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香农编码的gui编码_香农编码

香农编码 概念: 香农编码是是采用信源符号的累计概率分布函数来分配字码的。香农编码是根据香农第一定理直接得出的,指出了平均码长与信息之间的关系,同时也指出了可以通过编码使平均码长达到极限值。...香农编码属于不等长编码,通常将经常出现的消息变成短码,不经常出现的消息编成长码,从而提高通信效率。 香农编码严格意义上来说不是最佳码,它是采用信源符号的累计概率分布函数来分配码字。...可以看出,编码所得的码字,没有相同的,所以是非奇异码,也没有一个码字是其他码字的前缀,所以是即时码,也是唯一可译码。 特点: 香农编码的效率不高,实用性不大,但对其他编码方法有很好的理论指导意义。...香农编码作为最简单的是可以根据老师ppt给的算法直接完成的,包括:概率排序,累加概率,由概率算码字长度,由累加概率编码即可,清晰明白。...算术编码作为限失真编码,我感觉很像香农编码,如果符号序列因为各种原因未出现某符号,两者才会有区别。 ppt: 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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字节码:ASCII编码:单字节编码,ANSI编码:多字节编码,UNICODE编码:宽字节编码

编码是大家对计算机如何使用字节来表示一个字符的约定,可分为ASCII编码,ANSI编码(本地化编码),UNICODE编码(国际化编码)三种。 1.ASCII编码:单字节编码。...后来ISO国际标准组织以ASCII编码为基础,约定了ISO 8859-1编码,又称Latin1编码。(Mysql的默认存储编码) 2.ANSI编码:多字节编码。...ANSI编码有很多种,但是都只是规定自己国家的语言,这时候出现了UNICODE编码,该编码类似于ANSI,使用多个字节表示一个字符,UNICODE编码把世界上各种主要语言都进行了编码,当然UNICDOE...编码也出现了很多种编码方案,比如使用8个二进制位的UTF8以及使用16个二进制位的UTF16等等。...python3 中编码 在py3里,只有 unicode编码格式 的字节串才能叫作str。

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    字节码:ASCII编码:单字节编码,ANSI编码:多字节编码,UNICODE编码:宽字节编码

    编码是大家对计算机如何使用字节来表示一个字符的约定,可分为ASCII编码,ANSI编码(本地化编码),UNICODE编码(国际化编码)三种。 1.ASCII编码:单字节编码。...后来ISO国际标准组织以ASCII编码为基础,约定了ISO 8859-1编码,又称Latin1编码。(Mysql的默认存储编码) 2.ANSI编码:多字节编码。...3.UNICODE编码:宽字节编码 (一)“字节”的定义 字节(Byte)是一种计量单位,表示数据量多少,它是计算机信息技术用于计量存储容量的一种计量单位。...ANSI编码有很多种,但是都只是规定自己国家的语言,这时候出现了UNICODE编码,该编码类似于ANSI,使用多个字节表示一个字符,UNICODE编码把世界上各种主要语言都进行了编码,当然UNICDOE...编码也出现了很多种编码方案,比如使用8个二进制位的UTF8以及使用16个二进制位的UTF16等等。

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    labview霍夫曼编码_香农编码与霍夫曼编码

    霍夫曼编码则是另一个改进的例子。 二.霍夫曼编码 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。...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。...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。

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    编码生成矩阵与检错监督矩阵

    线性分组码 图片 图片 例:(7,3)线性分组码 图片 编码-生成矩阵 编码生成矩阵 (n,k )线性分组码的构造——依据给定的 k 个信息码元,设计满足编码条件(最小码距、码率)的...0}\right) \rightarrow \mathbf{c}=\left(c_{6}, c_{5}, c_{4}, c_{3}, c_{2}, c_{1}, c_{0}\right) 构造: 编码位高位直接对应信息位...; 编码位低位由信息位组合而成。....(纠错能力、编码结构) 思考:由非系统型生成矩阵变换成系统型生成矩阵,答案唯一吗? 已知某(7,4)分组码的码表如下,请问最小汉明距是多少?请写出该码的典型生成矩阵。...最小汉明距:3 生成矩阵: G=\left[\begin{array}{lllllll} 1 & 0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0

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    编码 和 软编码

    一、硬编码编码,就是指有专门的硬件模块编码来负责编码。 举个例子,Android手机上,我们常见的高通、MTK、海思等芯片平台,它们都会有专门的编码模块,比如dsp模块等。 硬编码,有啥优点呢?...1、快,这个快是相对于软编码而言; 2、省电、功耗低; 缺点: 1、兼容性稍差, 二、软编码编码,就是指通过软件让CPU来进行编码处理。比如我们经常说的ffmpeg,就是用来进行软编码的。...优点: 1、兼容性好; 缺点: 1、耗资源,需要耗费cpu资源; 2、效率低,相对于硬编码而言。 1)灵活性高,能够适应不同的音视频格式和压缩率。...总结: 在实际的应用开发中,开发者可以根据设备性能和支持情况来选择软编码或硬编码方式。能硬编码优点选择硬编码

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    【拓展】谈谈字符编码:Unicode编码与emoji表情编码

    “开发过程中,字符编码是我们一定要掌握的知识。...介绍字符编码前,先要明确概念: 码位(码点),对应编码术语中英文中的code point,指的是一个编码标准中为某个字符设定的数值,具有唯一性与一一对应性。...ASCII标准与其扩展编码方案概述 谈到编码就不得不提到。ASCII码是我们学习计算机时一定会接触到的第一个编码标准,相信大家很熟悉。简单总结一下ASCII码的特点。...在这种情况下,同一个码位在不同编码标准中有不同的含义,导致各国的编码标准无法兼容。 在大陆国内历史上用于拓展ASCII的方案则是GB(国标)系列编码方案,该编码方案历史悠久,详细叙述比较复杂。...因此,下面讨论emoji表情编码时不需要讨论其存储方案,只需要讨论其逻辑层次上的Unicode编码。 emoji表情的unicode编码 emoji表情大家应该也比较熟悉了。像常用的??

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    编码原理(六)--熵编码--CABAC

    本篇介绍一下熵编码的另外一种方式CABAC,基于上下文的自适应二进制编码,其同样是对经过ZigZag扫描后的数据从概率的角度进行再编码,但是由于CABAC编码过程中涉及到诸多的概率模型以及其他算法...一、简介 CABAC编码的目的是从概率的角度再做一次压缩,编码的过程主要分为二值化,上下文建模,二进制算术编码。...三、上下文建模 待编码数据具有上下文相关性,利用已编码数据提供的上下文信息,为待编码的数据选择合适的概率模型,这就是上下文建模。...在对每个二进制数值编码过后,概率估计的值相应的也会根据刚刚编码的二进制符号进行调整。...二进制算术编码是算术编码的特殊情况,其原理与一般算术编码一样(关于算术编码,大家可自行查阅,当然,小编也准备单开一篇缕缕喽)。

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    nrzi是什么编码_epc编码

    NRZ与NRZI编码解释 RZ 编码(Return-to-zero Co de),即归零编码。...实际上, RZ 编码就是相当于把时钟信号用归零编码在了数据之内。这样的信号也叫做自同步(self-clocking)信号。...这样虽然省了时钟数据线,但是还是有缺点的,因为在 RZ 编码中,大部分的数据带宽,都用来传输“归零”而浪费掉了。...此外,因为在 USB 的 NRZI 编码下,逻辑 0 会造成电平翻转,所以接受者在接受数据的同时,根据接收到的翻转信号不断调整同步频率,保证数据传输正确。...既然说编码,那就顺便把另一种极常用的编码也说一下把:曼彻斯特编码 曼彻斯特( Manchester )码是一种双相码。用高电平到低电平的转换边表示 0 ,而用低电平到高高电平的转换边表示 1 。

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    学习生成模型的仿生神经编码框架

    在这项工作中,我们表明,在我们的框架内学习的神经生成模型在实践中跨几个基准数据集和指标表现良好,并与具有类似功能的其他生成模型(如变分自动编码器)保持竞争或明显优于它们。...基于深度人工神经网络(ann)的生成模型,或能够合成类似于收集的模式的数据库的数据实例的模型,例如变分自动编码器[43]或生成对抗网络[28],已被证明是获取这些表示的一种方式。...(b)我们提出的神经生成编码(NGC)模型回避了这一神经生物学上不合理的要求,通过反复错误突触和有状态神经活动使短的局部错误传递路径成为可能。...在这项工作中,受预测处理理论[77,8,76,13]的启发,并建立在自由能最小化[22,23]的基础上,该理论将预测处理正式转换为变分贝叶斯推理,我们提出了神经生成编码(NGC)计算框架,作为学习生成神经网络的一种强大方法...部分节选: 2结果 2.1生成神经编码学习可行的自联想生成模型 Backprop-Learning versus Brain-Like Learning: While the backprop algorithm

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