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  • 常用的统计编码
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    2017-10-21 15:13:24

    Date: 2017/10/21

    Content:视频编码中常用熵编码方法介绍


    1、熵编码

      编码过程中按照熵原理不丢失任何信息的编码,即编码过程中不丢失信息量,保存信息熵。

      熵编码是无损压缩的编码方法。

      常见的熵编码方法:香农编码(shannon)、哈夫曼编码(huffman)、算术编码(arithmetic coding)、哥伦布编码(Golomb Codes)、游程编码等。

    2、可变长编码(Variable Length Coding,VLC)

      可变长编码通过给出现概率大的符号赋予较短的码字,改变码字长度达到压缩信息冗余的目的,编码和解码过程完全可逆,又称为统计编码和无失真的压缩编码方法。最常用的可变长编码为Huffman、哥伦布编码、游程长度编码。

    3、算术编码(Arithmetic coding)

       算术编码的本质是对输入流分配一个码字,而不是为每个符号分配一个码字。算术编码对整条信息(无论多长),其输出仅仅是一个小数,而且是介于0和1之间(半开区间[0,1))的二进制小数。如果算术编码对某条信息的输出为1010001111,那么表示的是小数0.1010001111,换算成十进制即为0.64。

        3.1 编码

       算术编码不是单独对一个码字进行编码,而是对整条信息进行编码。

    编码举例:

         考虑某条信息中可能出现的字符仅有a,b,c三种,我们要编码的字符串为bccb。

    (1) 假设三者出现概率一样

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    在Kaggle上看到了一个专门训练特征编码的竞赛,其中一个Kernel讲了常用的几种特征编码的手段,基于这篇教程做了些扩展学习。

    用于数据分析的特征可能有多种形式,需要将其合理转化成模型能够处理的形式,特别是对非数值的特征,特征编码就是在做这样的工作。

    常见特征种类

    • 二值数据:只有两种取值的变量(不一定是0/1,但是可以映射到 { 0 , 1 } \{0,1\} {0,1}上)
    • 类别数据:多类的数据,如星期一/星期二/…,不一定是非数值的
    • 有序数据:如对电影的打分,分数之间是有大小关系的
    • 标称(Nominal)数据:和类别数据很像,往往是非数值的,但是不具备类别概念,如人名
    • 时序数据:带有瞬时值性质的数据,如日期、时间戳等。从这类数据可以分析随时间的趋势

    特别注意区分类别数据特征和标称数据特征,有时标称特征可以删除,有时需要将同标称数据聚合到一起做处理。

    以下df_train是全部训练数据,除各个特征外还含有从0开始索引的id列,以及只能取0/1的标签target列。df_train被拆分成了不含targetX,以及仅含target的目标y

    注意,特征编码的过程如果没有用到输出值target,往往需要将所有数据(全部的训练集和测试集)放在一起做,并且要在将训练集划分为实际训练集和验证集这一步骤之前。在后面的例子中只演示了编码的手段,没有考虑这些问题。

    1 标号编码(Label encoding)

    标号编码是最简单的编码方式,通过为特征中的每个类别设置一个标号(0,1,2…),来将非数值特征映射到自然数的数值空间上。

    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
    
    train = pd.DataFrame() # 用于存放编码后的训练数据
    label = LabelEncoder() # 标号编码器
    for c in X.columns: # 对每个特征列
        if X[c].dtype=='object': # 如果是字符串形式的(字符串读到pandas里dtype是object)
            train[c] = label.fit_transform(X[c]) # 将整个这一列进行标号编码,写到新的dataframe里
        else: # 其它类型的特征(数值,布尔)保持原样写入
            train[c] = X[c]
    

    标号编码后,特征数量不变。

    2 one-hot编码

    one-hot编码已经用的很多了,不再赘述。一个特征有多少种取值,就会派生出多少个小特征,对每个样本而言其中只有一个是1对应于原特征取值,其它都取0,此即"one-hot"。

    一种实现是用pandas的get_dummies(),但是很慢:

    # 因为one-hot只有0和1,所以变成int8节约下内存
    train = pd.get_dummies(X).astype(int8)
    

    可以用sklearn预处理包下的OneHotEncoder

    from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
    
    one = OneHotEncoder() # one-hot编码器
    one.fit(X)
    train = one.transform(X)
    

    如果不知道用什么编码,直接用one-hot编码后喂入模型的效果往往比直接使用其它编码好。one-hot编码后的特征会变得非常多,得到的是一个稀疏矩阵,其类型是scipy.sparse.csr.csr_matrix(矩阵的稀疏表示)。

    one-hot编码可以视为二进制编码(n-hot)在n=1时的情况。

    基于决策树的模型不要使用one-hot编码,会导致结点划分不均衡。

    3 特征哈希(Feature hashing)

    特征哈希先指定一个维度数,哈希后的值将映射到这个空间内。一个较一般的实现是对样本的每个特征取哈希,然后在对应的维度上将其加1,所得结果也是一个稀疏矩阵。

    特征哈希除了用于特征编码,也可以用于特征降维。在sklearn.feature_extraction.FeatureHasher中显式指定参数n_features(默认是1048576)即可调整维度。

    from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher
    
    X_train_hash = X.copy()
    for c in X.columns:
        X_train_hash[c] = X[c].astype('str') # 均转为字符串类型,以用于后续取哈希值
    hashing = FeatureHasher(input_type='string')
    train=hashing.transform(X_train_hash.values)
    

    特征哈希可以有多种实现,应当注意sklearn中的具体实现是什么样的。

    4 基于统计的类别编码

    即将类别特征变成关于它的一种统计量,如将该类别变成该类别在样本中出现的次数,这在有些问题中是有效的,比如纽约和新泽西都是大城市,出现次数都会很多,通过计数的类别编码,模型可以从数值里接受“都是大城市”这个信息。

    X_train_stat = X.copy()
    for c in X_train_stat.columns:
        if(X_train_stat[c].dtype=='object'): # 对字符串的特征(不一定是类别特征!这里笼统地都按照类别特征处理)
            X_train_stat[c] = X_train_stat[c].astype('category') # 变成pandas中的[类别数据]
            counts = X_train_stat[c].value_counts() # 查看[类别数据]中有哪些不同的值,并计算每个值有多少个重复值
            counts = counts.sort_index() # 按值对Series进行排序
            counts = counts.fillna(0) # 用0替换所有NaN值
            counts += np.random.rand(len(counts))/1000 # 对每个[类别数据]的类别的重复值数增加一个扰动
            X_train_stat[c].cat.categories = counts # 为每个类别分配新值(实际上是重命名每个类别),这会写回到dataframe
    

    基于统计的类别编码不会改变特征数目。

    5 对循环特征的编码

    有写特征(如星期、月份)具备循环性质,一月到十二月,紧接着又回到一月。均匀的循环特征可以视为对圆的均匀分割:
    在这里插入图片描述
    可以用极坐标系上的角度来描述循环特征的每个位置,而角度可以用sin值和cos值唯一确定。

    X_train_cyclic = X.copy()
    columns = ['day','month'] # 要操作的两列循环特征
    for col in columns:
        # 对每个循环特征派生两个特征列,如对于4月,是2pi*4/12,取sin和cos即可
        X_train_cyclic[col+'_sin'] = np.sin((2*np.pi*X_train_cyclic[col])/max(X_train_cyclic[col]))
        X_train_cyclic[col+'_cos'] = np.cos((2*np.pi*X_train_cyclic[col])/max(X_train_cyclic[col]))
    X_train_cyclic=X_train_cyclic.drop(columns,axis=1) # 删除原来的循环特征列
    

    6 目标编码(Target encoding)

    这是基于特征和目标target值之间的对应关系的一种编码,这类编码没法把测试集和训练集放一起编码(因为测试集没有target)。

    下面对每个特征c的每个取值,将其变成使target为1的频率,也即:
    这 个 取 值 在 该 特 征 上 出 现 时 , t a r g e t 为 1 的 次 数 这 个 取 值 在 该 特 征 中 的 出 现 总 数 \frac{这个取值在该特征上出现时,target为1的次数}{这个取值在该特征中的出现总数} target1

    X_target = df_train.copy()
    # 这两特征不能当数值处理,不妨转为object类型同其它非数值特征一起做目标编码
    X_target['day'] = X_target['day'].astype('object')
    X_target['month'] = X_target['month'].astype('object')
    for col in X_target.columns:
        if (X_target[col].dtype=='object'):
            # target非1即0,对类别分组后把target全加起来也就是1的次数;统计分组后的数目即是该类别样本数目
            target = dict(X_target.groupby(col)['target'].agg('sum')/X_target.groupby(col)['target'].agg('count'))
            # 上一步得到了映射的字典,据此将类别替换为目标编码后的值
            X_target[col] = X_target[col].replace(target).values
    

    7 K折目标编码(K-Fold Target encoding)

    这是对6 目标编码的改进,可以起到抑制目标编码导致的过拟合的问题(测试数据中的特征到target的情况可能无法用训练数据根据类别的聚合和简单统计频率来描述)。K折目标编码将要编码的样本分成K份,每其中一份中的样本的目标编码,使用的是另外K-1份数据中相同类别的那些样本的频率值。
    在这里插入图片描述

    from sklearn.model_selection import KFold
    
    X_fold = X.copy()
    # 数值形式的类别数据->字符串形式
    X_fold[['ord_0','day','month']] = X_fold[['ord_0','day','month']].astype('object')
    # 二进制数据->0/1数值
    X_fold[['bin_3','bin_4']] = X_fold[['bin_3','bin_4']].replace({'Y':1,'N':0,'T':1,"F":0})
    # 分成K=5折
    kf = KFold(n_splits = 5, shuffle = False, random_state=2019)
    for train_ind,val_ind in kf.split(X): # val_ind是K中的1块数据的索引,而train_ind是剩下的K-1块数据的索引
        for col in cols:
            if(X_fold[col].dtype=='object'):
                # 用K-1块数据计算Target encoding,记录到字典
                replaced = dict(X.iloc[train_ind][[col,'target']].groupby(col)['target'].mean())
                # 用刚刚计算出的映射对这1块内容做Target encoding
                X_fold.loc[val_ind,col] = X_fold.iloc[val_ind][col].replace(replaced).values
    

    Target encoding不会改变特征数目,但编码的计算开销会明显比其它编码方式大。

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    PCM

    音频处理——详解PCM数据格式
    音频处理——解析PCM格式实例(音量调控)

    G726

      G.726是ITU-T定义的音频编码算法。1990年 CCITT(ITU前身)在G.721和G.723标准的基础上提出。G.726可将64kbps的PCM信号转换为40kbps、32kbps、24kbps、16kbps的ADPCM信号。

      最为常用的方式是 32 kbit/s,但由于其只是 G.711速率的一半,所以就将网络的可利用空间增加了一倍。G.726具 体规定了一个 64 kbpsA-law 或 μ-law PCM 信号是如何被转化为40, 32, 24或16 kbps 的 ADPCM 通道的。在这些通道中,24和16 kbps 的通道被用于数字电路倍增设备(DCME)中的语音传输,而40 kbps 通道则被用于 DCME 中的数据解调信号(尤其是4800 kbps 或更高的调制解调器)。

      实际上,G.726 encoder 输入一般都是G.711 encoder的输出:64kbit/s 的A-law或µ-law;G.726算法本质就是一个ADPCM, 自适应量化算法,把64kbit/s 压缩到32kbit/s

    ADPCM

    ADPCM :Adaptive Differential Pulse Code Modulation
    自适应差分脉冲编码调制

    说到ADPCM, 就得先说下DPCM。
      Differential(差异)或Delta PCM(DPCM)纪录的是目前的值与前一个值的差异值。DPCM对信号的差值进行量化,可以进一步减少量化比特数。与相等的PCM比较,这种编码只需要25%的比特数。这与一些视频的压缩理念类似,用该帧与前一帧的差异来进行记录该帧以达到压缩的目的。
      ADPCM (ADPCM Adaptive Differential Pulse Code Modulation), 是一种针对16bit (或者更高) 声音波形数据的一种有损压缩算法, 它将声音流中每次采样的 16bit 数据以 4bit 存储, 所以压缩比1:4. 而压缩/解压缩算法非常的简单, 所以是一种低空间消耗,高质量声音获得的好途径。

       该算法利用了语音信号样点间的相关性,并针对语音信号的非平稳特点,使用了自适应预测自适应量化,即量化器和预测器的参数能随输入信号的统计特性自适应于或接近于最佳的参数状态,在32kbps◎8khz速率上能够给出网络等级话音质量。

    特性:ADPCM综合了APCM的自适应特性和DPCM系统的差分特性,是一种性能比较好的波形编码。它的核心想法是:

    • ①利用自适应的思想改变量化阶的大小,即使用小的量化阶(step-size)去编码小的差值,使用大的量化阶去编码大的差值;

    • ②使用过去的样本值估算下一个输入样本的预测值,使实际样本值和预测值之间的差值总是最小。

    • 优点:算法复杂度低,压缩比小,编解码延时最短(相对其它技术)

    • 缺点:声音质量一般

      简单理解,ADPCM就是对LPCM数据进行有损压缩,压缩过程中量化参数遇小则小,遇大则大,根据差值来自己调整大小;另外它可以对之前的数据统计后来预测后来的数据差值,尽量使差值比较小。

    LPCM

    LPCM: linear pulse code modulation
       LPCM,即线性脉冲编码调制,是一种非压缩音频数字化技术,是一种未压缩的原音重现,在普通CD、DVD及其他各种要求最高音频质量的场合中已经得到广泛的应用。
       各种应用场合中的LPCM(PCM)原理是一样的,区别在于采样频率和量化精度不同。

       声音之所以能够数字化,是因为人耳所能听到的声音频率不是无限宽的,主要在20kHz以下。按照抽样定理,只有抽样频率大于40kHz,才能无失真地重建原始声音。如CD采用44.1kHz的抽样频率,其他则主要采用48kHz或96kHz。

       PCM(脉冲编码调制)是一种将模拟语音信号变换为数字信号的编码方式。主要经过3个过程:抽样、量化和编码。抽样过程将连续时间模拟信号变为离散时间、连续幅度的抽样信号,量化过程将抽样信号变为离散时间、离散幅度的数字信号,编码过程将量化后的信号编码成为一个二进制码组输出。
       量化分为线性量化和非线性量化。线性量化在整个量化范围内,量化间隔均相等。非线性量化采用不等的量化间隔。量化间隔数由编码的二进制位数决定。例如,CD采用16bit线性量化,则量化间隔数L=65536。位数(n)越多,精度越高,信噪比SNR=6.02n+1.76(dB)也越高。但编码的二进制位数不是无限制的,需要根据所需的数据率确定。比如:CD可以达到的数据率为2×44.1×16=1411.2Kbit/s。
       简单的理解,LPCM就是把原始模拟声音波形经过采样和线性量化后得到的数字信号,这些数据信号还没被压缩

    G711

      G711是国际电信联盟ITU-T定制出来的一套语音压缩标准,它代表了对数PCM(logarithmic pulse-code modulation)抽样标准,主要用于电话。它主要用脉冲编码调制对音频采样,采样率为8k每秒。它利用一个 64Kbps 未压缩通道传输语音讯号。 起压缩率为1:2, 即把16位数据压缩成8位。G.711是主流的波形声音编解码器。

       G.711 标准下主要有两种压缩算法。一种是u-law algorithm (又称often u-law, ulaw, mu-law),主要运用于北美和日本;另一种是A-law algorithm,主要运用于欧洲和世界其他地区。其中,后者是特别设计用来方便计算机处理的

      G711的内容是将14bit(uLaw)或者13bit(aLaw)采样的PCM数据编码成8bit的数据流,播放的时候在将此8bit的数据还原成14bit或者13bit进行播放,不同于MPEG这种对于整体或者一段数据进行考虑再进行编解码的做法,G711是波形编解码算法,就是一个sample对应一个编码,所以压缩比固定为:

    • 8/14 = 57% (uLaw)

    • 8/13 = 62% (aLaw)

      简单理解,G.711就是语音模拟信号的一种非线性量化, bitrate 是64kbps。

    AAC

      AAC,全称Advanced Audio Coding,中文名:高级音频编码,是一种专为声音数据设计的文件压缩格式。与MP3不同,它采用了全新的算法进行编码,更加高效,具有更高的“性价比”。利用AAC格式,可使人感觉声音质量没有明显降低的前提下,更加小巧。苹果ipod、诺基亚手机支持AAC格式的音频文件。

    • 优点:相对于mp3,AAC格式的音质更佳,文件更小。
    • 不足:AAC属于有损压缩的格式,与时下流行的APE、FLAC等无损格式相比音质存在“本质上”的差距。加之,传输速度更快的USB3.0和16G以上大容量MP3正在加速普及,也使得AAC头上“小巧”的光环不复存在。

      AAC是新一代的音频有损压缩技术,它通过一些附加的编码技术(比如PS,SBR等),衍生出了LC-AAC,HE-AAC,HE-AACv2三种主要的编码,LC-AAC就是比较传统的AAC,相对而言,主要用于中高码率(>=80Kbps),HE-AAC(相当于AAC+SBR)主要用于中低码(<=80Kbps),而新近推出的HE-AACv2(相当于AAC+SBR+PS)主要用于低码率(<=48Kbps),事实上大部分编码器设成<=48Kbps自动启用PS技术,而>48Kbps就不加PS,就相当于普通的HE-AAC。

    格式对比

    在这里插入图片描述
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    音频帧长

      其实,音频的帧的概念没有视频帧那么清晰,几乎所有视频编码格式都可以简单的认为一帧就是编码后的一副图像。但音频帧跟编码格式相关,它是各个编码标准自己实现的。因为如果以PCM(未经编码的音频数据)来说,它根本就不需要帧的概念,根据采样率和采样精度就可以播放了。

    • 比如采样率为44.1kHZ,采样精度为16位的音频,你可以算出bitrate(比特率)是44100 x 16kbps,每秒的音频数据是固定的44100 x 16 / 8 字节。

      对采样率为44.1kHz的AAC(Advanced Audio Coding)音频进行解码时,一帧的解码时间须控制在23.22毫秒内。通常是按1024个采样点一帧。
      以上表G.711的帧长为480为例,那么一帧的时间长度即为480 / 8khz = 0.06s = 60ms

    音频播放过程

      播放音乐时,应用程序从存储介质中读取音频数据(MP3、WMA、AAC),进过解码后,最终送到音频驱动程序中的就是PCM数据,反过来,在录音是,音频驱动不停地把采样所得到的PCM数据送回给应用程序,有应用程序完成压缩、存储等任务。所以,音频驱动的两大核心任务就是:

    • playback:如何把用户空间的应用程序发货来的PCM数据,转化为人耳可以辨别的模拟音频
    • capture:把mic拾取得到的模拟信号,经过采样、量化,转化为PCM信号送回给用户空间的应用程序。
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  • 编码常用测速方法

    千次阅读 2021-11-09 20:11:20
    对于电机的转速测量,可以增量式编码器安装在电机上,用编码器的轴连接电机的轴,然后用控制器对编码器进行计数,最后通过特定的方法计算出电机的转速。...常用编码器测速方法有三种:M法、T法和MT法。 ...

    对于电机的转速测量,可以将增量式编码器安装在电机上,用编码器的轴连接电机的轴,然后用控制器对编码器进行计数,最后通过特定的方法计算出电机的转速。

    常用的编码器测速方法有三种:M法、T法和MT法。

    • M法:又叫做频率测量法。这种方法是在一个固定的计时周期内,统计这段时间的编码器脉冲数,从而计算速度值。设编码器单圈总脉冲数为C,在时间T0内,统计到的编码器脉冲数为M0,则转速n的计算公式为:n = M0/(C*T0)。

    M法是通过测量固定时间内的脉冲数来求出速度的。

    假设编码器转过一圈需要100个脉冲(C=100),在100毫秒内测得产生了20个脉冲,则说明在1秒内将产生200个脉冲,对应的圈数就是200/100=2圈,也就是说转速为2圈/秒。通过公式计算n = 20/(100*0.1)=2。与前边分析的结果一致。

    也可以这样理解,转过了M0/C=20/100=0.2圈,用时0.1秒,那么1秒将转0.2*10=2圈。

    M法在高速测量时可以获得较好的测量精度和平稳性。但是如果转速很低,低到每个T0内只有少数几个脉冲,则此时计算出的速度误差就比较大,且很不稳定(因为开始测量和结束测量的时刻最多会引入2个脉冲的误差)。

    使用编码器倍频技术,可以改善M法在低速测量时的准确性。

    增大计数周期,即增大T0,也可以改善M法在低速测量时的准确性。

    以上两种方法本质都是增大一个计数周期内的脉冲数,从而减小2个脉冲误差的占比。

    • T法:又叫做周期测量法。这种方法是建立一个已知频率的高频脉冲并对其计数,计数时间由捕获到的编码器相邻两个脉冲的时间间隔Te决定,计数值为M1。设编码器单圈总脉冲数为C,高频脉冲的频率为F0,则转速n的计算公式为:n = 1/(C*Te) = F0/(C*M1)。Te = M1/F0。

    T法是利用一个已知脉冲来测量编码器两个脉冲之间的时间来计算出速度的。

    假设编码器转过一圈需要100个脉冲(C=100),则1个脉冲间隔为1/100圈,用时为Te(假设为20毫秒),那么1圈用时就是100*20/1000=2秒,也就是说转速为0.5圈/秒。而这20毫秒(Te)间隔,正好对应M1/F0。

    在电机高转速的时候,编码器脉冲间隔时间Te很小,使得测量周期内的高频脉冲计数值M1也变得很少,导致测量误差变大,而在低转速时,Te足够大,测量周期内的M1也足够度多,所以T法和M法刚好相反,更适合测量低速(同样存在开始测量和结束测量时刻的最多2个脉冲的误差)。

    • M/T法:综合了M法和T法各自的优势,既测量编码器脉冲数,又测量一定时间内的高频脉冲数。在一个相对固定的时间内,计算编码器脉冲数M0,并计数一个已知频率F0的高频脉冲,计数值为M1,计算速度值。设编码器单圈总脉冲数为C,则转速n的计算公式为:n = F0*M0 / (C*M1)。

    由于编码器单圈总脉冲数C与高频脉冲频率F0为固定值(常数),因此转速n就只受M0和M1的影响。电机高转速时,M0增大,M1减小,相当于M法;电机低转速时,M1增大,M0减小,相当于T法。

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  • 视频编码常用编码介绍

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    原文:https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/78303747熵编码数据压缩编码的概念:编码是用一些简单的字符来表达一定的信息,例如,如果明天是晴天用1来表示,阴天就是0压缩是消除数据间的...
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  • Python编码问题一直是大家的一个难题,本文采用”讲故事“的方式,带大家详细讲解了”编码问题与发展 “,相信不管你是学习Python,还是学习Java,本文的介绍都可以帮助你对”编码问题“有一个新的深刻认识!
  • 编码概述

    千次阅读 2021-12-13 10:13:08
    编码编码过程中按熵原理不丢失任何信息的无损编码方式,也是有损编码中的一个关键模块,处于编码器的末端。信息熵为信源的平均信息量(不确定性的度量)。常见的熵编码有:香农(Shannon)编码、哈夫曼(Huffman)...
  • 信道编码与信源编码基本

    千次阅读 2021-07-07 11:03:07
    具体说,就是针对信源输出符号序列的统计特性来寻找某种方法,把信源输出符号序列变换为最短的码字序列,使后者的各码元所载荷的平均信息量最大,同时又能保证无失真地恢复原来的符号序列。其作用有二:一是数据压缩...
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  • 海关统计数据在线查询系统优化升级了,系统更好用啦!打开方式1.进入海关总署官网www.customs.gov.cn,点击导航栏中的“信息公开”。2.点击左侧导航栏中的“海关统计”。3.点击左侧导航栏中的“数据在线查询”。4....
  • 编码方式—信源编码

    千次阅读 2021-04-27 20:46:55
    信源编码是一种以提高通信有效性为目的而对信源符号进行的变换,或者说为了减少或消除信源冗余度而进行的信源符号变换,具体说,就是针对信源输出符号序列的统计特性来寻找某种方法,把信源输出符号序列变换为最短的码字...
  • 彩色图像编码方案

    千次阅读 2021-07-20 03:59:47
    彩色图像编码方案是一种利用色彩分量的像素特性来进行编码的方案。来自于自然界中的图像,每一点总是和它周围的点颜色相似。对于彩色图像的典型代表 —24 位真彩BMP图来说 , 这种相似性不仅表现在每个像素点的颜色值...
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  • 信道编码科普

    千次阅读 2020-09-14 22:35:13
    信道编码信道编码的意义实现途径信道类型,错码特性,差错控制技术一一对应匹配检错纠错能力纠错编码类型分组码卷积码特别说明-Turbo码特别说明-LDPC码网格编码调制 信道编码的意义 在信号传输过程中,由于受到干扰...
  • 内容包括问卷编码、创建文件与数据处理转换、预试问卷之项目分析及信效度检验,以及正式问卷常用统计方法介绍,包括相关、复选题及卡方检定、平均数的差异检定、单因子多变量变异数分析、回归分析、主成分回归分析...
  • 机器学习中常见的编码形式

    千次阅读 2021-04-03 22:43:05
    编码2.1 序号编码(Ordinal Encoding)2.2独热编码(One-hot Encoding)2.3 标签编码 (Label Encoding)2.4 频数编码(Frequency Encoding/Count Encoding)2.5 目标编码(Target Encoding) 一. 常见的特征类型 ...
  • 通信原理(四) 信源编码

    千次阅读 2022-04-02 15:15:13
    文章目录1、信息量与信源熵2、无失真信源编码3、有失真信源编码4、其他编码:脉冲编码调制 信源编码可看作信源符号集(消息)到码元集(码符号集)的一种映射。 信源编码的目的是寻找最佳码1,从而压缩信源冗余度、...
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  • matlab游程编码

    千次阅读 2020-12-31 08:51:47
    二值图像的游程编码及解码一、实验目的掌握游程编码,并用编程实现游程编码及解码。二、实验引言二值图像在图像分析中应用非常广泛,二值图像就是指只有黑白...游程编码作为编码技术中常用的一种,对二值图像非常有效...

空空如也

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常用的统计编码