基于上下文的自适应算术编码.ppt

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1、大多数信源是有记忆信源,即其输出的符号之间有明显的相关性(依赖关系)。m阶Markov信源是指:其输出的符号之间记忆长度为m,即当前输出的符号与前m个符号有关,而与更早时刻的输出无关(或相关性可忽略)。例:一个二阶Markov信源,基于上下文的自适应算术编码,0,2,1,0,1,2,0,1,1,2,0,2,0,2,1,S,0,2,1,1/3,1/3,1/3,1/2,1/4,1/4,1/2,1/2,1/4,1/4,0,1/2,3/4,1/8,1/8,2/5,1/5,2/5,“上下文”,0,2,1,S,1/2,1/4,1/4,0,2,1,1/2,1/4,1/4,0,2,1,1/2,1/4,1/4,

2、固定模式算术编码。如对符号序列“00121020”进行,离散无记忆扩展信源:,0,2,1,0,1,2,0,1,1,2,0,2,0,2,1,S,0,2,1,1/3,1/3,1/3,1/2,1/4,1/4,1/2,1/2,1/4,1/4,0,1/2,3/4,1/8,1/8,2/5,1/5,2/5,基于上下文的自适应算术编码。如对符号序列“00121020”进行,离散有记忆m阶Markov信源:,零阶条件概率:p(0)=1/3;p(1)=1/3;p(2)=1/3;一阶条件概率:p(0/0)=1/2;p(1/0)=1/4;p(2/0)=1/4;p(0/1)=1/4;p(1/1)=1/2;p(2/1)=

3、1/4;p(0/2)=1/4;p(1/2)=1/4;p(2/2)=1/2;二阶条件概率:p(0/00)=3/5;p(1/00)=1/5;p(2/00)=1/5;p(0/01)=1/4;p(1/01)=1/4;p(2/01)=1/2;p(0/02)=1/4;p(1/02)=1/4;p(2/02)=1/2;p(0/10)=1/2;p(1/10)=1/4;p(2/10)=1/4;p(0/11)=1/5;p(1/11)=3/5;p(2/11)=1/5;p(0/12)=1/4;p(1/12)=1/4;p(2/12)=1/2;p(0/20)=1/2;p(1/20)=1/4;p(2/20)=1/4;p(0/21)=1/2;p(1/21)=1/4;p(2/21)=1/4;p(0/22)=1/5;p(1/22)=1/5;p(2/22)=3/5;,设计任务:,

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