регистрация /  вход

Коды без памяти. Коды Хаффмена. Коды с памятью (стр. 1 из 2)

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАТИКИ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Кафедра РЭС

Реферат на тему:

«Коды без памяти. Коды Хаффмена. Коды с памятью»

МИНСК, 2009


Коды без памяти. Коды Хаффмена

Простейшими кодами, на основе которых может выполняться сжатие данных, являются коды без памяти. В коде без памяти каждый символ в кодируемом векторе данных заменяется кодовым словом из префиксного множества двоичных последовательностей или слов.

Префиксным множеством двоичных последовательностей S называется конечное множество двоичных последовательностей, таких, что ни одна последовательность в этом множестве не является префиксом, или началом, никакой другой последовательности в S .

К примеру, множество двоичных слов S1 = {00, 01, 100, 110, 1010, 1011} является префиксным множеством двоичных последовательностей, поскольку, если проверить любую из 30 возможных совместных комбинаций (wi wj ) из S1, то видно, что wi никогда не явится префиксом (или началом) wj . С другой стороны, множество S2 = { 00, 001, 1110 } не является префиксным множеством двоичных последовательностей, так как последовательность 00 является префиксом (началом) другой последовательности из этого множества - 001.

Таким образом, если необходимо закодировать некоторый вектор данных X = ( x 1 , x 2 ,… xn ) с алфавитом данных Aразмера k , то кодирование кодом без памяти осуществляется следующим образом:

- составляют полный список символов a1 , a2 , aj ... ,ak алфавита A, в котором aj - j -й по частоте появления в X символ, то есть первым в списке будет стоять наиболее часто встречающийся в алфавите символ, вторым – реже встречающийся и т.д.;

- каждому символу aj назначают кодовое слово wj из префиксного множества двоичных последовательностей S ;

- выход кодера получают объединением в одну последовательность всех полученных двоичных слов.

Формирование префиксных множеств и работа с ними – это отдельная серьезная тема из теории множеств, выходящая за рамки нашего курса, но несколько необходимых замечаний все-таки придется сделать.

Если S = { w1 , w2 , ... , wk } - префиксное множество, то можно определить некоторый вектор v(S) = ( L1 , L2 , ... , Lk ), состоящий из чисел, являющихся длинами соответствующих префиксных последовательностей (Li - длина wi ).

Вектор (L1 , L2 , ... , Lk ), состоящий из неуменьшающихся положительных целых чисел, называется вектором Крафта. Для него выполняется неравенство

. (1)

Это неравенство называется неравенством Крафта. Для него справедливо следующее утверждение: если S - какое-либо префиксное множество, то v(S) - вектор Крафта.

Иными словами, длины двоичных последовательностей в префиксном множестве удовлетворяют неравенству Крафта.

Если неравенство (1) переходит в строгое равенство, то такой код называется компактным и обладает наименьшей среди кодов с данным алфавитом длиной, то есть является оптимальным.

Ниже приведены примеры простейших префиксных множеств и соответствующие им векторы Крафта:

S1 = {0, 10, 11} и v(S1) = ( 1, 2, 2 );

S2 = {0, 10, 110, 111} иv(S2) = ( 1, 2, 3, 3 );

S3 = {0, 10, 110, 1110, 1111} иv(S3) = ( 1, 2, 3, 4, 4 );

S4 = {0, 10, 1100, 1101, 1110, 1111} иv(S4) = ( 1, 2, 4, 4, 4, 4 );

S5 = {0, 10, 1100, 1101, 1110, 11110, 11111} иv(S5) = ( 1, 2, 4, 4, 4, 5, 5 );

S6 = {0, 10, 1100, 1101, 1110, 11110, 111110, 111111}

иv ( S 6) = (1,2,4,4,4,5,6,6).

Допустим мы хотим разработать код без памяти для сжатия вектора данных X = ( x 1 , x 2 ,… xn ) с алфавитом Aразмером в k символов. Введем в рассмотрение так называемый вектор частот F = ( F1 , F2 , ... , Fk ), где Fi - количество появлений i -го наиболее часто встречающегося символа из A в X . Закодируем X кодом без памяти, для которого вектор Крафта L = ( L1 , L2 , ... , Lk ) .

Тогда длина двоичной кодовой последовательности B(X) на выходе кодера составит

L*F = L1 *F1 + L2 *F2 + ... + Lk *Fk . (2)

Лучшим кодом без памяти был бы код, для которого длина B(X) - минимальна. Для разработки такого кода нам нужно найти вектор Крафта L, для которого произведение L*F было бы минимальным.

Простой перебор возможных вариантов - вообще-то, не самый лучший способ найти такой вектор Крафта, особенно для большого k .

Алгоритм Хаффмена, названный в честь его изобретателя - Дэвида Хаффмена, - дает нам эффективный способ поиска оптимального вектора Крафта L для F , то есть такого L , для которого точечное произведение L*F – минимально. Код, полученный с использованием оптимального L для F , называют кодом Хаффмена.

Алгоритм Хаффмена

Алгоритм Хаффмена изящно реализует общую идею статистического кодирования с использованием префиксных множеств и работает следующим образом:1. Выписываем в ряд все символы алфавита в порядке возрастания или убывания вероятности их появления в тексте.2. Последовательно объединяем два символа с наименьшими вероятностями появления в новый составной символ, вероятность появления которого полагаем равной сумме вероятностей составляющих его символов. В конце концов построим дерево, каждый узел которого имеет суммарную вероятность всех узлов, находящихся ниже него.3. Прослеживаем путь к каждому листу дерева, помечая направление к каждому узлу (например, направо - 1, налево - 0) . Полученная последовательность дает кодовое слово, соответствующее каждому символу (рис. 1). Построим кодовое дерево для сообщения со следующим алфавитом: A B C D E 10 5 8 13 10B C A E D 5 8 10 10 13A E BC D 10 10 13 13BC D AE 13 13 20AE BCD 20 26AEBCD
46

Рис. 1

Недостатки метода Хаффмена

Самой большой сложностью с кодами Хаффмена, как следует из предыдущего обсуждения, является необходимость иметь таблицы вероятностей для каждого типа сжимаемых данных. Это не представляет проблемы, если известно, что сжимается английский или русский текст; мы просто предоставляем кодеру и декодеру подходящее для английского или русского текста кодовое дерево. В общем же случае, когда вероятность символов для входных данных неизвестна, статические коды Хаффмена работают неэффективно.

Решением этой проблемы является статистический анализ кодируемых данных, выполняемый в ходе первого прохода по данным, и составление на его основе кодового дерева. Собственно кодирование при этом выполняется вторым проходом.

Существует, правда, динамическая версия сжатия Хаффмена, которая может строить дерево Хаффмена "на лету" во время чтения и активного сжатия. Дерево постоянно обновляется, чтобы отражать изменения вероятностей входных данных. Однако и она на практике обладает серьезными ограничениями и недостатками и, кроме того, обеспечивает меньшую эффективность сжатия.

Еще один недостаток кодов Хаффмена - это то, что минимальная длина кодового слова для них не может быть меньше единицы, тогда как энтропия сообщения вполне может составлять и 0,1, и 0,01 бит/букву. В этом случае код Хаффмена становится существенно избыточным. Проблема решается применением алгоритма к блокам символов, но тогда усложняется процедура кодирования/декодирования и значительно расширяется кодовое дерево, которое нужно в конечном итоге сохранять вместе с кодом.

Наконец, код Хаффмена обеспечивает среднюю длину кода, совпадающую с энтропией, только в том случае, когда вероятности символов источника являются целыми отрицательными степенями двойки: 1/2 = 0,5; 1/4 = 0,25; 1/8 = 0,125; 1/16 = 0,0625 и т.д. На практике же такая ситуация встречается очень редко или может быть создана блокированием символов со всеми вытекающими отсюда последствиями.


Коды с памятью

Обычно рассматривают два типа кодов с памятью:

- блочные коды;

- коды с конечной памятью.

Блочный код делит вектор данных на блоки заданной длины и затем каждый блок заменяют кодовым словом из префиксного множества двоичных слов. Полученную последовательность кодовых слов объединяют в результирующую двоичную строку на выходе кодера. О блочном коде говорят, что он - блочный код k -го порядка, если все блоки имеют длину, равную k .

В качестве примера сожмем вектор данных X = (0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1), используя блочный код второго порядка.

Сначала разобьем вектор X на блоки длины 2: 01, 10, 10, 01, 11, 10, 01, 01.

Будем рассматривать эти блоки как элементы нового “гипералфавита” {01, 10, 11}. Чтобы определить, какой код назначить какому их символов этого нового алфавита, определим вектор частот появлений элементов дополнительного алфавита в последовательности блоков. Получим вектор частот (4, 3, 1), то есть наиболее часто встречающийся блок 01 появляется 4 раза, следующий по частоте встречаемости блок 10 - три раза и наименее часто встречающийся блок 11 - лишь один раз.

Оптимальный вектор Крафта для вектора частот ( 4, 3, 1 ) - это вектор (1, 2, 2). Таким образом, кодер для оптимального блочного кода второго порядка применительно к заданному вектору данных X определяется табл. 1.


Таблица 1

Таблица кодера
Блок Кодовое слово
01 0
10 10
11 11

Заменяя каждый блок присвоенным ему кодовым словом из таблицы кодера, получим последовательность кодовых слов: