非累赘取样编码

✍ dations ◷ 2025-07-07 08:05:51 #编码理论

以下将探讨两类非累赘取样编码法:多项式预测器及多项式内插法

多项式预测器所采取的方法是:测试下一个取样看看他是不是落在一个n次多项市所展开的范围内。最常被使用的是0次及1次多项式。著名的串长编码(run-length coding)则是0次多项式的一个特别版本。

多项式内插法与多项式预测器类似,唯一的不同是他允许的机动的改变其所展开的范围。一次多项式内插法,又名善行算法,是用许多线段来取代原波形。

非累赘取样压缩法中多项是预测器算是相当早期的发明。早在60年代早期便有许多论文在讨论他并且实际应用在许多实验上,其中在常被使用到的是0阶预测器及1阶预测器。

在多项式预测器里,下一个取样被预测是在一个n次多项式的范围内。数学上我们可以表示如下,其中 x ^ t {\displaystyle {\hat {x}}_{t}} 储存便传送第一个取样 x 1 {\displaystyle x_{1}} 读入下一个取样, x + 1 {\displaystyle x_{+1}} 如果 x t 1 λ < x t + 1 < x t 1 + λ {\displaystyle x_{t-1}-\lambda <x_{t+1}<x_{t-1}+\lambda } 储存便传送第一个取样 x 1 {\displaystyle x_{1}} 储存并传送第二个取样, x 2 {\displaystyle x_{2}} 如果 n 1 {\displaystyle n\leftarrow {1}} x i + 1 + n × ( x i + 1 x i ) λ < x j < x i + 1 + n × ( x i + 1 x i ) + λ {\displaystyle x_{i+1}+n\times (x_{i+1}-x_{i})-\lambda <x_{j}<x_{i+1}+n\times (x_{i+1}-x_{i})+\lambda } i 1 {\displaystyle i\leftarrow {1}} x i {\displaystyle x_{i}} 如果 n 1 {\displaystyle n\leftarrow {1}} x j + 1 {\displaystyle x_{j+1}} 重复以上的步骤直到编码完所有取样点;
送出每个非累赘取样及其发生时间;
接收端收到非累赘取样后以线段将相邻之非累赘取样连起来即可。

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