压缩技术实验编码
实验六、统计压缩编码
end y=B(n,j+1); END(t-1)=[char(END1(y)),'0']; END(t)=[char(END1(y)),'1']; t=t+1; END1=END; end A%排序后的原概率序列 END%编码结果 for i=1:n [a,b]=size(char(END(i))); L(i)=b; end
end B;%输出编码表
END1=sym('[0,1]');%给最后一列的元素编码 END=END1; t=3; d=1; for j=n-2:-1:1%从倒数第二列开始依次对各列元素编码
for i=1:t-2 if i>1 & B(i,j)==B(i-1,j) d=d+1; else d=1; end B(B(n,j+1),j+1)=-1; temp=B(:,j+1); x=find(temp==B(i,j)); END(i)=END1(x(d));
数据压缩实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解数据压缩的基本原理和方法。
2. 掌握常用数据压缩算法的应用。
3. 分析不同数据压缩算法的性能和适用场景。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据压缩工具：Huffman编码、LZ77、LZ78、RLE、JPEG、PNG三、实验内容1. Huffman编码2. LZ77编码3. LZ78编码4. RLE编码5. 图像压缩：JPEG、PNG四、实验步骤1. Huffman编码（1）设计Huffman编码树，计算每个字符的频率。
（2）根据频率构建Huffman编码树，为每个字符分配编码。
（3）将原始数据按照Huffman编码进行编码，得到压缩数据。
（4）解压缩：根据编码表还原原始数据。
2. LZ77编码（1）设计LZ77编码算法，查找匹配的字符串。
（2）将原始数据按照LZ77编码进行编码，得到压缩数据。
（3）解压缩：根据编码表还原原始数据。
3. LZ78编码（1）设计LZ78编码算法，查找匹配的字符串。
（2）将原始数据按照LZ78编码进行编码，得到压缩数据。
（3）解压缩：根据编码表还原原始数据。
4. RLE编码（1）设计RLE编码算法，统计连续字符的个数。
（2）将原始数据按照RLE编码进行编码，得到压缩数据。
（3）解压缩：根据编码表还原原始数据。
5. 图像压缩：JPEG、PNG（1）使用JPEG和PNG工具对图像进行压缩。
（2）比较压缩前后图像的质量和大小。
五、实验结果与分析1. Huffman编码（1）压缩前后数据大小：原始数据大小为100KB，压缩后大小为25KB。
（2）压缩效率：压缩比约为4:1。
2. LZ77编码（1）压缩前后数据大小：原始数据大小为100KB，压缩后大小为35KB。
（2）压缩效率：压缩比约为3:1。
3. LZ78编码（1）压缩前后数据大小：原始数据大小为100KB，压缩后大小为30KB。
（2）压缩效率：压缩比约为3.3:1。
哈夫曼树编码译码实验报告
数据结构课程设计设计题目：哈夫曼树编码译码课题名称院系学号姓名哈夫曼树编码译码年级专业成绩1、课题设计目的：在当今信息爆炸时代，如何采用有效的数据压缩技术节省数据文件的存储空间和计算机网络的传送时间已越来越引起人们的重视，哈夫曼编码正是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术。
哈夫曼编码是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，时常应用于数据压缩。
哈弗曼编码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浮现的估算概率而建立起来的。
课题设计目的与设计意义2、课题设计意义：哈夫曼编码的应用很广泛，利用哈夫曼树求得的用于通信的二进制编码称为哈夫曼编码。
树中从根到每一个叶子都有一条路径，对路径上的各分支约定：指向左子树的分支表示“0”码，指向右子树的分支表示“1”码，取每条路径上的“0”或者“1”的序列作为和各个叶子对应的字符的编码，这就是哈夫曼编码。
哈弗曼译码输入字符串可以把它编译成二进制代码，输入二进制代码时可以编译成字符串。
指导教师：年月日第一章需求分析 (1)第二章设计要求 (1)第三章概要设计 (2)(1)其主要流程图如图 1-1 所示。
(3)(2)设计包含的几个方面 (4)第四章详细设计 (4)(1)①哈夫曼树的存储结构描述为： (4)(2)哈弗曼编码 (5)(3)哈弗曼译码 (7)(4)主函数 (8)(5)显示部份源程序： (8)第五章调试结果 (10)第六章心得体味 (12)第七章参考文献 (12)附录： (12)在当今信息爆炸时代，如何采用有效的数据压缩技术节省数据文件的存储空间和计算机网络的传送时间已越来越引起人们的重视，哈夫曼编码正是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术。
哈夫曼编码是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，时常应用于数据压缩。
哈弗曼编码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。
2-1 数据压缩编码基本理论
3、算术编码
原理：根据信源不同符号概率的不同，分别 对应[0，1）中不同的区间，每个符号用对 应区间内的任意一个实数表示，这个实数 就是该符号对应的码字。 特点：只有算术运算，无论原数据位多长， 每次编码算法只处理一个数据符号，因此 编码效率高。
符号
00
01
10
11
例1
概率
初始区间
0.1
[0, 0.1)
3、算术编码
二、无损编码（统计编码、熵编码）
1、行程编码(run length code,RLC也叫游程编码) 压缩原始数据中相同的字节序列
例：原始字符串RTTTTTTTTABBBCDIU
行程编码将字符串变换为： R＃8TABBBCDIU
将原来17个字符压缩为12个字符。
2、霍夫曼（Huffman）编码
自适应算术编码特点
自适应算术编码可以在编码过程中根据符 号出现的频繁程度，动态地修改分布概率， 因此不需要在编码前求出信源概率，但要 求编码器和解码器使用的概率模型一致。
三、有损编码
1、预测编码 2、子带编码
3、变换编码
4、矢量量化编码
5、其它编码
三、有损编码
1、预测编码
脉冲编码调制(pulse code modulation,PCM)
率；
（3）重复（1）和（2），直到概率和达到1为止； （4）将最后合并的元素作为树根，每个原始信 源作为树叶，构成一个编码二叉树；从树根到 树叶，对合并的两个分支分别赋予1和0；
（5）对每一符号写出从树根到信源点1、0序列
即为该符号的编码。
复习
数据可压缩的原因 数据压缩的种类 数据压缩的技术指标 无损压缩的常见技术：行程编码、霍夫曼 编码、算术编码
第三章 数字电视视音频信号压缩编码技术
为帧内预测编码；三维预测与前面的帧有关，所以也称为帧 间预测编码。
二、 变换编码
变换编码也有变换、量化、编码三大过程：
1、离散余弦变换——DCT的基本思想
DCT变换是把空间域上的信号变换到 频率域上，使能量在空间域上分散分布的 原信号变换后能量在频率域上相对集中到 某些少数区域内，即将空间域上的信号样 值变换成频率域上的系数，经变换后的系 数按频率由低到高分布。
率为 p(xi )，且有 p(xi ) 1，则x1,x2,x3…xn所包含的 i 1
信息量分别为 log2 p(x1), log2 p(x2 ) log2 p(xn ) 。 于是，每个符号所含信息量的统计平均值，即平均
信息量为：
H(x) p(x1)log2 p(x1) p(x2)log2(x2)
⑵对每一块像块进行DCT变换。 ⑶对变换后的系数进行量化。 ⑷进行之字形扫描（读出）和零游程编码。
3、DCT压缩编码的过程为：
三、统计编码（熵编码）
统计编码是基于信号统计特性的编码技术。 基本原理：
按信源符号出现概率的不同分配以不同长
度的码字（bit数），概率大的分配以短的码字， 概率小的分配以长的码字。这样使最终的平均
三、压缩的途径及方法
1、行、场逆程不传送，在接收端重新形成。 2、亚奈奎斯特取样 fs＜2fm。使混叠分量与 亮度谱线交错。
3、采用高效编码――信源编码。去除电视信号 中的冗余。
3.3 常用的数字电视视频压缩编码技术
一、 预测编码
1、预测编码的基本原理 利用某种数学模式对以前已知的相关数据进
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。
霍夫曼编码的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解霍夫曼编码的基本原理和实现方法。
2. 掌握霍夫曼编码在数据压缩中的应用。
3. 通过实验，加深对数据压缩技术的理解。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 开发环境：Visual Studio 20194. 数据源：文本文件三、实验原理霍夫曼编码是一种常用的数据压缩算法，适用于无损数据压缩。
它通过使用变长编码表对数据进行编码，频率高的数据项使用短编码，频率低的数据项使用长编码。
霍夫曼编码的核心是构建一棵霍夫曼树，该树是一种最优二叉树，用于表示编码规则。
霍夫曼编码的步骤如下：1. 统计数据源中每个字符的出现频率。
2. 根据字符频率构建一棵最优二叉树，频率高的字符位于树的上层，频率低的字符位于树下层。
3. 根据最优二叉树生成编码规则，频率高的字符分配较短的编码，频率低的字符分配较长的编码。
4. 使用编码规则对数据进行编码，生成压缩后的数据。
5. 在解码过程中，根据编码规则恢复原始数据。
四、实验步骤1. 读取文本文件，统计每个字符的出现频率。
2. 根据字符频率构建最优二叉树。
3. 根据最优二叉树生成编码规则。
4. 使用编码规则对数据进行编码，生成压缩后的数据。
5. 将压缩后的数据写入文件。
6. 读取压缩后的数据，根据编码规则进行解码，恢复原始数据。
7. 比较原始数据和恢复后的数据，验证压缩和解码的正确性。
五、实验结果与分析1. 实验数据实验中，我们使用了一个包含10000个字符的文本文件作为数据源。
在统计字符频率时，我们发现字符“e”的出现频率最高，为2621次，而字符“z”的出现频率最低，为4次。
2. 实验结果根据实验数据，我们构建了最优二叉树，并生成了编码规则。
使用编码规则对数据源进行编码，压缩后的数据长度为7800个字符。
将压缩后的数据写入文件，文件大小为78KB。
接下来，我们读取压缩后的数据，根据编码规则进行解码，恢复原始数据。
比较原始数据和恢复后的数据，发现两者完全一致，验证了压缩和解码的正确性。
1.2.3数据编码及压缩教学设计2023—2024学年人教中图版(2019)高中信息技术必修1
强调重点和难点，帮助学生形成完整的知识体系。
（四）巩固练习（预计用时：5分钟）
随堂练习：
随堂练习题，让学生在课堂上完成，检查学生对数据编码及压缩知识的掌握情况。
鼓励学生相互讨论、互相帮助，共同解决练习题。
错题订正：
针对学生在随堂练习中出现的错误，进行及时订正和讲解。
（二）课堂导入（预计用时：3分钟）
激发兴趣：
提出问题或设置悬念，引发学生的好奇心和求知欲，引导学生进入学习状态。
回顾旧知：
简要回顾上节课学习的数据编码及压缩内容，帮助学生建立知识之间的联系。
提出问题，检查学生对旧知的掌握情况，为新课学习打下基础。
（三）新课呈现（预计用时：25分钟）
知识讲解：
清晰、准确地讲解数据编码的基本原理和常见的数据压缩技术，结合实例帮助学生理解。
此外，我还发现学生在小组讨论中往往能够更好地发挥自己的思维，表达自己的观点。因此，我会更多地采用互动探究的教学方法，设计小组讨论环节，让学生在讨论中思考，在学习中交流，提高他们的合作精神和沟通能力。
然而，我也发现，在课堂中，有些学生往往因为害怕犯错而不愿意发言，这限制了他们的思考和表达。因此，我会在未来的教学中，更多地鼓励学生发言，表达自己的观点，即使他们可能不完全正确。我会告诉他们，犯错是学习的过程，只有通过犯错，我们才能更好地理解知识，掌握技能。
2.教学软件和工具：使用教学软件和工具进行编码和压缩实验，提供可视化界面和交互式操作，帮助学生更好地掌握实际操作技巧和方法。
3.在线资源和平台：利用在线资源和平台，提供相关的学习资料、案例和实践项目，方便学生自主学习和实践，提高他们的学习效果和效率。
教学流程
哈夫曼编码实验报告心得
哈夫曼编码实验报告心得简介哈夫曼编码是一种用于数据压缩的算法，在信息论和编码理论中扮演着重要的角色。
它基于将出现频率较高的字符用较短的二进制编码表示，而将较少出现的字符用较长的二进制编码表示，从而达到压缩数据的目的。
在这次实验中，我对哈夫曼编码进行了深入的学习和实践，并对其进行了评估和测试。
通过实验，我对哈夫曼编码有了更深入的了解，并收获了一些宝贵的心得体会。
实验过程步骤一：构建哈夫曼树首先，我需要根据给定的数据集构建哈夫曼树。
在构建哈夫曼树的过程中，我采用了优先队列来保存节点，每次选择权重最小的节点进行合并，直到最终合并成一棵完整的哈夫曼树。
步骤二：生成编码表构建好哈夫曼树之后，我需要根据这棵树生成每个字符对应的二进制编码。
这一步需要按照哈夫曼树的路径从根节点到叶子节点进行遍历，每经过一条左子树的路径，就加上一个0，每经过一条右子树的路径，就加上一个1，直到达到叶子节点为止。
步骤三：进行编码压缩生成编码表之后，我根据编码表对原始数据进行了编码压缩。
将每个字符通过其对应的二进制编码进行替换，得到了压缩后的数据。
步骤四：进行解码还原最后，我对压缩后的数据进行解码还原。
通过对编码表的反向查找，将二进制编码转换为原始字符，得到了还原后的数据。
心得体会通过这次实验，我对哈夫曼编码有了更深入的了解。
一开始我遇到了一些困难，例如如何构建哈夫曼树和生成编码表，但通过查阅相关资料和和老师的指导，我逐渐掌握了相关的知识和技巧。
实验中，我发现哈夫曼编码在压缩数据方面有着很好的效果。
根据实验结果，使用哈夫曼编码可以将原始数据压缩到原来的约50%左右，这对于节省存储空间和加快数据传输速度都有着重要的意义。
另外，在实验过程中，我也意识到了哈夫曼编码的一些局限性。
由于是根据字符出现的频率进行编码，在处理一些重复的字符时，哈夫曼编码的压缩效果并不理想。
此外，哈夫曼编码的编解码速度受到哈夫曼树的构建和编码表的生成等步骤的影响，对于大规模数据的处理并不高效。
4.3.5________LZW编码
LZW 编码特点
无损压缩，适于压缩/解压文本和程序 压缩率高，在无损压缩法中，LZW方式 的压缩率出类拔萃 不需事先扫描数据 使用可变长代码 对反复使用具有相同文字记录和图形的 文件很有效
LZW 算法思想
将原始。 算法基于一个转换表或字串表， 它将输入字符映象到编码中，使用 可变长代码，最大代码长度为 12 位。
4.3.5 LZW 编码
(Lempel – Zev & Welch Encoding)
1977年，两位以色列教授发明了 Lempel – Zev 压缩技术，介绍了查找冗余字符串和将此字符串用 较短的符号标记替代的技术，并对原先设想的字符 串为基础的压缩技术做了实验工作。1985年，美国 的 Welch 将此技术实用化，取得了 LZW 专利。 LZW 算法在压缩文本和程序数据的压缩技术中 唱主角，成为 Winzip、Zip/unzip 等主要压缩程序 Winzip、 的核心算法。
图像压缩与编码技术测试
图像压缩与编码技术测试（答案见尾页）一、选择题1. 在数字图像处理中，以下哪种编码方式常用于无损压缩？A. JPEGB. PNGC. GIFD. BMP2. 对于图像压缩，以下哪个指标通常用来衡量压缩率？A. 压缩比B. 信噪比C. 亮度D. 色彩深度3. 在JPEG压缩算法中，哪一个步骤是至关重要的？A. 采样B. 量化C. 编码D. 解码4. 在无损图像压缩中，以下哪种方法通常不被采用？A. 霍夫曼编码B. LZW编码C. DNSQ编码D. 运行长度编码5. 图像编码中，哪种格式通常用于视频传输？A. MP4B. AVIC. WMVD. GIF6. 在JPEG编码标准中，采用了以下哪种变换方法？A. DCT变换B. DFT变换C. KLT变换D. Wavelet变换7. 在图像压缩中，以下哪种技术可以用来去除图像中的噪声？A. 均值滤波B. 中值滤波C. 高斯滤波D. 模糊滤波8. 在DICOM医学图像格式中，哪种压缩算法被广泛应用？A. JPEGB. JPEG-2000C. JPEG-LSD. JPEG XR9. 在无损图像压缩中，以下哪种算法可以实现无损恢复？A. LZW编码B. Huffman编码C. Run-Length encodingD. Discrete cosine transform (DCT)10. 在图像编码中，以下哪种格式具有很好的兼容性和可扩展性？A. HEVCB. VP9C. AV1D. H.26411. 图像压缩与编码技术的基本概念是什么？A. 通过有损或无损方法减少图像数据量的技术B. 图像识别和处理技术C. 图像存储技术D. 图像传输技术12. 在数字图像处理中，以下哪个选项不是常用的图像格式？A. JPEGB. GIFC. BMPD. PNG13. 图像压缩编码中，哪种方法通常具有较高的压缩比？A. 霍夫曼编码B. LZW编码C. DIY编码D. 运行长度编码14. 在静态图像压缩中，哪种格式通常被用于Web页面？A. JPEGB. PNGC. GIFD. BMP15. 以下哪个因素会影响图像压缩编码的效果？A. 图像的分辨率B. 图像的色彩深度C. 图像的感兴趣区域D. 图像的动态范围16. 在无损图像压缩中，哪种算法通常被使用？A. LZWB.霍夫曼编码C. DIY算法D. LBG17. 图像编码中，哪种方法可以确保最高的图像质量？A. HR压缩B. LR压缩C. FLIP压缩D. AI压缩18. 在动态图像压缩中，哪种格式通常被使用？A. MP4B. AVIC. WMVD. MPG19. 图像压缩与编码技术的未来发展趋势是什么？A. 更高的压缩比B. 更快的编码速度C. 更好的图像质量D. 更多的个性化压缩方案20. 在实际应用中，哪种类型的图像压缩编码器是最常见的？A. 基于软件的压缩器B. 基于硬件（ASIC）的压缩器C. 基于云的压缩器D. 基于网络的压缩器21. 图像压缩与编码技术的基本原理是什么？A. 通过去除图像中的冗余信息来减小文件大小B. 通过变换域方法对图像进行预处理和量化C. 通过有损或无损方法去除图像中的高频信息D. 通过预测编码技术对图像进行空间和时间上的预测22. 在数字图像处理中，常用的图像格式有哪些？A. JPEGB. PNGC. GIF23. JPEG压缩算法中，哪种因子影响图像的质量和压缩比？A. 预览质量（PQ）B. 压缩比（CR）C. 量子化步长（QS）D. 参考帧数量24. 下列哪种编码方式属于无损压缩？A. JPEGB. PNGC. GIFD. MPEG25. 在视频压缩中，常用的运动估计和补偿技术有哪些？A. 运动矢量检测B. 时间域滤波C. 空间域滤波D. 预测编码26. 在H./AVC视频编码标准中，哪种帧内预测模式是通过利用像素间的空间相关性来减少预测误差的？A. 稀疏表示B. 基于DCT的预测C. 基于DCT的变换D. 基于DCT的整数变换27. 在图像压缩中，哪种方法可以用来测量图像的熵？A. 基于块的算法B. 基于像素的算法C. 基于模式的算法D. 基于统计的算法28. 在多媒体通信中，哪种协议用于实时传输音视频数据？B. RTCPC. RTSPD. RSVP29. 在数字水印技术中，哪种算法用于嵌入水印？A. 霍夫曼编码B. 离散余弦变换C. 对称密钥算法D. 高级加密标准30. 在图像识别技术中，哪种算法用于提取图像的特征？A. 凸包算法B. K-均值聚类算法C. 支持向量机（SVM）D. 深度学习算法31. 在数字图像处理中，以下哪种编码方法被广泛用于无损图像压缩？A. JPEGB. PNGC. GIFD. BMP32. 对于图像压缩算法，以下哪个因素对压缩比有显著影响？A. 图像分辨率B. 图像颜色深度C. 图像质量要求D. 图像编码效率33. 在静态图像压缩中，以下哪种格式被广泛支持，并且具有较高的压缩比？A. JPEGB. PNGC. GIFD. TIFF34. 在动态图像压缩中，以下哪种编码标准被广泛使用？A. H.261B. H.264C. MPEG-2D. AVI35. 对于图像去噪，以下哪种方法可以有效地保留图像边缘信息？A. 中值滤波B. 均值滤波C. 高斯滤波D. 深度学习方法36. 在图像压缩中，以下哪种方法可以实现无损压缩？A. JPEGB. PNGC. GIFD. LZW37. 对于彩色图像压缩，以下哪种格式提供了较高的压缩比并且具有良好的图像质量？A. JPEGB. PNGC. GIFD. BMP38. 在医学图像处理中，以下哪种图像格式被广泛支持，并且具有较好的压缩性能？A. DICOMB. JPEGC. PNGD. GIF39. 对于视频压缩，以下哪种编码标准被广泛使用，并且在高清视频压缩中具有较高的压缩比？A. H.261B. H.264C. MPEG-2D. AVI40. 在图像压缩与编码技术中，以下哪种算法可以有效地消除图像中的伪影？A. 运动估计与补偿B. 非局部均值滤波C. 各向异性扩散滤波D.深度学习方法二、问答题1. 什么是图像压缩与编码技术？它们的主要应用场景有哪些？2. 常见的图像压缩算法有哪些？它们的优缺点是什么？3. 图像编码技术中常用的信道编码方式有哪些？它们的作用是什么？4. 简述一下图像压缩与编码过程中可能遇到的问题及其解决方法。
多媒体技术LZW编码实验报告(word文档良心出品)
多媒体技术LZW编码实验报告班级姓名学号实验名称：LZW算法的编程实现实验内容：用C++语言编写程序来实现LZW算法一、LZW定义：LZW就是通过建立一个字符串表,用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩. 字符串和编码的对应关系是在压缩过程中动态生成的,并且隐含在压缩数据中,解压的时候根据表来进行恢复,算是一种无损压缩.在本次实验中我们就进行了LZW编码以及译码简单算法的编写。
LZW编码又称字串表编码，是无损压缩技术改进后的压缩方法。
它采用了一种先进的串表压缩，将每个第一次出现的串放在一个串表当中，用一个数字来表示串，压缩文件只进行数字的存贮，则不存贮串，从而使图像文件的压缩效率得到了较大的提高。
LZW编码算法的原理是首先建立一个词典，即跟缀表。
对于字符串流，我们要进行分析，从词典中寻找最长匹配串，即字符串P在词典中，而字符串P+后一个字符C不在词典中。
此时，输出P对应的码字，将P+C放入词典中。
经过老师的举例，我初步知道了对于一个字符串进行编码的过程。
二、编码的部分算法与分析如下：首先根据需要得建立一个初始化词典。
这里字根分别为 A B C。
具体的初始化算法如下：void init()//词典初始化{dic[0]="A";dic[1]="B";dic[2]="C";//字根为A,B,Cfor(int i=3;i<30;i++)//其余为空{dic[i]="";}}对于编码算法的建立，则需先建立一个查找函数，用于查找返回序号：int find(string s){int temp=-1;for(int i=0;i<30;i++){if(dic[i]==s) temp=i+1;}return temp;}接下来就可以编写编码算法了。
void code(string str){init();//初始化char temp[2];temp[0]=str[0];//取第一个字符temp[1]='\0';string w=temp;int i=1;int j=3;//目前字典存储的最后一个位置cout<<"\n 编码为：";for(;;){char t[2];t[0]=str[i];//取下一字符t[1]='\0';string k=t;if(k=="") //为空，字符串结束{cout<<" "<<find(w);break;//退出for循环,编码结束}if(find(w+k)>-1){w=w+k;i++;}else{cout<<" "<<find(w);string wk=w+k;dic[j++]=wk;w=k;i++;}}cout<<endl;for(i=0;i<j;i++){cout<<setw(45)<<i+1<<setw(12)<<dic[i]<<endl;}cout<<endl;}三、译码是编码的逆过程：在译码中根缀表仍为A,B,C。
第四章 数字压缩编码技术
第四章数字压缩编码技术1 数字压缩的必要性数字信号有很多优点，但当模拟信号数字化后其频带大大加宽，一路6MHz的普通电视信号数字化后，其数码率将高达167Mbps，对储存器容量要求很大，占有的带宽将达80MHz左右，这样将使数字信号失去实用价值。
数字压缩技术很好地解决了上述困难，压缩后信号所占用的频带大大低于原模拟信号的频带。
因此说，数字压缩编码技术是使数字信号走向实用化的关键技术之一，表4－1列出了各种应用的码率。
有线电视网中数字压缩技术主要包括用于会议电视系统的H.261压缩编码，用于计算机静止图像压缩的JPEG和用于活动图像压缩的MPEG数字压缩技术。
2 图像压缩编码的可能性从信息论观点来看，图像作为一个信源，描述信源的数据是信息量(信源熵)和信息冗余量之和。
信息冗余量有许多种，如空间冗余，时间冗余，结构冗余，知识冗余，视觉冗余等，数据压缩实质上是减少这些冗余量。
可见冗余量减少可以减少数据量而不减少信源的信息量。
从数学上讲，图像可以看作一个多维函数，压缩描述这个函数的数据量实质是减少其相关性。
另外在一些情况下，允许图像有一定的失真，而并不妨碍图像的实际应用，那么数据量压缩的可能性就更大了。
3 图像压缩编码方法的分类编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，比如从信息论角度出发可分为两大类：(1)冗余度压缩方法，也称无损压缩，信息保持编码或熵编码。
具体讲就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。
(2)信息量压缩方法，也称有损压缩，失真度编码或熵压缩编码。
也就是讲解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。
应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分类为：(1)无损压缩编码种类·哈夫曼编码·算术编码·行程编码·Lempel zev编码(2)有损压缩编码种类·预测编码：DPCM，运动补偿·频率域方法：正文变换编码(如DCT)，子带编码·空间域方法：统计分块编码·模型方法：分形编码，模型基编码·基于重要性：滤波，子采样，比特分配，矢量量化(3)混合编码·JBIG，H261，JPEG，MPEG等技术标准衡量一个压缩编码方法优劣的重要指标是：(1)压缩比要高，有几倍、几十倍，也有几百乃至几千倍；(2)压缩与解压缩要快，算法要简单，硬件实现容易；(3)解压缩的图像质量要好。
多媒体数据压缩编码技术
三、图像冗余度和编码效率
根据香农信息保持编码定理，假设某无干扰信息源旳熵值为H(x),假如能找到一种编码措施，其编码平均长度 存在一种下限，这个下限是信源信息熵H(x)，即最佳信息保持编码旳平均码长无限接近信源熵值。若原始图像平均码长为 ，则
为灰度级i相应旳码长， 为灰度级i出现旳概率。图像旳冗余度可定义为：
第四节 数据压缩编码旳国际原则
一、静态图像压缩编码原则——JPEG 二、运动图像压缩编码原则——MPEG
一、静态图像压缩编码原则——JPEG
（一）JPEGJPEG(Joint Photographic Expert Grout)原则是由IS0旳联合摄影教授组制定旳，1986年成立教授组，1992年完毕旳原则，简称JPEG原则，用于静止图像压缩编码原则。该原则合用于多种辨别率和格式旳连续色调图像旳压缩，可将24位单帧彩色图像，压缩到2位而依然具有很好旳图像质量。
图像旳压缩与解码 图像数据一般旳都存在多种信息旳冗余，如空间冗余、信息熵冗余、视觉冗余、构造冗余等。想方法去掉多种冗余，保存真正有用旳信息，就是图像压缩。把信号进行压缩旳过程常称为图像编码，恢复原图像旳过程常称为解码。
图像压缩领域常用旳编码有： 1. 信息保持编码：主要应用于图像数字存储方面。要求：无失真编码。 2. 保真度编码 ：主要应用于数字电视技术和静止图像通信方面。要求：在确保保真度旳条件下允许一定旳失真。 3. 特征提取 ：主要应用于某些图像辨认和分析技术中，要求：对需要旳特征信息进行编码，就能够压缩图像数据。
二、医学数据压缩
医学图像压缩得以实施旳两个主要根据： 医学图像旳统计特征和人类视觉特征 1. 利用图像本身固有旳统计特征来降低原始医学图像数据中旳冗余信息，采用某种编码措施减小原始图像文件旳大小。 2.因为人类旳视觉系统能从极为杂乱旳图像中抽象出有意义旳信息，并以非常精炼旳信息形式传到大脑，而且视觉系统对图像中旳不同部分旳敏感程度是不同旳，能够利用人类旳视觉特征清除医学图像中对信息传播和整合影响小旳部分，获取较大旳压缩比。
关于编码的实验报告
一、实验目的1. 理解编码的基本原理及其在数据传输、存储等方面的作用。
2. 掌握哈夫曼编码和LZ编码的原理及实现方法。
3. 通过实验，验证编码算法在数据压缩、解压缩方面的效果。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 开发工具：Visual Studio 2019三、实验内容1. 哈夫曼编码实验（1）统计待编码文本中字符出现的频率。
（2）构建哈夫曼树，并根据哈夫曼树生成字符编码。
（3）对文本进行编码，生成编码后的文本。
（4）对编码后的文本进行解码，验证解码效果。
2. LZ编码实验（1）实现LZ编码算法，对文本进行压缩。
（2）实现LZ解码算法，对压缩后的文本进行解压缩。
（3）比较压缩前后的文本大小，计算压缩率。
四、实验步骤1. 哈夫曼编码实验步骤（1）编写函数，用于统计文本中字符出现的频率。
（2）编写函数，用于构建哈夫曼树。
（3）编写函数，用于根据哈夫曼树生成字符编码。
（4）编写函数，用于对文本进行编码。
（5）编写函数，用于对编码后的文本进行解码。
（6）编写主函数，实现上述功能，并输出实验结果。
2. LZ编码实验步骤（1）编写函数，用于实现LZ编码算法，对文本进行压缩。
（2）编写函数，用于实现LZ解码算法，对压缩后的文本进行解压缩。
（3）编写主函数，实现上述功能，并输出实验结果。
五、实验结果与分析1. 哈夫曼编码实验结果与分析（1）统计文本中字符出现的频率。
（2）构建哈夫曼树，生成字符编码。
（3）对文本进行编码，生成编码后的文本。
（4）对编码后的文本进行解码，验证解码效果。
实验结果显示，哈夫曼编码能够有效地压缩文本数据，压缩后的文本大小明显减小，解码效果良好。
2. LZ编码实验结果与分析（1）实现LZ编码算法，对文本进行压缩。
（2）实现LZ解码算法，对压缩后的文本进行解压缩。
（3）比较压缩前后的文本大小，计算压缩率。
实验结果显示，LZ编码能够有效地压缩文本数据，压缩后的文本大小明显减小，压缩率较高。
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？
压缩实验报告
压缩实验报告压缩实验报告引言：压缩技术是现代信息技术中不可或缺的一部分。
它可以将大量的数据压缩成较小的体积，从而节省存储空间和传输带宽。
本实验旨在探究不同压缩算法的效果，并比较它们的优缺点。
一、实验设备和方法本实验使用了一台配置较高的计算机，并安装了常用的压缩软件。
实验过程中，我们选择了两种常见的压缩算法：Huffman编码和Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法。
二、实验过程1. Huffman编码：Huffman编码是一种基于字符出现频率的压缩算法。
它通过构建哈夫曼树，将出现频率较高的字符用较短的编码表示，而出现频率较低的字符用较长的编码表示。
我们首先选择了一个文本文件进行压缩实验。
通过对文件进行统计分析，我们得到了每个字符的出现频率。
然后，根据频率构建了一棵哈夫曼树，并生成了对应的编码表。
最后，我们将原始文本文件使用Huffman编码进行压缩，并记录了压缩后的文件大小。
2. LZW算法：LZW算法是一种基于字典的压缩算法。
它通过建立字典并将输入文本与字典中的条目进行匹配，从而实现压缩。
当输入文本中的字符序列在字典中不存在时，将其添加到字典中，并输出前一个匹配的条目的编码。
我们选择了一段音频文件进行LZW算法的压缩实验。
首先，我们将音频文件转化为二进制数据，并建立一个初始字典，包含所有可能的字符。
然后，按照LZW算法的步骤，将输入文本与字典中的条目进行匹配，并输出对应的编码。
最后，我们记录了压缩后的文件大小。
三、实验结果与分析通过对压缩后的文件大小进行比较，我们得出了以下结论：1. Huffman编码相对于LZW算法，在处理文本文件时具有更好的压缩效果。
这是因为文本文件中存在大量重复的字符，而Huffman编码可以根据字符的出现频率进行编码，从而实现较高的压缩比。
2. LZW算法在处理音频文件时表现更好。
音频文件中的数据通常具有较高的连续性，而LZW算法可以通过建立字典并匹配连续的字符序列，实现较好的压缩效果。
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压缩技术实验编码实验一统计编码实验目的1.熟悉统计编码的原理2.掌握r元Huffman编码的方法；3.了解Huffman编码效率及冗余度的计算;二、实验原理霍夫曼编码，又称最佳编码，根据字符出现概率来构造平均长度最短的变长编码。
Huffman编码步骤：(1)把信源符号x i(i=1,2,…按出现概率的值由大到小的顺序排列；(2)对两个概率最小的符号分别分配以“ 0和“ 1,'然后把这两个概率相加作为一个新的辅助符号的概率；(3)将这个新的辅助符号与其他符号一起重新按概率大小顺序排列；⑷跳到第2步，直到出现概率相加为1为止；(5)用线将符号连接起来，从而得到一个码树，树的N个端点对应N个信源符号；(6)从最后一个概率为1的节点开始，沿着到达信源的每个符号，将一路遇到的二进制码“ 0或“ 1顺序排列起来，就是端点所对应的信源符号的码字。
以上是二元霍夫曼编码。
如果是r元霍夫曼编码，则应该如何做呢？在HUFFMAN 编码方案中，为出现概率较小的信源输出分配较长的码字，而对那些出现可能性较大的信源输出分配较短的码字。
为此，首先将r 个最小可能的信源输出合并成为一个新的输出，该输出的概率就是上述的r 个输出的概率之和。
重复进行该过程直到只剩下一个输出为止。
信源符号的个数q 与r 必须满足如下的关系式：q = (r-1) n + r n 为整数如果不满足上述关系式，可通过添加概率为零的信源符号来满足。
这样就生成了一个树，从该树的根节点出发并将0、1 分别分配给任何r 个来自于相同节点的分支，生成编码。
可以证明用这种方法产生的编码在前向树类编码中具有最小的平均长度。
举例：对于取值为u={u1,u2,u3,u4,u5,u6} 其相应的概率为p={0.1 ，0.3，0.05，0.09，0.21，0.25}的信源，试设计一个3 元HUFFMAN 码，求出码子的平均长度与编码效率。
注：因为是 码字的平均长度L=2 X 0.1+1 X 0.3+3 X 0.05+3 X 0.09+2 X0.21+1 X 0.25=1.59信源的熵H ( u ) = (0.1 X Iog2(0.1)+ 0.3X Iog2(0.3)+ 0.05XIog2(0.05)+ 0.09X Iog2(0.09)+0.21 X Iog2(0.21)+ 0.25X Iog2(0.25)=2.3549编码效率 Q=0.9345用MATLAB 实现该编码的方法可用下面的矩阵来说明：20 U 1 0.1① 0.3② 0.3⑤0.3⑤0.3③ 0.45 ①11 U 20.3② 0.25 ⑥0.25 ④ 0.25④ 0.25②0.3③211U 3 0.05 ③ 0.21 ⑤ 0.21 ③ 0.21 ③ 0.45 ① 0.25②20 til 0. 1 0.3 1 u20.30. 25 211u3 0. 05 0.21 川ul 0. 09 0. 1 22 u50.21a 090 u6 ().25 a 05*0.3 *0.25 *0. 21 *0. 14養0. 1 —-3元编码，所以每次3个概率值相加。
0.45 0.3 ・ 0.212 U4 0.09 ④0.1①0.1②0.14①22 U5 0.21 ⑤0.09 ④0.14 ①0.1②0 U6 0.25⑥0.05 ③0.⑦0⑦注：每次3个数加完后，重新按序分配编号，在按概率 值重新排序，再进行下次加数注：m 中每一行为按概率值重新排序后的编号列，一共 三次概率值排序；单箭头表示两次排序中的概率值并未 参加加数，未改变；多箭头表示箭头所指向的多项概率 值相加后得到箭头源的概率值。
注：c 为编码矩阵，从最后一行开始，因为是 3元编码, 故按0、1、2开始编码。
根据m 中的箭头，单箭头不变, 多箭头根据箭头源每上一层则箭头源编码后再加一位， 同一层中加的位数按 0、1、2顺序添加。
m 矩阵第I (1>1 )行中的‘ 1'记录了合并后的信源符号在新信源中的位置实验步骤1. 输入初始概率分布p 和码元数r ;2. 检查是否满足q = (n-1)r + r (q 为输入信源的个 数)，如果不满足则补零使之满足；3.排序得m 矩阵c=7m= 222 0 0211 12 20 2 0 120 222104．根据m 矩阵获得c 矩阵5．从c 矩阵中取出最后的码字矩阵h 并计算平均码长和编码效率。
四、实验仪器1计算机；2MATLAB 程序；3移动式存储器（软盘、U 盘等）；4记录用的笔、纸。
五、实验报告内容1、实验目的2、实验要求3、实验环境4、实验内容（叙述操作过程，提交主要程序段）5、实验结论6、实验总结六、思考题1 什么是霍夫曼编码？在Matlab 中如何实现？2 r 元霍夫曼编码的原理和过程？实验二量化与变换编码一、实验目的1．理解有损压缩和无损压缩的概念；2．理解图像压缩的主要原则和目的；3. 掌握DCT 编码的原理4.了解游程编码的原理二、实验原理1.图像压缩原理图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。
图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。
不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。
压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。
信息的冗余量有许多种，如空间冗余，时间冗余，结构冗余，知识冗余，视觉冗余等，数据压缩实质上是减少这些冗余量。
高效编码的主要方法是尽可能去除图像中的冗余成分，从而以最小的码元包含最大的图像信息。
编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，从信息论角度出发可分为两大类。
（1）冗余度压缩方法，也称无损压缩、信息保持编码或嫡编码。
具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。
（2）信息量压缩方法，也称有损压缩、失真度编码或烟压缩编码。
也就是说解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。
应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3 类：（1）无损压缩编码种类哈夫曼（Huffman ）编码，算术编码，游程（RLE ）编码，Lempel zev 编码。
（2）有损压缩编码种类预测编码，DPCM ，运动补偿；频率域方法：正交变换编码（如DCT），子带编码；空间域方法：统计分块编码；模型方法：分形编码，模型基编码；基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化；（3）混合编码。
有JBIG ，H261，JPEG ，MPEG 等技术标准。
本实验主要利用MATLAB 程序进行离散余弦变换（DCT ）压缩和游程编码（Run Length Encoding ，RLE ）。
1）离散余弦变换（DCT）图像压缩原理离散余弦变换DCT 在图像压缩中具有广泛的应用，它是JPEG 、MPEG 等数据压缩标准的重要数学基础。
和相同图像质量的其他常用文件格式（如GIF（可交换的图像文件格式），TIFF（标签图像文件格式），PCX （图形文件格式））相比，JPEG是目前静态图像中压缩比最高的。
JPEG 比其他几种压缩比要高得多，而图像质量都差不多(JPEG 处理的图像只有真彩图和灰度图)。
正是由于其高压缩比，使得JPEG 被广泛地应用于多媒体和网络程序中。
JPEG有几种模式，其中最常用的是基于DCT 变换的顺序型模式，又称为基本系统(Baseline)。
用DCT 压缩图像的过程为：(1)首先将输入图像分解为8X 8或16X 16的块，然后对每个子块进行二维DCT变换。
(2)将变换后得到的量化的DCT 系数进行编码和传送，形成压缩后的图像格式。
用DCT 解压的过程为：(1)对每个8X 8或16X 16块进行二维DCT反变换。
(2)将反变换的矩阵的块合成一个单一的图像。
余弦变换具有把高度相关数据能量集中的趋势，DCT 变换后矩阵的能量集中在矩阵的左上角，右下的大多数的DCT 系数值非常接近于0。
对于通常的图像来说，舍弃这些接近于0 的DCT 的系数值，并不会对重构图像的画面质量带来显著的下降。
所以，利用DCT 变换进行图像压缩可以节约大量的存储空间。
压缩应该在最合理地近似原图像的情况下使用最少的系数。
使用系数的多少也决定了压缩比的大小。
在压缩过程的第2 步中，可以合理地舍弃一些系数，从而得到压缩的目的。
在压缩过程的第2 步，还可以采用RLE 和Huffman 编码来进一步压缩。
2）游程编码（RLE原理：例如如下这幅的二值图像，如果采用游程编码可以按如下格式保存其中10 和8 表示图像的宽和高。
在这个小例子中游程编码并没有起到压缩图像的作用。
这是由于这个图的尺寸过小，当图像尺寸较大时游程编码还是不错的无损压缩方法。
对于灰度图像和二值图像，用游程编码—般都有很高的压缩率。
游程编码方法实现起来很容易，对于具有长重复值的串的压缩编码很有效，例如：对于有大面积的阴影或颜色相同的图像，使用这种方法压缩效果很好。
很多位图文件格式都采用游程编码，如TIFF，PCX GEM BMF等。
三、实验步骤1打开计算机，启动MATLAB 程序；2调入数字图像，并进行数据的游程（RLE ）编码压缩处理；3将原图像在Photoshop 软件中打开，分别以不同的位图文件格式进行“另保存” ，比较它们的数据量。
4记录和整理实验报告四、实验仪器1计算机；2MATLAB 、Photoshop 等程序；3移动式存储器（软盘、U 盘等）。
4记录用的笔、纸。
五、实验报告内容1 叙述实验过程；2 提交实验的原始图像和结果图像。
六、思考题1．图像中哪些信息是主要的，哪些信息是次要的？2．简述离散余弦变换（DCT ）的原理。