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5数据压缩技术

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数据压缩 算法

数据压缩 算法

数据压缩算法数据压缩是一种将数据进行压缩以减小其占用空间的过程。

通过减少数据的冗余信息，数据压缩可以降低数据存储和传输的成本，并提高数据处理效率。

在计算机科学和信息技术领域，数据压缩算法被广泛应用于图像、音频、视频、文本等不同类型的数据。

数据压缩算法主要分为两大类：无损压缩算法和有损压缩算法。

1.无损压缩算法：无损压缩算法是指在压缩的过程中不丢失任何原始数据的信息。

这类算法常用于需要完全还原原始数据的应用场景，如文本文件的压缩和存储。

下面介绍几种常见的无损压缩算法：-霍夫曼编码（Huffman Coding）：霍夫曼编码是一种基于概率的字典编码方法，通过将出现频率较高的字符赋予较短的编码，而将出现频率较低的字符赋予较长的编码，从而减小编码的长度，实现数据的压缩。

-雷霍夫曼编码（LZW）：雷霍夫曼编码是一种字典编码方法，通过构建字典来逐步压缩数据。

该算法将频繁出现的字符或字符组合映射到较短的码字，从而实现数据的压缩。

-阻塞排序上下文无关算法（BWT）：BWT算法通过对数据进行排序和转置，形成新的序列，然后采用算法对该序列进行压缩。

该算法主要用于无损压缩领域中的文本压缩。

-无压缩流传输（Run Length Encoding）：RLE算法通过将连续出现的相同数据替换为该数据的计数和值的形式，从而实现数据的压缩。

这种算法主要适用于连续出现频繁的数据，如图像和音频。

2.有损压缩算法：有损压缩算法是指在压缩的过程中丢失一部分原始数据的信息，从而实现较高的压缩比率。

这类算法常用于对数据质量要求较低的应用场景，如音频和视频的压缩和存储。

下面介绍几种常见的有损压缩算法：-基于离散余弦变换的压缩算法（DCT）：DCT算法将输入的数据分解为一系列频率成分，然后通过对低频成分和高频成分进行舍弃和量化，从而实现对数据的压缩。

DCT算法广泛应用于音频和图像的压缩领域。

-基于小波变换的压缩算法（DWT）：DWT算法通过对数据进行多尺度分解，然后通过选择重要的频率成分和舍弃不重要的频率成分来实现对数据的压缩。

通信技术基础

通信技术基础

通信技术基础通信技术是指通过各种媒介传输和交换信息的技术。

它涉及到多个领域，包括电信、计算机网络、无线通信等。

通信技术基础包括以下几个方面：1. 信号与系统：通信技术基于信号的传输与处理。

信号是指包含信息的电磁波或电流，系统是指用来对信号进行处理、传输和接收的设备或网络。

信号与系统的学习可以帮助理解通信技术的基本原理。

2. 传输介质：通信技术需要通过不同的媒介来传输信号，如电缆、光纤、无线电波等。

传输介质的特性会影响信号的传输速率、传输距离以及抗干扰能力。

3. 调制与解调：为了将信息转换成能够在传输介质上传输的信号，通信技术使用调制技术。

调制是将低频的信息信号转换成高频的载波信号的过程，解调是将信号从高频载波转换回低频信号的过程。

4. 多路复用：多路复用是一种将多个信号合并在一个信道传输的技术。

它可以提高信道的利用率，实现多个信号同时传输。

5. 数据压缩：在通信中，为了减少数据的传输量和提高传输效率，通信技术使用数据压缩技术。

数据压缩可以通过去除冗余信息、压缩编码等方式来实现。

6. 错误检测与纠错：通信过程中，由于传输介质的噪声等因素，信号可能会发生错误。

因此，通信技术需要使用错误检测与纠错技术来确保传输的可靠性。

常用的错误检测与纠错技术包括奇偶校验、循环冗余校验等。

7. 网络协议：通信技术中，网络协议用于定义数据在网络中的传输格式和交换方式。

常用的网络协议有TCP/IP协议、以太网协议等。

以上是通信技术基础的一些方面，掌握这些基础知识可以帮助理解和应用各种通信技术。

简述多媒体计算机的关键技术。

简述多媒体计算机的关键技术。

简述多媒体计算机的关键技术。

多媒体计算机是一种专门用于处理音视频等多媒体数据的计算机系统。

其关键技术包括：
1. 数据压缩：多媒体数据通常具有较高的数据量和带宽要求，压缩技术被广泛应用，包括无损压缩和有损压缩技术，如JPEG、MPEG 等。

2. 数据传输：多媒体数据通常要求实时传输，需要保证其稳定性和实时性，常用的数据传输技术包括TCP/IP、UDP、RTP等。

3. 信号处理：视频数据需要进行去噪、去色差、增强等处理，音频数据需要进行降噪、混响等处理。

4. 显示技术：多媒体计算机通常采用高分辨率的显示器，也需要特殊的图形处理器来处理复杂的图像数据，如3D图像。

5. 输入输出设备：多媒体计算机需要专门的输入设备，如麦克风、摄像头等，也需要高保真的输出设备，如扬声器、投影仪等。

总的来说，多媒体计算机的关键技术在于对音视频等多媒体数据的处理和传输，需要涉及到数据压缩、信号处理、显示技术、输入输出设备等多个方面。

多媒体应用技术复习题二及答案

多媒体应用技术复习题二及答案

多媒体应用技术复习题二一、选择题1．多媒体计算机中的媒体信息是指？( )（1）文字、音频（2）音频、图形（3）动画、视频（4）视频、音频（A）（1）（B）（2）（C）（3）（D）全部2．多媒体技术未来发展的方向是什么( )（1）网络化（2）智能化（3）简单化（4）嵌入化（A）（1）（2）（3）（B）（1）（2）（4）（C）（1）（3）（4）（D）全部3、在MPEG中，为了提高数据压缩比，采用的方法（ C ）A、运动补偿与运动估计B、减少时间冗余与空间冗余C、帧内图像数据与帧间图像数据压缩D、向前预测和向后预测4、显示卡按图像显示模式可分为VL模式、PCI模式和（）模式3种A、CCGAB、3DC、VGAD、AGP5、（）是显示卡的核心，就决定了显示卡的档次和大部分性能。

A、显示主芯片B、显示内存C、RAMDACD、总线接口6．下面哪些是MMX技术的( )（1）打包的数据类型（2）与IA结构完全兼容（3）64位的MMX寄存储器组（4）增强的指令系统（A）（1）（2）（4）（B）（2）（3）（4）（C）（1）（2）（3）（D）全部7．15分钟双声道、16位采样位数、44.1KHz采样频率声音的不压缩的数据量？( ) （A）75.7MB （B）151.4MB（C）2.5MB （D）120.4MB8．15秒NTSC制640×480分辨率24位真彩色数字视频的不压缩的数据量是多少？( ) （A）395.5MB （B）329.6MB（C）13.2MB （D）218.6MB9．超文本和超媒体体系结构主要由三个层次组成，它们分别是？ ( )（1）用户接口层（2）超文本抽象机层（3）数据库层（4）应用层（A）（1）（2）（4）（B）（2）（3）（4）（C）（1）（2）（3）（D）（1）（3）（4）10．多媒体创造过程可分为那些步骤？( )（A）应用目标分析、脚本编写、设计框架、各种媒体数据准备、制成合成、测试（B）应用目标分析、设计框架、脚本编写、各种媒体数据准备、制成合成、测试（C）应用目标分析、脚本编写、各种媒体数据准备、设计框架、制成合成、测试（D）应用目标分析、各种媒体数据准备、脚本编写、设计框架、制成合成、测试二、填空题1、投影机的种类有、、和2、打印机可分为：、和3、扫描仪按扫描原理分为：、、和。

网络优化优化视频流媒体的技术手段

网络优化优化视频流媒体的技术手段

网络优化优化视频流媒体的技术手段随着互联网的不断发展以及带宽的增加，视频流媒体已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

然而，由于数据传输的特殊性质，视频流媒体在传输过程中容易受到网络延迟、丢包等问题的影响，从而导致视频播放的不流畅，画质模糊等问题。

为了提供更好的用户体验，网络优化技术在优化视频流媒体方面发挥着关键作用。

本文将介绍一些常见的网络优化技术手段，以优化视频流媒体的传输质量。

1. CDN技术CDN（Content Delivery Network）即内容分发网络，它通过将内容缓存在离用户近的服务器上，提供高速、高效的内容分发。

对于视频流媒体来说，CDN技术可以将视频缓存在全球各地的服务器上，减少视频数据的传输延迟，提高视频播放的速度和质量。

通过选择合适的CDN供应商，可以确保视频流媒体在全球范围内的传输质量。

2. 缓存技术缓存技术是指将视频内容缓存在用户本地设备或者网络节点中，以减少对视频源服务器的请求次数和服务器带宽的负载。

例如，在用户观看视频时，可以将视频的部分内容缓存在用户设备中，当用户继续观看时，可以直接从缓存中获取视频内容，减少了网络请求的次数，提高了视频的播放速度。

3. P2P技术P2P（Peer to Peer）技术是指直接将视频内容从用户之间进行传输，而不是通过中央服务器进行传输。

P2P技术可以将视频流媒体分发到多个用户之间，降低了服务器的带宽负载，提高了视频的传输速度。

同时，P2P技术还可以利用用户设备之间的闲置带宽资源，提供更好的传输效果。

4. 数据压缩技术数据压缩技术是指通过减少视频流量的数据量，来提高视频传输的效率。

在视频流媒体中，常用的数据压缩技术包括图像压缩和视频编码技术。

通过对视频进行编码和压缩，可以减少视频数据的大小，从而在有限的带宽下实现更快速和流畅的视频传输。

5. QoS优化技术QoS（Quality of Service）即服务质量，优化技术是指通过对网络中的传输过程进行优化，以提高视频流媒体的传输质量。

数据压缩技术简介

数据压缩技术简介

数据压缩技术简介田园（重庆科技学院电气与信息工程学院计科12级4班63号）摘要：现今的信息化时代数据压缩给我们带来了很多的方便，它让庞大的数字信号，音频信号的数据解决了数据量过大难以存储，传输，以及有效快速获取信息的困难。

我们有必要好好了解数据压缩技术。

在这儿主要介绍数据压缩的基本概念，基本原理，常用的数据压缩技术及分类，数据压缩标准以及数据压缩的应用。

关键词：数据压缩，概念，原理，技术，应用。

引言：现今的信息化时代随着科技的发展，越来越多的计算机技术面临着数据量越来越大，给数据的存储、传输以及有效、快速获取信息带来了严重的障碍。

例如：多媒体计算机技术、计算机网络技术以及现代多媒体通信技术等正在向着信息化、高速化、智能化迅速发展的技术。

随着各个领域的应用与发展, 各个系统的数据量越来越大, 给数据的存储、传输以及有效、快速获取信息带来了严重的障碍。

而数据压缩技术正是是解决这一问题的关键技术。

1、数据压缩的概念所谓数据压缩就是用最少的数码来表示信号, 其作用是以：能较快地传输各种信号( 如传真、图像、语音等) , 用现有的通信干线并行开通更多的多媒体业务( 如各种增值业务) , 压缩数据的存储容量( 如CD- ROM、VCD、DVD 等) , 降低发信机功率。

这对移动通信系统尤为重要。

由此看来, 通讯时间、传输带宽、存储空间等, 甚至发射能量, 都可能与数据压缩的效果相关。

2、数据压缩的基本原理数据压缩技术的理论基础是信息论根据信息论的原理, 可以找到最佳数据压缩编码方法。

数据压缩的理论极限是信息嫡, 如果要求在编码过程中不丢失信息量, 则要求保存信息嫡。

这种信息保存编码又叫做嫡保存编码, 或者叫嫡编码。

嫡编码是无失真数据压缩, 用这种编码结果经解码后可无失真地恢复出原图像。

当考虑到人眼对失真不易觉察的生理特征时, 有些图像编码不严格要求摘保存, 可允许部分损失以换取高的数据压缩比, 这种编码是有失真的数据压缩。

移动通信的发展及关键技术介绍

移动通信的发展及关键技术介绍在现代社会中，移动通信已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

移动通信技术的迅速发展，为人们的生产和生活带来了极大的便利。

本文将介绍移动通信的发展历程以及其中的关键技术。

一、移动通信的发展历程移动通信的发展可以追溯到20世纪初，当时的通信技术主要是基于有线的电报和电话系统。

然而，这种有线通信方式受到地理条件的限制，无法实现全球范围内的无线通信。

随着无线电技术的发展，20世纪40年代末，第一个无线电话系统问世，为移动通信的发展奠定了基础。

然而，当时的无线通信技术还存在着信号传输距离短、容量低等局限性。

直到20世纪70年代，第一代移动通信系统（1G）正式出现，采用了模拟信号传输技术。

1G的问世使得人们可以实现无线语音通信，拉开了移动通信技术大规模应用的序幕。

然而，1G系统存在信号干扰和通信质量不稳定等问题。

随着科技的不断进步，20世纪80年代末至90年代初，第二代移动通信系统（2G）问世。

2G系统采用了数字信号传输技术，不仅解决了信号干扰问题，还可以实现传输数据等功能，使得移动通信进入了数字化时代。

接下来，随着互联网的兴起，第三代移动通信系统（3G）应运而生。

3G系统可以实现高速数据传输和远程视频通话等功能，为移动通信的发展开辟了新的可能性。

如今，我们正处于第四代移动通信系统（4G）的时代。

4G系统的问世，进一步提高了通信速度和数据传输能力，使得高清视频观看、在线游戏等成为可能，满足了人们对高速移动通信的需求。

二、移动通信的关键技术介绍1. 蜂窝网络技术蜂窝网络技术是移动通信中最重要的技术之一。

它将通信区域划分为多个小区，每个小区都有一个基站负责信号的接收和转发。

这种网络结构可以有效地提高覆盖范围和通信质量。

2. 频率复用技术移动通信中，频率资源有限，而通信需求却不断增长。

为了充分利用频率资源，频率复用技术应运而生。

通过将频率划分成若干个子频带，不同的用户在不同的频带上进行通信，从而实现频率资源的多用户共享。

第五讲 无损数据压缩


等长与不等长编码
• 例如：符号序列x=“aa bb cccc dddd eeeeeeee • 采用ASCII编码： 等长编码：24*8=192bit
– – – – – – a=01100001 b=01100010 c=01100011 d=01100100 e=01100101 空=00100000
技术准备：编码
通过模型，我们可以确定对某一个符号该用多少位二进制数进行编码。 现在的问题是，如何设计一种编码方案，使其尽量精确地用模型计算出 来的位数表示某个符号。
前缀编码规则：任何一个符号的编码都不是另一个符号编码的前缀。 最简单的前缀编码
字符 A B C D E 0 10 110 1110 11110 编码
字典编码时代：LZ77和LZ78压缩算法 字典编码时代：
LZW算法
Terry Welch
1984 年 发表论文：“高性能数据压缩技术” A Technique for High-Performance Data Compression Welch 实现了 LZ78 算法的一个变种 —— LZW算法 LZW算法 UNIX：使用 LZW 算法的 Compress 程序 MS-DOS：ARC 程序，以及PKWare、PKARC 等仿制品。
• 有损压缩
– 指使用压缩后的数据进行重构，重构后的数据与原来 的数据有所不同，但不影响人对原始资料表达的信息 造成误解。 – 图像和声音的压缩就可以采用有损压缩，因为其中包 含的数据往往多于我们的视觉系统和听觉系统所能接 收的信息，丢掉一些数据而不至于对声音或者图像所 表达的意思产生误解，但可大大提高压缩比。
Shannon-Fano编码例１
• 有一幅40个象素组成的灰度图像，灰度共有5级，分别用 符号A、B、C、D和E表示，40个象素中出现灰度A的象素 数有15个，出现灰度B的象素数有7个，出现灰度C的象素 数有7个等等。如果用3个位表示5个等级的灰度值，也就 是每个象素用3位表示，编码这幅图像总共需要120位。 符 号 A 出现的次数 15 H(S) = (15/40)* + (5/40) ∗ B 7 C 7 D 6 E 5

数字媒体技术试卷考试及答案

1．多媒体的关键特性主要包括a、b和d三个方面，其中（4）b将向用户提供更加有效地控制和使用信息的手段，（5）d是指以计算机为中心综合处理多种媒体信息。

（1），（2），（3），（4），（5）（A）信息载体的多样性（B）交互性（C）实时性（D）集成性2．MPEG-I视频压缩算法中包含两种基本技术：用于减少帧序列时域冗余的（1）a和用于减少帧序列空域冗余的（2）c。

其中（3）a是利用反映运动的位移信息和前面某时刻的图像，预测出当前的图像。

MPEG运动补偿单元选择（4）c的宏块。

利用运动位移信息与前面某时刻的图像对当前画面图像进行预测的方法称为（5）b。

（1），（2），（3）（A）运动补偿算法（B）DPCM（C）DCT （D）Huffman（4）（A）4×4 （B）8×8（C）16×16 （D）32×32（5）（A）帧内预测（B）前向预测（C）后向预测（D）平均预测3.多媒体人机界面设计的原则包括（ d）。

（1）面向用户的原则（2）一致性原则（3）简洁性原则（4）适当性原则（5）顺序性原则（6）结构性原则（7）合理选择文本和图形（8）使用彩色（A）（1）（2）（3）（6）（7）（8）（B）（1）（2）（3）（4）（5）（6）（C）（2）（4）（5）（6）（7）（8）（D）全部4．涉及包括采集、传输和表现在时间限制下完成的同步过程属于( c)。

（A）应用同步（B）合成同步（C）现场同步（D）系统同步5．数据压缩技术的性能指标包括( b)。

（1）压缩比（2）图像质量（3）压缩与解压缩速度（4）信噪比（A）（1）（2）（B）（1）（2）（3）（C）（1）（4）（D）全部6．多媒体数据库系统的关键技术有哪些？b（1）数据模型技术（2）数据的存储管理（3）数据的传输（4）多媒体信息的再现（5）多媒体信息的检索查询（A）（1）（2）（3）（4）（B）（1）（2）（4）（5）（C）（1）（4）（5）（D）（2）（4）（5）7．多媒体通信对网络的性能需求包括哪些？c（1）传输速率（2）比特率可变（3）可靠性（4）QoS（5）多点通信（6）同步需求（7）延迟需求（8）吞吐量（A）（1）（3）（4）（5）（6）（8）（B）（2）（3）（4）(5)（6）（7）（C）（1）（3）（5）（6）（7）（8）（D）全部二、简答：声音的数字化过程是怎样的？什么是声音的符号化？（5分）数字声音是一个数据序列，它是由外界声音经过采样、量化和编码后得到的。

嵌入式开发中的数据压缩

嵌入式开发中的数据压缩数据压缩是嵌入式系统中一项至关重要的技术。

在资源有限、存储空间有限的嵌入式设备中，如何高效地利用存储资源是一个不可忽视的问题。

数据压缩技术通过减少数据存储空间的需求，提高数据传输效率，从而优化嵌入式系统的性能和资源利用率。

本文将介绍嵌入式开发中常用的数据压缩方法，包括无损压缩和有损压缩，并探讨它们在不同应用场景下的优缺点。

一、无损压缩无损压缩是指在数据压缩过程中不丢失任何原始数据，通过压缩算法消除数据中的冗余信息，从而减少数据的存储空间。

在嵌入式开发中，无损压缩广泛应用于需要精确还原数据的场景，如图像、音频、视频等领域。

1. 霍夫曼压缩算法霍夫曼压缩算法是一种基于字符出现频率的无损压缩算法。

它通过构建哈夫曼树，将出现频率较高的字符用较短的编码表示，而出现频率较低的字符用较长的编码表示，从而实现数据的压缩。

霍夫曼压缩算法常被用于压缩文本数据，例如在嵌入式系统中存储代码或配置文件。

2. LZW压缩算法LZW压缩算法是一种基于字典的无损压缩算法。

它通过维护一个动态字典表，将连续出现的字符序列映射为一个较短的编码。

LZW压缩算法适用于具有较长重复序列的数据，例如压缩无损音频文件或图像文件。

二、有损压缩有损压缩是指在数据压缩过程中丢失一部分原始数据，以换取更高的压缩比和更好的传输效率。

在嵌入式开发中，有损压缩适用于对数据精度要求较低的场景，如智能传感器数据、实时监控图像等。

1.JPEG压缩算法JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩算法是一种广泛应用于图像压缩的有损压缩算法。

它通过将图像分成多个8x8像素块，对每个块进行离散余弦变换和量化，再利用Huffman编码进行压缩。

JPEG压缩算法在嵌入式图像处理中得到了广泛应用。

2.MPEG压缩算法MPEG（Moving Picture Experts Group）压缩算法是一种用于数字音频和视频压缩的有损压缩算法。

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多媒体数据压缩技术
5.1 数据压缩基本原理 5.1.1 信息、数据与编码 信息、 5.1.2 数据压缩的条件 5.1.3 数据冗余 5.2 数据压缩算法 5.2.1 数据压缩算法分类 5.2.2 预测编码原理 5.2.3 变换编码原理 5.2.4 统计编码原理 5.2.5 霍夫曼编码原理 5.2.6 行程编码原理
■ 44.1kHz / Stereo 1.3MB ■ 22.0kHz / Mono 0.3MB ■ Stop
● 信息传输与存储的限制 (压缩 → 传输或存储 → 解压缩 解压缩) 压缩
数据冗余 ● 冗余基本概念
● 冗余 —— 信息所具有的各种性质中多余的无用空间 ● 冗余度 —— 多余的无用空间的程度 ● 信息量与冗余的关系
● 冗余分类 [1] 空间冗余 空间冗余——规则物体的物理相关性 规则物体的物理相关性 [2] 时间冗余 时间冗余——视频与动画画面间的相关性 视频与动画画面间的相关性 [3] 统计冗余 统计冗余——具有空间冗余和时间冗余 具有空间冗余和时间冗余 [4] 结构冗余 结构冗余——规则纹理、相互重叠的结构表面 规则纹理、 规则纹理 [5] 信息熵冗余 信息熵冗余——编码冗余，数据与携带的信息 编码冗余， 编码冗余 [6] 视觉冗余 视觉冗余——视觉、听觉敏感度和非线性感觉 视觉、 视觉 [7] 知识冗余 知识冗余——凭借经验识别 凭借经验识别 [8] 其他冗余 其他冗余——上述 种以外的冗余 上述7种以外的冗余 上述
I = D － du
I — 信息量 D — 数据量 du — 冗余量，包含在 中 冗余量，包含在D中
● 冗余举例
播音员—— 180字/分钟，2Byte一个字，360Byte (合0.35KB/分钟 分钟， 一个字， 分钟) 播音员 字 分钟 一个字 合 分钟 音频数据——8kHz采样×8bit×60秒 = 3840KBit (合480KB/分钟 采样× 分钟) 音频数据 采样 × 秒 合 分钟
例 例2-1 设信源有16种符号，其出现的概率相同，即 P（Xi） =1/16。计算其平均信息熵。
例 例2-2 某信源有8种符号，其出现的概率如下：
2. 香侬理论的要点
• 信源中含有自然冗余度，这些冗余度既来自于信源本身的相 关性，又来自于信源概率分布的不均匀性，只要找到去除相 关性或改变概率分布不均匀性的手段和方法，也就找到了信 息熵编码的方法。 • 但信源所含有的平均信息量（熵）是进行无失真编码的理论 的极限，只要不低于此极限，就能找到某种适宜的编码方法， 去逼近信息熵，实现数据压缩。
MULTIMEDIA TECHNOLOGY
第5章
第
5章
5.2.7 算术编码原理 5.2.8 LZW压缩编码 压缩编码 5.3 静态图像 静态图像JPEG压缩编码技术 压缩编码技术 5.3.1 JPEG标准的由来 标准的由来 5.3.2 JPEG压缩算法 压缩算法 5.3.3 无失真预测编码 5.3.4 有失真DCT压缩编码 有失真 压缩编码 5.4 动态图像MPEG压缩编码技术 压缩编码技术 动态图像 5.4.1 基本原理 5.4.2 MPEG技术标准 技术标准
公式中， 是随机消息组合X{a1,a2,…,ar}中的 公式中，Pi (i = 1,2,…,r )是随机消息组合 是随机消息组合 中的 消息ai (i = 1,2,…,r )的先验概率。 的先验概率。 消息 的先验概率 Pi 可以度量 i (i = 1,2,…,r )所含的信息量。 可以度量a 所含的信息量。 所含的信息量 而I(ai) (i = 1,2,…,r )在X的先验概率空间 的先验概率空间P{p1,p2,…,pr}中的 在 的先验概率空间 中的 统计平均值为信息源X的熵： 统计平均值为信息源 的熵： 的熵 n H(X) = H{p1,p2,…,pr} = - ∑ Pilog2pi i=1 信息源X的熵用来度量 中每种消息所包含的平均信息量。信息熵 信息源 的熵用来度量X中每种消息所包含的平均信息量 的熵用来度量 中每种消息所包含的平均信息量。 主要表示信息系统的有序程度，而不是热力学中系统的无序程度。 主要表示信息系统的有序程度，而不是热力学中系统的无序程度。
例 考虑一张 640×480 的全彩影像 640×480×3×8= 7,372,800 Bits 调制解调器(Modem)为 36Kbps 7372800/36000= 204.8 (sec)= 3.41 (min) 假设压缩算法(JPEG)的压缩率为1:12 (7372800/12)/36000= 17.1 (sec) 对图片压缩效果较好，但对色彩单纯的图形則效果一般不很理 想。
● 冗余分类 [1] 空间冗余 空间冗余——规则物体的物理相关性 规则物体的物理相关性 [2] 时间冗余 时间冗余——视频与动画画面间的相关性 视频与动画画面间的相关性 [3] 统计冗余 统计冗余——具有空间冗余和时间冗余 具有空间冗余和时间冗余 [4] 结构冗余 结构冗余——规则纹理、相互重叠的结构表面 规则纹理、 规则纹理 [5] 信息熵冗余 信息熵冗余——编码冗余，数据与携带的信息 编码冗余， 编码冗余 [6] 视觉冗余 视觉冗余——视觉、听觉敏感度和非线性感觉 视觉、 视觉 [7] 知识冗余 知识冗余——凭借经验识别 凭借经验识别 [8] 其他冗余 其他冗余——上述 种以外的冗余 上述7种以外的冗余 上述
我们了解的东西，描述它用的信息量少，不了解的东 西，描述它用的信息量大。 在信息论中，可以说：信息是用不确定的度量来定义 的；一个消息的可能性越小，其信息含量越大；消息 的可能性越大，则信息含量越小。
5.1 数据压缩基本原理 5.1.1 信息、数据与编码 信息、 1．信息和熵 ． ● 信息量的大小和消息有一定的关系。在数学上，消息是其出现概率 信息量的大小和消息有一定的关系。在数学上， 的单调下降函数。信息量越大，消息的可能性越小，反之亦然。 的单调下降函数。信息量越大，消息的可能性越小，反之亦然。 ● 信息量：为了从N个相等的可能事件中挑选出一个事件所需的信息 信息量： 度量和含量，所提问“是或否”的次数。也就是说，在N个事件中 度量和含量，所提问“是或否”的次数。也就是说， 辨 识特定的一个事件要询问“是或否”次数。 识特定的一个事件要询问“是或否”次数。 例 要从256个数中选定某一个数，可以先提问“是否大于128？”，不 论 回答是与否，则半数的可能事件被取消。如果继续询问下去，每次 询问将对应一个1bit的信息量。
● 冗余分类 [1] 空间冗余 空间冗余——规则物体的物理相关性 规则物体的物理相关性 [2] 时间冗余 时间冗余——视频与动画画面间的相关性 视频与动画画面间的相关性 [3] 统计冗余 统计冗余——具有空间冗余和时间冗余 具有空间冗余和时间冗余 [4] 结构冗余 结构冗余——规则纹理、相互重叠的结构表面 规则纹理、 规则纹理 [5] 信息熵冗余 信息熵冗余——编码冗余，数据与携带的信息 编码冗余， 编码冗余 [6] 视觉冗余 视觉冗余——视觉、听觉敏感度和非线性感觉 视觉、 视觉 [7] 知识冗余 知识冗余——凭借经验识别 凭借经验识别 [8] 其他冗余 其他冗余——上述 种以外的冗余 上述7种以外的冗余 上述
5.1 数据压缩基本原理 ● 数据压缩原理 数据压缩原理
• 数据压缩的对象是数据。数据是信息的载体，用来记录和 传送信息。真正有用的不是数据本身，而是数据所携带的 信息。大的数据量并不代表含有大的信息量 。 • 而对于去掉冗余的数据对信息没有本质的影响称为压缩。
5.1.1 信息、数据与编码 信息、 自然现象 例
● 冗余分类 [1] 空间冗余 空间冗余——规则物体的物理相关性 规则物体的物理相关性 [2] 时间冗余 时间冗余——视频与动画画面间的相关性 视频与动画画面间的相关性 [3] 统计冗余 统计冗余——具有空间冗余和时间冗余 具有空间冗余和时间冗余 [4] 结构冗余 结构冗余——规则纹理、相互重叠的结构表面 规则纹理、 规则纹理 [5] 信息熵冗余 信息熵冗余——编码冗余，数据与携带的信息 编码冗余， 编码冗余 [6] 视觉冗余 视觉冗余——视觉、听觉敏感度和非线性感觉 视觉、 视觉 [7] 知识冗余 知识冗余——凭借经验识别 凭借经验识别 [8] 其他冗余 其他冗余——上述 种以外的冗余 上述7种以外的冗余 上述
5.1.2 数据压缩的条件 ● 数据冗余度 (重复数据、可忽略数据 重复数据、 重复数据 可忽略数据) ● 人类不敏感因素 (颜色、亮度、细节等 颜色、 颜色 亮度、细节等) 重复数据 可忽略数据 ● 颜色不敏感因素 颜色不敏感因素
224 颜色 (16,777,216色) 色
28 颜色 (256色) 色 ● 音频不敏感因素 (试听 试听) 试听
●例 随着每次询问，有半数的可能事件被取消，这个过程由公式表示： 随着每次询问，有半数的可能事件被取消，这个过程由公式表示： log2256 = 8 bit 可看出：对于 个数的询问只要进行8次 即可确定一个具体的数。 可看出：对于256个数的询问只要进行 次，即可确定一个具体的数。 个数的询问只要进行 设：从N个数中选定任意一个数 的概率为 个数中选定任意一个数x的概率为 个数中选定任意一个数 的概率为p(x)，假定选定任意一个数 ， 的概率都相等，即p (x)=1/N，则信息量为： 的概率都相等， ，则信息量为： I (x) = log2N = - log21／N = - log2p(x) = I [p(x)] ／ 如果将信息源所有可能事件的信息量进行平均，即可得到信息的“ 如果将信息源所有可能事件的信息量进行平均，即可得到信息的“熵” (熵是平均信息量)，信息源 的符号集为 熵是平均信息量 ，信息源X的符号集为 的符号集为xi(i=1,2,…,N)。 。 设：xi出现的概率为 出现的概率为p(xi)，则信息源 的熵为： 的熵为： 出现的概率为 ，则信息源X的熵为 n H(x) = n P(xi ) I [p(xi )] = -∑ P(xi )log2p(xi ) i=1 i=1
∑
2. 信息与数据 信息可以用函数表示，该函数由信息论创始人 香农提出 信息可以用函数表示，该函数由信息论创始人C.E.Shannon香农提出， 香农提出， 以概率论的观点对信息进行定量描述，具体的信息函数表达式为： 以概率论的观点对信息进行定量描述，具体的信息函数表达式为： I(ai ) = -log2Pi (i = 1,2,…,r )