In der Informationstheorie ist eine Wärmegewicht-Verschlüsselung ein lossless Datenkompressionsschema, das der spezifischen Eigenschaften des Mediums unabhängig ist.

Einer der Haupttypen des Wärmegewicht-Codierens schafft und teilt einen einzigartigen Code ohne Präfixe jedem einzigartigen Symbol zu, das im Eingang vorkommt. Diese Wärmegewicht encoders dann Kompresse-Daten durch das Ersetzen jeder festen Länge geben Symbol durch die entsprechende variable Länge Produktionskennwort ohne Präfixe ein. Die Länge jedes Kennwortes ist zum negativen Logarithmus der Wahrscheinlichkeit ungefähr proportional. Deshalb verwenden die allgemeinsten Symbole die kürzesten Codes.

Gemäß der Quelle von Shannon, die Lehrsatz codiert, ist die optimale Codelänge für ein Symbol −logP, wo b die Zahl von Symbolen ist, hat gepflegt, Produktionscodes zu machen, und P ist die Wahrscheinlichkeit des Eingangssymbols.

Zwei der allgemeinsten Wärmegewicht-Verschlüsselungstechniken sind Huffman, der codiert und das arithmetische Codieren.

Wenn die ungefähren Wärmegewicht-Eigenschaften eines Datenstroms im Voraus bekannt sind (besonders für die Signalkompression), kann ein einfacherer statischer Code nützlich sein.

Diese statischen Codes schließen universale Codes (wie das Gammacodieren von Elias oder Codieren von Fibonacci) und Codes von Golomb (wie das unäre Codieren oder Rice ein, der codiert).

Wärmegewicht als ein Maß der Ähnlichkeit

Außer dem Verwenden des Wärmegewichtes, das als eine Weise verschlüsselt, Digitaldaten zusammenzupressen, kann ein Wärmegewicht encoder

werden Sie auch verwendet, um den Betrag der Ähnlichkeit zwischen Strömen von Daten zu messen. Das wird durch das Erzeugen eines Wärmegewichtes getan

Codierer/Kompressor für jede Klasse von Daten; unbekannte Daten werden dann durch die Fütterung der unkomprimierten Daten zu jedem klassifiziert

Kompressor und das Sehen, welcher Kompressor die höchste Kompression nachgibt. Der Codierer mit der besten Kompression ist

wahrscheinlich hat sich der Codierer auf den Daten ausgebildet, der den unbekannten Daten am ähnlichsten war.

Siehe auch

• Wärmegewicht (Informationstheorie)

Links

• Online-Lehrbuch: Informationstheorie, Schlussfolgerung, und das Lernen von Algorithmen, durch David MacKay, gibt eine zugängliche Einführung in die Theorie von Shannon und Datenkompression einschließlich des Huffmans, der codiert und das arithmetische Codieren.
• Quelle, die Buch, durch Wiegand und Schwarz codiert