信息传输基础01.ppt

信息传输基础 钱慧 福州大学 教材 数据压缩（第二版），吴乐南编著，电子工业出版社 2005年10月 数据压缩原理与应用，David Salomon著，吴乐南等译，电子工业出版社，2003年9月 课程安排 第11周（2）：绪论：数据压缩的定义、必要性、分类、应用 第12周（6）：信源的数字化与压缩系统评价 采样 量化 性能评价 第13周（6）：理论极限与基本途径 离散无记忆信源 联合信源 随机序列 率失真理论 第14~15周（6）：统计编码 基本理论 霍夫曼编码 编码与通用变长码 游程编码 算术编码 基于字典的编码 第15~17周（8）：预测编码 DPCM的基本原理 最佳线性预测 音频信号与听觉感知，语音信号的预测编码 静止图像的预测编码 视频信号与视觉感知，活动图像的预测编码 第18周（3）：变换编码 基本原理 离散正交变换 静止图像的变换编码 第19周（3）：视频压缩的国际标准简介 H.261 MPEG-1 MPEG5 复习 成绩考评 无作业，平时5次随机检查 考试 平时25% 考试75% 绪论 第1章 §1 绪论 如果你对数据能被压缩到如此之小感到惊讶和迷惑不解 如果你想知道常用的许多压缩工具是如何工作的 如果你正要为自己的应用程序加入灵活的压缩、解压模块 如果你郑在编写自己的图形图像编辑工具 §1.1 什么是数据压缩 信源 信源编码 信道编码 调制 传输通道 解调 信源解码 信道解码 信宿 信息的本质是为了交流和传输 编码 编码是另外的一种符号表示方式 差错编码 01101011011010110110111010110101101 加密 011010110111101001010110101101 压缩 0110101101101010110101101 信道编码 解决reliability问题，是处理过的信号在传输过程中不出错或少出错，即使出错页可以自动检错和纠错 信源编码： 解决security和validity的问题，对信源的压缩、扰乱、加密等处理，用最少的数码最安全地传递最大的信息量 本书的研究内容：信源编码，主要解决传输有效性的问题，它构成了数据压缩的理论基础 数据压缩的定义 以最少的数码表示信源所发的信号，减少容纳给定消息集合或数据采集集合的signal space（信号空间）。 Physical space （物理空间）： 如存储器、磁盘、磁带、光盘等数据存储介质； Time space （时间空间） 如传输给定消息集合所需的时间； Electromagnetic spectrum field （电磁频谱区域）： 如为传输给定消息集合所要求的带宽等 Necessity（数据压缩的必要性） 采用数字技术（或系统）具有许多优越性，但也使数据量大增。 Bit rate of digital signal is expressed as I: 比特率（或数码率、码率、速率、数据率）一般表示为 数字音像格式 数字音频格式 频带范围（Hz） 取样频率（kHz） 样本精度（bit） 声道数 原始码率 电话 300-3400 8 8 1 64 调幅广播 50-7000 11.025 16 1 176.4 调频广播 20-15000 22.03 16 2 705.6 激光唱盘 20-20000 44.1 16 2 1411.2 数字录音带 20-20000 48 16 2 1536 数字电视格式 每秒帧数 图像分辨率（像素） 样本精度（bit） 亮度信号原始码率 CIF 格式的亮度信号 30 352×288 8 24.33 CCIR601的亮度信号 30/25 720×480/720×576 8 82.944 HDTV亮度信号 60 1920×1080 8 995.2 数据压缩的分类 建模表示：建立一个数学模型，能够更紧凑或更有效地“重新表达”规律性不那么明显的原始数据； 量化：把模型参数化为有限的精度（二次量化，与原始数据的量化不同）； 熵编码：对模型参数的量化表示或消息流进行码字分配，以得到尽量可能紧凑的压缩码“熵编码” 建模表达 原始数据 二次量化 熵编码 压缩码流 可逆压缩 无损压缩；无差错压缩编码；无噪声编码；冗余度压缩；熵编码；数据紧缩；信息保持编码； Shannon采样信息论 Data（数据）=information（信息）+redundancy（冗余度） 不可逆压缩 失真压缩 熵压缩 压缩技术分类 通用数据压缩（均为无损压缩） 多媒体数据压缩（无损和有损压缩） 基于统计模型 的压缩技术 基于字典模型 的压缩技术 Huffman 编码 算术编码 LZ77 LZ78 LZW 图像压缩 音频和视频压缩 MPEG等 二值图像 CCITT JBIG等 灰度图像 FELICS JPEG等 彩