JOINT SOURCE-CHANNEL DECODING OF HUFFMAN CODES WITH LDPC CODES

In this paper, we present a Joint Source-Channel Decoding algorithm (JSCD) for Low-Density Parity Check (LDPC) codes by modifying the Sum-Product Algorithm (SPA) to account for the source redun-dancy, which results from the neighbouring Huffman coded bits. Simulations demonstrate that in the presence of source redundancy, the proposed algorithm gives better performance than the Separate Source and Channel Decoding algorithm (SSCD).

On constructing symmetrical reversible variable-length codes independent of the Huffman code

Reversible variable length codes (RVLCs) have received much attention due to their excellent error resilient capabilities. In this paper, a novel construction algorithm for symmetrical RVLC is proposed which is independent of the Huffman code. The proposed algorithm's codeword assignment is only based on symbol occurrence probability. It has many advantages over symmetrical construction algorithms available for easy realization and better code performance. In addition, the proposed algorithm simplifies the codeword selection mechanism dramatically.

基于改进Huffman编码的农机作业数据传输压缩方法

为解决通讯环境较差的农业机械作业状态数据的传输难题,该文提出了基于改进Huffman编码技术的数据压缩方法实现数据的压缩、传输、解析与解压。数据压缩与解压测试的结果表明,数据采集周期为5 s、数据长度为918.38 kb时,基于改进Huffman算法压缩的数据长度为412.56 kb,同样条件下对比传统Huffman算法压缩的数据长度498.56 kb小86 kb,压缩率从传统Huffman算法的45.71%提升至改进Huffman算法的55.08%;传统Huffman算法中数据传输出错率和数据传输丢包率为2.47%和4.18%,而在同样传输要求下的筛选压缩传输中数据传输出错率和数据传输丢包率降至2.06%和0.78%。该方法能满足农业机械作业状态数据压缩传输要求,在单个数据包数据较少、传输时间短的压缩传输方式下能够获得较低的传输出错率和丢包率,且该方法具有计算量少、压缩效率较高特点,适合在农业机械作业区域进行数据传输。

Huffman~*:一个改进的Huffman数据压缩算法

介绍了一种改进的Huffman数据压缩算法。针对Huffman算法的不足,首先对编码溢出进行了改进,通过线性链表存储编码,第二个改进是采用堆排序算法,这种方法可以减少对内存读写的次数,提高系统的响应速度。论文最后采用3个JPG文件对Huffman*和经典的Huffman进行了对比分析,实验表明改进算法的耗时与经典算法相比要少的多。

一种基于分治策略的Huffman-LBP多姿态人脸识别

局部二值模式(LBP)因计算简单以及对轻微光照、姿态变化的鲁棒性而被广泛应用于人脸识别领域,但其只能作用于一定的人脸姿态变化范围(-15°~15°).针对这一问题,本文提出一种利用分治策略进行人脸表达和分类的多姿态人脸识别框架.首先,区域选择因子(RSF)被用于对不同姿态的人脸图像进行划分并找到有效的人脸区域;其次,提出了一种基于Huffman编码的LBP特征提取方法,用于特征表达;最后,一种基于图像块(patch)的稀疏表达分类(patch-based SRC)策略被用于匹配和分类.本论文分别在CMU PIE和FERET人脸库上进行了实验,实验结果证明了所提方法对姿态变化的有效性.

基于Huffman编码的改进压缩链码

对图像处理及模式识别中的各类链码技术进行了研究,并基于压缩顶点链码提出了一种新的链码:改进的压缩顶点链码。该链码比压缩顶点链码新增一位码值,采用Huffman编码对各码值进行编码,实现了一组不等长的链码表示。通过对大量图像的数据统计,分别计算了改进压缩顶点链码与现有的8种链码的码值平均表达能力、链码平均长度和效率以及相对于8方向Freeman链码的压缩比率。实验结果表明,所提出的改进压缩链码的效率最高,链码压缩率最为理想。

DPCM与自适应Huffman结合的压缩算法

为了解决大容量雷达数据传输,满足雷达原始视频信号实时无损的要求,根据雷达原始视频信号的特点,给出了采用DPCM(DifferencePulseCodingModulation)与自适应Huffman编码相结合的压缩编码方式,分析了该算法的有效性和溢出问题,实验表明该方法相对于传统的自适应Huffman编码而言能改善实时性,提高压缩比。

并行Huffman解码器算法分析与实现

介绍了一种新颖的并行Huffman解码器及算法的实现方法 ,这种解码器最大的优点是它能够在一个时钟节拍中同时处理多个数据 ,从而克服了串行处理技术中实时性差的缺点。这种并行Huffman译码技术在数字通信领域将会有很大的使用价值。

高速Huffman解码器设计与实现

本文设计了一种新的Huffman解码器的算法，它不仅能够减少常规算法对存储空间的要求更为重要的是它能够在一个时钟节拍中处理多个数据。

Huffman编码在矢量地图压缩中的应用

Huffman编码是一种统计编码,是数据无损压缩中的重要方法。本文研究了Huffman编码的原理及其实现,并将其应用于矢量地图数据的压缩。针对矢量地图数据的特点,提出了Huffman编码的具体算法及压缩与解压缩的实现步骤,讨论了算法用于压缩矢量地图的优良性质。通过试验展示了Huffman编码进行数据压缩的原理与实现过程,并利用一组真实的矢量地图数据验证了所提出的算法可以有效实现对矢量地图数据的压缩,具有无损、高效、压缩率高、通用性好的优点。

关于Huffman编码的一个注记

Huffman编码是无损压缩中的重要方法 ,在数据压缩、音频编码、图像编码中得到广泛的应用 .除了压缩效率以外 ,作为变长码的Huffman编码 ,还有其他的判断其编码优劣的准则 ,例如码方差、抗误码的能力等 .本文讨论Huffman编码后的码流中 0、1码元 (二进制情况下 )出现的概率问题 .研究结果表明 ,通常的经典Huffman编码的 0、1码元出现的概率差最大 ,在出现概率均衡准则下的性能最劣 .文章进行了严格的数学建模 ,并给出了一种算法 ,可以使编码后码流中 0、1码元的分布概率 (趋向 )均等 ;并且 ,算法可在原Huffman编码中结合进行 ,所增加的计算量很小 .

一种自适应Huffman算法在无线传感器网络数据压缩中的应用

针对无线传感器网络中数据压缩的问题,提出了一个基于时空相关性和Huffman编码的数据压缩算法,并在传输的比特数和压缩比方面与静态Huffman方法进行了比较。实验结果表明,所提出的算法执行效果更好。

基于Huffman编码的MP3隐写算法

针对MP3音频的编码特点,提出了基于Huffman码字替换原理的音频隐写算法。与以往的MP3隐写算法相比,该算法直接在MP3帧数据流中的Huffman码字上嵌入隐蔽信息,不需要局部解码,具有透明度高、嵌入量大、计算量小的特点。通过实验分析了算法的透明性、嵌入量、码字的统计特性等方面的特点。

基于Huffman编码与XML的大对象数据交换

XML作为异构数据交换的标准格式在数据交换平台中得到了广泛的应用,多媒体数据由于其容量巨大在数据库中往往作为大对象数据来保存,因此在异构数据交换中必然涉及到大对象数据交换的问题。文章讨论了Huffman编码的原理并提出了基于XML使用Huffman编码方式实现大对象数据交换的方法,设计了相应的实现模型,对异构数据库大对象数据交换的实现具有一定的借鉴意义。

空时相关MIMO信道下的空时联合Huffman有限反馈预编码

针对空时相关的MIMO信道,提出了一种新颖的Huffman空时联合有限反馈预编码方法,提高了系统性能,并减少了反馈量。从信道的空间相关性出发,推导了迫零准则下预编码的构成,从而设计了一种旋转量化码本,减小了空间相关性对系统性能的影响。另外,针对信道的时间相关性,利用基于邻域的有限反馈来降低慢衰落信道的反馈量。同时,由于领域内各码字被选中的概率不同,可以利用Huffman编码进一步减少反馈量。

Huffman编码的优化

对图像压缩中常用的Huffman编码进行讨论,给出了在多种Huffman编码中寻找平均偏离方差最小的一种编码方法,以提高数据传输的准确率,同时在数据接收中减小数据缓冲器容量.

基于单词的Huffman压缩方法

基于单词的文本压缩算法是一种新型的算法 ,它与传统文本压缩算法的主要区别是以单词取代单个字符作为处理对象 .介绍了基于单词的Huffman压缩算法 ,给出了多叉Huffman树的构造算法 ,用一个例子进行了说明 ,比较了两种不同宽度的Huffman编码树 .宽度为 2 5 6的算法使用整个字节进行编码 ,而宽度为 1 2 8的算法只使用一个字节中的 7位进行编码 ,故前者具有更好的压缩率 ,并通过实验进行了说明 .

基于Huffman编码的文本信息隐藏算法

自然语言句子可以变换为词性标记串或句型。该文提出了基于句型Huffman编码的信息隐藏算法,根据句型分布构造Huffman编码,秘密信息解码为句型。句型在载体文本中的位置是密钥,对句型作Huffman压缩编码即可提取秘密信息,给出了信息隐藏容量公式。该算法不需要修改载体文本。

Huffman编码用于Sigma-delta ADC波束形成器中1bit码流的压缩

基于过采样Sigma -deltaADC的波束形成器直接利用过采样Sigma -deltaADC所产生的1bit码流的相位信息进行高质量的聚焦延迟-求和。但此1bit码流速率极高,一般不能直接用USB接口送到计算机进行波束形成等后续处理,须先将其进行无损压缩,即在降低码流速度的同时保留波束形成所需的相位信息。采用Huffman编码方式对高速1bit流进行压缩。结果表明,Huffman编码能实现一半以上的压缩,从而使1bit码流通过USB接口传送成为可能。

基于Huffman编码的群落结构复杂性

Anand和Orlóci（1996）提出用Huffman编码的平均码长来衡量群落结构总复杂性,用12阶Rényi熵测度群落无序结构复杂性,用两者之差测度群落有序结构复杂性。这是一种与基于生物多样性的复杂性测度完全不同,至少在思路上不同的结构复杂性测度,但对于这种测度的性质研究还不多。该文模拟建立了具有代表性的各种结构的群落400多万个,计算了这些群落的复杂性测度,对其性质进行了研究。结果表明：1）群落结构总复杂性、无序结构复杂性和有序结构复杂性受群落多样性、变异程度、优势种组成等影响。其中,群落结构总复杂性与Shannon-Wiener指数高度相关（决定系数〉0.99）,完全可由群落组成的多样性决定。群落无序结构复杂性与群落优势种对数比例或变异系数关系最大,与群落优势种对数比例之间的决定系数〉0.99。2）该群落有序结构复杂性可表示为群落生物多样性和优势种对数比例的线性组合。在生态意义上可看作主要由群落中非优势种的组成比例决定,而组成多样性能解释41%～46%的群落有序结构复杂性。3）群落组成物种总数的增加会导致群落复杂性的测度有所增加,但没有像文献（Anand ＆ Orlóci,1996）中描述的那么大,且组成总数对结构复杂性与多样性和优势种的关系等没有影响。