信源编码基本理论及其应用.doc

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1、.摘要本文首先先简单介绍了信源编码和数字通信系统源编码的相关作用及实际应用。然后引入信源编码理论的信源研究和其编码方式部分并进行整理分析,基中涉及非均匀量化和哈夫曼编码的相关应用;应用部分主要是对以GMS系统为首的CELP、AMR、SMV等实例应用系统进行了概述。总体完成对信源编码及其实际运用的主要性质特点的论述与分析总结。所用容主要引自信源编码理论章节容,具体主要涉及脉冲编码调制(PCM)和线性预测编码(LPC)以及图像压缩编码等。关键词:信源编码;基本理论;实例应用范文..目录摘要II一.前言1二.信源研究2三.信源编码

2、方式及其相关应用23.1脉冲编码调制(PCM)33.2离散无记忆信源编码(DMS)53.3线性预测编码(LPC)9四.信源编码的实例应用94.1GSM系统94.2变速率码激励线性预测编码(CELP)104.3自适应多速率编码(AMR)104.4可选择模式语音编码(SMV)114.5视频信源编码H.26411参考文献12范文..信源编码基本理论及其应用一.前言信息论的理论定义是由当代伟大的数学家美国贝尔实验室杰出的科学家香农在他1948年的著名论文《通信的数学理论》所定义的,它为信息论奠定了理论基础。后来其他科学家,如哈特莱、

3、维纳、朗格等人又对信息理论作出了更加深入的探讨,使得信息论到现在形成了一套比较完整的理论体系。信息通过信道传输到信宿的过程即为通信,通信中的基本问题是如何快速、准确地传送信息。要做到既不失真又快速地通信,需要解决两个问题:一是不失真或允许一定的失真条件下,如何提高信息传输速度;二是在信道受到干扰的情况下,如何增加信号的抗干扰能力,同时又使得信息传输率最大。通常对于一个数字通信系统而言,信源编码位于从信源到信宿的整个传输链路中的第一个环节,其基本目地就是压缩信源产生的冗余信息,提高整个传输链路的有效性。在这个过程中,对冗余信息

4、的界定和处理是信源编码的核心问题,根据这些冗余信息的不同特点设计和采取相应的压缩处理技术进行高效的信源编码。简言之,信息的冗余来自两个主要的方面:首先是信源的相关性和记忆性。这类降低信源相关性和记忆性编码的典型例子有预测编码、变换编码等;其次是信宿对信源失真具有一定的容忍程度。这类编码的直接应用有很大一部分是在对模拟信源的量化上,或连续信源的限失真编码。可以把信源编码看成是在有效性和传递性的信息完整性(质量)之间的一种折中手段。范文..实际的信源虽然多种多样,但可归纳为图像、语音、文字、数据等。其中图像、语音常表现为时间连续

5、的随机波形,可通过采样变换成随机的时间序列。无论那种类型的信源,信源符号之间总存在相关性和分布的不均匀性,使得信源输出符号序列的统计特性,寻找合适的方法把信源输出符号序列变换为最短的码字序列。信源编码的基本途径有两个,一是编码后使序列中的各个符号之间尽可能地互相独立,即解除相关性;二是使编码后各个富豪出现的概率尽可能相等,即均匀化分布。目前去除信源符号之间冗余度的有效方法包括预测编码和变化编码,去除信源符号概率分布冗余度的主要方法是统计码。上述方法已经相当成熟,在实际中得到了广泛应用,并被有关压缩编码的国际标准所采用。二.信

6、源研究信息论的创始人香农将信源输出的平均信息量定义为单消息(符号)离散信源的信息熵:香农称信源输出的一个符号所含的平均信息量为信源的信息熵。通信原理中对信源研究的容包括3个方面:(1)信源的建模信源输出信号的数学描述已有成熟的理论——随机过程,一般的随机过程理论并不涉及和讨论信号中所携带的信息,而通信原理所关心的中心容则是信号中携带的信息。发射器发送1和发送0的概率是不相等的,因此需要讨论发送1和发送0的不同概率。(2)信源输出信号中携带信息的效率的计算:在通信原理中,信源输出信号所携带信息的效率是用熵率或冗余度来表示的。(

7、3)信源输出信息的有效表示一般地,信源输出信号中携带信息的效率并不很高,如何用适当的信号有效地表示信源输出的信息是人们感兴趣的问题,这就是信源编码的问题。三.信源编码方式及其相关应用信源编码的方式概括为:一、模数转化:脉冲编码调制和增量编码调制PCM/DM二、离散无记忆信源编码DMS,包括有Huffman编码和等长编码三、线性预测编码LPC,将信源等效地视为在一个适当输入信号激励下的线性系统输出。用线性系统的参数及伴随的输入激励信号进行编码。3.1脉冲编码调制(PCM)3.1.1抽样定理范文..低通信号的抽样定理——Nyqu

8、ist抽样定理(均匀采样定理):一个带限于(0,fm)Hz的连续时间信号f(t),如果以Ts≤1/2fm秒的时间间隔进行抽样,则f(t)将由得到的抽样值f(kTt)完全确定。(1)Nyquist抽样速率:(2)Nyquist最大时间间隔:(3)低通信号的抽样示意图:3.1.2量化(1)均匀

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