由香农定理看数据压缩的本质

本文从香农定理出发,探讨数据压缩的本质。通过举例说明,指出压缩是在保持信息量不变的情况下,用更少的空间表示数据。介绍了信息熵的概念,以及在压缩过程中的作用。同时,讨论了压缩的极限,以及信息熵理论在解决实际问题中的应用,如寻找不同质量的球的最优称量策略。

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        开门见山上结论:所谓的压缩就是在不损失信息量的前提下,用新的描述方式表示原有的数据,而这种方式占用的空间更少。

        先来个小例子:有一段文字“我我我我我我有点喜欢喜欢喜欢喜欢lxlxlxlxlxlxlx”一共14个汉字加上14个字符,现在采用某种压缩算法,将其压缩为这样一种形式“6个我1个有点4个喜欢7lx”一共

前言: 在无线多媒体通信中,多媒体业务的高数据率和无线信道恶劣的传输条件是一对主要矛盾。高效压缩在降低业务数据率的同时也使业务对误码十分敏感,常要求较低的误码率。要克服无线信道中的噪声、干扰和衰落的影响,达到降低误码率,就需要较强的纠错编码方法。但较强的纠错编码会造成系统复杂度提高、延时加大、对传输带宽提出过高的要求。在以往的通信系统中,人们常常将信源编码和信道编码分开来考虑,这种分离的设计方法基于香农定理信源编码与信道编码理论之所以分开来考虑并也取得了可喜的成果有其内在的原因:首先分离可以把复杂的问题简单化利于研究,其次系统的整体性能并不会因为分离研究而受到影响。然而在实际生活中,香农定理假设的前提——无限长的编码码长和点对点传输——是无法满足的,因此分离编码系统在实际通信中不能达到理想的性能。信源编码的目的在于提高系统的有效性(传信率越高失真越小),中心问题是对于一给定的信源,在失真确定的条件下,使得失真满足要求所需的最低传信率;在传信率确定的情况下,使得系统达到所能达到的最小失真。而信道编码理论的核心问题是寻找一种适当的编码手段,在一定的传信条件下,通过有规律的增加冗余保证信息尽可能小的差错概率从信源传到信宿。因此信源编码的信道编码所要解决的问题是相互矛盾的。解决这一主要矛盾的方法就是联合信源信道编码(Joint Source Channel Coding, JSCC)技术。JSCC技术是对现有的多媒体通信系统的重要改进,通过联合化信源和信道编码可提高系统的整体性能。这种联合设计的理念广泛受到人们的关注也越来越受到人们的重视。 正文 一、联合信源信道编码(JSCC)原理 根据香农关于信源—信道编码的理论, 在保
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