數(shù)據(jù)壓縮畢業(yè)設(shè)計(jì).doc
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數(shù)據(jù)壓縮畢業(yè)設(shè)計(jì),2 常見的幾種無損壓縮算法2.1 信息的熵根據(jù) shannon信息學(xué)理論,數(shù)據(jù)壓縮的基本原理即信息究竟能被壓縮到多小,至今依然遵循信息論中的熵的唯一性定理。用“熵”( entropy )來表示一條信息中真正需要編碼的信息量。信源的熵是無失真即無損壓縮編碼的極限,無論采取何種壓縮算法,其壓縮后的數(shù)碼率不會(huì)小于該信源的熵,...


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2 常見的幾種無損壓縮算法
2.1 信息的熵
根據(jù) Shannon信息學(xué)理論,數(shù)據(jù)壓縮的基本原理即信息究竟能被壓縮到多小,至今依然遵循信息論中的熵的唯一性定理。用“熵”( Entropy )來表示一條信息中真正需要編碼的信息量。信源的熵是無失真即無損壓縮編碼的極限,無論采取何種壓縮算法,其壓縮后的數(shù)碼率不會(huì)小于該信源的熵,如果小于,那么這種壓縮必然是失真的,這種壓縮稱為有損壓縮,所以有損壓縮也稱為熵壓縮。
2.1 信息的熵
根據(jù) Shannon信息學(xué)理論,數(shù)據(jù)壓縮的基本原理即信息究竟能被壓縮到多小,至今依然遵循信息論中的熵的唯一性定理。用“熵”( Entropy )來表示一條信息中真正需要編碼的信息量。信源的熵是無失真即無損壓縮編碼的極限,無論采取何種壓縮算法,其壓縮后的數(shù)碼率不會(huì)小于該信源的熵,如果小于,那么這種壓縮必然是失真的,這種壓縮稱為有損壓縮,所以有損壓縮也稱為熵壓縮。
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