Студопедия
Обратная связь


Авиадвигателестроения Административное право Административное право Беларусии Алгебра Архитектура Безопасность жизнедеятельности Введение в профессию «психолог» Введение в экономику культуры Высшая математика Геология Геоморфология Гидрология и гидрометрии Гидросистемы и гидромашины История Украины Культурология Культурология Логика Маркетинг Машиностроение Медицинская психология Менеджмент Металлы и сварка Методы и средства измерений электрических величин Мировая экономика Начертательная геометрия Основы экономической теории Охрана труда Пожарная тактика Процессы и структуры мышления Профессиональная психология Психология Психология менеджмента Современные фундаментальные и прикладные исследования в приборостроении Социальная психология Социально-философская проблематика Социология Статистика Теоретические основы информатики Теория автоматического регулирования Теория вероятности Транспортное право Туроператор Уголовное право Уголовный процесс Управление современным производством Физика Физические явления Философия Холодильные установки Экология Экономика История экономики Основы экономики Экономика предприятия Экономическая история Экономическая теория Экономический анализ Развитие экономики ЕС Чрезвычайные ситуации


Алфавитное неравномерное двоичное кодирование сигналами равной длительности. Префиксные коды

Как следует из названия, в способах кодировании, относящихся к этой группе, знаки первичного алфавита (например, русского) кодируются комбинациями символов двоичного алфавита (т.е. 0 и 1), причем, длина кодов и, соответственно, длительность передачи отдельного кода, могут различаться. Длительности элементарных сигналов при этом одинаковы (τ0 = τ1 = τ). Очевидно, для передачи информации, в среднем приходящейся на знак первичного алфавита, необходимо время K(A,2) ∙ τ. Таким образом, задачу оптимизации неравномерного кодирования можно сформулировать следующим образом: построить такую схему кодирования, в которой суммарная длительность кодов при передаче (или суммарное число кодов при хранении) данного сообщения была бы наименьшей. За счет чего возможна такая оптимизация? Очевидно, суммарная длительность сообщения будет меньше, если применить следующий подход: тем знакам первичного алфавита, которые встречаются в сообщении чаще, присвоить меньшие по длине коды, а тем, относительная частота которых меньше - коды более длинные. Другими словами, коды знаков первичного алфавита, вероятность появления которых в сообщении выше, следует строить из возможно меньшего числа элементарных сигналов, а длинные коды использовать для знаков с малыми вероятностями.

Параллельно должна решаться проблема различимости кодов. Представим, что на выходе кодера получена следующая последовательность элементарных сигналов:

00100010000111010101110000110

Каким образом она может быть декодирована? Если бы код был равномерным, приемное устройство просто отсчитывало бы заданное (фиксированное) число элементарных сигналов (например, 5, как в коде Бодо) и интерпретировало их в соответствии с кодовой таблицей. При использовании неравномерного кодирования возможны два подхода к обеспечению различимости кодов.

Первый состоит в использовании специальной комбинации элементарных сигналов, которая интерпретируется декодером как разделитель знаков. Второй - в применении префиксных кодов. Рассмотрим подробнее каждый из подходов.

Неравномерный код с разделителем

Условимся, что разделителем отдельных кодов букв будет последовательность 00 (признак конца знака), а разделителем слов-слов - 000 (признак конца слова - пробел). Довольно очевидными оказываются следующие правила построения кодов:

· код признака конца знака может быть включен в код буквы, поскольку не существует отдельно (т.е. кода всех букв будут заканчиваться 00);

· коды букв не должны содержать двух и более нулей подряд в середине (иначе они будут восприниматься как конец знака);

· код буквы (кроме пробела) всегда должен начинаться с 1;

· разделителю слов (000) всегда предшествует признак конца знака; при этом реализуется последовательность 00000 (т.е., если в конце кода встречается комбинация ...000 или ...0000, они не воспринимаются как разделитель слов); следовательно, коды букв могут оканчиваться на 0 или 00 (до признака конца знака).

В соответствии с перечисленными правилами построим кодовую табл. 3.1 для букв русского алфавита, основываясь на приведенных ранее (табл. 2.1.) вероятностях появления отдельных букв.

Теперь по формуле (А.11) можно найти среднюю длину кода К(r,2) для данного способа кодирования:

Поскольку для русского языка, как указывалось в п.2.3., I1(r) = 4,356 бит, избыточность данного кода, согласно (3.5), составляет:

это означает, что при данном способе кодирования будет передаваться приблизительно на 14% больше информации, чем содержит исходное сообщение. Аналогичные вычисления для английского языка дают значение К(е,2) = 4,716, что при I1(e) = 4,036 бит приводят к избыточности кода Q(е,2) = 0,168.

Таблица 3.1.

Рассмотрев один из вариантов двоичного неравномерного кодирования, попробуем найти ответы на следующие вопросы: возможно ли такое кодирование без использования разделителя знаков? Существует ли наиболее эффективный (оптимальный) способ неравномерного двоичного кодирования?

Суть первой проблемы состоит в нахождении такого варианта кодирования сообщения, при котором последующее выделение из него каждого отдельного знака (т.е. декодирование) оказывается однозначным без специальных указателей разделения знаков. Наиболее простыми и употребимыми кодами такого типа являются так называемые префиксные коды, которые удовлетворяют следующему условию (условию Фано):

Неравномерный код может быть однозначно декодирован, если никакой из кодов не совпадает с началом (префиксом*) какого-либо иного более длинного кода.

* В языковедении термин «префикс» означает «приставка».

Например, если имеется код 110, то уже не могут использоваться коды 1, 11, 1101, 110101 и пр. Если условие Фано выполняется, то при прочтении (расшифровке) закодированного сообщения путем сопоставления с таблицей кодов всегда можно точно указать, где заканчивается один код и начинается другой.





 

Читайте также:

Энтропия и информация

Исполнитель алгоритма

Пример 9.2.

Пример 4.1

Перевод дробных чисел из одной системы счисления в другую

Вернуться в оглавление: Теоретические основы информатики

Просмотров: 1816

 
 

© studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам