huffman编码和lzw编码的改进new

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时间:2019-03-06

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1、中山大学硕士学位论文Huffman编码和LZW编码的改进姓名:方若宇申请学位级别:硕士专业:计算机软件与理论指导教师:龙冬阳20040508Huffman编码和Lzw编码的改进Huffman编码和LZW编码的改进计算机软件与理论硕士生:方若字指导教师:龙冬阳副教授摘要本文分析和探讨Huffman编码和LZW编码的特点和实现的关键技术。在此基础上,进~步探讨LZW压缩性能改进的可能性。LZW把单个字符做为长度为一的短语看待,虽然减低了编码和麓码的复杂度,却浪费了一些空间,针对这个缺陷,本文提出了~种用动态Huffman编码来

2、改进Lzw编码的方法,该方法的特点是简单容易实现,时间效率高。它的另一个特点是本方法中Huffman编码器的运算空间大小的有着较小的上限,并且不会随压缩输入流的长度的增长而增大。一方面降低了对运算空间的要求,另一方面防止了由于Huffman树的无控制生长,带来的时间效率的急剧下降。关键词:压缩Huffman编码LZw编码Huffman编码和LZW编码的改进ImprovementofLZWandHuffmanCodingComputerSoftwareandTheoryName:FangRuoyuSupervisor:Lon

3、gDongyangAbstractThispaperanalyzesanddiscussesthespecialtiesofHuffmancodingandLZWcoding,aswellasthekeytechnologyfortheirrealization,andthenpresentsafurtherdiscussionaboutthepossibilityfortheimprovementofLZWcompressionDerformance.LZWcodingtakesasinglecharacterasaph

4、rasewhoselengthisone.Itmakescodinganddecodingeasier,butoccupiesmorespace.Toovercomethisdeficiency,thispaperintroducesamethodbyusingadynamicHuffmancodingtoimproveLZWcodingwhichisquiteeasytobeimplementedandensureshigherefficiencvoftimeaswell.Andtherequireforspaceoft

5、tuffmancoderisnothigh,keywords:compressionHuffmancodingLZWcodinglIHuffman编码和LZW编码的改进1.1课题背景和意义第1章绪论当今时代足一个“信息爆炸”的时代,数据压缩已经成为了非常必要的技术。让我们看看一些具体的数字[Xl:在典型高清晰度电视(HDTV)标准中,原始数据速率约为720X1280×24X60约等于1.24Gbit/s,而按照目前的数字佞输能力通过6MHz的带宽,只能达到20Mbit/s的传输速率,这显然需要高效的压缩技术才能实现。另外,

6、计算机在科研中的广泛应用产生了大量的原始数据,如动画图像序列。cT图像序列以及其他科学图像序列。它们的保存也需要高效的压缩技术的支持。面对当今如此大量的数据,存储器的存储,通信干线信道的带宽,以及计算机的存储能力和处理速度都受到了极大的压力。在这个信息时代,人们感到存储空间越来越不够用,同时大量的数据传输,给本来就已经非常紧张的网络带宽变得更加不堪重负。所以无论从存储还是馋输的角度看,数据压缩郄是很有意义的。数据压缩主要应用于两个方面:传输和存储。通过压缩发送端的原始数据,并在接收端将压缩数据解码恢复,这样可以有效地减少传

7、输的时间,增加信道带宽。在存储时压缩原始数据,而在使用时在解压缩,这样能够大大增加存储介质的存储量。数据压缩技术是建立在信息理论的基础上,是信息论中的重要分枝。“1信息论之父Shannon第一次用数学语言阐明了概率与信息冗余度的关系。他在]948年发表的论文‘‘AMathematiealTheoryofCommunication”指出任何信息都存在冗余,冗余大小与信息中每个符号(数字、字母或单词)的出现概率或者说不确定性有关。Shannon借鉴了热力学的概念,把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”,并给出了计算信息

8、熵的数学表达式。这篇论文被誉为信息论的开山之作,奠定了所有数据压缩算法的理论基础。从本质上讲,数据压缩的目的就是要消除信息中的冗余,以尽可能少的数据表示信源发出的信号,减少容纳给定消息集合的信号空间(即被压缩的对象)。信息熵及相关的定理恰恰用数学手段精确地描述了信息冗余的程度。利用信息熵公式,我们可以计

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