鄰組相關型編碼英文解釋翻譯、鄰組相關型編碼的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 adjacent-group-dependent code

分詞翻譯：

鄰的英語翻譯：

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

組的英語翻譯：

brigade; group; section; series; troop; suit; team
【計】 grouping
【化】 set
【醫】 group; series
【經】 set

型的英語翻譯：

model; mould; type
【醫】 form; habit; habitus; pattern; series; Ty.; type
【經】 type

編碼的英語翻譯：

coding
【計】 coding; encipher; encode; encoding
【化】 code; encode
【經】 encode

專業解析

鄰組相關型編碼（Adjacent Group Correlation Coding）是一種在信息編碼中利用相鄰數據單元之間統計相關性進行高效壓縮或表示的技術。其核心思想是通過分析相鄰數據塊（如像素塊、字符組等）的依賴關系，減少冗餘信息，提升編碼效率。以下是詳細解釋：

一、術語定義與核心原理

鄰組（Adjacent Group）
指在數據序列中位置相鄰的單元組合，如圖像中相鄰的像素塊、文本中連續的字符組等。

相關型（Correlation）
強調數據單元間的統計關聯性，例如空間相鄰像素的顔色相似性、時間序列數據的連續性等。

編碼機制
通過預測模型（如馬爾可夫模型）或變換編碼（如離散餘弦變換），将原始數據轉換為差值或殘差信號，大幅降低信息熵。例如：
- 圖像編碼中，利用相鄰像素的亮度相關性，僅編碼預測誤差值；
- 文本壓縮中，基于前文字符預測後續字符（如LZ77算法）。

二、典型應用場景

圖像與視頻壓縮
JPEG/MPEG标準采用離散餘弦變換（DCT）量化相鄰像素塊的頻率分量，H.264/AVC進一步利用空域/時域預測減少冗餘。

文本與數據壓縮
Lempel-Ziv系列算法通過建立“滑動窗口”字典，複用已出現的相鄰字符組合實現壓縮。

通信系統糾錯編碼
卷積碼等編碼方式利用相鄰碼元的關聯性增強抗幹擾能力，如維特比譯碼依賴路徑度量計算。

三、技術優勢與特點

高壓縮率
通過去除鄰組冗餘，壓縮效率顯著高于獨立編碼（如行程編碼）。

適應性
動态調整預測模型（如H.265/HEVC的分塊策略），適應不同數據分布。

計算複雜度權衡
部分算法（如算術編碼）需較高算力，但可通過硬件加速優化。

四、權威參考來源

信息論基礎
Shannon, C. E. (1948). A Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal. （經典理論框架）

圖像編碼标準
Wallace, G. K. (1992). The JPEG Still Picture Compression Standard. IEEE Transactions on Consumer Electronics. （JPEG原理）

文本壓縮算法
Ziv, J., & Lempel, A. (1977). A Universal Algorithm for Sequential Data Compression. IEEE Transactions on Information Theory. （LZ77原始論文）

注：因該術語屬專業複合概念，未檢索到直接匹配的漢英詞典條目。以上解釋綜合信息論、編碼标準及學術文獻，符合技術定義共識。部分來源鍊接需機構權限訪問，建議通過學術數據庫獲取全文。

網絡擴展解釋

“鄰組相關型編碼”是計算機科學領域的專業術語，其英文對應為adjacent-group-dependent code。以下是詳細解釋：

核心定義

指一種編碼方式，相鄰數據組（group）的編碼結果存在依賴關系。即當前數據組的編碼不僅取決于自身内容，還受鄰近組的屬性或狀态影響。

技術背景

應用場景
主要用于數據傳輸、存儲或信號處理領域，通過利用相鄰組的相關性優化編碼效率或糾錯能力。
相關概念
- 鄰位相關碼（adjacent-bit-dependent code）：與相鄰比特位相關的編碼形式。
- 相關編碼（correlative coding）：廣義上指利用數據間相關性設計的編碼方案。

補充說明

“鄰”的含義：指編碼單元在空間或時間上的鄰近關系，如相鄰數據塊、連續傳輸的信號段等。
技術優勢：通過減少冗餘或增強關聯性，可能提升壓縮率或抗幹擾能力。

參考資料

具體應用案例可參考計算機編碼理論相關文獻（如提到的論文數據）。