
【计】 average code length
在信息论与编码理论中,"平均码长"(Average Code Length)指离散信源编码后每个符号对应的二进制码字长度的期望值,其数学表达式为:
$$ L = sum_{i=1}^{n} p_i l_i $$
其中:
该指标由Claude Shannon在1948年发表的《通信的数学理论》中首次系统阐述。Thomas Cover在经典教材《信息论基础》中强调,最优编码的平均码长满足: $$ H(X) leq L < H(X)+1 $$ 其中$H(X)$为信源熵,这一不等式确立了压缩效率的理论边界。
实际工程应用中,David Huffman于1952年提出的贪心算法能构造出最小化平均码长的前缀码,该算法通过优先合并低概率节点构建二叉树,其编码效率已广泛应用于ZIP、JPEG等标准。国际电信联盟ITU-T H.265视频编码标准白皮书显示,通过自适应调整码表可将平均码长降低30%以上。
在通信系统设计中,IEEE Transactions on Information Theory的多篇研究表明,结合Lempel-Ziv算法与算术编码的混合方案能更逼近香农极限。这些理论成果为现代5G通信中的信源编码模块提供了核心支撑。
平均码长是信息编码领域的重要概念,主要用于衡量编码方案的经济性和效率。以下是详细解释:
基本定义
平均码长指对字符集内所有字符编码长度的加权平均值,权重为各字符的出现频率。其计算公式为:
$$
L = sum_{i=1}^{n} p_i cdot l_i
$$
其中,( p_i ) 表示第 ( i ) 个字符的出现概率,( l_i ) 为其对应码长。
分类与特点
应用意义
特殊场景说明
在无失真信源编码中,原始数据与编码后数据长度一致,此时平均码长等于原始数据的平均长度。
平均码长通过频率加权反映编码效率,其优化需平衡理论设计与实际应用需求,是评价编码方案的核心指标之一。
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