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目录1

第一章 量化原理1

1.1引言1

1.2无记忆量化1

一、量化机理与误差测量1

二、压扩量化与广适量化5

三、实用的压扩系统7

1．A律压扩量化器7

2．μ律压扩量化器9

3．压扩编码与准瞬时压扩量化9

4．压扩量化器的信噪比11

四、最优量化14

1．Lloyd-Max算法15

2．最佳压扩量化16

1.3带记忆量化18

一、矢量量化18

1．基本原理18

2．码书的产生19

3．编译码过程22

二、自适应量化22

1．前向馈送自适应23

2．反馈自适应24

三、差值量化26

1．增量调制（△M）27

3．差分脉码调制（DPCM）31

2．增量求和调制（△-∑调制）31

习题33

参考文献34

第二章 信息率-失真函数理论35

2.1引言35

一、信息量与信息熵35

二、信源与信道容量39

1．信源39

2．信道容量40

2.2．离散无记忆信源的率-失真函数42

一、R（D）函数的定义42

1．保真度42

2．R（D）函数定义43

二、R（D）函数的性质45

1．R（D）函数的定义域45

2．下凸性46

3．单调递减性与连续性49

三、基本方程与解例50

1．基本方程50

2．基本方程解例54

四、R（D）函数的计算机算法64

1．预备定理64

2．算法流程71

1．信息量72

2.3幅度连续信源的率-失真函数72

一、幅度连续无记忆源的R（D）函数72

2．误差测量73

3．R（D）函数74

二、差值误差测量与Shannon界77

1．均方误差测量78

2．绝对差值测量与Shannon界80

三、带记忆的Gaussian信源83

1．Gaussian分布信源的微分熵84

2．时间离散稳定的Gaussian源的86

R（D）函数86

3．时间连续的Gaussian源90

2.4信源编码定理92

一、离散无记忆源的定长编码定理93

二、变长编码定理96

1．唯一可译与Kraft不等式96

2．变长编码定理97

三、限失真信源编码定理99

习题99

参考文献101

第三章 变换域编码102

3.1引言102

一、正交变换与正交矩阵103

1．正交矩阵103

3.2K-L变换103

2．化实对称矩阵为对角型104

二、K-L变换矩阵104

三、K-L变换的性质106

1．去相关性106

2．能量集中特征106

3．最佳性106

4．尚无快速算法109

四、K-L变换在图像编码中的应用109

33Haar变换110

一、Haar函数111

1．一维Haar变换112

二、Haar变换（HT）112

2．二维Haar变换113

三、快速算法115

3.4Walsh-Hadamard变换115

一、Rademacher函数115

二、Walsh函数116

1．Walsh编号116

2．Paley编号118

3．Hadamard编号119

三、Walsh-Hadamard变换121

1．Walsh编号的正交变换121

2．Hadamard编号的正交变换123

3．快速算法124

3.5斜（Slant）变换129

一、斜矩阵129

二、斜矩阵的递推结构130

三、斜变换及快速算法132

3.6离散余弦变换（DCT）133

一、DCT的定义133

二、DCT变换矩阵134

三、快速算法136

3.7变换域数据压缩编码141

一、各种变换的性能比较141

二、方差准则压缩数据143

三、区域编码与比特分配145

四、其他考虑146

习题147

参考文献149

第四章 预测编码150

4.1引言150

4.2时间序列的概率模型150

一、时间序列的参数表征151

二、平稳过程152

三、纯随机过程153

四、动平均过程（MA模型）153

1．MA过程的平稳性153

3．MA过程的可逆性154

2．自相关系数的“截尾”现象154

五、自回归过程（AR模型）155

1．AR（1）模型（Markov过程）156

2．AR（p）过程157

3．Schur-Cohn准则158

六、混合模型（ARMA模型）160

4.3线性预测与参数估计161

一、AR模型参数的最小二乘估计161

1．对α的估计162

2．对σ2z的估计164

二、AR模型参数的相关矩估计165

1．Yule-Walker方程165

2．AR模型参数的矩估计166

三、序列最小二乘法167

1．最小二乘估计的递推结构168

2．逆矩阵定理169

3．初始值α0与po170

四、Yule-Walker方程的递推解法171

五、AR模型参数估计的格型算法173

1．格型结构173

2．PARCOR系数的计算176

六、AR模型阶数p的确定177

1．实验的方法177

2．利用偏自相关函数的“截尾”特性177

3．与Durbin递推程序同时进行判决178

4.4语音的线性预测编码181

一、语音信号的数字模型181

二、由短时相关函数估计模型参数182

1．协方差法182

2．自相关法184

三、基音周期检测186

四、共振峰检测188

4.5图像的预测编码190

一、图像的数字化表示191

二、帧内预测编码192

1．一维预测192

2．二维预测193

三、帧间预测编码194

1．帧间预测的基本思想194

2．运动补偿预测196

习题198

参考文献199

第五章 信息保持数据压缩编码201

5.1引言201

5.2字符串数据压缩方法202

一、序列时间码202

1．位图法（BITMAPPING）203

2．杨辉三角形编码（LD码）204

1．标准的TNRS码207

二、非冗余字符定位法（TNRS码）207

2．改进的TNRS码208

三、游程长度编码209

(Run-LengthCodng)209

1．基本的游程编码209

2．冗余字符游程长度编码211

四、不等长编码212

1．Huffman编码方法212

2．游程长度的Huffman编码214

3．准可变字长码214

五、相对编码215

1．遥测数据压缩215

2．传真数据相对编码216

5.3二进制数据压缩方法217

一、应用于二进制数据压缩编码方法217

1．杨辉三角形编码（LD码）218

2．TNRS码219

3．游程长度编码220

4．二进制数据的算术编码223

二、数字传真编码228

1．改进的一维Huffman码（MH码）228

2．改进的二维相对地址码（MREAD码）233

习题237

参考文献238