数据压缩结课论文

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1、霍夫曼(Huffman)编码目录摘要·································································2关键词·······························································2正文·······························································2霍夫曼编码的背景·················································2二元霍夫曼码的编码················

2、································3r元霍夫曼(Huffman)码编········································6Huffman码的最佳性·················································7Huffman7码的优点和缺点···········································8霍夫曼(Huffman)编码摘要:随着科学技术的发展和需求,人们广发地致力于对各种文本、图片、语言、声音、活动图像和影视信号等实际信源进行了实用压缩方法和技术的研究,使信源的数据

3、压缩技术得以蓬勃发展和走向成熟。信源编码主要分为无失真信源编码和限失真信源编码。香农第一定理告诉我们,信源的信息熵是是信源进行无失真编码的理论极限值,也就是说,总能找到某种合适的编码方法使编码后信源的信息传输率R’7任意地逼近信源的信息熵而不存在任何失真。故数据压缩技术中无失真信源编码又常称为熵编码。熵编码中比较重要的一种编码方法叫霍夫曼编码。那么,什么是霍夫曼编码呢?它又有什么用呢?它的产生给我们先辈们解决了什么问题呢?以下,我为大家一一讲解。关键词:霍夫曼(Huffman)编码码树无损压缩正文:霍夫曼编码的背景1951年,霍夫曼和他在MIT信息论的同学需要选择是完成学期报告还是期末考试。导

4、师RobertM.Fano给他们的学期报告的题目是,寻找最有效的二进制编码。由于他们无法证明哪个已有编码是最有效的,霍夫曼放弃对已有编码的研究,转向新的探索,最终发现了基于有序频率二叉树编码的想法,并很快证明了这个方法是最有效的。霍夫曼使用自底向上的方法构建二叉树,避免了次优算法Shannon-Fano编码的最大弊端──自顶向下构建树。1952年,DavidA.Huffman在麻省理工攻读博士时所发明的,并发表于《一种构建极小多余编码的方法》(AMethodfortheConstructionofMinimum-RedundancyCodes)一文。它是是可变字长编码(VLC)的一种,该方法完

5、全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫作Huffman编码。霍夫曼压缩是个无损的压缩算法,一般用来压缩文本和程序文件。霍夫曼压缩属于可变代码长度算法一族。意思是个体符号(例如,文本文件中的字符)用一个特定长度的位序列替代。因此,在文件中出现频率高的符号,使用短的位序列,而那些很少出现的符号,则用较长的位序列。7二元霍夫曼码的编码其原理步骤如下:(1)将q个信源符号按概率分布P()的大小,以递减次序排列起来,设(2)用0和1码符号分别分配给概率最小的两个信源符号,并将这两个概率最小的信源符号合并成一个新符号,并用这两个最小概率之和作为新符号的概率,从而得

6、到只包含q-1个符号的新信源,并称为S信源的缩减信源.(3)把缩减信源的符号扔以递减次序排列,再将其最后两个最小概率的信源符号合并成一个新符号,并用0和1码符号表示,这样又形成了q-2个符号的缩减信源。(4)依次继续下去,直至缩减信源最后只剩两个符号为止。将这最后两个新符号用0和1码符号表示。最后这两个符号的概率之和必为1。然后从最后一级缩减信源开始,依编码路径由后向前返回,就得出各信源符号所对应的码符号序列,即得对应的码字。下面举个例子说明这种编码方法。例:离散无记忆信源,的概率分别为0.4,,0.2,0.2,0.1,0.1。其霍夫曼码如下表:7霍夫曼码的码树:r元霍夫曼(Huffman)码

7、编码注意三点:(1)将最小概率的r个符号分配码元。(2)每次合并r个最小概率成为新信源,减少r-1个符号。(3)满足式才能充分利用短码。——信源缩减次数,若不满足,增加的概率项。例:四元Huffman码,补二项7Huffman码的最佳性对于给定分布的任何信源,存在一个最佳即时码,此码满足以下性质:(1)若(2)两个最小概率的信源符号所对应的码字具有相同的码长。(3)两个最小概率的信源符号对应的码字

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