信号处理之压缩算法：自适应算术编码信号处理之压缩算法：自适应算术编码
(Adaptive Arithmetic Coding)：信号压缩中的熵：信号压缩中的熵
编码技术编码技术
信号压缩概述信号压缩概述
1. 信号压缩的重要性信号压缩的重要性
在数字信号处理领域，信号压缩技术扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长，高效的
信号压缩不仅能够节省存储空间，还能加速数据传输，减少网络带宽的使用，从而在多媒体通
信、图像处理、音频和视频编码等应用中发挥着核心作用。例如，在流媒体服务中，视频信号经
过压缩后，可以以较低的比特率传输，确保在各种网络条件下都能流畅播放，而不牺牲观看体
验。
2. 压缩算法的分类压缩算法的分类
信号压缩算法主要分为两大类：无损压缩和有损压缩。
2.1 无损压缩无损压缩
无损压缩算法确保解压缩后的数据与原始数据完全一致，没有任何信息损失。这类算法通常利用
数据的统计特性，通过编码冗余信息来实现压缩。常见的无损压缩算法包括：
• 哈夫曼编码哈夫曼编码：根据数据中符号的出现频率，为每个符号分配一个变长的前缀码，频率越
高的符号编码越短，从而实现高效压缩。
• 算术编码算术编码：一种概率编码方法，它将所有可能的符号序列映射到一个0到1之间的实数
上，通过精确的数学计算来编码和解码，可以达到比哈夫曼编码更高的压缩比。
2.2 有损压缩有损压缩
有损压缩算法在压缩过程中会丢失一些信息，但通常这些信息是人眼或人耳难以察觉的。通过牺
牲一部分信号质量，有损压缩能够实现更高的压缩比，特别适用于图像、音频和视频信号的压
缩。常见的有损压缩算法包括：
• JPEG：一种广泛使用的图像压缩标准，利用离散余弦变换（DCT）将图像转换到频域，
然后对高频分量进行量化，以减少数据量。
• MPEG：视频压缩标准，通过运动补偿、离散余弦变换和熵编码等技术，实现视频信号
的高效压缩。
