媒体信号编码第4章.

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Video Demystified(视讯解码)第四版 第4章

Video Demystified(视讯解码)第四版 第4章

视频信号概览视频信号有各种不同的选项——扫描行数,隔行vs.逐行,数字vs.模拟等等。

这章我们介绍了常用信号格式和它们的同步信息。

数字分量视频背景在数字分量视频中,视频信号为数字形式(YCbCr或R'G'B'),只有需要广播或录制时,它才会被编码成复合NTSC,PAL或SECAM信号。

由于576i PAL和SECAM制式的视频素材很难进行交换,欧洲广播联盟(EBU)对数字分量视频标准很感兴趣。

这种格式承诺,不管是来自PAL制式的,还是SECAM 制式的国家,数字视频信号都是统一的,接下来,它就可以编码成合适的复合视频形式,然后广播出去。

通过咨询运动图像和电视工程师协会(SMPTE),发展了一种支持国际节目交换(包括480i系统)的方法。

为了测定各种不同的信号处理方法的质量和适用性,我们进行了一系列的论证。

通过这些研究,确定了数字分量编码,滤波和同步的主要参数,并被ITU-R BT.601纳入。

从此,BT.601就作为其它数字分量视频标准的鼻祖。

编码范围编码范围的选择综合考虑了正常范围外信号所需容量和最小化量化失真。

尽管视频信号的黑电平作了较好的定义,但由于视频信号和仪器的误差,白电平是变化的。

噪声,增益变量,滤波器产生的瞬变都能使信号电平超出正常范围。

YCbCr或R’G’B’每个分量每采样点使用8或10比特。

尽管8比特编码会引进一些量化失真,刚开始都觉得大部分视频信源都含有足够的噪声去掩盖大部分的量化失真。

然而,如果信源是完全没有噪声的,那么在信号亮度渐变区域处的失真是可觉察到的。

那么,当在演播编辑环境下的仪器之间互传信息时,至少再需要2比特的YCbCr或R’G’B’小数来减小舍入效应。

由于这些原因,大部分pro-video(专业视频类)一起使用10比特的YCbCr或R'G'B',保留2比特YCbCr或R’G’B’数据的小数部分。

刚开始提议所有三个YCbCr分量都有相等的编码范围。

第四章 语音信号线性预测编码技术(幻灯讲义)_970801236

第四章 语音信号线性预测编码技术(幻灯讲义)_970801236
2 *
[
]
h(k ) 的 偏 导 数 , 考 虑 到 h(k ) 可 以 为 复 数 , 即 h(k ) = a k + jbk , 令
∂J ∂J ∂J = 0 , k = 1,L , ∞ ,就可以得到这个输出误差最小的线性系统。 = + j ∂h(k ) ∂a k ∂bk
1
⎡ ∂[e(n)] * ⎤ ∂J ∂ e * ( n) = E⎢ ⋅ e ( n) + ⋅ e( n ) ⎥ ∂a k ∂a k ⎣ ∂a k ⎦ * * = E − x ( n − k ) ⋅ e ( n ) − x ( n − k ) ⋅ e( n ) = 0
e(n) 是理想的噪声序列。 所以一个平稳的随机序列可以分解成一个可预测序列和不可预
测序列两个部分。 线性预测又叫线性预测分析,也就是说每个时刻的信号可以用若干个其它不同时刻 信号的线性组合进行预测,这些组合系数被称为预测系数。 1795 年高斯提出了线性最小均方估值或预测。 1947 年,维纳的著作“单一时间序列的线性预测”中,第一次用到“线性预测”这 个术语。 1966 年,日本的 Itakura, Saito. S. 将线性预测技术用于语音编码分析,这就是线 性预测编码(LPC)。
线性预测器的输出有如下性质: (1) E e( n), e( n − k ) = 0 , k ≥ 1 ,即
Re (τ ) = σ e2δ (τ ) , τ ≥ 0
证明:由于 x( n + 1 − k ), e( n + 1) = 0 , k ≥ 1 ,所以 e( n + 1) 与 x( n − k ) , k ≥ 0 正交。 由于 e(n) 是 x(n − k ) , k ≥ 0 的线性组合,即 e( n) = d ( n) − y ( n) =

第四章多媒体技术基础总结

第四章多媒体技术基础总结
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ASF文件—— .ASF/.WMA ASF和WMA都是微软公司针对Real公司开发的 新一代网上流式数字音频压缩技术。这种压缩技 术的特点是同时兼顾了保真度和网络传输需求, 所以具有一定的先进性。可以利用WinAMP或媒 体播放机播放。
AIFF文件——.AIF/.AIFF
苹果公司开发的声音文件格式,被Macintosh平 台和应用程序所支持。
奈奎斯特采样定理:采样频率≥2×信号最高频率。 目前最常用的三种采样频率分别为:电话效果(11 kHz)、FM电台效果(22 kHz)和CD效果(44.1 kHz)。
20
2)量化
量化:对声波波形幅度的数字化。
量化位数:量化时采用的二进制位数,位数 越多,精度也越高,音质越细腻。 例如, 用16个二进制位(bit)表示声音,可将声 音强度分为216 =65536级。 每秒声音的数据量 =采样频率×量化位数×声道数/8(字节)
2)图像量化是将采样值划分成各种等级,用一 定位数的二进制数(量化字长)来表示采样 的值。
量化字长(也称颜色深度)越大,则越能真 实地反映原有图像的颜色。但得到的数字图 像的容量也越大。
3)图像编码是按一定的规则,将量化后的数据 用二进制数据存储在文件中。 位图文件(.bmp):Microsoft Windows 中使用的一种非压缩图像文件格 35 式。
RGB模型(显示):将红(Red)、绿 (Green)、蓝(Blue)三原色的色光以不同 的比例相加,以产生多种多样的色光。 CMYK模型(打印):印刷四分色模式利用色 料的三原色混色原理,加上黑色油墨,共计四 种颜色混合叠加,形成所谓“全彩印刷”。四 种标准颜色是:

C:Cyan = 青色;
M:Magenta = 品红色(洋红色)。 Y:Yellow = 黄色。

第四章1语音编码

第四章1语音编码

话音产生的数字模型
周期
周期脉冲序 列发生器 浊/清选择 清选择 伪随机噪声 产生器
声道参数
时变数字滤 波器 音量控制
语音 输出
语音信号编码系统的应用 语音信号编码系统的应用归纳起来可以分为 两类:
一类是编码-存储-回放系统,或称为数字语音 录放系统。
输出语音 语音编码器 数字存储媒介 语音解码器
主要内容
话音的形成原理 话音编译码器原理 脉冲编码调制(PCM) 增量调制与自适应增量调制 自适应差分脉冲编码调制(ADPCM) 子带编码 其他编码
话音的形成原理
• 肺中的空气受到挤压形成气流,气流通过
声门(声带)沿着声道(由咽、喉、口腔 等组成)释放出去,就形成了话音。 • 气流、声门可以等效为一个激励源,声道 可以等效为一个时变滤波器(共振峰)。 • 话音信号具有很强的相关性(长期相关、 短期相关)。
语音编码中常遇到的名词
ACELP 代数码本激励线性预测编码 是Algebraic Code Excited Linear Prediction的缩写。代数激励码本是CELP激 励码本的一种简化形式,采用+1或-1作为激励矢量中的激励 样值。极低速率可视电话标准H.324中语音编码标准是 G.723.1,采用5.27kbit/s和6.3kbit/s两种速率,其中 5.27kbit/s速率就是以ACELP算法为基础。 PSI-CELP 基音同步更新—码激励线性预测编码 是Pitch 基音同步更新— Synchronous Innovation-Code Excited Linear Prediction的 缩写。PSI-CELP在传统CELP的基础上对激励作进一步的改 进,使随机激励矢量以基音为间隔作重复,从而提高语音质 量。日本的半速率数字移动电话标准基于这种算法。

精品文档-物联网通信技术(曾宪武)-第4章

精品文档-物联网通信技术(曾宪武)-第4章
(4.1.5)
22
第4章 信源编码 量化后输出
xq(nTs)=qi, 当qi-1<x(t)≤qi 量化值xq的取值一般按照“四舍五入”的原则来取, 即
(4.1.6)
23
第4章 信源编码 量化会产生量化误差, 量化误差的最大值为Δ/2, 这
种误差对数字通信来说是有害的, 它是以量化噪声的形式出 现的, 量化噪声的信噪比为
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ21
第4章 信源编码 1. 把输入信号的取值区域按等距离分割的量化称为均匀量化。
在均匀量化中, 每个量化区间的量化电平在各区间的中点。 量 化间隔(量化台阶)Δ取决于输入信号的变化范围和量化电 平数。 当信号的变化范围和量化电平数确定后, 量化间隔也就 确定。 如果输入信号的最小值和最大值分别用xmin和xmax表示, 量化电平数用M表示, 则均匀量化间隔Δ为
18
第4章 信源编码 利用预先规定的有限个电平来表示模拟样值的过程称为量化。
抽样把一个时间和幅度连续的信号变成了离散信号, 量化把连 续的抽样值变成了幅度上离散的值。
图4.1.3是量化过程的示意图。 图中的1、 2、 3是量化 后可能输出的3个电平值。 图中的虚线是各样值量化后的取 值。 xs(0Ts)=2, xs(1Ts)=1, xs(2Ts)=1, xs(3Ts)=2, xs(4Ts)=3, xs(5Ts)=3, xs(6Ts)=2。
35
第4章 信源编码
36
第4章 信源编码 非均匀量化通常用于信号的幅度分布不均匀的情况。 如在
语音通信的信号中, 小信号出现的概率较大, 大信号出现的概 率较小, 为了减小量化噪声的平均功率, 采用非均匀量化, 以减小小信号的量化噪声, 适当提高大信号的量化噪声, 并使 大小信号的信噪比大体相当, 从而改善整体的通信性能。

第四章 多媒体数据压缩编码技术

第四章 多媒体数据压缩编码技术

MPEG(Motion picture Experts Group) 是运动图像专家小组的英文缩写 MPEG标准主要有MPEG-l、MPEG-2、 MPEG-4和正在制定的MPEG-7等
多媒体数据压缩编码的国际标准
1.静态图像压缩编码的国际标准(JPEG)
– JPEG(Joint Photographic Experts Group
– JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法: 采用以DCT为基础的有损压缩算法 采用以预测技术为基础的无损压缩算法
– 在JPEG标准中定义了四种编码模式: 顺序编码 累进编码 无失真编码 分层编码
多媒体数据压缩编码的国际标准
JPEG图像的压缩比与质量

JPEG在使用DCT进行有损压缩时,压缩比可 调整在压缩10~30倍后,图像效果仍然不错, 因此得到了广泛的应用。
(a) 原图
(b) 压缩效果图
图 d 四次小波变换编码的实验结果
预测编码
预测编码的基本原理 自适应预测编码 帧间预测编码

变换编码
变换编码不是直接对空域图像信号进行编码,而是 首先将空域图像信号映射变换到另一个正交矢量空间 (变换域或频域),产生一批变换系数,然后对这些 变换系数进行编码处理。变换编码是一种间接编码方 法,其中关键问题是在时域或空域描述时,数据之间 相关性大,数据冗余度大,经过变换在变换域中描述, 数据相关性大大减少,数据冗余量减少,参数独立, 数据量少,这样再进行量化,编码就能得到较大的压 缩比。目前常用的正交变换有:傅立叶 (Fouries)变换、 沃尔什(Walsh)变换、哈尔(Haar)变换、斜(Slant)变换、 余弦变换、正弦变换、K-L(Karhunen-Loeve)变换等。

(信息论、编码及应用)第4章连续信源与连续信道

(信息论、编码及应用)第4章连续信源与连续信道
应用
连续信源的编码定理是信息论中最重 要的定理之一,它为信源编码提供了 理论依据和指导,广泛应用于数据压 缩、图像处理等领域。
02
连续信道
定义与特性
定义
连续信道是一种能够传输连续信号的通信通道,例如音频、 视频信号等。
特性
连续信道具有带宽限制、噪声干扰、信号衰减等特性,这些 特性会影响信号传输的质量和可靠性。
利用统计学习方法,如自适应滤 波、神经网络等,对信源和信道 进行学习和优化,实现动态匹配。
编码技术
采用适当的编码技术,如差分编 码、增量编码等,对信源进行编 码,使其更适应信道的传输特性。
匹配的优化策略
01
02
03
能效优先
在保证信息传输质量的前 提下,优先考虑能效,通 过优化信源和信道的参数, 降低能耗。
例如,在移动通信网络中,语音信号通常采用码分多址(CDMA)或长期演进(LTE) 等技术进行传输。这些技术能够提供较高的数据传输速率和较低的误码率,从而保 证语音信号的清晰度和可懂度。
图像信号传
图像信号传输是连续信源与连续信道的另一个重要应用领域。在电视广播、视频会议和在线教育等应用中,图像信号需要通 过连续信道进行传输。由于图像信号的数据量较大,因此需要采用高效的压缩编码技术来减小传输数据量,同时还需要保证 图像质量。
输速率,同时保证信息的可靠传输。
03
匹配理论的发展历程
随着信息论的不断发展,匹配理论也在不断完善,从早期的经典匹配理
论到现代的统计匹配理论,为连续信源与连续信道的匹配提供了更精确
的指导。
匹配的实现方法
参数调整
根据信源和信道的特性,调整相 关参数,如信源的压缩比、信道 的调制方式等,以实现匹配。

多媒体信息技术第4章音频理论

多媒体信息技术第4章音频理论

习题解析一、单选题1.人耳可以听到的声音频率范围通常为D。

A)10-20 kHz B)200-15 kHzC)50-20 kHz D)20-20kHz答案:D解析:人耳可听到的声音频带范围是有限的,在20~20000Hz之间,这些频域的声音信号被称为音频信号;频率低于20Hz(称为亚音信号或次音信号)和高于20000Hz(称为超音频信号)的声音信号人类是听不到的。

2.描述模拟音频信号的三个物理量中,C决定了声音的音调。

A)振幅——音强B)音色C)频率——音调D)周期答案:C解析:音调与频率有关,代表了声音的高低。

频率越高,音调越高,反之亦然。

各种不同的声源具有自己特定的音调,如果改变了某种声源的音调,则声音会发生质的转变,使人们无法辨别声源本来的面目。

3.将模拟声音信号转换为数字音频信号的数字化过程是D。

A)采样→编码→量化B)编码→采样→量化C)量化→编码→采样D)采样→量化→编码答案:D解析:模拟音频数字化就是将连续变化的模拟声音信号转换成离散的数字音频信号。

一般需要完成采样、量化和编码三个步骤。

4.在模拟音频数字化过程中,A实现了将模拟音频信号在时间上离散化。

A)采样B)量化C)编码D)压缩答案:A解析:模拟音频信号不仅在幅度取值上是连续的,而且在时间上也是连续的,要使模拟音频信号数字化,首先要在时间上进行离散化处理,即在时间上用有限个采样点来代替连续无限的坐标位置。

采样就是每隔一段时间从连续变化的模拟音频信号中取一个幅度值(也称为采样值),从而把时间上的连续信号变成时间上的离散信号。

采样的时间间隔称为采样周期;每秒内采样的次数称为采样频率;采样后所得的一系列在时间上离散的样本值称为样值序列。

5.奈奎斯特采样理论指出,采样频率不应低于声音信号最高频率的D倍。

A)3 B)1/2C)1/3 D)2答案:D解析:采样频率是对声音波形每秒钟进行采样的次数。

奈奎斯特理论指出:采样频率不应低于模拟音频信号最高频率的两倍,这样才能将数字化的声音还原为原始声音,这叫做无损数字化。

第四章 预测编码和变换编码

第四章 预测编码和变换编码


一、静止图像的二维预测编码
选择值 预测值
c a
b d x
0
1 2 3 4
非预测
a b c a+b-c a+(b-c)/2 b+(a-c)/2
三邻域预测法
5 6
7
(a+b)/2
这种压缩算法被应用到JPEG标准的无损压缩模式之中, 中等复杂程度的图像压缩比可达到2:1。 Lossless JPEG
发送端预测器带有存储器,把tn时刻以前的采样值x1, x2, x3,…, xk-1
^ ek为xn与Xk的差值, ek’为ek经量化器量化的值
xk’是接收端的输出信号 误差ek为
^ 存储起来并据此对xk进行预测,得到预测值 X
k
^ ek= xk- xk’= xk-( k +ek’)= (xkXk )- ek’= ek - ek’ X
自适应量化
在一定量化级数下减少量化误差或在同样的误
差条件下压缩数据,根据信号分布不均匀的特 点,希望系统具有随输入信号的变化区间足以 保持输入量化器的信号基本均匀的能力,这种 能力叫自适应量化。
示例二:
ADPCM采用与DPCM相同的预测器,但对误差量化时采用自 适应改变量化器的量化阶数的压缩结果
^
实际上就是发送端的量化器对误差ek’量化的误差 对 ek’的量化越粗糙,压缩比越高,失真越大.
为接纳量化步骤,需要改变图4-1中的无损编码器以使编码器和解 码器所产生的预测能相等。为此在图4-2中将有损编码器的预测器 放在1个反馈环中。这个环的输入是过去预测和与其对应的量化误 差的函数
’ =e ’ + ^ x k k Xk
DM编码失真示例

通信原理第4章

通信原理第4章
第4章 信源编码
1. 概述 � 2. 脉冲编码调制 � 3. 增量调制 � 4. 差分脉码调制 � 5. 其他编码技术 � 6. 各种编码技术的应用

1
4.1 概述

与模拟通信相比,数字通信有许多优点,是当今通信的 发展方向。
� �
如何利用数字通信系统来传输模拟信号? 模/数变换:脉冲编码调制(PCM) 处理过程: 抽样、量化、编码。
29
(2)非均匀量化的方法

非均匀量化的量化间隔与信号的大小有关。当信号 幅度小时,量化间隔小,其量化误差也小;当信号 幅度大时,量化间隔大,其量化误差也大。 实现非均匀量化的方法有两种: 直接非均匀编解码法 模拟压扩法(应用比较多)
� � �
30

(A) 直接非均匀量化 (小信号量化区间小 ,大信号量化区间大 )

8
PCM信号形成过程示意图
9
4.2.1 抽样
抽样是把时间上连续的模拟信号变成一系列时间上离散的 样值序列的过程。
图 抽样的输入与输出
关于抽样需要考虑两个问题: 第一,由抽样信号完全恢复出原始的模拟信号,对和抽 样频率有什么限制条件? 第二,如何从抽样信号还原?
10
1.低通信号的抽样定理
11

模 拟 信 源 编 码 数字传 输系统 译 码 收 端
模拟信号数字化传输的系统框图
2
信源编码目的:压缩信源产生的冗余信息,减少传递不 必要信息的开销,从而提高整个传输链路的有效性。

模拟信号数字化后,再进行传输的方式分两类: 一、脉冲编码调制(PCM)通信; 二、增量调制 ∆M 通信
3
几种信源编码方法 波形编码:特点是利用抽样定理,恢复原始信号的 波形。如PCM等。 信源 编码 方法 参数编码:提取语音的一些特征信息进行编码,在 收端利用这些特征参数合成语声; 混合型编码:波形编码和参数型编码方式的混合。

通信原理课件——第四章

通信原理课件——第四章
点带宽 B 1 Hz。而理想抽样频谱的包络线为一条直线,带
τ 宽为无穷大。
如上所述,脉冲宽度τ越大,自然抽样信号的带宽越小, 这有利于信号的传输。但增大τ会导致时分复用的路数减小, 显然考虑τ的大小时,要兼顾带宽和复用路数这两个互相矛 盾的要求。
二、平顶抽样
平顶抽样又称为瞬时抽样,从波形上看,它与自然抽样 的不同之处在于抽样信号中的脉冲均具有相同的形状— —顶部平坦的矩形脉冲,矩形脉冲的幅度即为瞬时抽样 值,如图4-11(a)所示。在实际应用中,平顶抽样信号 采用脉冲形成电路(也称为“抽样保持电路”)来实现, 得到顶部平坦的矩形脉冲。
图4-25 PCM系统的原理图
4.5.2 PCM
[例4.5.1]
4.5.3 PCM系统的抗噪声性能分析
4.6 语音压缩编码
4.6.1语音压缩编码技术的概念
通常,人们把话路速率低于64kb/s的语音编码方 法,称为语音压缩编码技术。常见的语音压缩编 码有差值脉冲编码调制(DPCM)、自适应差值脉 冲编码调制(ADPCM)、增量调制(DM或M)、自 适应增量调制(ADM)、参量编码、子带编码 (SBC)等。
第四章 模拟信号的数字传输
4.1 引言 4.2 抽样 4.3 量化 4.4 编码 4.5 脉冲编码调制系统 4.6 语音压缩编码 4.7 图像压缩编码
4.1 引言
图4-1 PCM通信系统原理图
图4-2 PCM信号形成过程示意图
4.2 抽样
所谓抽样是把时间上连续的模拟信号变成 一系列时间上离散的样值序列的过程,如 图4-3所示。
4.3 量化
图4-13 量化的输入和输出
4.3.1均匀量化
图4-14 量化过程及量化误差
[例4.3.1]

现代通信技术讲义第四章 差错控制编码

现代通信技术讲义第四章 差错控制编码

第四章 差错控制编码4.1概述 4.1.1基本概念1、差错控制编码原因:数字信号在传输,由于受到噪声的干扰,产生误码。

在很多通信场合,要求无误码传输。

如(1)两个计算机只的数据传输;(2)多址卫星通信中各站的站址编码信息; (3)各种遥控或武器控制的信息传输。

2、差错控制编码的基本思想差错控制编码在通信系统中也称为信道编码,意味为适应信道传输而进行的编码。

编码思想是对信息序列进行某种变化,使原来彼此独立、相关性极小的信息码元产生某种相关性。

使接收端利用这种规律性来检查或进而纠正信息码元在信道传输过程中所造成的差错。

3、差错类型1)随机差错:差错是相互独立、不相关的。

存在这种差错的信道是无记忆信道或随机信道,如卫星通信,错误比较分散。

2)突发差错:差错成串出现,错误与错误之间有相关性。

即一个错误往往要影响到后面的一串码字。

如短波和散射信道产生的差错,错误比较集中。

4、错误图样若发送数字序列S 为: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 接收数字序列R 为: 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 则错误图样定义为 E=S ⊕R ,⊕为逻辑加,或异 此时错误图样E 为: 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 显然,知道错误图样E ,就可以确定它属于那类错误。

定义:错误密度M=错误之间的总码元数第一个错误至最后一个错误之间的误码数第一个错误至最后一个规定M=4/5时,表明为突发性差错。

在编码技术中,码的设计与错误性质有关。

因为纠随机错误的码很有效时,往往对纠突发差错的效果不佳。

反之亦然。

而事实上,而者往往是同时存在的。

设计时以一种为主,最好二者兼顾。

4.1.2差错控制方式1、前向纠错方式(FEC )特点:(1)收端能发现差错,且能纠错。

(2)译码实时性好,但是译码设备较复杂。

应用:一个用户对多个用户的同时通信。

如:移动通信特别适合。

2、自动请求重传方式(ARQ)特点:(1)收端只能检错,不能纠错(2)收端发现错误,控制发端重新发送,直至正确(3)译码实时性茶,但是译码设备简单。

通信技术基础 第四章 数字编码技术

通信技术基础 第四章 数字编码技术

提高编码效率的角度出发,L的取值应尽量的小。例如,对26个英文字
母进行二进制编码时,Lmin=log226=4.7,因此可取L=5。 常用信息码有ASCII码、Morse码、BCD码等。 大连理工大学出版社
第4章 数字编码技术 4.1.2 语音编码
模拟信息的数字化原因:
由于数字通信在信号的传输质量、信号的处理等方面具
缺点:收发双方的压扩特性不易做得一致,且温度等因素的影响大。
大连理工大学出版社
第4章 数字编码技术
均匀量化存在的问题是: 小信号时信噪比太小,大信号时信噪比浪费。
非均匀量化的 均匀量化的 量化信噪比 量化信噪比
动态范围 动态范围 要求的量化 信噪比
大连理工大学出版社
信号电平
第4章 数字编码技术
3 编码(Coding) 用一组代码来表示每一个量化后的样值。量化以后每一个样值都
0
比较电平
取样值
取样值
c11 c1 c9 c8 c7 c5 c4 c3 c2 c1 c0
0
量化值
量 化 后 信 号 波 形
大连理工大学出版社
第4章 数字编码技术
量化可以有均匀量化和非均匀量化两种
均匀量化:各量化电平之间的间隔是固定的,这种量化被称为均匀量化;
均匀量化的量化噪声功率与量化台阶的平方成正比,出现话音弱时的 信噪比低、干扰大,而话音强时的信噪比高、干扰小的反常情况,
样信号的小样值部分被充分放大,
大样值部分被适当压缩。被压缩 的抽样信号虽然再经过均匀量化;
接收端相应增加非线性放大器 (扩张),以消除压缩带来的信 号失真:对小信号放大量小,对
大信号放大量大。
大连理工大学出版社
第4章 数字编码技术

信息论与编码第4章无失真信源编码

信息论与编码第4章无失真信源编码

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编码性能的评价指标
压缩比
压缩比是指编码后数据量与原始数据量之比,是衡量 编码效率的重要指标。
编码复杂度
编码复杂度是指实现编码算法所需的计算量和存储量 ,是衡量编码性能的重要指标。
重建精度
重建精度是指解码后数据的准确度,是衡量编码性能 的重要指标。
编码效率与性能的关系
01
编码效率与压缩比成正比,压缩比越高,编码效率越高。
游程编码
对连续出现的相同符号进 行编码,如哈夫曼编码等 。
算术编码
将输入信号映射到一个实 数轴上的区间,通过该区 间的起始和长度表示码字 ,如格雷码等。
编码的数学模型
信源
产生随机变量的集合 ,表示各种可能的信 息符号。
编码器
将输入信号映射到码 字的转换设备,其输 出为码字序列。
解码器
将接收到的码字还原 成原始信号的设备。
拓展应用领域
无失真信源编码技术的应用领域正在不断拓 展,未来研究将致力于将其应用于更多领域 ,如多媒体处理、物联网、云计算等。
融合其他技术
将无失真信源编码技术与其他相关技术进行 融合,以实现更高效、更实用的信息处理系 统。例如,将无失真信源编码与图像处理、 语音处理等技术相结合,提高信息传输和处
理的效率和质量。
03
行程编码的缺点包 括
压缩比有限、对于离散无记忆信 源效果不佳。
03
CATALOGUE
无失真信源编码的效率与性能
编码效率的定义与计算
定义
编码效率是指编码后信息量与原始信 息量之比,通常用比特率(bit per symbol)或比特率(bit per source symbol)来表示。
计算

电子教案与课件:工业控制网络 4第四章CIP网络

电子教案与课件:工业控制网络  4第四章CIP网络

二、DeviceNet概述
物理层/介质: (1)同一网段上最多可以容纳64个节点,每个节点支持的 I/O 数量没有限制; (2)可采用主干-分支结构; (3)三种可选数据传输速率:125kbit/s、250kbit/s和 500kbit/s; (4)采用生产者/消费者(Producer/Consumer)模型,支 持对等(点对点)、多主和主/从通信方式; (5)采用非破坏性逐位仲裁的载波侦听多址访问(Carrier
➢ 在网络工作之前先在主站设备建立从站设备的扫 描列表,然后根据预设定的I/O参数、设备功能和 从站进行通信。
六、DeviceNet对象模型及设备描述
1.对象模型 (1)连接对象(Connection Object) (2)DeviceNet对象(DeviceNet Object) (3)标识对象(Identity Object) (4)报文路由对象(Message Router Object) (5)汇编对象(Assembly Object) (6)参数对象(Parameter Object) (7)应用对象(Application Object)
(2)面向连接 ➢ 显式连接:若节点A将与B建立显示连接,则它先
以广播的方式发送一个显式连接的连接报文,网
络上所有的节点都接受到该请求,并判断是否是 发给自己的,当B检测到是发给自己的后,其 UCMM就会以广播的方式发送一个包含CID的未 连接报文,A收到后得到CID,显式连接就建立了。 ➢ 隐式连接:它是在网络配置时建立的,建立过程 较复杂,其中需要用到多种显式报文传输服务。
个,1000m;采用光纤和中继器后,通信距离可达几十公 里。
➢ 设备供电方式:外部供电 ➢ 节点插拔:可带电插拔 ➢ 网络速度:5Mbit/s(最大) ➢ I/O数据个数:不限 ➢ I/O数据触发方式:轮询、状态改变/周期 ➢ 网络功能:同一链路支持控制信息、 I/O数据、编程数据 ➢ 网络模型:生产者/消费者 ➢ 网络刷新时间:可组态2~100ms
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JPEG采用8×8的图像块,经离散余弦变换后得到64个 系数。第1个系数称为直流系数,后63个系数称为交流系数, 如图4-4(a)和(b)所示。
第4章 熵保持编码 图4-4 JPEG图像系数二维到一维的过程
第4章 熵保持编码
第4章 熵保持编码
4.1 Huffman编码 4.2 游程编码 4.3 Golomb编码与通用变长码 4.4 算术编码 4.5 字典码
第4章 熵保持编码
4.1 Huffman编码
4.1.1 Huffman码的构造 1. 最佳码和最佳编码定理 对于某一信源和某一码符号集来说,若有一个唯一可译
第4章 熵保持编码
在二值图像的游程编码中,游程符号集合X={黑,白}, 每一扫描行均由交替出现的白像素游程(连续出现的白像素) 和黑像素游程(连续出现的黑像素)组成。对不同长度的白游 程和黑游程按其出现的概率的不同分别配以不同长度的码字, 就是二值图像的RLC。由于RLC利用了多个像素间的相关性, 故可得到较低的码率下限,每像素平均码长满足:
另外,由于添设的信源符号的概率为0,因此对实际的 Huffman编码过程没有影响。这样得到的r元Huffman码一定 是紧致码。
第4章 熵保持编码
【例4-3】 信源X有6种符号,输出概率为0.32、0.22、 0.18、0.16、0.08和0.04,试用三元Huffman码编码该信源。
【解】 在本例中,r=3,若取q=6,则不能找到满足
码,其平均长度 K 小于所有其它唯一可译码的平均长度,则 该码称为紧致码,或称最佳码。
变字长最佳编码定理:在变字长编码中,对于概率大 的信源符号编以短字长的码,对于概率小的符号编以长字 长的码;如果码字长度严格按照所对应符号出现概率大小 逆顺序排列,则平均码K字长度 一定小于其他任何符号顺 序排列方法。
显然,平均游程长度越长,游程编码的效率越高。当平均游程长度 很短时,游程编码的效率非常低。在图像的游程编码中,它只适合灰度 等级比较少的图像,例如它特别适合二值图像。
第4章 熵保持编码
4.2.1 二值图像的游程编码 二值图像是指仅有黑和白两个亮度值的图像(国际建议
规定用“1”代表黑,“0”代表白)。二值图像的应用非常 普遍,如经扫描得到的气象图、工程图、地图及由文字组成 的文件图像(黑白报纸、书籍等)。二值图像是灰度图像的一 个特例,它最经典的通信方式是传真。因此,二值图像压缩 也往往指对数字传真机扫描文件的编码。此外,二值图像压 缩还大量用于图文的光盘存储,而且传真本身也已经从图形、 文字等二值图像发展到连续色调图片的传输。
第4章 熵保持编码
第4章 熵保持编码 由表4-1和表4-2可以看到,对同一个信源,由于信源符
号缩减时排序的不同,造成了不同的码长。这两种码的平均 码长分别为
可见,虽然两种方法的Huffman码的码长不同,但平均 码长还是一样的,因而编码效率也相同。在这种情况下,这 两种码的质量可以根据码方差来衡量。码方差越小,说明 越接近等长码,因而质量越好。
第4章 熵保持编码
【例4-4】 对于静止图像的色度编码,设相邻两块的DC 系数的差值DIFF为37或-37, 请给出对应的截断Huffman编码。
【解】 编码过程如下:当DIFF=37时,根据表4-4可知, 37 在32~63范围内,因此色度码字的前缀码字为111110,尾码 位数B为6;又根据式(4-3),可知37对应的6位二进制原码为 100101;因此DIFF=37时对应的截断Huffman编码码字为 111110100101。同理可得,当DIFF=-37时,前缀码字为 111110,尾码位数B为6;37对应的6位二进制反码为011010; 因此DIFF为-37时对应的截断Huffman编码码字为11111001 1010。解码时,由前缀码111110可知尾码有6位,然后取6比 特数据得到100101或011010。若为100101,最高位是1,立 即可知DIFF=(100101)2=37; 若为011010,最高位是0,可 知DIFF=-(011010)2=-(100101)2 =-37。
第4章 熵保持编码
3. r元Huffman码
上面讨论的是二元Huffman码,它的编码方法同样可以
推广到r元编码中来。不同的只是“合2为1”变为“合r为
1”,即每次把r个概率最小的符号合并成一个新的信源符号,
并分别用0、1、…、r-1等码元表示。
为了充分利用短码,使Huffman码的
根据式(4-1),可以计算表4-1和表4-2的码方差分别为 1.36和0.16。因而编码方法二得到的码要优于编码方法一得 到的码。
由此得出,在Huffman编码过程中,为得到码方差最小 的码,当重新排列缩减信源的概率分布时,应使合并的概率 和尽量处于最高的位置,这样可使合并的信源符号重复编码 次数减少,使得码的方差变小。
q=(r-1)q+r的整数q。因此必须采用虚设符号方法,添设1 个概率为0的符号,使得q=7,q=2,从而满足式q=(r-1)q+r。
第4章 熵保持编码 图4-2 表4-3中三元Huffman码的码树
第4章 熵保持编码
4.1.2 Huffman在实际编码中的应用 在实际的语音图像压缩编码应用中,输入符号数一般还
第4章 熵保持编码 图4-1 霍夫曼编码示例
第4章 熵保持编码
Huffman编码码字本身和码长序列不是唯一的,但是平 均码长是唯一的。
造成Huffman编码不唯一的原因主要有两个: ① 每次对信源缩减时,赋予信源最后两个概率最小的 符号,因为0和1可以是任意的,所以可以得到不同的编码, 但不会影响码字的长度; ② 对信源进行缩减时,两个概率最小的符号合并后的 概率与其他多个信源符号的概率相同时,这几者在缩减信源 中进行概率排序时位置次序可以任意,因此会得到不同的 Huffman码。此时,会影响码字的长度,一般将合并的概率 放在上面,这样可获得较小的码方差。
第4章 熵保持编码
游程编码往往与其他编码方法结合使用。例如,在MPEG视频编码 中,对图像块作完离散余弦变换和量化后,经Z字形扫描将“0”系数组 织成“0”游程,作游程编码,再与非“0”系数结合组成二维事件 (RUN,Level)进行Huffman编码,其中,RUN代表“0”游程的长度, Level代表在该“0”游程后面的非“0”系数的数值。
必须使最后一步的缩减信源有r个信源符号。因此,对于r元
编码,信源X的符号个数q必须满足
q=(r-1)θ+r
(4-2)
其中, θ表示缩减的次数,r-1为每次缩减所减少的信源符号
个数。
第4章 熵保持编码
对于二元码,信源X的信源符号个数q必须满足:q=q+2, 因此,q为任意正整数时一定能找到一个q 使式q=(r-1)q+r
是非常多的。JPEG标准直流系数的理论动态范围在-1024~ 1023之间,而差分值DIFF的理论动态范围达到-2047~2047。 码表需要212-1=4095项。为此,JPEG采用将码字截断为“前 缀码(SSSS)+尾码”的方法,对码表进行了简化。
前缀码用来指明尾码的有效位数(设为B位),用标准的 Huffman编码; 尾码则直接用B位自然二进制码。当前缀码 给定后,它为定长码。对于8位量化的图像,SSSS的范围为 0~11,故其码表只需12项,如表4-4所示。根据DIFF的值由 表4-4查出其前缀码字和尾码的位数B后,则可以按式(4-3)得 到B位尾码的码字。
第4章 熵保持编码
为保证传真文件具有足够的清晰度,CCITT规定ISO的 A4幅面(210 mm×297 mm)为可接受的输入文件的最小尺寸, 对它的扫描分辨率应达到1188(或2376)条扫描线,每条线标 准采样1728点。根据统计,实际RL多在0~63之间,故 MHC码表分为结尾码和组合基干码两种,如表4-5所示。具 体编码规则如下:
① RL=0~63时,用相应的结尾码编码; ② RL=64~1728时,用“组合基干码+结尾码”编码。 ③ 行结束时添加行同步码EOL。 例如RL(黑)=128,编码为“000011001000(组合基干 码)+ 0000110111(结尾码)”。
第4章 熵保持编码 表4-5 传真文件编码的MH码表
第4章 熵保持编码 证明:设最佳排列方式的码字平均长度为 K,则
其中, P(ai)为信源符号ai的出现概率,ni为给符号ai编成的码 字的长度,而P(al)≥P(as), nl ≤ ns(l,s =1, 2, …, m)。
如将al的码字与as的码字互换,其余码字不变,经过这 样的互换以后,平均码字长度变为K ,则K 应为 K 加上两 码字互换后与互换前的平均长度之差,即
满足。 而对于r元码,q为任意正整数时不一定能找到一个整数
q使式q=(r-1)q +r满足。若q不满足式q=(r-1)q+r时,则用
虚设符号方法,增补一些概率为零的信源符号,即添加一些 信源符号:sq+1, sq+2, …, sq+t,并使它们对应的概率为零,即
pq+1=pq+2=…=pq+t=0。 此时,使得q+t满足式q+t=(r-1)q+r。
第4章 熵保持编码
(4-3)
按此规则,当DIFF非负时,尾码的最高位是“1”; 而 当DIFF为负数时,尾码的最高位应为“0”。解码时可据此 来判断DIFF的正负。当然,采用这种截断Huffman码的编码 效率会比采用标准Huffman码的编码效率稍微差一点。
第4章 熵保持编码 表4-4 JPEG基本系统中DC系数的差分值的典型Huffman编码表
因为ns≥nl ,P(al)≥P(as),所以 K ≥ K。这就是说,K 是最短 的。证毕。
第4章 熵保持编码
2. 二元Huffman码编码步骤 (1) 将信源消息符号按其出现的概率大小降序排列; (2) 取两个概率最小的符号分别配以0和1两个码元,并 将这两个概率相加作为一个新符号的概率,与未分配的符号 重新排队; (3) 对重排后的两个概率最小符号重复步骤(2)的过程。 (4) 不断继续上述过程,直到最后两个符号配以0和1为 止。 (5) 从最后一级开始,向前返回得到各个信源符号所对 应的码元序列,即相应的码字。
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