Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Сжатие информации. Алгоритм Шеннона-Фэно

Читайте также:
  1. Алгоритм выполнения ДЗ №2
  2. Алгоритм действий при выполнении задания
  3. Алгоритм действий при выполнении задания
  4. Алгоритм действий при проведении гемотрансфузии
  5. Алгоритм диагностического поиска.
  6. Алгоритм дискретизации
  7. Алгоритм изучения и описания микропрепарата

 

Цель сжатия - уменьшение количества бит, необходимых для хранения или передачи заданной информации, что дает возможность передавать сообщения более быстро и хранить более экономно и оперативно (последнее означает, что операция извлечения данной информации с устройства ее хранения будет проходить быстрее, что возможно, если скорость распаковки данных выше скорости считывания данных с носителя информации).

Сжатие данных не может быть большим некоторого теоретического предела. Для формального определения этого предела рассматриваем любое информационное сообщение длины n как последовательность независимых, одинаково распределенных д.с.в. Xi или как выборки длины n значений одной д.с.в. X.

Доказано, что среднее количество бит, приходящихся на одно кодируемое значение д.с.в., не может быть меньшим, чем энтропия этой д.с.в., т.е. для любой д.с.в. X и любого ее кода.

Кроме того, доказано утверждение о том, что существует такое кодирование (Шеннона-Фэно), что .

Примечание: функция L(X) возвращает длину сообщения, кодирующего заданное значение X; мат. Ожидание ML(X) - это средняя длина сообщения, кодирующего X. Можно формально определить L(X) через две функции L(X)=len(code(X)), где code(X) каждому значению X ставит в соответствие некоторый битовый код, причем, взаимно однозначно, а len возвращает длину в битах для любого конкретного кода.

Основная теорема о кодировании при отсутствии помех: с ростом длины сообщения при кодировании методом Шеннона-Фэно всего сообщения целиком среднее количество бит на единицу сообщения будет сколь угодно мало отличаться от энтропии единицы сообщения.

Подобное кодирование практически не реализуемо из-за того, что с ростом длины сообщения трудоемкость построения этого кода становится недопустимо большой. Кроме того, такое кодирование делает невозможным отправку сообщения по частям, что необходимо для непрерывных процессов передачи данных. Дополнительным недостатком этого способа кодирования является необходимость отправки или хранения собственно полученного кода вместе с его исходной длиной, что снижает эффект от сжатия. На практике для повышения степени сжатия используют метод блокирования: по выбранному значению можно выбрать такое , что если разбить все сообщение на блоки длиной s (всего будет n/s блоков), то кодированием Шеннона-Фэно таких блоков, рассматриваемых как единицы сообщения, можно сделать среднее количество бит на единицу сообщения большим энтропии менее, чем на .


 

Задание: Закодировать свою фамилию, имя отчество с помощью метода

Шеннона-Фэно. Вычислить среднюю длину кода. Вычислить энтропию исходного текста.

 

1. Вычисляем количество символов в сообщении (без учета пробелов) и частоту каждого символа.

L=21.

Х А Н И Р О М Г Е Д В Ч
                       

 

Энтропия:

 

2. Упорядочиваем символы по частоте появления в тексте по убыванию:

Н– А – И – Е – Х – Р – О – М – Г – Д – В.

3. Последовательно делим таблицу на две части с приблизительно равными частотами, к коду первой части добавляют 0, а к коду второй - 1.

Символ Частота 1 шаг шаг шаг 4 шаг шаг Результат
Н              
А            
И          
Е              
Х        
Р          
О        
М              
Г        
Д          
В        
Ч      

 

- средняя длина кода  

 


Дата добавления: 2015-11-30; просмотров: 25 | Нарушение авторских прав



mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.008 сек.)