多阶自适应算术编码研究

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自适应调制编码技术浅析

自适应调制编码技术浅析轨道交通控制与安全国家重点实验室（北京交通大学）孔勇轨道交通控制与安全国家重点实验室（北京交通大学）李佳俊北京交通大学电子信息工程学院洪江摘要：自适应调制编码技术作为未来通信系统的关键技术之一，能够更好的利用信道容量，增加频谱利用率。

本文主要介绍了自适应调制编码技术的基本原理及其在HSDPA和LTE系统中的应用。

最后对自适应调制编码技术的若干关键性问题进行了探讨。

一引言随着移动通信用户数量的快速增长，和对高数据速率和高服务质量(QoS)需求的与日剧增，单一的低速语音业务已经不能满足人们的需要，各种移动多媒体业务正在逐步走进人们的生活，未来移动通信竞争的焦点是数据业务。

为了适应未来高速无线数据传输的需要，通信系统必须能够在有限的频谱资源上支持高速率数据和多媒体业务传输，提高系统在衰落信道中的频谱利用率。

因此，频谱利用率成为未来通信系统的关键环节之一。

对于现在的无线通信系统，假如以最优信道状态来设计系统，传输将是不稳定的，因而无法实现要求连续传输的业务，另一方面，如果以最差信道状态为基准，对于较为理想的信道则会造成浪费。

在这种情况下，要想最大限度地利用信道容量，就必须使发送速率也是随信道容量变化的量，即使编码调制方式具有自适应特性。

为了满足这种需求，人们设计了自适应调制编码技术，它能够在给定数据传输质量的前提下，根据业务量、平均信噪比、平均时延等参数来决定所采用的信道编码方式和调制方式，并进一步将两者有机地结合起来。

二基本原理介绍自适应调制编码技术可以使系统的传输效率得到极大的提高，其基本原理是接收端对数据传输的无线信道进行估计，并反馈给发射机，发送端在给定数据传输质量(如通信业务量、平均信噪比、平均时延、通信中断概率和数据速率等)要求的前提下，根据无线信道的实际情况(一般用CSI 指示，Channel Status Index)来选择合适的调制编码方式(Modulation and Coding Scheme, MCS) [1]。

自适应算术编码的原理实现与应用

自适应算术编码的原理实现与应用简介自适应算术编码（Adaptive Arithmetic Coding）是一种无损数据压缩算法，用于将输入数据流转换为更短的编码表示形式。

相对于固定长度编码，自适应算术编码能够更好地利用数据的统计特性，从而达到更高的压缩比。

本文将介绍自适应算术编码的原理实现与应用，并对其进行详细的解释与示例。

原理自适应算术编码的原理非常简单，主要分为以下几个步骤：1.定义符号表：首先，需要将输入数据中的符号进行编码，因此需要定义一个符号表，其中包含了所有可能的符号及其概率。

符号可以是字符、像素、或者任意其他离散的数据单元。

2.计算累积概率：根据符号表中每个符号的概率，计算出累积概率。

累积概率用于将输入数据中的符号映射到一个区间上。

3.区间编码：将输入数据中的符号通过区间编码进行压缩。

每个符号对应一个区间，区间的大小与符号的概率成比例。

4.更新概率模型：在每次编码过程中，根据已经编码的符号，可以得到新的概率模型。

根据这个模型，可以动态地调整符号表中每个符号的概率。

这样，在下一次编码中，就能更好地适应数据的统计特性。

实现步骤与示例1.定义符号表假设我们要对一个字符串进行压缩，其中包含的符号为’a’、’b’、’c’、’d’和’e’。

我们可以根据经验或者统计数据，估计每个符号的概率。

例如：’a’的概率为0.2，’b’的概率为0.15，’c’的概率为0.3，’d’的概率为0.25，’e’的概率为0.1。

2.计算累积概率根据符号表中每个符号的概率，计算出累积概率。

累积概率可以通过累计每个符号的概率得到。

在本示例中，累积概率为：’a’的概率为0.2，’b’的概率为0.35，’c’的概率为0.65，’d’的概率为0.9，’e’的概率为1.0。

3.区间编码使用累积概率对输入数据中的符号进行区间编码。

假设我们要对字符串’abecd’进行编码。

–第一个符号为’a’，其累积概率为0.2。

因此，我们将区间[0,1.0)划分为5个小区间，每个小区间对应一个符号：•’a’对应的区间为[0,0.2)；•’b’对应的区间为[0.2,0.35)；•’c’对应的区间为[0.35,0.65)；•’d’对应的区间为[0.65,0.9)；•’e’对应的区间为[0.9,1.0)。

课程设计---费诺编码和自适应算术编码

课程设计---费诺编码和自适应算术编码信息论课程设计信息论课程设计课题名称:四元费诺编码自适应算术编码专业班级:任课教师:姓名:学号:完成时间:2012-12合肥工业大学计算机与信息学院第 1 页信息论课程设计四元费诺编码1.问题描述费诺编码方法属于概率匹配编码。

这种编码方法不是最佳的编码方法，但有时也可得到最佳码的性能。

设计一个程序对输入的一个字符串实现费诺编码。

2.基本要求书本上大多讲解的二元的费诺编码，但是多元的费诺编码也能实现。

请设计程序用以对输入字符串实现4元费诺编码，并且设计译码函数使满足根据编码的结果，输入任意的4进制数字串能够正确唯一的译码，最后计算编码效率。

3.二元费诺编码基本原理首先,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。

编码方法:1.将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列。

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似相同，并对各组赋予一个二进制码元“0”和“1”。

3.将每一大组的信源符号再分为两组，使划分后的两个组的概率之和近似相同，并对各组赋予一个二进制符号“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即为费诺码。

4.费诺编码特点费诺编码，它编码后的费诺码要比香农码的平均码长小，消息传输速率达，合肥工业大学计算机与信息学院第 2 页信息论课程设计编码效率高，但它属于概率匹配编码它不是最佳的编码方法。

多阶上下文自适应二进制算术编码实现

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自适应划分预测编码研究

自适应划分预测编码研究自适应划分预测编码是一种广泛应用于图像和视频压缩领域的技术。

它的核心思想是通过对图像或视频进行划分，并对每个划分块进行预测和编码，从而实现高效的压缩和传输。

在传统的图像和视频编码中，常常采用固定的划分方法，将图像或视频均匀地划分为固定大小的块。

然而，这种固定划分方法并不能适应图像或视频中不同区域的特征差异。

例如，在一幅图像中，细节丰富的区域可能需要更小的划分块来保留细节信息，而纹理单一的区域可能只需要较大的块来表示整体特征。

因此，自适应划分预测编码技术应运而生。

自适应划分预测编码技术根据图像或视频中不同区域的特征差异来选择合适的划分方法。

常用的自适应划分方法包括基于纹理复杂度、基于运动矢量、基于边缘检测等。

其中，基于纹理复杂度的自适应划分方法通过对图像或视频中的纹理复杂度进行估计，将纹理复杂的区域划分为较小的块，将纹理简单的区域划分为较大的块。

基于运动矢量的自适应划分方法则通过对图像或视频中的运动进行估计，将运动剧烈的区域划分为较小的块，将运动平缓的区域划分为较大的块。

基于边缘检测的自适应划分方法则通过对图像或视频中的边缘进行检测，将边缘丰富的区域划分为较小的块，将边缘简单的区域划分为较大的块。

自适应划分预测编码技术在图像和视频压缩中具有广泛的应用前景。

它能够有效提高压缩比，减少存储和传输的成本。

另外，自适应划分预测编码技术还能够提高图像和视频的视觉质量，保留更多的细节信息。

因此，它在无线通信、视频监控、远程医疗等领域都有着重要的应用价值。

然而，目前自适应划分预测编码技术还存在一些挑战和问题。

首先，如何准确地估计图像或视频中不同区域的特征差异仍然是一个难题。

其次，如何选择合适的自适应划分方法并进行优化仍然需要更多的研究。

此外，自适应划分预测编码技术在实际应用中的复杂性和计算复杂度也需要进一步优化和改进。

综上所述，自适应划分预测编码是一种有着广泛应用前景的技术。

通过对图像或视频进行自适应划分，并根据不同区域的特征差异进行预测和编码，可以实现高效的压缩和。

多阶上下文自适应二进制算术编码实现

多阶上下文自适应二进制算术编码实现多阶上下文自适应二进制算术编码（Context Adaptive Binary Arithmetic Coding, CABAC）是一种用于数据压缩和编码的算法。

它基于二进制算术编码（Binary Arithmetic Coding, BAC）的基本原理，但具有更高的效率和优化能力。

在本文中，我将对多阶上下文自适应二进制算术编码的实现进行深入探讨，并分享我个人对该算法的观点和理解。

在介绍多阶上下文自适应二进制算术编码之前，我们先了解一下二进制算术编码的基本原理。

二进制算术编码是一种将符号序列转化为紧凑二进制表示的方法。

其基本思想是将整个数据流表示为一个连续的二进制小数，并为每个符号分配一个对应的二进制区间。

编码过程中，不断缩小符号区间的范围，并根据输入数据的特点调整区间大小，以保证编码的高效率和无损压缩。

多阶上下文自适应二进制算术编码在二进制算术编码的基础上进行了改进和扩展。

它引入了上下文模型的概念，即根据前面已编码的符号来预测当前符号的概率分布。

通过建立上下文模型，可以提高编码效率，特别是在处理复杂数据时。

多阶上下文自适应二进制算术编码采用自适应的方式，即根据输入数据的特点动态更新上下文模型，以最大程度地适应数据的分布特征。

为了更好地理解多阶上下文自适应二进制算术编码的实现，我们可以从简单到复杂，由浅入深地进行探讨。

我们可以介绍二进制算术编码的基本原理和实现方法。

我们可以逐步引入上下文模型的概念，并解释如何构建和更新上下文模型。

我们可以详细讨论多阶上下文自适应二进制算术编码的实现细节和优化技巧。

在实际应用中，多阶上下文自适应二进制算术编码已经得到广泛的应用。

在图像压缩、视频编码和语音压缩等领域，多阶上下文自适应二进制算术编码被广泛用于提高数据压缩比和编码效率。

通过对数据的上下文进行建模和优化，多阶上下文自适应二进制算术编码能够更好地理解和利用数据的内在特性，从而实现更高效的数据压缩和编码。

算术编码详细讲解

算术编码详细讲解
嘿，朋友们！今天咱来唠唠算术编码。

这算术编码啊，就像是一个神奇的魔法盒子，能把信息压缩得紧紧的。

你看啊，平时咱们说话、写东西，那字啊、词啊就像一群小精灵，到处乱跑。

可算术编码呢，就像是个厉害的精灵管理员，能把它们整整齐齐地归置起来，还不占太多地方。

比如说吧，咱平时发消息，那字打得老长了，要是用了算术编码，嘿，说不定一下子就变短了好多呢！这多省事儿啊！
它不是那种简单粗暴的压缩方式，而是很精细、很巧妙的。

就好像你收拾房间，不是随便把东西乱扔，而是仔细地分类、摆放，让每样东西都有自己合适的位置。

算术编码就像是个聪明的小工匠，一点点地雕琢着信息，让它们变得更紧凑、更精炼。

你能想象到吗，那么多的信息，经过它的手，就变得小巧玲珑啦！
而且哦，算术编码还特别可靠。

就跟你有个特别靠谱的朋友似的，你把事情交给他，就特别放心。

它不会随便弄丢你的信息，也不会弄错，总是能把信息原原本本地给你保留下来。

咱再打个比方，算术编码就像是个厉害的厨师，能把一堆食材变成一道美味又精致的菜肴。

它把那些信息“加工”一下，让它们变得更有价值，更方便我们使用。

你说这算术编码神奇不神奇？它在信息处理的世界里，可真是个大功臣呢！能让我们的信息传输更快、更省空间。

所以啊，大家可别小瞧了这算术编码，它虽然不声不响的，但作用可大着呢！它就像一个隐藏在幕后的高手，默默地为我们的信息世界贡献着力量。

以后再遇到信息压缩的问题，咱就可以想到这个厉害的算术编码啦，它肯定能帮上大忙！怎么样，是不是对算术编码有了更深的认识呀？。

信息论算术编码实验报告

实验三算术编码一、实验目的1．进一步学习C++语言概念和熟悉VC 编程环境。

2．学习算术编码基本流程, 学会调试算术编码程序。

3. 根据给出资料，自学自适应0 阶算术编、解码方法。

二、实验内容与原理（一）实验原理：1．算术编码基本原理这是将编码消息表示成实数0 和1 之间的一个间隔，消息越长，编码表示它的间隔就越小，表示这一间隔所需的二进制位就越多。

算术编码用到两个基本的参数：符号的概率和它的编码间隔。

信源符号的概率决定压缩编码的效率，也决定编码过程中信源符号的间隔，而这些间隔包含在0到1之间。

编码过程中的间隔决定了符号压缩后的输出。

首先借助下面一个简单的例子来阐释算术编码的基本原理。

考虑某条信息中可能出现的字符仅有a b c 三种，我们要压缩保存的信息为bccb。

在没有开始压缩进程之前，假设对a b c 三者在信息中的出现概率一无所知（采用的是自适应模型），暂认为三者的出现概率相等各为1/3，将0 - 1 区间按照概率的比例分配给三个字符，即a 从0.0000 到0.3333，b 从0.3333 到0.6667，c 从0.6667 到1.0000。

进行第一个字符b编码，b 对应的区间0.3333 -0.6667。

这时由于多了字符b，三个字符的概率分布变成：Pa = 1/4，Pb = 2/4，Pc = 1/4。

按照新的概率分布比例划分0.3333 - 0.6667 这一区间，划分的结果可以用图形表示为：+-- 0.6667 Pc = 1/4 | +-- 0.5834 | | Pb = 2/4 | | | +-- 0.4167 Pa = 1/4 | +-- 0.3333 接着拿到字符c，现在要关注上一步中得到的c 的区间0.5834 -0.6667。

新添了c 以后，三个字符的概率分布变成Pa = 1/5，Pb = 2/5，Pc = 2/5。

用这个概率分布划分区间0.5834 - 0.6667：+-- 0.6667 | Pc = 2/5 | +-- 0.6334 | Pb = 2/5 || +-- 0.6001 Pa = 1/5 | +-- 0.5834 输入下一个字符c，三个字符的概率分布为：Pa = 1/6，Pb = 2/6，Pc = 3/6。

自适应调制编码技术

自适应调制编码技术自适应调制编码技术是一种在数字通信领域中被广泛应用的技术，它可以根据信道的情况自动调整调制方式和编码方式，以达到最优的传输效果。

本文将详细介绍自适应调制编码技术的原理、分类以及优缺点等内容。

自适应调制编码技术的原理是根据信道的状况来选择合适的调制方式和编码方式，以充分利用信道资源并提高传输效率和传输质量。

在数字通信中，信道的状态会随着时间的变化而变化，如信噪比、多径效应、频谱特性等，因此需要不停地对信道进行监测和评估，以确定合适的调制方式和编码方式。

在自适应调制编码技术中，为了对信道状态进行监测和评估，通常需要采用一些算法或模型来对信道进行建模和预测。

其中比较重要的算法包括最大信噪比算法、最大间隔算法、最小误码率算法等。

这些算法可以根据不同的指标来进行优化，如码率、误码率、带宽利用率等，以达到最优的传输效果。

自适应调制编码技术可以分为两类，一种是基于统计模型的自适应调制编码技术，另一种是基于实时信道估计的自适应调制编码技术。

基于统计模型的自适应调制编码技术是根据历史数据对信道进行建模和预测，通过对历史数据的学习和分析，来确定合适的调制方式和编码方式。

这种方法通常需要耗费大量的计算资源和时间，但可以获得较为准确的信道预测结果。

（1）能够充分利用信道资源，提高传输效率和质量；（2）能够根据实际情况进行调制和编码选择，避免了在传输过程中出现适应性差的问题；（3）能够适应不同类型的数据，包括语音、图像、视频、数据等；（4）能够适应多种不同的信道环境，包括移动信道、室内信道、室外信道等。

但同时也存在以下缺点：（1）需要消耗大量计算资源和时间来进行信道评估和调制编码选择；（2）容易受到信道噪声和多径效应的影响，导致调制编码结果不尽如人意；（3）需要在通信系统中添加较为复杂的算法和模型，增加了系统的复杂度和成本。

4.总结。

自适应算术编码

自适应算术编码是一种无损数据压缩算法，用于将离散的符号序列压缩成更紧凑的表示形式。

与传统的固定长度编码方法（如霍夫曼编码）不同，自适应算术编码的码字长度是可变的。

自适应算术编码的基本思想是将整个输入序列视为一个区间，并根据输入符号的概率分布动态地调整区间的大小。

在编码过程中，每个符号都被映射到一个区间，并且该区间的大小与该符号的概率成比例。

编码器根据输入符号的概率分布来调整区间的大小，并将区间划分为子区间，以便表示不同的符号。

解码过程中，解码器根据输入的编码比特流和符号的概率分布来重建原始的符号序列。

解码器通过比较输入的编码比特流与区间的范围，来确定对应的符号。

自适应算术编码的优点是可以达到接近信息熵的压缩率，即可以将数据压缩到接近理论最小的表示形式。

它适用于任意概率分布的符号序列，并且可以逐步地进行编码和解码，不需要事先知道整个输入序列。

然而，自适应算术编码的缺点是编码和解码的复杂度较高，需要进行大量的浮点数计算。

此外，在解码过程中，需要与编码器保持一致的概率分布，否则可能导致解码错误。

高阶编码与自适应调制编码

高阶编码与自适应调制编码一、高阶编码调制的作用是把基带（基频）信号送到射频信道的技术，也是无线接口宽带化的首选技术。

基本的调制方式有3种，幅度键控（ASK）、频率键控（FSK）、相位键控（PSK）。

实际使用时，这几种调制方式往往互相结合，以达到更好的效果。

LTE改进并增强了3G的空中接入技术，采用了更高阶的调制方式及链路自适应技术。

LTE支持多种调制方式，平常我们所听到看到的信号,由于频率、带宽以及易受干扰等原因，不适合直接用天线发射，所以就使用一个高频信号作为载波，把需要传输的信号混入载波中，通过天线发射，在接收端再通过解调电路，筛选出所需频率信号，再滤除干扰信号，还原出我们所需的信号。

LTE采用了QPSK、16QAM、64QAM三种高阶调制方式。

QAM是一种矢量调制，将输入比特先映射到一个复平面上，形成复数调制符号，然后将符号的I、Q分量采用幅度调制，分别对应调制在相互正交的两个载波上。

这样与幅度调制（AM）相比，其频谱利用率将提高1倍。

样点数目越多，其传输效率越高，例如具有16个样点的16QAM信号，每个样点表示一种矢量状态，16QAM有16态，每4位二进制数规定了16态中的一态。

64QAM的每个符号和周期传送6比特，所以LTE采用64QAM调制方式，比16QAM速率提升50%。

二、自适应调制编码（AMC）和所有其他技术一样，调制方式的选择也受到很多条件的限制，其中最重要的限制就是越是高效率的调制方式，其对信号质量的要求也越苛刻。

这意味着，如果某个用户离基站远了，或者所处位置信号变弱，就不能用高速度的调制方式，为了克服这种弊端，自适应调制编码（AMC）应运而生了。

AMC的基本原理是通过信道估计，获得信道的瞬时状态信息，根据无线信道变化选择合适的调制和编码方式。

网络侧根据用户瞬时信道质量状况和目前无线资源，选择最合适的下行链路调制和编码方式，从而提高频带利用效率，使用户达到尽量高的数据吞吐率。

自适应算术编码

附录：自适应算术编码程序附录：
/****************** 自适应模式算术编码 **********************/ #include<math.h> #include<string.h> #include<stdio.h> double proc[10]; //0-9概率 int cum[10]; //0-9频度 double result,areaBegin,areaEnd; int cord[1000],cordLength; char str[1000]; int strLength=0; //----------------------------------------------------------------------------//readdat //----------------------------------------------------------------------------bool readdat(){ printf("*********** 自适应模式算术编码 ***********\n"); printf("请输入字符串(0--9): \n"); scanf("%s",str); while(str[strLength]!='\0') strLength++; for(int i=0;i<strLength;i++) //输入是否合法 if(str[i]>'9' || str[i]<'0') return 1; return 0; }
附录：自适应算术编码程序附录：

第三代移动通信中自适应语音编码技术研究概要

- 214 -４自适应多码率编码器可以在多变的信道条件下提供高质量的话音通信本文介绍了ＡＭＲ编码技术的基本原理和基本算法并对其信令和链路适配进行了具体分析自适应ＡＭＲ信令一话音是承载信息的一个主要载体而且传播条件恶劣如何为这样一个多变的信道提供高质量的话音通信以前的数字移动通信中主要是以全速率使用固定的速率和相同的容错度以此来在理想信道和有扰信道中提供一种折中的解决方法传统的编码方案不能对信道的变化做出反映因此尽可能节省频率资源同时提高话音质量ＡＭＲ－ＡｄａｐｔｉｖｅＭｕｌｔｉ－ｒａｔｅＡＭＲ是欧洲电信标准化协会为ＧＳＭ系统所订制的语音编解码标准ＡＭＲ提供了一种自适应的解决方案来跟踪快速变化的无线信道环境和本地流量ＣＥＬＰ－ＣｏｄｅＥｘｃｉｔｅｄＬｉｎｅａｒＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎ具有编码速率为１２．２７．９５６．７５．１５和４．７５ｋ／ｓ等８种模式ＡＭＲ适时地选择多种码率中的一种ＡＭＲ已成为新一代ＧＳＭ系统的语音编码标准下面就ＡＭＲ的基本原理及其几项关键技术进行分析讨论自适应多码率语音编码原理AMR各编码模式均基于码本激励线性预测语音编码模型Analysis-by-Synthesis 是一种典型的混合编码方案且抗噪声和多次转接性能好ＣＥＬＰ声码器取样频率为8000Hz 每帧160个样点LP 滤波器参数解码器对接受到的数据进行解码最后产生合成语音- 215 -AMR 声码器采用非对称结构它包括以下模块LPC分析自适应码本搜索CELP 及AMR 声码器的具体分析过程见参考文献14三交谈的双方是交替进行的在平均意义下在输入信号仅为背景噪声的情况下将浪费较多的比特ＶｏｉｃｅＡｃｔｉｖｉｔｙＤｅｔｅｃｔｉｏｎ可以判断出20ms 长的语音帧中是否有话音信号就能够在无话音时使用源速率控制机制来降低编码速率可以保证在网络负载减少和语音质量提高的同时提高网络使用效率AMR 中的差错隐藏机制AMR 算法的帧结构由两部分组成另一部分为模式与速率信息编码AMR 算法对语音编码数据进行了分级纠错传输分为A C 三类A 类包含对误码最为敏感的比特信息必须采用差错隐藏机制来恢复对其解码没有实际意义- 216 -五AMR 模式集中的每个声码器都有最佳的工作范围AMR 编码模式的选择必须满足两个条件(2各模式之间必须能够实现无缝切换和平滑过渡否则用来确定工作模式的模式索引会占据过多的频带资源在AMR 的模式切换中最频繁时可以每隔一个语音帧就发生一次信道模式的切换则相对比较缓慢而稳定在通话过程中一般不再发生切换因此AMR 模式集中每种信源编码模式对应一种信道编码信道编码的设计有两个准则(2在冗余度一定的条件下六包括移动台和基站链路的适配依赖于当前的信道状况收端需要通过反向信道通知编码端模式选择所必须的信息所以码速率控制机制依赖传输的方向而变化- 217 -１信道质量预测是AMR 编码技术实现的基础才能根据判决准则对编码模式做出正确的选择获取信道预测信息的方法很多也可以在AMR编码器中增加信道预测模块在实际应用中但是又不能对信道的变化过于敏感２模式请求命令和模式索引子的传输用下行链路从基站到移动台传输的编解码器模式转换命令以上介绍的这种AMR 系统的设计方式称为集中式移动台只向基站端发送下行连路的链路质量移动端只负责链路信息AMR 系统结构设计还有一种方式在分布式系统中能够独立对各自的接收链路进行测试这种方式便于实现而且控制精度高七即声码模型相同量化比特等方式实现变速率基于多种声码器模型ＩＭＢＥ和PWI等此外AMR 的功率控制信道切换等方面值得进一步讨论AMRÔÚÐÅÔ´±àÂëºÍÐÅµÀ±àÂëÖ®¼ä¶¯Ì¬·ÖÅä±àÂë±ÈÌØ²»½öÌá¸ßÁËºÏ³ÉÓïÒôÖÊÁ¿AMR 技术不仅应用在GSM 系统中在VOIP等业务中也有很好的应用效果Ｖａｒｉａｂｌｅｒａｔｅｓｐｅｅｃｈａｎｄｃｈａｎｎｅｌｃｏｄｉｎｇｆｏｒｍｏｂｉｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ。

基于上下文的自适应算术编码及译码信息论实验报告

【题目2】：设信源可能输出的符号是a, b, c 三个字母，构成一个二阶Markov信源，且各阶条件概率如下，试编写程序可以对任意字母序列（如abbcabcb）进行基于上下文的自适应算术编码，并进行相应的译码。

零阶条件概率：p(a)=1/3;p(b)=1/3;p(c)=1/3;一阶条件概率：p(a/a)=1/2;p(b/a )=1/4;p(c/a)=1/4;p(a/b)=1/4;p(b/b)=1/2;p(c/b)=1/4;p(a/c)=1/4;p(b/c)=1/4;p(c/c)=1/2;二阶条件概率：p(a/aa)=3/5;p(b/aa)=1/5;p(c/aa)=1/5;p(a/ab)=1/4;p(b/ab)=1/4;p(c/ab)=1/2;p(a/ac)=1/4;p(b/ac)=1/4;p(c/a2)=1/2;p(a/ba)=1/2;p(b/ba)=1/4;p(c/ba)=1/4;p(a/bb)=1/5;p(b/bb)=3/5;p(c/bb)=1/5;p(a/bc)=1/4;p(b/bc)=1/4;p(c/bc)=1/2;p(a/ca)=1/2;p(b/ca)=1/4;p(c/ca)=1/4;p(a/cb)=1/2;p(b/cb)=1/4;p(c/cb)=1/4;p(a/cc)=1/5;p(b/cc)=1/5;p(c/cc)=3/5;1、算法原理与步骤描述（1）原理：大多数信源是有记忆信源，即其输出的符号之间有明显的相关性（依赖关系）。

以二阶马尔可夫信源为例，某时刻输出某符号的概率与前两次输出的符号有关，所以编码和译码要分类讨论，若输出的是第一位，则输出概率只与本位有关；若输出的是第二位，则输出概率与第一位有关，即一阶条件概率；若输出的是第三位及以上时，则输出概率与前两位有关，即二阶条件概率。

（2）步骤：①读取用户键盘输入的字母序列。

②定义三个变量frist,second,third。

first代表上文对应的整数，second代表下文对应的整数，third表示当前位发出符号对应的整数，三者都作为数组下标来推出区间新上界和新下界。

算术编码的发展和研究热点

算术编码的发展和研究热点一、简单介绍。

哈夫曼编码是一种常用的数据压缩编码方法，是哈夫曼于1952年为压缩文本文件提出的一种变长编码方法。

它的基本思想是对出现概率大的符号分配短字长的二进制代码，对出现概率小的符号则分配长字长的二进制代码，从而最终得到每个符号码字平均码长最短的码。

因此对每一个输入符号都对应一个码字，而且该输入符号的出现概率必须是2的整数次幂，对应的码字字长必须是整数比特。

算术编码(ARITHMETIC CODING)是利用信源统计特性对码率进行无损压缩的一种编码方式，属于熵编码范畴，实现算术编码首先需要知道信源发出每个符号的概率大小，然后再扫描符号序列，依次分割相应的区间，最终得到符号序列所对应的码字。

整个编码需要两个过程，即概率模型建立过程和扫描编码过程。

其编码的目的是为了最大程度的降低符号间冗余度，从而获得尽可能高的压缩效率。

早在上个世纪60年代，Abralnson就根据信息论中信源序列积累概率的概念提出了算术编码的基本思想，虽然它的编码效率非常理想，接近于最佳的编码效率，但由于计算精度的问题，直到70年代中期算术编码一直停留在理论阶段。

此后RubinGuazsanen和Langd等人对算术编码做出了不断改进，算术编码进入实用阶段，1987年IanH.witen等人公布了现代多符号算术编码的第一个纯软件版本，算术编码才逐渐得以比较广泛应用。

目前在不少的数据压缩领域都在应用算术编码，例如英文文件编码(领域)、活动图像和目前最新的H264视频压缩编译码标准和静止图像(JPEG压缩标准) 压缩编码领域。

下面简要的说明其编码原理，并与目前广泛应用的huffman编码做全面的比较，以此来说明算术编码的先进性，优越性。

算术编码的基本思想是用一个特定的代码来代替整串输入符号，并不为每个输入符号都产生一个单独的代码，而是为整个一条消息产生一个代码。

任何增加到消息中的每一个符号，都会提高代表该消息的浮点数值精度，这就需要更多的比特数来记录该浮点数值。

多阶自适应算术编码研究

多阶自适应算术编码研究李彬;倪桂强;罗健欣【摘要】符号在某符号序列后出现的概率往往高于其在整个信息中的概率,由此可以降低冗余度,获得高效的压缩率.对不同类型文件的试验结果表明,多阶自适应算术编码能显著提高压缩效果,特别是对于上下文相关性强的文件,其压缩效果要好于LZW和WinRAR.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2010(029)012【总页数】4页(P71-74)【关键词】算术编码;自适应;阶;压缩率【作者】李彬;倪桂强;罗健欣【作者单位】解放军理工大学,指挥自动化学院,江苏,南京,210007;解放军理工大学,指挥自动化学院,江苏,南京,210007;解放军理工大学,指挥自动化学院,江苏,南京,210007【正文语种】中文【中图分类】TN911数据压缩分为有损压缩和无损压缩。

其中无损压缩编码是基于信息熵原理的可逆编码，目前主要有基于统计模型的哈夫曼编码和算术编码，以及基于字典模型的LZ 系列编码。

算术编码克服了哈夫曼编码只能用整数位的代码表示一个信源符号的缺点，而采用了用一个浮点数表示一个信源符号流的思想，可以更逼近信源编码。

算术编码算法在静止图像压缩编码标准JPEG2000[1]和视频编码标准H.264[2]中已被作为国际标准广泛采用。

提高编码的压缩率和降低编码的时间、空间复杂度是人们研究压缩编码算法的主要目的。

基于对信息中单个符号频率统计的算术编码是一种向极限挑战的编码方式。

本文研究的多阶自适应算术编码着重通过研究符号在某符号序列之后出现的概率来获得高效压缩。

参考文献[3]介绍了一种基于多阶上下文自适应的二进制算术编码的实现，实现了3阶自适应。

参考文献[4]介绍了一种能降低复杂度和内存空间但是略微降低了编码效率的简化编码模型。

本文的多阶自适应算术编码对参数进行了优化，可以进行更高阶次的编码（测试中最高可达11阶），在最大限度降低空间消耗的同时，获得更好的压缩效果。

与LZW和WinRAR的性能比较结果表明，本文的多阶自适应算术编码能获得更满意的压缩效果。

自适应Huffman编码算法研究

价值工程0引言如何采用有效的数据压缩技术在信息科学领域发挥着重要的作用，Huffman 编码在数据压缩技术中得到了广泛的应用，笔者对Huffman 编码的原理和存在的不足进行探讨，并在此基础上提出了自适应Huffman 编码方法，从而解决Huffman 编码的不足。

1Huffman 编码的原理和构造过程Huffman 编码是1952年由Huffman 提出的一种比较常用的变长编码方法，其主导思想是根据数据符号发生的概率进行编码。

在数据中出现概率越高的符号，相应的码长越短；出现概率越低的符号，其码长越长，从而达到用尽可能少的码符号表示源数据。

Huffman 编码需对原始数据进行两遍扫描，第一遍统计原始数据中各字符出现的频率，由此创建Huffman 树并将其有关信息保存起来，以便解压时使用；第二遍则根据所得到的Huffman 树对原始数据进行编码，并将编码信息保存起来。

创建Huffman 树的过程如下：①根据源数据符号出现的概率，求出各个符号出现的权值｛W1，W2，…Wn ｝构成n 棵二叉树的集合F={T1，T2…Tn}，其中每棵二叉树Ti 中只有一个带权为Wi 的根结点，其左右子数为空。

②在F 中选取两棵根结点的权值最小的树作为左右子树构造一新的二叉树，设置新二叉树的根结点的权值为左、右子树上根结点权值之和。

③在F 中删除所选取的两棵子树，同时将构成得到新二叉树加入到F 中。

④重复②、③直到F 中只包含一个二叉树为止，这棵树便是Huffman 树。

以abcddbb 为例作为待编码的原始数据符号。

首先，统计出a 、b 、c 、d 四个字符在原始数据中出现的概率（权重），结果如表1所示。

根据上述Huffman 树构造过程，对“abcddbb ”原始数据构造的Huffman 树的过程如图1~4所示。

从Huffman 编码的根结点出发，经右子树、左子树、左子树三步，到达包含字符a 的叶结点，获得a 字符的二进制编码：100。

自适应编码调制

自ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ应编码调制
自适应编码调制（Adaptive Modulation and Coding，AMC）是一种无线通信技术，它根据信道条件的变化自动调整调制和编码方式，以提供更高的数据传输速率和更好的信号质量。以下是自适应编码调制的基本原理和实现方式：
1. 基本原理：自适应编码调制根据当前信道的质量，选择合适的调制和编码方式。当信道质量较好时，可以选择高阶调制和低纠错编码，以提高数据传输速率。而在信道质量较差时，可以选择低阶调制和高纠错编码，以保证较好的信号质量和可靠性。
自适应编码调制
2. 信道状态估计：为了实现自适应编码调制，需要对信道质量进行实时估计。这可以通过接收信号的信噪比、误码率等指标来评估。通常，接收端会定期发送特定的控制信号或引导信号，以便发送端获取信道状态信息。
3. 调制和编码选择：根据信道状态估计结果，发送端选择合适的调制和编码方式。常见的调制方式包括二进制相移键控（BPSK）、四进制相移键控（QPSK）、八进制相移键控（ 8PSK）等。而编码方式则包括低密度奇偶校验（LDPC）、卷积码等。
自适应编码调制
4. 反馈机制：为了实现自适应编码调制，通常需要在发送端和接收端之间建立反馈机制。接收端根据接收到的信号质量信息，将信道状态估计结果反馈给发送端。发送端根据反馈信息进行调制和编码选择，以适应当前的信道条件。
自适应编码调制技术可以有效提高无线通信系统的性能和容量。它能够根据信道条件的变化，自动调整调制和编码方式，以最大程度地利用信道资源，并提供更高的数据传输速率和更好的信号质量。

自适应算术编码

自适应算术编码
越多时，那么该符号的概率将被更新的越大，比如向编码器或者译码器输入20080808（符号0~9的初始概率都相同为0.1），此时由于输入的0的数目大于其他1~9的数目，这样0出现的概率就变得最大，其次是8，再次为2，即信源符号序列 20080808全部输入编码器或者译码器后，各符号的概率被更新，大小为： P(0)>P(8)>P(2)>P(1/3/…/7/9)，然而在固定模式中，各信源符号的概率是固定不变的，因此这样就使得符号序列20080808出现的概率，就会大于固定模式中该序列的概率，由于算术编码符合概率匹配原则：出现概率较大的符号取较短的码字，而对出现概率较小的符号取较长的码字，因此对这个序列的编码，自适应模式比固定模式的码字短，符号序列20080000和20000000同理。
自适应算术编码
下面是一个自适应算术编码和译码的例子：
设某信源可能发出三种符号a，b，c，对符号序列bccb 进行自适应算术编码：初始时刻，我们对a，b，c，三者出现的概率一无所知（即采用自适应模型），认为三者出现的概率相等，暂时都为1/3，频率都为1，则累积频率为3。将区间[0,1) 按概率分布划分给三个字符，如下图所示：
自适应算术编码
总结
直接对序列进行编码（不是码字的串联）：非分组码可证明是唯一可译码渐近接近熵界对不均衡的分布，比Huffman更有效只产生必要的码字但是实现更复杂允许将建模和编码分开，容易与自适应模型和上下文模型结合对错误很敏感，如果有一位发生错误就会导致整个消息译码错误
自适应算术编码
王杰 201011110640 研11班 11班
自适应算术编码
统计编码技术需要利用信源符号的概率，获得这个概率的过程称为建模。不同准确度（通常也是不同复杂度）的模型会影响算术编码的效率。建模的方式： • 静态建模：在编码过程中信源符号的概率不变（固定模式算术编码ห้องสมุดไป่ตู้。但一般来说事先知道精确的信源概率是很难的，而且是不切实际的。 • 自适应动态建模：信源符号的概率根据编码时符号出现的频繁程度动态地进行修改（自适应算术编码）。当压缩消息时，我们不能期待一个算术编码器获得最大的效率，所能做的最有效的方法是在编码过程中估算概率。