去除冗余信息，实现数据压缩，丢失任何信息但压缩比相对有限应用领域适用于对数据完整性要求高的场景，如文本、程序代码等行程编码识别重复找出连续重复的数据元素计数统计重复元素的数量编码用数量+元素的形式表示霍夫曼编码统计频率1计算每个符号出现的频率构建树2根据频率构建霍夫曼树分配编码3为每个符号分配变长二进制编码编码数据4使用分配的编码替换原始数据算术编码区间划分区间缩小根据符号概率将[0,1区间划分为根据输入序列逐步缩小区间子区间选择编码选择最终区间内的一个数作为编码编码LZW初始化字典1建立包含所有单字符的初始字典查找匹配2在字典中查找最长匹配字符串输出编码3输出匹配字符串对应的编码更新字典4将新的字符串组合添加到字典中有损信源编码概述原理特点应用舍弃部分不重要或人类感知不敏感的信压缩比高，但会导致信息质量下降，无广泛用于图像、音频和视频等多媒体数息，实现更高的压缩比法完全还原原始数据据的压缩量化编码采样对连续信号进行离散化采样量化将采样值映射到有限的离散电平编码将量化后的电平用二进制编码表示变换编码信号变换系数量化12将信号从时域或空域转换到频对变换后的系数进行量化域熵编码逆变换34对量化后的系数进行熵编码解码时进行逆变换恢复信号编码标准及应用主要编码标准包括JPEG、MP

3、H.264和HEVC等，广泛应用于图像、音频和视频压缩脉冲编码调制PCM采样1以固定间隔对模拟信号进行采样量化2将采样值映射到预设的量化级编码3将量化后的值转换为二进制编码微分脉冲编码调制DPCM预测差值计算根据前面的样本预测当前样本值计算实际值与预测值的差差值编码对差值进行量化和编码自适应微分脉冲编码ADPCM调制自适应预测自适应量化根据信号特性动态调整预测器参根据信号统计特性调整量化器步数长差值编码对预测误差进行编码线性预测编码技术信号分析分析信号的短时相关性预测模型建立线性预测模型残差计算计算实际值与预测值的残差参数编码编码预测系数和残差变换编码技术变换编码1变换2DCT小波变换3变换4KLT变换编码技术通过将信号转换到另一个域来实现压缩，常用的变换包括DCT、小波和KLT等子带编码技术原理优势应用将信号分解为多个频带，分别编码每个可以针对不同频带的特性采用不同的编广泛应用于音频和图像压缩子带码策略图像编码技术主要图像编码技术包括JPEG、JPEG2000和WebP等，采用不同的压缩算法实现高效图像压缩语音编码技术波形编码参数编码如PCM、ADPCM等，直接对如LPC，提取语音特征参数进语音波形进行编码行编码混合编码如CELP，结合波形编码和参数编码的优点视频编码技术H.264/AVC1广泛应用的高效视频编码标准HEVC/H.2652更高效的视频压缩标准，压缩率提高约50%VP93Google开发的开放视频编码标准AV14开放媒体联盟开发的新一代视频编码标准信源编码的质量评估指标压缩比失真度原始数据大小与压缩后数据大小的比衡量压缩后数据与原始数据的差异程值度PSNR峰值信噪比，常用于图像和视频质量评估信源编码算法的复杂度分析时间复杂度空间复杂度算法执行所需的时间资源算法执行所需的存储资源编码复杂度解码复杂度编码过程的计算复杂度解码过程的计算复杂度信源编码算法的性能比较算法压缩比质量复杂度霍夫曼编码中无损低算术编码高无损中JPEG高有损中H.264很高有损高信源编码技术的发展趋势高效压缩追求更高的压缩比和更低的失真智能编码利用人工智能技术优化编码过程实时处理满足低延迟和高吞吐量的需求跨平台兼容适应多种设备和网络环境信源编码技术在通信中的应用5G通信卫星通信物联网高效编码技术支持5G网络的高速大容量传编码技术帮助优化有限带宽下的数据传输轻量级编码算法适用于资源受限的物联网输设备信源编码技术在多媒体中的应用信源编码技术广泛应用于4K超高清视频、VR/AR、流媒体服务和数字音频处理等多媒体领域结语重要性挑战信源编码是现代通信和多媒体需要在压缩效率、质量和复杂技术的基石度之间寻求平衡前景随着新技术的发展，信源编码将继续演进和创新。