source coding是什麼意思，source coding的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

源編碼

The channel coding theorem, the source coding theorem.

信道編碼理論和信源編碼理論。

Windows multithreading source coding with the book, very classic!

Windows多線程編碼隨書源碼，非常經典！

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

但在水印系統中，信源編碼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.

信源編碼理論，作為信息論的研究理論基礎，一直以來都受到人們的廣泛關注。

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

文章介紹了數字通信各領域對于語言、圖文、視頻及其它數據的實用信源編碼技術。

Source Coding（信源編碼）是信息論與通信工程中的關鍵技術，主要用于壓縮信源數據，通過消除冗餘信息或利用統計特性，以更高效的形式表示原始信號，從而降低傳輸或存儲的資源消耗。其核心目标是在保證信息完整性的前提下，實現數據量的最小化。

冗餘消除
信源編碼通過分析數據的統計特征（如符號出現概率），将高頻符號用短碼表示，低頻符號用長碼表示，例如Huffman編碼。經典應用包括文本壓縮（ZIP文件）和圖像編碼（JPEG）。
無損與有損編碼
- 無損編碼：完全保留原始信息，適用于醫學影像（DICOM）和文檔存儲，常用算法如Lempel-Ziv（LZ系列）。
- 有損編碼：允許可控信息損失以換取更高壓縮率，典型場景為語音（MP3）和視頻（H.264），基于人耳/眼的感知特性進行量化。
熵與壓縮極限
根據香農第一定理，無損壓縮的理論下限由信源熵決定，公式為：

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

其中$H(X)$為信源熵，$p(x_i)$為符號概率。

信息論奠基研究：C.E. Shannon, A Mathematical Theory of Communication（Bell System Technical Journal, 1948）
國際标準：ITU-T H.264/AVC視頻編碼标準
經典教材：T.M. Cover與J.A. Thomas, Elements of Information Theory（Wiley出版社）

“Source coding”（信源編碼）是信息論和通信工程中的核心概念，主要用于壓縮數據并減少冗餘，以提高傳輸或存儲效率。以下是詳細解釋：

根據是否允許信息丢失，分為兩類：

無損編碼（Lossless Coding）
- 完全保留原始數據，壓縮後可通過解碼完全複原。
- 常見算法：哈夫曼編碼（Huffman Coding）、LZ77、算術編碼。
- 應用：文本壓縮（ZIP）、醫學影像（DICOM）。
有損編碼（Lossy Coding）
- 舍棄部分非關鍵信息以大幅壓縮數據，解碼後無法完全複原。
- 常見算法：離散餘弦變換（DCT，用于JPEG）、MPEG音頻編碼。
- 應用：流媒體視頻（H.264）、圖像壓縮（JPEG）。

香農信源編碼定理：由克勞德·香農提出，指出無損壓縮的極限是數據的熵（即信息的最小平均編碼長度）。
數學表達：
$$ H(X) leq L < H(X) + 1 $$ 其中，( H(X) ) 是信源的熵，( L ) 是平均編碼長度。

通過信源編碼，我們能在保證信息質量的前提下顯著降低帶寬或存儲需求，是現代通信和數字媒體的基石技術。