字典码的信源压缩系统设计通信与性能分析模块(附件)
作为泛码的一种，字典码可以进行无信源统计概率依赖条件下实现有效信源压缩编码，理论上其压缩效果能逼近最佳变长码压缩方法——霍夫曼码结果。为验证上述说法并进一步讨论、分析字典码压缩效果与被压缩对象文件长度间关系，本文首先随机生成不同长度纯西文字符文件，并统计出相应的信源符号概率分布；随后，利用字典码与霍夫曼码两种不同算法进行文件压缩并分别计算相应压缩效果；然后，对同一文件两种压缩方法的效果进行比较，对同一压缩方法应用于不同长度文件的压缩效果进行比较。结果表明，在已知信源符号概率分布前提下，霍夫曼码编码方法对于任意长度文件均有较为理想的压缩效果，且信源符号概率愈是偏离等概率分布时，绝对压缩效果愈好。对于字典码而言，压缩效果与信源符号概率偏离程度关系不大，受待压缩文件长度影响较大——相对于小文件，大文件的压缩效果更为明显。这与字典码算法结构本身有关——对于任何长度的待压缩文件，字典码算法首先需要建立起作为“字典”的数据链表。这是字典法算法的固定开销。大文件可以有效地分摊这种开销，从而有着更为理想的压缩效果。理论上可以预计，当待压缩文件足够长时，其压缩效果将趋近于霍夫曼码的最佳压缩效果。关键词 信源编码，泛码，字典码，压缩效果目录
1 引言 1
1.1 研究背景及课题意义 1
1.2 国内外发展现状 1
1.3 研究目的及意义 1
1.4 主要研究内容 2
2 对数据压缩的认识 2
2.1数据压缩简介 2
2.2数据压缩参数 2
2.3数据压缩类型 3
2.4数据压缩系统按分布特性进行的分类 3
3字典码原理 3
3.1字典编码分类的方法与特点 4
3.1.1 lz77算法 5
3.1.2 lz78算法 5
3..1.3 lzw算法 6
4 霍夫曼 7
4.1 霍夫曼编码 7
4.2 霍夫曼译码 8
4.3 霍夫曼编码算法流程 8
结论 9
致谢 10
参考文献 11
附录 12
1.引言
1.1.研究背景及课题意义
1 引言 1
1.1 研究背景及课题意义 1
1.2 国内外发展现状 1
1.3 研究目的及意义 1
1.4 主要研究内容 2
2 对数据压缩的认识 2
2.1数据压缩简介 2
2.2数据压缩参数 2
2.3数据压缩类型 3
2.4数据压缩系统按分布特性进行的分类 3
3字典码原理 3
3.1字典编码分类的方法与特点 4
3.1.1 lz77算法 5
3.1.2 lz78算法 5
3..1.3 lzw算法 6
4 霍夫曼 7
4.1 霍夫曼编码 7
4.2 霍夫曼译码 8
4.3 霍夫曼编码算法流程 8
结论 9
致谢 10
参考文献 11
附录 12
1.引言
1.1.研究背景及课题意义
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3 5 1 9 1 6 0 7 2
.1.2 lz78算法 5
3..1.3 lzw算法 6
4 霍夫曼 7
4.1 霍夫曼编码 7
4.2 霍夫曼译码 8
4.3 霍夫曼编码算法流程 8
结论 9
致谢 10
参考文献 11
附录 12
1.引言
1.1.研究背景及课题意义
近年来，随着数字在。计算机和数据处理设备发展到各行各业，无损数据压缩在通信，电子，航空航天，疗养，并赢得广泛的应用。数字通信大多代替了完全形式的模拟通信，因此，传输，处理，保存的数据量日益剧增，这对传输带宽，存储容积和处理速率形成很大的压力，基于这类情况，有两种处理方法，一种是扩展传输带宽，增添保存的容积，抬高处理速率，一种是经过数据压缩来减少数据传输所需的带宽。由于第一种方法成本昂贵，因此，数据压缩成为了目前情况下最好的处理方法，正因为这种巨大的市场需求，推动数据压缩技术的迅速发展，是数据压缩成为目前研究的一个热门。
1.2.国内外发展现状
直到70第二十世纪，数据压缩开始在计算机领域发挥重要的作用，当互联网越来越流行和Lempel-Ziv算法的发明。但压缩算法在计算机领域之外有着更悠久的历史。莫尔斯代码，在1838发明的，最早的数据压缩实例代码Morse，最常用的英文字母，如“E”和“T”。之后，随着大型机的兴起，香农罗伯特和法诺克劳德发明了Shannon-Fano编码算法。其基于符号（符号）的出现概率分配给符号编码（代码）。一个符号的概率是编码速率成反比，从而在更短的象征方式..。随着互联网行业的快速发展，信息的传递成为一个重要的问题，目前，国内外都在积极研究压缩编码的方法，以获得更好的信息体验。目前国内外主要研究图像压缩和视频压缩，但文本压缩仍是这两项的基础。
1.3.研究的目的与意义
随着社会的发展，数据传输称为互联网时代必不可少的一个问题，但由于硬件的原因，扩大带宽，所需的成本高昂，有点不切实际，于是，无损压缩在这种情况下应运而生，数据无损压缩主要处理传输中的速度与压缩率的问题，一种新的高效的数据无损压缩可以极大的提高数据传输的效率，极大提升互联网时代的用户体验。可以用于各种先进行业，如航天，医药等需要庞大数据处理的行业。
1.4主要研究内容
本文主要研究字典码与霍夫曼编码的差异,为了验证字典码可以进行无信源统计概率依赖条件下实现有效信源压缩编码,且理论上其压缩效果能逼近最佳变长码压缩方法霍夫曼编码这一观点,首先随机生成不同长度的字符文件,并统计出相应的信源符号概率分布,随后利用字典码与霍夫曼编码的两种不同算法进行文件压缩并分别计算相应压缩效果；然后，对同一文件两种压缩方法的效果进行比较，对同一压缩方法应用于不同长度文件的压缩效果进行比较。结果表明，在已知信源符号概率分布前提下，霍夫曼码编码方法对于任意长度文件均有较为理想的压缩效果，且信源符号概率愈是偏离等概率分布时，绝对压缩效果愈好。对于字典码而言，压缩效果与信源符号概率偏离程度关系不大，受待压缩文件长度影响较大——相对于小文件，大文件的压缩效果更为明显。这与字典码算法结构本身有关——对于任何长度的待压缩文件，字典码算法首先需要建立起作为“字典”的数据链表。这是字典法算法的固定开销。大文件可以有效地分摊这种开销，从而有着更为理想的压缩效果。理论上可以预计，当待压缩文件足够长时，其压缩效果将趋近于霍夫曼码的最佳压缩效果。
2.对数据压缩的认识
2.1.数据压缩简介
所谓数据压缩是至少一个数字信号，使用它的功能：可以快速传输各种信号（如传真，图像，声音，等），与现有的通信线路平行打开更多的多媒体业务（如交易升值），压缩后的数据存储容量（如CD，VCD，dvd，等），降低发射功率。这对移动通讯系统尤为重要。由此看来,通讯时分、传输带宽、存储空间等,甚至放射能量,均可能与数据压缩的结果有关。
2.2数据压缩参数
数据压缩有三种参数，物理容积，信道带宽，处理时间。在数据压缩技术发展的早起阶段，人们认为压缩数据所需要的带宽非常重要，对频带压缩十分感兴趣.当然,直到今天,频带压缩问题仍然相当重要,但是,随着传真设备的广泛应用,人们对压缩传输时间日益感兴趣,近年来,数据压缩技术发展迅速,应用日益广泛,迅猛增加的数据存储需求形成巨大压力,人们意识到,压缩数据存储所需的容积也是相当重要的问题.
2.3数据压缩类型
无损压缩
所谓的无损压缩方法是使用统计冗余数据举行压缩，可完全恢复原始数据而不引起任何失真，压缩比是由有限的数据冗余理论，这种方法被广泛应用于图像数据（如指纹图像，医学图像，等等）的文本数据，程序和特殊应用。程序和特殊使用场合的图象数据(如指纹图像，医学图像等)的压缩。由于压缩比的限定，仅利用无损压缩方式是不可以解决图象和数字视频的留存和传输的全部问题.常常利用的无损压缩方式有 Shannon-Fano 编码，Huffman 编码，游程(Run-length)编码，LZW（Lempel Ziv韦尔奇）编码和算术编码。 所谓无损压缩方式式，顾望文生义，便是是毫无亏损地将声音信号举行压缩的音频格式。最习见的像MP3、WMA等格式都是有损压缩格式，比拟于作为源的WAV文件，它们都有相当大水平的信号损失，这也是它们能到达10％的压缩
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