source coding是什么意思，source coding的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

源编码

The channel coding theorem, the source coding theorem.

信道编码理论和信源编码理论。

Windows multithreading source coding with the book, very classic!

Windows多线程编码随书源码，非常经典！

But in watermarking system, the main aim of source coding is watermark shaping.

但在水印系统中，信源编码的主要目的是水印整形。

The source coding theory, as the research information theory basis, have been paid much attention to by the people.

信源编码理论，作为信息论的研究理论基础，一直以来都受到人们的广泛关注。

This paper introduces digital communication fields for language, graphic, video and other data practical source coding technology.

文章介绍了数字通信各领域对于语言、图文、视频及其它数据的实用信源编码技术。

Source Coding（信源编码）是信息论与通信工程中的关键技术，主要用于压缩信源数据，通过消除冗余信息或利用统计特性，以更高效的形式表示原始信号，从而降低传输或存储的资源消耗。其核心目标是在保证信息完整性的前提下，实现数据量的最小化。

冗余消除
信源编码通过分析数据的统计特征（如符号出现概率），将高频符号用短码表示，低频符号用长码表示，例如Huffman编码。经典应用包括文本压缩（ZIP文件）和图像编码（JPEG）。
无损与有损编码
- 无损编码：完全保留原始信息，适用于医学影像（DICOM）和文档存储，常用算法如Lempel-Ziv（LZ系列）。
- 有损编码：允许可控信息损失以换取更高压缩率，典型场景为语音（MP3）和视频（H.264），基于人耳/眼的感知特性进行量化。
熵与压缩极限
根据香农第一定理，无损压缩的理论下限由信源熵决定，公式为：

$$ H(X) = -sum_{i=1}^n p(x_i) log_2 p(x_i) $$

其中$H(X)$为信源熵，$p(x_i)$为符号概率。

信息论奠基研究：C.E. Shannon, A Mathematical Theory of Communication（Bell System Technical Journal, 1948）
国际标准：ITU-T H.264/AVC视频编码标准
经典教材：T.M. Cover与J.A. Thomas, Elements of Information Theory（Wiley出版社）

“Source coding”（信源编码）是信息论和通信工程中的核心概念，主要用于压缩数据并减少冗余，以提高传输或存储效率。以下是详细解释：

根据是否允许信息丢失，分为两类：

无损编码（Lossless Coding）
- 完全保留原始数据，压缩后可通过解码完全复原。
- 常见算法：哈夫曼编码（Huffman Coding）、LZ77、算术编码。
- 应用：文本压缩（ZIP）、医学影像（DICOM）。
有损编码（Lossy Coding）
- 舍弃部分非关键信息以大幅压缩数据，解码后无法完全复原。
- 常见算法：离散余弦变换（DCT，用于JPEG）、MPEG音频编码。
- 应用：流媒体视频（H.264）、图像压缩（JPEG）。

香农信源编码定理：由克劳德·香农提出，指出无损压缩的极限是数据的熵（即信息的最小平均编码长度）。
数学表达：
$$ H(X) leq L < H(X) + 1 $$ 其中，( H(X) ) 是信源的熵，( L ) 是平均编码长度。

通过信源编码，我们能在保证信息质量的前提下显著降低带宽或存储需求，是现代通信和数字媒体的基石技术。