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目录 1

第一章 量化原理 1

1.1引言 1

1.2无记忆量化 1

一、量化机理与误差测量 1

二、压扩量化与广适量化 5

三、实用的压扩系统 7

1．A律压扩量化器 7

2．μ律压扩量化器 9

3．压扩编码与准瞬时压扩量化 9

4．压扩量化器的信噪比 11

四、最优量化 14

1．Lloyd-Max算法 15

2．最佳压扩量化 16

1.3带记忆量化 18

一、矢量量化 18

1．基本原理 18

2．码书的产生 19

3．编译码过程 22

二、自适应量化 22

1．前向馈送自适应 23

2．反馈自适应 24

三、差值量化 26

1．增量调制（△M） 27

3．差分脉码调制（DPCM） 31

2．增量求和调制（△-∑调制） 31

习题 33

参考文献 34

第二章 信息率-失真函数理论 35

2.1引言 35

一、信息量与信息熵 35

二、信源与信道容量 39

1．信源 39

2．信道容量 40

2.2．离散无记忆信源的率-失真函数 42

一、R（D）函数的定义 42

1．保真度 42

2．R（D）函数定义 43

二、R（D）函数的性质 45

1．R（D）函数的定义域 45

2．下凸性 46

3．单调递减性与连续性 49

三、基本方程与解例 50

1．基本方程 50

2．基本方程解例 54

四、R（D）函数的计算机算法 64

1．预备定理 64

2．算法流程 71

1．信息量 72

2.3幅度连续信源的率-失真函数 72

一、幅度连续无记忆源的R（D）函数 72

2．误差测量 73

3．R（D）函数 74

二、差值误差测量与Shannon界 77

1．均方误差测量 78

2．绝对差值测量与Shannon界 80

三、带记忆的Gaussian信源 83

1．Gaussian分布信源的微分熵 84

2．时间离散稳定的Gaussian源的 86

R（D）函数 86

3．时间连续的Gaussian源 90

2.4信源编码定理 92

一、离散无记忆源的定长编码定理 93

二、变长编码定理 96

1．唯一可译与Kraft不等式 96

2．变长编码定理 97

三、限失真信源编码定理 99

习题 99

参考文献 101

第三章 变换域编码 102

3.1引言 102

一、正交变换与正交矩阵 103

1．正交矩阵 103

3.2K-L变换 103

2．化实对称矩阵为对角型 104

二、K-L变换矩阵 104

三、K-L变换的性质 106

1．去相关性 106

2．能量集中特征 106

3．最佳性 106

4．尚无快速算法 109

四、K-L变换在图像编码中的应用 109

33Haar变换 110

一、Haar函数 111

1．一维Haar变换 112

二、Haar变换（HT） 112

2．二维Haar变换 113

三、快速算法 115

3.4Walsh-Hadamard变换 115

一、Rademacher函数 115

二、Walsh函数 116

1．Walsh编号 116

2．Paley编号 118

3．Hadamard编号 119

三、Walsh-Hadamard变换 121

1．Walsh编号的正交变换 121

2．Hadamard编号的正交变换 123

3．快速算法 124

3.5斜（Slant）变换 129

一、斜矩阵 129

二、斜矩阵的递推结构 130

三、斜变换及快速算法 132

3.6离散余弦变换（DCT） 133

一、DCT的定义 133

二、DCT变换矩阵 134

三、快速算法 136

3.7变换域数据压缩编码 141

一、各种变换的性能比较 141

二、方差准则压缩数据 143

三、区域编码与比特分配 145

四、其他考虑 146

习题 147

参考文献 149

第四章 预测编码 150

4.1引言 150

4.2时间序列的概率模型 150

一、时间序列的参数表征 151

二、平稳过程 152

三、纯随机过程 153

四、动平均过程（MA模型） 153

1．MA过程的平稳性 153

3．MA过程的可逆性 154

2．自相关系数的“截尾”现象 154

五、自回归过程（AR模型） 155

1．AR（1）模型（Markov过程） 156

2．AR（p）过程 157

3．Schur-Cohn准则 158

六、混合模型（ARMA模型） 160

4.3线性预测与参数估计 161

一、AR模型参数的最小二乘估计 161

1．对α的估计 162

2．对σ2z的估计 164

二、AR模型参数的相关矩估计 165

1．Yule-Walker方程 165

2．AR模型参数的矩估计 166

三、序列最小二乘法 167

1．最小二乘估计的递推结构 168

2．逆矩阵定理 169

3．初始值α0与po 170

四、Yule-Walker方程的递推解法 171

五、AR模型参数估计的格型算法 173

1．格型结构 173

2．PARCOR系数的计算 176

六、AR模型阶数p的确定 177

1．实验的方法 177

2．利用偏自相关函数的“截尾”特性 177

3．与Durbin递推程序同时进行判决 178

4.4语音的线性预测编码 181

一、语音信号的数字模型 181

二、由短时相关函数估计模型参数 182

1．协方差法 182

2．自相关法 184

三、基音周期检测 186

四、共振峰检测 188

4.5图像的预测编码 190

一、图像的数字化表示 191

二、帧内预测编码 192

1．一维预测 192

2．二维预测 193

三、帧间预测编码 194

1．帧间预测的基本思想 194

2．运动补偿预测 196

习题 198

参考文献 199

第五章 信息保持数据压缩编码 201

5.1引言 201

5.2字符串数据压缩方法 202

一、序列时间码 202

1．位图法（BITMAPPING） 203

2．杨辉三角形编码（LD码） 204

1．标准的TNRS码 207

二、非冗余字符定位法（TNRS码） 207

2．改进的TNRS码 208

三、游程长度编码 209

(Run-LengthCodng) 209

1．基本的游程编码 209

2．冗余字符游程长度编码 211

四、不等长编码 212

1．Huffman编码方法 212

2．游程长度的Huffman编码 214

3．准可变字长码 214

五、相对编码 215

1．遥测数据压缩 215

2．传真数据相对编码 216

5.3二进制数据压缩方法 217

一、应用于二进制数据压缩编码方法 217

1．杨辉三角形编码（LD码） 218

2．TNRS码 219

3．游程长度编码 220

4．二进制数据的算术编码 223

二、数字传真编码 228

1．改进的一维Huffman码（MH码） 228

2．改进的二维相对地址码（MREAD码） 233

习题 237

参考文献 238