《数据压缩》第五次作业

《数据压缩》作业五:

    教材 page 44

          3,9 ,12,15,16

3-3  证明:I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)。

   证:

       

        根据上述,I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)得证。

3-9  没有冗余度的信源还能不能压缩?为什么?

     答:不能进行无损压缩,但是可以进行有损压缩。

   因为无损压缩也叫做冗余度压缩,数据=信息+冗余度,是去除(至少是减少)那些可能是后来插入数据中的冗余度,所以没有冗余的信源是不能进行无损压缩的。
   有损压缩是将次要的信息数据压缩掉,牺牲一些质量来减少数据量,允许压缩过程中损失一定的的信息,虽然不能完全恢复原始数据,但是所损失的部分对理解原始图像的影响缩小,所以如果没要求较高的质量的话,有无冗余度是没有关系的,都是可以进行有损压缩的。

 

3-12 等概率分布的信源还能不能压缩?为什么?你能举例说明吗?

    答:至少是可以进行有损压缩的,另外,“等概”“未必”“不相关”,例如对方波信号或锯齿波信号的均匀取样值。如果信源是离散无记忆信源,那么信源符号是有一定的概率分布的,就可以进行无失真编码。但是只要信源不是等概率分布,就存在着数据压缩的可能性,所以至少是可以进行有损压缩的, 无损压缩就不一定了。

 

3-15 有人认为:“图像的负片(黑白颠倒)比正片更容易压缩”。你同意他的观点吗?为什么?

     答:我不同意他的观点。因为图像的负片(黑白颠倒)和正片两者相比较两者的熵是一样的,进行压缩是没有什么差异的,就算进行一阶熵、二阶熵和差分熵结果都是一样的。

 

3-16 有人认为:“相关的信源是非等概率分布的”。你同意他的观点吗?为什么?

   答:我不同意他的观点。因为只要信源不是等概率分布,就存在数据压缩的可能性,而且相关的信源是能进行压缩的,在进行无损压缩时就说明信源是有冗余度的,则该信源就是非等概率分布的,但是不代表相关的信源是非等概率分布的,这种说法不具体,比较片面。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/py96/p/6100838.html

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