tailieunhanh - Mã hóa – Mã thống kê tối ưu Khái niệm mã hóa, các thông số của mã

.Mã thống kê – Khái niệm về Entropy Entropy trong lí thuyết thông tin là phép đo định lượng về “thông tin” của nguồn tin. Nguồn tin có Entropy lớn nội dung ngẫu nhiên Nguồn tin có Entropy nhỏ nội dung có có cấu trúc, lặp lại. Entropy được sử dụng trong việc mã hóa – nén thông tin. Nếu phân bố xác suất PDF của nguồn tin được biết trước, giá trị Entropy cho biết số bit trung bình cần thiết để mã hóa nguồn tin | Mã hóa - Mã thống kê tối ưu Khái niệm mã hóa các thông số của mã hóa Mã thống kê Entropy Mã Shannon-Fano Mã Huffman 30 11 2011 Trường ĐH Bách Khoa Hà Nội Slice 1 Mã thống kê - Khái niệm về Entropy BACH KHOA Entropy trong lí thuyết thông tin là phép đo định lượng về thông tin của nguồn tin. Nguồn tin có Entropy lớn nội dung ngẫu nhiên Nguồn tin có Entropy nhỏ nội dung có có cấu trúc lặp lại. Entropy được sử dụng trong việc mã hóa - nén thông tin. Nếu phân bố xác suất PDF của nguồn tin được biết trước giá trị Entropy cho biết số bit trung bình cần thiết để mã hóa nguồn tin. 30 11 2011 Trường ĐH Bách Khoa Hà Nội 30 11 2011 Trường ĐH Bách Khoa Hà Nội Slice 2 Slice 2 Mã thống kê - Tính giá trị Entropy- H X - pt. log b p x H X - Entropy của nguồn tin X- Nguồn tin với các kí tự x b 2 - bit thông tin Ví dụ symbol Tần suất p x -p x .log2p x a 5 b 2 r 2 c 1 d 1 11 H X 30 11 2011 Trường ĐH Bách Khoa Hà Nội Slice

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.