數(shù)據(jù)壓縮

第1章量化原理1
1.1引言1
1.2無(wú)記憶量化2
1.2.1量化機(jī)理與誤差測(cè)量2
1.2.2壓擴(kuò)量化與廣適量化5
1.2.3實(shí)用的壓擴(kuò)系統(tǒng)7
1.2.4最優(yōu)量化14
1.3帶記憶量化17
1.3.1矢量量化18
1.3.2自適應(yīng)量化21
1.3.3差值量化24
習(xí)題31
參考文獻(xiàn)32
第2章信息率—失真函數(shù)理論33
2.1引言33
2.1.1信息量與信息熵33
2.1.2信源與信道容量37
2.2離散無(wú)記憶信源的率—失真函數(shù)40
2.2.1R(D)函數(shù)的定義40
2.2.2R（D）函數(shù)的性質(zhì)43
2.2.3基本方程與解例47
2.2.4R（D）函數(shù)的計(jì)算機(jī)算法60
2.3幅度連續(xù)信源的率—失真函數(shù)65
2.3.1幅度連續(xù)無(wú)記憶源的R（D）函數(shù)66
2.3.2差值誤差測(cè)量與Shannon界70
2.3.3帶記憶的Gaussian信源77
2.4信源編碼原理85
2.4.1離散無(wú)記憶源的定長(zhǎng)編碼定理86
2.4.2變長(zhǎng)編碼定理88
2.4.3限失真信源編碼定理91
習(xí)題91
參考文獻(xiàn)93
第3章變換域編碼94
3.1引言94
3.2K—L變換95
3.2.1正交變換與正交矩陣95
3.2.2K—L變換矩陣96
3.2.3K—L變換的性質(zhì)98
3.2.4K—L變換在圖像編碼中的應(yīng)用100
3.3Haar變換101
3.3.1Haar函數(shù)102
3.3.2Haar變換（HT）102
3.3.3快速算法105
3.4Walsh—Hadamard變換106
3.4.1Rademacher函數(shù)106
3.4.2Walsh函數(shù)107
3.4.3Walsh—Hadamard變換112
3.5斜（Slant）變換118
3.5.1斜矩陣119
3.5.2斜矩陣的遞推結(jié)構(gòu)120
3.5.3斜變換及快速算法121
3.6離散余弦變換（DCT）122
3.6.1DCT的定義122
3.6.2DCT變換矩陣123
3.6.3快速算法125
3.7變換域數(shù)據(jù)壓縮編碼129
3.7.1各種變換的性能比較129
3.7.2方差準(zhǔn)則壓縮數(shù)據(jù)132
3.7.3區(qū)域編碼與比特分配133
3.7.4其他考慮135
3.8小波變換（WT）135
3.8.1關(guān)于線性空間理論的一些結(jié)論135
3.8.2小波基函數(shù)的概念140
3.8.3小波與小波變換142
3.8.4多分辨率分析與濾波器組146
3.8.5快速正交小波變換151
3.8.6小波變換在信源編碼中的應(yīng)用154
習(xí)題163
參考文獻(xiàn)165
第4章預(yù)測(cè)編碼166
4.1引言166
4.2時(shí)間序列的概率模型167
4.2.1時(shí)間序列的參數(shù)表征167
4.2.2平穩(wěn)過(guò)程168
4.2.3純隨機(jī)過(guò)程169
4.2.4動(dòng)平均過(guò)程（MA模型）169
4.2.5自回歸過(guò)程（AR模型）171
4.2.6混合模型（ARMA模型）175
4.3線性預(yù)測(cè)與參數(shù)估計(jì)176
4.3.1AR模型參數(shù)的最小二乘估計(jì)177
4.3.2AR模型參數(shù)的相關(guān)矩估計(jì)180
4.3.3序列最小二乘法182
4.3.4Yule—Walker方程的遞推解法185
4.3.5AR模型參數(shù)估計(jì)的格型算法187
4.3.6AR模型階數(shù)p的確定190
4.4語(yǔ)音的線性預(yù)測(cè)編碼194
4.4.1語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字模型194
4.4.2由短時(shí)相關(guān)函數(shù)估計(jì)模型參數(shù)195
4.4.3基音周期檢測(cè)199
4.4.4共振峰檢測(cè)201
4.5圖像的預(yù)測(cè)編碼203
4.5.1圖像的數(shù)字化表示204
4.5.2幀內(nèi)預(yù)測(cè)編碼205
4.5.3幀間預(yù)測(cè)編碼207
習(xí)題211
參考文獻(xiàn)212
第5章信息保持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮編碼213
5.1引言213
5.2基于語(yǔ)義相關(guān)特性方法214
5.2.1序列時(shí)間碼214
5.2.2非冗余字符定位法（TNRS碼）220
5.2.3游程編碼（RunLengthCoding）222
5.2.4相對(duì)編碼229
5.3Huffman編碼231
5.3.1Huffman編碼方法231
5.3.2多進(jìn)制編碼和二元信源的并元編碼233
5.3.3游程Huffman編碼235
5.3.4準(zhǔn)可變字長(zhǎng)編碼236
5.4算術(shù)編碼237
5.4.1算術(shù)編碼的基本原理237
5.4.2多進(jìn)符號(hào)序列的算術(shù)編碼240
5.4.3二進(jìn)符號(hào)序列的算術(shù)編碼241
5.4.4算術(shù)碼編碼效率247
5.5L—Z碼248
5.5.1基于字典碼原理的LZ碼編碼算法248
5.5.2LZ碼的譯碼過(guò)程252
5.5.3LZ碼的壓縮性能253
5.6數(shù)字傳真編碼254
5.6.1改進(jìn)的一維Huffman碼（MH碼）254
5.6.2改進(jìn)的二維相對(duì)地址碼（MREAD碼）259
習(xí)題264
參考文獻(xiàn)265
第6章信源編碼實(shí)踐267
6.1引言267
6.2視頻編碼實(shí)踐268
6.2.1國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)268
6.2.2JPEG標(biāo)準(zhǔn)269
6.2.3H.261與H.263建議273
6.2.4MPEG編碼標(biāo)準(zhǔn)278
6.3音頻編碼實(shí)踐288
6.3.1引言288
6.3.2語(yǔ)音數(shù)字編碼標(biāo)準(zhǔn)288
6.3.3高保真立體聲音頻編碼標(biāo)準(zhǔn)289
參考文獻(xiàn)292