邻组相关型编码英文解释翻译、邻组相关型编码的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 adjacent-group-dependent code

分词翻译：

邻的英语翻译：

adjacent; near; neighbour
【化】 ortho-
【医】 o-; ortho-

组的英语翻译：

brigade; group; section; series; troop; suit; team
【计】 grouping
【化】 set
【医】 group; series
【经】 set

型的英语翻译：

model; mould; type
【医】 form; habit; habitus; pattern; series; Ty.; type
【经】 type

编码的英语翻译：

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

专业解析

邻组相关型编码（Adjacent Group Correlation Coding）是一种在信息编码中利用相邻数据单元之间统计相关性进行高效压缩或表示的技术。其核心思想是通过分析相邻数据块（如像素块、字符组等）的依赖关系，减少冗余信息，提升编码效率。以下是详细解释：

一、术语定义与核心原理

邻组（Adjacent Group）
指在数据序列中位置相邻的单元组合，如图像中相邻的像素块、文本中连续的字符组等。

相关型（Correlation）
强调数据单元间的统计关联性，例如空间相邻像素的颜色相似性、时间序列数据的连续性等。

编码机制
通过预测模型（如马尔可夫模型）或变换编码（如离散余弦变换），将原始数据转换为差值或残差信号，大幅降低信息熵。例如：
- 图像编码中，利用相邻像素的亮度相关性，仅编码预测误差值；
- 文本压缩中，基于前文字符预测后续字符（如LZ77算法）。

二、典型应用场景

图像与视频压缩
JPEG/MPEG标准采用离散余弦变换（DCT）量化相邻像素块的频率分量，H.264/AVC进一步利用空域/时域预测减少冗余。

文本与数据压缩
Lempel-Ziv系列算法通过建立“滑动窗口”字典，复用已出现的相邻字符组合实现压缩。

通信系统纠错编码
卷积码等编码方式利用相邻码元的关联性增强抗干扰能力，如维特比译码依赖路径度量计算。

三、技术优势与特点

高压缩率
通过去除邻组冗余，压缩效率显著高于独立编码（如行程编码）。

适应性
动态调整预测模型（如H.265/HEVC的分块策略），适应不同数据分布。

计算复杂度权衡
部分算法（如算术编码）需较高算力，但可通过硬件加速优化。

四、权威参考来源

信息论基础
Shannon, C. E. (1948). A Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal. （经典理论框架）

图像编码标准
Wallace, G. K. (1992). The JPEG Still Picture Compression Standard. IEEE Transactions on Consumer Electronics. （JPEG原理）

文本压缩算法
Ziv, J., & Lempel, A. (1977). A Universal Algorithm for Sequential Data Compression. IEEE Transactions on Information Theory. （LZ77原始论文）

注：因该术语属专业复合概念，未检索到直接匹配的汉英词典条目。以上解释综合信息论、编码标准及学术文献，符合技术定义共识。部分来源链接需机构权限访问，建议通过学术数据库获取全文。

网络扩展解释

“邻组相关型编码”是计算机科学领域的专业术语，其英文对应为adjacent-group-dependent code。以下是详细解释：

核心定义

指一种编码方式，相邻数据组（group）的编码结果存在依赖关系。即当前数据组的编码不仅取决于自身内容，还受邻近组的属性或状态影响。

技术背景

应用场景
主要用于数据传输、存储或信号处理领域，通过利用相邻组的相关性优化编码效率或纠错能力。
相关概念
- 邻位相关码（adjacent-bit-dependent code）：与相邻比特位相关的编码形式。
- 相关编码（correlative coding）：广义上指利用数据间相关性设计的编码方案。

补充说明

“邻”的含义：指编码单元在空间或时间上的邻近关系，如相邻数据块、连续传输的信号段等。
技术优势：通过减少冗余或增强关联性，可能提升压缩率或抗干扰能力。

参考资料

具体应用案例可参考计算机编码理论相关文献（如提到的论文数据）。