Θεώρημα κωδικοποίησης πηγής

Σχετικά έγγραφα
Ψηφιακές Τηλεπικοινωνίες. Θεωρία Ρυθμού Παραμόρφωσης

Συμπίεση Δεδομένων

ιαφορική εντροπία Σεραφείµ Καραµπογιάς

Ψηφιακές Τηλεπικοινωνίες

( ) log 2 = E. Σεραφείµ Καραµπογιάς

Ψηφιακές Τηλεπικοινωνίες

0, αλλιώς. Σεραφείµ Καραµπογιάς. Παράδειγµα 1 Η πηγή X(t) είναι στατική Gaussian µε µέση τιµή µηδέν και φασµατική πυκνότητα ισχύος.

Συμπίεση Δεδομένων

Εισαγωγή στη θεωρία πληροφορίας

Συστήματα Επικοινωνιών

Συμπίεση Δεδομένων

Συμπίεση Πολυμεσικών Δεδομένων

ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ. Κεφάλαιο 3 : Πηγές Πληροφορίας Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

Συμπίεση Δεδομένων

ΣΤOIΧΕΙΑ ΑΠΟ ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ και PCM

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

Μάθημα 7 ο. Συμπίεση Εικόνας ΤΜΗΥΠ / ΕΕΣΤ 1

Θεωρία Πληροφορίας. Διάλεξη 4: Διακριτή πηγή πληροφορίας χωρίς μνήμη. Δρ. Μιχάλης Παρασκευάς Επίκουρος Καθηγητής

Συστήματα Επικοινωνιών ΙI

Παλμοκωδική Διαμόρφωση. Pulse Code Modulation (PCM)

Συμπίεση Δεδομένων

Τηλεπικοινωνιακά Συστήματα ΙΙ

Ψηφιακές Τηλεπικοινωνίες

1 Βασικές Έννοιες Θεωρίας Πληροφορίας

Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

Συμπίεση Πολυμεσικών Δεδομένων

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

Θέματα Συστημάτων Πολυμέσων

Παλμοκωδική Διαμόρφωση. Pulse Code Modulation (PCM)

Ψηφιακή Επεξεργασία Σημάτων

EE728 (22Α004) - Προχωρημένα Θέματα Θεωρίας Πληροφορίας 3η σειρά ασκήσεων Διακριτά και Συνεχή Κανάλια. Παράδοση: Έως 22/6/2015

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ

Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 6 η : Συμπίεση Εικόνας. Καθ. Κωνσταντίνος Μπερμπερίδης Πολυτεχνική Σχολή Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής

HMY 429: Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ψηφιακών

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 7: Θεωρία πληροφορίας Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής

Διαδικασία Ψηφιοποίησης (1/2)

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ

Θέματα Συστημάτων Πολυμέσων

Μάθημα Εισαγωγή στις Τηλεπικοινωνίες Κωδικοποίηση πηγής- καναλιού Μάθημα 9o

Θεωρία πληροφοριών. Τεχνολογία Πολυµέσων 07-1

Μετάδοση σήματος PCM

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 4: Ήχος Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Δυαδικά Αντίποδα Σήματα. Προχωρημένα Θέματα Τηλεπικοινωνιών. Πιθανότητα Σφάλματος σε AWGN Κανάλι. r s n E n. P r s P r s.

Μετάδοση πληροφορίας - Διαμόρφωση

Σεραφείµ Καραµπογιάς. Πηγές Πληροφορίας και Κωδικοποίηση Πηγής 6.3-1

Μετάδοση πληροφορίας - Διαμόρφωση

ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ. Κεφάλαιο 2 : Πληροφορία και Εντροπία Διάλεξη: Κώστας Μαλιάτσος Χρήστος Ξενάκης, Κώστας Μαλιάτσος

Καναλιού. Καναλιού. Προχωρημένα Θέματα Τηλεπικοινωνιών. Κατηγορίες Κωδικών Καναλιού. Τι πετυχαίνει η Κωδ. Καναλιού. Κωδικοποίηση Καναλιού.

ΚΩΔΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΕΛΕΓΧΟΥ ΣΦΑΛΜΑΤΟΣ (2)

ΗΜΥ 100 Εισαγωγή στην Τεχνολογία

Δεύτερη Σειρά Ασκήσεων

Βασικές λειτουργίες Ανίχνευση πλαισίων Τι κάνει το επίπεδο ζεύξης Χρησιμοποιεί τις υπηρεσίες του φυσικού επιπέδου, ήτοι την (ανασφαλή) μεταφορά δεδομέ

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

Μοντέλο Επικοινωνίας Δεδομένων. Επικοινωνίες Δεδομένων Μάθημα 6 ο

Συμπίεση Δεδομένων

Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι

Ήχος. Τεχνολογία Πολυμέσων και Πολυμεσικές Επικοινωνίες 04-1

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 2η διάλεξη (3η έκδοση, 11/3)

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

Τηλεπικοινωνίες. Ενότητα 5: Ψηφιακή Μετάδοση Αναλογικών Σημάτων. Μιχάλας Άγγελος Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ

Τεράστιες ανάγκες σε αποθηκευτικό χώρο

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 4 ΠΑΛΜΟΚΩΔΙΚΗ ΔΙΑΜΟΡΦΩΣΗ - PCM (ΜΕΡΟΣ Α)

Ημιτονοειδή σήματα Σ.Χ.

Ψηφιακές Τηλεπικοινωνίες. Πιθανότητα Σφάλματος για Δυαδική Διαμόρφωση

Αθανάσιος Χρ. Τζέμος Τομέας Θεωρητικής Φυσικής. Εντροπία Shannon

Θεωρία της Πληροφορίας 3 ο Εξάμηνο

Η κωδικοποίηση των συντελεστών DC

Ψηφιακές Τηλεπικοινωνίες. Κωδικοποίηση Κυματομορφής

Σημείωμα Αδειοδότησης

Αρχές κωδικοποίησης. Τεχνολογία Πολυμέσων και Πολυμεσικές Επικοινωνίες 08-1

Αναλογικές και Ψηφιακές Επικοινωνίες

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ

Τηλεπικοινωνιακά Συστήματα Ι

Πίνακες Διασποράς. Χρησιμοποιούμε ένα πίνακα διασποράς T και μια συνάρτηση διασποράς h. Ένα στοιχείο με κλειδί k αποθηκεύεται στη θέση

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ. Ενότητα 6: Κωδικοποίηση & Συμπίεση Εικόνας

ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ. Εισαγωγή στα Σήµατα Εισαγωγή στα Συστήµατα Ανάπτυγµα - Μετασχηµατισµός Fourier Μετασχηµατισµός Z

Εξομοίωση Τηλεπικοινωνιακού Συστήματος Βασικής Ζώνης

χωρίςναδηµιουργείταιαίσθησηαπώλειαςτηςποιότηταςτηςανακατασκευασµένηςεικόνας.

Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής

Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών Τμήμα Φυσικής Εισαγωγή στα Συστήματα Τηλεπικοινωνιών Συστήματα Παλμοκωδικής Διαμόρφωσης

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ

Nέες Τεχνολογίες. στις Επικοινωνίες

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 4η διάλεξη (4η έκδοση, 11/3/2013)

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 11η διάλεξη

ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΠΕΜΠΤΟ ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 8: Αρχές κωδικοποίησης Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής

ΕΙΣ. ΣΥΣΤ. ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ /2/ :09:46 µµ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ

Συστήματα Επικοινωνιών

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΑΝΑΛΟΓΙΚΩΝ & ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

Συμπίεση Δεδομένων

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΑΝΑΛΟΓΙΚΩΝ & ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΑΝΑΛΟΓΙΚΩΝ & ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ

Κεφάλαιο 2 Πληροφορία και εντροπία

Transcript:

Κωδικοποίηση

Kωδικοποίηση πηγής

Θεώρημα κωδικοποίησης πηγής Καθορίζει ένα θεμελιώδες όριο στον ρυθμό με τον οποίο η έξοδος μιας πηγής πληροφορίας μπορεί να συμπιεσθεί χωρίς να προκληθεί μεγάλη πιθανότητα σφάλματος Shannon 1948

Τυπικές και μη τυπικές ακολουθίες Έξοδος πηγής DMS μεγάλου μήκους n Το σύμβολο x 1 επαναλαμβάνεται περίπου np 1 φορές Το σύμβολο x 2 επαναλαμβάνεται περίπου np 2 φορές Το σύμβολο x Ν επαναλαμβάνεται περίπου np Ν φορές

Τυπικές και μη τυπικές ακολουθίες Με πιθανότητα σχεδόν 1 όλες οι ακολουθίες έχουν την ίδια σύνθεση Σχεδόν όλες οι ακολουθίες είναι περίπου ισοπίθανες! (τυπικές ακολουθίες) p( X = x) i= 1 N n p log p np log p nh ( X ) i= 1 N p np i = = = i i i i i i= 1 2 2 2 N

Τυπικές και μη τυπικές ακολουθίες Η πιθανότητα εμφάνισης των μη τυπικών ακολουθιών είναι αμελητέα Ο συνολικός αριθμός τυπικών ακολουθιών είναι ( ) περίπου 2 nh X παρόλο που η πηγή μπορεί να παράγει N n ακολουθίες Για πρακτικούς λόγους αρκεί να λάβουμε υπόψητοσύνολοτυπικών ακολουθιών αντί του συνόλου όλων των δυνατών ακολουθιών εξόδων της πηγής

Τυπικές και μη τυπικές ακολουθίες

Συμπίεση δεδομένων Επιλέγοντας αρκετά μεγάλο n, το σφάλμα που προκύπτει εάν αγνοήσουμε τις μη τυπικές ακολουθίες μπορεί να γίνει μικρότερο από κάθε ε>0 Συμπίεση δεδομένων Αναπαράσταση της εξόδου μια πηγής με ένα μικρότερο αριθμό ακολουθιών από ότι παράγει η πηγή στην πραγματικότητα

Συμπίεση δεδομένων Χρειαζόμαστε nh(x) bit για την αναπαράσταση του συνόλου των τυπικών ακολουθιών Πλήθος τυπικών ακολουθιών Πλήθος δυνατών ακολουθιών N n ( ) 2 nh X Απαιτούνται H(X) bit ανά σύμβολο! Ησυμπίεσηδενείναιδυνατήεάντασύμβολα είναι ισοπίθανα Για ισοπίθανα σύμβολα H(X)=log(N) και nh ( X ) = n log( N ) = N n 2 2

Πηγές με μνήμη Εάν η πηγή έχει μνήμη, τότε οι έξοδοι δεν είναι ανεξάρτητες και για αυτό φανερώνουν πληροφορία για τις επόμενες εξόδους Για παράδειγμα στην αγγλική γλώσσα το q σχεδόν πάντα ακολουθείται από u ένα γράμμα μεταξύ δύο κενών είναι το I ήτο a

Πηγές με μνήμη Για πηγές με μνήμη μας ενδιαφέρει ο ρυθμός εντροπίας H( Xn X1, X2,..., Xn 1) Στην αγγλική γλώσσα (26 γράμματα και το κενό διάστημα) για n=1 ηεντροπίαείναι4,03 bit/γράμμα και ο ρυθμός εντροπίας (n ) είναι 1,3 bit/γράμμα

Θεώρημα κωδικοποίησης πηγής Μια πηγή (ρυθμού) εντροπίας H μπορεί να κωδικοποιηθεί με αυθαίρετα μικρή πιθανότητα σφάλματος σε οποιοδήποτε ρυθμό R, εφόσον R>H Αντίστροφα, εάν R<H η πιθανότητα σφάλματος θα παραμένει μακριά από το μηδέν, ανεξάρτητα από την πολυπλοκότητα του κωδικοποιητή

Αλγόριθμοι κωδικοποίησης πηγής Το θεώρημα κωδικοποίησης πηγής δίνει μόνο αναγκαίες και ικανές συνθήκες για την ύπαρξη κωδίκων πηγής Δεν περιγράφει κανένα αλγόριθμο για τη σχεδίαση Δίνει ένα φράγμα στο ρυθμό με τον οποίο μπορεί να κωδικοποιηθεί μια πηγής Δύο γνωστοί αλγόριθμοι σχεδίασης κωδίκων που δίνουν αποτελέσματα κοντά στο φράγμα εντροπίας Huffman (1952) Lempel-Ziv (1977,1978) ZIP,ZOO,ARJ

Συνάρτηση ρυθμού - παραμόρφωσης

Κωδικοποίηση με απώλειες Έστω ότι μετάδοση με ρυθμούς κοντά σε αυτόν της εντροπίας δεν είναι δυνατή Μπορούμε να συμπιέσουμε την έξοδο μιας πηγής αποδεχόμενοι απώλειες και κάποια παραμόρφωση Παράδειγμα: η κωδικοποίηση της εξόδου αναλογικής πηγής Τα δείγματα είναι πραγματικοί αριθμοί Άπειρος αριθμός bit Κβάντιση και κωδικοποίηση των κβαντισμένων τιμών

Το βασικό πρόβλημα Υποθέστε ότι ζητείται να μεταδοθεί πληροφορία μετά από συμπίεση της εξόδου της πηγής σε ορισμένο ρυθμό bit/σύμβολο Πόσο κοντά είναι η συμπιεσμένη εκδοχή στην αρχική; Για δεδομένο ρυθμό, ποιος είναι ο ελάχιστος ρυθμός σφαλμάτων και πώς μπορεί να επιτευχθεί; Ποιος είναι ο ελάχιστος αριθμός bit ανά έξοδο για καθορισμένο επίπεδο παραμόρφωσης;

Παραμόρφωση Υπάρχουν διάφορα μέτρα της παραμόρφωσης, δηλαδή, τουπόσοαπέχειτοσήμααπότην αναπαραγωγή του Hamming d H (,) x xˆ 1, x xˆ = 0, αλλιώς Τετραγωνικού σφάλματος d ( x, xˆ) = ( x xˆ) H 2

Παραμόρφωση Για ακολουθία συμβόλων, ως παραμόρφωση ορίζουμε τη μέση παραμόρφωση ανά σύμβολο Η θέση του σφάλματος δεν είναι σημαντική Η παραμόρφωση δεν εξαρτάται από τα συμφραζόμενα ˆ 1 n d( XX, ) = d( X, Xˆ ) n = i 1 Η παραμόρφωση της πηγής είναι η αναμενόμενη τιμή της ως άνω τυχαίας μεταβλητής ˆ 1 D= Ed {( XX, )} = EdX {(, Xˆ )} = EdXX {(, ˆ)} n n i = 1 i i i i

Παραμόρφωση Hamming Στην περίπτωση που ως μέτρο χρησιμοποιείται η παραμόρφωση Hamming, η παραμόρφωση D της πηγής είναι η πιθανότητα σφάλματος D= E{ d ( X, Xˆ)} = 1 p{ X Xˆ} + 0 p{ X = Xˆ} H = px { Xˆ } = p{λάθος}

Συνάρτηση ρυθμού - παραμόρφωσης Δοθείσης μιας πηγής πληροφορίας χωρίς μνήμη, τουαλφάβητουπουπαράγει, του αλφάβητου αναπαραγωγής της και του μέτρου παραμόρφωσης, ποιος είναι ο ρυθμός R bit/σύμβολο για παραμόρφωση D; ΟρυθμόςR είναι ο ελάχιστος αριθμός bit ανά έξοδο της πηγής που εξασφαλίζει την απαιτούμενη μέση παραμόρφωση ΗσχέσημεταξύR και D είναι η συνάρτηση ρυθμού παραμόρφωσης R(D)

Θεώρημα ρυθμού - παραμόρφωσης Ο ελάχιστος αριθμός bit ανά έξοδο πηγής που απαιτείται για αναπαραγωγή μιας πηγής χωρίς μνήμη με παραμόρφωση μικρότερη από D είναι RD ( ) = min I( X; Xˆ ) p( xx ˆ ): E{ d( X, Xˆ )} D R(D) είναι φθίνουσα συνάρτηση της D Υψηλή πιστότητα (μικρή D) απαιτεί μεγάλο R

Θεώρημα ρυθμού - παραμόρφωσης Για δεδομένο ρυθμό ελάχιστη επιτεύξιμη παραμόρφωση Για δεδομένη παραμόρφωση ελάχιστος ρυθμός

Δυαδική πηγή χωρίς μνήμη Η συνάρτηση ρυθμού-παραμόρφωσης της δυαδικής πηγής χωρίς μνήμη είναι H ( p) H ( D), 0 D min{ p,1 p} b b RD ( ) = 0, αλλιώς Για μηδενική παραμόρφωση, ως αναμένεται R(0) = H ( p) b Για p<0,5 και D=p έχουμε R(D)=0 Δεν χρειάζεται μετάδοση (όλα μηδέν)

Δυαδική πηγή χωρίς μνήμη

Γκαουσιανή πηγή Η συνάρτηση ρυθμού-παραμόρφωσης της γκαουσιανής πηγής είναι 2 1 σ log, 0 D RD ( ) = 2 D 0, αλλιώς 2 σ 2 Για 0 D σ η αντίστροφη συνάρτηση παραμόρφωσης-ρυθμού είναι 2 2 DR ( ) = σ 2 R άρα αύξηση του R κατά ένα bit μειώνει την παραμόρφωση D κατά 4 (6 db)

Γκαουσιανή πηγή

Κβάντιση

Κβαντιστές Η ακριβής αναπαράσταση μιας αναλογικής πηγής απαιτεί άπειρο αριθμό bit ανά έξοδο Με την κβάντιση θα εμφανισθεί κάποια παραμόρφωση Ησυνάρτησηρυθμού-παραμόρφωσης δίνει ένα θεμελιώδες όριο Ανταλλαγή ρυθμού κωδικοποίησης και παραμόρφωσης Προσεγγίζεται μόνο ασυμπτωτικά με περίπλοκους κωδικοποιητές/αποκωδικοποιητές

Κβαντιστές Όσο μεγαλύτερη η τιμή του n τόσο πιο κοντά στο όριο της συνάρτησης ρυθμούπαραμόρφωσης Οι κβαντιστές πρέπει να κβαντίζουν τις εξόδους κατά μπλοκ και όχι χωριστά Διανυσματικοί κβαντιστές Κβάντιση των εξόδων σε μπλοκ Βαθμωτοί κβαντιστές Κβάντιση κάθε εξόδου χωριστά

Βαθμωτή κβάντιση Το σύνολο των πραγματικών αριθμών R διαμερίζεται σε Ν ξένα μεταξύ τους σύνολα R k, k=1,2,, N Για κάθε υποσύνολο R k επιλέγεται ένα αντιπροσωπευτικό του στοιχείο x i Εάν η έξοδος της πηγής τη χρονική στιγμή i ανήκει στο R k τότε αναπαρίσταται με x, που αποτελεί την ˆi κβαντισμένηεκδοχήτου x Το στη συνέχεια αναπαρίσταται με μια δυαδική ακολουθία, η ˆi οποία και μεταδίδεται Ο ρυθμός μετάδοσης είναι R = log Ν bit συνήθως το N επιλέγεται να είναι δύναμη του δύο x ˆi

Ομοιόμορφη κβάντιση

Λόγος σήματος προς θόρυβο κβάντισης Είναι η ισχύς του σήματος προς την ισχύ του σήματος θορύβου Qx ( ) = xˆ, x R i dxx (,) ˆ = x Qx () ( ) D= E{( d X, Xˆ )} = E X Q( X) i { 2 } {( ( 2 )) } {( ) 2 } EX P SNQR = = E X Q X P Μέτρο της επίδοσης του κβαντιστή 2 X Xˆ

Παραμόρφωση στην ομοιόμορφη κβάντιση Η παραμόρφωση του ομοιόμορφου κβαντιστή a D 1 x x 2 f x dx = ( ˆ ) ( ) + N 2 + 1 2 ( ˆ ) ( ) + a1 + ( i 1) q i+ 1 x i= 1 1 a + iq 1 ( ˆ ) 2 ( ) a + ( N 2) q N x x x x f xdx + x x f x dx

Παραμόρφωση στην μη ομοιόμορφη κβάντιση Η παραμόρφωση του μη ομοιόμορφου κβαντιστή a D 1 x x 2 f x dx = ( ˆ ) ( ) + N 2 + i 1 2 + + ai i+ 1 x i= 1 N 1 a 1 ( x xˆ ) f ( x) dx ( ˆ ) 2 ( ) a N x + x x f x dx x

Βέλτιστος κβαντιστής Για την ελαχιστοποίηση της D παραγωγίζοντας ως προς α i βρίσκουμε xˆ + xˆ a = i i+ i 2 1 Τα άκρα των περιοχών κβάντισης είναι η μέση τιμή των γειτονικών σταθμών κβάντισης

Βέλτιστος κβάντιστης Για τα προηγούμενα όρια περιοχών παραγωγίζοντας την D ως προς βρίσκουμε xˆ i = a a i i 1 a a i i 1 xf f x x ( x) dx ( x) dx = xf ( x a < x a ) dx x i 1 i = E{ x a < x a} i 1 Οι στάθμες κβάντισης είναι τα κέντρα μάζης των περιοχών κβάντισης i xˆi

Διανυσματική κβάντιση Λαμβάνουμε τα δείγματα σε ομάδες των n δειγμάτων κάθε φορά Ο χώρος των δειγμάτων είναι R n και χωρίζεται σε K περιοχές R i Απαιτούνται logk bit ανά ομάδα, οπότε ο ρυθμός είναι R log K = n Ο βέλτιστος διανυσματικός κβαντιστής προκύπτει επιλέγοντας τις περιοχές κβάντιστης και τις τιμές κβάντισης έτσι ώστε να ελαχιστοποιείται η παραμόρφωση

Παράδειγμα διανυσματικής κβάντισης K=37, n=2

Παράδειγμα διανυσματικής κβάντισης Βαθμωτός κβαντιστής 4 σταθμών και διανυσματικός κβαντιστής 4 σταθμών σε δύο δείγματα