第4章 信源编码原理
信息论与编码民大04-信源编码概述
2010-5-11
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为什么要进行信源编码
信源的两个重要问题 信源输出的信息量计算问题; 信息量计算问题 信源输出的信息量计算问题; 如何更有效地表示信源输出的问题. 信源输出的问题 如何更有效地表示信源输出的问题. 为什么要进行信源编码 理论上只要有传送H 的手段, 理论上只要有传送 ∞的手段,就能把信源包含的信息全部发送 出去.但实际上确定H 非常困难,只好用实际信源熵H 来近似. 出去.但实际上确定 ∞非常困难,只好用实际信源熵 m来近似. 所以在传输手段上必然存在冗余, 而Hm>H∞,所以在传输手段上必然存在冗余,即造成一定的浪 这种浪费是由信源符号的相关性引起的. 费,这种浪费是由信源符号的相关性引起的. 信源编码正是通过减少或消除信源的冗余度来提高通信效率 正是通过减少或消除信源的冗余度来提高通信效率. 信源编码正是通过减少或消除信源的冗余度来提高通信效率.
2010-5-11
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熵压缩编码
熵压缩编码, 熵压缩编码,不可逆压缩 压缩超过一定限度, 压缩超过一定限度,必然带来失真 允许的失真越大, 允许的失真越大,压缩的比例越大 译码时能按一定的失真容许度恢复, 译码时能按一定的失真容许度恢复,保留尽可能多的信息 采用的技术: 采用的技术: 量化: 量化: 标量量化SQ (Scalar Quantization), 标量量化 , 矢量量化VQ (Vector Quantization) 矢量量化 变换编码( 变换编码(DCT, DFT, Wavelet等 ) , , 等 预测编码(线性预测码LPC-10, ADPCM ) 预测编码(线性预测码 , 人的感知特性( 人的感知特性(如:对人耳听不到或感知极不灵敏的声音分 量都不妨视为冗余 ) 其它
信源编码的原理
信源编码的原理
信源编码是数字通信中的一种技术，用于将信源的离散信号转化为连续信号以便传输。
信源编码的主要原理是通过对信源进行编码来提高信息传输的效率，并减少传输所需的带宽。
下面就信源编码的原理进行具体描述：
信源编码的原理主要包括两个方面：信息熵和编码。
信息熵是指信源输出符号的平均信息量。
在信息论中，熵可以描述一个随机信源的不
确定性。
一个信源可以通过信息熵的度量来评估其具有的信息量。
信息熵的计算公式为：
H = -Σpilog2pi
其中，pi是信源输出符号的概率。
H表示信息熵，它的单位是比特。
常见的信源编码有霍夫曼编码、香农-费诺编码、赫夫曼分段编码、格雷码等。
其中，霍夫曼编码是在所有编码中使用最广泛的编码算法，它的基本思想是，将出现概率高的符
号用较短的码表示，出现概率低的符号用较长的码表示，这样可以使总的编码长度最短。
以二进制为例，设共有n种离散信源输出符号，则该n个符号的离散概率为pi，要对这n个符号进行编码，使得所有符号的码值长度和为L，则平均码长为：
通过对概率进行排序，对每个符号进行编码，可以构造一个符号-码字对的码表。
对
于给定的输入符号序列，可以通过码表中的对应关系将其转化为对应的码字序列。
发送方
发送的码字序列就成为了连续信号，接收方将其还原为离散符号序列进行解码即可。
总的来说，信源编码通过压缩信息内容，减少传输所需的带宽，提高了数据传输的效率，具有重要的意义和应用。
信息论与编码原理信源编码
信息论与编码原理信源编码
信息论是一门涉及了信息处理的学科，它研究信息生成、传输、接收、存储、利用等过程的一般性理论。
它探讨涉及信息的一切问题，强调掌握
信息所必需的体系性的体系知识，其主要内容有：信息的定义、信息测度，信息的熵，信息编码，信息的可计量性，信息传输，信息和随机性，信息
编译，信息安全，信息认证，解码准确性，信息的保密，校验，系统复杂性，信息的加密等。
信源编码是一种在信息论中常用的编码技术，其目的是用最少的信息
量表示最多的信息内容，以提高信息发送效率。
它主要包括概率信息源编
码和确定性信息源编码两种。
概率信息源编码是根据一个信息源的发生概率来编码，是根据发出信
息的概率来决定编码方式的。
它根据一个消息源中发出的不同信息的概率
来决定信息的编码，并确定每种信息的编码长度。
在这种情况下，越高概
率的信息，编码长度越短。
确定性信息息源编码，是根据一个消息源中出现特定信息的概率确定
编码方式的。
在这种情况下，编码长度取决于消息源的熵，也就是期望的
信息量。
信源编码的基本思想是以最小的编码来传输最多的信息量。
第四章 信源编码
第四章信源编码一、信源编码的作用(1)把信源发出的模拟信号转换成以二进制为代表的数字式信息序列，完成模拟信号数字化。
(2)为了使传输更有效，把与传输内容无关的冗余信息去掉，完成信源的数据压缩。
二、模拟信号数字化法方法1．模拟调制正弦波调制，调幅(AM)、调频(FM)和调相(PM)，采用的载波是正弦波，已调信号在时间上是连续的，它们均属于模拟调制。
脉冲调制，如脉冲幅度调制(PAM)、脉冲相位调制(PPM)和脉冲宽度调制(PWM)等，虽然已调波在时间上被取样离散化了，但各自的调制参数是按照信源的规律连续地变化，所以仍然属于模拟调制的范畴。
2．模拟信号数字化法方法模拟信号数字化的方法有很多种：脉冲编码调制（Pulse Code Modulation ，缩写为PCM）、增量调制（Delta Modulation，缩写为DM或ΔM）、差分脉冲编码调制（缩写为DPCM）等。
脉冲编码调制(PCM)。
其过程为抽样、量化、编码等，使已调波不但在时间上是离散的，且在幅度变化上用数字来体现，这便是模拟信号数字化。
4.1 抽样定理一、抽样的概念1．抽样的概念：抽样又可称为取样或者采样。
抽样定理是任何模拟信号数字化的理论基础。
实质上，抽样定理讨论的是一个时间连续的模拟信号经过抽样变成离散序列之后，如何用这些离散序列样值不失真地恢复原来的模拟信号这样一个问题。
2．抽样的任务：是对模拟信号进行时间上的离散化处理，即每隔一段时间对模拟信号抽取一个样值。
抽样是模拟信号数字化的第一步。
相应的在接收端要从离散的样值脉冲不失真地恢复出原模拟信号，实现重建任务。
那么，抽样脉冲的重复频率f s 必须满足什么条件才能保证收信端正确地加以重建。
这就是下面要介绍的抽样定理。
二、抽样定理 1．样值信号频谱抽样定理模型可用一个乘法器表示，如图所示。
即 m s （t ）=m （t ）〃s （t ）式中s （t ）是重复周期为T s 、脉冲幅度为1、脉冲宽度为τ的周期性脉冲序列，即抽样脉冲。
信源编码的基本原理及应用
信源编码的基本原理及应用1. 什么是信源编码信源编码，也称为数据压缩或编码压缩，是指在数字通信中对信息源进行编码，以便更有效地表示和传输数据。
信源编码的目标是尽量减小数据的表示和传输所需的比特数，提高传输效率。
2. 信源编码的基本原理信源编码的基本原理是利用编码技术将信息源中的冗余部分去除，从而实现数据压缩。
信源编码可以分为两种基本类型：无损编码和有损编码。
2.1 无损编码无损编码是指经过编码和解码后，能够完全还原原始数据的编码方法。
无损编码的基本思想是通过找到数据中的冗余部分，并对其进行有效的压缩和表示。
2.2 有损编码有损编码是指经过编码和解码后，不能完全还原原始数据的编码方法。
有损编码的基本思想是通过牺牲一定的数据精度来实现数据压缩，从而提高传输效率。
3. 信源编码的应用信源编码在数字通信领域有着广泛的应用。
下面列举一些常见的应用场景：•数据传输：信源编码常用于数据传输中，通过压缩数据，减少传输所需的带宽和存储空间。
•图像压缩：对于数字图像的存储和传输，信源编码可以显著减小存储和传输负荷，提高图像的传输效率。
•音频编码：在音频编码中，通过信源编码可以将音频数据进行压缩，实现更高效的音频传输和存储。
•视频编码：信源编码在视频编码中也起到了关键作用，通过对视频数据的压缩，可以实现高清视频的传输和存储。
•文本压缩：在文本处理和存储中，信源编码可以将文本数据进行压缩，并提供更高效的文本处理和存储方式。
•无线通信：在无线通信中，信源编码可以将数据进行压缩，减小数据量，提高无线通信的传输效率。
4. 总结信源编码是数字通信中重要的一环，通过对信息源进行编码，可以实现数据的压缩和高效传输。
无损编码和有损编码是信源编码的两种基本类型，根据不同的应用场景选择合适的编码方式。
信源编码在数据传输、图像压缩、音频编码、视频编码、文本压缩和无线通信等领域都有着重要的应用价值。
通过合理地选用信源编码技术，可以有效地提高数据的传输效率和存储效率，减少网络带宽消耗，为数字通信提供更好的服务和用户体验。
信源编码
信息工程学院通信工程系
4.1 信源编码基本概念
信源编码模型
信源编码是对信源发出的符号按一定的数学规则进行的 一种变换。 为了分析方便和突出研究的重点，当研究信源编码时， 将信道编码和译码看成是一个整体，以突出信源编码的研究。 X=X1X2… Xi …XK
信源序列
信源编码器
Y=Y1Y2…Yj …YL
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4.1 信源编码Leabharlann 本概念N次扩展码 信源符号集
S {s1 , s2 , , sq }
C {W1 ,W2 , ,Wq }
码字符号集 N次扩展信源符号集
N次扩展码字集
S N {1 , 2 , , q N }, j s j1 s j2 s jN
二元码 若码符号集为 {0,1} ，所得码字都是二进制序列，则称为二 元码。二元码是数字通信和计算机系统中最常用的一种码。 等长码(固定长度码) 若一组码中所有码字的码长都相等，称为等长码。 变长码(非固定长度码) 若一组码中码字的码长不完全相同，则称为变长码。
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4.1 信源编码基本概念
C N {W1 ,W2 , ,Wq N }, W j W j1W j2 W jN
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4.1 信源编码基本概念
唯一可译码
若码的任意一串有限长的码符号序列只能被唯一的译成其 对应的信源符号序列，则此码称为惟一可译码或单义可译码， 否则则称为非惟一可译码或非单义可译码。 若要所编的码是唯一可译码，不但要求编码时不同的信源 符号序列变换成不同的码序列，而且还要求任意有限长的信源 序列所对应的码符号序列各不相同。只有任意有限长的信源序 列所对应的码符号序列各不同，才能将该码符号序列惟一的分 割成一个个对应的信源序列，从而实现惟一的译码。 即时码 在译码过程中只要接收到每个码字（码序列）的最后一个 符号就可立即将该码字译出，这样的码称为即时码；否则称为 非即时码。
第四章 信源编码技术
越大，说明编码效率越高。
根据定理4.1可以得出最佳等长编码效率，表示
为
H (X ) R' H (X ) H (X )
则
1
H (X )
假设允许错误概率小于δ，那么信源序列的长度N为
N D [ I ( a i )]
2
将编码效率η与ε之间的关系代入，可得
N H D [ I ( a i )]
分组码需要一个对应的码表，将编码器的输入
序列xi按照事先确定的规则进行编码，产生输出序
列yi，输出序列也称为码字，是由码表产生的。 码
字取值于一个码字集合，称为码集，记作C={C1， C2，…，Cq}。 而码表中的每个码字Ci是由若干个
来自于同一个码符号集合的符号构成，如果码符号
集合为D={0，1，…，d－1}，则称这样构成的码为 d元码。 码字Ci的符号数量称为码字长度，记作li， i=1，2，…，q。
显然，当序列长度N增加时，平均码长减小，编码效率 增加，所以通过增加序列长度可以提高编码效率。 不过序列 长度的增加，意味着编码复杂度的相应增加，编码付出的代 价就越大，可见通过无限制增加码长提高编码效率并不总是 一种有效的方法。
例4.4 设离散无记忆信源为
X a1 p ( x ) 0 .8 a2 0 .2
N H D [ I ( a i ) ]
2 2 2
( X ) (1 )
得到
N≥1.62×107 只有当序列的长度达到1.62×107以上时，才能够满足给定 要求。 从指标来看，编码效率和允许错误概率的要求并不 高，但是序列的长度却很大。 这是因为等长码的编码没有 充分利用信源统计特性的结果。
精品文档-物联网通信技术(曾宪武)-第4章
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)
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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。
抗干扰二元编码原理与方法信源编码...
第4章抗干扰二元编码原理与方法信源编码目的：压缩冗余，提高有效性。
信道编码目的：提高传输可靠性，通过增加冗余来实现，方法是纠错编码。
信道编码●在理论上，Shannon第二编码定理已指出，只要当实际传信率R<C（信道容量）几乎无差错的信道编、译码是存在的。
●理论上的存在性并不等于实际上的可构造性，本章就是研究如何构造如何实现信道编码的理论与方法。
●从原理上看，构造信道码的基本思路是根据一定的规律在待发送的信息码元中人为的加入一定的多余码元，以保证在传输中发送码元的可靠性。
按照差错类型大致可分为三类：●独立差错信道：噪声独立随机的影响每个码元，白噪声信道属于这类信道。
差错独立随机出现；●突发差错信道：差错是成片，成串出现的，衰落信道、码间干扰、脉冲干扰信道属于这类；●混合差错信道：差错既有随机独立的，也有成片，成串出现的，实际的移动信道属于此类；采用冗余校验的基本思想：即在基本的有效数据外，再扩充部分位，增加部分（冗余部分）被称为校验位。
将校验位与数据位一起按某种规则编码，写入存储器或向外发送。
当从存储器读出或接收到外部传入的代码时，再按相应的规则进行判读。
若约定的规则被破坏，则表示出现错误。
根据错误的特征进行修正恢复。
几个名词概念：码字：由若干代码组成的一个字。
如8421码中6（0110），7（0111）码距：一种码制中任意两个码字间的最小距离。
距离：两个码字之间不同的代码个数。
8421码中，最小的码距为1，如0000和0001、0010和0011等；最大码距为4，如0111和1000。
8421码的码距为1。
码距为1，即不能查错也不能纠错。
码距越大，查错、纠错能力越强。
4.1 抗干扰编码4.1.1 编码与纠错信宿收到禁用码字时，才能断定出错。
例4.1.1最小码距与检纠错能力：码距：两个码字之间相异码元的数目。
码重：码组中非零码元的个数。
如001，码重为1；011，码重为2。
对于如图所示的3位二进制码，如果8个码组可用，（000，001，010，011，100，101，110，111），各点之间最小相差1个边长，最小码距为1。
信息论 第4章(哈夫曼编码和游程编码)
游程编码的基本原理
很多信源产生的消息有一定相关性,往往 连续多次输出同样的消息,同一个消息连续输 出的个数称为游程(Run-Length).我们只需要 输出一个消息的样本和对应重复次数,就完全 可以恢复原来的消息系列.原始消息系列经过 这种方式编码后,就成为一个个编码单元(如下 图),其中标识码是一个能够和消息码区分的特 殊符号.
文件传真压缩方法具体流程
主要利用终止码和形成码(见书本P43-44), 一般A4的纸每行的像素为1728,具体编码规则 如下: （1）当游程长度小于64时，直接用一个对应 的终止码表示。 （2）当游程长度在64到1728之间时，用一个 形成码加一个终止码表示。 例如:白游程为662时用640形成码(白)加22终 止码(白)表示,即:01100111 0000011. 黑游程为256时用256形成码(黑)加0终止码(黑) 表示,即:000001011011 0000110111.
哈夫曼（Huffman） （3）哈夫曼（Huffman）编码
哈夫曼编码：将信源中的各个消息按概率排序， 不断将概率最小的两个消息进行合并，直到合 并为一个整体，然后根据合并的过程分配码字， 得到各个消息的编码。 该方法简单明了，并且可以保证最终的编 码方案一定是最优编码方案。
哈夫曼（Huffman） 哈夫曼（Huffman）编码的例子
香农编码的例子
第四章 移动通信中的信源编码
第四章移动通信中的信源编码在当今这个信息爆炸的时代，移动通信已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
无论是与亲朋好友的语音通话，还是观看精彩的视频直播，亦或是随时随地获取各种信息，都离不开移动通信技术的支持。
而在移动通信系统中，信源编码是一个至关重要的环节，它直接影响着通信的质量和效率。
那么，什么是信源编码呢？简单来说，信源编码就是将信源输出的信号转换成适合在信道中传输的形式。
在移动通信中，信源通常是指语音、图像、视频等各种信息。
由于这些原始信息的数据量往往非常庞大，如果直接进行传输，将会占用大量的信道资源，导致传输效率低下，甚至无法实现实时通信。
因此，需要通过信源编码对原始信息进行压缩和处理，减少数据量，提高传输效率。
信源编码的主要目的有两个：一是减少冗余信息，二是提高编码效率。
冗余信息是指那些在传输过程中不必要或者可以通过其他方式恢复的信息。
例如，在语音信号中，相邻的语音样本之间往往存在很强的相关性，这就意味着存在大量的冗余信息。
通过对这些冗余信息进行分析和处理，可以大大减少数据量。
同时，信源编码还需要考虑如何在保证一定质量的前提下，尽可能地提高编码效率，也就是用更少的比特数来表示相同的信息。
在移动通信中，常用的信源编码技术包括语音编码和图像编码。
语音编码是将语音信号转换为数字信号的过程。
目前，广泛应用的语音编码标准有 GSM 语音编码、CDMA 语音编码和 3GPP 语音编码等。
这些编码技术通过采用不同的算法和策略，对语音信号进行分析、建模和编码，在保证语音质量的前提下，实现了较高的压缩比。
例如，GSM 语音编码采用了规则脉冲激励长期预测（RPELTP）编码算法，将语音信号分成若干个帧，对每一帧进行分析和编码。
CDMA 语音编码则采用了可变速率码激励线性预测（QCELP）编码算法，根据语音的特征动态调整编码速率，从而在不同的信道条件下都能提供较好的语音质量。
3GPP 语音编码则引入了自适应多速率（AMR）技术，能够根据网络状况和用户需求自适应地选择不同的编码速率，进一步提高了语音通信的灵活性和效率。
通信原理第4章
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。
信源编码和信道编码的原理
信源编码和信道编码的原理English:Source encoding, also known as source coding, is the process of compressing or encoding the original information from the source in order to reduce redundancy and minimize the amount of data that needs to be transmitted. This is typically done through techniques such as Huffman coding, which assigns shorter codes to more frequent symbols, or run-length encoding, which replaces repeated sequences of symbols with a single symbol and a count. The goal of source encoding is to efficiently represent the information in a way that can be easily transmitted and reconstructed at the destination.Channel encoding, on the other hand, is the process of adding redundancy to the transmitted data in order to make it more resilient to noise and interference during transmission. This is often achieved using error-correcting codes such as Reed-Solomon codes or convolutional codes, which add extra bits to the data that can be used to detect and correct errors at the receiver. By introducing redundancy, channel encoding helps to improve the reliability of thetransmitted information, making it more likely to be received correctly despite the presence of noise and other impairments in the communication channel.中文翻译:信源编码，也被称为源编码，是将原始来源的信息进行压缩或编码的过程，以减少冗余并最小化需要传输的数据量。
信源编码的原理
信源编码的原理
信源编码是指将源数据进行编码，以便在传输和存储时占用更少的空间。
信源编码的原理是通过利用信源的统计特性来进行编码，使得编码后的数据长度更短，从而达到压缩的效果。
信源编码的方法有很多种，其中较为常见的有霍夫曼编码、算术编码、字典编码等。
霍夫曼编码是一种基于最优化原则的编码方法，它通过构造哈夫曼树来确定每个符号的编码，使得出现频率高的符号的编码长度更短，从而达到压缩的效果。
算术编码是一种通过将一段数据映射到一个区间内来进行编码的方法，它可以实现无损压缩，并且编码后的数据长度可以接近信源的熵。
字典编码是一种基于字典的编码方法，它通过将出现频率高的字符串映射到较短的编码，从而实现压缩的效果。
不同的信源编码方法有着不同的适用范围和优缺点，根据具体的应用场景来选择合适的编码方法可以达到更好的压缩效果。
- 1 -。
信源编码详解
应能能合成语音！
注：参见数字语音处理
4.5 语音的参量编码
4.5.1 参量编码原理
三、 语音参量编码的可能速率 # 语音参数一般有128~256个，假设为256个，用8bit/参数 表示； 假设发音速率是10参数/秒，
Rb = 8bit/参数•10参数/秒= 80 bit/s
# 当前语音参量编码（混合）达到的速率： CDMA移动通信系统（IS-95) ：1.2Kb/s 实验室达到的速率：低于800 bit/s
4.5 语音的参量编码
4.5.2 语音参量编码的实现
一、参量空间
分析一段语音，提取一组参量：
A a1,a2,....ai....an 这组参量代表了这段语音，是一个整体，因而对参 量的处理必须是对这一整体进行处理，并把这组参 量视为n维空间的一点。
由某类消息参量组成的多维空间，称之为参量空间。
DPCM思想
4.4.2 脉冲差分编码调制（DPCM)
二、DPCM原理
xn 1
xni
xn2
xn
t
tn1 tn
t tn1
n2
假设 xn 与 xn 之前k 次采样有关，有：
k
x n
ai xni
ai 为一组系数
i 1
xn与真值 xn 之差为 en ，有：
k
k
x e x x x e n = n -
n=
预测值
加入平滑 量化值
xn xn en
实际参数：k=12，4比特 （16电平）量化差值，码速 率32Kb/s 。
图 4.4.4 DPCM 原理图
4.4.2 脉冲差分编码调制（DPCM)
四、ADPCM 编码-------DPCM的改进
信源编码定理的内容和其意义
信源编码定理的内容和其意义
信源编码定理（Source Coding Theorem）是信息论的基本定理之一，由克劳德·香农于1948年提出。
该定理指出，对于一个字符的离散无记忆源，其熵是它的平均编码长度的下限。
具体来说，设X为离散无记忆源，其有N个可能输出符号
x_1, x_2, ..., x_N，相应的输出概率分布为P(X=x_1),
P(X=x_2), ..., P(X=x_N)。
则X的熵H(X)定义为：
H(X) = -Σ(P(X=x_i) * log2(P(X=x_i)))
信源编码定理表述如下：
对于给定的源，如果存在一种编码方式，使得该编码方式满足以下两个条件：
1. 平均编码长度L满足L ≤ H(X) + ε，其中ε为正数。
2. 随着编码长度的增加，编码方式的错误率趋近于0。
那么，对于任意小的ε和δ，当信号序列长度n足够大时，就能以概率大于1-δ找到一种编码方式，使得产生的编码序列长度为n的平均长度小于L+ε，并且错误率小于δ。
信源编码定理的意义在于，它告诉我们通过对信息进行适当的编码，可以将信息压缩到接近其熵的程度，从而提高信息的传输效率。
例如，在通信领域中，信源编码定理的应用可以帮助
我们设计更高效的编码算法，减小数据传输所需的带宽和存储空间，提高数据压缩的效果。
此外，信源编码定理也为信息论的其他重要结果提供了基础，如信道编码定理等。
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。
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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
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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
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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。
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第4章 数字编码技术
信源编码
信源编码的原理、方法、优缺点及应用信源编码就是从信源产生的信号到码符号的一种映射，它把信源输出的符号变换成码元序列。
信源编码主要是利用信源的统计特性，解决信源的相关性，去掉信源冗余信息，从而达到压缩信源输出的信息率，提高系统有效性的目的。
冗余信息是指信源产生信息所用数据位数与消息中包含的实际信息数据位的数目差值。
解决信源的相关性本质就是降低信源中的冗余，常用消除信源相关性的方法：“合并法”和“预测法”。
如果信源的符号序列中，只在相邻的少数几个符号之间有相关性，而相距较远的符号之间的相关性可以忽略不计，那么，这种信源称为弱记忆信源。
在这种情况下，可以把具有较强相关性的邻近几个符号看成一个大符号。
于是，这些大符号之间的相关性就变得很小了。
实际上就是把原来的基本信源空间变换成了多重空间。
多重空间的重数越高，这种大符号之间的相关性越小，最终可以获得相互独立的情况。
这种方法称为合并法。
如果信源的符号序列之间存在较强的相关性联系，以至根据其中一部分符号能够以一定的准确性推测出其余的符号，这种信源就称为强记忆信源。
在传递这样的信息时，那些可以被精确推断出来的符号就不必传送，从而可以节省时间，提高传输的效率。
但是，大多数情况下，完全可以精确推断出来的情况是极少的，只能根据信源的统计相关性作近似的预测，这就是预测法。
信源编码的作用之一是设法减少码元数目和降低码元速率，即通常所说的数据压缩：作用之二是将信源的模拟信号转化成数字信号，以实现模拟信号的数字化传输。
最原始的信源编码就是莫尔斯电码，另外还有电报码都是信源编码，它们主要用于传输电报信息。
但现代通信应用中常见的信源编码方式有：香农编码、费诺编码、Huffman 编码、算术编码、L-Z编码等，另外还有一些有损的编码方式。
信源编码的目标就是使信源减少冗余，更加有效、经济地传输，最常见的应用形式就是压缩。
另外，在数字电视领域，信源编码包括通用的MPEG—2编码和H.264（MPEG—Part10 AVC）编码等。
第4章 信源编码原理
4.1.3音频感知编码原理
自适应变换编码
在变换编码中，利用正交变换，把时间域音 频信号变换到另一个域（如频率域），由于 去相关的结果，变换域系数的能量将集中在 一个较小的范围，所以对变换系数进行量化 编码，就可以达到压缩数码率的目的。而在 接收端，用逆变换便可获得重构的音频信号。 使变换域系数能够进行自适应比特分配的变 换编码，称为自适应变换编码（ATC）。
4.1.3音频感知编码原理
1976年子带编码技术首次被美国贝尔 实验室的R. E. Crochiere等人应用于话音
编码。 掩蔽型自适应通用子带综合编码和复 用（Masking pattern adapted Universal
Subband Integrated Coding And Multiplexing， MUSICAM）编码方案，已被MPEG采纳
4.1数字音频编码的基本原理
4.1.1数字音频压缩的必要性和可能性 4.1.2人耳的听觉感知特性
4.1.3音频感知编码原理
4.1.3音频感知编码原理
如何精确地计算出掩蔽阈值（即获得
“心理声学模型”） 如何从音频信号中仅仅提取可闻信息而 加以处理，将人耳不能感知的声音成分 去掉，只保留人耳能感知的声音成分， 在量化时也不一味追求最小的量化噪声， 只要量化噪声不被人耳感知即可。
作为宽带、高质量的音频压缩编码标准。
第4章 信源编码原理
4.1数字音频编码的基本原理 4.2数字视频编码概述
4.3熵编码
4.4预测编码
4.5变换编码
4.2数字视频编码概述
4.2.1数字视频压缩的必要性和可能性 4.2.2数字视频编码技术的进展
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4.1.1数字音频压缩的必要性和可能性 数字音频压缩编码的目的，是在保 证重构声音质量一定的前提下，以尽 量少的比特数来表征音频信息，或者 是在给定的数码率下，使得解码恢复 出的重构声音的质量尽可能高。
4.1数字音频编码的基本原理
4.1.1数字音频压缩的必要性和可能性 4.1.2人耳的听觉感知特性
4.1.3音频感知编码原理
自适应变换编码
在变换编码中，利用正交变换，把时间域音 频信号变换到另一个域（如频率域），由于 去相关的结果，变换域系数的能量将集中在 一个较小的范围，所以对变换系数进行量化 编码，就可以达到压缩数码率的目的。而在 接收端，用逆变换便可获得重构的音频信号。 使变换域系数能够进行自适应比特分配的变 换编码，称为自适应变换编码（ATC）。
4.1.3音频感知编码原理
子带编码的优点： 可根据每个子带信号在感知上的重要性，即 利用人对声音信号的感知模型（心理声学模 型），对每个子带内的采样值分配不同的比 特数。 由于分割为子带后，减少了各子带内信号能 量分布不均匀的程度，减少了动态范围，从 而可以按照每个子带内信号能量来分配量化 比特数，对每个子带信号分别进行自适应控 制。 通过频带分割，各个子带的采样频率可以成 倍下降。
N 2
0.1( SPL 40)
4.1.2人耳的听觉感知特性
响度级
人耳对声音强弱的主观感觉还可以 用响度级来表示。响度级的单位为方 （phon）。规定1kHz纯音声压级的分贝 数定义为响度级的数值。
响度／sone
声压级／ dB 响度级／ phon
1 40
40
2 50
50
4 60
60
8 70
70
4.1.3音频感知编码原理 字组失真 字组编码的原则是，无论字组边界相 邻的采样在时间轴上是否连续，都应按 属于不同字组而进行不同精度的量化， 因此人们会容易感觉到字组边界附近量 化噪声的不连续性，这就是加窗变换造 成的边界效应。为了消除这种边界效应， 往往采用具有部分重叠的变换窗，而这 样又会带来时间域混叠，降低了编码性 能。
时间冗余也称为时域冗余，它是针 对视频序列图像而言的。视频序列每 秒有25 ~ 30帧图像，相邻帧之间的时 间间隔很小(例如，帧频为25Hz的电视 信号，其帧间时间间隔只有0.04s)；同 时实际生活中的运动物体具有运动一 致性，使得视频序列图像之间有很强 的相关性。
4.2.1数字视频压缩的必要性和可能性
4.2.1数字视频压缩的必要性和可能性
空间冗余
空间冗余也称为空域冗余，是一种 与像素间相关性直接联系的数据冗余。 如果先去除冗余数据再进行编码， 则使表示每个像素的平均比特数下降， 这就是通常所说的图像的帧内编码， 即以减少空间冗余进行数据压缩。
4.2.1数字视频压缩的必要性和可能性
时间冗余
4.1.3音频感知编码原理
1976年子带编码技术首次被美国贝尔 实验室的R. E. Crochiere等人应用于话音
编码。 掩蔽型自适应通用子带综合编码和复 用（Masking pattern adapted Universal
Subband Integrated Coding And Multiplexing， MUSICAM）编码方案，已被MPEG采纳
4.1.2人耳的听觉感知特性
掩蔽类型
•
频率域掩蔽 所谓频率域掩蔽是指掩蔽音与被掩蔽 音同时作用时发生掩蔽效应，又称同时 掩蔽。这时，掩蔽音在掩蔽效应发生期 间一直起作用，是一种较强的掩蔽效应。
4.1.2人耳的听觉感知特性
掩蔽类型
•
频率域掩蔽
4.1.2人耳的听觉感知特性
掩蔽类型
•
时间域掩蔽 在一个强音信号之前或之后的弱音信 号，也会被掩蔽掉，这种掩蔽效应称为 时间域掩蔽，也称异时掩蔽。 时间域掩蔽又分为前掩蔽和后掩蔽。
P SPL 20 lg Pref 式中，P为声压有效值；Pref为参考声压， 2Pa，这个数值是人耳所能听到 10 5 一般取 的1kHz声音的最低声压，低于这一声压， 人耳就无法觉察出声波的存在了。
4.1.2人耳的听觉感知特性 响度 人耳对声音强弱的主观感觉称为响 度。响度与声波的振幅并不完全一致。 响度不仅取决于振幅的大小，还取决 于频率的高低。 响度用符号N表示，单位是宋(sone)。 国际上规定，频率为1kHz的纯音在声 压级为40dB时的响度为1宋（sone）。
4.1.2人耳的听觉感知特性 掩蔽效应 • 噪音对纯音的掩蔽
掩蔽音为宽带噪音，被掩蔽音为纯音，则 它产生的掩蔽门限在低频段一般高于噪音功 率谱密度17dB，且较平坦；当频率超过500Hz 时，大约每十倍频程增大10dB。若掩蔽音为 窄带噪音，被掩蔽音为纯音，其中位于被掩 蔽音附近的由纯音分量组成的窄带噪音即临 界频带的掩蔽作用最明显。
4.1.2人耳的听觉感知特性 音调 音调也称音高，表示人耳对声音调子 高低的主观感受。 音调单位是“美（Mel）”。频率为 1kHz、声压级为40 dB的纯音所产生的音 调就定义为1 Mel。 音调大体上与频率的对数成正比。
4.1.2人耳的听觉感知特性 音色 按声音的频率成分组成，可分为： 纯音：振幅和周期均为常数的声音 复音：不同频率和不同振幅的声波组合 基音：复音中的最低频率称为复音的基音，Βιβλιοθήκη 4.1.2人耳的听觉感知特性
人耳的听觉掩蔽效应
在掩蔽情况下，提高被掩蔽弱音的强 度，使人耳能够听见时的听阈称为掩蔽 听阈(或称掩蔽门限)，被掩蔽弱音必须提 高的分贝值称为掩蔽量(或称阈移)。
4.1.2人耳的听觉感知特性
掩蔽效应
•
纯音间的掩蔽 对处于中等强度时的纯音最有效的掩 蔽是出现在它的频率附近。低频的纯音 可以有效地掩蔽高频的纯音，而反过来 则作用很小。
作为宽带、高质量的音频压缩编码标准。
第4章 信源编码原理
4.1数字音频编码的基本原理 4.2数字视频编码概述
4.3熵编码
4.4预测编码
4.5变换编码
4.2数字视频编码概述
4.2.1数字视频压缩的必要性和可能性 4.2.2数字视频编码技术的进展
4.2.3数据压缩分类
4.2.1数字视频压缩的必要性和可能性 数据压缩的理论基础是信息论。从 信息论的角度来看，压缩就是去掉数 据中的冗余，即保留不确定的信息， 去掉确定的信息（可推知的），也就 是用一种更接近信息本质的描述来代 替原有冗余的描述。
4.1数字音频编码的基本原理
4.1.1数字音频压缩的必要性和可能性 4.1.2人耳的听觉感知特性
4.1.3音频感知编码原理
4.1.3音频感知编码原理
如何精确地计算出掩蔽阈值（即获得
“心理声学模型”） 如何从音频信号中仅仅提取可闻信息而 加以处理，将人耳不能感知的声音成分 去掉，只保留人耳能感知的声音成分， 在量化时也不一味追求最小的量化噪声， 只要量化噪声不被人耳感知即可。
是决定声音音调的基本因素，它通常是常数 泛音：复音中的其他频率称为泛音（谐音）
音色是人耳对各种频率、各种强度的 声波的综合反应。主要由声音的频谱结 构决定的。
4.1.2人耳的听觉感知特性
人耳的听觉掩蔽效应
一个较弱的声音（被掩蔽音）的听觉 感受被另一个较强的声音（掩蔽音）影 响的现象称为人耳的听觉“掩蔽效应”。 被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值， 或者说在安静环境中能被人耳听到的纯 音的最小值称为绝对听阈。
时间冗余
对于视频压缩而言，通常采用运动 估值和运动补偿预测技术来消除时间 冗余，也称为帧间编码。
4.2.1数字视频压缩的必要性和可能性
统计冗余
统计冗余也称编码表示冗余或符号 冗余。 采用可变长编码技术，对出现概率 大的符号用短码字表示，对出现概率 小的符号用长码字表示，则可去除符 号冗余，从而节约码字，这就是熵编 码的思想。
音频信号数字化后可以避免模拟信 号容易受噪声和干扰的影响，可以扩 大音频的动态范围，可以利用计算机 进行数据处理，可以不失真地远距离 传输，可以与图像、视频等其他媒体 信息进行多路复用，以实现多媒体化 与网络化，所以，音频信号的数字化 是一种必不可少的技术手段。
4.1.1数字音频压缩的必要性和可能性
4.1.3音频感知编码原理 变换长度（即窗长度）的选择
一方面，变换长度越长，编码压缩比越高。 但对于单一字组中幅度急剧变化的信号（如 鼓声），在上升部分若采用长的分组，会使 得时间域分辨率下降，导致严重的所谓“前 反射”。消除“前反射”的办法是用短的分 组，提高时间域的分辨率，使之限制在一个 较短的时间内。 自适应谱感知熵编码（Adaptive Spectral Perceptual Entropy Coding，ASPEC）采用动态 长度的重叠窗函数。
16 80
80
32 90
90
64 128 100 110
100 110
256 120
120
4.1.2人耳的听觉感知特性 等响度曲线
4.1.2人耳的听觉感知特性 听阈与痛阈
当声音减弱到人耳刚刚可以听见时，此 时的声音强度称为最小可听阈值，简称为 “听阈”。一般以1kHz纯音为准进行测量， 人耳刚能听到的声压级为0dB（通常大于 0.3dB即有感受）。 当声音增强到使人耳感到疼痛时，这个听 觉阈值称为“痛阈”。仍以1kHz纯音为准来 进行测量，使人耳感到疼痛时的声压级约达 到140dB左右。
数字电视原理
第4章 信源编码原理
4.1数字音频编码的基本原理 4.2数字视频编码概述
4.3熵编码
4.4预测编码
4.5变换编码
4.1数字音频编码的基本原理
4.1.1数字音频压缩的必要性和可能性 4.1.2人耳的听觉感知特性