编码效率英文解释翻译、编码效率的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 code efficiency

分词翻译：

编码的英语翻译：

coding
【计】 coding; encipher; encode; encoding
【化】 code; encode
【经】 encode

效率的英语翻译：

efficiency
【化】 coefficient of performance(COP)
【医】 efficiency
【经】 efficiency

专业解析

在汉英词典视角下，“编码效率”（Coding Efficiency）指在信息传输或存储过程中，编码方案将原始信息转换为编码形式时的性能优劣程度，核心目标是用最少的资源（如比特数、带宽、时间）准确表示信息。其定义及技术内涵如下：

一、核心定义

• 中文释义：编码效率衡量编码器将源信息（如文本、图像、音频）压缩为二进制码流时，有效信息占比与冗余度的优化水平。效率越高，相同信息所需的比特数越少。
• 英文对照：

  Coding Efficiency = Effectiveness of converting source data into compressed code with minimal bits while preserving fidelity.

  公式表征：

  $$ eta = frac{text{有效信息量}(k)}{text{编码后总比特数}(n)} $$

  其中 $eta$ 趋近于 1 时效率最优（参考：信息论中的香农极限）。

二、技术维度解析

1. 压缩率（Compression Ratio）

   原始数据大小与编码后大小的比值，例如 H.265 视频编码较 H.264 提升 50% 压缩率，意味着同等画质下带宽减半 。

   计算公式：

   $$ R_c = frac{text{原始数据大小}}{text{压缩后数据大小}} $$

2. 冗余消除能力

   高效编码需消除三类冗余：

   • 空间冗余（图像相邻像素相关性）
   • 时间冗余（视频帧间相似性）
   • 编码冗余（熵编码优化，如霍夫曼编码）

     例：JPEG 利用离散余弦变换（DCT）消除空间冗余 。

3. 率失真性能（Rate-Distortion Performance）

   在给定失真度（如图像噪点）约束下，编码比特率的最小化。AV1 编码器通过分区预测提升率失真效率 。

三、应用场景与权威案例

• 视频传输：5G 网络中超高清视频依赖 HEVC 编码的高效率，降低传输延迟（IEEE 标准 。
• 数据存储：Zstandard 算法在数据库压缩中减少 30% 存储成本（Facebook 工程实践 。
• 无线通信：LDPC 码在 5G NR 信道编码中逼近香农极限，提升频谱效率（3GPP TS 38.212 。

四、学术与工业界定义溯源

• 信息论基础：香农第二定理指出，编码效率极限由信道容量决定（C. E. Shannon, A Mathematical Theory of Communication, 1948）。
• 国际标准：ISO/IEC 15444（JPEG 2000）将编码效率定义为“单位失真下的最小码率”（官方文档 。
• 行业白皮书：ETSI 报告指出，VR 应用要求编码效率 ≥2 bpp（比特/像素）以保障沉浸体验（ETSI TR 103 588 。

权威参考来源：

1. ITU-T H.265 标准手册
2. JPEG Committee Documentation (jpeg.org)
3. AOMedia AV1 Specification (aomediacodec.github.io)
4. IEEE 5G Tech Focus (ieee.org)
5. Facebook Zstd Benchmark Report (engineering.fb.com)
6. 3GPP TS 38.212 V16.0.0 (3gpp.org)
7. ISO/IEC 15444-1:2019 (iso.org)
8. ETSI TR 103 588 V1.1.1 (etsi.org)

网络扩展解释

编码效率是信息传输和编码技术中的核心概念，其定义和计算方法在不同领域有所差异，以下是综合解释：

一、基本定义

1. 通信领域
   编码效率通常指有用信息在编码后数据中的占比。例如，线性分组码（n,k）的编码效率公式为：
   $$ R = frac{k}{n} $$
   其中，( k )为原始信息比特数，( n )为编码后总比特数。该值越接近1，冗余越少，效率越高。

2. 信息论角度
   编码效率被定义为实际传输速率与信道容量之比，即：
   $$ text{编码效率} = frac{text{传输速率}}{text{信道容量}} $$
   该公式由香农定理衍生，反映编码对信道资源的利用程度。

二、计算方法

1. 基于信息熵的评估
   通过比较信息熵（理论最小码长）与实际平均码长计算效率。例如霍夫曼编码的效率为：
   $$ eta = frac{H}{bar{L}} $$
   其中，( H )为信息熵，( bar{L} )为编码的平均长度，值越接近1，效率越高。

2. 压缩比指标
   在数据压缩中，编码效率体现为压缩前后数据量的比值，压缩比越高，效率越优。

三、应用场景与意义

• 高编码效率：可节省带宽、提升传输速率，适用于信道质量较好的场景（如光纤通信）。
• 低编码效率：通过增加冗余提高纠错能力，适用于易受干扰的信道（如无线通信）。

四、示例说明

假设某信道容量为10 Mbps，采用编码后传输速率为8 Mbps，则编码效率为0.8；若使用霍夫曼编码时，信息熵为2.3比特/符号，实际平均码长为2.7比特/符号，则效率约为85%（2.3/2.7）。

总结来看，编码效率是衡量编码方案优劣的关键指标，需结合具体场景（如信道条件、冗余需求）选择合适方案。更多技术细节可参考通信理论或信息论相关资料。

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