数据压缩导论 第五版 数据压缩导论 第五版 数据压缩导论 第五版

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数据压缩教程！-Data compression tutorial!

该著作比较系统、完整的给出了一般信源的信息率失真函数及其定理证明。做音视频编码的童鞋必读。

本书是数据压缩方面的经典著作，目前已经出到了第4 版。数据压缩技术及其应用从未停止前进的步伐，图像、语音、文本、音频、视频等新的应用领域层出不穷。本书也与时俱进，不断更新，这一版基本涵盖了数据压缩领域的最新发展。书中首先介绍了基本压缩方法( 包括无损压缩和有损压缩) 涉及的数学知识，然后从无损压缩开始，依次讲述了霍夫曼编码、算术编码以及词典编码技术等。对于有损压缩，还描述了标量、矢量以及微分编码和分形压缩技术。本书在上一版的基础上，扩展讨论了基于小波的压缩技术，特别是越来越流行的JPEG 2000 标准，还增加了范式霍夫曼码以及更多有关二进制算术编码的信息。 本书非常适合从事数据压缩相关工作的专业技术人员、软硬件工程师、学生等阅读，数字图书馆、多媒体等领域的技术人员也可参考。

算术编码Python 该项目实现了称为算术编码（AE）的无损数据压缩技术。 该项目很简单，仅具有一些基本功能。 该项目支持将输入编码为浮点值和二进制代码。 该项目有一个名为pyae.py的主模块，其中包含一个名为ArithmeticEncoding的类，用于对消息进行编码和解码。 使用步骤 要使用该项目，请按照下列步骤操作： 进口pyae 实例化ArithmeticEncoding类 准备留言 编码消息 获取编码消息的二进制代码。 解码消息 进口pyae 第一步是导入pyae模块。 import pyae 实例化ArithmeticEncoding类 创建ArithmeticEncoding类的实例。 它的构造函数接受2个参数： frequency_table ：作为字典的频率表，其中key是符号，而value是频率。 save_stages ：如果为True ，则每个

纳米级 纳米产品量化（nanopq）：产品量化（PQ）和优化产品量化（OPQ）的纯实现，以纯python编写，没有任何第三方依赖性。 正在安装 您可以通过pip安装软件包。 该库可在Linux上与Python 3.5+一起使用。 pip install nanopq 例子 import nanopq import numpy as np N , Nt , D = 10000 , 2000 , 128 X = np . random . random (( N , D )). astype ( np . float32 ) # 10,000 128-dim vectors to be indexed Xt = np . random . random (( Nt , D )). astype ( np . float32 ) # 2,000 128-dim vectors for t

Data compression the complete reference 4th edition

CCSDS Image Data Compression

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