第七章编码

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(完整版)第七章商品编码及商品条形码

由左侧空白区、起始符、左侧数据符、中间分隔符、右侧数据符、校验符、终止符、右侧空白区及供人识别字符组成，符号结构基本与EAN-13相同。
（2）UPC-E码
它是北美地区使用的UPC条码的缩短版。 UPC-E条码的代码由8位数字构成，系统字符N1和校验码N8分别位于起始符和终止符的外侧，中间的6位数字N2 N3 N4 N5 N6 N7为商品项目代码，UPC-E条码符号没有中间分隔符。只有当商品或其包装很小，无法印刷UPC-A条码时，才允许使用UPA-E条码。
2、UPC码
UPC码Universal Product Code;是最早大规模应用的条码，其特性是一种长度固定、连续性的条码，目前主要在美国和加拿大使用，由于其应用范围广泛，故又被称万用条码。
（1）UPC-A码
用来表示UCC-12商品标识代码的条码符号，是由美国统一代码委员会（UCC）制定的一种条码码制。
（二）条码的定义
我国的标准定义：条码（Bar Code）是 “由一组规则排列的条、空及其对应字符组成的标记，用以表示一定的信息。”
“条”指对光线反射率较低的部分（黑色）， “空”指对光线反射率较高的部分（白色）。
11
由于黑白色反射率不同，黑白条粗细不同，光电扫描后，转换为不同的电脉冲。二进制信息传输到计算机时，通过计算机数据库中已建立的条码与商品信息的对应关系，条码中的商品信息就被读出。
二、国际商品条码制度
（一）条形码概述条码最早出于20世纪40年代,美国两位工程师研究用代
码表示食品项目及自动识别设备,1949年获得美国专利 1973年,美国统一代码委员会(Uniform Code Council, UCC)建立了UPC商品条码应用系统,颁布了UPC条码标准 1977年欧共体在UPC码基础上，制定出欧洲物品编码—EAN (European Article Numbering,简称EAN)码。 1981年，EAN组织发展为国际化组织, EAN与UPC 兼容， EAN/UCC条码体系广泛推荐应用。 1988年12月，我国成立了“中国物品编码中心”，并于1991年4月19日正式申请加入了国际编码组织 EAN协会。

【实用】第七章眼和附器疾病-疾病编码

第七章眼和附器疾病（H00-H59) 1、眼险、泪器系和眼眶疾患（H00-H06)H00 睑腺炎和睑板腺囊肿H00.0 睑腺炎和眼睑的其他深部炎症脓肿疖睑腺炎H00.1 睑板腺囊肿H01 眼睑的其他炎症H02.0 睑内翻和倒睫H02.1 睑外翻H02.4 上睑下垂H04 泪器系疾患H04. 0 泪腺炎慢性泪腺肥大H04. 1 干眼综合征泪器的囊肿H04. 3 急性泪囊炎H04.4 慢性泪囊炎H05.0 眼眶急性炎症脓肿蜂窝织炎H05.5 眼眶贯通伤后残留（陈旧性）异物球后异物H05. 8 眼眶囊肿2、结膜疾患(H10-H13)H10 结膜炎不包括：角膜结膜炎(H16.2）H10. 0 粘液脓性结膜炎H10. 1 急性变异性结膜炎H10. 2 其他急性结膜炎H10. 4 慢性结膜炎H10.5 睑缘结膜炎H16.0 翼状胬肉不包括：假性翼状胬肉（H11.8）H11.3结膜出血结膜下出血H16 角膜炎H16. 0 角膜溃疡H16. 2 角膜结膜炎H16. 4 角膜新血管形成H18. 0 角膜色素沉着和沉着物H18. 4 角膜变性老年环H20. 0 急性和亚急性虹膜睫状体炎H20. 1 慢性虹膜睫状体炎3、晶状体疾患（H25-H28)H25 老年性白内障H25.0老年性初期白内障H25.1老年核性白内障棕色白内障核硬化白内障H25.2老年性过熟期白内障H26.0婴儿、幼年和老年前期白内障H26.1 外伤性白内障H26.3药物性白内障H27.1 晶状体脱位4、脉络膜和视网膜疾患H30 脉络膜视网膜炎H30. 0 局灶性脉络膜视网膜炎H30. 2 后睫状体炎H31. 0 脉络膜视网膜瘢痕H31. 1 脉络膜变性H33. 0 视网膜脱离伴视网膜断裂H35. 6 视网膜出血5、青光眼(H40-H42）H40 青光眼H40.0 可疑青光眼眼内压高H40. 1 原发性开角型青光眼H40. 2 原发性闭角型青光眼H40. 3 继发于眼外伤的青光眼H40. 6 药物性青光眼6、玻璃体和眼球疾患H43 玻璃体疾患H43.0 玻璃体脱出H43.1 玻璃体出血H444.0 化脓性眼内炎玻璃体脓肿H44.8 眼内出血6、视神经和视路疾患(H46-H48) H46 视神经炎H59.0白内障术后。

第七章汉字的编码规则与输入

在按“书写顺序”拆分汉字时，不能无限制地拆下去，否则全都变成了单笔画！而应当以 “再添一个笔画便不能构成为字根”为限度，每次都拆取一个“尽可能大”的，即“尽可能笔画多”的字根。
例如：
世：第一种拆法：一、凵、乙（误）；
第二种拆法：廿、乙（正确）。
显然，前者是错误的，因为其第二个字根
“凵”，完全可以向前凑到“一”上，形成一个 “更大”的已知字根“廿”。再如：
（误）；
、一、冂、丨、刂
、冂、丨、刂（正确）。
同样，第一种拆法是错误的。因为这种拆法
第二码的“一”，作为“ ”之后的一个笔画，完全可以向前凑，与第一个字根“ ”凑成“更大”一点的字根“ ”。
总之，“取大优先”，俗称“尽量往前凑”，是一个汉字拆分中最常用到的基本规则。至于什么才算“大”，“大”到什么程度才到边，等到
例如：“新”——只能拆成“立、木、斤”，而不能拆成“立、斤、木”；
夷——只能拆成“一、弓、人”，而不能拆成“大、弓”；
中 —— 只能拆成 “ 口、丨 ” ，而不能拆成
口”。
（2）取大优先 “取大优先”，也叫做“优先取大”。它有如下两层含义：
*拆分汉字时，拆分出的字根数应该最少； *当有多种拆分方法时，应取前面字根大、笔画多的那种。
5种单笔画的编码规则与输入方法：报户口 + 单笔画 + L + L。
例如：“一”：GGLL，“丨”：HHLL
“丿”：TTLL，“丶”：YYLL
应当说明，“一”是一个极为常用的字，每次都打4下健岂不费事？别担心，GGLL只是作为全码，后边会讲到，“一”还有一个最简短的码，也叫“高频字”码，你只要打一个“G11”，再打一个空格键便可输入。

现代通信原理指导书第七章信源编码习题详解

第七章信源编码7-1已知某地天气预报状态分为六种：晴天、多云、阴天、小雨、中雨、大雨。

① 若六种状态等概出现，求每种消息的平均信息量及等长二进制编码的码长N 。

② 若六种状态出现的概率为：晴天—；多云—；阴天—；小雨—；中雨—；大雨—。

试计算消息的平均信息量，若按Huffman 码进行最佳编码，试求各状态编码及平均码长N 。

解: ①每种状态出现的概率为6,...,1,61==i P i因此消息的平均信息量为∑=-===6122/58.26log 1log i ii bit P P I 消息等长二进制编码的码长N ＝[][]316log 1log 22=+=+L 。

②各种状态出现的概率如题所给，则消息的平均信息量为6212222221log 0.6log 0.60.22log 0.220.1log 0.10.06log 0.060.013log 0.0130.007log 0.0071.63/i i iI P P bit -== = ------ ≈ ∑消息Huffman 编码树如下图所示：由此可以得到各状态编码为：晴—0，多云—10，阴天—110，小雨—1110，中雨—11110，大雨—11111。

平均码长为：6110.620.2230.140.0650.01350.0071.68i ii N n P == =⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯ =∑—7-2某一离散无记忆信源（DMS ）由8个字母(1,2,,8)i X i =⋅⋅⋅组成，设每个字母出现的概率分别为：，，，，，，，。

试求：① Huffman 编码时产生的8个不等长码字； ② 平均二进制编码长度N ； ③ 信源的熵，并与N 比较。

解：①采用冒泡法画出Huffman 编码树如下图所示可以得到按概率从大到小8个不等长码字依次为：0100,0101,1110,1111,011,100,00,1087654321========X X X X X X X X②平均二进制编码长度为8120.2520.2030.1530.1240.140.0840.0540.052.83i ii N n P == =⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯ =∑ ③信源的熵∑=≈-=81279.2log)(i i i P P x H 。

第7章图像编码.ppt

像素冗余
由于任何给定的像素值，原理上都可以通过它的相邻像素预测到，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。这是建立在对邻居值预测的基础上。
例：原图像数据：234 223 231 238 235 压缩后数据：234 11 -8 -7 3，我们可以
对一些接近于零的像素不进行存储，从而减小了数据量
7.1.5 图像传输中的压缩模型
源数据编码：完成原数据的压缩。
通道编码：为了抗干扰，增加一些容错、校验位、版权保护，实际上是增加冗余。
通道：如Internet、广播、通讯、可移动介质。
源数据编码
通道编码
通道
通道解码
源数据解码
7.2 哈夫曼编码
1.
根据信息论中信源编码理论，当平均码长R大于等于图像熵H时，总可设计出一种无失真编码。当平均码长远大于图像熵时，表明该编码方法效率很低；当平均码长等于或很接近于（但不大于）图像熵时，称此编码方法为最佳编码, 此时不会引起图像失真；当平均码长大于图像熵时，压缩比较高，但会引起图像失真。
第七章图像编码
7.1 图像编码概述 7.2 哈夫曼编码 7.3 香农-范诺编码 7.4 行程编码 7.5 LZW编码 7.6 算术编码 7.7 预测编码 7.8 正交变换编码 7.9 JPEG编码 7.10 编程实例
7.1 图像编码概述
7.1.1 图像编码基本原理
虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的，或者说存在冗余（Redundancy）信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像，同时又不会损害图像的有效信息。数字图像的冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余、时间冗余、视觉冗余、信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。

第7章差错控制编码

第7章差错控制编码
7.2.2 行列监督码（二维奇偶校验码）
行列监督码（又称二维奇偶校验码、方阵码），它是垂直奇偶校验与水平奇偶校验的组合，其发现差错的能力很强。这种码是将若干码字排列成矩阵，在每行和每列的末尾均加监督码(奇监督或偶监督)。
例如
1100101100010100110001011000011001110101…… 为用户要发送的信息序列，现将每8个码元分成一组编成方阵，对方阵的行与列都进行偶数监督，则在发送端编成如表7-1所示的方阵。
息码为10101，码后的码字为1010110101；当信息码有偶数个“1”时，则监督码是信息码的反码，如
信息码为11011，则编码后的码字为1101100100。
第7章差错控制编码
监督码的解码规则如下：
解码时先将接收码组中信息码和监督码对应码位模2相加，得到一个合成码。若接收的信息码中有奇数个“1”，则此合成码就是检验码；若接收的信息码中有偶数个“1”，则校验码为合成码的反码。观察校验码中“1”的个数，就能判决信码是否有错并纠正错误。
信道中差错的类型：
随机差错：由随机噪声导致，表现为独立的、稀疏的和互不相关发生的差错。
突发差错：相对集中出现，即在短时段内有很多错码出现，而在其间有较长的无错码时间段，例如由脉冲干扰引起的错码或信道特性产生的衰落等。
第7章差错控制编码
7.1.2 差错控制方式常用的差错控制方式：
➢ 检错重发（ARQ）
7.1.3 纠错码的分类
1）按差错控制编码的功能分：检错码、纠错码 2）按信息码与监督码间的检验关系分：
线性码、非线性码 3）按信息码与监督码间的约束关系分：分组码、卷积码 4）按信息码的编码前后的形式分：系统码、非系统码 5）按信道差错类型分：随机纠错码、突发纠错码 6）按用于差错编码的数学方法分：

第七章：限失真编码2

预测编码
最佳量化
不带量化器的DPCM线性预测编码，属于无失真编码系统；带有量化器的DPCM线性预测编码，属于有失真编码系统。 DPCM线性预测系统是一个负反馈系统，对误差有收敛性。发送端与接收端之间的误差等于量化误差。最佳量化器的设计，可利用人眼的视觉可见度阈值和视觉掩蔽效应等生理特征，来确定量化器的级数和步距，使量化误差总处于人眼难以觉察的范围内，达到主观评定准则的要求。
{I (U ,V )} 率失真函数公式 R( D) p (min v|u )B
D
存在符合条件的C2,使pe0
存在符合条件的C3，使D’<D
熵压缩编码
重点介绍三种有代表性的方法 1）量化标量量化矢量量化 2）变换编码 3）预测编码习惯上对把矢量量化和变换编码称为熵压缩分组编码，预测编码称为熵压缩树码前面提到就是允许一定D，把熵率压缩最小，即，使率失真函数最小。
0.0024 99
说法：随k增加，L一M算法明显比均匀量化好，对无记忆高斯连续信源。标量压缩相当有效，矢量量化性质同标量量化）（略）
变换编码：
它是熵压缩编码中的一种，还一种是什么（矢量量化）思想：（P243）
特点：多了两个限加：
§7.4:限失真信源编码定理－1

限失真信源编码定理

限失真信源编码定理的证明编码定理－2

限失真信源编码定理

设R(D)为一离散无记忆平稳信源的信息率失真函数，并且有有限的失真测度。对于任意D≥0，ε＞0，δ ＞0以及任意足够长的码长n，则一定存在一种信源编码C，其码字个数为: M= exp{n［R(D)+ε］} 而编码后码的平均失真度: d(C)≤D+δ 如果用二元编码，R(D)取比特为单位，则上式M可写成: M=2{n［R(D)+ε］}

第七章信道编码

5.3.2 码距与纠、检错能力

1.
关于随机编码的论述中
当传输无误时，接收到的N重矢量一定是码字，在矢量空间中一定对应到该子集相应的点上。当出现差错时，接收的N重矢量有两种可能： a. b. 不再对应到该子集，而是对应到与子集点相邻的另一个空间点上；仍然对应到该子集，却对应到该子集的另一点上。

增大E(R)的途径
可采取以下措施减小差错概率。
(1) 增大信道容量C ① 扩展带宽。 ② 加大功率。 ③ 降低噪声。
5.3.1 差错控制的途径

①
(2) 减小码率R
q，N不变而减小K，这意味着降低信息源速率，每秒少传一些信息。 q，K不变而增大N，这意味着提高符号速率（波特率），占用更大带宽。 N，K不变而减小q，这意味着减小信道的输入、输出符号集，在发送功率固定时提高信号间的区分度，从而提高可靠性。

有限域:通常称为伽罗华域,由有限个元素构成的域,用 GF(q)来表示.
ab 1
5.4.1 线性分组码基本概念

例如GF(5)是由元素｛0,1,2,3,4｝构成的5元域，该域中的加法和乘法运算举例如下：
3 4 2(mod5),3 2 0(mod5),3 4 2(mod5),3 2 1(mod5)
5.3.1 差错控制的途径
噪声均化的方法 ① 增加码长N 码长越大，具体每个码字中误码元的比例就越接近统计平均值,换言之，噪声按平均数被均摊到各码字上. ② 卷积卷积码在一定约束长度内的若干码字之间也加进了相关性，译码时不是根据单个码字、而是一串码字来作判决。 ③ 交错（或称交织）

带交错器的传输系统信道噪声造成的符号流中的突发差错，有可能被均化而转换为码流上随机的、可纠正的差错。

数字图象处理第七章

第七讲图像编码
一、引言因为数字图像的数据量特别大，从而对存储、处理和传输都带来了问题。如何才能有效的减少数字图像的数据量而又不丢失或少丢失图像的信息，就是图像编码问题——减少表达信息的数据量。
引言
• 图像信息乊所以可被减少或称被压缩，是由于图像信息中有大量的冗余信息。图像压缩就是利用了图像信号中的冗余度，如数据编码冗余度、心理冗余度(利用人眼视觉系统的一些特性忽略掉一些不被人眼所察觉的信号成分)等，迚行压缩。
用编码效率作为
一个重要指标。
H Lavg
pi log2 pi
L 1
l (s
k 0
i 0 L 1
L为灰度级数
k
) p s ( sk )
对最佳编码定理的简单说明
设图像灰度级为w1,w2 ,…wN；各级灰度出现的概率分别为p1,p2 ,…pN(由大到小)；编码器赋予各级灰度对应的码字长度分别为t1,t2 ,…tN (由小到大) ；则编码后图像平均码字长度R应为：
小码长；如果对每像素编码的码长小于H，则解码后
的图像会产生失真。
4、最佳编码定理主要内容：若对一幅图像迚行编码，将出现概率较高的信息(出现概率较高的像素值)赋予较短的码字；反乊，将出现概率较低的信息(出现概率较低的像素值)赋予较长的码字；如果码字长度严格按照所对应信息出现的概率大小逆序排列，则这样编码结果的平均码字长度一定是小于仸何其它排列方式。衡量编码优劣可
M 1 N 1
1/ 2
SNR fˆ ( x, y) x 0 y 0
ˆ ( x, y ) f ( x, y)]2 0 [ f x 0 y
2
2 PSNR 10lg f max

数字通信原理与技术(王兴亮)第 7 章差错控制编码

第 7 章差错控制编码
第 7 章差错控制编码
7.1 概述 7.2 常用的几种简单分组码 7.3 线性分组码 7.4 循环码 7.5 卷积码 *7.6 网格编码调制
第 7 章差错控制编码
7.1 概述
7.1.1 信道编码
在数字通信中，根据不同的目的，编码可分为信源编码和
信道编码。信源编码是为了提高数字信号的有效性以及为了使
G [Ik Q ]
1 1 Q 1 0
1 1 1 0 T P 0 1 1 1
第 7 章差错控制编码
7.3.3 伴随式(校正子)S
设发送码组A=［an-1,an-2,…,a1,a0］，在传输过程中可能发生误码。接收码组B=［bn-1,bn-2,…,b1,b0 ］，则收发码组之差定义为错误图样E，也称为误差矢量，即
为 0。此时，可以纠正单个错误，或者该码可以检出两个错误。
第 7 章差错控制编码
码的最小距离d0 直接关系着码的检错和纠错能力；任
一(n,k)分组码，若要在码字内:
(1) 检测e个随机错误，则要求码的最小距离d0≥e+1; (2) 纠正t个随机错误，则要求码的最小距离d0≥2t+1; (3) 纠正t个同时检测e(≥t)个随机错误，则要求码的最小
a n 1 a n 2 a 1 a 0 0
奇监督码情况相似，只是码组中“1”的数目为奇数，即满足条件
a n 1 a n 2 a 0 1
而检错能力与偶监督码相同。奇偶监督码的编码效率R为
R ( n 1) / n
第 7 章差错控制编码
的恒比码，即每个码组的长度为 5，其中 3 个“1”。这时可能

第七章：限失真编码1

信最佳分布源编码无噪无损信道
消息
R=C;PE=0,
压缩冗余度
§7.1:概述－3

有噪信道编码定理回顾：

只要R<C，总可以找到一种信道编码方法，使在信道上能够以尽可能小的PE传输信息。
消息
信源编码
信道编码
信道
R< C; PE=ε,
增加冗余度，最好地匹配信道特性
§7.1:概述－4

研究方法：

抽象信道虚拟试验信道

§7.1:概述－8

方法：

抽象：将与讨论重点关系小的部分抽象

因为涉及信源编码，对信道进行抽象信道编码→信道→信道译码信道* 信道*可以略去

根据信道编码定理信道*是一个没有干扰的广义信道，信宿收到信息的失真只来自于信源编码
§7.1:概述－9
2
当D＝ σ2时， R(D)＝0。即：如果允许失真等于信源的方差，则只需用均值m来表示信源输出，而不需要传送信源的任何实际输出。
当D＝0时，R(D) ∞。即：
在连续信源情况下，要毫无失真地传送连续信源必须要求信道具有无限大的容量。
当D＝0.25 σ2时,R(D)=1（比特/自由度）。即：
D ( N ) ND
§7.3:率失真函数－2

率失真函数的进一步解释

单位：比特/信源符号（同互信息）离散无记忆信源：RN(D)=NR(D) P(v|u)无实际信道含义，只代表不同编码方法

求R(D)就是在D条件下，选择一种编码方法，使R最小。

定义域：D∈ [0,Dmax] R(D)的性质：

第七章量子编码

概率记为
Pe Pr urˆL urL
（7.3）
对于给定的信源和编码速率R及任意 0 ，若存在 L0 及
编译码方法，使得当码长 L L0 时，Pe ，称R是可达的，否则是不可达的。
无失真信源编码定理1：对于无噪声信道，若R H (U ) ，
则R是可达的，若 R H (U )，则R是不可达的。
T n, tr P n, ，满足
1 2nS T n, 2nS
(7.29)
（3）令 S n为到 H n 的任意至多 2nR 维子空间的一个投影，其中 R S 为固定，
则对任意 0 和充分大的 n，有
编码。
无失真信源编码是在不损失信息的前提下，压缩信息的冗余度，而有失真编码基于率失真理论，允许信息有一定损失，或波形失真（对连续信源），从而达到降低信息速率的目的。
7.1.1 经典信源编码简介
1.无失真信源编码
对于无失真编码，包括等长编码和不等长编码。
（1）等长编码
对于等长编码，如果将长度为L的消息序列 Байду номын сангаасrL u1,u2,...,uL U L
的最小互信息量。再定义失真－信息率函数：
D(
R)

min
DDR
D
由定义可见，率失真函数的取值范围为：0 R(D) H (U )
且
lim
D0
R(D)

H
(U
)
有失真时的逆信源编码定理：当速率 R R(D) ，不论采取
什么编译码方式，平均失真必大于D。
有为使失真D时 Pr的离D 散，无且记I 忆Pr 信达源到编极码小定的理条：件给概定率失，真则D存，在令长P度*

第七章差错控制编码习题解答

8－1 某码字的集合为 00000000 1000111 0101011 0011101 1101100 1011010 0110110 1110001求：（1）该码字集合的最小汉明距离；（2）根据最小汉明距离确定其检错和纠错能力。

解：（1）通过两两比较每个码字，可知该码字集的最小汉明距离为4；（2）因为检错能力与最小码距的关系为：1min +=e d ，所以检错能力为3141min =-=-=d e又因为纠错能力与最小码距的关系为：12min +=t d ，所以纠错能力为5.121421min =-=-=d t取整后可得，纠错能力为1=t 。

8－2 已知二进制对称信道的差错率为210-=P 。

（1）（5，1）重复码通过此信道传输，不可纠正错误的出现概率是多少？（2）（4，3）偶校验码通过此信道传输，不可检出错误的出现概率是多少？解：（1）当（5，1）重复码发生3个或3个以上的错误时不可纠正，此时不可纠正的错误出现的概率为()()()60555144523351085.9111-⨯≈-+-+-=P P C P P C P P C P e （2）当（4，3）偶校验码发生偶数个错误时这些错误不可检出，这些错误出现的概率为()()4044422241088.511-⨯≈-+-=P P C P P C P e8－3 等重码是一种所有码字具有相同汉明重量的码，请分析等重码是否线性码？解：因为该码字集中所有的码字均有相同的码重，因此全零码字不包括在内，而线性码在输入信息位均为零时，输出也全为零，因此一定包含全零码。

因此等重码不是线性码。

8－4 对于一个码长为15，可纠正2个随机错误的线性分组码，需要多少个不同的校正子？至少需要多少位监督码元？解：对于一个码长为15的线性码，1个及2个随机错误的图样数为120215115=+C C所以至少需要121个校正子因为12712120631272151156=-<=+<=-C C所以至少需要7位监督码元。

信息论基础第七章信道编码

2020/3/23
P.20
线性分组码（续）
C3 u0 u2 C0 C2 C4 u0 u1 u2 C0 C1 C2 C5 u0 u1 C0 C1 C6 u1 u2 C1 C2
即
C0 C2 C3 0
CC00
C1 C1
C2 C5
C3 0
0
C1 C2 C6 0
也可看作是由 GF(2) 扩展成的n维的矢量空间。这类引用有限域有限扩
域（矢量空间）的方法，在信道编码的理论研究中非常有用，即可引用有限域理论分析研究信道编码的性质，寻找性能好的信道编码等等。
2020/3/23
P.15
信道编码的基本概念（续）
在信道编码的工程构造上往往引用另一种等效的概念，即模多项式分析方法更为方便。
n7
这时输入编码器的信息分成三个一组，即 u (u0u1u2 ) ，
它可按下列线性方程组编码：
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写成矩阵形式
线性分组码（续）
u (I MQ)
称G为生成矩阵，若G (I MQ)即能分解出单位方阵为子阵，且I的位置可任意，则称 C 为系统码（或组织码）若将上述监督线性方程组改写为:
亦趋于0，仅有少数比如turbo码，两者性能都比较好。
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信道编码的基本概念（续）
目前大多数信道编码性能却不很理想，因此目前信道编码的主要目标是以可靠性为主，即在寻求抗干扰强的码的基础上，寻求适当的有效性，寻求和构造最小距离 dmin 比较大的码。
有关线性分组码的n种等效研究方法
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信道编码的基本概念（续）
奇偶检验码
其编码规则为：C

医学信息学论文国际疾病分类ICD10第七章、第八章、第九章编码2013

如果是首次就医的新损伤，首先要编损伤的部位码，身体系统的编码作为附加编码。
例如：斗殴中所致的“眼球贯通伤”导致“外伤性白内障”，编码
为S05.6 H26.1 Y04
主导词分别是“伤口”、“白内障”、“斗”。
编码规则2:
2、H21.2 虹膜劈裂症
为罕见眼病, 表现为自发性虹膜基质层组织溶解、劈裂与分离主导词：
编码规则4：
（4）H91其他听觉丧失不包括由于指明某种特指病因造成的，如：心因性聋F4
（5）H90、H91 这两个类目只有当未指出其原因时，才能做为主要编码。否则，他们只能作为选择性附加编码。对于H91.0耳毒性听觉丧失，需要时可使用附加外因编码（第二十章）标明毒性物质
第八章练习题
耳源性脑炎： -耳炎 H66.4+ G05.8* P712 咽鼓管梗阻阻塞 -咽鼓管 H68.1 P1447 耳后瘘 -耳后 H70.1 P636 核对卷一 H70.1 慢性乳突炎慢性化脓性中耳炎伴骨疽 -中耳 H74.8 P372 内淋巴积水 -膜迷路 H81.90 P458 混合性耳聋 -传导性和感音神经性混合的 H90.8 P634 听神经炎 -听 H93.3 P968 乳突术后腔感染并发症 -乳突切除术5.9
--后遗症 T90.4 核对第一卷眼和眶损伤后遗症（附加诊断）
第7章练习题
眼轮匝肌痉挛睑痉挛 G24.5 P509 上睑提肌：动眼神经支配上睑下垂睑阵挛 H02.5 眼轮扎肌：面神经支配闭眼区别： -上睑提肌 H02.5 P554 核对卷一 : 睑痉挛 G24.5 角膜白斑 H17.8 P515 后天性圆锥角膜 -后天性 H18.6 P1309 前房积脓 H20.2 P850 虹膜脓肿 - 虹膜 H20.8 P733 葡萄膜炎（色素膜炎）：根据病变累积部位不同分类 -葡萄膜[色素层] H20.9 P1239 眼色素层炎[葡萄膜炎] H20.9 P1244 前葡萄膜炎：虹膜捷状体炎 H20.9 后葡萄膜炎：脉络膜视网膜炎 H30.9 前房出血 -前房 H21.0 P177

语音信号处理PPT_第七章_语音编码

信噪比是一种最简单的时域客观评价失真测度。通常有合成语音信噪比、加权信噪比、平均分段信噪比等。例如，一个较常用的客观评价的 M 1 信噪比为 2 s(n) n0 S N R 1 0 lo g M 1 2 (7-8) 16 s ( n ) sˆ ( n ) n0
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2.客观评价
一般地，一种客观测度的优劣取决亍它不主观评价结果的统计意义上的相关程度。目前所用的客观测度分为时域测度、频域测度和在两者基础上发展起来的其他测度。计算简单，缺点是客观参数对增益和延迟都比较敏感没有考虑人耳的听觉特性，因此它主要适用亍速率较高的波形编码类型的算法。而对亍低亍16Kbit/s的语音编码质量的评价通常采用主观评定的斱法。 1)时域测度被测系统的输入不输出语音在时域波形比较上的失真度。
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语音编码的第二个依据是：人的听觉感知机理。主要表现在：
人类听觉系统（HAS）具有掩蔽效应：单音的声级越高，对其周围频率声音的掩蔽作用越强。利用这一性质可抑制不信号同时存在的量化噪声。人耳对丌同频段声音的敏感程度丌同：强的低频音能妨碍同时存在的高频音。人耳对语音信号的相位变化丌敏感：人耳能做短时的频率分析，对信号的周期性即音调很敏感但对信号相位感知却丌敏感。人耳听丌到戒感知很丌灵敏的声音分量都可规为冗余信号。
第七章语音编码刘利娟ຫໍສະໝຸດ 1第七章语音编码
• 概述
• 语音信号压缩编码的原理和压缩系统的评价
• 语音信号的波形编码 • 语音信号的参数编码 • 语音信号的混合编码
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7.1 概述
对语音信号直接采用模/数转换技术迚行编码时，传输戒存储语音的数据量太大，为了降低传输戒存储的费用，就必须对其迚行压缩。各种编码技术的目的就是为了减少传输码率戒存储量，以提高传输戒存储的效率。经过这样的降低数据量的编码后，同样的信道容量能传输更多路的信号，幵且需要的存储器的容量也会减小，因而这类编码又称为压缩编码。实际上，压缩编码需要在保持可懂度和音质、降低数码率、降低编码过程的计算代价这3斱面迚行折中。近10年来固定电话和秱劢通信高速发展，信道使用效率成为一项关键因素，这促使语音压缩编码技术丌

第七章数据压缩编码技术

第七章数据压缩编码技术
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7.2 数据压缩技术原理
7.2.1 信息熵与编码
1、信息熵的概念信息论中，编码数据量与所表示的信息量以及冗余信息之间的关系为：数据量＝信息量＋冗余量信息是对所表现的事件中不确定性的描述，信息量多少与不确定性的程度有关。通常，可以用概率来描述不确定性的大小。
某信息描述的事件状态的出现概率越小，其不确定性
第七章数据压缩编码技术 24

信源符号及其概率如下： a1 0.5 a2 0.25 a3 0.125 a4 a5
a P(a)

0.0625 0.0625
求其Huffman编码，信息熵及平均码长。
第七章数据压缩编码技术
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Huffman编码的基本原理是什么？
第七章数据压缩编码技术
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Huffman编码体现了统计编码的思想。
k
（５）
ri=li-1+di-1×
di=ri-li
p
jห้องสมุดไป่ตู้1
k
j
（６）
（７）
5）i=i+1，如果还有信源符号未输入完毕，则转第4）步继续输入下一个信源符号。如果全部输入完毕，则当前区间 Ii=[li,ri)中的任意数就是所需的编码。
第七章数据压缩编码技术
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每种字符的信息熵就是该字符编码所用的理想位数（二进制）。整条信息的熵就是表达整个字符串需要的位数（这里用字符出现的次数代替概率）： H(X)=-∑Pi×log2(Pi) =H(a)×3+H(b)×4+H(c)×2+H(d)×1 =18.465(bit)
若用ASCII编码，需要多少bit？

SE08-编码

1、代码效率在把详细设计结果用代码来实现时要注意一些原则：在编码之前，先化简算术表达式和逻辑表达式；特别注意嵌套的循环，以确定是否有语句可以从循环内层移到循环外层；尽量避免使用多维数组和复杂的表格；尽量使用执行时间短的算术运算；尽量避免混合使用不同数据类型的量；尽量使用整型算术表达式和逻辑表达式。有些编译程序具有自动优化的功能，在强调效率的应用领域，尽量使用有这样的编译程序，以自动生成高效的目标代码。
7.2.3 语句构造
语句构造应遵循的原则是：每条语句应该简单而直接，不应为了片面追求效率而使代码变得过于复杂。人们在长期的实践中总结了以下一些规则：不要为了节省空间而把多个语句写在同一行；用空格或可读的符号使语句的内容更加清晰；尽量避免复杂的条件测试；尽量避免使用“非”条件的条件语句；避免过多使用循环嵌套和条件嵌套；利用括号使逻辑表达式或算术表达式的运算次序清晰直观；尽可能使用库函数；让编译程序作简单的优化。
现在的软件系统往往是集体开发，一个大的软件系统往往包含许多模块，这些不同的模块可能分散在几个不同的文件或库里。为了得到最终的可执行代码，必须先将各个模块进行分别编译，然后再进行连接。由于模块的数量很多，而且这些模块往往都是相互影响和制约的，如果某个模块的源代码改变了，那么受此模块影响的所有其它模块都必须进行再编译、再连接。我们可以借助一些工具来完成这项工作。如UNIX的MAKE工具。利用MAKE程序能保持模块间的协调关系。程序员将程序不同模块之间的依赖关系以及更新模块时必须进行的操作告诉MAKE程序，这样，MAKE程序就能够自动检索出那些“过时”了的，需要进行再编译的模块，并对所发现的过时模块执行说明信息中规定的更新操作，从而使目标文件永远保持最新的版本。