{广告传媒}多媒体数据压缩考试要点.pdf
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- 2021-12-01 发布|
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{广告传媒}多媒体数 据压缩考试要点
1 、熵对数据压缩编码的理论意义 信源的熵是对该信源进行无失真编码的极限
对信源进行无失真编码的最低码率就是该信源的熵
如果对信源进行编码的码率小于信源的熵,则这种编码是有失真的
2 、例:某一信源X 有四个符号,其出现概率为: 则该信源的熵为: H (x) ( 12) log 12 14 log 14 2 * 14 log 18 =1.75bit/符号 p l
平均码长 L==1/2*1+1/4*2+1/8*3=1.75bit/符号 i i
3 、启示1:只要信源不是等概率分布的,就存在无失真数据压缩的可能性。
启示2:既然非负,严格上凸,且等概率时达到最大,任一 pj=1 时达到最小值 0 ,那么我们
可以通过某中变换 T: ,使中某一个符号发生的概率尽可能大()使其他的尽可能小(),这
将有利于压缩,这就是变换编码的途径之一。
4\研究在限定失真下为了恢复信源符号所必需的编码率,简称率失真理论。
5.
——表示输入为X,输出为Y时,整个系统所具有的不确定程度
6 、 I (X ;Y) H (X ) H (X / Y) p (a ) log p (a ) p (a ,b ).log P (a / b ) i i i j i j
7 、可见,只要允许误差存在,就可以减少编码输出的字符数,降低码率。输出字符数越少, i i j
译码误差失真就越大。 Q(b / a ).p (a ) p (a ) log p (a ) p (a ).Q(b / a ).log j i i
8 、 i i i i j i j i Q(b ) j
则平均失真
9 、 R (D) min I (X ;Y) QQD
10 、率失真函数是在允许失真为D 的条件下,信源编码给出的平均互信息量的下界。