哈夫曼编码原理

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2019-09-07 · 每个回答都超有意思的
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赫夫曼码的码字(各符号的代码)是异前置码字,即任一码字不会是另一码字的前面部分,这使各码字可以连在一起传送,中间不需另加隔离符号,只要传送时不出错,收端仍可分离各个码字,不致混淆。

哈夫曼编码,又称霍夫曼编码,是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫做Huffman编码。

扩展资料

赫夫曼编码的具体方法:先按出现的概率大小排队,把两个最小的概率相加,作为新的概率
和剩余的概率重新排队,再把最小的两个概率相加,再重新排队,直到最后变成1。

每次相
加时都将“0”和“1”赋与相加的两个概率,读出时由该符号开始一直走到最后的“1”,
将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好,就是该符号的赫夫曼编码。

例如a7从左至右,由U至U″″,其码字为1000;

a6按路线将所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好,其码字为1001…

用赫夫曼编码所得的平均比特率为:Σ码长×出现概率

上例为:0.2×2+0.19×2+0.18×3+0.17×3+0.15×3+0.1×4+0.01×4=2.72 bit

可以算出本例的信源熵为2.61bit,二者已经是很接近了。

参考资料来源:百度百科-哈夫曼编码

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2022-05-15 广告
增量编码器一般输出信号是两路正交脉冲信号和一路参考信号,之所以叫增量是因为它的位置信号是通过对脉冲计数累加得到,依靠计数设备的内部记忆来记住位置,并且同每圈输出的参考信号来清除累计误差. 缺点就是断电后,需要重新寻找初始位置. 例如打印机扫... 点击进入详情页
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2020-11-19 · 每个回答都超有意思的
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我要换名字好吗
推荐于2017-09-23
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霍夫曼(Huffman)编码属于码词长度可变的编码类,是霍夫曼在1952年提出的一种编码方法,即从下到上的编码方法。同其他码词长度可变的编码一样,可区别的不同码词的生成是基于不同符号出现的不同概率。生成霍夫曼编码算法基于一种称为“编码树”(coding tree)的技术。算法步骤如下:
(1)初始化,根据符号概率的大小按由大到小顺序对符号进行排序。
(2)把概率最小的两个符号组成一个新符号(节点),即新符号的概率等于这两个符号概率之和。
(3)重复第2步,直到形成一个符号为止(树),其概率最后等于1。
(4)从编码树的根开始回溯到原始的符号,并将每一下分枝赋值为1,上分枝赋值为0。
以下这个简单例子说明了这一过程。
1).字母A,B,C,D,E已被编码,相应的出现概率如下:
p(A)=0.16, p(B)=0.51, p(C)=0.09, p(D)=0.13, p(E)=0.11
2).C和E概率最小,被排在第一棵二叉树中作为树叶。它们的根节点CE的组合概率为0.20。从CE到C的一边被标记为1,从CE到E的一边被标记为0。这种标记是强制性的。所以,不同的哈夫曼编码可能由相同的数据产生。
3).各节点相应的概率如下:
p(A)=0.16, p(B)=0.51, p(CE)=0.20, p(D)=0.13
D和A两个节点的概率最小。这两个节点作为叶子组合成一棵新的二叉树。根节点AD的组合概率为0.29。由AD到A的一边标记为1,由AD到D的一边标记为0。
如果不同的二叉树的根节点有相同的概率,那么具有从根到节点最短的最大路径的二叉树应先生成。这样能保持编码的长度基本稳定。
4).剩下节点的概率如下:
p(AD)=0.29, p(B)=0.51, p(CE)=0.20
AD和CE两节点的概率最小。它们生成一棵二叉树。其根节点ADCE的组合概率为0.49。由ADCE到AD一边标记为0,由ADCE到CE的一边标记为1。
5).剩下两个节点相应的概率如下:
p(ADCE)=0.49, p(B)=0.51
它们生成最后一棵根节点为ADCEB的二叉树。由ADCEB到B的一边记为1,由ADCEB到ADCE的一边记为0。
6).图03-02-2为霍夫曼编码。编码结果被存放在一个表中:
w(A)=001, w(B)=1, w(C)=011, w(D)=000, w(E)=010

图03-02-2 霍夫曼编码例
霍夫曼编码器的编码过程可用例子演示和解释。
下面是另一个霍夫曼编码例子。假定要编码的文本是:
"EXAMPLE OF HUFFMAN CODE"
首先,计算文本中符号出现的概率(表03-02-2)。
表03-02-2 符号在文本中出现的概率
符号
概率

E
2/25

X
1/25

A
2/25

M
2/25

P
1/25

L
1/25

O
2/25

F
2/25

H
1/25

U
1/25

C
1/25

D
1/25

I
1/25

N
2/25

G
1/25

空格
3/25

最后得到图03-02-3所示的编码树。

图03-02-3 霍夫曼编码树
在霍夫曼编码理论的基础上发展了一些改进的编码算法。其中一种称为自适应霍夫曼编码(Adaptive Huffman code)。这种方案能够根据符号概率的变化动态地改变码词,产生的代码比原始霍夫曼编码更有效。另一种称为扩展的霍夫曼编码(Extended Huffman code)允许编码符号组而不是单个符号。
同香农-范诺编码一样,霍夫曼码的码长虽然是可变的,但却不需要另外附加同步代码。这是因为这两种方法都自含同步码,在编码之后的码串中都不需要另外添加标记符号,即在译码时分割符号的特殊代码。当然,霍夫曼编码方法的编码效率比香农-范诺编码效率高一些。
采用霍夫曼编码时有两个问题值得注意:①霍夫曼码没有错误保护功能,在译码时,如果码串中没有错误,那么就能一个接一个地正确译出代码。但如果码串中有错误,那怕仅仅是1位出现错误,也会引起一连串的错误,这种现象称为错误传播(error propagation)。计算机对这种错误也无能为力,说不出错在哪里,更谈不上去纠正它。②霍夫曼码是可变长度码,因此很难随意查找或调用压缩文件中间的内容,然后再译码,这就需要在存储代码之前加以考虑。尽管如此,霍夫曼码还是得到广泛应用。
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