不等长编码的概念是什么 不等长编码的概念和特点

不等长编码的概念?

不等长编码有霍夫曼编码,Shannon编码,Fano编码等等,霍夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式,是一种用于无损数据压缩的熵编码(权编码)算法。

在计算机数据处理中,霍夫曼编码使用变长编码表对源符号(如文件中的一个字母)进行编码,其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的,出现机率高的字母使用较短的编码,反之出现机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长度、期望值降低,从而达到无损压缩数据的目的

延伸阅读

不等长编码是什么?

不等长编码有霍夫曼编码,Shannon编码,Fano编码等等,霍夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式,是一种用于无损数据压缩的熵编码(权编码)算法。

在计算机数据处理中,霍夫曼编码使用变长编码表对源符号(如文件中的一个字母)进行编码,其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的,出现机率高的字母使用较短的编码,反之出现机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长度、期望值降低,从而达到无损压缩数据的目的。

为什么霍夫曼编码必须采用异字头编码?

你是说前缀码吧?是为了防止发生歧义啊。如果A与B不采用异字头编码,如A是001,B是0011(即A和B的字头相同,都是001),C是110,D是10,那当一串编码001110出现时,因为它可以被解释为001-110,即AC,也可以被解释为0011-10,即BD,就产生了歧义,计算机就不知如何解释这段编码,就会产生错误。

h码是什么意思啊汽车?

H码指的是哈夫曼编码(Huffman Coding),又称霍夫曼编码,是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。

霍夫曼编码的平均信息熵公式?

1:码长是否是平均码长?如果是, 码长=(所有种类字符累加(字符出现的次数*该字符哈夫曼编码是的长度))/所有字符的个数 例: 字符串aabbb a编码为10011 —–5位 b编码为010011 ——-6位 码长=(2*5+3*6)/5 (分母5代表aabbb的长度为5) 2:信息熵: 信息熵Eta=累加(Pi*log2(1/Pi))(i从1累加到n,Pi表示对应第i个字符在字符串中出现的概率,如字符“a”在长度为1000的字符串中出现6次,为第一个字符,则P1=6/1000)

霍夫曼编码码值和码长怎么判断?

设某信源产生有五种符号u1、u2、u3、u4和u5,对应概率P1=0.4,P2=0.1,P3=P4=0.2,P5=0.1。

霍夫曼编码是变长编码,思路:对概率大的编的码字短,概率小的编的码字长,这样一来所编的总码长就小,这样编码效率就高。上面那样求是不对的,除非你这6个码字是等概率的,各占1/6。应该用对应的概率*其对应得码长,再求和。

除采用定时清洗以消除误差扩散和采用缓冲存储以解决速率匹配以外,主要问题是解决小符号集合的统计匹配,例如黑(1)、白(0)传真信源的统计匹配,采用0和1不同长度游程组成扩大的符号集合信源。游程,指相同码元的长度(如二进码中连续的一串0或一串1的长度或个数)。

哈夫曼编码的特点是什么?

霍夫曼编码具有一些明显的特点:

1) 编出来的码都是异字头码,保证了码的唯一可译性。

2) 由于编码长度可变。因此译码时间较长,使得霍夫曼编码的压缩与还原相当费时。

3) 编码长度不统一,硬件实现有难度。

4) 对不同信号源的编码效率不同,当信号源的符号概率为2的负幂次方时,达到100%的编码效率;若信号源符号的概率相等,则编码效率最低。

5) 由于”0″与”1″的指定是任意的,故由上述过程编出的最佳码不是唯一的,但其平均码长是一样的,故不影响编码效率与数据压缩性能。

哈夫曼编码是唯一的吗?

不唯一,同一层上的结点,位置是可以互换的。哈夫曼树不唯一,所以,编码也不唯一。

哈夫曼编码(Huffman Coding),又称霍夫曼编码,是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完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,一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编码)。

1951年,哈夫曼和他在MIT信息论的同学需要选择是完成学期报告还是期末考试。导师Robert M. Fano给他们的学期报告的题目是,寻找最有效的二进制编码。由于无法证明哪个已有编码是最有效的,哈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。由于这个算法,学生终于青出于蓝,超过了他那曾经和信息论创立者香农共同研究过类似编码的导师。哈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,David A. Huffman在麻省理工攻读博士时发表了《一种构建极小多余编码的方法》(A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes)一文,它一般就叫做Huffman编码。[1]

Huffman在1952年根据香农(Shannon)在1948年和范若(Fano)在1949年阐述的这种编码思想提出了一种不定长编码的方法,也称霍夫曼(Huffman)编码。霍夫曼编码的基本方法是先对图像数据扫描一遍,计算出各种像素出现的概率,按概率的大小指定不同长度的唯一码字,由此得到一张该图像的霍夫曼码表。编码后的图像数据记录的是每个像素的码字,而码字与实际像素值的对应关系记录在码表中。

赫夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。 Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完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,一般就称Huffman编码。下面引证一个定理,该定理保证了按字符出现概率分配码长,可使平均码长最短。

huffman编码步骤主要有哪五步?

霍夫曼(Huffman)编码原理
霍夫曼(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。
步骤进行:
l)将信号源的符号按照出现概率递减的顺序排列。
2)将两个最小出现概率进行合并相加,得到的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,概率小的符号用编码1表示。
5)记录下概率为1处到当前信号源符号之间的0,l序列,从而得到每个符号的编码。

版权声明