信源编码第二次作业

本文对比了几种不同文件在两种压缩方式下的压缩效果,包括原始文件大小、压缩后的文件大小及压缩比。通过具体实例展示了不同文件类型在压缩过程中的表现差异。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

2、 a

文件名(压缩前)

大小

文件名(压缩后)

大小

压缩比

Senb.img

64kb(65536字节)

sanb.em.img

55kb56623字节)

1.16:1

Sensim.img

64kb(65536字节)

sindx.img

59kb60149字节)

1.09:1

Omahb.img

64kb(65536字节)

obsusa.img

56kb57094字节)

1.15:1

(b)

文件名(压缩前)

大小

文件名(压缩后)

大小

压缩比

Senb.img

64kb(65536字节)

ryc_sanb.img

31kb31685字节)

2.07:1

Sensim.img

64kb(65536字节)

ryc_sindx.img

37kb37262字节)

1.76:1

Omahb.img

64kb(65536字节)

ryc_obsusa.img

51kb51564字节)

1.27:1


3、

文件名(压缩前)

文件大小

压缩大小

文件名(压缩后)

Sensin码本压缩大小

Senb.img

55kb(56623字节)

55kb56623字节)

S_sanb.img

101kb102972字节)

bookshelf1.img

59kb(59667字节)

58kb (59667字节)

S_bookshelf.img

90kb91481字节)

 



资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
### 关于信源编码实现的方法与教程 #### Huffman 编码的实现方法 Huffman 编码是一种广泛使用的无损压缩算法,其核心在于构建一棵二叉树来表示字符及其频率。通过这棵树可以生成最短前缀码,从而达到高效的数据压缩效果。 对于Huffman编码的具体实现流程如下: - **统计频次**:计算输入字符串中各个字符出现的概率。 - **建立优先队列**:按照概率从小到大排列各节点组成的森林。 - **构造霍夫曼树**:每次从未处理过的最小两个结点创建一个新的内部结点作为它们的父亲,并将其加入剩余未处理集合直到只剩下一个根节点为止。 - **分配编码**:从根向下遍历整棵霍夫曼树,在每条路径上标记0或1,最终得到每个叶节点对应字母的最佳编码方案[^2]。 ```python import heapq from collections import defaultdict, Counter def huffman_encoding(data): frequency = dict(Counter(data)) heap = [[weight, [symbol, ""]] for symbol, weight in frequency.items()] heapq.heapify(heap) while len(heap) > 1: lo = heapq.heappop(heap) hi = heapq.heappop(heap) for pair in lo[1:]: pair[1] = '0' + pair[1] for pair in hi[1:]: pair[1] = '1' + pair[1] heapq.heappush(heap, [lo[0]+hi[0]] + lo[1:] + hi[1:]) return sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda p: (len(p[-1]), p)) data = "this is an example of a huffman tree" huff_code = huffman_encoding(data) print("Symbol".ljust(10) + "Frequency".ljust(10) +"Huffman Code") for i in huff_code: print(f"{i[0]}".ljust(10), end="") print(str(data.count(i[0])).ljust(10),end="") print(i[1]) ``` #### PCM 编码解码原理及其实现方式 脉冲编码调制(Pulse-code Modulation, PCM)是最基本的声音数字化技术之一。它的工作机制主要包括采样、量化以及编码三个阶段。具体来说就是先将模拟信号按一定时间间隔取值形成离散序列;再把连续变化幅度转换成有限数量级别的近似值;最后把这些级别映射为二进制数串以便存储传输。 下面是一个简单的基于 MATLAB 的 PCM 编码器和译码器实例[^3]: ```matlab % 参数设定 Fs = 8000; % Sampling Frequency t = 0:1/Fs:1; f = 400; % Signal Frequency x = sin(2*pi*f*t); % Quantization Levels levels = 64; % Encoding Process [xmax,xmin]=bounds(x); delta=(xmax-xmin)/(levels-1); y=round((x-xmin)/delta); % Decoding Process z=y*delta+xmin-(delta/2); subplot(3,1,1); plot(t,x,'r'); title('Original Signal'); subplot(3,1,2); stem(t,y); title(['Quantized with ',num2str(levels),' levels']); subplot(3,1,3); plot(t,z,'b-.'); title('Reconstructed Signal'); ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值