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整理一下下信息论中的几种编码。
若一离散无记忆信源的熵为H(U),每个信源符号用D进制码元进行不等长编码,则一定存在一种无失真编码方法,构成唯一可译码,其平均码长满足:
\[
\frac {H(U)}{\log(D)} \leq \overline{n} \leq \frac {H(U)}{\log(D)} + 1
\]
对于平均符号熵为HL(U)的离散平稳无记忆信源,必存在一种无失真编码方法,使平均码长满足不等式:
\[
\frac {H_L(U)}{\log(D)} \leq \overline{n} \leq \frac{H_L(U)}{\log(D)} + \frac {1}{L}
\]
注意:将符号序列的累积概率写成二进位小数,取小数点 后L位,若后面有尾数,就进位到第L位。进位!!!
累积概率递推公式: P(S,ar) = P(S) + p(s)Pr
二元序列:S = 011
P(S0->0110) = P(S)
P(S1->0111) = P(S) + p(S)P1
例1:设二元无记忆信源S={0,1},p(0)=1/4,p(1)=3/4。S=11111100,对其做算术编码。
解析:
P0 = 0,P1 = 1/4;P(S0) = P(S) + p(S)P0 = P(S); P(S1) = P(S) + p(S)P1
(此处P1=p(0),补充:二元信源P0 = 0,P1=p(0))
例2:设无记忆信源U={a1,a2,a3,a4},其概率分布依次为0.5,0.25,0.125,0.125,对信源序列做算术编码。
解析:
P1 = 0,P2 = 1/2,P3 = 3/4,P4 = 7/8;P(S,ar) = P(S) + p(s)Pr
设信源符号集A={a1,a2,…,aK}共K个符号,设输入信源符号序列为u=(u1,u2,…,uL)
设U={a1,a2,a3,a4},信源序列为a1,a3,a2,a3,a2,a4,a3,a2,a1,a4,a3,a2,a1,共13位,字典如表所示:
参考链接:
https://baike.baidu.com/item/香农编码/22353186
https://zh.wikipedia.org/wiki/香农-范诺编码
https://blog.csdn.net/FX677588/article/details/70767446
https://zh.wikipedia.org/wiki/霍夫曼编码
https://segmentfault.com/a/1190000011561822
https://bkso.baidu.com/item/LZ编码
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原文地址:https://www.cnblogs.com/xzhezhe/p/12152492.html