Bài thảo luận: Phương pháp mã hóa Shannon – Fano và phương pháp Huffman

Mã thống kê tối ưu, phương pháp mã hóa Shannon Fano, phương pháp Huffman, ứng dụng Huffman là những nội dung chính trong bài thảo luận Phương pháp mã hóa Shannon – Fano và phương pháp Huffman. Mời các bạn cùng tham khảo để có thêm tài liệu học tập và nghiên cứu.

Bài thảo luận Môn: Lý thuyết thông tin

Nhóm thảo luận:

1.

2.

3.

4.

5.

Câu hỏi thảo luận: Phương pháp mã hóa

Shannon – Fano và phương pháp Huffman.

I> Mã thống kê tối

ưu……… 3

II> hương pháp mã hóa Shannon – Fano

1. Phương pháp Shannon……… 4

2. Phương pháp

Fano……… 5

III> Phương pháp Huffman………

7

IV> Ứng

dụng……… 9

I>Mã thống kê tối ưu

- Là phép mã hóa mà kết quả là một bộ mã có chiều dai trung bình là nhỏ nhất trong tất cả các phép mã hóa có thể có trong nguồn

- Bộ mã của phép mã hóa tối ưu cho nguồn được gọi là mã hóa tối ưu

- Ba phép mã hóa: Shannon, Fano, Huffman

- Trong mỗi phép mã hóa chúng ta sẽ mã hóa với cơ số mã m=2

Ta xét phép mã hóa sau đối với các tin của nguồn rời rạc A:

f: aI → αI ni

Mỗi tin ai được mã hóa bằng một tổ hợp mã (từ mã) αIni (αini là một tổ hợp

mã gồm ni dấu mã)

Ta xét trường hợp mã nhị phân tức là mỗi dấu mã chỉ nhận một trong hai

giá trị 0 và 1

Độ dài của trung bình của một tổ hợp mã được xác định bởi công thức:

=ip(ai)

Một phép mã hóa được gọi là tối ưu nếu nó làm cực tiểu giá trị

II> Phương pháp mã hóa Shannon – Fano

1. Phương pháp Shannon

Các bước thực hiện mã hóa theo phương pháp Shannon:

B1: Sắp xếp các xác suất theo thứ tự giảm dần Không mất tính tổng quát giả sử P1> P2 > … > Pk

B2: Định nghĩa q1=0, qi= với mọi i= 1,2,…,k

B3: Đổi qi sang cơ số 2 (biểu diễn qi trong cơ số 2) sẽ được một chuỗi nhị phân

B4: Từ mã được gán cho ai và li ký hiệu lấy từ vị trí sau dấu phẩy của chuỗi nhị phân tương ứng với qi, trong đó li=[-log2pi]

Ví dụ: Mã hóa nguồn S={a1;a2;a3;a4;a5;a6;a7;a8} với các xác suất lần lượt là 0,25; 0.125; 0.0625; 0.0625; 0.25; 0.125; 0.0625; 0.0625

Tin ai Xác suất pi qi= Biểu diễn

nhị phân

li=[-log2pi] Từ mã wi

a3 0.0625 0.75 0.1100000 4 1100

a4 0.0625 0.8125 0.1101000 4 1101

a7 0.0625 0.875 0.1110000 4 1110

a8 0.0625 0.9375 0.1111000 4 1111

Độ dài trung bình của từ mã:

= 0.25*2 + 0.25*2 + 0.125*3 + 0.125*3 + 0.0625*4 + 0.0625*4 +

0.0625*4 + 0.0625*4 = 2.75

Entropie của nguồn tin:

H(s) = - [0.25*log20.25 + 0.25*log20.25 + 0.125*log20.125 + 0.125*log20.125 + 0.0625*log20.0625 + 0.0625*log20.0625 + 0.0625*log20.0625 +

0.0625*log20.0625] = 2.75

Hiệu suất lập mã:

h = = = 1

2. Phương pháp Fano

Các bước thực hiện mã hóa theo phương pháp Fano:

B1: Sắp xếp các xác suất theo thứ tự giảm dần Không mất tính tổng quát giả sử P1>P2>…>Pk

B2: Phân các xác suất thành hai nhóm có tổng xác suất gần bằng nhau

B3: Gán cho hai nhóm lần lượt các ký hiệu 0 và 1

B4: Lặp lại B2 cho các nhóm con cho tới khi không thể tiếp tục được nữa

B5: Từ mã ứng với mỗi tin là chuỗi bao gồm các ký hiệu theo thứ tự lần lượt được gán cho các nhóm có chứa xác suất tương ứng của tin

Ví dụ: Mã hóa nguồn S={a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8} với các xác suất lần lượt là 0.25; 0.125; 0.0625; 0.0625; 0.25; 0.125; 0.0625; 0.0625

Tin ai P(ai) Lần 1 Lần 2 Lần 3 Lần 4 Từ mã

a5 0.0625 1 1 0 0 1100

Độ dài trung bình của từ mã:

= 0.25*2 + 0.25*2 + 0.125*3 + 0.125*3 + 0.0625*4 + 0.0625*4 + 0.0625*4 + 0.0625*4 = 2.75

Entropie của nguồn tin:

H(s)= - [0.25*log20.25 + 0.25*log20.25 + 0.125*log20.125 + 0.125*log20.125 + 0.0625*log20.0625 + 0.0625*log20.0625 + 0.0625*log20.0625 +

0.0625*log20.0625] = 2.75

Hiệu suất lập mã:

h = = = 1

Nhận xét:

- Hai phương pháp Shannon và Fano thực chất là một, đều xây dựng trên cùng một cơ sở độ dài từ mã tỉ lệ nghịch với xác suất xuất hiện, không cho phép lập mã một cách duy nhất vì sự chia nhóm trên cơ

sở đồng đều và tổng xác suất nên có thể có nhiều cách chia

- Sự lập mã theo cách chia nhóm trên cơ sở đồng xác suất tạo cho bộ

mã có tính Prefix

- Phương pháp mã hóa từng tin của nguồn tin chỉ có hiệu quả khi

entropie của nguồn lớn hơn 1 ( H(u) > 1) Trường hợp H(u) < 1 thì phương pháp mã hóa từng tin riêng biệt không đưa đến cải tiến tốt tính tối ưu của mã Trong trường hợp này dùng phương pháp mã hóa từng khối tin

III> Phương pháp Huffman

Các bước thực hiện phương pháp Huffman:

B1: Khởi động một danh sách các cây nhị phân một nút chứa các trọng lượng p1, p2, …, pn cho các tin a1, a2, …, an

B2: Thực hiện các bước sau n-1 lần:

1) Tìm hai cây T’ và T’’ trong danh sách với các nút gốc có trọng lượng tối thiểu p’ và p’’

2) Thay thế hai cây này bằng cây nhị phân với nút gốc có trọng lượng p’ + p’’ và có các cây con là T’ và T”

Đánh dấu các mũi tên chỉ đến các cây con 0 và 1

Ví dụ: Xét các ký tự A, B, C, D có các xác suất xuất hiện tương ứng là 0.25, 0.125, 0.125, 0.5

B1:

B C A D

B2:

B C A D

B3:

Mã tương

ứng

Nhận xét:

Ưu điểm

- Xử lý khá tốt độ dư thừa phân bố kí tự

- Quá trình mã hóa và giải mã tương đối đơn giản

- Cho mã có độ dài tối ưu

Hạn chế

- Giải quyết kém hiệu quả đối với các loại độ dư thừa khác (chẳng hạn như độ dư thừa vị trí)

- Tốn nhiều thời gian xây dựng cây mã

- Cấu trúc của cây mã hoặc bộ từ mã đã dùng để mã hóa phải được gởi đi cùng với số liệu đã được mã hóa

Điều này làm giảm hiệu suất nén

IV> Ứng dụng

- Lưu trữ

- Truyền dữ liệu

- Dùng trong các chương trình nén như: compress, pack trong Unit và winzip, winrar trong Windowns