本文關(guān)鍵詞：基于描述長(zhǎng)度和層次聚類的Context模型量化

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【摘要】：熵編碼被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)壓縮中,Context建模可以有效的利用信源序列中符號(hào)間的相關(guān)性使信源編碼碼長(zhǎng)縮短,但是過大的Context模型會(huì)加大對(duì)信源符號(hào)的統(tǒng)計(jì)難度從而使編碼效率降低。為了使Context模型中的條件概率分布更加方便統(tǒng)計(jì)并且收斂于信源的實(shí)際概率分布,本文使用層次聚類算法對(duì)已經(jīng)建立的Context模型中的條件概率分布按照描述長(zhǎng)度最短的原則進(jìn)行聚類合并。實(shí)驗(yàn)證明此方法可以解決基于K-mean聚類的Context量化器設(shè)計(jì)算法中類數(shù)和初始聚類中心需要提前設(shè)定而造成設(shè)計(jì)困難的問題,還能使熵編碼的效率提高。
【作者單位】： 滇池學(xué)院;云南大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： Context量化 層次聚類 描述長(zhǎng)度
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61062005)
【分類號(hào)】：TN911.2
【正文快照】： 1引言熵編碼是以信息出現(xiàn)的概率分布特性作為編碼的依據(jù),在信源壓縮過程中不產(chǎn)生失真,是一種無損的壓縮編碼。用Context模型可對(duì)有記憶的信源可以進(jìn)行有效編碼,它利用之前符號(hào)的統(tǒng)計(jì)量來預(yù)測(cè)當(dāng)前符號(hào)的概率分布情況,這樣當(dāng)前符號(hào)的概率分布就變成了條件概率分布。根據(jù)信息論中

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8 鄧，

本文編號(hào)：1088013