解读“编码、解码”模式
摘要：斯图亚特·霍尔的论文《电视话语中的编码与解码》是文化与传媒研究中一篇至关重要的文献，关于它的评介与解读已有很多论著。对于他提出的三种假设的解码立场，即著名的“霍尔模式”，也已早为人们所熟知，但再次品读此文又有了许多新的发现与感悟。本文希望通过对《编码，解码》的解读，并吸收其他有关该文的解析，从符号学、语言学等角度分析误读及受众对电视话语不同立场等现象。
关键词：编码解码霍尔模式
斯图亚特·霍尔的著名论文《电视话语中的编码与解码》，从语言学、符号学、结构主义的角度入手，打破了传统的传播研究模式，“其理论贡献却主要表现在改变了实证主义研究对传递者与受众关系的线性理解，提出了一个重要的理论模式，即意义不是传递者…传递?的，而是接受者…生产?的，从而也在主体间传播关系中重构了受众观念。”⒈他从孤立的传播受众研究中走了出来，将意识形态，社会的政治、经济背景引入对受众的考察之中。
霍尔将电视话语传播放在“生产、流通、分配/消费、再生产”的复杂结构中来思考，认为电视话语就像商品一样需要经历这四个环节。他主要论述了生产即信息的编码，消费、再生产即信息的解码三个环节（电视流通的消费与再生产环节对于受众而言基本是同时进行的）。
一、编码、解码中的符码与符号
符码与符号是霍尔编码、解码理论的基础，是理解其思想的前提。符码与符号是两个完全不同的概念，但又有密切的联系。“霍尔利用了索绪尔对语言符号的论述。索绪尔认为，语言是一个符号系统。符号由能指（signifying符号、声音等）和所指（signifier精神概念）组成。”⒉同时，霍尔还吸收了罗兰·巴尔特的语言学思想。罗兰·巴尔特认为意义有两个层面。第一个层面，巴尔特称为外延（denotation）——指意义的常识层面；意义的第二个层面是内涵（connotation）——指广泛的言外之意，这和文化有很大关系。⒊但“…内涵?仅仅用来指不太固定的，因此是更为惯例化、更为多变的联想意义，这些意义显然依据具体事例而定，所以一定要依靠符码的介入”⒋符码存在于符号与话语之前，如果说符号是语言、文字、画面等的表现形式，那么符码就是表达这些形式的规则，它是包含在符号系统中的，可以是语法规则、文化规则、意识形态规则，甚至是政治的、经济的规则。符号必须是被社会认同的，是一定社会内部通用的表现形式，而符码可以是个人的，是个体或者某个团体对符号的认知、解读系统。
比如对于“电脑”的认识，它的能指是它的音，即“dian nao”,字形如上，它的所指为电子计算机。它的外延可以理解为能指与所指的总和，即在常识层面上我们反映的“电脑”，但在内涵层面上则会有不同的反映，电脑的内涵可能为电脑软件编程，利用电脑进行科研工作，网络，甚至是网络游戏，股票等等。由此，“电脑”的符码就是特定意识形态（这里的意识形态是思想、职业、政治地位、阶级、经济状况等方面的综合反映）与其内涵的结合，对科学家、技术人员而言，“电脑”的符码是利用电脑进行科研工作或电脑软件编程，对于经常利用电脑上网的人而言，“电脑”的符码就是网络，而那些经常在网络上玩游戏、利用电脑网络炒股的人来说，“电脑”的符码就意味着游戏与股票。
“一定的符码也许广泛地分布在一个具体的语言群体或者文化中，人们在年幼时候开始学习它，以至于这些符码似乎不是建构的——符号和指称对象之间清晰表达的结果——而是…天生?就有的。”“然而，这并不意味着没有符码介入，而是意味着符码已经被深深地…自然化?了。”⒌文字符码如此，图像符码所展示的“看起来像真实世界里的事物，因为他们再造了电视观众感知的各种条件（即符码）”。⒍图像符码被更自然地展现，观众在解码的过程中，就更容易被限定在编码者的意图之中。
但观众不是完全被动地陷在编码者设置情境之中，无论符码怎样被“自然化”，符号的内涵与外延怎样完美的结合，“在符号的内涵层次上，情境意识形态（Situational ideologies）改
变并且转换着意义。”⒎符号的内涵层次会影响对文本的理解，符码系统也部分地预先决定了对文本的理解。因此从语言学与符号学自身的角度看，对文本的误读是很难避免的。除此之外，对电视话语的多种读解还有更深层的社会、文化、历史以及社会的主导话语等原因。
⒏同时，根据伽达默尔解释学的理论认为，“我们的偏见构成了我们的存。”⒐“任何理解都是基于现在和未来对过去的理解，都是一种偏见。”⒑忧郁这种偏见的必然存在，对文本的误读就更难以避免。但需要指出的是，对于约定俗成，常识性的问题误读的可能性并不大。
二、霍尔模式
在编码、解码的过程中，人们都是按自己的符码系统，对同一符号形式进行解读，那么必然其结果是多样的，编码与解码的符码系统可能是一致的，也可能是相似或截然相反的。基于这种不一致的事实，霍尔提出了三种假设的受众读解模式：主导—霸权的地位（dominant-hegemonic position）；协调的符码（negotiated code）或者地位；对抗的符码。这三种形式彼此不是孤立的，而是互相连接的，受众会根据不同文本选择立场，比如原本协商的解读模式有可能变为对抗模式。在这三种模式中，采取“主导—霸权”与对抗性模式都是少数，更多的受众在更多的情况下会采取协调的读解模式。
在对抗性模式中，霍尔尖锐地指出“电视观众有可能完全理解话语赋予的字面和内涵意义的曲折变化，但以一种全然相反的方式去解码信息。”⒒在对立阶级的政治性问题上，受众的反映多表现为对抗性，他们将“国家利益”解读为“阶级利益”。此时受众解码的符码系统与编码者的符码系统处于完全对立的局面，解码者对编码者已没有丝毫的信任可言，编码者越是强调自己的立场，越是向受众传达自己的主张，就越会招致解码者的对抗，此时的解码者完全处于自己符码系统之下，对于编码者传递的信息也许根本没有接收。
霍尔的编码、解码理论，以及它的受众模式，为我们解决实践中遇到的困难提供了很好的思考方式。比如，对于某些社会负面信息（凶杀、暴力、色情）的传播或者非社会主流意识形态的传播，很快就能得到社会的反响，甚至竞相模仿，而对于主流文化的宣传则往往不能达到传播的预想效果，甚至引起逆反。考察这一问题还是要从符号的外延与内涵层面的意义入手。首先，编码者的符码系统不同。非主流意识形态的传播者，编码者传递的符号被更好地“自然化”了，他们所处的地位不是显得高高在上，而是为了能使自己的思想得到传播与渗透，放低姿态，使解码者更容易接受。而主流文化的传播者，编码者在传递信息时，没有将所传递的符号更好地“自然化”，而是带了很强烈的主观色彩，政治色彩，由于主流文化是社会的主导话语，处于强势地位，在传播的过程中，更是以教育、训斥的架势，距人于千里之外，不能让解码者自然地接受。解码者还没有来得及弄清传递的符号，就已经用自己的符码系统预先设置了编码者的信息。其次，解码者的符码系统不同。正如上所说，解码者在接收两种信息时所采用的符码系统是不同的。对于非主流意识形态的信息，解码者很大程度上对其了解很少，在符号的内涵层次上没有被固定，也就是符码系统没有过多的干涉，在加之人们的好奇心理的驱使，因此受众对此采取的是协调的读解模式，甚至是“主导—霸权”模式。对于主流意识形态的信息，解码者就生活在这个主导话语的环境之中，对这些信息，对传播者的意图，不是了如指掌也是比较熟悉，这些符号的内涵层次已被固定，在没有接收信息前，受众的符码系统已进行了设置。在这种情况下，如果受众的符码系统与传播者、编码者一致则会选择“主导—霸权”的解读模式，否则就会选择协商甚至对抗的读解模式。而主流意识形态，社会主导话语往往都是控制在统治者手中，当受众与编码者处于不同的利益集团时，这种对抗性就会更加明显。
当然，霍尔的传播学思想还有很多值得商榷的地方，但无论怎样，他为我们打开了批判的受众视角，提供了一种思考问题的方法。
目录 一、摘要 (3) 二、题目 (3) 三、实验目的 (3) 四、实验原理 (3) 五、需求分析 (4) 5.1实验要求 (4) 5.2实验内容 (4) 六、概要设计 (4) 6.1所实现的功能函数 (4) 6.2主函数 (5) 6.3 系统结构图 (6) 七、详细设计和编码 (6) 八、运行结果 (12) 九、总结 (15) 9.1调试分析 (15) 9.2 心得体会 (15) 参考文献 (16)
一、摘要 二、题目 哈夫曼树的编码与译码 三、实验目的 （1）熟悉对哈夫曼的应用以及构造方法，熟悉对树的构造方式的应用； （2）进一步掌握哈夫曼树的含义； （3）掌握哈夫曼树的结构特征，以及各种存储结构的特点以及使用范围； （4）熟练掌握哈夫曼树的建立和哈夫曼编码方法； （5）提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数据结构各种原理与方法； （6）掌握一种计算机语言，可以进行数据算法的设计。 四、实验原理 哈夫曼（Huffman）编码属于长度可变的编码类，是哈夫曼在1952年提出的一种编码方法，即从下到上的编码方法。同其他码词长度一样，可区别的不同码词的生成是基于不同符号出现的不同概率。生成哈夫曼编码算法基于一种称为“编码树”（coding tree）的技术。算法步骤如下： （1）初始化，根据富豪概率的大小按由大到小顺序对符号进行排序； （2）把概率最小的两个符号组成一个新符号（节点），即新符号的概率等于这两个符号概率之和； （3）重复第（2）步，直到形成一个符号为止（树），其概率最后等于1； （4）从编码树的根开始回溯到原始的符号，并将每一下分支赋值1，上分支赋值0； 译码的过程是分解电文中字符串，从根出发，按字符“0”或者“1”确定找做孩 子或右孩子，直至叶子节点，便求得该子串相应的字符。
信息论与编码理论习题 答案 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
第二章 信息量和熵 八元编码系统，码长为3，第一个符号用于同步，每秒1000个码字，求它的信息速 率。 解：同步信息均相同，不含信息，因此 每个码字的信息量为 2?8log =2?3=6 bit 因此，信息速率为 6?1000=6000 bit/s 掷一对无偏骰子，告诉你得到的总的点数为：(a) 7; (b) 12。问各得到多少信息 量。 解：(1) 可能的组合为 {1，6},{2，5},{3，4},{4，3},{5，2},{6，1} )(a p =366=6 1 得到的信息量 =) (1 log a p =6log = bit (2) 可能的唯一，为 {6，6} )(b p =361 得到的信息量=) (1 log b p =36log = bit 经过充分洗牌后的一副扑克（52张），问： (a) 任何一种特定的排列所给出的信息量是多少？ (b) 若从中抽取13张牌，所给出的点数都不相同时得到多少信息量？ 解：(a) )(a p =! 521 信息量=) (1 log a p =!52log = bit (b) ? ??????花色任选种点数任意排列 13413!13 )(b p =13 52134!13A ?=1352 13 4C 信息量=1313 52 4log log -C = bit 随机掷3颗骰子，X 表示第一颗骰子的结果，Y 表示第一和第二颗骰子的点数之和， Z 表示3颗骰子的点数之和，试求)|(Y Z H 、)|(Y X H 、),|(Y X Z H 、 )|,(Y Z X H 、)|(X Z H 。
题目： 7, 对图象p04-01实施预测编码和解码，并将原图象与解码图象进行方差计算，考察解码后图象的视觉效果。预测模型为： 原理： 预测就是根据过去时刻的样本序列，运用一种模型，预测当前的样本值。预测编码是易于实现的，如差分脉冲编码调制（DPCM ）方法。这种方法中，对每一个像素灰度值，都用先前扫描过的像素灰度值去减，求出它们的差值，此差值称为预测误差，预测误差被量化和编码与传送。接收端再将此差值与预测值相加，重建原始图像像素信号。由于量化和传送的仅是误差信号，根据一般扫描图像信号在空间及时间邻域内各像素的相关性，预测误差分布更加集中，即熵值比原来图像小，可用较少的单位像素比特率进行编码，使得图像数据得以压缩。DPCM 系统的基本系统框图如下图所示。 在该系统中，N x 为N t 时刻的亮度取样值。预测器根据N t 时刻之前的样本1x ， 2x ，……，1-N x 对N x 作预测，得到预测值'N x 。N x 与'N x 之间的误差为： 'N N N x x e -= 量化器对N e 进行量化得到'N e 。编码器对'N e 进行编码发送。接收端解码时的预测过程与发送端相同，所用预测器亦相同。接收端恢复的输出信号''N x 是N x 的近似值，两者的误差是 ' '''')(N N N N N N N N e e x x e x x x -=-=+-=? 当输入图像信号是模拟信号时，“量化”过程中的信息损失是不可避免的。当N x ?足够小时，输入信号N x 和DPCM 系统的输出信号几乎一致。 其它预测方法还有以下几种： （1）前值预测：用),(y x f 同一行中临近的前一像素预测，即)1,(),(^-=y x f y x f （2）一维预测：用同一行中前面若干像素预测。 （3）二维预测：用几行内像素预测。 （4）三维预测：利用相邻两帧图像信号的相关性预测。 ) ,1(5.0)1,(5.0),(y x f y x f y x f -+- =
C语言实现哈夫曼的编码与译码 一、实验目的：1、掌握哈夫曼编码原理； 2、熟练掌握哈夫曼树的生成方法； 3、理解数据编码压缩和译码 输出编码的实现。 二、实验内容：设计一个哈夫曼编码及译码系统，掌握哈夫曼编码的特点、存储方法和基本原理，通过对已知字符进行哈夫曼编码，并且通过C语言来实现哈夫曼码的编码和译码，构造出一个完整的哈夫曼树，能够很好的实现编码和译码之间的互换过程。 三、实验步骤及分析： 使用哈夫曼算法构造哈夫曼树过程，是从n棵知识一个根结点的树组成的森林开始的。在算法执行中，哈夫曼树是由若干棵 树组成的森林，通过不断地合作树，最后得到一棵哈夫曼树。 本次程序设计的是哈夫曼编码及译码。由建立好的哈夫曼树来进行编码，构造一个结构体用来存储编码字符及各字符的编 码，从根结点开始，左右走一步分别赋值为0、1，并将编码结 果存入文件中，译码过程为从文件中逐一扫描码文，并从哈夫曼 树的根开始，将扫到的二进制位串中的相邻位与哈夫曼树上标的 0，1相匹配，以确定一条从根到叶子结点的路径，一旦到达叶 子，则译出了一个字符。再回到树根从二进位串的下一位开始继 续译码。 四、实验原理： 哈夫曼（Huffman）编码是1952年为文本文件而建立，是一种统计编码。属于无损压缩编码。霍夫曼编码的码长是变化的，对于出现频率高的信息，编码的长度较短；而对于出现频率低的信息，编码长度较长。这样，处理全部信息的总码长一定小于实际信息的符号长度。 Huffman编码过程的几个步骤：l）将信号源的符号按照出现概率递减的顺序排列。（注意，一 定要递减） 2）将最下面的两个最小出现概率入行合并相加，得到的霍夫曼 编码压缩结果作为新符号的出现概率。 3）重复进行步骤1和2直到概率相加的结果等于1为止。 4）在合并运算时，概率大的符号用编码0表示，概率小的符号
数据结构课程设计设计题目：哈夫曼树编码译码
目录 第一章需求分析 (1) 第二章设计要求 (1) 第三章概要设计 (2) （1）其主要流程图如图1-1所示。 (3) （2）设计包含的几个方面 (4) 第四章详细设计 (4) （1）①哈夫曼树的存储结构描述为： (4) （2）哈弗曼编码 (5) （3）哈弗曼译码 (7) （4）主函数 (8) （5）显示部分源程序： (8) 第五章调试结果 (10) 第六章心得体会 (12) 第七章参考文献 (12) 附录： (12)
在当今信息爆炸时代，如何采用有效的数据压缩技术节省数据文件的存储空间和计算机网络的传送时间已越来越引起人们的重视，哈夫曼编码正是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术。哈夫曼编码是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。哈弗曼编码使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。哈夫曼编码的应用很广泛，利用哈夫曼树求得的用于通信的二进制编码称为哈夫曼编码。树中从根到每个叶子都有一条路径，对路径上的各分支约定：指向左子树的分支表示“0”码，指向右子树的分支表示“1”码，取每条路径上的“0”或“1”的序列作为和各个叶子对应的字符的编码，这就是哈夫曼编码。哈弗曼译码输入字符串可以把它编译成二进制代码，输入二进制代码时可以编译成字符串。 第二章设计要求 对输入的一串电文字符实现哈夫曼编码，再对哈夫曼编码生成的代码串进行译码，输出电文字符串。通常我们把数据压缩的过程称为编码，解压缩的过程称为解码。电报通信是传递文字的二进制码形式的字符串。但在信息传递时，总希望总长度能尽可能短，即采用最短码。假设每种字符在电文中出现的次数为Wi，编码长度为Li，电文中有n种字符，则电文编码总长度为∑WiLi。若将此对应到二叉树上，Wi为叶结点的权，Li为根结点到叶结点的路径长度。那么，∑WiLi 恰好为二叉树上带权路径长度。因此，设计电文总长最短的二进制前缀编码，就是以n种字符出现的频率作权，构造一棵哈夫曼树，此构造过程称为哈夫曼编码。设计实现的功能： (1) 哈夫曼树的建立； (2) 哈夫曼编码的生成； (3) 编码文件的译码。
图像编解码技术及应用 1．图像编解码技术概论： 在当前的图像压缩领域中常用的技术有： BMP、EPS、GIF、JPG、PDF、PIC、PNG、PSD、TIF。上述技术间的差异主要存在于图像编解码的算法不同，通过对算法的研究可以使我们更加容易的理解图像压缩的原理。 位图格式（BMP）是在DOS时代就出现的一种元老级文件格式，因此它是DOS和WINDOWS操作系统上的标准的WINGDOWS点阵图像格式，以此文件格式存储时，采用一种非破坏性的RLE压缩,不会省略任何图像的细部信息。 EPS是最常见的线条稿共享文件格式，它是以PostScript语言为开发基础，所以EPS文件能够同时兼容矢量和点阵图形，所有的排版或图像处理软件如PageMaker或Illustrator等，都提供了读入或置入EPS格式文件的能力，而且RGB和CMYK对象也可以保有各自的原始的色彩模式。 GIF应该是在网络上最常见的一种压缩文件格式，它的英文全名Graphic Interchange format，当初研发的目的是为了最小化电缆上的传输，因此能采用LZW方式进行压缩，但可显示的颜色范围只局限于256索引色，目前所采用 的GIF图形共有两种格式：87a和89a，常见于网页上建议的小动画制作，其中GIF89a还可提供透明色效果，点阵图形，灰度图形或者索引颜色模式皆可存储为此种文件格式 JPG跟GIF一样为网络上最常见道的图像格式，其英文正式名称为Joint Photographic Experts Group，它是以全彩模式进行显示色彩，是目前最有效率的一种压缩格式，常用于照片或连续色调的显示，而且没有GIF去掉图像细 部信息的缺点，但需要注意的是此类图像需要自行设置压缩程度，在打开时JPG 图像会自动解压缩，不过要注意的是JPG采用的压缩是破坏性的压缩，因此会在一定程度上减损图像本身的品质。
增量型编码器与绝对型编码器的区分 编码器如以信号原理来分，有增量型编码器,绝对型编码器。 增量型编码器 (旋转型) 工作原理: 由一个中心有轴的光电码盘，其上有环形通、暗的刻线，有光电发射和接收器件读取,获得四组正弦波信号组合成A、B、C、D,每个正弦波相差90度相位差（相对于一个周波为360度），将C、D信号反向，叠加在A、B两相上，可增强稳定信号；另每转输出一个Z相脉冲以代表零位参考位。 由于A、B两相相差90度，可通过比较A相在前还是B相在前，以判别编码器的正转与反转，通过零位脉冲，可获得编码器的零位参考位。 编码器码盘的材料有玻璃、金属、塑料，玻璃码盘是在玻璃上沉积很薄的刻线，其热稳定性好，精度高，金属码盘直接以通和不通刻线，不易碎，但由于金属有一定的厚度，精度就有限制，其热稳定性就要比玻璃的差一个数量级，塑料码盘是经济型的，其成本低，但精度、热稳定性、寿命均要差一些。 分辨率—编码器以每旋转360度提供多少的通或暗刻线称为分辨率，也称解析分度、或直接称多少线，一般在每转分度5~10000线。 信号输出: 信号输出有正弦波（电流或电压）,方波（TTL、HTL）,集电极开路（PNP、NPN）,推拉式多种形式，其中TTL为长线差分驱动（对称A,A-;B,B-;Z,Z-）,HTL 也称推拉式、推挽式输出，编码器的信号接收设备接口应与编码器对应。 信号连接—编码器的脉冲信号一般连接计数器、PLC、计算机，PLC和计算机连接的模块有低速模块与高速模块之分，开关频率有低有高。 如单相联接，用于单方向计数，单方向测速。 A.B两相联接，用于正反向计数、判断正反向和测速。 A、B、Z三相联接，用于带参考位修正的位置测量。 A、A-， B、B-，Z、Z-连接，由于带有对称负信号的连接，电流对于电缆贡献的电磁场为0，衰减最小，抗干扰最佳，可传输较远的距离。 对于TTL的带有对称负信号输出的编码器，信号传输距离可达150米。 对于HTL的带有对称负信号输出的编码器，信号传输距离可达300米。
#include"stdafx.h" #include"stdio.h" #include"conio.h" #include
语音编码和图像编码的分类及特点 一、语音编码 一般而言，语音编码分三大类：波形编码、参数编码及混合编码。 <1>、波形编码 波形编码将时域模拟话音的波形信号进过采样、量化和编码形成数字语音信号，是将语音信号作为一般的波形信号来处理，力图使重建的波形保持原语音信号的波形形状。具有适应能力强、合成质量高的优点。但所需编码速率较高，通常在16KB/S以上，并且编码质量随着编码速率的降低显著下降，且占用的较高的带宽。 波形编码又可以分为时域上和频域上的波形编码，频域上有子带编码和自适应变换域编码，时域上PCM、DPCM、ADPCM、APC和?M增量调制等。 ①、子带编码 它首先用一组带通滤波器将输入信号按频谱分开，然后让每路子信号通过各自的自适应PCM编码器（ADPCM）编码，经过分接和解码再复合成原始信号。 特点：1、每个子带独立自适应，可按每个子带的能量调节量化阶；2、可根据各个子带对听觉的作用大小共设计最佳的比特数；3、量化噪声都限制在子带内某一频带的量化噪声串到另一频带中去。 ②、自适应变换域编码 利用正交变换将信号有时域变换到另外的一个域，使变换域系数密集化，从而使信号相邻样本间冗余度得到降低。 特点：对变换域系数进行量化编码，可以降低数码率。 ③、PCM（Pulse-code modulation），脉冲编码调制 对连续变化的模拟信号进行进行抽样、量化和编码产生。 特点是保真度高，解码速度快，缺点是编码后的数据量大。 ④、DPCM(Differential Pulse Code Modulation)差分脉冲编码调制 是对模拟信号幅度抽样的差值进行量化编码的调制方式，是用已经过去的抽样值来预测当前的抽样值，对它们的差值进行编码。 特点：对于有些信号瞬时斜率比较大，很容易引起过载；而且瞬时斜率较大的信号也没有像话音信号那种音节特性，因而也不能采用像音节压扩那样的方法，只能采用瞬时压扩的方法；传输的比特率要比PCM低；一个典型的缺点就是易受到传输线路上噪声的干扰。 ⑤、ADPCM（adaptive differential pulse code modulation），自适应差分脉冲编码调制 是DPCM的扩展，区别在于较DPCM在实现上预测器和量化器会随着相关的参数自适应的变化，达到较好的编码效果。 特点：优点在算法复杂度低，压缩比小，编解码延时最短，压缩/解压缩算法非常的简单,低空间消耗。缺点是声音的质量一般。 ⑥、?M增量调制 只保留每一信号样值与其预测值之差的符号，并用一位二进制数编码的差分脉冲编码调制。 特点：1、电路简单，而脉码调制编码器需要较多逻辑电路；2、数据率低于
计算机常见编码 一．有关编码的基础知识 1. 位bit 最小的单元 字节byte 机器语言的单位 1byte=8bits 1KB=1024byte 1MB=1024KB 1GB=1024MB 2. 二进制binary 八进制octal 十进制decimal 十六进制hex 3. 字符：是各种文字和符号的总称，包括各个国家的文字，标点符号，图形符 号，数字等。 字符集：字符集是多个符号的集合，每个字符集包含的字符个数不同。 字符编码：字符集只是规定了有哪些字符，而最终决定采用哪些字符，每一 个字符用多少字节表示等问题，则是由编码来决定的。计算机要 准确的处理各种字符集文字，需要进行字符编码，以便计算机能 够识别和存储各种文字。 二．常见字符集的编码介绍： 常见的字符集有：ASCII 字符集，GB2312 字符集，BIG5 字符集，GB18030 字符集，Unicode 字符集，下面一一介绍： 1. ASCII 字符集： 定义： 美国信息互换标准代码，是基于罗马字母表的一套电脑编码系统，主要显示 英语和一些西欧语言，是现今最通用的单字节编码系统。 包含内容： 控制字符（回车键，退格，换行键等） 可显示字符（英文大小写，阿拉伯数字，西文符号） 扩展字符集（表格符号，计算符号，希腊字母，拉丁符号） 编码方式： 第0-31 号及127 号是控制字符或通讯专用字符； 第32-126 号是字符，其中48-57 号为0-9 十个阿拉伯数字，65-90 号为26 个 大写英文字母，97-122 号为26 个英文小写字母，其余为一些标点符号，运 算符号等。 在计算机存储单元中，一个ASCII 码值占一个字节（8 个二进制位），最高位 是用作奇偶检验位。【奇偶校验是指：在代码传送的过程中，用来检验是否 出错的一种方法。】奇偶校验分为奇校验和偶校验。奇校验规定：正确的代 码一个字节中1 的个数必须是奇数，若非奇数，则在最高位添1；偶校验规 定：正确的代码一个字节中 1 的个数必须是奇数，若非奇数，则在最高位添 1。
#include
DIP上机报告 题目：数字图像处理上机报告（第4次）学校：中国地质大学（武汉） 指导老师：傅华明 姓名：龙勋 班级序号： 071112-06
目录 1图像霍夫曼编码与解码以及熵，平均码长，冗余度的计算错误!未定义书签。2上机小结 (10) 注：给定的文件夹中只需运行test脚本就可以得到结果，从workspace 中看到相应的数据
4.2图像的霍夫曼编码与解码 题目要求： 对图2实施哈夫曼编码和解码，计算图象熵，平均码长和冗余度； 算法设计： 1.遍历图像，统计各个像素灰度值的概率 2.找出概率最小的两个，在最小概率所代表的灰度值编码中加1，在另一个较小的概率所代表的灰度值编码中加0 3.合并两个概率，成为一个新的元素，如此重复下去，直到最后剩两个元素 4.进行编码的逆过程，即解码过程 5.计算相应的数据 程序代码： 运行代码： clear in=[2,2,3,5,0,0,5,5, 5,4,1,1,2,2,1,5, 4,6,5,5,7,2,2,3, 5,2,2,2,3,4,4,4, 6,2,1,4,1,1,2,2, 1,5,7,6,5,5,7,2, 2,4,4,1,2,2,1,5, 2,3,1,2,2,1,5,0];
[p,out] = gailv( in ); [code] = Huffman(0:7,p); %进行霍夫曼编码 [Coded_Img]=Encode(in,code); %对图像进行编码 [H,L,R]=GetInfo(code); %计算熵、平均码长、冗余度[Img]=Decode(Coded_Img,code); %对图像进行解码 图像各像素灰度的概率计算： function[ p,out ]=gailv( in ) [M,N]=size(in); out = zeros(4,8); p = zeros(1,8); for i=1:8 out(1,i)=i-1; end for i=1:M for j=1:N for k=1:8 if in(i,j) == out(1,k) out(2,k)=out(2,k)+1; end end end end for i=1:8 out(3,i)=out(2,i)/(M*N); p(1,i)=out(2,i)/(M*N); end end 霍夫曼编码过程： function [code_out] = Huffman(s,p) [Ms,Ns]=size(s); if (Ms==1) sig=s'; else sig=s; end %s为各元素名称 p为各元素概率
哈夫曼编码步骤： 一、对给定的n个权值{W1,W2,W3,...,Wi,...,Wn}构成n棵二叉树的初始集合F= {T1,T2,T3,...,Ti,...,Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个权值为Wi的根结点，它的左右子树均为空。（为方便在计算机上实现算法，一般还要求以Ti的权值Wi的升序排列。） 二、在F中选取两棵根结点权值最小的树作为新构造的二叉树的左右子树，新二叉树的根结点的权值为其左右子树的根结点的权值之和。 三、从F中删除这两棵树，并把这棵新的二叉树同样以升序排列加入到集合F中。 四、重复二和三两步，直到集合F中只有一棵二叉树为止。 /*------------------------------------------------------------------------- * Name: 哈夫曼编码源代码。 * Date: 2011.04.16 * Author: Jeffrey Hill+Jezze(解码部分) * 在Win-TC 下测试通过 * 实现过程：着先通过HuffmanTree() 函数构造哈夫曼树，然后在主函数main()中 * 自底向上开始(也就是从数组序号为零的结点开始)向上层层判断，若在 * 父结点左侧，则置码为0,若在右侧,则置码为1。最后输出生成的编码。*------------------------------------------------------------------------*/ #include
哈夫曼树编码 #include
} if (j==t->total) { t->arr[t->total].ch = text[i]; t->arr[t->total].weight = 1; t->total ++; } } printf("char frequence\n"); for (i=0; i
《数据结构》实验报告4 年级2012级学号201202024061 姓名王冠文成绩 专业计算机科学与技术实验地点电教楼303 指导教师杨丽 实验日期月日 实验项目哈夫曼编码 一、实验目的 根据最优二叉树构造哈夫曼编码利用哈夫曼树很容易求出给定字符集及其概率分布的最优前缀码。哈夫曼编码正是一种应用非常广泛，本次试验通过设计一个算法，体会和掌握哈夫曼编码要点。 二、实验问题描述 已知每一个字符出现的频率，构造哈夫曼树，并设计哈夫曼编码。 三、实验步骤 1、实验问题分 给定字符集的哈夫曼树生成后，求哈夫曼编码的具体实现过程是：依次以叶子T[i]为出发点，向上回溯至根为止。上溯时走左分支则生成代码0，走右分支则生成代码。 2、构思算法 3、功能函数设计 4、编写程序并运行调试 四、实验结果（程序）及分析 #include
二章-信息量和熵习题解 2.1 莫尔斯电报系统中，若采用点长为0.2s ，1划长为0.4s ，且点和划出现的概率分别为2/3和1/3，试求它的信息速率(bits/s)。 解: 平均每个符号长为: 15 44.0312.032=?+?秒 每个符号的熵为9183.03log 3 123log 32=?+?比特/符号 所以，信息速率为444.34159183.0=?比特/秒 2.2 一个8元编码系统，其码长为3，每个码字的第一个符号都相同(用于同步)，若每秒产生1000个码字，试求其信息速率(bits ／s)。 解: 同步信号均相同不含信息,其余认为等概,每个码字的信息量为 3*2=6 比特； 所以，信息速率为600010006=?比特/秒 2.3 掷一对无偏的骰子，若告诉你得到的总的点数为：(a ) 7；(b ) 12。 试问各得到了多少信息量? 解: (a)一对骰子总点数为7的概率是 36 6 所以，得到的信息量为 585.2)36 6(log 2= 比特 (b) 一对骰子总点数为12的概率是36 1 所以，得到的信息量为 17.5361log 2= 比特 2.4 经过充分洗牌后的一付扑克(含52张牌)，试问： (a) 任何一种特定排列所给出的信息量是多少? (b) 若从中抽取13张牌，所给出的点数都不相同时得到多少信息量? 解: (a)任一特定排列的概率为! 521, 所以，给出的信息量为 58.225!521log 2 =- 比特 (b) 从中任取13张牌,所给出的点数都不相同的概率为 1313 1313525213!44A C ?=
所以，得到的信息量为 21.134 log 1313522=C 比特. 2.5 设有一个非均匀骰子，若其任一面出现的概率与该面上的点数成正比，试求各点 出现时所给出的信息量，并求掷一次平均得到的信息量。 解:易证每次出现i 点的概率为 21i ,所以 比特比特 比特 比特 比特 比特 比特 398.221 log 21)(807.1)6(070.2)5(392.2)4(807.2)3(392.3)2(392.4)1(6,5,4,3,2,1,21 log )(2612=-==============-==∑=i i X H x I x I x I x I x I x I i i i x I i 2.6 园丁植树一行，若有3棵白杨、4棵白桦和5棵梧桐。设这12棵树可随机地排列， 且每一种排列都是等可能的。若告诉你没有两棵梧桐树相邻时，你得到了多少关 于树的排列的信息? 解: 可能有的排列总数为 27720! 5!4!3!12= 没有两棵梧桐树相邻的排列数可如下图求得， Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y 图中X 表示白杨或白桦，它有???? ??37种排法，Y 表示梧桐树可以栽种的位置，它有? ??? ??58种排法， 所以共有???? ??58*??? ? ??37=1960种排法保证没有两棵梧桐树相邻， 因此若告诉你没有两棵梧桐树相邻时，得到关于树排列的信息为1960log 27720log 22-=3.822 比特 2.7 某校入学考试中有1/4考生被录取，3/4考生未被录取。被录取的考生中有50%来 自本市，而落榜考生中有10％来自本市，所有本市的考生都学过英语，而外地落榜考生中以及被录取的外地考生中都有40%学过英语。 (a) 当己知考生来自本市时，给出多少关于考生是否被录取的信息?
第一部分编码方式介绍 一、编码： 美国标准信息交换标准码( , ) 在计算机内部，所有地信息最终都表示为一个二进制地字符串.每一个二进制位（）有和两种状态.一个字节（）共由八个二进制位来组成，共有种状态，从到. 阿拉伯数字、英文字母、标点符号等这些字符，怎么定义才能让计算机识别呢？因为计算机只识别二进制位和，所以以上这些字符就必须与二进制位（和）建立关系，才能让计算机识别. 年代初，计算机界制定了一套统一地字符编码，来表示字符与二进制位之间地关系.这种统一地字符编码就叫做编码.码一共规定了个字符地编码，比如空格是（二进制），大写地字母是（二进制）.这个符号（包括个不能打印出来地控制符号），只占用了一个字节地后面位，最前面地位统一规定为. 在英语国家，个编码足以表达所有字符，但其它非英语国家，字符不是由英文字符组成，这样就需要增加编码以表达这些字符，对于超过个字符地编码被称为非编码.比如：在中国，我们用简体中文，字符编码方式为.个人收集整理勿做商业用途 二、编码： 看到上面地介绍后，我们了解了最早编码是码.它只用个二进制位来表示，由于那个时期生产地大多数计算机使用位大小地字节，因此用户不仅可以存放所有可能地字符，而且有整整一位空余下来.如果你技艺高超，可以将该位用做自己离奇地目地：中那个发暗地灯泡实际上设置这个高位，以指示一个单词中地最后一个字母，同时这也宣示了只能用于英语文本. 由于字节有多达位地空间，因此许多人在想：“呀！我们可以把之间地编码用做个人地应用目地.”问题在于，同时产生这种想法地人相当多，而且在之间地各个位置上应该存放什么这一问题上，真是仁者见仁智者见智.事实上，只要人们开始在美国以外地地方购买计算机，那么各种各样地不同字符集都会进入规划设计行列，并且各人都会根据自己地需要使用高位地个字符.如此一来，甚至在同语种地文档之间就不容易实现互换. 可被扩展，最优秀地扩展方案是，通常称之为.包括了足够地附加字符集来写基本地西欧语言. 最后，这个人参与地终于以标准地形式形成文件.在标准中，每个人都认同如何使用低端地个编码，这与相当一致.不过，根据所在国籍地不同，处理编码以上地字符有许多不同地方式.这些不同地系统称为代码页. 同时，甚至更为令人头疼地事情正在逐步上演，亚洲国家地字符表有成千上万个字符，这样地字符表是用位二进制无法表示地.该问题地解决通常有赖于称为（，双字节字符集）地繁杂字符系统. 不过，仍然需要指出一点，多数人还是姑且认为一个字节就是一个字符，以及一个字符就是个二进制位，并且只要确保不将字符串从一台计算机移植到另一台计算机，或者说一种以上地语言，那么这几乎总是可以凑合.当然，只要一进入，从一台计算机向另一台计算机移植字符串就成为家常便饭了，而各种复杂状况也随之呈现出来.令人欣慰地是，随即问世了.个人收集整理勿做商业用途 字符集（简称为）,国际标准组织于年月成立工作组，针对各国文字、符号进行统一性编码.年美国跨国公司成立，并于年月与达成协议，采用同一编码字集.目前是采用位编码体系，其字符集内容与地（）相同.于年月通过（），目前版本于公布，内容包含符号个，汉字个，韩文拼音个，造字区个，保留个，共计个.编码后地大小是一样地.例如一个英文字母"" 和一个汉字"好"，编码后都是占用地空间大小是一样地，都是两个字节！个人收集整理勿做商业用途 可以用来表示所有语言地字符，而且是定长双字节（也有四字节地）编码，包括英文字
常用字符集介绍和编码转换原理 目录 1. GB2312编码介绍 (2) 1.1 基本信息 (2) 1.2 GB标准 (2) 1.3 分区表示 (2) 1.4 字节结构 (2) 2. 通用字符集UCS (3) 2.1 定义 (3) 2.2 概要 (3) 2.3 实现级别 (3) 2.4 与UNICODE的兼容关系 (3) 3. unicode编码介绍 (3) 3.1 基本简介 (4) 3.2 编码实现 (4) 3.2.1 编码方式 (4) 3.2.2 实现方式 (5) 4. UTF-8介绍 (5) 4.1 基本介绍 (5) 4.2 编码原理 (5) 4. 转换原理 (7)
1. GB2312编码介绍 1.1 基本信息 1.2 GB标准 GB2312或GB2312-80是一个简体中文字符集的中国国家标准，全称为《信息交换用汉字编码字符集·基本集》，又称为GB0，由中国国家标准总局发布，1981年5月1日实施。GB2312编码通行于中国大陆；新加坡等地也采用此编码。中国大陆几乎所有的中文系统和国际化的软件都支持GB2312。 GB2312标准共收录6763个汉字，其中一级汉字3755个，二级汉字3008个；同时，GB2312收录了包括拉丁字母、希腊字母、日文平假名及片假名字母、俄语西里尔字母在内的682个全角字符。 GB2312的出现，基本满足了汉字的计算机处理需要，它所收录的汉字已经覆盖中国大陆99.75%的使用频率。 对于人名、古汉语等方面出现的罕用字，GB2312不能处理，这导致了后来GBK及GB18030汉字字符集的出现。 1.3 分区表示 GB 2312中对所收汉字进行了―分区‖处理，每区含有94个汉字/符号。这种表示方式也称为区位码。 01-09区为特殊符号。 16-55区为一级汉字，按拼音排序。 56-87区为二级汉字，按部首/笔画排序。 10-15区及88-94区则未有编码。 举例来说，―啊‖字是GB2312之中的第一个汉字，它的区位码就是1601。 1.4 字节结构
0023算法笔记——【贪心算法】哈夫曼编码问题 1、问题描述 哈夫曼编码是广泛地用于数据文件压缩的十分有效的编码方法。其压缩率通常在20%～90%之间。哈夫曼编码算法用字符在文件中出现的频率表来建立一个用0，1串表示各字符的最优表示方式。一个包含100,000个字符的文件，各字符出现频率不同，如下表所示。 有多种方式表示文件中的信息，若用0,1码表示字符的方法，即每个字符用唯一的一个0,1串表示。若采用定长编码表示，则需要3位表示一个字符，整个文件编码需要300,000位；若采用变长编码表示，给频率高的字符较短的编码；频率低的字符较长的编码，达到整体编码减少的目的，则整个文件编码需要（45×1+13×3+12×3+16×3+9×4+5×4）×1000=224,000位，由此可见，变长码比定长码方案好，总码长减小约25%。 前缀码：对每一个字符规定一个0,1串作为其代码，并要求任一字符的代码都不是其他字符代码的前缀。这种编码称为前缀码。编码的前缀性质可以使译码方法非常简单；例如001011101可以唯一的分解为0,0,101,1101，因而其译码为aabe。
译码过程需要方便的取出编码的前缀，因此需要表示前缀码的合适的数据结构。为此，可以用二叉树作为前缀码的数据结构：树叶表示给定字符；从树根到树叶的路径当作该字符的前缀码；代码中每一位的0或1分别作为指示某节点到左儿子或右儿子的“路标”。 从上图可以看出，表示最优前缀码的二叉树总是一棵完全二叉树，即树中任意节点都有2个儿子。图a表示定长编码方案不是最优的，其编码的二叉树不是一棵完全二叉树。在一般情况下，若C是编码字符集，表示其最优前缀码的二叉树中恰有|C|个叶子。每个叶子对应于字符集中的一个字符，该二叉树有|C|-1个内部节点。 给定编码字符集C及频率分布f,即C中任一字符c以频率f(c)在数据文件中出现。C的一个前缀码编码方案对应于一棵二叉树T。字符c在树T中的深度记为d T(c)。d T(c)也是字符c的前缀码长。则平均码长定义为：
中南大学数据结构课程 姓名：刘阳 班级：信息0703 学号：0903070312 实验时间： 08.11.14 指导老师：赵颖
一、实验内容 根据输入的n 个带权结点，构造出哈夫曼树，并且把构造结果输出到屏幕。 二、实验说明 哈夫曼数，也称最优二叉树，是指对于一组带有确定权值的叶结点，构造的具有最小带权路径长度的二叉树。 设二叉树具有n 个带权值的叶结点，那么从根结点到各个叶结点的路径长度与相应结点权值的乘积之和叫做二叉树的带权路径长度WPL ，记作： WPL=k n k k L W *∑=1。在给定一组具有确定权值的叶结点，可以构造出不同的带权二 叉树。根据哈夫曼树的定义，一棵二叉树要使其WPL 值最小，必须使权值越大的叶结点越靠近根结点，而权值越小的叶结点越远离根结点。 在数据通讯中，经常需要将传送的文字转换成由二进制字符0，1组成的二进制串，我们称之为编码。例如，假设要传送的电文为ABACCDA ，电文中只含有A ，B ，C ，D 四种字符，若这四种字符采用下表所示的编码，则电文的代码为000010000100100111 000，长度为21。 在传送电文时，我们总是希望传送时间尽可能短，这就要求电文代码尽可能短。如果在编码时考虑字符出现的频率，让出现频率高的字符采用尽可能短的编码，出现频率低的字符采用稍长的编码，构造一种不等长编码，则电文的代码就可能更短。并且在建立不等长编码时，必须使任何一个字符的编码都不是另一个字符编码的前缀，以避免反译成原文时，编码出现多义性。 在哈夫曼编码树中，树的带权路径长度的含义是各个字符的码长与其出现次数的乘积之和，也就是电文的代码总长，所以采用哈夫曼树构造的编码是一种能使电文代码总长最短的不等长编码。 采用哈夫曼树进行编码，也不会产生上述二义性问题。因为，在哈夫曼树中，每个字符结点都是叶结点，它们不可能在根结点到其它字符结点的路径上，所以一个字符的哈夫曼编码不可能是另一个字符的哈夫曼编码的前缀，从而保证了译码的非二义性。