【信息论与编码基础】第4章 信源压缩编码基础

本章介绍了信源压缩编码的基础,包括无失真可变长编码定理和保真度准则下的编码定理。详细讲解了预测编码,如自回归、动平均和线性预测编码在语音信号处理中的应用。还探讨了变换编码,特别是DCT的特点和问题,如方块效应和蚊式噪声。此外,介绍了统计编码方法,如Shannon、Fano和Huffman编码,并概述了压缩编码在声音、静止图像和视频标准中的应用。

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第4章 信源压缩编码基础

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4.1 无失真可变长信源编码定理

4.1.1 信源编码器

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4.1.2 无失真可变长信源编码定理

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4.2 保真度准则下的信源编码定理

4.2.1 失真度与信息率失真函数

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4.2.2 保真度准则下的信源编码定理

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4.3 预测编码

4.3.1 预测编码的基本原理及预测模型

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1.自回归过程(AR过程,auto-regressive process)

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2.动平均过程(MA过程,moving-average process)

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3.混合模型(ARMA模型)

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4.遍历平稳过程

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4.3.2 信源的线性预测编码

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4.3.3 语音的线性预测编码

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1.语音信号产生模型

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2.LPC声码器的基本原理

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4.4 变换编码

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4.4.1 变换编码的基本原理

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4.4.2 典型的变换编码方法

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4.4.3 DCT压缩的特征

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1.方块效应

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2.蚊式噪声

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4.5 统计编码

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4.5.1 统计编码的概念

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4.5.2 统计编码常用方法

1.Shannon编码和Fano编码

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2.Huffman编码

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4.5.3 MH编码

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4.6 压缩编码应用综述

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4.6.1 声音压缩标准

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(1)电话质量的语音压缩

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(2)调幅广播质量的音频压缩

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(3)高保真立体声音频压缩

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4.6.2 静止图像压缩标准

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4.6.3 视频压缩标准

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本章小结

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### 关于通信原理第十信源编码的思维导图 #### 1. 信源编码概述 信源编码的主要目标是在不失真的情况下尽可能压缩数据量,从而提高传输效率。这一节涵盖了多种编码方式和技术。 #### 2. 波形编码方法 波形编码旨在保持原始信号波形特征的同时实现数字化转换。常见的波形编码方法包括脉冲编码调制 (PCM)[^1]、差分脉冲编码调制 (DPCM),以及增量调制 (\(\Delta\)M) 编码[^1]。 #### 3. 抽样理论 对于低通模拟信号而言,抽样定理规定了如何以适当频率对连续时间信号进行离散化处理而不丢失信息。具体来说,奈奎斯特准则指出采样率至少应为最高频成分两倍以上才能无失真恢复原信号。 #### 4. ADPCM技术及其优势 为了进一步优化DPCM的表现,自适应差动脉冲编码调制(ADPCM)被提出并广泛应用。该方案通过引入自适应量化器和预测模型来减少量化噪声,并能更好地跟踪输入序列的变化趋势[^3]: - **自适应量化**:根据实际需求动态调整步长大小; - **自适应预测**:依据历史样本估计未来值,增强预测准确性; 这些改进措施有效提升了系统的整体性能指标如输出信噪比(SNR) 和编解码范围。 ```mermaid mindmap root((信源编码)) --> PCM : 脉冲编码调制; --> DPCM : 差分脉冲编码调制; --> 自适应量化 : 动态改变量化间隔; --> 自适应预测 : 随着信号特性调整预测参数; --> ΔM : 增量调制; --> 抽样定理 : 对模拟信号进行周期性取样的原则; ```
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