现代通信理论第三讲 信源编码.pptVIP

第 三 讲  信 源 编 码 概述： 编码理论包括3个方面的内容： 提高数字信息传输、存储处理的有效性为宗旨的信源编码，即用尽可能最少的信息比特来表示信源。 保证数字信号传输和处理的可靠性为目的的差错控制编码—信道编码，通过在待传信息中加入冗余比特来达到差错控制的目的。 增加数字信息传输、存储处理的为目标 数字加密编码。 数据能够压缩的可能性在于： 1.原始数据中存在着大量的冗余信息(时间、空间和统计冗余） 第一部分 信源的数学模型与信息度量 二、 离散信息的对数度量 1. 信息量 对接收者来说，事件愈不可能，愈使人感到意外，则信息量愈大 定义 I=㏒a[1/P(x)]=－㏒aP (x) 当 a=2 时， 单位为bit（比特） 二进制信号，若0、1等概出现，每个符号所携带的信息量为1bit M进制信号，如每个符号等概出现，每个符号所携带的信息量为 三、连续信源的信息度量 四、 信道容量 霍夫曼编码举例：方法1: 第三部分 模拟信号的数字传输  2. 带通型信号的抽样定理： 若模拟信号m (t)是带通信号，频率限制在f L和f H之间， 带宽B= f H –f L,则: 第四部分 信源压缩编码 一、 波形编码：DPCM及ADPCM 提出：语音或图像信号波形具有相关性，经过取样后的几个样值仍有相关性，其中相关部分是可以预测的，它由过去的一些样值经过加权后得到，称为预测值，非相关部分是不可预测的，这时实际传送信号是样值与预测值之差值，因此只要对预测误差进行量化编码就可以大大地压缩编码速率（差值信号动态范围大大的减小），这就是DPCM的原理。 ADPCM是DPCM基础上发展起来的，主要是改进量化器和预测器，均采用自适应方式，即量化器和预测器的参数能根据输入信号的统计特性自适应于最佳或接近于最佳参数状态。 二、参数编码：声码器 提出：单独利用ADPCM进行压缩编码，对于语音信号来说只能将64kb/s降低到32kb/s。 声码器是利用人的发声机理提取和传送基本参数，接收端再利用这些参数还原出语音，用2.4kb/s仍可传输高质量的语音。其产生模型如下： 此模型包括三个部分：激励源、声道模型和辐射模型。激励源分浊音和清音两个分支，按照浊音/清音开关所处的位置来决定产生的语音是浊音还是清音。浊音由准周期脉冲激励产生，其周期称为基音周期，而清音由随机噪声激励产生。在浊音情况下，激励源由一个周期脉冲发生器产生; 为了使浊音的激励信号具有声门气流脉冲的实际波形，还需要使上述的冲击序列通过一个声门脉冲模型滤波器; 声道模型H (z)给出了离散时域的声道传递函数，在大多数情况下它是一个全极点函数。则H (z)可以表示为： 三、变换域编码 变换域编码是一种降低信源空间冗余度的压缩方法。 1.在变换域里描述视频图像要比空间域里简单，视频图像的相关性明显下降，信号的能量主要集中在少数几个变换系数上，采用量化和熵编码可有效压缩数据； 2.可充分利用人眼的视觉特性，例如空间频率特性，视觉心理和视觉现象； 离散余弦变换的处理步骤： (1) DCT变换 下面通过一个例子说明DCT变换的过程： 声门气流、声道以及唇辐射的联合作用由此时变数字滤波器H(z)表示。 当发音时，激励和声道形状都是随时间而改变的，将预测系数、清/浊判别，基音周期和增益G做为传输函数进行编码，接收端可恢复（合成）出原始语音信号，但语音信号随时间的改变是非常缓慢的，大致可以认为在每10～30ms短时间间隔内语音信号的特性基本上是固定不变的。因此若每20ms为一帧传输一组参量，从而大大降低了比特率。 发送端一般需要提取并传送15个基本参量，基因周期P(6bit)，清浊音判决U/V(1bit)，语音增益G(5bit)，12个线性时变合成语音滤波器系数{a i}(每个系数量化11bit)，共需144bit，对于20ms的语音帧，相当于7.2Kbps。 [1]. 采用反射系数格型算法，可将系数量化从11bit压缩至 3～6bit； [2]. 采用矢量量化技术，即不采用逐点样值量化，而是采用多个样值联合量化的矢量量化法，可将系数量化从11bit压缩到1bit。 总比特数仅需72bit，对于15～30ms的语音帧来说，相当于4.8K～2.4kbps。 3. 具有较强的抗干扰能力，传输过程中的误码对图像质量的影响 远小于预测编码，DPCM要求信道误码率 ，而变换域仅 要求误码率 ； 4. DCT等变换有快速算法，能实现实时视频压缩编码。 (2) 系数量化； (