DPCM编解码

最新推荐文章于 2025-05-02 19:38:51 发布
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一、实验原理

DPCM编解码原理

DPCM是差分预测编码调制的缩写，是比较典型的预测编码系统。而预测编码就是根据过去的信号样值来预测下一个信号样值，并将预测值与现实样值得差值进行量化、编码后进行数字信号传送。在DPCM系统中，需要注意的是预测器的输入是己经解码以后的样本。之所以不用原始样本来做预测，是因为在解码端无法得到原始样本，只能得到存在误差的样本。因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器，如下图编码器中虚线框中所示。
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二、实验代码分析

只需要在BMP2YUV的工程主函数添加一个函数就可以实现DCPM，下面为DCMP 的代码实现部分

//预测器为左侧预测
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6、DPCM编解码
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目录一、实验原理1. DPCM编解码原理2. PSNR的计算二、实验代码三、实验内容1. bmp格式转yuv格式2. 不同量化比特的DPCM（1）8bit量化（2）1，2，4bit量化3. DPCM+熵编码和熵编码的比较（1）编码效率（2）概率分布图DPCM是差分预测编码调制的缩写，是比较典型的预测编码系统。在DPCM系统中，需要注意的是预测器的输入是已经解码以后的样本。之所以不用原始样本来做预测，是因为在解码端无法得到原始样本，只能得到存在误差的样本。因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器，如编码器
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在数字信号处理和数据压缩领域中，差分脉冲编码调制（Differential Pulse Code Modulation，简称DPCM）是一种重要的信号编码技术。它通过对信号的差分值而非原始值进行编码，有效地减少了数据传输和存储所需的比特量，同时保持了较高的信号保真度。DPCM的核心思想建立在一个简单而强大的观察之上：在大多数自然信号（如语音、图像等）中，相邻采样点之间通常存在较强的相关性。这意味着当前采样点的值可以通过前一采样点或多个前置采样点的值进行预测。如果我们仅传输或存储预测值与实际值之间的差异（称为
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一.实验原理 DPCM是差分预测编码调制的缩写，是比较典型的预测编码系统。在DPCM系统中，需要注意的是预测器的输入是已经解码以后的样本。之所以不用原始样本来做预测，是因为在解码端无法得到原始样本，只能得到存在误差的样本。因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器，如编码器中虚线框中所示。在一个DPCM系统中，有两个因素需要设计：预测器和量化器。理想情况下，预测器和量化器应进行联合优化。实
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一、实验原理DPCM编解码原理DPCM是差分预测编码调制的缩写，是比较典型的预测编码系统。而预测编码就是根据过去的信号样值来预测下一个信号样值，并将预测值与现实样值得差值进行量化、编码后进行数字信号传送。在DPCM系统中，需要注意的是预测器的输入是己经解码以后的样本。之所以不用原始样本来做预测，是因为在解码端无法得到原始样本，只能得到存在误差的样本。因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器，如下
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DPCM编解码原理 DPCM是差分预测编码调制的缩写，是比较典型的预测编码系统。在DPCM系统中， 需要注意的是预测器的输入是已经解码以后的样本。之所以不用原始样本来做预测，是因为在解码端无法得到原始样本，只能得到存在误差的样本。因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器，如编码器中虚线框中所示。 在一个DPCM系统中，有两个因素需要设计：预测器和量化器。理想情况下，预测器和量化器应进行联合优化。实际中，采用一种次优的设计方法：分别进行线性预测器和量化器的优化设计。 DPCM编码系统的设计 在本次实验中
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【PCM编解码和DPCM编解码的实现和性能比较】 PCM（Pulse Code Modulation，脉冲编码调制）是一种广泛使用的模拟信号到数字信号的转换方法。它的核心在于对模拟信号进行抽样、量化和编码。在PCM中，模拟信号按固定的...
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DPCM的基本原理 任何信号,不论语音或图像,采用直接采样-量化-编码的方式进行编码,都会发现码组之间具有很强的相关性。由于相关性的存在,传输数据中存在大量不需要传输的信息,称为冗余。 DPCM就是通过预测和差分编码方式来减少冗余,实现数据压缩的目的。
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DPCM基本原理 DPCM(差分脉冲编码调制）是一种典型的预测编码系统。在传输图像、视频数据的时候，相邻的像素点的值往往差别很小，在空间上存在很大的冗余，DPCM便是利用这种冗余，通过相邻像素对当前像素的值进行预测，对图像进行数据压缩。 DPCM编解码原理图示： 量化： DPCM当前像素和预测像素得误差值进行量化，以8bit量化为例，误差值的范围在【-255，255】之间，所需要的容量为9bit。 将值为负的像素进行单极性化，即加255，故Nbit量化便为加255再除以2^(9-n）。重建图像时，将差值和预
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DPCM编码实现 1.实验原理 工具：c语言 原理 原理框图如下： 2.实验内容 实验步骤 1.缓冲区分配 2.当位置1置0的实现 代码实现 1、向左进行DPCM void DPCMLeft(int Width,int Height,void *yBuff,void *recBuff,void *errBuff)//DPCM向左预测 { unsigned char *yB=NULL; yB = (unsigned char *)yBuff; unsigned char *recB=NUL
实验四 DPCM编码
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一、实验原理 1、预测编码 预测编码利用的是信源相邻符号间的相关性。根据某一模型利用以往的样本值对新的样本值进行预测。然后将样本的实际值与预测值相减得到一个误差值，最后对这一误值进行编码。如果模型足够好且样本序列在时间上相关性比较强，则误差信号的幅度将远远小于原始信号，从而得到较大的数据压缩。 一个好的预测器的预测误差通常满足0周围高峰值的分布。 2、量化（标量量化和矢量量化） 量化是用
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DPCMcoding实验原理在一个DPCM系统中，有两个因素需要设计：预测器和量化器。理想情况下，预测器和量化器应进行联合优化。实际中，采用一种次优的设计方法：分别进行线性预测器和量化器的优化设计。 在本次实验中，我们采用固定预测器和均匀量化器。预测器采用左侧、上方预测均可。 量化器采用8比特均匀量化。预测编码基本原理 信源的相邻符号通常是相关的。 相邻像素具有相关性。 预测编码： 利用信
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一、实验目的 掌握DPCM编解码系统的基本原理。初步掌握实验用C/C++/Python等语言编程实现DPCM编码器，并分析其压缩效率。 二、实验原理 1.DPCM编解码原理 将新输入的像素值和前一个像素值的预测值作差，并对差值进行编码 编码后的差值一路直接输出 另一路通过解码器解出差值（反量化），并与前一个像素的预测值相加，得到当前像素的预测值 反量化的图像： 2.DPCM编码系统的设计 在一个DPCM系统中需要设计两部分：预测器、量化器 预测器采用左侧、上方预测均可 量化器采用8比特均匀量化
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